智能制造技术的发展论文汇总4篇

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智能制造技术的发展论文【第一篇】

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：

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[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,20167：24-27.

[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,20165：39-42.

[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,200511：77-79.

[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.

智能制造技术的发展论文【第二篇】

1人工智能在汽车制造业中的应用

概述制造业是国家的经济命脉，而汽车制造又是战略性支柱产业，它包括了整车、各种零配件厂等生产商，也包括了各地经销企业和销售企业。近年来，我国汽车行业面临着前所未有的挑战，原材料、生产、物流成本上涨、利润下降，以及国际经济形势的影响。因此，汽车企业可以运用具有智能分析功能的商务智能系统，通过分析历史数据快捷、及时地输出各类报告，预测未来的客户需求和销售趋势，在宏观上为企业管理人员提供决策依据。计算机人工智能技术发展到了今天，已经开始使用庞大的知识库来有效地取代人类器官或机构的记忆方法，近些年来很多的专家决策系统在考虑一定规则的基础上对人类的诊断和经验上的分析都能够做出很好的判断，甚至处于主导地位。这个系统可以很好地利用知识库，并从中挖掘出我们想要的问题答案、成功地寻找到其中的关联性，并提取相应的模式等。而实际上，这样的专家系统已经在很多领域都有了非常不错的应用，帮助很多企业在很短的时间内就做出相应的生产计划、调度计划、运输计划等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企业的人力成本。我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步。经过二十年余年的努力已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的%，其中完全国产工业机器人行业内规模比较大的前三家工业机器人企业，行业集中度占30%左右。其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为亿以上。多年来我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位、劳动强度大、作业环境恶劣、焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。

搬运机器人在汽车制造业中应用

汽车桥箱类零件具有精度高、加工工序多、形状复杂、重量重的特点。为提高其加工精度及生产效率，各重型汽车生产厂家纷纷采用数控加工中心来加工此类零部件。而在使用数控加工中心加工工件时，要求工件在工作台上具有非常高的定位精度，且需要保证每次上料的一致性。由于人工上料此类的工件具有劳动强度高、上料精度不好控制等缺点现在正逐步被工业机器人或专机进行上下料所取代。工业机器人具有重复定位精度高、可靠性高、生产柔性化、自动化程度高等、突出的优势，与人工相比，能够大幅度提高生产效率和产品质量，与专机相比具有可实现生产的柔性化、投资规模小等特点。机器人智能化自动搬运系统作为减速器壳体加工的重要生产环节，虽然已经在国内重型汽车厂内取得成功的应用，但依然尚未普及。在国家经济建设飞速发展的进程中，重型载重汽车的生产能力及生产力水平亟待有一个质的飞跃，而工业机器人即是提升生产力水平的强力推进器。

焊接机器人在汽车制造业中的应用

汽车行业的发展水平，代表了一个国家的综合技术水平，汽车工业的发展将会带动其他行业的发展。各厂商为了在日渐激烈的竞争中立于不败之地，必须率先实现焊接自动化。因此，今后除了如汽车、摩托车这样的大批量生产行业。一些产品多样化的企业，为了提高焊接质量，也将会考虑使用焊接机器人，如钢结构等行业，与此同时，对焊接机器人的要求也必然会逐步提高，如说对焊道的自动跟踪系统的需求会逐步加大等。作为焊接机器人和焊接机的专业生产厂家，OTC公司将继续为提高中国的高速、高效、自动化焊机做出自己的贡献。对于在汽车工业中的点焊应用来说，目前已广泛采用电驱动的伺服焊枪。日本丰田公司已决定将这种技术作为标准来装备其日本国内和海外的所有点焊机器人。

装配机器人在汽车制造业中的应用

在国内外各大汽车公司装配生产线上被广泛采用的装配机器人。一方面使汽车装配自动化水平大大提高，目前，国外某些大批量生产的轿车的装配自动化程度已达50%~65%。另一方面，有效地减轻了工人的劳动强度，提高了装配质量并明显地提高了生产率。在汽车整车装配中，机器人不仅用于挡风玻璃的密封济涂覆、安装和车轮备胎、仪表盘总成、后悬梁、车门、蓄电池等部件的安装。

喷涂机器人在汽车制造业中的应用

喷涂机器人在汽车制造业中可喷涂形态复杂的汽车工件而且生产效率和很高。多用于汽车车体的喷涂作业，如喷漆、喷釉等。除了上述机器人以外，汽车制造业中应用的机器人还有用于特殊加工的激光加工机器人用于部件形状测量、装配检查和产品缺陷检查的检测机器人，抑制尘埃粒子大小及数量的水切割机器人和净化机器人等。

2人工智能在汽车制造业中的进展分析

随着中国汽车工业的迅猛发展，机器人在先进汽车制造中的重要性也越来越凸显。机器人的产品应用广泛，覆盖焊接、物料搬运、装配、喷涂、精加工、拾料、包装、货盘堆垛、机械管理等领域。在汽车行业的应用主要分为以下五大部分。车身系统中，采用虚拟仿真等手段，主要针对车身覆盖件不断开发出新的标准化、模块化解决方案，动力总成系统中，提供了涵盖汽车传动系统核心部件，发动机、变速箱和传动轴的全套装配测试系统。在冲压自动化系统方面从卷材与堆垛到零件的码垛，从提供控制系统到企业ERP，从设计到生产支持与效率优化，拥有全面的工程能力，涂装自动化系统方面，以高柔性高精度的喷涂机器人来帮助客户提升涂装质量，减少生产废料，而在焊接自动化系统中，机器人比较典型的应用是电阻点焊、电弧焊，其最新一代机器人配套提供一系列高度人性化的软件工具。汽车工业的最大特点是产量大，生产节拍快，产品一致化程度高。消费者对汽车质量要求越来越高，是促使机器人应用越来越普遍的一个重要原因。机器人本身只是集装箱里的一个货物，随机器人的设备功能越来越精细，客户的思维在这时候逐渐走向成熟，在采购时不再单单考虑某生产工位的瓶颈，而更多地考虑到长期战略因素，如维护成本加入的高低，长期投资回报是否划算，服务涵盖地域是否广泛，响应是否及时，全球技术支持能力有多强，中期后期不同阶段解决问题的能力有多大等等。这时，产品本身的价格和意义相对弱化而长期的价值越发凸显。

3结束语

人类智能主要包括三个方面——“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。而人工智能是指由人类利用人脑特有的智力表现制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。人工智能在汽车制造工业方面的应用体现在问题求解,逻辑推理,自然语言理解,自动程序设计,专家系统等方面,这些方面就体现了自动化的特征,表达了一个共同的主题,即提高机械人类意识能力,强化控制自动化,因此人工智能在汽车制造领域将会大有作为。

智能制造技术的发展论文【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：

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[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论文【第四篇】

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.

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