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智能制造同样重视整体规划与系统集成一、智能制造在物联网的架构下，智能制造是属于产业的应用别，而人工智能则是得以让智能制造实现的重要工具之一。要知道人工智能并不是一项全新的科技或技术，最早的概念甚至可以追溯到40年代，一路发展迄今，历经了几次浮沉，近几年由于相关基础、技术及环境的改变，才让这一波人工智能风潮得以在短时间内，迅速的被引用到智能制造等不同的领域之上。像是运算与储存技术的提升、算法的累积及突破，确实对这波人工智能风潮带来正面的帮助;不过，最重要的关键还是随着物联网与联网装置的兴起，所产生的巨量数据，以及带动各种数据库的开放及分享，应该才是推动这一波人工智能应用风潮的最大关键。过去人工智能在发展上，往往会局限于某些特殊领域中使用，除了建置费用等因素外，能取得相关数据资料的多寡，也是人工智能是不是能真正达到智能的重要因素。就好比一个儿童，必需要经过不断的学习，才能成长。对人工智能而言，数据就是学习的来源，资料量越多，运行就会越具效益。过去，生产制造的流水在线，机台设备都是各自独立，设备的各种实时状况，不仅难以记录，更无法追溯，所以只能等到事情发生之后再来解决。不过，物联网引发的联网风潮，让越来越多的机台设备都具备了对机台数据进行实时撷取的功能；而大规模由产线端所产生的数据资料，透过人工智能建模的过程，才会成为对提升生产效益能带来帮助的有效信息，也才能协助生产制造朝向智能化发展，进而达到智能制造的目标。二、智能制造同样重视整体规划与系统集成历经数十年的应用，工业软件的功能不断细化，在制造企业中覆盖的业务越来越广，企业应用的信息系统越来越多。很多企业往往是为了解决某一个或一类问题，满足某个业务部门或者某个业务流程的需求而建设一套信息系统，“头痛医头”，缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠、边界模糊、数据来源多样等问题。例如，某企业先导入了ERP系统，后来由于生产现场细化管理，导入了MES系统，之后由于需要对仓库进行精细化管理，引入了WMS,三个系统都有物料管理功能，由此带来一些单据需要在不同部门多个系统之中重复录入，同一个数据在不同系统之中多头管理，导致工作效率低、数据不一致等问题。各类信息系统越上越多，功能越来越复杂，但是信息孤岛林立，很多数据需从系统中导出、处理、再导入另一系统中，需要到多个系统进行查询，才能获取有效信息。数据变更时，不能及时从接收变更的源头系统传递到其它关联系统。企业的运营效率却没有提升，甚至反而下降，投资回报率不高。部分企业已经意识到此类问题，通过对业务和系统边界的划分，简化数据在不同系统之间传递的过程，实现数据的实时共享，保证数据的准确性，消除信息孤岛，为企业运营和经营分析提供统一、一致的数据源。企业明确业务边界和系统功能边界，构建统一的系统集成方案，引入主数据管理系统(MDM),在实施过程中实现各系统的数据集成和接口统一管理，避免数据断点、接口重复开发等问题。