对智能制造的一些认识
编者按：当前，以新一代信息通信技术与制造业融合发展为主要特征的产业变革在全球范围内孕育兴起，智能制造已成为制造业发展的主要方向。智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。机械工业仪器仪表综合技术经济研究所长期跟踪世界制造技术发展，在大量的企业调研和国际交流的基础上，形成了“对智能制造的一些认识”一文，与大家分享。
对智能制造的一些认识
机械工业仪器仪表综合技术经济研究所
1、智能制造概念“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造。根据我国现行标准GB/T4754-2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。
智能是由“智慧（wisdom）”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能（intelligent/smart）”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。
目前，国际和国内都尚且没有关于智能制造的准确定义，但刚刚发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。
然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在进行智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节智能化、网络互联互通，以及端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。
2、什么是智能工厂智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程与工艺流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。
一方面，“工欲善其事必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：
1）计算机辅助工具，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、CAM（计算机辅助制造）等；
2）计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真（包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真）、工艺仿真等；
3）工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品全生命周期管理）/PDM（产品数据管理）等；
4）智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备（3D打印机）、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等；
5）新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等全生命周期管理，如图1所示。
图1：智能制造生命周期管理
在智能工厂中，借助于各种生产管理工具/软件/系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。下面介绍了几个智能工厂中的“智能”生产场景。
场景1：设计/制造一体化。在智能化较好的航空航天制造领域，采用基于模型定义（MBD）技术实现产品开发，用一个集成的三维实体模型完整地表达产品的设计信息和制造信息（产品结构、三维尺寸、BOM等），所有的生产过程包括产品设计、工艺设计、工装设计、产品制造、检验检测等都基于该模型实现，这打破了设计与制造之间的壁垒，有效解决了产品设计与制造一致性问题。
场景2：供应链及库存管理。企业要生产的产品种类、数量等信息通过订单确认，这使得生产变得精确。例如：使用ERP或WMS（仓库管理系统）进行原材料库存管理，包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时，ERP自动计算所需的原材料，并且根据供应商信息及时计算原材料的采购时间，确保在满足交货时间的同时使得库存成本最低甚至为零。
场景3：质量控制。车间内使用的传感器、设备和仪器能够自动在线采集质量控制所需的关键数据；生产管理系统基于实时采集的数据，提供质量判异和过程判稳等在线质量监测和预警方法，及时有效发现产品质量问题。此外，产品具有唯一标识（条形码、二维码、电子标签），可以以文字、图片和视频等方式追溯产品质量所涉及的数据，如用料批次、供应商、作业人员、作业地点、加工工艺、加工设备信息、作业时间、质量检测及判定、不良处理过程等。
场景4：能效优化。采集关键制造装备、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据，使用MES系统或EMS（能源管理系统）系统对能效相关数据进行管理和分析，及时发现能效的波动和异常，在保证正常生产的前提下，相应地对生产过程、设备、能源供给及人员等进行调整，实现生产过程的能效提高。
总之，智能工厂的建立可大幅改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程可控性，最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程，实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化和提高，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。
3、如何实现制造环节智能化互联网技术的普及使得企业与个体客户间的即时交流成为现实，促使制造业可实现从需求端到研发生产端的拉动式生产，以及从“生产型”向“服务型”产业转变。因此，企业领先于竞争对手完成数字化、网络化与智能化的转型升级，实现大规模定制化生产来满足个性化需求并提供智能服务，方能在瞬息万变的市场上立于不败之地。
看得见的是个性化定制和智能服务，看不见的是生产制造各环节的数字化、网络化与智能化。实现智能制造，网络化是基础，数字化是工具，智能化则是目标。
网络化是指使用相同或不同的网络将工厂/车间中的各种计算机系统、智能装备，甚至操作人员、物料、半成品和成品等连接起来，以实现设备与设备、设备与人、物料与设备之间的信息互通和良好交互。生产现场的智能装备通过工业控制网络连接，工业控制网络包括现场总线（如PROFIBUS、CC-Link、Modbus等）、工业以太网（如PROFINET、CC-LinkIE、Ethernet/IP、EtherCAT、POWERLINK、EPA等）、工业无线网（如WIA-PA、WIA-FA、WirelessHART、ISA100.11a等）等网络技术。射频识别（RFID）技术在智能工厂中也扮演重要角色，可实现产品在整个制造过程中的自动识别与跟踪管理。车间/工厂的生产管理系统则直接使用以太网连接。此外，工厂网络还要求与互联网连接，通过大数据应用和工业云服务实现价值链企业协同制造、产品远程诊断和维护等智能服务。
数字化是指借助于各种计算机工具，一方面在虚拟环境中对产品物体特征、生产工艺甚至工厂布局进行辅助设计和仿真验证，例如：使用CAD（计算机辅助设计）进行产品二维、三维设计并生成数控程序G代码，使用CAE（计算机辅助工程）对工程和产品进行性能与安全可靠性分析与验证，使用CAPP（计算机辅助工艺设计）通过数值计算、逻辑判断和推理等功能来制定和仿真零部件机械加工工艺过程，使用CAM（计算机辅助制造）进行生产设备管理控制和操作过程等；另一方面，对生产过程进行数字化管理，例如：使用CDD（通用数据字典）建立产品全生命周期数据集成和共享平台，使用PDM管理产品相关信息（包括零件、结构、配置、文档、CAD文件等），使用PLM进行产品全生命周期管理（产品全生命周期的信息创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案）等。
智能化可分为两个阶段，当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理，未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求首先实现生产数据的透明化管理，各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策；其次要求生产线具有高度的柔性，能够进行模块化的组合，以满足生产不同产品的需求。此外，还应提升产品本身的智能化，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且生产过程中的每个产品和零部件是可标识、可跟踪的，甚至产品了解自己被制造的细节以及将被如何使用。
数字化、网络化、智能化是保证智能制造实现“两提升、三降低”经济目标的有效手段。数字化确保产品从设计到制造的一致性，并且在制样前对产品的结构、功能、性能乃至生产工艺都进行仿真验证，极大地节约开发成本和缩短开发周期。网络化通过信息横纵向集成实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，实现个性化定制与柔性生产同时提高了产品质量。智能化将人工智能融入设计、感知、决策、执行、服务等产品全生命周期，提高了生产效率和产品核心竞争力。
4、如何实现网络互联互通智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂/车间内各种网络的互联互通则是基础与前提。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂/数字化车间中的生产管理系统（IT系统）和智能装备（自动化系统）互联互通形成了企业的综合网络。按照所执行功能不同，企业综合网络划分为不同的层次，自下而上包括现场层、控制层、执行层和计划层。图2给出了符合该层次模型的一个智能工厂/数字化车间互联网络的典型结构。随着技术的发展，该结构呈现扁平化发展趋势，以适应协同高效的智能制造需求。
图2：智能工厂/数字化车间典型网络结构
智能工厂/数字化车间互联网络各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。
1）计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划（如原料使用、交货、运输），确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链关系管理（SCM）等管理软件在该层运行。
2）执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统（MES）在该层运行。
3）监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：
监视层：包括可视化的数据采集与监控（SCADA）系统、HMI（人机接口）、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统；
控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机（IPC）、其他专用控制器等，这些设备统称为控制设备；
4）现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU（远程终端设备）、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、AGV（自动引导车）、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。
工厂/车间的网络互联互通本质上就是实现信息/数据的传输与使用，具体包含以下含义：物理上分布于不同层次、不同类型的系统和设备通过网络连接在一起，并且信息/数据在不同层次、不同设备间的传输；设备和系统能够一致地解析所传输信息/数据的数据类型甚至了解其含义。前者即指网络化，后者需首先定义统一的设备行规或设备信息模型，并通过计算机可识别的方法（软件或可读文件）来表达设备的具体特征（参数或属性），这一般由设备制造商提供。如此，当生产管理系统（如ERP、MES、PDM）或监控系统（如SCADA）接收到现场设备的数据后，就可解析出数据的数据类型及其代表的含义。
5、什么是端到端数据流智能制造要求各层次网络集成和互操作打破原有的业务流程与过程控制流程相脱节的局面，使得分布于各生产制造环节的系统不再是“信息孤岛”，数据/信息交换要求从底层现场层向上贯穿至执行层甚至计划层网络，使得工厂/车间能够实时监视现场的生产状况与设备信息，并根据获取的信息来优化和调整生产调度与资源配置。按照图2的智能工厂/数字化车间网络结构，工厂/车间中可能的端到端数据流如图3所示。
图3：智能制造端到端数据流
具体包括：
1）现场设备与控制设备之间的数据流包括：交换输入、输出数据，如控制设备向现场设备传送的设定值（输出数据），以及现场设备向控制设备传送的测量值（输入数据）；控制设备读写访问现场设备的参数；现场设备向控制设备发送诊断信息和报警信息；
2）现场设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备采集现场设备的输入数据；监视设备读写访问现场设备的参数；现场设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；
3）现场设备与MES/ERP系统之间的数据流包括：现场设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；MES/ERP向现场设备发送作业指令、参数配置等；
4）控制设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备向控制设备采集可视化所需要的数据；监视设备向控制设备发送控制和操作指令、参数设置等信息；控制设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；
5）控制设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给控制设备；控制设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；控制设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息；
6）监视设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给监视设备；监视设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；监视设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息。
6、我国制造业现状和首要任务我国制造业现状是“2.0补课，3.0普及，4.0示范”，其中工业2.0、3.0、4.0对应的含义如下：
1）2.0实现“电气化与自动化”生产：使用继电器、电气自动化来控制机械制造装备，但各生产环节和制造装备都是“信息孤岛”，生产管理系统与自动化系统信息不贯通，甚至企业尚未使用ERP或MES系统进行生产信息化管理。我国许多中小企业都处于此阶段；
2）3.0实现“信息化”生产：广泛应用电子与信息技术，使得制造过程的自动化控制程度大幅度提高。使用网络化的基于PC、PLC或单片机的生产制造装备，制造装备具有一定智能功能（如标识与维护、诊断与报警等），采用ERP和MES系统进行生产信息化管理，初步实现了企业内部的横向集成与纵向集成；
3）4.0实现“智能化”生产：利用信息通信技术将工厂中的所有信息基础设施（包括智能制造装备、操作人员、物料、半成品和成品）高度互联互通，借助计算机软件工具实现产品数字仿真设计及快速实体化“虚拟”实现，借助生产管理软件实现产品全生命周期和全制造流程数字化管理，利用互联网、云计算、大数据实现实现价值链企业协同生产、产品远程维护智能服务等，形成高度灵活、大规模个性化的产品与服务新生产模式。
我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化的升级改造。对于装备供应商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。
5、小结必须牢记，企业不是为了“智能制造”而智能制造，应以智能、协同、绿色、安全发展为突破口，以“两提升、三降低”为目标，本着长远规划、逐步实施、重点突破原则，对整个制造业进行逐步升级改造。
智能制造能为制造企业和社会带来哪些价值
智能制造犹如一股热浪在过去的五年内席卷全球，在主要制造业大国更是得到了广泛的关注。全社会都在关注制造业、关心智能制造的发展，那么什么是智能制造中的“智能”呢？这个“智能”又能为制造企业和社会带来哪些价值？这是值得我们思考和分析的。
源自人类的“智能”
智能的定义相当复杂，最早是对人类能力的一个形容词，按照百度的解释通俗地讲就是智力加能力，智力用来认知和判断，能力用来执行。人类自出现以来一直在变化的地球环境中求生存，天气季节及地理环境的变化练就了人类应对变化的适应能力，因应变化主动采取不同动作的能力在进化论中被描述为适者生存，这就是人类智能的一种体现。自然界的动植物也一定程度具有这个能力，但是相比之下其能力水平及表现形式仅仅被认为是本能而非智能。
智能与制造业的“联姻”
那么形容人的智能是如何用到制造业里来的？大家都知道，制造业的终极目标是让机器或者生产线来解放人类的劳动，并生产出人类需要的各种产品和物资。在前面三次工业革命中，机械化和自动化的发展大大提高了人类的生产执行能力，很好地解决了代替人类完成重体力劳动、重复性劳动和大规模生产的任务。但是，到目前为止，在多数制造业生产活动中，“智能”两个字中的“智”主要还是靠人来完成，而“能”字则由机器来执行。用一个通俗的例子来说明，汽车就是人类发明和创造的伟大机器，汽车在完成输送人和物资的能力方面远超人类，但是汽车还是需要人来驾驶，这是智力和能力的组合。众所周知，汽车的下一个革命性的发展就是无人自动驾驶，这将让汽车也拥有人类智能中“智”的能力，这个能力让汽车在变化的道路上完成本来由人来做的判断和反应，汽车变成智能汽车。
据羿戓制造所了解，长期以来，人类设计机器的出发点基本是按照既定场景让机器完成既定动作从而完成生产。一台合格的机器可以在机械化自动化技术的赋能下非常刚性地按照人类的设计完成任务，而一个生产系统应对变化的柔性和需要判断决策的部分通常靠驾驭机器的人的智能来完成。这种模式自18世纪第一次工业革命以来已经存在了200多年，但是随着人类社会发展速度和变化节奏的加快等众多原因，这种模式逐渐无法满足人们持续高涨的要求和竞争的需要。
幸运的是，人们在不断探索制造业进一步发展策略的同时迎来了电子计算机和互联网技术的大发展。衍生出的数字化技术和物联网技术渗透到生产和生活的方方面面，新兴技术的大规模应用促进了数字化成本的大幅降低，过去需要高昂的成本才能实现的数字化设备，现在用可承受的成本就可以实现数字化和互联。与此同时，数字化设备产生的各种场景下的数据可以在万物互联的世界中被反复利用并创造出新的价值，在具备算力，数据和代码的情况下，就可以定义产生人工智能，帮助机器拥有“智”的光芒。
智能的多维度价值体现
智能制造的“智”，在不同行业，不同工厂的不同阶段可能各不相同。汽车制造业对智能制造的要求可能是满足柔性制造、客户个性化定制的要求；制药业对智能制造的要求主要是优化生产工艺，用数字化手段满足合规要求及跟踪追溯的诉求；快速消费品行业则需要快速根据市场需求变化调整生产调度和组织。这样的要求针对不同行业还可以列出很多，其主要的目标是希望机器能够“智能地”自动响应外部需求。
在此基础上，各行各业共性的内部需求是利用智能制造和互联企业缩短产品上市时间、提高生产率和设备利用率并降低企业的风险，从而提高企业的竞争力。
从整个制造业的宏观角度看，实现智能制造是一个制造业需要不断演变的发展历程，在这个历程中，智能制造可以推动整个制造企业做到生产过程越来越安全（Safety），更加好地保护企业的资产和员工的身心健康；更加有效地提高生产效率(Efficiency)；更加高效地利用宝贵的能源(Energy)，并在发展的同时给子孙留下绿水青山(Environmental)。这些企业发展维度的诉求就是罗克韦尔自动化所提倡的SEEE价值观，也是制造业利用智能制造实现企业小目标的同时可以对整个社会所尽的责任和贡献。
替代人还是成就人？
据羿戓技术文件编制所了解，自第一次工业革命以来，每一次工业革命与其说是机器替代了人，倒不如说是极大地解放了人类的劳动，放大了人类的能力，推动社会向更高层次发展。第四次工业革命也将不例外。虽然伴随智能制造发展过程出现了很多直白的口号：如机器换人、机器人换人、黑灯工厂等，令人首先感到失业的风险。这种担忧相信在每一次工业革命发生时都会存在，但是随着社会向更高层次发展，技术的革新事实上是为人们创造出更多的机会，赋能更多的人与时俱进地完成以前不能完成的工作，创造更大的价值，对社会做出更大的贡献。刚刚过去的10月12日基普乔格冲入马拉松2小时事件是人类挑战极限的历史里程碑，人类从未停止挑战各种极限和可能性，而作为智能制造领域的引领者，罗克韦尔自动化追求和倡导的是利用不断创新的技术来引领未来无限可能。
智能制造时代成本控制浅析
摘要：随着国际智能制造时代的来临，各行业均将自己最先进的技术应用其中，并将其放在最重要的地位。现代化技术的不断发展，促使制造行业逐步向智能化和网络化转变，智能制造时代犹如以往的工业革命时代，改变着我们的日常生活以及未来，是企业快速发展的大好时机。智能制造时代之所以受到大众的喜爱最为关键的是节约成本。如何利用好智能制造时代并将其所面临的问题解决出来，从而发挥其优势为企业提高核心竞争力已成为当前各个企业都关注的问题。
关键字：智能制造；控制成本；成本管理
从当前各个企业特别是一些跨国企业我们可以看出，智能制造已经成为现代制造业的前进方向。智能制造时代的来临，企业的生产效率得到了前所未有的提高，智能制造是新时代的技术革命，以高科技作为依托，打破传统的技术拘束，以飞快的速度发展。智能制造之所以如此受各大制造企业的欢迎，最主要的原因是不仅能够降低成本还能够提高生产率，企业的效益也得到了极大地提高。而智能制造时代的来临是如何控制成本，以及控制成本中具有哪些问题并针对其问题具有哪些解决措施，是本文论述的重点。
1智能制造时代对成本控制提出了新要求
1.1智能制造时代改变了企业的成本战略。在企业成本管理工作中价值链理论占有很大一部分比重。制造企业调整成本管理模式，首先需要对价值链进行分析，了解企业在行业竞争中的实际情况，要根据外部市场的变化来调整价值链，这样才能更及时、更有效地控制成本。价值链理论离不开企业的成本管理。在当前智能制造的环境下，智能制造系统为企业成本管理提供信息管理平台，能够及时有效地传递成本管控的信息，提高了企业成本管理的水平。目前，我国大多数制造企业处于生产阶段，在国际市场上处于中间地位，扮演“纯”生产者的角色，所以我国大部分制造企业的产品价值和利润低。西方国家“再工业化”战略的实施，中国企业必须加快发展高端制造业，才能在国际市场上站稳脚跟。在新工业时代的发展进程下，企业将无法获取成本上的控制，一旦超出限度，必须上升到成本设计与成本管理相结合的阶段。所以，企业成本进行战略管控才是智能制造时展改革的核心。
1.2智能制造时代影响了企业的成本构成。智能制造的发展推动了成本管理理论的进步，智能制造信息系统能够合理调整企业的成本管理模式，从而加强成本管控的实效性。企业在智能制造条件下，其成本结构同时也随之发生改变，智能制造将制造业的增值活动提升到产品价值链的顶端，并为其研发提供资金，将成本降低到低价值生产阶段。我国制造业的均等工资水平已经高出大部分东南亚国家工资，许多工业化国家之间差距也正在逐步缩减，制造成本的对立优势也正在慢慢弱化，随着我国经济的不断发展，税收、土地、能源等方面成本的增加，我国制造企业的成本优势已逐步成为过去。智能制造对制造技术、产业模式和产业形态、企业组织和管理体制等都将产生的重要影响，原有的资源配置结构发生变化，导致企业的成本结构也发生改变。产品生命周期成本法关注范围面向整个产品生命周期，其针对产品全生命周期需求的属性，恰好符合智能制造的特点，然而也存在一定的局限性。
1.3智能制造时代要求重塑企业成本管理体系。在传统的制造业中，当企业的组织结构、流程运作和功能规划一旦建立起来，经过一定时期内的稳定控制，组织成本往往被忽略。智能制造的实现必须依靠各生产部门之间的先进合作与协作，这需要制造企业生产部门有较为完善的组织结构。所以，需要对企业的生产组织方式进行转型、优化。智能制造时代意味着传统的成本管理系统已经过时，主要是在制造生产过程中的成本管理方面。智能制造企业是一种新型的平台化、计算机化管理的新型企业，如何构建智能制造企业的成本管理体系，将成本管理扩展到整个商业生态系统，并深入到产业的尖端，是一个重要的问题。在成本管理控制体系中，强调战略成本管理、开发过程管理、企业价值增值绩效管理，强化不同战略选择的成本降低和控制效果，将企业成本缩小化，增强成本管理的系统绩效、有效性和对策。
1.4智能制造时代对成本管理方法提出了新要求。传统的产品成本计算是建立在成本分配的基础上，只使用少量的成本移动设备，如工作场所的人员成本、材料成本等，由于资源消耗的原因与工作无关，不同成本的产品之间的分摊不科学，也不准确，并且决定产品的计量方法可能会扰乱并导致决策上产生失误。智能制造从企业的生产和产业供给入手，强化生产工艺和设施设备，优化企业价值链和供应链，通过企业智能管理信息和成本管理数据为企业发展提供战略信息，成本管理通过价值链为智能制造的网络经济和数字经济控制提供了现实支持。
2解决智能制造时代控制成本的对策
2.1优化智能制造成本战略目标。产品价值链是基于企业成本战略的发展进行分析的，将其分成了有效成本、无效成本，调整成本的对象以及相应的投入资金比例，这是一个动态的形成过程，需要做到及时调整。智能制造的生产产品阶段，其核心就是通过智能机械设备，替代大量人工操作，提高生产效率和产品质量，数字化、智能化设计被采用到产品设计中，还加入了虚拟现实、数据库等技术，将其可以在虚拟环境中存在，全数字化设计很好地被展现出来。系统的自动化程度通过智能设备所具有的特点很大程度上有所提高，其中特点包含了自动化、数字化、智能化，还加强了效率。互联网、大数据技术都是基于外部价值链观点来分析的，能够很好地降低生产运营成本。商业模式不断复杂化，再加上日趋自动化的流水线作业，业务中渗入了智能战略成本管理模式，管理模式同业务紧密联系，在很大程度上是对业务的反映，都是引导很好的发展方向，还做到了商业模式、流水线统一匹配。其智能管理系统可以对企业生产的动态进行实时观察、控制，大大强化了企业成本管理水平。因此，强化对企业成本战略管控已成为现代制造企业发展的必然趋势。
2.2完善智能制造成本管理模式。新的世界经济形势下，企业面对消费者诉求和竞争环境的改变，必须对生产水平、管理模式等进行一系列变革，向具备信息化、自动化、智能化生产经营模式的智能制造进行转型，同时需要更加快速全面、准确、精细的成本管理模式。“大数据”和“互联网+”等先进技术条件已经逐步成为智能制造企业生产经营的基础手段。企业对供应商有更加全面深度地了解，着重关注对方需求，加强售后服务以及产品质量，使得企业价值链成本管理得到更多体现，推动企业成本管理水平向精确化、信息化、智能化方向发展。企业的成本管理需要充分认识到生存环境的变化，与企业的发展战略相互结合，如此方能切实可行。对于企业的成本管理来说，需要根据智能化管理，还有总体发展战略的制定、相关管理策略一同进行，企业产品逐步走向个性化、定制化的一种制造模式。如此，产品的全程动态管理在企业管理中就显得很重要，智能制造系统能够在产品的设计制造中，把控单件的、单批次的实际成本，并进行核算和计量，将生产项目的实际成本与目标成本进行比对，从设计成本、制造成本和合约规划成本等方面的变化趋势可以掌握更清晰，把握成本的偏差，实现智能制造条件下的成本精细化管理。现阶段，企业的传统思想需要被打破，新的成本管理体系需要与智能制造相结合构建，这样才能获得成本优势。
2.3构建科学智能制造成本管理体系。智能化已成为制造企业的发展趋势，在设计阶段，产品成本在很大程度上受到了限制，制造阶段成本改进的范围和效果有限，必须转变成本控制的重点。在定制化生产模式下，客户的订单（产品）对企业来说就像一个项目，依照项目管理的思维，对该订单可实施全面成本管理。从设计成本—生产成本—售后成本等，如元年E7-ABC作业成本管理系统是一个成熟的作业成本管理平台，是通过为多家企业成功实施作业成本管理的基础上形成的，满足了模型调整的需要。成本对象、资源、活动和活动驱动因素必须根据需要灵活设置，并具有计算、检索和分析大量数据的能力。能根据客户的需求，提供个性化辅助功能，如查询、分析及报告功能，在达到既定客户服务水平的前提下，可以降低间接成本，提升成本管控的实效性，促进企业发展进步。因此，智能制造企业成本管控必须做到全面化，从设计到售后整个过程进行控制，形成整个产品全周期成本管理体系。
2.4创新智能制造成本管理方法。智能制造提高了企业自动化生产水平，既提升了效率也保障了质量，企业更应加大对于智能化制造设备的研发投入，同时也产生了设备、研发、人工等的高成本。一线工人数量显著降低，相对增加更多的知识型员工，增加了员工工资成本，然而这些高成本项目并不能直接划分为具体的产品成本，而必须通过一定的成本分配逻辑进行准确地分配。所以成本计算应当深入到成本管理运营层面，掌握企业经营活动的动态反映，在进行成本价值链分析，对于机械设备进行合理分配投入，还有成本研发和人力资源成本。因此，企业还应建立对生产设施动态部署的网络平台，并与企业生产过程进行互动结合。为“研发、设计、原材料采购、组织、生产、物流、营销”等提供实时有效的信息，企业可根据各种情况，对于布署的生产计划和资源配置根据不同的用户要求进行合理部署，对生产设备组合进行优化调整。这样既提高了企业设备等的资源利用率，又能够及时满足市场的需求，促进企业市场竞争力的稳步提升。
3结语
智能制造已成为世界经济全球化背景下制造企业的重点，同时面对日益激烈的市场竞争和大数据时代更加透明的产品价格，智能制造企业更加需要放眼成本控制这条主线上，除了在销售端做好产品销售之外，加强产品成本管控非常重要，如何做好产品研发成本控制更是一个需要长期探究的课题。当前制造业从单纯的生产向“产品+服务”模式转型。因此，智能制造模式下，研发、设计、营销和客服等其他环节产生的成本费用对产品附加价值的贡献非但不能忽略，还应当作为管理者进行成本控制是关键。智能制造企业需要通过坚持不懈地抓好成本管理工作，提高企业成本管控水平，方能在新经济形势下扬帆远航、行稳致远。
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作者:周小龙单位:南京同仁堂药业有限责任公司