機器換人浪潮之后，信息化革命愈演愈烈，機器設備、人和產品等制造元素不再是獨立的個體，它們通過工業物聯網緊密聯系在一起，實現更協調和高效的制造系統。利用云計算可以儲存大量的現場數據，以實現機器狀態監測、生產分析、產品預測評估等功能，這也就是德國所提出的工業4.0模式。

　　當前制造業的轉型可以看作是自動化升級和信息技術的融合提升，這不僅僅是自動化和機器換人，我們更希望工廠能實現自主化決策，靈活生產出多樣化的產品，并能快速應對更多的市場變化。

　　人工智能和制造系統的結合將是必然的，利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型，可以提升工廠控制管理系統的能力，實現所謂的智能制造，才能使企業在今天競爭激烈的環境獲得更好的優勢。

　　德國人工智能研究中心科學董事漢斯·烏思克爾特教授在“2018年中新人工智能高峰論壇”指出，工業4.0時代的智能制造可以分為三個層次，第一個也是最核心的部分是智能工廠，第二個是智能運行服務，第三個是智能制造支持服務。

智能制造核心是智能工廠

　　整個智能制造過程主要圍繞著智能工廠展開，而人工智能在智能工廠中發揮著重要的作用。物聯網將所有的機器設備連接在一起，例如控制器、傳感器、執行器的聯網，然后，AI就可以分析傳感器上傳的數據，這就是智能制造的核心。

　　隨著工業物聯網的應用發展，網絡和實體系統將緊密聯系在一起，也就是物聯網將生產現場的處理器、傳感器連接起來，使得機器人之間可以進行通信，可以互相溝通，而機器和人的工作將不再會嚴格分工，未來制造系統把人和機器融合在一起。

　　數字雙胞胎是重要的角色，智能制造的整個流程都有一個數字孿生模型，系統里包括了現實世界的任何東西，可以是應用或者操作指南手冊等。系統可以靈活地進行產品生產配置，例如根據產品需求給機器下指令，讓機器做哪些事情等。

　　此外，智能制造系統里還有人機交互，即人和機器人之間的互動。還有用人工智能驅動、優化產品和流程等。工廠需要做一些預測性維護或者是預測機器的能耗等等，越來越多的這些功能都可以在智能工廠里實現。

智能運行提升工廠的效益

　　除了單純生產之外，智能系統還有提供運行的服務。例如公司內部移動出行管理，以及智能物流、智能建筑、智能產品和智能電網等。通過數字化又胞胎，可以把整個流程的所有元素起先編碼，包括了產品特點、手冊等進行編碼。

　　有了這種信息化系統，管理者可以輕松了解到實體對象的實際情況，可以根據數據分析結果進行合理的安排和調度，使得工廠能以最低的能耗下運行，并獲得很好的生產效率，或者是更好地滿足客戶交付的要求。

　　字化雙胞胎本身是非常復雜的內容，目前在很多地方還不夠用，比如培訓、供應商、合作伙伴服務等等，這些功能還需要重新設計完善。

大數據分析支撐智能制造

　　未來工廠將通過數據分析為產品提供優化建議，但實際上大部分數據都來自于企業外部，例如來自客戶的反饋數據。充分的數據才能得到準確的洞察，所以數據還包括很多外部相關領域，比如合作伙伴和供應商等，因為他們提供了零部件。此外，企業可以從監管當局了解一些認證、規范和法律要求等，以及媒體、投資商和股東，還有競爭對手等。如果企業不關注競爭對手，很有可能有一天會被趕超。

　　在設計一個產品的時候，要計劃這個生產什么時候上市，那么，這不僅僅是需要內部的數據，還需要外部的數據。制造商必須要了解其的服務供應商、合作伙伴等，知道他們的情況是怎么樣的。所以，智能工廠內部數據需要與外部數據進行結合，這是一個很大的挑戰。

　　外部數據會遇到數據標準化的問題，因為合作伙伴或者供應商給到的數據可能是非結構性的，有些是用語言來描述產品，并不是表格或者文字來體現。所以要將非結構性數據和內部結構性數據結合在一起。工廠內部大部份數據是結構化的，例如用攝像頭拍下產品照片、語音等。

　　如果要解決這些問題，就要管理好客戶關系，把供應鏈變得更智能化。這些智能意味著整個制造過程的參與對象都要互聯互通，使用物聯網、大數據分析等技術，獲取更多商業情報。當然，還可以使用AI來幫助企業優化整個流程。