美国给出了通向新一代制造系统的标准体系，其整体系统的分解架构值得我们关注和考量。本文给出了智能制造和其他各种制造的范式解读，并给出了智能制造系统的框架图。
　　
　　2016年2月份，美国国家标准与技术研究院NIST工程实验室系统集成部门，发表了一篇名为《智能制造系统现行标准体系》的报告。这份报告总结了未来美国智能制造系统将依赖的标准体系。这些集成的标准横跨产品、生产系统和商业（业务）这三项主要制造生命周期维度。
　　
　　智能制造是面向下一代的制造
　　
　　NIST开宗明义地表达了制造业商当今的苦恼，他们不得不面临着各种各样不断增长的需求：差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断。**的选择，就是整合各种技术力量。
　　
　　成功的制造商不得不适应快速变化，同时通过优化能源和资源的使用，提升产品质量。
　　
　　听上去多么朴素的话语，产品质量仍然是*基本的诉求。
　　
　　所有的技术形成一个全新的核心，就是“以信息为中心”的智能制造系统，能够做到企业数据的**流动，和更加重要的是，数据在全企业的重复使用。
　　
　　然而，如何让不同的异构系统能够相互通信、相互理解，只能依靠标准。本文正是为了探索产品、生产和业务数据这三个制造业生命周期维度，所需要的信息标准。
　　
　　早在2014年，美国PCAST总统科技顾问委员会发布了一份报告，确定三个优先考虑的变革制造技术。
　　
　　前两项技术提高了制造商根据信息快速**地做出反应的能力。只有标准体系可以提供这种依赖于**的信息流和快速系统响应能力。该委员会在作出报告之后，还意犹未尽地指出，标准体系可以刺激新技术、新产品和新的制造方法的的采用。只有这样，总统科技顾问委员会断言，才能满足差异性生产的可能。
　　
　　智能制造的范式解读
　　
　　为了更好地理解智能制造，本文给出各种制造范式Paradigm的对比。
　　
　　那么什么是，智能制造系统Smart Manufacturing System？
　　
　　智能制造区别于其他基于技术的制造范式，定义了一个有着增强能力，从而面向下一代制造的目标愿景。
　　
　　其核心特征包括：互操作性和增强生产力的**数字化制造企业；通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量柔性生产；
　　
　　快速响应市场变化和供应链失调的协同供应链管理；
　　
　　集成和优化的决策支撑用来提升能源和资源使用效率；
　　
　　通过产品全生命周期的**传感器和数据分析技术来达到高速的创新循环。
　　
　　解读智能制造的生态系统
　　
　　智能制造生态系统，包含了非常广阔的制造业内容，范围很广，包括生产、管理、设计和工程。智能制造生态系统图，展示了整个制造系统的三维空间。
　　
　　值得注意的是，这三个维度都与制造业金字塔（Manufacturing Pyramid）密切相连。我们研究认为，这里面潜在包含了一种非常传统的思想，那就是产品的价值，是在一个标准工厂模型下得以实现，并开始延展。
　　
　　产品维度是用绿色标识，产品生命周期涉及信息流和控制，从产品设计的早期阶段开始，一直到产品的退市。
　　
　　生产维度是用蓝色标识，生产系统生命周期关注整个生产设施及其系统的设计、部署、运行和退役。
　　
　　商业维度用橙色标识。商业系统关注供应商和客户的交互功能。
　　
　　其中每一个维度都为制造业金字塔从机器到工厂，从工厂到企业的垂直整合发挥作用。沿着每一个维度，制造业应用软件的集成都有助于在车间层面提升控制能力，并且优化工厂和企业决策。这些维度和支持维度的软件系统*终构成了制造业软件系统的生态体系。
　　
　　尾注
　　
　　值得注意的是，美国NIST旗帜鲜明地给出了不同的制造范式，但实际上，这中间相互交叉是很多。*值得注意是，是这三种制造模式的区分：Smart Manufacturing、Intelligent Manufacturing和Digital Manufacturing。我们在对此文章进行处理的时候，也破费周折。Smart Manufacturing似乎也可以翻译成智慧制造，但感觉目前这种提法并不是很多；而本文中的Intelligent Manufacturing，更多在强调AI人工智能。因此通盘还是将Smart Manufacturing翻译成“智能制造”了。特此告知读者我们的困惑，也请高手参与解读。
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