国内智能制造如火如荼，人工智能也扇呼其中。但美国的智能制造，却是守巧如拙，启动了不一样的角度。

       作为美国国家制造创新网络计划（NNMI）第九个创新中心，清洁能源智能制造创新中心（CESMII）于近日正式落成，并由美国智能制造领导力联盟（SMLC）和美国能源部合作，SMLC负责牵头运营。

不一样的智能制造

       根据美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：智能制造是一个可以实时响应，以满足工厂、供应链及客户时刻变化的需求和条件的，全集成、协作式的制造系统。
       然而，这样一套能够跨越整个生产运营，集成了实时制造信息的智能制造系统，意味着大量IT基础设施及专业人员投入，加之潜在用户对风险和投资回报率的多重顾虑，能够拥有全套设施的大企业并不多见，中小企业更是望尘莫及。

图1 制造业相关软件分类及覆盖范围
信息来源：ARC

       换个角度看，那些决定投身智能制造的企业必需根据自身特定要求，建立一套适用于自己的核心系统。于是在整个价值链中，类似的核心系统将会产生大量资源冗余。
如何解决供需矛盾与资源浪费？

       SMLC将智能制造定义为一种能力，通过开放的基础设施，使得解决方案以业务发展的速度得以同步实施，创造价值，从而解决现有及未来可能发生的问题。SMLC着力于开发一个开放的智能制造平台，一个高度可访问，由行业驱动的使能基础设施，将现有的和未来的工厂数据，仿真及系统进行整合，从而实现企业级的实时管理。从根本上改善可持续性，生产力，质量，创新和客户服务等等问题。使大、中、小，各种规模的企业都能够便捷地获得具有高度实时性的IT基础设施，建模，仿真以及技术分析，并通过定制方案来满足不同行业的特殊需求。最重要的是，这样的共享平台将大大降低用户的开发以及使用成本。 

图2 智能制造的目标
信息来源：SMLC

       SMLC定义的智能制造通过云技术来储存无限量的数据，通过平板电脑、智能手机等无线设备对可用于制造、财务、库存管理等目的的应用程序（app）进行操作，可以应用于整个工厂，甚至覆盖供应商和客户的整个商业网络。

       “智能制造平台(Smart Manufacturing Platform)和智能制造集市(MarketPlace)”是两个至关重要的概念。我们可以把智能制造平台理解为一只无形的手，通过云技术帮助企业将所有制造功能相关的技术、现在和未来的工厂数据、仿真和系统融为一体，从而实现：

图3 MarketPlace, 制造业app商店
信息来源：2012 SMLC智能制造论坛

       SMLC正努力通过智能制造平台打造一个智能制造的无缝体验，操作之简便，完全相当于使用手机和app商店。使企业无论大小，都可以通过智能制造而获益。

       整体而言，智能制造的好处在于可以帮助企业创造更高质量的产品，提高生产效率，维护更加安全的工作环境，甚至增加先进技术导向型工作岗位，从而吸引更多年轻人投身到制造业。智能制造能够为制造者带来的好处显而易见，价值链中的其他成员也可以从中不同程度得获得利益。  

图4  智能制造价值链网络
信息来源：SMLC

       供应商可以通过”Demand Dynamics” app，在智能制造平台上获取实时信息，做到对生产过程中的产品需求，甚至个性定制化特征都做到精准把握。正如加州大学洛杉矶分校信息技术学院副院长Jim Davis所说，“智能制造通过对数据、信息、分析以及建模将制造过程可以达到的精确程度提高到一个全新层面。”

       相较于现状，智能制造将提供一个全新的商业架构，其中影响最大的是软件供应商和第三方系统集成商。开放平台对于制造商而言，意味着更多负担得起的应用软件；对软件供应商而言，则意味着更广泛的受众及客户群体，通过智能制造平台，授权、购买、软件支持模型获得使用费、增值支持服务以及扩展产品的机会。

       智能制造同时也可以使软件供应商从客户那里更快得获取关于软件使用情况的及时反馈，从而使软件供应商加快应用软件开发速度，并缩短迭代周期。系统集成商从此无需面对繁冗复杂的IT基础设施，简单的集成要求使系统集成商工作效率大大提高。

       通过开放的平台，更好地获取每件产品在制造过中的详细信息，对产品进行实时的追踪和分析。正如制造商相对于软件和系统集成商，最终用户的反馈和评价对制造商而言将会变得越来越重要。

       宝钢研究院首席研究员郭朝晖教授对智能制造做过一个精彩总结，“协同、共享、重用。”这与美国智能制造这套平台的核心理念不谋而合。郭教授认为，”平台用来解决数字化知识的生产和沉淀问题，促进低成本、高效率、高质量的知识生产；还要打通从知识生产到应用的通道，将知识融合到业务流程中去，让知识在创造价值的过程中不断优化。”

       对于今天重IT，轻OT的美国制造业， 实现知识的转换和融和，也是美国智能制造能否落地的最大挑战。