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面对中国制造2025和工业4.0，路要一步步踏踏实实地走。工业4.0和智能制造是愿景，开始走向现实，其核心是基于物联网和无线通信的信息物理融合系统，对企业来说是机遇，但千万不能一窝蜂“大干快上”。
制造业当前首要任务是加快工业2.0和工业3.0的进程，提高产品质量和可靠性，从模仿和“山寨”圏子里跳出来，致力于创新，才能真正成为世界玩家。
“不要在落后的工艺基础上搞自动化，不要在落后的管理基础上搞信息化，不要在不具备数字化、网络化的基础上搞智能化”，欲速则不达 ，一味追求跨越是不可取的。目前企业差别很大，大多数需要认真补上工业2.0和3.0的课，认真理解工业4.0的精髓，不要急于求成。
智能制造的困扰是设备和装置的失效，随着使用时间推移，设备零部件会磨损，性能会衰退，最终导致故障和停机。
预测型智能制造通过掌握设备实际的“健康”状态，不是在故障发生后去抢修，或过早地将可继续用的部件进行不必要更换，从而降低维修费用和生产成本。
大数据分析是预测型制造的重要手段,通过移动互联网和物联网协同交互，可以借助数字化云端镜像、进行仿真和优化，以此来提高生产效率和效益。
要澄清智能制造的若干概念，机器人+数控机床≠智能制造，数字化≠智能化;由具有图像识别或力传感器的机器人和具有位移、振动、温度传感器的数控机（词条“数控机”由行业大百科提供）床构成的系统才属于智能制造范畴。
互联网+WiFi≠智能制造，它们是智能制造的基础设施，是手段，但绝非智能制造的全部内容，离开物理的生产过程和实体设备，互联网什么也不能生产出来。
自动化、数字化是智能制造基础，但不等于智能制造，不能够感知和思考，不会交互和通信，就算不上智能。
鉴于上述认识，提出以下建议。首先，做好顶层设计，完善相关领域标准及基础，并加快宽带网络演进升级，推动下一代互联网与移动互联、物联网、云计算融合发展，加强对智能制造装备的研发，提高自主可控能力;其次，扩宽资金渠道，促进核心技术研发及应用，充分提升财政资金的使用效率，利用工业转型升级专项、智能制造专项等现有资金渠道，加快核心关键信息技术研发和产业化，促进工业机器人、数控机床、工控系统等领域核心技术研发及推广应用;依托相关联盟，分行业打造试点示范工程，围绕钢铁、石化、装备制造等重点行业，开展智能制造优秀试点示范，充分发挥示范带动效应，并培育发展一批行业系统解决方案提供商，打造系统化、市场化、可持续发展的智能制造体系。
