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智能制造

机器代人是典型的自动化。数字化的数据看板，能够使得机械化和自动化的状况一目了然，因而具有强大的应用前景。欧美国家的机械化和自动化早已完成，因此机器代人已不是主要问题。除了较少数企业外，欧美国家的数字化也已经完成。

数字化中，数据质量是关键。中国企业数据质量不足是关键障碍。除了技术之外，在线测量技术，管理是阻碍数据质量的主要因素，多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。智能化是凌驾于机械化、自动化和数字化之上的制造过程，山东在线测量，对数据质量的要求远远高于数字化。

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关键技术的自主开发能力较弱。如智能装备中的部分关键零部件（减速机等）、工业软件（CAD/CAE/MES/ ERP等），均被国外厂商垄断。

我国工业数字化和网络化程度不高。当前我国服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%和8.2%，我国企业数字化转型比例约为25%，远低于欧洲的46%和美国的54%，工业数字化处于初级水平。推进“上云用数赋智”，助力企业数字化转型，将为我国智能制造赋能。

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中国企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。

现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，在线测量公司，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。

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