在科技進步驅動下，智能制造成為制造業轉型升級的重要方向、新質生產力的重要內容、新興產業培育壯大的重要引擎、適應和引領經濟發展“新常態”的重要抓手。發展智能制造，有必要準確分析與把握智能制造的內涵，理解其范式演進規律，在此基礎上探求切實可行的發展路徑。

一、智能制造的內涵

準確界定智能制造，明確其內涵與外延，在理論層面可以為相關理論研究提供清晰的對象和范疇，避免研究過程中出現范圍模糊、內容泛化等問題，提高研究的針對性、有效性。同時，促進多學科交叉融合，為解決復雜制造問題提供新思路、新方法。在實踐層面有助于企業界更好地理解智能制造的理念與方法，有針對性地進行技改升級，提高生產效率、產品質量和企業競爭力，有助于上下游企業間更好地溝通協作，實現供應鏈優化與協同創新，提高整個產業的效率和競爭力。

（一）智能制造概述

得益于先進制造技術與信息技術深度融合，智能制造（Intelligent Manufacturing）在研發設計、生產制造、運營服務等產品全生命周期，將數字化、智能化設備經工業物聯網接入網絡，借助網絡空間強大算力將物理空間的物理實體在信息空間全要素重建，生成具備感知、分析、決策和執行能力的數字孿生體，構建起物理世界與信息世界相互融合、虛實合一的制造系統，旨在實現數字化、網絡化、智能化制造，持續提高企業效益與服務水準，實現優質、高效、低耗、清潔且柔性化生產，推動制造業朝著創新、協調、綠色、開放、共享的方向發展。與傳統制造相比，智能制造的本質改變在于制造系統由物理和信息兩個系統組成，前者適用于現實物理世界，后者則是一個虛擬的物質世界，二者一一對應、彼此映射。智能制造的典型特征是自感知、自決策、自執行、自適應、自學習。

（二）“工業 4.0”與“中國制造 2025”

2013 年，德國“工業 4.0”工作組發表了《德國工業4.0 戰略計劃實施建議》，提出“工業 4.0”的概念。從“工業 1.0”到“工業 4.0”呈現了工業發展所歷經的四個階段。“工業 4.0”以信息物理融合系統（CPS）為基礎，以高級智能制造為主導，以智能工廠、智能生產、智能物流、智能服務為主題，以生產數字化、網絡化、自組織為標志，被稱為“第四次工業革命”。“工業 4.0”展現的工業愿景是通過計算、自主控制和聯網，人、機器和信息能夠互聯且融為一體的新一代生產制造模式。互聯、數據、集成、創新、轉型是“工業 4.0”的五個主要特點。“工業4.0”的實施過程必然是、也必須是制造業創新發展的過程。在“工業 4.0”時代，生產制造方式轉變為創新驅動、個性化定制、服務型制造，制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新和變革將層見疊出。

“工業 4.0”引入中國后轉變為“中國制造 2025”。兩者在發展基礎、戰略任務、主要舉措方面均有不同（見下頁表 1）。“中國制造 2025”通過自動化裝備（機器人、3D 打印等）及通信技術實現生產自動化，通過各類數據采集分析（區塊鏈、大數據與云計算），經由通信互聯手段，將數據連接至智能控制系統（人工智能），并將數據應用于企業統一管理控制平臺（工業軟件平臺），從而提供最優化的生產方案、協同制造和設計、個性化定制，最終實現智能化生產。

表1“工業4.0”與“中國制造2025”的區別

“工業 4.0”是智能制造的理念基礎，智能制造是“工業 4.0”理念在制造業的具體實踐，是“工業 4.0”的重要組成部分，二者相互關聯、相互促進。

（三）智能制造模式及要素條件

從產品類型和生產工藝組織方式角度，智能制造分為離散型智能制造、流程性智能制造、網絡協同制造、大規模個性化定制和遠程運維服務五種模式。針對這五種模式，工信部在智能制造重點示范項目推薦工作中明確了判定智能制造的要素條件，并將“人工智能”和“工業互聯網”列入“新技術創新應用要素條件”。為清晰、簡明地呈現這些要素條件，便于進行分析和比較研究，本文根據工信部《2018 年智能制造試點示范項目要素條件》相關文件和資料進行匯總整理和提煉，制作了智能制造要素條件一覽表（見下頁表 2）。制造企業可以對標這些要素條件，尋求具體有效的智能化轉型升級路徑。這些要素條件也可以為政府支持性政策設計提供指引。

表2 智能制造要素條件一覽表

制造企業向智能化制造升級轉型過程中，要立足企業客觀實際，對要素條件持續改進。

（1）離散型制造產品是由零散的零部件加工裝配而成，零部件以各自的工藝過程通過各個生產環節，物料運動呈離散狀態。離散制造產業鏈從上游至下游主要包括數控系統制造商、裝備制造商和大中小型工廠。由于“多品種、小批量”，離散制造比較“松弛、無序”。通過要素條件持續改進，離散型智能制造追求的目標是產品全生命管理周期閉環動態優化，在松散無序的離散制造業中引入秩序，各要素緊密配合，實現精密、快速、準確、高一致性生產。

（2）流程型制造以資源（包括可回收資源）為原料，通過物理變化和化學反應連續復雜生產，提供原材料和能源。流程型生產原料變化頻繁，生產過程涉及理化反應、機理復雜，生產過程連續、不能停頓，使生產過程測量難、建模難、控制難、優化決策難。通過要素條件持續改進，流程型智能制造追求的目標是生產和管理信息全程可視化、生產過程在線實時動態優化、生產管理智能化水平顯著提升，即精細化管理向流程要效益。

（3）網絡協同制造利用網絡技術和信息技術將串行工作變為并行工程，是敏捷制造、協同商務、智能制造和云制造的核心內容。通過要素條件持續改進，網絡協同制造追求的目標是形成供應鏈內及跨供應鏈間的企業產品設計、制造、管理和商務的合作生產模式，并通過改變業務經營模式達到資源最充分利用的目的。

（4）大規模定制的核心是在不增加相應成本的前提下實現產品品種多樣化和定制化生產。通過要素條件持續改進，形成數據驅動的研發、設計、生產、營銷、供應鏈管理和服務體系，顯著提升快速、低成本滿足用戶個性化需求的能力，有效解決需求多樣化與大規模生產之間的矛盾，為現代企業提供一種全新的競爭模式。

（5）遠程運維服務要素條件持續改進的重點在于嵌入式系統、移動互聯網、大數據分析、智能決策支持系統的集成應用，智能服務系統高效、安全，能夠與產品形成實時、有效互動。

這五種智能制造新模式有兩個明顯的共同點：一是數字技術與制造技術深度融合，二是數據驅動制造資源的優化配置。在這兩方面，離散型智能制造模式的側重點在于產品組裝過程，流程型智能制造模式的側重點是產品生產過程。這兩種差異源于兩者的制造工藝、流程不同。前者較少對原材料進行物理或化學加工，主要是零部件的組裝，后者需要對原材料進行物理或化學加工，有一個塑形過程，重點是工藝過程的連續性。無論是離散型制造企業還是流程型制造企業，都可以疊加實施網絡協同制造、大規模個性化定制與遠程運維服務。

（四）企業智能制造能力成熟度模型（CMMM）

智能制造能力成熟度模型（CMMM）是評估企業智能制造水平的工具、建立智能制造戰略目標和實施規劃的框架，是一套描述企業智能制造能力提升梯次及核心要素的方法論。目前，智能制造成熟度模型主要包括兩大類，即由學術 / 工業組織團體研究發布的模型或由某些公司根據自身的理解和技術背景推出的模型，主要來自德國和美國兩個制造強國。由于不同國家或公司的基本情況不同，對智能制造能力的理解和側重點不一樣，成熟度評估方法不一致，評估的內容也不盡相同，造成各種模型水平參差不齊。

為有序推進我國智能制造發展，我國制定出臺的《智能制造能力成熟度模型》聚焦“企業如何提升智能制造能力”問題，提出了企業發展推進智能制造的 5 個等級、4 個要素、20 個能力子域（見表 3、下頁表 4），指引企業不同發展階段的智能制造升級路徑選擇。企業可以據此展開智能制造能力診斷，精準掌控自身智能化發展現狀，發現不足、明晰升級方向。各級主管部門也可以將之作為掌握智能制造產業發展情況的重要抓手。

表3 企業智能制造能力成熟度模型（CMMM）能力要素一覽表

表4 企業智能制造成熟度等級表

能力要素是驅動智能制造能力提升的元素集合和關鍵點。能力管理是企業持續提升智能制造能力的方法，包括策劃、實施、檢查和改進。通過能力要素評價，CMMM將企業智能制造成熟度從低到高分為 1~5 級，用以反映企業智能制造發展水平。其中，一級為規劃級，主要特征在于流程化管理；二級為規范級，主要特征是實現了數字化改造；三級為集成級，主要特征是實現了網絡化集成；四級為優化級，主要特征是能夠進行智能化生產；五級是最高級，為引領級，主要特征是產業鏈協同創新。

二、智能制造的演進范式

通過考察智能制造的發展演進，可以從中提煉出智能制造的三種基本范式，即數字化制造、數字化網絡化制造（“互聯網 + 制造”）和數字化網絡化智能化制造。

（一）智能制造第一代范式

智能制造第一代范式是數字化制造，是后兩個智能制造范式的基礎，其重點是數字化。即通過數字化技術和系統對產品信息、工藝信息和資源信息進行數字化描述、分析、決策和控制，實現設計、制造、營銷、服務等環節信息和業務的數字化，構建橫跨產品全生命周期與企業全價值鏈的數字主線，打通企業整體數字鏈路，生產過程集成和優化運行，推動企業制造模式的轉型升級。技術體系數字化是數字化制造的主要特征，包括產品表達數字化、裝備數字化、工藝數字化和制造系統數字化。數字化制造為企業構建了強大的數據基礎，是當前制造企業轉型升級的重點。

（二）智能制造第二代范式

智能制造第二代范式是數字化網絡化制造，簡稱網絡化制造，可對應于國際上的 Smart Manufacturing，是指在數字制造的基礎上利用工業互聯網和工業云技術，將生態鏈內的企業連接起來，形成制造生態網絡，產業鏈資源共享、整合、配置優化，為用戶提供更加敏捷、高效、優質的產品和服務。在網絡化制造范式下，企業形成企業內和企業間兩條關鍵數據鏈路，并基于這兩條數據鏈路開展更廣泛的協作。工業互聯網或工業云平臺在保護知識產權和數據安全的基礎上，為企業提供基于統一的數據模型、設計模型等領域的在線協同能力。在網絡化制造模式下，由于異地分布性和應用系統異構性，組織形式以動態網絡聯盟為主，呈現出數字化、協同化、敏捷化的特征，并且加速知識生成與創新。制造模式從以產品為中心的制造模式走向以用戶為中心的制造模式。

（三）智能制造新一代范式

智能制造新一代范式是數字化網絡化智能化制造，可對應于國際上的Intelligent Manufacturing，是指將人工智能技術與先進制造技術深度融合，賦予整個制造系統感知學習能力、生成知識能力和更好地運用知識的能力，在制造過程中能進行諸如分析、推理、判斷、構思、決策等高智能活動，是智能制造的高級階段，將為制造業帶來革命性的變化。

企業在實現數字化制造的基礎上，通過工業互聯網平臺或工業云平臺不斷疊加網絡化、智能化能力，逐漸演變為網絡制造或智能制造。

三、智能制造發展路徑探析

從智能制造發展演進的三個范式角度來看，由于制造業發展水平參差不齊，中國智能制造發展呈現出“并行推進、融合發展”的趨勢。數字化制造范式方面，在技術進步、市場競爭和政策支持驅動下，近年來大批數字化生產線、數字化車間、數字化工廠在各地建設完成，不少企業在數字化制造方面實現了升級換代。但同時，更多中國企業，特別是中小企業，還沒有完成數字化制造轉型。數字化網絡化制造范式方面，制造業、互聯網龍頭企業在科技進步與政策支持雙輪驅動下加速推進“互聯網 + 制造”戰略，將工業互聯網、云計算等引入制造業。部分數字化基礎扎實的企業已順利完成數字化網絡化升級，成為行業示范標桿。而眾多尚未實現數字化制造的企業，則采取數字化與“互聯網 + 制造”并行推進策略，在補齊數字化短板的同時，直接邁向“互聯網 + 制造”階段，成功實現企業數字化網絡化制造的轉型升級。未來，數字化網絡化智能化制造范式方面，隨著 5G 技術、數字孿生技術、人工智能技術的不斷發展完善，智能制造將實現從數字化到網絡化再到真正意義上的高端智能化發展。

智能制造能夠提升生產效能與產品品質，同時減少成本及資源消耗，增強創新能力和市場競爭力，滿足消費者的個性化和多樣化需求，促進社會和環境的可持續發展。新一代高端智能制造的落地將為制造業的設計、生產、服務等環節以及它們的整合帶來徹底的改變。改變制造業的生產方式、組織方式和發展模式，成為制造業未來發展的核心驅動力。創新技術與產品層出不窮，新產業形態和模式不斷涌現，它們將深度改變社會的產品形態、生產方式和服務模式，甚至重塑人們的生活和思維方式。在向新一代智能制造范式演進的過程中，以下幾點是符合中國制造企業實際情況且比較切實可行的路徑選擇。

（一）三種范式并行推進、融合發展

三種范式并行推進、融合發展是從“中國制造”走向“中國智造”比較適宜的技術路線。從理論層面看，階段性和融合性是智能制造發展演進的兩個鮮明特點，可以有力地說明該技術路線在理論層面的可行性。仔細審視智能制造三種基本范式的提煉過程，階段性與融合性特點便得以清晰呈現。一方面，相關技術發展到一定階段和產業結合的結果必然使三種范式沿時間軸梯次演進，并且每一個范式階段，都有其所在階段獨有的典型特征、面臨著該階段待解決的特定關鍵問題，體現了智能制造范式演進的階段性特征。另一方面，各種技術進步相互交織融合、迭代升級，也必然使三種范式無法完全割裂，而是相互交織促進、迭代演進，體現著智能制造范式演進的融合性特征。從實踐層面看，中國制造企業在智能制造轉型升級方面的大膽探索實踐也證明了該技術路線的可行性。

（二）精益化管理是實施智能制造的基礎和前提

在智能制造成熟度的第一階段———“規劃級”階段，就明確要求企業要規劃智能制造實施的基礎和條件，對設計、生產、物流、銷售和服務等核心業務活動進行流程優化。流程化、精益化管理是智能制造的“地基”，“地基”牢固與否，直接決定了智能制造的品質和高度。

企業目前的數字化轉型面臨著三大挑戰，一是數字化戰略與業務發展相剝離，孤島式盲目部署數字化，難以從數字化投入中看到價值；二是企業管理制度傳統、流程復雜、系統老舊，甚至有許多企業還停留在粗放式管理階段、沒有實現流程化、規范化、制度化管理，數字化轉型根基不牢，試點項目所取得的成果與積累的經驗，難以在短時間內進行復制與廣泛推廣，致使無法形成全企業全場景的數字化規模效應；三是數字化投資見效慢、周期長，而企業又急于見到成效，由于缺乏一套與企業實際情況、部署計劃相適配且具有針對性的評估體系，在短期內，企業會產生數字化部署未達預期、好似“失靈”的感受。這些問題的根源在于，企業業務流程、管理體系、頂層規劃都還沒有做好準備，也就是精益化沒有做好的必然結果。企業要想邁入智能制造成熟度的更高層級，就必須從流程、現場、人員、系統等全業務場景變革當前的管理模式，通過實施精益化管理實現業務資源的優化配置與高效利用。

（三）數字化是智能制造的必經之路

筑牢精益化根基之后，企業要利用數字化工具來固化流程，打通數據壁壘，驅動全業務場景、全生命周期的降本增效提質，步入智造制造成熟度的“規范級”。

“規范級”要求企業采用自動化技術、信息技術手段改造和規范核心裝備與核心業務，實現單一業務活動的數據共享。其本質在于賦能工具、設施設備、產品和個人，驅動業務流程的優化和創新，幫助企業創造更大的價值。

數字化既是數字時代的大勢所趨，也是制造業企業增強核心競爭力的內在需求。面向研、產、供、銷、存等眾多的業務單元和人、機、料、法、環等繁雜的現場要素，制造業企業需要利用數字化方式實現各個環節的互聯互通，打破管理黑箱和信息孤島，讓業務變得更加規范化。在這一階段，企業需要配備自動化生產線與裝備，需要設備聯網，需要 ERP、MES 或全生命周期管理等工業互聯網軟件，將流程的各個環節固化下來，消除內耗與浪費，打通數據，實現各個環節之間的信息傳遞與共享，從而為自身賦予更高的敏捷性和柔韌性，打造可持續發展的盈利體系。企業也只有達到這樣的條件，才能獲得向智造進階的“入場券”。

（四）精益數字化雙輪驅動向智能制造的更高層級加速演進

縱觀“智改數轉”的成功企業，都有一個共性，即先進管理理念、先進制造技術、先進信息技術的深度融合。“智改”是目的，“數轉”是手段，而技術與業務的融合創新是關鍵。這需要企業樹立精益思想，不斷梳理和分析自身經營管理發展中的“痛點”和“短板”，主動做出變革，為自身創造新的業務場景（如新的工作流程、業務模式、商業模式等），為智能技術的應用創造合適的需求。這是一個從 1- 100 的持續過程，這個過程必然會經歷從起步到成熟的多個階段。

作為制造行業最為有效的管理方式，精益能夠貫穿企業全價值鏈以及數字化全流程的環節，讓數字化技術發揮最大的作用；而數字化手段能夠讓精益方法與工具的效率更上一層樓。二者深度融合，雙輪驅動，必將加快制造業企業向智能制造的更高層級演進。

（五）數據采集與設備聯網是制造企業從“制造”到“智造”不可或缺的環節

如果不具備這個基礎，智能制造就是無本之木、無源之水。智能制造可實現整個制造業價值鏈的智能化，而工業互聯網是實現智能制造的關鍵基礎設施，制造企業應憑借自身在核心技術領域的實力，加快建設智慧物聯平臺，著力提升產品智能化生產水平、制造質量和整體運營效率，逐步實現“機器換人”“軟件換人”“智能運營”階段目標，推動企業轉型升級。

（六）借助數字化技術提高自身的連接和整合能力

中小制造企業借助數字化技術提高自身的連接和整合能力，則是其智能化轉型升級比較現實的路徑選擇。企業的核心能力主要有三項：連接能力、整合能力和創新能力。中小制造企業身處各自產業鏈的上游，創新能力很難在短期內有大幅的提高，企業要想生存，比較現實的選擇是借助數字化技術來提高自身的連接和整合能力。管理執行的智能化是整合能力的主要內容，即在精益思想的指導下，借助 ERP、MES、APS（Advanced Planning Scheduling，高級計劃與排程系統）、物聯網、高級分析等 IT 系統或數字化技術的支撐，通過數據驅動的資源配置、過程優化和運籌求解，以實現一個精益、穩定、均衡、快速的在制品流為著力點，從而達成制造系統整體上交期最短、質量穩定和成本最低的管理目標。在實際落地和推進中，以互聯化、可視化、透明化、精益化、柔性化等為進化路徑，是廣大中小制造企業智能制造建設的切實選擇。

歸納來看，智能設計、智能產品、智能裝備、智能生產個性化定制、智能管理、智能服務將成為推動制造企業向智能制造轉型升級的重要抓手和突破口。在傳統制造業轉向智能制造的過程中，企業需要從多方位的產業環節與自身實際需求出發，進行必要的分析統籌與整體規劃，既不能僅關注引進自動化設備進行簡單的“機器換人”，也要避免盲目求全求大，倉促上陣。

四、結束語

智能制造作為新質生產力的關鍵構成要素，在推動經濟發展與產業升級進程中發揮著不可或缺的作用。相較于傳統制造，智能制造的根本變革在于制造系統由物理系統與信息系統融合構成。智能制造具備自感知、自決策、自執行、自適應、自學習的典型特性，其核心要點體現于裝備智能化、生產自動化、信息流與物質流的高度融合以及價值鏈的協同同步。通過對智能制造五種模式及要素條件的分析，智能制造將沿著數字化、網絡化、智能化的范式持續演進。考慮到中國制造企業的實際情況，從“中國制造”向“中國智造”邁進，比較合適的技術路線是并行推進數字化、網絡化、智能化三種范式，促使它們融合發展。精益化管理是實施智能制造的基石與先決條件，數字化則是邁向智能制造無法繞過的關鍵階段。因此，以精益化和數字化為雙輪驅動，能加速企業向智能制造的更高層級不斷演進。