我们知道，在传统的制造工厂里存在着各种各样不同功能的机器。这些机器的功能表现往往不能遂人愿，人很难掌控机器的全部状态情况。例如，机器不听人话，造成轧手、卷人等工伤事故；机器不容易改变和提升功能，任何的功能更改都需要重新开发某些甚至全部零部件；机器运行状态不为人知，且不说远程监控，就是人站在机器前面，也未必知道哪个零部件正常与否，还有多长时间需要更换；机器不灵活，例如无法像人手一样灵巧地装配零件；机器不认人，无法判断谁是合法的操作者并给以相应的配合；机器不会自主发声，告诉所有者或其他人，“我已空闲，请给我安排工作”，等等。
在机器不智能的时代，只能靠人的智能来弥补。但是，人的体力有限易疲劳，人的智力和技能有差异，人的心理状态不可控，更重要的是，很多问题限于人的辨别力是无法解决的，例如机器中的一个关键零部件现在复合受力是多大？环境的振动是否会引发加工质量问题？车间中的粉尘状态何时会爆炸？等等。
因此，人们一直期望在制造活动中能够有某种人体以外的“智能”要素的参与，无论是类似人还是其它生物的智能要素，加入到机器、生产环境或者生产的流程之中，使得整个制造活动可以满足这样的需求：所有的状态信息都能实时获取和快速响应，所有的决策都恰当且及时，所有的产品特征变化（个性化需求）都能充分满足，所有的产品都是高质量高附加值的，所有的制造过程都是高效安全的，所有的设备维护都是主动、预测式的，所有的企业运营都是高利润、低成本、绿色环保的，等等。
进入21世纪以来，移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等技术快速发展，并推动新一代人工智能（AI）技术取得重大突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成了新一代智能制造。新一代智能制造系统中增加了基于人工智能技术的学习认知部分，使系统不仅具有强大的感知、计算分析与控制能力，还具有自学习、自适应的能力。
图1 新一代人工智能驱动下智能制造技术层次架构
那么，新一代智能制造系统中，AI到底能为制造工厂带来哪些进步呢？
首先，利用AI技术来提升设备综合效率。比如，企业主可利用AI技术对设备综合效率进行计算与分析，找出导致OEE低下的主要原因，进行故障诊断并制定设备综合效率提升方案，使车间OEE水平达到目标水平，为稳定、高效的生产提供支持和保障。
图2 AI下的智能机器
图3 带有自诊断自检测能力的智能装备
第二，以AI作为算法引擎，提高企业对生产周期预测的精准度。AI引擎对于生产周期预测精准度的提高，很大程度上能够解决企业产能不足和产能过剩的问题。从宏观层面看，可以为整个行业带来连续的降本增效收益，从微观层面看，可以为生产周期、匹配精准度等带来实质的好处。
图4 AI及制造大数据驱动下的生产预测分析
第三，打造新一代透明工厂，实现真正意义上的智能制造。近期，透明工厂的概念持续大涨，其火爆的背后意味着有一定数量的需求群体。企业可以通过构建人工智能平台，从全局运营管控、大数据分析、决策看板、风险预警等方面实现内部体系化、规范化、数字化的信息流通，避免出现信息的孤岛效应，提升业务网络透明度，从而驱动资源配置的优化管理，让生产运营纤毫毕现。
图5 制造大数据+人工智能平台实现新一代透明工厂（模式/架构）
图6 制造大数据+人工智能平台实现新一代透明工厂（系统界面）
可以说，新一代智能制造未来将给制造业带来革命性变化，是真正意义上的“智能制造”，将从根本上引领和推进第四次工业革命。我们的工作就是要开发出更多的AI技术并将其应用到工厂中、设备中，让设备更智能、工厂更智能，创造人机和谐共融的智慧工厂！