随着技术的发展，智能制造系统在工业生产中的作用越来越重要，智能制造系统中集成的相关技术逐步成熟，经过不同产线、不同工序、长时间的反复验证，得到广泛应用，如: ( 1) 传感器和控制器变得简单经济且易获取，视频和音频等生物识别技术得到广泛的应用，使系统可获得更为全面、精准的信息; ( 2) 对于同一功能，不同子系统的计算结果互相印证和交互评价，并由智能制造系统自行决策输出; ( 3) 在外部条件发生变化或出现故障时，局部子系统的失效不影响总体系统的运行，或自动进入安全状态; ( 4) 有关智能制造的基础技术逐步成熟，确定性、可用性和经济性问题得到合理的解 决，如区块链技术逐步成熟，在理论上可以解决工业数据的安全性和信任问题。

在这些前提下，智能制造系统在工业生产中的作用将会变得越来越重要，逐步针对生产过程的特定单元或特定功能实现完全的控制，传统的工业自动化系统出于安全生产的考虑，可作为智能制造系统的补充或后备。

在这个阶段，针对生产过程的特定单元或特定功能，智能制造系统不仅是智囊团，同时也是决策者，在系统中占据统领地位，根据生产过程数据，判断生产状态并形成控制决策，输出执行，同时依据执行后的信息对系统进行优化和自适应。因此，工业生产对于智能制造系统的确定性、可用性的要求将会远高于对 IT 系统的要求。

在这个阶段，智能制造系统在局部( 生产过程的特定单元或特定功能) 形成了一个相对完备自治的系统，可以从生产单元的实施方法来描述: 智能制造通过构建“状态感知 － 实时分析 － 自主决策 － 精准执行 － 学习提升”的数据闭环，以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性，在给定的时间、目标场景下，实现生产过程的优化。

智能制造系统由初级阶段向中级阶段的进化是一个长期的过程。在生产系统中，不同的生产单元由于需求各异，采用的技术成熟度也不一样，处于智能制造初级阶段和中级阶段的系统将长期共存、协同作用。但总的来说，随着技术的发展，越来越多的处于智能制造初级阶段的技术将向中级阶段进化。

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