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智能制造技术的发展背景篇一
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，.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。
智能制造技术的发展背景篇二
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。
智能制造;机械设计;自动化技术
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。
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。
3.1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。
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。
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智能制造技术的发展背景篇三
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。
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”。
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。
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。
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。
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。
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背景篇四
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"-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（imcm）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanimcmevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,infrmore,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.
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智能制造技术的发展背景篇五
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。
智能制造技术的发展背景篇六
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
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.
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.
2.1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.
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.
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.
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智能制造引用文献:
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