第一篇：制造企业智能制造
工业企业工业4.0的“智能制造”“大数据”
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工业企业迎战工业4.0的两大利器“智能制造”“大数据”
在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。
制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。
大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。
基于云平台构建的制造企业的大数据的意义
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商
智能维保等服务。
设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。
技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。
节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。
数网星-短期收益
省钱、省事、省心
集中化管理 实时监控 远程运维
数网星-长期收益
精益数据、智胜未来
售后服务快速响应产品预测性维护。
实现多层次产品设计，加速改进产品更迭。
设备运行过程中节约能耗，提高能效。
远程访问安全简便
一、实现智能生产
在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
具体而言，生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商
过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。
过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
二、实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商
利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”，使智能设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工，直至最后的产品完成等步骤。可以说，智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
消费需求的个性化，要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行大数据处理与挖掘。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和分析，以反过来指导生产。 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商
这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据构成新一代智能工厂。
智能工厂中的大数据，是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上，通过物联网等带来的物理数据感知，形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云，创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新，给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。
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第二篇：西门子数字化企业平台方案与智能制造
生产规划和生产工程
西门子致力于成为面向整个产品开发与生产过程的整合型供应商 – 覆盖从产品设计和生产规划直至生产工程、生产实施以及后续服务的整个过程。这便是智能制造与数字化企业平台。对于制造业的未来，我们展示了我们如何通过众多的产品、解决方案、服务和全面的纵向市场专业知识为客户提供支持，助其提高生产率和效率。我们为所有客户统一部署智能制造与数字化企业平台技术。我们凭借广泛的产品组合，深厚的纵向市场专业知识 – 在这一次再次得到证明，并且再度覆盖全球 – 以及对客户的极大重视，确保带来最佳的工业产品和解决方案，满足不同客户的需求。我们拥有广泛的自动化技术、工业控制及驱动技术、工业信息技术与软件以及行业服务，为世界各地的客户提供覆盖整个价值链的全面支持 – 包括从产品设计到生产规划，从过程工程一直延伸至生产实施和后续服务。
利用虚拟机工具进行生产规划
现代化机床耗资不菲，而且必须充分发挥其能力才能让企业获得最大的投资回报。如果将机器闲置不用，将是很大的损失。当机器投入运转时，要确保其各项功能发挥稳定，并尽可能提高运作效率。如果在生产中需要不断重复设置机床，或将其改装用于培训用途，将会产生机器被白白闲置的时间。然而，这种情况只要借助虚拟机工具即可避免，它像实体机床一样运转，但完全是通过工业信息技术与软件程序来模拟的。西门子就有这样一款解决方案，其名称很贴切地被称为虚拟机工具，是智能制造与数字化企业平台的重要组成部分。它可被用于设定机床设置，还可供培训和验证子程序之用，大大节省使用实体机床的时间。虚拟机工具可缩短机床的非生产性操作时间，其仿真度很高，可减少对实体机床的非生产性利用，进而显著提高生产效率和能源效率。它为制造业的未来提供了卓越的范例。
第三篇：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
[1]李伟。先进制造技术。北京：机械工业出版社，2005 [2]张世昌。先进制造技术。北京:天津大学出版社，2004 [3]颜永年。先进制造技术。北京：化学工业出版社，2002 [4]张迪妮。现金制造技术。北京：北京大学出版社，2006 [5]周育才，刘忠伟。先进制造技术。北京：国防工业出版社,2011 [6]王隆太。现金指导技术。北京：机械制造出版社，2012 [7]赵云龙。先进制造技术。北京：机械工业出版社，2005 [8]张平亮。先进制造技术。北京：高等教育出版社，2012 [9]李发致。模具先进制造技术。北京;机械工业出版社，2003 [10]刘延林。柔性制造自动化概念。武汉：华中科技大学出版社，2001
第四篇：智能制造中国制造2025实施方案（大全）
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
第五篇：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：
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