本文目录
- 智能工厂的体系架构
- 什么是智能工厂、智能生产、数字工厂
- 你知道智慧工厂的五大基本特征吗
- 智能工厂数字化应用的基本原理
- 行业智能化之三大主要智能工厂建设模式
- 智能工厂是什么意思
- 智能工厂需要哪些精益的基础
- 智能工厂与数字化车间的区别与关系是什么
- 智能工厂是做什么的
智能工厂的体系架构
智能工厂的架构与功能定义智能工厂是实现智能制造的基础与前提，它在组成上主要分为三大部分。在企业层对产品研发和制造准备进行统一管控，与ERP进行集成，建立统一的顶层研发制造管理系统。管理层、操作层、控制层、现场层通过工业网络(现场总线、工业以太网等)进行组网，实现从生产管理到工业网底层的网络联接，满足管理生产过程、监控生产现场执行、采集现场生产设备和物料数据的业务要求。除了要对产品开发制造过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，在投入运行前就要了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产制造过程中的流程优化和大规模网络制造提供支持。 (1)企业层一基于产品全生命周期的管理层 企业层融合了产品设计生命周期和生产生命周期的全流程，对设计到生产的流程进行统一集成式的管控，实现全生命周期的技术状态透明化管理。通过集成PLM系统和MES、ERP系统，企业层实现了全数字化定义，设计到生产的全过程高度数字化，最终，实现基于产品的、贯穿所有层级的垂直管控。通过对PLM和MES的融合实现设计到制造的连续数字化数据流转。 (2)管理层一一生产过程管理层 管理层主要实现生产计划在制造职能部门的执行，管理层统一分发执行计划，进行生产计划和现场信息的统一协调管理。管理层通过MES与底层的工业控制网络进行生产执行层面的管控，操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态，同时获取底层工业网络对设备工作状态、实物生产记录等信息的反馈。 (3)集成自动化系统 自动化系统的集成是从底层出发的、自下而上的，跨越设备现场层、中间控制层以及操作层三个部分，基于CPS网络方法使用TLA技术集成现场生产设备物理创建底层工业网络，在控制层通过PLC硬件和工控软件进行设备的集中控制，在操作层有操作人员对整个物理网络层的运行状态进行监控、分析。智能工厂架构可以实现高度智能化、自动化、柔性化和定制化，研发制造网络能够快速响应市场的需求，实现高度定制化的节约生产。
什么是智能工厂、智能生产、数字工厂
智能生产是指：主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。智能工厂是指：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。详细信息可以百度 深圳市嘉明特科技数字化工厂是指：用虚拟技术模拟现实生产，从而分析和预测生产状况；
你知道智慧工厂的五大基本特征吗
在中国制造2025及工业4.0信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，建立基于工业大数据和"互联网"的智能工厂。
最近几年，欧美国家最早针对流程工业提出了"智能工厂"的概念。流程工业智能工厂由商业智能、运营智能、操作智能三个层次组成，由于自身的自动化水平较高，因此实施智能工厂相对比较容易。与流程工业相比，离散制造业首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性，如车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对生产设备的智能化要求很高，投资很大。特别是装备制造业、家电、 汽车 、机械、模具、航空航天、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。
因此，在中国制造2025及工业4.0信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和"互联网"的智能工厂。
生产设备网络化，实现车间"物联网"
工业物联网的提出给"中国制造2025"、工业4.0提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用M2M(Machineto Machine)的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
在离散制造企业车间，数控车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊、加工中心等是主要的生产资源。在生产过程中，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。
如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DNC服务器，设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。
生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
"中国制造2025"提出以后，信息化与工业化快速融合，信息技术渗透到了离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富。离散制造企业生产线处于高速运转，由生产设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，对数据的实时性要求也更高。
在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
生产文档无纸化，实现高效、绿色制造
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现"制造大国"走向"制造强国"的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、丢失等。
生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
生产过程透明化，智能工厂的"神经"系统
"中国制造2025"明确提出推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、 汽车 、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
离散制造企业生产现场，MES系统在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，MES系统借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。
生产现场无人化，真正做到"无人"工厂
"中国制造2025"推动了工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛应用，使工厂无人化制造成为可能。在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式(Lights Out MFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现"无人"智能生产。
实现从制造业大国向制造业强国的"升级"，"中国制造2025"成为最有力的战略驱动。盖勒普是"中国制造2025"的先行 探索 者和实践者。深度结合当前离散制造业的实际现状，基于全球25年领先技术和中国15年的本地化经验，盖勒普提出了离散制造业智能工厂的五个方向，旨在借助全球先进智能工厂整体解决方案(MES-SFC)这一生产力引擎，打破组织边界，将企业整个生产现场都纳入到管理网络中，正深刻地改变着制造模式、流程乃至整个制造业的结构，这一具有未来竞争力的创新成果将有力推动整个制造业的转型升级，也让离散制造企业得到了独一无二的新技术体验，并为行业树立成功典范。
智能工厂数字化应用的基本原理
智能工厂数字化应用的基本原理，智能工厂数字化应用是人为设置，程序，数字化应用按照人工设计的程序工作流程，完成工作生产。现场管理细度：由按天变为按分钟/秒。现场数据采集：由人手录入变为扫描、快速精确采集。电子看板管理：由人工统计发布变为自动采集、自动发布。仓库物料存放：模糊、杂散变为透明、规整。生产任务分配：人工变为自动分配、产能平衡。仓库管理：人工、数据滞后变为系统指导、及时、精确。责任追溯：困难、模糊变为清晰、正确。绩效统计评估：靠残缺数据估计变为凭精确数据分析。统计分析：按不同时间/机种/生产线等多角度分析对比。综合分析：按不同的需求综合分析不同的数据。
行业智能化之三大主要智能工厂建设模式
行业智能化之三大主要智能工厂建设模式 首先，从生产过程数字化到智能工厂 在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。因此其智能工厂建设模式为： 一是推进生产过程数字化，在生产制造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制。 二是推进生产管理一体化，搭建企业CPS系统，深化生产制造与运营管理、采购销售等核心业务系统集成，促进企业内部资源和信息的整合和共享。 三是推进供应链协同化，基于原材料采购和配送需求，将CPS系统拓展至供应商和物流企业，横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率。 四是整体打造大数据化智能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。 其次，从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂 在机械、 汽车 、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为： 一是推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于CPS系统的车间级智能生产单元，提高制造、敏捷制造能力。 二是拓展基于产品智能化的增值服务，利用产品的智能装置实现与CPS系统的互联互通，支持产品的远程故障诊断和实时诊断等服务。 三是推进车间级与企业级系统集成，实现生产和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享，开展基于横向价值网络的协同创新。 四是推进生产与服务的集成，基于智能工厂实现服务化转型，提高产业效率和核心竞争力。 后，从个性化定制到互联工厂 在家电、服装、家居等距离用户近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。因此其智能工厂建设模式为： 一是推进个性化定制生产，引入柔性化生产线，搭建互联网平台，促进企业与用户深度交互、广泛征集需求，基于需求数据模型开展精益生产。 二是推进设计虚拟化，依托互联网逆向整合设计环节，打通设计、生产、服务数据链，采用虚拟仿真技术优化生产工艺。 三是推进制造网络协同化，变革传统垂直组织模式，以扁平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下游资源，发展远程定制、异地设计、当地生产的网络协同制造新模式。
智能工厂是什么意思
智能工厂
智能工厂是当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段，其内容不但包含上述的智能设备和自动化系统的集成，还涵盖了企业管理信息系统（MIS）的全部内容，包括人事系统、财务系统，销售销售、调度系统等方面。
“智能工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判及规划自身行为。
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
智能工厂需要哪些精益的基础
近日，很多企业联络，想多了解一些智能工厂的建设情况，以及一些必备基础条件等具体事项。鉴于，现正在进行的某合作指导项目中，涉及了“科技成果落地的智能化工厂”筹备，所以，不便展示智能化的构建实施。谨以一些智能化前提条件的分享，提示计划开展智能工厂项目的企业，需要打造哪些精益基础，会更事半功倍。首先，当然就是标准化。这所说的标准化，是指所有工作流程的标准化。包含订单传递的设计、包含物料采供的流程、也包含具体操作中每一要素的时间与动作核算标准........因为，智能化工厂的意义，就在于一切运营行为的智能分析、智能决策与智能修正。简单的说，就是客户端订单发出以后，是需要智能化系统的自动根据产能、库存、在产情况，进行评审。然后，根据订单评审的结果，反馈到销售端与采购端，进行下单确认。同时，按照订单的交付时间，自动分配产线相应的生产计划。这样的生产计划，有可能是每日一发的，也可能事每小时一发的，参照的是当前产线的生产数据反馈。以上，这些都是使用去中心化的区块链技术，就是不用数据采集到数据池，就可以分析后自动下达指令。所以，这些动作看似复杂，实际智能化的订单评审，到指令的发出，很可能就是“一瞬间”的。试想，这一瞬间的数据快速分析、决策、反馈......依靠的是什么，当然是供应链上每一点的标准化。所谓，牛鞭效应；所谓，失之毫厘谬以千里。若每一点上的随意性都比较大的话，那么数据端的偏差量，肯定会对最终的决策与指令下达，产生很大影响。这种影响，会在基于区块链互联技术上的特殊性，对偏差数据逐渐放大，直至引发智能化自动修复系统启动。咱们上边所说的这些，仅是供应链的前端，后端的标准化同样随意性较大的话，智能化的修正也满足不了同时多单生产的交付需求。这样，交付延误、质量不稳定、甚至设备保护锁定的情况，会在你的智能化工厂中频频发生。所以，标准化对于智能化，有多重要，不言而喻。其实，不仅仅是智能化工厂，需要打造标准化的基础。就算你是一般的传统企业，包含制造业与服务业，标准化同样重要。因为，标准就是你产能的保证，就是客户订单的保证；因为，标准就是你过程的保证，就是产品质量的保证；同时，标准也是一切企业运营行为的保证，这一点，你看看上上世纪泰勒大师，你再看看所有“精益屋”“丰田屋”搭建的结构就很清晰了......因为，标准作业就是基石的位置，基础决定上层建筑，基石稳健了，企业的各项运营也会更快速的发展了。啰啰嗦嗦说了这么多，本想将其余几项智能制造的精益基础也分享分享的，篇幅与时间的原因，只能等本次合作的智能工厂项目搞定后再说了。记得，有位管理大师说过“管理者就是唐僧”，要反复的谆谆教导........管理，就是这样，专业心，婆婆嘴。再次，提示所有计划智能化工厂的企业朋友，以及传统企业精益转型的朋友，打造“标准作业”，打造“作业标准”，打造“运营标准化”...
智能工厂与数字化车间的区别与关系是什么
1、本质不同
智能工厂，就是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。
数字工厂，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
2、组成不同
智能化工厂有楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。
数字车间制造过程的数字化涵盖了生产领域中车间、生产线、单元等不同层次上设备、过程的自动化、数字化和智能化。
3、特点不同
智能工厂具有自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。系统具备了自我学习、自行维护能力。智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
在底层制造装备方面，数字工厂主要解决制造能力自治的问题。设备制造商不仅持续在提升设备本身高速、高精、高可靠等性能方面不断取得进展，同时也越来越重视设备的感知、分析、决策、控制功能。
比如各种自适应加工控制、智能化加工编程、自动化加工检测和实时化状态监控及自诊断/自恢复系统等技术在生产线工作中心及车间加工单元中得到普遍运用。
关系：智能工厂在数字工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智能工厂是做什么的
制造是什么
我们先看看制造究竟是一个什么过程。生产制造过程就是把一组原材料转换为产品，比如投入钢板及相关零部件通过生产过程产出一辆汽车。那么生产过程要涉及什么东西呢，我们看看制造业的组织架构
制造业组织结构
如上图，我们先关注中间一部分，也就是生产部分，制造业的核心环节。
计划控制：可以理解为生产的大脑中枢，它决定了生产什么，何时生产，生产多少。同时也调度生产资源(人，设备，物料，技术，能源)合理分配实现资源利用最大化。
采购：根据生产计划，确定何时需要采购什么原材料
制造：包括加工、组装、工装工具等管理
质量保证：对外购零部件、材料以及生产过程中的产品进行质量检验和质量管理等
设计：产品的设计和研发
设计：CAD/CAE,PLM 等
计划控制：ERP,APS 等
采购：ERP
制造：MOM/MES,精益生产，智能设备，工业物联网
质量：MOM/QMS
所以，制造过程是需要以上所有相关部门的密切配合、协调工作的。制造过程是一个多部门参与、协调的过程。任何一个小的环节出现问题，生产都会被迫中断。
智能制造干什么
当前阶段
上面我们说了，制造过程涉及到多个部门的协作，那么当然，智能制造中的智能也要覆盖到所有这些相关部门。
智能实际上更需要靠软件来实现，目前我们离真正的智能还很远。目前我们大多还是在做信息化，信息化，数字化是智能的基础。看看各个环节都需要什么信息化系统吧。
所以，目前普遍意义上说的做智能制造相关工作，基本是在做上面这些信息化系统。当然也有一些做工业大数据分析的，当然工业大数据的数据来源就是上面我们所说的各种信息化系统
真正的智能制造
看过安筱鹏博士的书，里面提到智能制造的本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化制造资源的配置效率。
这句话的意思可以用我们自身来类比一下，我们的大脑很智能吧，他可以感知外界环境的变化来控制我们的身体来做出对应的反应。对应三步，感知、分析、决策
智能制造中的智能就是要打造出一个制造系统的大脑中枢，这个大脑可以感知到整个生产环节的各种因素的变化，并且经过分析计算做出最优的决策。
第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生产系统中可以理解为通过数据采集来实时掌握生产环节的各个状态，比如原材料库存情况，设备运行情况，人员情况等。目前我们的工业物联网，各个环节的信息化系统都可以理解为数据采集。工业物联网采集的是设备的运行数据，各个业务系统采集的是业务数据。
第二步是数据的流动和数据分析。首先实现各个系统数据的互联互通。比如采购就影响着原材料库存，库存又影响着生产，所以我们要让不同系统中的数据建立联系。之后通过大数据分析或者各种人工智能算法得出某个环节的最优解。
第三步就是决策，通过分析，智能系统可以控制生产环节做出调整。最简单的就是调度，比如发现某一产品原材料库存不足会自动切换另一种产品。发现一台设备有空闲，利用率不够，可以自主分配任务给此设备，提高资源利用率。
此时，整个生产环节，从采购到生产到质量控制到交付。全部由智能系统来调度，仿佛是有一个大脑在控制着各个环节做出相应的动作。
所以，你看。我们目前大部分只是在做第一步，极少一部分在做第二步的工作。至于最终目标的实现还有很远的距离。
这一部分也回答了开头的第二个，第三个问题。正是因为生产环节涉及到机械设备、自动控制、软件分析、生产流程等，所以智能制造就必须是一个交叉学科。
专业及就业
来回答你的第四个问题，大学本科里面的培养方案都是一些基础学科的教育，是让我们对此有基本的理论知识和概念。和实际工作中用到的还是有很大差距的。可以理解为，专业是一个很宽的概念，交给你很多方向的基本概念，但是工作就是从中选择一个方向并深入下去。
所以，即使你要做本专业的工作，也只会是做智能制造体系中的某一个环节。也许是各个信息化系统的实施，也许是工业物联网，也许是数据分析，智能算法等。
你的培养方案中关于软件方面并不算多，我建议你选择一到两门编程语言及一种关系型数据库，达到熟练掌握的地步。
至于深造的话，更多的就偏向于理论研究了，我朋友圈中也有几个硕士，博士在做智能制造方向的理论和算法研究。这个看个人选择了。
至于你题目中提到的和计科，智科对比，我认为没必要，既然选择了这个专业就好好的学习这个专业，目前全世界的制造业都在寻求转型，实现生产力的进一步提高，另外政策层面也是非常给力的。不要过多纠结于选择上。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
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