智能制造研究分析
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智能制造研究分析范文第1篇
【关键词】装备制造业；创新能力；因子分析
一、引言
装备制造业作为我国的基础性和战略性产业，其发展水映了一个国家的自主创新能力、产业竞争力和在全球价值链分工中的地位。我国装备制造业经过多年发展，已经形成了相当规模和一定技术水平的装备制造业体系，并成为经济发展的重要支柱产业。但我国装备制造业“大而不强”的特征明显，呈现出一定程度的产业“空心化”现象，技术创新能力不足已经成为装备制造业升级的瓶颈因素。关于装备制造业的技术创新能力评价问题，近年来引起许多学者的关注。陈红梅（2009）将AHP和DEA模型引入技术创新能力评价领域，对装备制造业的行业技术创新能力进行绩效评价。商潇丹（2007）认为影响装备制造业技术创新能力的主要因素是创新投入水平、创新产出实现效益水平和创新环境。王章豹等（2006）认为必须通过技术创新、组织创新、制度创新的有效互动来推动装备制造业的结构升级。柳喜花（2006）利用灰色关联度评价法对我国装备制造业技术创新能力进行了测算和分析。这些文献都从某一层面对我国装备制造业创新水平进行研究，无法了解我国装备制造业自主创新能力整体不足的主要根源。基于此，本文运用因子分析方法对技术创新能力进行全面评价，了解我国装备制造业整体产业技术创新能力的优势和劣势，为制定我国装备制造业产业发展战略提供科学依据。
二、指标体系的构建
（一）指标的选择
本文在构建我国装备制造业技术创新能力评价指标体系时，遵循指标选取的科学性、可比性、代表性及可获取性的原则，构建如下指标体系。
（二）模型设定
三、实证分析
（一）样本选择及数据来源
因子分析法对样本数有一定的要求，为提高测评的准确性，我们在进行主成分分析时，将样本数据扩大到制造业29个行业，从中再挑出装备制造业七个行业进行综合评价和实证分析。原始数据主要采集自《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》以及国家统计局网站公布的2010年“大中型企业自主创新统计资料”。
（二）因子分析步骤
1.KMO统计检验及Bartlett球形检验。当KMO值越大，表示其越适合进行因子分析，若其值小于0.5，则不适合进行因子分析。检验结果显示KMO的值为0.724>0.5，所以适合做因子分析。
2.根据主成分法提取公共因子，前4个主成分的累积方差贡献率达到91.627%，选取前4个因子为公共因子。由旋转后的结果可以看出第一公因子的特征值最大，为5.559，方差贡献率达到了34.774%，第二因子、第三因子以及第四因子的方差贡献率分别为26.726%、23.276%、6.881%。
3.由旋转后的因子载荷阵可知，第一因子在科技项目人员数、RD项目数、新产品开发项目数、有科技活动企业数、RD项目经费支出、新产品开发经费上的载荷远远大于其他指标的载荷，可定义为技术创新保障因子；第二因子在科技活动人员占从业人员比重、新产品产值比重、新产品销售收入占主营业务收入比重、RD经费占主营业务收入比重、新产品劳动生产率上的载荷远远大于其他指标的载荷，它体现了我国在装备制造业创新资源的投入强度以及产出能力，故命名为创新资源投入产出因子；第三因子在技术改造经费支出、购买国内技术经费支出、引进技术经费支出、消化吸收经费支出上的载荷大于其他指标，可将其命名为技术创新转化吸收能力因子；第四因子只在每千人专利申请数上的载荷比较大，故将其命名为自主创新能力因子。
四、实证结果分析
（一）由表2中各因子的排名可知，交通运输装备制造业技术创新综合实力最强，该行业的投入产出因子F2和自主创新能力因子F4都排在第1位，远远高于其它行业。但是，从该行业的创新投入产出原始数据看出，其技术创新的投入较多，产出却较差，这说明位列首位的投入产出因子是由较大的创新投入拉动的。投入多，产出少，说明该行业整体运作能力相对较弱。该行业的专利申请数相对较多，说明其自主创新能力较强
（二）通信设备、计算机及其它电子设备制造业综合排名第2。其创新资源保障能力因子得分最高，但转化吸收能力因子位居倒数第1，创新资源投入产出因子及自主创新能力因子均排名第6位。说明虽然该行业技术创新整体投入较高，拥有较多的技术创新资源，但技术创新的转化吸收能力和产出能力及自主创新能力都很弱，该行业在创新资源利用上效率较低。
（三）电气机械及器材制造业技术创新综合排名第3。该行业创新资源保障能力因子排名第2，投入产出能力排名第3，转化吸收能力因子及自主创新能力因子均排名第5，该行业技术创新能力在创新资源保障及创新产出方面能力较强，但转化吸收能力及自主创新能力不足。
（四）通用设备制造业技术创新能力综合排名居第4位，其投入产出能力排名第2，转化吸收能力因子和技术创新保障能力因子及自主创新能力因子排名均为第4位，说明其投入产出能力较强，其他技术创新能力均一般。
（五）专用设备制造业和仪器仪表及文化、办公用器械制造业综合得分分别居第5位和第6位，这两个行业在创新资源保障因子及创新资源投入产出因子排名都比较靠后。但是，专用设备制造业的创新技术转化吸收能力排名第一，说明该行业在这方面做得比较好。办公用器械制造业在技术创新转化吸收能力及自主创新能力因子的排名均为第二，说明该行业在这两方面做的相对较好。
（六）金属制品业综合排名在最后一位，各个因子的排名也都比较靠后，自主创新能力更是排在最后一位。该行业属于传统的机械业，技术创新能力相对较弱，目前仍处于技术含量低的行业状态。因此，加大科技投入和产出，提升其整体运作能力和技术创新支撑能力是其首要任务。
五、几点相关建议
（一）加强装备制造业企业间的研发合作和产学研合作，实现各行业自主创新能力的同步发展。
（二）强化政府和金融机构的作用，创建良好的技术创新环境。
（三）增大企业研究开发投入强度，构建以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。
参考文献
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智能制造研究分析范文第2篇
【关键词】智能控制 机械制造 应用 探讨
一、引言
在人类发展的漫长过程中，技术是重要的一个环节，和人们的生活息息相关。智能控制技术作为20世纪科学技术发展的主要标志，是现代机械制造工业中最为热门的一项。智能技术和现代信息社会光电子技术成为了现代工业的支柱。本文将会针对智能技术和智能产业的发展前景和局限做出探讨，研究其在机械制造中的应用和发展。毕竟是受到世界先进国家的高度重视的智能控制技术，在机械制造工业中的应用前景还是很大的。
二、相关概念的基本定义
在详细介绍智能控制在机械制造中的应用探讨之前，先简单介绍一下其中基本术语的简单定义。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
（二）机械制造
机械制造指从事各种动力机械、起重运输机械、农业机械、冶金矿山机械、化工机械、纺织机械、机床、工具、仪器、仪表及其他机械设备等生产的工业部门。
三、智能控制在机械制造中的应用优势
智能控制在机械制造中起到了一定的应用优势。如，帮助提升开拓市场的桥梁，智能加工工艺提高了整体的机械制造水平。当然，智能控制在机械制造中也对生产工艺产业的水准提高起到了决定性的重要作用。这些对智能控制的前景发展是具有非常重要的作用的。推土机主机架智能的理论在这里也是不容忽视的。
在机械制造中，机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，在这个过程中由工人亲自操刀设计，进行一切的制造工艺，那是一个相当劳重的任务。因为这些任务不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。如果在现代机械制造工业中大范围融入只能控制技术，这样就可以减少大批的劳力。因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，智能控制在机械制造中的应用效果也很好。减少机械自动化过程、减少制作时长，成为了智能控制在机械制造中最为主要的优势。
四、智能控制在机械制造中的不足之处
中国机械制造业经过几十年的努力已经具有相当的规模，智能控制技术的研究也已经逐渐成熟。智能控制在机械制造中的应用也有些年日，积累了大量的技术和经验。但是随着世界经济一体化的形成，智能控制在唉机械制造中的应用局限性也越来越明显。由于中国潜在的巨大市场和丰富的劳动力资源，导致机械制造工业速度跟不上，智能控制技术在国外属于较为先进成熟的技术，在国内却尚属于新兴技术。因此，智能控制技术在机械制造中依然存在一些不足之处。笔者在经过探讨和研究智能控制在机械制造中的优势之后，也按着现在所面临的前所未有的工业行业激烈竞争局面整理出了智能控制的些许不足之处。
（一）企业应变能力差
今天的市场瞬息万变，需求多样化。机械制造行业如果想要在市场中占到头名，就要有先进的生产技术做支撑。然而，企业虽然响应国家号召，积极使用智能控制技术，可惜企业的应变能力差，按订单装配MTO，按订单制造MTO，按订单设计MTD，大规模定制MC，忽略了智能控制技术的根本，导致无法好好利用智能控制技术。这是智能控制技术在机械制造应用中最大的不足。机械加工行业的品种规格繁多，生产、采购异常复杂，如果能够好好利用智能控制技术，改善企业的应变能力，想必能够大幅度提升机械制造行业的生产力。
（二）成本计算不准确，成本控制差
人工成本核算一般只能计算产品成本，无法计算零部件成本。在机械制造行业中成本的费用分摊更是非常粗糙，没有办法进行精密而细致的预算、估算。在使用了智能控制技术之后，大量成本数据采集都是通过电脑计算机归集的，然而个别企业在使用操作不当，导致计算机的估算、预算数据准确性也很差，这样子非但不能利用智能控制技术提高机械制造工艺的进展，也不能控制成本计算精准度，协助控制成本。这种利用智能控制还不能提高成本计算准确度的难题也成为了限制智能控制在机械制造中应用的一大因素。一般机械制造行业都不进行标准成本的计算，也很少进行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及时、不准确、不共享
在机械制造业中，产、供、销、人、财、物是一个有机的整体，他们之间存在大量信息交换。利用传统的机械制造加工模式，全部都是通过人工管理信息的，这样的管理速度很慢。如果利用智能控制技术在行业中的应用，辅助管理信息则能够提高速度，然而目前在机械制造中的应用却显示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基础数据等不足之处。由此可见，要想将智能控制很好的应用在机械制造行业的各个部分，一定要先解决信息分散、不及时、不准确、不共享、大大影响管理决策的科学性等难题。
五、智能控制在机械制造中应用的提升探讨
如果管理工具落后，大部分企业就无法提升自己的产业管理工作或者加工进度，在机械制造类行业中，这些阻力更加明显。在前文中已经提过了关于智能控制在机械制造中的不足，接下来将针对机械制造中的应用管理方面，整理一些有建议性的改善方案，希望对于仍处于分散管理或微机单项管理阶段的智能控制应用有较好的提升和完善。
（一）共享和资源的优化配置
在机械制造中，很多加工链条都是采用一条龙这样一个完美的供应链管理系统。从科学的供应链管理里节约了大量的成本，共享和资源的优化配置，这是现代企业中都需要优先学习的管理方法。所以，在提升智能控制系统在机械制造中的应用效果时，最先考虑的就是如何利用智能控制提升共享资源的效果，并且优化资源配置，给客户提供最好的服务和商品。只有加入了这样的改动，才能够使得机械制造业发展更加飞速。是机械制造业就要找扩展ERP，做成一个非常完整的集成系统，减少集成的费用。“集成”两个字说起来非常简单，只要完善和优化智能控制技术在机械制造中的应用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把计算机从数值处理扩展到非数值处理，这样的操作和改动使得计算机能够更好的为人类工业产业服务，智能控制技术就是在这种情况下发展起来的，包括知识与经验的集成、推理和决策，这些都是发展智能控制在机械制造中的巨大优势。只有力图使机械设计过程自动化发展，增加智能控制程度，才能够减少人类的劳累，并且提升社会生产产值。智能控制下的机械制造技术与传统的设计机械制造技术方法相比，智能控制在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。 （三）利用智能控制技术实现管理创新
机械制造企业是管理非常复杂的企业，目前管理中存在诸多的问题，智能控制在机械制造中的应用非常利于激烈的市场竞争环境。然而个别企业的利用率很低，不能够最大限度的发挥智能控制的应用效果。只有利用智能控制技术创新，实现管理和控制技术的双重创新，这样才能真正的提高智能控制技术在机械制造加工中的管理水平和发展速度。智能控制技术在机械制造中的优势是不容置疑的，然而因为不同的难题阻挠了智能控制技术的进步和发展，要想提升智能控制在机械制造中的应用效果，就必须按着控制理论的发展实现管理上的创新。
（四）增加相关科技技术的相互渗透
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展给国内的各项工业企业带来了一定的推动发展作用。现在兴起的智能控制技术要想在机械制造业中进一步发展，就必须要增加和其他相关学科的发展和相互渗透，这样才能够更好地推动机械制造的加工工艺，为科学与工程的研究带来不断深入的启发性质。要知道智能控制系统本身就属于控制系统向新兴科技的过度发展，如果能够增加智能控制系统与其他相关科技技术的渗透发展，增能够更好的带动智能控制在机械制造中的应用趋势。
六、结论：
在现如今的社会上，智能控制的产品已经多不胜数，有专项研究表明，这是一个非常具有前途的发展行业。本文在研究了智能技术在机械制造中的应用优势和局限性之后，经过借鉴和反思整理出了相关的建议。希望这些建议能够对智能控制在机械制造中的应用和发债带来一定的帮助。无论放在哪个时期来说，机械制造都是工业产业中最重要的环节，应当对其提起高度重视。
参考文献：
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[2]余廷；邓琦林；董刚；杨建国；张伟；；钽对智能熔覆镍基涂层的裂纹敏感性及力学性能的影响[J]；机械工程学报；2011年22期
智能制造研究分析范文第3篇
关键词：物联网；制造业；物流业；实时联动
中图分类号：F273.7 文献标识码：A
Abstract： At present， China is in the accelerating transition to a post-industrial phase. How to make modern manufacturing and modern logistics industry achieve win-win and joint development is a serious problem currently. With the application of IOT technology in the field of manufacturing and logistics， for the problem of combination of the traditional manufacturing processes and logistics processes in independent mode， this paper uses innovative IOT technologies and systems to build a manufacturing-logistics joint smart collaborative services platform based on IOT and demonstrates the effectiveness of the“manufacturing-logistics”real-time joint system.
Key words： the internet of things（IOT）； manufacturing industry； logistics industry； real-time joint
0 引 言
现代制造业的发展需要现代物流业的支撑，现代物流业的发展也要以现代制造业的发展为基础。目前我国正处于加速向工业化后期过渡的阶段，如何使现代制造业与现代物流业实现联动式共赢发展，是当前亟待解决的问题。制造业与物流业联动是制造业与物流业互相深度介入对方企业的管理、组织、计划、运作、控制等过程，共同追求资源集约化经营与企业整体优化的协同合作方式。制造业与物流业联动本质上是社会分工专业化的体现，即制造业与物流业各自专注于自身核心竞争力的培养与发展，最终实现“两业”联动双赢。
在传统的制造流程与物流流程独立运作的模式下，由于信息沟通的局限，制造与物流的业务逻辑在横向上缺乏关联，诸多环节上造成了计划可行性差，运作效率低下等问题。然而，当物流过程与制造过程各个环节实现横向联动，以上的问题将得到全面改观。物联网技术已成为制造物流产业联动的重要推动力。“物联网”的产生为建设面向制造―物流联动的智能协同服务平台带来了良好的契机。然而，当面向生产制造与物流服务互相深度介入、实现全面联动的这一新需求时，目前的物联网设备、技术和系统平台的发展仍无法满足其需要，这已成为制约制造业和物流业快速联动发展的重要障碍。
本文以“物联网”概念和相关技术的发展、普及应用为契机，以推动制造业与物流业在管理、组织、计划、运作、控制等过程的深度融合，并实现资源集约化经营与企业整体优化的协同合作为最终目的，提出了一套“制造―物流联动”协同决策服务信息架构。并在数据采集、信息整合、服务封装以及上层决策等多个层级开发了一系列物联网关键技术和系统平台，实现制造环节与物流环节的全面多维动态联动。
1 文献综述
1.1 “制造―物流联动”发展现状。从2005年始，国内研究者纷纷就本地区制造业与物流业联动发展现状开展深入的研究，并针对实际问题提出联动发展的对策及建议[1-2]；同时，运用计量经济学的灰色关联模型，得出福建省制造业与物流业的协调发展正处于协调与不协调的临界状态的结论[3]；应用灰色关联理论对广东省制造业与物流业的关系进行定量分析，得出广东制造业与物流业没有实现有效联动的事实，进而提出促进广东“两业”联动发展的一些建议[4]；从产业集群演化的角度分析制造业集群与物流产业的关系，并证实了长三角制造业集聚与物流业发展的耦合关系[5]；也有一些学者运用投入产出法，对中国物流业对制造业的关联波及效应进行分析[6]。目前我国在各环节中的“两业”联动存在以下问题：生产上游产品研发及设计的“两业”联动，涉及到物流基础设施的应用，我国物流业竞争市场规范化较差，管理水平和信息化程度相对较低；中游产品制造中与上下游企业之间信息不畅通，政策落实不到位，在物料需求、生产控制及销售控制上，制造业和物流业信息集成及信息共享不畅通等；生产下游中，产品从下生产线开始，经过包装、装卸搬运、储存、流通加工、运输、配送，直至最后送到用户手中的整个产品实体流动过程中，通过通讯及计算机技术、管理软件以及各种新思想和新方法来实现物流信息的共享、跟踪及JIT（准时制）物流是当前面临的重要任务之一。
1.2 物联网技术在制造及物流行业的应用。从当前技术发展和应用前景来看，物联网在工业领域的应用主要集中在以下几个方面：（1）制造业供应链管理。如空中客车通过在供应链体系中应用传感网络技术，构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。（2）生产过程工艺优化。如钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度实时监控，提高产品质量，优化生产流程。（3）生产车间智能制造。具体包括：柔性生产和流程可视。（4）产品全生命周期监控。具体包括：单品管理、全程监控、绿色环保。
物流业是很早就应用物联网的行业之一。概括起来，目前相对成熟的应用主要在如下三大领域：（1）产品的智能可追溯的网络系统。如食品的可追溯系统、药品的可追溯系统等等。（2）物流过程的可视化智能管理网络系统。如基于GPS卫星导航定位技术、RFID技术、传感技术等多种技术，在物流过程中可实时实现车辆定位、运输物品监控，在线调度与配送可视化与管理系统。（3）智能化的企业物流配送中心。
根据对制造和物流行业相关物联网设备的国内外发展趋势的分析可以得到以下几点结论：（1）RFID技术是物品自动识别领域的必然趋势。（2）多维制造加工和仓储环境信息的监控已成为制造和物流行业提升生产控制能力、服务质量的新需求，多传感器和传感器网络技术成为实现该项任务的基础技术。
2 面向制造―物流联动的物联网智能协同服务平台框架
本文提出的面向制造―物流联动的物联网智能协同服务平台框架如图1所示，包括四个联动层：最下层为设备联动层，用于制造流程及物流过程中的多维实时信息的采集；信息联动层把实时采集的信息进行统一整合，通过处理后形成标准的信息流；服务联动层通过标准的信息流输入，采用一系列的智能体，提供各种服务；最高层决策联动层包括一系列的决策应用系统，为制造过程和物流流程提供相应的指导，以此形成四层相互联动、统一优化资源的物联网驱动的绿色服务模式。
2.1 物联网驱动的制造―物流联动服务模式。物联网驱动的制造―物流联动服务模式主要包括纵向和横向联动服务模式，所谓横向联动，即在整个物联网过程的两个阶段：制造阶段和物流阶段，通过联动的方式优化其交叉资源，利用智能物联网感知设备把两个阶段无缝连接起来，形成相互融合和动态交互的横向联动模式；纵向联动即在物联网信息传递与使用的过程中的相互联动过程，该过程包括感知、处理、整合、应用几个层面，分别对应于四个联动层，因而形成上下层级之间的动态交互，最终达到纵横联动模式。该模式将以资源利用最优化为前提，以绿色化为目标，避免资源特别是各阶段、各层级紧缺资源的浪费，最终达到可持续性发展。
2.2 物联网驱动的制造―物流联动关键使能设备。本文的物联网驱动的制造―物流联动关键使能设备包括两类：一是多维RFID主动标签，另外是制造和物流信息统一集成网关。
（1）多维RFID主动标签。实现制造―物流联动环境下的RFID标签设备及实时数据可视化；针对特定制造―物流联动应用的GPS信息和3G视频模组及实时信息获取；针对制造―物流联动敏感环境（如保鲜食品仓，易碎物品仓）的多传感器智能主动式RFID标签设备及实时信息获取。（2）制造和物流信息网关。制造―物流联动信息集成网关包括制造信息网关和物流信息网关。这两类网关的主要任务是对所部署的传感器，数据采集设备提供标准化数据获取和传输接口，实现异构信息系统之间的平滑信息交换和整合。它们都提供一套数据获取、处理和交换的标准化接口，其功能主要包括：数据源标准化定义，实现对多样化数据源元素归一化描述，如数据提供源唯一地址描述，数据结构，数据查询条件的标准化描述；数据标准化处理，提供一种异构数据标准化转换的技术，将数据通过统一标准的描述格式返回给数据请求方；数据交换接口标准化，实现异构信息系统之间数据获取，更新和存储的通用方法和调用接口。
2.3 物联网驱动的制造―物流联动协同服务平台信息架构。物联网驱动的制造―物流联动协同服务平台信息架构主要包括以下几层：（1）设备联动层。设备联动层通过把制造和物流流程的数据进行感知采集，在制造流程当中，通过多种类的传感器，如生产线信息终端设备、手持式RFID终端、固定式RFID设备等把制造流程中各结点的信息如生产进度、车间在制品和成品等统一采集；在物流流程中，采用多维主动RFID标签、3G视频、GPS和RFID仓储管理硬件等设备把物流过程的环境信息、配送信息和仓储信息等统一整合，为制造―物流联动提供基础的数据支持。（2）信息联动层。信息联动层把设备联动层的信息进行统一管理，这一层主要包括两个信息网关，制造信息网关针对制造流程的感知信息进行统一的管理，物流信息网关对物流过程中的感知信息进行集中整合，两个网关之间相互实时交互针对两个阶段的资源进行统一管理，信息联动层的网关主要包括四个主要使能模块，分别是：①智能网关异构硬件管理模块：对接入物联网的硬件设备进行统一的管理，包括硬件MAC地址分配、物联网唯一标识管理、注册管理等；②基于ISA95的异构信息标准化模块：对异构感知设备获取的信息进行标准化处理，包括数据字段定义、数据格式描述、数据表达、语义分析、谓词诠释等；③层级化复杂事件处理模块：对海量事件进行分层动态处理，其中包括事件分类操作、事件组合管理、事件响应决策等；④动态工作流定义配置模块：针对制造―物流联动机制下的动态工作流管理，提供自定义和可重配的方法，其中包括流程结点定义、结点互联操作、流程配置服务和流程优化等。（3）服务联动层。服务联动层通过一系列的智能体对象，把信息联动层提交的数据进行处理，然后为决策联动层提供支持服务，该层主要的智能体包括：①实时制造资源智能体：把制造过程中的资源封装成智能体（Smart Object Agent），为制造流程提供资源配置、优化、协调和整合，以实现制造过程中制造资源的闭合管理；②实时WIP（work in product）智能体：制造过程中的在制品通过智能化封装后成为WIP智能体，为在实时在制品库存预测及管理、WIP优化等；③实时仓储资源智能体：仓储资源通过智能化封装后成为实时仓储资源智能体，这些智能体为制造和物流环节提供各种资源的实时信息服务；④实时车辆资源智能体：车辆资源通过多种传感器及智能化技术封装成车辆资源智能体，对物流的承载主体进行统一规划、合理调度、优化路径、实时监控等综合；⑤实时在途品智能体：物流过程中的在途品通过封装后成为在途品智能体，通过感知技术可以实时获得在途品的温度、湿度、气压等承载环境信息，以及在途品数量、状态等信息。（4）决策联动层。决策联动层通过服务层中各种智能体提供的服务信息，为一系列的系统提供支持，其中包括以下几个系统：传统制造应用系统（MES）、传统物流应用系统、JIT型实时对线配送系统、智能化WIP管理系统和智能化物流配送系统。其中传统制造应用系统（MES）、传统物流应用系统为企业现有系统，本文的决策联动层主要包括以下三个系统：①JIT型实时对线配送系统：制造―物流联动机制下的物联网，以控制原料库存、减低在制品存量，实现精细化JIT型生产为目的绿色管理模式，为各个生产厂商的基于生产节拍的原材料需求信息，以及所需物料的实时仓储位置信息进行智能规划、综合越库、转运以及直接配送等。②智能化WIP管理系统：在对制造―物流联动环境下的在制品进行最优化管理的前提下，控制各制造流程阶段的WIP数量，综合考虑物流成本、仓储成本等约束，在物流调度、路径规划、生产协同的基础上得到最优的组织方式，以达到绿色化的制造过程WIP管理。③智能化物流配送系统：在对原材料进行协同采购的前提下，利用实时动态化物流资源信息（包括仓储位置，载具，车辆等资源的信息），对多种类、多批次的整个物流过程进行规划、决策以及执行监管。
3 系统演示
3.1 生产联动物流。该情况为最经典的生产物流联动过程，核心决策环节为生产车间子系统：由生产车间的实时生产流程拉动配送和仓储环节提供生产物流服务，常见于生产计划的调整余地较小、调整成本偏高、或调整难度大，而物流资源（例如配送车辆和仓储空间）较为充足而具有较大调整空间的生产企业中。针对该情况，开发了基于RFID的智能生产线实时管理系统，其运作情况如图2所示。
3.2 物流联动生产。该情况的核心决策环节为仓库子系统：由仓库实时状态（仓储空间的释放计划、客户成品需求/供应商供货节拍、及预设仓储策略等）拉动生产车间及物流车队进行生产与配送出/入库计划。此情况多见于珠三角及沿海发达地区，由于企业不断扩大生产规模，却无力扩大仓库面积而造成。针对该情况，开发了基于IOT的成品物流规划与管理系统，其运作情况如图3所示。
4 结论与展望
本文从制造―物流联动物联网背景入手，利用创新的物联网设备、技术和系统构建了面向制造―物流联动的物联网智能协同服务平台，并详细介绍了该平台的信息架构。具有以下三方面的特色：（1）面向制造―物流联动的物联网智能协同服务平台的服务模式。（2）物联网背景下制造―物流联动中的整合规划、合理利用和资源优化。（3）提出一套适用于制造―物流联动物联网下的关键使能设备。
本文以制造物流联动为切入点，将企业生产和仓储、物流流程在多环节紧密衔接，并集中应用物联网技术，通过“集中式共享、服务化运营”的策略在工业园区和大型集团集群企业中进行应用推广，个体企业应用物联网技术的种种弊端将被屏蔽和缓冲。
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智能制造研究分析范文第4篇
关键词：智能制造技术；人工智能技术；智能制造业；基本介绍；应用
中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）09-0025-01
1 人工智能技术的基本介绍
1.1 概念
网络信息技术与计算机技术等等众多学科的技术进行有效的融合，并且对于人类进行智能模拟，最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制，这种技术就是人工智能技术。随着时代的发展，人工智能技术具有重要的价值。比如：对于机械等进行智能化控制，可以在遗传编程、信息图像、语言等各个方面进行应用。
1.2 特点
人工智能技术具有以下方面的特点。第一，性价比高。我们以智能制造业为例子进行具体说明。智能制造业一方面在运行中需要对于大量的数据信息等进行计算，分析等工作，另一方面需要对于运行的过程进行有效化监控。应用以往的方式需要花费大量的成本。而应用人工智能后，需要应用较小的成本，就能实现智能化控制与分析。第二，具有可靠性的特点。人工智能是在网络信息技术、计算机技术等为基础形成的新型高端技术类型，可以在全过程控制中保障智能制造业的安全。第三，具有可操作性的特点。光纤、电缆、网络信息、计算机等众多领域的进步与发展，为人工智能的应用提供了强大的技术支持，有利于其进步与发展。
2 人工智能技术在智能制造业中的应用
2.1 对于自动化控制流程的简化
在智能制造业中进行产品的生产操作比一般产品要复杂，尤其是对于操作流程的控制具有非常高的要求。而应用人工智能技术之后，有关的操作人员只需要应用网络操作智能控制系统就可以实现对于操作平台的全过程智能自动控制，一方面保障了产品的质量与安全，另一方面使得系统对于可能出现的故障进行提前判断，进行必要的安全规范处理。如图1所示。
2.2 对事故和故障的及时处理
人工智能在智能制造业中进行应用，可以对于事故和一些故障进行及时的预防和处理，最终保障智能制造业产品的质量和安全。这种应用方式的特点在于，有效的弥补了传统监测技术中存在的缺点和不足，建立起了动态化的监测网络系统，对其生产中的状态进行实时监控，对其质量的功能进行了有效的保障。除此之外，我们应用智能技术中的模糊理论可以建立起有效的刀具状态识别模型，建立起有效的监控参数和刀具状态之间的模糊关系，对于我们今后对于智能化制造技术的应用有重要的启示。但是，这种应用还存在一些问题。因此，我们需要在今后的应用中对于这种方式进行有效的改进，提高其应用的质量和水平，全面提高刀具监控的水平，提高智能制造业的质量，实现其良好的经济效益和社会价值。
2.3 对产品设计的优化
以往的制造业设计中需要进行大量的实验，设计出众多的样品，一方面花费了大量的时间、经历、金钱，最终成型的产品也不一定达到令人满意的程度。而将人工智能技术在制造业设计中进行有效的应用，其可以对于设计工作建立起网络化信息模型，并且对于设计出的产品在网络上进行生产过程应用仿真，有效了解设计出的产品具有怎样的缺点和不足，在网络模型平台中进行有效改进，再次进行应用生产过程仿真，大大提高产品设计的质量与水平，还节省了大量的时间与金钱，对于产品进行了优化设计。
3 结语
对于人工智能与制造自动化技术的挑战问题进行分析与研究，有利于我们了解人工智能发展的趋势与应用实践情况，最终可以在今后生a中有效应用这项技术，促进我国经济的发展与社会的进步。
参考文献
[1]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014（03）：137-138.
[2]任博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].科技视界，2015（09）：108-109.
[3]王涛.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].电子技术与软件工程，2015（11）：261.
智能制造研究分析范文第5篇
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
