2019智能科技协同创新湾区论坛（大亚湾论坛）以“创新协同、智汇湾区”为主题，超过250名专家学者一起探讨5G、工业互联、大数据、云计算全面推动智能科技进程的变革与深化。
数之谷（北京）数据科技有限公司董事长王志军发表了《智能制造与工业大数据融合的创造性》的主题演讲。王总认为：当前制造业正进入个性化需求时代，智能制造则应运而生，通过工业物联网带动消费与制造的融合，驱动传统制造的智能化升级。未来的智能制造工厂在提升品质、节能降耗、降本增效、优化经营等方面具有巨大优势，将成为泛感知、高度集成、模型驱动、自治能力与人际协同的集合体。
王总先分享了对美日德三个标杆国家智能制造的研究：从横向制造产业链上，德国工业4.0的快速反应优化的水准，降低成本的能力，具有优势；美国在纵向深入到底层的客户级的供应能力，是德国不具备。美德之间的区别也是工业4.0和工业互联网的重大差异。而日本经过30年在智能制造业进行了大幅度的深入研究，在整个的基础领域里的深度的研究和制定的战略规划是其他国家不具备，比如日本在智能制造创新领域及云计算领域，都是世界领先的。这也是目前全球智能制造领域最先进的国家模式。那么中国智能制造应该如何发展？
“智能工厂”与“工业大数据”
王总首先提出智能制造发展，立足智能工厂的建立。智能工厂将包括综合应用现代信息化技术、自动化技术、智能化技术和管理技术等先进技术，与现有生产过程的工艺和设备运行技术高度集成的新型工厂，以实现复杂环境下企业运营的安全环保、节能降耗、降本增效、优化经营。
其次是信息化系统和自动化设备，以及大数据和人工智能数据的建立应用。互联网的使用是所有智能化、大数据应用的基础工作。同时也要有针对需求而构建智能化体系，不要为建智能工厂而智能工厂，它应该真实的解决企业问题而建设的。工业大数据解决的第一大问题是如何使人的工作更加简单，甚至部分工作在提高生产效率的同时降低工作量，但是不是所有企业都能实现智能化？企业需根据实际条件由部智能化到整体智能化过程。王总分享了实际案例：一家巴斯夫齐名的企业在建设智能工厂时遇到的问题第一个是安全环保，第二个是节能降耗，第三个降本增效，第四个优化经营，以及最后的智能决策的需求。通过对这些需求分析，打造真正解决企业问题的智能制造模式，去改进节能，去降本增效，去优化管理，这些就是智能工厂需要定义的。智能化工厂制造过程的信息透明，更加高效提升质量，降低成本和资源降耗和有效管理，这才是我们做大数据的核心思想。运用大数据的核心思想和核心技术转化的效率问题。工业大数据需要将IT技术、行业经验和数学科学有机融合起来，中国未来在工业大数据方面价值巨大，难以估量。王总强调，平台之争将成为今后工业大数据竞争的制高点。
智能化是制造业处理市场压力的有效方案
中国企业目前面临很多外部压力，中美贸易战的进行，转化到企业上就体现营业收入迅速波动。内部的压力，就是聚焦真正的问题。产品质量成本交付服务等等一系列问题都是需要研究的。每一项内容，既要建一个模型，只有建模，才能发挥数据优势。图中看痛点问题放在业务信息的纵向集成和产业链横向集成，它也会有很多新的问题。同时看到在整个的OT和IT两个层面上怎么去转化这些痛点和问题。比如说企业注重生产环节自动化，注重全价值链流程的优化和理论中心的改善，这些工作是需要局部自动化？还是整体自动化，还是1/3自动化，这些话题都是每一个企业要面对的。还有就是人数据机器的有效连接，结合大数据分析向更高的更精细的制造发展。新的技术的诞生，标志着你这个企业它诞生的新产品到底是什么？还有就是精益数字化，精细化管理加it以及线上线下的精细化管理等等，是整个我们执行数字化的核心基础。
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