本期分享的是中国机械工程学会荣誉理事、上海市科技功臣、全国优秀科技工作者同济大学张曙教授做的《智能制造：现状与展望》主题演讲。

首先，张曙教授认为智能制造需要从不同的视角来理解其内涵：

从技术的角度看：传统制造是对物质的处理，将原料转化为产品，是基于经验的制造；智能制造是同时对物质和知识的处理，是基于科学（模型化）的制造。

从企业运作的角度看：传统制造业是成本中心，通过大批量生产，降低成本，形成竞争力；智能制造是利润中心，通过客户化定制和协同获取最大利润。

从最终用户的角度看：传统制造企业提供的是具体产品和有限的担保；而智能制造企业提供产品全生命周期的互联网服务，客户从购买产品转变为购买服务。

张曙教授强调：智能制造不仅是技术的变革，而是生产模式、商务模式、经济体系、生活方式的变化，故所以称为革命。

从智能制造的实现途径来看，张曙教授认为可分为四步，具体如下：

第一步：数据的采集和处理

第二步：人-机、机-机通讯

第三步：从数据、信息到决策

第四步：迈向预测型智能制造

张曙教授认为前三步技术上已经成熟，并有成功应用案例，可以逐步推广；但第四步，预测型智能制造是愿景，是当前研究的热点，正在从构思走向现实。大数据分析是预测型制造的重要手段。

实现第四部“预测型智能制造”核心要解决的问题主要是：

智能制造的困扰是设备和装置的失效，随着时间推移，设备会磨损，性能会衰退，最终导致故障和停机。

预测型智能制造通过掌握设备实际的“健康”状态，不是在故障发生后去抢修，或过早地将可继续用的部件进行不必要更换，从而降低维修费用和生产成本。

知道设备什么时候可能失效，就能够合理地安排维修计划，实现“准时”维修，最大限度地提高设备的可用性和延长其正常运行时间，提升工厂运营效率。

将设备衰退模式和实时状态评估与加工过程控制结合起来，实现在设备或系统性能随时间变化的情况下，保证产品质量的稳定，迈向“无忧虑”智能制造。

张曙教授还分享了“西门子EWA（德国安贝格工厂）和SEWC（西门子成都生产及研发基地）数字化工厂”、海尔沈阳冰箱互联工厂和2030年奥迪汽车的智能工厂的案例。

最后张曙教授澄清了智能制造若干概念：

首先，机器人＋数控机床≠智能制造，由具有图像识别或力传感器的机器人和具有位移、振动、温度传感器的数控机床构成的系统才属于智能制造范畴。

ERP＋MES≠智能制造，没有数据采集和设备状态反馈的系统是开环的和不可控的；智能制造是“数据?信息?优化?决策?价值创造”转化的闭环系统。

互联网＋WiFi≠智能制造，它们是智能制造的基础设施，是手段，但绝非全部内容，离开物理的生产过程和实体设备，互联网什么也不能生产出来。

自动化＋数字化≠智能制造，智能、智能、不能够感知和思考，不会交互和通信，就算不上智能。

企业需要深入理解智能制造的价值创造：

价廉物美是相对的，便宜没好货是绝对的。低价格、低质量、低成本是死胡同，没利润哪来服务；智能制造为客户创造价值、追求完美和个性化，风光无限。

智能制造通过数字化和网络化，充分利用社会闲置的知识和物质资源，通过大范围的云端协同，构建新的工业生态圈，生产高质量产品和提供高质量服务。

智能制造借助大数据分析，跟踪客户群的需求变化，改变产品构成，监控生产系统的健康状态和衰退情况，创建能自调节、自适应的“无忧虑”的生产系统。

智能制造必须是绿色制造，不仅关注节能减排，更着眼变废为宝，循环再用和再制造，实现可持续发展。

张曙教授强调指出：智能制造之路要一步步踏踏实实走：

工业4.0和智能制造是愿景，开始走向现实，其核心是基于物联网和无线通信的信息物理融合系统，对企业来说是机遇，但千万不能一窝蜂“大干快上”。

中国制造业当前首要任务是加快工业2.0和工业3.0的进程，提高产品质量和可靠性，从模仿和“山寨”圏子里跳出来，致力于创新，才能真正成为世界玩家。

“不要在落后的工艺基础上搞自动化，不要在落后的管理基础搞信息化，不要在不具备数字化网络化的基础搞智能化”；若速则不达，追求跨越是不可取的。

中国企业差别很大，大多数需要认真补上工业2.0和3.0的课，认真理解工业4.0的真髓，不要急于求成。

以下是PPT内容：