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智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备(结构设计和优化、控制、软件、集成)和管理。   

与之前相比，制造的核心地位仍未改变，但智能化成为制造的新特征与内涵。  

工业革命逐渐解放制造人力。制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程，内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块。   

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若把“制造”看作从起点到终点的出行问题，制造业历次升级过程可以分别形象为自行车(机械化)-电动车(电气化)-汽车(自动化)-自动驾驶(智能化)，其中人更多的参与到决策过程中，对人力的要求越来越低，效率大幅提升。  

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程，实现智能制造，首先要解决智能维护大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段： 

智能制造发展阶段 

第一阶段：全员生产系统。由日本提出来的，建立的5S 标准(整理、整顿、清扫、清洁、素养)是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准，固化在了组织和对人培训方面。   

第二阶段：精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，本质是消除浪费。   

在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据在制造使用过程中发挥着很重要的作用。   

第三阶段：数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。   

第四阶段：以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。   

第五阶段：“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候产生知识的应用和传承问题。   

智能制造最终要具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行的特征，使得企业更柔性、更智能、更集成化，并且实现了大部分或者全部的智能化技术应用， 目标是实现知识的获取、规模化利用与传承。   

制造范式转型，关键在于数据流通与工艺建模工业体系交替的背后是制造范式的改变。   

从传统到现代再到智能制造，研发生产流程不断进行重构与组织重建，创新流程的边界日渐模糊。   

传统制造下研发/制造流程是串行的，现代制造下变革为并行，在未来智能制造体系下的研发/制造流程将是一体化，所有的过程是并行、并发的，数据的高速、有序的自由流通，各个环节高度互动和协同，组织是灵活动态的组织单元，由此而获得非常高的研发效率。   

智能制造是以数据的自动流动解决复杂系统的不确定性，提高资源配置效率。   

MES产品+个性化定制是未来制造发展方向，产品越来越多，工艺越来越复杂，需求越来越复杂，产品不能满足工厂的具体需求，但是在产品的基础上进行二次开发，可以快速实现工厂建模，提升项目实施速度也能满足工厂实际生产需求。   

比如成本如何解决，质量如何解决，交货期如何解决，这些问题带来了企业生产的复杂性、多样性和不确定性，而智能制造要解决的就是在制造复杂性提高的形况下的不确定性问题。   

在前三次的工业革命中，传统的制造业主要围绕五个核心要素(5M)进行技术升级，分别是：   

五个核心要素(5M)  

(1)材料(Material)-包括功能、特性等;  

(2)机器(Machine)-包括精度、自动化、和生产能力等;

(3)方法(Methods)-包括工艺、效率、和产能等;   

(4)测量(Measurement)-包括6-Sigma、传感器监测等;   

(5)维护(Maintenance)-包括使用率、故障率、和运维成本等。   

智能制造系统区别于传统制造系统的最重要的要素在于第6个M：建模(Modeling—数据和知识建模，包括监测、预测、优化和防范等)，并通过这第6个M来驱动其他5个传统要素，从而解决和避免制造系统的问题，消除系统中的不确定性。   

因此，智能制造MES生产执行系统运行的逻辑是：发生问题→模型(或在人的帮助下)分析问题→模型调整5个要素→解决问题→模型积累经验，并分析问题的根源→模型调整5个要素→避免问题，工艺模型担任大脑的角色，成为整个制造系统的核心。

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