智能制造技术论文3000字范文(精选9篇)

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　　摘要：智能制造作为信息化技术衍生的产物，是我国工业制造的发展方向，受到了全社会的广泛关注与各行业的重视。为了满足现代社会日渐增长的生产需求，也为了推动我国工业制造的可持续发展，有必要将传统的工业制造与现代科学技术密切结合，实现我国制造业的成功转型升级，提升工业制造水平。基于此，本文将立足智能制造时代背景，对机械设计及自动化技术的应用进行分析，并对机械设计及自动化技术的发展方向展开讨论。

　　关键词：智能制造;机械设计;自动化技术

　　1引言

　　机械设计作为我国工业制造行业的重要经济来源，除了能够为我国的工业制造带来强大的技术支持基础外，同时也能全面提升国民生产效率。而随着时代的发展，越来越多更先进的智能化技术应用到传统的机械设计制造行业中，有效改善了以往劳动力投入过大、劳动强度过高等不足，实现了机械设计的自动化与智能化制造[1]。在如今的智能制造时代背景下，我国近年来的机械设计行业对自动化技术的研究取得了长足进步，不过相对于技术起步更早且更加成熟的发达国家而言还存在一定差距，所以有必要探明我国机械设计及自动化技术的未来发展方向，持续推动我国工业制造行业的健康发展。

　　2自动化技术在机械设计的实际应用

　　智能制造背景下的机械设计会应用到智能集成化技术、智能柔性自动化技术、虚拟自动化技术等，涉及的技术内容极为丰富。下文便以应用自动化技术的多功能调试台控制系统为例，对其在机械设计中的实际应用展开分析[2]。

　　2.1多功能调试台

　　利用多功能调试台构建的稳定支撑试验平台，具备多旋转功能，基本用在继电保护设备的组装与调试生产中。将智能自动化技术应用其中，能够显著缩小电机体积与重量，进而提升设备运行的安全稳定性。此外，在对多功能调试台的自动化技术设计中加入自动化控制程序(PLC)，便可实现对系统性能的实时化试验与调试，保障系统运行的整体可靠性。

　　2.2基于多功能调试台的机械设计

　　采用了自动化技术的多功能调试台控制系统，将其应用在机械设计当中，主要借助于调试台的持续性升降功能，保证位于不一样高度的继电保护装置能够配备到位，并且能实现对功能的测试效果。在此过程中，应当全面分析系统故障检测及隔离保护功能。在多功能调试台控制系统的设计过程中，应采取多元化控制方式以及应用智能自动化技术，借助PLC编程逻辑控制，构建单片机控制体系，确保工业控制机能够控制到位[3]。在全方位考量控制要求之后，应构建多功能调试台控制系统，确保PLC控制模式能实现。多功能调试台控制系统的构建过程中，需要重视多模块的组建，其中包含控制、通信、检测及输出等模块，同时画出详细的系统构架图。该控制系统主要应用自动化检测技术对机械设计展开测量，分为直接测量与间接测量。其中，直接测量能够测得所设计机械设备的规格尺寸，结合参数变化达到控制机床技术模块的效果;而间接测量则是利用控制模块中的刀具去建立刀具部件运行机制，比如根据待测表面的差异，对待测装置的断续表层、平面等多项参数予以检测，具体如图1所示。我们以图1中的输出与检测两大主要模块举例，起初需要借助输出模块对伺服驱动电路进行分析，构建自动化编码与框架系统，并且预先设计故障预警电路，主要应用PLC输出接口对伺服驱动电路予以控制，同步传输电机转动的脉冲控制量，保证伺服电机的转动速度、转动方向更加精准。同时，还应构建起基于信息反馈的闭环控制机制以及智能自动化框架系统，保证框架的高度、水平度都能精准调位，对整个系统的故障内容予以分析。自动化技术在其中的应用能够实现对框架高度、水平度的合理控制，保证一旦系统发生故障，PLC仍然能够保证警报信号输出的正常[4]。此外便是检测模块，在该模块中包含位移与倾角两类传感器，PLC模拟量输入模块接口能够保证倾角传感器的信号正常传送，对位置闭环控制的参考量予以优化。立足设计全局视角来看，多功能调试台控制系统构建的是一种驱动方案设计体系，既能计算重要参数，确保旋转机构的合理性以及工作到位，同时也能避免过载情况发生。此外，还要重点考量驱动方案设计的所需因素，参考电机的体积、重量、功率等特性，构建负载旋转机构以及对驱动装置进行优化设计，构建具备框架大负载旋转机构的驱动装置，实现调整可回转装置组件及过渡件的效果，优选驱动电机且做好量化计算，比如对电机经由减速器且传送到丝杆力矩位置的驱动力进行计算，保证驱动系统一直具备较高的冗余度。

　　3智能制造背景下机械设计及自动化技术的发展方向

　　3.1重视产品数据的收集与共享

　　在智能制造时代背景下，机械设计主要利用智能化手段完成，产品设计、制造与自动化技术之间的关系极为密切，因此在未来发展中需要提高对产品数据的收集与共享工作的重视度。一方面，利用智能系统对产品设计方法的合理性进行精准识别。对产品生产过程中产生的数据进行分析与模拟，形成资源共享平台，通过智能化识别，机械制造控制系统能够直接储存与设计、生产相关的数据，同时也能根据生产批次的规格要求去分析操作状态。如果生产过程中察觉出问题，在信号传感器的加持下会第一时间发出预警信号，那么机械设计工作人员则会能通过对设计数据的排查找出问题所在。另一方面，借助机电控制模块对产品质量进行分析，还可通过分析所采集的数据，对机器运行速度、生产状态展开全面检查，并且能通过模拟机械设计制造加工的过程，精准地判断出操作状态[5]。为了实现智能制造，需要高度重视产品设计制造与技术的结合，将智能数据共享中心设置为独立监控设备，在各类传感器的配置下做出动态化分析，然后借助网络技术对所采集的数据予以共享，方便机械设计参数的及时调整。

　　3.2重视节能环保

　　随着科学技术与社会经济水平的不断提升，我国也逐渐迈进了经济与产业结构转型升级的关键时期。能源节约与环境保护现已成为企业实力的重要标准，尤其是在“碳中和”的时代背景下，企业要想实现健康的可持续发展，必定要在未来发展中不断改革升级，摈弃用牺牲环境换取经济效益的想法与做法。所以，在智能制造背景下，未来的机械设计及自动化技术发展要重视如下几点：其一，加强对新材料的研发，机械设计不仅要满足智能制造功能要求，而且要保证使用更加节能环保的材料;其二，做好机械设计制造过程中的噪音污染控制工作，尽量减少或舍弃噪音污染较大的机械设备;其三，要重视废弃设备的回收利用。机械设备在工作一段时间后会因为达不到生产要求而被淘汰，但其回收价值依旧较高，需要做好资源的二次利用。

　　3.3重视人工智能的引入

　　人工智能一定是未来工业制造领域的发展趋势，能够完成机械设计、生产制造过程中的复杂程度较高的工作。另外，随着我国人口老龄化程度不断加深，人口红利逐渐消失，人工成本自然会不断提升，通过人工智能技术的引入能够冥想降低企业的生产成本，同时为产品质量提供更强大的保障。在机械设计领域，人工智能的引入需要注意如下几点：其一，机械设计方案中的不同部件生命周期同样需要展开智能化分析，通过大量方案的比较进行优选;其二，机械设计需要综合考量对产品性能提出的要求，尽量进行模块化设计;其三，机械设计过程中要关注产品使用寿命，关注可能需要拓展的模块与性能，方便产品今后在功能与网络方面的升级。

　　4结语

　　综上所述，智能制造作为工业制造的未来发展方向，应用自动化技术的机械设计生产不仅能够提升生产可控性，降低人为干预误差，同时也能收集到更多且精准的设计生产数据，实现设计制造的自动化与智能化。在今后的机械设计及自动化技术发展中，需要重点关注产品数据收集与共享、节能环保、人工智能的引入等方向。唯有将传统的机械设计及自动化技术与智能制造有机结合，才能促使我国机械制造行业焕发新的活力以及实现技术层面的突破，推动我国工业制造行业的健康发展。

　　参考文献：

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　　[2]刘金锋，朱钰萍，田桂中，王筱蓉.面向智能制造的机械制造工艺装备课程改革探讨[J].教育现代化，2019.6(08)：46-48.

　　[3]蔡志容.智能制造时代机械设计制造及其自动化技术研究[J].内燃机与配件，2019(22)：195-196.

　　[4]白剑森.机械设计制造及其自动化的发展方向分析[J].内燃机与配件，2020(08)：226-227.

　　[5]李峰.智能制造背景下机械设计及自动化技术发展方向研究[J].农机使用与维修，2021(07)：45-46.

　　智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的生产方法，制造业企业要从自身发展的核心痛点出发，在合理的整体规划和顶层设计基础上，沿着智能制造要素→智能制造能力→智能制造系统的发展方向，分阶段且持续性的获取智能制造要素，建立、完善、扩展企业在研发设计、生产制造、物流仓储、订单获取、产品服务等各个环节的智能制造能力，最终形成完整、高效、科学的智能制造系统。

　　目前中国智能制造仍面临关键装备与核心零部件受制于人、中小企业难以融入智能制造浪潮、大部分企业缺少智能制造的文化内核等重大挑战，制造业企业要顺应趋势，提前规划，明确目标，关注网络协同制造、5G等新模式、新技术带来的新机遇，以“立足当前，着眼长远”的原则，分阶段、持续性地实施智能化转型。

　　智能制造的“何为”与“为何”

　　“何为”智能制造

　　企业实现生产、管理、服务、产品智能化的全新生产方式

　　“智能制造”这一概念最早由美国学者P.K.Wright和D.A.Bourne在其著作《Manufacturing Intelligence》中出现，他们将智能制造定义为机器人应用制造软件系统技术、集成系统工程以及机器人视觉等技术，实行批量生产的系统性过程。工信部出台的《智能制造发展规划(2016-2020年)》中，将智能制造定义为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。

　　艾瑞认为，智能制造是通过新一代信息技术、自动化技术、工业软件及现代管理思想在制造企业全领域、全流程的系统应用而产生的一种全新的生产方式。智能制造的应用能够使制造业企业实现生产智能化、管理智能化、服务智能化与产品智能化。

　　智能制造的起源与演变

　　起源：数字化制造→成长：网络化制造→目标：智能化制造

　　智能制造代表着先进制造技术与信息化的融合，尽管概念提出至今仅30年的时间，但智能制造的起源可以追溯至上世纪中叶，其发展与演进可以大致分为三个阶段：从上世纪中叶到90年代中期的数字化制造，以计算、通讯和控制应用为主要特征;从上世纪九十年代中期发展至今的网络化制造，伴随着互联网的大规模普及应用，先进制造进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段;当前，在大数据、云计算、机器视觉等技术突飞猛进的基础上，人工智能逐渐融入制造领域，先进制造开始步入以新一代人工智能技术为核心的智能化制造阶段。但受限于人工智能技术的发展水平与制造业应用尚未成熟，目前的“智能制造”还远未达到“自适应、自决策、自执行”的完全智能化阶段，智能化制造仍是未来的主要发展目标。

　　中国“为何”需要智能制造

　　智能制造是中国制造业转型升级、提质增效的必由之路

　　近年来，中国的经济发展已由高速增长阶段逐步转入高质量发展阶段，政府更加关注于优化经济结构、转换增长动力。制造业是供给侧结构性改革的主要领域，尽管制造业增加值在全国GDP总量中的比重呈下降态势，但以制造业为代表的实体经济才是中国经济高质量发展的核心支撑力量。2015-2016年，中国制造业增加值的同比增速仅为3.5%和5.9%，原料、土地、人力资源等生产要素成本的不断上涨使制造业本就不高的利润率很难提升。提高质量效益、转变生产方式是中国制造业必须要解决的问题，而发展智能制造正是中国制造由大到强的必由之路。

　　智能制造系统的构成要素

　　智能制造系统的基本构成

　　智能制造系统=自动化设备+智能“神经系统”

　　智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的方法，我们可以把制造智能化理解为企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再搭建一套精密的“神经系统”。智能“神经系统”以ERP(企业资源计划系统)、MES(生产过程执行系统)等管理软件组成中枢神经，以传感器、嵌入式芯片、RFID标签、条码等组件为神经元，以PLC(可编程逻辑控制器)为链接控制神经元的突触，以现场总线、工业以太网、NB-IoT等通信技术为神经纤维。企业能够借助完善的“神经系统”感知环境、获取信息、传递指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，提升设备使用率，监控设备状态，指导设备运行，让自动化生产设备如臂使指。

　　智能制造系统的整体架构

　　智能制造要素是构建智能制造系统的基本组成单位

　　中国制造业企业智能化路径分析

　　实现路径千差万别，总体思路可以总结

　　智能化之路——智造要素→智造能力→智能制造系统

　　制造业企业智能化不存在“放之四海而皆准”的普适路径。艾瑞认为，制造业企业实现智能化要从自身的核心痛点出发，在合理且有延续性的整体规划与顶层设计的基础上，沿着智能制造要素→智能制造能力→智能制造系统的发展方向，分阶段且持续性的获取智能制造要素，建立、完善、扩展企业在研发设计、生产制造、物流仓储、订单获取、产品服务等各个环节的“智造能力”，最终形成完整、高效、科学的智能制造系统。

　　本部分对制造业企业生产活动中各个环节的六种典型智能制造能力从预期收益、实施难度、成本下降、资金投入、时间跨度五个维度进行分析评价，并以此为基础提出智能化路径示例。

　　数字化设计

　　缩短研发周期、降低研发成本、对接制造环节

　　数字化设计是智能制造系统的源头，是企业实现数字化、智能化道路上必须要突破的关键点。制造业中的设计包括产品设计、工艺设计、工艺优化、样品制造、检测检验等一系列过程。传统的研发设计流程是以模块分立形式，按照顺序完成开发，产品开发周期长且质量得不到保证。而数字化设计借助计算机辅助设计软件(CAX)、三维设计与建模工具等技术能够赋予企业将研发过程全面数字化、模型化，实现研发设计流程的高度集成、协同与融合，大幅缩短产品开发周期，降低开发风险和开发费用。

　　目前CAX类软件在国内制造业企业中已有一定程度应用基础，但从发展趋势及与智能制造系统的契合程度来看，第三代产品设计语言MBD(基于模型的设计)技术将成为数字化设计的主武器，MBD的应用将打通数字化设计与数字化制造，使三维模型成为制造的唯一数据源，让产品模型在整个生命周期得到充分利用。

　　智能制造单元

　　提升设备使用率带动企业加快生产节奏，增加产出与效益

　　智能制造单元是针对离散加工现场，将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。对于离散制造领域的中小型企业来说，打造智能制造单元是开启智能化道路行之有效的切入点，其最大的作用在于提升设备开动率，加快生产节奏，“简单粗暴”的通过增加产出来提升企业收益。

　　奇步自动化控制设备有限公司推出的“智造单元”是智能制造单元的成熟范式之一。“智造单元”是一种模块化的小型数字化工厂实践，整个单元由自动化模块、信息化模块和智能化模块三部分组成，以“最小的数字化工厂”实现企业在多品种小批量乃至单件自动化的生产智能化。

　　生产全过程数字化

　　打通数据→整合优化→互联互通→降本增效

　　生产全过程数字化是将“人、机、料、法、环”五个层面的数据连接、融合并形成一个完整的闭环系统，通过对生产全过程数据的采集、传输、分析、决策，优化资源动态配置，提升产品质量管控。生产全过程数字化需要企业在人员配备、自动化设备、设备连接、环境感知等各方面具备良好的基础，即前文中提到的智能“神经系统”包含的要素必须齐全。在此基础上，生产全过程数字化的重点工作是打通各种数据流，包括从生产计划到生产执行(ERP与MES)的数据流、MES与控制设备和监视设备之间的数据流、现场设备与控制设备之间的数据流。有条件的企业可以自主研发或委托开发生产数字化集成平台，将不同生产环节的设备、软件和人员无缝地集成为一个协同工作的系统，实现互联、互通、互操作。

　　智能物流仓储系统

　　让一切物理实体流动起来，节省空间、时间与人力资源

　　物流仓储是制造业中极为重要的一环，如果说通信网络是智能制造系统的神经纤维，那么物流仓储则可视为智能制造系统的血管。智能物流仓储系统的应用能够使原材料、辅助物料、在制品、制成品等物理对象在各个生产工序间顺畅流转，并通过提升仓库货位利用效率、提高仓储作业的灵活性与准确性、合理控制库存总量、降低物流仓储人员需求数量等方式大幅压缩物流仓储成本。

　　智能物流仓储系统尽管不直接参与产品的生产，但作为整个智能制造系统中的重要子系统，其组成架构也与之类似，分为设备层、操作层、企业层，设备层包括仓储设备、物流设备、识别设备;操作层由WMS、WCS、TMS等软件构成;企业层则对接ERP、CRM、SCM等管理软件的采购、计划、库存、发货等模块，融入总系统的闭环中。

　　大规模定制平台

　　打造向大规模定制转型的入口，提升品牌价值与用户粘性

　　销售是所有企业的核心业务之一，智能制造系统中的销售智能化除了应用CRM等软件管理销售业务外，更为重要的是在订单获取层面发挥作用。在当前个性化需求日益旺盛的环境下，企业通过建立定制平台，能够将用户提前引入到产品的设计、生产过程中，通过差异化的定制参数、柔性化的生产，使个性化需求得到快速实现，以此提升品牌价值，增加用户粘性。与之相匹配的，企业应将定制平台与智能制造系统中的研发设计、计划排产、制造执行等模块实现协同与集成，实现从线上用户定制方案，到线下柔性化生产的全定制过程;在企业后台建立个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析，并反馈到研发设计部门，优化产品及工艺，基于用户需求新趋势开展研发活动。

　　产品远程运维服务

　　以智能化服务拓展商业模式，推动价值链向后延伸

　　智能制造视角下的产品服务是借助云服务、数据挖掘和智能分析等技术，捕捉、分析产品信息，更加主动、精准、高效的给用户提供服务，推动企业价值链向后延伸。远程运维服务即是典型的制造企业智能化服务模式，企业利用物联网、云计算、大数据等技术对生产并已投入使用的智能产品的设备状态、作业操作、环境情况等维度的数据进行采集、筛选、分析、储存和管理，基于上述数据的分析结果为用户提供产品的日常运行维护、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

　　远程运维服务可以有效降低设备故障率，提升设备使用率与使用寿命，既能减轻制造商的负担，又能显著提升产品价值。远程运维对于企业产品的智能化程度要求较高，产品必须配备开放的数据接口，具备数据采集、通信模块;企业还需建立远程运维服务前端平台与后端数据中心，采集产品数据并基于大数据分析与计算，向用户提供增值服务。

　　落地基石——整体规划与顶层设计

　　解决“我是谁，我在哪，我要干什么”三大问题

　　智能制造系统的整体规划与顶层设计是制造业企业正式踏上智能化道路的第一步，企业在这一环节要为“我是谁、我在哪、我要干什么”三大问题寻找答案：首先要明确“我是谁”，详细扫描企业自身的核心竞争力、运营情况、财务状况、人员配备、组织架构等基础条件;而后通过智能制造能力成熟度模型等工具进行智能程度自评与诊断，了解企业缺失的智能制造要素、已具备和尚未具备的智能制造能力，精准定位企业目前所处的智能化阶段，搞清楚“我在哪”;在回答了前两个问题的基础上，以企业发展的核心痛点为切入点，以获取关键“智造能力”为阶段性目标，以搭建完整、高效、科学的智能制造系统为发展方向，按照统一架构和统一标准规划设计智能制造系统总体实施方案及核心要素能力解决方案，确保企业在智能化之路上知道“我要干什么”。

　　智能化路径示例No.1

　　破解“多品种、小批量”困局——智造单元+智能物流仓储

　　Alpha公司是一家生产发动机连杆的汽车配件厂商，随着业务的发展和客户的增加，Alpha公司的产品线不断拓展，生产车间由3个增加至10个。生产规模扩大、产品种类增加给Alpha公司带来了设备利用率不足、交货期难以保证、物料及在制品积压严重等一系列问题，亟需智能化转型来应对生产经营中的重重挑战，保持竞争活力。

　　智能化路径示例No.2

　　以产品差异化突出重围——数字化设计+大规模定制平台

　　Beta公司是一家机械键盘生产厂商，近年来游戏市场的持续火爆带动机械键盘市场的新进玩家数量激增，为应对激烈的市场竞争，拓展商业模式，提升品牌价值，Beta公司准备由批量化生产向大规模定制模式转型。

　　智能化路径示例No.3

　　抓住产品后市场的广阔空间——PLM+智能远程运维服务

　　Gamma公司是一家主要从事高端农业机械研发制造的大型装备制造企业，Gamma公司在企业战略探索过程中，确立了以研发生产智能化产品、为客户提供智能远程运维服务作为企业的未来发展方向。

　　中国智能制造的挑战与发展趋势

　　中国智能制造面临的挑战

　　关键装备、核心零部件受制于人，短期内难以实现国产替代

　　我国近90%的芯片、70%的工业机器人、80%的高档数控机床和80%以上的核心工业软件依赖进口。这造成国内制造业企业智能化改造成本居高不下，严重制约我国智能制造的整体进展。以工业机器人为例，中国已经连续六年成为工业机器人第一消费大国，2017年中国工业机器人销量达到了13.8万台，全球占比达到36%。而其中仅有3.5万台是由国内工业机器人制造商生产，国产率仅为25.2%，比2016年的31%还下降了近6个百分点。由此可见，中国制造业企业在提升自动化水平时优先选取的是选购国外品牌的工业机器人，国产机器人尽管发展较快，但短时间内难以满足智能制造的需求。

　　小微企业难以融入智能化发展浪潮

　　在全国规模以上工业企业中，84.2%的企业属于小型企业，规模以下(年主营业务收入2000万元以下)尚有200余万家小微企业。广大小微企业是制造业的根基，其智能化水平很大程度上影响着中国智能制造工程的实施效果。然而从《中国制造2025》战略提出以来，由于自有资金不足、信息化基础薄弱、缺乏相关人才等多方面因素的影响，大部分中国制造业小微企业只能羡慕大企业申请智能制造试点示范项目、围观大企业开展轰轰烈烈的智能化改造，自己却难以融入智能制造的发展浪潮。相比于大中型企业，小微企业的智能化之路面临更大的试错成本和不可控风险，稍有不慎就会危及生存。

　　流程领域有望率先实现智能化

　　智能制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的巨系统，企业要搭建一个完整的智能制造系统，最困难也是最核心的部分就是生产过程数字化。尤其是对于生产工艺复杂、原材料及原器件种类繁多的离散制造领域，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性，要做到生产全程数字化、可视化、透明化殊为不易。

　　与离散领域显著不同的是，流程领域的生产流程本质上是连续的，被加工处理的工质不论是产生物理变化还是化学变化，其过程不会中断，而且往往是处于密闭的管道或容器中，生产工艺相对简单，生产流程清晰连贯，生产全过程数字化难度相对较低。流程领域企业接下来要做的是在全面贯通整合各阶段数据的基础上，运用人工智能的深度学习、强化学习(主要是动态规划方法)进行实时数据分析和实时决策，并进一步将智能系统延伸至供应链、生产后服务等各个环节，最终实现全面智能化。

　　供应链协同倒逼产业链上游企业“上马”智能制造

　　制造业企业智能化的动力本源是响应市场需求，这点在消费品制造领域尤为明显，乘用车、家电、3C、服装、医药、食品等直接面向消费者的制造业企业搭建智能制造系统的主要目的即是实现高度柔性生产，快速、准确地实现消费者对产品的个性化、定制化需求。如果我们把视角向上推，对于原材料工业和装备工业的企业而言，智能化浪潮前沿的消费品制造厂商即是他们的市场所在，要跟上客户多品种、小批量的生产节奏，就必然要大幅提升自身的产品创新能力、快速交货能力以及连续补货能力。快速变化的市场需求从消费端沿着产业链不断向上传导，下游企业生产方式的颠覆与创新迫使上游供应商融入智能化浪潮，智能制造倒逼机制就此形成。在这种倒逼机制的作用下，产业链上游企业要主动适应变化，实现柔性生产，基于供应商先期介入思维，通过网络协同制造确立竞争优势，否则将面临被市场淘汰的风险。

　　摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.

　　关键词：智能制造;专业课程;综合训练

　　0.引言

　　近年来,在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.

　　对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.

　　1.智能制造类专业课程设置总体构想

　　当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.

　　对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.

　　2.具体专业设置与授课重点

　　2.1機械类专业课程

　　机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.

　　2.2控制类专业课程

　　机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.

　　2.3信息类专业课程

　　计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.

　　3.综合性的实践教学环节

　　脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.

　　4.结语

　　通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.

　　参考文献

　　[1]王宇.智能制造实训教学研究与探索[J].教育进展,2019,9（05）：596-601.

　　[2]黄凤霞.我国机械制造的智能化发展.信息科技探讨,2019,（9）：162-163.

　　此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.

　　智能制造引用文献:

　　[1]智能制造论文范文智能制造类有关专升本论文范文2000字[2]智能制造论文范文智能制造方面有关论文范文检索10000字[3]智能制造论文范文智能制造有关论文范文素材8000字

　　摘要：当今社会，科学技术日新月异，许多东西都在不断的智能化、数字化。尤其是在科技的帮助下，机械制造业的发展，也是一次难得的机会。面对不断增长的新发展需求，推动我国机械设计制造企业的转型和升级是刻不容缓的。传统的机械设计与制造工艺已不适应时代发展的需要，以此为基础，实现数字化、智能化的发展，是目前和今后的发展趋势。本论文旨在对我国机械设计制造行业的发展趋势及未来的发展趋势作一简要的分析与讨论，了解其发展的必然性。

　　关键词：智能制造;时代背景;机械设计;技术研究

　　1.智能制造时代背景下机械设计技术研究的重要性

　　首先是程序设计：从机械设计的过程来看，其更重视产品设计、制造、到市场的整体设计。设计人员要从产品的设计、技术的设计、工程的设计、施工的整体设计，使设计的方法更具程序性。其次是系统性：从系统的角度来看，机械设计更多地是以系统工程的方式来解决问题，所以在设计时，要把各部件之间的关系紧密地联系起来，使之形成一个有机的整体，这样就可以最大限度地优化系统的运行，并使系统与外部的环境形成对应的关系。其次，创新：目前我国经济正处于转型、结构优化、发展动力转换的关键时期。在我国，由于缺乏有效的供应，许多关键设备、核心技术、高端产品都要依靠进口，甚至是“卡脖子”。要解决这个问题，必须加强科技创新，提升供应系统的质量。另外，采用机械式设计，可以减少前期的准备和细部工作，使设计者的工作效率得到极大的提升。

　　2.智能制造时代背景下机械设计特点

　　在机械设计制造的发展过程中，它的主要特点有：首先是人机结合。在机械设计生产中，必须运用人工智能技术，使其具有高效、自动、智能的特性，从而使推理、判断、预测等工作得以高效地进行。同时，人机结合可以使多种形式的智能混合系统得以形成，使人的主观能动性得到凸显，在工作人员的协作下，能够充分挖掘智能制造和加工设备的潜能。其次是自我学习与自我维持。机械设计制造的数字化和智能化能够使机械设计与生产的产品拥有自我学习、自我维护的能力。通过学习，可以不断地更新和完善整个知识体系，并对知识库中的错误信息进行过滤与删减，从而优化整个知识系统，为后期故障高效诊断、排除、修复打下基础。接下来就是自我组织。从机构的结构和运作模式来看，机械设计制造的数字化和智能化都是自我组织的，根据工作任务的需要，采用不同的组合式的控制系统，可以实现结构体系的最优。然后是部分为仿真处理。以汽车机械设计为例，运用数字化技术和智能化技术，建立了一个知识库，充分利用了设计师的多年积累，降低了设计的重复工作量，提高了设计的效率，缩短了研發的整体时间。通过建立汽车零部件的知识库，可以对汽车的关键部件、发动机、齿轮等关键部件的性能进行全面的分析，而使用者则可以通过用户界面来输入汽车的设计需求，使汽车的总体选型和功能设计工作能够得到高质量的实现。

　　3.智能制造时代背景下机械设计技术研究的应用

　　3.1柔性数字化与智能化技术实际应用

　　对于柔性数字化和智能化技术，则是指在使用过程中，能够根据机械设计和生产状况而发生变化的数字化、智能化技术。通过对 FDM技术在机械设计和制造方面的应用进行了分析，发现其在机械设计制造领域中具有很强的灵活性和可变性，同时也可以运用数字化、智能化技术对生产进行采集、记录、处理各种突发事件，为以后的企业管理工作提供参考。

　　3.2数字化与智能化技术的信息化应用

　　数字化和智能化技术是建立在信息技术的基础上，通过数字技术来实现自动化的，所以在未来的发展中，信息化技术是一个很有意义的课题。随着信息化技术的发展，信息化技术在各个领域得到了广泛的应用，人们可以利用信息化技术来获得相应的信息，并通过数据的传递、分析，从而提高企业的生产效率和产品质量。而在数字化、智能化技术的应用中，还必须收集、传输、分析生产过程中的信息，从而使机械设计与制造领域的信息化应用取得了显著的成果。

　　3.3发挥数字化与智能化技术的集成化作用

　　在机械设计与制造领域中，数字与智能技术的结合也是一种综合性的技术，它可以提高设计制造能力，对各种复杂的机器进行加工，并对各种不同的设备和系统进行合理的分配，从而形成一个完整的生产体系，从而实现机器的生产制造过程，从而保证产品的质量符合应用的要求。在实践中，由于数字化、智能化技术具备分析的功能，可以通过对产品的生产过程进行分析，从而使机械的工艺过程得到改善。在集成方面，它可以将机械设备、制造、运营等多个生产环节连接起来，同时也可以通过生产计划的变化，实现对各系统的性能指标的调节。

　　3.4虚拟认证技术的实际应用

　　在目前的信息化和智能化领域，虚拟身份验证是一个非常常见的专业术语。在机械产品设计过程中，由于不确定产品的性能和质量能否满足生产的要求，必须对产品进行检验，而虚拟验证技术则是通过数字仿真技术或者计算机模拟技术来实现产品的正常运行，并通过测试的结果来判定产品的质量，从而使产品能够进入市场。虚拟验证技术是将信息技术与数字、智能技术有机地结合起来，通过对制造工艺信息的分析，对实际生产状况进行预测，建立和完善 FMS。在工艺设计中，必须对产品进行充分的仿真，以确保所要加工的产品在该过程中得到最优的加工过程，从而减少生产成本，提高产品的质量。

　　3.5数控技术的实际应用

　　随着我车综合国力的不断增强，生产产品的品质和性能也越来越高，以适应经济发展的需求。数控技术是当今世界上最重要的一项技术，它在机械设计和生产实际应用中占有举足轻重的地位。

　　结束语

　　总而言之，对机械设计制造数字化、智能化发展的研究，在实践中具有更大的价值和意义，既可以总结现有的机械设计制造技术，又可以根据现代发展的需要，对机械设计制造体系进行改进，从而达到创新发展的目的。目前，机械设计制造数字化与智能化发展的关键是：生产设计环境、数字化与智能化技术与专业人才的引进，要使机械设计制造的数字化与智能化发展具有可持续性，就要做到针对化系统设计，严格控制所需要注意的内容。

　　参考文献

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　　[2]孙骞.机械设计制造技术与数字化智能化发展分析[J].湖北农机化，2019(23)：25.

　　装备制造作为制造业的核心，作为实体经济的主要组成部分，在国际竞争中起到至关重要的作用，可以说为当今国力之根本。从“互联网+”到“物联网+”，高端装备制造的智能化转身，是当下国家大力推进实体经济、“中国制造2025”战略和“一带一路”等倡议，深度融入世界经济的关键。

　　泰富海洋工程装备(天津)有限公司(以下简称“泰富海工”)是泰富重装集团旗下全资子公司，其正在投资建设的“泰富港机及海工高端装备制造基地”项目占地2200亩，制造基地所追求的智能化、数字化、物联网化，以及全新的商业新模式。此基地位于中国高端装备较为集中的天津滨海新区临港经济区，基地建成后，泰富海工将成为我国该行业内智能制造示范基地和“中国制造2025”示范工厂、中国乃至世界高端装备制造的标杆和先进制造的引领者。

　　目前，装备制造行业的“智能制造”需重点关注两个方面：装备制造各环节的“智能化”和“物联化”。装备智能与物联的融合，将成为未来智能制造的主流发展趋势，不仅将带来生产力的解放，更能释放出新的经济能量，对产业链的上下游乃至不同行业带来深度影响。泰富在夯实现有企业技术基础的同时，也在智能制造的道路上开展了自己的探索。

　　变定制制造为流程智造

　　泰富港机及海工高端装备制造基地陆域面积约145万平方米，按照功能布局，该基地分为七大板块，包括科研数据中心、联合厂房、移动厂房及调试坪、高端装备展示、超大件装配及模块组装、保税仓库、码头作业区。厂房建筑集成将运用绿色建筑、水源热泵空调、光伏发电等绿色环保节能技术，按照绿色建筑三星标准建设。

　　在基地的设计上突出智能、数据驱动与物联化，结合绿色、新能源等新技术应用。其中最具代表性的是科研数据中心，其内部中央控制中心是整个基地的智慧中心，可对基地所有产品的生产过程，包括从产品下料到零部件加工、焊接、涂装、检测、装配、调试、展示、体验、发运等进行实时监控和远程操作。

　　值得一提的是，该基地还将重点建设涵盖柔性制造及柔性生产线、智能化实时测控、智能化物流和零库存控制、信息化生产管理、大型机器人焊接单元的智能制造系统，以及辐射数字化研发创新平台、ERP系统平台、集团财务管控平台、客户服务平台及客户关系管理平台、企业管理门户的智能信息管理体系，创新性地变“制造”为“智造”， 并且从“生产型制造”向“服务型制造”转变，最大限度地满足国内外客户个性化定制需求，生产出一体化紧凑型高效装卸船设备、适应海上作业的高度稳定性系统、基于机器视觉的智能化卸船系统等一系列先进产品。

　　“物联协同”实现平台运维

　　现下，基于物联网的智慧城市建设已日渐成熟，滴滴打车、ofo等共享经济概念的出现为人们的生活带来了无限便利。在装备行业领域内，通过物联网手段实现机器、人、原材料以及产品的联通正逐渐成为主流。泰富结合自身特点，通过在工厂内各实体和产品之间建立物联网通信系统，将实现企业和产品的平台化运维。基于泰富现有战略布局，目前除湖南湘潭制造基地外，泰富在天津临港、安徽蚌埠、湖北沙洋等地都建设有产业化制造基地，各制造基地在智能化主旋律的基础上，通过物联网协同系统的建设，将充分实现各基地内部和基地之间协同制造，极大提高生产效率。

　　同时，以港口机械、海洋工程装备、散料输送等大型成套系统设备为主的产品体系，其精细化、智能化程度高的特点为泰富实现产品物联带来了极大的便利。产品物联和制造协同的有机结合，将有效助推泰富平台化运维模式的实现，对企业建设具有实时感知、业务预测、信息反馈和智慧决策智能管理系统至关重要。

　　“智能服务”助推商业创新

　　装备制造行业特别是大型装备制造行业普遍面临着设计、制造、施工、服务相互分割及集成性差的现象，资金运转很难灵活开展。泰富集团创新发展模式，实现了由制造型企业向制造综合服务型企业的转型，从单一产品制造商到系统配套服务提供商的模式转变。这为泰富的快速发展带来了强大动力，同时也槭谐∠钅康目展带来了复合挑战。

　　伴随着物联网的普及，智能设计、智能制造、智能产品的出现，原有行业内产业链上下游单一的业务模式将发生变革。以港机大型成套系统产品为例，其智能化和物联化的转型将使其运维方式更加多样，效能共享和效益分割将成为可能。通过与金融手段的结合，融资租赁这一装备行业现有主流金融模式将得以动摇和创新。

　　同时，伴随着以智能制造为核心的先进制造模式的普及，人在制造过程中的作用将逐渐往产业链两端延伸，泰富集团的工作重心也将向服务化转移。相信在不久的将来，在泰富集团内部，由服务带来的数据等无形资产价值将会比生产设备来的更为重要。

　　主动适应海工装备发展

　　作为高端装备制造业发展的重要方向，近年来，海洋工程装备制造业发展迅猛，已经成为我国重点发展的战略性新兴产业，也是发展海洋经济的先导性产业，《中国制造2025》将海工装备及高技术船舶列为十大重点领域之一。凭借良好的基础设施和成本优势，中国已经具备承接国际海工产业转移的条件。2012年《海洋工程装备制造业中长期发展规划》就提出，未来10年，我国海洋工程装备制造业的发展目标是：在产业规模、自主创新能力和综合竞争力上大幅提升，形成较为完备的产业体系，产业集群形成规模，国际竞争力显著提高，推动我国成为世界主要的海洋工程装备制造大国和强国。

　　面对机遇与挑战，泰富集团顺势而起，先后承担了国家发改委、工信部产业振兴和技术改造项目、国家科技部火炬计划项目、2015年湖南省科技重大专项在内的国家、省市等多个重大专项，被工信部授予“全国工业企业质量标杆”称号。

　　2014年，泰富成功晋级“中国民营企业500强”，并跻身“湖南民营企业百强”第14位。

　　“全球布局”实现国际化转型

　　近两年，泰富一直在抓紧布局“一带一路”，2016年11月，泰富与南亚国际分销商SDN.BHD.签订了马来西亚巴生港项目战略合作协议。2014年，通过当地合作伙伴帮助，泰富第一个国际化战略项目落地巴西。结合“一带一路”倡议，在“走出去”的路上劈波斩浪，国际订单纷至沓来。纵观全球，泰富先后与上海鼎信科技有限公司签订采购合同，为其印度尼西亚项目提供斗轮堆取料机;与巴西SYNERGY集团累计签订2.3亿美元合同;与塞拉利昂签订7.08亿美元的弗里敦伊丽莎白二世港口改建工程合作协议;与印度签订Haldia港口基础设施建设项目;与印尼签订东南苏拉威西散杂货泊位港口工程EPC总承包项目。

　　此外，依托“互联网+”， 泰富正在努力围绕高端装备交易，建设具有行业前瞻性的“中国国际高端装备交易服务创新中心”项目。通过对产业链上下游各环节的线上整合，围绕高端装备推出一揽子解决方案，助推企业转型。循着“中国制造2025”的路线，泰富不断地在渤海之滨开疆拓土，快速发展。

　　1人工智能在汽车制造业中的应用

　　概述制造业是国家的经济命脉，而汽车制造又是战略性支柱产业，它包括了整车、各种零配件厂等生产商，也包括了各地经销企业和销售企业。近年来，我国汽车行业面临着前所未有的挑战，原材料、生产、物流成本上涨、利润下降，以及国际经济形势的影响。因此，汽车企业可以运用具有智能分析功能的商务智能系统，通过分析历史数据快捷、及时地输出各类报告，预测未来的客户需求和销售趋势，在宏观上为企业管理人员提供决策依据。计算机人工智能技术发展到了今天，已经开始使用庞大的知识库来有效地取代人类器官或机构的记忆方法，近些年来很多的专家决策系统在考虑一定规则的基础上对人类的诊断和经验上的分析都能够做出很好的判断，甚至处于主导地位。这个系统可以很好地利用知识库，并从中挖掘出我们想要的问题答案、成功地寻找到其中的关联性，并提取相应的模式等。而实际上，这样的专家系统已经在很多领域都有了非常不错的应用，帮助很多企业在很短的时间内就做出相应的生产计划、调度计划、运输计划等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企业的人力成本。我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步。经过二十年余年的努力已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的0.56%，其中完全国产工业机器人行业内规模比较大的前三家工业机器人企业，行业集中度占30%左右。其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为0.2亿以上。多年来我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位、劳动强度大、作业环境恶劣、焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。

　　1.1搬运机器人在汽车制造业中应用

　　汽车桥箱类零件具有精度高、加工工序多、形状复杂、重量重的特点。为提高其加工精度及生产效率，各重型汽车生产厂家纷纷采用数控加工中心来加工此类零部件。而在使用数控加工中心加工工件时，要求工件在工作台上具有非常高的定位精度，且需要保证每次上料的一致性。由于人工上料此类的工件具有劳动强度高、上料精度不好控制等缺点现在正逐步被工业机器人或专机进行上下料所取代。工业机器人具有重复定位精度高、可靠性高、生产柔性化、自动化程度高等、突出的优势，与人工相比，能够大幅度提高生产效率和产品质量，与专机相比具有可实现生产的柔性化、投资规模小等特点。机器人智能化自动搬运系统作为减速器壳体加工的重要生产环节，虽然已经在国内重型汽车厂内取得成功的应用，但依然尚未普及。在国家经济建设飞速发展的进程中，重型载重汽车的生产能力及生产力水平亟待有一个质的飞跃，而工业机器人即是提升生产力水平的强力推进器。

　　1.2焊接机器人在汽车制造业中的应用

　　汽车行业的发展水平，代表了一个国家的综合技术水平，汽车工业的发展将会带动其他行业的发展。各厂商为了在日渐激烈的竞争中立于不败之地，必须率先实现焊接自动化。因此，今后除了如汽车、摩托车这样的大批量生产行业。一些产品多样化的企业，为了提高焊接质量，也将会考虑使用焊接机器人，如钢结构等行业，与此同时，对焊接机器人的要求也必然会逐步提高，如说对焊道的自动跟踪系统的需求会逐步加大等。作为焊接机器人和焊接机的专业生产厂家，OTC公司将继续为提高中国的高速、高效、自动化焊机做出自己的贡献。对于在汽车工业中的点焊应用来说，目前已广泛采用电驱动的伺服焊枪。日本丰田公司已决定将这种技术作为标准来装备其日本国内和海外的所有点焊机器人。

　　1.3装配机器人在汽车制造业中的应用

　　在国内外各大汽车公司装配生产线上被广泛采用的装配机器人。一方面使汽车装配自动化水平大大提高，目前，国外某些大批量生产的轿车的装配自动化程度已达50%~65%。另一方面，有效地减轻了工人的劳动强度，提高了装配质量并明显地提高了生产率。在汽车整车装配中，机器人不仅用于挡风玻璃的密封济涂覆、安装和车轮备胎、仪表盘总成、后悬梁、车门、蓄电池等部件的安装。

　　1.4喷涂机器人在汽车制造业中的应用

　　喷涂机器人在汽车制造业中可喷涂形态复杂的汽车工件而且生产效率和很高。多用于汽车车体的喷涂作业，如喷漆、喷釉等。除了上述机器人以外，汽车制造业中应用的机器人还有用于特殊加工的激光加工机器人用于部件形状测量、装配检查和产品缺陷检查的检测机器人，抑制尘埃粒子大小及数量的水切割机器人和净化机器人等。

　　2人工智能在汽车制造业中的进展分析

　　随着中国汽车工业的迅猛发展，机器人在先进汽车制造中的重要性也越来越凸显。机器人的产品应用广泛，覆盖焊接、物料搬运、装配、喷涂、精加工、拾料、包装、货盘堆垛、机械管理等领域。在汽车行业的应用主要分为以下五大部分。车身系统中，采用虚拟仿真等手段，主要针对车身覆盖件不断开发出新的标准化、模块化解决方案，动力总成系统中，提供了涵盖汽车传动系统核心部件，发动机、变速箱和传动轴的全套装配测试系统。在冲压自动化系统方面从卷材与堆垛到零件的码垛，从提供控制系统到企业ERP，从设计到生产支持与效率优化，拥有全面的工程能力，涂装自动化系统方面，以高柔性高精度的喷涂机器人来帮助客户提升涂装质量，减少生产废料，而在焊接自动化系统中，机器人比较典型的应用是电阻点焊、电弧焊，其最新一代机器人配套提供一系列高度人性化的软件工具。汽车工业的最大特点是产量大，生产节拍快，产品一致化程度高。消费者对汽车质量要求越来越高，是促使机器人应用越来越普遍的一个重要原因。机器人本身只是集装箱里的一个货物，随机器人的设备功能越来越精细，客户的思维在这时候逐渐走向成熟，在采购时不再单单考虑某生产工位的瓶颈，而更多地考虑到长期战略因素，如维护成本加入的高低，长期投资回报是否划算，服务涵盖地域是否广泛，响应是否及时，全球技术支持能力有多强，中期后期不同阶段解决问题的能力有多大等等。这时，产品本身的价格和意义相对弱化而长期的价值越发凸显。

　　3结束语

　　人类智能主要包括三个方面——“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。而人工智能是指由人类利用人脑特有的智力表现制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。人工智能在汽车制造工业方面的应用体现在问题求解,逻辑推理,自然语言理解,自动程序设计,专家系统等方面,这些方面就体现了自动化的特征,表达了一个共同的主题,即提高机械人类意识能力,强化控制自动化,因此人工智能在汽车制造领域将会大有作为。

　　摘 要：近年来随着各种新技术的层出不穷，很大程度上推动了相关产业的发展建设，对国民经济建设的可持续发展有着不可忽视的重要影响。下面文章主要针对现阶段我国智能制造技术的发展现状及存在的一系列问题进行简要的分析与阐述，希望通过文章的论述可以为相关人员提供一定的参考建议，从而为智能制造技术的可持续发展贡献力量。

　　关键词：智能制造：现状;智能工厂

　　中图分类号：F424.3 文献标志码：A 文章编号：2095-2945(2018)27-0146-02

　　Abstract： In recent years， with the emergence of a variety of new technologies， to a large extent， promote the development and construction of related industries， the sustainable development of national economic construction has an important impact that can not be ignored. The following paper mainly aims at the present stage our country intelligent manufacture technology development present situation and the existence a series of questions carries on the brief analysis and the elaboration. Through the discussion， it may provide certain reference suggestion for the related personnel， so as to contribute to the sustainable development of intelligent manufacturing technology.

　　Keywords： intelligent manufacturing： current situation; intelligent factory

　　工業4.0发展战略的提出，从某种意义上而言对我国工业自动化及信息技术的发展有着重要影响。尤其是进入21世纪，各种新能源、互联网、新材料等技术的革新更是给工业发展带来了巨大的威胁与挑战。由此我国为了推动工业革命的更好发展，结合工业4.0的发展战略与自身实践发展现状相结合，提出了“智能制造”的发展战略目标。这对工业产业而言是一个全新的挑战和机遇。

　　1 我国智能制造技术的发展现状

　　从某种意义上而言，我国的智能制造技术相比较于发达国家，起步较晚，且相应的发展政策也有待于完善。但随着竞争的逐渐激烈，智能制造技术的发展趋势，我国对其智能技术的发展及相关产业发展政策也越来越重视，并作为未来制造业发展核心技术，将对工业自动化产业产生重大影响。虽然一定程度上存在着一系列的问题，但是在重大技术发展上却有较大的突破。如机器人技术、智能信息处理技术以及感知技术等。这些方面的研究及发展，已经取得相当好的成绩。智能技术的主要发展方向则是增强其先进技术的自主创新能力，就目前而言多半是引进国外先进的技术进行再利用。

　　就目前智能制造技术的发展而言。在一些沿海地区尤其是广东、上海、浙江等发展较快的城市中已经建立了完善的智能制造管理系统，一些大型企业已经积极在进行智能化升级改造。如海尔集团，则是通过互联网技术进行数字化的建立，并与国内外高校联合合作，不断引进智能制造技术方面的人才，对其展开研究。整体来讲，我国智能制造技术的发展将不断完善智能化。从生产到制造的每一环节都将体现智能的重要性。

　　2 国内智能制造技术发展存在的问题

　　2.1 缺乏统一的标准

　　从目前我国智能制造水平来讲，缺乏统一的系统标准，尤其是相关法律规则的制定在很大程度上存在着一定缺陷，也是制约我国智能制造技术发展的重要因素之一。所以，在未来发展过程中，我国必须加强对这方面的重视程度，通过建立完善的统一标准来规范智能制造技术的发展方向，在多方面资源不够充足的情况下，合理利用资源，并对其技术进行不断创新，加强制造过程中的集成化作业方式，从而降低因系统标准问题而出现的资源浪费现象。

　　2.2 智能制造企业面临着较大的升级成本压力

　　企业作为制造技术创新发展的主体，在进行智能化改造的过程中必然会遇到多种问题，从技术本身引进到人才储备等方面都面临着极大的压力。企业一方面要确保最低成本利润的增加，另一方面还要加强智能制造技术的升级改造，从这个意义上来讲，企业面临的压力是巨大的。有些企业甚至难以做出科学的判断，而出现决策上的错误，导致企业运营受到严重影响，所以有些企业为了生存则放弃了智能制造技术的升级改造。

　　2.3 智能化制造业缺乏自主创新能力

　　自主创新能力对于任何一个国家而言意义都是巨大的，综合国力的提升与众多因素相关，企业升级改造，人才储备都是其中的一个方面，还有一个重要因素，则是自主创新能力。从某种意义上来讲我国在自主创新能力方面与发达国家整体能力相比仍存在的一定的差距，多项技术都是由国外引进的，智能化产品缺乏自主创新的能力也就是缺乏其核心竞争力。

　　2.4 与智能制造业相关的现代服务业发展较差

　　现代服务业的发展可以说是智能制造业发展的重要因素。然而一些关键的现代服务业的发展规模或是技术水平难以满足智能制造技术的发展需要。无论是传统企业的升级改造，还是创新型服务模式都不能集中更好地为智能制造产业服务，这也是导致影响智能制造技术发展缓慢的因素之一。

　　3 我国智能制造技术的发展建议

　　3.1 进行顶层标准制定和重点行业推广

　　在未来智能制造技术的创新过程中，首先必须引起相关部门及国家的高度重视。对其建立完善的统一标准系统来指导企业更好地进行智能制造的升级改造。利用科学的方法制定一套完整、通用智能制造行业标准，针对关键技术要与发达国家接轨，实现国际化的标准。如此才能更好地推动我国智能制造技术的发展。

　　3.2 确立智能制造体系

　　智能制造体系对于智能制造行业的发展是至关重要的，可以说是其发展的根基，因此为了促进我国智能制造业的发展，形成智能制造体系成为当务之急，这样才能促进我国智能制造技术的话语权和权威性。在建立智能制造体系的过程中，政府应鼓励各行业之间的协同发展，积极支持跨部门、跨行业的合作，使企业和政府共同进行智能制造的共性标准以及重点应用标准的制定工作。

　　产业聚集平台、公共服务平台和投入融资平台的建立能够促进我国智能制造行业的发展，通过建立产业聚集平台，能够起到促进行业间信息共享和技术服务的作用，从而为企业向智能制造转型创造良好的环境。公共服务平台的建立需要政府、社會和社会组织等各方面的公共合作，通过创建一个这样的服务组织，为企业发展所需的技术和资源的共享提供便利，实现各类资源的充分整合，为企业的发展提供支持。投入融资平台的建立主要是为了给企业提供资金支持，企业的智能制造升级最大的障碍是前期的巨大投入，通过建立投入融资平台能够给企业提供资金支持，规避企业的经营风险，实现金融行业和制造业的共同发展。

　　3.3 建立完善的体制

　　通过建立完善的体制来保证智能制造行业的发展，在充分认识智能制造技术的重要性，以及清醒的认识自身具有的实施和不足的基础之上，基于智能制造的顶层设计来建立健全体制，保障智能制造业的长远发展。

　　4 智能制造技术发展趋势分析

　　市场的需求和科学技术的进步在不断的推动智能制造技术的发展，当前制造的生产规模正朝着多品种变批量柔性的方向发展;随着信息科学技术的发展，制造业的资源配置正不断的发生变化，向信息密集方向发展，制造业已经不再是单纯的制造工艺方法和产品的设计，而是一个功能体系和信息处理系统。随着智能制造技术的发展制造业的设计、生产、管理和服务等各个环节都将逐步的向智能化方向发展。

　　“智能工厂”和“云制造”将是未来智能制造技术的发展方向，在未来智能工厂将由物理系统(实际的)和信息系统(虚拟的)两部分构成，其中前者是实质的生产系统，而后者则是物质系统虚拟的“灵魂”，而移动互联网和物联网是二者之间的桥梁和传输通道。在未来，智能工厂将可以通过网络来应用分散在世界各地的机器设备，消除距离和位置的限制，只要完好的设备不管位于何处都能够进行应用，实体空间将不再是智能工厂的必要条件。而且在大数据时代，云计算将代替传统的控制和信息处理设备，为智能制造提供更加高效的计算能力，“云制造”将成为发展的重要趋势。

　　5 结束语

　　从上面的分析论述得知，我国在智能制造技术方面还存在较大的缺陷，尤其是传感技术的应用、互联网技术的应用、自动化技术以及人工智能等方面与国外发达国家都存在的一定差距。为此，必须加强信息技术与智能制造技术的紧密结合，通过信息技术来自主创新更完善的一套智能制造技术体系，通过计算机来加强周期性的生产协作，这将在很大程度上实现智能制造的智能化，一定意义上不仅仅会降低成本，更能提高经济效益，也将是我国未来智能制造技术发展的重要方向之一。下面可以针对其进行详细介绍，具体如下：

　　从国家层面出发，我国可以进行一系列智能发展计划和专项智能技术的发展规划战略。制定一些与国家行动计划相关的智能制造技术，这样就可以将智能技术与经济紧密的联系在一起，从观念引导到智能技术的引进，再到数字化开放和专项技术的开展都将减少很多阻碍制约我国智能制造技术的发展，实现弯道超车，真正意义上开展全民智能制造产业。

　　从核心技术层面出发，从某种意义上来讲智能制造技术多半是需要人的主观能动性来加强核心技术的创新与新数据的信息资源整合，所以这就需要相关技术人员必须加强这方面的学习，定期去国外进行深造学习，进而带动智能领域的发展。

　　从人才引进层面出发，21世纪多半是人才的竞争，综合实力的增强以及创新都说明必须重视人才的力量，加大这方面的重视程度和教育力度，不断加强这方面人才的培养，可以通过引进和相互交流的方式来增强彼此之间的学习，尤其是针对国外这方面专业的人才要进行科学的引进，可以通过建立实验室和组建科研团队等方式，来加强人才方面的引进。

　　参考文献：

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　　[3]刘星星.智能制造的发展：现状、问题及对策研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)，2016(7)：66-68.

　　[4]张曙.智能制造与未来制造[J].现代制造，2014(1)：24-25.

　　[5]杨叔子.智能制造技术与智能制造系统的发展研究[J].中国机械工程，1992(3)：15-17.

　　[6]左世权.智能制造的中国特色之路[J].中国工业评论，2015.

　　摘要：智能制造已经成为中国制造业的主攻方向.面向机械制造企业提出五级智能制造能力成熟度模型,从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,并采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的量化测评,从而为企业客观诊断自身实施智能制造的能力提供理论和方法支持.

　　关键词：智能制造;能力成熟度;等级;评价指标;模糊综合评判

　　中图分类号：TH186文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）02-0055-03

　　Abstract：IntelligentmanufacturinghasbecomethestrategictrendofChina'smanufacturingindustry.Afive-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（IMCM）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanIMCMevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,informationintegrationcapabilityandcontinuousimprovementcapability.Furthermore,basedontheestablishedIMCMevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.

　　Keywords：intelligentmanufacturing;capabilitymaturity;level;evaluationindex;fuzzycomprehensiveevaluation

　　1概述

　　目前,全球产业竞争格局正在发生重大调整,新一代信息技术与制造业深度融合,工业发达国家都在加大科技创新力度,例如德国和美国相继提出了“工业4.0”和“工业互联网”战略[1].与此同时,一些发展中国家也在加快谋划和布局,积极参与全球产业再分工,承接发达国家产业及资本转移.中国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战,必须加紧战略部署,抢占制造业新一轮竞争制高点,化挑战为转型升级和创新发展的机遇.为此,中国政府提出了《中国制造2025》发展战略,并把智能制造作为信息技术和制造技术融合发展的主攻方向[2].

　　然而,目前国内外对智能制造的内涵尚未形成统一认识.以“工业4.0”、“工业互联网”等为代表的智能制造模式都是基于发达国家已有的工业化水平提出的,而中国大多数机械制造企业在人员素质、自动化水平、管理水平等方面与发达国家存在较大差距.因此,在制造业新发展形势下,国内机械制造企业转型实施智能制造应先对自身的技术、管理水平进行综合诊断,然后结合企业自身实际情况实施智能制造,并逐步实现完善.本文采用《中国机械工程技术路线图》中对智能制造的定义,认为智能制造是研究制造活动中的信息感知与分析、知识表达与学习、智能决策与执行的一门综合交叉技术[3].相应地,智能制造能力成熟度模型描述和反映了企业智能制造的核心要素、特征以及水平演进的路径.

　　制造成熟度等级的概念最早由美国提出并用于军用领域,后推广应用至民用领域来管控技术及风险[4].目前,国内企业为推行智能制造,围绕智能制造能力成熟度评价已经开展了相关探索和研究,例如：张蓉君等[5]提出了智能制造评价指数标准,从“制造维”和“智能维”对河南省41家调研企业的智能制造能力进行了分析,指出河南省企业在智能维方面存在较大发展空间;于秀明等[6]从制造工程、制造保障以及智能提升三个维度综合考虑智能制造的关键特征及要素,提出了整体成熟度和单项能力成熟度两种模型,然而并未涉及成熟度等级的确定方法;中国电子技术标准化研究院主导研究,发布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,尽管为企业评价其智能制造综合水平提供了可参考的指导框架,但其在机械制造企业的适用性目前尚未充分验证[7].因此,借鉴现有研究成果,本文提出面向机械制造企业的智能制造能力成熟度等级模型及评价指标体系,并利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估企业的智能制造能力成熟度,从而为企业诊断自身智能制造能力提供理论和方法支持.

　　2智能制造能力成熟度等级

　　3智能制造能力成熟度评价指标体系

　　广义的制造过程是面向产品全生命周期的一系列生产活动集合,包括设计、生产、物流、销售、服务等.显然,成熟的智能制造环境下,制造过程的各项业务活动在相应基础资源（涉及人、财、物等）的支撑下应当是充分集成和联动的.相应地,在企业业务集成与联动过程中,需要充分利用信息技术,强化信息融合使用能力.因此,本文从企业的基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面来综合评价企业的智能制造能力成熟度.进一步,为了确定各能力域影响因子,采用企业调研与问卷调查相结合的方式进行：首先在问卷设计中尽可能全面地列举相关影响因子,然后深入不同机械制造企业,由工位、工段、生产线、车间、工厂、企业不同管理层次的人员确认各能力域的影响因子,对于累计认同度达到80%以上的因子即认为是关键因子[9],进而建立如图1所示的智能制造能力成熟度评价指标体系.

　　4智能制造能力成熟度评估

　　建立智能制造能力成熟度评价指标体系的目的是为具体企业量化测评智能制造实施能力提供指导依据.借鉴现有决策理论技术与方法,本文利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估制造企业的智能制造能力成熟度.由图1可知,评价指标难以全部进行量化计算评价.针对难以量化计算的评价指标可以采用百分制打分,进而采用模糊数进行指标量化值的评价;对于能够量化计算的评价指标,同样可以采用模糊数进行指标量化值的评价,从而真实反映评价指标间的相对重要性程度.

　　评估过程如图2所示,主要分两阶段进行,阶段一主要利用层次分析法获取指标体系中同层同类指标的权重;阶段二主要结合阶段一确定的指标权重,利用模糊综合评判对智能制造能力成熟度影响因子做出综合评判,进而确定智能制造能力成熟度级别,评估过程的具体实施细节可以参考文献[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度级别分为5级,所以利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法输出的结果LIMCM进行智能制造能力成熟度级别（GIMCM）判定的准则为：

　　5结束语

　　面向机械制造企业,提出了五级智能制造能力成熟度模型,并从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面出发构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,进而采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的客观、量化测评.未来将进一步细化评价指标体系,并进行机械制造企业智能制造能力成熟度的快速评价方法研究.

　　参考文献：

　　[1]延建林,孔德婧.解析“工业互联网”与“工业4.0”及其对中国制造业发展的启示[J].中国工程科学,2015,17（7）：141-144.

　　[2]周济.智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程,2015,26（17）：2273-2284.

　　[3]中国机械工程学会.中国机械工程技术路线图[M].北京：中国科学技术出版社,2011.

　　[4]高原,高彬彬,董雅萍.制造成熟度管理方法研究[J].制造技术与机床,2012（3）：30-37.

　　[5]张蓉君,于秀明,胡静宜.基于智能制造评价指数的河南企业智能制造能力分析[J].标准科學,2016（7）：24-27.

　　[6]于秀明,郭楠,王程安,等.智能制造能力成熟度模型研究[J].信息技术与标准化,2016（5）：39-42.

　　[7]智能制造：如何评价企业的智能制造能力成熟度?[J].智能制造,2019（Z1）：24-29.

　　[8]吴超,林家骏,唐斯亮,等.军用通信装备软件能力成熟度模型[J].计算机工程,2005（11）：77-79.

　　[9]白翱.离散生产车间中U-制造运行环境构建、信息提取及其服务方法[D].杭州：浙江大学,2011.

　　21世纪以来，世界经济发展迅速，人们开始走向智能化的时代，互联网技术、人机交互技术以及各种各样的智能设备充斥着我们的日常生活，这不仅使我们的生活越来越有效率，也对制造企业做出了很大贡献。

　　纵观当今社会，智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一。所谓智能制造技术，是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。接下来，我们谈谈我国的智能制造技术发展现状以及存在的一些问题。

　　一．我国智能制造技术的发展现状

　　我国对的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得了一些成果，而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，如机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。

　　随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系已经初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备也实现了突破。

　　二．我国智能制造技术存在的问题

　　近年来，我国智能制造技术及其产业化发展迅速，并取得了较为显著的成效。然而，制约我国智能制造快速发展的突出矛盾和问题依然存在，主要表现在以下四个方面。

　　1.智能制造基础理论和技术体系建设滞后

　　智能制造的发展侧重技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏。控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。先进技术重点前沿领域发展滞后，在先进材料、堆积制造等方面差距还在不断扩大。

　　2.智能制造中长期发展战略缺失

　　金融危机以来，工业化发达国家纷纷将包括智能制造在内的先进制造业发展上升为国家战略。尽管我国也一直重视智能制造的发展，及时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，但智能制造的总体发展战略依然尚待明确，技术路线图还不清晰，国家层面对智能制造发展的协调和管理尚待完善。

　　3.高端制造装备对外依存度较高

　　目前我国智能装备难以满足制造业发展的需求，我国90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备、核电等重大工程的自动化成套控制系统及先进集约化农业装备严重依赖进口。船舶电子产品本土化率还不到10%。关键技术自给率低，主要体现在缺乏先进的传感器等基础部件，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术对外依赖度高。

　　4.关键智能制造技术及核心基础部件主要依赖进口

　　构成智能制造装备或实现制造过程智能化的重要基础技术和关键零部件主要依赖进口，如新型传感器等感知和在线分析技术、典型控制系统与工业网络技术、高性能液压件与气动原件、高速精密轴承、大功率变频技术、特种执行机构等。许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，如精密工作母机设计制造基础技术、百万吨乙烯等大型石化的设计技术和工艺包等均未现国产化。几乎所有高端装备的核心控制技术严重依赖进口。

　　综上所述，我国的智能制造技术还存在着一些问题，需要我们去挖掘更有效的方法来解决，我们更应该着重于思路的创新性，与国际化接轨。目前，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，未来智能制造技术也会不断地发展。目前，以3D打印为代表的“数字化”制造技术已经崭露头角，未来智能制造技术创新及应用也会贯穿制造业全过程，世界范围内智能制造国家战略将会空前高涨，这对我国来说，无疑是一项挑战也是巨大的动力。

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