一、对智能制造的重新定义

     作者认为美国对智能制造的定义过于侧重技术层面。从企业和社会角度出发，智能制造应是通过信息、自动化等一系列先进技术，达成产品全生命周期的设计与连接。这些技术只是手段，重点在于产品全生命周期的连接，这会促使产品从设计到售后的价值链和业务模式被重新定义。

二、智能制造各阶段的要点

产品设计阶段

     要研究客户个性化需求，像服装颜色尺寸、汽车座椅内饰等。利用模块化设计和 CBB 共享零组件结构来规划设计，以实现类似乐高玩具的个性化选择。不过完全个性化实现难度大或成本高，3D 打印也受材质限制。需求转换为设计的过程可通过 PLM 数字化，且能进行仿真模拟测试后让客户确认。

生产规划阶段

     借助 ERP 统筹信息流和物流。整个供应链流程都要精心规划，包括客户需求管理、计划体系执行、供应商选择与布局等。若规划不合理，在个性化定制中信息流和物流会变得复杂甚至崩溃。即便有物联网，成本也会很高，因为要保证物料准时供应且避免高库存。物流设计不合理会导致传感器和运输成本剧增，如某物流巨头通过合理规划路线（车辆只右转）降低红灯等待时间来削减物流成本。

个性化生产阶段

     同样需要设计生产流程，就像机场托运行李的自动分拣线一样，要实现每秒 5 米的高速连续均衡生产，而非各工序断断续续。产品生产往往有几十甚至上千道工序，在离散型行业更是如此。如果没有精益布局设计，依据工艺实现物理连接，智能制造成本会大幅上升。通过精益生产将工序连接后，能减少每个工序的选择，降低传感器、自动化和建模等成本。

产品售后阶段

     产品交付后，客户使用数据可通过网络传回制造商。制造商利用这些大数据分析客户使用习惯，优化产品设计，还能远程调整参数，提升性能，降低使用和维护成本。例如 GE 通过飞机引擎工业互联网大数据分析，为意大利航空节约了大量燃油成本，自身也从硬件供应商转型为增值服务供应商。

三、规划设计的重要性

     智能制造不是简单应用先进技术，必须先进行规划设计，目标是实现产品全生命周期的连接。缺乏规划设计，各种信息系统、自动化等技术就会各自为政，形成信息孤岛，数据无法共享用于决策。自动化投资可能因标准化缺失而利用率低，难以收回成本。而且人、产品、设备和数据若孤立设计，不做整体考虑，即便技术先进也无法实现真正的智能制造。