什么是生產制造（什么是生產制造令）

本篇文章給大家談談什么是生產制造，以及什么是生產制造令對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享什么是生產制造的知識，其中也會對什么是生產制造令進行解釋，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！

本文目錄一覽：

• 1、制造和生產有區別嗎？
• 2、生產和制造有什么區別
• 3、制造業是什么?

制造和生產有區別嗎？

有區別的。

制造（manufacture):主要針對有形物質的加工轉變，特指原材料或半成品經加工處理轉變為成品的過程，內涵要小。

生產（produce):泛指創造有形或者無形財富對象的過程。財富對象可以是物質財富，也可以是意識形態的精神財富，內涵要大出制造許多。??搞清楚這兩個概念上的不同，對制訂工作方向不無裨益，可以更針對一些，更適合一點。

制造是該企業對所生產的產品擁有主要知識產權；

生產可以是自己擁有知識產權的，也可以是別人擁有知識產權而委托生產。

擴展資料

想這個問題的時候，第一感覺是生產的感念要比制造大，因為以前從事的生產管理，如生產地址的選擇與規劃，供應商管理，客戶管理等等內容，與現在從事的制造管理有著非常明顯的差距和不同，許多工作已經劃分為其它職能部門管理和從事啦。制造（manufacture):主要針對有形物質的加工轉變，特指原材料或半成品經加工處理轉變為成品的過程，內涵要小。

生產（produce):泛指創造有形或者無形財富對象的過程。財富對象可以是物質財富，也可以是意識形態的精神財富，內涵要大出制造許多。??搞清楚這兩個概念上的不同，對制訂工作方向不無裨益，可以更針對一些，更適合一點。

參考資料：制造百度百科

生產百度百科

生產和制造有什么區別

制造主要針對有形物質的加工轉變，特指原材料或半成品經加工處理轉變為成品的過程，內涵要小。生產泛指創造有形或者無形財富對象的過程。財富對象可以是物質財富，也可以是意識形態的精神財富，內涵要大出制造許多。

制造：主要針對有形物質的加工轉變，特指原材料或半成品經加工處理轉變為成品的過程，內涵要小。

生產：泛指創造有形或者無形財富對象的過程。財富對象可以是物質財富，也可以是意識形態的精神財富，內涵要大出制造許多。

生產釋義

1、用工具創造各種生活資料和生產資料。

?2、生孩子。

制造釋義

1、把原材料加工成適用的產品。

2、造成某種氣氛或局面。

制造業是什么?

制造是什么

我們先看看制造究竟是一個什么過程。生產制造過程就是把一組原材料轉換為產品，比如投入鋼板及相關零部件通過生產過程產出一輛汽車。那么生產過程要涉及什么東西呢，我們看看制造業的組織架構

制造業組織結構

如上圖，我們先關注中間一部分，也就是生產部分，制造業的核心環節。

計劃控制：可以理解為生產的大腦中樞，它決定了生產什么，何時生產，生產多少。同時也調度生產資源(人，設備，物料，技術，能源)合理分配實現資源利用最大化。

采購：根據生產計劃，確定何時需要采購什么原材料

制造：包括加工、組裝、工裝工具等管理

質量保證：對外購零部件、材料以及生產過程中的產品進行質量檢驗和質量管理等

設計：產品的設計和研發

所以，制造過程是需要以上所有相關部門的密切配合、協調工作的。制造過程是一個多部門參與、協調的過程。任何一個小的環節出現問題，生產都會被迫中斷。

智能制造干什么

當前階段

上面我們說了，制造過程涉及到多個部門的協作，那么當然，智能制造中的智能也要覆蓋到所有這些相關部門。

智能實際上更需要靠軟件來實現，目前我們離真正的智能還很遠。目前我們大多還是在做信息化，信息化，數字化是智能的基礎。看看各個環節都需要什么信息化系統吧。

設計：CAD/CAE,PLM 等

計劃控制：ERP,APS 等

采購：ERP

制造：MOM/MES,精益生產，智能設備，工業物聯網

質量：MOM/QMS

所以，目前普遍意義上說的做智能制造相關工作，基本是在做上面這些信息化系統。當然也有一些做工業大數據分析的，當然工業大數據的數據來源就是上面我們所說的各種信息化系統

真正的智能制造

看過安筱鵬博士的書，里面提到智能制造的本質是以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性，優化制造資源的配置效率。

這句話的意思可以用我們自身來類比一下，我們的大腦很智能吧，他可以感知外界環境的變化來控制我們的身體來做出對應的反應。對應三步，感知、分析、決策

智能制造中的智能就是要打造出一個制造系統的大腦中樞，這個大腦可以感知到整個生產環節的各種因素的變化，并且經過分析計算做出最優的決策。

第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生產系統中可以理解為通過數據采集來實時掌握生產環節的各個狀態，比如原材料庫存情況，設備運行情況，人員情況等。目前我們的工業物聯網，各個環節的信息化系統都可以理解為數據采集。工業物聯網采集的是設備的運行數據，各個業務系統采集的是業務數據。

第二步是數據的流動和數據分析。首先實現各個系統數據的互聯互通。比如采購就影響著原材料庫存，庫存又影響著生產，所以我們要讓不同系統中的數據建立聯系。之后通過大數據分析或者各種人工智能算法得出某個環節的最優解。

第三步就是決策，通過分析，智能系統可以控制生產環節做出調整。最簡單的就是調度，比如發現某一產品原材料庫存不足會自動切換另一種產品。發現一臺設備有空閑，利用率不夠，可以自主分配任務給此設備，提高資源利用率。

此時，整個生產環節，從采購到生產到質量控制到交付。全部由智能系統來調度，仿佛是有一個大腦在控制著各個環節做出相應的動作。

所以，你看。我們目前大部分只是在做第一步，極少一部分在做第二步的工作。至于最終目標的實現還有很遠的距離。

這一部分也回答了開頭的第二個，第三個問題。正是因為生產環節涉及到機械設備、自動控制、軟件分析、生產流程等，所以智能制造就必須是一個交叉學科。

專業及就業

來回答你的第四個問題，大學本科里面的培養方案都是一些基礎學科的教育，是讓我們對此有基本的理論知識和概念。和實際工作中用到的還是有很大差距的。可以理解為，專業是一個很寬的概念，交給你很多方向的基本概念，但是工作就是從中選擇一個方向并深入下去。

所以，即使你要做本專業的工作，也只會是做智能制造體系中的某一個環節。也許是各個信息化系統的實施，也許是工業物聯網，也許是數據分析，智能算法等。

你的培養方案中關于軟件方面并不算多，我建議你選擇一到兩門編程語言及一種關系型數據庫，達到熟練掌握的地步。

至于深造的話，更多的就偏向于理論研究了，我朋友圈中也有幾個碩士，博士在做智能制造方向的理論和算法研究。這個看個人選擇了。

至于你題目中提到的和計科，智科對比，我認為沒必要，既然選擇了這個專業就好好的學習這個專業，目前全世界的制造業都在尋求轉型，實現生產力的進一步提高，另外政策層面也是非常給力的。不要過多糾結于選擇上。

思想價值決定企業命運的時代已經到來。

在日益全球化和移動互聯、人工智能技術日趨普及的趨勢下，優勢企業之間的最高階段的競爭，不能局限于硬技術的競爭，而是體現在企業軟實力的競爭，亦即思想的競爭。面對今天的市場格局及為未來趨勢，你的企業應該有什么樣的價值判斷，應該有什么樣的思想基礎，應該發出什么樣的聲音，這才是關鍵。

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