首先，谈到智能制造中的“智”，指的是通过引入先进的信息技术以及人工智能等相关的技术，使得制造过程变得智能化、自动化并且具有自适应能力。它不仅包含了数据的采集、处理和分析，还涉及到对制造过程进行优化和决策的能力。具体来说，智能制造中的“智”具有以下几个方面的定义：

1. 数据智能化：

智能制造中的“智”强调了对制造过程中产生的大量数据的智能化处理和利用。通过利用物联网、传感器等技术，可以实时采集和传输各种数据，如温度、压力、湿度、振动等。通过数据的智能分析和挖掘，可以提取出有价值的信息和知识，为制造决策和优化提供支持。

2. 自动化智能化：

智能制造中的“智”还强调了自动化技术在制造过程中的应用。自动化技术包括机器人、无人化设备、自动化控制系统等，可以实现生产过程的自动化操作和控制。通过人工智能技术的应用，自动化设备可以实现自主决策、自适应调整以及故障诊断和维修等功能。

3. 智能决策和优化：

智能制造中的“智”还包括对制造过程的智能决策和优化能力。利用大数据、机器学习和人工智能等技术，可以对制造过程中的关键参数进行预测、优化和调整。通过精确的数据分析和决策辅助，能够快速调整生产计划、优化资源配置，提高生产效率和产品质量。

其次，谈到智能制造中的“造”，主要指传统制造过程。它包括了从原材料采购到最终产品交付的整个制造流程。具体来说，智能制造中的“造”具有以下几个方面的定义：

1. 设计与工艺：

智能制造中的“造”强调了对产品设计和工艺流程的优化与创新。通过采用数字化设计工具、模拟仿真技术和虚拟化平台，可以实现对产品和生产线的优化设计。同时，还可以通过工艺改进和创新来提高产品的质量和制造效率。

2. 制造资源：

智能制造中的“造”还涉及到制造过程中的各种资源的管理和配置，包括人力资源、物流资源、设备资源等。通过智能化的资源管理，可以合理调度和配置各种资源，使其在制造过程中发挥最大的效能。同时，还可以通过数据分析和决策支持系统，优化资源的使用效率和生产能力。

3. 质量与效率：

智能制造中的“造”强调了产品质量和制造效率的提高。通过智能化的生产过程监控和控制，可以实现对质量参数的实时监测和控制，减少产品缺陷和不良率。同时，通过工艺优化和资源调度，还可以提高生产效率，降低生产成本。

智能制造中的“智”与“造”是指智能技术和传统制造业的结合，实现制造过程的智能化和优化。下面将进一步扩展关于“智”与“造”的定义：

在智能制造中，“智”的含义不仅仅是指智能化的技术应用，更重要的是涵盖了智能化的思维和方法。具体来说，智能制造中的“智”包括以下几个方面：

- 自主决策与控制：智能制造的关键在于为设备、系统和工艺赋予自主决策与控制的能力。这种自主能力基于人工智能、机器学习和专家系统等技术，使得制造过程能够根据实时数据和环境变化来做出智能决策和调整。

- 高度智能化的协同与协作：智能制造鼓励各个环节的协同与协作，包括供应链、生产线、企业内部以及企业与客户之间。通过智能化的协同平台和算法，不同参与方可以实现信息共享、资源调配、任务分配等，提升整体效率。

智能制造的“造”与传统制造业相比，在技术和方法上有了新的突破和变革。智能制造中的“造”可以从以下几个方面来定义：

- 数字化和虚拟化设计：智能制造倡导采用数字化设计工具和虚拟化平台，实现对产品设计和生产流程的数字化建模和仿真。这能够帮助企业更准确地预测产品性能、检验制造可行性，提高设计质量和生产效率。

- 灵活化和柔性化生产：智能制造支持灵活和自适应的生产能力，使生产线能够根据市场需求和环境变化进行快速调整和转换。这需要具备柔性化设备和智能化调度的能力，提高生产线的灵活性和响应速度。

- 优化与卓越质量：智能制造通过数据驱动和智能化的控制，实现制造过程的优化和质量的提升。通过智能决策和优化，可以减少人为干扰和错误，提高生产效率和质量的稳定性。

综上所述，智能制造中的“智”与“造”是指智能技术与传统制造业的结合，以实现制造过程的智能化和优化。其中，“智”包括数据智能化、自主决策与控制、高度智能化的协同与协作;而“造”则涵盖数字化和虚拟化设计、灵活化和柔性化生产、优化与卓越质量等方面。这两者相互融合、相互促进，推动了制造业的转型与升级，为企业提供了更高效、灵活和智能的制造解决方案。