大多数CIO考虑更多的是互联网或者内网的一些应用。但在智慧工厂应是多张网并存的状态，包括调度的网络、管理的网络、设计的网络、工控的网络等，它们高效、智能地相互衔接成为智慧工厂的核心。因此，相对于车间层面，智慧工厂需要统筹的因素更多，组织起来更复杂。同时，相对于自动化、数字化设备的升级，管理过程本身的信息化也需要引起足够的注意。

　　3.社会层面的协同体系

　　针对智能制造而言，协同体系涉及的概念和系统涵盖了智慧工厂、智慧车间的所有内容，除此之外还包括人机智能交互系统、企业资源职能调度系统、泛ERP系统、供应链和物流管理系统、客户管理系统、商务管理系统、服务系统等。在社会层面开展智能制造、智慧制造，有三点值得注意：一是最优化产品的协同创新体系；二是最优化实体资源的配置体系；三是最优化跨边界生产的智能管理和调度体系。

　　从车间到工厂层面，智能制造、智慧制造的复杂程度加大。从工厂到全社会范围的资源调度时，它的特征又发生了变化。在全球、全社会范围之内，调度各种资源实现智能制造，关键点或许是资源泛在、服务泛在、按需使用、大范围的结算。大范围的结算因为涉及非特定主体，要求所有信息必须通过网络传递，因此关注的重点已经从硬件设备转向了软件。同时，服务的范围越大，参与者越多时，大家追求的往往是最优化的产品，这一需求的满足也必然要通过软件平台。例如，汽车设计之所以在全球范围内协同，是因为消费者希望参与设计，这样汽车就不只是一个工业化的产品，还是消费者心目中的工艺品；小米就是一开始让用户整体地参与到设计的过程中，在设计的同时把一些问题通过建立米粉群的方式让大家参与进来，充分听取用户的意见。

　　从上述案例可以看出，要实现共同的创意产品，工厂的设计单元和所有工作人员需要与用户沟通交互。想要大规模地调度资源，就需要考虑成本、规则和制度保障等问题。所以，开展大规模的智能制造，要有对应的管理制度与规范体系作为支撑。

　　三个层次的简单分析有助于我们正确认识智能制造、智慧制造的难度，结合自身的实际，选择切入点进行有效提升。

　　2.3.4 推进智慧制造的思考

　　制造业企业在开展智能制造、智慧制造时，短期投入比较大。在推进的过程中，企业需要依据自身的目标对投入、产出进行估计，也就是从经济和发展的视角去分析智慧制造推进的具体方案。

　　1.按照价值规律投入

　　基于价值规律的分析，一定是通过衡量市场需求后作出的判断，而不是单纯地从技术角度来决定，不然很可能出现在技术上追求先进、完美却没有市场的不好结果。同时，基于价值规律分析，也便于企业结合自身的情况合理确定投入的力度、周期，保持可持续发展，确保自身在升级改造中不出现大的波动。

　　2.差异化竞争

　　由于市场需求、供给存在差异，企业在为客户提供产品服务时可以采取差异化的策略，尽量避免为技术而技术的正面竞争、为新概念而新概念的盲目跟随。在这个方面，企业可以参考田忌赛马的故事。很多情况下，我们并不需要和友商在特定市场上正面竞争，而可以以“上马”对“中马”的策略，针对细分市场逐渐发展壮大，直至取得成功。又如美国西部淘金热时，许多淘金的人并没赚什么钱，但是提供相关服务的人却赚到了。所以，如果正面市场没有什么机会，企业从服务等侧面市场也许能找到一些新的机会。

　　3.结合自身优势协调发展

　　从我们最熟悉的领域，结合自身优势协调发展，是推进智能制造、取得预期效果的有效途径。例如，我们熟悉的产业流程中包括研发设计、产品实现、市场交互、售后服务等环节，向这些环节本身以及不同环节之间注入智能化、信息化的元素，使其向智慧车间、智慧工厂演进并逐步提高，或许更务实一些。

　　此外，推进智能制造、智慧制造，除了智慧工厂单元以外，还需要关注至少三大体系：市场体系、标准体系、人才体系。只有在这些体系完备的情况下，外部体系与工厂单元才能协同运转。例如标准体系，如果我们在一起沟通时，有人说英文，有人说西班牙文，大家的语言标准不同，沟通的效果一定不会太好，甚至无法沟通。又如，参与者的技能素质非常重要，凡是参与智慧制造的群体本身也需要具备一定的技能，就像在协同设计时，你无法想象一个不会用CAD的员工如何与其他会CAD的员工协同工作。因此，企业在推进智能制造、智慧制造时，既需要提升自身，也需要持续关注外部配套体系的情况，争取用好各种支持，在适当的时候针对适当的目标开展适当的工作。

　　4.关于信息安全的建议

　　需要特别提出的是，企业在开展智能制造、智慧制造工作时，需要重视信息安全工作，保护好数据安全、网络安全、物理安全。最好能够同步规划、同步设计、同步实施、同步维护管理，以更好地保护自身、合作伙伴和客户三方的利益。

　　行稳致远。智能制造、智慧制造是复杂的体系，但也是转型升级的必然趋势。认识到其复杂性，把握其特征和规律，结合实际适当简化，就一定能够找到切入点，取得成功。