现阶段，以智能化为核心的制造业已然成为了社会各界的瞩目焦点。2015年，国务院办公厅批准了共计46个涵盖众多领域的智能制造试点示范项目以及94个充满创新活力的智能制造专项，并正式对外发布了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》。更为引人瞩目的是，许多企业纷纷跃跃欲试，期待借助智能制造的力量实现“少人化”的目标，从而有效降低生产成本，灵活应对瞬息万变的市场环境，进而更好地满足广大消费者日益增长的需求。

  然而，对于智能制造的具体含义及其所涵盖的范围，业界尚未形成统一的认识。不同背景的专家学者们对此给出的解释往往存在较大差异，导致诸多概念纷繁复杂，使得制造企业在实际操作过程中感到困惑不已。因此，本文将立足于制造企业的视角，对智能制造这一议题进行全面深入的剖析，期望能为大家提供一种清晰明了的理解方式。值得注意的是，智能制造中的“制造”二字并非狭隘的生产活动，而是广义上的“Manufacturing”，即涵盖了产品研发、工艺设计、制造过程、质量控制及内部物流等与产品制造价值链密切相关的各个环节。

  首先，我们来看一下数字化工厂（Digital Factory）的概念。数字化工厂是指在产品研发、工艺设计、制造过程、质量控制及内部物流等与产品制造价值链紧密相连的各个环节，均依赖于数字化软件和自动化系统进行支持和运作。此外，它还具备实时采集和分析各类数据的能力，可谓是实现智能制造的基础设施之一。此概念最早由德国制造商西门子公司提出，并且他们充分利用自身优势，成立了一家名为数字化工厂集团的公司，专门致力于提供相关的产品和解决方案。例如，西门子位于中国四川省的电子工厂就被誉为数字化工厂的典范，该厂已成功运用了RFID、机器视觉等先进技术，实现了工控产品的混合生产。而数字化工厂的一个显著特征便是需要MES（制造执行系统）软件、WMS（仓储管理系统）软件的有力支撑。

  其次，我们再来看一下智能工厂（Smart Factory）的定义。由于当下并未出现统一的定义，根据业务流程专家Scheer教授的观点，工业4.0的基本架构内核被命名为Real Time Smart Factory。与数字化工厂相比，智能工厂更加强调生产数据、计量数据、质量数据的自动化采集，无需人工输入信息，便可实现对采集数据的实时分析，从而实现PDCA循环。SAP公司推出的MII系统（制造集成与智能），便可实现对工厂数据的全方位分析。

   关于智能制造的内涵，笔者认为其本质在于实现整个制造业价值链的智能化和创新性发展，是信息化与工业化深度融合的又一次升华。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术以及人工智能技术等多种元素。具体来说，智能制造包括但不限于开发智能型产品；应用智能型设备；自下而上逐步建立智能生产线，构建智能车间，打造智能工厂；实施智能研发策略；构建智能物流和供应链体系；推行智能管理模式；推广智能服务理念；最终实现智能决策。目前阶段，智能制造的“智能”尚停留在Smart的层次，智能制造系统具备数据采集、数据处理、数据分析的功能，能够精准执行指令，实现闭环反馈；而未来的发展方向则是真正实现“Intelligent”，即智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，持续优化。

   在智能制造的金字塔模型中，智能产品与智能服务有助于企业开拓全新的商业模式；智能设备、智能生产线、智能车间乃至智能工厂，则有助于企业实现生产模式的革新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则有助于企业实现运营模式的创新；而智能决策则有助于企业实现科学决策。智能制造的十项关键技术相互关联，密不可分，制造企业应采取渐进式、理性的方式推动这十项智能技术的应用。接下来，我们将逐一解析这十项关键技术。