智能制造
中国企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。
现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，云南自动化集成，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。
智能制造
我国数百万家工业企业的智能化水平差异较大。随着3D打印、模拟分析、工业物联网等技术在制造业的渗透，汽车、航空航天工业在智能制造领域已实现增长，能源和装备制造等行业将保持较高增速，其他行业的智能制造依然任众道远。未来5—10年，自动化集成公司，5G、工业互联网等新基建将成为工业企业智能化升级的催化剂，推动制造企业迈向“万物互联、万物可控”。
对智能制造的扶持应该考虑的几点
侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于外围领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高，作用大，需要的投入巨大，因而目前较少;外围领域比如智能仓储、AGV小车等，自动化集成项目，目前已渐成气候，已经可以为企业带来较好利润，自动化集成企业，纵使不重点扶持，企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量:数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全，甚至有假数据等，不应该扶持。
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