考察智能制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一，但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人，首先必须对工程问题和工程参数进行建模，然后利用所采集到的高数据进行模型的机器学习；此后的模型则与机械设备和生产现状---绑定。基于这些可以开发出智能系统，继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数，交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。
机器代人是典型的自动化。数字化的数据看板，在线测量，能够使得机械化和自动化的状况一目了然，在线测量工程，因而具有---的应用前景。欧美的机械化和自动化早已完成，因此机器代人已不是主要问题。除了较少数企业外，欧美的数字化也已经完成。
数字化中，数据是关键。企业数据不足是关键障碍。除了技术之外，管理是阻碍数据的主要因素，在线测量企业，多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。智能化是---于机械化、自动化和数字化之上的制造过程，对数据的要求远远高于数字化。
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，上海在线测量，尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高数据并不容易。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---无法采集所需要的高数据。
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