精益生产管理模式在智能制造时代的应用展望
精益生产管理如何驱动智能制造转型升级
精益生产管理如何驱动智能制造转型升级随着科技不断发展和互联网的普及，智能制造已成为制造业发展的新趋势，而精益生产管理作为一种有效的生产管理方法，也为智能制造提供了重要的支撑和帮助。
本文将探讨精益生产管理如何驱动智能制造转型升级。
一、精益生产管理的特点精益生产管理是一种以减少浪费、提升质量和效率为目标的管理方法，其核心在于精益思想，即通过持续改善来实现生产效率的提升。
精益生产管理具有以下特点：1. 全员参与：精益生产管理强调全员参与，每个员工都需要对生产过程和产品质量负责。
2. 持续改进：持续改进是精益生产管理的核心，通过不断地优化生产过程和产品质量，提高生产效率和质量水平。
3. 浪费削减：精益生产管理注重浪费的削减，包括时间、空间、人力、资源等。
4. 灵活性：精益生产管理应对市场变化灵活，及时调整生产计划和产品方案。
二、精益生产管理的作用1. 提高生产效率精益生产管理通过削减浪费和优化生产流程，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
2. 提升员工素质全员参与是精益生产管理的重要特点，通过培训和激励机制，提高员工素质和能力，增强员工的责任意识和创造力。
3. 改善产品质量通过持续改进和减少浪费，精益生产管理可以提高产品质量，降低产品缺陷率和客户投诉率，提升消费者的满意度。
4. 提升企业竞争力。
精益生产管理通过提高生产效率和产品质量，降低生产成本，从而提升企业的竞争力和市场份额。
三、精益生产管理驱动智能制造转型升级1. 提升自动化水平精益生产管理注重持续改进和削减浪费，而智能制造是实现生产自动化的重要手段，可以帮助企业降低人工和物流成本，提高生产效率和质量。
通过智能化生产设备和信息技术的应用，降低人工干预和管理成本，提高生产效率。
2. 驱动数字化转型智能制造需要大量数据支撑，精益生产管理可通过数据的收集、分析和应用，提高生产决策的准确性和效率，推动数字化生产的实现。
例如，借助物联网技术，实现生产过程的监控和数据采集，通过数据分析，优化生产流程和产品质量。
精益生产如何实现智能制造
精益生产如何实现智能制造在当今竞争激烈的制造业环境中，精益生产和智能制造成为了企业追求卓越运营和持续发展的关键策略。
精益生产强调消除浪费、优化流程和持续改进，而智能制造则借助先进的技术和数据驱动的方法实现生产的自动化、智能化和高效化。
那么，如何将精益生产的理念与智能制造的技术相结合，实现制造业的转型升级呢？首先，我们要理解精益生产的核心原则。
精益生产的核心目标是通过减少不必要的活动和浪费，以最小的资源投入获得最大的产出。
这包括消除库存浪费、过度生产浪费、等待时间浪费、运输浪费、加工过程中的浪费、动作浪费以及缺陷产品的浪费等。
为了实现这一目标，精益生产倡导价值流分析，即对产品从原材料到成品的整个生产流程进行详细的观察和分析，找出其中不增值的环节并加以改进。
智能制造则是利用物联网、大数据、人工智能、机器人技术等先进手段，实现生产过程的自动化、数字化和智能化。
例如，通过传感器和网络技术，实时采集生产设备的运行数据，实现设备的远程监控和故障预测；利用大数据分析和人工智能算法，优化生产计划和调度；采用机器人和自动化装备，提高生产效率和质量。
那么，精益生产如何为智能制造奠定基础呢？精益生产的理念和方法可以帮助企业识别和消除生产过程中的浪费和瓶颈，优化流程，为智能制造技术的应用创造有利条件。
通过价值流分析，企业能够明确哪些环节最需要智能化改造，从而有针对性地引入相关技术。
例如，如果发现生产线上的等待时间过长，可能需要引入自动化输送系统或智能调度算法来提高生产效率。
同时，精益生产培养了员工的持续改进意识和团队合作精神。
在智能制造的实施过程中，需要员工积极参与，提出改进建议，并适应新的工作方式和技术。
具有精益思维的员工能够更好地理解智能制造的目标和意义，从而更有效地推动智能制造项目的实施。
智能制造又如何促进精益生产的发展呢？先进的技术手段为精益生产提供了更强大的工具和数据支持。
例如，通过实时数据分析，企业可以更准确地发现浪费和问题的根源，及时采取措施进行改进。
智能制造环境下的精益生产模式研究
智能制造环境下的精益生产模式研究随着科学技术的不断发展，智能制造已经成为了当前工业生产的主要趋势。
智能制造技术逐渐成熟，全方位地改变着传统生产模式，使得制造业进入了一个全新的时代。
在这个基础上，精益生产模式愈发成为制造业的核心策略之一。
本文将重点探讨智能制造环境下的精益生产模式研究。
一、精益生产模式的概念及发展精益生产模式（Lean Production）是由日本的丰田汽车公司于20世纪80年代提出的一种生产方式。
该模式的核心是通过智能化、信息化、系统化等方式尽可能地减少企业内部生产环节的浪费，提高生产效率和生产水平，为企业创造出更大的经济和社会效益。
其优点集中体现在以下几个方面：1.减少生产成本精益生产模式通过优化生产流程和供应链管理方式，降低了生产成本，提高了生产效率和品质。
2. 增加生产质量精益生产模式强调产品生命周期的质量管理，并将产品质量提升到更高的层次。
在这个模式下，产品的质量管理从失误和重工的检测向先期预防进行转变，注重预防缺陷，及时垃圾处理，以确保工艺稳定，从而提高了产品的质量。
3. 促进企业的持续发展精益生产模式还可以使企业的综合竞争力得到不断提升，这是因为该模式对企业的内部生产环节进行了深入的优化和改造，从而不断地加强了企业的生产力和生产效率，从而使得企业在竞争中保持领先地位。
随着精益生产模式的不断发展，它在制造业中的应用已经被广泛地认可和推广。
而随着智能化制造技术的升级，精益生产模式也迎来了新的发展阶段。
二、智能制造环境下的精益生产模式随着机器人、互联网、云计算等智能信息技术的逐步成熟，其在生产制造领域内的应用越来越广泛。
这种智能化技术为精益生产模式的实施带来了新的模式和机遇。
在智能化制造环境下，精益生产模式主要表现为以下几个方面：1. 综合视角下的流程优化精益生产模式主要通过优化整个生产过程，从而提高生产效率和生产水平。
而加入智能化技术后，企业可以更加综合地优化生产流程，从而达到更好的效果。
人工智能在智能制造中的精益生产管理
人工智能在智能制造中的精益生产管理近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的迅猛发展给各个领域带来了巨大的变革和突破。
在制造业中，智能制造已经成为了一个热门的话题。
而在智能制造中，精益生产管理是一个关键的环节。
本文将探讨人工智能在智能制造中的精益生产管理的应用和影响。
一、人工智能在生产计划中的应用在传统的生产计划中，往往需要人工根据市场需求和资源情况进行决策。
但是，由于市场需求的复杂性和资源的不确定性，很难做到精确预测和合理安排。
而人工智能的出现改变了这一局面。
通过对大量数据的分析和学习，人工智能可以预测市场需求和资源变化的趋势，从而帮助企业制定更加合理的生产计划。
同时，人工智能还可以根据实时的市场反馈和生产数据进行调整和优化，提高生产效率和资源利用率。
二、人工智能在生产过程中的应用在传统的生产过程中，往往需要人工进行各种操作和监控。
但是，由于人为因素的存在，很难保证每一步操作都能达到最佳状态。
而人工智能的出现改变了这一局面。
通过对生产过程的自动化和智能化，人工智能可以实现生产过程的精益化管理。
例如，通过机器人的应用，可以实现生产线的自动化操作，减少人为错误和浪费；通过传感器的应用，可以实时监测生产过程的各项指标，提前预警和调整。
这些技术的应用，不仅可以提高生产效率和质量，还可以降低成本和风险。
三、人工智能在质量控制中的应用在传统的质量控制中，往往需要人工进行抽样检测和统计分析。
但是，由于人为因素的存在，很难保证每一次检测都是准确和可靠的。
而人工智能的出现改变了这一局面。
通过对大量数据的分析和学习，人工智能可以建立起一个智能质量控制系统。
该系统可以实时监测生产过程的各项指标，并根据预设的标准进行判断和调整。
同时，通过对历史数据的分析和比对，可以帮助企业发现潜在的质量问题，并及时采取措施进行纠正。
这些技术的应用，不仅可以提高产品质量和顾客满意度，还可以降低质量风险和维修成本。
工业自动化中的智能化精益生产管理技术
工业自动化中的智能化精益生产管理技术随着科技的快速发展，人工智能等智能化技术已经被广泛应用到各行各业中，其中在工业自动化领域中智能化精益生产管理技术的应用更是深入人心。
本文将从智能化精益生产的概念、优势以及实施步骤等方面详细探讨这一技术的应用。
一、智能化精益生产的概念智能化精益生产是一种基于物联网、大数据、云计算等技术，以智能控制为核心，通过前端感知、中端控制、后端管理的全过程实现高效、智能、精益的生产模式。
围绕生产过程中的物料、流程、设备、人员等要素，通过系统化、网络化、集成化的手段，持续的进行数据采集和分析，以实现全局性优化，从而实现高品质、高产量、低成本的生产目标。
二、智能化精益生产的优势1. 节约成本：优化生产流程可以减少成本，智能化精益生产技术的应用可以将人力、物力、能源等进行有效的调配，节约成本，并提高了工作效率。
2. 提高质量：在生产过程中容易出现的问题如设备故障、人员失误等问题可以通过智能化系统的监控和处理得到有效解决，从而提高产品的质量。
3. 提高生产效率：通过智能化控制，将生产过程中的人工环节降低到最低，使生产效率大大提高。
4. 降低生产风险：通过大数据分析，及时发现和控制生产中出现的风险，从而降低生产风险。
三、智能化精益生产的实施步骤1. 检测：实时检测生产环节中设备、物料、人员等状况，获取数据并传输到云端进行分析。
2. 分析：对采集到的数据进行分析，识别问题、掌握生产情况，并生成报告和可视化数据。
3. 控制：根据数据分析结果进行智能化控制，使设备、人员在生产过程中得到及时的反馈，满足精益生产的要求。
4. 优化：根据得到的生产数据和分析结果，以及员工反馈等信息，进一步优化生产过程和生产环节，以实现成功持续改进、和卓越绩效。
四、智能化精益生产的应用案例1. 智能制造：汽车工业、机器人等行业正在逐步实现智能制造，通过智能化控制，实现“小批量多样化、高效率、低成本”的生产模式。
2. 智能化物流：利用大数据，实现物料取送、装卸、分拣、存储等物流环节的实时控制，提高物流效率和准确度。
从精益管理到智能制造体系建设探究
从精益管理到智能制造体系建设探究伴随着产业智能化、数字化转型浪潮，智能制造成为了国内企业追逐的目标。
精益管理则是智能制造的前提和基础，只有在精益管理的基础上，企业才能把握智能制造的机遇，实现智能化生产。
本文将探讨精益管理对智能制造的作用，并谈谈如何从精益管理到智能制造体系建设。
一、精益管理与智能制造的关系精益管理起源于日本丰田汽车公司，是一种通过对生产制度的不断改进，实现制造效率的提高，缩短周期时间，从而降低成本，提高质量的管理方法。
精益管理不仅仅是一种单纯的工具或技术，透过它，还能培养出一种企业内部文化和价值观。
精益管理强调以客户为中心，注重创新，强调持续改进，重视员工的自主意识与创新精神，达到企业持续盈利与发展的目的。
智能制造则是以数据、互联互通、智能化、自适应等技术手段为支撑，构建数字化的产品和制造生态系统，提高工厂的运营效率和制造质量，同时为客户提供更高效、更多样化、个性化的产品。
智能制造是未来制造业的趋势和重要发展方向，前置于智能制造实现的精益管理，是未来智能制造的必要条件。
与传统的制造方式相比，精益管理更注重降低生产成本、提高生产效率和质量，而智能制造更集中于自动化、个性化、灵活性等方面的要求。
精益管理强调不断改进的理念与方法，可以促进企业对产品、工艺的精益化，进一步推动智能化制造水平的提高，同时智能化制造的数据化、标准化、模型化等理念也有助于精益管理的优化与提高。
二、智能制造体系建设实现智能制造，必须建立起相应的智能制造体系。
智能制造体系包括人员、机器、物料、信息等方面的要素，涉及到信息化技术、智能感知技术、制造执行系统、机器人、3D打印、物联网等多个领域。
首先，建筑智能制造基础生态环境，包括完整的制造生产信息平台、开放式的数据标准、安全数据共享机制等。
其次，建设数字化制造工厂，使用信息技术来优化生产流程，包括过程控制、数据处理、现场管理等。
此外，建设智能化的供应链，实现物料、生产、销售等环节的更高效、更透明，降低运营风险和成本。
《智能制造导论》第六章智能制造的应用和展望
云计算与边缘计算
总结词
云计算与边缘计算为智能制造提供了强大的计算能力和数据 处理能力，支持实时分析和快速响应。
详细描述
云计算技术为智能制造提供了大规模的计算和存储资源，支 持海量数据的处理和分析。而边缘计算技术则将计算能力扩 展到设备层面，支持实时数据处理和快速响应，提高了生产 过程的可靠性和效率。
制定和完善与智能制造相关的法律法规，保 障企业的合法权益。
促进国际合作
加强与国际智能制造领域的合作与交流，引 进先进技术和经验。
对研究机构的建议
加强基础研究
研究机构应加强智能制造领域的基础研究， 为技术发展提供理论支持。
培养专业人才
加强智能制造领域的人才培养，为产业发展 提供智力支持。
促进产学研合作
维支持。
02
智能制造的关键技术
工业互联网
总结词
工业互联网是智能制造的核心，通过连接设备、系统、工厂和供应链，实现数 据共享和协同工作。
详细描述
工业互联网利用互联网技术将工业生产过程中的各种设备和系统连接起来，形 成一个庞大的网络。通过这个网络，企业可以实时获取设备状态、生产数据和 供应链信息，从而优化生产流程、提高效率、降低成本。
产业变革与商业模式创新
个性化定制生产
智能制造将推动制造业向更高程度的定制化、个性化 生产转型。
平台化运营模式
通过构建智能制造平台，实现资源共享、能力互补， 降低生产成本。
产业链协同创新
智能制造将促进产业链上下游企业间的协同创新，提 升整体竞争力。
社会影响与可持续发展
创造更多就业机会
智能制造的发展将催生新的职业和岗位，同时 提升就业质量。
人才培养
加强智能制造领域的人才培养和引进，以满足企业发展的需求。
智能制造技术的全面应用2024年展望
技术突破与革新：随着边缘计算和云计算技术的协同发展，将进一步推动智能制造技术的突破与 创新，提高生产效率，降低能耗，优化供应链管理，提升企业竞争力。
工业互联网平台定义： 连接设备、软件、人 员和数据，实现工业 数据的共享和流动
建立多层次的安全防护体系，包括网络防火墙、入侵检测系统等。 强化工业控制系统的安全防护，对控制系统的漏洞进行及时修复和升级。 建立数据加密和访问控制机制，确保数据的安全性和机密性。 加强安全培训和意识教育，提高员工对网络安全的认识和防范意识。
智能制造系统的安 全漏洞：硬件、软 件和网络连接等方 面存在的安全漏洞， 可能导致数据泄露、 系统被攻击等风险。
工业自动化：智能制造技术广泛应用于生产线自动化控制，提高生产效率和质量。 物流管理：智能制造技术通过智能化物流管理系统，实现物流信息的实时跟踪和优化。 智能家居：智能制造技术应用于家居设备中，实现智能化控制和个性化服务。 医疗保健：智能制造技术应用于医疗设备制造，提高医疗服务的效率和质量。
应对策略：强化数据安全和隐私保护的 法律法规，提高企业和个人的安全意识， 加强技术研发和应用，建立完善的数据 安全和隐私保护体系。
措施：采用加密技术、访问控制和数据 脱敏等技术手段，加强数据管理和监管， 建立数据安全和隐私保护的评估体系。
未来展望：随着技术的不断进步和应用 场景的不断拓展，数据安全和隐私保护 将面临更多挑战，需要不断加强技术研 发和应用，提高安全保障能力。
PART SEVEN
政策支持：政府出台相关政策，鼓励智能制造技术的发展和应用 资金投入：政府加大对智能制造技术的研发投入，提供财政支持 行业标准：制定和完善智能制造技术的行业标准，推动技术规范化发展 市场需求：随着工业4.0的推进，市场需求对智能制造技术的需求不断增长
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精益生产管理模式在智能制造时代的应用展望
作者：丁大勇张琳
来源：《管理观察》2017年第33期
摘要：智能制造是精益生产管理与物联网结合的产物，也是制造行业发展的必然趋势。
本文从精益生产模式分析出发，结合大数据、人工智能、云计算等物联网技术应用特性从内部资源管理和外部环境管理两方面为中国企业向智能制造模式转型进行了研究，并提出了相关的建议。
关键词：生产管理智能制造物联网模式转型
中图分类号：G931.6 文献标识码：A
1 精益生产管理模式分析
精益生产（LeanProduction）又称精良生产，是由麻省理工学院研究者基于日本丰田汽车公司的生产方式研究提炼而来，并被认为是最适合现代制造企业的一种生成组织管理方式。
其核心思想是及时制造、消除浪费、消灭故障、追求零缺陷、零库存。
精益生产的核心是生产计划控制和库存管理，需要基于整体优化思想下合理配置和利用可用生产要素，达成消除不产生附加价值的劳动和资源使用，同时追求生产过程的尽善尽美。
目标是增强企业的市场适应和应变能力，让企业生产取得更高的经济效益。
准时制生产JIT（Just In Time）则是其管理目标的体现，JIT的分解目标则由追求零库存、快速反应、内外环境统一、人本主义等构成。
精益生产的实现基于多方面企业资源和能力的协调，与企业战略管理、企业组织行为管理、供应链管理、市场营销、财务管理和客户关系管理等环节紧密相连。
精益生产模式不是一个只在生产运营管理层面就可以实现的生产模式，其实施和效能的发挥需要整个企业的全方位协同，也只有优秀的全方位协同才可能真正的实施精益生产，并取得精益生产模式的预期效果。
2 精益生产管理工具的应用
企业实现精益生产管理需要进行从企业员工管理到整个产业链融合的全方位配合，这些配合环节构成了精益生产技术的应用模块。
精益生产管理模式应用按所涉及的组织层面和关键元素可分为管理思想层、生产执行层、生产决策层和员工执行层四个层面。
在企业管理层，其应用到的管理工具是准时化生产（JIT），这是精益生产管理的追求目标，也是需要在企业生产管理层统一的工作目标。
作为企业管理层，只有认可并确认理解JIT 的技术要求，才可能在实际应用中做到按照JIT的要求去执行具体的管理措施。
在生产执行层则涉及到看板管理、标准化作业（SOP）、全面生产维护（TPM）、生产线平衡设计、拉动生产（PULL）等相关的技术规范的应用。
这些应用技术的目标是实现精益生产与企业自身特性的协调统一。
在生产决策层则覆盖了快速切换（SMED、持续改善（Kaizen）等技术用于确保生产过程中保证生产目标不偏离精益生产的管理目标，并结合企业自身特点进行快速有效的调整。
在员工执行层的管理工具则包括了5S、目视化管理等，这些管理工具可以在员工和企业间的目标实现、流程管理以及员工价值实现中发挥作用。
在实际的企业生产运营管理过程中，精益生产管理工具需要根据企业自身情况进行选择。
其选择的标准与企业的战略定位、规模、行业特性以及人力资源水平等紧密相关，不同的组织应用工具所取得的效果也不尽相同。
因此精益生产管理工具的应用需要通过培训、磨合和调整来完成。
企业所处环境是动态的并且在动态化趋势愈演愈烈的当代经济环境下，企业对精益生产管理工具的应用也需要不断优化和调整。
3 智能制造的生产特性分析
智能制造即人机一体化智能系统，其涵盖了制造技术和制造系统两个方面并通过物联网支持实现技术和系统的统一。
在传统生产管理中，大部分的企业员工作为劳动者是技术应用人的角色，而生产管理系统的应用人则以企业管理人员为主，二者通过生产管理工具进行信息的交互共同推进精益生产管理目标的实现。
通过相关研究文献分析和已有案例我们可以看到，人力资源的差异、软硬件自身应用缺陷等原因导致精益生产企业无法做到信息无缝化沟通，人力资源、组织架构以及环境变化等因素会降低JIT实现的功效，进而导致精益生产在实践中只能贴近JIT目标。
这些跟劳动者个体、组织形式和环境等因素导致除了大批量的标准化工业生产模式，其他的尤其是劳动密集型生产企业难以真正实现JIT生产的目的。
这也造成了以创意服务、个性化服务为特性的服务业难以真正实现精益化生产的困境。
智能制造以人机一体化的理念通过人工智能、大数据、云计算和机器学习等物联网技术实现生产过程的信息化和自动化。
智能制造在企业内部通过人机一体化技术降低了精益生产中不可控的人为因素比重，同时在供应商、产业链、客户需求管理等领域实现信息的实时互通。
与传统的精益生产管理决策主要依靠专家建议和经验积累不同，智能制造决策拥有自我学习、自我验证和自我最优模型验证的大数据和机器学习等工具。
这些物联网工具可以进行不断的自我学习、预警、调整并以最优模式应用于生产。
因此，智能制造就是追求JIT生产目标的精益生产管理理念与追求万物实时智慧互联的物联网理念的结合。
精益生产管理理念为JIT生产目标实现提供理论指导，物联网为JIT生产目标实现提供了更加紧密的应用体系。
4 智能制造对精益生产应用的变革分析
精益生产模式是智能制造的基石。
结合了物联网的智能制造对传统的精益生产管理思路、工具和调整准则等，具有相当的冲击，需要企业对已有精益生产管理模式进行系统性变革，以适应智能制造的新需求，相关的变革需求可分为内部和外部两个部分。
4.1内部管理变革需求
智能制造在生产环节中对精益生产追求的人本主义发起了挑战，并对企业内部管理提出了变革的要求。
传统精益生产模式以人本主义为一大实现目标，在生产环节对员工的关注和培训投入了很大的精力和资源，以确保员工积极性的发挥。
在智能制造环境下，员工在生产环节的投入比重将大为降低，许多需要员工个人身体力行完成的工作将交由机器完成。
机器没有个人情感也没有情绪波动等可能影响生产效率和效果的主观影响因素，这就导致传统的精益生产中对人本主义的追求比重降低，对员工情绪管理调节、主动性和积极性激励等管理环节都不复存在。
智能制造系统内的无情感机器代替精益生产中有情感的个人接管了生产环节，一方面让JIT的实现概率更高，另一方面丢掉了企业在生产实践中可能获得创意创新的机会。
4.2外部管理变革需求
传统的精益生产管理注重外部环境的管理并通过敏捷制造、快速切换等技术实现对外部环境变动的适应以追求JIT生产目标的最大化。
但因信息流速度、决策反应及执行时滞等原因，其外部管理结果与JIT预期存在一定的差异。
在通过物联网体系构建的智能制造模式下，对外部环境的管理也因为信息的实时交互、人工智能技术的全面应用和处理模型的快速最优获得等因素的加入，对已有的外部管理模式提出了变革需求。
在传统的精益生产模式下，企业不得不投入相当大的人力资源对外部环境存在的风险和机会进行分析，并以此做出决策以追求JIT生产目标。
但因个人自身的主观因素、外部信息的缺失等经常导致对外部信息的误判，并进而导致企业做出错误的生产决策。
生产决策一旦错误则很可能给企业带来巨大的资源浪费，这种浪费与JIT生产目标背道而驰且完全不能满足精益化生产的管理目标。
在基于物联网体系的精益生产模式中，对外部环境信息的获取和决策将更多依靠大数据、人工智能等物联网技术来实现。
通过对外部信息的大数据模型建立并结合机器学习等人工智能程序算法，可以在确保相关外部信息全面准确的基础上，依托决策模型快速有效为企业生产提
供决策支持。
这些变革需要企业自身的外部资源和内部管理系统的整合和更加宏观的行业层甚至政府层面的支持。
5 精益生产管理模式在智能制造时代的应用展望
智能制造模式让企业生产制造距离JIT生产目标近了一大步，也形成了精益生产管理在物联网时代的典型应用。
具有实时信息互通、智能决策、全量数据掌控等特点的智能制造将解决传统制造行业管理粗放、浪费巨大、产品质量不稳定的弊端。
精益生产在智能制造中也有了更多的应用变更和形式。
在人本主义的应用展望：智能制造依托物联网技术以信息和数据为核心，一线生产的工作主要通过机器来完成，因此精益生产思想中对人本主义的需求将由在一线生产的员工转向对生产流程机制管理的员工身上。
对具备智能制造系统管理能力的员工的人本应用研究将会是重要方向和研究机会。
在生产环节管理的应用展望：精益生产管理工具在传统生产环节应用效果是显著的，但也存在应用缺陷。
在智能制造生产模式下生产流程和效果检验都将通过智能网络系统自动完成并实时验证，因此在生产环节的管理工具，将被整合为一整套智能系统自动完成和调整，原有的理念和策略将被保留但应用场景将更加智能。
在外部管理中的应用展望：碎片化、零散状和时效差的信息源将不复存在，基于大数据、云计算的物联网技术将升级已有的精益生产外部管理体系，未来企业生产决策的信息源处理和决策及执行环节都将更加扁平。
结合大数据、人工智能和云计算等物联网技术的精益生产模式，更加贴近JIT生产的目标。
随着国家制造2025规划的实施智能制造势不可挡，中国制造2025规划即智能制造规划的实现，对现有精益生产企业而言，需要从内部和外部管理变革出发紧跟发展趋势实现企业的持续发展。
参考文献：
[1] 陈绍文.精益思想——人、过程和技术的集成[J].智能制造，2002（7）：8- 10.
[2] 高峰.工业4.0时代以及面向x的结构设计思考[J].中外交流，2017（27）.。