机器人自动化和大数据包含的智能制造

　　智能制造与快速反应

　　如果把这些角度中，选取最适合代表智能制造的角度，大概有两个方面：一个是ICT技术(数字化、网络化)，这是手段;一个是快速反应，这是目标。把快速反应作为目标时，ICT技术只是手段之一，还要配合软件、硬件、组织、商业模式手段。但ICT技术同时是关键性、标志性的手段：恰恰是ICT技术的进步却为智能制造发出洪荒之力——ICT技术的迅速发展，才使得过去的一些设想有条件变成现实。

　　ICT技术是怎样促进快速反应的呢？有几个方面的原因：

　　第一，可以用信息实现多方的协同工作。一条新的信息可能涉及到多个部门的工作(如产品设计的改动)。如果可以共享信息，就可以把串行工作变成并行并减少协同中的差错。

　　第二，可以实现知识的复用。一个人发现的知识(包括产品部件的设计)，可以被其他人、被后继者重用，省下了不必要的开发。

　　第三，物质资源的共享(分享经济)，减少了获得资源的时间。

　　第四，缩短了决策周期。把信息全面集成起来，就可以让计算机做出科学的决策、而不是人去控制或团队开会决策，大大缩短从信息感知到执行的时间。在工业4.0的体系中，缩短生产组织的决策周期可能是成败的关键之一。

　　第五，提高工作效率的工具。计算机仿真、CAD等手段，使得人们可以在数字世界里做试验，从而以提高效率。

　　智能制造与人工智能

　　智能制造与人工智能有着微妙的关系。我们知道，人工智能原本有三个学派：计算机学派、生理学派和控制论学派。与智能制造关系最为密切的是控制论学派。从控制论产生的那一刻起，就关注信息和通信，就重视信息处理与行为活动的结合，就把感知、决策、执行的综合看做是(智能的)生命体与(传统)机器的跟本区别。工业4.0中的核心概念之一是赛博物理系统CPS，而这个概念来自于控制论。

　　智能化与自动化

　　我们认为智能化是自动化的延伸和发展。智能制造与传统自动化又有什么不同呢?其中一个重要差别是：信息的来源和协同的范围大大扩张了。控制论产生的时候，对象往往是机器级别的，现在这是车间、工厂、企业、供应链、乃至全球。协同的范围扩大了、关注的问题要多得多。