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2025-03-31
智慧生產與智能制造的區別（智能制造包括生產智能化）
本篇文章給大家談談智慧生產與智能制造的區別，以及智能制造包括生產智能化對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
今天給各位分享智慧生產與智能制造的區別的知識，其中也會對智能制造包括生產智能化進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
智能工廠是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網技術和監控技術加強信息管理服務，提高生產過程可控性、減少生產線人工干預，以及合理計劃排程。
然而，智能工廠是在數字化工廠基礎上的升級版，但是與智能制造還有很大差距。
智能制造系統不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能。系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時在智能機器配合下，更好發揮人的潛能。機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本質是人機一體化。
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智能制造源于人工智能的研究智慧生產與智能制造的區別，人工智能是用人工方法在計算機上實現的智能。智能制造的概念提出于20世紀80年代智慧生產與智能制造的區別，日本1989年提出智能制造系統，且于1994年啟動了先進制造國際合作研究項目，包括了公司集成和全球制造、制造知識體系、分布智能系統控制、快速產品實現的分布智能系統技術等。
加拿大制定的1994—1998年發展戰略計劃，認為未來知識密集型產業是驅動全球經濟和加拿大經濟發展的基礎，認為發展和應用智能系統至關重要，并將具體研究項目選擇為智能計算機、人機界面、機械傳感器、機器人控制、新裝置、動態環境下系統集成。
歐洲聯盟的信息技術相關研究有ESPRIT項目，該項目大力資助有市場潛力的信息技術，1994年其啟動的新的RD項目，選擇了39項核心技術，其中三項（信息技術、分子生物學和先進制造技術）中均突出了智能制造的位置。
我國80年代末也將“智能模擬”列入國家科技發展規劃的主要課題，已在專家系統、模式識別、機器人、漢語機器理解方面取得了一批成果。2015年，作為我國未來十年實施制造強國戰略的行動綱領和未來三十年實現制造強國夢的奠基性文件的《中國制造 2025》明確提出：“智能制造是新一輪科技革命的核心，也是制造業數字化、網絡化、智能化的主攻方向”。智能制造在我國獲得了快速發展的新契機，已成為我國現代先進制造業新的發展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。智能制造通過人和智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。智能制造不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能”。智能制造系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本質是人機一體化。
智能制造的典型特征如下：（1）狀態感知：準確泛在感知外部輸入的實時運行狀態；（2）實時分析：對獲取的實時運行狀態數據進行快速、準確的分析；（3）精準執行：對外部需求、企業運行狀態、研發和生產等做出快速應對和準確執行；（4）自主決策：按照設定的規則，根據數據分析的結果，自主做出判斷和選擇，并具有自學習的能力。
“工業4.0”是德國聯邦教研部與聯邦經濟技術部在2013年漢諾威工業博覽會上提出的概念。“工業4.0”的內涵是利用賽博物理系統CPS，將生產中的供應、制造和銷售等信息數據化、智慧化，最后達到快速、有效、個性化的產品供應。“工業4.0”出現后，在歐洲乃至全球工業業務領域都引起了極大的關注和認同，德國學術界和產業界認為，“工業4.0”即是以智能制造為主導的第四次工業革命，它描繪了制造業的未來愿景，是繼前三次工業革命后，人類迎來的以賽博物理系統(Cyber—Physical System，CPS)為基礎的，以生產高度數字化、網絡化、機器自組織為標志的第四次工業革命。
“工業4.0”有三大主題：（1）“智能工廠”，重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；（2）“智能生產”，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智能化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；（3）“智能物流”，主要通過互聯網、物聯網、務聯網等，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。
智能制造和“工業4.0”異曲同工，“工業4.0”的本質是通過充分利用賽博物理系統CPS，將制造業推向智能化的轉型。而智能制造是一種新的制造模式，從智能制造系統由低層級向高層級逐步演進發展的角度來看，智能制造的內涵包含了“工業4.0”的三大主題。
2014年2月，美國國防部牽頭成立了“數字制造與設計創新機構”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美國能源部也宣布牽頭籌建“智能制造的清潔能源制造創新機構”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。為什么美國連續成立數字制造和智能制造兩個機構，兩個機構又是如何分工的，各自研究領域的主要區別在哪里智慧生產與智能制造的區別？
首先，我們來理解什么是數字化制造智慧生產與智能制造的區別？
數字化技術是指利用計算機軟（硬）件及網絡、通信技術，對描述的對象進行數字定義、建模、存貯、處理、傳遞、分析、優化，從而達到精確描述和科學決策的過程和方法。數字化技術具有描述精確、可編程、傳遞迅速、便于存貯、轉換和集成等特點，因此數字化技術為各個領域的科技進步和創新提供了嶄新的工具。數字化技術與傳統制造技術的結合即數字化制造技術。
其次，讓我們來分析美國數字制造機構DMDI和能制造機構CEMI的愿景：
（1）美國數字制造機構DMDI：①目標：在整個供應鏈中利用增強的、可互操作的信息技術系統，全面改進產品的設計和制造過程。②專注：將來自于設計、生產和產品使用中的數據進行綜合并加以運用，減少制造周期和成本；將制造過程全數字化，加強產品全壽命周期的建模與先進分析工具，提升產品性能、工藝效率和企業績效。③核心技術：通過基于計算機的集成系統，將設計、制造、保障和報廢系統的要求進行連接，完善成熟整條“數字線”。在實施設計時，綜合利用智能傳感器、控制器和軟件來提升保障性，同時考慮系統的安全性。
（2）美國智能制造機構CEMI：①目標：從實時能量管理、能源生產率和過程能量效率的角度，降低制造成本。②專注：在整個生產運行中將效率信息實時集成，重點是將能量和材料使用降到最低；特別面向能量密集型的制造部門。③傳感器——能夠在高溫高壓環境中工作，控制系統——使用來自這些傳感器的數據，計算模型——模擬傳感器和控制系統的運行，開放式平臺——驗證這些技術的集成如何提升能效。
可以看出，美國DMDI和CEMI兩個機構都不可避免地研究各類智能制造技術，其中美國數字制造機構DMDI的技術方向和研發內容更加貼合離散制造業的智能制造需求，而美國智能制造機構CEMI的技術方向和研發內容更加貼合流程制造業的智能制造需求。
因此，我們可以認為，傳統的數字化制造技術與目前的智能化制造技術的側重點不同，傳統的數字化制造技術側重于產品全生命周期的數字化技術的應用，而智能制造側重于人工智能技術的應用，數字化制造技術是是實現智能制造的基礎，同時智能化是數字化制造技術的發展方向之一，即采用智能方法，實現智能設計、智能工藝、智能加工、智能裝配、智能管理等，進一步提高產品設計制造管理全過程的效率。
2015年5月，國務院正式發布了《中國制造2025》，明確提出要以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向。“互聯網+制造”，正在成為中國經濟的下一個重要增長點。據估算，在未來20年中，中國工業互聯網發展可帶來3萬億美元左右的GDP增量。
那么“互聯網+制造”與智能制造有什么區別？
可以說“互聯網+制造”是我們實現產業升級的一種手段和方式，而智能制造是目標，我們把互聯網技術引入到日常的生產制造中，逐步實現制造的自動化、網絡化，最終實現制造的智能化。
ICT技術的發展引發了第四次工業革命，主要是指云、大數據、物聯網三個技術領域的突破性發展。云數據中心使海量數據的存儲成為可能，并且存儲成本大幅度降低。大數據技術可以對工廠生產過程產生的大量數據進行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商業洞察。物聯網技術可以實現人與設備、設備與設備之間的互聯與通信，使人機交互更加自由與可靠，推動生產自動化和柔性化的發展。“互聯網+制造”其實就是講前沿的ICT技術與傳統的制造相結合，最終達到降低成本提升競爭力的作用。
毫無疑問，智能化是制造自動化的發展方向。在制造過程的各個環節幾乎都廣泛應用人工智能技術。專家系統技術可以用于工程設計，工藝過程設計，生產調度，故障診斷等。也可以將神經網絡和模糊控制技術等先進的計算機智能方法應用于產品配方，生產調度等，實現制造過程智能化。而人工智能技術尤其適合于解決特別復雜和不確定的問題。但同樣顯然的是，要在企業制造的全過程中全部實現智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遙遠的將來。
實現智能制造是一個長期的過程，一般來說需要先實現制造的自動化、信息化，最終走向智能化。互聯網+制造，是把互聯網技術和思維模式引入到我們日常的生產組織當中去。在我們的日常生產中，人、設備、產品、物料等時刻都在產生海量的數據信息，互聯網技術使得海量的數據信息傳遞、集成、挖掘成為可能。
具體措施上，首先是以既有的兩化融合管理體系為抓手，通過標準化，特別是國際標準化的貫徹，引領制造業和互聯網融合發展。
其次是以制造業為切入點，結合相關行業的配合共同推動“互聯網+制造”。重點推動傳統裝備智能化改造升級，加強重點行業CPS(信息物理系統)應用水平和智能制造系統解決方案能力建設，積極培育工業生產新業態、新模式，推進制造業服務化轉型和生產性服務業的發展。
第三是以創業創新為重點，加快推進“互聯網+中小微企業”的發展。“這方面由工信部中小企業司來牽頭，會同相關部門一起推動。這是國家層面的‘互聯網+’行動方案部署的重點任務，將圍繞著中小微企業的大眾創業和萬眾創新來開展。”
其四是以高速寬帶網絡技術為支撐，提升基礎設施的支撐水平，“這部分由通信司局(工信部信息通信發展司)為主，會同相關司局來推進，把我們的4G等信息基礎設施做好，并且謀劃研發好5G等下一代通信技術。”
第五，以關鍵技術、軟件產業服務為突破口，提升信息技術產業支撐水平。這部分由工信部的電信司(電子信息司)和信息化司(信息化和軟件服務業司)等部門一塊牽頭。重點是要夯實信息產業發展基礎，實施“星火計劃”，大力發展移動互聯網、物聯網、云計算、大數據等新一代技術產業，加快云計算+大數據基礎設施的建設。
從名稱上看：分析智能制造，屬于研究方向，一般是用已知的來分析；智能制造工廠呢，我覺得這個詞可能偏工廠一點；智能加工生產線，這個是偏生產線的。這樣看來工廠里肯定是包含生產線的，分析呢，對生產制造是起到指導、引領作用的，當然他們的聯系也都是與智能有關的。
本文目錄一覽：
- 1、智能工廠與智能制造是一個概念嗎？
- 2、數字化工廠，智能工廠和智能制造的區別
- 3、傳統制造與智能制造的區別是什么？
- 4、“互聯網+制造”和“智能制造”的區別是什么？
- 5、分析智能制造、智能制造工廠、智能加工生產線三者之間的區別與聯系？
- 6、制造業與智能制造業有什么區別？智能制造云指的是什么？
智能工廠與智能制造是一個概念嗎？
必須說明，智能工廠（或者叫智慧工廠）與智能制造關系密切，但兩者并不能說是同一個概念。
一、智能工廠根據百度百科，智能工廠是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務；清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地采集生產線數據，以及合理編排生產計劃與生產進度。并加上綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。
“智能工廠”的具體特征體現在制造生產上：
一、系統具有自主能力：可采集與理解外界及自身的資訊，并以之分析判斷及規劃自身行為
二、整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、仿真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。
三、協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成最佳系統結構。
四、自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在制造過程中落實資料庫補充、更新，及自動執行故障診斷，并具備對故障排除與維護，或通知對的系統執行的能力。
五、人機共存的系統：人機之間具備互相協調合作關系，各自在不同層次之間相輔相成。
實現智能工廠，需要通過三方面運作，實現實現工廠各業務流程的閉環化管理、一體化運作和智能化決策：
第一，規模化應用工業機器人、數控裝備、智能檢測、智能搬運、智能采集等智能裝備；
第二，應用制造執行系統（MES）與企業資源計劃系統（ERP），并推動其互聯互通
第三，開展服務型制造、網絡化協同、大規模個性化定制等新模式，
二、智能制造智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系統具有以下特征：
1.自律能力
即搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。具有自律能力的設備稱為“智能機器”，“智能機器”在一定程度上表現出獨立性、自主性和個性，甚至相互間還能協調運作與競爭。強有力的知識庫和基于知識的模型是自律能力的基礎。
2.人機一體化
人機一體化一方面突出人在制造系統中的核心地位，同時在智能 機器的配合下，更好地發揮出人的潛能，使人機之間表現出一種平等共事、相互“理解”、相互協作的關系，使二者在不同的層次上各顯其能，相輔相成。
在智能制造系統中，高素質、高智能的人將發揮更好的作用，機器智能和人的智能將真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
3.虛擬現實技術
虛擬現實技術(Virtual Reality)是以計算機為基礎，融合信號處理、動畫技術、智能推理、預測、仿真和多媒體技術為一體；借助各種音像和傳感裝置，虛擬展示現實生活中的各種過程、物件等，因而也能擬實制造過程和未來的產品，從感官和視覺上使人獲得完全如同真實的感受。
4.自組織超柔性
智能制造系統中的各組成單元能夠依據工作任務的需要，自行組成一種最佳結構，其柔性不僅突出在運行方式上，而且突出在結構形式上，所以稱這種柔性為超柔性，如同一群人類專家組成的群體，具有生物特征。
5.學習與維護
智能制造系統能夠在實踐中不斷地充實知識庫，具有自學習功能。同時，在運行過程中自行故障診斷，并具備對故障自行排除、自行維護的能力。這種特征使智能制造系統能夠自我優化并適應各種復雜的環境。
三、總結從制造企業的角度講，建設智能工廠，是實現智能制造的關鍵環節，核心工程。但智能工廠并不是智能制造的全部。實現智能制造，還有一個層面叫智能制造生態，即工廠與上下游、工廠與消費者、工廠與服務商之間的鏈接，同樣要實現智能化、網絡化、數字化，這才是完整的智能制造系統。
數字化工廠，智能工廠和智能制造的區別
數字化工廠（DF）是由數字化模型、方法和工具構成的綜合網絡，包含仿真和3D/虛擬現實可視化，通過連續的沒有中斷的數據管理集成在一起。是現代數字制造技術與計算機仿真技術相結合的產物，同時具有其鮮明的特征。它的出現給基礎制造業注入了新的活力，主要作為溝通產品設計和產品制造之間的橋梁。智能工廠是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網技術和監控技術加強信息管理服務，提高生產過程可控性、減少生產線人工干預，以及合理計劃排程。
然而，智能工廠是在數字化工廠基礎上的升級版，但是與智能制造還有很大差距。
智能制造系統不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能。系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時在智能機器配合下，更好發揮人的潛能。機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本質是人機一體化。
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傳統制造與智能制造的區別是什么？
區別：
一、定義不同：
傳統制造模式由于工廠內部的設備是來自不同品牌的供應商，設備數據標準不統一，造成數據采集并上傳到不同的數據庫，只能做單點的分析，而無法做整體數據分析。
智能制造模式通過協議轉換，實現了數據標準的歸一化，使得不同品牌的設備數據以及各類不同的環境數據統一采集并上傳到同一個數據庫。能夠在同一個數據庫中對所有的設備運行數據和環境數據進行整體的分析。
二、運行方式不同：
傳統制造在監控設備運行狀態，被動的判斷每道工序是"正常的"還是"故障的"，而任何一個工序發生故障，整條流水線就得停止生產。
智能制造將設備運行的數據進行分析比對，提前預知可能發生故障的設備，邀請相關廠家的維護人員上門進行更換，安排適當時間主動停機，將故障損失降到最低。
三、優化方式不同：
傳統制造是人工巡檢，成本高，故障排查率不高，設備運行數據不能及時上傳，無法進行優化。
智能制造模式讓設備的運行數據可遠程直接上傳到后端平臺，能夠有針對性的安排巡檢，大大降低售后服務成本；同時，在平臺上可對設備的運行數據進行分析并進行運行優化，延長使用壽命，降低風險。
“互聯網+制造”和“智能制造”的區別是什么？
這還得從智能制造智慧生產與智能制造的區別的起源說起。智能制造源于人工智能的研究智慧生產與智能制造的區別，人工智能是用人工方法在計算機上實現的智能。智能制造的概念提出于20世紀80年代智慧生產與智能制造的區別，日本1989年提出智能制造系統，且于1994年啟動了先進制造國際合作研究項目，包括了公司集成和全球制造、制造知識體系、分布智能系統控制、快速產品實現的分布智能系統技術等。
加拿大制定的1994—1998年發展戰略計劃，認為未來知識密集型產業是驅動全球經濟和加拿大經濟發展的基礎，認為發展和應用智能系統至關重要，并將具體研究項目選擇為智能計算機、人機界面、機械傳感器、機器人控制、新裝置、動態環境下系統集成。
歐洲聯盟的信息技術相關研究有ESPRIT項目，該項目大力資助有市場潛力的信息技術，1994年其啟動的新的RD項目，選擇了39項核心技術，其中三項（信息技術、分子生物學和先進制造技術）中均突出了智能制造的位置。
我國80年代末也將“智能模擬”列入國家科技發展規劃的主要課題，已在專家系統、模式識別、機器人、漢語機器理解方面取得了一批成果。2015年，作為我國未來十年實施制造強國戰略的行動綱領和未來三十年實現制造強國夢的奠基性文件的《中國制造 2025》明確提出：“智能制造是新一輪科技革命的核心，也是制造業數字化、網絡化、智能化的主攻方向”。智能制造在我國獲得了快速發展的新契機，已成為我國現代先進制造業新的發展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。智能制造通過人和智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。智能制造不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能”。智能制造系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本質是人機一體化。
智能制造的典型特征如下：（1）狀態感知：準確泛在感知外部輸入的實時運行狀態；（2）實時分析：對獲取的實時運行狀態數據進行快速、準確的分析；（3）精準執行：對外部需求、企業運行狀態、研發和生產等做出快速應對和準確執行；（4）自主決策：按照設定的規則，根據數據分析的結果，自主做出判斷和選擇，并具有自學習的能力。
“工業4.0”是德國聯邦教研部與聯邦經濟技術部在2013年漢諾威工業博覽會上提出的概念。“工業4.0”的內涵是利用賽博物理系統CPS，將生產中的供應、制造和銷售等信息數據化、智慧化，最后達到快速、有效、個性化的產品供應。“工業4.0”出現后，在歐洲乃至全球工業業務領域都引起了極大的關注和認同，德國學術界和產業界認為，“工業4.0”即是以智能制造為主導的第四次工業革命，它描繪了制造業的未來愿景，是繼前三次工業革命后，人類迎來的以賽博物理系統(Cyber—Physical System，CPS)為基礎的，以生產高度數字化、網絡化、機器自組織為標志的第四次工業革命。
“工業4.0”有三大主題：（1）“智能工廠”，重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；（2）“智能生產”，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智能化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；（3）“智能物流”，主要通過互聯網、物聯網、務聯網等，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。
智能制造和“工業4.0”異曲同工，“工業4.0”的本質是通過充分利用賽博物理系統CPS，將制造業推向智能化的轉型。而智能制造是一種新的制造模式，從智能制造系統由低層級向高層級逐步演進發展的角度來看，智能制造的內涵包含了“工業4.0”的三大主題。
2014年2月，美國國防部牽頭成立了“數字制造與設計創新機構”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美國能源部也宣布牽頭籌建“智能制造的清潔能源制造創新機構”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。為什么美國連續成立數字制造和智能制造兩個機構，兩個機構又是如何分工的，各自研究領域的主要區別在哪里智慧生產與智能制造的區別？
首先，我們來理解什么是數字化制造智慧生產與智能制造的區別？
數字化技術是指利用計算機軟（硬）件及網絡、通信技術，對描述的對象進行數字定義、建模、存貯、處理、傳遞、分析、優化，從而達到精確描述和科學決策的過程和方法。數字化技術具有描述精確、可編程、傳遞迅速、便于存貯、轉換和集成等特點，因此數字化技術為各個領域的科技進步和創新提供了嶄新的工具。數字化技術與傳統制造技術的結合即數字化制造技術。
其次，讓我們來分析美國數字制造機構DMDI和能制造機構CEMI的愿景：
（1）美國數字制造機構DMDI：①目標：在整個供應鏈中利用增強的、可互操作的信息技術系統，全面改進產品的設計和制造過程。②專注：將來自于設計、生產和產品使用中的數據進行綜合并加以運用，減少制造周期和成本；將制造過程全數字化，加強產品全壽命周期的建模與先進分析工具，提升產品性能、工藝效率和企業績效。③核心技術：通過基于計算機的集成系統，將設計、制造、保障和報廢系統的要求進行連接，完善成熟整條“數字線”。在實施設計時，綜合利用智能傳感器、控制器和軟件來提升保障性，同時考慮系統的安全性。
（2）美國智能制造機構CEMI：①目標：從實時能量管理、能源生產率和過程能量效率的角度，降低制造成本。②專注：在整個生產運行中將效率信息實時集成，重點是將能量和材料使用降到最低；特別面向能量密集型的制造部門。③傳感器——能夠在高溫高壓環境中工作，控制系統——使用來自這些傳感器的數據，計算模型——模擬傳感器和控制系統的運行，開放式平臺——驗證這些技術的集成如何提升能效。
可以看出，美國DMDI和CEMI兩個機構都不可避免地研究各類智能制造技術，其中美國數字制造機構DMDI的技術方向和研發內容更加貼合離散制造業的智能制造需求，而美國智能制造機構CEMI的技術方向和研發內容更加貼合流程制造業的智能制造需求。
因此，我們可以認為，傳統的數字化制造技術與目前的智能化制造技術的側重點不同，傳統的數字化制造技術側重于產品全生命周期的數字化技術的應用，而智能制造側重于人工智能技術的應用，數字化制造技術是是實現智能制造的基礎，同時智能化是數字化制造技術的發展方向之一，即采用智能方法，實現智能設計、智能工藝、智能加工、智能裝配、智能管理等，進一步提高產品設計制造管理全過程的效率。
2015年5月，國務院正式發布了《中國制造2025》，明確提出要以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向。“互聯網+制造”，正在成為中國經濟的下一個重要增長點。據估算，在未來20年中，中國工業互聯網發展可帶來3萬億美元左右的GDP增量。
那么“互聯網+制造”與智能制造有什么區別？
可以說“互聯網+制造”是我們實現產業升級的一種手段和方式，而智能制造是目標，我們把互聯網技術引入到日常的生產制造中，逐步實現制造的自動化、網絡化，最終實現制造的智能化。
ICT技術的發展引發了第四次工業革命，主要是指云、大數據、物聯網三個技術領域的突破性發展。云數據中心使海量數據的存儲成為可能，并且存儲成本大幅度降低。大數據技術可以對工廠生產過程產生的大量數據進行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商業洞察。物聯網技術可以實現人與設備、設備與設備之間的互聯與通信，使人機交互更加自由與可靠，推動生產自動化和柔性化的發展。“互聯網+制造”其實就是講前沿的ICT技術與傳統的制造相結合，最終達到降低成本提升競爭力的作用。
毫無疑問，智能化是制造自動化的發展方向。在制造過程的各個環節幾乎都廣泛應用人工智能技術。專家系統技術可以用于工程設計，工藝過程設計，生產調度，故障診斷等。也可以將神經網絡和模糊控制技術等先進的計算機智能方法應用于產品配方，生產調度等，實現制造過程智能化。而人工智能技術尤其適合于解決特別復雜和不確定的問題。但同樣顯然的是，要在企業制造的全過程中全部實現智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遙遠的將來。
實現智能制造是一個長期的過程，一般來說需要先實現制造的自動化、信息化，最終走向智能化。互聯網+制造，是把互聯網技術和思維模式引入到我們日常的生產組織當中去。在我們的日常生產中，人、設備、產品、物料等時刻都在產生海量的數據信息，互聯網技術使得海量的數據信息傳遞、集成、挖掘成為可能。
具體措施上，首先是以既有的兩化融合管理體系為抓手，通過標準化，特別是國際標準化的貫徹，引領制造業和互聯網融合發展。
其次是以制造業為切入點，結合相關行業的配合共同推動“互聯網+制造”。重點推動傳統裝備智能化改造升級，加強重點行業CPS(信息物理系統)應用水平和智能制造系統解決方案能力建設，積極培育工業生產新業態、新模式，推進制造業服務化轉型和生產性服務業的發展。
第三是以創業創新為重點，加快推進“互聯網+中小微企業”的發展。“這方面由工信部中小企業司來牽頭，會同相關部門一起推動。這是國家層面的‘互聯網+’行動方案部署的重點任務，將圍繞著中小微企業的大眾創業和萬眾創新來開展。”
其四是以高速寬帶網絡技術為支撐，提升基礎設施的支撐水平，“這部分由通信司局(工信部信息通信發展司)為主，會同相關司局來推進，把我們的4G等信息基礎設施做好，并且謀劃研發好5G等下一代通信技術。”
第五，以關鍵技術、軟件產業服務為突破口，提升信息技術產業支撐水平。這部分由工信部的電信司(電子信息司)和信息化司(信息化和軟件服務業司)等部門一塊牽頭。重點是要夯實信息產業發展基礎，實施“星火計劃”，大力發展移動互聯網、物聯網、云計算、大數據等新一代技術產業，加快云計算+大數據基礎設施的建設。
分析智能制造、智能制造工廠、智能加工生產線三者之間的區別與聯系？
啦啦啦，我來說一下我的理解。從名稱上看：分析智能制造，屬于研究方向，一般是用已知的來分析；智能制造工廠呢，我覺得這個詞可能偏工廠一點；智能加工生產線，這個是偏生產線的。這樣看來工廠里肯定是包含生產線的，分析呢，對生產制造是起到指導、引領作用的，當然他們的聯系也都是與智能有關的。
制造業與智能制造業有什么區別？智能制造云指的是什么？
智能制造源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。智能制造應當包含智能制造技術和智能制造系統，智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。
智能制造云平臺是構建智能制造系統的基礎。通過對不同信息源（包括自動化采集、人工錄入）、不同終端接入點的大量離散式信息進行分析；比如對模具信息、檢具信息、盛具信息、工裝信息、人員信息、庫存信息、工序信息、視頻資源信息等進行現場采集存儲；實現多數據源信息的整合，最終建立 多種數據分析模型，通過可靈活配置的業務驅動模型實現對基礎信息的數據挖掘，最終得到準確、及時、全面的統計數據。智能制造云平臺作為承載未來企 業應用的重要IT基礎設施，承擔著穩定運行和業務創新的重任。伴隨著數據與業務的集中，云平臺的建設及運維給信息部門帶來了巨大的壓力，因此平臺的建設從 基礎資源池（計算、存儲、網絡）、虛擬化平臺、云應用平臺等多個層面充分考慮業務的高可用，基礎單元出現故障后業務應用能夠迅速進行切換與遷移，用戶無感 知，保證業務的連續性。
智能制造云平臺總體架構如下圖所示:
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