数字化智能制造的难点和瓶颈有哪些

数字化智能制造的难点和瓶颈有哪些？随着互联网、大数据等信息技术与传统制造术的深度融合，不仅促进了制造企业的转型升级，也让智能制造成为制造业的主要发展目标。如今，随着制造企业的快速发展，在智能制造上也遇到了一定的瓶颈和难点。具体要怎么应对呢？

数字化智能制造的难点和瓶颈：

1、系统工程

智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。而正是这两个系统工程，是智能制造实施的第一难点，这不仅是中国企业，欧美的企业也同样存在此问题。

2、装备制造业跟不上智能制造发展的要求

中国智能制造的第二大难点在于装备制造业仍然是我们的瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造Zui终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G的深入应用上处于优势地位，但制造Zui后的执行单元还得是机床，这远远落后于欧美和日本企业，比如工业机器人、3D打印、大余量高速切削机床、芯片光刻机、高精度的测量测试设备等等，我们还存在很大的差距。

3、基础数据平台深度开发不受控

中国智能制造的第三大难点在于基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没有自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。

4、算法开发

智能制造的第四大难点是算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。而算法的开发是一个多跨界和交叉学科的工作，既要有对业务的深入理解，又要有IT的技术思维，因此，在算法开放的资源上存在很大的差距。

5、管理和组织的变革

智能制造的第五大难点是管理和组织的变革。首先，智能制造基于数据实现端对端，信息充分共享，管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有的权力结构的拥有者的变革阻力会很大，而往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。其次，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。

数字化智能制造意见和建议：

第一，在技术上要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时要关注整个生态链中的核心技术；

第二，在适应性上，要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化；

第三，在智能化的道路上，要引入系统工程，顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。

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