智能制造中的危与机,风险与对策_2026智能制造技术展

在当今全球制造业竞争日益激烈的背景下，智能制造已成为制造企业提升竞争力、实现可持续发展的关键战略。智能制造通过广泛、深入、集成地应用数字技术、工业自动化技术、精益生产、绿色制造和人工智能等新兴技术和管理理念，融入企业核心业务环节，帮助企业应对市场波动、降低运营成本、提升产品质量、缩短交货期和新产品上市周期。然而，推进智能制造并非一帆风顺，它是一个复杂的系统工程，面临着诸多风险和挑战。本文将深入剖析推进智能制造的共性问题、风险与应对策略，强调引入第三方咨询服务的重要性，并分享 e-works 在智能制造第三方咨询服务中的实践经验。

智能制造的机遇与挑战

智能制造为制造企业带来了前所未有的机遇。通过有效利用先进的技术手段，企业可以实现生产过程的自动化、智能化和绿色化，提高生产效率、产品质量和客户满意度。然而，智能制造的推进也面临着诸多挑战，这些挑战主要体现在以下几个方面：

信息孤岛问题

许多制造企业实施了多种信息系统，但由于缺乏统一规划，导致这些系统之间存在编码体系、接口形式、系统架构和部署方式的差异，需要开发大量接口甚至手工转换数据，严重影响了信息的流通和整合。

设备数据采集难题

制造企业的设备种类繁多，数据接口和自动化协议差异很大，存在大量“哑设备”，导致设备数据采集的有效性、及时性和准确性难以保证。这不仅影响了生产过程的透明化，也阻碍了数据驱动决策的实施。

数据基础薄弱

推进智能制造需要高质量的基础数据，但许多制造企业存在大量异构数据和垃圾数据。如果不进行数据清洗和治理，数据质量难以保证，这将严重影响智能制造系统的有效运行。

自动化系统缺乏柔性

许多企业构建的自动化产线是刚性的，只能针对单一品种大批量生产。然而，当前的生产模式多为小批量、多品种，企业需要能够根据产品配置的变化灵活调整工装夹具，适应多种变型产品的生产、装配和测试等工艺流程。

车间设备未联网

许多制造企业仍停留在单机自动化阶段，生产设备、检测设备、试验设备、物流装备和动力设备之间未实现联网。这导致生产过程难以实现透明化，企业无法实时掌控车间的订单执行情况、生产绩效、能耗和质量等关键数据。

信息系统与业务脱节

在动态多变的市场环境下，企业的业务流程和运作模式需要不断调整。然而，许多制造企业的信息系统比较固化，开放性不足，导致信息系统与业务需求脱节，影响了企业的运营效率。

智能制造专业人才匮乏

智能制造涉及多种复杂系统的集成应用，需要具备机械、电气、自动化、工业工程、软件和项目管理等多个专业背景的人才。然而，大多数制造企业在智能制造人才培养方面滞后，复合型人才严重不足，这严重影响了智能制造的推进。

系统实施拖期，投资回报率低

智能制造的推进涉及复杂的系统集成、流程优化和人员培训等工作。许多企业在推进智能制造时缺乏规划，需求分析不够深入，导致信息系统实施过程中不断变更，加上人员更替和组织结构变化，往往导致系统实施拖期，企业得不到预期的投资回报。

IT与自动化系统之间的断层

许多制造企业在推进自动化控制系统、构建自动化产线和自动化物流系统过程中，缺乏与IT系统的集成规划，尤其是车间层的MES系统集成，导致IT与OT系统之间存在断层。

数据价值未充分体现

许多制造企业的数据分散在多个核心业务系统中，缺乏对数据架构的整体设计，对数据存储、展现、分析和基于数据的预测尚未开展应用，导致数据未能得到充分挖掘，企业高层领导看不到推进智能制造的成效。

智能制造的风险与对策

信息孤岛问题

对策：企业应制定统一的信息系统规划，采用标准化的接口和数据格式，推动信息系统的集成与融合。引入中间件和数据集成平台，实现不同系统之间的数据交互和共享。

设备数据采集难题

对策：企业应选择合适的工业物联网平台，通过安装传感器和数据采集模块，实现设备数据的实时采集和传输。同时，建立设备数据采集标准和规范，确保数据的准确性和一致性。

数据基础薄弱

对策：企业应开展数据治理工作，建立数据质量管理体系，对异构数据进行清洗、转换和整合。定期进行数据审计和评估，确保数据的准确性和完整性。

自动化系统缺乏柔性

对策：企业在设计自动化产线时，应考虑柔性化需求，采用模块化设计和可重构的工装夹具，实现快速换型和多品种生产。引入机器人和自动化设备，提高生产的灵活性和适应性。

车间设备未联网

对策：企业应推进车间设备联网，建立工业物联网网络，实现生产设备、检测设备、试验设备、物流装备和动力设备的互联互通。通过设备联网，实现生产过程的透明化和实时监控。

信息系统与业务脱节

对策：企业应建立动态的业务流程管理体系，定期评估和调整业务流程和信息系统。加强业务部门与IT部门的沟通与协作，确保信息系统的持续优化和升级。

智能制造专业人才匮乏

对策：企业应加强智能制造人才培养，建立多层次的人才培训体系，包括内部培训、外部培训和高校合作等。引进具有丰富经验的智能制造专家，提升企业整体技术水平。

系统实施拖期，投资回报率低

对策：企业在推进智能制造时，应制定详细的项目规划和实施计划，进行深入的需求分析和风险评估。建立项目管理团队，加强项目进度监控和质量控制，确保项目按时完成并达到预期效果。

IT与自动化系统之间的断层

对策：企业应加强IT与OT系统的集成规划，建立统一的工业互联网平台，实现IT与OT系统的无缝对接。推动MES系统与自动化控制系统、物流系统等的集成，实现生产过程的协同优化。

数据价值未充分体现

对策：企业应建立数据架构和数据治理体系，开展数据分析和挖掘工作，实现数据的可视化和智能化应用。通过数据驱动的决策支持系统，为企业的战略决策提供科学依据。

引入第三方咨询服务的重要性

智能制造的推进需要专业的技术支持和咨询服务。第三方咨询服务机构可以为企业提供客观、专业的建议和解决方案，帮助企业识别问题、规避风险、优化流程、提升效率。e-works 作为智能制造领域的专业咨询服务机构，拥有丰富的行业经验和专业团队，能够为企业提供从战略规划到实施落地的全方位服务。

e-works 的实践经验

e-works 在智能制造咨询领域积累了丰富的实践经验，为众多制造企业提供过咨询服务。通过深入调研企业现状，结合行业最佳实践，e-works 为企业量身定制智能制造解决方案，帮助企业实现数字化转型和智能化升级。

案例分享

以某汽车零部件制造企业为例，e-works 通过对其生产流程、信息系统和设备数据进行深入调研，发现企业存在信息孤岛、设备数据采集难、自动化系统缺乏柔性等问题。针对这些问题，e-works 提出了建立统一的工业互联网平台、优化自动化产线设计、实施数据治理等解决方案。通过实施这些方案，企业实现了生产过程的透明化和智能化，生产效率提高了30%，产品质量提升了20%，投资回报率显著提高。

智能制造是制造企业实现创新发展和可持续发展的必由之路。虽然推进智能制造面临诸多风险和挑战，但通过科学的规划、专业的技术支持和有效的风险管理，企业可以成功实现智能制造转型。引入第三方咨询服务，如 e-works，可以帮助企业更好地应对这些挑战，抓住智能制造带来的机遇，实现高质量发展。

文章来源：2026智能制造技术展