专注电动缸传动技术研发生产

拥有资深的机械传动设计师，先进的传动设计软件

从“工业4.0”的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网（平台）、企业上云、人工智能、工业大数据、数字工厂、等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、工业机器人、机器视觉、立体仓库、虚拟现实/增强现实、三维打印、深度学习、Digital twin、预测性维护...让人目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。

企业在推进智能制造过程中缺乏相关技术经验，同时缺乏统一的部门来系统规划和推进企业智能制造进程。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。

此外，绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。一些国有企业和大型民营企业可以争取到各级政府的资金扶持，但大多数的中小企业只能“隔岸观火”。企业在智能化转型升级过程中，各种投入必不可少，但实效究竟如何，不得而知。

在推进智能制造过程中，不少企业认为建立无人工厂、黑灯工厂这些就是智能制造。而实际上，高度自动化是“工业3.0”的理念。对于大批量生产的产品，国外优秀企业早已实现无人工厂。例如，日本FANUC全自动装配伺服电机，可以做到40秒生产一个产品，但其前提是生产的产品需要做到标准化、系列化，以及拥有面向自动化装配的设计。

因此，从技术和管理的角度来看，中国制造向中国智造转变还存在五大困难：

1.智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。

2.装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G深入应用上处于优势地位，但在制造执行单元——机床方面，我国与欧美日相比还存在很大的差距。

3.基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要MES和ERP等两个基础系统平台。而我国还没有相关自主研发的软件平台，系统平台要依赖于欧美，因此在深度定制开发上受到限制。

4.算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，过程离不开算法开发。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要求有IT技术思维。目前，我国在算法开发的资源上还存在很大差距。

5.管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据可实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有金字塔管理体制结构。因此来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到比较好的组织管理方式及组织文化。