智能制造定义
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇智能制造定义范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
智能制造定义范文第1篇
根据《宁波市经济和信息化局关于组织开展2021年度宁波市智能制造优秀系统解决方案（第一批）申报工作的通知》（甬经信产数〔2021〕73号）等文件要求，经企业申报、各地推荐、专家评审和综合评定，现将2021年度宁波市智能制造优秀系统解决方案（第一批）拟认定名单予以公示。
一、公示时间：2021年7月9日-7月15日。
二、公示期间，如对公示内容有异议，可通过来电、来信、来访进行反映。
三、联系人：陈文林；联系电话：89292008（传真）；地址：宁波市鄞州区宁穿路2001号。
附件：2021年度宁波市智能制造优秀系统解决方案（第一
批）拟认定名单
宁波市经济和信息化局
2021年7月9日
附件
2021年度宁波市智能制造优秀系统解决方案（第一批）拟认定名单
序号
单位名称
解决方案名称
重点应用
行业/领域
属地
1
浙江蓝卓工业互联网信息技术有限公司
基于supOS工业操作系统的
石化行业智能制造解决方案
石化
海曙区
2
宁波智能制造技术
研究院有限公司
智云端-数据采集与生产
管理系统解决方案
工业互联网+安全生产
海曙区
3
浙江华工赛百数据
系统有限公司
面向汽车零部件行业的智能
制造整体解决方案
汽车零部件
江北区
4
宁波捷创技术股份
有限公司
三化融合整体解决方案
磁性材料
江北区
5
浙江第元信息技术
有限公司
第元基于5G+工业互联网的
设计制造一体化平台解决方案
电子信息
镇海区
6
宁波创元信息科技
有限公司
基于Neural-MOS的模具行业
智能制造系统解决方案
模具
北仑区
7
宁波腾智信息技术
有限公司
紧固件行业智慧工厂
解决方案
紧固件
北仑区
8
浙江文谷科技
有限公司
文谷汽车行业数字化工厂
解决方案
汽车零部件
鄞州区
9
舒普智能技术股份
有限公司
服装服饰车间集成解决方案
服装服饰
鄞州区
10
宁波伟立机器人科技股份有限公司
数字化车间集成-机床及
机器人解决方案
模具
余姚市
11
宁波舜宇智能科技
有限公司
智能数字工厂整体解决方案
电子信息
余姚市
12
宁波慈星股份
有限公司
慈星针织品智能柔性定制
系统解决方案
服装服饰
慈溪市
13
宁波智讯联科科技
有限公司
汽车零部件行业数字化车间/智能工厂系统解决方案
汽车零部件
宁波国家高新区
14
宁波沙塔信息技术
有限公司
面向机加工行业的工业互联网
平台解决方案
机械加工
宁波国家高新区
15
宁波易拓智能科技
有限公司
离散型注塑行业智能工厂系统解决方案
文体
宁波国家高新区
16
宁波极望信息科技
有限公司
面向离散制造业的极望Y9-MES整体解决方案
压铸
智能制造定义范文第2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。
参考文献：
[1] 李江虹，常春英，陈思嘉，等. 广东省物流业与制造业协调联动发展探析[J]. 物流技术，2011（23）：34-36.
[2] 段雅丽，樊锐，黎忠诚. 湖北制造业与物流服务业协调发展现状及对策分析[J]. 物流技术，2009（9）：11-14.
[3] 陈春晖. 基于灰色关联的福建省制造业与物流业联动发展研究[J]. 中国市场，2012（2）：15-18.
[4] 李松庆，苏开拓. 广东制造业与物流业联动发展的灰色关联分析[J]. 中国集体经济，2009（15）：104-105.
[5] 刘雪妮，宁宣，张冬青. 产业集群演化与物流业发展的耦合分析――兼论长三角制造业集群与物流产业的关系[J]. 科技进步与对策，2007（9）：161-166.
[6] 梁红艳，王健. 物流业与制造业的产业关联研究――基于投入产出表的比较分析[J]. 福建师范大学学报（哲学社会科学版），2013（2）：70-78.
[7] 蒋照连，黄峰，吴丽娟. 物流业与制造业联动发展策略研究[J]. 福建论坛（社科教育版），2010（4）：41-42.
[8] 建红，汪标. 物流业与制造业联动发展研究综述[J]. 生产力研究，2012（2）：246-248.
[9] 庞文英. 浅谈我国制造业与物流业的联动发展[J]. 物流工程与管理，2009（11）：1-10.
[10] 胡红云，林希. 我国制造企业生产物流的发展现状、问题与对策[J]. 重庆科技学院学报（社会科学版），2011（2）：89-91.
[11] 叶茂盛. 现代物流业与制造业升级互动关系探析[J]. 市场周刊（新物流），2007（10）：62-63.
[12] 王自勤. 制造业与物流业联动发展内涵与理想模式研究[J]. 物流技术，2012（15）：27-31.
智能制造定义范文第3篇
一台智能化的印染机器人，可替代一条生产线上的数个工人，这样的机器人不仅有利于节省人力，由于能够精确控制给料，也能大幅减少污染，提升印花品质……纺织机器人在国内纺织企业的出现及逐步推广，是纺机智能化步伐带来的全新气象。
纺织是劳动密集型产业，各方面的条件相对较差，随着生活水平的提高，在这个行业里就业的人会越来越少。除非使劳动条件有大幅度改善，在工作当中有很多灵活机动的部分，才会逐渐有人才聚集。从产业本身角度讲，工人越多成本越高，人为因素也越高。智能纺机自动化节省成本，减少人为因素，在中国在全世界都是一个大方向，也是必然趋势。
中国纺织机械器材工业协会理事长王树田表示，智能化需求在这两年里特别明显。
“以前的420锭细纱机需要人工换纱管，现在已经有相当多的企业选择使用1080锭自动落纱机。这只是第一步，今后还将实现自动落筒、自动输送，大幅度减少人力。企业老板投资之后不需要过多管理人的成本，计算生产就可以了。目前，国内长车锭数已经超过传统短车锭数的销售量。”
“下一次工业革命”
从发展趋势来看，制造业下一步的发展将由人工智能、机器人和数字控制信息技术这三部分组成，有人将这称为“下一次的工业革命”。纺织机械器材工业协会副理事长祝宪民这样说：我国作为制造大国，要发展成为制造强国，也必然要走这条路。未来，各类大型处于生产第一线的技术装备都有向着智能化发展的趋势，我国也出台了关于智能装备制造十二五规划。
其中智能制造装备的具体定义是：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
随着用工劳动力成本逐年增长，减少用工，实现自动化，文章开头提到的印染机器人就是这其中的一部分。
目前已经有不少在使用机器人生产的企业，包括印染、纺纱、织布企业。祝宪民对此解释道：不要把机器人单纯理解成一个人，有腿有脚具备人的形态，那只是狭义上的机器人。
实际上机器人是指模仿人的动作代替人进行生产，比如纺纱自动集体落纱的小车，进行抓管放管操作，就是机器人。目前纺织机器人的发展非常迅速，自动落筒机可能实现多只手臂，快速完成落筒工作。
而人工智能则与机器人不同，具有比较严格的定义。首先要具有感知，要了解生产对象的状况，随后进行分析，做出判断，最后完成决策。能完成这样几步程序，才是人工智能。所谓人工智能，就是机器能够代替人类的思考。不仅感知，还要能够进行分析决策，代替人的思考过程。
比如，将人工智能应用于粗细联合细纱机，粗纱筒自哪台粗纱机上落下来，哪台细纱机缺少粗纱需要准备，都由人工智能负责传送。如果都不缺少，则需要判断送进哪个粗纱库，需要时又要如何调出……这些都不是一个简单的控制，而是需要进行思考分析。
当这样的思考过程得以实现，以细纱无人铛车为例，夜班时间节是用电峰谷价格便宜，企业需要开车又想做到无人值守夜班，则需要断纱少，断纱少则需要做出适当降低锭速的判断。这些本来需要平时经验的积累由人工进行判断，将这种人工分析判断植入人工智能，便可以做到替代人力，实现无人值守，有效降低各类成本。
令技术真正实现经济
“形势好的时候，放台机器在那里开着就能挣钱，那时候技术差别无法显现。但越是在形势不好的时候，高端技术的优势越是会突显出来。在去年仍然实现赢利的，多是采用高端技术纺机的企业。”祝宪民的看法十分笃定。
2012年，智能制造装备产业增速仍然保持在装备全行业的前列，需求量总体保持稳步上升态势。工业和信息化部装备工业司副司长李东表示，高端装备制造业是国家“十二五”规划提出的战略性新兴产业七大领域之一，智能制造装备是高端装备制造业的重点方向之一。
“智能制造装备”概念自2010年秋《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》首次作为发展重点明确提出，近两年在制造业内外都得到了广泛的关注，尤其是工业机器人、3D打印技术等新领域的涌现，更是使智能制造装备跃升为媒体热炒的未来产业之星。但从当前我国的发展情况来看，智能制造技术和装备的应用拓展仍需要政府和业内企业的更多努力。
智能化的研发成本较高，但纺织工业的自动化与智能化恰恰恰可能率先在中国实现。祝宪民这样说：“因为我们具有成本的优势，我们国家的纺织机械比国外进口机械成本低得多。在台湾有一家纺织厂，采用一套进口自动化设备，用工很少，万锭用工只有不到10个人，但是老板说，这套设备是赔钱的，要靠其他普通纺纱设备来养这台设备。即它的固定资产投资成本高，平时机械的维护成本也很高，与节省的人工成本相比，并不划算。”
那么，我国的纺织机械呢？当然不能仍然走这样的路。与进口纺机相比，我国纺机要将成本优势进行到底。
祝宪民回忆，丰田公司曾经在90年代初就研发出自动接头机，丰田老总却表示那是研发失败，这失败不是技术层面上的失败，而是机械成本太高，卖给企业，节省的人力却不可能实现赢利的平衡，这便失去了高端技术的本来意义。
对此，祝宪民表示，在智能化高端技术的研发过程中，不能只从技术角度上考虑，还要从生产经济的实际上考虑。如果推出一个高端技术无法实现经济效益，自然不会有人用，技术的研发等于一场空。我们不能在技术上过关经济上却失败，那一切的努力就没有任何意义了。
智能制造定义范文第4篇
随着信息技术与工业技术的高度融合，网络、计算机技术、信息技术、软件与自动化技术的深度交织产生新的价值模型，在制造领域，这种资源、信息、物品和人相互关联的“虚拟网络―实体物理系统”（Cyber-physical Systems，CPS）被德国人定义为“工业4.0”。
同时，德国联邦教研部与联邦经济技术部也于2013年将工业4.0项目纳入了《德国2020高技术战略》的十大未来项目中。德国机械及制造商协会（VDMA）等协会还合作设立了“工业4.0平台”。
接着，德国电气电子和信息技术协会于2013年12月工业4.0标准化路线图，同年召开的汉诺威工业博览会的主题“融合的工业――下一步”则很好地契合了德国自2013年以来力推的创新概念――工业4.0。德国总理默克尔则将工业4.0称作“一座里程碑”。
在这个宏大概念的背后，有着德国政府、德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司以及众多中小企业等德国学术界和产业界的合作与支持，德国政府甚至提供了2亿欧元的资金支持。
作为未来生产的代表性概念之一，德国政府提出的工业4.0计划被理解为第四次工业革命，它意在升级工业体系，形成“智能制造”的未来。工业4.0强调两大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用。由此可见，工业4.0并不陌生，当前智能化、信息化、绿色生产已经将制造业推到变革的门槛，工业4.0只是临门一脚。
德国工业4.0战略的主要内容
赛迪智库工业经济所副所长刘春长将德国工业4.0的核心内容总结为：建设一个网络（信息物理系统）、研究两大主题（智能工厂、智能生产）、实现三大集成（横向集成、纵向集成与端对端集成）、推进三大转变。
一是建设一大网络，即信息物理系统（CPS）。CPS的核心思想是强调虚拟网络世界与实体物理系统的融合。换言之，即强调制造业在数据分析基础上的转型。进一步讲，CPS的主要特征可以用“6C”来定义，即Connection（连接）、Cloud（云储存）、Cyber（虚拟网络）、Content（内容）、Community（社群）、Customization（定制化）。CPS可以将资源、信息、物体以及人员紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境。
二是研究两大主题，即智能工厂与智能生产。实现工业4.0的核心是智能工厂与智能生产。作为目标核心载体的智能工厂，即分散的、具备一定智能化的生产设备，在实现了数据交互之后，能够形成高度智能化的有机体，实现网络化、分布式的生产设施;智能生产的侧重点在于将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程。
未来智能工厂与智能生产的实现意味着，较之传统生产模式，新的生产方式将大幅提高资源利用率，产品生产过程中的实时图像显示使得虚拟生产变为可能，从而减少材料浪费;个性化定制将成为可能并且生产速度大幅提高。
三是实现三大集成。即价值链上企业间的横向集成、网络化制造系统的纵向集成以及端对端工程数字化集成。
在生产、自动化工程以及IT领域，价值链上企业间的横向集成是指将使用于不同生产阶段及商业规划过程的IT系统集成在一起，这包括发生在公司内部以及不同公司之间的材料、能源以及信息的交换（比如入站物流、生产过程、出站物流、市场营销），横向集成的目的是提供端对端的解决方案。
与此相对应，网络化制造系统的纵向集成是指将处于不同层级的IT系统进行集成（如执行器和传感器、控制、生产管理、制造和企业规划执行等不同层面），其目的同样是提供一种端对端的解决方案。
端对端工程数字化集成是指贯穿整个价值链的工程化数字集成，是在所有终端实现数字化的前提下所实现的基于价值链与不同公司之间的一种整合，这将在最大限度上实现个性化定制。在此模式下，客户从产品设计阶段就参与到整条生产链，并贯穿加工制造、销售物流等环节，可实现随时参与和决策并自由配置各个功能组件。
四是促进三个转变。（1）实现生产由集中向分散的转变，规模效应不再是工业生产的关键因素，工业生产的基本模式将由集中式控制向分散式增强型控制转变。（2）实现产品由大规模趋同性生产向规模化定制生产转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下，将成为自动化、个性化的单件制造。（3）实现由客户导向向客户全程参与的转变，客户不仅出现在生产流程的两端，而是广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。
总之，德国工业4.0的核心，就是利用信息通信技术把产品、机器、资源和人有机结合在一起，通过信息通信技术建立一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在此模式中，CPS系统将推动生产对象直接或借助互联网通过M2M（machine-to-machine，机器对机器）通信自主实现信息交换、运转和互相操控;智能工厂能够自行运转，产品与机器可以相互交流，机器可以自组织生产，供应链将自动化协同，产业链分工将被重组，创造新价值的过程将发生改变。
相对于刘春长的精简总结，工业和信息化部电子信息司副司长、中国信息化百人会成员安筱鹏则从互联、数据、创新等多个维度来阐述他对工业4.0的理解。
工业4.0是互联
工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。工业4.0适应了万物互联的发展趋势，将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过信息物理系统（CPS）形成一个智能网络，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联，使得机器、工作部件、系统以及人类会通过网络持续地保持数字信息的交流。
具体来说，又包括生产设备之间的互联、设备和产品的互联、虚拟和现实的互联、万物互联网。
首先是生产和设备之间的互联。从工业2.0到工业3.0时代的重要标志是，单机智能设备的广泛普及。工业4.0工作组把1969年第一台可编程逻辑控制器Modicon084的使用作为工业3.0的起点，其核心是各种数控机床、工业机器人自动化设备在生产环节的推广，我们可以把它理解为单机设备智能化水平不断提升并广泛普及推广。
工业4.0的核心是单机智能设备的互联，不同类型和功能的智能单机设备的互联组成智能生产线，不同的智能生产线间的互联组成智能车间，智能车间的互联组成智能工厂，不同地域、行业、企业的智能工厂的互联组成一个制造能力无所不在的智能制造系统，这些单机智能设备、智能生产线、智能车间及智能工厂可以自由地、动态地组合，以满足不断变化的制造需求，这是工业4.0区别于工业3.0的重要特征。
其次是设备和产品的互联。正如德国总理默克尔在2014年汉诺威工博会上所讲的，工业4.0的意味着智能工厂能够自行运转，零件与机器可以进行交流。由于产品和生产设备之间能够通信，使得产品能理解制造的细节以及自己将被如何使用。同时，它们能协助生产过程，回答诸如“我是什么时候被制造的”“哪组参数应该被用来处理我”“我应该被传送到哪”等问题。
再次是虚拟和现实的互联。信息物理系统（CPS）是工业4.0的核心，它通过将物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、控制、远程协调和自治五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。信息物理系统（CPS）可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境，是实现设备、产品、人协调互动的基础。智能制造的核心在于实现机器智能和人类智能协，实现生产过程的自感知、自适应、自诊断、自决策、自修复。
最后是万物互联。信息技术发展的终极目标是实现无所不在的连接，所有产品都将成为一个网络终端。万物互联就是人、物、数据和程序通过互联网连接在一起，实现人类社会所有人和人、人和物以及物和物之间的互联，重构整个社会的生产工具、生产方式和生活场景。人们能够以多种方式通过社交网络连接到互联网，基于感知、传输、处理的各类人造物将成为网络的终端，人、物、数据在网络环境下进行流程再造，基于物理世界感知和人互的在线化、实时化的数据与智能处理改变着我们对外部世界的响应模式。
工业4.0是数据
德国机械设备制造业协会及SAP的专家在交流时都提出，工业4.0的核心就是数据。SAP高级副总裁柯曼说，企业数据分析就像汽车的后视镜，开车没有后视镜就没有安全感，但更重要的是车的前挡风玻璃――对实时数据的精准分析。
从工业1.0、2.0、3.0演进的角度来看，这一认识不无道理，数据是区别于传统工业生产体系的本质特征。在工业4.0时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。
随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
具体说来，数据又可分为产品数据、运营数据、价值链数据和外部数据。
首先是产品数据。包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。（1）外部设备将不再是记录产品数据的主要手段，内嵌在产品中的传感器将会获取更多的、实时的产品数据，使得产品管理能够贯穿需求、设计、生产、销售、售后到淘汰报废的全部生命历程。（2）企业与消费者之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计、柔性加工等创新活动中。
其次是运营数据。包括组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。生产线、生产设备的数据可以用于对设备本身进行实时监控，同时生产所产生的数据反馈至生产过程中，使得工业控制和管理最优化。
通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据采集和分析，将带来效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，改进和优化供应链。利用销售数据、供应商数据的变化，可以动态调整优化生产、库存的节奏和规模。此外，基于实时感知的能源管理系统，能够在生产过程中不断实时优化能源效率。
再次是价值链数据。包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。
大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。
最后是外部数据。包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。少数领先的企业已经通过为包括从高管到营销甚至车间工人在内的员工提供信息、技能和工具，引导员工更好、更及时地在“影响点”做出决策。
工业4.0是创新
工业4.0的实施过程实际上就是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新将会层出不穷。
第一是技术创新。未来工业4.0的技术创新在三条轨道上进行，一是新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联、大数据在信息技术创新体系中不断演进，并为新技术在其他行业的不断融合渗透奠定技术基础。二是传统工业在信息化创新环境中，不断优化创新流程、创新手段和创新模式，在既有的技术路线上不断演进。三是传统工业与信息技术的融合发展，它既包括信息物理空间（CPS）、智能工厂整体解决方案等一系列综合集成技术，也包括集成工业软硬件的各种嵌入式系统、虚拟制造、工业应用电子等单项技术突破。
第二是产品创新。信息通信技术不断融入工业装备中，推动着工业产品向数字化、智能化方向发展，使产品结构不断优化升级。一方面，传统的汽车、船舶、家居的智能化创新步伐加快，如汽车正进入“全面感知+可靠通信+智能驾驶”的新时代，万物互联（IOE）时代正在到来。另一方面，制造装备从单机智能化向智能生产线、智能车间到智能工厂演进，提供工厂级的系统化、集成化、成套化的生产装备成为产品创新的重要方向。
第三是模式创新。工业4.0将发展出全新的生产模式、商业模式。在生产模式层面，工业4.0对传统工业提出了新的挑战，要求从过去的“人脑分析判断+机器生产制造”的方式转变为“机器分析判断+机器生产制造”的方式，基于信息物理系统（CPS）的智能工厂和智能制造模式正在引领制造方式的变革。
在商业模式层面，工业4.0的“网络化制造”“自我组织适应性强的物流”和“集成客户的制造工程”等特征，也使得它追求新的商业模式以率先满足动态的商业网络而非单个公司，网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理等新型智能制造模式将加速构建产业竞争新优势。
第四是业态创新。伴随信息等技术升级应用，从现有产业领域中衍生叠加出的新环节新活动，将会发展成为新的业态。进一步来讲，在新市场需求的拉动下，将会形成引发产业体系重大变革的产业。就目前来看，工业云服务、工业大数据应用、物联网应用都有可能成为或者催生出一些新的产业和新的经济增长点。制造与服务融合的趋势，使得全生命周期管理、总集成总承包、互联网金融、电子商务等加速重构产业价值链的新体系。
第五是组织创新。在工业4.0时代，很多企业将会利用信息技术手段和现代管理理念，进行业务流程重组和企业组织再造，现有的组织体系将会被改变，符合智能制造要求的组织模式将会出现。基于信息物理系统（CPS）的智能工厂将会加快普及，进一步推动企业业务流程的优化和再造。
企业组织管理创新，也是两化融合管理体系标准的重要内容，两化融合管理体系的九大原则、四大核心要素、四个管理域中都涉及如何围绕企业获取可续的竞争优势，不断优化企业的业务流程和组织架构。
从实践的角度来看，国内企业在组织创新方面做了很多积极探索，张瑞敏提出企业无边界、组织无领导、供应链无中心等新的管理理念;任正非提出让听见炮火的人指挥战斗，作战的基本单元要从师一级缩小到旅、团、营、连，一直到班，以后的战争是“班长的战争”。
工业4.0的目标
智能制造定义范文第5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：
[1]宋建丽；邓琦林；陈畅源；葛志军；胡德金；；宽带智能熔覆高硬度火焰喷涂层组织和裂纹行为[J]；机械工程学报；2006年12期
[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
