流程再造是传统制造，智能制造需要管理再造！
智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。
制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程，内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。
若把“制造”看作从起点到终点的出行问题，制造业历次升级过程可以分别形象为自行车（机械化）-电动车（电气化）-汽车（自动化）-自动驾驶（智能化），其中人更多的参与到决策过程中，对人力的要求越来越低，效率大幅提升。
智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段：
第一阶段：全员生产系统（TPS）。由日本提出来的，建立的5S标准（整理、整顿、清扫、清洁、素养）是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。
第二阶段：精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是消除浪费。
在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。
第三阶段：数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。
第四阶段：以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。
第五阶段：“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。
智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用，目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。
传统的制造业主要围绕五个核心要素（5M）进行技术升级，分别是：
五个核心要素（5M）
（1）材料（Material）-包括功能、特性等；
（2）机器（Machine）-包括精度、自动化、和生产能力等；
（3）方法（Methods）-包括工艺、效率、和产能等；
（4）测量（Measurement）-包括6-Sigma、传感器监测等；
（5）维护（Maintenance）-包括使用率、故障率、和运维成本等。
这些改善活动都是围绕着人的经验开展的，人是驾驭这5个要素的核心。
生产系统在技术上无论如何进步，运行逻辑始终是：发生问题->人根据经验分析问题->人根据经验调整5个要素->解决问题->人积累经验。
建模是智能制造与传统制造最大区别。智能制造系统区别于传统制造系统的最重要的要素在于第6个M：建模（Modeling—数据和知识建模，包括监测、预测、优化和防范等），并通过这第6个M来驱动其他5个传统要素，从而解决和避免制造系统的问题，消除系统中的不确定性。
软件是智能的核心。工业软件建立了数字自动流动规则体系，操控着规划、制作和运用阶段的产品全生命周期数据，是数据流通的桥梁，是工业制造的大脑。
软件定义制造。以信息物理系统为例，赛博物理系统（CPS）本质是构建一套赛博（Cyber）空间与物理（Physical）空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。
这一闭环赋能体系概括为“一硬”（感知和自动控制）、“一软”（工业软件）、“一网”（工业网络）、“一平台”（工业云和智能服务平台）。
工业软件不但可以控制产品和装备运行，而且可以把产品和装备运行的状态实时展现出来，通过分析、优化，作用到产品、装备的运行，甚至是设计环节，实现迭代优化。
愿我们在管理再造的引领下，流程再造打好基础，不跑偏，不冒进。在成本可控的前提下推进智能制造。不要倒在黎明之前。
