一，智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深层次地融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。

  因此，人机一体化智能系统包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。

  智能制造终究是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术和5G的深入应用上处于优势地位，但制造最后的执行单元还得是机床，在这方面我们与欧美日企业相比还存在很大的差距，比如工业机器人、3D打印、芯片光刻机、高精度的测量测试设备等。

  三，基础数据平台深度开发不受控。企业要实现人机一体化智能系统，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。

  四，算法开发。人机一体化智能系统需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。

  而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要有IT技术思维。目前，我们在算法开放的资源上还存在很大的差距。

  五，管理和组织的变革。一方面，人机一体化智能系统基于数据实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。

  另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会慢慢的普遍，但是，目前还没找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。返回搜狐，查看更加多