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歐美在智能化階段，中國智能化剛開始。大多數中國企業的機械化階段已基本完成，正在自動化和數字化階段。

機器代人是典型的自動化。數字化的數據看板，能夠使得機械化和自動化的狀況一目了然，因而具有強大的應用前景。歐美國家的機械化和自動化早已完成，因此機器代人已不是主要問題。除了極少數企業外，歐美國家的數字化也已經完成。

數字化中，數據質量是關鍵。中國企業數據質量不足是關鍵障礙。除了技術之外，管理是阻礙數據質量的主要因素，多數企業對數據丟失沒有足夠的懲罰力度。智能化是凌駕于機械化、自動化和數字化之上的級制造過程，對數據質量的要求遠遠高于數字化。

首先需要對一系列待研究的工程問題或工程參數建立模型，這就需要對工藝、產品、設備和自動化等工程領域極為熟悉；其次，需要采集高質量的在線數據，并基于此數據對工程模型進行機器學習，使之與生產線充分綁定。然后建立智能系統，將生產線的模型和大量的場景用例結合到智能系統中，并產生出即時可變的化的生產參數組合，交給基礎自動化執行。

可見，智能制造是化的機器代人。目前中國只在制造的頭尾部分比如智能倉儲方面進行了一定的智能制造，而在制造過程甚為，主要是一些平臺開發商。歐美國家技術較好的公司已經成功應用了智能制造，而技術一般的公司尚在努力中。

中國推進智能制造的主要策略是在數字化、自動化甚至在機械化方面的補課，鼓勵自動化和數字化，同時鼓勵智能化的開發與實施。中國各個企業要嚴格在技術和管理層面重視數據質量，在數據質量方面要有嚴格的獎懲制度。應該減少智能產線建設中忽視智能系統的行為。中國當前在何為真正的智能制造方面誤解頗多，很多作為智能制造必要基礎的數字制造甚至自動化制造，被當成了智能制造。