如何打开智能制造大门，看工厂如何从自动化走向智能化

随着工业互联网技术的急速发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型也开始进入实质阶段。德富莱智能制造研究院判定，工业互联网将成为第四次工业革命的颠覆性技术，它将给现代工业带来新技术、新产业、新业态和新模式，这完全符合技术革命的范式，对传统的由BAT和ICT企业把控的格局造成颠覆性的影响，从而为新一代的企业家创造了难得的机会。

为了迎合世界智能制造发展趋势，德富莱基于多年来在产业生态链上的投入和积累，研发应用于智能制造领域的产品和解决方案，为中国制造2025提供了强大助力。

从自动化工厂到智能化工厂，人工智能是关键核心技术

全球正处于精益生产向数字化转型的关键时期，机器视觉和传感器芯片需求强烈，人工智能AI将是未来从数字工厂到智能工厂的核心技术。

精益生产：我国正在完成传统工业向精益生产的转型，生产模式普遍采用自动化取代手工制作，实现准时化生产（JIT）、全面质量管理（TQM）和专业化协作生产（SCP）。

数字工厂：全球正处于精益生产向数字工厂转型的阶段，需要大量一手生产数据用于分析计算，因而工业数字化需要机器视觉及测量传感技术，也将增加传感器芯片的应用需求。数字工厂可实现实时的生产调整，根据实际生产数据和用户需求计算调整设备参数，达到个性化生产。德富莱的数字工厂采用工业物联网平台及大数据分析建模，能够优化企业日常运营和产品制造，达到柔性自动化生产（FAP）。

智能工厂：从数字工厂到智能工厂需依靠人工智能，AI从企业日常数据中提取特征信息，通过深度学习智能优化资产运营模式及产品质量管理，能预测未来的生产风险，并调整现时参数加以处理。与数字工厂的开发者编程不同，智能工厂不再需要人力成本，并能降低出错的几率。未来智能工厂能真正做到生产现场无人管理，零人力成本，是先进工业发展的方向。

制造走向智能化 工厂“充满智慧”

你是否想象过未来的工厂内，一键操作的无人智能化工作场景？这一切在中国智能制造2025时代即将成为现实。为了打造全球数字化、网络化和智能化程度最高的工厂，实现产线、车间系统设备与生产、运营管理的互操作性，德富莱建造了从 OT 平台到 IT 的全面集成生产线，运行机器深度学习高级分析。

机器深度学习可确保投资回报最大化，一旦建立高级分析决策系统，模型可以自动地从“老司机”习得经验，并同时在错误中学习并改进算法。德富莱产品具备承载庞大的计算量、负载海量数据存储的强大性能，对于智能化制造的部署无疑是强大的技术支撑。拥有数字智慧后，离线批处理模型可以迭代优化，在线强化学习模型可以实时自动优化，工厂也变得更加“智慧”。

在智能化演进的过程包含三个阶段：

第一阶段是数字化，三步走实现：从CAD\CAPP\CAM\CAX的数字化设计，到工艺仿真，到MES制造执行。

第二阶段是网络化，智能互联、物与边缘设备联网并互相连接，并且这些设备有足够的计算能力以进行本地分析和本地行动；

第三阶段是智能化，将自主和软件定义功能添加到系统中，以提供真正自主的软件定义体验。

针对不同阶段，德富莱的技术可经过本地和后台数据聚合以及分析，改善工厂生产运作，提升生产效率。

注入科技力量 工业设备学会“思考”

强大的机器是智能工厂发展的源动力。传统工业设备需要手工辅助导致低下的生产效率、老旧的看天吃饭的生产模式显然不足以应对科技时代的以服务为导向的市场竞争。如何让设备变得智能互联，链接链接企业链接客户链接供应商，帮助提高生产效率，成了许多制造厂商面临的巨大挑战。

在帮助机器设备变得“能说话，会思考”的过程中，德富莱做出了很多努力。比如说添加数据采集卡辅助又聋又哑的传统设备智能化，可正向采集数据和反向控制；搭载计算机视觉芯片的AOI自动完成PCBA检测，激光雷达AGV可以从生产线到最后环节再到仓库区域全权负责产品的运送。

相比过去全人工或者半人工半机械的模式，智能化生产过程更加流畅高效，安全性也大幅上升。实现这样智慧化的产业链，其核心技术还是在于以海量数据为基础的工业物联网、云计算、大数据分析和AI决策等技术。德富莱正运用其在先进制造业和工业互联网领域的丰富经验而帮助解决技术和业务挑战。

德富莱作为助力智能制造行业发展的主力军，针对设计研发、生产制造、运营管理、精准服务和物流调度等不同细分产业的需求，提供纵向企业自身OT和IT集成、横向业务全流程集成以及产品端到端集成平台，从稳定性、可靠性、持续性等方面满足工业自动化需要，帮助企业乘势而起。在人工被机器取代，工厂变的智能的今天，高效灵活的生产模式可以使整个生产线有效的协作和整合，打造未来全新的服务型制造产业链。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

评估未来的知识和技能类型；

制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

较高失业风险的人群；

开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。

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