智能制造是在现代传感技术、网络技术、自动化技术和人工智能的基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计、制造流程、企业管理及服务的智能化；在大数据、云计算和网络的支持下，生产过程自动化并不断融入知识的处理。那么怎么才能实现它呢？或者推进过程中分为几步走呢？笔者在本文将做详细论述。
智能制造
第一步是生产数据的采集和处理。数据是智能制造的“血液”，智能制造能否有成效取决于其“造血”功能的强弱。借助从简单的“扫一扫”条形码、二维码到射频识别（RFID）和各种传感器，感知设备的运行状态和加工对象的质量和数量。产品入库“扫一扫”，来龙去脉、生产过程、所有责任方全知道。智能化程度越高，数据量越大。
基础数据的采集利器RFID
第二步是人与人、人与机器设备、设备与设备的通信和交互，构建互通互联的网络环境，使数据流动起来，保证机器设备高效率运作和与生产管理的协同。例如，刀柄上有RFID芯片，可记录刀具和刀片的规格、推荐切削用量。操作者将其从刀具柜取出时，同时将信息发送给刀具管理部门提醒及时补充。操作者在刀具预调仪进行调整后获得精确的尺寸数据发送给数控系统或编程部门进行编程。机床加工时，芯片记录切削参数和切削时间，计算还有多少剩余寿命，还可加工多少个零件，同时发给操作者和有关部门。
人机料法环的互联互通
第三步是从数据、信息到决策的价值转化，数据必须转化为有用的信息，提升人的认知，进行正确的决策，才能够创造价值。一般的数据信息价值的转化链中，底层是过程和设备，包括各种传感器、执行器和设备，每时每刻都产生大量数据，通过无线局域网、蓝牙等近距通信网络，借助车间的设备控制系统转化为信息。汇总到工厂的生产控制室，进行统计分析，并以图表形式加以可视化，便于人对市场情况进行认知，最后在企业层面做出决策。企业的决策以动态的企业资源规划（ERP）体现，随后形成制造执行系统去指挥和管理生产过程。由于互联网、物联网和WiFi全覆盖，各级管理系统之间皆有通信层连接，保证了生产的透明化。
数据--信息--价值的转化
4.、预测型智能制造
智能制造的困扰是设备和装置的失效，随着时间推移，设备磨损、性能衰退，最终导致故障和停机。预测型制造是时刻掌握设备实际“健康”状态，不是在故障发生后去抢修，或过早地将可用的部件进行不必要更换，而是通过预测设备什么时候可能失效，合理安排维修计划，实现“准时”维修，最大限度地提高设备的可用性和延长其正常运行时间，意外停机时间损失甚至有可能降低70%。
预测性的制造云平台
“工业4.0”和智能制造是愿景，开始走向现实，对企业来说是机遇，但千万不能一窝蜂“大干快上”。中国制造业当前首要任务是加快“工业2.0”和“工业3.0”的进程，提高产品的质量和可靠性，从模仿和山寨圏子里跳出来，致力于创新，尽快掌握核心技术、关键元器件和软件的自主知识产权，一味追求“跨越”是不可取的。
自主创新才是捷径
我国企业应深刻理解智能制造的内涵，明确概念，了解其现状和发展趋势，从战略高度和全球视角出发，认识自己面临的问题和需求，把握好自己的节奏，汲取智能制造优秀企业的经验，结合国情制定切合实际的战略规划，积极探索中国式“工业4.0”的发展道路，直面挑战，才能真正地实现智能制造。
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