按照“制造強國”戰(zhàn)略中對智能制造發(fā)展的要求。主要是：緊密圍繞重點制造領域關鍵環(huán)節(jié)，開展新一代信息技術與制造裝備融合的集成創(chuàng)新和工程應用。支持政產學研用聯(lián)合攻關，開發(fā)智能產品和自主可控的智能裝置并實現產業(yè)化。依托優(yōu)勢企業(yè)，緊扣關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代、生產過程智能優(yōu)化控制、供應鏈優(yōu)化，建設重點領域智能工廠/數字化車間。在基礎條件好、需求迫切的重點地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)中，分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產品、新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能化服務等試點示范及應用推廣。建立智能制造標準體系和信息安全保障系統(tǒng)，搭建智能制造網絡系統(tǒng)平臺。
預期的對產業(yè)帶動影響的目標是：到2020年，制造業(yè)重點領域智能化水平顯著提升，試點示范項目運營成本降低30%，產品生產周期縮短30%，不良品率降低30%。到2025年，制造業(yè)重點領域全面實現智能化，試點示范項目運營成本降低50%，產品生產周期縮短50%，不良品率降低50%。

各國都在關注智能制造，似乎制造業(yè)不進行智造升級轉型就會有很嚴重的后果，也有許多人意識到智能制造會帶來更高效更便捷的生產效率，但無法全面認識到智能制造帶來的好處。下面來分析下智能制造究竟有什么好處：
更高的產量
智能制造通過更好的控制方法來控制機器生產（包括AI、機器人、批量控制等多種），效率比傳統(tǒng)制造業(yè)更高。另外，智能制造中大數據的應用可以幫助制造商更有效了解生產流程，也有利于改進生產運營。因此，智能制造帶來更高的產量是其最主要的原因。
更高的精度
在生產流程，利用機器視覺等方式能夠帶來更精度的辨別，另外，整個生產流程中，傳統(tǒng)制造業(yè)為了減少失敗幾率需要通過更好設備，以及培訓操作人員，但還是很難減少失敗率，而智造時大數據能夠分析錯誤，防止因為失誤造成的失敗率。
更好的預測
過去，制造業(yè)的生產受制于訂單，同時根據個人經驗分出淡季旺季，旺季加產量，淡季減產量，而智能制造的大數據會更有利于制造業(yè)掌控自身產量，更好地預測，從而在最有價值的生產條件下進行生產。
同時，大數據也能帶來生產過程中的信息，例如可以跟蹤不同供應商的產品數據，從而判斷供應商的產品供應質量，以便于預測更好的供應商。同理可以通過大數據預測客戶的需求，更理性做出生產計劃來對應客戶需求。
更好的自定義和個性化
自定義和個性化是智能制造的一大魅力所在，傳統(tǒng)制造業(yè)的流水線工作難以實現客戶的自定義或個性化定制，而智能制造的生產流程能夠實現實時控制，根據客戶需求調整生產機器人從而制造自定義和個性化的產品更為容易。與更為傳統(tǒng)的個人作坊相比，智能制造的自定義和個性化能夠利用大數據整理生產經驗，帶來的自定義和個性化也可以批量化，也可以幫助制造商采取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。
更高的盈利回報
這一點其實是對前面幾點的總結，更高的產量能夠更好滿足生產需求，更高的精度能夠保證產品的質量，更好的預測能夠保證更好的銷量，更好的自定義和個性化則是能夠擴大銷路。利用智能制造的大數據，可以更好地了解制造運營的效率，同時也可以統(tǒng)計智能升級轉型過程的投資回報率（ROI），制造業(yè)可以更好的制定未來制造計劃。
2015年智能制造試點示范項目是中國工業(yè)和信息化部組織評審的第一批智能制造試點示范項目，共有46個項目上榜，覆蓋了38個行業(yè)，分布在21個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），涉及流程制造、離散制造、智能裝備和產品、智能制造新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能服務等6個類別。根據工業(yè)和信息化部統(tǒng)計，實施智能制造的效果——“兩提高，三降低”。

2013年德勤(Deloitte)公司曾經調研全國200家制造型企業(yè)，結果顯示中國企業(yè)智能制造處在初級階段，且利潤微薄。經過五年的快速發(fā)展，智能制造產品和服務的盈利能力顯著提升。
2013年智能制造為企業(yè)帶來的利潤并不明顯，55%的受訪企業(yè)其智能制造產品和服務凈利潤貢獻率處于0-10%的區(qū)間，而2017年，僅有11%的受訪企業(yè)處于這個區(qū)間，而41%的企業(yè)其智能制造利潤貢獻率在11-30%之間。利潤貢獻率超過50%的企業(yè)，由2013年受訪企業(yè)占比14%提升到2017年的33%。智能制造利潤貢獻率明顯提升，利潤來源包括生產過程中效率的提升和產品服務價值的提升。

免責聲明：本文轉自網絡，由天拓四方推薦閱讀，僅供學習使用，不得用于商用，引用或轉載請注明出處！如有侵權請聯(lián)系我們刪除！