随着智能制造的浪潮席卷全球，我们正目睹一场前所未有的工业变革。智能制造这一集精益生产、柔性制造、敏捷制造和云制造等先进范式于一体的全新制造模式，正在重塑制造业的未来。

本文将深入探讨智能制造的三个发展阶段：数字化制造、网络化制造和智能化制造，探讨它们如何相互衔接并推动制造业的持续进步。同时本文也将指出在数字化制造推进过程中企业可能步入的误区。

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一、  智能制造发展的三个阶段

智能制造，这一概念在诞生之初，或许更多地被理解为一种专注于产品制造过程的技术革新。然而，随着数字技术的飞速发展，智能制造已经超越了最初的定义，演变成一种更为广泛和深远的制造模式。

在智能制造的演进过程中，涌现出了多种不同的制造范式，如精益生产、柔性制造、敏捷制造和云制造等，它们在推动制造业的转型中扮演了积极的角色。然而，这些范式之间相对独立，缺少一个统一的体系和架构，这给企业在转型过程中带来了不小的挑战。为了解决这一问题，周济院士提出了智能制造的三种基本范式：数字化制造、网络化制造和智能化制造。这三个范式相互衔接，逐步展开，代表了智能制造发展的三个连续阶段。

1、数字化制造

数字化制造构成了智能制造的基石，其核心在于实现各个环节的数字化。通过应用数字化技术和系统，设计、制造、营销和服务等环节的信息和业务得以数字化，构建起一条覆盖产品全生命周期和企业全价值链的数字主线。这不仅推动了企业制造模式的转型升级，如实现个性化定制和数字化制造供应链，而且超越了单一产线或设备的数字化改造，以及单一信息系统的建设。

数字化制造的意义，在于它打通了企业内部的数据链路，确保了数据信息在制造过程中的无缝流动。通过对这些数据的深入分析，企业能够获得对设备、产线乃至整个工厂运营过程的实时洞察。

2、网络化制造

网络化制造，亦称为互联网+制造，是在数字化制造的基础上进一步拓展的成果。它借助工业互联网和工业云技术的力量，将企业连接成一个紧密的制造生态网络。

在这个网络中，企业不再是孤立的岛屿，而是生态链中互相依存的节点。通过资源共享和整合，企业能够优化产业链资源配置，为市场和用户提供更敏捷、更高效、更优质的产品和服务。

3、智能化制造

智能化制造，作为新一代智能制造的代表，是人工智能技术与先进制造技术的深度融合。它的核心特征在于整个制造系统具备了感知和学习能力，预示着第四次工业革命的核心驱动力。

在这一阶段，人工智能将渗透到企业的各个角落，为制造业带来革命性的变化。人工智能在制造和运营管理中的应用将提升产品质量、生产效率，并优化决策过程。机器人利用设备互联和机器学习技术，能够实现产线上的精准协作。交付的产品，作为人工智能的载体，将具备状态感知和自主决策的能力，与用户和环境进行实时互动，彻底改变现有的产品和服务体验。

这三种范式—数字化制造、网络化制造、智能化制造—并非孤立存在，它们之间没有明确的界限，也不会相互替代，而是在不断的演进和升级中相互融合。企业在实现数字化制造的基础上，通过工业互联网平台或工业云平台，逐步叠加网络化和智能化的能力，自然而然地向网络化制造或智能化制造转型，形成一个持续发展的循环。

二、  数字化制造容易陷入的误区

在我国制造企业迈向数字化制造的征途中，面临着一系列挑战和认识上的误区：

1、对于无人工厂的追求理想化

有些企业对”无人工厂”或”黑灯工厂”的追求过于理想化。他们认为数字化工厂的建设就是全面自动化和机器人化的过程，因此在自动化设备和产线上投入了大量资金。

但实际情况是，没有足够的数字化基础，单纯的自动化设备或产线只能解决局部问题，无法实现制造数据链路的贯通，也就无法充分发挥其潜力。有些企业在购买了昂贵的自动化设备后，由于缺乏技术团队和高昂的维护成本，最终不得不将这些设备闲置。

此外，过度强调”机器换人”也是不现实的。在未来的智能制造中，人依然是不可或缺的核心。人、机、系统的融合协作是自动化设备所无法替代的。即便是在自动化程度很高的高科技电子企业，生产策划和关键决策依然需要人的参与。

2、过于强调智能化忽视了数字化建设

有些企业管理者在推进数字化制造或智能制造项目时，过分强调智能化，而忽视了数字化基础设施的建设。例如，他们可能还没有实现设备数据的自动采集和车间联网，就急于实现生产过程的智能化；或者在存在大量信息孤岛、IT/OT尚未打通的情况下，就急于建立工厂数字孪生。这样的智能化建设，即使建成，也只是表面的工程，无法为企业带来实质性的价值。

智能制造的实现不可能一蹴而就，也不可能仅靠一两个供应商实施几个项目就能实现质的飞跃。企业需要重视数字化基础设施的建设，购买设备或系统时，应考虑其是否具备开放的数据接口或服务接口，逐步构建起企业内部设备和系统互联的数字网络。在这个基础上，再逐步推进智能化的建设。

3、  将MES当作智能制造

在智能制造的浪潮中，有些企业将MES（制造执行系统）视为智能制造的同义词，认为引入MES系统就是实现智能制造的关键一步。这种认识促使原本较为平静的MES市场突然变得活跃起来。不可否认，MES是企业实现生产数字化的关键组成部分，但智能制造的范畴远不止于此。

4、工业设备上云

工业设备上云在我国制造业中逐渐兴起，尤其是对中小型制造企业来说，这一趋势正变得日益显著。尽管设备上云对工业互联网平台的功能增强和生态系统建设至关重要，但它为企业带来的具体业务价值和商业模式仍需进一步明确和加强。

在生产领域，对数据的即时性有着迫切需求。在5G技术广泛应用之前，将设备数据上传到云端进行集中管理和应用，可能并不总能直接解决企业在生产效率提升或减少设备意外停机等实际问题。目前，这一过程更多地为宏观经济数据分析提供支持。

考虑到企业在推进数字化制造过程中容易陷入诸多误区，帆软软件有限公司为广大客户提供了制造行业数字化解决方案，减少制造企业数字化转型多走的弯路。

帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。为协助制造企业迈向数字化转型，帆软成立了数字制造事业部，专注于制造业领域的数据分析与数据规划。

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三、  总结

随着智能制造的不断深入，我们站在了一个工业革新的新时代门槛上。本文通过剖析智能制造的三个发展阶段—数字化制造、网络化制造、智能化制造—揭示了制造行业转型升级的宏伟蓝图。同时指出了在数字化转型过程中，企业可能会遇到的一些常见误区，如对“无人工厂”的理想化追求、过分强调智能化而忽视数字化基础建设等，这些问题提醒制造企业在转型路上需要更加审慎。

在这种背景下，帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并 为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。

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