Inspur Intelligent Factory
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機器換人浪潮之後，資訊化革命愈演愈烈，機器設備、人和產品等製造元素不再是獨立的個體，它們透過工業物聯網，緊密聯繫在一起，實現更協調和高效的製造系統。
利用雲計算可以儲存大量的現場數據，以實現機器狀態監測、生產分析、產品預測評估等功能，這也就是德國所提出的工業4.0模式。
當前製造業的轉型，可以看作是自動化升級，和資訊技術的融合提升，這不僅僅是自動化和機器換人，我們更希望工廠能實現自主化決策，靈活生產出多樣化的產品，並能快速應對更多的市場變化。
人工智慧和製造系統的結合將是必然的，利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型，可以提升工廠控制管理系統的能力，實現所謂的智慧製造，才能使企業在今天競爭激烈的環境，獲得更好的優勢。
德國人工智慧研究中心，科學董事漢斯·烏思克爾特教授，在「2018年中新人工智慧高峰論壇」指出，工業4.0時代的智慧製造可以分為三個層次，第一個也是最核心的部分是智慧工廠，第二個是智慧運行服務，第三個是智慧製造支持服務。
智慧製造核心是智慧工廠
整個智慧製造過程，主要圍繞著智慧工廠展開，而人工智慧在智慧工廠中發揮著重要的作用。物聯網將所有的機器設備連接在一起，例如控制器、傳感器、執行器的聯網，然後，AI就可以分析傳感器上傳的數據，這就是智慧製造的核心。
隨著工業物聯網的應用發展，網路和實體系統，將緊密聯繫在一起，也就是物聯網將生產現場的處理器、傳感器連接起來，使得機器人之間可以進行通信，可以互相溝通，而機器和人的工作將不再會嚴格分工，未來製造系統把人和機器融合在一起。
數位雙胞胎是重要的角色，智慧製造的整個流程，都有一個數位孿生模型，系統裡包括了現實世界的任何東西，可以是應用或者操作指南手冊等。系統可以靈活地進行產品生產配置，例如根據產品需求給機器下指令，讓機器做哪些事情等。
此外，智慧製造系統裡還有人機交互，即人和機器人之間的互動。還有用人工智慧驅動、優化產品和流程等。工廠需要做一些預測性維護，或者是預測機器的能耗等等，越來越多的這些功能，都可以在智慧工廠裡實現。
智慧運行提升工廠的效益
除了單純生產之外，智慧系統還有提供運行的服務。例如公司內部移動出行管理，以及智慧物流、智慧建築、智慧產品和智慧電網等。透過數位化又胞胎，可以把整個流程的所有元素起先編碼，包括了產品特點、手冊等進行編碼。
有了這種資訊化系統，管理者可以輕鬆瞭解到，實體對象的實際情況，可以根據數據分析結果，進行合理的安排和調度，使得工廠能以最低的能耗下運行，並獲得很好的生產效率，或者是更好地滿足客戶交付的要求。
數位化雙胞胎本身是非常複雜的內容，目前在很多地方還不夠用，比如教育訓練、供應商、合作夥伴服務等等，這些功能還需要重新設計完善。
大數據分析支撐智慧製造
未來工廠將透過數據分析，為產品提供優化建議，但實際上大部分數據，都來自於企業外部，例如來自客戶的反饋數據。充分的數據才能得到準確的洞察，所以數據還包括很多外部相關領域，比如合作夥伴和供應商等，因為他們提供了零組件。
此外，企業可以從監管當局瞭解一些認證、規範和法律要求等，以及媒體、投資商和股東，還有競爭對手等。如果企業不關注競爭對手，很有可能有一天會被超越。
在設計一個產品的時候，要計劃這個生產什麼時候上市，那麼，這不僅僅是需要內部的數據，還需要外部的數據。
製造商必須要瞭解其的服務供應商、合作夥伴等，知道他們的情況是怎麼樣的。所以，智慧工廠內部數據需要與外部數據進行結合，這是一個很大的挑戰。
外部數據會遇到數據標準化的問題，因為合作夥伴或者供應商給到的數據可能是非結構性的，有些是用語言來描述產品，並不是表格或者文字來體現。
所以要將非結構性數據，和內部結構性數據結合在一起。工廠內部大部份數據是結構化的，例如用攝影機拍下產品照片、語音等。
如果要解決這些問題，就要管理好客戶關係，把供應鏈變得更智能化。這些智慧意味著整個製造過程的參與對象，都要互聯互通，使用物聯網、大數據分析等技術，獲取更多商業情報。當然，還可以使用AI來幫助企業優化整個流程。
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