智能制造
我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。
随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透，汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长，能源和装备制造等行业将保持较高增速，其他行业的智能制造依然任众道远。
未来5—10年，在线测量技术，5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。
智能制造
机器代人是典型的自动化。
数字化的数据看板，能够使得机械化和自动化的状况一目了然，因而具有强大的应用前景。
欧美国家的机械化和自动化早已完成，因此机器代人已不是主要问题。
除了较少数企业外，欧美国家的数字化也已经完成。
数字化中，数据质量是关键。
中国企业数据质量不足是关键障碍。
除了技术之外，管理是阻碍数据质量的主要因素，多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。
智能化是凌驾于机械化、自动化和数字化之上的制造过程，对数据质量的要求远远高于数字化。
智能制造
首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型，这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域极为熟悉;其次，在线测量工程，需要采集高质量的在线数据，并基于此数据对工程模型进行机器学习，使之与生产线充分绑定。
然后建立智能系统，将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中，江西在线测量，并产生出即时可变的优化的生产参数组合，交给基础自动化执行。
可见，智能制造是优化的机器代人。
目前中国只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能制造，而在制造过程甚为稀少，主要是一些平台开发商。
欧美国家技术较好的公司已经成功应用了智能制造，而技术一般的公司尚在努力中。
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