制造业的变革一直在发生。从2012年3月美国政府提出国家制造创新网络（NNMI）计划，到2014年4月德国提出“工业4.0国家战略”，再到日本的“工业价值链计划（IVI）”以及“中国制造2025”，第四次科技革命已经呼啸而来，而智能制造也成为世界革命竞争的新战场。

2015年国务院发布了《中国制造2025》，中国制造正迈出“由大变强”的第一步，加大两化融合步伐的同时推进智能制造、绿色制造，促进生产性服务业与制造业融合发展，提升制造业层次和核心竞争力。要做到智能制造，不仅要采用新型制造技术和装备，还要将迅速发展的信息通信技术渗透到工厂，在制造业领域构建信息物理系统，从而带来制造方式和商业模式创新转变。在此背景下，中国的制造业处在全新的发展环境，面临全新的发展机遇。

何谓智能制造的核心？

智能制造体系（Intelligent Manufacturing System, IMS）是建构在制造技术与通讯信息技术深度融合基础上的集感知、分析、决策和执行于一体的智能化制造体系，力图解决以往工业化进程中人类脑力劳动自动化效率低的难题。根据李杰等在《从大数据到智能制造》一书中的观点，制造系统的核心要素可以用5个M来表示，即材料（material）、装备（machine）、工艺（methods）、测量（measurement）和维护（maintenance），过去三次工业革命都是围绕着这5个要素进行的技术升级。

然而，无论是设备的精度还是自动化水平的提升，这些活动依然是围绕人的经验开展的，人依然是驾驭着5个要素的核心。生产系统在技术上无论如何进步，运行逻辑始终保持不变。

而智能制造区别与传统制造系统最重要的要素就在于第6个M，即建模（modeling），正是通过这第6个M来驱动其他5个要素，从而解决和避免制造系统的问题。

如何实现智能制造

在新一代信息技术和工业融合发展的趋势下，智能制造日益成为未来制造业发展的核心内容。然而，如何才能实现智能制造? 包括哈佛商学院、宾夕法尼亚大学沃顿商学院等在内的众多世界级专家学者，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的重要途径。这一共识是基于众多信息技术发展的融合趋势，如物联网、信息物理系统技术( C P S)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／增强现实（VR／AR）、大数据分析等。但是，拥有了这些技术，并不意味着我们就会加速进入制造业的“黄金时期”。

数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，需要利用数据去整合产业链和价值链。同时，要实现智能制造的关键还在于，对生产系统全过程的5M要素，利用建模进行透明化、深入和对称性的管理，实现从问题中产生数据，从数据中获取知识，再利用知识形成避免问题的闭环过程。

从大数据到智能制造

随着工业4.0概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值已经得到了全球的认可和追捧，但是反观我国的工业发展现状，工业数据采集体系薄弱，工业大数据挖掘释放价值极其有限，如何采集、应用、管理工业大数据，快速跟进工业4.0的步伐，对于传统的工业企业而言是非常大的挑战。

当前，随着大数据、互联网、人工智能等技术的快速发展，人们对于实现智能制造的途径和技术众说纷纭，应该承认的是，这些先进的技术都将推动智能制造的前进和发展，而其中最突出核心的驱动力，就是大数据。通过数据分析，预测需求、解决和避免不可见问题的风险，利用数据去整合产业链，这才是大数据的核心目标，大数据将成为一种解决问题的途径和手段，而不是目的。

我们可以将大数据与智能制造之间的关系看成一个闭环，即在生产制造的过程中我们将不可避免的面对很多问题和数据的产生，通过将这些数据进行分析和挖掘，可以帮助查实问题产生的原因、造成的影响和解决的方法，从以往依人的经验判断转向依靠数据挖掘“真相”，使得对制造的流程和问题处理更加科学、高效。因此，推动智能制造的不是大数据本身，而是大数据的分析技术。在新制造革命的转型中，是否能够更加有效地利用好大数据，决定了能否在竞争中脱颖而出。

大数据推动智能制造的三个方向：第一个方向是把问题变成数据，利用数据对问题的产生和解决进行建模，来了解和解决可见的问题；第二个方向是把数据变成知识，利用数据来分析和预测不可见的问题，从仅仅明白解决问题的“know-know”，进一步理解产生问题的原因，从而避免可见的问题；第三个方向则是把知识再变成数据，从数据中挖掘新的知识，利用知识去重新定义问题，从根本上去解决和避免问题。

当前，大数据是实现智能制造的重要驱动力，运用大数据分析技术进行关联性分析与预测分析，从而打通整个制造流程体系，将成为提高智能制造及生产管理精细化、智能决策科学化水平的重要举措。由于数据是孤立的，不会直接产生价值，因此真正为企业带来价值的是数据分析之后产生的关联和新的信息价值，数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，从而为客户创造价值服务。只有充分利用好数据资源，不断提升中国对制造的理解和知识累计的速度，才能不断弥补在装备制造和核心零部件等方面的弱势，填补短板，制胜于大数据时代。
(科技产业责编：陈峰 )