智能制造技术的发展【十篇】.pdf

智能制造技术的发展【十篇】【篇一】智能制造技术的发展 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。【篇二】智能制造技术的发展 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ManufacturingIntelligence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*“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。【篇三】智能制造技术的发展 摘要：随着市场竞争的加剧和技术的进步，越来越多的国家将先进制造技术作为经济增长的重中之重。本文概括性地介绍智能制造技术的一些新进展及其应用。关键词：智能制造机器人工厂单元制造虚拟企业 引言：新一代智能制造代表了新一代人工智能（AI）技术与先进制造技术的深入集成，它贯穿于设计、生产、产品和服务的整个生命周期中的每一个环节。这一概念还涉及相应系统的优化和集成，持续改进企业的产品质量、性能和服务水平和减少资源消耗。新一代智能制造业是新工业革命的核心动力，并将在未来几十年继续成为制造业转型升级的主要途径。本文将简要地介绍新一代智能制造技术及其应用的一些新进展。一、智能虚拟制造单元结构 基于云的设计和制造（cBDM）很有可能会激发基于云的模型的更大智能化。单元式制造模式中基于云的设计，可以称为一种多尺度、不确定和动态的面向服务的网络。在这个网络中，采用特征建模的一组 CAD 部件，可以在一定的约束条件下用智能虚拟生产单元进行制造。采用子整体（Holon）和吸引集（Attractor）的概念，整合零件设计和零件制造网络建模中的不确定性，法国勃艮第大学（UniversitedeBourgogne）的EgonOstrosi 等提出了一种“智能虚拟制造单元结构”用于cBDM 当中。CAD 特征集的强大作用被用来组织和整合零件设计和零件制造工程知识。建模形成模糊智能体（FuzzyAgent）的智能制造特征集在 CAD 零件模型中得到识别，云制造中的机器的分布式能力通过移动智能体进行了评估。通过“模糊机器子整体智能体”与具有“子整体智能体吸引集”的“模糊零件子整体智能体”的交互作用，构建了具有子整体结构的“智能虚拟制造单元”。二、基于认知制造和边缘计算的 iRobot 工厂 物联网（loT）和人工智能（AI）一直是智能制造技术创新、促进经济增长和提高人民生活质量的推动力。在智能工厂中，边缘计算的利用有助于扩展计算资源、网络带宽、云平台的存储能力，并实现资源规划以及制造与生产过程中的数据上下行处理。此外，以物联网云平台为基础，人工智能技术为核心的情感识别和互动，可以更好地满足用户的心理需求，這已成为智能制造领域的研究热点。华中理工大学的 LongHu 等介绍了一种智能机器人工厂（iRobot-Factory），采用了高度互联、深度集成的智能生产线，从认知制造和边缘计算两个方面详细介绍了该工厂的总体结构、组成、特点和优势。然后，介绍了iRobot 工厂批量生产的实现情况，考察了 iRobot 工厂的系统性能以及与传统工厂的对比分析。实验结果表明，该方案显著改善了芯片生产线，提高了生产效率，同时明显减少了系统指令数量。此外，他们还讨论了一些与云端融合、负载平衡和个性化机器人有关的开放问题，为促进用户的情感识别和交互体验方面提供参考建议。三、面向服务的智能制造系统工程框架 如今，作为一个整体的企业正被业务网络所取代，在这种网络中，每个参与者都向其他企业提供专门服务，因此，面向服务的制造系统应运而生。这些系统很复杂，很难设计。复杂性的主要来源是为了实现这些系统而必须整合的技术、标准、功 能、协 议 和 执 行 环 境 的 数 量。巴 仑 西 亚 理 工 大 学（UniversitatPolitecnicadeValencia）的 AdrianaGiret 等提出了一种有助于开发人员设计面向服务的制造系统的框架和相关的工程方法。该方法将多智能体系统与面向服务的体系结构相结合，用于开发制造系统的智能控制和执行系统。四、建立生态虚拟企业的智能体平台 虚拟企业（VE）是企业为实现特定的业务目标而进行合作的动态联盟。要建立虚拟企业，首先要选择合适的合作伙伴。一般标准，如价格、交货期、质量等，是大多数 VE 发起者关心的主要问题。然而，在当今环境意识社会中，企业绿色形象、产品生态设计等环境问题越来越受到关注。因此，如何选择合适的合作伙伴，建立生态虚拟企业，是一个值得研究的课题。香港大学的 xiaohuanWang 等建立了一个基于本体理论和智能体技术的多智能体系统平台用于生态虚拟企业的构建。本体论方法包括共享本体构建、本体匹配、本体集成、本体存储和本体推理。在 VE 发起者是制造商，协作伙伴是供应商的广义情况下，多智能体系统由三种类型的智能体组成，即知识管理智能体（KMrA）、制造智能体（MA）和供应智能体（sA）。MA 和 SA分别代表 VE 发起者和 VE 合作伙伴的能力和利益，KMrA 负责本体论方法的功能子任务。为了选择生态虚拟企业的合作伙伴，除了一般的供应商选择标准，如价格、数量、质量和交货时间等，VE 的发起者还将考虑环境标准。环境标准可包括环境管理、绿色形象、绿色产品和污染控制等因素。整套选择标准，包括环境标准，分为定量或定性标准。生态 VE 的形成分为基于定性标准的候选供应商选择和基于定量标准的最终供应商选择两个阶段。XiaohuanWang 等给出了一个简化的实例，说明并证明了所提出的本体方法和智能体平台的正确性。五、基于云的智能制造预测维护新模式同 云计算的进步将制造业重塑为动态可伸缩、面向按需服务和高分布、成本效益高的业务模式。然而，它也带来了诸如可靠性、可用性、适应性和跨空间边界的机器和进程的安全性等挑战。以应对这些挑战，康涅狄格大学的 Robertx，Gao 等研究了一种基于移动智能体的基于云的预测维护模式，及时获取、分享和利用信息，以提高在故障诊断、剩余寿命预测和维护调度方面的准确性和可靠性。在新的模式下，首次利用嵌入式Linux 操作系统、移动智能体中间件和开源数字库开发了一个低成本的云感知和计算节点，通过移动智能体实现信息共享和交互，将分析算法分配给云计算和计算节点，实现数据的局部处理和分析结果的共享。与常用的客户机一服务器模式相比，移动智能体模式增强了系统的灵活性和适应性，减少了原始数据的传输，并能即时响应操作和任务的动态变化。所提出的基于云的预测维修模式在电机测试系统上得到了验证。六、小结 新一代智能制造业是新工业革命的核心动力，它使企业能够应对生产日益个性化的产品的挑战，使产品的上市时间更短，质量更高。本文对智能制造中的一些新进展智能虚拟制造单元结构、基于认知制造和边缘计算的智能机器人工厂、面向服务的智能制造系统工程框架、生态虚拟企业的智能体平台、智能制造预测维护新模式等方面进行了概要介绍。【篇四】智能制造技术的发展 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 1白金建.机械设计制造的数字化与智能化发展研究J.工程建设与设计，2020(06)：138-139.2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.【篇五】智能制造技术的发展 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