目前，国内智能制造更多的是聚焦在制造过程智能化。我们发现，很多时候企业在试图对制造能力进行提升的过程中，会陷入盲目“智能”的误区：仅仅针对某些业务点上智能提升的需要，而孤立地引入自动化设备或信息化系统，结果反而解决不了问题，甚至还可能带来更多的麻烦。

先举两个实际遇到的例子：

第一个案例，某企业的物料配送，物料分为大件、小件和标准件。在配送过程中，发现小件和标准件的按时配送基本能满足，就是大件配送的效率低。于是该企业在智能制造改造过程中，引入立体仓库和堆垛机，并配套建设了WMS系统，大幅提高了大件的出库效率，也提升了仓库的管理水平。但是，新的问题却逐渐显现出来：发现订单中大件与小件、标准件成套备料不匹配，大件快速的通过立体仓库出来，但是小件和标准件整个循环立柜效率不够，存在大件在等待，小件配送不及时的情况，车间生产需要的按时配送还是没法完成，立库也无法发挥出最大效能。

我们重新审视和分析这个问题的产生和解决办法，首先就要从精益的角度来考虑，建立一个立库不是为了智能化而智能化，而要考虑匹配不同类型零部件的配送效率，从而实现均衡化生产；其次，需要通过MES系统根据生产计划提前发出齐套性需求，再设立小件、标准件分拣区，预先合并订单再将物料分播到每个订单中。通过这样的改变，基于精益化思想，通过信息化与自动化融合推进，真正实现全面的由生产拉动配料的需求，全面提高生产效率。

第二个案例，是一家军工企业，它面临的问题是人工漏检的问题，比如产品表面划痕的检测、螺钉螺母等标准件的安装是否到位的检测等等。企业针对这个问题启动了智能化改造项目，在工位安装了产品外观检测机器人，可以通过不同角度的拍照与系统预定义的检测标准进行比对，从而实现实时的检测，在线分析并给出检测结果。但是，在实际操作中还是出现了问题，发现在混线生产时，由于产品检测标准不同，需要人工对检测标准和程序进行更换，而系统的切换和预定义的工作所需时间很长，这样反而降低了检测效率。另外一点，项目没有充分考虑到机器人识别率的问题，机器人工作时需要不断动态变换拍摄角度，经常会因为光线不足或系统比对有误等问题而造成拍摄失败，这时就需要重新拍照，从而又影响了整个生产的节拍。

同样的，我们再基于精益生产的角度来分析这个案例，重新进行规划：首先此处是否必须使用机器人是值得商榷的，毕竟机器人的投资成本相对较大。考虑到在线检测的稳定性，实际也可以采用固定的拍照设备。比如，通过使用多个高分摄像头架设在不同的角度同时进行拍摄，在系统中同时快速比对照片，发现问题单独进行补拍；在信息化方面，则由MES系统统一管理，根据订单产品快速选择相应的检测程序和检测标准，从而达到在质量和效率方面同时满足精益生产目标。

还有其他很多类似的例子，我们反思，现在中国的智能制造很热门，但是智能制造的目的是什么？智能制造不能只是“头痛医头脚痛医脚”，智能制造的最终目的是，企业提高质量、降低成本、提升交付能力，也就是常说的QCD。而企业管理经营的终极目标则是精益化，做智能制造不能抛开根本而逐本求末。当前企业面临的一大问题是，做自动化的不懂信息化，做信息化的不懂精益化，而想办法把三者放一起，又会有多系统集成的重重困难。所以，现在智能制造市场，已不仅仅是单个系统或单方面的孤立地思考问题，市场需要的是整体解决方案。

因此，结合多年的制造自动化、信息化的实践经验，我们认为，当前智能制造的实现，必须要结合“精益化”，“信息化”和“自动化”三方面的同步建设，即“三化融合”。三化融合的特征在于以精益思想为指导，交互推进制造信息化和自动化。也就是说，一方面，通过自动化和信息化的融合积累大量的数据基础，在后面数据分析挖掘中必须要融入精益化的原则和思想，加入人工的经验总结，梳理并建立适应于企业发展的合理化精益业务模型和计算机模型，逐步地能自我决策和自我修整，最终形成智能制造。另一方面，在制造过程中，还需要通过MES等IT系统掌握具体的、实时的生产信息，支撑对生产过程瓶颈问题的准确分析，驱动自动化工具和设备做出准确的判断和响应，实现精细化的生产管理与过程控制，从而减少浪费、实现精益生产。三化融合是当前智能制造落地的切实有效的实现途径，是国内制造业尤其是大型企业迈向智能制造的必由之路。