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『人工智能』战略研究丨人工智能+制造业新模式与新业态( 二 )


在AI技术引领下 ， 制造模式大致呈现出一定的演进趋势：
第一 ， 刚性生产系统转向可重构的柔性生产系统 ， 客户需求管理能力的重要性不断提升 ， 制造业从以产品为中心转向以用户为核心 。
第二 ， 大规模生产转向规模化定制生产（服务） ， 生产者主导的经济模式转向消费者主导的经济模式 ， 企业依靠规模经济降低成本的竞争策略的重要性有所下降 ， 满足消费者个性化需求成为企业的重要竞争策略 。
第三 ， 企业内部组织结构扁平化 ， 数据要素的附加值提高 。 越来越多的企业从提供单一产品到提供一体化的解决方案 ， 为快速、准确响应客户需求 ， 企业通过减少组织结构层级来减少决策时间 ， 对数据要素的搜集整理、研究分析以及相应评估预测越来越重视 。
第四 ， 工厂制造转向社会化制造 ， 部分行业产能呈现出分散化的趋势 。 “社会化制造”显现 ， 能够通过在线交流进行产品的研发、设计、筛选和完善 ， 部分地区已出现专门为网络设计者、用户提供制造和产销服务的“在线工厂” 。 产能的分散化有利于缓解产能的集中和过剩 。
三、
新业态与新模式的类型和关键支撑技术
在新一代人工智能技术引领下 ， 制造业由注重规模生产逐渐向以客户需求为中心、保持规模化生产成本优势的前提上实现满足个性化需求的产品生产模式演进 ， 在制造模式的不断演进下 ， 部分新的模式逐渐成形 ， 主要包括数字化制造、网络协同制造、新一代人工智能制造、规模定制生产服务、“云平台+”制造、远程运维服务、电子商务、软件定义的制造等；新业态的突出表现是服务型制造 。
（一）新模式的典型类型
（1）数字化制造：通过信息物理系统（CPS）实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合 ， 使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析 ， 形成决策并指导生产 。
（2）网络协同制造：基于先进的网络技术、制造技术及其他相关技术 ， 构建面向特定需求的基于网络的制造系统 ， 突破空间对企业生产经营范围和方式的约束 ， 实现企业内各环节“纵向集成”和供应链上下游“横向集成”的协同制造 。
（3）新一代人工智能制造：综合应用新一代人工智能、网络通信、精密传感器和全球定位系统（GPS）定位等新兴技术 ， 使汽车、工程机械、农业机械等各类产品智能化 。
（4）规模定制生产服务：设计和生产“柔性化” ， 形成柔性的、满足个性化需求的高效能、大批量生产模式 ， 供应链各环节的联系和协作加强 ， 设计、生产、仓储、配送和销售效率提高 。
（5）“云平台+”制造：通过建立云平台 ， 在全球范围内 ， 通过互联网协同进行产品设计、生产制造等 ， 依靠行业、区域核心企业或企业群体的综合优势 ， 灵活、快速响应市场需求 ， 提高全球制造资源的利用率 。
（6）远程运维服务：运用传感、通信、大数据分析等技术手段 ， 通过设备远程运维平台 ， 对生产过程、生产设备的关键参数进行实时监测 ， 对故障及时报警 。
（7）电子商务：基于互联网 ， 应用浏览器/服务器方式 ， 买卖双方不谋面地进行各种商贸活动和相关的综合服务活动 ， 大体上分为：集制造商、商家、消费者为一体（ABC）、商家对商家（B2B）、商家对消费者（B2C）、消费者对消费者（C2C）、商家对制造商（B2M）、制造商对消费者（M2C）、商家对行政机构（B2A）、消费者对行政机构（C2A）、线上线下一体化（O2O）等模式 。
（8）软件定义的制造：随着云计算、物联网、大数据、人工智能的发展 ， 越来越多的互联网企业开始成为制造业IT生态圈的一员 ， 以云计算、大数据以及O2O平台作为切入点服务于传统制造企业 ， 为制造企业提供协同化、定制化、平台化的制造服务 。
（二）新业态——服务型制造
制造业企业为了获取竞争优势 ， 将价值链由以制造为中心向以服务为中心转变 。 越来越多的制造业企业从注重生产和产品向注重“产品+服务”的趋势发展和演进 ， 将焦点瞄准产品的整个生命周期 ， “服务”在制造价值链中的比重越来越大 。


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