智能制造與知識管理前面曾經(jīng)談到智能制造與精益生產(chǎn)的關系,，潛伏著這樣的觀點：智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化,、非結構化的知識如何管理起來，是我們不得不面對的挑戰(zhàn)。智能制造與云計算,、大數(shù)據(jù)智能制造與云計算,、大數(shù)據(jù)什么關系...
智能制造與快速反應
如果把這些角度中，選取最適合代表智能制造的角度，大概有兩個方面：一個是ICT技術(數(shù)字化,、網(wǎng)絡化)，這是手段,；一個是快速反應,，這是目標。把快速反應作為目標時,，ICT技術只是手段之一,，還要配合軟件、硬件,、組織,、商業(yè)模式手段。但ICT技術同時是關鍵性,、標志性的手段：恰恰是ICT技術的進步卻為智能制造發(fā)出洪荒之力——ICT技術的迅速發(fā)展,，才使得過去的一些設想有條件變成現(xiàn)實。
ICT技術是怎樣促進快速反應的呢,？有幾個方面的原因：
第一,，可以用信息實現(xiàn)多方的協(xié)同工作。一條新的信息可能涉及到多個部門的工作(如產(chǎn)品設計的改動),。如果可以共享信息,，就可以把串行工作變成并行并減少協(xié)同中的差錯。
第二,，可以實現(xiàn)知識的復用,。一個人發(fā)現(xiàn)的知識(包括產(chǎn)品部件的設計)，可以被其他人,、被后繼者重用,，省下了不必要的開發(fā)。
第三,，物質(zhì)資源的共享(分享經(jīng)濟),，減少了獲得資源的時間。
第四,，縮短了決策周期,。把信息全面集成起來，就可以讓計算機做出科學的決策,、而不是人去控制或團隊開會決策,，大大縮短從信息感知到執(zhí)行的時間。在工業(yè)4.0的體系中,，縮短生產(chǎn)組織的決策周期可能是成敗的關鍵之一,。
第五,，提高工作效率的工具。計算機仿真,、CAD等手段,，使得人們可以在數(shù)字世界里做試驗，從而以提高效率,。
智能制造與人工智能
過去的自動化主要針對批量生產(chǎn),。在智能制造的時代，產(chǎn)品更新?lián)Q代速度快,、批量小,，甚至可能要在流水線上生產(chǎn)個性化定制的產(chǎn)品。與大批量生產(chǎn)相比,，生產(chǎn)組織高度復雜,、質(zhì)量控制難度大增、成本和能耗可能會顯著升高,，采購和供貨的壓力大,。這些相關的新問題必須被迅速感知、及時處理,。從技術上看,，在過去的自動化產(chǎn)線上，人們一般試圖把生產(chǎn)的“邊界”盡量固定下來,、通過抑制干擾來保證質(zhì)量,、成本和效率；在智能化產(chǎn)線上,，更強調(diào)出現(xiàn)問題及時應對這些干擾,。
這時,，智能制造的相關技術,，如大數(shù)據(jù)監(jiān)控、信息集成就成了“雪中送炭”,。然而,，無論如何，我們都希望不必要的干擾盡量地少,、時間和資源的浪費盡量地少,。這樣，生產(chǎn)管理才能盡可能簡單,、盡可能高效,。我們發(fā)現(xiàn)：如果精益生產(chǎn)搞得好，推進智能制造就是比較容易,。
智能化與代替人
智能化的首要目標往往是快速反應,，而不是代替人,。但是，代替人確實也是目的之一,、甚至是非常重要的目標,。其實，讓機器代替人進行決策和執(zhí)行,，有利于快速反應并取得更好的控制效果,。所以，機器人,、無人工廠等技術,，常常能促進智能化的發(fā)展。一般的語境下,，自動化多數(shù)是指物理設備或產(chǎn)線的自動化,，而在智能制造的時代，同時強調(diào)知識和數(shù)據(jù)流動的自動化,。
要實現(xiàn)快速反應,，除了ICT技術，還要配套其他的東西,。首先,，從信息感知的角度看，有些信息的獲取,，不是僅憑ICT技術就能解決的,。比如，要快速響應,，可能需要獲得用戶和供應商的信息,。但這要有商業(yè)模式和法規(guī)的支撐才行。其次,，從決策的角度看,，在可以預見的未來，人類會在很多方面作為主要的決策者,，而這就要有組織模式的支持,。第三，決策的執(zhí)行往往需要有物理設備的支持,。第四,，智能體系的改進和學習提升，離不開人的參與,。
智能制造與知識管理
前面曾經(jīng)談到智能制造與精益生產(chǎn)的關系,，潛伏著這樣的觀點：智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化、非結構化的知識如何管理起來,，是我們不得不面對的挑戰(zhàn),。
智能制造與云計算,、大數(shù)據(jù)
智能制造與云計算、大數(shù)據(jù)什么關系,？筆者認為,，云計算是工具性的、要根據(jù)工作的需要來配置,，大數(shù)據(jù)一般是輔助性的,，主要從事后臺的工作。它們可以讓智能制造系統(tǒng)運行得更好,，但未必是必需的,。
智能制造的必要性可行性
推進智能制造有必要性又有可行性。在社會層面,，勞動力危機,、老齡化是支撐必要性的重要因素；在企業(yè)層面,，快速響應市場變化是關鍵因素,。其可行性是與過去相比較而言的、是ICT技術的發(fā)展導致的,。但是,，推進智能制造技術會遇到“玻璃墻”：比如，研發(fā)設計與服務要占到足夠大的比重,；產(chǎn)品質(zhì)量要盡可能地占據(jù)制高點,。如果沒有這些條件，企業(yè)可能就先要進行轉(zhuǎn)型,，因為智能制造未必能解決落后企業(yè)的問題——就像御廚解決不了吃不飽飯的問題,。轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)家的事，也是政府的事,。政府需要建立一個推崇高質(zhì)量的健康市場,、而不是質(zhì)量逆淘汰的劣質(zhì)市場。