智能制造的內涵和難點
智能制造雖然是近幾年的熱門詞，但與之類似的提法，比如集成制造、敏捷制造、柔性制造、精益制造，等等，實際上已經講了幾十年，很多企業也投入了相關實踐。從實際成效來看，可以說差強人意，真正達到預期目標可能不到5%。究其原因，很多企業沒有做好認知和行為上的改變，只是把它當成工具或技術上的改變，甚至成為工具或技術的奴隸，而沒有轉型成為工具或技術的主人。
我們常常講數字化、智能化，但往往對“化”的內涵認識得不夠徹底。在漢字造字法中，“化”字是由兩個“人”字組成，左邊是正立的“人”，右邊是“倒立”的人。可見，“化”的內涵是人要實現翻天覆地的改變。因此，數字化也好，智能化也好，檢驗其成功的根本標準是“化”，是人的認識和行為模式要完成根本性改變。
正是認識到人在變革中所起的決定性作用，認識到人的轉變才是變革的重點和難點，日本人的精益生產體系中，把自動化的“動”字加上了單人旁，變成“自働化”，就是要強調，在自動化潮流中，人不能淪落為機器的奴隸，而是要主動成為機器的主人。
人要想成為工具和技術的主人，首先要全面系統地了解工具和技術，進而適應工具和技術，最終完全掌握工具和技術。下面，我們就對智能制造的內涵做一個簡要和系統性介紹，讓大家多認識智能制造。注意，本文講的智能制造是僅限于工廠內部的狹義智能制造，不是包含了產品研發等在內的廣義智能制造。
智能制造的基本內涵
即使是狹義的智能制造，三言兩語也很難講清楚，如果要嘗試為之，我們可以通過下圖1做個簡要和系統的了解。
如圖1所示，我們可以用“一個使命、五層架構、雙向信息流和一個整體目標”來概括狹義智能制造的基本內涵。
1. 一個使命
所謂智能制造，“制造”是主語，“智能”是修飾詞。因此，智能制造的基本使命還是“制造”，即，在計劃（推式生產）或訂單（拉式生產）的驅動下，按照制造工藝的要求，在設備等制造能力的使能下，將原材料轉化為客戶所需要的產成品。如果用系統的觀點來看“制造”，輸入是生產計劃或客戶訂單、原材料，等等，輸出是產成品和生產成效，中間過程是在制品流。
2. 五層架構
我們可以參考自動化金字塔模型，把智能制造系統分為五層架構：決策層、計劃層、執行層、操作層和控制層。
1）決策層主要做各類生產決策，比如產品、零部件的自制或委外決策，生產何種產品的決策，產品生產的經濟批量決策，工藝優化決策，產品上市或退市等切換決策，工程變更決策，零部件替代決策，產品目標成本決策，等等。在智能制造的背景下，各種形式的制造決策要在數據和算法模型的加持進行，即，數據驅動的場景化決策。
2）計劃層的主要要求是拉通訂單交付OTD全過程中研、產、供、銷等職能的流程和數據，以實現研、產、供、銷的高效協同和目標互鎖，工作形式上是銷售與運作計劃、主生產計劃、物料需求計劃等各種形式的滾動、集成式業務計劃，這需要有賴于產銷協同會議等組織機制來落實。
3）執行層的主要要求是優化生產排程和智能生產調度，目的是實現一個流或單件流的“在制”和均衡化生產。如果企業的生產模式是多品種、小批量，生產排程的優化和智能生產調度就顯得尤為重要。
4）操作層的主要要求是在實現人、機、料、法、環、測等生產要素精確匹配的同時，盡可能實現加工、裝配、質檢、物流等生產作業的簡便化，既能滿足訂單和工藝的要求，又能降低員工的勞動強度，其主要手段主要是作業的自動化或智能化，而智能化可以理解為半自動化。
5）控制層的主要要求是對人、機、料、法、環、測等生產要素進行實時監控，以確保其運行狀態能符合訂單和工藝的要求，這需要OT和IT進行完美融合。
3. 雙向信息流
雙向信息流指的是在智能制造系統中，要實現計劃、訂單、工單等生產指令的自上而下式層層下發，以及生產報工、質量判定、生產異常等的自下而上式實時反饋。
4. 一個整體目標
一個整體目標指的是智能制造最終要實現產品質量好（Q）、制造成本低（C）、訂單交期準（T）、員工士氣高（M）、安全可持續（S，實際至少包括環境友好E、員工健康H、生產安全S等三個方面，這里以S作代表）等管理要求，或者說QCTMS整體最優。
“一個使命、五層架構、雙向信息流和一個整體目標”既是智能制造的基本內涵，也可視為智能制造的實施路徑和階段成效。在實際工作中，我們可以從易到難，從生產實時報工和在線統計入手，逐漸在生產防錯、排程優化、智能調度、集成計劃、產銷協同等方面擴展，最終向QCTMS整體最優的目標邁進。否則，要么調子起得太高而找不準抓手，要么只停留在點上的應用而效果有限，這都不利于智能制造的深入推進。
行為模式的轉變重塑
文首說過，智能制造的重點和難點是人的轉變，是人的認知和行為模式的重塑。
在傳統制造中，我們習慣于作“加法或減法”，只在生產要素上做文章，用更多的能源消耗、更高的工廢料廢、更高的退貨、更高的庫存、更長的交期、更多的員工、更長的工作時間，或是偷工減料等方式來完成生產訂單，得到的是“兩高三低（高消耗、高成本、低質量、低效率、低效益）”的結果，賺的是疲勞換來的辛苦錢。
我們實施智能制造，要善于作“乘法和冪法”，更多地在生產方式上做文章，在控制生產要素的狀態和合理減少生產要素的消耗的前提下，通過不斷優化生產方式，進而實現制造的“兩低三高（低消耗、低成本、高質量、高效率、高效益）”。
從只關注生產要素到既關注生產要素，更關注生產方式的改進，是行為模式的轉變，而生產方式的改進是個循序漸進和不斷迭代的過程，智能制造的更大價值就在于生產方式改善的快速迭代，每周迭代一次，進而每天迭代一次，乃至實時迭代。
如圖2所示，生產方式的快速迭代，本質上是找到生產要素、生產方式和以QCTMS整體最優為代表的生產力之間的因果關系，這種因果關系可以用函數式表示。
以質量改善為例，在傳統制造中，我們往往是在收到市場反饋的產品質量問題之后，借助魚刺圖等工具進行質量問題的根因分析，進而找到制造過程中影響產品質量的人、機、料、法、環、測等影響因素，通過消除或改進人、機、料、法、環、測等方面的質量隱患來提高產品質量。如果把每次質量改善視為一個循環，這個循環周期可能持續數月，乃至一年以上。
在智能制造中，人、機、料、法、環、測等生產要素的運行狀態可以實時監測，產成品的質量水平也可以快速，乃至即時進行判定，可以在產成品下線后就進行質量的根因分析，再倒逼人、機、料、法、環、測等生產要素中質量隱患的整改，這種質量改善循環的持續時間不會超過一周。
與傳統制造中每半年或一整年才進步（改善）一次，智能制造中可以每周或每天進步（改善）一次。顯然，在智能制造的加持下，產品質量可以實現快速改善和迭代，這其實就是“摩爾效應”在制造業的體現。質量改善是如此，成本、交期、安全、員工士氣等方面的改善也是如此，都可以在智能制造的加持下快速迭代。
小結
最后，我們可以對智能制造的內涵和難點做個小結。從基本內涵來看，智能制造可以概括為“一個使命、五層架構、雙向信息流和一個整體目標”，這可以幫助我們明確智能制造的推進路徑和階段目標。從重點和難點來看，智能制造之難就在于它要實現人的認知和行為模式的轉變，要從關注生產要素的“加法減法”式生產管理轉變為既關注生產要素更關注生產方式的“乘法冪法”式生產管理。更為重要的是，要善于做好智能制造加持下生產方式或生產改善的快速迭代，從過往的一年才進步一次，重塑為每天都在進步，最終打造出國家所大力倡導的“新質生產力”。
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