而在制造业界，智能制造的话题已经火了好多年——2011年汉诺威工博会提出工业4.0理念，标志着智能制造概念也随之出炉，制造业界随之狂飙突进。至今虽然不满十年，但智能制造与制造业场景结合，拓展出海量解决方案。根据场景细分出的智能制造领域也逐日增多，不少新玩家也开始加入产业数字化的朋友圈。今年9月，腾讯举办了全球数字生态大会，集中展现了全球数字化与产业，社会公共事业结合的崭新成果。但热潮之下，思考不可少，根据作者多年对智能制造业地观察，认为智能制造在积累大量落地经验基础上，已经到了需要自我审视，思考归纳之时。对其中的关键几点，作者姑且将之称为四个锦囊。
锦囊一：数字孪生永不磨损的工厂
将线下的真实工厂在虚拟空间重现，将工艺、流程、规划进行验证、反馈和完善并非新鲜概念。密歇根大学的MichaelGrieves教授将其命名为“信息镜像模型”（InformationMirroringModel），而后演变为“数字孪生”的术语。
“数字孪生”更为通俗的叫法是“虚拟工厂”。其前提条件是对真实工厂地数据采集，数据采集的广度和深度决定了“虚拟工厂”的有效性。一些具备能力的国际知名制造业企业利用自身积累的资源，一方面在旗下工厂展开数字模型构建，一方面利用强大的技术能力和对产业的深刻理解，和客户进行协同创新。
日本制造企业在这方面做得不错，以日立为代表的一批制造业企业，普遍拥有数十年甚至上百年的现代工业积累，同时又在数字化道路上走得较为踏实。这两个特质恰恰契合智能制造现阶段的情况。这使得日本制造企业在自身数字化实践，以及为客户提供解决方案两方面，都交出了不错的成绩单。
锦囊二：知而后动
日立和中国华润三九医药有限公司（以下简称华润三九）的合作就是个例子。华润三九在两化融合大环境下，面对GMP（药品生产管理规范）的严格要求，加快了数字化工厂进程。2015年，华润三九观澜生产基地乳膏剂车间开始与日立合作，导入MES（制造企业生产过程执行管理系统）。
很多智能制造解决方案的问题在于，提供者自身没有足够的产业经验，加之对客户的需求缺乏深入了解，生搬硬套地加上一套“智能方案”，导致事倍功半。
日立与华润三九的合作并没有陷入这样的误区。从数据采集到场景研究，双方一起针对目标进行协同创新，将日立的产业智慧通过技术嫁接到华润三九的工厂中。经过近两年的合作，双方克服了系统匹配偏差，生产工艺配合的优化不足等问题，于2017年成功完成系统导入验收。使得华润三九观澜生产基地乳膏剂车间MES系统通过GMP认证，实现全车间使用电子批生产记录。
全车间电子批记录并非易事，在全国范围内也不多见。通过双方的高效合作，华润三九的生产车间的信息化建设达到了一个极高的水平，不但自身能够创造更大经济价值，也为社会药品安全贡献一份力量。
锦囊三：让懂你的专家打理你的数据库
虚拟数字工厂构建过程中，制造业的工艺思想也要转变。传统的工艺思想是编制单一流程的工艺规范。但在未来，提炼公司思考逻辑才是核心工作，工艺技术人员需要不断补充、完善、优化庞大的数据库。照料好你的数据库，它就能为智能工厂的决策提供有效参考，选择安排合理路线。
日本综合机床制造商大隈拥有120年历史，深厚的技术积累使其独具慧眼，在2013年日元升值，冲击日本制造业之时，基于对技术积累的强大自信，果断投资日本国内生产基地。2017年，大隈更进一步，目标直指“仅在必要时期，对必要产品，生产必要的量”的“大规模定制化”。为了实现这一目标，大隈需要协同外部力量解决其中两个关键点：“车间控制周期的高速化”、“面向整体优化的生产可视化”。
机床制造业的品种多，批量少，客户需求精准而多样，“大规模定制化”能够很好满足现实需求。但前提是合作伙伴必须了解制造业的每个环节，同时有一套经过验证的智能化方案。
大隈将合作的橄榄枝抛给了日立制作所.大甕事业所。后者与大隈一样，拥有多品种少批量的生产现场。日立将已经运用纯熟的RFID（无线IC标签）技术搭建物联网环境，与深度数据解析系统结合，将大量数据的分析结果，用于提高整个工厂效率和质量的决策逻辑和流程，为大隈新一代的先进工厂“DreamSite2”(简称DS2)提高了生产效率，缩短开发周期。
大隈专务取缔役家城淳先生在谈到合作成果时说：“如果今后能够进一步缩短生产开发周期，那么在日本国内的工厂生产，就要比全球任何其他地方还要高效。推进‘车间控制周期的高速化’和‘促进生产的可视化’能够加快车间的PDCA循环，帮助提高整个车间的处理能力。也就是说，这一举措在提高全球性成本竞争力方面具有十分重要的意义。”
锦囊四:正确理解无人化而非摒弃人
不管是在华润三九的制药产线，还是大隈的机床制造车间，智能工厂的一个显著特征是人的减少。但这并不意味着“无人化”就是摒弃人，实际上“无人化”的目标是消除人的不稳定因素，同时通过对熟练工人技术工作数据的采集，丰富数据库，推进生产革新，这一过程中人的作用其实至关重要。
日本株式会社大赛璐与日立进行协同创新，通过合作研发的“图像解析系统”对操作员的工作进行收集、解析，并分析提示异常预兆。过程中收集的数据还被用来进行培训教育，这恰恰是对“人”这一因素在未来智能化场景中作用的很好诠释：经验提供者＋熟练操作者＋规划制订者。
株式会社大赛璐“图像解析系统”
据专家预测，到2022年，全球智能制造产值将达1.51万亿美元。如此宏大的产业，归根结底可以分解为两方面：数据和人。在刚刚结束的腾讯全球数字生态大会上，参展企业日立，就以纯熟产业经验碰撞智能化，迸发出了新的火花，展示了在养老、楼宇公共卫生管理等方面的智能化解决方案，也为智能化的产业以及其外延如何更好为人服务，为产业，为社会的创新事业赋能提供了更多，更广的参照。
由此可见，对产业智能化的阶段性审思考，不但是对数据利用方式和效率的审视，更是发掘不同国家，不同特点的由人奠定的产业风格在与智能化、数字化结合中呈现的特性和共性，将全球智能制造的千头万绪，收拢到-朴素的“以人为本”的理念中来。
