29、智能制造综合实施路径：智能产品与服务及美的案例解析

智能制造综合实施路径：智能产品与服务及美的案例解析

1. 智能产品

在当今的制造业领域，企业的关注点不应仅仅放在生产线的现代化宣传上，而更应着重阐释所生产产品的价值。智能制造（IM）的核心目标是实现产品的高价值，而非智能制造本身。例如，若一家机床厂的生产设备和工艺实现了智能化，但生产出的机床却是普通的非智能机床，那么这家机床厂自身也不会购买这样的机床。

智能产品和设备是智能制造的重要组成部分。智能制造不仅要推动智能生产过程的建设与发展，还需持续提升终端产品的智能化水平。德国的“工业 4.0”报告对智能产品进行了描述：智能产品能够详细存储其制造和使用信息，在与机器及工作人员交互时，可回答诸如“需要安装哪些部件”“下一步的生产步骤是什么”“生产使用什么参数”“产品或工具应送往何处”等问题。这些数据通常存储在 ERP、MES 等系统中，或存储在云端，也可通过产品上的条形码标签，将数据直接存储到产品嵌入式 RFID 芯片的存储容量中，以便在产品离开车间或无网络条件下仍能持续追踪产品。

以刀具产品为例，基于 RFID 的刀具智能管理解决方案，当刀柄/刀具嵌入 RFID 芯片，并借助 ERP/MES 信息管理，刀具便成为智能产品。它能回答“还剩多少切削时间”“应采用何种加工参数”等问题，为 24 小时无人连续生产提供前提条件，同时延长刀具使用寿命、提高生产效率并降低产品或工具的使用成本。

产品的数字化和网络化是智能产品的首要基础。在产品上安装传感器并添加计算功能是产品智能化的必要基础。进一步地，将产品与雾计算、边缘计算和云计算连接是实现产品智能化的主要途径。通信不仅发生在两个对象之间，还可跨车间、工厂和企业，跨越不同层次的业务系统和供应网络。

智能产品的案例

• 中联重科工程机械传感器应用 ：中联重科在其生产并销往全国的各类工程机械（如挖掘机）上安装了传感器，平均每台机器安装 110 个传感器。传感器网络收集的实时数据可通过互联网直接传输到控制中心，在控制中心的大屏幕上可实时掌握全国工程机械的状态。国家统计局设立了“挖掘机指数”这一经济指标来评估中国的经济发展，并安排专人对其进行跟踪。

从智能水平层面，智能产品可分为三个层次：
|智能层次|主要产品类型|举例|
| ---- | ---- | ---- |
|组件级|关键基础组件和通用组件|落水后自动打开的车窗、陌生人靠近时自动关闭的车门|
|系统级|智能设备|高端数控机床、工业机器人、3D 打印设备、智能传感与控制设备、智能检测与装配设备、智能仓储与物流设备|
|终端级|为用户提供服务的各类智能终端|能告知感冒概率的婴儿车、可提供个性化健康食谱并提示购买需求的冰箱、各种可穿戴设备、智能家居和家电|

参照 Agent 的信念 - 愿望 - 意图（BDI）模型，智能产品应具备以下智能特性：
- 交互界面特性 ：环境感知、相互通信、人机交互和动作执行。
- 内部特性 ：功能定义、任务规划、数据分析和最优控制，通过功能定义包括对环境特征及其功能的“信念”认知描述，通过任务规划实现“愿望”状态的计划，通过数据分析和优化控制实现“意图”目标的执行引导。
- 新兴商业模式特性 ：个性化定制、网络协作和远程运维。

多功能轮椅服务机器人案例

针对老龄化社会日益增长的养老需求，研发的轮椅服务机器人具有以下功能特点：
1. 多种姿势 ：可作为平板床供用户睡眠；通过铰接杆折叠机构，可将前后轮收缩成坐姿，为用户提供如厕和淋浴服务；若前后轮继续收缩，可变为站立姿势，帮助用户起身和辅助行走。
2. 远程监控与维护 ：通过传感器或摄像头判断老人（用户）外出或摔倒，并通过短信和微信通知；利用红外传感等环境感知方法，识别用户夜间活动，自动打开并跟随轮椅上的灯光。可通过无线网络和实时通信对摄像头进行远程监控和操作。
3. 多传感器融合 ：感知和判断人手和身体动作，通过整合头部、背部、臀部、脚部等部位对轮椅的压力变化识别用户意图，为用户的睡眠、坐姿、站立和行走提供动力和支撑。可在后顶枕部设置脑电图（EEG）电极，高频收集头皮脑电波，并借助嵌入式 CPU 和软件识别脑电波模式以实现预定目标。
4. 任务规划与优化控制 ：产品可进行机器学习，通过人机交互界面停止某些规则、调整规则权重或补充新规则；能记住用户的生活环境、卧室布局和生活方式，根据个性化定制的功能定义进行任务规划，为行走进行路径规划并避开障碍物，评估每个任务的执行效果，自主优化和适应。

智能产品与客户的生活方式息息相关，是智能制造的重要组成部分。从智能手机、智能电视、可穿戴产品、智能水杯到智能汽车和智能机器人，企业需不断进行技术创新并投资于产品的智能化。例如，海尔、格力和美的都在智能家电领域进行了投资。

2. 智能服务

智能服务是企业通过物联网技术、大数据和其他 IT 技术，将商业模式从产品驱动转变为数据驱动，从销售产品转变为销售服务，聚焦用户需求，以智能产品为基础，实现服务模式和商业模式的创新。

德国的“工业 4.0”自 2011 年正式提出以来经历了多次升级，其重点已从数据驱动的智能工厂生产转向智能产品和服务。“工业 4.0”和“智能服务”已成为德国的国家产业竞争战略。预计到 2025 年，智能服务将使德国企业的生产率提高 30%。

智能服务的实施是一种按需主动服务，即通过捕获用户的原始信息，进行数据分析，构建需求结构模型和用户画像，开展数据挖掘和商业智能分析，还原真实的大场景。除了分析用户的习惯、偏好等显性需求外，还能进一步挖掘与时空、行为、工作习惯相关的隐性需求，主动为用户提供个性化、准确和高效的服务。这不仅需要数据的传输和反馈，还需要系统进行多维度、多层次的感知和主动深入的识别。另一方面，服务业从低端向高端转型势在必行，服务业的转型升级需要依靠智能服务。

亚马逊销售服务案例

亚马逊利用其 20 亿用户账户的大数据，通过对 140 万台服务器上 109GB 数据的预测和分析来推动销售增长。亚马逊的灵活 MapReduce 程序构建在 Hadoop 框架之上，每 30 分钟对界面上的数据产品目录进行分析并发送回不同的数据库。每 10 分钟，亚马逊会更改其网站上商品的价格。其中一项受欢迎的服务是为卖家提供的缺货预测，它使用推荐算法分析卖家的销售和库存水平。亚马逊还运用图论选择最佳的时间安排、路线和产品分类来交付产品以降低成本。根据一项名为“预测购物”的新专利技术，亚马逊会根据消费者的购物偏好提前将他们可能购买的商品送到最近的快递仓库。一旦买家下单，商品可立即送到他们家门口。但如果大数据算法出现错误，亚马逊可能面临承担来回运送商品物流成本的困难。

未来，企业的关注点将从功能性产品转向服务体验。制造商不再仅仅销售纯产品，而是通过产品 - 服务系统（PSSs）为用户传递价值。在这个过程中，无形的服务起着至关重要的作用。服务主导逻辑（SDL）将供应链视为价值共创和资源整合的网络，为探索 PSSs 的开发和交付提供了有用的视角。为了获得新的竞争优势，制造企业必须与客户互动，从产品主导逻辑转向服务主导逻辑。

3. 美的智能工厂案例

美的集团战略

美的集团未来的愿景是从劳动密集型向技术密集型、资本密集型转变，从低端制造业向高端制造业和先进制造业转变，最终转型为一家以科技为驱动，涵盖消费电器、暖通空调、机器人及自动化系统、智能供应链四大业务的科技集团。美的战略的主轴包括：
- 产品领先 ：通过技术创新超越日本家电。
- 效率驱动 ：包括制造效率、资产利用效率等。美的的订单到销售周期已从 30 天压缩至 12.5 天。
- 全球化企业 ：美的集团的海外收入占营业收入的 50%。近两年来，美的还提出了“两智战略”，一是智能产品，如厨房生态系统中的互联冰箱、校园支付宝洗衣机、模拟森林空气的空调；二是智能制造，包括精益和数字化转型以及整个价值链的运营，这在收购库卡的布局中得以体现。

加减法策略

为了提高利润和员工效率，美的采取了加减法策略：
- 减法 ：
- 减少产品类别数量，从过去的 60 多个类别减少到 32 个，数量减半。
- 减少规格和款式数量，从 4000 个减少到 2000 个，大大降低了模具、供应链材料和研发等成本。
- 去除渠道库存。2016 年，美的从小天鹅洗衣机开始试点“T + 3”订单系统，从下单到满足需求，用户可在 4 个周期内完成客户订单收集、工厂原材料收集、生产和交付货物，每个周期设定为三天，因此称为“T + 3”。传统销售订单的前置时间从 23 天缩短至 12 天，根据市场研究，这是用户体验的最佳时间。过去，许多企业以生产为基础决定销售，每年计划比上一年增加 10 - 20%的库存，过度生产给渠道带来压力，导致渠道不堪重负。
- 加法 ：特别是在自动化和 IT 投资方面。过去，各业务单元的 IT 系统分散且单独实施。2011 年起，美的规划并实施了“632”IT 项目，“632”指的是六个主要操作系统（PLM、ERP、APS、MES、SRM、CRM）、三个主要管理平台（商业智能 BI、财务管理系统 FMS、人力资源管理系统 HRMS）和两个主要技术平台（美的信息门户 MIP、美的开发平台 MDP）以及企业流程框架（EPF）、主数据管理（MDM）等，共 13 个大型项目组进行实施和推广。该项目于 2016 年 12 月 31 日最终完成，历时四年半。2017 年，美的在自动化方面投入 70 亿元。到 2018 年，美的拥有 1000 名 IT 员工。在“632”项目中，为系统设置了 2000 多个接口，八个业务部门全面启动该系统，每个业务部门约有 200 名全职负责人。美的还从三星聘请了高级人员。巨大的劳动力投入体现了公司推动企业转型的勇气和决心。最终，美的实现了从订单到收款、从采购到付款以及内部关联交易、合作伙伴业务流程和系统之间的业务连接。

美的在实施智能制造过程中形成了一套完整的方法论，包括三个阶段的工作：

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    A[业务流程架构搭建] --> B[IT 系统集成]
    B --> C[互联网技术开发]

1. 业务流程架构搭建 ：每次实施都要覆盖架构部门，进行部门流程框架与整体框架的一致性比较，找出变化点。先进行业务变革，再进行系统集成。企业转型的首要要求是精益运营和敏捷响应用户需求。
2. IT 系统集成 ：包括客户端到端、产品端到端、订单端到端。利用“632”战略拉动整个流程，实现 IT 信息管理的统一。
3. 互联网技术开发 ：目前已进入称为智能 3.0 的第三阶段，包括工业互联网、C2M、定制化生产等。

大数据分析

大数据实现了从原始经验驱动到数据驱动的转变过程：在研发端利用大数据帮助了解用户想法并改进产品；在生产端支持精益制造；在市场端帮助进行市场研究、竞争对手分析，直至帮助整个渠道管理和分销、研究消费者并改善售后服务。具体而言，美的在以下几个方向做出了努力：
- 连接内部数据和内部供应链 ：将生产、研发、销售、财务等领域的所有数据连接并整合，建立美的统一的数据仓库，在此基础上进行数据运营分析。
- 整合外部数据 ：收集互联网业务和舆情数据，包括电商系列（如淘宝、天猫、京东和苏宁网站）的数据、传统行业网站的数据、新闻媒体的数据、用户数据（如每笔订单、每次售后电话、每次安装记录等，经过清理和融合后可获得用户画像）以及设备数据（特别是使用智能家居设备收集的数据）。

基于这些数据，美的开发了多个产品：
- 观星平台 ：用于数据分析的 IT 产品。美的的每个软件都是产品而非系统，产品经理从规划到最终运营始终负责产品。观星产品采用互联网数据，在数据支持下进行市场研究，如市场容量计算、竞争对手识别、竞争价格、自身公司产品性能、畅销或滞销原因、销售波动等，以及在线零售商的运营分析、用户反馈等。
- 语音分析应用 ：利用互联网的非结构化数据和中文数据进行语音分析，从用户的个人评论中获取有价值的观点，并对这些观点进行统计，例如用户提及空调噪音的次数，以特定格式帮助运营。

美的还利用大数据分析解决了一些实际问题：
- 产品开发优化 ：过去美的的产品开发方法是试错法，导致产品种类繁多。例如，一年可能开发 100 个电饭煲，但只有 10%畅销，90%亏损。现在基于大数据分析，美的可以生产市场上最受欢迎的产品，设计成功率比以前更高的产品。
- 产品质量改进 ：以冰箱为例，过去新产品上市后出现噪音问题，反馈到公司并在生产线改进通常需要半年时间，在此期间会有大量不合格和有缺陷的产品流入市场。现在通过互联网数据分析，美的可以在一个月内做出响应并推出新批次产品。如果仍有用户抱怨噪音问题，可直接定位用户评论对应的订单，安排工程师上门分析。有一次发现是内部毛发导致噪音，后来通过改进进气口解决了问题。

美的自 2008 年开始进行商业智能（BI），但效果不佳。由于领导需求的变化，先后制作了约一千份报告，利用率不到 10%，报告的需求响应也非常缓慢，修改或制作一份报告可能需要一两个月以上，导致领导不满，产生的数据不仅不准确而且难以使用。2015 年，美的进行了全面的数据整合和重建，根据业务流程梳理要分析的指标，并基于指标系统构建报告系统。美的的八个业务部门可以从不同维度查看报告。然后，基于指标系统构建了一套完整的元素管理系统。如果任何指标出现问题，可通过层层追溯找出其逻辑处理步骤并确定最终数据源，以确保科学指标实现数据质量控制。

互联网大数据产品还推出了移动终端应用，用于日常业务核心管理。每天早上 7 点推送业务简报，管理层关注的指标如总金额、应收账款、订单交付剩余天数警告、订单延迟及延迟原因等，8 点推送电子邮件，8 点半推荐警告。以只读模式发送，简单点击即可完成报告浏览。为了让数据更快落地和运营，IT 人员在方洪波的办公室秘密放置了一个大屏幕展示一些大数据分析报告。在运营分析会议上，方洪波总经理能够准确指出业务部门的排名情况和存在的问题，这让各业务部门负责人感到震惊并询问他如何得知这些数据。在这种自上而下的数据文化压力下，大数据分析报告得到了应用和推广。

目前，美的连接了数百万智能家居设备的所有数据。未来，美的还将连接工业互联网生产线设备的数据进行实时监控和处理，并进行用户画像。美的的用户画像基于自身的大社交数据和在线数据，约有 1.88 亿用户画像。基于用户画像的营销活动是美的的一大特色。例如，在广场或商场进行促销时，可准确通知周围五公里范围内的用户画像，向不同用户发送不同的短信，向高消费人群推送高端新产品信息，向价格敏感人群推送优惠产品信息，一旦收到投诉就屏蔽垃圾信息，以确保用户参与活动，增强促销效果。在一个省份的范围内，美的每天可实现 1 亿美元的销售规模，是以前的两倍。基于用户画像和用户洞察，还可支持产品设计，如开发环保产品，找出对应所有用户的环保产品，然后分析该群体的特征、价格意向、质量要求等，使设计师在设计时能更好地使产品与用户匹配。

待解决的问题

尽管美的在智能制造方面取得了显著进展，但在 IT 系统的闭环优化过程中，仍发现并需要解决一些当前问题：
|问题类型|具体问题描述|解决方案方向|
| ---- | ---- | ---- |
|生产规划与调度算法模型逻辑|目前美的使用的 Oracle ASCP 是在原 MRP 基础上的升级，较为教条，部分逻辑不符合美的实际生产情况且难以更改。合理的做法应先基于资源规划进行前后移动，再进行合并。美的已开发了一个仅考虑瓶颈资源的简单生产规划系统，但考虑所有资源耗时过长。|进一步应用下一代人工智能方法，如深度学习和视觉识别，以更好地解决规划和调度决策中的问题。|
|操作速度慢|美的的目标是每 2 - 4 小时完成规划和生产调度，但 Oracle 每天仅能完成一次，且常需工作到晚上为次日生产做准备。由于美的业务和产品复杂，部分产品的 BOM 多达十层，而 Oracle 的客户主要是可口可乐、IBM 和戴尔等高度标准化的企业，其软件难以满足美的需求。|寻找更适合美的业务复杂度的软件或对现有软件进行定制化开发。|
|营销预测准确性差|营销预测不准确，但制造端的订单需要快速交付，导致生产和销售两端存在矛盾。|建立基于大数据分析的多因素模型，以获得促销和季节性需求预测的准确结果，或进行滚动周期修正。|
|人机协作自动化程度低|机器人进行码垛和搬运已较为常见，但码垛、焊接、喷涂等工艺对设备要求较高。美的基本实现了设备自动化，但在最终装配和装箱过程中，由于有许多型号选项和工具，自动化程度相对较低，且在复杂多变环境下对多品种、小批量自动化的研究仍不足。|美的与库卡合作成立了专业团队进行研究，期待这些通用技术取得突破，使整个美的或行业受益。|

美的计划在顺德建设另一个 1000 亩的工业园区，预计到 2025 年将呈现全新的面貌。通过不断解决问题和持续创新，美的有望在智能制造领域取得更大的成就，为行业发展提供更多可借鉴的经验。

智能制造综合实施路径：智能产品与服务及美的案例解析

4. 思考与作业启示

在智能制造的发展进程中，我们可以从智能产品、智能服务以及美的智能工厂案例中汲取诸多经验，同时相关的思考与作业问题也为我们进一步探索智能制造提供了方向。

思考问题分析

• 美的公司智能制造基本情况 ：美的集团战略明确，从劳动密集型向技术和资本密集型转型，聚焦消费电器、暖通空调、机器人及自动化系统、智能供应链四大业务。通过“两智战略”推进智能产品和智能制造发展，在产品开发、生产规划、大数据应用等方面取得了显著成果，但也面临生产规划算法、操作速度、营销预测准确性和人机协作自动化程度等问题。
• 美的智能制造转型困难 ：生产规划与调度算法模型逻辑不适应实际生产，操作速度慢难以满足业务需求，营销预测不准确导致生产与销售矛盾，人机协作自动化程度低在复杂生产环节表现明显。这些困难的解决需要美的进一步投入技术研发和创新。
• 美的智能制造的三个整合 ：一是业务流程架构搭建中的部门流程与整体框架整合，确保业务变革与系统集成的一致性；二是 IT 系统集成，实现客户端、产品端、订单端的端到端整合，利用“632”战略统一 IT 信息管理；三是大数据整合，连接内部数据和供应链，整合外部互联网和舆情数据，为企业决策提供全面支持。
• 美的智能制造实施步骤和阶段 ：首先进行业务流程架构搭建，以精益运营和敏捷响应用户为目标；接着进行 IT 系统集成，实现信息管理统一；目前进入智能 3.0 阶段，开展工业互联网、C2M、定制化生产等互联网技术开发。

作业问题探讨

1. 投资与收益及 ERP 系统升级
   • 投资与收益组成 ：智能制造的投资包括自动化设备采购、IT 系统建设、人员培训等，收益体现在生产效率提高、产品质量提升、市场份额扩大等方面。
   • ERP 系统升级原因 ：原系统功能可能无法满足企业业务增长和变化需求，如美的业务复杂后 Oracle ASCP 难以适应；系统性能不足，操作速度慢影响生产规划和调度；数据处理能力有限，无法有效支持大数据分析和决策。
   • 考虑因素 ：升级时需考虑系统与企业现有业务流程的匹配度、与其他系统的集成性、供应商的技术支持和服务能力、升级成本和时间等。
2. 产品模块化影响
   |影响方面|具体影响|
   | ---- | ---- |
   |产品多样性|增加产品组合可能性，可快速推出不同功能和配置的产品，满足多样化市场需求。|
   |制造成本|通过标准化模块生产，降低零部件种类和库存成本，提高生产效率，降低制造成本。|
   |开发成本|减少重复设计和开发工作，缩短产品开发周期，降低开发成本。|
   |零部件类型|减少零部件种类，便于管理和采购，提高供应链效率。|
   |质量和性能|标准化模块生产便于质量控制和测试，提高产品质量和性能稳定性。|
3. 秦朝标准化武器的好处 ：秦朝标准化武器实现了零部件的通用互换，便于大规模生产和维修，提高了武器生产效率和质量，增强了军队的战斗力和后勤保障能力。
4. 半成品包装盒的重要性 ：半成品包装盒（材料容器）有助于规范物料管理，提高车间和企业间的协作效率。统一规格的包装盒便于物料搬运、存储和识别，减少物料损坏和丢失，提高物流速度和准确性。
5. 三维建模验证设计方案 ：三维建模可以直观展示产品的外观、结构和功能，设计师可以在虚拟环境中进行装配和运动模拟，提前发现设计缺陷和干涉问题，减少实物模型制作和修改成本，提高设计方案的验证效率和准确性。
6. 软件高市场价值支撑因素 ：软件的高市场价值可能源于其先进的技术架构、强大的功能、良好的用户体验、广泛的应用场景、可靠的安全性和稳定性，以及对企业业务流程的深度支持和优化能力。
7. 工业互联网对质量管理的影响 ：工业互联网通过实时数据采集和分析，实现对生产过程的全面监控和质量追溯。可以及时发现质量问题的根源，采取针对性措施进行改进，提高产品质量稳定性和一致性。同时，工业互联网还可以促进供应链上下游企业之间的质量协同管理。
8. CPS 基本逻辑 ：CPS（信息物理系统）的基本逻辑是将计算、通信和物理过程深度融合，通过传感器和执行器实现物理世界与信息世界的交互。信息系统对物理过程进行监测、分析和决策，物理系统根据信息系统的指令进行操作，实现智能化的控制和管理。
9. 电梯远程监控系统数据及分析算法 ：在电梯远程监控系统中，小数据可能是电梯的基本参数和实时状态数据，如速度、温度、位置等；大数据可能包括大量电梯的运行数据、故障记录、维护历史等。公司可能使用机器学习算法进行故障预测和诊断，如决策树、神经网络等，以支持电梯的预防性维护和安全管理决策。
10. APP 技术霸凌隐患及关键数据 ：APP 技术霸凌可能导致用户隐私泄露、数据滥用、强制推送广告等问题。形成完整生活画像最重要的数据包括用户的基本信息、消费习惯、社交行为、地理位置等，这些数据可以帮助企业更好地了解用户需求，但也需要严格保护用户隐私。
11. 丰田知识管理工具“权衡曲线”特点 ：“权衡曲线”帮助丰田在产品开发过程中平衡不同性能指标之间的关系，如成本与质量、功能与可靠性等。通过可视化的曲线，团队可以直观地看到不同决策的影响，做出更合理的选择，实现产品性能的优化。
12. 西门子知识传输和共享渠道经验 ：西门子可能通过建立完善的知识管理平台、培训体系、社区论坛等渠道，促进知识的高效传输和共享。例如，利用数字化平台存储和传播技术文档、案例经验等知识，通过在线培训和面对面交流提高员工的知识水平和技能。
13. 商飞知识场景化和智能推送创新 ：商飞可能将知识与具体的业务场景相结合，根据员工的工作角色和任务需求，智能推送相关的知识和信息。例如，在飞机设计、制造和维护过程中，为工程师提供实时的技术规范、故障解决方案等知识，提高工作效率和质量。
14. 美的三个生态系统
    |生态系统名称|内容|
    | ---- | ---- |
    |产品生态系统|包括智能家电、机器人等智能产品，通过互联互通实现产品之间的协同工作和用户的便捷体验。|
    |生产生态系统|涵盖生产设备、供应链、大数据分析等环节，实现生产过程的智能化、自动化和精益化管理。|
    |业务生态系统|涉及销售、服务、营销等业务环节，通过大数据和用户画像实现精准营销和个性化服务，提升企业的市场竞争力。|
15. 企业组织结构变化及四要素协同
    • 企业组织结构变化 ：如韩都衣舍和华为可能从传统的层级式组织结构向更加灵活的扁平化、网络化组织结构转变，以提高企业的响应速度和创新能力。
    • 四要素协同 ：组织为流程、技术和数据提供框架和支持，流程规范技术和数据的应用，技术为组织和流程提供工具和手段，数据为组织、流程和技术提供决策依据。四要素相互依存、相互促进，共同推动企业的发展。

5. 总结与展望

智能制造是制造业发展的必然趋势，智能产品和智能服务是智能制造的重要组成部分。智能产品通过数字化、网络化和智能化提升产品价值和用户体验，智能服务通过数据驱动和个性化满足用户需求，实现企业商业模式的创新。美的智能工厂案例展示了智能制造的实践路径和取得的成果，同时也暴露出一些待解决的问题。

未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智能制造将迎来更广阔的发展空间。企业需要不断加大技术创新投入，提高生产规划和调度的智能化水平，提升营销预测的准确性，加强人机协作的自动化程度，以适应市场的快速变化和竞争。同时，企业还应注重数据安全和隐私保护，加强与供应链上下游企业的协同合作，共同构建智能制造生态系统。通过持续的创新和改进，智能制造将为企业带来更高的生产效率、更好的产品质量和更强的市场竞争力，推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展。

graph LR
    A[智能制造] --> B[智能产品]
    A --> C[智能服务]
    B --> D[组件级智能产品]
    B --> E[系统级智能产品]
    B --> F[终端级智能产品]
    C --> G[按需主动服务]
    C --> H[数据驱动创新]
    A --> I[美的智能工厂]
    I --> J[战略转型]
    I --> K[加减法策略]
    I --> L[大数据分析]
    I --> M[待解决问题]
    M --> N[生产规划算法]
    M --> O[操作速度]
    M --> P[营销预测]
    M --> Q[人机协作自动化]

通过以上的分析和探讨，我们对智能制造的综合实施路径有了更深入的理解。无论是智能产品的发展、智能服务的创新，还是企业在智能制造实践中的经验和挑战，都为我们提供了宝贵的参考。在未来的发展中，我们应积极拥抱智能制造，不断探索和创新，推动制造业的转型升级和高质量发展。