關於智慧製造的邏輯，有很多角度，包括智慧製造與快速反應;智慧製造與人工智慧;智慧化與自動化;智慧化與代替人;智慧製造與知識管理;智慧製造與雲計算、大數據;智慧製造的必要性可行性等。
要把智慧製造的邏輯理清楚，就必須把這些概念之間的關係理清楚。
智慧製造與快速反應
如果把這些角度中，選取最適合代表智慧製造的角度，大概有兩個方面：一個是ICT技術(數位化、網路化)，這是手段;一個是快速反應，這是目標。
把快速反應作為目標時，ICT技術只是手段之一，還要配合軟體、硬體、組織、商業模式手段。但ICT技術同時是關鍵性、標誌性的手段：恰恰是ICT技術的進步，卻為智慧製造發出洪荒之力——ICT技術的迅速發展，才使得過去的一些設想有條件變成現實。
ICT技術是怎樣促進快速反應的呢?有幾個方面的原因：
第一，可以用資訊實現多方的協同工作。一條新的資訊可能涉及到多個部門的工作(如產品設計的改動)。如果可以共享資訊，就可以把串行工作變成並行，並減少協同中的差錯。
第二，可以實現知識的複用。一個人發現的知識(包括產品部件的設計)，可以被其他人、被後繼者重用，省下了不必要的開發。
第三，物質資源的共享(分享經濟)，減少了獲得資源的時間。
第四，縮短了決策週期。把資訊全面整盒起來，就可以讓電腦做出科學的決策、而不是人去控制或團隊開會決策，大大縮短從資訊感知到執行的時間。在工業4.0的體系中，縮短生產組織的決策週期，可能是成敗的關鍵之一。
第五，提高工作效率的工具。電腦仿真、CAD等手段，使得人們可以在數位世界裡做試驗，從而以提高效率。
智慧製造與人工智慧
智慧製造與人工智慧有著微妙的關係。我們知道，人工智慧原本有三個學派：電腦學派、生理學派和控制論學派。與智慧製造關係最為密切的是控制論學派。
從控制論產生的那一刻起，就關注資訊和通信，就重視資訊處理與行為活動的結合，就把感知、決策、執行的綜合看做是(智慧的)生命體與(傳統)機器的跟本區別。工業4.0中的核心概念之一是虛擬實體系統CPS（Cyber-Physical System），而這個概念來自於控制論。
智慧化與自動化
我們認為智慧化是自動化的延伸和發展。智慧製造與傳統自動化又有什麼不同呢?其中一個重要差別是：資訊的來源和協同的範圍大大擴張了。
控制論產生的時候，對象往往是機器級別的，現在這是車間、工廠、企業、供應鏈、乃至全球。協同的範圍擴大了、關注的問題要多得多。
過去的自動化主要針對批量生產。在智慧製造的時代，產品更新換代速度快、批量小，甚至可能要在流水線上，生產客製化訂製的產品。與大批量生產相比，生產組織高度複雜、品質控制難度大增、成本和能耗可能會顯著升高，採購和供貨的壓力大。
這些相關的新問題，必須被迅速感知、及時處理。從技術上看，在過去的自動化產線上，人們一般試圖把生產的「邊界」盡量固定下來、通過抑制干擾來保證品質、成本和效率;在智慧化產線上，更強調出現問題，即時應對這些干擾。
這時，智慧製造的相關技術，如大數據監控、資訊整合就成了「雪中送炭」。然而，無論如何，我們都希望不必要的干擾盡量地少、時間和資源的浪費盡量地少。
這樣，生產管理才能盡可能簡單、盡可能高效。我們發現：如果精益生產搞得好，推進智慧製造就是比較容易。
智慧化與代替人
智慧化的首要目標往往是快速反應，而不是代替人。但是，代替人確實也是目的之一、甚至是非常重要的目標。其實，讓機器代替人進行決策和執行，有利於快速反應，並取得更好的控制效果。
所以，機器人、無人工廠等技術，常常能促進智慧化的發展。一般的語境下，自動化多數是指實體設備或產線的自動化，而在智慧製造的時代，同時強調知識和數據流動的自動化。
要實現快速反應，除了ICT技術，還要配套其他的東西。首先，從資訊感知的角度看，有些資訊的獲取，不是僅憑ICT技術就能解決的。
比如，要快速響應，可能需要獲得用戶和供應商的資訊。但這要有商業模式和法規的支撐才行。
其次，從決策的角度看，在可以預見的未來，人類會在很多方面作為主要的決策者，而這就要有組織模式的支持。
第三，決策的執行往往需要有實體設備的支持。
第四，智慧體系的改進和學習提升，離不開人的參與。
智慧製造與知識管理
智慧製造與知識管理有什麼關係呢?智慧體現在決策的過程和效果上;決策是用知識處理資訊，而資訊是用數據承載的。由此可見，(用數位結構和程序描述)知識是實現智慧製造不可缺少的環節。
前面曾經談到智慧製造與精益生產的關係，潛伏著這樣的觀點：智慧製造所需要的知識，可能是碎片化的——把碎片化、非結構化的知識，如何管理起來，是我們不得不面對的挑戰。
智慧製造與雲計算、大數據
智慧製造與雲計算、大數據什麼關係?筆者認為，雲計算是工具性的、要根據工作的需要來配置，大數據一般是輔助性的，主要從事後台的工作。它們可以讓智慧製造系統運行得更好，但未必是必需的。
智慧製造的必要性可行性
推進智慧製造有必要性又有可行性。在社會層面，勞動力危機、老齡化是支撐必要性的重要因素;在企業層面，快速響應市場變化是關鍵因素。其可行性是與過去相比較而言的、是ICT技術的發展導致的。
但是，推進智慧製造技術會遇到「玻璃牆」：比如，研發設計與服務要佔到足夠大的比重;產品品質要盡可能地佔據制高點。如果沒有這些條件，企業可能就先要進行轉型，因為智慧製造未必能解決落後企業的問題——就像御廚解決不了吃不飽飯的問題。
轉型不僅是企業家的事，也是政府的事。政府需要建立一個推崇高質量的健康市場、而不是品質逆淘汰的劣質市場。
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