九十年代最成功的企業將會是“學習型組織”，因為未來唯一持久的優勢，是有能力比你的競爭對手學習得更快。
——彼得·圣吉《第五項修煉》
在筆者看來，作為制造企業的愿景和目標，智能制造的本質不只在于企業的產品或服務的競爭力（企業之“用”），更在于企業作為一個系統的生態存活能力（企業之“體”），即企業適應環境和市場變化的能力。在智能制造時代，企業要能夠敏捷執行和實時變化，要能夠自學習和自適應。“學習型組織”是彼得·圣吉對優秀企業的要求，不過他主要指的是企業中的人、組織結構和企業文化；智能制造則把自學習、自適應的能力要求擴充到企業的整個系統，包括人、組織、文化、技術、流程、資源、設備、工具，等等。具體來說，就是運營技術（OperationTechnology，OT）、信息技術（InformationTechnology，IT）、通訊技術（CommunicationTechnology，CT）、人和組織等四者的融合，以及融合之后的自學習和自適應。
企業系統從無知、混沌的狀態到自學習、自適應的狀態，是從無序到有序，從懵懂到明智的進化過程。從企業數字化轉型和智能制造建設的角度來看，這個過程大體可以分為五個階段：互聯化、可視化、透明化、可預測和自適應，這也可作為企業智能制造的建設路徑。
圖1：智能制造的進化階段和路徑
在互聯化階段，企業系統的各個要素及運行都可用數字來表達。在信息化時代，業務的數字化顯現主要通過手工錄入來完成，在數據的準確性、完整性、及時性方面都有一定的缺陷。面向智能制造時代，通過物聯網和人工智能（圖像識別、語音識別等）等技術的應用，理論上講，業務的數字化顯現工作可以自動完成，數據在準確性、完整性和及時性等方面有了指數級提高。
在可視化階段，企業系統的數字化顯現被賦予了業務意義。在信息化時代，業務的可視化主要以交易或記錄為中心，以統計學技術來表示業務運營的特征，比如總量、最大、最小、平均、中位數、環比、同比、TOPN，等等。面向智能制造時代，隨著云計算技術的發展，企業更注重業務發展軌跡的變化，數字主線和數字孿生成為了業務可視化的新型展現方式，并使業務遠程管理等業務場景成為可能。
在透明化階段，關注的是企業系統各要素之間的關系，以及企業業務運營和變化的背后，因果關系的尋求。在信息化時代，企業能夠得到的主要是業務變化的“How”。面向智能制造時代，隨著數據數量和質量的大大提高，以及高級分析技術的發展，企業更關注業務變化的“Why”。有了對企業系統中因果關系的清晰認識，就可以做制造運營的仿真和優化，從而實現精益制造。
在可預測階段，關注的是業務運營的未來變化，以便于企業提前做好應對。在信息化時代，企業對業務變化的預測主要是通過統計學方法來實現的，比如SPC（統計過程控制技術）在制造管理中的應用，其在適用范圍和準確性等方面還有很大的局限。面向智能制造時代，隨著機器學習等技術的發展，可供應用的預測技術更加多元化，線性回歸、神經網絡、決策樹、支持向量機等技術在制造業都可以找到其適用場景。
在自適應階段，企業系統的運營已經實現了高度自主。作為智能制造的高級階段，企業系統可以根據環境的變化做出實時調整，并根據應對措施的效果反饋進行自學習和算法優化。在自適應階段，智能制造的表象就是少人化，甚至零人工干預，并實現柔性制造和自主制造。
根據企業系統智能化的五階段劃分，對于不同的系統要素，其所處的階段是不同的。為了對系統要素的智能化程度有個更具體的認識，以便于后續的改進優化，本文從四個維度、九大視角來對組織范圍和能力要求進行劃分，即資源維度，包括資源的數字化映射和結構化溝通；技術維度，包括數據處理和信息集成；流程維度，包括縱向的執行鏈，端到端的產品鏈和資產鏈，橫向的價值鏈；文化維度，包括變革的意愿和社會化協作。
圖2：組織范圍和能力要求
資源維度，包括各種物理的、可見的資源，包括企業員工、機器設備、工具、原材料、半成品和產成品，等等。資源維度包括兩項能力要求：資源的可數字化和結構化溝通，其支撐基礎是信息物理網絡（Cyber-PhysicalSystem），以實現物理世界和數字世界的融合。資源維度的能力是智能制造的基礎。
技術維度，主要指信息技術應用能力，包括數據的處理（清洗、加工、存儲、運算等）和信息的集成。有些企業，比如實施了MES等IT系統，也獲取了很多數據，但不知道怎么去使用；抑或是，企業中的信息孤島很多，難以得到業務的統一視圖，這是數據處理和信息集成方面的能力不足。技術維度的著重點是建立“數據驅動（Data-Driven）”的企業。
流程維度，指的是企業內及企業間流程的柔性化和敏捷化。流程維度的主體內容是工業4.0的三項集成，即縱向的執行鏈集成，端到端的產品鏈和資產鏈的集成，以及產業鏈上的橫向集成。流程維度的智能化要求，要確保企業內或企業間的流程既要高度集成，又能隨機組合，通過高度柔性來實現實時改變或調整。
文化維度，包括企業內各級員工的變革意愿和社會化協作。企業的主體是人，企業的敏捷性最終取決于員工的行為。如果一個企業的文化中缺乏變革基因，企業中的員工不主動擁抱變革，智能制造的愿景就不可能實現。面向智能制造，文化維度指的是企業內信息的自由流動和高度共享，數字化創新方法，扁平化、網絡化協作，以及基于知識的決策。
將智能制造的五個階段、組織范圍的四個維度和能力構成的九大視角組合起來，將之與企業的實際情況做對應，就可以形成類似于雷達圖的企業智能制造成熟度評估模型。通過這個評估模型，可以對企業當前的智能化程度（智能制造狀態）進行評估，并其識別短板和改進方向。
圖3：智能制造成熟度評估模型
根據上述評估模型，企業可以對自身的智能制造成熟度進行評估，并尋找改進方向和措施：
1）確定當前成熟度等級。分別從資源、技術、流程和文化等四個維度看當前的成熟度等級，即看其分別處于互聯化、可視化、透明化、可預測、自適應中的哪個等級。
2）識別需要強化的能力。根據第一步的成熟度評估結果，分別從數字化映射、結構化溝通、數據的處理、信息的集成、縱向執行鏈、端到端產品鏈、橫向價值鏈、變革的意愿、社會化協作等九大視角去看改進方向。
3）制定具體推進措施。結合第二步所明確的改進方向，根據企業業務戰略和優先級，制定具體的智能制造推進路徑和落實。
企業經營發展的主旋律是變革，企業能力建設的著力點是轉型。在智能制造的時代背景中，轉型的目標是幫助企業實現敏捷執行和實時變化，最終達至自適應的進化。所謂上善若水，居善地，心善淵，與善仁，言善信，正善治，事善能，動善時；企業的智能制造愿景，就是通過數字化轉型，建設“水型”企業生態。
