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所谓智能制造，就是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。智能制造，是信息化与工业化深度融合的大趋势。

智能制造是新一轮的工业革命

从实用和广义的角度上看，智能制造的概念可以总结为：智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。

与此前历次工业革命相比，制造的核心地位仍未改变，但智能化成为制造的新特征与内涵。

工业革命逐渐解放制造人力。制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程，内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

在历次工业革命中，制造工业走过了机械化、电气化、自动化（数字化）、智能化的道路，在这个过程中，工具（装备）做的事越来越多，人逐步把精力更多的投入到创造性的工作中。

若把“制造”看作从起点到终点的出行问题，制造业历次升级过程可以分别形象为自行车（机械化）-电动车（电气化）-汽车（自动化）-自动驾驶（智能化），其中人更多的参与到决策过程中，对人力的要求越来越低，效率大幅提升。

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段：

第一阶段：全员生产系统（TPS）。由日本提出来的，建立的5S 标准（整理、整顿、清扫、清洁、素养）是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。

第二阶段：精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是消除浪费。

在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。

第三阶段：数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。

第四阶段，以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。

第五阶段，“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。

智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用，目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。

智能制造是以数据的自动流动解决复杂系统的不确定性，提高资源配置效率。

个性化定制是未来制造发展方向，产品越来越多，工艺越来越复杂，需求越来越复杂，以个性化定制为代表的复杂系统存在一系列问题。

比如成本如何解决，质量如何解决，交货期如何解决，这些问题带来了企业生产的复杂性、多样性和不确定性，而智能制造要解决的就是在制造复杂性提高的形况下的不确定性问题。

只有深入认识和剖析智能制造系统与智能制造模式，才能灵活运用具体管理运作当中

本次巴黎高科路桥大学【智能制造管理方向在职博士DBA】课程《智能制造系统》，将会全面深入的剖析智能制造系统与智能制造模式

1、授课时间：2021/07/24（周六）  9:00-12:00  13:00-17:00

2、课程名称：《智能制造系统》——ENPC-IM-DBA博士课程

3、教授简介：张洁，东华大学机械工程学院院长

4、课程简介：了解智能制造的发展、体系结构和支撑技术理论，掌握智能制造系统的体系结构及相关应用，重点围绕智能制造系统与智能制造模式展开了全面深入的剖析解读

注：本次课程开放一些线下公开讲座名额，请在活动行报名预约，后期会有专业项目老师联系您，您也可以联系助教老师17157423927