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联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
供应链管理、联想案例分析目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究方法 (5)1.4 论文结构 (5)2. 联想公司简介 (7)2.1 公司历史沿革 (7)2.2 业务模式与产品结构 (8)2.3 供应链管理理念 (10)3. 联想供应链管理现状分析 (11)3.1 全球化采购与分销网络 (12)3.2 核心供应商管理 (13)3.3 原材料及半成品管理 (14)3.4 制造及物流配送体系 (15)3.5 库存管理及优化 (16)4. 联想供应链管理创新与实践 (18)4.1 智能制造与数字化转型 (19)4.2 全球供应链协同管理平台 (21)4.3 绿色供应链建设 (22)4.4 基于大数据分析的供应链风险管理 (23)5. 联想供应链管理案例分析 (24)5.1 案例选择与背景 (26)5.2 案例分析框架 (27)5.3 具体案例分析 (28)5.4 案例分析结果及总结 (29)6. 结论与展望 (31)6.1 研究结论 (32)6.2 联想供应链管理的未来发展展望 (33)1. 内容描述本文档旨在深入探讨供应链管理在现代企业，特别是像联想这样的全球科技巨头的应用与实践。
通过详尽的案例分析，我们不仅将揭示联想如何通过优化供应链管理来提升运营效率、降低成本，还将探讨其在应对市场变化、技术革新及全球化挑战时所采取的策略。
引言：介绍供应链管理的重要性以及联想作为科技行业的领军企业在供应链管理方面的实践意义。
联想供应链管理概述：详细阐述联想的供应链组织结构、管理模式以及关键绩效指标（KPI），帮助读者快速了解联想供应链的基本情况。
联想案例分析：结合具体案例，深入剖析联想在供应链规划、采购、物流、库存管理等方面的成功经验和创新实践。
这些案例将涵盖市场需求预测、供应商选择与管理、生产计划与执行、物流配送优化等多个方面。
策略与启示：总结联想在供应链管理方面的成功经验，并提炼出可供其他企业借鉴的策略和建议。
智能制造发展规划（2016-2020年）智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。
根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。
一、发展现状和形势全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。
智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。
发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。
经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。
随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。
加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。
随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。
联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
联想LeapAI开发平台白皮书一、了解联想LeapAI平台1.leapAI平台定义LeapAI是一个同时具备硬件开放平台和软件开放平台的综合性平台。
专属面向开发者及软/硬件服务商，为有开发能力的用户提供一个工业App开发的完整解决方案，特别是降低软件开发人员在硬件开发领域的门槛。
系统采用分布式微服务架构，能够为工业App提供安全、稳定、高效的运行支撑。
灵活的前端框架和丰富的API能力组件，为工业App的开发提供了强有力的手段。
通过LeapAI，开发者可以将工业应用快速上云，并对现有解决方案进行能力扩展，轻松应对工业应用的复杂场景和需求的不断变化。
2.平台架构3.产品规格4.名词解释a)LeapAI 智能API网关用户可以调用LeapAI 智能API 网关进行业务配置，无需自行搭建API网关部署所需要的设备。
根据LeapAI平台提供的帮助文档，用户可快速搭建所需API 网关服务。
b)统一消息队列UCQ消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题。
实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。
LeapAI平台统一使用的消息队列是Kafka。
c)FlexBroker/API Broker除了提供直接对接厂商API功能，LeapAI平台还提供灵活的代理功能直接调用多个API，以简化开发流程，提高开发效率。
d)HyperHub API访问控制引擎通过HyperHub API控制API的访问权限。
5.产品优势a)一站式开发体验极大提高了工作效率LeapAI平台给开发者提供工业PaaS微服务的调用、组合、封装及来自第三方和开源社区的应用服务及多种开发工具，以便支持开发人员快速实现应用的开发与部署，并在平台上得到发布。
b)分布式微服务架构轻松应对大数据量高并发需求LeapAI平台采用行业最佳实践的Sping Cloud分布式微服务框架，c)对接工业领域成熟解决方案，实现能力扩展对接行业领先厂商的解决方案和能力组件，大大提高特定行业特定场景的APP开发效率。
智能制造1是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
2018年，工业和信息化部和国家标准化管理委员会正式印发《国家智能制造标准体系建设指南》，为制造业智能制造健康有序发展起到指导、规范、引领和保障作用。
2020年，工业和信息化部将“加快细分行业智能制造标准体系建设”作为重点工作。
在国家加强药品监管和医药产业结构调整的大背景下，制药企业普遍认识到数字化建设的重要性。
随着技术的融合发展，云计算、大数据、工业互联网和人工智能等技术在制药工业中的应用逐渐成熟，部分企业先行先试，在中药原料提取、无菌粉针和制剂生产、包装和物流等环节的数字化改造取得突破，但大部分企业仍对实施智能制造的必要性缺乏充分认识，部分实施智能制造项目的企业也面临建设目标和路径不明确、建设内容不成体系、建设重点不够突出、项目推进困难等问题。
由于缺少指南和标准引领，制药企业多是“摸着石头过河”，易陷入“重局部改造、轻整体优化”“重系统建设、轻数据利用”等误区。
为了指导和帮助不同发展阶段、不同细分领域的制药企业推进智能制造，在工业和信息化部消费品工业司和装备工业一司的指导下，工业和信息化部产业发展促进中心和中国医药企业管理协会组织制药行业重点企业和行业专家、系统解决方案提供商，共同编制了《中国制药工业智能制造白皮书（2020年版）》（以下简称《白皮书》），旨在明晰当前中国制药工业智能制造的出发点和主要内容，建立起与制药工业紧密结合的智能制造技术架构和规范，为相关指南和标准的制定与出台奠定基础、凝聚共识，推动制药工业数字化、网络化、智能化转型发展，保障人民用药安全。
《白皮书》共包括12章，前2章分别介绍了制药工业智能制造发展的背景和体系框架，第3至11章分别从药品研发、生产制造、质量管理、制造物流、数字化体系建设等方面介绍了药品研发生产全流程各环节的业务需求、智能制造系统架构和主要解决方案，第12章简要介绍了一些前沿技术在制造工业领域的应用探索。
��当前，我国经济发展进入新阶段，既面临产业转型升级与重塑国际经济格局的机遇，也面对传统要素红利衰减、经济增速换挡、经济结构失衡的挑战。
传统的以规模扩张为特征的数量型增长动力难以支撑新阶段高质量发展的要求,亟需培育经济增长新动能，实现效率提升型的质量型增长。
新一代人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际竞争格局等方面产生重大而深远的影响，加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
一、全球产业智能化升级的主要表现与特征新一代人工智能与产业各领域、各环节深度融合，加速推动数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要发展模式，共创分享成为经济生态的基本特征，持续引领产业向价值链高端迈进，加快推进产业智能化升级。
（一）全面提升经营效益新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。
在降低成本方面，随着深度学习和自主智能系统对分析、控制、协调等人力工作的有效取代，员工创客化趋势加速凸显，组织架构由集中化、层级化模式向去中心化、扁平化模式转变，管理层级的精简极大缩减了管理费用，降低了产业运营成本。
在提升效率方面，通过人机协同重构产业链的价值创造方式，大幅提升劳动生产率，有效支撑产业实现基于智能化决策的创新链、供应链、价值链的最优运筹，促进产业核心竞争优势的重塑、巩固和提升，释放产业的效率红利。
（二）加速推动结构优化通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，产业创新成本持续降低，成果转化更为迅捷，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式发展转变，渐次形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的新形态。
联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。
”2019年杨元庆在世界制造业大会上表示，社会正在从工业化时代、信息化时代快速地进入到智能化时代，智能化所需要的基本要素包括物联网、边缘计算、云计算、5G网络等方面，中国企业跟全球其他国家的企业现在是站在同一起跑线上，这为实现产品创新、打响国际品牌提供了新的起跳板。
2020年杨元庆在两会中提出推动新基建和新消费协调发展六项建言，并从制造业出发阐述了通过大力发展以数字化和智能化技术为驱动的智慧经济，推动中国制造业实现“产业跃迁”，推动中国经济的高质量发展的理念。
包括“智慧经济”的发展，在加快5G等新型基础设施建设的同时还要积极推动智能科技与各行各业的应用场景相结合，从而充分抓住机遇，促进智慧经济的全面发展，尽早完成产业跃迁，不负“世界工厂”的大国担当，为经济的高质量发展注入新动能。
回望过去，联想制造三十年是伴随着中国改革开放及联想高速发展，引以为傲的三十年，在国家及公司各级领导的关怀下，联想制造从无到有、稳步成长。
在前二十年联想制造持续以精益化为基础，改进绩效，提高产品竞争能力，从而提升公司供应链的整体竞争优势。
第三个十年是联想以客户为中心智能化转型的十年，联想制造以新技术应用为向导，通过不断践行，从而实现了生产环节的“互联互通、柔性制造、虚实结合、闭环质量、智能决策”，并一步一步向“产品个性化、供应协同化、服务主动化、决策智能化”的四化目标迈进，进而不断提升自身核心竞争力。
联想通过自身智能制造的实践，不断推进和打造行业智慧生态圈端到端智能化的能力，从而提升供应链全域整体运作能力，助力产业升级。
第一章智能制造的发展背景1.1智能制造发展现状1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势人类进入工业社会之后，制造业逐渐成为一个国家经济能力乃至综合国力的基石。
当前全球经济普遍面临转型压力，作为经济体系的稳定器，制造业迎来了前所未有的发展机遇，同时也面临着多重挑战。
首先在市场层面，越来越多的行业面临全球性产能过剩问题。
市场竞争激烈，需求从过去的大批量、规模化，逐渐转向小规模、个性化定制的新型模式。
其次在社会层面，随着就业人口不断下降和劳动力成本的急剧上升，现有环境资源负担沉重，整个社会生产组织方式面临转型升级压力。
最后在技术层面，在普遍自动化的基础上，物联网、边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术的发展为制造业的进一步升级提供了强大的技术支撑，同时也提出了更高的管理要求。
可以说，智能制造是技术、社会和市场多方面要素驱动的结果。
近年来，世界主要工业国都纷纷将智能制造上升到国家战略高度，致力于在关键智能制造技术上取得领先地位。
当前世界范围内，德国、美国和日本仍然是智能制造发展的焦点地区。
德国在2013年正式推出“工业4.0”战略。
2013年和2016年发布的《确保德国制造业的未来—实施战略行动工业4.0的建议》和《实施工业4.0战略》，提出将物联网及服务技术融入制造业，希望通过将信息通信技术和物理生产系统相结合，打造全球领先的装备制造业，使德国成为先进智能制造技术的主要创造国和供应国【1】。
美国2009年开始制造业回归，通过智能制造解决美国制造业在人力成本等方面的劣势，重振美国高端制造业。
2012年和2014年先后发布AMP （Advanced Manufacturing Partnership）报告《获取先进制造业国内竞争优势》和《加速美国先进制造业》，明确了三个制造技术优先领域（制造业中的先进传感、先进控制和平台系统，虚拟化、信息化和数字制造，先进材料制造）及技术战略建议【2】。
此外，日本也是智能制造领域发展的一大亮点。
作为机器人领域强国，日本于2015年提出“机器人新战略”，通过将机器人与IT技术、大数据、网络、人工智能等深度融合，在日本建立世界机器人技术创新高地，营造世界一流的机器人应用社会，继续引领物联网时代机器人的发展【3】。
1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战作为国家间经济竞争的主战场，制造业在中国经济转型升级以及国际分工重新划分中占据着至关重要的地位，决定了这次“史诗级”战役的成败。
在高新技术密集爆发的大背景下，智能制造无疑是制造业发展的重要驱动力，是推动制造业高质量发展的主攻方向。
大力推进智能制造发展，是创造新动能、打造新优势，不断增强核心竞争力，推动我国产业迈向中高端的关键举措。
在政府层面，国家和地方一起发力，积极制定政策驱动智能制造，为我国智能制造发展把握好大方向。
国家层面，2015年，国务院发布实施制造强国战略第一个十年行动纲领《中国制造2025》，提出实现制造强国的战略任务和重点之一是要推进信息化和工业化的深度融合，要把智能制造作为两化深度融合的主攻方向【4】。
2016年，工信部、财政部发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，提出智能制造发展“两步走”战略【5】。
2017年11月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见》，提出要加快建设和发展工业互联网，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展先进制造业，支持传统产业优化升级【6】。
2019年政府工作报告中，习近平总书记提出，要推动传统产业改造提升。
同时，中央经济工作会议于2018 年首次提出“新基建”这一概念，至今已有7 次中央级会议或文件明确表示加强“新基建”。
“新基建”提出的5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七个方向的建设内容，适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求，在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎。
特高压、城际高速轨道交通、新能源汽车等应用行业的竞争力建设依赖于智能制造相关技术的快速发展，而5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等基础性技术的进步，又将持续推动我国智能制造技术升级的脚步。
新基建目标的提出，为我国智能制造升级进一步明确了方向，提升了内在推动力，夯实了技术基础。
作为数字经济的发展基石、转型升级的重要支撑，新一代信息技术引领的新型基础设施建设已成为我国谋求高质量发展的关键要素【7】。
呼应中央政策，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。
地方层面，各省市利好政策不断出台，催生了大批智能制造产业链企业。
广东、福建、安徽、江苏、北京、天津等省市结合自身发展情况，纷纷提出了地方智能制造发展规划，推动智能制造发展，并在智能制造链条上建设了大量的产业园区，孕育了一大批智能制造产业链企业，成为中国智能制造产业的重要承载地和孵化器。
根据《世界智能制造中心发展趋势报告（2019）》统计，我国共有437家智能制造类产业园区，覆盖全国27个省市【8】。
与此同时，《中国制造2025》、工信部《智能制造发展规划（2016-2020年）》等一批规划纲要也提出把全面推行绿色制造作为实现制造强国战略目标的重要内容，积极追求绿色、智能、可持续的发展，实现与智能制造相互补充，相互促进【9】。
