1、學習難度大。學過機械專業的同學都知道，機械專業的課程量和課程難度在所有工科專業中都是排在前面的，但是機械專業卻是強調理論結合實踐，實踐出真知的專業。所以，大學四年，我們在書本上學到的知識，在實際應用中都是大打折扣的。

2、工作環境差。機械專業畢業後，大部分人都是要下一線的，避免不了與嘈雜的車間，充滿油漬的設備産線打交道。我是在車間呆過的人，每天面對這樣的環境，确實讓人很無奈。

3、成長周期長。我有很多機械專業的同學畢業後仍然從事了機械相關的工作。因為機械相關的知識很零碎，需要長時間的積累，實踐，才能一步步成長為資深的機械工程師，這與工作幾年就迅速提升的程序員形成鮮明的對比，所有你看機械行業較為資深的工程師年齡都偏大，但是這行業真的是越老越吃香，畢竟是用時間和經驗堆積起來的。

4、薪資待遇低。一講到這個，大多數從業者都會有共鳴。這還是與行業有很大關系。對比金融互聯網行業，制造業利潤微薄，往往需要購置重資産，資産負債率也較高，整體利潤上不去，自然行業從業人員的薪資就上不去。而金融互聯網行業沒有太多固定資産的投入，主要的成本支出就是人力成本。

5、刻闆印象深。現在大多數人期望進入的行業往往都是互聯網、金融、房地産等行業，因為面子上光鮮，收入相比較更豐厚，工作環境更“品質”。反觀機械行業，給人的印象就是髒、亂、差，入門就是操作工，掙得真是叫“血汗錢”。

所以說，機械專業适合那些願意鑽研，願意沉下心來紮根一個行業的從業者，但是現在的年輕人又有多少是能沉得住心呢？

對于這類解釋，網上有很多解釋，這裡說一下我自己的理解：

智能制造是在當前這個時代背景下提出的，德國的稱呼叫“工業4.0”，美國的稱呼叫“工業互聯網”，其實就是對第四次工業革命的解釋。

經過了前三次工業革命，我們從蒸汽時代，到電氣時代，最後步入信息化時代。那麼第四次工業革命，一定是站在前三次工業革命的肩膀之上，對制造業的又一次變革。那麼智能制造我理解的有如下幾個特征：

1、通過自動化和信息化的融合帶來的個性化。在制造業中個性化和生産規模、生産效率是矛盾的，因此商品往往是批量生産的。但是在智能制造時代，由于自動化産線足夠柔性，信息化系統足夠敏捷，所以應對個性化定制的反應速度會越來越快，不同型号産品之間切換時間極端，彌補了産品換型、物料工裝準備時間長的問題。

2、各種使能技術的發展帶來的精細化。随着基礎網絡設置的升級換代，物聯網、大數據、人工智能技術的落地應用，制造業會将數據資産化，即數據是企業的一種無形資産，通過使能技術，對數據進行更深層次的分析，挖掘更多潛在價值，那麼會産生什麼效果？我們的采購會更加合理、準确，訂單的交付時間精确到分鐘，設備的利用率為趨于滿載，整個工廠像是程序預編寫的一樣，按照我們期望的那樣準時交付産成品。

3、不斷優化的制造模式引發商業模式的變革。我個人認為這是智能制造的最終形态。在智能制造演變完成以後，制造型企業會演變成互聯網企業，由于整個制造環節的數字化，我們可以直接網上下單，通過虛拟現實，随時看到産品的生産過程，生産到哪一個工序，什麼時候能交付。

所以，智能制造是趨勢，是願景。而機械隻是智能制造願景下的一個構成元素，面對智能制造，需要學習的東西還很多，不僅僅隻是機械哦！

來源：知乎著作權歸作者所有。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!