1.1.2 智能制造

对于制造业而言，在“研产供销服”几个方面中，生产制造是最核心的组成部分。生产制造能力的高低直接决定了企业的核心竞争力。高效智能的生产制造是推动企业持续增长、实现高质量发展的基础条件。

为帮助企业明确自身在生产制造发展过程中的位置，并规划未来的发展路径，国家已经制定并实施了《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）这一国家标准。该模型通过量化指标体系来评价企业在智能制造领域的人员、技术、资源、制造等方面的成熟程度，如图1-1所示。

成熟度等级规定了智能制造在不同阶段应达到的水平。成熟度等级分为五个等级，从低到高分别为一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成级）、四级（优化级）和五级（引领级）。较高的成熟度等级要求涵盖了低成熟度等级的要求。其中，三级及以上等级广泛涉及数字化、智能化的要求。

❑ 三级（集成级）：企业应对装备、系统等开展集成，实现跨业务活动间的数据共享。

❑ 四级（优化级）：企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘，形成知识、模型等，实现对核心业务活动的精准预测和优化。

❑ 五级（引领级）：企业应基于模型持续驱动业务活动的优化和创新，实现产业链协同并衍生新的制造模式和商业模式。

下面重点介绍智能制造能力成熟度模型在人才、技术、资源和制造等方面，三级及以上等级的数字化、智能化要求，如表1-1所示。

从表1-1可以看出，在成熟度较高等级的要求中，在人才、技术、资源和制造的各个方面都充斥着基于数据、基于模型的数字化和智能化要求。一旦实现这些要求，行业的生产制造环节将真正实现智能制造。同样，在研发和供应链等其他环节也是如此。

数字化、智能化的趋势显而易见，业务需求和业务方向清晰可见，那么下一个问题是：如何才能实现呢？问题解决的方法是随着技术发展而变化的。在过去，制造业采用自动化代替手工作业；当下，用数字化赋能制造业；在未来，随着人工智能技术的发展，制造业的数智化是必然趋势，尤其在具备强大能力的大模型的推动下。在介绍大模型赋能制造业智能化发展之前，下面先介绍大模型的基本知识。