在物聯網，大數據，人工智能等新興技術的幫助下，全球製造業正在從自動化向智能化轉變，加快智能製造的應用對提升中國製造業競爭力具有重要意義。 “中國製造”向“中國智能製造”的轉型升級不僅是國家戰略的要求，也是數千家中國傳統制造企業的生存之本。
所謂智能製造，實際上是通過人機智能機器的合作，建立人機集成智能系統，擴大，擴展和部分取代人類專家在製造過程中的心理工作。也就是說，在當前的機器自動化的基礎上，機器具有“智能”，以便它可以在製造過程中分析，推理，判斷，構思和做出決策。
智能製造浪潮即將來臨，傳統企業的轉型是什麼？
那麼如何實現智能製造呢？智能製造作為一項系統工程，離不開大數據，物聯網，雲計算，智能機器，人工智能等技術的聯動與祝福。
1大數據
工業設備連接到互聯網後，製造商將可以訪問大量的現場數據。智能製造是利用大數據分析來改善複雜流程和管理供應鏈。大數據分析的新優勢在於，它通過彙集數據和分析，可能更快速，更準確地捕獲機會，可能發現可用於未來決策的有用信息，或者為即時決策提供洞察力。
那麼，現場數據是多樣的，什麼樣的數據分析對製造商有利？第一個是定期數據分析，它揭示了應採取的行動，分析結果為後續步驟提供了建議。第二個是預測數據分析，它將顯示可能發生的情況。第三個是診斷數據分析，查看過去的表現，以揭示發生的事情和原因。最後一個是描述性分析，用於在實時儀表板上顯示。通過收集和積累數據，製造商將能夠準確評估和預測生產，使工廠系統更適合當前的業務需求並最大化利益。
2物聯網
隨著工業物聯網應用的發展，機械設備等製造要素，人和產品不再是獨立的個體。它們通過工業物聯網緊密相連，即物聯網連接生產現場的處理器和傳感器。機器人可以相互通信並相互通信，機器和人員的工作將不再嚴格劃分。未來的製造系統集成了人員和機器。
目前，許多公司都提供了強大的物聯網接頭，例如IBM推出的Watson IoT Platform雲服務平臺。該平臺採用人工智能技術，具有強大的認知分析功能，可提供數據和分析，預測以及豐富的模塊功能，如語義識別和存儲。
3人工智能
人工智能和製造系統的結合將是不可避免的。使用機器學習，模式識別和認知分析等算法模型，可以增強工廠控制管理系統的能力，實現智能製造。整個智能製造過程主要圍繞智能工廠，人工智能在智能工廠中發揮著重要作用。人工智能必須研究，分析和決定物聯網收集的數據，並將其應用於特定行業。這是實現智慧的關鍵。
從現有的基本條件來看，只能實現某些領域的智能化，很難從整個企業層面進行智能化轉換。其中，傳感器的發展水平是限制智能製造發展的最重要因素之一。由於傳感器板很短，很難確保生產現場的精細管理。由於缺乏詳細的參數，人工智能難以在分析和判斷過程中實現問題的真正原因。
4智能機器
智能機器是智能製造的重要組成部分。與仍處於簡單自動化階段的機器人相比，這些機器人可以自主運行並直接與製造系統通信，以評估物理輸入並區分不同的產品配置。智能機器可以在沒有他人幫助的情況下解決問題並做出決策。他們不僅可以實現最初準備的任務，還可以擁有人工智能，可以從經驗中學習，掌握新技能。
智能機器人可以靈活地配置自己並執行新任務，並且可以快速響應需求變化和產品創新，這比傳統制造流程更有優勢。隨著機器人認知能力的提高，機器人可以與人共同工作，成為人類未來有效工作不可或缺的工具。
智能製造浪潮即將來臨，傳統企業的轉型是什麼？
智能製造的實現是一個龐大而複雜的項目。沒有大數據，物聯網，雲計算，智能機器，人工智能等大技術可以實現製造業的智能化轉型。因此，需要各種技術領域的專家。學者們發展了自己的優勢，並積極研究他們的專業知識。
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