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新一代智能制造 制造业企业总会面临很多问题，例如产品问题、质量问题、客户问题，包括融资问题。而一些中小企业，更会直面如何去研发一个好的产品、如何快速去满足不同客户的需求等急需解决的问题。针对问题与难点，我们首先要形成以速度、灵活、质量、效率为标准的解决目标，而这也正是智能制造要实现的目标。 我国制造业5大难题
针对制造业存在的难题和痛点，我们再来考虑如何应对和解决这些难题。先来看看智能制造相关的技术发展趋势。这里以类似于Gartner的技术成熟曲线的形式，来解释工业领域相关主流技术在近二十年的发展变化情况。首先，工业自动化经过近几十年的发展，已经相当成熟，处于相对平稳发展阶段，而数字化、网络化在工业领域经多年积累沉淀后，终于要迎来爆发，因此目前可以说是工业数字化/网络化的时代。对于智能化来说，近两年人工智能再次成为热点，人们对智能化的预期也达到空前的高峰，但是，智能化在工业领域的应用还比较少，还有很多需要攻关的技术和应用门槛，只不过技术的更新迭代周期越来越短，越来越快，在过高的预期之后会进入什么样的状态呢，我们需要一同见证。 新一代智能制造融合了智能化、网络化、数字化、自动化，并可以在技术维度、价值维度、组织维度提供帮助。简单来说我们可以将新一代智能制造称之为新的数字化。不论你是冶金行业亦或是机加工行业，甚至其他行业，如果想要了解一个是不是达到了智能制造的水平，我们都可以拿下面的标准来衡量。 智能制造的特点
数字化工厂 如果是扎扎实实做工业的，那么就一定要务实。现今的潮流中，不是说想要智能工厂就能实现，正确的打开方式是要从数字化做起。 智能制造的特点
对于制造业来说，如果你是一个工厂老板，一个企业家，从最开始就会考虑产品的设计、工艺规划、车间生产的配套装备以及最后生产完成等一系列问题。而这就是从最开始的概念，到数字化模型，再到实际生产的过程，再到产品交付和服务，最后形成一个闭环的过程。任何一个工厂都不是建完就完了，我们还需要考虑产品的更迭，设备的淘汰以及优化等多种多样的问题，在闭环中要对工厂进行不断的升级改造，不断地优化。 数字化双胞胎就好像虚拟世界和物理世界形成一个“真”的双胞胎，也许你无法分清楚谁是真实的，但是我们利用虚拟数据对比物理数据、利用仿真，来实现产品和生产的不断优化，解决生产什么、如何生产、在哪生产等直面的问题。而数字化双胞胎数据总线则可以将虚拟工艺参数与实际工艺参数比对，产线优化和实际生产计划比对等数据从上到下的连通、关联，最终帮助解决制造企业的信息孤岛问题。 现阶段，在自动化、WMS甚至ERP都已普及的情况下，中国智能制造最为核心关注的就是PLM产品全生命周期管理和MES制造执行系统了。在PLM产品全生命周期管理中，无论是产品设计、生产规划、生产工艺，还是生产执行，在产品概念建立、产线规划、生产流程仿真、计划排产中，都可以以数字化的方式进行仿真和验证。 数字化工厂整体架构 在数字化工厂整体架构下，遵循的是自上而下规划、自下而上实施的原则，而第一步规划的目的就是要设定好目标和愿景。有人会问，为什么不先从底层的自动化开始呢？其实也可以，但是顶层的规划更为重要，我们可以进行轻量级，也可以进行重量级的规划。但在规划后我们会进行评估或测评，并得到一个现阶段的情况：工厂是处于 1.0 还是 2.0 亦或是 3.0 的水平 ，这样会帮助企业了解自己的真实愿景。下一步，在 ERP 普及的情况下，我们会去考虑产品的全生命周期管理，帮助企业解决从产品设计、产线规划到生产排产等一系列问题。第三步，我们会为企业考虑生产运营管理，解决是否实现数据的透明、看板等设备投入、质量检验、 APS 排产等问题。最后，再为企业自动化系统和网络建设提供方案建议，并最终实现企业的产线设计与建设。 PLM 解决方案是一体化的数字化制造解决方案 ，它可以帮助企业实时的做好三维仿真，包括工厂规划与仿真、生产工艺规划、过程仿真与虚拟调试，以数字化的方式连接虚拟产品和实际生产，通过将所有制造学科与产品工程联系起来帮助企业创新， 并最终提高效益。数字化制造并不是一个静态的展示，而是根据用户的需求去实现实时的动态展示。 生产运营管理MOM是数字化工厂整体架构中另一个亮点，它可以帮助企业解决智能物流配送、数字化看板与分析、全程质量追溯与分析、设备状态监控与数据采集、数字化质量检验等问题，帮助企业确定这些系统模块是否缺失、要不要上等一系列的问题。 最后，我们通过TIA全集成自动化，综合的帮助企业查缺补漏，解决企业在自动化中的短板，解决自动化网络的铺设等实际问题，实现最基础的自动化建设。
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