企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。
现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造，三千里卡盘，但是现场提供高数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，三千里卡盘公司，导致现场数据完整性较差。小企业往往---无法采集所需要的高数据。
多数企业机械化阶段已基本完成，所处阶段是自动化和数字化，三千里卡盘工程，而智能化则---开始，而且智能制造主要集中在生产过程的首尾两端，很少运用于生产过程。推进智能制造的主要策略是鼓励自动化和数字化的短板补充，侧重于扶持智能化，浙江三千里卡盘，侧重于扶持中心领域生产过程的优化。
搞“制造”，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学习(基于在线数据)和智能系统架构开发。
30年来，在智能制造领域，各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型，发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统，从传统行业进军新兴行业。欧美技术基础较好，对技术的开发相对容易;但是在，因技术基础的薄弱，要达到同样的效果，并不容易。
计算机在制造业的应用始于二十世纪50年代，到二十世纪80年代分化成多级计算机控制，其中的二级系统具备今天智能制造系统的所有功能。
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