在系统科学的视域中审视人于运营系统里所扮演的角色，可发现其仅有两种，即决策者与执行者。而且，人会依据不同的时空条件，在这两种角色间进行转换。

一、工业智能的两个层面

   当我们将人在工业运营系统中的位置通过简图予以标注后，鉴于人在该系统里存在于这两个不同领域的角色，便能明确工业领域的 “智能” 必然涵盖决策智能与执行智能这两个层面，二者紧密关联、不可或缺且不可分割，共同构成实现智能制造的关键要素。我们既不能把决策和执行割裂开来，孤立地去研究决策层或者执行层，也不应将二者混为一谈，必须从整体关联的角度去考量它们。

    尤其在我国当前实施智能制造战略的进程中，绝不能忽视或弱化决策领域智能的研究。在此之前，需要先对工业系统中的决策、决策层、执行、执行层以及融入 “智能” 的相关概念进行清晰定义，如此才能为后续深入探讨奠定基础。

二、工业系统的资源系统

    资源系统所涵盖的范畴颇为广泛，既包含企业自身内部基于层次结构组建的决策管理团队，以及研发、生产、销售、行政、财务等各个子系统；也囊括了企业所拥有的软件、硬设备、物料资源、资金、能源等实体要素；还涉及供应商、客户等外部资源。除此之外，那些无形却至关重要的信息资源以及时间资源同样是资源系统必不可少的组成部分，它们共同为企业的运营与发展提供支撑。

三、工业系统的任务（目标）系统

    企业的任务（目标）系统有着不同的时间跨度划分，包括长期、中期、短期目标，或者称作规划、计划、调度目标，并且这些目标呈现出分层嵌套的特点。无论怎样进行划分，其终端目标都必须落实到具体可执行的实体或者服务之上。值得注意的是，企业目标往往具备多目标、多约束以及动态变化的特性，例如既要追求最好的服务质量，又要控制成本最低；既要确保不加班，又要按时完成任务；可能这个月为了保证几个订单的交期，即便影响产能也需优先安排，而下个月再去挖掘产能等情况屡见不鲜。

四、工业系统的运营决策执行系统

    在一个工业系统的运营决策执行系统中，有着明确的层级运作逻辑。高层次的决策是依据企业的高层次目标来配置高层次的资源；次一层级的决策则依照相应的子目标去配置子资源，依此类推。当确定的目标和确定的资源形成了无法再进一步分割的配置关系时，系统便进入到执行层，在此之前的各层级都属于决策层，这种分层机制保障了工业系统有序且合理地调配资源以达成目标。

五、工业智能的具体体现

    回溯历史，自人类发明石器工具起，人的智能便开始在工具上逐步固化，工业文明的演进历程，实际上就是人类通过软件、硬件两种方式，持续将智慧融入工业工具、工业产品以及生产模式之中的历史。故而，对于 “工业智能” 本身定义的探讨并非最为关键的，重要的是理解其在工业系统不同层面的具体体现。

    在工业企业作业的一线，也就是决策层，倘若我们借助汇聚了人工智慧的工业设计工具、生产工具和设备、市场分析及营销网络和技术，辅助或者代理工人将决策目标进行物化呈现，这一过程所展现出的就是执行智能。

    而工业系统的决策智能，指的是对决策目标和有限资源进行优化配置的能力，它是一种融合了系统科学、管理科学以及信息技术等多学科综合集成的能力，属于 21 世纪的前沿科学范畴。

    在工业企业的执行层，也就是我们常说的设计、生产、销售的第一线，如今已然汇聚了越来越多的智能资源。高端的设计软件、顶尖的 CAX 系统、先进的 3D 打印技术以及完美的虚拟现实 VR 应用，使得设计环节愈发智能、高效；车间里的机器设备也变得越来越聪明、智能，各类机器人与生产线实现了完美的自动化融合；市场销售管理方面更是得到了日益强大的网络数据和管理系统的有力支撑，全方位提升了执行层的智能化水平与运作效率。

    综上所述，从工业智能角度深入剖析工业系统的各个构成部分及其运作方式，有助于我们更全面地把握智能制造的内涵与实质，为推动我国工业企业在智能化时代实现高质量发展提供清晰的思路与方向。