智能制造网络架构（智能制造框架结构）
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本文目录一览：
我国智能制造的基本现状和基本架构是什么
我国智能制造发展基础和支撑能力明显增强
我国智能制造发展迅速、发展战略清晰。2016年12月8日，我国工业和信息化部、财政部联合制定的《智能制造发展规划（2016–2020年）》（以下简称《规划》）颁布。根据《规划》，2025年前，我国推进智能制造发展实施“两步走”战略。第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
《规划》要求到2020年实现四个具体目标：
目标一：智能制造技术与装备实现突破。研发一批智能制造关键技术装备，具备较强的竞争力，国内市场满足率超过50%。突破一批智能制造关键共性技术。核心支撑软件国内市场满足率超过30%。
目标二：发展基础明显增强。智能制造标准体系基本完善，制（修）订智能制造标准200项以上，面向制造业的工业互联网及信息安全保障系统初步建立。
目标三：智能制造生态体系初步形成。培育40个以上主营业务收入超过10亿元、具有较强竞争力的系统解决方案供应商，智能制造人才队伍基本建立。
目标四：重点领域发展成效显著。制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过70%，关键工序数控化率超过50%，数字化车间／智能工厂普及率超过20%，运营成本、产品研制周期和产品不良品率大幅度降低。
宏观地看，制造业是数字经济的主战场。近年来，制造企业数字化基础能力稳步提升，制造业企业设备数字化率和数字化设备联网率持续提升。根据前瞻产业研究院《高质量发展新动能：2020年中国数字经济发展报告》的数据，2019年，规模以上工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率、数字化设备联网率分别达到47.1%、49.5%、41.0%，工业企业数字化研发设计工具普及率达到69.3%。数字化率指标直接反映了我国智能制造转型升级的进展速度。
我国已经形成系列先进制造业产业集群。根据赛迪研究院对我国先进制造业集群空间分布的研究成果，我国已形成以“一带三核两支撑”为特征的先进制造业集群空间分布总体格局。环渤海核心地区主要包括北京、天津、河北、辽宁和山东等省市，是国内重要的先进制造业研发、设计和制造基地。其中，北京以先进制造业高科技研发为主，天津以航天航空业为主，山东以智能制造装备和海洋工程装备为主，辽宁则以智能制造和轨道交通为主。长三角核心地区以上海为中心，江苏、浙江为两翼，主要在航空制造、海洋工程、智能制造装备领域较突出，形成较完整的研发、设计和制造产业链。珠三角核心地区的先进制造业主要集中在广州、深圳、珠海和江门等地，集群以特种船、轨道交通、航空制造、数控系统技术及机器人为主。中部支撑地区主要由湖南、山西、江西和湖北组成，其航空装备与轨道交通装备产业实力较为突出。西部支撑地区以川陕为中心，主要由陕西、四川和重庆组成，轨道交通和航空航天产业形成了一定规模的产业集群。
中国制造业主要领域发展情况：
以工业互联网、工业机器人、高端数控机床和半导体产业为例
（1）新一代信息技术与智能制造的结合：工业互联网发展迅速
工业互联网发展迅速。新一代信息技术与制造业的深度融合发展，是推动制造业升级的重要引擎。其中，工业互联网又是这个融合过程中的核心。工业互联网与我国智能制造发展正相关。2018年、2019年我国工业互联网产业经济增加值规模分别为1.42万亿元、2.13万亿元，同比实际增长分别为55.7%、47.3%，占GDP比重分别为1.5%、2.2%，对经济增长的贡献分别为6.7%、9.9%。2018年、2019年我国工业互联网带动全社会新增就业岗位分别为135万个、206万个。从这个数据来看，中国工业互联网的发展已经形成全新的动能。
工业互联网发展存在三大痛点。我国工业互联网仍处于发展初期，标准架构还在探索之中，商业模式尚不成熟，技术、人才、安全等方面存在瓶颈和短板，推广应用的艰巨性和复杂性并存，需要保持耐心、稳中求进。具体而言，存在三大问题：
一是数据流动与融合问题。主要体现在三个方面。首先，是设备互联互通信息孤岛问题。例如，一条生产线涉及大量不同的设备底层通信和数据交互协议等，要实现设备之间有效的数据流动和融合，难度较大。其次，在目前的人工智能发展阶段，对依托工业生产所产生的大数据进行智能化自动决策依然是有难度的。最后，工业互联网设备的专用软件难以通用也是当前工业互联网发展的一个较大瓶颈。
二是对成本和安全问题考虑不足。一方面，存在成本问题。例如，工业互联网安全涉及专业人员、数据中心、云计算等方面的成本。另一方面，存在安全挑战。例如，工业互联网的数据泄露和网络攻击风险等。
三是工业互联网的盈利模式依然需要摸索。工业互联网行业标准多，涉及各个制造业的垂直领域，专业化程度高，难以找到通用的盈利和发展模式。
2020年6月30日召开的中央全面深化改革委员会第十四次会议就工业互联网发展提出了明确要求。会议强调，加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加快制造业生产方式和企业形态根本性变革，夯实融合发展的基础支撑，健全法律法规，提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平。由此看来，从2020年开始，在未来一段时期内，工业互联网会是智能制造最为关键的国家战略。
（2）我国工业机器人发展迅速
政策方面，我国对工业机器人的支持具有长期性和持续性。1959年，美国人乔治·德沃尔与约翰·英格伯格联手制造出第一台工业机器人，标志着机器人技术进入制造业。我国在1***2年开始工业机器人研究，与美国相差仅约10年。1982年，中国科学院沈阳自动化研究所研制出我国第一台工业机器人。20世纪80年代，我国工业机器人发展主要涉及喷涂、焊接等工业流水线上机械手的研发。“863***”启动后，我国开始大力支持工业机器人技术发展。“十五”规划（2001～2005年）期间，我国开始发展危险任务机器人、反恐军械处理机器人、类人机器人和仿生机器人等。“十一五”规划（2006～2010年）期间，开始重点关注智能控制和人机交互的关键技术。到“十二五”规划（2011～2015年），“智能制造”开始正式全面提上国家战略。2016年，《机器人产业发展规划（2016－2020年）》发布，开始进一步完善机器人产业体系，扩大产业规模，增强技术创新能力，提升核心零部件生产能力，提升应用集成能力。
技术方面，我国机器人技术发展迅速，但工业机器人关键零部件国产化率依然有很大的上升空间。2011年至2020年，国内机器人技术相关的专利数量快速增加，年平均申请量为17009.2件，年平均增长率为39.53%，最高年增长率为79.67%（2016年），2018年的年度申请量最高，申请数量为37853件。我国机器人专利数量的快速增长，说明了2011年以来我国机器人技术的快速发展。但我国工业机器人关键零部件技术国产化率依然较低，制约着我国工业机器人产业的发展。根据头豹研究院的数据，我国工业机器人机械本体国产化率为30%、减速器国产化率为10%、控制器国产化率为13%、伺服系统国产化率为15%；而在我国工业机器人生产成本结构中，伺服系统、控制器与减速器这三大核心零部件的成本占比超过了70%。核心零部件因为技术壁垒高，国产化程度低，主要依赖进口，因而成本占比较高。例如，中国工业机器人制造企业在***购减速器时，由于***购数量较少，难以产生规模效应，面临国际供应商议价权过高问题，相同型号的减速器，中国企业***购价格是国际知名企业的两倍。
需求方面，国家政策的支持和智能制造加速升级，使工业机器人市场规模持续迅速增长。根据2019年8月中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人需求依然旺盛，我国工业机器人市场保持向好发展，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。另外，根据国际机器人联盟（IFR）统计，我国工业机器人密度在2017年达到***台／万人，超过全球平均水平，并将在2021年突破130台／万人，达到发达国家平均水平。如图1所示，从长期来看，制造企业对工业机器人仍有巨大需求，机器人价格下行的态势也将延续。在“量增价降”综合因素作用下，工业机器人本体销售额平稳增长，预计到2023年将达265.8亿元。此外，随着部分西方国家对华扼制战略的推进，我国工业机器人在快速发展的同时，也在加快工业机器人伺服电机、减速器、控制器等关键部件的国产替代。工业机器人核心部件国产化，也将成为未来发展的重要趋势。

销售方面，从我国工业机器人销售情况看，我国工业机器人国产替代在加速，国际市场竞争力在加强。一是我国国产工业机器人销量逐步增长，国产替代加速。根据前瞻产业研究院的研究报告，随着我国机器人领域的快速发展，我国自主品牌工业机器人市场份额也在逐步提升，与外资品牌机器人的差距在逐步缩小。例如，2019年，自主品牌工业机器人在市场总销量中的比重为31.25%，比2018年提高3.37个百分点。另据民生证券研究的研究报告，“2011～2020年，国内工业机器人销量复合增速达25.1%；其中国产工业机器人销量由约800台增加至约5万台，复合年均增长率达58.3%，高于国内整体销量增速约33个百分点；同期国产工业机器人市场渗透率上升约26个百分点。”二是国内工业机器人出口增长迅速，国际市场份额在提升。2015～2020年，我国国内工业机器人出口量由2015年的1.2万台提升至2020年的8.1万台，复合年均增长率达46.5%；出口量在全球占比由4.6%提升至20.4%，增长约16个百分点。
（3）高端数控机床依然是我国的短板
高端数控机床与我国工业机器人的发展密切相关，但目前我国高端数控机床发展依然相对落后，这也是制约我国智能制造业发展的重要短板。有数据显示，2019年全球排名前10的数控机床企业中，来自日本的山崎马扎克公司以52.8亿美元的营收排名第一，德国通快公司以42.4亿美元排名第二，德日合资公司德玛吉森精机以38.2亿美元排名第三，其后分别为马格、天田、大隈、牧野、格劳博、哈斯、埃玛克，这10家高端机床企业没有一家是中国的。
我国对进口机床有着较大的需求。根据海关总署披露的数据，2015年至2019年，我国进口的数控机床合计达29914台，进口总额达***8亿元。此外，我国高端机床及核心零部件仍依赖进口，截至2021年，国产高端数控机床系统市场占有率不足30%。国产精密机床加工精度目前仅能达到亚微米，与国际先进水平相差1～2个数量级。因此，在供需矛盾之下，我国高端机床的自主化、国产替代任务依然艰巨。
具体而言，我国高端数控机床主要存在四个方面的问题。一是高端机床的精密数控系统主要来源于日本、德国，国产数控系统主要应用于中低端机床，国产高端机床精密数控系统自主供给依然缺乏；二是主轴主要来源于德国、瑞士、英国等国，国产企业已具备一定生产能力，但技术仍需迭代提升；三是丝杠主要来源于日本，国内相关技术较多，但技术水平有待提升；四是刀具主要来源于瑞典、美国、日本等国，国产刀具材料落后，寿命和稳定性不高，平均寿命只有国际先进水平的1／3～1／2。
（4）半导体发展进展
半导体市场需求占全球第一，但国内供给能力有限。我国半导体行业发展非常迅速，影响力也越来越大。根据Statista全球统计数据库的数据，截至2012年，我国半导体市场需求份额首次过半——占全球半导体总需求的52.5%。根据赛迪顾问2021年6月1日公布的《2021全球半导体市场发展趋势***》的数据：“从区域结构来看，中国已经连续多年成为全球最大的半导体消费市场。2020年，中国市场占比最高达到34.4%。美国、欧洲、日本和其他市场的市场份额分别为21.7%、8.5%、8.3%和27.1%。”
但是，同时我国半导体自给自足能力严重不足。根据中国半导体行业协会（CSIA）公布的可查数据，2016年中国集成电路进口额度达2271亿美元，而同年我国石油进口原油38101万吨，金额为1164.69亿美元，集成电路进口额远超石油进口额。中国半导体生产一直不能满足国内半导体消费需求。根据法资知名市场调查公司博圣轩（Daxue Consulting）2020年10月的数据，“自2005年以来，中国一直是半导体的最大市场。然而，在2018年，中国的半导体消费总量中，只有略多于15%是由中国的生产提供的”。根据***的数据，2020年中国芯片的进口额攀升至近3800亿美元，约占我国国内进口总额的18%。到2021年上半年，国内半导体领域的供应缺口依然未缩小。根据海关总署的数据，2021年1月至5月，我国进口集成电路2603.5亿个，同比增加30%。由此看来，截至2021年上半年，国内半导体供给能力依然有限。
我国部分半导体产业领域已具备国际竞争力，但缺乏高端芯片生产能力。半导体产业的整个生产制造过程可以分为三个部分：分布式设计、制造和封测。2021年3月1日，国新办举行工业和信息化发展情况新闻发布会。工业和信息化部党组成员、总工程师、新闻发言人田玉龙在回答记者提问时介绍：“‘十三五’中国集成电路产业发展总体是非常骄人的，产业规模不断增长。据测算，2020年我国集成电路销售收入达8848亿元，平均增长率达20%，为同期全球集成电路产业增速的3倍。技术创新上也不断取得突破，制造工艺、封装技术、关键设备材料都有明显大幅提升。”
在半导体产业制造领域，国产自主创新替代在全面加速。根据国盛证券2020年6月的报告，我国国内半导体制造已基本完成从无到有的建设工作。例如，中微公司介质刻蚀机已经打入5nm制程；北方华创硅刻蚀进入SMIC28nm生产线量产；屹唐半导体（Mattson）在去胶设备市场的占有率居全球第二；盛美半导体单片清洗机在海力士、长存、SMIC等产线量产；沈阳拓荆PECVD打入SMIC、华力微28nm生产线量产；2018年ALD通过客户14nm工艺验证；精测电子、上海睿励在测量领域突破国外垄断等。但总体来看，目前我国缺乏7nm及以下的高端芯片的稳定、规模化生产能力，华为当前遇到的困境也很大程度上根源于此，我国距离实现高端芯片的量产还有很长的路要走。
我国晶圆生产能力发展迅速，已形成相对完整的半导体产业链，但产业结构失衡。我国在半导体生产材料——晶圆制造方面取得长足进步。截至2020年12月，中国大陆晶圆产能占全球晶圆产能15.3%的份额，已超越北美（北美占全球晶圆产能的12.6%），成为全球第四大晶圆制造地区（第一名为***，占21.4%；第二名为韩国，占20.4%；第三名为日本，占15.8%）。
半导体材料制造的快速发展，对我国整个半导体产业链的提升有非常重要的作用。例如，海思半导体是我国IC设计企业龙头，2016年销售额达260亿，是国内最大的无晶圆厂芯片设计公司。海思半导体的业务包括消费电子、通信、光器件等领域的芯片及解决方案，代表产品为麒麟系列处理器等。2020年10月22日，华为在HUAWEI Mate 40系列全球线上发布会上发布的麒麟9000芯片，***用了5nm工艺制程。据报道，麒麟9000在多个参数上超越骁***65、苹果A14等竞争对手。但是，麒麟的加工生产仍然需要海外公司代工，因此麒麟芯片的供应会受到“美国的芯片禁令”等国际因素的影响。我国在半导体产业结构上还存在发展
均衡的问题，难以完全自给自足。
当前，全球半导体产业链细分趋势非常明显。较诸之前设计、制造和封测在同一公司完成的IDM模式，这三个环节已经形成相对独立的专业企业分工。全球半导体产业链走向分工的过程也是半导体产业链全球化的过程。以1996年为分水岭。在此之前，中国半导体产业受制于国际和国内政治因素，与全球半导体产业发展的“摩尔定律”速度完全脱节。但在1996年之后，通过“908”“909”工程等系列战略推动，加上进入21世纪以来全产业链的系列配套发展，我国半导体产业体系已经取得了长足进步，当前中国已跃升为晶圆代工产业全球第二大国。从中国半导体产业技术发展进程看，中国半导体制造工艺从落后3代以上，缩小为仅落后1～2代。
同时，我们也要看到，在芯片制造环节，虽然有“908”“909”工程以及最近十余年来国家的大力推动，但中国集成电路产业的落后依然不容置疑。必须承认，整体的产业结构严重失衡，设计企业少而弱，制造方面虽有半导体巨头纷纷设厂，但以封装测试为主，而且由于国外政策的限制，制造工艺均落后于国外。至于制造设备，几乎完全依赖进口。这些问题我们依然要面对，而且还需要深入分析和挖掘原因。
04 我国智能制造发展面临的问题及对策建议
智能制造业人才紧缺，需加快培养相关人才。我国智能制造面临人才缺口大、培养机制跟不上、现有制造业人员适应智能制造要求的转型难度较大等问题。
一是整体人才缺口大。我国教育部、人力***和社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，高档数控机床和机器人有关领域人才缺口将达450万，人才需求量也必定会在智能制造不断深化中变得更大。
二是人员流动性大，且刘易斯拐点后人口红利在缩小。不仅是人才缺口大，制造业人员流动性也很大。根据中金公司的调研，在跨过刘易斯拐点后，制造业劳动力市场中需求方的议价能力下降。例如，有纺织企业反映2012年以来企业在国内就面临基层员工招不进来、大专生留不下来的情况；另外，有些汽车配件企业希望可以留住熟练工人，但***肺炎疫情发生后，部分四川、重庆的工人可能选择不再回来，过去几年的产业内迁也使很多中西部劳动力选择就近就业。
三是智能制造转型升级创造的新职位需要新型技术人才，但传统就业人员并不一定能在短期内转型并适应新职位需求。以工业互联网为例，中国工业互联网研究院的研究表明，工业互联网相关职业在不断涌现。2019年、2020年国家发布的29个新职业中，与工业互联网相关的达到13个，如大数据工程技术人员、云计算工程技术人员，占新增职业的44.8%。要胜任这些新职位需要较高、较新的知识储备，原有传统制造业领域的工程技术人员要满足这些新岗位的技能需求，需要时间培养。
以上都是智能产业结构升级过程中难以避免的问题。要解决这些问题，可从两方面着手。一方面，建立更为健全的在职教育体系、提供在职教育的认可度和含金量。制造业是就业的重要领域，相关人员的转型升级是迈向智能制造的前提。在人才缺口较大的情况下，在职人员“干中学（Learning by doing）”是制造业智能化人才培养比较务实的路径。同时，用人单位也要抛弃对在职学习的成见和歧视，避免“唯学历论”，要根据制造业实际需求和个人能力来选用人才。
另一方面，制造业人才使用面临“Z世代”挑战。“Z世代”是美国及欧洲的流行用语，意指1995～2009年间出生的人，又称网络世代、互联网世代，统指受互联网、即时通信、短信、MP3、智能手机和平板电脑等科技产物影响很大的一代人。面对时代变化，制造业传统的用人管人方式需要转变，使年轻一代能够留得下来、干得下去，能够越干越有希望。
工业互联网的安全问题需引起高度重视，进一步细化明确责任体系。工业互联网作为智能制造的“血脉”，其安全性直接关系到智能制造的安全。工业互联网和制造系统具有高度集成的特征，而这些集成使智能制造系统更容易受到网络威胁的攻击。2019年7月，工业和信息化部等十部门联合印发了《加强工业互联网安全工作的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出了两大总体目标：一是到2020年年底，工业互联网安全保障体系初步建立；二是到2025年，制度机制健全完善，技术手段能力显著提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。
当前，我国工业互联网面临的威胁较为严峻。2020年1月至6月，国家工业互联网安全态势感知与风险预警平台持续对136个主要互联网平台、10万多家工业企业、900多万台联网设备安全监测，累计监测发现恶意网络行为1356.3万次、涉及2039家企业。有数据显示，截至2020年6月，我国工业互联网虽然总体安全态势平稳，未发现重大工业互联网安全问题，但对工业互联网基础性设备和系统的攻击正在增多，攻击范围、深度都在扩张，未来工业互联网面临严峻安全挑战。
工业互联网安全问题难以避免地会随着智能制造升级发展而不断变化，因此相关的防范体制机制是关键所在。《指导意见》特别强调，到2020年年底，“制度机制方面，建立监督检查、信息共享和通报、应急处置等工业互联网安全管理制度，构建企业安全主体责任制，制定设备、平台、数据等至少20项亟需的工业互联网安全标准，探索构建工业互联网安全评估体系”。由此可见，工业和信息化部等我国相关主管部门对工业互联网安全问题的复杂性和多部门协同联防联控的重要性有充分认识。而细化工业互联网各领域、各环节的责任体系，是多部门合作防控的首要问题。因此，在加强相关标准建设的同时，也要进一步细化相关安全体系的职责，需要将防范工作落实到具体的主管部门。
半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等的国产替代需要我国提高自主创新能力，建议进一步深化科研体制改革、加强科研机构与产业界的联动，通过提高国家系统自主创新能力来推动关键领域的技术瓶颈突破。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件这些领域在技术路径上是密切相关的。例如，这三个领域在传感器、控制系统、各种智能芯片模块方面均有相似或共同的技术栈。我国要提高这些领域的国产替代率，不是依靠个别技术突破能够实现的。半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件的国产替代突破需要依托国家系统创新能力的提升，这将是一个长期的过程。在国家层面，目前这几大领域主要依靠相关部委和地方产业政策支持，但缺乏中央的统一战略。建议立足于国家整体系统创新能力的提高，从中央层面明确具体的责任人，统筹半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件等领域自主创新问题。通过中央层次的统筹，在不断改革中建立与解决当前半导体、高端数控机床、工业机器人核心零部件“卡脖子”问题相适应的国家系统自主创新机制，建立制度化的创新突破能力，推动我国智能制造迈上新的台阶。
加快智能制造升级发展，需进一步激活民营企业活力，完善相关市场竞争和退出机制。一方面，未来我国企业的智能制造转型升级，在国企做大做强的同时，民营制造业发展的动能不容忽视。2018年以来，我国对于行政性政策对民营企业的影响问题已有较深入的认知，特别是政策刚性对民营企业生命力的影响问题，需要长期警醒。此外，我国智能制造同时也要为“小微民营企业”预留发展空间，引导和促进小微企业形成或者融入产业链。
另一方面，我国大部分制造业领域已经不是幼稚产业，保护与竞争、政策支持和市场退出机制等需要并行推进。以半导体产业为例，我国半导体芯片需求当前已经占据全球第一，除了芯片制造还与国际发展存在较大差距，我国在晶圆材料生产、封测和电子产品制造方面的全球竞争中已经具备较强的竞争力。结合美国的半导体产业经验，在行业发展早期是需要产业政策扶持的，但是随着产业自身发展的不断成熟，要逐步从产业政策推进向产业政策与贸易政策相结合的方式过渡，适当引进竞争机制，淘汰落后产能，为有竞争力的企业提供更好的创新空间。因此，我国半导体行业最终仍需面对与美国等发达国家在全球的较量，长期的竞争与较量将是常态。
有谁可以普及一下什么是智能制造啊？
广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少***消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。
数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。
智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。
综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。
（一）数字化制造
数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。
智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。
20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和***信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。
数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。
需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。
（二）数字化网络化制造
数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。
20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会***的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。
数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。
德国“工业4.0战略***”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。
（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造
数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。
近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。
智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，***取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
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智能工厂的体系架构
智能工厂的架构与功能定义
智能工厂是实现智能制造的基础与前提，它在组成上主要分为三大部分。在企业层对产品研发和制造准备进行统一管控，与ERP进行集成，建立统一的顶层研发制造管理系统。管理层、操作层、控制层、现场层通过工业网络(现场总线、工业以太网等)进行组网，实现从生产管理到工业网底层的网络联接，满足管理生产过程、监控生产现场执行、***集现场生产设备和物料数据的业务要求。除了要对产品开发制造过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，在投入运行前就要了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产制造过程中的流程优化和大规模网络制造提供支持。
(1)企业层一基于产品全生命周期的管理层
企业层融合了产品设计生命周期和生产生命周期的全流程，对设计到生产的流程进行统一集成式的管控，实现全生命周期的技术状态透明化管理。通过集成PLM系统和MES、ERP系统，企业层实现了全数字化定义，设计到生产的全过程高度数字化，最终，实现基于产品的、贯穿所有层级的垂直管控。通过对PLM和MES的融合实现设计到制造的连续数字化数据流转。
(2)管理层一一生产过程管理层
管理层主要实现生产***在制造职能部门的执行，管理层统一分发执行***，进行生产***和现场信息的统一协调管理。管理层通过MES与底层的工业控制网络进行生产执行层面的管控，操作人员/管理人员提供***的执行、跟踪以及所有***(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态，同时获取底层工业网络对设备工作状态、实物生产记录等信息的反馈。
(3)集成自动化系统
自动化系统的集成是从底层出发的、自下而上的，跨越设备现场层、中间控制层以及操作层三个部分，基于CPS网络方法使用TLA技术集成现场生产设备物理创建底层工业网络，在控制层通过PLC硬件和工控软件进行设备的集中控制，在操作层有操作人员对整个物理网络层的运行状态进行监控、分析。智能工厂架构可以实现高度智能化、自动化、柔性化和定制化，研发制造网络能够快速响应市场的需求，实现高度定制化的节约生产。
对IIC工业互联网参考架构的理解
The Industrial Internet Consortium（IIC）提出的工业互联网参考架构Industrial Internet Reference Architecture（IIRA）是广为人知的著名的智能制造参考架构，是业内开展相关工作的重要指导。这里将其中比较偏重技术层面的“ 三层IIoT系统架构 ”拿出来，结合我对智能制造技术目标的理解，对上述架构进行解读，希望为智能制造的技术架构方面的整体规划提供一些借鉴。
技术架构是为技术目标服务的，用于有效支撑技术目标的实现。因此，尝试从下图中所描述的“工业4.0发展阶段”中提炼出相关技术目标。个人认为，这张图从技术角度清晰完整为我们勾勒出了智能制造、工业4.0的技术发展方向以及各个阶段的技术目标。
通向工业4.0的六个发展阶段：
总结一下， 智能制造的技术目标是应用信息技术与通讯技术，对制造业企业所有生产运营相关环节的信息进行全面获取、集成以及充分利用，分析挖掘数据中的价值，形成对生产运营相关工作的改善建议。
如果对上述技术目标有了清晰的认识，那么对于下图中的技术架构理解起来就相对容易了。
其中，Edge Tier侧重于依托Edge Gateway（边缘***）对于数据的***集、转换、传输，Platform Tier完成对于数据的分析处理，并且将分析的结果发送到Enterprise Tier的各个领域的应用（Domain Application），形成决策与行动建议，并最终反馈给Edge Tier，优化边缘侧设备的运行。
当然，该架构仅仅是一个参考，也是有一些可以调整的空间，比如，边缘分析的引入能够有效增强边缘侧的自适应能力，并且能够降低边缘层与平台层的数据传输量，提升架构的经济性。
此外，平台层所进行分析的数据来源也不止是边缘层，也会有企业层的业务系统。因此，平台层与企业层的数据流向如果改成双向可能会更好一些。
在信息集成方面，应有一个中间件平台完成这边缘层、平台层、企业层所有系统、设备的数据集成工作。如下面的架构简要示意图，其中 信息集成中间件平台 将扮演重要的数据传输枢纽作用。
有了上述认知，再看看下面这张微软的IoT参考架构图，是不是也很容易理解了。
关于智能制造网络架构和智能制造框架结构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
