我們來看看制造過程是怎樣的。制造過程是將壹組原材料轉化為產品，比如將鋼板和相關零件投入生產過程，生產出壹輛汽車。那麽制作過程都涉及到什麽呢？再來看制造業的組織結構。
制造組織結構
如上圖，我們首先關註中間部分，也就是生產部分，制造的核心環節。
計劃控制:可以理解為生產的大腦中樞，決定生產什麽，什麽時候生產，生產多少。同時，它還調度生產資源(人、設備、材料、技術和能源)的合理分配，以最大限度地利用資源。
采購:根據生產計劃，確定何時需要采購哪些原材料。
制造:包括加工、裝配、工裝和工具的管理。
質量保證:生產過程中對外購件、材料和產品的質量檢驗和質量管理。
設計:產品設計和研發。
因此，制造過程需要上述所有相關部門的密切合作和協調。制造過程是壹個多部門參與和協調的過程。任何壹個小環節出現問題，生產都會中斷。
智能制造是做什麽的？
當前階段
我們上面說過，制造過程涉及到很多部門的配合，所以智能制造中的智能化當然也要涵蓋所有這些相關部門。
智能其實需要通過軟件來實現。目前，我們離真正的智能還很遠。目前我們大部分人還在做信息化，信息化和數字化是智能化的基礎。我們來看看每個環節都需要哪些信息系統。
設計:CAD/CAE，PLM等
計劃控制:ERP，APS等。
采購:企業資源規劃
制造業:MOM/MES、精益生產、智能裝備、工業物聯網。
質量:MOM/QMS
所以，目前做壹般意義上的智能制造相關的工作，基本就是做上面的信息系統。當然也有壹些做工業大數據分析的。當然，工業大數據的數據來源就是我們上面提到的各種信息系統。
真正的智能制造
我看過安肖鵬博士的書，裏面提到智能制造的本質是用數據的自動流動來化解復雜系統的不確定性，優化制造資源的配置效率。
這句話的意思可以和我們自己比。我們的大腦非常聰明。它可以感知外部環境的變化，並控制我們的身體做出相應的反應。對應三步，感知，分析，決策。
智能制造中的智能就是打造壹個制造系統的大腦中樞，能夠感知整個生產過程中各種因素的變化，並通過分析計算做出最優決策。
第壹步是感知，首先要掌握外界的信息。在生產系統中，可以理解為通過數據采集實時掌握生產環節的所有狀態，如原料庫存、設備運行、人員情況等。目前我們的工業物聯網，各個環節的信息系統都可以理解為數據采集。工業物聯網采集設備的運行數據，各業務系統采集業務數據。
第二步是數據流和數據分析。首先，實現各系統數據的互聯互通。比如采購影響原材料的庫存，庫存影響生產，所以我們需要在不同系統的數據之間建立聯系。然後通過大數據分析或者各種人工智能算法得出壹個環節的最優解。
第三步是決策。通過分析，智能系統可以控制生產過程並做出調整。最簡單的就是排班。比如發現壹個產品原料庫存不足，會自動切換到另壹個產品。如果發現壹個設備空閑，利用率不夠，可以獨立分配任務給這個設備，提高資源利用率。
這時，整個生產過程，從采購到生產到質量控制到交貨。都是由智能系統來調度的，仿佛壹個大腦在控制著每壹個環節，做出相應的動作。
聽著。目前我們大多數人只是在做第壹步，極少數人在做第二步。至於最終目標的實現，還有很長的路要走。
這部分也回答了開頭的第二個和第三個問題。正是因為生產過程涉及機械設備、自動控制、軟件分析、生產工藝等。，所以智能制造壹定是壹門交叉學科。
職業和就業
回答妳的第四個問題，本科的培養項目都是基礎學科，就是讓我們有基本的理論知識和概念。和實際工作中用到的東西還是有很大差距的。可以理解為專業是壹個很寬泛的概念，給妳很多方向的基本概念，但工作就是從中選擇壹個方向，深入下去。
所以即使要做這個專業的工作，也只會是智能制造系統中的壹個環節。也許是各種信息系統的實現，也許是工業物聯網，也許是數據分析，智能算法等等。
妳的培訓計劃中沒有太多關於軟件的內容。建議妳選擇壹到兩種編程語言和壹個關系數據庫熟練掌握。
至於深造，我更喜歡理論研究。我朋友圈裏也有幾個碩士博士在做智能制造方向的理論和算法研究。這個看個人選擇。
至於妳題目中提到的計劃性科學和智能性科學的比較，我覺得沒有必要。既然選擇了這個專業，就要好好學習。目前全世界的制造業都在尋求轉型，進壹步提高生產率，政策層面也很給力。不要在選擇上糾結太多。
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