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智能制造调研报告
智能制造是一种高度网络连接、知识驱动的新型制造模式，有利于实现可持续、绿色低碳、高智能、高经济效益发展。《中国制造2025》明确提出“以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”“实现制造业由大到强的历史性跨越”。
在新一轮制造业革命浪潮中，基础良好的湖南应如何以建设智能制造强省为重点乘势而上？《湖南日报》特约请专家学者、实务工作者建言献策。
党的十九大报告明确指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，明确了先进智能制造是制造业发展的重点。湖南作为制造业大省，必须适应新时代发展要求，加快制造业与信息化的全面深度融合，由“制造大省”向“智造强省”转型。
一是适应新时代人民美好生活需要的内在要求。中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。湖南推进制造业发展，必须贯彻人民至上的价值理念，推动制造业发展质量变革、效率变革、动力变革，打造智能制造强省，提供更多更好的智能产品和服务，满足消费者多样化的价值追求。
二是适应新时代产业互联网发展的必然选择。当前，以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术与制造业领域的专业技术不断渗透融合，推动制造业生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式深入变革，促进制造业产品研发、制造、运输、销售的智能化转型，催生了大量新业态，个性化定制、网络化协同制造、远程维护将成为制造业发展的新常态。湖南制造业要想在全球竞争市场中抢占制高点，必须大力实施“互联网+制造”工程。
三是适应新时代建设美丽湖南的有效举措。作为重化工业比重较大的制造业大省，湖南选择了走资源节约和环境友好的新型发展道路。大力发展智能制造，可显著提高资源利用效率、降低污染排放和生态损耗，是顺应新时代低碳、环保、节能、高效要求，建设美丽湖南的有效举措。
湖南建设智能制造强省有基础机遇好。
一是具有较好基础。近年来，湖南高度重视智能制造业发展，长株潭获批“中国制造2025”试点示范城市群后，在流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能化管理、智能化服务等领域实施了智能制造试点示范及应用推广，建设形成了一批智能化工厂、智能化车间、智能化生产线及智能化运营新模式。以高档数控机床、工业机器人、增材制造为代表的智能装备，以新型传感器、智能测量仪表和工业控制系统为代表的智能核心装置，以智能化轨道交通装备、智能化工程机械、智能化电力设备等为代表的智能产品得到快速发展；机械、船舶、汽车等行业基础制造装备的数字化、智能化、网络化改造步伐加快；钢铁、石化、有色等行业加快普及先进的过程控制和制造执行系统，关键工艺流程数字化率不断提高。权威数据显示，2015年湖南省信息化与工业化“两化融合”发展综合指数为82.22，位居全国第十，比全国平均水平高9.54。2016年湖南这一指数高达98。
二是面临难得的机遇。根据“中国制造2025”战略实施要求，国务院颁发了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，为湖南智能制造强省建设带来新的历史性机遇。湖南据此积极组建“对接《中国制造2025》建设制造强省协调推进小组”，编制《贯彻〈中国制造2025〉建设制造强省五年行动计划（2016-2020）》，争取国家试点示范政策平台，发布实施12个重点产业、7大专项行动、4大标志性工程的配套政策，以及20个工业新兴优势产业链发展行动计划，成为了全国少数“1+x”政策配套体系基本成型的省份。在新一轮制造强国战略中，湖南有基础、有优势、有特色、有潜力，更有机遇。
切实推进，加快智能制造强省建设。
以新发展理念统领现代化智能制造业建设。既把智能制造作为新形势下制造业转型升级的突破口，更要重视智能制造业建设中人的就业和现代化发展，最终落脚到人民的获得感、幸福度不断提高。
全面推进制造业与互联网深度融合。以系统全面提高信息技术对制造业的支撑能力为手段，以加快新一代技术与制造业更深更广融合为目标，以制造业、“互联网+”和“双创”紧密结合为重点，全面推进两化融合管理体系贯标。要广泛开展工业云、工业大数据、工业电子商务等制造业与互联网试点示范，推广个性化定制、协同制造、远程运维服务新模式，深化智能化技术在企业研发、生产、管理、营销、服务等全流程和全产业链的集成应用，不断提高智能产品、智能生产、智能服务水平。
大力实施“智能制造工程”专项行动。近年来，湖南积极制造业数字化、网络化、智能化水平明显提升，应进一步立足打造智能制造全生态链，大力实施“智能制造工程”专项行动，突出新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、先进轨道交通装备、工程机械等重点领域，建设一批智能制造示范企业、一批智能制造示范车间；提升智能装备和产品水平，推动智能服务创新；加快智能制造推广平台建设，支持湖南智能装备龙头企业拓展国际市场，推动实现全省智能制造重点突破、面上提升。
着力夯实智能制造强省建设保障。进一步加强顶层设计和组织领导，加强智能制造的重大规划、重大政策、重大工程专项、重大行动、重大问题和重要工作的统筹协调；建立智能制造强省战略任务落实情况第三方评估和督查奖惩机制；加大财税金融支持力度，强化人才支撑，加快关键核心技术攻关；切实转变政府职能，营造公平公正的市场环境，不断激发智能制造活力。
智能制造调研报告
智能制造装备的定义是：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
“十二五”发展目标。
总体目标：经过10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。
到2015年：
——产业规模快速增长。产业销售收入超过10000亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。智能制造装备满足国民经济重点领域需求。
——重点领域取得突破。传感器、自动控制系统、工业机器人、伺服和执行部件为代表的智能装置实现突破并达到国际先进水平，重大成套装备及生产线系统集成水平大幅度提升。
——组织结构优化升级。培育若干具有国际竞争力的大型企业集团，打造一批“专、精、特、新”的专业化企业，建设一批特色鲜明、优势突出的产业集聚区。
——创新能力显著提升。基本建成完善的产学研用相结合的产业创新体系，骨干企业研究开发经费占销售收入的比重超过5%。培养一大批知识复合型、具有国际视野的领军人才。
到2020年：
——将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。建立完善的智能制造装备产业体系，产业销售收入超过30000亿元，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。
发展概况发展内容。
根据《中国智能制造装备行业价值链与市场前瞻分析报告》[1]分析，重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
例如，在精密和智能仪器仪表与试验设备领域，要针对生物、节能环保、石油化工等产业发展需要，重点发展智能化压力、流量、物位、成分、材料、力学性能等精密仪器仪表和科学仪器及环境、安全和国防特种检测仪器。
在关键基础零部件、元器件及通用部件领域，要重点发展高参数、高精密和高可靠性轴承、液压/气动/密封元件、齿轮传动装置及大型、精密、复杂、长寿命模具等。
在智能专用装备领域，要重点发展新一代大型电力和电网装备，机器人产业，全断面掘进机、快速集成柔性施工装备等智能化大型施工机械，以及大型先进高效智能化农业机械等。
智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
“十二五”期间，智能制造装备将面向国民经济重点产业的转型升级和战略性新兴产业培育发展的需求，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。经过5～10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。具体是：
一、九大关键智能基础共性技术。
1.新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。2.模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。
3.先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。
4.系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。
5.故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。
6.高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。
7.功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。8.特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（mems）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。
9.识别技术——低成本、低功耗rfid芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频rfid核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。
二、八项核心智能测控装置与部件。
1.新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络。
2.智能控制系统——现场总线分散型控制系统（fcs）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（plc）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。
3.智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器。
4.精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品。5.工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人。
6.精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨。
7.伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性。
8.液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。
三、
1.石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置。
2.冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备。3.智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线。
4.自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备。
5.建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备。
6.智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备。
7.智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备。
8.智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（ctp）及高速多功能智能化印后加工装备。
四、六大重点应用示范推广领域1.电力领域——重点推进在百万千瓦级火电机组中实现燃烧优化、设备预测维护功能，在百万千瓦级核电站实现安全控制和特种测量功能，在重型燃气轮机中实现快速启停和复合控制功能，3mw以上风电机组的主控功能，变桨控制功能，太阳能热电站实现追日控制功能，在智能电网中实现用电管理、用户互动、电能质量改进、设备智能维护功能。
2.节能环保领域——重点推进在固体废弃物智能化分选装备、智能化除尘装备、污水处理装备上推广应用，实现各种再生原料的高效智能化分选、除尘设备和污水处理装备的自动调节与高效、稳定，在地热发电装备中实现地热高效发电建模与控制功能。
3.农业装备领域——重点推进在大型拖拉机及联合整地、精密播种、精密施肥、精准植保等配套机具成套机组，谷物、棉花、油菜、甘蔗等联合收获机械，水稻高速插秧机等种植机械装备上的应用，实现故障及作业性能的实时诊断、检测和控制，实现作业过程的智能控制和管理。
4.资源开采领域——重点推进在煤炭综采设备、矿山机械上应用，实现综采工作面设备信息与环境信息的集成监控、安全环境预警、精确人员定位等功能，在天然气长距离集输设备中实现全线数据采集和监控、运行参数优化、管道泄漏检测定位、站场无人操作或无人值守以及中心远程遥控功能，在油田设备中实现井口关键参数检测、数据处理及集中监测功能。5.国防军工领域——重点推进专用机器人、精密仪器仪表、新型传感器、智能工控机在航天、航空、舰船、兵器等国防军工领域的应用。
6.基础设施建设领域——重点推进在挖掘机、盾构机、起重机、装载机、叉车、混凝土机械等施工装备上应用，实现远程定位、监测、诊断、管理等智能功能，在机场和码头建设领域推广应用，实现机场行李和货物的自动装卸、输送、分拣、存取全过程的智能控制和管理，集装箱装卸的无人操作与数字化管理。（工业和信息化部装备工业司）。
对智能制造的认识范文
狭义的教育是指专门组织的学校教育广义上讲，它是指影响人们身心发展的社会实践活动。拉丁语教育关怀是西方的教育”这个词的起源是指“ldquo导出”。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！
摘要：智能制造已经成为中国制造业的主攻方向.面向机械制造企业提出五级智能制造能力成熟度模型,从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,并采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的量化测评,从而为企业客观诊断自身实施智能制造的能力提供理论和方法支持.
关键词：智能制造;能力成熟度;等级;评价指标;模糊综合评判。
abstract：intelligentmanuf-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（imcm）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanimcmevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,infrmore,basedontheestablishedimcmevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.
1概述。
目前,全球产业竞争格局正在发生重大调整,新一代信息技术与制造业深度融合,工业发达国家都在加大科技创新力度,例如德国和美国相继提出了“工业4.0”和“工业互联网”战略[1].与此同时,一些发展中国家也在加快谋划和布局,积极参与全球产业再分工,承接发达国家产业及资本转移.中国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战,必须加紧战略部署,抢占制造业新一轮竞争制高点,化挑战为转型升级和创新发展的机遇.为此,中国政府提出了《中国制造2025》发展战略,并把智能制造作为信息技术和制造技术融合发展的主攻方向[2].
然而,目前国内外对智能制造的内涵尚未形成统一认识.以“工业4.0”、“工业互联网”等为代表的智能制造模式都是基于发达国家已有的工业化水平提出的,而中国大多数机械制造企业在人员素质、自动化水平、管理水平等方面与发达国家存在较大差距.因此,在制造业新发展形势下,国内机械制造企业转型实施智能制造应先对自身的技术、管理水平进行综合诊断,然后结合企业自身实际情况实施智能制造,并逐步实现完善.本文采用《中国机械工程技术路线图》中对智能制造的定义,认为智能制造是研究制造活动中的信息感知与分析、知识表达与学习、智能决策与执行的一门综合交叉技术[3].相应地,智能制造能力成熟度模型描述和反映了企业智能制造的核心要素、特征以及水平演进的路径.
制造成熟度等级的概念最早由美国提出并用于军用领域,后推广应用至民用领域来管控技术及风险[4].目前,国内企业为推行智能制造,围绕智能制造能力成熟度评价已经开展了相关探索和研究,例如：张蓉君等[5]提出了智能制造评价指数标准,从“制造维”和“智能维”对河南省41家调研企业的智能制造能力进行了分析,指出河南省企业在智能维方面存在较大发展空间;于秀明等[6]从制造工程、制造保障以及智能提升三个维度综合考虑智能制造的关键特征及要素,提出了整体成熟度和单项能力成熟度两种模型,然而并未涉及成熟度等级的确定方法;中国电子技术标准化研究院主导研究,发布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,尽管为企业评价其智能制造综合水平提供了可参考的指导框架,但其在机械制造企业的适用性目前尚未充分验证[7].因此,借鉴现有研究成果,本文提出面向机械制造企业的智能制造能力成熟度等级模型及评价指标体系,并利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估企业的智能制造能力成熟度,从而为企业诊断自身智能制造能力提供理论和方法支持.
广义的制造过程是面向产品全生命周期的一系列生产活动集合,包括设计、生产、物流、销售、服务等.显然,成熟的智能制造环境下,制造过程的各项业务活动在相应基础资源（涉及人、财、物等）的支撑下应当是充分集成和联动的.相应地,在企业业务集成与联动过程中,需要充分利用信息技术,强化信息融合使用能力.因此,本文从企业的基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面来综合评价企业的智能制造能力成熟度.进一步,为了确定各能力域影响因子,采用企业调研与问卷调查相结合的方式进行：首先在问卷设计中尽可能全面地列举相关影响因子,然后深入不同机械制造企业,由工位、工段、生产线、车间、工厂、企业不同管理层次的人员确认各能力域的影响因子,对于累计认同度达到80%以上的因子即认为是关键因子[9],进而建立如图1所示的智能制造能力成熟度评价指标体系.
建立智能制造能力成熟度评价指标体系的目的是为具体企业量化测评智能制造实施能力提供指导依据.借鉴现有决策理论技术与方法,本文利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估制造企业的智能制造能力成熟度.由图1可知,评价指标难以全部进行量化计算评价.针对难以量化计算的评价指标可以采用百分制打分,进而采用模糊数进行指标量化值的评价;对于能够量化计算的评价指标,同样可以采用模糊数进行指标量化值的评价,从而真实反映评价指标间的相对重要性程度.
评估过程如图2所示,主要分两阶段进行,阶段一主要利用层次分析法获取指标体系中同层同类指标的权重;阶段二主要结合阶段一确定的指标权重,利用模糊综合评判对智能制造能力成熟度影响因子做出综合评判,进而确定智能制造能力成熟度级别,评估过程的具体实施细节可以参考文献[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度级别分为5级,所以利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法输出的结果limcm进行智能制造能力成熟度级别（gimcm）判定的准则为：
5结束语。
面向机械制造企业,提出了五级智能制造能力成熟度模型,并从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面出发构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,进而采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的客观、量化测评.未来将进一步细化评价指标体系,并进行机械制造企业智能制造能力成熟度的快速评价方法研究.
参考文献：
[3]中国机械工程学会.中国机械工程技术路线图[m].北京：中国科学技术出版社,2011.
[9]白翱.离散生产车间中u-制造运行环境构建、信息提取及其服务方法[d].杭州：浙江大学,2011.
摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.
近年来,在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.
对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.
当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.
对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.
2.1機械类专业课程。
机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.
2.2控制类专业课程。
机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.
2.3信息类专业课程。
计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.
脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.
通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.
参考文献。
此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
21世纪以来，世界经济发展迅速，人们开始走向智能化的时代，互联网技术、人机交互技术以及各种各样的智能设备充斥着我们的日常生活，这不仅使我们的生活越来越有效率，也对制造企业做出了很大贡献。
纵观当今社会，智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一。所谓智能制造技术，是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。接下来，我们谈谈我国的智能制造技术发展现状以及存在的一些问题。
我国对的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得了一些成果，而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，如机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。
随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系已经初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备也实现了突破。
二．我国智能制造技术存在的问题。
近年来，我国智能制造技术及其产业化发展迅速，并取得了较为显著的成效。然而，制约我国智能制造快速发展的突出矛盾和问题依然存在，主要表现在以下四个方面。
1.智能制造基础理论和技术体系建设滞后。
智能制造的发展侧重技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏。控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。先进技术重点前沿领域发展滞后，在先进材料、堆积制造等方面差距还在不断扩大。
2.智能制造中长期发展战略缺失。
金融危机以来，工业化发达国家纷纷将包括智能制造在内的先进制造业发展上升为国家战略。尽管我国也一直重视智能制造的发展，及时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，但智能制造的总体发展战略依然尚待明确，技术路线图还不清晰，国家层面对智能制造发展的协调和管理尚待完善。
3.高端制造装备对外依存度较高。
目前我国智能装备难以满足制造业发展的需求，我国90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备、核电等重大工程的自动化成套控制系统及先进集约化农业装备严重依赖进口。船舶电子产品本土化率还不到10%。关键技术自给率低，主要体现在缺乏先进的传感器等基础部件，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术对外依赖度高。
4.关键智能制造技术及核心基础部件主要依赖进口。
构成智能制造装备或实现制造过程智能化的重要基础技术和关键零部件主要依赖进口，如新型传感器等感知和在线分析技术、典型控制系统与工业网络技术、高性能液压件与气动原件、高速精密轴承、大功率变频技术、特种执行机构等。许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，如精密工作母机设计制造基础技术、百万吨乙烯等大型石化的设计技术和工艺包等均未现国产化。几乎所有高端装备的核心控制技术严重依赖进口。
综上所述，我国的智能制造技术还存在着一些问题，需要我们去挖掘更有效的方法来解决，我们更应该着重于思路的创新性，与国际化接轨。目前，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，未来智能制造技术也会不断地发展。目前，以3d打印为代表的“数字化”制造技术已经崭露头角，未来智能制造技术创新及应用也会贯穿制造业全过程，世界范围内智能制造国家战略将会空前高涨，这对我国来说，无疑是一项挑战也是巨大的动力。
智能制造调研报告
川智能化制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。
(2)智能化制造技术不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、生产管理、加工和装配、销售、维修、服务，以及回收再生的全过程。
(3)智能化制造强调技术、人、管理和信息的四维集成，不仅涉及到物质流和能量流，还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是智能化制造技术的重要特点:。
(4)智能化制造技术更加重视制造过程组成和管理的合理化以及革新，它是硬件、软件、智能(人)与组织的系统集成。
机械制造设备的智能化、网络化、以及对神经元网络、云计算技术的研究与应用，使机械制造工)‘智能化技术得到了跨越式的发展，可以说这是又一次具有划时代意义的工业技术革命。目前，智能化制造数控设备的关键技术，除了机械主体以外，主要是由智能数控系统技术、智能感知技术、智能自适应技术、智能神经元网络技术、智能云计算技术和智能专家系统等主要技术构成。
(1智能化数控系统数控设备智能化的发。
展是以数控系统完善的软硬件功能及高灵敏度、高精度感知检测系统为基础，以适应智能化、信息化、数字化集成技术发展的要求。为追求数控设备加工效率和加工质量，数控系统不但有自动编程、前馈控制、模糊控制、自学习控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等智能化功能，并有故障诊断专家系统，使自诊断和故障监控功能更趋势完善。伺服驱动系统智能化，能自动感知负载变化，自动优化调整参数。如发那科推出的hrv控制，通过共振追随型hrv滤波器，可以避免因频率变动而造成设备的共振。通过融合旋转伺服电动机，高精度、高响应和高分辨率脉冲编码器，实现高速和高精度的伺服控制，保证极其平稳的进刀。
(2)智能自适应控制技术自适应控制分为工艺自适应和儿何自适应。工艺自适应又分为。
(ann)是一种模拟。
除了各种数控设备和相关数控配套设备以外，智能工业机器人在智能制造单元、智能制造系统和智能制造工)‘中具有重要作用。
(2)智能化自动化工)‘在各种智能化自动化数控设备的基础上，智能化工)‘将由工厂‘局部智能自动化、逐步分层次地发展到全工)‘智能自动化和社会化智能制造。
第一层次:单机或单元智能自动化。
单机或单元智能自动化，可以实现长时间无人值守。国内外都有用于生产的实例。
第二个层次:生产制造系统智能自动化。
在第三代“智能机器人化单元”的基础上，实现计算机网络控制生产车间全自动化系统。包括毛坯仓储管理，再制品仓储管理，成品零件仓储管理及其搬运、装卸、装配作业和质量检验等。
第三个层次:智能化数字化网络制造系统。
在第二层次生产制造系统智能自动化的基础上，配置网络综合管理系统，来实现全工)‘的智能化数字化网络制造。智能化工)‘的实现主要是靠信息通信技术(ict)和智能网络的可靠运行加以保证。具有实时资料搜集与传输功能、高效能计算机与分析预测功能、远程监控与诊断功能及模拟功能等。智能化工)‘最核心的部分是生产过程和全面经营运行的智能自动化，包括设计智能化，生产排序自动化，生产线自动化，测试检验自动化，仓储自动化，电力管理智能自动化等等，进一步发展到自动化无人化工)‘(绝大多数设备可以无人值守)。
第四个层次:智能化社会化生产。
智能化网络化社会化制造，将山企业内部局域网经因特网向企业外部传输。这就是所谓的internet/intranet。网络可使企业与企业之间进行跨地区协同设计、协同制造、信息共享、远程监控、远程诊断和服务等。网络能为制造提供完整的生产数据信息，可以通过网络将加工程序传给远方的设备进行加工，也可远程诊断并发出指令调整。网络使各地分散的数控机床联系在一起，互相协调，统一优化调整，使产品加工不局限于一个工)‘内而实现社会化生产。智能化社会化制造能够借助internet网实现跨行业、跨国际智能化制造，进人internet/intranet时代。云计算借助internet网整合了计算机资源，为智能化制造开了先河。智能化网络化社会化制造将引领社会和全球资源的整合与优化运用，同时将有效地提高人类的生活质量，逐步地减少人类的体力劳动而扩大脑力劳动的比重，进入知识社会，智能社会。
智能制造具有高科技高水平的先进制造系统，面临一些极具挑战性的问题。当然也需要我们投入大量的研究去攻克这些技术难题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、nc加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的agent建模及智能制造系统的多agent建模理论、多agent系统学-j及重构理论、多agent系统动力学分析方法及性能评价标、多agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的holon模型holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完展具有积极的推动作用。不仅要提高机器设备的智商，更要协调好人与机器的关系，建立一种新型的人机一体化关系，从而产生高效高性能的生产系统。总之，随着智能制造技术的普及以及其带来的优势愈发明显，可以预见在不远的将来，智能制造将成为下一代重要的生产模式。参考文献：
船舶智能制造
对生产管理部门的要求：
1、根据生产线表的要求，要详细、准确地编制《船舶生产技术准备综合日程表》，包括设备纳期表、设计出图计划等，并进行跟踪、调度、检查、考核。生产技术准备是船厂组织船舶建造重要的管理体系，在调度为主要管理手段时期，围绕出图、供货、配套等项目常常纠缠不清，牵扯了生产管理者极大的精力。目前各船厂生产技术准备状况已有了很大改观：一是建立了拉动式需求计划管理体系；二是将各船只生产技术准备的职责落实到项目组；三是应用了信息技术：设计出图进度及状况、物资订货及到货情况、集配件的需求、缺损件的补充等都在网上传输并设有予警提示。
2、根据现代造船“设计、生产、管理一体化”的要求，从合同签约开始生产管理部门就应参与设计工作，如依据影响船厂生产率相关的制约因素和条件，提出分段划分意见等，供设绘各布置图参用。在船舶设计过程中，按造船管理规程的要求，将分阶段召开a、b、c、d等会议，其目的都是以合理和方便施工为宗旨，将管理要求和设计意图融合起来。为此，在合同生效三个月内，生产管理部门要编制出《建造方针》，该方针是指导船舶建造的纲领性文件，主要内容有：（1）合同概要。
（2）建造船舶的主要技术参数和主要物量。
（3）建造方法。包括分段划分原则；重要分段的结构特征及尺寸；分段重量的控制范围；钢板规格控制；总段装配范围；上层建筑整体吊装的重量计算；分段予舾装范围和要求；场地分配及面积计算；船台建造方法和定位分段的确定等。（4）新工艺新技术的应用和实施范围及要求。（5）船舶建造主要建造计划线表。（6）质量、成本、资金等管理要求。
建造方针完成之后，船厂还要编制出《施工要领》，主要说明基本的工艺步骤、技术要点和基本的施工方法。策划合理、内容规范，并体现出很高的施工要求，如开展予舾装：“除合拢缝处的货舱区的铁舾、管系焊接件外，其它所有均应在分段阶段安装”。
3、为了在船舶建造过程中贯彻建造方针，避免流于形式缺乏约束，近年来主要船厂相继开展了一项叫做“纸上模拟造船”的活动，取得了应有的成效：在船舶开工前，船厂组织设计、工艺、生产及生产管理等主管人员，对照设计说明书，从剖析的角度，按船舶建造流程逐项找出影响设计建造的关键点，从合理性可行性出发，研究确定建造方法和技术手段，也就是说研究确定了对关键项目的予案。从实践情况看，如果“纸上模拟造船”能够走得通，并将具体要求落实在《建造方针》中，基本上扫除了建造中将遇到技术障碍和施工难点。
五、船舶建造过程的控制。
（一）钢料加工阶段。
钢料加工过程：钢材备料——钢材予处理线（矫平、喷砂除锈、底漆）——放样号料——构件边缘加工（切割、加工焊接坡口）——构件成型加工（非平直构件加工成应有曲度）——船体零部件装配（平面接板、框架组立）。应关注的问题：
1、钢料供应。船厂是钢材消耗大户，从产业关系看应该与钢厂建立利益共享的战略伙伴关系。目前大船重工已与鞍钢签定了长期合作协议，每年锁定一个钢材基价，既减少了受钢材市场价格波动影响，并能够保证供货期限和数量；有的船厂享有钢材优惠价格（如每吨下浮50元）；还有的钢厂直接投资船厂成为股东单位（外高桥有限公司、大船重工钢加配送中心）。
2、钢料加工应形成分道加工的路径。大型船厂为组织分段组装流水线生产，在钢料加工阶段就要求相应加工后的构件定向、有序地传输到平面分段流水线、曲面分段流水线和型材加工流水线。在大连船务钢料加工车间：平直构件加工、带曲度构件加工压制、型材加工及弯制、构件小组立等，已形成划分明确的加工区域。
（2）在钢料加工中心留有充分的余料堆放、分检、再利用场地，一是可调用余料进行二次套料；二是利用余料切割法兰、肘板、人孔盖等予制件；三是调用余料补充工装。（3）尽可能根据用料尺寸，多规格在钢厂组织定尺订货（这是日本船厂保持高水平利用率的优势）。
（二）分段制作阶段。
1、分段是构成船体结构的实体。根据船舶建造工艺、场地条件、起重能力、周期要求等，一艘3—6万吨级船舶分段划分大致在100—200个（大型船体结构如mpf1000钻井储油船分段划分351个）。
2、分段名称。
分段按几何特征可分为：
（1）平面分段：平面板列带有骨架的单层平面板架；
（2）曲面分段：平面板列带有骨架的单层曲面板架；
（3）半立体分段：两层或两层以上板架所组成的不封闭分段；
（4）立体分段：两层或两层以上板架所组成的封闭分段；
（5）总段：主船体沿船长划分，其深度和宽度等于该处船深和船宽的环形分段。特别需要指出的是：立体分段和总段是由若干平面分段和曲面分段所组成，由于平面分段和曲面分段是分段建造中的基本单位，作为船舶建造主流程，必须组织流水线生产。分段按其结构所属部位可分为：
（1）底部分段（2）舷侧分段（3）甲板分段（4）首尾分段（5）上层建筑等。
3、分段制作阶段建造组织措施：
（1）严格按批量顺序下料：
船体结构分段一般分20多个批次进行投料。在网络计划安排中按吊装顺序依次组织分段制作，这是由建造法决定的。塔式建造法：
以尾部近机舱前的一个底部分段作为基准段在船台搭载，然后向首、尾及两舷自下而上依序吊装各分段。由于机舱分段需要安装大量设备、管路，所以需要尽早成型并吊装。岛式建造法：
为缩短建造周期，将船体沿船长划分成2—3个建造区（岛），在每个建造区选择一个分段为基准段，按塔式建造法组织建造，岛与岛之间利用“嵌补分段”进行连接。串联建造法（一条半造船法）：
当船台长度大于船长1.5倍，且是批量建造情况下，可以在建造第一艘船的前半段的同时，在船台的前端建造第二艘船的尾段。待第一艘船下水后，第二艘船的尾段也完工，并移至船台尾端继续建造其前半段，同时第三艘船的尾段又在船台的前端建造。总段建造法：
将预先装配焊接好的环形总段按照安装顺序进行船台装配。船厂在具有大型船坞、并有总组场地和起重能力予以保证情况下，采用总段建造法可以有效利用各主要生产资源。（2）贯彻总装造船原则：
为充分发挥船厂主要生产设施（船台、船坞、总组场地和起重设备等）能力，应将生产主流程即组织流水线生产的项目留在厂内，能够以中间产品组织生产和供应的次流程项目，尽可能以“分包”形式扩散到厂外，实行“专业化生产、社会化配套”。“分包”指的是购买劳务，由船厂提供材料、图纸、进行工艺和质量监督，分包商提供加工后的中间产品，这些产品船厂不是不能制造，而是出于经济、负荷特别是总体效率等原因，主动将其交给分包商去制造。
（3）执行分段成品化交验：
智能制造技术
课程英文名称：
intelligent。
manufacturing。
of。
vehicle。
课程总学时：24。
讲课：24。
实验：
上机：0。
适用专业：车辆工程。
大纲编写（修订）时间：2017.9。
一、大纲使用说明。
（一）课程的地位及教学目标。
本课程是车辆工程专业的一门专业选修课。通过本课程的学习，使学生了解工业4.0智能制造在汽车生产中的应用，通过相关章节的学习，使学生能够掌握汽车智能制造理论、智能制造工艺、智能制造设备、智能管理系统等方面的知识，使学生能够学习到汽车生产制造中的前沿思想和技术，紧紧的把握汽车生产制造的发展方向。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求。
通过本课程的学习使学生掌握智能制造在汽车生产过程中的应用，包括：智能制造在机械加工、冶金及塑料成型的应用；智能制造在发动机箱体、连杆、曲轴及装配中的应用；智能制造在底盘悬架、轴类、制动系统、车轮及装配中的应用；智能制造在车身冲压、装焊、涂装中的应用；智能制造在总装中的应用。重点掌握制造设备、工艺及其管理系统。使学生能够掌握工业发展的前沿知识，具备将前沿技术与汽车实际生产过程相结合能力。
（三）实施说明。
1．教学方法：以讲授教学为主，包括对主要原理和理论的讲解，对重点和难点问题，采用实例教学、启发式教学，增强学生对知识点的理解和记忆，并增加学生的互动环节，如分组讨论并进行讲解，课堂提问等形式，调动学生的积极性及课堂的参与度。
2．教学手段：结合本课程内容特点，以多媒体教学为主，通过电子讲义展示智能制造相关的内容、视频及图片，使学生能够直观的学习工业4.0的智能制造，避免教材内容晦涩，不直观的缺点，提高课堂信息量及学生学习效率。
（四）对选修课的要求。
本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程有：汽车构造，汽车理论，汽车制造工艺学。
（五）对习题课、实践环节的要求。
对课堂所讲授的重要知识点，在课堂上安排习题或者思考题，增强学生的思考能力和解决问题能力，通过对习题或思考题的讲解，增强学生对知识的理解和记忆。
（六）课程考核方式。
1．考核方式：考查。
2．考核目标：重点考核学生对智能制造的理解及智能制造在汽车生产中的应用。
3．成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括课堂表现、出勤情况等）占30%，期末成绩占70%(期末成绩以小论文或者课堂测试的方式进行)。
按优、良、中、及格、不及格五等级给出最终成绩。
（七）参考书目。
《智能制造》，国家制造强国建设战略咨询委员会编，电子工业出版社出版，2016。
《智能制造之路：数字化工厂》，陈明等编，机械工业出版社，2016。
《智能制造：关键技术与企业应用》，谭建荣等编，机械工业出版社，2017。
《汽车制造工艺及装备》，丁柏群等编，中国林业出版社，2014。
二、中文摘要。
课程围绕汽车智能制造的相关知识展开，涵盖了智能制造在汽车发动机、底盘零部件、车身制造、总装等方面的应用，通过课堂讲解及演示，使学生学习智能制造在汽车未来生产中的应用，提高学生对智能制造的认识和理解。
三、课程学时分配表。
序号。
教学内容。
学时。
讲课。
实验。
上机。
2.1。
机械加工。
2.2。
冶金及塑料成型。
3.1。
箱体类零件制造。
3.2。
3.3。
发动机装配。
4.1。
4.2。
底盘总成装配。
5.1。
车身冲压。
5.2。
车身装焊。
5.3。
车身涂装。
合计。
四、大纲内容。
第1部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
重
点：
汽车智能制造基础设备，自动化在汽车行业的应用，信息化在汽车制造中的应用。
难
点：
习题内容：
第2部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第2.1部分。
机械加工（讲课。
2学时）。
具体内容：
2）智能制造在冲压、焊接、切削中的应用。
重
点：
智能铸造系统，智能切削技术的设备及加工过程。
难
点：
习题内容：
智能切削技术可以应用于汽车哪些零部件的加工？
第2.2部分。
冶金及塑料成型（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
智能化设计在钢铁冶炼中的应用，3d打印技术在塑料成型中的应用。
难
点：
钢铁冶炼中管控架构及物理架构。
习题内容：
智能化钢铁冶炼有哪些优势?
第3部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第3.1部分。
箱体类零件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）数控技术在箱体加工中的应用。
2）柔性生产线在箱体加工中的应用。
重
点：
柔性生产线的组成，数控技术加工箱体的具体方式。
难
点：
柔性生产线的原理。
习题内容：
柔性生产线与传统生产线的主要区别?
第3.2部分。
连杆、曲轴制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
曲轴、连杆加工中的智能制造设备，工艺及流程。
难
点：
曲轴线自动监控管理系统的基本原理。
习题内容：
第3.3部分。
发动机装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）发动机装配线智能管理。
2）发动机装配线智能设备。
重
点：
发动机混流装配线的智能管理，智能检测装配系统。
难
点：
发动机混流装配线管理策略。
习题内容：
发动机装配线智能设备有哪些？
第4部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第4.1部分。
底盘零部件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
减振器，弹簧的智能加工，轮胎的智能加工。
难
点：
制动系统的智能加工。
习题内容：
悬架智能加工设备有哪些？
第4.2部分。
底盘总成装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）底盘总成装配的自动化生产。
2）底盘总成装配的智能设备。
重
点：
底盘总成装配自动化流程，底盘总成装配主要设备及原理。
难
点：
自动化生产的基本原理。
习题内容：
智能制造如何应用在底盘总成装配过程中？
第5部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第5.1部分。
车身冲压（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
计算机模拟技术，计算机虚拟技术。
难
点：
模块式冲压技术基本原理。
习题内容：
计算机控制技术是如何提高冲压质量的？
第5.2部分。
车身装焊（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）焊接机器人。
2)。
装焊生产线。
重
点：
装焊机器人组成及分类，装焊机器人在装焊线的应用。
难
点：
装焊生产线机器人布局策略。
习题内容：
装焊生产线机器人一般如何布局？
第5.3部分。
车身涂装（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）智能涂装材料及工艺。
2)。
3）涂胶机器人。
4）喷涂机器人。
重
点：
水性涂装材料，柔性运输系统，生产线能耗控制。
难
点：
涂装生产线的实时监控。
习题内容：
智能生产线如何对能耗进行控制？
第6部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
1）总装自动化。
重
点：
总装自动化设备及生产线布局，数字化物流配送系统及其设备。
难
点：
数字化物流的信息监控原理。
习题内容：
agv系统的基本构成。
先进制造技术论文智能制造
班级：09级机电教育班姓名：丰云。
学号：200940914106。
课程论文题目：浅谈先进制造技术课程名称：评阅成绩：评阅意见：
成绩评定教师签名：日期：
先进制造技术amt是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。
当前的金融危机也许还会催生新的先进制造制造技术，特别在生产管理技术方面。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。可基本归纳为以下四个方面：
一、先进的工程设计技术；
三、制造自动化技术；
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式；
五、发展。
一、先进的工程设计技术。
先进的工程设计技术包括众多的现代设计理论与方法。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模块化设计、dfx、优化设计、三次设计与健壮设计、创新设计、反向工程、协同产品商务、虚拟现实技术、虚拟样机技术、并行工程等。
（1）产品（投放市场的产品和制造产品的工艺装备（夹具、刀具、量检具等））设计现代化。
（2）先进的工艺规程设计技术与生产技术准备手段。
在信息集成环境下，采用计算机辅助工艺规程设计、即capp，数控机床、工业机器人、三坐标测量机等各种计算机自动控制设备设备的计算机辅助工作程序设计即cam等。
（1）高效精密、超精密加工技术，包括精密、超精密磨削、车削，细微加工技术，纳米加工技术。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相当于it5级精度和it5级以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金刚车、金刚镗、研磨、珩磨、超精研、砂带磨、镜面磨削和冷压加工等。用于精密机床、精密测量仪器等制造业中的关键零件加工，如精密丝杠、精密齿轮、精密蜗轮、精密导轨、精密滚动轴承等，在当前制造工业中占有极重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差为0.1～0.01μm数量级，表面粗糙度ra值为0.001μm数量级的加工方法。
此外，精密加工与特种加工一般都是计算机控制的自动化加工。（2)精密成型制造技术，包括高效、精密、洁净铸造、锻造、冲压、焊接及热处理与表面处理技术。
（3）现代特种加工技术，包括高能束流（主要是激光束、以及电子束、离子束等）加工，电解加工与电火花（成型与线切割）加工、超声波加工、高压水加工等。电火花加工(electricaldischargemachining(edm)电火花加工electricsparkmachining)是指在一定介质中，通过工具电极和工件电极之间脉冲放电的电蚀作用对工件进行的加工。能对任何导电材料加工而不受被加工材料强度和硬度的限制。可分为电火花成型加工(edm)和电火花线切割加工(电火花线切割加工electricaldischargewire–cutting--edw)两大类。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技术是在计算机控制下，基于离散堆积原理采用不同方法堆积材料最终完成零件的成型与制造的技术。从成型角度看，零件可视为“点”或“面”的叠加而成。从cad电子模型中离散得到点、面的几何信息，再与成型工艺参数信息结合，控制材料有规律、精确地由点到面，由面到体地堆积零件。
8）加工与设计之间的界限逐渐谈化，并趋向集成及一体化；
9）工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展。
三、制造自动化技术。
一句话：计算机控制自动化技术。
（1）数控技术与数控机床；数控加工技术是为了实现机床控制自动化要求而发展的。它是指用代码化的数字、字母及符号表示加工要求、零件尺寸及其参数、加工步骤等，通过控制介质，输入到控制装置，经过微机进行处理与计算，发出各种控制信号与数据，使机床各部件自动协调运动，实现自动加工的技术。采用数控加工技术的机床，称为数控机床。数控加工的主要特点是：加工的零件精度高；生产效率高；特别适合加工形状复杂的轮廓表面；有利于实现计算机辅助制造；对操作者（不含编程人员）技术水平的要求相对较低；初始投资大、加工成本高。此外，数控机床是技术密集型的机电一体化产品，数控加工技术的复杂性和综合性加大了维修工作的难度，需要配备素质较高的维修人员和维修设备。
（2）工业机器人（用于物流与加工）及物流设备；工业机器人是一种可编程的智能型自动化设备，是应用计算机进行控制的替代人进行工作的高度自动化系统。最近，联合国标准化组织采用的机器人的定义是：“一种可以反复编程的多功能的、用来搬运材料、零件、工具的操作机”。在无人参与的情况下，工业机器人可以自动按不同轨迹、不同运动方式完成规定动作和各种任务。机器人和机械手的主要区别是：机械手是没有自主能力，不可重复编程，只能完成定位点不变的简单的重复动作；机器人是由计算机控制的，可重复编程，能完成任意定位的复杂运动。
（3）柔性制造系统（fmc,fms,fml）：包括加工设备（cnc机床）、检测设备、物料输送（工业机器人、自动交换托盘（apc）、自动输送台车（rgv、agv）等）。
（4）计算机集成制造（cim）和工厂自动化（fa）。计算机集成制造系统（cims）是由计算机管理系统、计算机辅助设计与制造cad/cam以及柔性制造系统fms（还可能有其他生产单元）组成。cims是产品生产过程的各子系统的完美集成，即把工程设计、生产制造、市场分析和其他支持功能合理地通过计算机网络有机地集合成一个整体，以实现生产的柔性化、优化、自动化和集成化，达到高效率、高质量、低成本而灵活生产的目的。
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式。
包括先进制造生产模式、集成管理技术和生产组织方法等。以计算机辅助生产管理为核心，研究和应用先进的生产管理系统和技术。包括成组技术、全面质量管理、精益生产与jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、计算机集成制造、虚拟制造、智能制造、网络化制造、绿色制造、生物制造、可重构制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、计算机辅助后勤支援（computeraidedlogisticsupport,cals）、电子商务、知识管理。
五、发展。
1、信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用。
2、设计技术不断现代化。
产品设计是制造业的灵魂。现代设计技术的主要发展趋势是：(1)设计手段的计算机化在实现了计算机计算、绘图的基础上，当前突出反映在数值仿真或虚拟现实技术在设计中的应用，以及现代产品建模理论的发展上，并且向智能化设计方向发展。
(2)新的设计思想和方法不断出现(3)向全寿命周期设计发展。
(4)设计过程由单纯考虑技术因素转向综合考虑技术、经济和社会因素设计不只是单纯追求某项性能指标的先进和高低、而是注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。
3、成形及改进制造技术向精密、精确、少能耗、无污染方向发展。
成形制造技术是铸造、塑性加工、连接、粉末冶金等单元技术的总称。
4、加工制造技术向着超精密、超高速以及发展新一代制造装备的方向发展。
5、工艺由技艺发展为工程科学，工艺模拟技术得到迅速发展。
先进制造技术的一个重要发展趋势是，工艺设计由经验判断走向定量分析，加工工艺由技艺发展为工程科学。
6、专业、学科间的界限逐渐淡化、消失。
7、绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征。
日趋严格的环境与资源的约束，使绿色制造业显得越来越重要，它将是21世纪制造业的重要特征，与此相应，绿色制造技术也将获得快速的发展。主要体现在：
(1)绿色产品设计技术使产品在生命周期符合环保、人类健康、能耗低、资源利用率高的要求。
(2)绿色制造技术在整个制造过程，使得对环境负面影响最小，废弃物和有害物质的排放最小，资源利用效率最高。绿色制造技术主要包含了绿色资源、绿色生产过程和绿色产品三方面的内容。
(3)产品的回收和循环再制造例如，汽车等产品的拆卸和回收技术，以及生态工厂的循环式制造技术。它主要包括生产系统工厂--致力于产品设计和材料处理、加工及装配等阶段，恢复系统工厂--主要对产品(材料使用)生命周期结束时的材料处理循环。
8、虚拟现实技术在制造业中获得越来越多的应用虚拟现实技术(virtualrealitytechnology)主要包括虚拟制造技术和虚拟企业两个部分。
9、信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展，造业在经历了少品种小批量--少品种大批量、--多品种小批量生产模式的过渡后，70年代、80年代开始采用计算机集成制造系统(cims)进行制造的柔性生产的模式，并逐步向智能制造技术(imt)和智能制造系统(ims)的方向发展。精益生产(lp)、灵捷制造(am)等先进制造模式相继出现，预计21世纪初，先进制造模式必将获得不断发展。
智能制造调研报告
随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。
本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。
1数字化工厂、智能工厂和智能制造。
1.1数字化工厂。
对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（df）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3d/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：
智能工厂是在数字化工厂的基础上，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。
图2。
智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。
图32从大厂房到智能工厂。
在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。
18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。
在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3d技术开发公司达索的全球最佳案例。
厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。
当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的agv小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一重工18号厂房有15台。
智能背后的生产模式进化。
2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”
制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。
所谓“部件岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。
3三一重工:智能工厂实践。
三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（pcc）中央控制系统等智能系统，完成了国家批复的项目建设内容[6]。
图4同时，三一还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于dnc系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与agv运输软硬件系统、基于rfid设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（aps）、制造执行系统（mes）、物流执行系统（les）、在线质量检测系统（spc）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。
3.1智能加工中心与生产线。
3.1.1智能化加工设备。
到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2。
在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。
dnc。
dnc是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。
图5。
3.2.1智能化立体仓库。
立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。
三一智能化立体仓库总投资6000多万元,分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。
智能化立体仓库的核心是agv智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于agv小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，agv依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的agv自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。
图6。
3.2.3公共资源定位系统。
智能化生产执行过程控制。
3.3.
1高级计划排程。
执行过程调度。
系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的mes终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。
目前，三一在质检信息化方面，通过gsp、mes、csm及qis的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了spc分析、质量追溯等功能。
三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与agv配套实现工位物料自动配送至各个工位。
根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。
仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。
拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用led显示屏+rf手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了agv系统的搬运效率。
智能化生产控制中心。
3.4.
1中央控制室。
1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统。
计图；
2.智能计划系统操作界面；
3.生产现场监控、看板展示及异常报警；4.各区域监控信息；
5.设计部日常操作（支持10路信号同时切。
入）；
6.各区域监控信息；
7.物流部日常操作（支持10路信号同时切。
入）；
8.质量部日常操作（支持10路信号同时切。
入）。3.4.2。
现场监视装置。
全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过。
程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3现场andonandon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。
andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。
“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国ge工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。
4.2。
概念内涵。
美国与德国的工业发展战略核心均为cps（cyber-physicalsystem）系统，是典型的二元战略。美国是c(cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+p(physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是p+c，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用cpps（cyber-person-physicalsystem）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。
图7。
所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，cpps战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：
1.智能计划排产，是从计划源头上集成erp，进行aps高级排产。
2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现。
物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是cps信息物理系。
统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状。
态的实时监控等。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。
6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。
图84.3。
应用前景。
“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。
具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。
5工业4.0落地战略。
近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。
工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是cps、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
5.1。
建一个网络：信息物理网络系统（cps）。
cps是英文cyberphysicalsystem的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
图95.2。
三个集成工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过cps形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1纵向集成纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2横向集成横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3端到端的集成端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级„„）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级„„）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。
端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。
大数据分析利用。
“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（cps）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类：5.3.1。
产品数据。
运营数据。
运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市。
价值链数据。
包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。
工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。
6结论。
以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：
1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。
2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。
3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。
4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好cps和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。
参考文献。
[1]李梦迪.基于以太网的智能工厂柔性制造生产。
对智能制造的认识
传统铸造企业设备管理的目的是为了加强设备日常使用和维护保养，使设备处于良好的工作状态，防止设备故障和事故的发生，延长设备使用寿命，提高使用效率，为提高企业的经济效益创造条件。
随着先进制造技术、自动化和人工智能技术的发展，建立在数字化工厂基础之上的智能工厂，通过应用物联网技术，将传统铸造企业的设备进行改造升级，一方面实现全自动生产，另一方面重体力劳动的工作由机器人替代。智能装备在整个生产过程中发挥了越来越重要的作用。
“中国制造2025”的提出对我国制造产业变革影响深远，对铸造企业设备管理的需求提出了新的要求。
传统铸造企业的设备管理及问题主要体现在：(1)建立和完善设备档案：对设备原始的资料/记录的收集、记录、整理、统计等。(2)预检修计划：一方面根据设备的使用情况、零部件的使用寿命以及平时点检的结果等制定预先检修计划;另一方面企业各部门应紧密合作，尽可能地避免不在计划之内的停工时间增多，甚至造成设备故障，使公司的经济利益受到不必要的损失。(3)有序应对设备故障：第一时间上报企业领导和设备检修部门，检修部门应马上对故障设备进行备件更换和维修;但在实际操作过程中，文档丢失、损坏，数据处理等都不到位，只做了表面工作，没有给设备管理带来有用的价值。
随着物联网技术在铸造企业的深入应用，实现了对产品、物料等进行唯一身份标识。生产和物流装备具备数据采集和通信等功能，构建了生产数据采集系统、制造执行系统(mes)和企业资源计划系统(erp)，并实现这些系统之间的协同与集成，打造了设备的远程运维平台，实现了设备在线管理。
传统自动线，是指由自动化机器体系实现产品工艺过程的一种生产组织形式。它是在连续流水线的基础上进一步发展形成的，其特点是：加工对象自动地由一台机床传送到另一台机床，并由机床自动地进行加工、装卸、检验等;工人的任务仅是调整、监督和管理自动线，不参加直接操作，其主要特点是物流控制，即产品在一定节拍的要求下连续生产。
近年来，由于市场经济的需求，智能工厂的研究得到了政府层面的关注和支持。在数字化工厂的基础上应用物联网等先进技术来提高生产线的自动化水平，减少人为干预从而强化整个生产过程的可控性，通过人机交互将产品的研发与设计、产品的生产过程与管理运营等有机的结合起来,从而提升工厂的智能化水平，最终形成完善的智能制造系统。
同时，mes、能源管理等先进的工业软件的应用，精益生产理念的深入实践，追求能源高效利用的绿色铸造和为了实现实时过程控制的要求，对自动线及设备提出了更高的要求和挑战，主要表现在：(1)高度网络化;(2)智能机械设备;(3)大数据的应用;(4)数据分析。最终的目的不仅要控制物流，还需要控制信息流。
传统的铸造企业基本都有维修工的岗位设置，其主要职责是负责所属区域设备故障的维修，制订、完成预防性维护保养工作，降低产品报废率，减少维修费用，降低停机工时。从工种上分类,一般分为钳工和电工，设备出现故障，一起配合处理。同时，在企业中的维修工，基本都属于服务型岗位，负责保证生产设备的正常运行。
随着智能制造的推进，企业的岗位设置正发生着巨大的变化，特别是随着国家有计划地对传统企业进行数控化、信息化和智能化改造，高端数控机床、工业机器人、增材制造等智能制装备的普及和应用，企业需要大量操作、调试、维护和改造方面的机电复合型人才。
综上所述，对于铸造企业，一方面我们要重新制定维保人员(传统维修工)的岗位职责及岗位技能培训计划，要打造一个复合型人才;另一方面，打造设备的远程运维平台，要利用好设备数据，包括资料、记录，从数据中挖掘和改善设备管理。
参考文献。
[3]黄知寿.智能工厂对自动化技术提出新挑战[j].科技风,2018(22):73.
作者：共享智能铸造产业创新中心有限公司闫新飞鲁云。
电力的智能制造装备
（一）产业发展取得的成就。
1、产业规模发展迅速。
2、重点产品有所突破。
3、形成一批具有国际竞争力的龙头企业。
4、产业资本体系多元化。
（二）产业发展存在的主要问题。
1、对外依存度高。
2、创新能力不足。
3、产业基础薄弱。
（一）工业发达国家优势明显，国际竞争更加激烈。
（二）产业发展空间巨大，前景广阔。
（一）自动化。
（二）集成化。
（三）信息化。
（四）绿色化。
（一）电力领域。
（二）节能环保领域。
（三）农业装备领域。
（四）资源开采领域。
（五）国防军工领域。
（六）基础设施建设领域。
（一）加强区域统筹，推进资源集中。
（二）提升配套服务，推广产业集聚。
（三）完善产业链条，形成产业集群。
智能制造装备是《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》及《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确的高端装备制造业领域中的重点发展方向之一。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策、执行功能的各类制造装备的统称，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。智能制造装备产业的水平已经成为当今衡量一个国家工业化水平的重要标志。
智能制造装备产业主要包括：高档数控机床、智能测控装置、关键基础零部件、重大集成智能装备。
（一）产业发展取得的成就。
1、产业规模发展迅速。
近年来，智能制造装备产业增长势头迅猛，初步形成一定的规模。2011年，智能制造装备产业产值约3600亿元，其中机床工具产业销售收入3922亿元，其中高档数控机床约占30%；仪器仪表产业销售收入3945亿元，其中智能控制系统、精密和智能仪器仪表与试验设备等约18%；机器人产业销售收入150亿元；通用基础件行业销售收入4600亿元，高端部分约占5%；施工机械3100亿元，高端部分占约20%；纺织机械600亿元，高端部分约占20%；印刷机械160亿元，高端部分占约20%；石化装备1896亿元，高端部分占约30%；国防工业专用制造装备超过120亿元。
2、重点产品有所突破。
依托国家重点工程和重大科技专项的实施，一批国家急需、长期依赖进口、受制于国外的智能制造装备实现突破，如精密、高速加工中心，重型数控镗铣床，3.6万吨黑色金属垂直挤压机；用于百万千瓦超超临界火电机组、年产45万吨合成氨、轨道交通等重大工程项目的国产控制系统，高精度压力/差压变送器、原子荧光光谱仪、油井多相流检测设备；直径为6.34米的土压平衡盾构机、直径为11.22米的泥水平衡盾构机；1600吨级加氢裂化反应器、百万吨级乙烯工程三大离心压缩机组、百万吨级乙烯冷箱。
3、形成一批具有国际竞争力的龙头企业。
现有沈阳机床、大连机床两个集团的年销售收入均超过百亿，进入世界机床产业前10强。涌现出重庆川仪、京仪集团、浙江中控、和利时、新松机器人、三一重工、中联重科、瓦轴集团、沈鼓集团等一批具有国际竞争力的龙头企业，以及聚光科技、天瑞仪器、威尔泰等各具特色的智能制造装备企业。
4、产业资本体系多元化智能制造装备产业是一个完全开放和竞争的行业，中外资进入最早的行业，近年来民营经济发展迅速。机床工具行业销售收入中，国有、民营、三资所占比例分别为18.3%、67%和14.7%；仪器仪表行业销售收入中，国营、民营、三资所占比例分别为：18.9％、45.2％和35.9％，初步形成国有企业、民营企业、三资企业多元化发展，民营企业比例较高的格局。
（二）产业发展存在的主要问题。
1、对外依存度高。
重大技术装备用仪器仪表基本被国外垄断，对外依存度达到40%，其中高端产品对外依存度更是达到70%。机器人和高端自动控制系统的95%、高档数控机床的90%、高档数控系统的95%的市场份额被国外产品占领。
2、创新能力不足。
行业整体技术水平与世界先进水平有较大的差距。创新投入不足，仪器仪表行业r&d投入占销售收入的比重仅为2.5%；国内仪器仪表行业创新人才队伍占从业人员的比重仅有5%，与工业发达国家的20%相比有较大差距。重大装备核心技术不掌握，自主品牌缺乏。
3、产业基础薄弱。
智能制造装备整机和成套设备配套的关键零部件、元器件大量进口。为高档数控机床配套的高档功能部件70%需要进口；高档传感器市场全部被国外产品垄断；大型工程机械所需30mpa以上液压件全部进口，大型装载机进口部件占整机价值量的50～60%。
智能制造装备产业主要分布在工业基础发达的东北和长三角地区。以数控机床为核心的智能制造装备产业的研发和生产企业主要分布在北京、辽宁、江苏、山东、浙江、上海、云南和陕西等地区。工业机器人将是未来智能制造装备发展的一个新热点，北京、上海、广州、江苏将是国内工业机器人应用的主要市场。（邳州可以依托产业布局的优势，引进和发展数控机床和工业机器人方面的企业，来提升邳州的产业层次）。
（一）工业发达国家优势明显，国际竞争更加激烈。
智能制造的概念于上世纪90年代首先由美国提出，其后各发达国家紧紧跟随，纷纷将智能制造系统列为国家级计划并着力发展。我国在八十年代后期才开始进入智能制造装备领域。速度明显落后。
（二）产业发展空间巨大，前景广阔。
国民经济重点产业的发展、重大工程建设、传统产业的升级改造及降低碳排放的承诺，对智能制造装备提出了巨大的市场需求。
智能制造装备呈现出自动化、集成化、信息化、绿色化的发展趋势。
（一）自动化。
自动化和智能化是智能制造装备的重要发展趋势，主要表现在装备能根据用户要求完成制造过程的自动化，并对制造对象和制造环境具有高度适应性，实现制造过程的优化。
（二）集成化。
智能制造装备正向技术集、系统集成的方向发展，主要体现在生产工艺技术、硬件、软件与应用技术的集成及设备的成套，同时还体现在生物、纳米、新能源、新材料等跨学科高技术的集成，从而使装备得到不断提高和升级，甚至发生深刻变化。
（三）信息化。
信息技术与先进制造技术的融合，带来巨大的、甚至是革命性的变化。将传感技术、计算机技术、软件技术“嵌入”装备中，实现装备的性能提升和“智能”。设计及制造过程的数字化、信息化与智能化的最终目标不仅是要快速开发出产品或装备，而且要努力实现大型复杂产品一次开发成功。
（四）绿色化。
资源、能源的压力，使装备必须考虑从设计、制造、包装、运输、使用到报废处理的全生命周期中，对环境负面影响极小，资源利用率极高，并使企业经济效益和社会效益协调优化。绿色制造是提高智能制造装备资源循环利用效率和降低环境排放的关键途径。
（一）电力领域。
重点推进在百万千瓦级火电机组中实现燃烧优化、设备预测维护功能，在百万千瓦级核电站实现安全控制和特种测量功能，在重型燃气轮机中实现快速启停和复合控制功能，3mw以上风电机组的主控功能，变桨控制功能，太阳能热电站实现追日控制功能，在智能电网中实现用电管理、用户互动、电能质量改进、设备智能维护功能。
（二）节能环保领域。
重点推进在固体废弃物智能化分选装备、智能化除尘装备、污水处理装备上推广应用，实现各种再生原料的高效智能化分选、除尘设备和污水处理装备的自动调节与高效、稳定，在地热发电装备中实现地热高效发电建模与控制功能。
（三）农业装备领域。
重点推进在大型拖拉机及联合整地、精密播种、精密施肥、精准植保等配套机具成套机组，谷物、棉花、油菜、甘蔗等联合收获机械，水稻高速插秧机等种植机械装备上的应用，实现故障及作业性能的实时诊断、检测和控制，实现作业过程的智能控制和管理。
（四）资源开采领域。
重点推进在煤炭综采设备、矿山机械上应用，实现综采工作面设备信息与环境信息的集成监控、安全环境预警、精确人员定位等功能，在天然气长距离集输设备中实现全线数据采集和监控、运行参数优化、管道泄漏检测定位、站场无人操作或无人值守以及中心远程遥控功能，在油田设备中实现井口关键参数检测、数据处理及集中监测功能。
（五）国防军工领域。
重点推进专用机器人、精密仪器仪表、新型传感器、智能工控机在航天、航空、舰船、兵器等国防军工领域的应用。
（六）基础设施建设领域。
重点推进在挖掘机、盾构机、起重机、装载机、叉车、混凝土机械等施工装备上应用，实现远程定位、监测、诊断、管理等智能功能，在机场和码头建设领域推广应用，实现机场行李和货物的自动装卸、输送、分拣、存取全过程的智能控制和管理，集装箱装卸的无人操作与数字化管理。
（一）加强区域统筹，推进资源集中。
开展区域统筹规则。加强区域、省域智能制造装备产业发展的宏观指导，由国家或省主管部门牵头，科学地编制智能制造装备产业规划，设立产业准入标准，协调产业布局与区域分工，避免低水平重复建设、恶性竞争。
（二）提升配套服务，推广产业集聚。
注重服务平台建设。加强技术、研发、中试、转化等一系列公共平台的建设，建立完善的产学研合作体系、产业联盟，从专业服务和集群发展角度提高园区的竞争力。围绕龙头企业和技术输出重点机构，组织企业提供配套和转化服务。
（三）完善产业链条，形成产业集群。
抓好地区产业定位，全面考虑产业和项目的协作关联度，鼓励依托产业链环节开展专业分工。
各地方发展智能制造装备产业还必须要和当地传统的装备制造产业的改造提升相结合，在不脱离现有装备工业基础的前提下，加快新兴科技如人工智能、物联网、云计算等与传统装备制造产业的融合，形成新兴装备制造产业集群。
智能制造心得体会
智能制造是指借助先进的信息技术和自动化技术，实现生产过程中的智能化与自动化的生产模式。智能制造的发展正带动着工业的变革，为企业提供了更高效、更精确的生产方式。在实践中，我深刻体会到了智能制造所带来的巨大变革和影响。以下是我的心得体会。
首先，智能制造为企业带来了生产效率和质量的显著提升。传统制造需要依靠人工操作，容易出现人为因素带来的误差和延误，而智能制造通过自动化技术减少了这些问题的发生。例如，通过机器人的运作，生产线上的生产过程不再需要人力操作，能够实现更高的精度和速度。同时，智能制造还可以实时监控生产过程中的各种数据，迅速发现并解决问题，避免了质量不合格的产品出厂，提高了整个生产线的质量水平。
其次，智能制造实现了生产过程的信息化和数字化。通过智能制造，企业可以将生产过程中的各个环节进行数字化管理，并将其数据化处理。这样一来，企业能够通过大数据分析，实时了解生产过程中的各项指标，包括生产进度、库存情况、设备状态等，从而更好地进行生产计划和资源调配。通过实时数据的监控和精确分析，企业能够更好地实现生产过程的优化和改进，提升生产效率和资源利用率。
第三，智能制造使企业更加灵活和适应市场需求。在传统制造模式下，企业生产的产品通常是单一的、固定的，难以应对市场需求的变化。而智能制造则能够通过灵活的生产线配置和自适应的生产模式，能够根据市场需求实现快速转型和生产调整。例如，通过智能化生产设备，企业可以快速更换生产线上的模具和工具，实现不同类型产品的生产；通过智能化物流系统，企业可以实现快速的配送和响应客户需求，提高了企业的市场竞争力。
第四，智能制造加速了生产过程中的创新和技术进步。在智能制造中，创新和技术进步是企业保持竞争优势的重要环节。通过智能制造，企业能够更好地应用先进的技术和方法，不断推进产品和生产工艺的创新。例如，通过人工智能和大数据分析，企业能够发掘出产品设计和生产工艺的创新点，实现产品的个性化定制和批量生产。智能制造的发展还带动了相关技术的快速进步，如机器人技术、物联网技术等，推动了工业领域的技术革新。
最后，智能制造对企业员工的素质要求提出了新的挑战。传统的制造模式下，企业员工只需要具备基本的操作技能即可，而智能制造则要求员工具备更高的科技素质和技术能力。例如，员工需要掌握相关的信息技术知识和智能设备的操作技巧，能够应对智能制造所带来的各种挑战。这也提醒了企业需要加大对员工的培训力度，提升员工的综合素质，以适应智能制造的发展需求。
综上所述，智能制造正在引领着工业领域的革命。通过智能制造，企业可以实现生产效率和质量的提升，生产过程的信息化和数字化，更加灵活地应对市场需求，加速技术创新和提升员工素质。然而，智能制造的发展也面临着一些挑战，如技术投入和人才培养。只有充分认识并迎接这些挑战，企业才能真正享受到智能制造所带来的巨大潜力和机遇。
智能制造关键
本文评述了智能制造技术与智能制造系统，指出了智能制造确系21世纪的制造技术，分析了智能制造在发展中的问题，提出我国智能制造的近期研究重点应为其关键基础技术。
根据国内现有的工作基础和国家的需要，以及imt＆ims研究与开发工作的特点，我们认为近期的研究点应该放在imt＆ims的关键基础技术上，它主要包括以下内容：
3.1智能制造系统理论基础与设计技术ims的概念正式提出至今仅二三年时间。作为制造工程中的一个全新的概念，ims理论基础与体系尚未完全形成。它的精确内涵和设计技术亟待进一步研究，具体研究内容应包括：
3.1.2开发环境与设计方法学ims的开发与设计方法将有别于现有任何制造系统的设计方法，因为ims是面向整个制造过程的系统和各个环节的“智能化”的因此。有必要研究ims的设计策略和开发环境(包括开发语言、操作系统、开发工具等)必须强调ims设计过程的标准化、模块化和通用化。
3.1.3评价技术研究制造过程中的设计评价、生产评价、材料评价、管理评价、市场评价、经济评价、报价评价和功能评价等问题。
3.2制造智能理论及处理技术现代工业生产作为一个有机整体不仅是指各制造环节之间存在的技术型联系，而且还表现在人类专家的制造智能的统一体特性方面。制造智能理论及处理技术就是要研究整个制造环境中的各种智能源的开发、描述、集成、共享与处理，最后生成智能机器的智能活动，具体研究内容包括：3.2.1制造环境的描述与建模研究描述制造环境的一致性概念体系、制造过程建模，影响制造过程的多因素分析与不确定性处理。
3.2.3智能活动的生成与融合研究智能活动的生成策略，智能活动的机器化技术。3.3智能制造单元技术的集成近10年来，人工智能在制造领域中的应用研究取得较大进展，建立了一些智能制造单元技术。为了应用于实际制造过程和面向21世纪制造工业，这些单元技术除了需要进一步完善与发展外，更重要的是研究如何集成这些单元技术。
3.3.1并行智能设计并行工程方法学这一概念是1986年由美国国防部定义，并首先应用于美国军事武器系统开发计剞doscals的。.为了制造过程的设计阶段能有效地模仿由来自各环节制造专家组成的专家组(expeitteam)的智能行为，集成和共享各环节与各方面的制造智能，并行地开展产品环节的设计工作，必须研究并行智能设计的支撑环境、产品描述的统一模型、设计智能交互和并行智能设计方法学。
3.3.2生产过程的智能调度、规划、仿真与优化现代生产过程要面临多信息源、多因素、多对象的及时处理问题，生产过程的调度与规划中的智能决策问题的研究是迫在眉睫的。仿真与优化是实现设计和过程评估的有效途径。目前，更强调对设计、制造、装配、使用、维修等过程的优化与动态仿真。3.3产品质量信息的智能处理系统研究整个制造过程的“全质量(totalquality)模型和建立相应的质量数据库，研究质量状态的智能决策和质量过程的智能控制。3.3.4制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制研究面向在强干扰、多因素条件下监视与诊断模型，研究制造过程的动态辨识与自适应技术。
3.3.5生产与经营管理的智能决策系统研究多因素、多目标智能决策模型，研究生产过程的实时跟踪技术，研究产品市场评估与预测模型。
3.4知识库系统与网络技术知识库系统与信息网络技术是制造过程的系统与各环节“集成智能化”的支撑，在imt＆ims研究中占有重要地位。
3.4.1分布式异构联想知识库系统研究知识库异构、知识库分布式策略与维修、知识库联想和分布数据库技术。
3.4.2信息控制与网络通讯技术研究ims中各种信息的交换接el、网络通讯技术、系统操作控制策略。
3.5智能机器的设计智能机器是ims中模仿人类专家智能活动的工具之一，是新一代的制造工具，因而，研究智能机器的设计方法及其相关技术将有划时代的意义。
3.5.1机器人智能技术智能机器人将在ims中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器^控制两个方面。有必要研究智能机器眼(视觉)、信息感知与智能传感器、智能机器手(控制)和智能机器的自适应定位与夹具设计等技术。
3.5.2机器自学习与自维护技术研究智能机器的自适应学习模型，系统误差的自动恢复与维护技术。
3.5.3智能制造单元机的设计与制造研究智能制造单元机的结构组成与设计方法、新型材料的应用技术。
3.6制造中人的因素ims的宗旨之一就是减轻人类制造专家的艰苦的脑力劳动负担，因此。与脑力劳动有密切联系的制造中人的因素理应受到充分的重视，研究内容包括：
3.6.1人一系统柔性交互技术研究人一系统柔性、联想、容错交互模型以及交互环境。36.2未来制造环境的设计研究人在未来制造环境中的地位和作用以及未来舒适、友好的制造环境的设计。
3.6.3人才培养与教学系统研究面向imt＆ims的^才培养计划。研制教学示范系统。
智能制造课心得体会
第一段：引入智能制造课程的背景和意义（200字）。
近年来，智能制造成为制造业领域的热门话题。随着科技的快速发展和人工智能的广泛应用，智能制造的概念逐渐深入人们的生活。为了培养适应未来制造业发展的人才，我所在学校开设了智能制造课程。通过学习这门课，我深刻认识到了智能制造的重要性和对个人发展的意义。
第二段：智能制造课程的内容与学习方法（200字）。
智能制造课程主要包括了智能化生产技术、智能制造系统、机器人技术等方面的内容。通过理论课的学习，我对智能制造的概念和原理有了更清晰的认识。同时，实践课程的设置也让我能够亲自动手操作并了解智能制造的具体应用。除此之外，我们还利用了多媒体和互联网等先进技术，通过线上线下相结合的学习方式，更好地掌握了相关知识和技能。
通过学习智能制造课程，我获得了很多实际技能和知识。首先，我深刻理解了智能制造的核心概念和技术，对于未来工作的发展方向有了清晰的认识。其次，我掌握了一些智能制造系统的操作技巧和编程方法，培养了动手实践和创新的能力。此外，更重要的是，智能制造课程培养了我与团队合作的能力，通过与同学们一起完成实验和项目，我学会了倾听和协作。
在学习智能制造课程的过程中，我深刻认识到智能制造是时代的需要，也是个人发展的机遇。智能制造的发展将大大提高企业的生产效率和竞争力，对于在这个领域有相关技能和知识的人才需求也越来越大。通过学习智能制造课程，我不仅为自己的未来就业打下了坚实基础，还为跟上时代发展的步伐提供了动力。此外，智能制造作为一个新兴的领域，对于创新和创业都提供了广阔的空间。因此，智能制造课程的学习为我未来的发展指明了方向，激发了我的创业热情。
第五段：总结对智能制造课程的感受（200字）。
智能制造课程是我大学学习中的一次重要经历。通过这门课程的学习，我获得了丰富的专业知识和实践经验，也培养了自己的创新意识和团队合作能力。同时，智能制造课程也给了我对未来发展的方向和动力。作为一名学生，我们应不断与时代接轨，紧跟科技的发展步伐，掌握新的知识和技能。智能制造课程正是我在这一方面迈出的重要一步，我相信通过自己的努力与学习，必将在智能制造领域有所建树。
智能制造
智能制造是指通过信息技术、物联网和人工智能等先进技术手段，使生产过程更高效、更智能的一种生产模式。近年来，随着科技的飞速发展，智能制造逐渐成为了各行各业的主流趋势。作为一名工程师，我有幸参与了智能制造项目的研发和实施，深刻体会到了智能制造的重大意义和巨大变革。下面就从项目意义、实施过程、经验总结、未来展望和个人收获几个方面，分享一下我对智能制造的心得体会。
首先，智能制造项目的意义非常重大，它不仅能够提高生产效率，还能够降低成本。在传统的生产模式中，往往需要大量的人力进行生产线上的工作，容易出现疏忽和错误。而通过引入智能设备和算法，生产过程可以更加自动化，避免了人为因素带来的问题。此外，智能制造还具备更好的灵活性和个性化定制能力，更好地满足了现代人们对产品的需求。因此，智能制造是推动传统产业转型升级的一个重要手段，也是提升国家制造业竞争力的关键。
其次，智能制造的实施过程需要充分考虑企业实际情况和技术研发水平。在我所参与的智能制造项目中，我们先进行了全面的需求分析和业务流程优化。通过与企业内部和外部专家的合作，我们找到了适合企业发展的智能制造方案，包括硬件设备的选型、系统架构的设计、软件开发和数据传输的安全等。接下来，我们进行了一系列的测试和试验，确保系统的稳定性和可靠性。最后，我们进行了上线实施和培训，确保企业员工可以顺利地使用智能制造系统。
在实施智能制造项目的过程中，我们也积累了一些宝贵的经验。首先，合理规划时间和成本是非常重要的。智能制造项目往往需要较长的周期和大量的投入，因此，项目团队需要在项目启动之初，制定详细的时间计划和成本预算。其次，挖掘企业内部的专家和资源是非常关键的。智能制造项目的实施需要多方合作，而企业内部往往拥有丰富的行业经验和专业技术，因此，我们要善于借助内部力量，提高项目的成功率。最后，良好的沟通和团队协作能够提高项目的效率和质量。智能制造项目往往涉及多个部门和技术领域，因此，团队成员之间的沟通和协作至关重要。
智能制造的未来展望令人充满期待。随着人工智能、大数据和物联网技术的不断发展，智能制造将会呈现出更多的创新和突破。例如，通过智能机器人和无人驾驶技术的引入，工厂的生产线将更加智能化和高效化；通过大数据分析和预测，企业可以更好地了解市场需求，实现精准定制和个性化生产。因此，未来的智能制造将会进一步提升产品质量和企业竞争力，推动工业领域的持续发展。
对我个人而言，参与智能制造项目是一次宝贵的经历和学习机会。通过与企业和专家的合作，我学到了很多实践经验和专业知识。我了解到，技术创新和实际应用是相辅相成的，只有将科技成果落地，才能真正发挥其作用。我还体会到了团队的力量和合作的重要性，只有共同努力，才能取得更好的成果。通过参与智能制造项目，我也更加坚定了我的职业发展目标，我希望能够继续深入研究智能制造领域，为推动我国制造业的发展做出更多的贡献。
总之，智能制造是一种具有广阔前景的生产模式，它将会对企业、社会乃至整个国家带来巨大的变革。通过我的参与和实践，我深刻领悟到智能制造的重大意义和实施过程的复杂性。我相信，在科技的不断进步和人们对高品质生活的需求下，智能制造将会得到更广泛的应用和发展，为社会的进步和繁荣做出更大的贡献。
智能制造课心得体会
智能制造已经成为了现代工业的趋势，为了适应这一趋势，我选择了学习智能制造课程。通过这门课程，我深刻体会到了智能制造的重要性和其给工业带来的变革。在课程结束之际，我不禁对智能制造产生了更深刻的理解和更深刻的认识。以下是我在学习智能制造课程过程中的心得体会。
首先，我深刻认识到了智能制造的重要性。在过去的工业中，人工操作是主要的生产方式，而智能制造则将生产过程中的大部分工作交给了机器人和自动化系统。这不仅提高了生产效率，减少了人力成本，还提高了产品质量和稳定性。我在课程中了解到了许多智能制造的应用案例，如智能仓储系统、智能机器人等，这些案例让我深刻认识到了智能制造对于企业的重要性。只有拥抱智能制造，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
其次，我认识到了智能制造给工业带来的变革。智能制造不仅仅是一种生产方式，更是一种革新的思维方式。传统的工业生产方式注重的是生产效率和规模经济，而智能制造则更注重个性化生产和定制化需求。通过智能制造，企业可以更好地满足消费者多样化的需求，提供个性化的产品和服务。在课程中，我们学习了许多与智能制造相关的概念和技术，如物联网、大数据、云计算等，这些技术的应用极大地促进了智能制造的发展和变革。智能制造不仅改变了生产方式，也改变了人们对于产品和服务的需求和期待。
此外，在学习智能制造课程的过程中，我体会到了智能制造所带来的机遇和挑战。智能制造为企业提供了更多的机遇和发展空间。通过智能制造，企业可以降低成本，提高效率，实现可持续发展。智能制造也为创业者提供了更多的机会，他们可以通过创新和技术应用，打造出更具竞争力的产品和服务。然而，智能制造也给企业和创业者带来了一些挑战。随着智能制造的快速发展，市场竞争也日益激烈，唯有不断创新和适应变革，企业和创业者才能在市场中立于不败之地。因此，在学习智能制造课程的过程中，我们不仅要学习技术和知识，还要培养创新意识和适应变革的能力。
最后，通过学习智能制造课程，我认识到了自己的不足和需要改进的地方。智能制造涉及到许多的技术和知识，我发现自己在某些方面还存在一定的不足。因此，我决定继续学习和提升自己的专业能力，不断发展和适应智能制造的变革。此外，我还意识到智能制造涉及到多学科的知识，我们必须要跨学科学习和交流。在未来的工作中，我希望能够与来自不同学科的人合作，共同推动智能制造的发展和变革。
总之，通过学习智能制造课程，我深刻认识到了智能制造的重要性和变革性。智能制造给企业带来了机遇和挑战，对于个人来说也是一次提升自我的机会。我将继续学习和发展，为智能制造的发展和变革做出自己的贡献。
中国制造,主攻智能制造
当前，以智能制造为代表的新一轮产业变革迅猛发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的主要趋势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。目前，我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准／软件／网络／信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。因此，作为一项必须长期坚持的战略任务，推动我国制造业智能转型，环境更复杂、形势更严峻、任务更艰巨。《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》明确“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范。按照专项行动确定的连续实施三年，2016年要边试点示范、边总结经验、边推广应用的总体安排，继续组织开展智能制造试点示范专项行动。实施智能制造试点示范专项行动，是落实《中国制造2025》以及智能制造工程的重要措施，对于实现制造强国目标具有重要意义。
二、总体思路。
贯彻落实《中国制造2025》，推进《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》计划实施，在总结2015年专项行动经验的基础上，2016年将继续坚持“立足国情、统筹规划、分类施策、分步实施”的方针，进一步扩大行业和区域覆盖面，全面启动传统制造业智能化改造，开展离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务5种智能制造新模式的试点示范，继续注重发挥企业积极性、注重智能化持续增长、注重关键技术装备安全可控、注重基础与环境培育，逐步探索与实践有效的经验和模式，不断丰富成熟后在制造业各领域全面推广。
三、主要目标。
2016年，在符合两化融合管理体系标准的企业中，在有条件、有基础的重点地区、行业，特别是新型工业化产业示范基地中，遴选60个以上智能制造试点示范项目。通过试点示范，进一步提升高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备自主化能力，以及智能制造标准、核心软件和工业互联网创新应用能力，形成关键领域一批智能制造标准，不断形成并推广智能制造新模式。智能车间／工厂试点示范项目通过2一3年持续提升，实现运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。
四、重点行动。
范，推进数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等试点应用，推动企业全业务流程智能化整合。
（二）流程型智能制造试点示范。
在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造领域，开展智能工厂的集成创新与应用示范，提升企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、质量控制与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平。
（三）网络协同制造试点示范。
在机械、航空、航天、船舶、汽车、轨道交通设备、家用电器、集成电路、信息通信产品等领域，选择有条件的企业，利用工业互联网网络等技术，建设网络化制造资源协同平台，集成企业间研发系统、信息系统、运营管理系统，推动创新资源、生产能力、市场需求的跨企业集聚与对接，实现设计、供应、制造和服务等环节的并行组织和协同优化。
（四）大规模个性化定制试点示范。
在石化化工、钢铁、有色金属、建材、汽车、纺织、服装、家用电器、家居、数字视听产品等领域，利用工业云计算、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建设用户个性化需求信息平台和个性化定制服务平台，实现研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售后服务的数据采集与分析，提高企业快速、低成本满足用户个性化需求的能力。
（五）远程运维服务试点示范。
在石化化工、钢铁、建材、机械、航空、家用电器、家居、医疗设备、信息通信产品、数字视听产品等领域，集成应用工业大数据分析、智能化软件、工业互联网联网、工业互联网ipv6地址等技术，建设产品全生命周期管理平台，开展智能装备（产品）远程操控、健康状况监测、虚拟设备维护方案制定与执行、最优使用方案推送、创新应用开放等服务试点。
五、重点工作及进度安排。
（一）制定2016年智能制造试点示范项目要素条件。
2016年2一3月，组织开展试点示范项目要素条件调研，编制《智能制造试点示范项目要素条件》；4月底前，下发《关于开展2016年智能制造试点示范项目推荐的通知》。
5月底前，在各地工业和信息化主管部门推荐的项目中组织行业专家遴选；6月底前，确定60个以上智能制造试点示范项目，其中：选择20个以上离散型智能制造试点示范项目，选择20个以上流程型智能制造试点示范项目，选择20个以上网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务试点示范项目。
（三）完成智能制造发展对策研究。
2016年6月底前，组织相关单位完成“智能制造发展对策研究”重大软科学课题，进一步完善促进智能制造发展的相关政策。
（四）启动并组织实施重点领域智能化改造工作2016年2一12月，利用工业转型升级资金、专项建设基金，在石油化工、化工园区、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、船舶、航空、汽车、电力装备、机床、纺织、食品、医药、轻工、消费类电子、新型显示高世代线、太阳能电池及光伏组件、民爆等行业，持续开展重点企业关键环节、生产线、车间、工厂的智能化改造，培育一批系统解决方案供应商，形成智能化标准与模式并进行复制推广。
（五）开展工业互联网产业推进工作。
2016年2一12月，组织企业在工业以太网、工厂无线应用、标识解析、ipv6应用、工业云计算、工业大数据等领域开展创新应用示范，支持相关单位开展工业互联网试验验证平台、工业互联网关键资源管理平台和工业互联网商用流转数据管理平台建设。
（六）开展智能制造网络安全保障能力建设。
2016年6月底前，完成工业互联网安全监测平台、工控网络安全防御平台、工业控制系统仿真测试与验证平台等项目立项论证；12月底前开展关键技术预先研究。
（七）开展智能制造标准体系建设。
2016年5月，召开中德智能制造／工业4.0标准化高端论坛；11月底前完成智能制造标准试验验证项目的立项工作，下达智能制造标准编制立项，形成10项以上重点标准草案。
（八）开展智能制造经验交流与推广工作。
2016年9月底前，组织召开2016年全国智能制造试点示范经验交流电视电话会议；10一12月，组织开展原材料、装备、消费品、电子、民爆行业典型案例经验交流与模式推广；12月底前，编制完成《智能制造探索与实践一一2016年试点示范项目汇编》。
（九）组织智能制造试点示范项目集中展示业博览会上设专区，集中展示智能制造试点示范项目取得的成果。
（十）开展专项行动评估与总结。
2016年11月，完成专项行动检查与效果评估，完成专项行动工作总结。
六、保障措施。