智能制造是包括工业互联网、材料、设计、工艺等在内的智能工业生态系统。这是工信部赛迪研究院软件所所长潘文给出的定义。智能制造的实现主要依托两个基础能力，一个是工业制造技术，另一个就是工业互联网。工业制造技术包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；后者包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等，是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。
因此，工业互联网被视为智能制造的基础，它是实现人、机、物全面互联的新型网络基础设施，面向企业CIO、CTO、 CDO 等信息化主管与核心业务管理人员，帮助其在企业各项生产经营业务中确定工业互联网的作用与应用模式，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，工业互联网就是要实现物理形式的企业在数字空间的投射，并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联为基础上，深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，如下图中所示，需构建泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五类工业互联网核心能力，以支撑企业在不同场景下的具体应用实践。工业互联网边界很大，不仅像3UCS ERP、MES、xWorks（3UCS）之类的工业APPs是包揽其中，工业设计仿真软件CAD、EDA等以及物联网IOT等等全包含在内。以3UCS xWorks工业互联网为例（拓扑图如下），物理空间的设备、传感器、马达等通过工业协议接入3UCS xWorks平台中，实现智能感知与驱动执行，工业APPs（ERP、MES、CAD、EDA等）与3UCS xWorks相关元素智能交互辅助决策与管理等：
3UCS 三优智造 工业互联网拓扑图
智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务，而物联网在工业中的应用实现了工业互联网，事实上，物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术给制造业带来的红利都离不开工业互联网这个载体。
所以在智能制造里，数字化工厂是首要任务。智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务， 而产品数据流和供应链数据流提升空间大。
其次是深度挖掘设备和用户价值。制造型企业面临愈发激烈的市场竞争和日益透明的产品定价，不得不寻找新的价值来源。德勤智能制造调研结果显示，设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。
另外智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力，而这些能力的核心均涉及物联网相关技术，如面向感知的物联技术（传感器、RFID、芯片）、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台。
而人工智能对制造业的影响主要来自两方面：一是在制造和管理流程中运用人工智能提高质量和效率；二是对现有产品与服务的彻底颠覆。对于企业而言，应跳出人工智能仅是“机器换人”的既定思维，在精益制造、产品质量、用户体验等多方面进行部署。德勤智能制造调研发现，51%的受访企业在制造和管理流程中运用人工智能，46%的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能。
还有三大任务等着它，跨越能力鸿沟。重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务。
因此，工业互联网被视为智能制造的基础，它是实现人、机、物全面互联的新型网络基础设施，面向企业CIO、CTO、 CDO 等信息化主管与核心业务管理人员，帮助其在企业各项生产经营业务中确定工业互联网的作用与应用模式，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，工业互联网就是要实现物理形式的企业在数字空间的投射，并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联为基础上，深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，如下图中所示，需构建泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五类工业互联网核心能力，以支撑企业在不同场景下的具体应用实践。工业互联网边界很大，不仅像3UCS ERP、MES、xWorks（3UCS）之类的工业APPs是包揽其中，工业设计仿真软件CAD、EDA等以及物联网IOT等等全包含在内。以3UCS xWorks工业互联网为例（拓扑图如下），物理空间的设备、传感器、马达等通过工业协议接入3UCS xWorks平台中，实现智能感知与驱动执行，工业APPs（ERP、MES、CAD、EDA等）与3UCS xWorks相关元素智能交互辅助决策与管理等：
3UCS 三优智造 工业互联网拓扑图智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务，而物联网在工业中的应用实现了工业互联网，事实上，物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术给制造业带来的红利都离不开工业互联网这个载体。
所以在智能制造里，数字化工厂是首要任务。智能制造是以制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以数字作为核心驱动力，因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。目前企业数字化工厂部署以打通生产到执行的数据流为主要任务， 而产品数据流和供应链数据流提升空间大。
其次是深度挖掘设备和用户价值。制造型企业面临愈发激烈的市场竞争和日益透明的产品定价，不得不寻找新的价值来源。德勤智能制造调研结果显示，设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署第二重点领域。62%的受访企业正积极部署设备和用户价值深度挖掘，其中41%的企业侧重设备价值挖掘，21%的企业侧重用户价值挖掘。
另外智能制造要求制造系统具备感知、分析、决策和执行的能力，而这些能力的核心均涉及物联网相关技术，如面向感知的物联技术（传感器、RFID、芯片）、面向分析的工业大数据分析和面向决策及服务的应用平台。
而人工智能对制造业的影响主要来自两方面：一是在制造和管理流程中运用人工智能提高质量和效率；二是对现有产品与服务的彻底颠覆。对于企业而言，应跳出人工智能仅是“机器换人”的既定思维，在精益制造、产品质量、用户体验等多方面进行部署。德勤智能制造调研发现，51%的受访企业在制造和管理流程中运用人工智能，46%的受访企业在产品和服务领域已经或计划部署人工智能。
还有三大任务等着它，跨越能力鸿沟。重构商业模式是一项复杂艰巨的任务，商业模式优化、创新管理以及云部署为企业能力建设三大关键任务。
