智能制造是一场新的工业革命，智能制造的实现是一个长期的演进过程，是科技进步和管理转型的融合。智能制造的实践路径有很多，在当前的科技水平和信息化建设基础条件下，可以与数字化中台建设相结合，一方面保护企业既有的信息化投资，另一方面充分借鉴和利用最新的信息科技成果，实现企业快速迭代、小步快跑式的发展。

一. 当智能制造遇上数字化中台

最近10年，智能制造，无论对于企业的信息化，还是对于制造业的转型升级，甚至对于国家行业振兴来说，都是一个非常高频的热词。

说到智能制造，就不得不提到工业4.0 和 “中国制造2025”， 这两个都是对智能制造有着非常强的影响力的体系标准和行动指南。工业4.0是德国在2013年汉诺威工业展上首先提出来，“中国制造2025”是中国走向制造强国的战略目标和行动纲领。

无论是工业4.0率先提出的新的工业革命理念及配套体系，还是“中国制造2025”制订的具体行动纲要，都突出了当下及未来工业发展，特别是制造业发展迫切需要变革和突破，从自动化信息化向智能化的转变已成为现实需求及潜在驱动力。人类科学技术的发展和对未来美好生活的向往也大大加速了这个转变的进程。

中国的制造企业，在过去的20-30年中持续在信息化和数字化建设中探索和实践，总结来看智能化建设要经历三个阶段：第一个阶段是信息化，第二个是数字化，第三个才是未来的智能化。

中台的概念，最初是由美军的作战体系演化而来的，技术上所说的“中台”主要是指学习这种高效、灵活和强大的指挥作战体系。后来阿里巴巴提出“大中台，小前台”战略，即在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，从而具备对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

当今智能制造的建设，不可一蹴而就，随着科技的发展，会有一个长期演进过程，而中台中的“迭代开发、快速演进、开源架构、服务重用”等特点也为智能制造的持续演进提供了一种选项。针对智能制造的中台建设，既要借鉴优秀企业中台建设的宝贵经验，又要兼顾智能制造的特点和未来发展方向，将智能制造数字化中台打造成可以跨越“烟囱式”系统，提供强大的数据收集、学习、分析、传递、决策、指挥、分发及展示的平台，实现前后台之间的物理与信息系统的融合和协同，实现智能制造的演进发展目标。

二.智能制造数字化中台建设重点

智能制造的数字化中台建设也包括业务中台、技术中台和组织中台。组织中台侧重从企业组织结构层面构建服务化的能力中心，不是本文探讨的主要内容，我们更多地是从业务梳理和技术应用的角度探讨业务中台和技术中台构建。

业务中台是智能制造数字化中台的重要组成部分，承载管理理念的融入和管理方法的固化，以制造为中心，以数据为驱动，打破企业“烟囱式”业务系统的格局，规范企业业务数据对象，实现制造业务服务共享，支撑企业决策智能分析。

作为制造业务服务平台，业务中台承担数据存储、数据规范、数据分享、流程优化、效益分析、数据挖掘服务，全面覆盖产品生命周期的设计、工艺、生产、质量、创新，以及供应链协同的市场、计划、采购、物流、生产、销售、售后各个环节，同时为企业财务、人力、设备、能源、安环、综合办公提供数据分析服务。将现有生产执行系统、仓库管理系统、物流管理系统、产品数据管理、设备运维管理系统等作为企业业务专业的前端执行系统，以企业资源计划、商务智能等管理系统作为后端系统，构建业务中台，提供统一制造服务 “心脏”，实现前后端系统的整合和流程优化，助力企业朝运营分析智能化的方向迈进。

在智能制造业务中台的建设中，数据是基础，基于企业已有标准化、规范化、流程化的管理理念，树立以大数据驱动发展创新的新思路，构建支撑企业管理持续优化、智能预警、快速决策、专项分析业务中台服务。

同时，建设智能制造的数字化业务中台，我们应该紧紧围绕制造相关的业务展开，将各业务共性的管理特点、管理要素进行抽象化、集中化和服务化，从而形成智能制造的业务共享服务中心，为前后台的业务提供可复用、可迭代、可赋能的支撑能力。

业务中台智能制造服务主要包括研发工艺服务中心、供应链服务中心、生产现场服务中心、质量管理服务中心、设备管理服务中心和数字化运营驾驶舱，具体内容如下：

研发工艺服务中心

主要提供产品研发设计成果转化为制造工艺、制造BOM、工程变更、加工过程、加工工步、相关技术文件、加工工艺路线、工装工具管理，并形成闭环管理，可以获取相应的实际执行过程中的加工工时、实际装配清单、工程变更执行等，并可以依托于大数据进行分析和对加工工时、节拍、瓶颈等进行优化、调整、变更等，实现数字化装配、虚拟装配和装配仿真，并可以追溯产品的装配过程。

供应链服务中心

覆盖产品制造相关的计划、采购、生产、仓储、物流等业务环节，形成从订单评审、交期确定、主生产计划、上线顺序排产计划、物料需求计划、采购计划、到货计划、仓储能力平衡、物流配送计划、生产执行到销售订单交付计划的闭环计划管理，实现集成计划管理服务；基于有限产能约束条件和物料可用性的检查，对计划的执行过程进行跟踪监控，并且根据库存、到货、产能、订单需求等进行快速响应和运筹决策，及时调整计划，并指挥前台的业务系统（如：MES/WMS/LES等）予以执行。

生产现场服务中心

与生产执行系统的结合，及时获取排产工序计划、更新计划进度和产能数据，并支持车间现场的技术工艺文件的查看、VR/AR虚拟装配指导等；与生产现场检验系统、检验设备、加工设备、加工过程控制系统集成，采集设备状态、材料配送及消耗、加工工艺参数、产品检测参数、环境参数信息，提供数据归集、归类、清洗服务和呈现服务，指导生产现场运作。

质量管理服务中心

实现产品质量的全面管理，从产品研发设计、零部件寻源及供应商准入、首件鉴定、小批量试制、大规模生产、不合格品、售后、三包及索赔直至产品或零部件退市，实现产品及零部件全生命周期的质量管理，并且将各个阶段的检验结果进行数据采集、检测结果收集、归纳并分析产品及零部件的动态质量趋势，进行相应的质量预测和质量研判，为持续质量改进和产品零部件设计提供数据支撑，实现对供应商的质量评估，实现产品质量全程追溯。

设备管理服务中心

实现对设备的全生命周期管理，从设备的技术立项、采购、安装验收、设备台账、运维保养、日常监控、检修计划、日常维修、预防性维护、设备改造直到设备报废及退出等，实现与设备的数据采集，可以获取设备的日常运行状态，可以实时展现设备的各项运行参数，实现设备数字化双胞胎。

数字化工厂驾驶舱

实现整个智能制造工厂的数字化展示，从计划、采购、制造、仓储、物流、设备到安全等各个业务环节，全面、即时地展示工厂的运行状态，实现工厂的可视化，同时展示工厂运营的相关绩效指标，实现工厂的持续优化与改进。

技术中台是智能制造数字化中台的技术底座，通过最新的IT架构和先进的信息化技术支撑企业业务持续迭代和快速演进。技术中台的建设，平台技术的开放性、先进性、可扩展性是关键，在企业不同的发展阶段，技术中台应该适应不同的部署环境，在满足业务需求的同时降低对基础设施的投资。从智能制造的维度出发，技术平台应该具备支撑业务流程快速构建服务能力、大数据存储服务能力、智能数据分析服务能力，并为持续的业务优化提供集成的测试部署能力和构建安全的运行环境。

业务流程构建服务能力：

业务更替，流程优化是数字化的核心需求，因此技术中台应从业务规则、流程引擎、业务系统集成、消息服务方面提供组件化服务能力支撑，通过规则定义、流程配置与企业组织部门职责相结合，实现管理需求的快速落实。

大数据存储服务能力：

制造业务数据覆盖主数据、过程单据及状态数据、分析数据，以种类多样、数据源广、时效频率差异性大为特征，技术服务应从数据规范、数据归类、数据清洗、数据存储方面提供管理服务功能。

智能数据分析服务能力：

制造企业以高效运营为核心，智能制造更以数据驱动业务，辅助企业决策为方向，结合人工智能、图像识别等技术，从数据专题分析、数据智能模型分析、数据可视化呈现提供服务功能。

集成化测试部署服务能力：

为了降低运维成本、提高响应效率，加强软件开发人员与系统运维人员的合作，提高部署效率，技术平台提供按需发布的服务功能，实现应用整体的构建、测试、部署自动化完成，工作人员“一键”即可完成系统的部署、升级。

安全运行服务能力：

遵从安全管理体系要求，支撑安全运维，构建统一用户账号管理、统一认证管理、统一授权管理和统一安全审计功能；提供完善的监控及预警能力，包括服务器监控、中间件监控以及应用监控；支持虚拟化、云部署，实现服务的弹性伸缩、故障自动恢复等功能。

三. 智能制造数字化中台未来发展

智能制造未来的终极目标是实现物理与信息系统的无缝完美的融合，实现自然人、机器人、机器、设备、工具、网络等万物互联，且物联的主体都具备“智能”分析判定能力，那个时候，中台和信息系统可能就没有存在的必要了，这些计算能力、AI智能都已经逐步融入到万物中，形成层级化的决策指挥网，从而实现体系化的智能制造和工业4.0目标。

目前阶段，数字化智能制造的中台，依然承担着过渡阶段的重任，去补足当前前台、后台在智能方面的短板，并快速提升自身在新技术应用方面的迭代能力。

结语

最后，我们想借用“未来已来，智者得”这句话作为结束，智能制造的时代不可避免地已经到来，这是时代的要求，也是大势所趋，各个企业组织应该积极地面对新的机遇与挑战，并且制订可行的技术路线和实施日程，从现在开始，从中台开始，走在实践智能制造终极目标的探索之路上。

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