智能制造是基于新一代信息技术的先进制造工艺、系统和模型的总称，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动，具有信息深度自我感知、智能优化自我决策、精确控制自我执行等功能。简而言之，智能制造就是以物联网系统为支撑的智能产品、智能生产和智能服务。
在全球价值链重构和国际分工调整的背景下，智能制造已经成为各国的重要选择。发达国家加紧制造业回流，提升制造业在国民经济中的战略地位。亚洲作为重要的制造业地区，也在积极布局自动化和智能化。
亚洲作为制造业的重要区域，也面临着制造业向自动化、智能化、数字化的转型。2017年，韩国政府宣布10亿美元人工智能基金；日本鼓励人工智能创业公司和风险资本；新加坡政府国家研究基金会公布了国家人工智能计划(AI。SG)，计划在未来5年内投资1.5亿新元(约合1.07亿美元)发展人工智能。
中国是亚洲智能化转型的重要力量。政府加强智能制造顶层设计，开展试点示范和标准体系建设；企业加快数字化转型，提升系统解决方案能力。中国智能制造成效显著，进入高速成长期。通过对不同行业代表性企业的走访调研，中国智能制造有以下发现:
1.中国智能制造进入成长期主要表现在三个方面:一是中国。工业企业数字化能力和素质的提升，为未来制造系统的分析、预测和适应奠定基础。二是财务效益方面，智能制造对企业利润的贡献率大幅提升。第三，在典型应用方面，中国已经成为工业机器人最大的消费国，需求增长强劲。
图1主要全球市场工业机器人的销售
2.中国工业企业智能制造的五大部署重点分别是:数字化工厂(63%)、设备和用户价值挖掘(62%)、工业物联网(48%)、商业模式重构(36%)和人工智能(21%)。
图2企业智能制造部署的关键领域
3.能力制造以制造环节的智能化为基础，以端到端的数据流为基础，以数字为驱动，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。目前企业数字化工厂部署的主要任务是打通从生产到执行的数据流，而产品数据流和供应链数据流有很大的提升空间。
图3企业生产数据流模型
4.面对日益激烈的市场竞争和日益透明的产品定价，制造企业不得不寻找新的价值来源。设备和用户价值的深度挖掘是企业智能制造部署的第二个重点领域。
62%的受访企业正在积极布局深度设备和用户价值挖掘，其中41%专注于设备价值挖掘，21%专注于用户价值挖掘。
5.国内制造企业对云部署热情不高。53%的受访制造企业尚未部署。工业云，47%的企业在进步。工业云部署，其中27%的企业部署私有云，14%部署公共云，6%部署混合云。
6.智能制造不仅可以帮助制造企业降本增效，还可以给企业一个重新思考价值取向、重构商业模式的机会。30%的企业将把平台作为未来商业模式的核心，26%的企业将采取大规模定制模式，24%的企业将向以“产品+服务”为核心的解决方案提供商转型，12%的企业将以知识产权为核心。
图4不同商业模式的特点和挑战
7.人工智能对制造业的影响主要来自两个方面:一是在制造和管理过程中使用人工智能来提高质量和效率；二是对现有产品和服务的彻底颠覆。51%的企业在制造和管理流程中使用人工智能，46%的企业已经在产品和服务中部署或计划部署人工智能。
8.重构商业模式是一项复杂而艰巨的任务，商业模式优化、创新管理和云部署是企业能力建设的三项关键任务。
综上所述，企业的数字化能力体现在利用数据指导生产和系统自我优化的能力。我们从国际公认的工业4.0发展路径，将企业智能成熟度分为IT、互联、集成、透视、预测、自我调整六个阶段。
图5 工业4.0发展路径
它:
企业可以通过计算机化高效处理重复性工作，实现高精度、低成本制造。然而，不同的信息技术系统在企业内部独立运行，许多设备没有数字接口。
互连:
相互连接的链接取代了分散的信息技术。运营技术(OT)系统的所有部分都实现了连接和互操作，但仍未能实现IT层和OT层的完全集成。
集成:
了解正在发生的事情，通过现场总线、传感器等物联网技术，企业捕捉大量实时数据，建立企业“数字模型”，从而改变以往基于人工经验的决策方式，实现数字化决策。
视角:
了解事故的原因，并通过根本原因分析获得知识。
预测:
将“数字模型”投射到未来，模拟不同的场景来预测未来的发展，并及时做出决策和采取适当的措施。
自我调整:
预测能力只是自动行为和决策的根本要求，而持续的自适应使企业能够实现自主应对，以便尽快适应不断变化的商业环境。
随着中国和中国的融合工业物联网建设等多项措施得到推进，制造企业数字化能力和质量显著提升。大多数企业都致力于垂直数据集成。81%的企业已经完成IT阶段，其中41%处于互联阶段，28%处于整合阶段，9%处于展望阶段，2%处于预测和自我调整阶段。
国际劳工组织的调查显示，作为制造业主要出口地区的亚洲，未来20年可能有50%的工人工作岗位被自动化取代。智能制造离我们会远吗？