人工智能、大数据、云计算等新兴技术，将在智造技术、产业升级和智能运维中发挥核心作用。

1.新工业革命来临的时代背景

第四次工业革命浪潮正在来袭，新一代信息技术及智能制造科学技术将给传统制造业带来深刻的影响，工业发达国家对产业升级，互联网＋相应概念的推出，展现了制造业转型升级已成大趋势：从机器换人到数字化、智能化的转型升级，未来10年，制造工厂将发生翻天覆地变化，这场工业革命已悄然开启。未来国家、城市之间竞争优势主要体现在“智造工业+物联网”、智生活、智生态等方面。

2.人工智能、大数据、云计算、区块链等技术推动工业领域智能化

如果说机器人是未来工厂的主要角色，那么人工智能就是实现智能制造的关键角色，通过机器学习的特别制造厂商能更准确地预测需求模式和分配资源。即，AI允许制造商根据海量的数据参考来回答问题，而非人为猜测，实现路径有以下几种具体表现方式（但不局限这几种）：

（1）OT／IT的两化融合技术。智能制造及物联网技术将孤岛的数据结合起来可以为制造业绩效提供有价值的解析，从而推动了运营技术（OT）和信息技术（IT）的融合，实现数字化制造。在工业4.0模式下，企业可以获得更多的见解，更紧密地遵守制造计划，减少停机时间，并对机器问题做出更快的反应，其中人工智能、大数据技术运用是不可或缺的最重要环节之一。

（2）借助新一代信息技术发展(人工智能、大数据、物联网和区块链等技术)。工业4.0转型变革，不是3.0时代MES，ERP，SCM，PLM，CRM等系统的简单集成或更新换代，是在多个维度对企业及价值链的革命性整合、重塑与创新。工厂及整个产业链(研发、供货、销售、服务等)的各种能力都用API的方式来发布、被调用、接受监管，形成一个“manufac-
turingasaservice”的开放、灵活、自主、优化的合作体系，这将使企业及其价值链具备未来市场核心竞争优势，逐步推动区域企业向工业云、工业物联网、工业大数据等智能领域迈进，工业4.0将彻底改变设计、制造、营运、产品服务和生产系统，零件、机器、人之间互联互动提高，生产效率至少提高25%、制造速度至少提高30%，资源损耗降低至少35%。在
“智能制造工业标准试点示范区”的规划中，企业级人工智能、机器学习、大数据分析等应用技术将成为工业智造转型、产业智能升级的最重要时代课题及举措。

（3）企业级设备全生命周期智能监测运维。对企业在线实时过程控制平台，要求能够确保工厂持续稳定运行数十年，确保最高能源效率，确保工厂全寿命周期内的可靠产品质量。通过流程与工厂虚拟仿真、测试和优化，使企业显著受益。通过快速采集和评估数据，实时监测和细化流程。而来自生产过程和最终客户的反馈，又可进一步进行改善。通过端对端数据整合，可实现对企业设备的故障预诊和智能运维，减少或避免非必要的常规维护和非正常系统故障带来的资源能源浪费、安全隐患及直接或间接的重大经济损失。在工业4.0的趋势之下，现有工厂将面临四大业务挑战：①质量成本压力；②产量及获利的不可预见性；③生产设备的管理与维护费用压力；④生产流程与设备的自动化需求；五大管理要求：①工厂信息必须完整且实时可视，支持智能制造的多阶段分析需求；②设备自动化，具备接受控制指令修改设备属性能力；③设备维护由3.0时代的定期维护进化成4.0所要求的主动性维护；④工厂耗能的智慧管理，增加对环境的绿色责任；⑤互联的供应链，必须支持端到端的全面物联网相联。

（4）支撑以上挑战与要求的手段，除完善互联机器自动化(CMA)及制造执行系统(MES)之外，还需配合人工智能、大数据分析、云计算、移动设备和信息安全体系/智造区块链等技术，以实现诸如生产线优化排程、产品质量早期预警、生产设备预测性/主动性维护等竞争优势。

3.人工智能技术的应用扩展

企业作为城市的重要组成部分之一，人工智能在企业级智能化运用业已显现效应，借鉴其富有成效的智能分析和智能运维方式，延伸扩展至城市级智能规划、建设、管理运维等方面，技术操作路径和适用价值前景将不可限量。

人工智能、大数据、云计算等新兴技术，将在智造技术、产业升级和智能运维中发挥核心作用。

1.新工业革命来临的时代背景

第四次工业革命浪潮正在来袭，新一代信息技术及智能制造科学技术将给传统制造业带来深刻的影响，工业发达国家对产业升级，互联网＋相应概念的推出，展现了制造业转型升级已成大趋势：从机器换人到数字化、智能化的转型升级，未来10年，制造工厂将发生翻天覆地变化，这场工业革命已悄然开启。未来国家、城市之间竞争优势主要体现在“智造工业+物联网”、智生活、智生态等方面。

2.人工智能、大数据、云计算、区块链等技术推动工业领域智能化

如果说机器人是未来工厂的主要角色，那么人工智能就是实现智能制造的关键角色，通过机器学习的特别制造厂商能更准确地预测需求模式和分配资源。即，AI允许制造商根据海量的数据参考来回答问题，而非人为猜测，实现路径有以下几种具体表现方式（但不局限这几种）：

（1）OT／IT的两化融合技术。智能制造及物联网技术将孤岛的数据结合起来可以为制造业绩效提供有价值的解析，从而推动了运营技术（OT）和信息技术（IT）的融合，实现数字化制造。在工业4.0模式下，企业可以获得更多的见解，更紧密地遵守制造计划，减少停机时间，并对机器问题做出更快的反应，其中人工智能、大数据技术运用是不可或缺的最重要环节之一。

（2）借助新一代信息技术发展(人工智能、大数据、物联网和区块链等技术)。工业4.0转型变革，不是3.0时代MES，ERP，SCM，PLM，CRM等系统的简单集成或更新换代，是在多个维度对企业及价值链的革命性整合、重塑与创新。工厂及整个产业链(研发、供货、销售、服务等)的各种能力都用API的方式来发布、被调用、接受监管，形成一个“manufac-turingasaservice”的开放、灵活、自主、优化的合作体系，这将使企业及其价值链具备未来市场核心竞争优势，逐步推动区域企业向工业云、工业物联网、工业大数据等智能领域迈进，工业4.0将彻底改变设计、制造、营运、产品服务和生产系统，零件、机器、人之间互联互动提高，生产效率至少提高25%、制造速度至少提高30%，资源损耗降低至少35%。在
“智能制造工业标准试点示范区”的规划中，企业级人工智能、机器学习、大数据分析等应用技术将成为工业智造转型、产业智能升级的最重要时代课题及举措。

（3）企业级设备全生命周期智能监测运维。对企业在线实时过程控制平台，要求能够确保工厂持续稳定运行数十年，确保最高能源效率，确保工厂全寿命周期内的可靠产品质量。通过流程与工厂虚拟仿真、测试和优化，使企业显著受益。通过快速采集和评估数据，实时监测和细化流程。而来自生产过程和最终客户的反馈，又可进一步进行改善。通过端对端数据整合，可实现对企业设备的故障预诊和智能运维，减少或避免非必要的常规维护和非正常系统故障带来的资源能源浪费、安全隐患及直接或间接的重大经济损失。在工业4.0的趋势之下，现有工厂将面临四大业务挑战：①质量成本压力；②产量及获利的不可预见性；③生产设备的管理与维护费用压力；④生产流程与设备的自动化需求；五大管理要求：①工厂信息必须完整且实时可视，支持智能制造的多阶段分析需求；②设备自动化，具备接受控制指令修改设备属性能力；③设备维护由3.0时代的定期维护进化成4.0所要求的主动性维护；④工厂耗能的智慧管理，增加对环境的绿色责任；⑤互联的供应链，必须支持端到端的全面物联网相联。

（4）支撑以上挑战与要求的手段，除完善互联机器自动化(CMA)及制造执行系统(MES)之外，还需配合人工智能、大数据分析、云计算、移动设备和信息安全体系/智造区块链等技术，以实现诸如生产线优化排程、产品质量早期预警、生产设备预测性/主动性维护等竞争优势。

3.人工智能技术的应用扩展

企业作为城市的重要组成部分之一，人工智能在企业级智能化运用业已显现效应，借鉴其富有成效的智能分析和智能运维方式，延伸扩展至城市级智能规划、建设、管理运维等方面，技术操作路径和适用价值前景将不可限量。