李强强先生：在我国国内，部分企业内部已然倡导智能制造理念。然而实质上，它们仅仅将原先的制造工艺进行了数字化处理。请问您如何理解数字制造与智能制造之间的核心差异之处呢？

    吴和乐先生：无论是智能制造抑或是数字制造，我国各制造企业所具备的物质条件及智能制造水平均有所差异。有些工厂认为只要采用PLC（可编程逻辑控制器）便可称之为智能制造。然而，智能制造水平亦存在多个层次之分。工业4.0所提及的智能制造涵盖了从物流环节直至整个生产流程，主要借助于一个大型数据平台得以实现。在此过程中，人类负责制定相关规则。然而，当前相当智能化的机器仅能完成简单任务，并非真正意义上的智能操作，仅仅是机械地执行人类指令而已。

     李强强先生：回顾15年前，我国家电企业若欲满足百万消费者的需求，只需配置五条生产线以及五类产品即可；然而如今，为了达到相同的目标，可能需生产二百余种乃至更多种类的产品。对此现象，您又作何看法？

吴和乐先生：该案例生动展现了我国制造业所面临的一个真实且普遍的现状。尽管我未曾参观过您提及的那家企业，无法提供确切的建议。然而，这并不意味着每款新品皆需配备全新的生产线。对于此类企业而言，缩短新产品的上市时间亦至关重要，即从产生创新想法到实现这一想法所需的时间应尽可能短暂，以便持续满足消费者日益增长的需求。

    此外，要实现柔性生产，不仅依赖于数据管理与硬件升级，更离不开人才储备。为了实现现代化生产，工厂员工需接受大量培训。唯有具备充足的柔性生产能力，方能满足客户的个性化需求。

    李强强先生：“我希望购买一台圆柱形的空调。”随着消费者此类颠覆性需求的增多，恐怕单纯的柔性制造难以应对。

    吴和乐先生：诚然，大规模制造可能引发的问题在于，在同一条生产线上可能无法生产出多种产品。然而，现今我们的工业软件已能够模拟整个生产流程，甚至包括材料质地的模拟，如此不仅有助于缩短产品上市时间，还能最大限度降低材料成本，从而使客户更好地适应市场变化。

    许多制造企业正致力于倾听消费者心声，但实际落实尚需时日。那么，西门子公司又是如何更为高效地采纳客户意见的呢？

    由于每个公司皆具有自身特色，因此我们无法提供过于具体的建议。仅就西门子而言，我们拥有一套标准化的收集客户反馈流程。自产品管理阶段起，我们便积极与客户沟通，了解其期望，并据此进行评估。同时，我们亦密切关注未来发展趋势，为客户着想，助力其在未来竞争中脱颖而出。

    如今，大数据已成为热门词汇，但我们亦需深入理解其内涵。现阶段，我们正处于工业3.8时代。尽管数据传输速度较快，但我们仍然需要一个集中式的大规模数据库。因为一旦数据不统一，将会导致严重的混乱局面。至于数据变化传递至各部门所需耗费的时间，亦是值得关注的问题。我们的产品生命周期管理（PLM）软件在一定程度上已实现了大数据的集中管理。