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
中国多数企业机械化阶段已基本完成，所处阶段是自动化和数字化，云南智能工厂构建，而智能化则刚刚开始，而且智能制造主要集中在生产过程的首尾两端，很少运用于生产过程。
推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充，侧重于扶持智能化，侧重于扶持中心领域生产过程的优化。
搞“制造”，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。
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，智能工厂构建项目，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，需要采集高质量的在线数据，智能工厂构建企业，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，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，智能工厂构建哪家好，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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