2019年，中国《政府工作报告》中提出了“智能+”，并指出，“推动传统产业改造提升，围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能。”据麦肯锡预测，到2025年，基于数字化和智能化的新一代制造给中国经济将带来4500亿-7800亿美元的生产总值，而智能制造和创新驱动发展将带动1万亿-2.18万亿的生产总值。毫无疑问，智能制造是全球制造业未来的发展方向，更是中国实现从制造“大国”蝶变制造“强国”的孵化器。
全球智能制造先进者的三大科技动力
在制造业价值链重组过程中如何创造优质的产业附加值，逐渐成为企业转型的战略重点。传统制造业的数据孤岛、设备及生产的低自动化水平，以及将数字化和智能化转化为新利润增长点的局限性，成为企业实现制造转型的瓶颈。麦肯锡在其与世界经济论坛共同发布的报告中表示，互联化、自动化和智能化成为推动新工业革命范式发生转变的主要动力[2]。
·互联化：在离散的网络节点之间建立链接，通过数据互联互通，提高可预见性。越来越多制造业用户通过互联网和云计算逐步打通企业内部、产业链上下游，乃至同行之间的业务和数据壁垒，提高管理效率和资源优化配置率；通过数据交互和大数据分析，驱动业务从传统的规模生产B2M（Business to Marketing）向个性化生产C2M（Customer to Manufacturer）转型；通过工业互联网和物联网，实现智能化生产和服务延伸，并在精准对接的基础上满足客户个性化定制的需求。
·自动化：充分发挥设备、生产和业务流程的自动化能力，提高业务响应机制，并逐步实现全业务流程自动化。简单来说，就是帮助制造业实现精益生产和服务创新。在云计算和大数据的基础上，结合自动化设备和先进技术，提高产品的标准化水平和生产的敏捷性，推动企业向服务化转型，实现精准化生产、全面质量管理、专业化协作生产和平台化服务，提高产业协作创新能力和协作效率，优化用户体验。
·智能化：通过工业互联网和人工智能，与传感技术相融合，实现智能预防性的服务和智能决策。简单来说，就是帮助制造业实现智能化升级。以世界各行各业先进企业为先驱，借助数字“双胞胎”实现人机协同和人机互助，拓展数字化工厂的互联能力，实现虚拟仿真与真实生产的无缝衔接，打造智能工厂。
传统制造业实现转型升级所面临的挑战
对于中国传统的制造企业而言，互联化、自动化、智能化同样是助其实现智能转型升级的三大科技动力。然而，中国制造企业能力参差不齐，现状复杂，在逐步提升制造业互联化、自动化和智能化进程中，又普遍面临着三大业务挑战：
·产品研发设计周期长，协作创新能力差：在制造企业中，产品的研发设计速度往往决定着企业的市场竞争力，缩短周期、加速创新才能抢占先机。在制造业转型升级中，为提升客户体验和满足个性化需求，产品生产从传统的大批量、少批次向小批量、多批次转变，这对产品的个性化设计提出了更高的要求。而且，很多传统制造企业的IT基础设施落后，不仅会制约设计的跨界协作能力和快速迭代能力，还不利于制造业建立统一的设计标准，实现全产业的设计优化与创新。
·生产运营流程亟待自动化和智能化：随着业务量的攀升，传统制造企业依仗廉价劳动力的生产模式的弊端日益显露，产品单一、生产效率低下、产业链上下游不互通、服务意识浅薄等方面的问题，都无法满足用户对个性化产品和高品质服务的需求。同时，传统制造企业的IT基础设施，无法满足其对数据整合和价值挖掘、生产的自动化和智能化流程管理，以及新技术融合与应用的需求，这不仅阻碍了企业实现业务的协作创新，还制约了产业链实现整体的提质增效和“智造”转型。
· 服务水平和客户体验有待提高：随着整个制造产业的数字化和智能化水平不断提升，以及智能化产品的差异化逐渐缩小，如何利用“产品+服务”新模式创造新利润空间，成为提高自身竞争力的关键。而传统制造企业的规模化生产和典型销售渠道，成为提升用户个性化服务体验的瓶颈。而且，基于B2B（Business to Business）的IT基础架构，限制了用户信息收集和基于用户体验的设计优化、全球范围内服务水平的提高，以及服务创造新利润的空间。
AWS助力制造业实现生产全流程智能转型
传统制造业所面临的这三大挑战，从前期的产品与生产设计，到中期的生产运营管理，再到后期的智能化“产品+服务”优化都面临着互联化、自动化和智能化水平亟需提升的困扰。凭借先进的技术水平、强大的产品组合，以及经济、高效且完善的云平台和工业物联网平台，Amazon Web Services (AWS)助力不同规模的制造企业攻克在生产阶段所面临的多种问题，旨在实现全要素、全流程、全产业的智能转型升级。
·产品与生产设计：借助AWS混合架构，企业可将本地资源与云资源集成，对产业链上下游资源集中整合。借助AWS高性能计算，制造企业可以解决大规模并行设计任务处理问题，以加快创新和新产品上市的速度。Amazon SageMaker使制造企业可快速构建、训练和部署机器学习模型，以便针对实时或批量数据生成预测，以提升设计的智能化水平。
·智能工厂：借助AWS IoT 服务、边缘计算、数据湖和高级分析工具，制造企业能够对工厂层面孤岛数据进行搜集、整理、分析、可视化处理和决策输出，从而突破其运营瓶颈。利用AWS机器学习和人工智能为制造企业的生产设备提供实时和预测分析，以减少生产线停机时间。利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和其他存储服务，为制造企业提供强大的灾难恢复计划。
·智能化“产品+服务”：通过AWS的IoT、数据湖、机器学习、人工智能和工业物联网等服务，帮助制造企业打造智能产品，并对机器数据进行收集、处理、存储、分析和执行操作，以使其实现产品即服务，在增强客户体验的同时，广泛搜集客户意见，以提高产品质量，加速创新升级。此外，上述AWS服务还有助于制造企业通过服务模式转型，增强售后服务水平，从而获得新收入来源。
AWS助力西门子蒙特雷工厂打造工业4.0平台
西门子是全球科技企业，凭借电气化、自动化和数字化领域的创新，在发电和输配电、基础设施、工业自动化、驱动和软件等领域为客户提供解决方案。其位于墨西哥蒙特雷的工厂拥有约1,500名员工，每年为美国国内和工业市场生产2800多万个断路器和开关。该工厂于2017年开始部署数字化战略，其中，监测整体设备效率（OEE）极为紧迫，因为他们亟需提高整个生产流程的透明度，以实施有针对性的改进和创新。
2017年底，西门子宣布其新版本的物联网操作系统MindSphere将托管在AWS上。这对蒙特雷工厂来说是非常好的时机，因为其可以立即获得构建工业物联网系统所需的计算资源。借助AWS，该工厂能够将物理机器连接到MindSphere云环境，使其能够快速轻松地在云端运行自己的物联网解决方案。该工厂还构建了指标可视化应用程序来满足监控需求。MindSphere在AWS上无缝运行，该工厂降低了在构建基础设施上的时间，且无需学习新技术或购买物理硬件，这使得其物联网系统在不到8周的时间内就从构思实现了全面生产。此外，该工厂的初始OEE为40-50％，借助基于AWS构建的MindSphere，该团队有信心OEE将增长至85％。蒙特雷工厂项目是西门子全球工厂的典范，未来将带动着当地其他制造企业共同实现工业4.0的愿景。
西门子在数字化领域率先推出的基于云的开放式物联网操作系统——MindSphere，基于AWS构建，使用包括Amazon Kinesis、Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）服务和Amazon Athena在内的40多项服务，在多个业务部门(包括西门子移动、西门子电力和天然气以及西门子PLM)推动创新。该平台上，借助AWS物联网应用和人工智能应用丰富的应用接口、服务及计算资源，以及数据存储、配置、数据处理和数据管理工具，用户得以记录和分析大量生产数据，还能连通数据、自身所携带的各种开发工具以及应用软件和服务，从而帮助用户提高生产效率。用户还可以选择跨已有数据中心和AWS云计算套件部署MindSphere，以实现包括智能设计、智能生产和智能服务在内的全产业价值链的智能化水平提升。
工业物联网和工业 4.0 将为制造业带来下一轮革命。中国制造企业进入“智能+”时代，首先需要面对的是如何提升企业内部，甚至整个产业链的互联化、自动化、智能化水平。AWS安全、敏捷且可扩展的云平台以及一整套工业物联网、数据湖、分析和机器学习工具，旨在帮助制造企业实现包括产品和生产设计、产品制造与管理，以及智能产品和服务优化在内的全要素、全流程、全产业的智能转型，从而提高运营效率以及加快创新步伐。
