智能制造技术的发展范例优质5篇

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智能制造技术的发展【第一篇】

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（UniversitatPoliticadeValencia）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。 

智能制造技术的发展【第二篇】

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

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。

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。

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。

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。

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.

智能制造技术的发展【第三篇】

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]。

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。

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

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。

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。

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：

[1]安仲举.智能机械设计制造自动化特点与发展趋势研究[J].中国设备工程，2020(06)：25-27.

[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，(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.

智能制造技术的发展【第四篇】

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：文献标志码：A文章编号：2095-2945(2018)27-0146-02

Abstract：Inrecentyears，withtheemergenceofavarietyofnewtechnologies，toalargeextent，promotethedevelopmentandconstructionofrelatedindustries，thesustainabledevelopmentofnatintmanufacturetechnologydevelopmentpresentsituationandtheexiste，itmayprovidecertainreferencesuggestionfortherelatedpersonnel，soastocontributetothesustainabledevelopmentofintelligentmanufacturingtechnology.

Keywords：intelligentmanufacturing：currentsituation;intelligentfactory

工業发展战略的提出，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

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。

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。

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。

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

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。

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。

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：

[1]唐长学.智能制造技术与系统的发展与研究[J].环球市场，2017(11)：120.

[2]王媛媛.智能制造领域研究现状及未来趋势分析[J].工业经济论坛，2016，3(5)：530-537.

[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.

智能制造技术的发展【第五篇】

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'（IMCM）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanIMCMevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,inf,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”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”、“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”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.