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人工智能与智能制造智能化的生产流程智能制造是指利用现代信息技术和人工智能等技术手段，对传统制造业进行升级改造，实现生产过程的智能化、自动化和高效化。
人工智能作为智能制造的核心技术之一，发挥着重要作用。
本文将探讨人工智能与智能制造的关系以及智能化的生产流程。
第一部分：人工智能在智能制造中的作用人工智能是当下热门的前沿技术，它通过模拟和复制人类的智能行为，实现了机器对任务的理解、学习和决策能力。
在智能制造中，人工智能可以应用于实时监控、预测维护、自动化控制等环节，极大地提升生产效率和品质稳定性。
1. 实时监控传统制造业往往需要依靠人工对生产现场进行监控，并在出现异常情况时及时采取措施。
然而，人工监控存在疲劳和注意力不足等问题，容易忽略异常情况。
通过人工智能技术，可以实现对生产现场的高精度、全天候实时监控。
采集的数据通过算法分析，可以自动检测异常信号，并及时发出警报，提醒工作人员采取相应的措施，确保生产流程的稳定性。
2. 预测维护传统的设备维护往往是根据定期维护计划进行，忽略了设备的实际状态和运行情况。
而人工智能可以实现对设备运行数据的实时监控和分析，根据设备的运行状态，预测设备的故障风险，并提前采取维护措施，避免因设备故障带来的生产中断和损失。
3. 自动化控制人工智能在智能制造中最重要的应用之一是自动化控制。
通过人工智能技术，生产设备可以实现自主决策和智能控制，根据实际情况进行自动调节，提高生产效率和品质稳定性。
例如，在制造过程中的工件质量检测环节，可以采用视觉识别技术和深度学习算法，实现对工件质量的自动判定和分拣，提高检测效率和准确性。
第二部分：智能化的生产流程智能制造的目标是实现生产过程的智能化，即通过数据的采集、分析和决策，实现生产流程的优化和控制。
智能化的生产流程可以分为以下几个环节：1. 信息采集智能化生产流程的第一步是信息的采集。
通过传感器、监控设备等手段，采集生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、振动等物理量，以及生产设备的状态、工艺参数等信息。
智能制造产业链的创新与扩展智能制造作为一种新兴的产业链，在近年来逐渐展现出其强大的发展潜力。
它不仅改变了传统制造业的生产模式，更改善了人们的生活质量，提高了生产效率，促进了经济的发展。
智能制造与其他制造业的关键之处在于集成一系列新技术，比如互联网、云计算、大数据、人工智能等，来实现端到端的智能化生产。
但是，在这个新兴产业链的创新和扩展过程中仍存在着一些问题和挑战。
一、智能制造产业链创新1. 工业互联网工业互联网是指把互联网思维和技术应用到工业领域，通过连接和自主协同作业，实现设备、系统、设施和产品等各种资源的智能协同。
工业互联网使得机器之间可以无缝连接、数据被实时传输并共享，从而提高生产效率和质量，并减少生产成本。
工业互联网智能制造的核心是数据，它可以通过大规模的数据采集、存储、处理和分析，实现机器之间的协作，达到生产节能，优化生产效率和产品品质的目的。
2. 智能制造设备智能制造设备是指应用先进的技术和方法，在设计阶段就考虑到工作效率、节能、可靠性、操作简便等多方面需求，满足工业自动化、智能化、信息化的发展要求。
智能制造设备的主要特点是简单、可靠和灵活，设备与设备之间可以实现自动化协调和数据交互，能够满足不同用户的需求和适应不同生产线的需求。
3. 移动智能化移动智能化是指随着智能手机等移动终端设备日益普及，企业制造和管理过程越来越依赖移动应用程序，从而实现更高级的生产管理等。
通过利用移动应用，可以降低企业的运营成本、提高生产效率、加速决策流程，推进整个生产流程智能化、数字化和信息化。
二、智能制造产业链扩展1. 产业链融合智能制造的发展离不开其他产业链的支持。
为了使智能制造在特定的产业市场中实现价值，必须与其他产业链进行合作和融合。
例如，智能制造可以与互联网产业融合，从而实现在线交易、在线生产和在线服务。
同时，智能制造也可以与航空、医疗、能源和环保等产业进行合作和融合，从而实现跨产业链合作。
2. 产业价值提升智能制造不仅可以优化生产流程，提高生产效率，还可以突破传统制造业的边界，扩展到消费领域。
人工智能技术在制造业智能制造中的应用随着技术的不断发展，人工智能已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。
其中，制造业领域也逐渐开始探索人工智能技术在智能制造中的应用，通过智能化的生产流程提升生产效率和产品质量，实现制造业的高质量发展。
1. 人工智能在制造业中的应用在制造业中，人工智能可以被应用到很多方面，比如生产线的自动化、设备的智能化维护、生产计划的优化以及产品的智能质检等。
其中，生产线的自动化是人工智能应用的典型案例之一。
通过自动化生产线，可以有效地优化生产流程，提高生产效率，并减少人工干预的机会，从而实现生产工作的智能化。
除了生产线的自动化，人工智能还可以被应用到产品的质量检测中。
通过采集大量的产品数据和图像，人工智能可以自动地对产品进行质检，并确保产品的质量稳定性和生产效率。
2. 人工智能在制造业中的优势相比传统的生产方式，人工智能应用在制造业中具有很多优势。
首先，人工智能可以大大提高生产效率。
通过自动化生产线和智能化设备维护，可以降低人工干预的机会，从而提高生产效率和降低成本。
其次，人工智能可以改善产品的质量稳定性。
通过智能质检和生产计划的优化，可以保证产品质量的稳定性，并避免因人工操作失误而导致的质量问题。
最后，人工智能还可以帮助企业实现数字化转型。
通过数字化生产流程和数据智能分析，企业可以更加精准地把握市场需求和生产资源，为企业的发展提供更加坚实的基础。
3. 人工智能在制造业中的应用案例近年来，人工智能在制造业中的应用案例越来越多。
例如，一些企业利用人工智能技术实现了自动化生产线，从而大大提高了生产效率，并降低了生产成本。
另外，一些企业还利用人工智能技术实现了产品的智能质检，从而确保了产品质量的稳定性和生产效率。
4. 未来展望未来，人工智能将成为制造业中的重要趋势，将会在工业4.0时代中发挥重要作用。
我们预计，未来的制造业将使用更加先进的人工智能技术，实现更加智能化的生产流程，从而提高生产效率和产品质量。
智能制造与工业互联网的融合发展智能制造和工业互联网是当今工业界两个备受关注的概念。
智能制造是指应用先进的信息技术和自动化技术，以提高生产过程的灵活性、效率和可持续性的制造方式。
工业互联网是指通过互联网技术，将工业设备和系统连接起来，实现设备之间的信息共享和协同工作。
随着技术的进步和信息化的发展，智能制造和工业互联网之间的融合发展成为了工业界的热点话题。
这种融合发展为企业带来了巨大的机遇和挑战。
下面将分别从智能制造和工业互联网的角度，探讨它们的融合发展的意义和影响。
智能制造通过将先进的信息技术与自动化技术相结合，实现了生产过程的数字化、网络化和智能化。
它可以极大地提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。
智能制造还可以提高企业的灵活性和响应能力，使企业能够快速调整生产流程以满足市场需求的变化。
而工业互联网的出现为智能制造提供了基础设施和平台支持，实现了生产设备之间的信息交流和协同。
通过工业互联网，企业可以实时监控和管理生产过程，进行数据分析和预测，优化生产资源配置，实现智能化决策和精细化管理。
因此，智能制造和工业互联网的融合发展，可以为企业带来更高效、更灵活、更智能的生产方式。
在智能制造和工业互联网的融合发展中，不仅仅存在机遇，也面临着挑战。
首先，智能制造和工业互联网的融合发展需要各个环节的配合和协作，需要企业进行组织结构和流程的调整，需要人员具备相应的技能和知识。
其次，智能制造和工业互联网的实现需要大量的数据和信息的支持，以及可靠的网络和安全保障措施。
此外，智能制造和工业互联网的融合发展还需要克服技术标准和规范的差异，以及法律法规的制定和完善。
为了推动智能制造和工业互联网的融合发展，政府、企业和学术界都发挥着重要的作用。
政府应制定相关政策和法规，为智能制造和工业互联网的融合发展提供政策支持和法律保障。
企业应加强创新研发，加强与知名高校和研究机构的合作，提高技术水平和竞争力。
同时，企业还应加强人才培养，培养适应智能制造和工业互联网发展需求的专业人才。
EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要：当下我国正逐步迈入工业4.0阶段，《中国制造2025》为我们规划了宏伟的蓝图，智能制造成为了制造强国战略的主攻方向和核心内容。
但是我国智能制造还处于初级阶段，在产业发展新周期面临着前所未有的机遇和挑战。
如何抓住智能制造的发展契机，以工业化、信息化与智能化的深度融合实现产业链全面升级已成为现阶段制造企业最重要的瓶颈。
联宝电子科技有限公司作为国家级智能制造示范基地，实现了研发、生产、供应、物流、销售、服务的制造全链条的全面的智能化，积极推动了产业技术变革和优化升级。
论文主要分析了联宝智能制造的有效措施及对产业升级的启示。
关键词：智能制造；产业升级；制造全链条一、智能制造概述工业4.0是以智能制造为核心的第四次工业革命[1]，将传统制造技术与互联网技术结合，实现信息化与自动化高度融合，形成智能化的生产制造，与智能产品紧密相连。
智能制造是整个数字化供应网络不可分割的一部分，代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。
智能制造是一个信息集成的体系，需要先进的通信和网络技术从互联的运营和生产系统中源源不断地获取、共享和交换数据，如物联网、云计算、人工智能、传感器、建模和仿真、预测工程[2-3]。
智能制造的精髓体现在六大支柱上：制造技术与流程、材料、数据、预测工程、可持续性、资源共享和网络[2]，能够为产业带来多重效益，如效率提升效应、结构优化 效应以及生态环境改善效应[4]，使之更有效地适应不断变化的市场环境。
因此智能制造带来了强烈的、根本性的以客户、合作伙伴和公众为核心的需求动态经济的转型[3]。
自2015年《中国制造2025》发布以来，智能制造已成为我国制造强国战略的主攻方向。
为推进智能制造的快速发展，多项政策措施已被陆续出台，如《国家智能制造标准体系建设指南》。
但我国智能制造发展水平仍处于初级阶段，与世界制造强国存在较大差距，主要制约因素如下：基础理论和技术应用结构不平衡；基础设施建设相对落后；标准体系构建、人才培育相对滞后；管理制度支持不足[4]。
人工智能与智能制造的融合发展随着科技的不断进步，人工智能和智能制造的融合已经成为当今社会的热点话题。
人工智能作为一项新兴技术，正在改变着我们的生活和工作方式。
智能制造则注重于将可编程的自动化技术与传统制造业相结合，提升生产效率和质量。
本文将重点探讨人工智能与智能制造的融合发展，并以案例来说明其在实践中的应用。
1. 融合发展背景人工智能和智能制造都是当代科技进步的产物，二者在各自发展的同时，也存在着许多相互交叉的应用领域。
人工智能以其强大的数据分析和模式识别能力，可以为智能制造提供数据支持和决策指导。
而智能制造通过引入人工智能技术，可以进一步提高生产效率和自动化水平，有力地推动了数字化生产的进程。
2. 智能制造中的人工智能应用智能制造依赖于先进的技术手段来实现设备自动化和生产线的智能化管理。
其中，人工智能在以下几个方面发挥了重要作用：2.1 数据分析与预测智能制造需要获取和处理大量的生产数据，通过人工智能技术可以对这些数据进行快速分析和处理。
例如，利用机器学习算法对历史数据进行学习和预测，可以提前预知设备故障和生产异常，避免生产中断和资源浪费。
2.2 自主控制与优化人工智能可以为智能制造系统提供自主控制的能力，通过实时感知和学习来调整生产参数和优化生产效率。
例如，在物流管理中，利用机器学习算法优化仓储和配送路线，可以提高物流效率并减少成本。
2.3 人机协作智能制造需要机器和人类之间的高效沟通和协作。
人工智能可以通过自然语言处理和图像识别等技术，提供与人类进行交流和指导的能力。
例如，在生产过程中，机器可以通过语音指令与操作员进行交互，提供实时的生产指导和监控。
3. 人工智能在智能制造中的应用案例为了更好地理解人工智能与智能制造的融合发展，我们可以以某汽车制造企业为例，看看他们如何应用人工智能技术提升生产效率和产品质量。
该企业引入了基于人工智能的视觉检测系统，用于汽车外观质量的检测。
传统的质检过程需要大量人力资源，而且存在主观判断和疏忽的可能。
人工智能与智能制造的融合发展随着科技的不断进步，人工智能和智能制造已经成为当今社会发展的热门话题。
人工智能作为一种新兴技术，正在与传统的制造业相结合，为智能制造注入新的动力。
本文将探讨人工智能与智能制造的融合发展，并阐述其对技术、产业和社会带来的影响。
一、人工智能在智能制造中的应用人工智能在智能制造中发挥着重要的作用，它可以为制造业提供自主学习、智能决策和自适应控制的能力。
其中，机器学习、数据挖掘和模式识别等技术被广泛应用于智能制造的各个环节。
例如，在生产过程中，人工智能可以通过分析大量的实时数据，帮助企业优化生产计划、提高生产效率和质量。
在产品设计方面，人工智能可以通过反馈学习和知识推理，辅助工程师进行创新设计和优化改进。
此外，人工智能还可以应用于供应链管理、物流运输以及售后服务，全面提升制造业的智能化水平。
二、智能制造对人工智能的需求智能制造的实现离不开人工智能技术的支持，而人工智能的发展也得到了智能制造的需求推动。
智能制造需要人工智能来理解复杂数据、分析隐含规律、预测未来趋势。
智能制造中的自动化设备和机器人需要具备感知、认知和决策能力，这就需要人工智能技术为其提供支持。
人工智能可以通过模拟人类智能的方式，使机械设备能够更智能地感知环境、理解人类意图和做出相应的反应。
因此，在智能制造的背景下，人工智能不但具有广阔的应用前景，也有着巨大的发展空间。
三、人工智能与智能制造的融合带来的影响人工智能与智能制造的融合不仅仅是技术层面的进展，更是对技术、产业和社会发展的深刻影响。
首先，人工智能与智能制造的融合推动了制造业的智能化转型。
传统的制造业注重生产效率和规模扩张，而智能制造则更加关注产品的个性化定制和创新能力。
人工智能为智能制造提供了能够快速响应市场需求、灵活适应变化的能力，为制造业赋予了更多的灵活性和竞争力。
其次，人工智能与智能制造的融合加速了产业结构的升级。
传统制造业面临劳动力成本上升、资源短缺等问题，而智能制造的实现可以降低生产成本、提高生产效率、减少环境压力。
智能制造与人工智能在制造业中的应用近年来，随着科技的不断发展，智能制造和人工智能正逐渐走进制造业。
智能制造和人工智能的应用不仅提升了制造业的生产效率和产品质量，还大大提高了人们的生产和生活水平。
智能制造的应用智能制造是指利用信息技术、物联网、自动化技术等先进技术实现生产过程智能化和自动化的制造模式。
在智能制造中，各种生产设备和工具均能够实现智能化操作，成为“智能设备”。
智能制造主要体现在以下几个方面：1. 生产智能化：利用智能设备替代人工操作，实现整个生产过程的自动化和智能化。
2. 服务智能化：通过智能化的系统对客户需求进行分析和预测，提供个性化服务。
3. 供应链智能化：通过智能供应链系统，实现供应链成员间信息共享、协调配合、资源优化配置。
4. 数据智能化：利用大数据分析技术，对生产数据进行分析和预测，提高生产效率和产品质量。
5. 管理智能化：通过智能化的管理系统，对生产过程、生产设备、人员进行精细管理。
智能制造的应用，显著提升了制造业的效率和质量，实现了生产过程的智能化和高效化。
当然，实现智能制造也需要大量的资金和技术支持，适应性不强，也需要长期的实践和不断的创新。
人工智能的应用人工智能是利用计算机技术实现智能化思考和行为的领域。
在制造业中，人工智能主要体现在以下几个方面：1. 智能生产计划：利用人工智能技术，快速分析生产数据和市场需求，制定最优化的生产计划。
2. 智能质量检测：利用人工智能，对产品进行全面的质量检查，提高产品质量和减少生产成本。
3. 智能设备维修：利用人工智能技术，对设备进行维修和保养，提高生产效率和设备可靠性。
4. 智能供应链：通过人工智能技术，实现更加智能化的供应链，提高物流效率和可靠性。
5. 智能客户服务：利用人工智能，提供个性化的服务，提升客户体验和忠诚度。
人工智能的应用，可以大大提升制造业的效率和质量，减轻人力成本和生产成本。
但是，人工智能技术相对来说仍处于萌芽阶段，需要不断的实践和探索。
智能制造技术——产业互联网与智能制造的结合随着科技的快速发展和技术的日新月异，我们所生活的这个时代也变得越来越复杂。
智能制造技术也是在这个背景下应运而生。
智能制造技术将传统制造与现代技术相结合，可以使生产更加高效，减少浪费，并使产品推向市场的速度更快。
而产业互联网的兴起进一步加速了智能制造技术的发展，也为其他领域提供了更加多样化的商业机会。
智能制造技术包括计算机集成制造，工业自动化，人工智能和大数据等技术。
通过这些技术，企业可以更准确地了解市场需求，把握新兴市场的机遇并提高企业绩效。
而产业互联网是智能制造技术的重要载体。
产业互联网将整个生产过程连接在一起，从而实现生产全局的可控性、可视化和可预测性。
通过对设备的网络连接、物联网技术和大数据分析，产业互联网可以实现无人化的生产和全程追踪，最大化地提高工作效率，降低管理成本。
智能制造技术与产业互联网结合的最大优势就是可以实现生产的技术革新和优化，促进工业自动化的发展。
同时，通过智能制造技术在产品制造过程中的数字化技术的应用，可以在产品的设计和制造过程中精确地掌握生产的全局，从而保证产品在制造过程中的质量。
这种技术有利于掌握生产流程，保证产品的质量，降低生产成本。
智能制造技术与产业互联网的结合还可以更好地满足消费者的需求。
由于现在消费者需求不断增加，生产厂家也迫切需要更好的生产技术来跟上时代的步伐。
通过智能制造技术和产业互联网结合在一起，工业企业可以更好地了解消费者需求，并快速制造出更加符合消费者的需求的产品。
对于消费者来说，这种技术可以帮助他们更好地监督生产过程，看到生产的全过程，从而更放心地购买产品。
然而，在智能制造技术与产业互联网结合的过程中，也存在着一些较大的技术和环境阻碍。
例如，企业需要更新设备和生产线，这需要很大的投资。
企业还需要重新建立供应链以及发展一些新型员工，需要进行全方位、多层面的培训。
此外，政策也需要相应的创新，以让技术创新成果在更广泛的领域得到应用。
AI技术在制造业的应用与智能化随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的制造业企业开始将AI技术应用于生产过程之中，实现智能化生产。
AI技术在制造业的应用不仅可以提高生产效率、降低成本，还可以优化产品设计和质量控制，为企业带来更高的竞争优势。
本文将探讨AI技术在制造业中的应用与智能化。
一、生产自动化传统的制造业生产过程中往往需要大量的人力投入，而AI技术的应用可以实现生产过程的自动化。
例如，通过智能机器人的应用，可以实现生产线上的物料搬运、零件组装等任务，提高生产效率，并减少人力成本。
同时，AI技术还可以实现设备故障的自动检测和维修，提高设备利用率和生产稳定性。
二、质量控制与预测制造业产品的质量控制一直是制造企业关注的重点。
AI技术的应用可以实现对生产过程中的关键参数进行实时监测，并基于大数据分析，预测产品质量是否合格。
例如，通过对传感器的数据进行实时分析，可以及时发现生产过程中可能出现的异常，并采取相应的措施进行调整，以确保产品质量。
此外，AI技术还可以提供产品质量预测，帮助企业提前预防质量问题，降低质量风险。
三、智能制造过程优化AI技术的应用还可以实现制造过程的优化。
通过对生产数据的分析，可以识别出制造过程中存在的瓶颈和改进空间，帮助企业提高生产效率和资源利用率。
例如，通过对供应链数据的分析，可以实现物料的智能调度和库存的优化，减少库存成本和缺货风险。
同时，AI技术还可以帮助企业预测市场需求，并进行生产计划的优化，避免产能过剩或缺货的情况发生。
四、智能产品设计AI技术的应用还可以改变传统的产品设计流程，实现智能化的产品设计。
通过对大量的产品和消费者数据进行分析，可以发现产品设计中的潜在需求和用户偏好。
同时，AI技术的应用还可以帮助企业进行产品的仿真设计和优化，减少试错成本和开发周期。
通过智能化的产品设计，企业可以更好地满足市场需求，提高产品竞争力。
综上所述，AI技术在制造业中的应用与智能化是一个不可逆转的趋势。
联宝：从传统工厂到智能制造的探索
作者：张欢
来源：《中国信息化周报》2017年第19期
在信息化和制造融合大潮下，联想在IT信息建设，包括品牌建设、异地协同研发建设，以及制造上自动化和信息化结合的建设方面有不少突破性建树。
联想曾连续15年占据全球PC 市场第一位，市场份额从第一年的13.1%一路攀升到占据全球市场22.4%的份额，而这个份额中有50%的出货量是由坐落于合肥的联宝基地进行研发生产，可以说世界上每销售8台笔记本电脑就有一台是在联宝基地研发和生产出来的。
从2011年联宝成立开始，一直在积极进行IT布局，2013年开始量产，2015年启用私有云，现在信息化程度跟联想协同研发，在工厂端的制造和信息化上已经做到和联想在研发上的资料交互，自动化程度达到90%左右。
另外，联宝在基地产业布局上，出口加工区内457亩是制造基地，出口加工区外153亩是配套产业园，同时在合肥新建了研发中心。
目前产业基地共有员工7000多名，现在在生产基地有17万平米的单机厂房，10万平方米的仓库。
未来，在自动化、信息化方面也将朝向混合云发展，并希望能够透过云端化以及移动化方式让整个管理工作获得生产效率的提升。
自我定位工业3.0
目前联宝在智能制造上的进展，按照德国工业4.0的标准，大概处于工业3.0左右的阶段，设备的信息化和自动化程度达到90%，基本完成但还没有达到百分百完成。
、这个成果已经可以将整个研发制程时效缩短2～3个星期，这是一个非常大的突破。
具体来说，在生产设备自动化方面，联宝智能化程度达到90%以上；在SMT前段制程方面，智能化程度达到90%以上，从材料调配和发送一直到SMT主板和零件的组装，一直到组装完毕之后的测试，大概每一块板子从仓库抠料一直到最后测试完成整个制程只需半天；在柔性制造方面，从2016年开始有小规模尝试产品的定制，但仍以制式化的大单为主。
联宝公司资讯本部应用服务部高级经理王拜文表示，从IT角度来讲，可以帮公司节省人力和成本的地方，就是要智能化的地方。
例如可能做仓库的立体化，从原本平面式做立体化，透过BI物流配合，从备料开始更高效率的智能备料，这样生产周期的等待时间会缩短。
另外是机器人，比如美的、格力的产品可以由机器人组装，各大汽车厂商的产品也可以由机器人组装。
目前，联宝的产品不是单一型号，未来会有越来越多不同的定制化产品，所以产线会多变。
公司也在思考如何在制造端使用机器人来减少人力，但目前也只是研究阶段。
毕竟一个笔记本电脑要上千个元件组成，和冰箱、洗衣机不太一样。
未来，生产过程中哪个环节可以做智能化，这是联宝整个IT部门和公司，以及整个供应链都在关注的方向。
智能化转型的机遇
首先说联想在智能制造上的优势，就此问题联想集团中国区商用DCG政企行业销售总经理马宁向记者介绍到，首先联想是一个IT企业，其次也是一个制造型企业，更是一个成长于中国的IT企业。
既了解客户的需求，又有能力满足客户的需求，甚至包括客户的国际化等前瞻性需求。
同时，联想在国内有海量合作伙伴，这些合作伙伴对客户的应用非常了解。
所有这些东西整合起来，联想既能够提供这种服务，本身又是这种服务的受益者，这是联想的优势。
2000年左右，联想是中国第一个做ERP的厂商，有2000多IT工程师专门做智能化生产调度等业务，在智能制造领域有大量积累并传承下来。
从国家“十二五”的数字化概念到“十三五”的智能化概念，国家的重点一直都是帮助企业做转型。
联想集团中国区商用业务企业行业总监许子牛表示，企业要顺应国家潮流，拿到国家的支持资金，然后联想可以帮助企业去做实事，脚踏实地地做事。
十几年前国家掀起信息化的大潮，很多人都在谈系统，现在发现信息化其实是管理和思路上的改变；现在智能制造浪潮也是一样的，其实是理念和制度上的创新，包括制造业服务化等等。
最近大火的共享单车，完全可以由永久、飞鸽这类传统品牌自行车公司去将制作业服务化。
终归，智能化变革是意识的转变；智能制造更多的是理念和思路上的问题，这是客户应该关注的的重点。
对于联想本身而言，第一，IT要回归本质，不能因为智能化就推翻以前一切的东西。
第二，未来整个生产跟IT系统非常紧密地耦合，以前是辅助工具，现在是直接工具，所以CIO的位置和话语权会越来越重。
联想应该能帮助他们系统地、安全地搭建一个适合未来发展的IT架构。
未来定制化生产以及个人化需求的生产，联宝从研发环节开始和联想的设计之间会有大量的产品资料沟通，所以现在开始关注混合云平台。
也是基于这个原因，要谈联宝在智能化方面的建设不能离开联想的优势及布局，但终究联宝和联想还是两家不同的公司，可以说是顾客和生产者的角色。
所以在很多系统上还是切割的，在逻辑上也没办法放在一起，联想的ERP和联宝的ERP不能用同一套。
因为联宝是工厂，联想是品牌商，整个流程不一样，要用不同的系统。
联宝有大量的资料交互，从产品、半成品这样的资料，联宝有很高比例的研发人员是散落在各个不同的供应商，并分散在全球办公，跟他们协同合作。
同时，联宝有大量的移动出差办公行为。
所以联宝在考虑将核心从公司内的虚拟化朝全球的虚拟化来转变，以应付柔性生产和定制化生产，增加这样一个需求来做更快速的变化，做产品设计上的变化。
转型面临的挑战
同诸多制造业在数字化和信息化转型上一样，联宝也面临着诸多的挑战，包括生产线规模不断扩大、客户个性化需求之下多品种、小批量的产出模式，以及原材料、人员成本的不断上
涨等等。
联宝意识到，只有通过信息技术对业务流程的管理和再造，才能强化自身在瞬息万变市场中的竞争力。
面对全新的挑战，联宝电子并没有盲目“开方治病”，而是通过前期全面的评估和调研，明确了建立一个符合自身需求的信息化架构的目标，这个架构要具备“可弹性扩张、易管理、成本可控”等特点。
当时，联宝选择了以联想ThinkServer服务器、Lenovo EMC存储及高可用双活架构VMware虚拟化平台为核心的联想私有云解决方案，通过业界最成熟的虚拟化技术及私有云部署方式实现了运维管理的转型。
从2016年开始，在联想的协助下，联宝的SAP战略平台正在向SAP HANA S4 迁移，2018年升级完成后，预计能实现：AP将支持全球语言，解决业务乱码问题；解决订单、出货及财务资料乱码引起的重工问题，减少每月出货延迟68小时，发票数据传送效率提升100%；接单效率提升3倍，10000订单行项目1小时内处理完成，6000订单行项目0.5小时内完成；月末成本估算1天内完成，并发15小时完成；程序性能优化，平均提升10倍。
在联宝的未来规划上，将在联想的技术支持与协助下打造数字化工厂、智能工厂。
其中，在数字化工厂建设上，目标是在物流、订单管理、制造、品质控制4个环节实现智能化管理。
而在进一步的智能工厂升级上，最终目标是实现从研发、设计、接单、制造、供应链管理等环节全部实现智能化，达到工业4.0阶段。
目标在2020年实现工业4.0的转型升级。
相关链接
智能制造源于人工智能的研究。
一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统以及规划自身行为的能力。
