近一两年以来，随着中国制造业转型升级的迫在眉睫，人们对智能制造的讨论越来越多。有些讨论要么失之偏颇，比如简单地将自动化、“黑灯工厂”等同于智能制造；有些讨论则存在玩弄概念或炒作之嫌，比如所谓的新制造或C2M。不管怎样，这也有助于人们更加全面、更加深入地认识智能制造。
1. 使能技术
作为制造业发展的高级阶段，智能制造是技术推动的，其中所应用到的使能技术主要包括四个方面：OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术/5G）和DT（数据技术）。
借助OT，企业可以将工业领域的Know-how变成可靠、可执行、可重复的知识和行动。
借助IT，包括ERP、APS、MES、WMS等IT系统和技术，企业可以实现基于流程的有序运营和业务集成。当然，在智能制造中，还强调IT与OT的融合，以打破信息化与自动化之间的隔阂。
借助DT，尤其是高级分析和机器学习等数据技术，企业可以实现预测性业务场景，比如预测性设备维护、预测性质量管控，实现基于数据驱动的业务运营。
借助CT，尤其是以5G为代表的高速度、大容量、低时延通讯技术，设备与设备之间，设备与人之间，人与人之间，OT、IT和DT之间，可是实现更可靠、更快速的通讯，这对于数字化车间中的边缘计算尤其重要。
2.能力载体
智能制造的本质是一种能力，其着力点要落实到能力构成的三要素PPT：人员（People）、过程（Processes）、技术和工具（Technology and Tools）。
在智能制造中，要求企业所在的生态链中人与人之间能够实现跨团队、跨职能、跨层级、跨组织的高效协同，这种协同的形态应该是网状的。
对于过程（或流程）而言，智能制造的主体要求是三项集成，即纵向集成、端到端集成和横向集成。纵向集成包括企业年度经营计划、销售与运作计划、主生产计划、车间生产排程和现场作业的双向集成，集成的主要内容是各种计划、指令和结果反馈。端到端集成指的是从市场到研发，再到采购和供应链，再到生产制造，再到发运和服务的集成，集成的内容主要有需求和功能结构，以及各种类型的BOM。横向集成指的是企业与上游供应商和下游经销商之间，在需求和供应，或计划、订单和库存等之间的集成。
在技术和工具层面，智能制造的主要要求是互联和智能，即所谓的互联智能技术和设备（Smart and Connected Equipment，SME）。
人员、过程、技术和工具等能力要素的融合，如果用统一的数据视角来看，就是DIKW数据生命周期管理和能力进化。
3. 表现域和进化路径
智能制造中的使能技术和能力要素，体现在现实业务场景中，可以用表现域和进化路径来表示。
智能制造的表现域可以从两个维度来看：作业维度和职能维度。作业维度指的是离散型作业、流程型作业和重复型作业，这三种作业形式对智能制造的要求和智能制造的表面形式是不一样的。职能维度指的是生产运营中的计划管理、物流管理、设备管理、质量管理、安全管理、成本管理，等等；同样，不同的职能维度，智能制造的主要内容和表现形式也是不同的。
在智能制造的成熟度或进化路径维度，可以按互联化、可视化、透明化、可预测、自适应等层级层层递进和进化。互联化指的是制造场景中人、机、料、法、环、测等生产要素之间的互联互通和实时协作。可视化是制造场景中各业务活动的实时监测和数字化展现。透明化则是可视化基础上对业务活动的“知其然”，以及“知其所以然”。可预测则是根据对当前业务活动的实时监测来推断其未来的发展趋势。自适应是根据企业所期达成的目标或环境的变化，对业务活动和生产要素进行自动调整和适配。
将表现域和进化路径综合起来看，智能制造主要由三个内涵所构成，即操作的自动化、运营的数字化和决策的智能化。
4. 建设导向
在企业智能制造的建设过程中，我们一定要牢记，智能制造是手段，不是目的。智能制造的建设一定要有明确的工作导向，主要概括为问题导向、结果导向和目标导向；否则，就可能异化成为了智能制造而智能制造。
首先，企业一定要明确智能制造可以并应该帮助企业解决什么样的问题。不同行业，不同企业，当前所面临的问题可能不一样，智能制造的侧重点也不一样。当前所需解决的现实问题，也是企业推进智能制造建设的出发点。
其次，企业智能制造的建设一定要讲究管理效果和经济效益。智能制造不能是“形象工程”，不只是“锦上添花”，更应该是“雪中送炭”，应该从投资回报的角度看，帮助企业实现更大的收益。
再次，企业智能制造的建设要围绕企业整体的发展战略和目标来展开，通过智能制造的建设来提升企业的核心能力和竞争力，支撑企业关键业务活动的开展，并助力业务目标的达成。
作为小结，对智能制造核心内涵的澄清和提炼，有助于我们更清楚地理解智能制造；智能制造框架则可以指导我们制订本企业的智能制造理想蓝图和推进路线。
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