在当今制造业智能化转型的浪潮中，智能生产的诸多现象和背后的原理值得我们深入剖析，尤其是从执行层的角度出发，更能清晰洞察其本质特征以及对企业发展的影响。

一、从人工操作到智能机床执行的转变

    过去，工人接到开模具的指令后，需凭借自身对工艺的理解和长期积累的经验，在数控机床上进行操作，精心安排先做什么、后做什么，选择合适的刀具，设定相应的转速等，这一系列行为体现的正是人的智能决策过程。

然而，如今随着智能化的发展，当把产品交付给 “智能” 的机床时，情况发生了变化。我们只需将数字化产品定义以及人的知识和经验输入机床系统，机床便能依照指令自动开展加工工作，甚至其系统还具备优化加工路径的能力，以此达到省时省力的效果。在执行层，所有决策都是在目标明确、资源确定的情况下做出的，并且在这个局部范围内，系统边界清晰可辨，系统环境相对简单，开放性有限，属于简单系统的确定性问题。也正因如此，高度 “智能” 的设备资源才能够实现 “自主决策” 并 “精准执行”，这是智能生产在执行层展现出的一大特点。

二、无人车间的智能特征与实践难点

    以家电装配生产无人车间为例，它实际上可看作是由机器人、AGV 等构成的全自动化生产线，等同于一台自动化程度极高的设备。它严格遵循既定的流程和明确的规则，去执行既定且清晰的生产指令。所谓的 “个性化定制”，本质上也是按照指令进行装配，即通过机械手臂在线边库存抓取不同零部件，进而组装成不同规格的产品。

    虽然这类无人车间的设计理论已然成熟，但在工程细节的设计与实施环节，却面临诸多挑战。这需要汇聚大量人员的经验和智慧，整合各种技术成果与信息，并非轻而易举之事。而且，无人车间更多地属于实践层面的问题，其展现出的智能属于 “弱人工智能” 范畴。我们在参观无人车间时，不应仅仅停留在被其表象 “震撼” 的层面，更应深入探究其背后是如何创造巨大现金流来维持生产线运转的，这才是关乎企业运营的关键所在。

   不仅是无人车间，像无人驾驶汽车以及 “阿尔法狗” 这类案例，从本质上来说，都可归纳到此类简单系统的确定性问题当中。它们按照既定规则实现 “自主决策” 并 “精准执行”。就拿 AlphaGo 下围棋来说，它本质上就是一个执行程序，每个执行指令都由李世石下达，执行目标清晰明确，执行规则严谨细密。AlphaGo 借助 “价值网络” 去计算局面，运用 “策略网络” 来落子，关键在于这个问题存在最优解，在系统科学中属于确定性的简单系统，只不过它具备很强的学习能力和计算能力罢了。但即便如此，AlphaGo 会进行棋局的计算，却并不会去 “算计” 对手，这和工厂里给工人指派工单的性质并无二致。

三、智能生产在企业价值链中的体现

    若从价值链的角度去分析这类涉及智能生产的企业，便会发现产品的价值附加主要集中在技术创新和市场创新方面。客户并不会因为产品是由无人车间装配而非手工装配，就愿意多支付一百元，然而在网上进行定制化选购时，仅仅多一个选项可能就需要多支付几百元，这充分体现了不同创新点在价值创造上的差异。智能制造的核心目标是助力企业获取更高利润，增强企业的竞争力，所以我们要透过现象看本质，准确把握智能生产在企业价值创造过程中的关键作用。

四、执行层智能的进步与局限

    当前，一场以 “智能” 为关键词的技术革命正如火如荼地开展，在执行层领域，智能设计、智能生产、智能市场等方面的技术进步有目共睹，这些新技术为企业生产力的提升带来了极大助力。

    不过，我们也需要清醒地认识到，在执行层所展现出的 “智能”，终究是附加在生产资源之上的，无论其智能化程度有多高，都无法改变其作为生产资源的基本属性。或许有人会指出，这些智能生产资源确实能够提高产品生产的效率和质量，降低产品成本，从局部来看确实如此，但站在企业系统层面，执行层局部的 “效率、质量、成本” 改善只是一方面，企业整体的效益和可持续发展才是企业追求的根本目标，这也是我们在看待智能生产时需要综合考量的重要维度。

    综上所述，智能生产在执行层呈现出独特的运行特点、价值创造方式以及存在一定的局限性，企业在积极拥抱智能生产的过程中，应当全面、辩证地认识这些方面，以便更好地利用智能生产为自身发展服务，在激烈的市场竞争中实现长远发展。