对智能制造的认识5篇
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对智能制造的认识篇1
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。
对智能制造的认识篇2
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。
对智能制造的认识篇3
传统铸造企业设备管理的目的是为了加强设备日常使用和维护保养，使设备处于良好的工作状态，防止设备故障和事故的发生，延长设备使用寿命，提高使用效率，为提高企业的经济效益创造条件。
随着先进制造技术、自动化和人工智能技术的发展，建立在数字化工厂基础之上的智能工厂，通过应用物联网技术，将传统铸造企业的设备进行改造升级，一方面实现全自动生产，另一方面重体力劳动的工作由机器人替代。智能装备在整个生产过程中发挥了越来越重要的作用。
01智能制造推进企业设备管理模式改变
“中国制造2025”的提出对我国制造产业变革影响深远，对铸造企业设备管理的需求提出了新的要求。
传统铸造企业的设备管理及问题主要体现在：(1)建立和完善设备档案：对设备原始的资料/记录的收集、记录、整理、统计等。(2)预检修计划：一方面根据设备的使用情况、零部件的使用寿命以及平时点检的结果等制定预先检修计划;另一方面企业各部门应紧密合作，尽可能地避免不在计划之内的停工时间增多，甚至造成设备故障，使公司的经济利益受到不必要的损失。(3)有序应对设备故障：第一时间上报企业领导和设备检修部门，检修部门应马上对故障设备进行备件更换和维修;但在实际操作过程中，文档丢失、损坏，数据处理等都不到位，只做了表面工作，没有给设备管理带来有用的价值。
随着物联网技术在铸造企业的深入应用，实现了对产品、物料等进行唯一身份标识。生产和物流装备具备数据采集和通信等功能，构建了生产数据采集系统、制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)，并实现这些系统之间的协同与集成，打造了设备的远程运维平台，实现了设备在线 管理。
02智能制造对传统自动线及设备提出新的要求
传统自动线，是指由自动化机器体系实现产品工艺过程的一种生产组织形式。它是在连续流水线的基础上进一步发展形成的，其特点是：加工对象自动地由一台机床传送到另一台机床，并由机床自动地进行加工、装卸、检验等;工人的任务仅是调整、监督和管理自动线，不参加直接操作，其主要特点是物流控制，即产品在一定节拍的要求下连续生产。
近年来，由于市场经济的需求，智能工厂的研究得到了政府层面的关注和支持。在数字化工厂的基础上应用物联网等先进技术来提高生产线的自动化水平，减少人为干预从而强化整个生产过程的可控性，通过人机交互将产品的研发与设计、产品的生产过程与管理运营等有机的结合起来, 从而提升工厂的智能化水平，最终形成完善的智能制造系统。
同时，MES、能源管理等先进的工业软件的应用，精益生产理念的深入实践，追求能源高效利用的绿色铸造和为了实现实时过程控制的要求，对自动线及设备提出了更高的要求和挑战，主要表现在：(1)高度网络化;(2)智能机械设备;(3)大数据的应用;(4)数据分析 。最终的目的不仅要控制物流，还需要控制信息流。
03智能制造悄然改变企业岗位设置
传统的铸造企业基本都有维修工的岗位设置，其主要职责是负责所属区域设备故障的维修，制订、完成预防性维护保养工作，降低产品报废率，减少维修费用，降低停机工时。从工种上分类, 一般分为钳工和电工，设备出现故障，一起配合处理。同时，在企业中的维修工，基本都属于服务型岗位，负责保证生产设备的正常运行。
随着智能制造的推进，企业的岗位设置正发生着巨大的变化，特别是随着国家有计划地对传统企业进行数控化、信息化和智能化改造，高端数控机床、工业机器人、增材制造等智能制装备的普及和应用，企业需要大量操作、调试、维护和改造方面的机电复合型人才。
04结束语
综上所述，对于铸造企业，一方面我们要重新制定维保人员(传统维修工)的岗位职责及岗位技能培训计划，要打造一个复合型人才;另一方面，打造设备的远程运维平台，要利用好设备数据，包括资料、记录，从数据中挖掘和改善设备管理。
参考文献
[1]王磊.智能制造重塑企业生态环境助力大型装备制造企业创新发展[J].中国管理信息化,2016(18):97-98.
[2]常涛.铸造行业的智能制造系统研究及应用[J].自动化应用,2014(11):51-52.
[3]黄知寿.智能工厂对自动化技术提出新挑战[J].科技风,2018(22):73.
作者：共享智能铸造产业创新中心有限公司 闫新飞 鲁云
对智能制造的认识篇4
通过看完对“智能制造与精益管理知识分享”这个视频感触最深的是那句，全面实现数字化是通向智能制造的必由之路。
这个视频主要阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，并结合我国和德国工业发展水平，帮助我们更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。
21世纪以来，全球正出现以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前，多样化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键要素。在此背景下，各国将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心、提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。智能制造的基本属性有三个：对信息流和物流的自动感知和分析，对制造过程信息流和物流的自主控制，对制造过程的自主优化运行。智能制造具备以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征。
德国的工业，重点是实现产品生命周期和价值链整个过程中人、物、机器之间的连接，同时实现他们之间信息的及时共享和协同，以提供一个实时、自动化、智能、可视、柔性的动态自组织架构。德国工业的核心和关键是建立一个人、机器、资源互联互通的网络化社会。通过人、物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立，实时优化和自组织。
随着数字化工厂的发展，人的角色也会发生转变，从服务设备、操作设备到控制设备，使得在生产制造过程中越来越减少人为的参与。降低人为因素所导致的质量问题。实施数字化工厂所带来的收益也是巨大的。在生产现场，可以使过程透明化，敏捷响应生产过程的各类异常，保证生产有序进行。通过对整个生产过程的全局把控，合理安排生产，提高整体生产效率。对于所加工的产品，能更准确的预测质量趋势，更加有效的控制质量缺陷。
智能制造的关键核心是数字化、网络化和智能化。智能制造是建立在数字制造的基础上的更前沿阶段，智能制造离不开数字制造的基础，但数字化工厂是一条漫长的道路，修船行业如能实现数字化工厂，也将会给公司带来巨大收益。
对智能制造的认识篇5
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.具体专业设置与授课重点
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.
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.
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.
3.综合性的实践教学环节
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.
4.结语
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.