企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。
现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，自动化集成，尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造，自动化集成企业，但是现场提供高数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往---无法采集所需要的高数据。
多数企业机械化阶段已基本完成，自动化集成公司，所处阶段是自动化和数字化，而智能化则---开始，而且智能制造主要集中在生产过程的首尾两端，很少运用于生产过程。推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充，侧重于扶持智能化，自动化集成产业，侧重于扶持中心领域生产过程的优化。
搞“制造”，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。
推进智能制造的主要策略是在数字化、自动化甚至在机械化方面的补课，鼓励自动化和数字化，同时鼓励智能化的开发与实施。各个企业要严格在技术和管理层面重视数据，在数据方面要有严格的奖惩制度。应该减少智能产线建设中忽视智能系统的行为。当前在何为真正的智能制造方面误解颇多，很多作为智能制造---基础的数字制造甚至自动化制造，被当成了智能制造。
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