第一篇：人工智能浪潮掀起三大技術(shù)支撐智能制造

人工智能浪潮掀起三大技術(shù)支撐智能制造

繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后，人工智能浪潮已開始掀起。今年5、6月，國務(wù)院連續(xù)印發(fā)了《中國制造2025》和《關(guān)于積極推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)+行動(dòng)的指導(dǎo)意見》兩個(gè)國家戰(zhàn)略層面的文件，將我國智能產(chǎn)業(yè)推入快速發(fā)展的軌道。在中國人工智能學(xué)會(huì)近日于上海召開的“2015第五屆中國智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇”上，多位院士、專家解讀了人工智能、互聯(lián)網(wǎng)和智能制造的趨勢(shì)和技術(shù)。

中國工程院院士盧秉恒在分析“中國制造2025”時(shí)認(rèn)為，支撐智能制造的三大技術(shù)是：機(jī)器人、智能裝備以及3D打印。

這其中，我國高端機(jī)器人和數(shù)控機(jī)床都處在產(chǎn)業(yè)化的艱苦攻關(guān)期，而3D打印技術(shù)正處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的起步期和企業(yè)的跑馬圈地期。

盧秉恒認(rèn)為，3D打印最符合工業(yè)4.0的制造工藝。它給制造業(yè)帶來顛覆性變革——產(chǎn)品開發(fā)周期與成本成倍下降，基本上是原來的1/3至1/5，使用材料利用率由5%提升至85%。GE公司做了一個(gè)非常創(chuàng)新的工作，用3D打印把20個(gè)零件合成了1個(gè)零件，提高燃油效率15%，發(fā)動(dòng)機(jī)前進(jìn)了一代。

他還認(rèn)為，中國制造在基礎(chǔ)研究方面要強(qiáng)調(diào)三個(gè)新的基礎(chǔ)：傳感器、軟件、大數(shù)據(jù)。

如今，大數(shù)據(jù)已成為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代人類社會(huì)的重要資產(chǎn)，被稱之為“新時(shí)代的石油”。而手機(jī)、電視機(jī)、汽車和聊天機(jī)器人等作為“傳感器”，為互聯(lián)網(wǎng)商提供源源不斷的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)。各行各業(yè)的大數(shù)據(jù)，規(guī)模從TB到PB到EB到ZB，以三個(gè)數(shù)據(jù)級(jí)的階梯迅速發(fā)展。

此外，機(jī)器人也在人工智能領(lǐng)域扮演重要角色。中國工程院院士李德毅認(rèn)為，當(dāng)前應(yīng)該更多研發(fā)的不是人型機(jī)器人，而是云機(jī)器人。在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心，用成千上萬臺(tái)的CPU+GPU服務(wù)器架構(gòu)，通過大數(shù)據(jù)樣本做混合的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的并行訓(xùn)練，可確定幾十億個(gè)參數(shù)的人工神經(jīng)，成為人工智能又一大亮點(diǎn)。

“互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)可有力支撐云機(jī)器人如何聽說、如何看、如何想，而解決機(jī)器人如何動(dòng)作的‘智能制造2025’迎來了我國機(jī)器人的春天。”

生物識(shí)別同樣是人工智能的重要一環(huán)?！蛾P(guān)于繼續(xù)推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)+行動(dòng)指導(dǎo)意見》一共有11項(xiàng)“重點(diǎn)行動(dòng)”，最后一個(gè)就是“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”，其中特別提到“生物特征識(shí)別”的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)夯實(shí)基礎(chǔ)。

百度的特點(diǎn)是連接人與信息，阿里巴巴是連接人與商品，騰訊是連接人與人。中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長、中國科學(xué)院院士譚鐵牛認(rèn)為，“互聯(lián)網(wǎng)+”的本質(zhì)就是“以人為本，連接一切?！奔热皇且匀藶楸荆欢ㄒ肋@個(gè)人是誰，所以“生物識(shí)別”將是智能化時(shí)代的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

譚鐵牛認(rèn)為，可穿戴設(shè)備蘊(yùn)含生物識(shí)別巨大的發(fā)展空間。在未來，生物識(shí)別將以“云”服務(wù)的形式提供。用戶本身成為一個(gè)采集設(shè)備，通過可穿戴設(shè)備等智能終端、智能汽車、智能家居等行業(yè)內(nèi)的生物識(shí)別數(shù)據(jù)收集和互換，形成云端數(shù)據(jù)庫從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)垂直服務(wù)。

第二篇：智能制造技術(shù)

現(xiàn)代制造技術(shù)

1142813203 吳文樂

摘要：現(xiàn)代制造技術(shù)是在傳統(tǒng)制造技術(shù)的基礎(chǔ)上, 不斷吸收和發(fā)展機(jī)械、電子、能源、材料、信息及現(xiàn)代管理技術(shù)的成果, 將其綜合應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、檢驗(yàn)、管理服務(wù)等產(chǎn)品生命周 期的全過程, 以實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、靈活、清潔的生產(chǎn)技術(shù)模式,取得理想的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效果的制造技術(shù)的總稱傳統(tǒng)的自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)可以顯著提高生產(chǎn)效率，然而其局限性也顯而易見，即無法很好地適應(yīng)中小批量生產(chǎn)的要求。隨著現(xiàn)代制造技術(shù)的發(fā)展，特別是自動(dòng)控制技術(shù)、數(shù)控加工技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人技術(shù)等的迅猛發(fā)展，柔性制造技術(shù)(FMI)應(yīng)運(yùn)而生。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代制造技術(shù)；自動(dòng)控制技術(shù)；柔性制造技術(shù)

1.現(xiàn)代制造技術(shù)發(fā)展綜述

現(xiàn)代制造技術(shù)在系統(tǒng)論、方法論、信息論和協(xié)同 論等的基礎(chǔ)上形成制造系統(tǒng)工程學(xué)，是一種廣義制造的概念，亦稱之為“大制造”的概念，它體現(xiàn)了制造概念的擴(kuò)展。廣義制造概念的形成過程主要有以下幾方面原因[1]。

1).制造設(shè)計(jì)一體化。體現(xiàn)制造和設(shè)計(jì)的密切結(jié)合，形成了設(shè)計(jì)制造一體化，設(shè)計(jì)不僅是指產(chǎn)品設(shè)計(jì)，而且包括工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)調(diào)度設(shè)計(jì)、質(zhì)量控制設(shè)計(jì)等。

2).材料成形機(jī)理的擴(kuò)展。現(xiàn)在加工成形機(jī)理明確地將加工分為去除加工、結(jié)合加工和變形加工。

3).制造技術(shù)的綜合性?，F(xiàn)代制造技術(shù)是一門以 機(jī)械為主體，交叉融合光、電、信息、材料等學(xué)科的綜合體，并與管理科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、文化、藝術(shù)、人機(jī)工 程、生物工程和生命科學(xué)等相結(jié)合，拓展了新領(lǐng)域?，F(xiàn)代制造技術(shù)應(yīng)包括硬件和軟件兩大方面，硬／軟件工具、平臺(tái)和支撐環(huán)境有了很大的發(fā)展。

4).產(chǎn)品的全生命周期。制造的范疇從過去的設(shè)計(jì)、加工和裝配發(fā)展為產(chǎn)品的全生命周期，包括市場(chǎng)調(diào)研、設(shè)計(jì)、制造、銷售、維修和報(bào)廢處理等。

5).生產(chǎn)制造模式的發(fā)展。計(jì)算機(jī)集成制造技術(shù) 是制造技術(shù)與信息技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，集成制造系統(tǒng)強(qiáng) 調(diào)信息集成，其后出現(xiàn)了柔性制造、敏捷制造、虛擬制 造、網(wǎng)絡(luò)制造、大規(guī)模定制、綠色制造、智能制造和協(xié) 同制造等多種制造模式，有效地提高了制造技術(shù)的水平，擴(kuò)展了制造技術(shù)的領(lǐng)域[2]。

現(xiàn)代制造技術(shù)的發(fā)展主要沿著“廣義制造”或稱 “大制造”的方向發(fā)展，其具體的發(fā)展可以歸納為四個(gè)方面和多個(gè)大項(xiàng)目[3]，如圖1所示：

圖1：現(xiàn)代制造技術(shù)方向

針對(duì)現(xiàn)代制造技術(shù)，本文從柔性制造技術(shù)的角度對(duì)現(xiàn)代制造技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)柔性制造在實(shí)際中的應(yīng)用進(jìn)行深入的研究；

2.柔性制造

2.1 柔性制造簡(jiǎn)述

所謂“柔性”，是指制造系統(tǒng)(企業(yè))對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部及外部環(huán)境的一種適應(yīng)能力，也是指制造系統(tǒng)能夠適應(yīng)產(chǎn)品變化的能力。柔性可分為瞬時(shí)、短期和長期柔性[4]。瞬時(shí)柔性是指設(shè)備出現(xiàn)故障后，自動(dòng)排除故障或?qū)⒘慵D(zhuǎn)移到另一臺(tái)設(shè)備上繼續(xù)進(jìn)行加工的能力；短期柔性是指系統(tǒng)在短時(shí)期內(nèi)，適應(yīng)加工對(duì)象變化的能力，包括在任意時(shí)期混合進(jìn)行加工2種以上零件的能力；長期柔性則是指系統(tǒng)在長期使用中，能夠加工各種不同零件的能力。迄今為止，柔性還只能定性地加以分析，尚無科學(xué)實(shí)用的量化指標(biāo)。因此，凡具備上述3種柔性特征之一的、具有物料或信息流的自動(dòng)化制造系統(tǒng)都可以稱為柔性制造系統(tǒng)。柔性制造技術(shù)是計(jì)算機(jī)技術(shù)在生產(chǎn)過程及其裝備上的應(yīng)用，是將微電子技術(shù)、智能技術(shù)與傳統(tǒng)制造技術(shù)融合在一起，具有自動(dòng)化、柔性化、高效率的特點(diǎn)，是目前自動(dòng)化制造系統(tǒng)的基本單元技術(shù)[5]。

柔性制造技術(shù)是對(duì)各種不同形狀加工對(duì)象實(shí)現(xiàn)程序化柔性制造加工的各種技術(shù)的總和[6]。柔性制造技術(shù)是技術(shù)密集型的技術(shù)群，我們認(rèn)為凡是側(cè)重于柔性，適應(yīng)于多品種、中小批量(包括單件產(chǎn)品)的加工技術(shù)都屬于柔性制造技術(shù)。目前按規(guī)模大小劃分為[7]：

(1)柔性制造系統(tǒng)（FMS）：關(guān)于柔住制造系統(tǒng)的定義很多，權(quán)威性的定義有：美國國家標(biāo)準(zhǔn)局把FMS定義為：“由一個(gè)傳輸系統(tǒng)聯(lián)系起來的一些設(shè)備，傳輸裝置把工件放征其他聯(lián)結(jié)裝置上送到各加工設(shè)備，使工件加工準(zhǔn)確、迅速和自動(dòng)化。

(2)柔性制造單元（FMC）：M S是FMS向廉價(jià)化及小型化方向發(fā)展的一種產(chǎn)物，它是由l～2臺(tái)加工中心、工業(yè)機(jī)器人。數(shù)控機(jī)床及物料運(yùn)送存貯設(shè)備構(gòu)成，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)單機(jī)柔性化及自動(dòng)化，具有適應(yīng)加工多品種產(chǎn)品的靈活性。迄今已進(jìn)入普及應(yīng)用階段。

(3)柔性制造線（FML):它是處于單一或少品種人批量非柔性自動(dòng)線與中小批量多品種FMS之間的生產(chǎn)線。其加工設(shè)備可以是通用的加工中心，CNC機(jī)床；亦可采用爭(zhēng)用機(jī)床或NC專用機(jī)床，對(duì)物料搬運(yùn)系統(tǒng)柔性的要求低于FMS，但生產(chǎn)率更高。它是以離散型生產(chǎn)中的柔性制造系統(tǒng)和連續(xù)生過程中的分散型控制系統(tǒng)(D C S)為代表，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線柔性化及自動(dòng)化，其技術(shù)已日趨成熟，迄今已進(jìn)入實(shí)用化階段。

(4)柔性制造工廠(FMF):FMF是將多條FMS連接起來，配以自動(dòng)化屯體倉庫，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系，采用從訂貨、設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢驗(yàn)、運(yùn)送至發(fā)貨的完整F M S。它包括了CAD／CAM，并使計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)投入實(shí)際，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng) 柔性化及自動(dòng)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運(yùn)進(jìn)程的全盤化。FMF是自動(dòng)化生產(chǎn)的最高水平，反映出世界上最先進(jìn)的自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營管理的自動(dòng)化連成一個(gè)整體，以信息流控制物質(zhì)流的智能制造系統(tǒng)(IMS)為代表，其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)工廠柔性化及自動(dòng)化[8]。

2.2柔性制造所采用的關(guān)鍵技術(shù)

1.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)未來CAD技術(shù)發(fā)展將會(huì)引入專家系統(tǒng)，使之具有智能化，可處理各種復(fù)雜的問題。當(dāng)前設(shè)計(jì)技術(shù)最新的一個(gè)突破是光敏立體成形技術(shù)，該項(xiàng)新技術(shù)是直接利用CAD數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)控制的激光掃描系統(tǒng)，將二維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖彤對(duì)池內(nèi)的光敏樹脂液面進(jìn)行光學(xué)掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環(huán)操作，逐層掃描成形，并自動(dòng)地將分層成形的各斤狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數(shù)據(jù)，數(shù)小時(shí)內(nèi)便呵制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結(jié)構(gòu)的速度。

2.模糊控制技術(shù)模糊數(shù)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊摔制器具有自學(xué)習(xí)功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息井自動(dòng)地對(duì)控制量作調(diào)整，使系統(tǒng)性能大為改善，其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)方法更引起人們極大的關(guān)注。

3.人工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術(shù)迄今，柔性制造技術(shù)中所采用的人工智能大多指基礎(chǔ)規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識(shí)和推理規(guī)則進(jìn)行推理，求解各類問題（如解釋、預(yù)測(cè)，診斷、查找故障、設(shè)汁、計(jì)劃、監(jiān)視、修復(fù)、命 令及控制等）。由于專家系統(tǒng)能簡(jiǎn)便地將各種事實(shí)及經(jīng)驗(yàn)證過的理論與通過經(jīng)驗(yàn)獲得的知識(shí)相結(jié)合，因而專家系統(tǒng)為柔性制造的諸方面工作增強(qiáng)綜合性。展望未來，以知識(shí)密集為特征，以知識(shí)處理為手段的人工智能（包括專家系統(tǒng)）技術(shù)必將在柔性制造(尤其智能型)中起著非常重要的關(guān)鍵性的作用。目前對(duì)未來智能化柔性制造技術(shù)具有重要意義的一個(gè)正在急速發(fā)展的領(lǐng)域是智能傳感器技術(shù)。該項(xiàng)技術(shù)是伴隨計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和人工智能產(chǎn)生的，它使傳感器具有內(nèi)在的“決策”功能。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行并處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是一種人工智能工具。在自動(dòng)控制領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不久將并列到專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為現(xiàn)代自動(dòng)化系統(tǒng)中的一個(gè)組成部分[9]。

3.國內(nèi)現(xiàn)代制造技術(shù)狀況

近年來，世界各國都投入了巨大的財(cái)力和物力，強(qiáng)化作為光機(jī)電一體化制造業(yè)基礎(chǔ)的先進(jìn)制造業(yè)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略研究。美國、德 國、日 本 等 國 已 經(jīng) 開 發(fā) 出 了 數(shù) 控（NC）、計(jì)算機(jī)數(shù)控（CNC）、直接數(shù)控（CAM）、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS）、制造資源規(guī)則（MRP）、柔性制造單元（TMC）、柔性制造系統(tǒng)（FMS）、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)／制造（CAD／CAM）、精益生產(chǎn)（LP）、智能制造系統(tǒng)（MS）、并行工程（CE）和敏捷制造（AM）等多項(xiàng)現(xiàn)代制造技術(shù)與制造模式。這些技術(shù)的推廣與應(yīng)用，不僅使本國企業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力得到鞏固，也使得世界先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展迅猛[10]。我國制造業(yè)市場(chǎng)的巨大潛力，為現(xiàn)代制造技術(shù)發(fā)展提供了廣闊的市場(chǎng)空間。但是，與制造業(yè)發(fā)達(dá)國家和地區(qū)相比，國內(nèi)的現(xiàn)代制造技術(shù)的研發(fā)與市場(chǎng)拓展還不均衡。其中，國內(nèi)機(jī)械基礎(chǔ)件制造行業(yè)中的數(shù)控化率極低，不足1.6%，先進(jìn)加工工藝、技術(shù)和裝備的普及程度不足10 % ；CAD／CAM 系統(tǒng)應(yīng)用的普及率在國內(nèi)骨干企業(yè)僅有35%，產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小。另外，在相關(guān)行業(yè)中如印刷業(yè)、電力行業(yè)和醫(yī)療器械行業(yè)等，技術(shù)裝備的低數(shù)控化率也遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)中高檔先進(jìn)產(chǎn)品的需求?？v觀國際制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展，面對(duì)國際、國內(nèi)兩個(gè)制造業(yè)市場(chǎng)的日漸融合，如何立足國內(nèi)制造業(yè)的市場(chǎng)需求，整合分散的科研與企業(yè)資源，盡快形成自己在先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)是擺在我國制造業(yè)面前的迫在眉睫的課題了[11]。

總之，重視制造業(yè)和現(xiàn)代制造技術(shù)已成為全球化的大趨勢(shì)?，F(xiàn)代制造技術(shù)不是一項(xiàng)具體技術(shù)，而是利用系統(tǒng)工程技術(shù)將各種相關(guān)技術(shù)集成的一個(gè)有機(jī)整體；現(xiàn)代制造技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)技術(shù)，而不是一成不變的，它需要不斷吸收各種高新技術(shù)成果，并將其滲透到產(chǎn)品的所有領(lǐng)域，結(jié)合成一個(gè)有機(jī)整體，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、清潔和靈活的生產(chǎn)[12]；現(xiàn)代制造技術(shù)的目的是提高制造業(yè)的綜合效益，其不摒棄傳統(tǒng)技術(shù)，而是有賴于不斷用科技新手段去研究它和傳承它，并應(yīng)用科技新成果去改造它和充實(shí)它；現(xiàn)代制造技術(shù)在強(qiáng)調(diào)環(huán)境保護(hù)的同時(shí)，還強(qiáng)調(diào)各專業(yè)學(xué)科之間的相互滲透、融合和淡化，并消除其間的界限。我國先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展應(yīng)結(jié)合自身的特點(diǎn)，形成特色，大力發(fā)展一些關(guān)鍵前沿技術(shù)，比如新一代材料成型技術(shù)、微米及納米技術(shù)、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的將來，現(xiàn)代制造技術(shù)將得到更大的發(fā)展和壯大，發(fā)展和應(yīng)用先進(jìn)制造技術(shù)是每個(gè)國家為提高企業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力和技術(shù)創(chuàng)新能力的必然選擇。

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第三篇：金準(zhǔn)人工智能 2018中國智能制造報(bào)告

金準(zhǔn)人工智能 2018中國智能制造報(bào)告 前言

智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。簡(jiǎn)而言之，智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。

智能制造已經(jīng)成為全球價(jià)值鏈重構(gòu)和國際分工格局調(diào)整背景下各國的重要選擇。發(fā)達(dá)國家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位。亞洲作為制造業(yè)重要區(qū)域也在積極部署自動(dòng)化、智能化。

一、突破與成長

亞洲正受到自動(dòng)化、智能化大潮沖擊。國際勞工組織（International Labour Organisation）調(diào)研發(fā)現(xiàn)，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最高，據(jù)估計(jì)這幾個(gè)區(qū)域約50%的工人工作可能在未來20年被自動(dòng)化取代。

亞洲作為制造業(yè)的重要區(qū)域，在面臨制造業(yè)向自動(dòng)化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能否繼續(xù)保持其競(jìng)爭(zhēng)力？

毫無疑問，亞洲正在積極尋求突破。以人工智能為例，各國政府大力支持人工能，推動(dòng)科技公司、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新。2017年，韓國政府宣布了10億美元的人工智能資金；日本鼓勵(lì)人工智能創(chuàng)業(yè)公司和風(fēng)險(xiǎn)投資；新加坡政府的國家研究基金會(huì)宣布國家人工智能計(jì)劃（AI.SG），計(jì)劃未來五年投入1.5億新加坡元（約1.07億美元）發(fā)展人工智能。

除了政府的支持，亞洲企業(yè)更積極打破行業(yè)壁壘加快新產(chǎn)品開發(fā)。不同于歐美同類企業(yè)，中國領(lǐng)先企業(yè)間的合作屢見不鮮，一些知名范例包括：百度與小米在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域合作開發(fā)更多應(yīng)用場(chǎng)景；騰訊與京東合作布局電子商務(wù)生態(tài)圈；印度系統(tǒng)集成商組成AI聯(lián)盟（OpenAI）。這賦予它們驚人的影響力，也意味著它們擁有可用于快速推動(dòng)創(chuàng)新的技術(shù)實(shí)力和資本基礎(chǔ)。

中國是亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。政府加強(qiáng)智能制造頂層設(shè)計(jì)，開展試點(diǎn)示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)；企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升系統(tǒng)解決方案能力。中國智能制造取得明顯成效，進(jìn)入高速成長期。

中國智能制造進(jìn)入成長期主要體現(xiàn)在三方面：首先，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，為未來制造系統(tǒng)的分析預(yù)測(cè)和自適應(yīng)奠定基礎(chǔ)。第二、財(cái)務(wù)效益方面，智能制造對(duì)企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)率明顯提升。第三、典型應(yīng)用方面，中國已成為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國，需求增長強(qiáng)勁。

1.1數(shù)字化能力素質(zhì)提升

企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力。我們借鑒國際普遍認(rèn)可的工業(yè)4.0發(fā)展路徑，將企業(yè)智能化成熟度分為六個(gè)階段：計(jì)算機(jī)化、連接、可視、透明、預(yù)測(cè)和自適應(yīng)。

① 計(jì)算機(jī)化：

企業(yè)通過計(jì)算機(jī)化高效處理重復(fù)性工作，并實(shí)現(xiàn)高精度、低成本制造。但不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部獨(dú)立運(yùn)作，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。② 連接：

相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代各自為政的信息技術(shù)。操作技術(shù)（OT）系統(tǒng)的各部分實(shí)現(xiàn)了連通性和互操作性，但是依舊未能達(dá)到IT層面和OT層面的完全整合 6。

③ 可視：

了解正在發(fā)生什么，通過現(xiàn)場(chǎng)總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，企業(yè)捕獲大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)的“數(shù)字孿生”，從而改變以前基于人工經(jīng)驗(yàn)的決策方式，轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進(jìn)行決策。

④ 透明：

了解事件發(fā)生的原因，并通過根本原因分析生成認(rèn)識(shí)。⑤ 預(yù)測(cè)：

將數(shù)字孿生投射到未來，模擬不同的情景對(duì)未來發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，并適時(shí)做出決策和采取適當(dāng)措施。

⑥ 自適應(yīng)：

預(yù)測(cè)能力只是自動(dòng)化行為和決策的根本要求，而持續(xù)的自適應(yīng)則使企業(yè)實(shí)現(xiàn)自主響應(yīng)，以便其盡快適應(yīng)變化的經(jīng)營環(huán)境。

隨著中國兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等多項(xiàng)舉措推進(jìn)，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，81%的受訪企業(yè)已完成計(jì)算機(jī)化階段，其中41%處于連接階段，28%處于可視階段，9%處于透明階段，而預(yù)測(cè)和自適應(yīng)階段的企業(yè)各自占2%。

1.2智能制造利潤貢獻(xiàn)顯著提升

向工業(yè)4.0進(jìn)階為制造企業(yè)帶來真實(shí)可見的效益。2013年金準(zhǔn)人工智能專家曾調(diào)研全國200家制造型企業(yè)，結(jié)果顯示中國企業(yè)智能制造處在初級(jí)階段，且利潤微薄。經(jīng)過五年的快速發(fā)展，智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。

2013年智能制造為企業(yè)帶來的利潤并不明顯，55%的受訪企業(yè)其智能制造產(chǎn)品和服務(wù)凈利潤貢獻(xiàn)率處于0-10%的區(qū)間，而2017年，僅有11%的受訪企業(yè)處于這個(gè)區(qū)間，而41%的企業(yè)其智能制造利潤貢獻(xiàn)率在11-30%之間。利潤貢獻(xiàn)率超過50%的企業(yè)，由2013年受訪企業(yè)占比14%提升到2017年的33%。智能制造利潤貢獻(xiàn)率明顯提升，利潤來源包括生產(chǎn)過程中效率的提升和產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值的提升。

1.3應(yīng)用市場(chǎng)潛力

中國已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國。IFR(International Federationof Robotics)數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模在2017年為42億美元，全球占比27%，2020年將擴(kuò)大到59億美元。2018-2020年國內(nèi)機(jī)器人銷量將分別為16、19.5、23.8萬臺(tái)，未來3年CAGR達(dá)到22%。汽車、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。

中國有哪些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)？首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)極其依賴。識(shí)別人臉、翻譯語言和試驗(yàn)無人駕駛汽車需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。由于中國的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。第二，中國制造業(yè)企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對(duì)歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實(shí)現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

二、智能制造部署重點(diǎn)

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)查發(fā)現(xiàn)，中國工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點(diǎn)依次為：數(shù)字化工廠（63%）、設(shè)備及用戶價(jià)值深挖（62%）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（48%）、重構(gòu)商業(yè)模式（36%）以及人工智能（21%）。

訪企業(yè)所關(guān)注的相關(guān)技術(shù)包括工業(yè)軟件、傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等。當(dāng)然，我們不能簡(jiǎn)單認(rèn)為有了這些技術(shù)，就是實(shí)現(xiàn)智能制造，因?yàn)樾轮圃鞓I(yè)文化的變革進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜和緩慢的，沒有行業(yè)、企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，這次變革無法實(shí)現(xiàn)。

2.1 數(shù)字化工廠

智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以數(shù)字作為核心驅(qū)動(dòng)力，因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。目前企業(yè)數(shù)字化工廠部署以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù)，而產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流提升空間大。

數(shù)字化工廠通過新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)串連，加速?zèng)Q策，提高準(zhǔn)確性。只有打通數(shù)據(jù)流才能實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行分析和優(yōu)化處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、工藝流程和資金流程的協(xié)同，以及生產(chǎn)資源（材料、能源等）在企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)之間的動(dòng)態(tài)配置。打通數(shù)據(jù)流也是工廠建立“數(shù)字孿生”的前提，數(shù)字孿生不僅指產(chǎn)品的數(shù)字化，也包含工廠本身和工藝流程及設(shè)備的數(shù)字化，從而實(shí)現(xiàn)全面追溯、物理與虛擬雙向共享和交互信息。打通數(shù)據(jù)流主要包括三類數(shù)據(jù)的連通，即生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。2.1.1生產(chǎn)流程數(shù)據(jù) 打通生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)除了從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流(如ERP到MES)，還包括MES與控制設(shè)備和監(jiān)視設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備與控制設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，以及MES與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流等。

2.1.2產(chǎn)品數(shù)據(jù)流

打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化和產(chǎn)品全生命周期可追溯。產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化以縮短研發(fā)周期為核心，主要應(yīng)用基于模型定義（MBD）技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、建設(shè)產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)(PLM)等。研發(fā)是數(shù)字化工廠“數(shù)據(jù)鏈條”的起點(diǎn)，研發(fā)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將在工廠的各個(gè)系統(tǒng)間實(shí)時(shí)傳遞，數(shù)據(jù)的同步更新避免了傳統(tǒng)制造企業(yè)經(jīng)常出現(xiàn)的由于溝通不暢產(chǎn)生的差錯(cuò)，也使得工廠的效率大大提升，縮短產(chǎn)品研制周期。產(chǎn)品全生命周期可追溯以提升產(chǎn)品質(zhì)量管控為核心。

主要應(yīng)用是讓產(chǎn)品在全生命周期具有唯一標(biāo)識(shí)，應(yīng)用傳感器、智能儀器儀表、工控系統(tǒng)等自動(dòng)采集質(zhì)量管理所需要數(shù)據(jù)，通過MES系統(tǒng)開展在線質(zhì)量檢測(cè)和預(yù)警等。2.1.3供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流

打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈上下游協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造。主要應(yīng)用是建設(shè)跨企業(yè)制造資源協(xié)同平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間研發(fā)、管理和服務(wù)系統(tǒng)的集成和對(duì)接，為接入企業(yè)提供研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)營管理、數(shù)據(jù)分析、知識(shí)管理、信息安全等服務(wù)，開展制造服務(wù)和資源的動(dòng)態(tài)分析和柔性配置。

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，目前企業(yè)致力于打通從ERP到MES乃至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流，但這也僅是從生產(chǎn)到執(zhí)行的打通，未來還需將產(chǎn)品數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)串聯(lián)。我們們將生產(chǎn)數(shù)據(jù)流分為兩個(gè)環(huán)節(jié)：

一、打通生產(chǎn)計(jì)劃與執(zhí)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流；

二、執(zhí)行與監(jiān)控和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。結(jié)果顯示，83%的受訪企業(yè)表示已打通ERP和MES的數(shù)據(jù)流打通。62% 的企業(yè)繼續(xù)向下打通MES到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。但僅有47%的企業(yè)打通了產(chǎn)品數(shù)據(jù)流，44%的企業(yè)打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流（圖2.4）。而且考慮到我們調(diào)查的企業(yè)均為資質(zhì)較好且為中等以上規(guī)模，這一系列比率顯然高于中國整體平均水平。

從行業(yè)角度來看，航空航天領(lǐng)域全部受訪企業(yè)已經(jīng)打通從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù)，但從生產(chǎn)執(zhí)行到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、產(chǎn)品以及供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)鏈條連通相對(duì)滯后，提升空間大。電子組件及電器制造行業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流連通情況高于其他行業(yè)，數(shù)字化工廠整體水平較高。產(chǎn)品質(zhì)量可謂是制藥行業(yè)的生命，而打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流的制藥企業(yè)僅占33%，行業(yè)需要強(qiáng)化產(chǎn)品全生命周期可追溯，提升產(chǎn)品質(zhì)量管控能力。汽車及汽車零部件以及高端裝備制造都在產(chǎn)品數(shù)據(jù)流方面領(lǐng)先（圖2.5）。

未來數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界會(huì)是一體兩面，打通數(shù)據(jù)流也是數(shù)字孿生（digital twin）操作的基礎(chǔ)。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為數(shù)字孿生是物理實(shí)體或流程的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)字化鏡像，有助于企業(yè)績效提升。數(shù)字孿生往往包含“數(shù)字產(chǎn)品孿生”、“生產(chǎn)工藝流程數(shù)字孿生”和“設(shè)備數(shù)字孿生”不同層面但可以高度集中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。

數(shù)字產(chǎn)品孿生領(lǐng)域，特斯拉公司為其生產(chǎn)和銷售的每一輛電動(dòng)汽車都建立數(shù)字孿生模型，相對(duì)應(yīng)的模型數(shù)據(jù)都保存在公司數(shù)據(jù)庫。每輛電動(dòng)車每天報(bào)告其日常經(jīng)驗(yàn)，并通過數(shù)字孿生的模擬程序使用這些數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)可能的異常情況并提供糾正措施。通過數(shù)字孿生模擬，特斯拉每天可獲得相當(dāng)于160萬英里的駕駛體驗(yàn)，并在不斷的學(xué)習(xí)過程中反饋給每輛車。生產(chǎn)流程數(shù)字孿生領(lǐng)域，一些嗅覺敏銳的工廠及生產(chǎn)線開始引入數(shù)字孿生，在建造之前，對(duì)工廠進(jìn)行仿真和模擬，虛擬出建造工廠的最佳流程，再將真實(shí)參數(shù)傳給實(shí)際的工廠建設(shè)，有效減少誤差和風(fēng)險(xiǎn)。待廠房和生產(chǎn)線建成之后，日常的運(yùn)行和維護(hù)通過數(shù)字孿生進(jìn)行交互，能夠迅速找出問題所在，提高工作效率。Gartner對(duì)美國、德國、中國與日本的202位企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，到2020年，至少50%年收入超過50億美元的制造商將為其產(chǎn)品或資產(chǎn)啟動(dòng)至少一項(xiàng)數(shù)字孿生項(xiàng)目，屆時(shí)參與使用數(shù)字孿生技術(shù)的企業(yè)數(shù)量將增長3倍。預(yù)計(jì)在今后數(shù)年時(shí)間，將有數(shù)以億計(jì)的用戶使用數(shù)字孿生操作，它將被企業(yè)用于規(guī)劃設(shè)備服務(wù)、生產(chǎn)線操作、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、提高操作效率、加速新產(chǎn)品開發(fā)等。在未來，這項(xiàng)技術(shù)有望與工業(yè)生產(chǎn)徹底融合，推動(dòng)智能工業(yè)進(jìn)入新階段。如何創(chuàng)建數(shù)字孿生？金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為數(shù)字孿生的創(chuàng)建包含兩個(gè)主要關(guān)注領(lǐng)域：

一是設(shè)計(jì)數(shù)字孿生的流程和產(chǎn)品生命周期的數(shù)據(jù)要求—— 從資產(chǎn)的設(shè)計(jì)到資產(chǎn)在真實(shí)世界中的現(xiàn)場(chǎng)使用和維護(hù)；

二是創(chuàng)建使能技術(shù)，整合真實(shí)資產(chǎn)及其數(shù)字孿生，使傳感器數(shù)據(jù)與企業(yè)核心系統(tǒng)中的運(yùn)營和交易信息實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流動(dòng)。

2.2 設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘

制造型企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和日益透明的產(chǎn)品定價(jià)，不得不尋找新的價(jià)值來源。金準(zhǔn)人工智能專家智能制造調(diào)研結(jié)果顯示，設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點(diǎn)領(lǐng)域。62%的受訪企業(yè)正積極部署設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價(jià)值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價(jià)值挖掘。

圍繞設(shè)備進(jìn)行價(jià)值挖掘可以說是制造型企業(yè)的天性。如在研發(fā)設(shè)計(jì)階段，嵌入新技術(shù)，生產(chǎn)更智能或更多樣化的產(chǎn)品；在銷售階段，提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù)；在售后階段，對(duì)出廠設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，并進(jìn)行性能分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)等，既提升安全性，也為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機(jī)會(huì)。

雖然起步較晚，制造型企業(yè)也在探索和嘗試對(duì)用戶價(jià)值進(jìn)行深度挖掘，其中以C2M(customer-to-manufactory，客戶到制造)最受矚目。C2M體現(xiàn)了定制化生產(chǎn)的特性，使制造商直接面對(duì)用戶，以滿足用戶個(gè)性化需求；同時(shí)通過減少中間環(huán)節(jié)降低成本、提升效率。紅領(lǐng)集團(tuán)通過打造C2M電商平臺(tái)、柔性供應(yīng)能力和大數(shù)據(jù)能力實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制化。顧客可以在其C2M電商平臺(tái)選擇款式、工藝、材料并下單。平臺(tái)快速收集顧客分散、個(gè)性化需求數(shù)據(jù)的同時(shí)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)按客戶需求匹配產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型，其款式數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)能滿足超過百萬萬億種設(shè)計(jì)組合，覆蓋99.9%的個(gè)性化設(shè)計(jì)需求。當(dāng)版型確定后，系統(tǒng)自動(dòng)生成工藝數(shù)據(jù)，工藝數(shù)據(jù)發(fā)送至工廠，工廠進(jìn)行生產(chǎn)交付。整個(gè)流程從下訂單到產(chǎn)品出廠僅需7個(gè)工作日，并做到按需生產(chǎn)、零庫存、一人一版、一衣一款。

阿里巴巴的“淘工廠”集結(jié)上萬家工廠，將電商買家訂單與制造廠商產(chǎn)能進(jìn)行對(duì)接，把柔性產(chǎn)能檔期聯(lián)網(wǎng)，解決電商買家有訂單無工廠，制造企業(yè)有產(chǎn)能無訂單的結(jié)癥。

2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

智能制造要求制造系統(tǒng)具備感知、分析、決策和執(zhí)行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，如面向感知的物聯(lián)技術(shù)（傳感器、RFID、芯片）、面向分析的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和面向決策及服務(wù)的應(yīng)用平臺(tái)。

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，目前中國制造企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以感知為重點(diǎn)，分析和服務(wù)交融將是未來物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)重點(diǎn)。受訪企業(yè)普遍建立系統(tǒng)以傳感器采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)分析和平臺(tái)應(yīng)用相對(duì)滯后。從行業(yè)應(yīng)用來看，電子及電器行業(yè)傳感器和平臺(tái)應(yīng)用最為普及，76%的受訪企業(yè)利用傳感器采集數(shù)據(jù)，43%的企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但僅有33%的企業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析所采集的數(shù)據(jù)。汽車及零部件制造行業(yè)傳感器技術(shù)應(yīng)用也有較高普及率達(dá)73%，但大數(shù)據(jù)和平臺(tái)應(yīng)用低于其他受訪行業(yè)。制藥行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)利用最為積極，因?yàn)獒t(yī)藥行業(yè)早已面臨海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)（圖2.6）。

感知僅是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的初級(jí)階段，以數(shù)據(jù)洞察指導(dǎo)行動(dòng)，從而提高效率，或者與服務(wù)交融創(chuàng)造新價(jià)值，才是物聯(lián)網(wǎng)的核心。云平臺(tái)通過提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理能力，幫助制造企業(yè)采集和處理大量數(shù)據(jù)。工業(yè)云平臺(tái)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)通過平臺(tái)完成產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購、營銷等環(huán)節(jié)，還將改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和制造生態(tài)，創(chuàng)造新的收入來源和商業(yè)模式。中國制造企業(yè)云部署現(xiàn)狀如何？

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國制造企業(yè)云部署積極性不高。53%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云，47%的企業(yè)正在進(jìn)行工業(yè)云部署，其中27%的企業(yè)部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云（圖2.7）。上云可以大幅降低每個(gè)單元的儲(chǔ)存和計(jì)算成本，甚至通過跨界創(chuàng)造新的商業(yè)模式，但也帶來了復(fù)雜性。企業(yè)擔(dān)心一旦將諸如工廠生產(chǎn)過程、資產(chǎn)性能管理的數(shù)據(jù)放到云平臺(tái)上之后，信息安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題會(huì)接踵而至。除此之外，很多企業(yè)尚未明確工業(yè)云在企業(yè)層面的商業(yè)應(yīng)用和相關(guān)能力欠缺也是導(dǎo)致企業(yè)云部署積極性不高的原因。

對(duì)于選擇公有云還是私有云，很大程度取決于企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)不同。如果企業(yè)只是聚焦自己的生產(chǎn)制造，降本增效，往往不會(huì)選擇公有云；如果企業(yè)聚焦商業(yè)模式創(chuàng)新和產(chǎn)品轉(zhuǎn)型，則會(huì)天然的更傾向于選擇公有云或混合云，因?yàn)橥婕胺?wù)平臺(tái)，需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前國內(nèi)比較常見的工業(yè)云的部署以云的基礎(chǔ)功能為主，企業(yè)把云看作虛擬服務(wù)器，在云上做存儲(chǔ)、計(jì)算，只有少數(shù)企業(yè)通過云部署改變生產(chǎn)方式和制造生態(tài)，進(jìn)行公有云和混合云部署的企業(yè)仍為少數(shù)。

金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為三類：設(shè)備與資產(chǎn)管理、產(chǎn)品洞察和服務(wù)創(chuàng)新。2.3.1設(shè)備與資產(chǎn)管理

具備感測(cè)與聯(lián)網(wǎng)功能的系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的監(jiān)控和管理，如遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)和互聯(lián)現(xiàn)場(chǎng)等。遠(yuǎn)程監(jiān)控以物聯(lián)網(wǎng)替代傳統(tǒng)的人工巡檢機(jī)制，通過傳感器遠(yuǎn)距離將設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭\(yùn)營中心。預(yù)測(cè)性維護(hù)打破傳統(tǒng)工廠按計(jì)劃進(jìn)行定期維護(hù)設(shè)備的運(yùn)營方式，通過物聯(lián)網(wǎng)對(duì)設(shè)備整個(gè)生命周期進(jìn)行全程監(jiān)控，并預(yù)測(cè)設(shè)備未來可能發(fā)生的故障，提前制定預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，減少故障率并提高生產(chǎn)效率。物聯(lián)網(wǎng)還可以連接和監(jiān)控廠房的工業(yè)裝置和設(shè)備，獲得有見解的分析，從而幫助跨工業(yè)設(shè)備、生產(chǎn)線以及在整個(gè)工廠范圍內(nèi)優(yōu)化性能和效率。當(dāng)然，除了新廠房，老廠房和設(shè)備在沒有更新?lián)Q代之前，也有聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的需要，如何在現(xiàn)有設(shè)備上進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)改造是值得企業(yè)關(guān)注的問題。2.3.2產(chǎn)品洞察

制造企業(yè)往往不太了解自己的產(chǎn)品如何被使用，而物聯(lián)網(wǎng)將改變這一現(xiàn)狀。在產(chǎn)品投入使用后，制造廠商可以通過物聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)品建立并保持聯(lián)系，收集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以更加系統(tǒng)的方式實(shí)時(shí)地持續(xù)地分析產(chǎn)品使用情況。在了解客戶對(duì)產(chǎn)品的使用方式后，廠商還可以基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶需求，開發(fā)個(gè)性化產(chǎn)品和新的服務(wù)項(xiàng)目，提高產(chǎn)品附加值。2.3.3服務(wù)創(chuàng)新

基于數(shù)據(jù)和平臺(tái)提供后市場(chǎng)服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)與服務(wù)交融實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)助制造企業(yè)更有效捕捉和預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，創(chuàng)造動(dòng)態(tài)化、個(gè)性化的智能服務(wù)、咨詢服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)金融與保險(xiǎn)等新的服務(wù)種類。這類應(yīng)用將打破企業(yè)原來的邊界，從全社會(huì)的維度思考制造資源的優(yōu)化，客戶和制造端的互動(dòng)以及各種商業(yè)模式的創(chuàng)新。企業(yè)需要評(píng)估自身業(yè)務(wù)需要，明確商業(yè)目標(biāo)、相關(guān)流程和預(yù)期結(jié)果的范圍，在考慮技術(shù)可擴(kuò)展性、性能、帶寬經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新等級(jí)后，才能對(duì)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的處理架構(gòu)做出明智的選擇。

2.4 重構(gòu)未來商業(yè)模式

智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價(jià)值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機(jī)。同時(shí)，新進(jìn)入者也在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)市場(chǎng)參與者的地位，眾多技術(shù)型企業(yè)加入戰(zhàn)場(chǎng)推動(dòng)工業(yè)企業(yè)探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新。金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)未來商業(yè)模式的規(guī)劃大致呈四類：30%的受訪企業(yè)未來商業(yè)模式將以平臺(tái)為核心，26%的企業(yè)走規(guī)?；ㄖ颇Ｊ剑?4%以“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心向解決方案商轉(zhuǎn)型，12%以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心（圖2.8）。平臺(tái)型商業(yè)模式定位以提供多種軟件服務(wù)和搭建生態(tài)系統(tǒng)為核心，未來可能不會(huì)出現(xiàn)類似BAT這樣的行業(yè)巨頭，但不乏垂直行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)或平臺(tái)。

規(guī)?；ㄖ颇Ｊ剑鏑2M已經(jīng)不局限于服裝制造，而延伸到汽車和裝備制造等行業(yè)。“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心旨在圍繞客戶需求提供解決方案，是目前很多企業(yè)在做的。以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心的企業(yè)往往通過專利戰(zhàn)略，形成技術(shù)壁壘占領(lǐng)市場(chǎng)。

不同商業(yè)模式的價(jià)值定位和價(jià)值創(chuàng)造方式不同，所面臨的挑戰(zhàn)也不盡相同（圖2.9）。企業(yè)需要持續(xù)審視自己的商業(yè)模式，通過評(píng)估自身運(yùn)營情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)馗纳撇⒍ㄆ谠u(píng)估其他商業(yè)模式是否具有可行性。

2.5 人工智能

人工智能對(duì)制造業(yè)的影響主要來自兩方面： 一是在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；二是對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的徹底顛覆。

隨著國內(nèi)制造業(yè)自動(dòng)化程度提高，機(jī)器人在制造過程和管理流程中的應(yīng)用日益廣泛，而人工智能更進(jìn)一步賦予機(jī)器人自我學(xué)習(xí)能力。結(jié)合數(shù)據(jù)管理，導(dǎo)入自動(dòng)化設(shè)備及相關(guān)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器人通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的精準(zhǔn)配合，并更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)檢測(cè)生產(chǎn)問題。人工智能在制造業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用則更具有顛覆性。產(chǎn)品本身就是人工智能的載體，硬件與各類軟件結(jié)合具備感知、判斷的能力并實(shí)時(shí)與用戶、環(huán)境互動(dòng)。而產(chǎn)品的功能和服務(wù)，也將顛覆原有生態(tài)系統(tǒng)。以汽車產(chǎn)業(yè)為例，傳統(tǒng)汽車行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局是金字塔型——整車廠處于頂端，各級(jí)別供應(yīng)商跟隨其后。但是在智能汽車時(shí)代，整車廠的主導(dǎo)地位將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，零部件廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、算法公司、芯片制造商、傳感器供應(yīng)商等企業(yè)無不加快對(duì)無人駕駛技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化步伐，并期望通過占據(jù)技術(shù)制高點(diǎn)打破汽車產(chǎn)業(yè)的生態(tài)平衡。

中國制造企業(yè)人工智能應(yīng)用情況如何？金準(zhǔn)人工智能專家智能制造調(diào)研發(fā)現(xiàn)，51%的受訪企業(yè)在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能，46%的受訪企業(yè)在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)或計(jì)劃部署人工智能（圖2.10）。制造和管理流程中人工智能的運(yùn)用更偏向系統(tǒng)自動(dòng)化和制造精益化，目的是提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)人也被解放出來，可以去思考更復(fù)雜的問題。主要應(yīng)用場(chǎng)景包括使用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、柔性制造、定制化生產(chǎn)、質(zhì)量檢測(cè)等。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域人工智能的運(yùn)用更側(cè)重產(chǎn)品和服務(wù)與使用者的互動(dòng)，典型應(yīng)用包括研發(fā)和新品測(cè)試、用戶行為分析、自動(dòng)駕駛等。

當(dāng)然人工智能仍處在其發(fā)展早期，技術(shù)突破及商業(yè)論證需要更長時(shí)間。另外，人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，信息和安全法規(guī)、企業(yè)自身的能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)于尚未部署人工智能的制造企業(yè)來說，缺乏投資人工智能的商業(yè)論證、尚不具備建立和支持人工智能的系統(tǒng)能力、尚不明確部署人工智能的前提為主要挑戰(zhàn)（圖2.11）。

人工智能正迅速滲透各行各業(yè)。汽車及汽車零部件制造、高端裝備制造、電子及電器制造三個(gè)行業(yè)在制造流程中采用機(jī)器人的比例過半。汽車及零部件制造行業(yè)使用機(jī)器人的企業(yè)比例達(dá)到80%，預(yù)示未來工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)增量將主要來自非汽車行業(yè)。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)或計(jì)劃部署人工智能的行業(yè)分布比較均勻，高端裝備制造和制藥比例較高，但其他行業(yè)如新材料、汽車及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計(jì)劃部署人工智能。

行業(yè)對(duì)人工智能的理解已隨著算法、技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，越來越加深。對(duì)于企業(yè)而言，應(yīng)跳出人工智能僅是“機(jī)器換人”的既定思維，在精益制造、產(chǎn)品質(zhì)量、用戶體驗(yàn)等多方面進(jìn)行部署。

三、跨越能力鴻溝

重構(gòu)商業(yè)模式是一項(xiàng)復(fù)雜艱巨的任務(wù)，我們請(qǐng)企業(yè)就實(shí)現(xiàn)構(gòu)想中的商業(yè)模式所面臨的能力鴻溝進(jìn)行打分，綜合來看，商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署為企業(yè)能力建設(shè)三大關(guān)鍵任務(wù)，金準(zhǔn)人工智能專家建議分別從以下幾個(gè)方面入手提升能力：

3.1商業(yè)模式優(yōu)化

優(yōu)化商業(yè)模式可能僅需要改變或改進(jìn)目前模式中部分元素，也可能涉及改變整體運(yùn)營模式的重大轉(zhuǎn)型。在過去的15年里，由于技術(shù)、通信、物流和交通等方面的迅速進(jìn)步，整體運(yùn)營模式的重大轉(zhuǎn)型已更為常見。企業(yè)需要運(yùn)用行之有效的方法和工具，從以下工作流程各環(huán)節(jié)入手優(yōu)化商業(yè)模式：

① 企業(yè)轉(zhuǎn)型整編：

優(yōu)化現(xiàn)有商業(yè)模式，包括從原材料采購到產(chǎn)品銷售過程所涉及的一切環(huán)節(jié)，挖掘可以整體改動(dòng)或局部改進(jìn)的待優(yōu)化環(huán)節(jié)，以支持新的商業(yè)模式。

② 重新配置信息技術(shù)系統(tǒng)：

企業(yè)需要探索、設(shè)計(jì)與實(shí)施基礎(chǔ)設(shè)施及信息技術(shù)系統(tǒng)的改進(jìn)。③ 重新調(diào)配人員： 人盡其用是企業(yè)轉(zhuǎn)型可持續(xù)性的關(guān)鍵之一。重新調(diào)配人員側(cè)重于設(shè)計(jì)和實(shí)施人員調(diào)度，以支持新商業(yè)模式，并實(shí)現(xiàn)從原有模式到新模式的順利過渡。該環(huán)節(jié)還包括制定新的關(guān)鍵績效指標(biāo)及匯報(bào)關(guān)系以支持新商業(yè)模式。

④ 重組法律、財(cái)務(wù)及稅務(wù)架構(gòu)：

商業(yè)模式優(yōu)化方案的設(shè)計(jì)和實(shí)施通常涉及許多復(fù)雜的法律實(shí)體及稅務(wù)架構(gòu)上的改變。企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)需要分析不同方式的利與弊。如新商業(yè)模式下所得稅和轉(zhuǎn)讓定價(jià)事項(xiàng)有何變化，增值稅和關(guān)稅對(duì)新商業(yè)模式可能產(chǎn)生的影響。

3.2創(chuàng)新管理

創(chuàng)新管理的目標(biāo)包括優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理、優(yōu)化生命周期成本、優(yōu)化資本使用效率和優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理。

① 優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理：

建立統(tǒng)一的產(chǎn)品管理體系（包括有形的產(chǎn)品和服務(wù)），優(yōu)化決策流程，提高決策效率 ② 優(yōu)化生命周期成本：

通過產(chǎn)品生命周期的最優(yōu)化運(yùn)作，優(yōu)化產(chǎn)品投資成本和運(yùn)營成本 ③ 優(yōu)化資本使用效率：

通過監(jiān)控、評(píng)估和KPI管理，優(yōu)化產(chǎn)品管理、提升資本使用效率 ④ 優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理：

有效管理創(chuàng)新過程中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等諸多風(fēng)險(xiǎn)值得注意的是，單純的產(chǎn)品創(chuàng)新管理并不能令企業(yè)長久保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如今，幾乎所有產(chǎn)品類別都處于激烈的競(jìng)爭(zhēng)之中，任何新產(chǎn)品的任何獨(dú)特優(yōu)勢(shì)都會(huì)被快速吞噬。組合多種創(chuàng)新類型可以幫助公司擁有更好的財(cái)務(wù)回報(bào)。雖然不能把這些公司的績效全部歸功于創(chuàng)新，但創(chuàng)新有助于提升一家公司的機(jī)制，包括投資者對(duì)它未來的預(yù)期。3.3云部署

僅僅把數(shù)據(jù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，大多數(shù)情況，上云會(huì)牽涉多個(gè)業(yè)務(wù)功能，影響企業(yè)的供應(yīng)商、財(cái)務(wù)報(bào)表和客戶，企業(yè)需要長遠(yuǎn)規(guī)劃，分步執(zhí)行。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和數(shù)字化程度如何與云部署配合。

① 規(guī)劃：

審視企業(yè)現(xiàn)有商業(yè)模式并探討是否有其他可行的商業(yè)模式，根據(jù)商業(yè)模式制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評(píng)估。

② 執(zhí)行：

執(zhí)行階段可以分四步走，第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力資源轉(zhuǎn)型和其他軟件部署；第二步是個(gè)性化部署，包括應(yīng)用開發(fā)、架構(gòu)搭建和平臺(tái)部署；第三步為云遷移，其間可能需要對(duì)應(yīng)用軟件進(jìn)行更新和調(diào)整。第四步為引入大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

總結(jié)

今天的市場(chǎng)變得越來越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化。同時(shí)，產(chǎn)品、生產(chǎn)流程和服務(wù)的數(shù)字化、智能化已是大勢(shì)所趨，受此趨勢(shì)影響，工業(yè)企業(yè)正在加快智能制造部署，并不斷審視商業(yè)模式，并制定有效策略，以期從運(yùn)營和戰(zhàn)略層面推動(dòng)實(shí)際價(jià)值的創(chuàng)造。

第四篇：先進(jìn)制造技術(shù)論文智能制造

智能制造

作者：王玉石

湖北文理學(xué)院機(jī)械與汽車工程學(xué)院工業(yè)工程1311班 學(xué)號(hào)2013123106

摘要：介紹了智能制造提出的背景、主要研究內(nèi)容和目標(biāo),人工智能與IMT、IM的關(guān)系,IMS和CIMS,智能制造的物質(zhì)基礎(chǔ)及理論基礎(chǔ),智能制造系統(tǒng)的特征及框架結(jié)構(gòu),并簡(jiǎn)要介紹了智能加工中心IMC,智能制造技木的發(fā)展趨勢(shì)，以及智能制造系統(tǒng)研究成果及存在問題。

關(guān)鍵詞：智能制造，IMS,IMC,IMT。1.主要研究內(nèi)容和目標(biāo)

智能制造在國際上尚無公認(rèn)的定義。目前比較通行的一種定義是, 智能制造技術(shù)是指在制造工業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié),以一種高度柔性與高度集成的方式,通過計(jì)算機(jī)來模擬人類專家的制造智能活動(dòng)。因此,智能制造的研究開發(fā)對(duì)象是整個(gè)機(jī)械制造企業(yè), 其主要研究開發(fā)目標(biāo)有二: ①整個(gè)制造工作的全面智能化,它在實(shí)際制造系統(tǒng)中首次提出了以機(jī)器智能取代人的部腦力勞動(dòng)作為主要目標(biāo),，強(qiáng)調(diào)整個(gè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程大范圍的自組織能力;②信息和制造智能的集成與共享, 強(qiáng)調(diào)智能型的集成自動(dòng)化。目前,IMT和IMS的研究方向已從最初的人工智能在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用(AiM)發(fā)展到今天IMS,研究課題涉及的范圍由最初僅一個(gè)企業(yè)內(nèi)的市場(chǎng)分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃、制造加工、過程控制、信息管理、設(shè)備維護(hù)等技術(shù)型環(huán)節(jié)的自動(dòng)化,發(fā)展到今天的面向世界范圍內(nèi)的整個(gè)制造環(huán)境的集成化與自組織能力,包括制造智能處理技術(shù)、自組織加工單元、自組織機(jī)器人、智能生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)、多級(jí)競(jìng)爭(zhēng)式控制網(wǎng)絡(luò)、全球通訊與操作網(wǎng)等。2.人工智能與IMT，IMS 人工智能的研究一開始就未能擺脫制造機(jī)器生物的思想,即“機(jī)器智能化”。這種以“自主”系統(tǒng)為目標(biāo)的研究路線,嚴(yán)重地阻礙了人工智能研究的進(jìn)展。許多學(xué)者已意識(shí)到這一點(diǎn), Feigenbaum、Newell、錢學(xué)森從計(jì)算機(jī)角度出發(fā),提出了人與計(jì)算機(jī)相結(jié)合的智能系統(tǒng)概念。目前國外對(duì)多媒體及虛擬技術(shù)研究進(jìn)行大量投資,以及日本第五代智能計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃的擱淺等事例, 就是智能系統(tǒng)研究目標(biāo)有所改變的明證。人工智能技術(shù)在機(jī)械制造領(lǐng)域中的應(yīng)用涉及市場(chǎng)分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)規(guī)劃、過程控制、質(zhì)量管理、材料處理、設(shè)備維護(hù)等諸方面。結(jié)果是開發(fā)出了種類繁多的面向特定領(lǐng)域的獨(dú)立的專家系統(tǒng)、基于知識(shí)的系統(tǒng)或智能輔助系統(tǒng),形成一系列的“智能化孤島”。隨著研究與應(yīng)用的深入,人們逐漸認(rèn)識(shí)到, 未來的制造自動(dòng)化應(yīng)是高度集成化與智能化的人—機(jī)系統(tǒng)的有機(jī)融合, 制造自動(dòng)化程度的進(jìn)一步提高要依賴于整個(gè)制造系統(tǒng)的自組織能力。如何提高這些“孤島”的應(yīng)用范圍和在實(shí)際制造環(huán)境中處理問題的能力, 成為人們的研究焦點(diǎn)。在80 年代末和90年代初,一種通過集成制造自動(dòng)化、新一代人工智能、計(jì)算機(jī)等科學(xué)技術(shù)而發(fā)展起來的新型制造工程—— IMT和新——代制造系統(tǒng)—— IMS 便脫穎而出。人工智能在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用與 IMT 和IMS 的一個(gè)重要區(qū)別在于, IMS 和 IMT 首次以部分取代制造中人的腦力勞動(dòng)為研究目標(biāo), 而不再僅起“輔助和支持”作用,在一定范圍還需要能獨(dú)立地適應(yīng)周圍環(huán)境, 開展工作。四IMS和CIMS發(fā)展的道路不是一帆風(fēng)順的。今天,CIMS的發(fā)展遇到了不可逾越的障礙,可能是剛開始時(shí)就對(duì)CIMS提出了過高的要求,也可能是CIMS本身就存在某種與生俱來的缺陷,今天的CIMS在國際上已不像幾年前那樣受到極大的關(guān)注與廣泛地研究。從CIMS的發(fā)展來看,眾多研究者把重點(diǎn)放在計(jì)算機(jī)集成上,從科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)狀看,要完成這樣一個(gè)集成系統(tǒng)是很困難的。CIMS作為一種連接生產(chǎn)線中的單個(gè)自動(dòng)化子系統(tǒng)的策略,是一種提高制造效率的技術(shù)。它的技術(shù)基礎(chǔ)具有集中式結(jié)構(gòu)的遞階信息網(wǎng)絡(luò)。盡管在這個(gè)遞階體系中有多個(gè)執(zhí)行層次,但主要控制設(shè)施仍然是中心計(jì)算機(jī)。CIMS存在的一個(gè)主要問題是用于異種環(huán)境必須互連時(shí)的復(fù)雜性。在CIMS概念下,手工操作要與高度自動(dòng)化或半自動(dòng)化操作集成起來是非常困難和昂貴的。在CIMS深入發(fā)展和推廣應(yīng)用的今天,人們已經(jīng)逐漸認(rèn)識(shí)到,要想讓CIMS真正發(fā)揮效益和大面積推廣應(yīng)用,有兩大問題需要解決:①人在系統(tǒng)中的作用和地位;②在不作很大投資對(duì)現(xiàn)有設(shè)施進(jìn)行技術(shù)改造的情況下亦能應(yīng)用CIMS?，F(xiàn)有的CIMS概念是解決不了這兩個(gè)難題的。今天,人力和自動(dòng)化是一對(duì)技術(shù)矛盾,不能集成在一起,所能做的選擇,或是昂貴的全自動(dòng)化生產(chǎn)線,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造設(shè)備之間的相容性,人機(jī)工程只是一個(gè)方面的考慮,更重要的相容性考慮要體現(xiàn)在競(jìng)爭(zhēng)、技能和決策能力上。人在制造中的作用需要被重新定義和加以重視。

3．智能制造的物質(zhì)基礎(chǔ)及理論基礎(chǔ)

3.1.智能制造系統(tǒng)的物質(zhì)基礎(chǔ)主要有：

(1)數(shù)控機(jī)床和加工中心美國于1952年研制成功第一臺(tái)數(shù)控銑床,使機(jī)械制造業(yè)發(fā)生一次技術(shù)革命。數(shù)控機(jī)床和加工中心是柔性制造的核心單元技術(shù)。(2)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期,改變了傳統(tǒng)用手工繪圖、依靠圖紙組織整個(gè)生產(chǎn)過程的技木管理模式。

(3)工業(yè)控制技術(shù)、微電子技術(shù)與機(jī)械工業(yè)的結(jié)合———機(jī)器人開創(chuàng)了工業(yè)生產(chǎn)的新局面,使生產(chǎn)結(jié)構(gòu)發(fā)生重大變化,使制造過程更富于柔性擴(kuò)展了人類工作范圍。

(4)制造系統(tǒng)為智能化開發(fā)了面向制造過程

中特定環(huán)節(jié)、特定問題的“智能化孤島”,如專家系統(tǒng)、基干知識(shí)的系統(tǒng)和智能輔助系統(tǒng)等。

(5)智能制造系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)用計(jì)算機(jī)一體化控制生產(chǎn)系統(tǒng),使生產(chǎn)從概念、設(shè)計(jì)到制造聯(lián)成一體,做到直接面向市場(chǎng)進(jìn)行生產(chǎn),可以從事大小規(guī)模并舉的多樣化的生產(chǎn);近年來,制造技術(shù)有了長足的發(fā)展和進(jìn)步,也帶來了很多新問題。數(shù)控機(jī)床、自動(dòng)物料系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、=機(jī)器人等在工業(yè)公司得到了廣泛的應(yīng)用,越來越多的公司使用了“計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)”、“柔性制造系統(tǒng)(FMS)”、“工廠自動(dòng)化(FA)”、“多目標(biāo)智能計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(M1CAD)”、“模塊化制造與工廠(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系統(tǒng)(ICS)”以及“智能制造(IM)”、“智能制造技術(shù)(IMT)”和“智能制造系統(tǒng)(IMS)”等等新術(shù)語。先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)和制造技術(shù)向產(chǎn)品、工藝和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)師和管理人員提出了新的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理方法不能再有效地解決現(xiàn)代制造系統(tǒng)提出的問題了。要解決這些問題、需要用現(xiàn)代的工具和方法,例如人工智能(AI)就為解決復(fù)雜的工業(yè)問題提出了一套最適宜的工具。3.2.智能制造技術(shù)的理論基礎(chǔ)

智能制造技術(shù)是采用一種全新的制造概念和實(shí)現(xiàn)模式。其核心特征強(qiáng)調(diào)整個(gè)制造系統(tǒng)的整體“智能化”或“自組織能力”與個(gè)體的“自主性”。“智能制造國際合作研究計(jì)劃JIRPIMS”明確提出:“智能制造系統(tǒng)是一種在整個(gè)制造過程中貫穿智能活動(dòng),并將這種智能活動(dòng)與智能機(jī)器有機(jī)融合,將整個(gè)制造過程從訂貨、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)到市場(chǎng)銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)以柔性方式集成起來的能發(fā)揮最大生產(chǎn)力的先進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)“。基于這個(gè)觀點(diǎn),在智能制造的基礎(chǔ)理論研究中,提出了智能制造系統(tǒng)及其環(huán)境的一種實(shí)現(xiàn)模式,這種模式給制造過程及系統(tǒng)的描述、建模和仿真研究賦予了全新的思想和內(nèi)容,涉及制造過程和系統(tǒng)的計(jì)劃、管理、組織及運(yùn)行各個(gè)環(huán)節(jié),體現(xiàn)在制造系統(tǒng)中制造智能知識(shí)的獲取和運(yùn)用,系統(tǒng)的智能調(diào)度等,亦即對(duì)制造系統(tǒng)內(nèi)的物質(zhì)流、信息流、功能決策能力和控制能力提出明確要求。作為智能制造技術(shù)基礎(chǔ),各種人工智能工具,及人工智能技術(shù)研究成果在制造業(yè)中的廣泛應(yīng)用,促進(jìn)了智能制造技術(shù)的發(fā)展。而智能制造系統(tǒng)中,智能調(diào)度、智能信息處理與智能機(jī)器的有機(jī)融合而構(gòu)成的復(fù)雜智能系統(tǒng),主要體現(xiàn)在以智能加工中心為核心的智能加工系統(tǒng)的智能單元上。作為智能單元的神經(jīng)中樞——智能數(shù)控系統(tǒng),不僅需要對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部中各種不確定的因素如噪聲測(cè)量、傳動(dòng)間隙、摩擦、外界干擾、系統(tǒng)內(nèi)各種模型的非線性及非預(yù)見性事件實(shí)施智能控制,而且要對(duì)制造系統(tǒng)的各種命令請(qǐng)求做出智能反應(yīng)。這種功能已遠(yuǎn)非傳統(tǒng)的數(shù)控系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)所能勝任,這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的新課題。對(duì)此有待研究解決的問題有很多,其中包括智能制造機(jī)理、智能制造信息、制造智能和制造中的計(jì)算幾何等?？傊?制造技術(shù)發(fā)展到今天,已經(jīng)由一種技術(shù)發(fā)展成為包括系統(tǒng)論、信息論和控制論為核心的、貫穿在整個(gè)制造過程各個(gè)環(huán)節(jié)的一門新型的工程學(xué)科,即制造科學(xué)。制造系統(tǒng)集成與調(diào)度的關(guān)鍵是信息的傳遞與交換。從信息與控制的觀點(diǎn)來看,智能制造系統(tǒng)是一個(gè)信息處理系統(tǒng),由輸入、處理、輸出和反饋等部分組成。輸入有物質(zhì)(原料、設(shè)備、資金、人員)、能量與信息;輸出有產(chǎn)品與服務(wù);處理包括物料的處理與信息處理;反饋有產(chǎn)品品質(zhì)回饋與顧客反饋。制造過程實(shí)質(zhì)上是信息資源的采集、輸入、加工處理和輸出的過程,而最終形成的產(chǎn)品可視為信息的物質(zhì)表現(xiàn)形式。4．結(jié)語

制造業(yè)是國家經(jīng)濟(jì)和綜合國力的基礎(chǔ),被稱為“立國之本”。而我國的制造工業(yè)與發(fā)達(dá)國家相比,差距很大,主要表現(xiàn)為自主開發(fā)能力和技術(shù)創(chuàng)新能力薄弱,核心技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)仍依賴進(jìn)口。對(duì)此,我國已引起重視,在“九五”科技規(guī)劃和15年科技發(fā)展規(guī)劃中,將先進(jìn)制造技術(shù)列為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域之一。進(jìn)入21世紀(jì),經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程日益加快,制造業(yè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇,而競(jìng)爭(zhēng)的核心是先進(jìn)制造技術(shù)。在此環(huán)境下,我們只有抓住機(jī)遇,迎接挑戰(zhàn),利用先進(jìn)制造技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、機(jī)制創(chuàng)新、管理創(chuàng)新及人才創(chuàng)新,才能實(shí)現(xiàn)我國躋身世界制造強(qiáng)國的目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]李偉。先進(jìn)制造技術(shù)。北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005 [2]張世昌。先進(jìn)制造技術(shù)。北京:天津大學(xué)出版社，2004 [3]顏永年。先進(jìn)制造技術(shù)。北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2002 [4]張迪妮。現(xiàn)金制造技術(shù)。北京：北京大學(xué)出版社，2006 [5]周育才，劉忠偉。先進(jìn)制造技術(shù)。北京：國防工業(yè)出版社,2011 [6]王隆太。現(xiàn)金指導(dǎo)技術(shù)。北京：機(jī)械制造出版社，2012 [7]趙云龍。先進(jìn)制造技術(shù)。北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005 [8]張平亮。先進(jìn)制造技術(shù)。北京：高等教育出版社，2012 [9]李發(fā)致。模具先進(jìn)制造技術(shù)。北京;機(jī)械工業(yè)出版社，2003 [10]劉延林。柔性制造自動(dòng)化概念。武漢：華中科技大學(xué)出版社，2001

第五篇：《汽車智能制造技術(shù)》課程教學(xué)大綱

《汽車智能制造技術(shù)》課程教學(xué)大綱

課程代碼：020242024

課程英文名稱：

Intelligent

Manufacturing

of

Vehicle

課程總學(xué)時(shí)：24

講課：24

實(shí)驗(yàn)：

0

上機(jī)：0

適用專業(yè)：車輛工程

大綱編寫（修訂）時(shí)間：2017.9

一、大綱使用說明

（一）課程的地位及教學(xué)目標(biāo)

本課程是車輛工程專業(yè)的一門專業(yè)選修課。通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生了解工業(yè)4.0智能制造在汽車生產(chǎn)中的應(yīng)用，通過相關(guān)章節(jié)的學(xué)習(xí)，使學(xué)生能夠掌握汽車智能制造理論、智能制造工藝、智能制造設(shè)備、智能管理系統(tǒng)等方面的知識(shí)，使學(xué)生能夠?qū)W習(xí)到汽車生產(chǎn)制造中的前沿思想和技術(shù)，緊緊的把握汽車生產(chǎn)制造的發(fā)展方向。

（二）知識(shí)、能力及技能方面的基本要求

通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生掌握智能制造在汽車生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，包括：智能制造在機(jī)械加工、冶金及塑料成型的應(yīng)用；智能制造在發(fā)動(dòng)機(jī)箱體、連桿、曲軸及裝配中的應(yīng)用；智能制造在底盤懸架、軸類、制動(dòng)系統(tǒng)、車輪及裝配中的應(yīng)用；智能制造在車身沖壓、裝焊、涂裝中的應(yīng)用；智能制造在總裝中的應(yīng)用。重點(diǎn)掌握制造設(shè)備、工藝及其管理系統(tǒng)。使學(xué)生能夠掌握工業(yè)發(fā)展的前沿知識(shí)，具備將前沿技術(shù)與汽車實(shí)際生產(chǎn)過程相結(jié)合能力。

（三）實(shí)施說明

1．教學(xué)方法：以講授教學(xué)為主，包括對(duì)主要原理和理論的講解，對(duì)重點(diǎn)和難點(diǎn)問題，采用實(shí)例教學(xué)、啟發(fā)式教學(xué)，增強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解和記憶，并增加學(xué)生的互動(dòng)環(huán)節(jié)，如分組討論并進(jìn)行講解，課堂提問等形式，調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性及課堂的參與度。

2．教學(xué)手段：結(jié)合本課程內(nèi)容特點(diǎn)，以多媒體教學(xué)為主，通過電子講義展示智能制造相關(guān)的內(nèi)容、視頻及圖片，使學(xué)生能夠直觀的學(xué)習(xí)工業(yè)4.0的智能制造，避免教材內(nèi)容晦澀，不直觀的缺點(diǎn)，提高課堂信息量及學(xué)生學(xué)習(xí)效率。

（四）對(duì)選修課的要求

本課程的教學(xué)必須在完成先修課程之后進(jìn)行。本課程主要的先修課程有：汽車構(gòu)造，汽車?yán)碚?，汽車制造工藝學(xué)。

（五）對(duì)習(xí)題課、實(shí)踐環(huán)節(jié)的要求

對(duì)課堂所講授的重要知識(shí)點(diǎn)，在課堂上安排習(xí)題或者思考題，增強(qiáng)學(xué)生的思考能力和解決問題能力，通過對(duì)習(xí)題或思考題的講解，增強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解和記憶。

（六）課程考核方式

1．考核方式：考查

2．考核目標(biāo)：重點(diǎn)考核學(xué)生對(duì)智能制造的理解及智能制造在汽車生產(chǎn)中的應(yīng)用。

3．成績構(gòu)成：本課程的總成績主要由兩部分組成：平時(shí)成績（包括課堂表現(xiàn)、出勤情況等）占30%，期末成績占70%(期末成績以小論文或者課堂測(cè)試的方式進(jìn)行)

按優(yōu)、良、中、及格、不及格五等級(jí)給出最終成績。

（七）參考書目

《智能制造》，國家制造強(qiáng)國建設(shè)戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)編，電子工業(yè)出版社出版，2016

《智能制造之路：數(shù)字化工廠》，陳明等編，機(jī)械工業(yè)出版社，2016

《智能制造：關(guān)鍵技術(shù)與企業(yè)應(yīng)用》，譚建榮等編，機(jī)械工業(yè)出版社，2017

《汽車制造工藝及裝備》，丁柏群等編，中國林業(yè)出版社，2014

二、中文摘要

課程圍繞汽車智能制造的相關(guān)知識(shí)展開，涵蓋了智能制造在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)、底盤零部件、車身制造、總裝等方面的應(yīng)用，通過課堂講解及演示，使學(xué)生學(xué)習(xí)智能制造在汽車未來生產(chǎn)中的應(yīng)用，提高學(xué)生對(duì)智能制造的認(rèn)識(shí)和理解。

三、課程學(xué)時(shí)分配表

序號(hào)

教學(xué)內(nèi)容

學(xué)時(shí)

講課

實(shí)驗(yàn)

上機(jī)

汽車智能制造概論

汽車零件智能制造基礎(chǔ)

2.1

機(jī)械加工

2.2

冶金及塑料成型

汽車發(fā)動(dòng)機(jī)智能制造

3.1

箱體類零件制造

3.2

連桿、曲軸制造

3.3

發(fā)動(dòng)機(jī)裝配

汽車底盤智能制造

4.1

底盤零部件制造

4.2

底盤總成裝配

車身智能制造

5.1

車身沖壓

5.2

車身裝焊

5.3

車身涂裝

汽車智能總裝

合計(jì)

四、大綱內(nèi)容

第1部分

汽車智能制造概論

總學(xué)時(shí)2學(xué)時(shí)

講課

2學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

具體內(nèi)容：

1）汽車智能制造背景和內(nèi)涵

2）汽車智能制造基礎(chǔ)

3）汽車智能制造的發(fā)展路徑

重

點(diǎn)：

汽車智能制造基礎(chǔ)設(shè)備，自動(dòng)化在汽車行業(yè)的應(yīng)用，信息化在汽車制造中的應(yīng)用

難

點(diǎn)：

汽車智能制造的理論基礎(chǔ)

習(xí)題內(nèi)容：

如何描述智能化技術(shù)？

第2部分

汽車零件智能制造基礎(chǔ)

總學(xué)時(shí)4學(xué)時(shí)

講課

4學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

第2.1部分

機(jī)械加工（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）智能制造在鑄造、鍛造中的應(yīng)用

2）智能制造在沖壓、焊接、切削中的應(yīng)用

重

點(diǎn)：

智能鑄造系統(tǒng)，智能切削技術(shù)的設(shè)備及加工過程

難

點(diǎn)：

智能切削技術(shù)的原理

習(xí)題內(nèi)容：

智能切削技術(shù)可以應(yīng)用于汽車哪些零部件的加工？

第2.2部分

冶金及塑料成型（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）智能制造在冶金中的應(yīng)用

2）智能制造在塑料成型中的應(yīng)用

重

點(diǎn)：

智能化設(shè)計(jì)在鋼鐵冶煉中的應(yīng)用，3D打印技術(shù)在塑料成型中的應(yīng)用

難

點(diǎn)：

鋼鐵冶煉中管控架構(gòu)及物理架構(gòu)

習(xí)題內(nèi)容：

智能化鋼鐵冶煉有哪些優(yōu)勢(shì)?

第3部分

汽車發(fā)動(dòng)機(jī)智能制造

總學(xué)時(shí)6學(xué)時(shí)

講課

6學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

第3.1部分

箱體類零件制造（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）數(shù)控技術(shù)在箱體加工中的應(yīng)用

2）柔性生產(chǎn)線在箱體加工中的應(yīng)用

重

點(diǎn)：

柔性生產(chǎn)線的組成，數(shù)控技術(shù)加工箱體的具體方式

難

點(diǎn)：

柔性生產(chǎn)線的原理

習(xí)題內(nèi)容：

柔性生產(chǎn)線與傳統(tǒng)生產(chǎn)線的主要區(qū)別?

第3.2部分

連桿、曲軸制造（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）智能制造在連桿加工中的應(yīng)用

2）智能制造在曲軸加工中的應(yīng)用

重

點(diǎn)：

曲軸、連桿加工中的智能制造設(shè)備，工藝及流程

難

點(diǎn)：

曲軸線自動(dòng)監(jiān)控管理系統(tǒng)的基本原理

習(xí)題內(nèi)容：

連桿的智能制造設(shè)備有哪些特點(diǎn)？

第3.3部分

發(fā)動(dòng)機(jī)裝配（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線智能管理

2）發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線智能設(shè)備

重

點(diǎn)：

發(fā)動(dòng)機(jī)混流裝配線的智能管理，智能檢測(cè)裝配系統(tǒng)

難

點(diǎn)：

發(fā)動(dòng)機(jī)混流裝配線管理策略

習(xí)題內(nèi)容：

發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線智能設(shè)備有哪些？

第4部分

汽車底盤智能制造

總學(xué)時(shí)4學(xué)時(shí)

講課

4學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

第4.1部分

底盤零部件制造（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）智能制造在懸架中的應(yīng)用

2）智能制造在軸類中的應(yīng)用

3）智能制造在制動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用

4）智能制造在車輪、輪胎中的應(yīng)用

重

點(diǎn)：

減振器，彈簧的智能加工，輪胎的智能加工

難

點(diǎn)：

制動(dòng)系統(tǒng)的智能加工

習(xí)題內(nèi)容：

懸架智能加工設(shè)備有哪些？

第4.2部分

底盤總成裝配（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）底盤總成裝配的自動(dòng)化生產(chǎn)

2）底盤總成裝配的智能設(shè)備

重

點(diǎn)：

底盤總成裝配自動(dòng)化流程，底盤總成裝配主要設(shè)備及原理

難

點(diǎn)：

自動(dòng)化生產(chǎn)的基本原理

習(xí)題內(nèi)容：

智能制造如何應(yīng)用在底盤總成裝配過程中？

第5部分

車身智能制造

總學(xué)時(shí)6學(xué)時(shí)

講課

6學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

第5.1部分

車身沖壓（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）計(jì)算機(jī)輔助沖壓技術(shù)

2）模具智能制造工藝

重

點(diǎn)：

計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)，計(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)

難

點(diǎn)：

模塊式?jīng)_壓技術(shù)基本原理

習(xí)題內(nèi)容：

計(jì)算機(jī)控制技術(shù)是如何提高沖壓質(zhì)量的？

第5.2部分

車身裝焊（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）焊接機(jī)器人

2)

裝焊生產(chǎn)線

重

點(diǎn)：

裝焊機(jī)器人組成及分類，裝焊機(jī)器人在裝焊線的應(yīng)用

難

點(diǎn)：

裝焊生產(chǎn)線機(jī)器人布局策略

習(xí)題內(nèi)容：

裝焊生產(chǎn)線機(jī)器人一般如何布局？

第5.3部分

車身涂裝（講課

2學(xué)時(shí)）

具體內(nèi)容：

1）智能涂裝材料及工藝

2)

涂裝生產(chǎn)線智能控制

3）涂膠機(jī)器人

4）噴涂機(jī)器人

重

點(diǎn)：

水性涂裝材料，柔性運(yùn)輸系統(tǒng)，生產(chǎn)線能耗控制

難

點(diǎn)：

涂裝生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)監(jiān)控

習(xí)題內(nèi)容：

智能生產(chǎn)線如何對(duì)能耗進(jìn)行控制？

第6部分

汽車智能總裝

總學(xué)時(shí)2學(xué)時(shí)

講課

2學(xué)時(shí)

實(shí)驗(yàn)0學(xué)時(shí)

上機(jī)0學(xué)時(shí)

具體內(nèi)容：

1）總裝自動(dòng)化

2）物流系統(tǒng)智能控制

重

點(diǎn)：

總裝自動(dòng)化設(shè)備及生產(chǎn)線布局，數(shù)字化物流配送系統(tǒng)及其設(shè)備

難

點(diǎn)：

數(shù)字化物流的信息監(jiān)控原理

習(xí)題內(nèi)容：

AGV系統(tǒng)的基本構(gòu)成