人工智能在工廠的應用很廣泛。

在生產環節，它可以讓原本的自動化流水線更智慧，在智能機器人應用中，有助于產品效率的提升，制造過程的改進，提高效率并降低人工成本，減少人為誤差和產品質量不均。

在出貨環節，可以智能識別訂單，以訂單量的變化反饋回生產。出貨運輸中也可以應用AI。

在財務環節可以協助進行賬務整理，可以提供相應的報告，有助于決策。

在采購環節可以與云端互聯，通過相應的算法，對供方的價格和質量進行比對，已達到形成最優的采購方案。

根據AI的自我深度學習，未來可以通過綜合業務比對，對產品升級提供更多更有效的建議。

智能制造的制造裝備

1、石油石化智能成套設備——集成開發具有在線檢測、優化控制、功能安全等功能的百萬噸級大型乙烯和千萬噸級大型煉油裝置、多聯產煤化工裝備、合成橡膠及塑料生產裝置。2、冶金智能成套設備——集成開發具有特種參數在線檢測、自適應控制、高精度運動控制等功能的金屬冶煉、短流程連鑄連軋、精整等成套裝備。3、智能化成形和加工成套設備——集成開發基于機器人的自動化成形、加工、裝配生產線及具有加工工藝參數自動檢測、控制、優化功能的大型復合材料構件成形加工生產線。4、自動化物流成套設備——集成開發基于計算智能與生產物流分層遞階設計、具有網絡智能監控、動態優化、高效敏捷的智能制造物流設備。5、建材制造成套設備——集成開發具有物料自動配送、設備狀態遠程跟蹤和能耗優化控制功能的水泥成套設備、高端特種玻璃成套設備。6、智能化食品制造生產線——集成開發具有在線成分檢測、質量溯源、機電光液一體化控制等功能的食品加工成套裝備。7、智能化紡織成套裝備——集成開發具有卷繞張力控制、半制品的單位重量、染化料的濃度、色差等物理、化學參數的檢測儀器與控制設備，可實現物料自動配送和過程控制的化纖、紡紗、織造、染整、制成品等加工成套裝備。8、智能化印刷裝備——集成開發具有墨色預置遙控、自動套準、在線檢測、閉環自動跟蹤調節等功能的數字化高速多色單張和卷筒料平版、凹版、柔版印刷裝備、數字噴墨印刷設備、計算機直接制版設備（CTP）及高速多功能智能化印后加工裝備。

制造是什么

我們先看看制造究竟是一個什么過程。生產制造過程就是把一組原材料轉換為產品，比如投入鋼板及相關零部件通過生產過程產出一輛汽車。那么生產過程要涉及什么東西呢，我們看看制造業的組織架構

制造業組織結構

如上圖，我們先關注中間一部分，也就是生產部分，制造業的核心環節。

計劃控制：可以理解為生產的大腦中樞，它決定了生產什么，何時生產，生產多少。同時也調度生產資源(人，設備，物料，技術，能源)合理分配實現資源利用最大化。

采購：根據生產計劃，確定何時需要采購什么原材料

制造：包括加工、組裝、工裝工具等管理

質量保證：對外購零部件、材料以及生產過程中的產品進行質量檢驗和質量管理等

設計：產品的設計和研發

所以，制造過程是需要以上所有相關部門的密切配合、協調工作的。制造過程是一個多部門參與、協調的過程。任何一個小的環節出現問題，生產都會被迫中斷。

智能制造干什么

當前階段

上面我們說了，制造過程涉及到多個部門的協作，那么當然，智能制造中的智能也要覆蓋到所有這些相關部門。

智能實際上更需要靠軟件來實現，目前我們離真正的智能還很遠。目前我們大多還是在做信息化，信息化，數字化是智能的基礎。看看各個環節都需要什么信息化系統吧。

設計：CAD/CAE,PLM 等

計劃控制：ERP,APS 等

采購：ERP

制造：MOM/MES,精益生產，智能設備，工業物聯網

質量：MOM/QMS

所以，目前普遍意義上說的做智能制造相關工作，基本是在做上面這些信息化系統。當然也有一些做工業大數據分析的，當然工業大數據的數據來源就是上面我們所說的各種信息化系統

真正的智能制造

看過安筱鵬博士的書，里面提到智能制造的本質是以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性，優化制造資源的配置效率。

這句話的意思可以用我們自身來類比一下，我們的大腦很智能吧，他可以感知外界環境的變化來控制我們的身體來做出對應的反應。對應三步，感知、分析、決策

智能制造中的智能就是要打造出一個制造系統的大腦中樞，這個大腦可以感知到整個生產環節的各種因素的變化，并且經過分析計算做出最優的決策。

第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生產系統中可以理解為通過數據采集來實時掌握生產環節的各個狀態，比如原材料庫存情況，設備運行情況，人員情況等。目前我們的工業物聯網，各個環節的信息化系統都可以理解為數據采集。工業物聯網采集的是設備的運行數據，各個業務系統采集的是業務數據。

第二步是數據的流動和數據分析。首先實現各個系統數據的互聯互通。比如采購就影響著原材料庫存，庫存又影響著生產，所以我們要讓不同系統中的數據建立聯系。之后通過大數據分析或者各種人工智能算法得出某個環節的最優解。

第三步就是決策，通過分析，智能系統可以控制生產環節做出調整。最簡單的就是調度，比如發現某一產品原材料庫存不足會自動切換另一種產品。發現一臺設備有空閑，利用率不夠，可以自主分配任務給此設備，提高資源利用率。

此時，整個生產環節，從采購到生產到質量控制到交付。全部由智能系統來調度，仿佛是有一個大腦在控制著各個環節做出相應的動作。

所以，你看。我們目前大部分只是在做第一步，極少一部分在做第二步的工作。至于最終目標的實現還有很遠的距離。

這一部分也回答了開頭的第二個，第三個問題。正是因為生產環節涉及到機械設備、自動控制、軟件分析、生產流程等，所以智能制造就必須是一個交叉學科。

專業及就業

來回答你的第四個問題，大學本科里面的培養方案都是一些基礎學科的教育，是讓我們對此有基本的理論知識和概念。和實際工作中用到的還是有很大差距的。可以理解為，專業是一個很寬的概念，交給你很多方向的基本概念，但是工作就是從中選擇一個方向并深入下去。

所以，即使你要做本專業的工作，也只會是做智能制造體系中的某一個環節。也許是各個信息化系統的實施，也許是工業物聯網，也許是數據分析，智能算法等。

你的培養方案中關于軟件方面并不算多，我建議你選擇一到兩門編程語言及一種關系型數據庫，達到熟練掌握的地步。

至于深造的話，更多的就偏向于理論研究了，我朋友圈中也有幾個碩士，博士在做智能制造方向的理論和算法研究。這個看個人選擇了。

至于你題目中提到的和計科，智科對比，我認為沒必要，既然選擇了這個專業就好好的學習這個專業，目前全世界的制造業都在尋求轉型，實現生產力的進一步提高，另外政策層面也是非常給力的。不要過多糾結于選擇上。

思想價值決定企業命運的時代已經到來。

在日益全球化和移動互聯、人工智能技術日趨普及的趨勢下，優勢企業之間的最高階段的競爭，不能局限于硬技術的競爭，而是體現在企業軟實力的競爭，亦即思想的競爭。面對今天的市場格局及為未來趨勢，你的企業應該有什么樣的價值判斷，應該有什么樣的思想基礎，應該發出什么樣的聲音，這才是關鍵。

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