机器换人浪潮之后，信息化革命愈演愈烈，机器设备、人和产品等制造元素不再是独立的个体，它们通过工业物联网紧密联系在一起，实现更协调和高效的制造系统。利用云计算可以储存大量的现场数据，以实现机器状态监测、生产分析、产品预测评估等功能，这也就是德国所提出的工业4.0模式。

当前制造业的转型可以看作是自动化升级和信息技术的融合提升，这不仅仅是自动化和机器换人，我们更希望工厂能实现自主化决策，灵活生产出多样化的产品，并能快速应对更多的市场变化。

人工智能和制造系统的结合将是必然的，利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型，可以提升工厂控制管理系统的能力，实现所谓的智能制造，才能使企业在今天竞争激烈的环境获得更好的优势。

德国人工智能研究中心科学董事汉斯·乌思克尔特教授在“2018年中新人工智能高峰论坛”指出，工业4.0时代的智能制造可以分为三个层次，第一个也是最核心的部分是智能工厂，第二个是智能运行服务，第三个是智能制造支持服务。

智能制造核心是智能工厂

整个智能制造过程主要围绕着智能工厂展开，而人工智能在智能工厂中发挥着重要的作用。物联网将所有的机器设备连接在一起，例如控制器、传感器、执行器的联网，然后，AI就可以分析传感器上传的数据，这就是智能制造的核心。

随着工业物联网的应用发展，网络和实体系统将紧密联系在一起，也就是物联网将生产现场的处理器、传感器连接起来，使得机器人之间可以进行通信，可以互相沟通，而机器和人的工作将不再会严格分工，未来制造系统把人和机器融合在一起。

数字双胞胎是重要的角色，智能制造的整个流程都有一个数字孪生模型，系统里包括了现实世界的任何东西，可以是应用或者操作指南手册等。系统可以灵活地进行产品生产配置，例如根据产品需求给机器下指令，让机器做哪些事情等。

此外，智能制造系统里还有人机交互，即人和机器人之间的互动。还有用人工智能驱动、优化产品和流程等。工厂需要做一些预测性维护或者是预测机器的能耗等等，越来越多的这些功能都可以在智能工厂里实现。

智能运行提升工厂的效益

除了单纯生产之外，智能系统还有提供运行的服务。例如公司内部移动出行管理，以及智能物流、智能建筑、智能产品和智能电网等。通过数字化又胞胎，可以把整个流程的所有元素起先编码，包括了产品特点、手册等进行编码。

有了这种信息化系统，管理者可以轻松了解到实体对象的实际情况，可以根据数据分析结果进行合理的安排和调度，使得工厂能以最低的能耗下运行，并获得很好的生产效率，或者是更好地满足客户交付的要求。

字化双胞胎本身是非常复杂的内容，目前在很多地方还不够用，比如培训、供应商、合作伙伴服务等等，这些功能还需要重新设计完善。

大数据分析支撑智能制造

未来工厂将通过数据分析为产品提供优化建议，但实际上大部分数据都来自于企业外部，例如来自客户的反馈数据。充分的数据才能得到准确的洞察，所以数据还包括很多外部相关领域，比如合作伙伴和供应商等，因为他们提供了零部件。此外，企业可以从监管当局了解一些认证、规范和法律要求等，以及媒体、投资商和股东，还有竞争对手等。如果企业不关注竞争对手，很有可能有一天会被赶超。

在设计一个产品的时候，要计划这个生产什么时候上市，那么，这不仅仅是需要内部的数据，还需要外部的数据。制造商必须要了解其的服务供应商、合作伙伴等，知道他们的情况是怎么样的。所以，智能工厂内部数据需要与外部数据进行结合，这是一个很大的挑战。

外部数据会遇到数据标准化的问题，因为合作伙伴或者供应商给到的数据可能是非结构性的，有些是用语言来描述产品，并不是表格或者文字来体现。所以要将非结构性数据和内部结构性数据结合在一起。工厂内部大部份数据是结构化的，例如用摄像头拍下产品照片、语音等。

如果要解决这些问题，就要管理好客户关系，把供应链变得更智能化。这些智能意味着整个制造过程的参与对象都要互联互通，使用物联网、大数据分析等技术，获取更多商业情报。当然，还可以使用AI来帮助企业优化整个流程。