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柔性制造的模式其實廣泛存在，比如定制，這種以消費者為導向的，以需定產的方式對立的是傳統大規模量產的生產模式。在柔性制造中，考驗的是生產線和供應鏈的反應速度。
智能制造理論中涉及到的概念太多，圍繞著應用：怎么用、誰來用、什么時候用、什么場景下用。其中，考慮了三種可行性：技術可行性、經濟可行性、現實可行性。所謂現實可行性，主要考慮到不能把人的能力考慮得太牛。
智能制造的模式與傳統制造完全不同，依托于先進的數字化制造技術，工廠可以進行按需生產，從世界各地供應商采購原料，避免了大量庫存的風險，并通過社交媒體管理客戶反饋，實現個性化的制造，達到更快、更靈活、更高效的產品交付水平。
AI的興起已經為我們提供了諸多借鑒之處，如PDF的解析、人臉識別、噪聲獲取等等，所以在AI當中對于智能制造幫助最大的是極速獲取數據的能力，都是單點的應用，減輕人為錄入的工作負擔。
實施智能制造工程，應緊密圍繞重點制造領域關鍵環節，開展新一代信息技術與制造裝備融合的集成創新和工程應用。支持產學研用聯合攻關，開發智能產品和自主可控的智能裝置并實現產業化。
工業數據的收集和分析早在傳統工業信息時代就一直在進行，有大量的數據來自研發端、生產制造過程、服務環節。而工業從數據到大數據，最大的區別是實現數據的兩化融合，將工業化數據與自動化域數據的疊加。
智能制造的整體解決方案實現虛擬生產和與現實生產環境的融合，采用創新的工業軟件、自動化技術、驅動技術及服務，讓MES深入企業運營應用過程中，促進企業縮短產品的研發周期，提高生產效率，降低單元的產品的制造成本，提高產品的不良率和能源利用率。
目前，數字化工廠仿真軟件已經可以實現人機工程仿真。同時，也已經有各種輔助裝置，來調整產品在制造和裝配過程中的高度和方向，確保工人能夠在生產過程中，保持相對舒適的姿態。
如以人類神經系統與智能“神經系統”進行類比，我們可把ERP看做腦部、MES則作為脊髓，兩者共同組成智能制造系統的中樞神經。
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