智能制造口号

推荐第1篇：智能制造

智能制造装备

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。

此外，还要以大飞机、支线飞机及通用飞机为应用对象，采用飞机制造、机床制造和材料生产企业相结合，重点发展复合材料制备装备、自动辅带/辅丝设备、构件加工机床、超声加工/高压水切割设备等。智能制造装备产业“十二五”发展路线图

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、八类重大智能制造成套装备

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）

推荐第2篇：智能制造

智能制造是先进制造技术的最新的制造模式之一，智能制造系统是一个信息处理系统，它的原料、能量和信息都是开放的，因此智能制造系统是一个开放的信息系统。智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。智能制造是新世纪制造业的发展方向。由于其实施方案可以在整个制造的大系统(产品的全生命周期)进行，也可以在单元技术(例如模具设计专家系统、数控机床诊断专家系统、智能机器人等)上逐步推进，从经济性、实用性讲，也是我国实现制造业跨越发展的必经之路。 引言

智能制造「‘」(工M:Intelligent Manufacturing)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它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共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承和发展。 1.1智能制造系统概述

智能制造系统「2」就是要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使智能机器在没有人工干预情况下进行生产。智能制造系统就是要把人的智力活动变为制造机器的智能活动。智能制造系统的物理基础是智能机器，它包括具有各种程序的智能加工机床，工具和材料传送装置，检测和试验装置，以及装配装置等。 1.2智能化制造的特点

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。

2.智能化制造数控设备的关键技术

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

最佳自适应控制系统(ACO)和约束式自适应(ACC)。自适应控制自20世纪60年代已开始研究，但用于生产实践尚不普遍。目前应用面较广的还是结构简单的ACC系统，已用于铣、车、钻、磨、电加工和加工中心等机床上;而ACO多用于加工因素相对简单的磨削和电火花加工(ED M)上。影响加工的因素很多很复杂，不仅建立数学模

型困难，而且要实时采集和实时调整参数也有很大难度，有待深入研究。 (3)智能化神经元网络技术最智能的莫过于人的大脑，人工神经元网络

(ANN)是一种模拟

人的神经结构，即类似人的大脑神经突触连接的结构进行信息处理的复杂网络系统。人工神经网络具有自学习功能、联想记忆功能、非线性映射功能和高速寻找优化解的功能等。目前，神经元网络多用于数控设备可靠性预测和优化工艺参数方面，神经元网络在机床数控系统方面的研究与应用尚不多见。随着神经元网络技术的发展，在数控机床方面的应用可能会有很好的前景，或许会把数控系统的智能化水平推向高级阶段。未来儿年希望能有一个较快的发展。 (4)智能专家系统专家系统是一个智能计算i机程序系统，其专家知识库中含有某个领域大量的l专家知识与经验，就是利用这些专家知识、经验和土解决问题的方法来处理该领域的技术问题。它能够f应用人工智能技术，根据该专家系统中的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，来解决·需要专家处理的复杂问题。目前，数控设备领域尚l缺乏这种专家系统。 (5)云计算将把智能化制造推向更高级阶右段国外工业技术发达国家的大型工业企业、研究机构和高等院校对云计算的研究和发展都极为重视，之认为这是一种具有划时代意义的技术。如美国宇航!局和通用汽车公司都在研究和应用云计算技术;我1国北京建有云计算基地，华为技术有限公司和TCL集团也都特别关注云计算的发展、研究和应用。 3.智能化工厂

智能化机械工)‘是以“智能化”为核心，以智能化、数字化、网络化为主要特征的生产、经营实体。智能化工)‘将逐步分层次实现。智能工业机器人在智能自动化制造工)‘中扮演着重要角色。 (1>智能工业机器人在智能化数控设备中

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：

1.赵亚波 智能制造(工业控制计算机}2002年15卷第3期(333001) 2.荣烈润 面向21世纪的智能制造机电一体化2006,12(4) 3.熊有伦 孙容磊 李斌 吴波 智能制造：回顾与展望木华中科技大学机械学院武汉430074 C1〕土子龙.中国装备制造业系统演化与评价研究[D].中国博 上学位论文全文数据库，2007 C2} l一继勇.教育结构、产业结构和就业结构的关系研究[D].中 国优秀硕士学位论文全文数据库，2007 参考文献

[1]杨叔子，丁洪.智能制造技术与智能制造系统的发展与研究[J].中国机械工程1992,3(2):15~18 [2]孙大勇.先进制造技术[M].北京:机械工业出版社,2000,12~13

推荐第3篇：船舶智能制造

船舶智能制造

摘要：当前世界经济复苏艰难曲折、全球航运市场持续低迷、造船产能面临着严重过剩，市场竞争激烈。在这种形势下，振兴制造业，加快结构调整、全面转型升级、推动产业快速迈向高端，已成为全行业的共识。当前，我国船舶制造行业处于一个变革的时代。新一轮的工业变革已经开始，而其中，制造业数字化、网络化、智能化作为革命的核心力量。这场“智”造革命所带来的风暴，将深刻影响着我国造船业的未来。

关键词：船舶；智能制造；数字化；自动化 1.引言

西方发达国家振兴制造业走的是一条新路子，主要是依靠科技创新，抢占国际产业竞争制高点、增强经济发展核心竞争力，谋求未来发展的主动权。以智能化为核心的装备制造业变革正牵引着传统工业发展革命性的演变，正推动着全球新一轮科技创新高峰的形成。

德、英、日等国家相继推出一系列重振制造业的重大举措，力图在知识技术密集的高端制造业重塑竞争优势。如“工业 4.0”是德国政府推出的《高技术战略 2020》十大未来项目之一。作为一个风靡全球的概念，“工业 4.0”提供了工业制造的新思维，被称为是继蒸汽机应用、规模化生产和电气、电子信息技术等三次工业革命后的第四次工业革命，其特征是以大数据为基础、以预测技术为核心的智能制造使用，目的是大幅度提高产品生产、产业链运行的质量和效率，推动实现传统制造业的转型。此外，美国提出了“先进制造业国家战略计划”，日本提出组建科技工 业联盟，英国提出了“工业 2050”。最近，中国也公布了中国版的“工业 4.0”，即“中国制造 2025”规划，并提出了“互联网+”计划。

专家表示，我国要着力改变造船业“大而不强”的局面，就要依靠创新驱动发展，推动中国造船业尽快实现智能化。而“互联网+”行动计划和“中国制造 2025”战略的提出，为我国造船业实现从“量”到“质”的转变创造了机遇，同时也带来重大挑战。

2.智能制造介绍

“工业4.0”是继蒸汽机应用（机械时代）、电子信息技术（电气时代）和网络通信技术（信息时代）之后的第四次工业革命，最早在2013年4月的德国汉诺威工业博览会上正式提出，与美国通过程序提升“先进制造业”、推进“柔性制造系统”有异曲同工之妙。“工业4.0”为中国经济特别是制造业的转型升级、结构调整指明了发展方向。“工业4.0”其特征是基于信息物理系统、物联网和互联服务，通过大数据分析和云计算，以预测技术为核心来指导高效高品质生产的智能制造和应用，目的是大幅度地提高产品生产、运行的质量和效率，实现信息技术、物联网、智能生产和流通消费相融合的革命性方法，将彻底推动传统制造工业的服务化转型升级。

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术以及人工智能的基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计过程、制造过程和企业管理及服务的智能化，是信息技术与制造技术的深度融合与集成。

智能化和自动化的最大区别在于知识的含量。智能制造是基于科学而非仅凭经验的制造，科学知识是智能化的基础。因此，智能制造包含物质的和非物质的处理过程，不仅具有完善和快捷响应的物料供应链，还需要有稳定且强有力的知识供应链和产学研联盟，源源不断地提供高素质人才和工业需要的创新成果，发展高附加值的新产品，促进产业不断转型升级。

智能制造是可持续发展的制造模式，它借助计算机建模仿真和信息通信技术的巨大潜力，优化产品的设计和制造过程，大幅度减少物质资源和能源的消耗以及各种废弃物的产生，同时实现循环再用，减少排放，保护环境。 3.船舶智能制造

“船舶工业4.0”，需要在现有信息化、自动化条件下构建网络—实体融合架构，通过适应于各类用户需求的评估、分析、预测和优化体系，以“多源数据条件下的多维评估与预测、实现协同优化”为核心，形成更具高附加值的船舶制造、使用、管理、物流等面向全生命周期的中国船舶工业全产业链，从而使得中国船舶工业未来能够更好地以市场为导向，以智能船舶为纽带，走向定制规模化、管理精细化、服务高效化，以更好地创造和实现新价值。“船舶工业4.0”将促使造船厂借助物联网、大数据、人工智能取代封闭性的生产制造系统，成为未来船舶工业的根基，彻底使我国由造船大国向造船强国转变。虽然“船舶工业4.0”还在探索，但新的变革浪潮必然会席卷而来，企业只有占得先机才能成为行业的引领者。

智能制造是自动化制造未来发展的方向，是信息化和自动化的高度集成，具有智能化、柔性化和高度集成化。船舶智能制造是指实现船舶制造工业各个环节的最优化、智能化和自动化。涉及到的智能技术主要包括：新型的传感技术、网络互联技术、先进的控制和优化技术、基于虚拟现实的故障诊断与维护技术、基于 RFID 芯片的识别技术、特殊工艺和精密制造技术以及安全技术等。 3.1智能船舶系统体系结构

智能船舶不是单指船舶实体本身，而是一套完整的系统，其核心技术是网络和智能船舶融合、岸海一体的智能信息服务体系。智能船舶系统是通过设计企业、制造企业、运营企业和服务企业之间的信息共享，构建一个“网络化、系统化、智能化和服务化”的网络和智能船舶的融合架构，实现从设计、生产、运营到服务的全流程体系的协同，建立船舶全生命周期的产业链，通过相关数据的分析挖掘，为企业创造新的价值。智能船舶系统主要包括：智能设计、智能制造、智能船舶、智能操作、智能运营、智能服务以及云计算平台七大模块，如图1 所示。

图1 智能船舶系统体系结构

智能船舶系统构建在云计算平台之上，实现数据的云存储以及大数据的分析与挖掘，系统以智能船舶实体为核心，涉及智能船舶的设计、制造、操纵、运营以及服务各功能模块，涵盖了智能船舶从设计制造到报废淘汰的整个生命周期数据的分析与应用。智能船舶系统的生命周期如图2 所示。

图2 智能船舶系统生命周期

智能船舶系统具有以下特点：

1）系统性。智能船舶系统不再单指船舶实体本身，它是由多个子系统集成的船舶与岸基一体化智能信息服务体系，主要包括船舶设计、制造、操作、运营、服务等系统。

2）网络性。系统的基础是基于网络互联，借鉴传感技术、互联网、云计算等先进技术，实现船舶设备与设备之间、设备与船舶、船舶与岸基、岸基与云中心等的网络联结，实现信息共享、远程控制与通信交流等。

3）智能性。智能船舶系统是一个多智能体系统，通过云计算平台对船舶相关大数据的分析、预测、评估、推理等，实现正确的决策，通过传感技术、虚拟技术、识别技术等理论方法，实现船舶设计、制造、操纵、运营、服务过程的智能化。

4）协同性。智能船舶系统涵盖了船舶设计企业、制造企业、运营企业以及服务企业，实现信息共享，企业之间可以相互提出请求和提供服务，实现协调运作与竞争，共同发展。 5）柔韧性。系统能够适应快速变化的船舶设计、制造、运营和服务需求，通过大数据分析和沟通交流，能够对变化的市场需求做出及时的反应，具有较强的适应性。

6）追溯性。系统对船舶从设计、制造、使用、淘汰的全过程进行跟踪，对船舶出现的问题能够及时的追溯和处理。

7）服务性。智能船舶系统是船舶与岸基一体化的智能信息服务体系，能够及时提供各种增值服务，从设计、制造、使用、维护、维修、物流等全方位提供不同的服务需求。 3.2数字化造船

3.2.1数据集成平台技术

船舶平台信息集成系统是进行数据交换和业务系统运行的平台，它规范了信息交换和系统运行标准及接口定义等，为业务应用系统提供良好的系统接口、稳定的运行环境和严格的管理界面。船舶信息系统的结构如图3所示，其中处理机、智能传感器和带有数字化接口的设备物理地分布于船上的各个部位，各自独立运行，它们通过网络设备连接，构成一个分布式系统。该系统又是通过集成支撑环境将各个独立的系统连通集成进行信息交换和消息传递，形成一个有机的整体。船舶平台信息集成系统负责除指控系统外其他所有信息的共享与交换。资源管理中心、控制中心、信息管理中心和操控台之间的信息传输和消息传递统一通过船舶平台信息集成系统控制完成。

图3船舶信息系统的结构

船舶平台信息集成系统的核心是任务管理调度子系统和数据访问中间件两大部分，平台本身也是作为中间件以通用组件的形式对应用要求的功能提供支持，包括流程调度与控制、权限控制和数据访问等支持。系统的最底层是各类分布的异构数据库管理系统。船舶平台信息集成系统的体系结构，任务管理调度子系统通过传递消息控制应用系统中模块的运行演程、数据访问中间件通过发送和接收数据控制应用系统的数据流程。权限控制子系统、任务与信息监控子系统通过对数据流和控制流的监控和控制完成自身的功能。 3.2.2虚拟现实技术

虚拟现实技术最早由美国VPL Research Inc．公司提出的，涉及计算机、微电子、仿真与传感测量等众多高新技术，它是利用计算机在电脑上构造出一个与现实世界相同或相似的环境，人们通过虚拟设备就可以与虚拟环境进行交流互动，就像在现实世界中一样。人们不仅能从视觉上感知虚拟世界，同时也可以从嗅觉、听觉甚至触觉等方面来感知虚拟世界。在计算机中构造的虚拟世界是一个开放的环境，不仅能够对人们通过虚拟设备传递给它的信息做出反馈，还能够让人们“真实”地感知虚拟环境下的虚拟实物。

虚拟现实系统主要由五方面组成：虚拟引擎、输入/输出设备、软件和数据库、用户以及任务，其中虚拟引擎和I/O设备是虚拟现实系统的核心，他们之间是通过以下组成关系来完成虚拟任务的，如图3所示：

图3 虚拟现实系统组成部分

VR引擎是虚拟仿真系统的核心部位，通过读取输入设备中的数据信息，访问与任务相关的数据库并进行实时计算，完成相应工作任务，最后通过输出设备反馈任务结果。

I/O设备是实现虚拟环境交互性的基础。人们通过专门的数据接口给计算机发送命令，同时计算机也会将实时的模拟信息反馈给用户。比较常见的I/O设备有三维位置跟踪器，即传感衣、三维声音发生器、数据传感手套等。

软件和数据库，根据各个领域的应用侧重点不同，目前虚拟现实系统的VR仿真软件

有很多种，软件和数据库的主要功能有两部分：

1)建立虚拟对象的几个模型，根据需要也可以加入物理属性和行为特性，同时构造虚拟对象层次结构，建立I/O设备到虚拟场景的映射。

2)创建虚拟环境，创建连通应用程序与虚拟世界的数据接口，从而实现人机交互。任务指的是虚拟现实系统需要完成的命令和工作。传统的虚拟现实系统主要运用在教育、娱乐、医疗和军事，新型的虚拟现实系统主要运用在机器人、制造业和信息可视化等领域。

虚拟现实技术的特点主要通过四个方面来表现，他们之间的关系如图4所示：

图4虚拟现实技术的特点

多感知性：所谓多感知性就是除了一般计算机所具有的视觉感知之外，还拥有其他方面的感知，比如听觉感知、触觉感知、嗅觉感知、味觉感知、甚至运动感知等。沉浸感：沉浸感是指计算机生成的虚拟环境让人有一种真实的存在感，犹如身临其境，所有感知就像在真实世界一样。要有沉浸感，除了逼真的三维模型，还必须有人机交互作用才能够实现。

想象性：在进入虚拟环境时，不仅仅是依靠外设的一些虚拟设备，像数据手套之类的来提供沉浸感，同时也要通过想象把虚拟的环境构造出来，想象性从一方面也表达了作者的设计思路。

交互性：虚拟环境是一个开放的环境，它能通过人们输入的信息感知人们的意愿，并做出相应的反馈，交互性的优劣主要由实时性和自然性来体现。

在经济全球化的今天，国际市场竞争非常激烈，尤其是工程制造领域。新技术、新产品日新月异，这对新产品的设计开发和制造提出了更高的要求，企业要在这样严峻的挑战下生存发展，就必须有全新的、强有力的技术支撑，虚拟现实技术就是工程制造领域未来发展的技术力量。

虚拟现实技术最早是由国外提出的，经过多年的发展已经在航空航天、汽车制造、医疗康复、教育娱乐以及军事等领域得到了广泛的应用。而我国在上世纪九十年代，工程界和科学界才开始关注虚拟现实技术的研究和开发，虽然起步较晚，但是信息技术的快速发展和信息共享，目前虚拟现实技术在我国的各个领域也得到了广泛的应用，同时国内的科研院所和高校也在不断的对其进行深入地研究。虚拟现实技术在工程制造业的应用主要体现在两个方面：产品外形结构设计，产品装配工艺过程的优化确定。产品外形结构的设计又分为三个方面：以设计为中心的虚拟制造技术、以生产为中心的虚拟制造技术和以控制为中心的虚拟制造技术。 4.船厂项目案例

4.1南通中远川崎船舶智能制造项目案例

南通中远川崎的船舶制造智能车间建设，实现了各加工系列的智能制造，达到工装自动化、工艺流水化、控制智能化、管理精益化，保障了产品质量的稳定，缩短了加工周期，极大地提高了生产效率，产品质量和建造效率达到世界先进水平。

南通中远川崎在船舶智能化制造方面，率开国内先河，高度自动化的流水作业生产线加上柔性化的船舶生产工艺流程，实现了船舶制造的自动化操作和流水式作业。

1．型钢生产线

型钢是船体常川部材之一，原先的生产方式．从画线、写字到切割、分料．完全采用手工作业，效率低。周期长．劳动强度大，且难免出现误操作。型钢自动化生产线建成后．实现了从进料一切割一自动分拣一成材分类叠放全过程的智能制造．包括物料信息传输和物料切割智能化以及物料分类感知智能化．配员由原来的20人减少为7人．有效减少了人工成本，缩短了生产周期．降低了劳动强度，为后续扩大机器人应用积累了经验。

2．条材机器人生产线

条材是分段制造的主要部材之一，它的特点是数量多，大部分部材比较短小原来的生产方式．包括画线、写字、开条、端部切割、打磨、分料等全是手工作业．效率低．生产周期长，容易出错。条材机器人生产线的投产，实现了信息传输和物料传输感知智能化以及加工智能化．配员南原来的22人减少为8人，提高了生产效率．缩短了生产周期，降低了劳动强度． 3．先行小组立机器人生产线

尽管造船中厚板电弧焊接实现机器人作业困难很多，但南通巾远川崎还是从最简单的先行小组材开始，推进机器人焊接。传统的制造方式是，钢板在定盘上全面铺开。一块一块地装配、焊接、翻身、背烧，占用面积大，制造周期长．效率低。先行小组立机器人生产线投产后．实现了工件传输和焊接智能化，以及自动背烧、自动工件出料．整条生产线仅配一名员员操作，配员减少一半以上。流水线生产方式是工业化大生产的必然要求．对造船业而言．车间内生产作业的流水线化将是今后实施船舶智能制造的一个重要发展方向。目前南通中远川崎已实施了大舱肋骨生产线、Y龙筋生产线、焊接装置等数个半自动化生产线技改项目，取得了良好的效果。

4．智能物流系统

采用“横向到边、纵向到底”的设计原则，建立了功能完善的智能物流系统，并与设计系统高度集成，从而将企业的人力、资金、信息、物料、设备、时间、方法等各方面资源充分调配和平衡，为企业加强财务管理、提高资金运营水平、减少库存、提高生产效率、降低成本等提供强有力的支持。

4.2金海重工打造智能船厂之路

船舶制造是一项传统产业，近年来，金海重工股份有限公司对其进行数字化和智能制造的改造，以期把企业打造成先进的智能船厂。目前，这项工作取得了一定进展和成效。

攻坚重点

金海重工在开始打造智能化船厂时，非常重视数字化基础工作的落地。目前，金海重工主要围绕以下3个核心开展工作：一是生产计划管理与实施核心；二是物流核心；三是设计核心。

3个核心中有一个灵魂，就是生产计划管理与实施。这项计划管理工作不是一个数据管理，而是一个行为管理。它的里面包括了计划的制订和计划实施的监控，以及可控化的计划的落实。此项工作是金海重工众多数字化项目中比较通顺的。 船厂的物流情况通常十分复杂，不仅厂外供应商物流复杂，而是厂内各种配料、送料等情况也十分繁琐。为此，金海重工搭建了一套完整的供应链系统。这套供应链系统从设计环节开始，包括设计、预算/规划、供应商、询价/合同、送货/质检、厂区物流、领导生产、托盘集配、仓诸管理等子项目。

金海重工十分重视设计工作，无图纸化设计是其目前大力推广的一项内容。与设计相关的各种工作，都离不开数据的支撑。为此，金海重工重点实施了把行为变成数据、让数据变成可控状态的一项工作。这项工作紧要，却十分艰巨，仅其中一项编码工作，就花了6个月的时间。注重工作协同船厂工作千端万绪，若要做好工作，必须加强协同。

计划生产

计划生产这项工作，既涉及到销售环节，又涉及到供应链环节，而且它最后要落实到工人的岗位——金海重工采用的是给每个工人发派工作包的形式。这个工作包就是每名工人在作业开始的时候就必须要明确的落实的工作内容，包括工作对象、工作量、工作场地和工作中需要注意之处。

供应链

金海重工的供应链很长，包括从供应商开始，经计划调度、项目管理到进库，及进库后的模块化出库。出库两个含义，一是外来产品组装件的组合，另一个是厂内产品和外来产品的组合——船舶行业称之为“托盘管理”。托盘管理需要在物流环节、运输环节等供应链中间充分地组合好。“托盘管理”中可能要涉及到上千个零部件，所以，这项工作的内容也是数字化集成和逻辑关系的一种表现。

生产过程智能化

智能船厂的生产过程必须用自动化和数据化来完成，以实现产品的成本降低、质量提升和安全生产。目前，金海重工对此领域进行积极而成功的探索。

钢板自动标记

这项工作远非一般人认为的买一块钢板然后在其上贴二维码那么简单。船厂在生产过程中会遇到一个很大的困难，钢板进厂后，必须进行高温高压条件下的预处理。 如果事先把二维码贴在上面，那么钢板预处理结束后，二维码肯定消失了。所以，这就要求厂方加强钢板预处理前的一个编码控制。金海重工经过大量实验，解决了这个难题。钢板在预处理之后，编码也会留在上面，而且经过多少道工序，都会被找到，甚至它与其他原配料结合一起成为一个零件，都会留有数据基础。

数控联合集成

数控设备已经应用了几十年，传统方式下都是单机操作，金海重工把它们改造成流水线作业组合的操作模式。目前在切割环节中进行了成功的应用。汽车行业是用机器人进行切割，而金海重工根据自身生产的特点和需求，用了焊接组合的方式来进行代替，取得了不错的效果。这种通过对现有设备以适应智能制造要求的模式，在以后还有很大的发展空间。

柔性模具

船体的形状多变，不同的船型，所以要根据实际情况运用冷加工和热加工。所以，船厂就要设计一个柔性模态。用同一个模态应对所有船舶曲线、平面的加工。这其中数据的采集点和数据量，包括有线源的控制，金海重工投入很大精力才完成。

自动涂装系统

涂装工序是一项高风险工作，企业面临招不到工人从事此项工作的困境。涂装的机器人作为一种理想的解决方案，在船厂向智能化推进过程还面临着一些问题，金海重工目前正存积极研究，博采众长，准备攻克这个难题。 5.结语

船舶智能制造，需要在现有信息化、自动化条件下构建网络—实体融合架构，通过适应于各类用户需求的评估、分析、预测和优化体系，以“多源数据条件下的多维评估与预测、实现协同优化”为核心，形成更具高附加值的船舶制造、使用、管理、物流等面向全生命周期的中国船舶工业全产业链，从而使得中国船舶工业未来能够更好地以市场为导向，以智能船舶为纽带，走向定制规模化、管理精细化、服务高效化，以更好地创造和实现新价值。船舶智能制造将促使造船厂借助物联网、大数据、人工智能取代封闭性的生产制造系统，成为未来船舶工业的根基，彻底使我国由造船大国向造船强国转变。虽然船舶智能制造还在探索，但新的变革浪潮必然会席卷而来，企业只有占得先机才能成为行业的引领者。

目前国内船舶业尤其是海工装备产品以型多量少、船东个性化要求高、船型复杂技术含量高著称，但市场的低迷、传统生产的瓶颈、高端技术的缺乏等越来越影响到船舶业的发展，以智能化为核心的装备制造业变革正牵引着传统工业发展革命性的演变，为船舶业产品生产的智能化指明了方向：建立智能化的生产系统和车间，使智能化设备机器代替人工操作的机器，搭建设计、生产、采购一体化智能生产流程设施，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化生产向智能化生产系统转变，促使船舶及海工产品向定制化、规模化、管理精细化、以最小代价获取最大利益的方向发展，实现定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。 参考文献

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推荐第4篇：智能制造（定稿）

智能制造综述

冯剑龙 1043115257 摘要

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。

关键词智能制造智能制造技术智能制造系统智能机器 集成化智能化

1 智能制造系统的研究背景与发展现状

近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8～2.2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍。这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度(其实质是决策自动化程度)则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题(包括社会问题、生理问题等)在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综台影响.制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如；(1)专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；(2)现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；(3)制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时问要求更短。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期” 幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—— 智能制造技术(intelligent manufacturing technology，IMT)与智能制造系统(intelIigent manufacturingsystem，IMS)使我们有可能走出这个危机，“带来真正的第二次工业革命”。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能(nlanufacturing itelIigence)”和制造技术的“智能化(intellecturallzation)。IMT是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型.制造自动化的根本是决策自动化。目前，IMT~IMS的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视，研究方向从最初的“人工智能在制造领域中的应用”发展到今天的IMS，研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内部的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化.发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力+包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。总之，智能制造是21世纪的制造技术，作为其特征的双I(integration＆ intelligence)将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。从更深刻的意义上讲，智能制造是从信息时代走向智能时代面临的第一个严重任务。

2 存在的问题

总的说来，目前IMS的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果.开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站(IMW)，形成了一系列“智能化孤岛”(islands of intelligence)。这中间包括CIMS研究中所取得的有关进展然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)和经济(包括市场竞争和社会竞争)-方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automatlon)水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(inte—grated intelligence)水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。由日本提出的国际合作研究计划对IMS的解释可看出，IMS的研究包括三个基本方面：智能活动、智能机器和两者的有机融合技术，其中智能活动是问题的核心。在IMS研究的众多基础技术中.制造智能处理技术(manufacturing in—telligence proceing technology)是最为关键和追切需要研究的问题之一，因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。从人的因素方面来看，其一，企业内部负责各个环节的专家和技术人员有着各自不同的知识背景和解决问题的策略，他们应该“坐”在一起，通过相互之间充分的合作、协商与理解，“并行”地开睫制造过程中各环节的工作，把以后可能出现的“隐患”和“反复”降低到最低程度。其二，人们参与制造过程的智能行为和知识存在着多种层次水平、多种类型。因而要采用多种表示方式。其三，参与制造过程的群体，作为社会中的一子集，受社会发展变更的影响，这种影响都将对制造过程产生既有积极又有消极的作用 最后.人与人之间存在生活、语言、社会背景等方面的差别。总之，人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。事实证明，人的因素是IMS中制造智能的重要来源。从经济因素来看，它包括三个方面：第一，IMS系统的主要目标之一是全面提高制造过程的生产与经济效益，它将把制造过程自动化的概念更新和拓宽到“集成化”和“智能化”的高度，从而具有更强的市场竞争能力 但如何设定和评价IMS的各项经济性指标和性能则是一个问题。第二，目前，在工业发达国家普遍存在着劳动力昂贵，所占生产成本的比例越来越高的问题。从当前的经济利益出发，大量的制造企业被转移至发展中国家，致使生产技术和劳动者因素等方面受到牵制，存在丧失他们产品市场竞争力的危险这也是智能制造国际合作研究计划提出的重要原因之一。

3 方向与课题

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：

3.1.1 体系结构与发展战略 需要建立IMS统一的概念体系，研究IMS的系统组成和发展方向以及跟踪国际上该领域的研究前沿

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。

3.2.2 制造智能处理技术重点研究制造智能源的开发与获取、制造智能的表示、制造智能的集成与共享

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DOs CALS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(expeit team)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 3.3 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 (total quality)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。 3 6.2 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。

推荐第5篇：智能制造系统

智能制造系统 摘要：智能制造渊于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 摘要 础， 后者是指获取和运用知识求解的能力。 智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统， 智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库， 具有自学习功能， 还有搜集与理解环信 息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力 关键词：人工智能 自动化 专家 制造系统 关键词 Summary: Smart manufacturing-Yuan in artificial intelligence research.General considers that smart is the sum of knowledge and intelligence, the former is smart Foundation, which is the means to acquire and use knowledge, solution.Intelligent manufacturing should contain intelligent manufacturing technology and intelligent manufacturing systems, intelligent manufacturing system not only to practice constantly enrich the knowledge base, self-learning function, as well as collecting and understanding epoxy information and personal information, and analysis and planning their own ability to conduct.Key words: artificial intelligence 纪会实现智能自动化吗？而如果只是在 automation expert manufacturing system 企业的某个局部缓解实现智能化，而又 －、前言 －、前言 无法保证全局的优化，则这种智能化的 智能制造（Intelligent 意义是有限的。 Manufacturing，IM）是一种由智能机器 智能制造的发展历史

二、智能制造的发展历史 和人类专家共同组成的人机一体化智能 智 能 制 造 系 统 （ intelligent 系统，它在制造过程中能进行智能活动， manufacture system，MS）由部分或全部具 诸如分析、推理、判断、构思。和决策 有一定自主性和合作性的智能制造单元组 等。通过人与智能机器的合作共事，去 成的、在制造活动全过程中表现出相当智能 扩大、延伸和部分地取代人类专家在制 行为的制造系统。 智能制造系统最主要的特 造过程中的脑力劳动。它把制造自动化 征是在工作过程中知识的获取、表达与使 的概念更新，扩展到柔性化、智能化和 用。 智能制造系统根据其知识来源的不同可 高度集成化。 分为两种类型：(1)以专家系统为代表的非 毫无疑问，智能化是制造自动化的 自主式的制造系统， 其特点是系统的知识是 发展方向。在制造过程的各个环节几乎 根据人类的制造知识总结归纳而来， 系统知 都广泛应用人工智能技术。专家系统技 识依赖于人工进行扩展， 因而有知识获取瓶 术可以用于工程设计，工艺过程设计， 颈、适应性差、缺乏创新能力等缺陷；(2) 生产调度，故障诊断等。也可以将神经 建立在系统自学习、自进化与自组织基础上 网络和模糊控制技术等先进的计算机智 的自主型的智能制造系

统， 其特点是系统的 能方法应用于产品配方，生产调度等， 知识可以在使用过程中不断自动学习、完善 实现制造过程智能化。而人工智能技术 与进化， 从而具有很强的适应性以及开放式 尤其适合于解决特别复杂和不确定的问 的创新能力。随着以神经网络、遗传算法与 题。但同样显然的是，要在企业制造的 遗传编程为代表的计算智能技术的发展， 智 全过程中全部实现智能化，如果不是完 能制造系统正逐步从非自主式的向具有自 全做不到的事情，至少也是在遥远的将 学习、自进化与自组织的具有持续发展能力 来。有人甚至提出这样的问题，下个世 的自主式智能制造系统过渡发展。 【1】 纵览全球，虽然总体而言智能制造 尚 处 于 概 念和 实 验 阶段， 但 各 国 政府 均 将此列入国家发展计划，大力推动实施。 1992 年美国执行新技术政策，大力支持 被 总 统 称 之 的 关 键 重 大 技 术 （ Critical Techniloty） ， 包 括 信 息 技 术 和 新 的 制 造 工 艺 ， 智能 制 造 技术自 在 其 中 ，美 国 政 府 希 望 借助 此 举 改造传 统 工 业 并启 动 新产业。 加拿大制定的 1994~1998 年发展战 略计划，认为未来知识密集型产业是驱 动全球经济和加拿大经济发展的基础， 认为发展和应用智能系统至关重要，并 将具体研究项目选择为智能计算机、人 机界面、机械传感器、机器人控制、新 装置、动态环境下系统集成。 日本 1989 年提出智能制造系统，且 于 1994 年启动了先进制造国际合作研究 项目，包括了公司集成和全球制造、制 造知识体系、分布智能系统控制、快速 产品实现的分布智能系统技术等。 欧洲联盟的信息技术相关研究有 ESPRIT 项目，该项目大力资助有市场潜 力的信息技术。 1994 年又启动了新的 R&D 项目，选择了 39 项核心技术，其中三项 （ 信 息 技 术、分 子 生物学 和 先 进 制造 技 术）中均突出了智能制造的位置。 中国 80 年代末也将“智能模拟”列 入 国 家 科 技发 展 规 划的主 要 课 题 ，已 在 专 家 系 统、模 式 识 别、机 器 人、汉语 机 器 理 解 方 面取 得 了 一批成 果 。 最近， 国 家科技部正式提出了“工业智能工程” ， 作 为 技 术 创新 计 划 中创新 能 力 建 设的 重 要 组 成 部 分， 智 能 制造将 是 该 项 工程 中 的重要内容。

三、智能制造的发展现状 智能制造渊于人工智能的研究。人 工智能就是用人工方法在计算机上实现 的智能。随着产品性能的完善 智能信息库 化 及 其 结 构的 复 杂 化、精 细 化 ， 以及 功 能 的 多 样 化， 促 使 产品所 包 含 的 设计 信 息 和 工 艺 信息 量 猛 增，随 之 生

生 产 线和 生 产 设 备 内 部的 信 息 流量增 加 ， 制 造过 程 和 管 理 工 作的 信 息 量也必 然 剧 增 ，因 而 促 使 制 造 技术 发 展 的热点 与 前 沿 ，转 向 了 提 高 制 造系 统 对 于爆炸 性 增 长 的制 造 信息处理的能力、效率及规模上。目前， 先 进 的 制 造设 备 离 开了信 息 的 输 入就 无 法运转，柔性制造系统（FMS）一旦被切 断 信 息 来 源就 会 立 刻停止 工 作 。 专家 认 为 ， 制 造 系统 正 在 由原先 的 能 量 驱动 型 转 变 为 信 息驱 动 型 ，这就 要 求 制 造系 统 不但要具备柔性，而且还要表现出智能， 否 则 是 难 以处 理 如 此大量 而 复 杂 的信 息 工 作 量 的 。其 次 ， 瞬息万 变 的 市 场需 求 和 激 烈 竞 争的 复 杂 环境， 也 要 求 制造 系 统 表 现 出 更高 的 灵 活、敏 捷 和 智 能。 因 此，智能制造越来越受到高度的重视。 因此，它是制造技术发展，特别是 制 造 信 息 技术 发 展 的必然 ， 是 自 动化 和 集成技术向纵深发展的结果

四、智能制造的优缺点 智能制造系统（Intelligent Manufacturing System---IMS）是一种 由智能机器和人类专家共同组成的人机 一体化系统，它突出了在制造诸环节中， 以一种高度柔性与集成的方式，借助计 算机模拟的人类专家的智能活动，进行 分析、判断、推理、构思和决策，取代 或延伸制造环境中人的部分脑力劳动， 同时，收集、存储、完善、共享、继承 和发展人类专家的制造智能。由于这种 制造模式，突出了知识在制造活动中的 价值地位，而知识经济又是继工业经济 后的主体经济形式，所以智能制造就成 为影响未来经济发展过程的制造业的重 要生产模式。 智能制造系统是智能技术 集成应用的环境，也是智能制造模式展 机器人手机 现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为 是 一 个 复 杂的 相 互 关联的 子 系 统 的整 体 集 成 ， 从 制造 系 统 的功能 角 度 ， 可将 智 能 制 造 系 统细 分 为 设计、计 划、生产 和 系统活动四个子系统。在设计子系统中， 智 能 制 定 突出 了 产 品的概 念 设 计 过程 中 消 费 需 求 的影 响 ； 功能设 计 关 注 了产 品 可制造性、可装配性和可维护及保障性。 另 外 ， 模 拟测 试 也 广泛应 用 智 能 技术 。 在 计 划 子 系统 中 ， 数据库 构 造 将 从简 单 信 息 型 发 展到 知 识 密集型 。 在 排 序和 制 造 资 源 计 划管 理 中 ，模糊 推 理 等 多类 的 专 家 系 统 将集 成 应 用；智 能 制 造 的生 产 系 统 将 是 自治 或 半 自治系 统 。 在 监测 生 产 过 程、生产 状 态 获取和 故 障 诊 断、检 验 装 配 中 ，将 广 泛 应用

智 能 技 术 ；从 系 统 活 动 角 度， 神 经 网络技 术 在 系 统控 制 中 已 开 始 应用 ， 同 时应用 分 布 技 术和 多 元 代 理 技 术、全 能 技术， 并 采 用 开放 式 系 统 结 构 ，使 系 统 活动并 行 ， 解 决系 统 集成。 智能制造的未来发展趋势 五﹑智能制造的未来发展趋势

1、人工智能技术。因为 IMS 的目标 单是“人工智能系统，而且是人机一体 是计算机模拟制造业人类专家的智能活 化智能系统，是一种混合智能。想以人 动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动， 工智能全面取代制造过程中人类专家的 因此人工智能技术成为 IMS 关键技术之 智能，独立承担分析、判断、决策等任 一。IMS 与人工智能技术（专家系统、人 务，目前来说是不现实的。人机一体化 工神经网络、模糊逻辑）息息相关。 突出人在制造系统中的核心地位，同时 在智能机器的配合下，更好的发挥人的 潜能，使达到一种相互协作平等共事的

2、并行工程。针对制造业而言，并 行工程是一种重要的技术方法学，应用 于 IMS 中，将最大限度的减少产品设计 的盲目性和设计的重复性。

3、信息网络技术。信息网络技术是 制造过程的系统和各个环节“智能集成” 化的支撑。信息网络同时也是制造信息 及知识流动的通道。

4、虚拟制造技术。虚拟制造技术可 以在产品设计阶段就模拟出该产品的整 个生命周期，从而更有效，更经济、更 灵活的组织生产，实现了产品开发周期 最短，产品成本最低，产品质量最优， 生产效率最高的保证。同时虚拟制造技 术也是并行工程实现的必要前提。

5、自律能力构筑。即收集和理解环 境信息和自身的信息并进行分析判断和 规划自身行为的能力。强大的知识库和 基于知识的模型是自律能力的基础。

6、人机一体化。智能制造系统不单 关系，使二者在不同层次上各显其能， 相辅相成。

7、自组织和超柔性。只能制造系统 中 的 各 组 成单 元 能 够依据 工 作 任 务的 需 要 ， 自 行 组成 一 种 最佳结 构 ， 使 其柔 性 从智能制造的系统结构方面来考虑, 未来智能制造系统应为分布式自主制造系 统, 该系统由若干个智能施主组成, 根据 生产任务细化层次的不同, 智能施主可以 分为不同的级别。 如一个智能车间称为一个 施主, 它调度管理车间的加工设备, 它以 车间级施主身份参与整个生产活动; 同时 对于一个智能车间而言, 它们直接承担加 工任务。 无论哪一级别的施主, 它与上层控 制系统之间通过网络实现信息的连接, 各 智能加工设备之间通过自动引导小车实现 物质传递。 在这样的制造环境中产品的生产 过程为: 通过并行

推荐第6篇：智能制造汇报

智能工厂——以三一重工18号工厂为例

摘要：在理论上解释了智能工厂的概念，再以三一重工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。 关键词：物联网；智能制造；数字化工厂 中图分类号：TH161

INTELLIGENT FACTORY A CASE OF SANY HEAVY INDUSTRY NO.18TH FACTORY

Abstract：This paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry No.18th Factory as the research object, analyzes and discues its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the factory.And further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent Factory.Key words：Networking of things; Intelligent manufacturing; Digital chemical plant 0 前言

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：

图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造

技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。 1.2

智能工厂

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

智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。 1.3

智能制造

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3 2 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]。

三一重工作为重工领域的标杆，其18号厂房成为应用基础的示范。这间总面积约十万平方米的车间，成为了行业内亚洲最大最先进的智能化制造车间。在这里，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。 2.1 18号厂房的“智慧”运转

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。

从大厂房到智能工厂，实施智慧化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%。2014年，18号厂房同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。此外，高精加工区也是18号厂房的特色之一。整个机加区集智能化、柔性化、少人化于一体，可以满足多品种、小批量生产要求。 2.2

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

早在2007年，有“智能化机械手”之称的焊接机器人现身三一挖机生产线，并在2008年后得到进一步推广。2012年三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机器人大规模投入使用，大幅提升了产品的稳定性，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。由于规范了管理，又进一步提升了整个生产体系的效率。不但如此，机器人的使用减少了工人数量，管理模式的重心从原来的管人转移

到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。 3.1.2

智能刀具管理

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]。

三一在实践中，要充分考虑刀具寿命和加工工件成本的关系，根据不同结构的工件选择不同的刀具，包括刀具材料（分整体硬质合金、焊接硬质、高速钢等）、刀具结构（分机夹刀片、焊接刀片和整体材料刀具）以及刀具装夹方式（热装式、强力紧固式、侧固式）等。有的刀具选择涂层刀片来增加刀具的耐用度，延长刀具寿命。在高速加工时，对刀具动平衡也有要求，我们配备了刀具动平衡仪，并在加工成本允许的前提下选择耐用度较高的刀具。 3.1.3

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

目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试，部分完成智能上料机械手、DNC实时监控装置及刀具管理系统的购置和开发。 3.2 智能化立体仓库和物流运输系统

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。

从大厂房到智能工厂，实施智能化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%，2014年18号厂房预计同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。 3.2.2 AGV智能小车

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

公共资源定位系统是三一重工智能工厂的一个重要支撑。公共资源定位系统能实现包括对设备定位和状态检测、人员定位以及故障实时处理与报警等功能。通过公共资源定位监控中心，三一重工的生产管理人员能及时的了解生产车间的人员位置、设备位置和状态、加工生产情况，并及时的指导生产和进行故障处理等操作。 3.3

智能化生产执行过程控制

3.3.

1高级计划排程

在考虑企业资源所提供的可行物料需求规划与生产排程计划，让规划者快速结合生产限制条件与相关信息 (如订单、途程、存货、BOM与产能限制等)，以做出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划与决策，满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。强化了ERP系统中以传统MRP规划逻辑为主的生产规划与排程的功能，APS 系统的同步规划能力，不但使得规划结果更具备合理性与可执行性，亦使企业能够真正达到供需平衡的目的[10]。 3.3.2

执行过程调度

三一车间内一排排的MES终端机，生产线上明亮的LED屏幕，整齐划一的醒目安全灯是系统给我们带来直观的印象。SanyMES系统是指由三一集团IT总部自主研发的制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者[11]。该

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。

通过MES终端机，生产线工人不仅可以及时报完工、方便快捷地查询物料设计图纸和库存情况，更重要的是SanyMES终端机可以正确地指导工人每个工位如何进行安装、安装时候需要哪些零部件，同时给予安全提示。有了MES系统后，再也不用去借图纸，直接在MES终端就能查到最新的图纸信息，3.3.

4 数字化质量检测

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。

以前质检，是采用纸质记录本记录检验结果和全触摸屏操作，简单方便，而且通过查看标准作业指导以规范工人的操作，避免了纸质作业指导书的损坏和更新不及时造成的附加作业，极大提高了工作效率和作业质量[12]。 3.3.3 数字化物流管控

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。

质量问题，现在则是用生产管理系统（MES），每一个检验项目都标准化、电子化，以前在本子上的内容都作为数据录入PDA和平板电脑等终端。一旦发现质量异常，系统就会第一时间自动启动不合格处理流程，将情况发送给相关责任人。“在不合格品控制流程中的隔离、评审等6个环节，保证每道工序的每个产品在下一道工序前合格。”而数据的录入则会为产品质量追溯提供可靠依据。三一的自制件可以具体查到是某台产品零部件，制作时间、制作地点和工位、制作人、制作条件等信息，供应商提供的零部件则是可以查到批次和反馈。 3.4

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Andon Andon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。

4 智能工厂理念

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。 4.1 行业背景

“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- Physical System）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 -Physical System）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8 4.3

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]。

从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模

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

“工业4.0”不同的人从不同维度来解读，涉及到国家战略、产业战略、企业发展等不同的层面。就从企业的层面去研究，看看企业层面实现工业4.0该怎么做，怎么走，有没有路线图？

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CyberPhysical System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9 5.2

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。

横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在SOA信息集成都能找到相应的解决方案。 5.3

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

包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。 5.3.2

运营数据

运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市

场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。 5.3.3

价值链数据

包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。 5.3.4 外部数据

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

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[15] [10]商滔.面向智能工厂离散型智能制造单元的

研究[D].杭州电子科技大学,2016.

[16] 华镕.未来的智能工厂[J].仪器仪表标准化与计

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推荐第7篇：智能制造技术

现代制造技术

1142813203 吴文乐

摘要：现代制造技术是在传统制造技术的基础上, 不断吸收和发展机械、电子、能源、材料、信息及现代管理技术的成果, 将其综合应用于产品设计、制造、检验、管理服务等产品生命周 期的全过程, 以实现优质、高效、低耗、灵活、清洁的生产技术模式,取得理想的技术经济效果的制造技术的总称传统的自动化生产技术可以显著提高生产效率，然而其局限性也显而易见，即无法很好地适应中小批量生产的要求。随着现代制造技术的发展，特别是自动控制技术、数控加工技术、工业机器人技术等的迅猛发展，柔性制造技术(FMI)应运而生。

关键词：现代制造技术；自动控制技术；柔性制造技术

1.现代制造技术发展综述

现代制造技术在系统论、方法论、信息论和协同 论等的基础上形成制造系统工程学，是一种广义制造的概念，亦称之为“大制造”的概念，它体现了制造概念的扩展。广义制造概念的形成过程主要有以下几方面原因[1]。

1).制造设计一体化。体现制造和设计的密切结合，形成了设计制造一体化，设计不仅是指产品设计，而且包括工艺设计、生产调度设计、质量控制设计等。

2).材料成形机理的扩展。现在加工成形机理明确地将加工分为去除加工、结合加工和变形加工。

3).制造技术的综合性。现代制造技术是一门以 机械为主体，交叉融合光、电、信息、材料等学科的综合体，并与管理科学、社会科学、文化、艺术、人机工 程、生物工程和生命科学等相结合，拓展了新领域。 现代制造技术应包括硬件和软件两大方面，硬／软件工具、平台和支撑环境有了很大的发展。

4).产品的全生命周期。制造的范畴从过去的设计、加工和装配发展为产品的全生命周期，包括市场调研、设计、制造、销售、维修和报废处理等。

5).生产制造模式的发展。计算机集成制造技术 是制造技术与信息技术结合的产物，集成制造系统强 调信息集成，其后出现了柔性制造、敏捷制造、虚拟制 造、网络制造、大规模定制、绿色制造、智能制造和协 同制造等多种制造模式，有效地提高了制造技术的水平，扩展了制造技术的领域[2]。

现代制造技术的发展主要沿着“广义制造”或称 “大制造”的方向发展，其具体的发展可以归纳为四个方面和多个大项目[3]，如图1所示：

图1：现代制造技术方向

针对现代制造技术，本文从柔性制造技术的角度对现代制造技术进行学习，对柔性制造在实际中的应用进行深入的研究；

2.柔性制造

2.1 柔性制造简述

所谓“柔性”，是指制造系统(企业)对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。柔性可分为瞬时、短期和长期柔性[4]。瞬时柔性是指设备出现故障后，自动排除故障或将零件转移到另一台设备上继续进行加工的能力；短期柔性是指系统在短时期内，适应加工对象变化的能力，包括在任意时期混合进行加工2种以上零件的能力；长期柔性则是指系统在长期使用中，能够加工各种不同零件的能力。迄今为止，柔性还只能定性地加以分析，尚无科学实用的量化指标。因此，凡具备上述3种柔性特征之一的、具有物料或信息流的自动化制造系统都可以称为柔性制造系统。柔性制造技术是计算机技术在生产过程及其装备上的应用，是将微电子技术、智能技术与传统制造技术融合在一起，具有自动化、柔性化、高效率的特点，是目前自动化制造系统的基本单元技术[5]。

柔性制造技术是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和[6]。柔性制造技术是技术密集型的技术群，我们认为凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量(包括单件产品)的加工技术都属于柔性制造技术。目前按规模大小划分为[7]：

(1)柔性制造系统（FMS）：关于柔住制造系统的定义很多，权威性的定义有：美国国家标准局把FMS定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放征其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。

(2)柔性制造单元（FMC）：M S是FMS向廉价化及小型化方向发展的一种产物，它是由l～2台加工中心、工业机器人。数控机床及物料运送存贮设备构成，其特点是实现单机柔性化及自动化，具有适应加工多品种产品的灵活性。迄今已进入普及应用阶段。

(3)柔性制造线（FML):它是处于单一或少品种人批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心，CNC机床；亦可采用争用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生过程中的分散型控制系统(D C S)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日趋成熟，迄今已进入实用化阶段。

(4)柔性制造工厂(FMF) :FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化屯体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整F M S。它包括了CAD／CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统 柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化[8]。

2.2柔性制造所采用的关键技术

1.计算机辅助设计未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将二维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图彤对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各斤状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便呵制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊摔制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息井自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基础规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测，诊断、查找故障、设汁、计划、监视、修复、命 令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强综合性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在柔性制造(尤其智能型)中起着非常重要的关键性的作用。目前对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列到专家系统和模糊控制系统，成为现代自动化系统中的一个组成部分[9]。

3.国内现代制造技术状况

近年来，世界各国都投入了巨大的财力和物力，强化作为光机电一体化制造业基础的先进制造业的技术和产业发展的战略研究。美国、德 国、日 本 等 国 已 经 开 发 出 了 数 控（NC）、计算机数控（CNC）、直接数控（CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、制造资源规则（MRP）、柔性制造单元（TMC）、柔性制造系统（FMS）、机器人、计算机辅助设计／制造（CAD／CAM）、精益生产（LP）、智能制造系统（MS）、并行工程（CE）和敏捷制造（AM）等多项现代制造技术与制造模式。这些技术的推广与应用，不仅使本国企业的国际竞争力得到巩固，也使得世界先进制造业发展迅猛[10]。我国制造业市场的巨大潜力，为现代制造技术发展提供了广阔的市场空间。但是，与制造业发达国家和地区相比，国内的现代制造技术的研发与市场拓展还不均衡。其中，国内机械基础件制造行业中的数控化率极低，不足1.6%，先进加工工艺、技术和装备的普及程度不足10 % ；CAD／CAM 系统应用的普及率在国内骨干企业仅有35% ，产业规模较小。另外，在相关行业中如印刷业、电力行业和医疗器械行业等，技术装备的低数控化率也远不能满足市场对中高档先进产品的需求。纵观国际制造业的竞争与发展，面对国际、国内两个制造业市场的日渐融合，如何立足国内制造业的市场需求，整合分散的科研与企业资源，尽快形成自己在先进制造产业竞争中的技术优势，已经是摆在我国制造业面前的迫在眉睫的课题了[11]。

总之，重视制造业和现代制造技术已成为全球化的大趋势。现代制造技术不是一项具体技术，而是利用系统工程技术将各种相关技术集成的一个有机整体；现代制造技术是一种动态技术，而不是一成不变的，它需要不断吸收各种高新技术成果，并将其渗透到产品的所有领域，结合成一个有机整体，实现优质、高效、低耗、清洁和灵活的生产[12]；现代制造技术的目的是提高制造业的综合效益，其不摒弃传统技术，而是有赖于不断用科技新手段去研究它和传承它，并应用科技新成果去改造它和充实它；现代制造技术在强调环境保护的同时，还强调各专业学科之间的相互渗透、融合和淡化，并消除其间的界限。我国先进制造技术的发展应结合自身的特点，形成特色，大力发展一些关键前沿技术，比如新一代材料成型技术、微米及纳米技术、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的将来，现代制造技术将得到更大的发展和壮大，发展和应用先进制造技术是每个国家为提高企业的国际竞争力和技术创新能力的必然选择。

参考文献：

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推荐第8篇：智能制造基本概念解读

智能制造基本概念解读

前言

德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样，但本质上异曲同工，核心都是智能制造。2017年用友网络股份有限公司-制造事业部也正式更名为“智能制造事业部”，以响应国家号召推动智能制造的发展。但是，智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。目前国际和国内还没有关于智能制造的准确定义。在用友公司内部也没有明确的关于智能制造的定义。为此本人查阅了相关资料，并将学习过程中的摘录及笔记整理成本文，以供大家进行概念普及。由于时间紧迫、资料有限，错误及疏漏难免，望大家积极反馈（hhp@yonyou.com），以便及时修正。

1.智能制造的概念

2015年5月8日，国务院印发关于《中国制造2025》的通知。通知中明确提出要大力推进智能制造，以带动各个产业数字化水平和智能化水平，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。通知中明确了五大工程来推动中国制造2025的落地，智能制造工程为五大工程中的其中一个。

为了进一步落实中国制造2025,2016年12月8日，工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。

《智能制造发展规划（2016-2020年）》对智能制造给出了较为明确的定义。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。

2.智能制造的发展目标

《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了智能制造的发展目标。

2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。

由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于2.0阶段，有的处于3.0阶段，有的在走向4.o阶段。我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化 的升级改造。对于装备供应商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。鉴于此2020年前，我们的发展目标是：

 推进传统制造业重点领域基本实现数字化制造；

 在有条件、有基础的重点产业，建立智能转型的试点示范企业。

3.智能制造系统架构

为落实国务院《中国制造2025》的战略部署，加快推进智能制造发展，发挥标准的规范和引领作用，指导智能制造标准化工作的开展，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》。该标准于2015年12月29日正式发布。该标准对智能制造系统架构给出了一个认知度较高的模型。

智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。如图1所示。

图 1 智能制造系统架构

3.1.生命周期

生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。生命周期中各项活动相互关联、相互影响。不同行业的生命周期构成不尽相同。

3.2.系统层级

系统层级自下而上共五层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。智能制造的系统层级体现了装备的智能化和互联网协议（IP）化，以及网络的扁平化趋势。具体包括：

(1) 设备层级包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等，是企业进行生产活动的物质技术基础；

(2) 控制层级包括可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）等；

(3) 车间层级实现面向工厂/车间的生产管理，包括制造执行系统（MES）等；

(4) 企业层级实现面向企业的经营管理，包括企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等；

(5) 协同层级由产业链上不同企业通过互联网络共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等。

3.3.智能功能

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。

(1) 资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。

(2) 系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。

(3) 互联互通是指通过有线、无线等通信技术,实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

(4) 信息融合是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。

(5) 新兴业态包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。

3.4.示例解析-互联互通

图2 工业互联网在智能制造系统架构中的位置

工业互联网位于智能制造系统架构生命周期的所有环节、系统层级的设备、控制、工厂、企业和协同五个层级，以及智能功能的互联互通。

4.智能制造试点示范

为深入贯彻落实《中国制造2025》，加快实施智能制造工程。工业和信息化部于2015年4月制定“智能制造试点示范2015专项行动实施方案”，并确定首批46家智能制造试点示范单位。这46家试点示范单位分为以下六类：

 以智能工厂为代表的流程制造试点示范；  以数字化车间为代表的离散制造试点示范；

 以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点示范；

 以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态新模式试点示范；

 以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理试点示范；  以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范；

2016年4月，再次制定“智能制造试点示范2016专项行动实施方案”，并确定63家智能制造试点示范单位。这63家试点示范单位分为以下五类：

 离散型智能制造试点示范

 流程型智能制造试点示范  网络协同制造试点示范  大规模个性化定制试点示范  远程运维服务试点示范

通过2两年试点示范企业实施效果汇总测算，各指标平均变化情况如下（简称两提升、三降低）：

 运营成本降低20%；  产品研发周期缩短29%；  生产效率提高25%；  产品不良率降低20%；  能源利用率提高7%；

从试点企业统计情况看，国产软件主要集中于经营管理、物流仓储与生产工艺结合比较紧密的领域，而MES、PLM、三维设计、虚拟仿真、控制系统、操作系统、数据库等软件仍以国外为主。工业软件的国产化仍然是需要大力支持和发展的方向。

5.用友智能制造方案及推进策略

经过多年的实践，用友已经在化工、建材、军工、装备、消费品等行业培养了一大批智能制造示范单位。

用友智能制造产品整体架构如下。

从生命周期维度看，用友提供设计（PLM部分）、生产、物流、销售、服务（部分）的解决方案。

从系统层级维度看，用友提供车间层（MES）、企业层（ERP、PLM、SCM、CRM）、协同层（部分）的解决方案。

在MES层面，用友细分流程制造、离散制造给出不同的细分解决方案及推进策略。针对不同的细分行业，我们还针对性给出了行业细分解决方案。

针对流程制造行业，根据用户不同应用深度，我们给出如下交付策略。

针对离散制造行业，根据用户不同应用深度，我们给出如下交付策略。

用友网络智能制造事业部将全力以赴，推动我国制造企业走向智能化。

参考文献： 【1】、《中国制造2025》，国务院发文国发〔2015〕28号，； 【2】、《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》工业和信息化部、国家标准化管理委员，2015年12月29日； 【3】、《智能制造发展规划（2016-2020年）》，工业和信息化部、财政部，2016年12月8日； 【4】、《2015智能制造试点示范专项行动实施方案》工业和信息化部，2015年3月9日； 【5】、《智能制造试点示范2016专项行动实施方案》工业和信息化部，2016年4月11日； 【6】、《中国制造2025蓝皮书（2016）》，国家制造强国建设战略咨询委员会，电子工业出 版社；

推荐第9篇：智能制造系统论文

智能制造概述

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与 I M T、I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心 IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。 关键词：智能制造，IMS, IMC, IMT。

Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background, main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic.Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。

一.智能制造提出的背景

制造业是国民经济的基础工业部门, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。 从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～ 60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛, 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。 80年代以来, 传统制造技术得到了不同程度的发展,但存在着很多问题。 先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术 ( In telligen t M anufactu r ingTechno logy, I M T ) 与智能制造系统( In telligen tM anufactu r ing System , I M S)[1 ]。

90 年代以后, 世界各国竞相大力发展 I M T 和I M S 的深层次原因有: (1)集成化离不开智能 制造系统是一个复杂的大系统, 其中有多年积累的生产经验, 生产过程中的人—机交互作用, 必须使用的智能机器(如智能机器人)等。 脱离了智能化, 集成化也就不能完美地实现。

(2)机器智能化比较灵活 可以选择系统智能化, 也可以选择单机智能化; 单机可发展一种智能,也可发展几种智能; 无论在系统中或单机上, 智能化均可工作, 不像集成制造系统, 只有全系统集成才可工作。

(3)智能化的经济效益较高 现有的计算机集成制造系统(Compu ter In tegratedM anufactu r ingSystem , C I M S)少则投资数千万元, 多则投资数亿元乃至数十亿元, 很少有企业能承担得起, 而且投入正常运行的很少, 维护费用也高, 还要废弃原有的设备, 难以推广。

(4)白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少，产品制造技术越来越复杂, 促使使用人工智能和知识工程技术来解决现代化的加工问题。 (5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化 人工智能与计算机管理相结合, 使得不懂计算机的人也能通过视觉、对话等智能手段实现生产管理的科学化。

总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展 ,为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合 ,形成了先进制造技术概念。冷战结束以后 ,国际间竞争的重点由单纯的军事实力较量转向以发展经济和提高国民生活水平的综合国力较量 ,随之而来的这种国际间高新技术领域的竞争愈演愈烈 ,且其发展形式由最初的仅依托本国的人力、物力和财力 ,发展到国际间的大规模合作。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的 “智能制造系统”、“信息高速公路” 等国际研究计划 ,无疑是该背景下的产物 ,也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领 21 世纪高科技制高点的象征。 二.主要研究内容和目标

智能制造在国际上尚无公认的定义。 目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节, 以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此, 智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化, 它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标, 强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力; ②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前, I M T 和 I M S 的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(A i M )发展到今天的I M S, 研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化, 发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力, 包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。

由日本提出的 I M S 国际合作研究计划对 I M S的解释可以看出, I M S 的研究包括智能活动、智能机器以及两者的有机融合技术, 其中智能活动是问题的核心。在 I M S 研究的众多基础技术中, 制造智能处理技术是最为关键和迫切需要研究的问题之一, 因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。在一个国家甚至世界范围内, 企业之间有着密切的联系, 譬如, 采用相同的生产设备和系统, 有着类似的生产控制与管理方式,上下游产品之间的联系, 等等。其间存在的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化、信息自动交换形式与接口以及制造智能共享等。

国际 I M S 计划的基本观点如下: ①I M S 是21世纪的制造系统, 必须开发与之相适应的制造技术; ②应对这些技术进行组织化和系统化; ③加强技术的标准化; ④考虑人的因素; ⑤保护环境。 该计划由已有生产技术的体系化和标准化、21 世纪生产技术的研究与开发两大部分构成。

1992 年4 月在日本召开的第一次国际技术委员会, 确定了4 个主题: ①技术课题; ②选择原则;③评价程序; ④执行准则。由国际 I M S 中心成员提出的首批10 项研究课题是①企业集成; ②全球制造; ③系统单元技术; ④清洁制造技术; ⑤人与组织研究; ⑥先进的材料加工技术; ⑦全球并行工程(评估和实施) ; ⑧自主模块的系统设备与分布控制; ⑨快速产品开发; b k知识系统化(设计与制造)。美国国家科学基金会(N SF)已连续数年重点资助了与智能制造有关的研究项目, 这些项目覆盖了智能制造的绝大部分技术领域, 包括制造过程中的智能决策、基于多施主(mu lt i- agent)的智能协作求解、智能并行设计、物流传输的智能自动化、智能加工系统和智能机器等。

日本提出的智能制造系统国际合作计划, 以高新计算机为后盾、深受其 “真空世界” 计算机研究计划的影响。其主要研究内容如下: ①强调部分代替人的智能活动, 实现部分人的技能; ②使用智能计算机技术来集成设计制造过程, 使之一体化, 以虚拟现实技术实现虚拟制造, 以多媒体的人机接口技术、虚拟现实技术, 实现职业教育; ③强调全球制造网络的生产制造技术, 通过卫星、In ternet 和数字电话网络实现全球制造; ④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化CNC、智能机器人的研究。⑤重视分布式人工智能技术的应用, 强调自律协作代替集中递阶控制。

I M T 与 I M S 的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本, 提高国家制造业响应市场变化的能力和速度, 以及提高国家的经济实力和国民的生活水准, 均具有重大的意义。其研究目标是要实现将市场适应性、经济性、人的重要性、适应自然和社会环境的能力、开放性和兼容能力等融合在一起的生产系统: ①使整个制造过程实现智能化, 并具有自组织能力; ②I M S 是一个集成许多工厂和多种机器设备的混合系统; ③具备满足各种社会需求的柔性; ④能充分发挥人的作用; ⑤易于操作; ⑥总效率高; ⑦能避免重复投资等。 人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性 ,达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的 ,使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成 ,从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源 ,在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上 ,与人工系统相比 ,人的智力仍然是遥遥领先的。人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能 ,但人类的智能是随时间不断变化的 ,而这种变化又是无止境的 ,只有人与机器有机高度结合 ,才能实现制造过程的真正智能化。智能制造被称为新世纪的制造技术 ,目前之所以还不能实现 ,是由于要受到目前科学技术、人以及经济等诸多方面的制约。智能与思维智能 ,就是在各种环境和目的的条件下正确制定决策和实现目的的能力。在这里 ,给定的环境和目的是问题的约束条件 ,制定正确的决策是智能的中心环节 ,而有效地实现目的 ,则是智能的评判准则。从信息处理的角度讲 ,智能可以看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。而思维能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分 ,主要指处理和再生信息的能力。这种信息处理的过程是十分复杂和多样化的 ,归纳起来 ,大体可分为 3 种基本的类型 ,即:经验思维、逻辑思维和创造性思维。在工艺设计过程中 ,这三种类型的思维都存在 ,在不同层次的决策中起着重要作用。

总之，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为:智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过“ 智能设备 ” 和“ 自治控制 ” 来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力 ,因而适应性极强 ,而且由于采用 VR技术 ,人机界面更加友好。因此 , I M技术的研究开发对于提高生产效率与产品品质、降低成本 ,提高制造业市场应变能力、国家经济实力和国民生活水准 ,具有重要意义。智能制造是制造系统柔性自动化和集成自动化的新发展和重要组成部分 ,因此未来智能制造将向智能集成的方向发展 ,未来智能制造的研究将着重于智能传感与检测(如智能传感器、智能传感与检测技术、光纤传感技术等 )。

三.人工智能与 I M T、I M S 人工智能的研究, 一开始就未能摆脱制造机器生物的思想, 即 “机器智能化” 。这种以 “自主” 系统为目标的研究路线, 严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、N ew ell、钱学森从计算机角度出发, 提出了人与计算机相结合的智能系统概念。 目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资, 以及日本第五代智能

计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。

人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。 结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统, 形成一系列的 “智能化孤岛” 。随着研究与应用的深入, 人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的

人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。 如何提高这些 “孤岛” 的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。 在80 年代末和90 年代初, 一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— I M T 和新——代制造系统—— I M S 便脱颖而出。

人工智能在制造领域中的应用与 I M T 和I M S 的一个重要区别在于, I M S 和 I M T 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起 “辅助和支持” 作用, 在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。

四.I M S 和C I M S C I M S 发展的道路不是一帆风顺的。今天,C I M S 的发展遇到了不可逾越的障碍, 可能是刚开始时就对C I M S 提出了过高的要求, 也可能是C I M S 本身就存在某种与生俱来的缺陷, 今天的C I M S 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从C I M S 的发展来看, 众多研究者把重点放在计算机集成上, 从科学技术的现状看, 要完成这样一个集成系统是很困难的。

C I M S 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略, 是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。 尽管在这个递阶体系中有多个执行层次, 但主要控制设施仍然是中心计算机。C I M S 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。 在C I M S 概念下, 手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在C I M S 深入发展和推广应用的今天, 人们已经逐渐认识到, 要想让C I M S 真正发挥效益和大面积推广应用, 有两大问题需要解决: ①人在系统中的作用和地位; ②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用C I M S。现有的C I M S概念是解决不了这两个难题的。今天, 人力和自动化是一对技术矛盾, 不能集成在一起, 所能做的选择, 或是昂贵的全自动化生产线, 或是手工操作, 而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑, 更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

事实上, 在70 年代末和80 年代初, 人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。 英国出版公司( IFS) 于 1984 年就首次发起了第一届“制造中人的因素” 研讨会, 目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认识。事实证明, 人是 I M S 中制造智能的重要来源。值得指出的是, C I M S 和 I M S 都是面向制造过程自动化的系统, 两者密切相关但又有区别。

C I M S 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成; 而 I M S 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自组织能力。从某种意义上讲, 后者难度更大, 但比C I M S 更实用、更实际。C I M S 中的众多研究内容是 I M S 的发展基础, 而 I M S 也将对C I M S 提出更高的要求。集成是智能的基础, 而智能也将反过来推动更高水平的集成。I M T 和 I M S 的研究成果将不只是面向21 世纪的制造业, 不只是促进C I M S 达到高度集成, 而且对于FM S、M S、CNC 以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言, 均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和C I M S 技术进行了全面的反思。他们在认识机器智能化的局限性的基础上, 特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用, 建立一种新型的人—机的协同关系, 从而产生高效、高性能的生产系统, 这是当前众多学者都会提出的问题, 也正是C I M S 所忽视的关键因素, 这一因素导致了C I M S 发展中不可逾越的障碍。值得一提的是有的学者特别强调 “人件(Humanw are)” 在系统中的重要性, 提出C I M S 的开放结构体系思想。最引人注目的是欧共体的ESPR IT 计划中单独列出的一个研究子项, 即 “以人为中心的C I M S” 。甚至有人索性称以人为中心的 C I M S 为 H I M S (HumanIn tegrated M anufactu r ing System ) , 指出集成制造系统首先是 “人的集成” 。耐人寻味的是, 目前研究的 “精良生产” 与 “敏捷制造” 等新型制造系统的主要出发点也是强调 “人” 的作用, 即 “以人为中心”。

五．智能制造的物质基础及理论基础 1.智能制造系统的物质基础主要有:

(1)数控机床和加工中心 美国于 1952 年研制成功第一台数控铣床 ,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。 (2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期 ,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。

(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合 — — — 机器人开创了工业生产的新局面 ,使生产结构发生重大变化 ,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的 “智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用

计算机一体化控制生产系统 ,使生产从概念、设计到制造联成一体 ,做到直接面向市场进行生产 ,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来 ,制造技术有了长足的发展和进步 ,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、机器人等在工业公司得到了广泛的应用 ,越来越多的公司使用了 “计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统( FMS)”、“工厂自动化 ( FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统( ICS)” 以及 “智能制造( IM)”、“智能制造技术( IMT)” 和 “智能制造系统( IMS)” 等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战 ,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法 ,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。 2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化” 或 “自组织能力” 与个体的 “自主性” 。“智能制造国际合作研究计划J IRPIMS” 明确提出: “智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动 ,并将这种智能活动与智能机器有机融合 ,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统” 。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中 ,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式 ,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容 ,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节 ,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用 ,系统的智能调度等 ,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础 ,各种人工智能工具 ,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用 ,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中 ,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统 ,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统 ,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制 ,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任 ,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多 ,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之 ,制造技术发展到今天 ,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科 ,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看 ,智能制造系统是一个信息处理系统 ,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人 员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程 ,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。

六．智能制造系统的特征及框架结构

1.为了提出有我国特色的智能制造模式 ,首先要搞清智能系统应具有什么特征。当前对智能系统的理解有两种不同的意见:一种是从科学的角度来看这个问题的意见 ,即认为只有具备下列特征的系统才能称为智能系统:一个系统既具有人类智能(或部分地) ,又具有与人类实现其智能相似的过程与途径。另一种是从工程的角度来看这个问题的意见 ,即认为一个系统只要具有(或部分具有)人类智能就称为智能系统 ,而不管实现其智能的过程与途径。我们这里所讨论的问题是关于智能制造系统的问题 ,也就是从工程角度来讨论智能系统的问题。我们认为:在工程上 ,智能系统的特征有以下几个方面 ,具有下列特征之一的系统 ,从工程角度看 ,就可称为智能系统： (1) 多信息感知与融合; (2) 知识表达、获取、存储和处理(主要是识别、设计、计算、优化、推理与决策) ; (3) 联想记忆与智能控制; (4) 自治性 自相似、自学习、自适应、自组织、自维护; (5) 机器智能的演绎(分解)与归纳(集成) ; (6) 容错。

2.智能制造系统模式的框架结构

整个系统是一个多智能体分布式网络结构 ,分成四个部分:中心层、管理层、计划层和生产层。每个层由具有自治性的多智能体组成 ,这种多智能体具有相似的结构 ,但根据任务的不同而有不同的自学习、自适应、自组织、自维护功能。智能系统有一定的容错能力 ,可以在不完整的信息或偶然误差出现时正常地工作。系统与因特网兼容 ,可以进行企业动态联盟、招标、投标及电子商务 ,还可形成虚拟制造的支持环境。

七． 智能加工中心 IMC 1.智能加工中心是智能制造系统中一种典型的智能加工机器。作为以 IMC 为主的智能加工单元 ,其任务为感知、决策、加工、控制与学习。智能加工中心既是智能制造过程和系统的实验和应用对象 ,也是智能制造技术的缩影和实现通道。它与普通的加工中心(MC)有着本质的区别 ,除了完成数控代码规定的加工任务外 ,能够根据信息的综合进行自主决策 ,实时调整自身行为 ,适应环境和自身的不确定性变化 ,即应具有 “自主性” 和 “自组织” 能力 ,实现对 IMC的数控系统进行实时干预与智能控制。数控加工中心的实时智能控制 ,表现为三个方面:第一是远程控制 ,通过通信线路对加工现场进行控制 ,对加工中心的加工操作和加工状态进行监视;第二是故障识别与处理 ,如刀具磨损识别与自动更换备用刀具、自激振动识别与自动抑制或消除等;第三是自适应控制 ,根据检测到的过程控制信息自适应地改变加工参数。而智能加工中心对信息的获取与处理表现在对加工环境和加工状态的自主响应能力 ,其中对刀具状态的监测是评判加工状态的重要依据。加工中心刀具状态实时在线智能监测系统 ,及基于神经网络与模糊识别模式的多传感器融合技术的刀具磨、破损监测

系统的成功开发 ,为智能制造信息的自动获取 ,成功提供了有力的保证。 2.智能加工中心的主要功能

在智能加工中心中 ,智能数控系统是 IMC 的神经中枢 ,其智能化程度直接决定了整个智能制造系统的智能水平。智能数控系统具有高级的自主控制功能 ,能将任务请求、作业规划、轨迹控制、过程监视与控制、错误自修复等功能有机结合起来。面向制造系统 ,它是任务驱动的柔性规划学习系统 ,而面对复杂的物流加工环境 ,它又是 “刺激一反应” 型的再励系统 ,能对来自内部和外界环境的多种刺激做出理智的决策 ,从而以最优策略完成目标任务。通过对智能制造环境下的加工过程进行分析 ,确定加工中心应具备的主要功能有: (1)感知功能 ,根据多种传感器信号的收集、特征提取和信息融合 ,实现加工对象感知和系统状态感知。

(2)决策功能 ,在感知的基础上通过决策 ,明确其在整个制造系统中的作用、与其它智能机器的关系 ,并确定自身的行为方式。

(3)控制功能 ,智能加工中心根据决策结果进行处理 ,采用最优化的方式完成加工任务 ,并保证加工过程得到可靠的监视和维护。

(4)通信功能 ,包括与 CAD/ CAM 系统的智能通信 ,实现数据与知识的交流 ,支持并行工程策略;与其它智能加工机器的智能通信 ,交流状态信息 ,协调加工负荷;与人类专家和操作人员的智能通信 ,提供良好的人机交互环境 ,为智能机器提供知识单元 ,做出相应决策。

(5)学习功能 ,依据决策、控制和加工指令 ,以及由此引起的状态变化和最终加工任务 ,学习和积累相关知识 ,改进决策和控制策略。此外 ,还包括从人类专家和其它智能机器直接获取知识。

八．智能制造技木的发展趋势 智能制造是从 80 年代末发展起来的 ,最旱的几本有关智能制造及系统方面的专著是在 1988年由 Wrightfg MilaciC 等人编写的 ,随后、Kusiak和 Pain也相继出版了这方面的研究著作。这些专著所描述的 IMS仍基于设计与制造技术所提出的问题和解决的工具与方法。在许多工业化国家、人工智能已被当作求解现代工业提出的问题的工具和方法。因此 ,这些专著仅着力于人工智能在制造业中的应用和智能系统研究与应用中提出的问题的求解、使用基于知识的系统(如级联结构系统)和优化方法来解决自动化制造环境中零件、产品、系统的设计与制造 ,以及自动制造系统的规划与调度(管理)问题。先进的工业化国家在研究 FMS、CIMS、FA 及AI筹的基础上 ,为了进行国际间制造业的共同协作研究、开发、设计、生产、物流、信息流、经营管理乃至制造过程的集成化与智能化等而提出来的智能制造系统 ,也是为了解决各发达国家面临的企业活动全球化、重复投资增大、现场熟练技术工人不足和社会对产品的需求变化等因素而倡导的国际制造业的合作。在迸行智能制造及其相关技术与系统的研究方面、首推日本在 1990 年提议和倡导的日、美、欧之间建立的国际运营委员会、国际技术委员会和附属机构 IMS中。大有主宰未来制造技术的趋势。 1991～ 1993 年 Barschdor 汀和 Monostori 等应用人工神经网络(ANNS)到智能制造中进行加工过程的建模、监测、诊断、自适应控制;通过神经网络的知识表示和学习能力 ,缩短 CIMS的反应时间 ,提高产品的质量 ,使系统更可靠。而 Furukawa则对智能机器的设计程序及它在自动导引车中的应用作了介绍。被称为是二十一世纪的制造技术的智能制造系统 ,目前国内外已相继开展了国际联合研究计划。智能制造系统与当前任何制造系统相比 ,在体系结构上有着根本意义上的不同 ,具体体现在:一是采用开放式系统设计策略。通过计算机网络技术 ,实现共享制造数据和制造知识 ,以保证系统质量。这是将计算机界先进的设计和开发思想融入到制造系统的结果 ,因而使制造系统向拟人化的方向进一步发展。二是采用分布式多自主体智能系统设计策略 ,其基本思想是:赋予制造系统中各组成部分或子系统一定的自主权 ,使其形成一个封闭的具有完整功能的自主体 ,这些自主体以网络智能结点的形式联接在通讯网络上 ,各个智能结点在物理上是分散的 ,在逻辑上是平等的。通过各结点的协同处理与合作 ,共同完成制造系统任务 ,实现人与人的知识在制造中的核心地位。 此外 ,生物制造与仿生机械的科学与技术、生物自生长成形制造、绿色制造的科学与技术包括产品与人类和自然的协调理论 ,产品绿色工艺(如Near2Zero Waste)等也极大地丰富了智能制造的范畴 ,促进了智能制造系统的发展。目前 ,我国一些高等院校也在进行智能制造技术的研究 ,如南京航空航天大学机电学院朱剑英教授成立的智能制造科研组 ,一方面跟踪国际智能制造的最新研究动态 ,另一方面从事智能制造关键基础技术的预研工作 ,为地区及我国智能制造技术的发展做出了一定贡献。遗憾的是 ,由于种种原因 ,我国政府主管部门和有关大公司、厂家并无迹象表明对智能制造已引起足够的重视 ,至今也未得到我国机械学科的普遍关注。相信随着人们对智能制造系统认识的逐步深入 ,智能制造系统必将得以迅猛发展 ,迎头赶上世界先进发展水平。

九．智能制造系统研究成果及存在问题

目前对分布式制造系统的研究虽然还处于初期阶段 ,但已在不同层次、不同侧面上取得了大量令人振奋的基础理论研究成果和应用成果 ,如制造 Agent的个体目标机制(如奖惩机制、市场机制、目标函数等)等。这些研究成果奠定了MAS在制造控制中应用的基础。但是 ,由于制造 Agent 在信息、知识和控制上的完全分布 ,每个 Agent 对环境、对整个问题求解活动及其他Agent 的意图只有部分的、不完全的知识 ,并且拥有的知识可能互相不一致 ,各个 Agent只能根据不完备的知识与不完整、不同步的信息做出局部决策。又由于整个系统缺乏类似中央控制的机制 ,因而整个系统的控制和决策往往不能达到最优效果 ,而且不可避免地存在大量难以解决的决策冲突(C onflict)和死锁(Deadlock)。因此 ,对分布式自治制造系统中异构 Agent 间的相互合作以及全局协调机制的研究 ,是分布式自治制造系统最重要 ,也是最基本的问题 ,更是其走向实用所亟待解决的核心问题。协调是指一组 Agent 完成一些集体活动时相互作用的性质。在分布式制造系统中 ,全局协调和优化是一个在多目标动态约束下 ,各类活动和资源的最佳组合和排序的动态求取过程 ,它可以描述为两个子问题 ,即局部调度决策和全局资源协调。由于 “组合爆炸” 现象的存在 ,当前采用的普遍方法是谈判和投标(Neg otiation and Bidding)。谈判被定义为:在开放的、动态的制造控制环境下 ,拥有任务订单的 Agent(协调者) ,及欲参与任务执行的 Agent (投标者)之间传递各自的资源、愿望和能力信息 ,反复进行协商 ,直到其中一个Agent 或一组Agent 被选出组成执行该任务的队列的过程。在这个过程中出现的冲突和死锁或者由协调者来解决 ,或者由冲突中的 Agent 自行解决。为了加快谈判过程 ,许多研究工作致力于改进谈判策略和开发支持协商的协议和语言 ,目前已提出了诸如一步谈判、多步谈判、合同网等多种谈判策略和协议。分析这种谈判过程 ,可以看出:

(1) 在当前所采用的模型中 ,谈判是基于对谈判者的知识与能力、讨价还价过程、收益计算 ,以及子系统的影响(或能力)的平衡的显式表达 ,以可计算的迭代模型模拟社会或生物界的组织形式和进化过程的协调和协作方法;

(2)各个Agent 总是将其他Agent 的局部调度作为其预测信息 ,以计算其自己的局部调度决策。依次地 ,又将决策结果传递给其他 Agent。宏观上看 ,这是一个串行过程。当一个Agent 产生的结果不可接受时 ,又需要进行反复通信和迭代。因而 ,各个 Agent 的内部可以看作是一个局部闭环反馈控制系统 ,而冲突则是其外部扰动;

(3) 全局协调的目标是要完全消解冲突 ,因而各 Agent 总是要利用最新的信息来处理冲突。因此 ,谈判实际上是一种外部合作机制。这种方法在一定程度上解决了开放环境中的 Agent 协调和协作的组合优化问题 ,但是该方法的一个固有缺陷是它只是对社会市场或生物界的组织形式和进化过程的直觉模仿[1 ],尚缺乏对其基本原理、机制和限制条件的深刻认识和理论上的证明 ,例如 ,在什么条件下谈判的过程是收敛的、稳定的。如何得到期望的结构或功能等。尤其当系统规模较大 ,而且 Agent 处于信息连续变化的高度紊乱的环境中 (如由于市场的快速变化 ,经常会有一些短期的、紧急的订单需要及时处理)时 ,有可能引起冲突的传播(即任何两个实体间冲突的解决会触发其他冲突的出现) 。这种特性类似于自催化过程 ,各个制造Agent 间正向先进制造技术的源泉.科学通报,1998 , 43 -33727.[4 ] 史忠植.高级人工智能.北京: 科学出版社, 1998.[5]杨文通 ,王曹 刘志峰 ,等 数字化网络化制造技术北京 电子工业出版社 , [6]王英林 ,刘敏 ,张申生 ,基于Agent的敏捷供应链及相关技术 中国机械工程 , [7]张军 ,赵江洪 网络协同数控机床工业设计系统中的知识获取与应用研究 〔机械工程学报 〕 ,

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4.提供优质产品，是回报客户最好的方法

5.全员参与，强化管理，精益求精，铸造品质

6.团队精神是企业文化的核心

7.行动是成功的开始，等待是失败的源头

8.技术是基础，管理是动力

9.质量是企业的生命，安全是职工的生命

10.安全是最大的节约，事故是最大的浪费

11.只要勇于承担责任，才能承担更大的责任

12.自我提升 良性竞争 相互欣赏 相互支持

13.只有不完美的产品，没有挑剔的客户

14.没有执行力，就没有竞争力

15.我们理念是：没有最好，只有更好

16.市场是企业的方向，质量是企业的生命

17.市场是海 企业是船 质量是帆 人是舵手

18.市场竞争不同情弱者，不创新突破只有出局

19.高品质的产品源于高标准的工作环境

20.仪器设备勤保养，生产自然更顺畅

21.安全用电 节约用水 消防设施定期维护

22.培养员工是企业成功最好途径

23.人的能力是有限的，人的努力是无限的

24.创新是魂，人才是本

25.团结 奉献 开拓 高效

26.优秀的员工忠于公司，忠于职业，忠于人格

27.事前计划 事中控制 事后检查 事完评价

28.工厂制造产品，心灵创造品牌

29.以诚信的态度做人 以专业的操守做事

30.我们要打造精诚合作 注重效率 善于学习有礼有序的团队

31.诚信是立身之本和合作基础，品质是服务前提和工作目标

32.搭梯筑台 公平竞争 尚德重能 人尽其才

33.成本关乎企业成败，降低成本能让企业拥有竞争优势

34.思路决定出路 态度决定高度

35.我们极度鄙视乱吐、乱丢等不文明行为

36.善待别人就是善待自己

37.人人有改善的能力，事实有改善的余地

38.创新是根本 质量是生命 务实是宗旨 效益是目标

39.用户满意是企业永恒的追求

40.成功者找方法，失败者找借口

41.三不原则：不接受不良品 不生产不良品 不放行不良品

42.百年大计 质量第一

43.制造需降低成本 竞争依赖高品质

44.企业成功的秘诀在于对人才、产品、服务三项品质的坚持

45.改善既改革 改革先革心

46.勿以恶小而为之，勿以善小而不为

47.全员培训 同步提高 创新进步

48.管理始于训练，止于训练

49.确定标准是品质管制的第一步

50.唯有不变的是不断求变的创新

51.安全责任重于泰山，安全警钟时刻长鸣

52.成功是一种习惯

53.态度决定一切，细节决定成败

54.走出实验室没有高科技，只有执行的纪律

55.态度决定行为，行为培养性格，性格决定命运

56.宁可高目标而脖子硬，也不要为低目标而驼背

57.合格的员工从遵守开始

58.争做一流员工，共造一流产品，同创一流企业

59.持续改善是企业文化的精髓

60.脚踏实地、实事求是、点滴创新、用数据说话

第11篇：电力的智能制造装备

应用于电力的智能制造装备

力争通过10年的努力，形成完整的高端装备制造产业体系，基本掌握高端装备制造业的关键核心技术，产业竞争力进入世界先进行列。到2020年，高端装备制造产业销售收入在装备制造业中的占比提高到25%，工业增加值率较“十二五”末提高2个百分点，将高端装备制造业培育成为国民经济的支柱产业。经过改革开放30多年的快速发展，我国装备制造业取得了令人瞩目的成就，形成了门类齐全、具有相当规模和技术水平的产业体系，2009年、2010年连续2年产业经济总量位居世界第一，为高端装备制造业的发展奠定了坚实基础。

2010年，高端装备制造业实现约1.6万亿元销售收入，约占装备制造业销售收入的8%左右。整体技术水平持续提升，围绕国民经济各行业的迫切要求，开发出了一大批具有知识产权的高端装备，如百万千瓦级超超临界火电发电机组、百万千瓦级先进压水堆核电站成套设备、1000KV特高压交流输变电设备、±800KV直流输变电成套设备、百万吨乙烯装置所需的关键装备、超重型数控卧式镗车床、精密高速加工中心、2000吨履带起重机、ARJ21新型支线飞机、“和谐号”动车组、3000米深水半潜式钻井平台等，气象卫星率先实现业务化运行，已初步形成了高端装备制造产业格局。

根据我国智能制造技术和智能测控装置的发展水平，智能制造装备在“十二五”期间重点选择在电力、节能环保、农业、资源开采、国防科技工业、基础设施建设等6个国民经济重点领域推广应用。到2015年，智能制造装备技术创新体系初步建成，具有知识产权的智能测控装置及关键执行和传动零部件研制能力显著增强。

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第12篇：智能农业装备制造项目 市场分析

3.1智能农业装备国际市场现状：

智能制造装备是具有预测、感知、分析、推理、决策、控制功能装备的总称，它是先进制造技术、信息技术和人工智能技术在装备产品上的集成和融合。是传统产业升级改造、实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化的基本工具，是培育和发展战略性新兴产业的支撑，是实现生产过程和产品使用过程节能减排的重要手段。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。

当前工业发达国家掌握核心技术，联合制定严格的国际标准，话语权优势明显，处在产业链的上游。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。目前美国、德国、日本等工业发达国家在数控机床、测控仪表和自动化设备、工业机器人等方面具有多年的技术积累，优势明显，特别是高端装备差距尤为突出。国外公司进入市场较早，技术优势明显，市场经验丰富，而国内企业因缺少技术储备，技术水平与国外的差距很大。不断有新技术和新产品在市场上推广应用，主导地位牢固，垄断优势明显。因此，这些企业进入中国，国内智能制造装备领域面临激烈的国际市场竞争。同时，后金融危机时代,美国、英国等发达国家重新回归重视发展高技术的制造业，德国、日本竭力保持在智能制造装备领域的优势和垄断地位，韩国也力求跻身世界制造强国之列。各国在力保本国市场的前提下，不断蚕食别国市场。

发展中国家技术基础薄弱，处在产业链下游，在工业化过程中急需大量机械装备，是国际上的主要买家，市场潜力巨大。亚洲新兴国家处在加速工业化的过程中，对机械装备需求量巨大，例如，印度尼西亚是这个新兴市场中的明珠，作为东南亚经济总量最大的国家，其机械市场也是东南亚工程机械市场的重中之重。马来西亚的机械装备主要依靠进口，在过去的一段时间内，日本一直以近40%的市场份额高居首位，德国紧随其后。拉丁美洲除巴西外，其他国家工业化水平都较低，以美国为首的发达国家占据了该地区机械装备市场的主导地位。

3.2智能农业装备国内市场现状：

中国是农业大国，农业是国家的命脉，农业机械装备发展是农业发展的重要保证，我国已成为世界第二大农业装备制造大国。“十二五”时期，国家统筹工业化、城镇化和农业现代化发展，明确了农业机械化水平到2015年要由目前的52%达到60%左右，预计2020年达到65%，基本实现农业机械化。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》和《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》中明确的高端装备制造业领域中的重点方向。

2008年以来，智能制造装备产业增长势头迅猛，初步形成一定的规模。2010 年国家工业和信息化部在编制“高端智能装备及基础制造装备产业专项规划”时组织专家对 2009 年装备制造产业结构分

析认为：2009 年，智能制造装备产业销售产值约3600 亿元。随着“十一五”期间“高档数控机床与基础制造装备”重大专项等一系列科技攻关项目和产业化工程的圆满完成，2010 年智能制造装备产业规模约为 4000 亿元。预计到2015年智能装备市场规模将超过1万亿元,占高端装备制造业的比重将达到20%左右，高端装备的销售产值占装备制造业的比例将达20%以上，到2020年这一比例将达到30%以上。这意味着,2015年高端装备制造业年销售产值将达到6万亿元左右。据此分析,未来5-10年智能装备行业将迎来高速增长，十二五”期间智能装备主营业务收入年均增长率将超过25%。

从对外贸易看，2010年，全行业实现出口65.66亿美元，达到历史最好水平；整个“十一五”期间，农业装备产品累计完成出口252.23亿美元，进口70.62亿美元，实现贸易顺差181.61亿美元，年平均增长29.6%。目前我国农业装备主要出口国家和地区为美国、日本、德国、越南、印尼、印度、尼日利亚等。出口数量较多的产品为拖拉机、牵引车，农产品加工机械，联合收割机，运输车，收获及场上作业机械，畜产品采集、加工机械等。

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，2009年销售收入中，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 2009 年销售收入中，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。

中国智能装备行业的一大问题是，重大技术装备基本被国外垄断，对外依存度达到40%，其中高端产品对外依存度更是达到 70%。中国企业多数属于加工组装型，技术累积不足，没有掌握核心技术，依赖国外专利授权。没有自主知识产权，就没有真正的竞争力。提高自身技术水平，是中国智能装备制造行业未来发展的关键。

3.3智能农业装备市场预测：

随着国内外企业纷纷加大投资力度，未来智能装备行业的竞争将会更加激烈，不可避免地出现合作兼并的格局。主要工业化国家的机械装备应用普及，市场已趋于饱和，并且本国市场多被本国企业和国际大鳄所控制，新兴国家制造企业受限于技术水平，在工业化国家机会不大。因此，未来农机智能装备市场的主战场将是新兴国家。一是因为亚洲、拉丁美洲等国家传统上是农业大国，对农业机械装备需求很大。二是因为这些国家处在快速工业化进程中，对智能装备的需求逐渐扩大。因此，智能装备制造行业的竞争将会全球化，市场将会不断扩大。

从技术上讲，智能制造装备呈现出自动化、集成化、网络化、信息化、虚拟化、绿色化的发展趋势。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。设计及制造过程的数字化、网络化、信息化、虚拟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。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。

总的来说，智能装备市场有着清晰的技术升级方向，又有明确的市场需求和产业化前景；从业企业覆盖大中小型企业，企业的成长性较强；资本市场纷纷进入，是最具潜力的投资领域。

3.4竞争力分析：

华丰机械有限公司技术储备良好，有自己的独特技术优势，产品质量优良，获得了社会及行业的认同，信誉度较高。集群化优势明显，周围配套产业完备。上杭工业园矿冶、光电、机械等企业数量较多，发展较为成熟，形成了完整的产业链，各企业可以互补，整体竞争力明显。基础设施、地理区位、交通运输条件良好。

第13篇：智能制造现状与前景

智能制造的发展与前景展望

(南京航空航天大学机电学院，南京市，210016) 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。

关键词：智能制造 人工智能 机械制造 工业4.0

The development and research of intelligent manufacturing

JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics＆

Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract：This paper depicts the cause of formation and conception of IM.And presents status in the development on IM.Finally indication is given of the trend of development and question confronting IM.Key words:IM;AI;mechanical manufacture;Industrie 4.0

0 前言

智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。

1研究背景

制造业是国民经济的基础工业部门，是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看，经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言，大体上每十年上一个台阶: 50-60年代是单机数控， 70年代以后则是CNC机床及由它们组成的自动化岛， 80年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时，出现了计算机集成制造，但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展，机械制造大体沿两条路线发展:一是传统制造技术的发展，二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来，传统制造技术得到了不同程度的发展，但存在着很多问题。近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8-2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍，这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度（其实质是决策自动化程度）则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题（包括社会问题、生理问题等）在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如:（1）专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；（2）现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；（3）制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时间要求更短；（4）制造过程的自动化程度受制于制造系统的自组织能力，即智能水平；（5）现代生产要求专家们在更大范围内进行更及时的合作，小到一个企业内部的各个生产环节，大至一个国家甚至世界范围内的工业界中的众多企业之间。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期”。幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—智能制造技术（intelligent manufacturing technology,IMT）与智能制造系统（intelligent manufacturing system,IMS）使我们有可能走出这个危机。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能”和制造技术的“智能化”。IMT是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型，制造自动化的根本是决策自动化。

2发展现状

2.1国外研究现状：

目前，IMT&IMS的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视：

2.1.1美国

美国是国际智能制造思想的发源地之一，美国政府高度重视智能制造的发展，并且已经把它作为21世纪占领世界制造技术领先地位的基石。从上世纪90年代开始，美国国家科学基金（NSF）就着重资助有关智能制造的诸项研究，项目覆盖了智能制造的绝大部分，包括制造过程中的智能决策、基于多施主（multi-agent）的智能协作求解、智能并行设计、物流［］传输的智能自动化等1。2005年，美国国家标准与技术研究所（NIST）提出了“聪明加工系统（smart machining system,SMS）”研究计划。聪明加工系统的实质是智能化，该系统的主要目标和研究内容包括：（1）系统动态优化。即将相关工艺过程和设备知识加以集成后进行建模，进行系统的动态性能优化；（2）设备特征化。即开发特征化的测量方法、模型和标准，并在运行状态下对机床性能进行测量和通信；（3）下一代数控系统。即与STEP-NC兼容的接口和数据格式，使基于模型的机器控制能够无缝运行；（4）状态监控和可靠性。即开发测量、传感和分析方法；（5）在加工过程中直接测量刀具磨损和工件精度的方法。

2011年，美国总统奥巴马宣布实施包括工业机器人在内的”Advanced Manufacturing Partnership Plan”（先进制造联盟计划），立即得到同日发布的“实现 21世纪智能制造”新报告的积极响应。在这份由美国智能制造领导联盟（smart manufacturing leadership coalition,SMLC）公布的报告中，不但描绘了该领域未来的发展蓝图，而且确定了十大优先行动目标，意图通过采用21世纪的数字信息技术和自动化技术，加快对20世纪的工厂进行

［］现代化改造过程，以改变以往的制造方式，借此获得经济、效率和竞争力方面的多重效益2。

2.1.2 日本

日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统（IMS）的国际合作计划，并与美国、加拿大、澳大利亚、瑞士和欧洲自由贸易协定国在1991年开展了联合研究，其目的是为了克服柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）的局限性，把日本工厂和车间的专业技术与欧盟的精密工程技术、美国的系统技术充分地结合起来，开发出能使人和智能设备都不受生产操作和国界限制，且能彼此合作的高技术生产系统。 2.1.3 欧盟

欧盟于2010年启动了第七框架计划（FP7）的制造云项目3，特别是制造业强国的德

［］国，继实施智能工厂（Smart factory）之后4，又启动了一个投入达2亿欧元的工业4.0（Industry ［］4.0）项目5。德国政府2010年制定的《高技术战略2020》计划行动中，意图以未来项目“工业4.0”奠定德国在关键工业技术上的国际领先地位，并在2013年4月举行的汉诺威工业博览会上正式将此计划推出。“工业4.0”概念最初是在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子

［］公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，目前其已上升为国家级战略6。

［］2.2 国内研究现状

国内在智能制造技术与系统方面的绝大多数研究工作，目前还处在探讨人工智能在制造领域中应用的阶段。几年来，开发出了众多类型、水平各异的面向制造过程中特定环节、特定间题的“智能化孤岛”，诸如专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统等，而对制造环境的全面“智能化”研究工作还处于刚刚起步阶段。我国自 2009 年 5 月《装备制造业调整和振兴规划》出台以来，国家对智能制造装备产业的政策支持力度不断加大，2012年国家有关部委更集中出台了一系列规划和专项政策，使得我国智能制造装备产业的发展轮廓得到进一步地明晰。工业与信息化部发布了《高端装备制造业“十二五”发展规划》，同时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》子规划，明确提出到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。科学技术部也发布了《智能制造科技发展”十二五”专项规划》；国家发展改革委员会、财政部、工业与信息化部三部委组织实施了智能制造装备发展专项；工业与信息化部制定和发布了《智能制造装备产业“十二五”发展路线图》，该路线图明确把智能制造装备作为高端装备制造业的发展重点领域，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，其思路是：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。

3 问题与展望

3.1 存在问题

总的说来，目前IMS的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果，开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站（IMW），形成了一系列”智能化孤岛”（islands of intelligence）。这中间包括CIMS研究中所取得的有关进展。然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，、问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术（包括生产系统）、人（包括间接影响生产过程的社会群体）和经济（包括市场竞争和社会竞争）三方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化（integrated automation）水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能（integrated intelligence）水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。

3.2发展趋势 当前，智能制造的发展趋势以德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备最为清晰。

3.2.1 德国“工业4.0”

德国“工业 4.0”通过充分利用信息物理系统（CPS），实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，推动现有制造业向智能化方向转型。CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现制造装备系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同。德国电气电子和信息技术协会于2013年发布了德国首个“工业4.0”标准化路线图，以加强德国作为技术经济强国的核心竞争力，确保德国制造［］的未来7-8。“工业4.0”项目主要分为两大主题： （1）智能工厂。重点研究智能化生产系统及过。程，以及网络化分布式生产设施的实现（工业4.0智能工厂如图1所示）；

（2）智能生产。主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。

图1 工业4.0智能工厂

3.2.2 美国工业互联网装备

2013年，美国通用电气公司（GE）发表了《工业互联网-打破智慧与机器的边界》报告［9］。该报告提出了工业互联网（Industrial Internet）的概念。工业化创造了无数的机器、设施和系统网络，而工业互联网则是指让这些机器和先进的传感器、控制和软件应用相连接，以提高制造业的生产效率、减少资源消耗。工业互联网装备将整合两大革命性转变的优势： （1）工业革命。伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站； （2）强大的网络革命；

（3）在网络化的影响下，计算、信息与通讯系统应运而生并不断发展。

4 小结

智能制造装备集制造、信息和人工智能技术于一身，是未来高端装备制造业的重点发展方向。各国政府高度重视智能制造装备的研发和应用，美、日、欧已有一系列的研究成果和部分产品面世，德国的“工业4.0”项目也积极地推动了制造业向智能化的转型。我国政府也充分认识到智能制造装备的重要战略地位，已出台政策推动智能制造装备的产业化水平提升。可以预见，未来智能制造装备在引领制造业低碳、节能、高效发展上的作用将进一步得到显现；同时，行业也将在工业机器人、智能机床和基础制造装备、智能仪器仪表、三维打印装备、新型传感器、自动化成套生产线等重点领域形成快速发展与突破。

5 参考文献

［1］ GUO Qing-lin,ZHANG Ming.An agent-oriented approach to resolve scheduling optimization in intelligent manufacturing［J］.Robotics and Computer- Integrated Manufacturing,2010（26）：39-45.［2］ 罗克韦尔自动化.奥巴马总统的先进制造联盟计划得到今日最新发布报告的支持［EB/OL］.［2011-07-24］.［3］ Manu Cloud［EB/OL］.［2014-03-01］.http：//www.Manu-cloud-project.eu/.［4］ JAMES T.Smart factories［J］.Engineering and Technology，2012，7（6）：64-67.［5］ 宋慧欣.“工业4.0”制造业未来之路［J］.自动化博览，2013（10）：26-27.［6］ 何 瑾.智能制造装备业万亿市场蓝图初现［J］.科技智囊，2013（8）：38-40.［7］ 杜品圣.智能工厂-德国推进工业4.0战略的第一步（上）［J］.自动化博览，2014（1）：22-25.［8］ 杜品圣.智能工厂-德国推进工业4.0战略的第一步（下）［J］.自动化博览，2014（1）：50-55.［9］EVANS P C，ANNUNZIATA M.工业互联网-打破智慧与机器的边界［R］.2013.

第14篇：《“智能制造”学习讲座》会议纪要

《“智能制造”学习讲座》会议纪要

一、“智能制造”学习讲座

2018年1月20日上午，在三楼会议室召开“智能制造”学习讲座，会议由浙江中控技术股份有限公司（以下简称中控公司）总经理及技术人员进行演讲汇报。围绕着智能制造的发展建设以及中控公司的相关业务进行了详细的介绍说明。

会议讲解的主要内容有以下三方面：

1、《今日中控与智能制造能力》围绕中控公司发展现状、业务能力以及智能工厂实践，介绍了中控公司与智能制造息息相关的发展历程。

2、《流程工业智能化控制技术及应用》，针对流程工业先进控制、APC软件、工程作业流程以及应用案例等方面进行讲解。

3、《中控工控安全整体解决方案》，针对工控安全问题、中控“彩虹防御体系”安全工程整体解决方案以及典型案例进行讲解。

会上XX指出，危化品仅是装备的提升，并不能完全保证生产的安全，人为因素才是安全事故中最不可控的因素。因此，SIS系统必须要具备人员定位系统，加强对主要岗位的人员监管，确保生产的绝对安全。

XX还强调，企业信息化、智能化的最终目标有以下五个方面：生产的安全环保、设备的连续稳定、成本的大幅节约（物料和人员）、质量的有效提升以及环境的显著改善。围绕以上五个方面，第一事业部在2018年要调整思路、开拓创新，成立智能化专题小组，对事业部智

1 能化改造进行全面的、科学的探讨研究。

参加人员：AA\\BB\\CC 请假人员：CC\\DD 记录人员：好收

二〇一八年一月二十二日

第15篇：中国制造2025,主攻智能制造

中国制造2025,主攻智能制造

在全面推进实施制造强国战略的征途中迈出了关键性一步，中国制造也再次站到了转型升级、创新驱动的风口上

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。5月19日，备受瞩目的《中国制造2025》正式对外公布，标志着我国在全面推进实施制造强国战略的征途中迈出了关键性一步，中国制造也再次站到了转型升级、创新驱动的风口上。

国家统计局数据显示，2005年～2013年，我国制造业总产值年均增长20%左右，2012年我国制造业增加值为2.08 万亿美元，在全球制造业占比约20%，成为世界上名副其实的“制造大国”。

我国工业如今在全球竞争中的优势更多地体现为拥有完整的产业链条。根据联合国工业发展组织数据，我国是世界上唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类（39个工业大类、191个中类、525个小类）的国家，形成了“门类齐全、独立完整”的工业体系。同样是来自于联合国工业发展组织数据，目前，中国工业竞争力指数在136个国家中排名第七位，制造业净出口居世界第一位。

按照国际标准工业分类，在22个大类中，中国在7个大类中名列第一，钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位。2013年，我国装备制造业产值规模突破20万亿元，占全球比重超过1/3；2013年，发电设备产量达1.2亿千瓦，约占全球总量的60%；造船完工量达4534万载重吨，占全球比重的41%；汽车产量达2211.7万辆，占全球比重的25%；机床产量达95.9万台，占全球比重的38%，我国制造业占世界的1/3强。

当前，我国经济发展进入新常态，制造业面临产能过剩、大而不强的困局，转型升级犹如逆水行舟，不进则退。可以说，现在我国比以往任何时候都更需要强大的制造强国战略。因为“中国制造”在世界上成了“低端廉价”的代名词，技术含量较低，加上中国的人口红利优势即将消失，现在制造企业的利润率普遍只有10%左右，有的甚至更低，大量中小制造企业苦苦挣扎在死亡线上。

5月13日，在中国工程院、工信部和中科院主办的“2015智能制造国际会议”上，原全国人大常委会副委员长、两院院士、中国机械工程学会荣誉理事长路甬祥在主旨报告中称，2014年中国装备制造产值占全球比重1/3，机电产品进出口额2.16万亿美元，占进出口总额55.7%，已成为全球制造大国。整体而言，发展主要依靠要素投入和低成本优势，付出了沉重的资源与环境代价，仍处于价值链的低中段，还不是制造强国。

的确，中国制造业与先进国家相比还有较大差距。主要表现在：自主创新能力弱，关键核心技术与高端装备对外依存度高，以企业为主体的制造业创新体系不完善；产品档次不高，缺乏世界知名品牌；资源能源利用效率低，环境污染问题较为突出；产业结构不合理，高端装备制造业和生产性服务业发展滞后；信息化水平不高，与工业化融合深度不够；产业国际化程度不高，企业全球化经营能力不足。

2008年国际金融危机之后，面对新一轮科技革命和产业变革，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，加速推进新一轮全球贸易投资新格局。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，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。“前有堵截，后有追兵”，我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。

没有强大的制造业，我国很难突破“中等收入陷阱”，也无法从大国走向强国。建设制造强国，必须紧紧抓住战略机遇，积极应对挑战，加强统筹规划，突出创新驱动，制定特殊政策，发挥制度优势，以我为主，跨越发展。

《中国制造2025》是中国第一次从国家战略层面描绘建设制造强国的宏伟蓝图，确立了发展世界制造业强国的战略目标，同时提出两个实施阶段、三步走战略目标、五项重大工程、九大战略任务和十个重点领域。

中德制造业战略殊途同归

“中国制造2025”和“德国工业4.0”都是在新一轮科技革命和产业变革背景下，针对制造业发展提出的重要战略举措，具有相同的战略使命和核心理念。战略使命方面，两国新战略都是为了应对新一轮科技革命和产业变革。

在理念层面，两国新战略都是推进信息技术与制造技术的深度融合。德国工业4.0着眼于高端装备，提出建设信息物理系统，并积极布局智能工厂，推进智能生产。《中国制造2025》提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，构建信息化条件下的产业生态体系和新型制造模式。

从不同点来看，中德两国新战略无论是发展基础、产业阶段还是战略任务都具有各自特点。在发展基础方面，德国制造业具有强大的技术基础，在两化（工业化和信息化）融合、“互联网+”方面都具有优势，而且德国是世界制造业强国和领先的工业制成品出口大国，制造业研发投入强度超过美国和日本 ，树立了德国制造的品牌形象。中国是制造大国，但还不是制造强国，依然处于产业链“微笑曲线”的中间，核心技术和品牌价值薄弱。

在产业阶段方面，德国工业4.0是在顺利完成工业1.0、工业2.0，基本完成工业3.0之后，提出的发展战略，是自然的串联式发展。中国制造业尚处于工业2.0和工业3.0并行发展的阶段，必须走工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范的并联式发展道路，不仅要兼顾自己传统产业的转型升级，同时还要实现在高端领域的跨越式发展，所以我国的任务就比德国实现工业4.0更加复杂、更加艰巨。

在战略任务方面，德国工业4.0就是瞄准新一轮科技革命制定的措施，主要聚焦制造业的高端产业和高端环节。《中国制造2025》不是专门为应对新一轮科技革命制定的规划，是对制造业转型升级的整体谋划，不仅要提出培育发展新兴产业的路径和措施，还要加大对量大面广的传统产业的改造升级力度，同时还要解决制造业创新能力、产品质量、工业基础、节能环保等一系列阶段性的突出矛盾和问题。

根据德勤与中国机械工业联合会2013年调研200家制造企业所发布的首份中国智造现状及前景报告显示，中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。

而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。德勤的调研显示，年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。

所以，《中国制造2025》明确把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，并在保障措施中提出要完善金融扶持政策和中小微企业政策，加大财税政策支持力度，包括运用政府和社会资本合作（PPP）模式，引导社会资本参与制造业重大项目建设、企业技术改造和关键基础设施建设；加快设立国家中小企业发展基金等。

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

智能制造需要顺应“互联网+”的发展趋势，促进移动互联网、工业互联网、云计算、大数据在企业全流程和全产业链的综合集成应用，改造提升中国制造业。

中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平认为，《中国制造2025》对经济向“双中高”（中高速增长、向中高端水平）迈进具有重要意义，互联网将帮助中国推进智能制造，提高工艺水平和产品质量，促进生产性服务业与制造业融合发展，提升制造业层次和核心竞争力。

4月23日，由浪潮联合20多家机构发起的“中国智能制造信息化推进联盟”在北京成立。该联盟致力于打造协同创新平台与成果转化应用推广联合体，共同推动国家智能制造产业相关标准制定和推广工作。联盟首批成员包括中国航天科技集团、大连船舶重工集团、江南造船、山东常林、北京神舟航天软件等20多家机构，其中也包括天职国际会计师事务所、赛迪顾问等咨询机构。

浪潮集团执行总裁王兴山在会上表示，传统制造业与互联网的融合正在加快，智能制造成为当前热点，这也是中国从制造大国通往制造强国的必由之路。

为推进智能制造发展，2015年3月9日，工业和信息化部印发了《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》，并下发了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》（下称《实施方案》），决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。

根据《实施方案》，将分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6方面试点示范专项行动。

第一，针对生产过程的智能化，主要涉及流程制造和离散制造。根据《实施方案》，在石化、化工、冶金、建材、纺织、食品等流程制造领域，选择有条件的企业，推进新一代信息技术与制造技术的融合创新，开展智能工厂、数字矿山试点示范项目建设，全面提升企业的资源配置优化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平；在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器及电子信息等离散制造领域，组织开展数字化车间试点示范项目建设，推进装备智能化升级、工艺流程改造、基础数据共享等试点应用。

第二，针对装备和产品的智能化。也就是把芯片、传感器、仪表、软件系统等信息技术嵌入到装备和产品中去，使得装备和产品具备动态感知、存储、处理和反馈能力，实现产品的可追溯、可识别、可定位。《实施方案》提出，加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、机器人等智能装置的集成应用，提升工业软硬件产品的自主可控能力，在高档数控机床、工程机械、大气污染与水治理装备、文物保护装备等领域开展智能装备的试点示范，开展3D打印、智能网联汽车、可穿戴设备、智能家用电器等智能产品的试点示范。

第三，针对制造业中的新业态新模式的智能化，即工业互联网方向。根据《实施方案》，在家用电器、汽车等与消费相关的行业，开展个性化定制试点示范；在电力装备、航空装备等行业，开展异地协同开发、云制造试点示范；在钢铁、石化、建材、服装、家用电器、食品、药品、稀土、危险化学品等行业，开展电子商务及产品信息追溯试点示范。

第四，针对管理的智能化。在物流信息化、能源管理智慧化上推进智能化管理试点，从而将信息技术与现代管理理念融入企业管理。物流信息化试点示范，主要是指加快无线射频识别（RFID）、自动导引运输车（AGV）等新型传感、识别技术的推广应用。

第五，针对服务的智能化。移动互联网蓬勃发展，开放、去中心化的互联网思维已经潜移默化到各行各业，用户的需求更加多元化。根据《实施方案》，在工程机械、输变电、印染、家用电器等行业，开展在线监测、远程诊断、云服务及系统解决方案试点示范。工信部电子信息司副司长安筱鹏认为，服务的智能化，既体现为企业如何高效、准确、及时挖掘客户的潜在需求并实时响应，也体现为产品交付后对产品实现线上线下（O2O）服务，实现产品的全生命周期管理。两股力量在服务的智能化方面相向而行，一股力量是传统的制造企业不断拓展服务业务，一股力量是互联网企业从消费互联网进入到产业互联网。

前者的案例有海尔，2012年底，海尔集团进入了网络化发展战略阶段，并致力于由传统企业向平台型企业转型。在这样的战略指导下，海尔服务也在积极转型，时刻以用户为中心不断演进与升级，从单纯的售后服务转型为打造全流程的用户最佳体验。

后者的案例是阿里巴巴。今年3月，阿里巴巴与富士康宣布合作，富士康基于阿里云将其包括专利、测试、工程制造经验等制造能力开放出来助力中小企业加速智能制造。还是在这个月，阿里巴巴宣布与上海汽车集团共同出资10亿元设立“互联网汽车基金”，组建合资公司，围绕互联网汽车、车联网等展开合作，未来研发的技术成果与服务平台将开放给其他汽车制造企业。

第16篇：智能制造中国制造2025实施方案

一、背景

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）》年度计划实施，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

（一）离散型智能制造试点示范服装、医疗器械、电子信息等离散制造领域，开展智能车间／工厂的集成创新与应用示

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》。

（二）遴选2016年度智能制造试点示范项目

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）开展专项行动年度评估与总结

2016年11月，完成专项行动年度检查与效果评估，完成专项行动工作总结。

六、保障措施

第17篇：先进制造技术论文智能制造

智能制造

作者：王玉石

湖北文理学院机械与汽车工程学院工业工程1311班 学号2013123106

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标,人工智能与IMT、IM的关系,IMS和CIMS,智能制造的物质基础及理论基础,智能制造系统的特征及框架结构,并简要介绍了智能加工中心IMC,智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。

关键词：智能制造，IMS,IMC,IMT。 1.主要研究内容和目标

智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节,以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此,智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化,它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标,，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前,IMT和IMS的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(AiM)发展到今天IMS,研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化,发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力,包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。 2.人工智能与IMT， IMS 人工智能的研究一开始就未能摆脱制造机器生物的思想,即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线,严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、Newell、钱学森从计算机角度出发,提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资,以及日本第五代智能计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统,形成一系列的“智能化孤岛”。随着研究与应用的深入,人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90年代初,一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— IMT和新——代制造系统—— IMS 便脱颖而出。人工智能在制造领域中的应用与 IMT 和IMS 的一个重要区别在于, IMS 和 IMT 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起“辅助和支持”作用,在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。四IMS和CIMS发展的道路不是一帆风顺的。今天,CIMS的发展遇到了不可逾越的障碍,可能是刚开始时就对CIMS提出了过高的要求,也可能是CIMS本身就存在某种与生俱来的缺陷,今天的CIMS在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从CIMS的发展来看,众多研究者把重点放在计算机集成上,从科学技术的现状看,要完成这样一个集成系统是很困难的。CIMS作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略,是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次,但主要控制设施仍然是中心计算机。CIMS存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在CIMS概念下,手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在CIMS深入发展和推广应用的今天,人们已经逐渐认识到,要想让CIMS真正发挥效益和大面积推广应用,有两大问题需要解决:①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用CIMS。现有的CIMS概念是解决不了这两个难题的。今天,人力和自动化是一对技术矛盾,不能集成在一起,所能做的选择,或是昂贵的全自动化生产线,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑,更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

3．智能制造的物质基础及理论基础

3.1.智能制造系统的物质基础主要有：

(1)数控机床和加工中心美国于1952年研制成功第一台数控铣床,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。 (2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。

(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面,使生产结构发生重大变化,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用计算机一体化控制生产系统,使生产从概念、设计到制造联成一体,做到直接面向市场进行生产,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来,制造技术有了长足的发展和进步,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、=机器人等在工业公司得到了广泛的应用,越来越多的公司使用了“计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)”以及“智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)”和“智能制造系统(IMS)”等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。 3.2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划JIRPIMS”明确提出:“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统“。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用,系统的智能调度等,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础,各种人工智能工具,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之,制造技术发展到今天,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看,智能制造系统是一个信息处理系统,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。 4．结语

制造业是国家经济和综合国力的基础,被称为“立国之本”。而我国的制造工业与发达国家相比,差距很大,主要表现为自主开发能力和技术创新能力薄弱,核心技术、关键技术仍依赖进口。对此,我国已引起重视,在“九五”科技规划和15年科技发展规划中,将先进制造技术列为重点发展领域之一。进入21世纪,经济全球化的进程日益加快,制造业领域的竞争日益加剧,而竞争的核心是先进制造技术。在此环境下,我们只有抓住机遇,迎接挑战,利用先进制造技术改造传统产业,实现技术创新、机制创新、管理创新及人才创新,才能实现我国跻身世界制造强国的目标。

参考文献

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第18篇：智能制造众创空间

园区规划

（一）建设济钢创智谷智能制造众创空间。1.项目提出背景。

智能制造装备是我国七大战略性新兴产业之一的高端装备制造产业重点发展方向。近年来，国家及各级地方对智能装备产业高度重视，先后发布了国家级《中国制造2025》、省级《山东省智能制造发展规划（2017-2022年）》、市级《济南市十大千亿产业振兴计划》等一系列鼓励扶持政策。

作为一个正在培育和成长的新兴产业，我国智能装备制造业亦存在技术创新能力薄弱、产业规模小、基础薄弱、缺乏具有国际竞争力的骨干企业等问题。另一方面，随着原材料价格与劳动力成本快速上涨，中小企业面临巨大压力，改造传统装备制造业迫在眉睫。利用智能技术提升工业发展水平，完成从制造业的转型升级，已经逐步成为全社会的共识。

山东省是传统工业大省，工业门类齐全、结构完善、整体上工业偏重，传统制造业的转型升级、产业优化，对于山东省的工业发展具有重要意义，是山东省从工业大省迈向工业强省的必经之路。作为省会城市的济南，在加快山东省工业经济增长、促进产业升级中占有重要地位。

目前，全国智能装备制造技术开始步入成熟，如3D打印，智能机器人等技术迫切需求由实验室走向工厂。全国拥有智能装备.技术研究与应用的技术成果达100余万项，从事智能装备技术研

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究与应用的科研机构及实验室多达3000余家。针对目前我国智能制造装备技术转化量产发展的不足，缺乏专业技术孵化平台的现实需要。同时满足省、市、区产业转型与升级的必要要求，济钢集团预建设济钢创智谷智能制造众创空间，该平台将以构建高端设备制造的技术创新、新产品开发、服务变革的新模式为基础，致力于智能制造产业关键技术设备的发展，在人才队伍建立、技术成果转化、行业地区服务等方面形成标志性的系列成果。本项目是济钢集团为深入贯彻落实省、市、区各级政府支持济钢集团在产能调整、转型发展过程中实施创新驱动发展战略的指导意见，充分把握新旧动能转换有利契机，依托自身优势研究“双创”与传统动能有效衔接、深度融合，助力企业转型发展的重要举措和创新探索。

2.项目建设必要性。

（1）推动我国智能装备创新发展。

智能装备是国家抢占制造装备发展制高点的重点领域，是适合国情的集成创新模式的具体体现。发展智能装备产业，对提高装备制造业智能化、信息化水平，实现制造模式的转型升级，保障产业安全、改善民生、推进战略性新兴产业的发展，提升装备制造业核心竞争力具有重要的意义。

济钢创智谷智能制造众创空间将以济钢集团自身资源与各合作科研院所、高校资源有效匹配为依托，通过重点引进智能制造优质项目，延升产业链条，打造一个以技术带动产业、产业驱

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动技术，项目促进协同的产、学、研、创多位一体的智能制造双创平台，助力智能装备产业的创新与发展。

（2）促进山东省产业转型、新型工业化发展。

高端装备制造产业是国家七大战略性新兴重点产业之一，而智能制造装备是高端装备制造产业的重点方向，智能制造装备可以提高企业装备生产过程智能化率；大幅度提升重大成套装备及生产线系统集成水平。

济钢创智谷智能制造众创空间将积极引进相关配套项目，依托龙头企业、高校、企业的技术基础，围绕重点领域，从高档数控机床、工业机器人及其应用、传感器技术等方面，构建以企业为主体、产学研创相结合的创新体系。济钢创智谷智能制造众创空间的建设将有利于济南市区对物联网产业、新一代信息技术通信等产业的引进和培育，助推山东省实现由规模增长的传统工业化道路向依托技术进步和可持续发展的新型工业化道路转变。

（3）促进发区战略发展目标的实现。

高端装备制造产业是济南市十大千亿产业振兴计划重点产业之一，而智能制造装备是高端装备制造产业的重点方向，智能制造装备可以提高企业装备生产过程智能化率；大幅度提升重大成套装备及生产线系统集成水平。济钢创智谷智能制造众创空间的建设对助力区域智能制造装备技术发展，促进区域高端装备制造业的发展，有良好的助推作用。

（4）推进高端人才聚拢优势。

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济钢创智谷智能制造众创空间将坚持贯彻以产聚才、以才兴业的人才培育思想，对区域引进高端人才，强化人才建设，促进产、学、研、创多位一体化发展，有良好地促进作用。

3.项目建设可行性。

（1）符合国家及地方的产业规划。

近年来，国家及地方陆续出台了相关政策支持高端装备制造业的发展。众多政策均提出了要做大做强智能装备制造业，促进工业发展，实现转型升级。

（2）契合济南市十大千亿产业振兴计划。

为促进全市重点产业做大做强，增创实体经济发展新优势，助推“四个中心”建设，济南市政府确定了集中突破发展大数据与新一代信息技术、智能制造与高端装备、量子科技、生物医药、先进材料、产业金融、现代物流、医疗康养、文化旅游、科技服务十大产业，其中明确提出要积极发展智造经济，以制造业数字化、网络化、智能化为核心，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，引领制造业向智能化、高端化迈进。

（3）具有良好的社会效益。

济钢创智谷智能制造众创空间的建设能够多重助力区域经济发展、有效带动区域产业发展、有效推动省、市、区制造业的转型升级，同时将助力于智慧城市的构建发展。

4.建设运营规划与估算投资。（1）建设规划。

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①建设地点。

济钢创智谷众创空间地址位于济南市历城区，地处集互联网、金融、工业设计与制造、机械设备研发与生产、电气设备研发与生产等高精尖人群的济南高新区与东部工业区交汇处，创业氛围浓厚，商业氛围成熟，创业者较为集中。

②空间规划。

济钢集团提供3000平米工业厂房及2000平米场地作为济钢创智谷智能制造空间建设运营场地，空间建设内容主要包括：综合办公区、研发试验区、业务洽谈区、交品展示区、生活配套区、路演交流区、咖啡吧休闲区等区域，预计可提供近400个办公工位，同时为80余家初创企业提供专业化全链条式创新创业服务。

③建设运营目标。

依据山东省“新旧动能转换综合试验区”部署，按照济南市“打造四个中心、建设现代泉城”总体规划，对接融入“济南市十大千亿产业发展实施方案”，紧紧围绕济钢产业结构调整的思路，按照奋战三年，努力打造一个具有持续活力和发展后劲的济钢创智谷智能制造众创空间为目标，制定了3年建设发展规划。

a.近期目标（2017.11-2018.12）。

完成济钢创智谷智能制造众创空间建设、实现运营管理专业化；帮助20个创新创业项目实现发展，实现带动就业100人；在依托济钢集团自身优势的同时，全面对接整合省内各科研院所

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并选取1-2个符合济钢集团转型发展规划的项目，开展内部孵化；选取1-2个优质创新创业项目通过投资或资源换股等方式参股。

b.中期目标（2019.1-2019.12）。

构建高端设备制造的技术创新、新产品开发、服务变革的新模式，在人才队伍建立、技术成果转化、行业地区服务等方面形成特色式、标志性的系列成果，打造成为省内知名智能制造双创平台。

帮助50个创新创业项目实现发展，实现带动就业200人；在依托济钢集团自身优势的同时，全面对接整合省内各科研院所并选取3-5个符合济钢集团转型发展规划的项目，开展内部孵化；选取3-5个优质创新创业项目通过投资或资源换股等方式参股。

c.远期目标（2020.1-2020.12）。

实现济钢创智谷智能制造众创空间健康良性发展。进一步提高济钢创智谷智能制造众创空间美誉度与知名度，打造成国内著名“双创”平台，帮助80个创新创业项目实现发展，实现带动就业400人；帮助3-5个优质项目入驻济钢“四新”产业园，实现产业化发展。

（2）投资估算。

项目总投资约4500万元，其中土地、建安等固定资产投资约4000 万元，流动资金投资约500 万元。

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5、运营团队与导师。(1)运营团队。

济钢创智谷创新创业园运营主体为济钢创智谷科技服务分公司（后期以济钢集团子公司注册名称为准），同时，根据济钢创智谷智能制造众创空间规划运营目标公司将成立专门运营机构负责空间运营。

运营主管都志斌，主要工作人员有汤安民、王志钢、张念彬、刘倩、刘青、王莺博。

（2）运营导师。

导师库介绍：创智谷创新创业园目前已聘请/邀请包括享受国务院津贴专家学者、泰山产业领军人才、专业投资者、优秀企业组建成立了“智谷创业指导委员会”。拟通过“一对一”或“集中把脉”等方式为创业者配备创业导师，由创业导师陪伴其创业，提高创业的信心和成功率，加强对创业者观念的引导，政策指导，技能辅导，使创业者在企业经营管理方面能够迅速步入正轨，提升创办企业的整体实力，帮助创业者实现创业梦想。

主要导师有：

赵培建：济钢集团国际工程技术有限公司总工程师，设备研发、制造、维护专家。享受国务院政府特殊津贴的专家；硕士（EMBA）、博士生导师；山东省国家科技思想库决策咨询专家；南开大学项目管理工程硕士(MPM)企业导师；中南财经政法大学客座教授；曾获国家科技进步奖、省科技进步奖，发明专利一项，

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实用新型五项。

姜和信：电气设备研发专家，多次参与国家重点节能示范项目研发。全国劳动模范、全国“五一”劳动奖章获得者、享受国务院政府特殊津贴、泰山产业领军人才、山东省首席技师、。

解 鹏：知道管理咨询公司董事长兼总经理、蓝贝股份独立董事、教育部全国大学生创业培训指导委员会专家、山东省青春创业促进会首席创业导师等职务。多次担任济南市和山东省创业大赛评委，可提供创业就业培训，指导创业创新项目，擅长酒店、旅游、城市经济、房地产和零售的策划、规划和管理咨询。

聂颖超：山东水滴创业孵化器发展有限责任公司董事长。多次担任各级创业大赛评委，可指导创业创新项目，提供孵化器运营咨询。

白海娟：山东九言信息技术有限公司董事长、创业导师，创业投资人。多次担任各级创业大赛评委，可提供新媒体的相关培训，投资创业项目。

何 明 ：上海灵众投资有限公司合伙人。国内第五代孵化器模式研究专家、实操过双创产业助力企业转型发展成功经验。可提供大企业双创及特区建设，为创新创业园顶层设计、孵化器运维提供智力及实际运维协同，具有大量成功经验。

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第19篇：智能制造与企业互通

智能制造、企业互通

------2014年智能制造研讨与创美工业4.0现场体验会

2014年10月31日在苏州白金汉爵大酒店举行了智能制造研讨与创美工业4.0现场体验会。来自全国的300余名制造行业客户莅临现场，热情参与了本次大会。此次大会以智能制造，协同合作这一主题进行研讨，就企业间如何实现共同互联、智能互通以及如何迈向工业4.0来展开，创美集团及用友软件专家一道共同探讨了制造企业的信息化之路。

大会开始大迁总经理回顾了创美集团与用友的合作历史，从与用友王文京董事长缔结战略协议、系统原型客户的确立、NC项目开始到用友集团的大力支持，逐步讲述了创美与用友战略好伙伴的一个个美好瞬间，也为体验会的现场拉开了精彩的序幕。会上由用友集团执行总裁章培林董事长发表致辞，提出在企业互联网化时代制造企业应利用新技术将互联网和工业深度融合，并剖析NC6如何为制造业塑造核心竞争优势。随后金工场长也发表了精彩的演讲。演讲以国际产业转移趋势作为背景，讲述了创美工艺与用友的协同合作来进行管理信息化项目的实施，逐步实现了设计敏捷化、制造智能化、业务过程实时化，客户协同化、集团管控化的智能工厂这一辉煌过程。并分享了制造业生产力发展方向和总体趋势。会上作为特邀嘉宾进行本次发言的还有用友项目经理岳伟龙、创美生产革新部主任金垠博、UAP中心技术支持部总经理彭立东、摩托罗拉制造经验专家等。用友咨询与实施业务部专家岳伟龙先生为大家讲述如何为创美实现信息化价值这一经验分享。生产革新部主任金垠博就创美工业4.0的实践案例进行分享，描述了工厂制造从自动化到智能制造这一改革创新的道路。UAP中心技术支持部彭立东总经理就UAP平台与客户联合创新作为主题，进行了本次演讲。紧接着大会现场体验阶段展示了由我们创美工艺自主研发的工业4.0的原型机。该系统在2014年用友广州展会上第一次以创新的姿态展现给大家。它打穿了从生产执行系统、生产管理系统到生产设备控制系统的隔阂，并同手机移动客户端结合起来，用户只需手机上轻轻一按，就能下发订单，控制生产。会上体验的人群更是络绎不绝将大会的气氛推上了高潮。随后金工场长同用友集团执行总裁章培林董事长参加了用友产业链合作伙伴创美授牌仪式。这是即9月用友广州展会后又一大事件。本次授牌是基于用友公司与创美工艺的专业分工和战略契合。利用双方互补优势，为更多制造类企业提供更多专业类服务。会议现场，用友、创美、新华都、畅通天元领导签署了四方协议，通过四方合作将进一步推动产品伙伴招募和深化合作，标志着创美将与伙伴的形式共同实现合作开发，达成产业链共赢目标。

31日下午还进行了创美工厂车间的现场体验，来自用友的200多名制造行业客户参观了创美工厂。参观团分为4组，分别参观了第一事业部、第三事业部、第三事业部、登车平台、生产革新和新品开发车间以及金牌模具工厂等生产车间。创美向用友参观团全面展示了全自动的冲压生产线、精密的3D模具技术和测控设备、直线式机械手臂和机器点焊机、数据采集系统等等半自动甚至全自动的智能设备，让用友的各界朋友们全面感受到创美工艺正在从传统劳动力密集型向自动智能化的转变。随后的三个小时，开展了创美与用友的交流会，会场主分为：制造、财务供应链、UAP系统等三个个分会，交流会在轻松又包含成长的环境中度过，各个会场中开展了智者与智者的对话，共同体验了一次行业间的深入研讨。

创美工艺与用友集团共同打造了一整套适应于“工业4.0时代的信息化系统。基于UAP平台，创美对28个业务小系统、涉及NC18个核心业务单据的信息进行集成。除了将内部管理数据进行整合之外，通过UAP平台，创美又将智能化管理延伸到了机械设备上。即通过UAP平台，构建了一套物联网中间件，帮助创美实现了设备之间的数据互操作、设备的全面数据分析以及可视化运营，为创美集团的全球化战略奠定了坚实的基础。

未来创美工艺将率先迈入了工业4.0时代，工业4.0的内涵已经远远超越机器的自动化，甚至数字制造本身。它让设备与设备开启对话，产品和生产设备之间相互沟通，建立虚拟世界与现实世界之间的对话窗口。我们让设备开始了愉快的“生产旅行”，即将到来的机械技术与信息化技术高度融合，让机械数据和管理数据全部整合到一个数字化企业平台中，“信息平台”作为企业智能制造的中枢，将成为智能制造体系的核心。

第20篇：智能制造专项实施指南资料

附件1 2015年智能制造专项实施指南

一、智能制造综合标准化试验验证

（一）实施内容

1、基础共性标准试验验证

开展智能制造基础共性标准试验验证，包括：标准体系试验验证；术语和定义；语义化描述和数据字典；参考模型；集成与互联互通；功能安全和工业信息安全要求和评估；人机交互与协同安全；智能制造评价指标体系及成熟度模型；智能工厂（车间）通用技术要求；工业控制网络/工业物联网技术要求；系统能效评估方法；工业云服务模型、工业大数据服务、工业互联网架构，搭建基础共性标准试验验证体系。

2、关键应用标准试验验证

重点领域智能制造新模式关键应用标准试验验证，包括：重点行业的智能工厂（车间）参考模型；通用技术条件（技术要求、试验方法、试验大纲）；评价标准及方法；工艺参考模型；一致性和互操作要求；工业安全要求和评估方法；搭建关键标准试验验证体系。

（二）考核指标

1、技术规范或标准全过程试验验证，形成企业标准草案/行业标准草案/国家标准草案/国际标准草案；

2、建成部件和系统级试验验证测试体系；

3、在重点领域智能制造新模式中进行应用。

二、重点领域智能制造新模式应用

（一）新一代信息技术产品智能制造新模式

1、实施内容

重点支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及移动终端等新一代信息产品智能制造新模式应用，实现新一代信息技术产品设计、工艺、制造、检验、物流等全生命周期的智能化要求。

2、考核指标 1）综合指标：

传感器智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低20%以上，能源利用率提高10%以上。

2 移动终端智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低30%以上，能源利用率提高15%以上。 2）技术指标：

传感器智能制造新模式：

产品设计全面采用数字化技术，建立产品数据管理系统；主要生产设备数控化率达到80%以上；工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%，建立产品质量追溯系统；建立生产过程数据库，深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；建立面向多品种、小批量的制造执行系统（MES），实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理；建立企业资源计划管理系统（ERP），实现供应、外协、物流的管理与优化。

移动终端智能制造新模式：

实现高速高精钻攻中心、国产数控系统、机器人与收取料系统的协同运动控制，实现多种车间智能装备之间的协同工作；采用基于工艺知识库的三维智能工艺规划，提高研制效率；通过高级计划排程和实时生产响应技术，减少设备空转时间；建立生产过程数据库，充分采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；提高车间加工过程质量检测 3 自动化程度，建立产品质量追溯系统，实现全制造过程品检数字化；建立面向大批量快速响应生产的制造执行系统（MES），实现基于实时制造数据的可钻取仿真车间。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

传感器智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

移动终端智能制造新模式：申请5项以上发明专利、登记6项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控智能制造手段

传感器智能制造新模式：自动激光切割机、传感芯体自动检测系统、自动视觉检测系统、传感器在线激光修调系统、焊接机器人、在线智能测试系统。

移动终端智能制造新模式：工业机器人、高速高精加工中心、AGV小车、自动化生产线集中控制系统、视觉化品质检测设备、RFID标签与读写器及系统、自动化夹具。

（二）高档数控机床和机器人智能制造新模式

1、实施内容

支持高档数控机床及其数控系统、伺服电机、功能部件等核心零部件的智能制造新模式应用，实现高档数控机床

4 智能制造的产品研发、制造、物流、质量控制的全流程智能化。

支持铸、锻、焊等基础智能制造新模式应用，实现基础制造智能制造新模式的工艺模拟优化、制造、物流、质量追溯和供应链管理的全流程智能化。

支持工业机器人及其高精度减速器、机械臂、伺服电机等零部件智能制造新模式，实现机器人智能制造新模式的产品设计、生产加工、识别检测和物流仓储的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

基础智能制造新模式：运营成本降低20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

机器人及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，产品研制周期缩短30%以上，能源利用率提高4%以上。

5 2）技术指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：产品设计全面采用数字化技术，制造过程数控化率达到90%以上，通过网络实现数字化智能加工装备、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。产品优质率达到95%以上。

基础制造智能制造新模式：产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善工艺与生产的数据平台、建立完整的产品生命周期管理体系、构建PLM和ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造生产的数字化；采用传感器、在线检测、数控设备、机器人等智能装备，实现制造过程的工艺优化、批量定制、混线生产和质量追溯的智能化要求。

机器人及其核心部件智能制造新模式：通过网络实现设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。可实现日连续三班生产，产品优质频率 95%。形成完善的设计与生产的数据平台，实现产品生产在线监控与测量，建立具有行业及企业特点的基础数据库，ICS/MES/ERP等系统高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

6 申请3以上项专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

上下料、喷涂、装配、打磨、焊接、检测机器人，智能激光/重力/接近开关/光电开关等智能传感器，自动识别系统，控制网络与传感，测控装置与系统，功能安全评估系统，误差检测及轨迹纠偏等自动检测系统。

（三）航空装备智能制造新模式

1、实施内容

重点支持基于模型的工程方法，融合互联网思维及大数据、云计算等技术，从价值链、企业层、车间层和设备层共四个层面，提升航空装备制造系统的状态感知、实时分析、决策和精准执行水平；以飞机、直升机及发动机整机研发、关键系统制造以及部/总装为集成应用，实现设计制造一体化云平台、广域协同供应链、智能生产制造、敏捷运行支持，形成智能制造体系。

2、考核指标 （1）综合指标

产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高20%以上，运营成本降低30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。

7 （2）技术指标

实现供应链面向以客户为中心的能力协同优化及智能感知与决策、生产系统能力仿真、车间/生产线的动态排产与调度、自适应加工与装配、基于模型的检测、物流的智能配送。形成航空智能制造工程环境的方法、流程和工业软件体系；设计全面采用数字技术；建立协同设计、制造和服务云平台；开发智能制造运行系统；建立智能部/总装生产线、智能物流配送系统等。建立具有行业及企业特点的基础数据库、实现ICS/MES/ERP的无缝集成。

（3）知识产权

申请10项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成10项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

智能部/总装生产线；智能物流配送系统等；自适应加工/装配工艺设备；柔性工装；智能测量检验设备；高精度复杂构件增材制造设备；机器人自动钻铆系统；特种机器人等

（四）海洋工程装备及高技术船舶智能制造新模式

1、实施内容

围绕各类中间产品柔性、高效、智能化制造的需求，重点支持海工装备、船舶及其配套产品的智能制造新模式。

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2、考核指标

（1）综合指标

产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高30%以上，运营成本降低20%以上，产品不良品率降低5%以上，能源利用率提高12%以上。

（2）技术指标

产品设计采用三维CAD设计技术，并与CAE、CAPP、CAM有机集成，建设完整的产品数据管理系统（PDM）；在各关键工序设备数控化率80%以上。建立车间级的工业通信网络，实现信息互联互通和有效集成。建立生产过程数据采集和分析系统，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析；配置数字化在线检测和成品检测设备，监测数据自动上传，建立产品质量追溯系统；建设智能物流系统；建立车间制造执行系统（MES）、企业资源计划管理系统（ERP），实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并实现ICS、MES和ERP的无缝信息集成；采用大数据等新一代信息技术，进行智能制造新模式的经营、管理、决策的优化。

（3）知识产权

申请15项以上专利、登记15项以上软件著作权、形成15项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

材料检测及标识智能单元、智能化加工流水线、智能成型工艺及装备、智能化装焊流水线

（五）先进轨道交通装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于机车车辆、信号系统、工程养护装备及其关键零部件等智能制造新模式，实现先进轨道交通装备产品研发、制造、物流、质量控制全流程的智能化。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，能源利用率提高5%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造执行的数字化；采用传感器、测控设备、数控加工设备、增材制造、机器人等智能装备，实现制造过程的自动化和网络化、物流采集信息化、

10 物料传送自动化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

上下料机械手、焊接机器人、喷涂机器人、激光焊接与切割设备、增材制造装备、智能物流装备、自动检测设备、智能传感器、工业信息安全防护装备。

（六）节能与新能源汽车智能制造新模式

1、实施内容

支持以用户订单为基础的柔性化生产体系和多种车型的任意顺序的混流智能化生产，打造高效协同的汽车制造供应体系，大幅提升新能源汽车智能制造水平。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%以上，产品不良品率降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，运营成本降低20%以上。

2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍提高20%

11 以上；实现多种车身产品平台、多种车型的柔性生产；生产线工序间实现自动输送，传输时间5～6秒；产品个性化配置率达到10%；可远程升级的汽车电子控制单元（ECU）比例达到10%。

节能与新能源汽车电池智能制造新模式：实现软包电池和方形铝壳电池混流共线生产，实现模组自动化生产率100%，系统装配自动化率80%以上；生产节拍达到15分钟/组；生产效率提高10倍以上。动力电池系统数字化车间单线生产规模1.5万组/年以上。集成企业制造执行系统，实现生产数据的自动化采集及生产信息的双向追溯。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请专利10项以上（发明2项以上）、登记软件著作权10项以上、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

伺服点焊焊接机器人、弧焊机器人、搬运机器人；机器人智能视觉识别系统；机器人智能协同系统；基于工业总线技术的可编程控制系统；智能切换定位装置；闭环伺服位置传感装置；数字智能装配设备、智能生产信息管理系统、数据库管理系统、基于工业总线技术的可编程控制系统、在线产品质量检查系统、智能自动化物流传输系统等。

（七）电力装备智能制造新模式

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1、实施内容

支持建设发电设备核心零部件及智能电网中低压配电设备和用户端设备智能制造新模式。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

建立产品模型、制造模型、管理模型、质量模型等数字模型，优化配置互联互通的产品全生命周期管理系统（PLM）、企业资源计划管理系统（ERP）和车间制造执行系统（MES）。实现基于模型的产品设计数字化、企业管理信息化和制造执行敏捷化，形成企业统一的数据平台，产品设计的数字化率达到100%。建立生产过程数据采集分析系统和车间级工业通信网络，充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息，并与车间MES实现数据集成。建立自动化智能化的加工、装配、检验、物流等系统，并通过工业通信网络实现互联和集成，关键加工工序数控化率达到80%以上。

13 3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利（发明专利1项以上）、登记10项以上软件著作权、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

智能化加工流水线、机器人、智能检测装置、精益电子看板、制造执行系统（MES）、产品全生命周期管理系统（PLM）。

（八）新材料智能制造新模式

1、实施内容

针对我国能源、环境、柔性电子、航空航天、国防装备等高科技领域对石墨烯、碳纤维的迫切需求，以石墨烯结构与功能多样化和可控化为目标，支持石墨烯智能制造新模式；支持年产1000吨的T700级碳纤维材料智能制造新模式，实现在生产执行管理、先进过程控制与优化、物流与质量追溯等方面的智能化，形成具有知识产权的装备与技术。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高30%以上，产品不良品率降低20%以上，运营成本降低20%以上，能源利用率提高25%以上。

2）技术指标

石墨烯智能制造新模式：建立多级（多维多尺度）随机模型结构设计系统；建立智能制造装备组件耦联与参数逐级

14 优化系统，通过元素、电场、缺陷、应变等手段对材料物性原位实时调控。实现高质量石墨烯规模化低成本制备与功能调制技术的突破；实现石墨烯粉体材料层数和尺寸控制、可控表面改性和功能化的规模化制备；实现单层石墨烯薄膜的大面积连续制备和无损低成本转移技术，单晶尺寸、导电性和透光度可控。薄膜室温体电荷迁移率>104 cm2/(V·s)，面电阻达50 Ω/sq（可见光透过率>90%）；缺陷密度在103~1012/cm2之间可控。粉体比表面积>2600m2/g。年产能达20万平方米（薄膜）/500吨（粉体）。异质结太阳能电池的光电转换效率>20%，选择性渗透膜的脱盐率>95%，柔性应变传感器的灵敏系数>105。

碳纤维智能制造新模式：关键设备数控化率超过80%；实现全系统的传动比控制等高精度运动控制和针对时变、非线性、大时滞等工艺对象的先进控制；建立企业内部智能物流系统和产品追溯系统；建立横跨化工、纺织、新材料多个领域的、行业特点鲜明的MES系统。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

石墨烯智能制造新模式：申请6项以上发明专利、登记15项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案；

碳纤维智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记

15 3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

DCS系统、专用控制系统、运动控制系统、智能检测设备、基于条形码的物流装置、先进控制软件、MES管理系统等。

（九）农业机械智能制造新模式

1、实施内容

支持基于大中型拖拉机、收获机械、大型农机具及关键零部件智能制造新模式，实现农业机械产品设计、加工、检测、装配的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高50%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高40%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期降低20%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到80%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库。实现农机企业的设计、生产和控制与ERP、MES的

16 智能整合。通过RFID和光感仓储和物流设备实现生产和物流的一体化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请2项以上专利、登记5项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

自动柔性生产线，高档数控机械加工系统，现代化涂装生产线，智能化物流系统，焊接机器人系统及专用智能工装夹具，MES／ERP管理系统，自动引导小车，数字化测量检验设备等。

《智能制造口号.doc》

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