智能制造是以智能技術為代表的技術為指導的先進制造，包括以智能化、網絡化、數字化和自動化為特征的先進制造技術的應用，涉及制造過程中的設計、工藝、裝備(結構設計和優化、控制、軟件、集成)和管理。   

與之前相比，制造的核心地位仍未改變，但智能化成為制造的新特征與內涵。  

工業革命逐漸解放制造人力。制造本質上是從“原材料”到“產品”的過程，內容可以簡化為工藝設計、工藝參數、過程控制、執行四個步驟。

MES可以為企業提供包括制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、質量管理、人力資源管理、工作中心/設備管理、工具工裝管理、采購管理、成本管理、項目看板管理、生產過程控制、底層數據集成分析、上層數據集成分解等管理模塊。   

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若把“制造”看作從起點到終點的出行問題，制造業歷次升級過程可以分別形象為自行車(機械化)-電動車(電氣化)-汽車(自動化)-自動駕駛(智能化)，其中人更多的參與到決策過程中，對人力的要求越來越低，效率大幅提升。  

智能制造的發展是由體系建立到精確模型建立的過程，實現智能制造，首先要解決智能維護大問題，再做智能預測，最后做到無憂系統與大價值。具體來看分為以下五個階段： 

智能制造發展階段 

第一階段：全員生產系統。由日本提出來的，建立的5S 標準(整理、整頓、清掃、清潔、素養)是七八十年代整個制造系統當中引以為核心的標準，固化在了組織和對人培訓方面。   

第二階段：精益制造和6-Sigma。它的核心價值是如何以數據作為標準建立管理體系，本質是消除浪費。   

在這個基礎下面包括質量管理體系、產品全生命周期管理體系等等。這個時候數據在制造使用過程中發揮著很重要的作用。   

第三階段：數據驅動的預測性建模分析。以數據驅動的預測性建模分析，指的是怎么把隱性的問題顯性化，顯性化之后解決隱性的問題，避免顯性問題的發生。   

第四階段：以預測為基礎的資源有效性運營決策優化。對于過去產生的關聯性都能夠建模之后，怎么根據系統生產、環境、人員多方要素變化進行實時動態優化。   

第五階段：“信息-物理”系統。它是建立在對于所有設備本身運行的環境、活動目標非常精確建模基礎上，這個時候產生知識的應用和傳承問題。   

智能制造最終要具備狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行的特征，使得企業更柔性、更智能、更集成化，并且實現了大部分或者全部的智能化技術應用， 目標是實現知識的獲取、規模化利用與傳承。   

制造范式轉型，關鍵在于數據流通與工藝建模工業體系交替的背后是制造范式的改變。   

從傳統到現代再到智能制造，研發生產流程不斷進行重構與組織重建，創新流程的邊界日漸模糊。   

傳統制造下研發/制造流程是串行的，現代制造下變革為并行，在未來智能制造體系下的研發/制造流程將是一體化，所有的過程是并行、并發的，數據的高速、有序的自由流通，各個環節高度互動和協同，組織是靈活動態的組織單元，由此而獲得非常高的研發效率。   

智能制造是以數據的自動流動解決復雜系統的不確定性，提高資源配置效率。   

MES產品+個性化定制是未來制造發展方向，產品越來越多，工藝越來越復雜，需求越來越復雜，產品不能滿足工廠的具體需求，但是在產品的基礎上進行二次開發，可以快速實現工廠建模，提升項目實施速度也能滿足工廠實際生產需求。   

比如成本如何解決，質量如何解決，交貨期如何解決，這些問題帶來了企業生產的復雜性、多樣性和不確定性，而智能制造要解決的就是在制造復雜性提高的形況下的不確定性問題。   

在前三次的工業革命中，傳統的制造業主要圍繞五個核心要素(5M)進行技術升級，分別是：   

五個核心要素(5M)  

(1)材料(Material)-包括功能、特性等;  

(2)機器(Machine)-包括精度、自動化、和生產能力等;

(3)方法(Methods)-包括工藝、效率、和產能等;   

(4)測量(Measurement)-包括6-Sigma、傳感器監測等;   

(5)維護(Maintenance)-包括使用率、故障率、和運維成本等。   

智能制造系統區別于傳統制造系統的最重要的要素在于第6個M：建模(Modeling—數據和知識建模，包括監測、預測、優化和防范等)，并通過這第6個M來驅動其他5個傳統要素，從而解決和避免制造系統的問題，消除系統中的不確定性。   

因此，智能制造MES生產執行系統運行的邏輯是：發生問題→模型(或在人的幫助下)分析問題→模型調整5個要素→解決問題→模型積累經驗，并分析問題的根源→模型調整5個要素→避免問題，工藝模型擔任大腦的角色，成為整個制造系統的核心。

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