从技术的角度来看，智能制造是随着信息技术的进步而发展的。根据信息技术与制造业在不同阶段的整合和应用特点，智能制造可以概括为以下三个发展阶段：1.1 第一个发展阶段：数字制造是将产品、工艺、工艺、环境等制造过程数据化，进一步分析、控制和管理，实现产品生产的制造模式。数字制造始于20世纪下半叶。随着制造业对技术进步需求的不断升级和信息技术的发展，数字技术开始与制造技术深入交叉发展，形成了智能制造的第一个发展阶段，促进了制造业技术发展的根本性变化。本阶段的独特特点是产品数字化和数字技术的应用，包括：1）数字技术广泛应用于产品层面，产品发展成为数字产品；2）数字设计、设备、管理和系统集成技术得到了广泛的应用。1.2 第二个发展阶段：数字网络制造也被称为“互联网” “制造”是智能制造的第二个发展阶段。随着互联网技术在上世纪末的广泛应用，为制造业注入了新的活力，通过连接人、物、环境、数据和制造过程，网络促进了制造要素的协调和相关社会资源的共享和整合，重构了制造业的形式和模式，加快了制造业向第二阶段的发展。数字网络制造的独特特点是网络技术在整个制造过程中的应用，以及基于网络技术制造要素的连接、连接和协调，具体包括：1）产品水平：产品设计、研发实现基于网络的协调和共享，产品本身发展成为可连接通信的网络产品；2）制造水平：基于网络，实现企业制造要素的全过程综合整合。3)服务层面:企业与终端用户通过网络实现信息交流，企业发展向以服务为中心转型。1.3 第三个发展阶段：数字网络智能制造是智能制造的第三个发展阶段，也是智能制造的最新发展阶段，被称为新一代智能制造。近年来，信息技术迎来了指数级发展，促进了人工智能技术的突破。相关技术在制造业中得到了深入的应用，促进了制造业的智能发展，成为新一代的智能制造业。人工智能技术的应用使制造系统具有“学习”的能力，进而改变了知识的获取、使用、沉淀和传承方式。具体来说，在“智能”层面，制造系统开始真正具有“智能”，这是其根本特征；2）“学习”能力带来革命性的变化。通过学习，革命性地改变了制造业知识的生成、获取、使用、保存和传播的方式和效率，进而促进创新和服务能力的大幅提升。3)在制造过程层面，智能带来的要素智能、过程智能和管理智能极大地促进了制造业向无人制造和自我制造的发展。以上三个发展阶段表示了智能制造演变的过程和逻辑关系，以信息技术的发展及其在制造业中的应用为主线。一方面，各发展阶段不同于其他阶段，显示了信息技术和制造技术的阶段性发展；另一方面，各发展阶段不严格断开，而是交错集成和螺旋集成，显示了智能制造的集成发展。新一代智能制造系统的基本组成和系统集成是制造技术与智能技术集成开发的主要系统。一般由智能产品、生产和服务三个功能系统和云和工业互联网两个支持系统组成。图1 智能制造系统结构2.1 智能产品和设备产品和设备是智能制造技术的核心和作用对象。智能制造技术需要在产品和设备中物化，通过产品和设备反映其价值，服务于人类社会。新一代的智能制造技术可以是传统的产品和设备 “授权”为产品和设备的升级开辟了空间，不断提高产品和设备的智能特性和能力，呈现革命性的变化趋势。2.2 智能生产包括制造过程产品设计、加工制造、管理运营、服务售后管理、生命周期优化，通过数字、网络、智能等共同能源技术，促进制造系统智能、集成、共享协调发展，全面调度资源使用，全面提高制造水平。2.3 智能服务智能服务是指企业从产品到运营客户的发展理念，是新一代智能制造的主要特点，主要体现在两个方面：一是从流水线大规模生产到大规模个性化生产，实现多品种、小批量、定制的灵活生产需求；二是产业形式从生产到服务调整，企业利润模式延伸到微笑曲线两端，服务已成为企业收入的主要来源。其中，智能网络技术促进了智能服务的发展，使终端用户需求在线收集和远程运维服务成为可能。2.4 智能制造云和工业互联网智能制造云和工业互联网是智能制造系统架构的技术保证，是智能系统部署、连接、协作和共享的前提和基础。云技术为智能制造系统提供了方便灵活的软件应用环境和廉价可靠的数据存储能力，互联网技术为大量数据的收集和分析提供了支持。随着通信、网络、存储、大数据等技术的不断进步，相关技术得到了前所未有的发展，促进了制造业形式和模式的转变。2.5 新一代智能制造系统集成是制造系统和要素的综合系统集成。系统的技术性和社会性都呈现出“大集成”、“综合集成”的特点包括：1）制造系统内部集成智能制造的内部集成包括企业自身的垂直集成和企业间的水平集成。纵向集成是指制造系统通过工业互联网和云平台，实现内部产品设计、制造、运营管理、采购、运输、销售服务的动态集成。2）制造系统外部集成智能制造的外部集成呈现出更广泛的领域和跨商业形式的社会性。一方面，通过与整个产业链、科研单位和金融业的创新合作，制造业和服务业呈现出协调发展的新发展路径；另一方面，智能制造具有较强的包容性，从社会生态的角度，与智能农业和智能城市相结合，培育智能生态，形成智能社会。人工智能在新一代智能制造中应用信息技术的爆炸性发展，促进了人工智能技术在实际应用中的突破，具有“学习”能力、理解、生成和应用知识的能力，呈现出独立学习、人机协作、群体智能等新特点。人工智能技术已成为未来科技高地的核心，是促进人类科技发展的强大动力。通过与先进制造技术的集成和发展，在制造过程系统、设备、工艺、服务等方面得到了具体和广泛的应用。3.1 近年来，系统流程制造企业通过构建ERP、BPM、SRM等系统在业务流程、运营管理等方面相对完善，基本开放了市场、制造、运营、财务、供应、服务等环节，但相对刚性，指令生成相对规则，缺乏预测和前瞻性，即缺乏基于数据和模型的预测，随着人工智能技术的应用，可以实现以下改进和改进：1）基于数据和模型的市场和销售情况，可以更准确地探索市场规律，预测市场趋势，预测细分市场的规模、个性化需求、竞争对手等因素，协助市场决策。2)建立财务成本模型、预算模型、财务生产库存市场等综合模型，综合分析合理预测财务相关业务，确保财务风险可控，最大化财务利益。3)结合市场、生产、商品价格、利率汇率，建立采购供应、库存等相关模式，最大限度地降低库存、采购成本、仓储物流成本，最大限度地提高资本效率。3.2 设备层面人工智能技术授权设备，使设备智能，简单地使设备具有自我感知、自我决策、自我执行、自我适应、自学习等能力，赋予设备生命，使设备作为智能个体进入智能制造系统，设备层面一般人工智能技术和场景如下：1）机器视觉应用机器视觉在智能制造设备中的应用相对成熟，包括自动识别定位、自动操作、缺陷检测、自动导航、自动检查等场景的应用，未来将随着相关算法的迭代而更深入、更成熟。2)边缘计算和应用智能设备的专家知识的自我感知、自我控制和自学能力，一般反映在灵活的指令和控制、参数自动修正和补偿，如加工设备、炉、罐、反应器等设备，一般需要边缘测量（设备测量）计算能力和专家知识的应用，人工智能技术结合感知数据、基本模型、专家知识和边缘计算，形成边缘测量的动态灵活控制。3）设备故障预测和诊断大型设备（机组）的健康管理也是人工智能应用的重点。通过应用设备机制、故障机制、故障特点和专家知识，建立故障预测和诊断模型，预测和判断关键部件和机组的故障和使用寿命，结合实时数据、机器学习和深度学习，为有针对性的操作和维护以及前瞻性的操作和维护提供数据支持。3.3 工艺水平制造企业工艺流程的优化和改进是不断迭代的长期命题。在缺乏大数据和人工智能支持的情况下，工艺改进往往是盲目的、试错的。人工智能技术的应用将显著提高参数的相关性和数据的趋势分析，这是分析和改进过程的有效手段。1)传统锻造、铸造、热处理、反应器、高温炉等设备的物理特性工艺分析，可建立工艺参数、设备参数、产品性能等综合模型，实现基于数据的工艺分析和优化。2)化学特性工艺分析可建立物理数据、工艺参数、设备参数、产品性能等综合模型，利用大数据和人工智能分析寻求卓越，改进工艺。3.4 服务水平制造企业服务，一般指产品售后服务，结合产品特点和服务需求，人工智能一般反映在以下几点：1）基于大数据技术爆炸性发展的个性化服务，通过早期产品特点、客户使用需求和后期客户服务需求，分析建立用户肖像，实现个性化、高效、准确的服务支持，提高制造企业质量。2)大型设备的远程运行和维护也是人工智能服务改进的重点。结合工业互联网，实现设备的远程实时监控和在线体检，掌握设备状态，分析输出运行和维护依据，确保设备的“长期稳定”运行。新一代智能制造的发展趋势新一代智能制造是人工智能与先进制造技术深度融合的制造模式。随着人工智能技术的爆炸性发展和材料和技术的进步，智能制造技术和模式将继续螺旋进化和迭代，从元素智能演变为整体智能和生态智能，最终形成智能制造各要素点、线、面、体的全方位、多维智能制造生态。结论以上只是对新一代智能制造技术的一些思考，智能制造是一个持续发展的过程，人工智能技术和产业正在大步发展，只是对有限应用场景的一些肤浅理解，未来随着技术的发展和概念模式的发展，应用人工智能技术智能制造也将从场景发展到全景，同时促进第四次工业革命的发展，深刻改变，重建世界。
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