双赢彩票智能制造概念随着“工业4.0”和“中国制造2025”的提出被日益热炒，众说纷纭，做软件的说智能制造就是信息化、数字化双赢彩票，做硬件的说智能制造就是自动化，其实这些都不是真正的智能制造，只能算是某个领域里的单向智能，例如服装厂购买自动化设备，确实改良了传统模式，实现了去人化，但只是单点上而已。
在国家的《智能制造发展规划（2016-2020年）》上对智能制造给出了较为明确的定义。
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、制造、管理、服务各个环节的生产活动新模式。
推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的等新业态、新模式的孕育发展。
智能制造以产品数据化为基础，以先进制造与装备为载体，以高效精益化制造为核心，实现消费需求侧与产品供给侧的精准对接，更好地推进服装产业互联网经济发展。
智能制造系统架构通过产品数据、先进制造和数字运营三个维度构建完整的模式模型，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。如图所示
产品数据是智能制造的基础，是它要突破的第一关，包括软件网络化、数字化研发集成、双化融合。
产品数据作为最核心的源数据，也就是产品数据来源，为产品的先进制造提供数字化产品生产的基础数据；也会直接参与到产品的数字运营。
（1）首先，软件网络化是指软件功能升级，从单机功能软件到互联网大数据软件的升级，从某种程度来讲，服装企业基本都已进入这个入门级别。
（2）其次， 数字化研发集成，是指企业设计研发运营业务环节的数据无缝融合在智能制造系统架构中。因为如今传统模式中，设计所用的CDR、AI、PS，版师的CAD，以及其他用办公软件所做的文件没能真正融合体系中，则意味着数据无法实现生态流转，无法让数据产生更大的价值。
（3）最后，两化融合，是指“信息化”与“工业化”的融合，即是软件与智能设备的数据融合，实现产品与设备、人与设备、设备与设备之间的互联互通，实现数据协同共享。
先进制造层级自下而上有三层，分别为生产信息化、先进制造与装备和高效精益化制造，制造的进阶层级体现了信息化、工业化和精益化发展的趋势。
（1）首先，生产信息化层级，包括企业资源计划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）、制造执行系统（MES）、标准工时系统（GST）和仓储管理系统（WMS）等；
（2）其次，先进制造与装备层级实现面向工厂铺、裁、缝、流的智能化机器，包括自动拉布机、电脑裁床、特种缝纫机、智能吊挂流水线、智能仓储、传感器等，是企业进行生产活动的物质技术基础；
（3）最后，高效精益化制造层级面向企业研产的协同，借助互联网、云共享数据实现协同研发、智能生产，从生产计划、产线均衡、快速换型及自动化等方面实现生产均衡化。
数字运营包含产品研发运营、产品制造运营、产品市场运营（本文省略销售、物流、服务等市场运营的描述）
数字运营的研发运营环节既是我们常说的产品生命周期PLM，由商企、设计、版型、板单等一系列相互联系的价值创造活动组成的网状集合，各项活动相互关联、相互影响。不同行业的生命周期构成不尽相同。
以服装行业来讲，生命周期就是PLM，以商品计划为起控点、数字化研发为节控点、生产协同为监控点的关键数据，围绕“料、款、产”的关系协同面料、辅料、款式的开发、商品SKU、下单ORD、生产进度的协同数据管理。
这是实现智能制造需要突破的第三个关卡，基于产品数据与先进制造的实现，与运营各环节实现串通，达到全面的融合协同，让企业实现产业链上整体价值的提升。
2016年我国工信部对什么是智能制造曾经下了这样的定义：“智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行双赢彩票、自适应等功能的新型生产方式”。
从这个定义可知，首先，对一个制造企业来说，要转型于智能制造工厂，必须要将新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，这意味着智能制造工厂是要建立在所有车间数字化基础上的；其次，所有业务必须智能化，只有智能设计、智能生产、智能管理、智能服务等业务等实现了，才有可能做到具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的智能制造工厂。
智能制造的业务智能化是建立在各项具体技术基础之上的，也就是大家通常所说的智能制造相关技术ABC。要实现制造业的智能制造，必须要有人工智能技术、大数据技术、机器人技术、元宇宙、5G、数字孪生、工业互联网及平台技术、云计算技术、传感器技术、AR/VR/MR技术、增材制造技术、纵模向系统集成技术等等的实现。
2020年我国发布了《智能制造能力成熟度模型》(简称CMMM)GB/T39116-2020，它描述了企业实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，是引导企业数智转型工作的标尺。
目前除了“全球灯塔工厂”作为智能制造工厂的示范工厂之外，我国制造业尤其是我国服装制造业绝大多数对标智能制造能力成熟度模型，还都处在规范级和集成级之间，也就是说处在数字化改造和网络化集成之间，距离优化级和引领级还远着呢。
我们服装制造企业是离散型制造业，我国整个离散型制造业处在一级的占67.1%、二级的15.8%、三级的7.8%，其它级别的甚少。工信部《“十四五”智能制造发展规划》明确提出到2035年通过“两步走”，加快推动生产方式变革：
一是到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；
二是到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。由此可见实现服装智能制造工厂还尚需时日、有待发展。
大家知道我国制造业转型是分三个阶段进行的，这三个阶段即信息化、数字化和智能化，目前我国服装企业尚处在数字化转型阶段。2018年麦肯锡公司与世界经济论坛(WEF)发起全球评选“灯塔工厂”项目，寻找制造业中的数字化转型典范，至今年3月有来自全球多个国家、不同行业的103家工厂入选“灯塔工厂”，而中国就独占37家，位居世界第一，其中服装行业只有一家即我国杭州的阿里巴巴犀牛工厂。
犀牛工厂最大特色是把制造业所有业务全面上云，它是云端算法定义的在线工厂，以及服装行业所有软件在平台运行，因此，他们是服装行业的数字化示范者。麦肯锡继2018年寻找制造业中的数字化转型“灯塔工厂”典范之后，2021年又在全球范围调研了传统制造企业数字化转型情况，结果说尽管已有70%的企业启动了数字化，但是其中的71%仍然停留在试点阶段，迟迟不能实现数字化较大规模的推广。
我国制造业也一样，目前大中小企业平均对数字化转型的投入只占销售收入额的0.27%，就是制造业发达的浙江省大企业，其投入也只有0.56%，远远低于跨国公司的著名企业。
我国的“先进制造业公众号”2021年在调研制造业数字化转型现状报告中说，我国企业数字化转型成功率仅为20%，而失败率高达80%，这其中很大的原因和认知有关。数字化转型的关键不是数字化技术和设备，而是企业组织变革使之具有敏捷性和适应性。
麦肯锡曾总结，一个企业的数字化转型一定要坚持一个目标、三个领域和九个环节，一个目标是捕获增长，提升价值；三个领域是业务转型、技术转型、组织转型；九个环节是成立企业转型办公室、工业物联网培训、数字化研发、数字化采购、数字化制造、数字化供应链、数字化业绩增长、工业物联网架构、前中后台数字自动流动，只有这样才能有效的实现企业数字化转型。如何界定企业数字化转型是否成功？
我国国家工业信息安全发展研究中心发布的具有中国特色的DCMM数据管理能力成熟度模型说得很清楚，对照这个模型，可以看出企业对待数据资产的态度及管理程度是衡量企业数字化转型界定指标，鉴于目前服装企业对数据资产的认识，可以判定服装企业的转型尚处在受管理级和稳健级之间，要成功数字化转型，达到数据量化管理级和优化级还尚需时日、有待发展。
我们未来的时代是智能时代，智能时代是人的认知和以数据为基础的机器认知共存时代，人的认知靠人类大脑，机器的认知靠人工智能。例如，同样要制造一个产品，人靠观察思考以及科学技术获得产品，而机器靠获取数据里的知识和利用数据不断迭代而获得产品，可见数据和知识是一体两面，数据是知识的载体。
机器靠人工智能就能认知，我们把这样的机器就叫做智能机器，在智能制造中我们要使智能机器会听(例如语音识别、机器翻译等)、会看(例如机器视觉、图像识别、文字识别等)、会说(例如语音合成、人机对话等)、会思考(例如人机对弈、决策及定理证明等)、会学习(例如机器学习、深度学习、知识表示等)、会行动(例如机器人、自动驾驶汽车)等等。
我曾经多次说过没有大数据就没有人工智能、没有人工智能就没有智能制造，可见大数据技术和人工智能技术对智能制造是多么重要，那么我们现在的大数据技术和人工智能技术发展如何呢？人工智能有三要素，大数据、算法、算力。
这三者算力在于数据中心的建设及投入，关键在于大数据和算法模型及算法。2021年我国制造业大数据采集与应用情况并不见好，企业自动数据采集只达到40.18%，企业内部各部门间共享数据只达到75%，能应用大数据平台的只有14%，对基于模型开展大数据应用分析的只有12%，能够利用大数据进行智能决策的只有5%，由此可见，在我国能够自动采集分析和应用大数据的企业的确很少，全国制造业是如此，低于全国制造业水平的服装制造业当然好不了多少。
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