工业制造业智能化方案

工业制造业智能化方案（精选8篇）

工业制造业智能化方案 篇1

关于工业4.0智能制造信息及方案流程

陈志成：中国人工智能学会基础专业委员会常务委员、中国通信学会云计算专家委员会委员、北京格分维科技有限公司总经理

我原来在高校工作了一段时间，是教师，担任计算机学科方面的负责人，现在创办一个公司，做人工智能方面的工作。我从学校出来，有一些背景因素，很多教授、院士，他们做了很多很好的理论研究，但是我们的产学研做的并不是想象中的那么好，企业很难把人工智能中比较超前的理论运用起来。很多老师聊天说，人工智能是不是要死亡了，是不是真的不行了，没有什么用途了，离我们生活太遥远了。我创办企业的想法，是希望将课本上的一些理论，变成日常生活当中可以用的一些产品，不管是小的产品也好，大的产品也好。也许这也是一种情怀，大家都想做一些事情，而我想做人工智能。

我的演讲分为四部分内容：第一，介绍工业4.0的本质，我认为工业4.0的本质是智能制造，目前对于工业4.0的理解各种各样，但是大体而言，还是依据德国的提法来理解。2011年至2013年，德国针对工业4.0给出了一些资料，总体思路还是智能制造的概念。前面说人工智能要死亡了，可是现在机会来了，人工智能可能会有大发展了。第二点介绍我们现在正在做的事情，就是制造企业的机联网，主要是指机器设备的联网，及其管理控制。第三点讲基于机联网之上的云计算服务，以及相关的研究课题。最后跟大家分享一个能源大数据系统的案例。

工业4.0的本质是智能制造

智能时代已经来临，五年之前，老师们在讨论人工智能怎么发展，原中国人工智能学会理事长钟义信老师、何华灿老师等也都在讨论。人类社会的发展经历了三个阶段，第一个阶段是农业社会，人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。第二个阶段是工业社会，也就是动力机车时代，以蒸汽机、机床为代表的时代。第三个阶段是信息社会，网络时代到来了，电话、电灯、电视，现在的互联网、通信网，这就是目前的信息社会。

我们来看看前面三个时代，从研究者角度来分析，看看它的工具水平、研究的科学问题、及核心基础理论。材料时代主要是简单的材料加工，用树枝就可以获取到一些食物类的东西；能源时代就是动力驱动，主要是蒸汽机为主的；信息时代是信息处理，这个地方加了一个管理，原来认为信息时代是智能工具，现在我们把智能单独拿出来了。到现在为止，我们开发了好多MIS、ERP之类的，但全都是企业信息化的管理系统，其中智能化的程度有没有？有，但确实不高。在这三个时代，从研究的科学问题来看，材料时代更多的是研究物质成分、化学变化及其结构的，认为其基础学科是化学。能源时代更多的是依赖物理，研究蒸汽机、能量的转化、运动状态等，是牛顿的那个时代。信息时代的基础学科是数学与计算科学。

第四个时代，我们认为智能时代一定会来的，智能时代干什么，我们有大量的数据，需要进行决策、判断；我们现在有很多的个性化的东西，进行针对性的个性化服务；进行大数据挖掘，从而进行自动决策，这就是智能化的工具，很多工具是软件，但是也有很多是硬件。这个时代研究的科学问题实际上是网络问题，不管是局域网、还是广域网，或者通信网、还是互联网，目前来看已经进入到所谓的物联网时代。在复杂的网络系统中进行分析挖掘和逻辑推理，从而形成智能化的决策和判断，这个时代的核心基础理论是逻辑与网络。

实际上，我们是做软件出身的，软件编程的发展也有几个阶段：面向机器、面向过程、面向结构程序化设计、面向对象、面向网络，我也在想是不是也有智能化的编程工具，安卓是智能手机的操作系统，为开发者提供了很好的编程环境，相信今后还有更加智能化的开发工具出现。

在2009年7月7号，有一个理事长访谈，邀请中国人工智能学会的主要创始人：钟义信老师，涂序彦老师，何华灿老师。针对人工智能如何发展、人工智能如何产业化等话题进行探讨，钟老师坚定地认为“五年后将迎来人工智能大发展，进入智能时代”，现在来看刚好五年，智能时代确实已经来了。

在高校学科划分中，人工智能属于计算机系的还是电子化系的还是自动化系的，各高校并不一致。2003年提出成立“智能科学与技术”专业，北京大学等几十所高校现在都在招生，近年来发展很快。无论是在人工智能理论、技术、教学、应用等方面，每年都有很多研讨会举行，从前几年的照片来看，老师们确实很早就在思考研究这方面的问题。

在人工智能产业化方面，我们也想联合一些大学老师做一些事情，我们也提出了一个方案，当时是想做中国国产的“人工智能计算平台AICP(ArtificialIntelligence Computing Platform)”。提供一个智能运行环境的平台，其中把若干人工智能算法都实现为功能服务模块，对外提供调用接口。比如神经网络、遗传算法、语音识别、人脸识别等，包括人对着手机一讲话就可以翻页了，通过远程服务提供一些应用，机器人、智能安防，智能家居，智能办公等。

我们当时想做的智能计算平台，包括：核心软件、专业软件、以及应用型软件，主要瞄准机器人、协同计算、自动控制、生产执行系统、智慧医疗、决策支持系统、自然语言翻译等，当时列了这些事情，现在不少公司也都在开发。

智造企业机联网工程

现在回过头来看，德国提出工业4.0，中国怎么办？工业4.0本身是智能制造，能自动焊接的机器人80年代就有了，哈工大的焊接是非常先进的。德国工业 4.0的核心词主要是CPS(Cyber-Physical Systems)，信息物理系统、或网络物理系统，认为CPS是实现工业4.0的基础。

最近我们也还在想，把德国的东西是不是照搬引进来，如何消化吸收？目前主要体现在“机器换人”和“设备机器联网”方面，这是浙江省和广东省重点实施工程，在2013年的时候，浙江省明确下达文件，经信委、科技厅下达的文件，这里介绍其中与机联网相关的一些内容，供大家参考。机联网就是机器联网，指应用物联网、云计算、现代通信技术，对企业制造设备、工艺流程，空调、照明、仓储等辅助设备进行统一的改造升级管理，形成集中管理、资源共享的现代化智能制造模式，以提高生产效率，改善产品质量，促进节能减排，提高企业综合能力。机联网重要的实现途径是机器换人，江浙一带，长三角、珠三角，人力成本提高了，很多工厂倒闭了，这是现实情况，很多企业需要自动化升级改造。浙江省拿出五千个亿，五年之内每年支持五千个机器换人项目，实施企业的升级改造。

机联网到底做哪些事情呢？第一点，还是要加强顶层设计，听起来有点虚，实际上因为中国，包括江浙一带和广东一带，尽管政府拿了很多钱做这件事情，但在很多方面还是不清楚的，需要专家们帮助他们做整体设计，到底国内国外有哪些自动化的设备，国外有哪些自动化设备可以引进，不少企业领导并不是很了解，必须要有专家帮他们进行具体分析，这样的设备，这样一个工艺流程，哪些是可以用机器代替人工的，帮他设计方案。从省里面的角度，国家战略层面的角度，也需要一些设计，这部分工作还是少不了。

第二点，是推动机器联网，这是核心内容，企业(工厂)车间内外的机器设备都需要连接起来，实现远程统一的自动化管理控制。第三点，是系统集成，这里面包含了各种企业计划系统、信息管理系统、生产执行系统、产品生命周期管理系统等的集成。第四点，是加强技术创新，技术创新主要是电子设备和自动化传感器、以及平台软件等关键技术方面的创新，有些需要引进国外的，同时也需要国内的企业参与研发我们自己需要的设备。第五点，是标准化，标准化不可忽略，很重要，机联网也会涉及到若干标准。第六点，加强安全保障，这是重点提了，尤其是涉及国计民生的重点领域。我们想想，车间里面都是机器人，数据都是可以传到后台服务器上的，斯诺登对美国的监控事件曝光之后，中国很担忧。我们从日本引进来机器人以后，是不是通信协议是私有的，如果不公开，我们想修改就不行；从欧洲买来一个机器设备之后，数据传到哪些地方都不知道，甚至我们生产过程当中的数据、参数、故障，保存在机器里面，等维修的时候给我们取走了，我们也不知道。这需要我们现在制定这方面的安全许可，网络检测手段，包括现在的底层系统安全，进网入口安全，很可能以后买机器人不是像今天这样想买就能买了，以后可能像手机一样，需要入网许可，否则，你的设备就不能联网。

机联网设备主要分四种类型：第一类是数控机床联网，这是众多工厂的设备；第二类是行业专用设备联网。义乌做服装和织布的厂，都有自动化生产线，跟他们进行交流，织布参数怎么检测，线断了之后能否自动接上，现在线断了就报警和停机，需要人工接上后再继续运行，是不是可以做一些自动化的设备来实现自动接线、取线轴等。第三类是工厂大型生产机器设备联网，这里面包括了户外的工程机械，挖掘机，也做一些GPS定位，故障检测。第四类是工厂辅助设备，空调和灯怎么节能。这四大类型设备都需要联网。

机联网云服务解决方案

如何把机联网具体实施起来？我们设计了一套云计算、云服务平台的解决方案，这个方案当中，跟通用物联网的方案基本差不多，但是细节不完全一样，内容也不完全一样，因为把物联网大概念具体化到工业4.0了。工业企业中的机器机床都要进行联网，这其中有些标准需要统一，有些新的传感器需要研发，有些新的网络协议需要制定；还有户外的挖掘机，其他的一些工程机械设备也需要联网，可能自己也有一些专用的传感器或者网关控制器；后台是云服务系统；最上面是应用终端设备，这是整体网络结构。

在整个方案中，分成三层，物联网的底层是数据采集，这里具体化就是机联网层，是机器设备的联网，设备的联网细化到工业流程当中，也可能细化到机床设备当中的一个点上，包括了摄像头和各种传感器；也可能还有一些协议不是通用的，也可能利用WIFI，也可能是Zigbee，目前各种协议都有，这是机器联网中最复杂的一块。不同企业的协议不同，标准不同，基本处于混沌状态。我们需要做网关控制器，各个分厂区域中的数据采集出来之后，通过网关往上传，网关不是一般的家里上网那样简单的网关，后面可以看到有好几个功能。机联网层上面是云计算平台层，有些数据在机联网层直接处理了，还有一些数据到后台服务器上，进行数据分析、挖掘之后再处理。最后是应用，应用这一层大家比较容易理解，不多解释。

云服务平台层，有很多工作需要做，这里面分了几大部分。一个是云基础设施服务，在相关的服装行业或者钢铁厂，可以统一建立一个大的云平台，这个服装厂那个服装厂的数据都会传到这里来，政府和企业拿钱建一个平台，也可能这个服装厂不想要服务器，就是远程服务，数据传过来就可以。广东省今年7月18号进行了一个能源管理系统的项目招标，就是全省的管控系统，各个能耗企业需要实时或定期上传相关数据。

解决方案中，除了物联网的三层，还有两个循环控制：第一个是小循环，就是有些信息需要本地实时处理，比如说，车间设备出了故障，会立马进行反馈，反馈当场处理掉，不需要人工干预，比如说空调温度到26度以上，超出了节能控制阈值，控制器就可以自动降温，大型的生产设备当中，也是要进行设定它的一些阈值条件，基本上不需要人工。第二个是大的循环，实际上是大数据分析，当数据传到后台服务器，经过远程分析之后发现某一个流程有异常，比如特别耗能、或太耽误时间(耗时)，这时就需要优化，要进行重新设计这个流程，提一些优化改进方案。如果数据显示，这个流程花一个小时，那个流程花三个小时，下一个工序等着上面的工序很久，这就需要优化。把数据统一传上来，采用大数据分析来实现的，这是流程的优化管控，这是大的循环。所以，该方案中分两级控制，很好地解决了实时监控和远程优化监控。

在具体实施中，涉及到哪些研发内容呢？主要包含两个方案，一个是机联网方案，要有效连接机器设备；一个是云服务方案，可以与通用的IAAS、PAAS的云服务相结合，生产企业需要哪些内容，平台放哪些内容进去就可以提供服务。这里的关键技术，我们想来想去，机器设备联网协议，这可能是一个难题，我们经常讨论这个问题，很难有一个很好的解决方案。还有就是云计算技术、大数据技术、还有空间信息技术、多维呈现技术，移动终端技术等。比如车载设备都在移动，车上的人也在移动，怎么做一个移动终端，可能是手机，也可能配单独的终端设备，比如给医院医生配单独的Pad，上面有相应的软件，有一个传感器可以检测，不同岗位配不同的终端设备，如果能及时传到手机上更好，由于安全原因，手机平时是私人的，不能完全依赖，多数工厂可能需要给相关人员单独配备终端设备。

在总体内容中，包含两个解决方案、七项关键技术、三项行业标准，这里有三方面的硬件开发，软件系统有六个。正如安司长讲的，这是一个大系统，是系统的系统，大系统包含若干子系统。

硬件的开发包含三大部分。第一类硬件是新型传感器，根据某些行业的需求研发新型传感器，并不是一个摄像头就能解决，有些传感器，比如温度、湿度、压力传感等可能还有特殊的需求，现在已经碰到了这样的需求。

第二类硬件是新型融合通信网关，这里的网关，与一般家庭里上网的路由器不太一样，我们列出了三大功能：第一是支持多重协议的网关，WIFI也好，RFID也好，红外也好，工业总线也好，有线无线等等都要支持，我们也在想是不是分开研发，这个盒子就是支持WIFI的，另外一个盒子就是支持Zigbee的，单独做不同的小盒子，但是我们分析之后发现成本并不低，因为设备里面可能放好几个盒子，所以最终很可能是融合通信的网关，需要同时支持多种连接方式，有好几份协议。第二是具备反馈控制的智能控制终端，不仅仅是路由器，还要反馈控制，需要有一套控制策略算法和操作系统的。第三是支持必要的本地化软件服务，实际上是指的前面讲的小循环的本地反馈控制，在大的循环没有的时候，在一定条件下，小循环可以提供监控服务。

第三类硬件是云服务安全认证设备，云服务在提供服务的时候，需要根据工业4.0并结合企业、政府的要求，采用一些指纹等生物特征的识别技术，把可穿戴的技术加进去，提供一些远程服务或者远程的控制，比如说企业的领导，你在外面出差要查看一下公司的运行状况，车间运转是否正常，可能简单的一个密码就可以了；而针对有特殊安全要求场景，查看时则需要进行生物特征识别，这是才可以查看企业的信息。

软件研发内容分为六大子系统：机联网管理控制子系统、云基础设施服务子系统、设备万滚落管理子系统、应用集成子系统、大数据分析子系统、终端服务子系统，主要有这六个方面的子系统。

在标准方面，首先是机联网的协议，要求不同设备能进行统一的协作，需要有方案来实现设备的自识别、自适应。还要做一些数据传输的标准，这个数据怎么组织，怎么去访问，这块要进行考虑。省里面要求上报哪些数据，上报之后有哪些可以进行识别，数据怎么设计的，这方面有哪些标准也需要研究。还有云服务，为政府提供数据服务，政府怎么访问平台的接口，这块也需要制定标准。

把这些问题都讨论清楚，我们可以给出技术路线和一些步骤来具体实施：先进行总体规划，然后研发关键技术和平台，最后集成应用。智造企业的机联网云服务方案，基本内容就这些，这是目前正在做的。通过这些工作，最终把机器设备连成一体，为智能制造奠定基础。

能源大数据系统案例

给大家分享一个案例，这是能源大数据管控的一个项目，是广东盈嘉公司承担的国家物联网专项课题，就是把中国移动机房里面的用电设备，包括主机服务器和辅助空调设备等进行监控管理起来，同时进行大数据分析。

项目在相关设备中安装传感器，通过网关把数据传送上来，可以查看设备动态运行状况，实现了设备运行状态的多角度模拟展示。也可以通过大数据分析，实时或定期查看数据分析图表，并根据结果进行系统的管理控制、优化改进。

除了电信领域之外，在高能耗的工业企业中，比如钢铁厂、水泥厂等，也都面临着升级改造的问题，基于物联网的能源大数据控制与管理系统，可谓是我们在工业4.0时代的一个先行示范。

作为结束，在思考工业4.0的大产业中，我们具体能做些什么呢？大家关注的工业4.0，不管德国怎么做，中国作为生产制造大国，在这4.0时代还是想做点事的，不管是机联网还是其他项目，结合工业4.0，可能最终落地点还是三个方面：一是标准，包括政策规范、数据标准、服务标准等；二是技术，技术有很多，传感器、网络通信、数据分析等技术，都在快速发展；三是应用，企业最终关注的是应用，包括工厂内的应用、户外应用、移动监管应用、以及开放服务应用等，这些是我们大家也在做的。

好了，今天分享到此，感谢相关的合作机构、伙伴企业、及领导专家。谢谢大家！（本文节选自陈志成于2014年12月20日在《工业4.0高峰论坛——新常态与中国工业变革之路》的主题演讲。此次论坛由《清华管理评论》、机械工业出版社、智造大讲堂联合主办）

工业制造业智能化方案 篇2

2013 年工信部《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》, 要在2020 年形成较为完善的工业机器人产业体系, 机器人密度 ( 每万名员工使用机器人台数) 达到100 以上, 工业机器人装机量将达到100 万台。国家下一步的发展思路将发展以工业机器人为代表的智能制造, 以高端装备制造业重大产业长期发展工程为平台和载体, 系统推进智能技术、智能装备和数字制造的协调发展, 实现我国高端装备制造的重大跨越。

以“机器换人”“无人工厂”为引导的智能制造时代需要大量的工业机器人技能型人才。目前, 在国内高职院校中, 机器人专业的发展才刚刚起步, 工业机器人技术人才的培养也仅仅处于现用现突击培养阶段, 人才技能也比较单一。而专门的从事工业机器人机电安装、自动化生产线调试、现场编程和作业单元维护等岗位的人员大部分来自机械制造、机电一体化和电气自动化等专业的人才, 只经过短期的二次培训, 况且还没有现场的实践, 短期的培训几乎不能达到岗位要求的技能。工业机器人应用技能型人才的短缺已经成为制约高端装备制造业发展瓶颈。研究智能制造背景下工业机器人应用技能型人才的培养模式, 建立合理有效的人才培养方案, 形成专业人才的长效培养机制, 是高职院校工业机器人专业建设的当务之急。

二、工业机器人技能应用型人才的岗位要求

通过对上海ABB工程有限公司、广州数控集团、郑州科慧科技股份有限公司、广州东风江森座椅有限公司等企业的走访调研, 结合这些公司对技术人员的实践经验和对工业机器人技能型应用人才的建议, 我们确立目前工业机器人技能应用型人才的培养目标是培养掌握工业机器人应用专业的基础理论和操作技能, 具备机械结构设计、电气控制、传感技术、智能控制等专业技能, 能独立从事大型机电设备、工业机器人应用系统的安装、调试、编程、维修、运行与管理等方面的工作任务;具有较好的实践经验, 能进行生产管理具有创新精神和创业意识的高技能应用型人才。工业机器人主要应用在高端制造行业, 其典型岗位及对应职业技能要求如下 ( 见表1) 。

三、以岗位需求为本, 合理设置课程体系

以岗位需求为本, 遵循“以职业活动为导向, 以职业技能为核心”的指导方针, 根据工业机器人专业及相关企业对人才培养规格的要求, 通过由企业专家参与的专业指导委员会分析本专业的职业岗位及能力要求, 构建以工业机器人技术为主线、机电一体化技术能力为支承的“模块化、进阶式、创新型”专业课程体系。结合行业、企业标准, 制定专业课程标准, 以本专业毕业生就业岗位及职业能力要求为核心, 根据工作任务的系统性和学生职业能力的形成规律, 按照由易到难、循序渐进的原则, 同时充分考虑教学的可实施性, 开发、整合课程, 形成由素质平台课程、专业平台课程、专业核心课程、专业实践课程、专业拓展课程组成的课程体系 ( 见图1) 。

四、课程模块化与教学开展

理论课程的教学原则是以项目引领为核心、以任务驱动为主线, 实行理实一体化教学。

以项目引领为核心就是学校专业课老师与企业技术人员合作, 首先确立专业课程, 宏观上把机器人技术专业的相关专业课程按照知识板块先进行柔和, 再划分成若干个的知识技能模块, 比如可以按照表2 分成若干个专业课程模块, 以岗位技能培养为目标, 共同研讨制定课程标准, 围绕自动化生产线上工业机器人应用共同开发课程实施项目; 以任务驱动为主线就是根据实际应用时的工序, 微观上把每个项目制定成的若干个子任务, 组织实施教学时, 模拟企业实景, 采用理实一体化教学方法。整个教学运作模式是: 首先, 企业技术人员和在校教师组成教学团队, 企业技术员根据实际应用及岗位需求开发大项目, 模块大项目引领模块内的每一门课程, 设定课程责任教师; 其次, 教师再根据完成大项目所需的知识技能开发出每门课程的若干个小教学项目; 最后, 技术人员和教师再根据实际的工序把小项目再分成若干个子教学任务, 设立情景教学计划。每学期, 每个责任教师完成课程教学项目后, 再在本模块内教学团队的配合下集中完成大项目。其前提是必须具备相应的情景实训设备即“校中厂”模式或校企合作模式下“厂中校”, 能将理论与实践教学内容进行融合, 将知识与技能有机结合。

人才培养过生大致分为三个段: 第一阶段 ( 第一、二学期) 培养专业基础知识、基本技能和职业素质的培养。在理实一体化教室培养学生的仪器仪表使用、绘图识图、基本的电路检测、机械结构安装能力, 以及职业认知体验和企业6S现场管理。利用寒暑假带领学生进行社会实践、志愿活动, 引导他们认识社会, 定位自我, 进一步培养服务意识和吃苦精神。第二阶段 ( 第三、四学期) 培养专业技能培养和职业规范。在理实一体化教室、仿真车间或合作企业培养学生的现场编程、故障诊断、机器人生产线的安装、调试及维护等专业技能, 由企业技术人员和教师相互配合, 利用金工实习实践机会, 以自动化成套设备中的典型工业机器人工作站系统为教学内容, 以典型工作任务为载体, 将职业资格标准、安全生产规范、行业企业标准融入课程。[1]第三阶段 ( 第五、六学期) 培养专业综合能力培养和适应工作。利用校企合作建立的校外实训基地, 开展顶岗实习工作。由系学生管理办公室征求学生岗位意见、结合学生专业兴趣点以及专业技能的优劣与企业商议制定顶岗实习方案, 实习期间企业和学校共同管理学生, 共同监督顶岗实习过程、实施考核评价, 顶岗实习是工业机器人专业工学结合培养的一个重要环节, 实习结束每个学生撰写合格的顶岗实习报告, 方可取得相应的学分, 通过顶岗实习, 提升学生分析解决问题的能力和完善其职业素养。

五、注重教学过程的考核评价机制

对学生的学习成绩进行考核, 是检查教学效果, 督促学生学习, 评定学习成绩的重要环节, 必须严肃认真地进行。成绩考核分为理论课考核、实践环节考核和其他考核三部分。

在理论课程考核上, 关注学生的出勤率、作业、提问及期末课程项目设计, 这一部分大概占50% 的比例; 在实践考核上, 根据岗位技能需求, 确定相应的考核项目, 贯穿在日常教学实践项目中, 可根据事先制定好的项目评分标准对所做的项目进行评价, 累计到期末, 这一部分占50% 。其他考核主要指企业见习和顶岗实习, 由实训指导教师和企业指导教师共同组成考核小组考核, 内容包括综合技能和工作态度, 成绩按优秀、良好、及格、不及格评定。学生学习质量评定采用学期成绩分。

六、把实践技能和职业资格共同融入毕业制度中

在实践教学体系的设计上, 以培养学生利用所学知识进行综合工程应用的能力和集成创新能力为目标。实践教学体系由课内实践环节、集中实践和综合素质培养三部分组成, 具有由课程实验和相对独立设置的实践环节相结合, 从认识、操作到综合创新逐层深入的实践教育特色。通过课程实验、上机等实践环节加深对理论课基本概念的理解和提高基础实践技能; 通过课程设计、实习、综合实训和毕业设计等环节实现对学生综合工程能力的培养; 以电子设计竞赛、大学生科技创新、实践创新、机器人大赛、职业资质证书的获得等课外实践环节培养学生的工程设计与创新实践综合能力。

此外, 依照高职教育以职业能力培养为核心的特点, 引入行业企业工业机器人程序员认证项目, 并与国家职业技能鉴定项目“维修电工技师”、“计算机绘图中级证书”、“数控车床操作中级证书”“PLC设计师”等职业资格标准一同融入教学项目中, 实行“双证毕业”制度。

七、结语

我系开展该专业近四年, 依照以上由岗位职业能力———课程体系———专业教学模块———注重过程的评价体系———实践双证毕业制度的培养方案, 培养了一届毕业生, 学生能利用所学的技能, 迅速适应工作岗位。这说明该方案能使学生的学习过程与工作岗位无缝对接, 不但实现了既定的培养目标, 而且使该专业专门人才的培养更有针对性。不过在学生的培养过程中也出现了不少问题, 比如, 教学上采用教、学、做一体化时, 学生的基本理论知识掌握不牢, 在工作岗位上缺乏灵活应变、举一反三的能力; 课程开发没有系统化, 导致相关联的各门课程之间有重复考核的内容; 毕业双证制度贯彻得不深入, 等等。

参考文献

工业大数据：智能制造的基石 篇3

随着物联网、云计算、大数据等新一代信息技术逐渐向工业领域融合渗透，一场以数据为核心驱动的智能制造变革正在加快到来，工业大数据日益成为各国政府和产业界关注的焦点。工业大数据是基于先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

对工业企业而言，工业大数据有优化网络、优化运维、恢复系统、自主学习四种区别于一般大数据应用的特殊用途。此外，通过工业大数据的四种用途，能够为工业企业带来增加收入、降低成本两大价值。

工业制造业智能化方案 篇4

项目编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司

资金申请报告编制大纲（项目不同会有所调整）第一章 工业用数字摄像机/智能像机研制项目概况 1.1工业用数字摄像机/智能像机研制项目概况

1.1.1工业用数字摄像机/智能像机研制项目名称 1.1.2建设性质

1.1.3工业用数字摄像机/智能像机研制项目承办单位 1.1.4工业用数字摄像机/智能像机研制项目负责人

1.1.5工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设地点

1.1.6工业用数字摄像机/智能像机研制项目目标及主要建设内容

1.1.7投资估算和资金筹措

1.2.8工业用数字摄像机/智能像机研制项目财务和经济评论

1.2工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设背景

1.3工业用数字摄像机/智能像机研制项目编制依据以及研究范围

1.3.1国家政策、行业发展规划、地区发展规划

1.3.2项目单位提供的基础资料

1.3.3研究工作范围

1.4申请专项资金支持的理由和政策依据

第二章 承办企业的基本情况 2.1 概况 2.2 财务状况

2.3单位组织架构

第三章 工业用数字摄像机/智能像机研制产品市场需求及建设规模 3.1市场发展方向

3.2工业用数字摄像机/智能像机研制项目产品市场需求分析

3.3市场前景预测

3.4工业用数字摄像机/智能像机研制项目产品应用领域及推广

3.4.1产品生产纲领

3.4.2产品技术性能指标。

3.4.3产品的优良特点及先进性

3.4.4工业用数字摄像机/智能像机研制产品应用领域

3.4.5工业用数字摄像机/智能像机研制应用推广情况

第四章 工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设方案

4.1工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设内容

4.2工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设条件

4.2.1建设地点

4.2.2原辅材料供应

4.2.3水电动力供应

4.2.4交通运输

4.2.5自然环境

4.3工程技术方案

4.3.1指导思想和设计原则 4.3.2产品技术成果与技术规范

4.3.3生产工艺技术方案

4.3.4生产线工艺技术方案

4.3.5生产工艺

4.3.5安装工艺

4.4设备方案

4.5工程方案

4.5.1土建

4.5.2厂区防护设施及绿化

4.5.3道路停车场

4.6公用辅助工程

4.6.1给排水工程

4.6.2电气工程

4.6.3采暖、通风

4.6.4维修

4.6.5通讯设施

4.6.6蒸汽系统

4.6.7消防系统

第五章 工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设进度

第六章 工业用数字摄像机/智能像机研制项目建设条件落实情况

6.1环保

6.2节能

6.2.1能耗情况

6.2.2节能效果分析

6.3招投标

6.3.1总则

6.3.2项目采用的招标程序

6.3.3招标内容

第七章 资金筹措及投资估算 7.1投资估算

7.1.1编制依据

7.1.2编制方法

7.1.3固定资产投资总额

7.1.4建设期利息估算

7.1.5流动资金估算

7.2资金筹措

7.3投资使用计划

第八章 财务经济效益测算

8.1财务评价依据及范围 8.2基础数据及参数选取

8.3财务效益与费用估算

8.3.1年销售收入估算

8.3.2产品总成本及费用估算

8.3.3利润及利润分配

8.4财务分析

8.4.1财务盈利能力分析

8.4.2财务清偿能力分析

8.4.3财务生存能力分析

8.5不确定性分析

8.5.1盈亏平衡分析

8.5.2敏感性分析

8.6财务评价结论

第九章 工业用数字摄像机/智能像机研制项目风险分析及控制

9.1风险因素的识别

9.2风险评估

9.3风险对策研究

第十章 附件

10.1企业投资项目的核准或备案的批准文件； 10.2有贷款需求的项目须出具银行贷款承诺函； 10.3项目自有资金和自筹资金的证明材料； 10.4环保部门出具的环境影响评价文件的批复意见；

10.5城市规划部门出具的城市规划选址意见（适用于城市规划区域内的投资项目）；

10.6有新增土地的建设项目，国土资源部门出具的项目用地预审意见；

10.7节能审查部门出具的节能审查意见； 10.8项目开工建设的证明材料；

工业制造业智能化方案 篇5

为提高我国汽车产业技术水平和核心竞争力，推动智能汽车创新发展，加快产业转型升级，根据《增强制造业核心竞争力三年行动计划（2018-2020年）》，制定本方案。

一、发展目标

通过实施本方案，国家智能汽车创新发展平台基本建成并投入实质性运作，智能汽车自主可控的产业体系初步形成。智能汽车基础技术能力稳步提升，核心软硬件系统逐步突破，满足智能汽车综合测试评价需要的测试基地基本建成，重点区域示范运行取得积极成效。车用动力电池单体能量密度达到300瓦时/千克，电池系统安全性、可靠性等性能指标达到国际先进水平，高度集成式纯电直驱动力系统实现产业化，更好满足智能汽车运行需求。

二、主要任务

（一）建立智能汽车基础技术体系和数据库

重点研发汽车与通信、电子、人工智能、交通等领域交叉融合的智能汽车系统技术架构，环境感知、路径规划、车辆控制、自主学习、交通预测等汽车人工智能基础技术，人机界面、控制权限切换、控制互补等人机交互及人机共驾技术，数据采集、存储、挖掘、应用、共享等大数据技术；加快建设覆盖全国的智能汽车典型场景库和大数据基础系统。

（二）突破智能汽车关键共性技术

重点研发具有多模式通信、多模式定位、智能网关等功能的新型智能终端模块，基于人工智能基础计算架构、装载高性能处理芯片和强实时车载操作系统的多核异构智能计算平台技术，全天候复杂交通场景高精度定位和地图技术，高吞吐、低延时的多类别传感器融合感知技术，LTE-V2X、5G-V2X车用无线通信关键技术，以及数据通信与应用接口标准化、云平台互联互通、数据开放共享的基础云控平台技术。

（三）开展智能汽车信息安全技术攻关

重点研发驾驶任务相关系统与其它系统的新型安全隔离架构技术，基于机器学习和安全沙箱的软硬件协同攻击识别技术，智能汽车终端芯片安全加密和应用软件安全防护技术，适用于人车路云协同的车用无线通信安全加密技术，基于区块链的去中心化的安全通讯及认证授权技术，面向智能汽车云控平台的数据加密、监控审计等安全防护技术。

（四）提升智能汽车关键软硬件水平

聚焦智能汽车产业链薄弱领域和关键环节，整合国内外优势资源，采用开放合作、联合研发等多种方式，补短板、强弱项，重点加强传感器、车载芯片、中央处理器、车载操作系统、无线通信设 备、以及北斗高精度定位装置等产品开发与产业化。加强自适应巡航、车道偏离预警、防碰撞预警、车道保持辅助、自动紧急制动、智能人机交互等辅助智能驾驶系统在整车上批量化、集成化示范应用。

（五）推动动力系统技术升级

开展高安全、长寿命、耐低温、低成本的高能量型和高功率型车用动力电池材料、单体及系统研发及产业化。加强高效率、高精度、智能化先进动力电池生产线示范应用。开发动力电池单体、系统等的自动化拆解先进工艺及专用设备。推动集高性能轮毂、轮边直驱系统和车用高性能功率器件于一体的新能源汽车新型动力驱动系统产业化和规模化应用。

（六）完善智能汽车测试评价技术

重点研发适应我国国情的具有复杂环境感知及场景定位、合理决策与控制、交通行为预测等功能的智能汽车测试评价体系架构，虚拟仿真、硬件在环仿真、实车道路等测试技术和验证工具，整车级、系统级、零部件级测试评价方法；构建全面反映我国道路环境和驾驶行为的测试基础数据库。

（七）开展智能汽车技术示范运行验证

建立智能汽车示范运行工作规程，重点利用机场、港口、矿区、工业园区和旅游景区等相对封闭区域，以及北京通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等建设工程，开展智能汽车示范运行，系统 验证复杂环境感知的准确率、不同应用场景的定位精度、复杂交通环境的合理决策、交通参与者行为预测、车辆控制精度、乘坐体验优化、功能安全、系统容错与故障处理等技术和性能。

（八）加强智能汽车创新能力建设

依托国家重点实验室、工程研究中心、制造业创新中心等研发机构，优化创新能力布局，建设智能汽车创新合作生态。推进国家智能汽车技术试验评价中心建设，建立智能汽车虚拟评价、在环测试、实路测试等检验检测能力。依托新型城镇化和道路交通设施等重大工程建设，建立智能汽车技术应用示范基地，开展示范运行验证。

（九）推进智能汽车军民融合发展

建立军民融合创新中心，实施军民融合重点专项，开展军民联合攻关，推动科技成果相互转化。加快北斗定位导航系统、高分辨率对地观测系统在智能汽车相关领域的应用，促进车辆电子控制、高性能芯片、计算平台、激光/毫米波雷达、夜视装备、微机电系统等自主知识产权军用技术的转化应用，加强无人驾驶系统、网络信息、基础云控平台、人工智能等在军用车辆、作战平台的开发应用。

三、重点工程

（一）智能汽车平台技术能力提升工程

1.高精度位置服务平台。由北斗位置服务龙头企业组织建设，能够提供厘米级的高精度实时精密定位，并发在线服务能力达到汽车千万辆级别，具备车辆行驶状态、违规行为实时监控与告警能力。

2.软件系统研制测试平台。由互联网骨干企业组织建设，面向高级别智能驾驶技术应用提供开放、完整、安全的软硬件和系统级解决方案，车辆检测准确率超过92%，单日模拟测试能力达到百万公里级，场景数量达到万级。

（二）智能汽车软硬件技术突破工程

1.车载芯片产业化项目。由车载芯片骨干企业组织建设，自主研制面向智能汽车的整车控制单元系列芯片、车载总线系列芯片、高精度融合导航芯片及模块，芯片主频、总线速度、抗干扰能力和工作温度范围等性能达到国际先进水平。

2.视觉增强系统产业化项目。由汽车电子骨干企业组织建设，开发生产集高性能车规级摄像头、视觉增强技术、信息处理系统于一体的视觉增强系统。产品具备高精度车道线偏离识别、碰撞预警及全景泊车等功能，误警率低于3次/千公里。

3.自动驾驶控制系统产业化项目。由通信设备龙头企业组织建设，自主研发集成高性能中央处理器、FPGA芯片、实时操作系统的自动驾驶域控制器，满足高级别智能汽车配套需求，形成批量生产能力。

（三）智能汽车综合测试评价能力建设工程

1.智能汽车安全评价基地。由交通管理领域科研机构牵头，联合有关单位组织实施，建设由多种类型道路和交叉口、障碍物、交通信号灯、交通标志、可变车道和潮汐车道等构建形成的综合实际道路场景，满足半开放道路环境下智能汽车安全评估、事故责任认定、网络安全保障、电子身份识别、智能交通管理等测试评价需要。

2.智能汽车测试示范基地。由基础条件较好的地方组织实施，建设封闭测试环境、虚拟仿真环境、车辆在环实验室，拓展公共道路测试区域，建立涵盖交通事故、自然驾驶、驾驶模拟、标准规范数据的全息场景库，开展智能汽车测试规范研究，满足智能汽车技术研发和产品测试验证需要。

（四）先进动力电池研制及高效回收利用工程

1.先进动力电池及系统集成。由动力电池制造骨干企业组织实施，重点研制高能量密度车用动力电池、满足车辆低温工作环境的宽温域高性能动力电池，加快突破单体批量化生产及系统集成关键技术，开展正负极材料、高性能隔膜及功能性电解液等关键材料产业化。

2.专用制造装备产业化项目。由动力电池制造装备骨干企业组织实施，开展高性能搅拌机、涂布机等核心装备自主开发，推动动力电池高效高精度智能化关键生产设备产业化，提高动力电池制造装备技术水平、工作效率及控制精度，提升动力电池产品一致性、安全性和使用寿命。3.动力电池高效循环利用项目。由动力电池回收骨干企业组织实施，研发动力电池单体、模组、系统的自动化拆解先进工艺及专用设备，开展镍、钴、锰等资源的高效利用，推动隔膜、电解液无害化处理，建立电池后处理综合信息数据库。

（五）高性能纯电直驱动力系统产业化工程

由电驱系统骨干企业组织建设，研发新型轮边直驱动力系统集成与控制、轻量化等关键技术，采用改进型扁线绕组、多层磁钢等先进技术工艺生产直驱电机，开展直驱电机和减速装置冷却系统、轻量化和振动噪声一体化设计，提高生产工艺和设备技术水平。

四、保障措施

（一）加强统筹组织协调

加强顶层设计，完善协调机制，组建国家智能汽车创新发展平台，推动智能汽车领域的重大战略研究、核心技术研发、产业生态培育等。充分发挥战略规划和产业政策的指导作用，有效利用中央、地方和社会资源，着力构建健康有序、各具特色的区域产业发展格局。积极推动汽车、信息、通信、互联网等领域企业合作，鼓励企业、科研院所、行业组织等开展产学研用协同创新。

（二）推进标准制定和第三方认证

开展智能汽车标准的制修订，建立完善中国标准体系，积极主导或参与国际标准制定，推动国际标准互认。加强第三方检验检测认证机构建设，按照自愿性认证和强制性认证相结合原则，建立健 全智能汽车及关键零部件产品认证制度，强化企业行业自律。

（三）优化资金支持方式

充分利用现有渠道，加大资金投入力度，支持智能汽车核心技术攻关和关键共性技术平台建设。创新资金使用方式，积极运用先进制造产业投资基金等产业投资基金，扶植骨干企业发展和产业创新平台建设，推进智能汽车关键技术产业化。

（四）建立项目储备制度

按照“建设一批、启动一批、储备一批、谋划一批”的思路，建立智能汽车关键技术产业化项目库，实施项目动态管理。以技术水平、市场需求、战略作用等为标准，有关省级发展改革委和中央企业每年3月底前报送符合条件的项目。国家发展改革委产业协调司组织咨询机构和专家，对上报项目进行评估，将通过评估的项目纳入项目库并给予优先支持。

（五）加强项目建设管理

工业制造业智能化方案 篇6

为加强公司质量管理，提高全体员工的质量意识，保证质量体系的有效运行，切实提高产品质量水平，特制订本制度。

一、奖励

1、符合下列条件之一的，给予有关人员100元奖励：（1）向生产部、品质管理部或安全环保部举报违章操作的；

（2）针对质量管理方面存在的问题向品质管理部提出合理化建议并被采纳的；（3）发现潜在的质量问题并及时向品质管理部报告的；（4）其它由品质管理部呈报经总经理批准应给予奖励的。

2、符合下列条件之一的，给予有关人员200元或以上奖励：

（1）针对产品生产、储存、运输、使用过程中已出现的质量问题向品质管理部提出解决方案并被采纳的；

（2）针对潜在的质量问题或进一步提高产品质量水平，就原材料、配方、工艺、生产设施、储存、运输、检测等环节向技术部门提出合理化建议并被采纳的；

（3）积极配合质量管理人员处理客户投诉质量问题或及时发现潜在质量问题，使公司免受经济损失在2000元以上的；

（4）其他在质量方面做出较大贡献由品质管理部呈报经总经理批准应给予奖励的。

3、当年产品出厂合格率（客户使用合格数量/总销售量）达到98%以上，分别给予分管领导、质检负责人、质检部2000元、4000元、10000元奖励。当年产品生产一次报检合格率（最终成品一次报检合格批次/总生产批次）达到95%以上，分别给予分管领导、生产负责人、生产部2000元、4000元、20000元奖励。

4、质量奖励由被奖励人个人或部门提出申请，报品质管理部审查，奖励额在500元以下的（含500元）经管理者代表批准执行，奖励额在500元以上的报总经理批准后执行。

二、处罚

1、有下列情形之一但未给公司造成经济损失的，给予责任人100-500元罚款：（1）未执行质量体系文件等质量管理规定的；

（2）未履行质量体系文件和公司其它制度规定的职责，工作失职的；（3）发现问题进行隐瞒或对违章行为进行包庇的；（4）评审走过场把关不严的；

（5）对职责范围内的应该发现的一些潜在的质量问题未及时提出处理方案和预防措施的；

（6）未执行公司文件、会议纪要等提出的要求或整改措施的；（7）对质量问题调查不予配合的；（8）质检人员检测失误的；（9）对顾客要求识别错误的；

（10）其它违反质量制度和规定的行为。

以上处罚由品质管理部提出意见，报管理者代表批准后执行。

2、因质量问题导致客户投诉的，按下列规定处罚：

产品出厂后发生客户投诉但未索赔的，分别给予直接责任人、部门负责人、分管领导200元、100元、50元罚款；客户索赔或退货的，分别给予直接责任人、部门负责人、分管领导损失额10%、2%、1%的罚款，最低不低于500元、200元、100元，每人每次承担损失额最高为问题产品生产当月全部工资。该项处罚由品质管理部提出意见，经管理者代表审查后，报总经理批准。

三、质量问题处理程序：

（1）品质管理部为公司质量主管部门，负责所有质量问题的调查、责任认定和处理；（2）品质管理部负责对质量问题进行调查，调查应形成笔录；调查结束后，根据质量体系文件规定进行责任认定并提出处理意见，经管理者代表审查后通报有关部门和责任人；有关部门和人员对处理有异议的可提请品质管理部重新处理，对重新处理仍有异议的报总经理裁决。对文件规定不明确的事项按职责分工认定责任，定性为失职，处理意见应提出防范措施。

智能制造迈向中国工业新时代 篇7

工信部3月18日公布了《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》, 在2015年, 将启动超过30个智能制造试点示范项目, 并在全国范围内推广有效最佳实践。就在此刻, 智能制造拉开了“中国制造2025”的帷幕。未来的企业一定汇是信息化与工业技术深度融合的智能企业[4]。企业要应利用信息化手段, 来解决高端的制造装备与企业全价值链的协同创新, 使其具备协同的管控能力、高效的执行能力和智能的决策能力, 建立完备的信息化体系, 是制造型企业走向创新发展的必由之路。

1 创建实时协同与创新设计的研发体系

提高产业技术水平, 全面增强自主创新能力, 提高产品市场竞争力与核心竞争力, 缩短产品研制开发周期, 最终研制出更高效更可靠的产品是企业可持续发展的关键。在设计阶段, 以多级管理、实时协同的研发环境为基础, 借助信息化与管理并重的手段, 将分布于不同空间和时间, 属于不同合作方的企业资源有效且迅速地组织在一起成为统一的有机体, 建立对外虚拟的企业联盟, 实现对内各合作方的知识、业务、信息、数据的有效安全共享和协同, 设计出高质量的创新型产品。

在项目管理阶段, 建立支持先进研发思想的应用环境, 除关注围绕单项目的范围管理计划进度、团队、资源、风险和质量等要素外, 还关注多项目的资源分配、分析、项目的进度控制与阶段审核, 以及不同阶段的项目质量把关等。在设计层, 通过螺旋迭代、仿真验证将方案装裱成为数字化产品, 将产品中所有相关的设计、工艺和制造属性附着在产品的三维模型中, 利用三维模型的特点来缩短研制周期, 提高产品质量、提高资源利用率、准确保证研制产品的项目节点。研究设计人员在以信息化委支撑的研发设计集成环境中工作, 以其为基本工作台面, 规范了产品的设计流程, 管理了在产品设计阶段产生的输入输出文档, 并嵌入设计工具软件, 方便工程师工作, 最终将设计中产生的知识收集归档, 检查里程碑事件管控研发整体进度, 管理项目中的团队和资源。

2 组建全球的动态制造联盟

新的先进制造技术必将是全球化模式。组建全球的动态制造联盟, 与供应商、外协厂家进行, 信息共享, 协同制造及资源交互, 高效的完成规划投产、生产计划、工艺设计及制造执行工作。同时, 通过智能化和信息化的先进手段, 将人工智能融入到制造过程中每一个关键环节, 自动监测制造全过程, 跟踪产品的生产进度, 及时的发现产品在生产过程中的各类问题, 通过与现代数字化设备相集成, 在生产过程中准确有效的采集产品的各类数据, 合理调配物料、资源等信息, 实现生产过程可控制、可管理。

3 建立高效的产品综合保障与服务体系

对产品进行全生命周期的管理, 借助信息化手段专业建立综合保障体系, 提高专业高效的产品服务保障能力, 是企业未来发展的重点和趋势。

利用物联网对产品进行远程监控、远程维修和可视化支持、远程故障诊断、维修资源的消耗分析等, 并实时提供产品维修服务信息。针对维修服务信息、故障模式及维修方法、维修规程、维修手册、工程图样等形成维修知识库, 完善产品技术状态管理, 指导服务人员对产品进行维护。利用产品综合保障与服务平台, 实现各级维修现场与维修中心的互联互通, 维修信息共享。将产品的技术资料信息化、电子化, 制作交互式电子技术手册, 实现技术资料利于携带、保存、可检索, 以互动形式指导维修任务有效完成。

4 建立商务的智能决策分析平台, 支撑企业智能决策分析

制造型企业的良性发展, 需依赖对内部研发、生产的管控和外部市场、竞争对手的分析。建立商务的智能决策分析平台, 为企业决策者提供行而有效的分析依据, 提高管理者决策能力, 降低企业的决策风险。

商务的智能决策分析平台对内对企业研发、生产、服务全价值链进行管控, 从不同业务维度中提取有用数据, 通过对企业关键流程的分析, 适时的发现问题和规避风险。对外形成客户与市场的价值挖掘体系, 在大数据下来分析市场与客户潜在能力, 提升企业竞争力。

智能制造推动着企业的高速发展, 加速管理变革与创新, 提高生产效率和研发技术水平, 使得产品质量得到可靠保障, 使得能源资源成本降低, 为全社会的智能化和绿色发展铺开前景光明的道路。我们要以信息化助推工业化发展, 大步迈进“中国制造2025”。

摘要：分析目前制造企业面临的机遇和挑战, 利用信息化技术搭建智能技术集成应用环境, 利用信息技术对企业全价值链全过程进行管控, 各维度全方面的提升核心竞争力, 为企业走向智能制造, 实现“中国制造2025”, 中国成功转型为制造强国奠定良好的基础。

关键词：智能制造,中国制造2025持续发展,企业价值链

参考文献

[1]孟祺.美国再工业化的政策措施及对中国的启示[J].经济体制改革, 2012 (06) .

[2]齐治平.德国工业4.0:制造业的未来?[J].决策, 2013 (09) .

[3]苏子孟.中国制造2025》工程机械产业新机遇[J].工程机械与维修, 2015 (04) .

工业自动化中的智能制造技术分析 篇8

关键词：工业；自动化；智能制造；技术

中图分类号：TH164文献标识码：A文章编号：1006-8937（2011）22-0102-01

自动化生产是新时期工业经济的先进理念，机电一体化、机械制造自动化等均是工业自动化的具体表现。积极推广智能制造技术是未来企业发展的必经之路。

1传统制造模式的缺陷

不可否认，传统手工制作对当时的工业进步起到了推动作用，但在倡导科技创新的今天，传统制造技术却显现了多方面的缺陷。

①生产质量低。我国工业包括重工业、轻工业等两大类别，重工业指的是采掘业、原材料加工等，轻工业则指化工等行业。传统的工业制造生产依赖于手工操作，许多产品的质量无法保证，如：机械制造行业靠手工打造金属物件，产品的尺寸、形状等指标很难达到高水平。

②生产时间长。传统工业制造因缺乏先进的工艺流程，制造人员几乎凭借个人经验制造产品。对于一些先进的制造工艺未能及时采用，如：采煤行业中煤矿开采工艺落后，造成矿工每天的煤矿开采量量少，且矿工需持续工作12 h以上才能保证足够的产量，作业时间超出预期范围。

③生产效益少。企业投入了大量的成本投入工业制造，但由于生产产品质量不达标，成批产品无法走向市场销售，这造成企业出现货物囤积现象。此外，由于质量问题引起的各种补偿问题均给企业经营造成很大的阻碍。早期我国工业呈现出生产投资大，回收效益少的状况。

④生产设备缺。根据我国工业发展历程可知，早期工业产品的制造生产70%以上均依赖于手工操作。这不仅是国内工业技术落后的表现，也是工业生产设备不足的象征。由于缺乏机械设备从事相关生产，手工制造才会一直占据工业产品加工的主流，制约了工业自动化进程的加快。

2智能制造技术的工业运用

改革开放之后，国家对工业经济的发展给予了高度关注，全国各地开始积极开展工业技术创新活动。经过近30年的技术改革，我国的工业制造生产已经掌握了自动化、一体化、智能化等多项技术。有了先进技术为支撑，我国的工业经济效益开始翻倍增长，智能制造技术在工业中的运用更加普遍。工业生产自动化中引进智能制造技术的优点如下：

①人机操作。智能制造技术的最大特点是实现了“人机操作”，企业在制造高精度、高要求、高质量的产品时，必须要使用智能化操控系统保证自动化生产的质量。如：机械制造行业中，对于金属产品的精度要求十分严格，若依旧安排人工制造加工时无法达到精度指标的。企业可利用计算机与数控设备建立连接，用计算机编程后输入程序指令，机械自动化生产可保证产品精度符合要求。

②自动设计。智能机器具有强大的推理、预测、判断等功能，制造设备可参照接收到的数字信号或程序代码设计工业产品。产品研发人员把某个产品的重点参数及程序代码输入智能机器中，则可通过自动设计将产品模型显示在计算机上，让企业根据产品的实际情况选择最佳方案投入生产。如：许多企业采用CAD、proE UG等自动化设计软件，获得的产品模型更加精准。

③虚拟生产。虚拟技术依旧以计算机为核心控制，并结合信号处理、动画技术、智能推理、数据预测、模拟仿真等功能，对工业产品的生产流程进行模拟。虚拟化模拟生产可及时发现设计产品存在的问题，对生产制造工艺做进一步改进。如：化工原料配制时，输入原材料的成分、含量等参数，通过模拟生产可检测最终产品的质量，并对化学原料比例调整提供依据。

3结语

总之，随着工业经济效益持续增长，企业致力于扩大生产规模，制造产品的数量相比之前更多。面对这种状况若依旧采用传统的生产制造模式，则难以满足生产效率指标的要求。

参考文献：

[1] 孟俊焕,孙汝军,姚俊红,张秀英.智能制造系统的现状与展望[J].机械工程与自动化,2005,(4).

[2] 鞠全勇.略论智能制造技术的发展[J].金陵科技学院学报,2004,(1).