智能制造最关键的基础是什么

当前，智能制造已经成为中国制造强国战略的主攻方向。

智能制造的本质究竟是什么？第四次工业革命似乎特别强调数字与物理世界的融合。

智能制造是第四次工业革命在制造领域的主要体现，那么，数字与物理世界的融合是智能制造的本质吗？非也，融合不过是现象而已。

经过第二和第三次工业革命，人们对工程中确定性问题的认识与控制已趋成熟。但制造中无论是涉及效率、质量、成本，还是服务等，都还存在大量的不确定性。

此外，制造中还有很多问题是非模式的，如一个工厂或车间的节能问题，不仅无法用数学模型描述，而且没有固定模式。对于试图清晰认识乃至驾驭制造过程的人类而言，非模式、不确定性问题是最大的困扰。

幸运的是数字化、人工智能等技术为人类开启了进一步认识和驾驭客观世界非模式和不确定性的大门。因此，智能制造的本质和真谛是利用先进技术（如数字化、网络化、人工智能等）认识和控制制造系统中的不确定性问题以达到更高目标。

不确定性问题有两大类。一是客观不确定性，如加工过程中质量的不确定性，产品运行性能中表现出的不确定性等。

二是主观不确定性，主要指制造系统中原本确定性问题，未能数字化而导致人对其认识的不确定性，如企业中各种活动、过程的安排，本来就是确定性的，但因为涉及的人员多，且发生时间各异，若无特殊手段，于人的认识而言纷乱如麻。

为何把主观不确定性也视为制造系统的不确定性？因为制造系统中也应该包括相关的人。

无论是客观不确定性还是主观不确定性，有了相应的数据就有了认识不确定性的基础。分析加工过程中方方面面的数据，有可能使人清楚地发现原先意识不到的影响加工质量的因素。

掌握企业各种活动的相关数据，方能降低认识的不确定性，而且能使新的活动更有序、使相应的决策更合理。至于非模式的场景，更需要借助数据分析。

过采集制造过程中的物理量（如在设备上装传感器），分析这些数据就可能更深刻地认识其不确定性，并发现看起来无关的某些物理量之间存在的关系。也可以建立由人决定的各种活动甚至企业间的数据连接，通过数字化的资源形成企业的“生态系统”。现在就有理念认为：企业间不仅存在物料的供需，还存在数据的供需。

什么是智能制造的最佳途径？这是政府、企业家以及研发人员特别重视和思考的问题。当下热火朝天的“机器换人”、“百万工业企业上云，实施百万工业APP”等都在进行这方面的探索和实践。国家工业和信息化化部日前印发的《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，目的就是落实国家关于促进云计算、智能制造发展的落地。

作为国家智能制造解决方案供应商和企业上云政府指定综合服务商，中机云集团在智能制造方面有自己独特理念——让数据更加智能。中机云集团打造的中机智能十八大架构，便是基于工业业务主体的数据智能应用创新。

中机智能十八大架构产品，将企业办公管理、生产管理、营销管理等不同功能和信息融合到云驱动系统中，对企业进行全方面业务度量。

这样不仅能将企业各种应用在数据和业务层面完全打通，让数据沉淀到统一的池子，还可以驱动数据推选择优，助力企业进行数据分析、科学决策、智能管理。

智能制造的发展，离不开众多基础的智能技术支持。中机愿与各企业共同携手，走进智能制造新天地。