范文范本可以帮助我们理清写作思路，并且提供一些常用的词汇和句型，使文章更加得体。下面是小编为大家收集的范文范本，希望对大家的写作有所启发。
工业互联和智能制造的信息中枢论文
就是数据信息截取示意图，在传输过程中的数据信息，经过非法的设备以及其他相关的技术手段来对其进行截取，这也是影响智能电能表信息安全的一种比较常见的方式，尤其是对于密码验证的方式来说，在进行密码验证的过程中，一旦非法设备捕捉到正在线路传输中的与密码相关的某些信息，那么对于密码的破译也并非难事，进而使其获取或者是对数据进行篡改的目的得以实现。
3.2复现传输过程中的数据。
非法设备或者其他技术手段在对信息进行获取之后，并不是直接对其进行破译，而是需要对所得到的数据进行特定的记录。有些时候，其会将数据信息输送到电能表，这样就能够改变数据表中的数据信息，使其非法目的得以实现。
3.3差分能耗分析法。
目前，在我国，加密与解密技术已经取得了较大的发展与进步。不法分子在对电能表的信息进行获取与篡改的过程中，会采用的其中一种方法就是通过对电能表的功耗进行一定的分析，利用密码运算过程中可能泄露的能量信息，再加上一些比较复杂的计算，从而实现信息的非法获取。这种方法就是所谓的差分能耗分析法，利用该方法进行数据的窃取不仅速度快，而且也十分有效，因此，不法分子在对信息进行窃取的过程中，经常会采用该种方式。
智能制造技术论文范文精选
（2）在深度上，数字化制造的发展，虽然初步形成了信息空间的概念，但是信息空间还未能实现与物理制造空间的深度融合，无法根据物理空间的需求，主动提供数据、应用和服务。
综上所述，当前制造业企业亟需广泛、深度互联的基础，纵向上打破系统之间的壁垒，横向上打通信息与物理的隔阂，实现跨层次、跨领域的业务集成，提高制造业企业的运行效率和敏捷性。
泛在信息制造技术为解决制造业当前面临的问题提供了全新的思路和手段：将物理制造空间中跨层次、跨领域的物理制造资源映射到信息空间，从广度上打破信息壁垒，实现人、制造设备、生产过程的泛在互联互通；在深度上实现制造信息空间与物理空间的深度融合，按需提供主动的智能制造服务。因此，泛在信息制造技术的提出符合当前技术发展趋势和产业需求。
1泛在信息化智能制造。
系统的架构。
根据泛在信息制造技术的内涵，基于该技术的泛在信息化智能制造系统应当要满足以下3方面的功能需求。
智能制造技术论文范文精选
侯炳辉：一方面，中国传统制造业属于粗放式经济，生产主要靠人来完成，即使在很多年前中国制造就已经遍布世界各地，但总体来看还偏向低端制造的范畴，无法具有较强的持续性。另一方面，在生产过程中，无论从能源消耗源还是环境层面上来看，传统制造业都不得不由低端制造向中高端的智能制造转型。
作为工业最核心的问题，制造业的重点是高端制造业。中国虽然每年出口大量数控机床，但都属于中低端产品，高级的数控机床仍需要进口，这就造成了进口数量少，但花费钱却较高的局面。在我看来，这归根结底在于技术没有跟上，而工业智能化力度不够是造成这种尴尬境地的最根本诱因。此时就需要考虑产业的转型与升级，就回到了工业的主题上。
《智慧城市》：我国为何会提出工业的规划？
侯炳辉：多年前智能制造、工业信息化的内容对于中国传统制造业来说是陌生的。但现如今为什么开始提出工业的主题，并将其作为国家产业发展战略，主要有两个原因：第一，德国作为率先提出工业战略的国家，已经开始践行工业改革之路；第二，此前我国工业相对落后，出现了一系列的问题，不得不重视智能化在工业发展中的作用。
《智慧城市》：在中国版工业下，哪些传统制造业将首先被改造？
侯炳辉：2008年由美国次贷危机引发的世界性金融危机使得欧美许多发达国家的经济都在不同程度上受到了重创，但德国受到的影响就相对少了很多。根本原因，其实主要是由于德国的基础很扎实，因此才能在二战后迅速崛起。
多年后的今天，以强大的工业基础为特征的德国经济提出工业的理念，强调“智能生产”和“智能工厂”，实质上是实现信息化与自动化技术的高度集成，保持德国制造业在全球的竞争优势。
我国在工业方面，无论从发展水平、核心理念还是发展内容上来看都与德国制造业改革有着很大的区别。中国版工业其实应称为信息化与工业化的深度融合，把信息化的技术完全渗透融合到工业里面去，并且将智能制造“嵌入”到传统工业转型升级的过程当中。
传统制造业哪些是要先被改造？目前我国erp管理系统已经十分成熟，但在芯片、传感器这样的短板方面，应该作为重点发展目标以及未来我国制造业的投资方向。此外，国计民生部分，譬如医疗、食品行业也是短板的其中之一。
智能制造系统论文心得体会
智能制造系统是当今工业领域中的重要技术创新，对提高生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。作为一门前沿的学科，智能制造系统旨在通过引入人工智能、大数据、云计算等技术手段，实现生产线的智能化、自动化和柔性化。针对这一主题，本文将分享我在学习和研究智能制造系统论文时的心得体会。
首先，我对智能制造系统的发展历程产生了浓厚的兴趣。通过阅读一系列相关论文，我了解到智能制造系统起源于对传统制造业的改进和优化。早期的智能制造系统主要集中在数据获取和设备监控方面，通过采用传感器、数据采集系统，对生产线进行远程监控和管理。随着技术的发展，智能制造系统逐渐引入了人工智能、机器学习、物联网等先进技术，从而实现了更高级别的智能化和自动化。了解到这一发展脉络，我对智能制造系统的智能化水平和未来趋势有了更深刻的理解。
其次，我深入研究了智能制造系统的核心技术。在相关论文中，我发现智能制造系统的核心在于数据的处理和分析。通过大数据分析，智能制造系统可以从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现生产管理决策的科学化和精细化。此外，我还了解到智能制造系统通过人工智能和机器学习等技术手段，实现了对生产线的智能监控和优化，提高了生产效率和产品质量。对于我来说，掌握这些核心技术是理解智能制造系统的关键，也为我日后的研究打下了坚实的基础。
再次，我从智能制造系统的应用案例中收获颇多。论文中介绍了许多实际应用案例，涵盖了各个行业、各个领域。通过这些案例，我了解到智能制造系统在提高生产效率、降低生产成本、改进产品质量等方面具有巨大优势。例如，在汽车制造行业，智能制造系统可以通过智能机器人完成冲压、焊接、喷漆等重复性工作，提高生产效率和产品质量。而在医药制造行业，智能制造系统可以通过物联网和大数据分析，实现对生产线的全程监控和质量追溯，确保产品的安全性和可靠性。通过研究这些成功案例，我明确了智能制造系统的应用前景和潜力。
最后，我在论文研究中也遇到了一些挑战。首先，智能制造系统涉及的技术领域很广泛，需要跨学科的知识储备。这对我来说是一个挑战，需要我不断学习和积累。其次，智能制造系统的理论研究和实践应用之间存在差距，实际应用的可行性和效果有时难以预测。这就需要我在研究过程中充分考虑实际问题，注重理论与实践相结合。通过面对这些挑战，我相信自己在智能制造系统研究的道路上能够不断进步。
综上所述，智能制造系统作为一门新兴的学科，具有广阔的应用前景和深远的影响力。通过研究智能制造系统的发展历程、核心技术和应用案例，我对智能制造系统有了更深入的了解，并且认识到其中的挑战和机遇。我将继续深入研究智能制造系统，并希望能够为推动我国制造业的转型升级和技术创新做出自己的贡献。
工业互联和智能制造的信息中枢论文
当今制造业面临着非常严峻的挑战，其原因在于市场竞争越来越多地表现为动态化、全球化和用户驱动的特点。所以，制造系统所而临的内外环境越来越充满了随机性与不确定性，例如:紧急加工工件的到来，生产设备的故障与修复，不可预知工件数量的增加变化、交货期时间的变更等。如此诸多的随机性和不确定因素，对制造系统的协调机制提出了更高的要求，以动态地响应诸多的变化，从而在满足生产环境约束(如交货期、设备负荷率、加工先后次序等)的前提下，使得生产加工工艺与加工设备得到合理的匹配，使得制造系统全局的运行效果达到较优或者近优。
蜜蜂、蚂蚁等低等动物尽管具备极低的智能，但是却能通过彼此之间的交互产生全局行为来提高对环境的自适应性。蚂蚁的探路觅食方法就是一个典型的群居动物行为实例。在观察蚂蚁从巢穴到食物源的寻找路径的过程中发现，蚂蚁尽管不能从外部环境中得到任何关于路径的全局信息，但是总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其往返路径上的叫做信息素(pheromone)的一种挥发性化学物质来进行协调和通信的。通过这种信息素物质，使得蚂蚁群体表现出极其强大的优化能力。蚁群算法原理就是根据蚂蚁群体觅食的思想而设计出来的一种群体智能优化算法，该算法在作业车间调度问题.任务分配问题.机器人合作问题等领域得到了广泛的研究与应用。笔者受蚂蚁觅食行为模型与零件的生产加工工艺选择的相似性的启发，提出了基于信息素的任务分配协调机制，以信息素为介质，给出了制造系统生产加工工艺选择的静态和动态协调算法。
1基于信息素的`协调机制。
基于信息素的协调机制源于蚂蚁的觅食活动，尽管单个蚂蚁的行为比较简单，但整个蚂蚁群体表现为高度机构化的社会组织，在许多情况下能够完成远远超过单个蚂蚁能力的复杂的任务。这种能力来源于蚂蚁群体中的依靠信息素作为通信物质的个体协作行为。蚂蚁在觅食过程中能过通过相互协作找到食物源与巢穴之间的最短路径。
蚂蚁群体不但能够协调完成复杂的任务，而且还能够自适应外部环境的变化，无论路径长短，各只蚂蚁一开始的分布是均匀的，蚂蚁总是先按照相同的概率选择可行路径。蚂蚁在途经的过程中，能够在其经过的路径上留下信息素，而且能够感知这种化学物质的存在及其强弱，并以此指导自己的行为，蚂蚁更倾向于向信息素量大的路径上移动。相等时间内较短路径上的信息素的遗留量就比较多，则选择较短路径上的蚂蚁也随之增多。不难发现，由于大量蚂蚁组成的蚁群集体行为表现出了一种信息正反馈现象，即某一路径上走过的蚂蚁越多，则随后的蚂蚁选择该路径的概率就越大，蚂蚁个体之间就是通过这种信息交流机制来进行觅食，并最终沿着最短路径进行，通过对蚂蚁觅食行为的深入研究表明。
智能制造技术论文范文精选
[摘要]当今社会科学技术日新月异，科技产品更新换代的速度让人咋舌。智能产品在人们的生活中更加普遍，人们对智能产品需求越来越多，且对于智能技术的先进性、稳定性等质量要求也越来越严格。就目前的现状来讲，我们的生活已经离不开人工智能了。智能技术已经成为新技术改革的核心内容，将带来巨大的经济效益。要想在智能技术的发展方面有所突破，打造智能经济新动能是十分必要的。而在智能制造经济新动能中的财务管理工作是十分关键的，今天我们就对智能制造经济新动能中的财务管理来进行探讨。
[关键词]智能制造；经济新动能；财务管理。
当今，电子产业的发展在经济发展中起着十分关键的作用。智能信息技术在个人消费、工作、医疗等方面都起到了十分重要的作用，给人们的生活带来了便利。但电子产业的发展也遇到了难以突破创新的问题。人们对一些智能机器人以及虚拟现实技术等新兴电子产业开始有了浓厚的兴趣。这促进了新兴智能技术的产生与发展。为了能更好地促进电子产业的发展我们需要对目前的产业所面临的问题深入了解并想出对策。只有这样，才能打造经济新动能。无可置疑，新经济动能必定带来一定的经济效益，为了智能制造更好的发展，财务规划管理也是其中重要的部分。
1智能制造当前遇到的挑战。
智能制造产业虽然发展迅猛，但已到了一定的程度。为了找到创新发展的突破口，必须对当前市场进行分析，找出智能制造产业面临的问题和挑战，想出对策应对，为智能制造的持续发展注入动力。通过调查分析，对此有了一定的了解。
11内部因素。
核心技术和高端产品供应能力不足。产品制造多于产品创造。归根结底是因为我国电子产业核心技术依然处于一种急需外来核心技术支持的阶段。创业创新支撑体系和公共服务平台不够完善。现在是数字信息时代，智能制造产业的发展对于创业创新支撑体系的依赖性高，而公共服务平台不完善使得消费大众对电子产品的了解和反馈有一定的阻碍。为了生活便利，人们经常在应用市场下载一些新研发的应用软件，但有的智能硬件在各类应用市场的云端服务层存在数目众多、组织混乱、标准不统一，且存在生态化碎片等问题，制约了智能软硬件的持续升级开发。此外安全性、兼容性、可靠性、标准模糊等问题仍然存在。
12外部因素。
传统智能制造产业供给侧和应用侧的互动不显著，重要行业领域在信息化应用中供给方与应用方缺少良性互动。高端产品供应能力不足，难以满足高端客户的需求。这些都会阻碍我国智能制造产业的发展，这就要求我们必须掌握核心关键技术，提高高端产品的供应能力。
2经济新动能的发展。
随着物质生活水平的提高，人们对智能产品的需求从通信工具、家电转化为智能衣物、智能机器人等新兴智能产品，这就是智能制造中的新动能。所以要注重这些新兴智能产品的开发和制造，打造经济新动能，开创新空间。
第一，引进高水平的智能科研人员。人才是技术发展的核心，要注重人才的培养，引进新型的创造性人才，打造新的智能产品来满足人们对新型智能产品的需求。新型智能产品更快地更新换代，智能经济的发展才能不断地提供新动能，相辅相成。
第二，注重经济新动能的探索。对广大人民群众的需求，必须要深入了解。只有深入了解，才能投其所好，创造出所需要的智能产品，开创经济发展新领地，抓住发展要点，把握好商机，打造经济新动能，智能产业的发展才会更有前途。
3经济新动能中的财务管理思路。
31财务管理权利要有效分散。
由于机构庞杂，权力的过于集中，会导致权力滥用、管理片面、管理效率低下等问题，尤其是财务管理关系着整个行业的命脉，所以财务管理中一定要注重权力的有效分散。只有权力有效分散了，各种权力之间才能相互制衡，才能保证管理工作中少出纰漏，资源才能得到有效的配置，才能发挥规模经济效应。而且权利的有效分散，利于财务管理的决策，经过各个管理职位上人员的讨论最终达成共识的财务决策，不仅降低了策略失误的可能性，而且集思广益，利于财务决策的统一性及可操作性，避免决策片面化。所以必须妥善处理好财务管理权力的集中与有效分散。
32财务管理中实现财务与业务的统一。
在实际工作过程中必须保证财务和业务的统一。两者只有保持同步，才能促进新动能经济的和谐。所以在财务管理过程中，一定要实现财务和业务的统一，只有以此为前提条件，经济新动能的发展才会有前途，智能产业的明天才会更加美好。
33提高财务信息效度，提高预算准确性，增加经济效益。
根据以往的经验，预算准确性对企业财政收入有显著正影响，财务信息效度对预算准确性有显著正影响。所以我们对于财务信息的记录、整理、核对等一系列工作都要认真对待，提高财务信息的效度。执行过程中如遇市场环境改变、国家政策调整等，预算要及时调整偏差，财务部门应建立相应的有效机制，规范企业各种生产经营行为，将其所有经营行为都纳入科学化管理的轨道上，在经营管理、资金监控和物资调配等方面实现同步控制信息流、资金流、物资流。
34财务管理中投资聚焦重点应用领域，推动产业整体发展。
对于投资重点应用领域，我们要另辟蹊径，重点推动一些基础好、潜力大的应用的发展，使得这些应用快速普及，先行示范，带动智能技术的整体发展。并在这推动过程中形成一种标准，使得其他的应用也带动发展，进而逐步标准化、规范化，直至促进电子产业整体的发展。我们有理由相信我国的电子产业的前途将是一片光明的。在此过程中，财务管理的资金投入的比重十分关键。财务管理人员应充分考虑这些问题，依经济发展的风向及公司全局性的战略决断，财务在重点应用领域的投资的把握与运筹发挥着重要作用。财务管理得当，投资到重点应用领域的项目会为经济新动能的打造制造一定的物质基础，有了这些物质基础，我们加大在新动能方面的资金投入，快速壮大新动能经济，从而促进智能制造产业的发展。
4结论。
智能化的到来使得电子产业的发展进入了“调速换挡期”，智能化转型孕育着发展的新动能经济。发展新动能经济的重中之重则是财务管理的新思路的突破。我们只有意识到这一点，我们的电子产业才有希望。所以，我们要合理进行财务管理，针对所面临的问题和挑战提出对应的策略，促进电子产业的转型，打造智能技术l展的新动能。需要财务管理对新动能技术各个环节分配合理，对于重要的环节、领域要加大资金分配。只有足够的资金支持，新动能发展的速度才能快速提升。所以经济新动能中的财务管理工作十分重要。这就要求财务管理讲究方式方法。也就是以上所说财务管理中应该注意的问题。
智能制造技术论文范文精选
“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。
“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题。
采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。
对此，tcl集团董事长、ceo李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。
其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。
其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。
智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。
前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。
第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。
另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。
其实，无论是“工业”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。
第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。
关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。
不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。
第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。
目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。
采访中，崔丽丽表示，“工业”有别于的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业”简单地理解为精准的数据管理。
另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。
智能制造技术论文范文精选
摘要：在我国建设“工业”的大背景下，新一次的工业革命正如火如荼的展开。智能制造作为新一代制造模式的典型代表，自20世纪80年代第一次提出，就收到了学术界和工业企业的广泛重视。但是现阶段工业界并没有建立起非常成功的智能制造体系，主要原因是对于智能制造内部原理的研究并不透彻，同时对于智能制造的发展趋势把握不准。本文立足于智能制造体系的本质，通过对现阶段国内外智能制造体系架构的研究，提出了未来一段时间内该体系发展的趋势。
关键字：智能制造体系；整体架构；功能特征；柔性化。
1前言。
智能制造是最新的制造模式之一，具有广阔的发展前景，智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统，对外操控机器人的动作，完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系，原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向，是我国实现制造业跨越的必经之路。
2智能制造系统研究现状。
智能制造系统内涵分析。
智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的，主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看，智能制造体系指的是应用集成工程的思想，通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术，最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人，所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。
智能制造体系国内外研究现状。
智能制造在上世纪八十年代提出之后，在国际范围内形成了三个主要的研究中心，分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床，智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能，具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸，进而形成了一种开放性的操作系统，日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂，融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言，我国在该领域的研究起步较晚，九十年代后才申请成立了第一个智能制造部级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。
智能制造的应用正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。然而，虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究，然而却难以得到工业界的广泛应用和推广，同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈，其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻，同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。
3智能制造体系架构研究。
智能制造体系整体架构分析。
智能制造技术论文范文精选
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。
智能制造系统论文
全面从严治党是党的十八大以来党中央作出的重大战略部署“四个综合”战略布局的重要组成部分。党的全面建设是党的全面建设的基础，关键在于严格，关键在于执政。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！
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。
近年来,在工业4.0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.
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.
2.1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.
2.2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.
2.3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.
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.
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。
此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
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。
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。
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。
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。
abstract：intelligentmanuf-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（imcm）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanimcmevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,infrmore,basedontheestablishedimcmevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.
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4.0”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4.0”、“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.
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.
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：
[3]中国机械工程学会.中国机械工程技术路线图[m].北京：中国科学技术出版社,2011.
[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.
先进制造技术论文智能制造
专业班级机械设计制造及其自动化指导教师。
完成日期2017/10/20
目录。
一、概述。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
四、人工智能技术的评价与认识。
五、结论。
六、参考文献。
一、概述。
先进制造技术(advancedmanufacturingtechnique，缩写amt，具体地说，就是指集机械工程技术、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括：计算机辅助设计、计算机辅助制造、集成制造系统等。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。而先进制造技术主要包括以下三个技术群:（1）主体技术群：是制造技术的核心,它包括两个基本部分:有关产品设计技术和工艺技术。
（2）支撑技术群：a.信息技术:接口和通信、数据库技术、集成框架、软件工程人工智能、专家系统和神经网络、决策支持系统。b.标准和框架：数据标准、产品定义标准、工艺标准、检验标准、接口框架。c.机床和工具技术。d.传感器和控制技术：单机加工单元和过程的控制、执行机构、传感器和传感器组合、生产作业计划。e.其它;（3）制造技术基础设施.要素包括了车间工人、工程技术人员和管理人员在各种先进生产技术和方案方面的培训和教育等。
先进制造技术是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。先进制造技术是当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
人工智能技术简介。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（artificialintelligence）一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多ai程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，ibm公司研制的深蓝（deepblue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
应用领域：智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂，安全问题。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊科学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
人工智能技术在国内的发展与趋势。
占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化,这种竞争日趋激烈,因而我国非常重视对先进制造技术的研究。制造业是我国国民经济和综合国力的重要支柱产业,其先进生产总值占国民生产总值(gdp)的40%左右。尤其，中国近几年来房地产业的崛起，带动了三一重工、中联重科、徐工等一批工程机械企业的发展，而这些企业的发展的同时又带动了先进制造技术的发展，然而虽然我们在先进制造技术方面取得了很多卓越的成绩，但与工业发达国家相比，仍然存在一个阶段性的整体上的差距。主要体现在以下几个方面：
管理方面：工业发达国家广泛采用计算机管理，重视组织和管理体制、生产模式的更新发展，推出了准时生产（jit）、敏捷制造（am）、精益生产（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技术。我国只有少数大型企业局部采用了计算机辅助管理，多数小型企业仍处于经验管理阶段。
制造工艺方面：工业发达国家较广泛的采用高精密加工、精细加工、微细加工、微型机械和微米/纳米技术、激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术以及复合加工技术等新型加工方法。我国普及率不高，尚在开发、掌握之中。
设计方面：工业发达国家不断更新设计数据和准则，采用新的设计方法，广泛采用计算机辅助设计技术（cad/cam），大型企业开始无图纸的设计和生产。我国采用cad/cam技术的比例较低。
自动化技术方面：工业发达国家普遍采用数控机床、加工中心及柔性制造单元（fmc）、柔性制造系统（fms）、计算机集成制造系统（cims），实现了柔性自动化、知识智能化、集成化。我国尚处在单机自动化、刚性自动化阶段，柔性制造单元和系统仅在少数企业使用。
产品结构方面：中国机械制造业的快速发展，主要依靠技术引进和赶超型发展战略，加之中国劳动力丰富而资金相对短缺，致使机械制造业的科技开发明显滞后。虽然中国机械制造业的产品数量已经位居世界前列，但主要是劳动密集型产品，具有自主知识产权的高、精、尖产品比较少。比如数控机床和精密机床的可靠性差、质量问题严重，轴承、液压件、密封件等基础件产品水平低、品种少、满足度低、质量不稳定。
人工智能技术的发展趋势表现在：
全球化：一方面由于国际和国内市场上的竞争越来越激烈，例如在机械制造业中，国内外已有不少企业，甚至是知名度很高的企业，在这种无情的竞争中纷纷落败，有的倒闭，有的被兼并。不少暂时还在国内市场上占有份额的企业，不得不扩展新的市场；另一方面，网络通讯技术的快速发展推动企业向着既竞争又合作的方向发展，这种发展进一步激化了国际间市场的竞争。这两个原因的相互作用，已成为全球化制造业发展的动力，全球化制造的第一个技术基础是网络化，网络通讯技术使制造的全球化得以实现。网络化：网络通讯技术的迅速发展和普及，给企业的生产和经营活动带来了革命性的变革。产品设计、物料选择、零件制造、市场开拓与产品销售都可以异地或跨越国界进行。此外，网络通讯技术的快速发展，加速技术信息的交流、加强产品开发的合作和经营管理的学习，推动了企业向着既竞争又合作的方向发展。
品工艺的合理性，保证产品制造的成功和生产周期，发现设计、生产中不可避免的缺陷和错误。
自动化：自动化是一个动态概念，目前它的研究主要表现在制造系统中的集成技术和系统技术、人机一体化制造系统、制造单元技术、制造过程的计划和调度、柔性制造技术和适应现化生产模式的制造环境等方面。制造自动化技术的发展趋势是制造全球化、制造敏捷化、制造网络化、制造虚拟化、制造智能化和制造绿色化。
绿色化：绿色制造则通过绿色生产过程、绿色设计、绿色材料、绿色设备、绿色工艺、绿色包装、绿色管理等生产出绿色产品，产品使用完以后再通过绿色处理后加以回收利用。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响，同时使原材料和能源的利用效率达到最高。精密化：现代高新技术产品需要高精度制造，社会的发展对机械产品的质量提出了越来越高的要求。这决定了发展精密加工、超精密加工技术是机械制造未来的一个重点智能化：智能制造是指综合利用各个学科、各种先进技术和方法，解决和处理制造系统中的各种问题。系统能领会设计人员的意图，能够检测失误，回答问题，提出建议方案等。
快速化：快速化是指对市场的快速响应，对生产的快速重组。它要求生产模式有高度的柔性与高度敏捷性。快速化能强有力地推动着制造技术的进步与发展，它是先进制造技术发展的“动力”。
集成化：现代制造业的方向并不只是计算机的集成，信息的集成，而是人、技术、组织的整体集成，包括功能集成、组织集成、信息集成、过程集成、知识集成和企业间的集成。
人工智能技术在国外的发展与趋势。
智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国ibm公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下：在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！
人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。
机器智能：例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(expertsystem),简称代写论文es。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
智能机器：“智能机器”(intelligentmachine),简称im,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。
未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面：宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。3理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
四、人工智能技术的评价与认识。
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。人工智能（ai）是机器智能和计算机科学的一个分支。人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。
人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。
人工智能远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪明，能够模拟人类的智能行为。人工智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能、大型分布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。尽管如此，从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。这些还都有待于人工智能工作者的长期探索。
五、结论。
先进制造技术当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。进入新世纪，随着中国加入wto,中国与世界的越来越紧密，先进制造制造技术必然会朝着全球化、系统化、集成化、网络化、虚拟化、自动化、绿色化、精密化、智能化、快速化的趋势发展。
人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能原理及其应用北京：电子工业出版社，2010。
智能制造技术论文范文精选
一、引言。
2016年8月，工信部、中国工程院、_和宁波市政府联合，宁波成为中国制造2025的首个试点城市，工信部副部长辛国斌表示，宁波制造业有着扎实的基础，制造业产业格局清晰，宁波作为试点城市，以提质增效为核心，利用区域优势和政策优势，大力发展具有自身特色的新型制造业体系，着力推进智能经济。
二、国内外智能工厂建设现状。
（一）国外研究现状。
同时德国工业可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。（如表1）。
美国的先进制造，主要是借助信息化智能化来实现智能制造，着力发展纳米技术、生化科学，在信息、材料、能源、控制等工业技术领域保持领先地位，着力发展高级智能制造，总得来说美国先进制造主要有一下特征：（1）继续发展前沿科技，并利用先进技术对现有传统技术m行改造；（2）在关键技术领域保持绝对的领先，在制造业利用先进技术，如先进传感器、工业机器人、3d打印和智能化工厂等；（3）前沿科技相互交叉，催生新技术并发展新技术的新兴市场；（4）制造方式更加的低碳、智能、柔性化，体系技术创新和可持续发展。
日本推行的特色工业，其突破口是人工智能。它的一大特色是通过对人工智能产业的探索来解决劳动力断层的问题，而其首先应用的领域就是工业化生产线。如本田公司通过对机器人等先进技术和产品的采用及改良，大幅缩短生产线，建成了世界上最短的高端车型生产线。与此同时，日本政府还加大了对3d打印机等尖端技术的财政投入，计划实施“以3d造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目，开发世界最高水平的金属粉末造型用3d打印机。
（二）国内研究现状。
船舶智能制造
对生产管理部门的要求：
1、根据生产线表的要求，要详细、准确地编制《船舶生产技术准备综合日程表》，包括设备纳期表、设计出图计划等，并进行跟踪、调度、检查、考核。生产技术准备是船厂组织船舶建造重要的管理体系，在调度为主要管理手段时期，围绕出图、供货、配套等项目常常纠缠不清，牵扯了生产管理者极大的精力。目前各船厂生产技术准备状况已有了很大改观：一是建立了拉动式需求计划管理体系；二是将各船只生产技术准备的职责落实到项目组；三是应用了信息技术：设计出图进度及状况、物资订货及到货情况、集配件的需求、缺损件的补充等都在网上传输并设有予警提示。
2、根据现代造船“设计、生产、管理一体化”的要求，从合同签约开始生产管理部门就应参与设计工作，如依据影响船厂生产率相关的制约因素和条件，提出分段划分意见等，供设绘各布置图参用。在船舶设计过程中，按造船管理规程的要求，将分阶段召开a、b、c、d等会议，其目的都是以合理和方便施工为宗旨，将管理要求和设计意图融合起来。为此，在合同生效三个月内，生产管理部门要编制出《建造方针》，该方针是指导船舶建造的纲领性文件，主要内容有：（1）合同概要。
（2）建造船舶的主要技术参数和主要物量。
（3）建造方法。包括分段划分原则；重要分段的结构特征及尺寸；分段重量的控制范围；钢板规格控制；总段装配范围；上层建筑整体吊装的重量计算；分段予舾装范围和要求；场地分配及面积计算；船台建造方法和定位分段的确定等。（4）新工艺新技术的应用和实施范围及要求。（5）船舶建造主要建造计划线表。（6）质量、成本、资金等管理要求。
建造方针完成之后，船厂还要编制出《施工要领》，主要说明基本的工艺步骤、技术要点和基本的施工方法。策划合理、内容规范，并体现出很高的施工要求，如开展予舾装：“除合拢缝处的货舱区的铁舾、管系焊接件外，其它所有均应在分段阶段安装”。
3、为了在船舶建造过程中贯彻建造方针，避免流于形式缺乏约束，近年来主要船厂相继开展了一项叫做“纸上模拟造船”的活动，取得了应有的成效：在船舶开工前，船厂组织设计、工艺、生产及生产管理等主管人员，对照设计说明书，从剖析的角度，按船舶建造流程逐项找出影响设计建造的关键点，从合理性可行性出发，研究确定建造方法和技术手段，也就是说研究确定了对关键项目的予案。从实践情况看，如果“纸上模拟造船”能够走得通，并将具体要求落实在《建造方针》中，基本上扫除了建造中将遇到技术障碍和施工难点。
五、船舶建造过程的控制。
（一）钢料加工阶段。
钢料加工过程：钢材备料——钢材予处理线（矫平、喷砂除锈、底漆）——放样号料——构件边缘加工（切割、加工焊接坡口）——构件成型加工（非平直构件加工成应有曲度）——船体零部件装配（平面接板、框架组立）。应关注的问题：
1、钢料供应。船厂是钢材消耗大户，从产业关系看应该与钢厂建立利益共享的战略伙伴关系。目前大船重工已与鞍钢签定了长期合作协议，每年锁定一个钢材基价，既减少了受钢材市场价格波动影响，并能够保证供货期限和数量；有的船厂享有钢材优惠价格（如每吨下浮50元）；还有的钢厂直接投资船厂成为股东单位（外高桥有限公司、大船重工钢加配送中心）。
2、钢料加工应形成分道加工的路径。大型船厂为组织分段组装流水线生产，在钢料加工阶段就要求相应加工后的构件定向、有序地传输到平面分段流水线、曲面分段流水线和型材加工流水线。在大连船务钢料加工车间：平直构件加工、带曲度构件加工压制、型材加工及弯制、构件小组立等，已形成划分明确的加工区域。
（2）在钢料加工中心留有充分的余料堆放、分检、再利用场地，一是可调用余料进行二次套料；二是利用余料切割法兰、肘板、人孔盖等予制件；三是调用余料补充工装。（3）尽可能根据用料尺寸，多规格在钢厂组织定尺订货（这是日本船厂保持高水平利用率的优势）。
（二）分段制作阶段。
1、分段是构成船体结构的实体。根据船舶建造工艺、场地条件、起重能力、周期要求等，一艘3—6万吨级船舶分段划分大致在100—200个（大型船体结构如mpf1000钻井储油船分段划分351个）。
2、分段名称。
分段按几何特征可分为：
（1）平面分段：平面板列带有骨架的单层平面板架；
（2）曲面分段：平面板列带有骨架的单层曲面板架；
（3）半立体分段：两层或两层以上板架所组成的不封闭分段；
（4）立体分段：两层或两层以上板架所组成的封闭分段；
（5）总段：主船体沿船长划分，其深度和宽度等于该处船深和船宽的环形分段。特别需要指出的是：立体分段和总段是由若干平面分段和曲面分段所组成，由于平面分段和曲面分段是分段建造中的基本单位，作为船舶建造主流程，必须组织流水线生产。分段按其结构所属部位可分为：
（1）底部分段（2）舷侧分段（3）甲板分段（4）首尾分段（5）上层建筑等。
3、分段制作阶段建造组织措施：
（1）严格按批量顺序下料：
船体结构分段一般分20多个批次进行投料。在网络计划安排中按吊装顺序依次组织分段制作，这是由建造法决定的。塔式建造法：
以尾部近机舱前的一个底部分段作为基准段在船台搭载，然后向首、尾及两舷自下而上依序吊装各分段。由于机舱分段需要安装大量设备、管路，所以需要尽早成型并吊装。岛式建造法：
为缩短建造周期，将船体沿船长划分成2—3个建造区（岛），在每个建造区选择一个分段为基准段，按塔式建造法组织建造，岛与岛之间利用“嵌补分段”进行连接。串联建造法（一条半造船法）：
当船台长度大于船长1.5倍，且是批量建造情况下，可以在建造第一艘船的前半段的同时，在船台的前端建造第二艘船的尾段。待第一艘船下水后，第二艘船的尾段也完工，并移至船台尾端继续建造其前半段，同时第三艘船的尾段又在船台的前端建造。总段建造法：
将预先装配焊接好的环形总段按照安装顺序进行船台装配。船厂在具有大型船坞、并有总组场地和起重能力予以保证情况下，采用总段建造法可以有效利用各主要生产资源。（2）贯彻总装造船原则：
为充分发挥船厂主要生产设施（船台、船坞、总组场地和起重设备等）能力，应将生产主流程即组织流水线生产的项目留在厂内，能够以中间产品组织生产和供应的次流程项目，尽可能以“分包”形式扩散到厂外，实行“专业化生产、社会化配套”。“分包”指的是购买劳务，由船厂提供材料、图纸、进行工艺和质量监督，分包商提供加工后的中间产品，这些产品船厂不是不能制造，而是出于经济、负荷特别是总体效率等原因，主动将其交给分包商去制造。
（3）执行分段成品化交验：
智能制造调研报告
智能制造是一种高度网络连接、知识驱动的新型制造模式，有利于实现可持续、绿色低碳、高智能、高经济效益发展。《中国制造2025》明确提出“以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”“实现制造业由大到强的历史性跨越”。
在新一轮制造业革命浪潮中，基础良好的湖南应如何以建设智能制造强省为重点乘势而上？《湖南日报》特约请专家学者、实务工作者建言献策。
党的十九大报告明确指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，明确了先进智能制造是制造业发展的重点。湖南作为制造业大省，必须适应新时代发展要求，加快制造业与信息化的全面深度融合，由“制造大省”向“智造强省”转型。
一是适应新时代人民美好生活需要的内在要求。中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。湖南推进制造业发展，必须贯彻人民至上的价值理念，推动制造业发展质量变革、效率变革、动力变革，打造智能制造强省，提供更多更好的智能产品和服务，满足消费者多样化的价值追求。
二是适应新时代产业互联网发展的必然选择。当前，以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术与制造业领域的专业技术不断渗透融合，推动制造业生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式深入变革，促进制造业产品研发、制造、运输、销售的智能化转型，催生了大量新业态，个性化定制、网络化协同制造、远程维护将成为制造业发展的新常态。湖南制造业要想在全球竞争市场中抢占制高点，必须大力实施“互联网+制造”工程。
三是适应新时代建设美丽湖南的有效举措。作为重化工业比重较大的制造业大省，湖南选择了走资源节约和环境友好的新型发展道路。大力发展智能制造，可显著提高资源利用效率、降低污染排放和生态损耗，是顺应新时代低碳、环保、节能、高效要求，建设美丽湖南的有效举措。
湖南建设智能制造强省有基础机遇好。
一是具有较好基础。近年来，湖南高度重视智能制造业发展，长株潭获批“中国制造2025”试点示范城市群后，在流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能化管理、智能化服务等领域实施了智能制造试点示范及应用推广，建设形成了一批智能化工厂、智能化车间、智能化生产线及智能化运营新模式。以高档数控机床、工业机器人、增材制造为代表的智能装备，以新型传感器、智能测量仪表和工业控制系统为代表的智能核心装置，以智能化轨道交通装备、智能化工程机械、智能化电力设备等为代表的智能产品得到快速发展；机械、船舶、汽车等行业基础制造装备的数字化、智能化、网络化改造步伐加快；钢铁、石化、有色等行业加快普及先进的过程控制和制造执行系统，关键工艺流程数字化率不断提高。权威数据显示，2015年湖南省信息化与工业化“两化融合”发展综合指数为82.22，位居全国第十，比全国平均水平高9.54。2016年湖南这一指数高达98。
二是面临难得的机遇。根据“中国制造2025”战略实施要求，国务院颁发了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，为湖南智能制造强省建设带来新的历史性机遇。湖南据此积极组建“对接《中国制造2025》建设制造强省协调推进小组”，编制《贯彻〈中国制造2025〉建设制造强省五年行动计划（2016-2020）》，争取国家试点示范政策平台，发布实施12个重点产业、7大专项行动、4大标志性工程的配套政策，以及20个工业新兴优势产业链发展行动计划，成为了全国少数“1+x”政策配套体系基本成型的省份。在新一轮制造强国战略中，湖南有基础、有优势、有特色、有潜力，更有机遇。
切实推进，加快智能制造强省建设。
以新发展理念统领现代化智能制造业建设。既把智能制造作为新形势下制造业转型升级的突破口，更要重视智能制造业建设中人的就业和现代化发展，最终落脚到人民的获得感、幸福度不断提高。
全面推进制造业与互联网深度融合。以系统全面提高信息技术对制造业的支撑能力为手段，以加快新一代技术与制造业更深更广融合为目标，以制造业、“互联网+”和“双创”紧密结合为重点，全面推进两化融合管理体系贯标。要广泛开展工业云、工业大数据、工业电子商务等制造业与互联网试点示范，推广个性化定制、协同制造、远程运维服务新模式，深化智能化技术在企业研发、生产、管理、营销、服务等全流程和全产业链的集成应用，不断提高智能产品、智能生产、智能服务水平。
大力实施“智能制造工程”专项行动。近年来，湖南积极制造业数字化、网络化、智能化水平明显提升，应进一步立足打造智能制造全生态链，大力实施“智能制造工程”专项行动，突出新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、先进轨道交通装备、工程机械等重点领域，建设一批智能制造示范企业、一批智能制造示范车间；提升智能装备和产品水平，推动智能服务创新；加快智能制造推广平台建设，支持湖南智能装备龙头企业拓展国际市场，推动实现全省智能制造重点突破、面上提升。
着力夯实智能制造强省建设保障。进一步加强顶层设计和组织领导，加强智能制造的重大规划、重大政策、重大工程专项、重大行动、重大问题和重要工作的统筹协调；建立智能制造强省战略任务落实情况第三方评估和督查奖惩机制；加大财税金融支持力度，强化人才支撑，加快关键核心技术攻关；切实转变政府职能，营造公平公正的市场环境，不断激发智能制造活力。
智能制造
智能制造是指通过信息技术、物联网和人工智能等先进技术手段，使生产过程更高效、更智能的一种生产模式。近年来，随着科技的飞速发展，智能制造逐渐成为了各行各业的主流趋势。作为一名工程师，我有幸参与了智能制造项目的研发和实施，深刻体会到了智能制造的重大意义和巨大变革。下面就从项目意义、实施过程、经验总结、未来展望和个人收获几个方面，分享一下我对智能制造的心得体会。
首先，智能制造项目的意义非常重大，它不仅能够提高生产效率，还能够降低成本。在传统的生产模式中，往往需要大量的人力进行生产线上的工作，容易出现疏忽和错误。而通过引入智能设备和算法，生产过程可以更加自动化，避免了人为因素带来的问题。此外，智能制造还具备更好的灵活性和个性化定制能力，更好地满足了现代人们对产品的需求。因此，智能制造是推动传统产业转型升级的一个重要手段，也是提升国家制造业竞争力的关键。
其次，智能制造的实施过程需要充分考虑企业实际情况和技术研发水平。在我所参与的智能制造项目中，我们先进行了全面的需求分析和业务流程优化。通过与企业内部和外部专家的合作，我们找到了适合企业发展的智能制造方案，包括硬件设备的选型、系统架构的设计、软件开发和数据传输的安全等。接下来，我们进行了一系列的测试和试验，确保系统的稳定性和可靠性。最后，我们进行了上线实施和培训，确保企业员工可以顺利地使用智能制造系统。
在实施智能制造项目的过程中，我们也积累了一些宝贵的经验。首先，合理规划时间和成本是非常重要的。智能制造项目往往需要较长的周期和大量的投入，因此，项目团队需要在项目启动之初，制定详细的时间计划和成本预算。其次，挖掘企业内部的专家和资源是非常关键的。智能制造项目的实施需要多方合作，而企业内部往往拥有丰富的行业经验和专业技术，因此，我们要善于借助内部力量，提高项目的成功率。最后，良好的沟通和团队协作能够提高项目的效率和质量。智能制造项目往往涉及多个部门和技术领域，因此，团队成员之间的沟通和协作至关重要。
智能制造的未来展望令人充满期待。随着人工智能、大数据和物联网技术的不断发展，智能制造将会呈现出更多的创新和突破。例如，通过智能机器人和无人驾驶技术的引入，工厂的生产线将更加智能化和高效化；通过大数据分析和预测，企业可以更好地了解市场需求，实现精准定制和个性化生产。因此，未来的智能制造将会进一步提升产品质量和企业竞争力，推动工业领域的持续发展。
对我个人而言，参与智能制造项目是一次宝贵的经历和学习机会。通过与企业和专家的合作，我学到了很多实践经验和专业知识。我了解到，技术创新和实际应用是相辅相成的，只有将科技成果落地，才能真正发挥其作用。我还体会到了团队的力量和合作的重要性，只有共同努力，才能取得更好的成果。通过参与智能制造项目，我也更加坚定了我的职业发展目标，我希望能够继续深入研究智能制造领域，为推动我国制造业的发展做出更多的贡献。
总之，智能制造是一种具有广阔前景的生产模式，它将会对企业、社会乃至整个国家带来巨大的变革。通过我的参与和实践，我深刻领悟到智能制造的重大意义和实施过程的复杂性。我相信，在科技的不断进步和人们对高品质生活的需求下，智能制造将会得到更广泛的应用和发展，为社会的进步和繁荣做出更大的贡献。
智能制造技术
课程英文名称：
intelligent。
manufacturing。
of。
vehicle。
课程总学时：24。
讲课：24。
实验：
上机：0。
适用专业：车辆工程。
大纲编写（修订）时间：2017.9。
一、大纲使用说明。
（一）课程的地位及教学目标。
本课程是车辆工程专业的一门专业选修课。通过本课程的学习，使学生了解工业4.0智能制造在汽车生产中的应用，通过相关章节的学习，使学生能够掌握汽车智能制造理论、智能制造工艺、智能制造设备、智能管理系统等方面的知识，使学生能够学习到汽车生产制造中的前沿思想和技术，紧紧的把握汽车生产制造的发展方向。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求。
通过本课程的学习使学生掌握智能制造在汽车生产过程中的应用，包括：智能制造在机械加工、冶金及塑料成型的应用；智能制造在发动机箱体、连杆、曲轴及装配中的应用；智能制造在底盘悬架、轴类、制动系统、车轮及装配中的应用；智能制造在车身冲压、装焊、涂装中的应用；智能制造在总装中的应用。重点掌握制造设备、工艺及其管理系统。使学生能够掌握工业发展的前沿知识，具备将前沿技术与汽车实际生产过程相结合能力。
（三）实施说明。
1．教学方法：以讲授教学为主，包括对主要原理和理论的讲解，对重点和难点问题，采用实例教学、启发式教学，增强学生对知识点的理解和记忆，并增加学生的互动环节，如分组讨论并进行讲解，课堂提问等形式，调动学生的积极性及课堂的参与度。
2．教学手段：结合本课程内容特点，以多媒体教学为主，通过电子讲义展示智能制造相关的内容、视频及图片，使学生能够直观的学习工业4.0的智能制造，避免教材内容晦涩，不直观的缺点，提高课堂信息量及学生学习效率。
（四）对选修课的要求。
本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程有：汽车构造，汽车理论，汽车制造工艺学。
（五）对习题课、实践环节的要求。
对课堂所讲授的重要知识点，在课堂上安排习题或者思考题，增强学生的思考能力和解决问题能力，通过对习题或思考题的讲解，增强学生对知识的理解和记忆。
（六）课程考核方式。
1．考核方式：考查。
2．考核目标：重点考核学生对智能制造的理解及智能制造在汽车生产中的应用。
3．成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括课堂表现、出勤情况等）占30%，期末成绩占70%(期末成绩以小论文或者课堂测试的方式进行)。
按优、良、中、及格、不及格五等级给出最终成绩。
（七）参考书目。
《智能制造》，国家制造强国建设战略咨询委员会编，电子工业出版社出版，2016。
《智能制造之路：数字化工厂》，陈明等编，机械工业出版社，2016。
《智能制造：关键技术与企业应用》，谭建荣等编，机械工业出版社，2017。
《汽车制造工艺及装备》，丁柏群等编，中国林业出版社，2014。
二、中文摘要。
课程围绕汽车智能制造的相关知识展开，涵盖了智能制造在汽车发动机、底盘零部件、车身制造、总装等方面的应用，通过课堂讲解及演示，使学生学习智能制造在汽车未来生产中的应用，提高学生对智能制造的认识和理解。
三、课程学时分配表。
序号。
教学内容。
学时。
讲课。
实验。
上机。
2.1。
机械加工。
2.2。
冶金及塑料成型。
3.1。
箱体类零件制造。
3.2。
3.3。
发动机装配。
4.1。
4.2。
底盘总成装配。
5.1。
车身冲压。
5.2。
车身装焊。
5.3。
车身涂装。
合计。
四、大纲内容。
第1部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
重
点：
汽车智能制造基础设备，自动化在汽车行业的应用，信息化在汽车制造中的应用。
难
点：
习题内容：
第2部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第2.1部分。
机械加工（讲课。
2学时）。
具体内容：
2）智能制造在冲压、焊接、切削中的应用。
重
点：
智能铸造系统，智能切削技术的设备及加工过程。
难
点：
习题内容：
智能切削技术可以应用于汽车哪些零部件的加工？
第2.2部分。
冶金及塑料成型（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
智能化设计在钢铁冶炼中的应用，3d打印技术在塑料成型中的应用。
难
点：
钢铁冶炼中管控架构及物理架构。
习题内容：
智能化钢铁冶炼有哪些优势?
第3部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第3.1部分。
箱体类零件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）数控技术在箱体加工中的应用。
2）柔性生产线在箱体加工中的应用。
重
点：
柔性生产线的组成，数控技术加工箱体的具体方式。
难
点：
柔性生产线的原理。
习题内容：
柔性生产线与传统生产线的主要区别?
第3.2部分。
连杆、曲轴制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
曲轴、连杆加工中的智能制造设备，工艺及流程。
难
点：
曲轴线自动监控管理系统的基本原理。
习题内容：
第3.3部分。
发动机装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）发动机装配线智能管理。
2）发动机装配线智能设备。
重
点：
发动机混流装配线的智能管理，智能检测装配系统。
难
点：
发动机混流装配线管理策略。
习题内容：
发动机装配线智能设备有哪些？
第4部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第4.1部分。
底盘零部件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
减振器，弹簧的智能加工，轮胎的智能加工。
难
点：
制动系统的智能加工。
习题内容：
悬架智能加工设备有哪些？
第4.2部分。
底盘总成装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）底盘总成装配的自动化生产。
2）底盘总成装配的智能设备。
重
点：
底盘总成装配自动化流程，底盘总成装配主要设备及原理。
难
点：
自动化生产的基本原理。
习题内容：
智能制造如何应用在底盘总成装配过程中？
第5部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第5.1部分。
车身冲压（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
计算机模拟技术，计算机虚拟技术。
难
点：
模块式冲压技术基本原理。
习题内容：
计算机控制技术是如何提高冲压质量的？
第5.2部分。
车身装焊（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）焊接机器人。
2)。
装焊生产线。
重
点：
装焊机器人组成及分类，装焊机器人在装焊线的应用。
难
点：
装焊生产线机器人布局策略。
习题内容：
装焊生产线机器人一般如何布局？
第5.3部分。
车身涂装（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）智能涂装材料及工艺。
2)。
3）涂胶机器人。
4）喷涂机器人。
重
点：
水性涂装材料，柔性运输系统，生产线能耗控制。
难
点：
涂装生产线的实时监控。
习题内容：
智能生产线如何对能耗进行控制？
第6部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
1）总装自动化。
重
点：
总装自动化设备及生产线布局，数字化物流配送系统及其设备。
难
点：
数字化物流的信息监控原理。
习题内容：
agv系统的基本构成。
智能制造心得体会
第一段：引言（200字）。
智能制造是当今工业界的热门话题，其通过融合人工智能、大数据、物联网等新兴技术来实现生产过程的自动化和智能化。在我与智能制造相关的实践中，我深刻感受到这项技术的潜力和价值。本文旨在分享我对智能制造的体会和见解。
第二段：智能制造的优势（200字）。
智能制造的最大优势是提高生产效率和降低成本。通过采用自动化设备、数据分析和预测技术，企业能够更好地规划和管理生产流程，减少人为错误以及生产停顿。此外，智能制造还能提供实时数据和分析，帮助企业做出更明智的决策，优化资源利用，提高产品质量。
第三段：智能制造的挑战（200字）。
然而，智能制造的实施也面临着一些挑战。首先，人们对于新技术的接受和适应需要时间。在企业中推行智能制造需要员工重新学习和调整工作方式，这可能会引起一定的阻力和困惑。其次，智能制造的实施需要高投资成本，企业可能面临经济和资源的压力。最后，新技术本身的安全性和稳定性也是个悬念。确保数据安全和系统运行稳定需要企业加强技术保护和风险管理。
第四段：智能制造的应用案例（300字）。
尽管智能制造面临一些挑战，但仍有许多企业成功应用该技术取得了显著成绩。例如，某汽车制造商采用了智能制造技术来优化生产线的安排，使得生产能力提高了15%。一家食品加工企业通过智能制造成功地降低了原材料浪费和产品次品率，使得利润增长了20%。这些成功案例表明智能制造将是未来产业发展的趋势之一，对企业的竞争力具有重要意义。
第五段：个人感悟与未来展望（300字）。
通过与智能制造相关的实践，我深刻体会到其在提升效率、优化资源利用和提高产品质量方面的巨大潜力。同时，我也认识到实施智能制造是一个复杂而持续的过程，需要企业在技术、管理和人才培养等方面做出全面投入。在未来，我希望能够继续关注智能制造领域的发展，并为企业实施智能制造提供专业支持和建议。
结语（100字）。
智能制造是一个日益重要的产业发展方向，其将为企业带来巨大的竞争优势。尽管面临一些挑战，但通过充分认识其优势和案例，加强对新技术的研究和培训，企业可以成功实施智能制造，实现更高的生产效率和质量水平。我相信通过不断的努力和创新，智能制造必将为工业界带来更大的发展和进步。
智能制造调研报告
智能制造装备的定义是：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。
“十二五”发展目标。
总体目标：经过10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。
到2015年：
——产业规模快速增长。产业销售收入超过10000亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。智能制造装备满足国民经济重点领域需求。
——重点领域取得突破。传感器、自动控制系统、工业机器人、伺服和执行部件为代表的智能装置实现突破并达到国际先进水平，重大成套装备及生产线系统集成水平大幅度提升。
——组织结构优化升级。培育若干具有国际竞争力的大型企业集团，打造一批“专、精、特、新”的专业化企业，建设一批特色鲜明、优势突出的产业集聚区。
——创新能力显著提升。基本建成完善的产学研用相结合的产业创新体系，骨干企业研究开发经费占销售收入的比重超过5%。培养一大批知识复合型、具有国际视野的领军人才。
到2020年：
——将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。建立完善的智能制造装备产业体系，产业销售收入超过30000亿元，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。
发展概况发展内容。
根据《中国智能制造装备行业价值链与市场前瞻分析报告》[1]分析，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。
例如，在精密和智能仪器仪表与试验设备领域，要针对生物、节能环保、石油化工等产业发展需要，重点发展智能化压力、流量、物位、成分、材料、力学性能等精密仪器仪表和科学仪器及环境、安全和国防特种检测仪器。
在关键基础零部件、元器件及通用部件领域，要重点发展高参数、高精密和高可靠性轴承、液压/气动/密封元件、齿轮传动装置及大型、精密、复杂、长寿命模具等。
在智能专用装备领域，要重点发展新一代大型电力和电网装备，机器人产业，全断面掘进机、快速集成柔性施工装备等智能化大型施工机械，以及大型先进高效智能化农业机械等。
智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
“十二五”期间，智能制造装备将面向国民经济重点产业的转型升级和战略性新兴产业培育发展的需求，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。经过5～10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。具体是：
一、九大关键智能基础共性技术。
1.新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。2.模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。
3.先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。
4.系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。
5.故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。
6.高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。
7.功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。8.特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（mems）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。
9.识别技术——低成本、低功耗rfid芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频rfid核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。
二、八项核心智能测控装置与部件。
1.新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络。
2.智能控制系统——现场总线分散型控制系统（fcs）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（plc）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。
3.智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器。
4.精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品。5.工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人。
6.精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨。
7.伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性。
8.液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。
三、
1.石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置。
2.冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备。3.智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线。
4.自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备。
5.建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备。
6.智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备。
7.智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备。
8.智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（ctp）及高速多功能智能化印后加工装备。
四、六大重点应用示范推广领域1.电力领域——重点推进在百万千瓦级火电机组中实现燃烧优化、设备预测维护功能，在百万千瓦级核电站实现安全控制和特种测量功能，在重型燃气轮机中实现快速启停和复合控制功能，3mw以上风电机组的主控功能，变桨控制功能，太阳能热电站实现追日控制功能，在智能电网中实现用电管理、用户互动、电能质量改进、设备智能维护功能。
2.节能环保领域——重点推进在固体废弃物智能化分选装备、智能化除尘装备、污水处理装备上推广应用，实现各种再生原料的高效智能化分选、除尘设备和污水处理装备的自动调节与高效、稳定，在地热发电装备中实现地热高效发电建模与控制功能。
3.农业装备领域——重点推进在大型拖拉机及联合整地、精密播种、精密施肥、精准植保等配套机具成套机组，谷物、棉花、油菜、甘蔗等联合收获机械，水稻高速插秧机等种植机械装备上的应用，实现故障及作业性能的实时诊断、检测和控制，实现作业过程的智能控制和管理。
4.资源开采领域——重点推进在煤炭综采设备、矿山机械上应用，实现综采工作面设备信息与环境信息的集成监控、安全环境预警、精确人员定位等功能，在天然气长距离集输设备中实现全线数据采集和监控、运行参数优化、管道泄漏检测定位、站场无人操作或无人值守以及中心远程遥控功能，在油田设备中实现井口关键参数检测、数据处理及集中监测功能。5.国防军工领域——重点推进专用机器人、精密仪器仪表、新型传感器、智能工控机在航天、航空、舰船、兵器等国防军工领域的应用。
6.基础设施建设领域——重点推进在挖掘机、盾构机、起重机、装载机、叉车、混凝土机械等施工装备上应用，实现远程定位、监测、诊断、管理等智能功能，在机场和码头建设领域推广应用，实现机场行李和货物的自动装卸、输送、分拣、存取全过程的智能控制和管理，集装箱装卸的无人操作与数字化管理。（工业和信息化部装备工业司）。
智能制造调研报告
摘要：当前世界经济复苏艰难曲折、全球航运市场持续低迷、造船产能面临着严重过剩，市场竞争激烈。在这种形势下，振兴制造业，加快结构调整、全面转型升级、推动产业快速迈向高端，已成为全行业的共识。当前，我国船舶制造行业处于一个变革的时代。新一轮的工业变革已经开始，而其中，制造业数字化、网络化、智能化作为革命的核心力量。这场“智”造革命所带来的风暴，将深刻影响着我国造船业的未来。
关键词：船舶；智能制造；数字化；自动化1.引言。
西方发达国家振兴制造业走的是一条新路子，主要是依靠科技创新，抢占国际产业竞争制高点、增强经济发展核心竞争力，谋求未来发展的主动权。以智能化为核心的装备制造业变革正牵引着传统工业发展革命性的演变，正推动着全球新一轮科技创新高峰的形成。
德、英、日等国家相继推出一系列重振制造业的重大举措，力图在知识技术密集的高端制造业重塑竞争优势。如“工业4.0”是德国政府推出的《高技术战略2020》十大未来项目之一。作为一个风靡全球的概念，“工业4.0”提供了工业制造的新思维，被称为是继蒸汽机应用、规模化生产和电气、电子信息技术等三次工业革命后的第四次工业革命，其特征是以大数据为基础、以预测技术为核心的智能制造使用，目的是大幅度提高产品生产、产业链运行的质量和效率，推动实现传统制造业的转型。此外，美国提出了“先进制造业国家战略计划”，日本提出组建科技工业联盟，英国提出了“工业2050”。最近，中国也公布了中国版的“工业4.0”，即“中国制造2025”规划，并提出了“互联网+”计划。
专家表示，我国要着力改变造船业“大而不强”的局面，就要依靠创新驱动发展，推动中国造船业尽快实现智能化。而“互联网+”行动计划和“中国制造2025”战略的提出，为我国造船业实现从“量”到“质”的转变创造了机遇，同时也带来重大挑战。
“工业4.0”是继蒸汽机应用（机械时代）、电子信息技术（电气时代）和网络通信技术（信息时代）之后的第四次工业革命，最早在2013年4月的德国汉诺威工业博览会上正式提出，与美国通过程序提升“先进制造业”、推进“柔性制造系统”有异曲同工之妙。“工业4.0”为中国经济特别是制造业的转型升级、结构调整指明了发展方向。“工业4.0”其特征是基于信息物理系统、物联网和互联服务，通过大数据分析和云计算，以预测技术为核心来指导高效高品质生产的智能制造和应用，目的是大幅度地提高产品生产、运行的质量和效率，实现信息技术、物联网、智能生产和流通消费相融合的革命性方法，将彻底推动传统制造工业的服务化转型升级。
智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术以及人工智能的基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计过程、制造过程和企业管理及服务的智能化，是信息技术与制造技术的深度融合与集成。
智能化和自动化的最大区别在于知识的含量。智能制造是基于科学而非仅凭经验的制造，科学知识是智能化的基础。因此，智能制造包含物质的和非物质的处理过程，不仅具有完善和快捷响应的物料供应链，还需要有稳定且强有力的知识供应链和产学研联盟，源源不断地提供高素质人才和工业需要的创新成果，发展高附加值的新产品，促进产业不断转型升级。
“船舶工业4.0”，需要在现有信息化、自动化条件下构建网络—实体融合架构，通过适应于各类用户需求的评估、分析、预测和优化体系，以“多源数据条件下的多维评估与预测、实现协同优化”为核心，形成更具高附加值的船舶制造、使用、管理、物流等面向全生命周期的中国船舶工业全产业链，从而使得中国船舶工业未来能够更好地以市场为导向，以智能船舶为纽带，走向定制规模化、管理精细化、服务高效化，以更好地创造和实现新价值。“船舶工业4.0”将促使造船厂借助物联网、大数据、人工智能取代封闭性的生产制造系统，成为未来船舶工业的根基，彻底使我国由造船大国向造船强国转变。虽然“船舶工业4.0”还在探索，但新的变革浪潮必然会席卷而来，企业只有占得先机才能成为行业的引领者。
智能船舶不是单指船舶实体本身，而是一套完整的系统，其核心技术是网络和智能船舶融合、岸海一体的智能信息服务体系。智能船舶系统是通过设计企业、制造企业、运营企业和服务企业之间的信息共享，构建一个“网络化、系统化、智能化和服务化”的网络和智能船舶的融合架构，实现从设计、生产、运营到服务的全流程体系的协同，建立船舶全生命周期的产业链，通过相关数据的分析挖掘，为企业创造新的价值。智能船舶系统主要包括：智能设计、智能制造、智能船舶、智能操作、智能运营、智能服务以及云计算平台七大模块，如图1所示。
图1智能船舶系统体系结构。
智能船舶系统构建在云计算平台之上，实现数据的云存储以及大数据的分析与挖掘，系统以智能船舶实体为核心，涉及智能船舶的设计、制造、操纵、运营以及服务各功能模块，涵盖了智能船舶从设计制造到报废淘汰的整个生命周期数据的分析与应用。智能船舶系统的生命周期如图2所示。
智能船舶系统具有以下特点：
1）系统性。智能船舶系统不再单指船舶实体本身，它是由多个子系统集成的船舶与岸基一体化智能信息服务体系，主要包括船舶设计、制造、操作、运营、服务等系统。
2）网络性。系统的基础是基于网络互联，借鉴传感技术、互联网、云计算等先进技术，实现船舶设备与设备之间、设备与船舶、船舶与岸基、岸基与云中心等的网络联结，实现信息共享、远程控制与通信交流等。
3）智能性。智能船舶系统是一个多智能体系统，通过云计算平台对船舶相关大数据的分析、预测、评估、推理等，实现正确的决策，通过传感技术、虚拟技术、识别技术等理论方法，实现船舶设计、制造、操纵、运营、服务过程的智能化。
4）协同性。智能船舶系统涵盖了船舶设计企业、制造企业、运营企业以及服务企业，实现信息共享，企业之间可以相互提出请求和提供服务，实现协调运作与竞争，共同发展。5）柔韧性。系统能够适应快速变化的船舶设计、制造、运营和服务需求，通过大数据分析和沟通交流，能够对变化的市场需求做出及时的反应，具有较强的适应性。
6）追溯性。系统对船舶从设计、制造、使用、淘汰的全过程进行跟踪，对船舶出现的问题能够及时的追溯和处理。
3.2.1数据集成平台技术。
船舶平台信息集成系统是进行数据交换和业务系统运行的平台，它规范了信息交换和系统运行标准及接口定义等，为业务应用系统提供良好的系统接口、稳定的运行环境和严格的管理界面。船舶信息系统的结构如图3所示，其中处理机、智能传感器和带有数字化接口的设备物理地分布于船上的各个部位，各自独立运行，它们通过网络设备连接，构成一个分布式系统。该系统又是通过集成支撑环境将各个独立的系统连通集成进行信息交换和消息传递，形成一个有机的整体。船舶平台信息集成系统负责除指控系统外其他所有信息的共享与交换。资源管理中心、控制中心、信息管理中心和操控台之间的信息传输和消息传递统一通过船舶平台信息集成系统控制完成。
图3船舶信息系统的结构。
虚拟现实技术最早由美国vplresearchinc．公司提出的，涉及计算机、微电子、仿真与传感测量等众多高新技术，它是利用计算机在电脑上构造出一个与现实世界相同或相似的环境，人们通过虚拟设备就可以与虚拟环境进行交流互动，就像在现实世界中一样。人们不仅能从视觉上感知虚拟世界，同时也可以从嗅觉、听觉甚至触觉等方面来感知虚拟世界。在计算机中构造的虚拟世界是一个开放的环境，不仅能够对人们通过虚拟设备传递给它的信息做出反馈，还能够让人们“真实”地感知虚拟环境下的虚拟实物。
虚拟现实系统主要由五方面组成：虚拟引擎、输入/输出设备、软件和数据库、用户以及任务，其中虚拟引擎和i/o设备是虚拟现实系统的核心，他们之间是通过以下组成关系来完成虚拟任务的，如图3所示：
图3虚拟现实系统组成部分。
vr引擎是虚拟仿真系统的核心部位，通过读取输入设备中的数据信息，访问与任务相关的数据库并进行实时计算，完成相应工作任务，最后通过输出设备反馈任务结果。
i/o设备是实现虚拟环境交互性的基础。人们通过专门的数据接口给计算机发送命令，同时计算机也会将实时的模拟信息反馈给用户。比较常见的i/o设备有三维位置跟踪器，即传感衣、三维声音发生器、数据传感手套等。
软件和数据库，根据各个领域的应用侧重点不同，目前虚拟现实系统的vr仿真软件。
有很多种，软件和数据库的主要功能有两部分：
1)建立虚拟对象的几个模型，根据需要也可以加入物理属性和行为特性，同时构造虚拟对象层次结构，建立i/o设备到虚拟场景的映射。
2)创建虚拟环境，创建连通应用程序与虚拟世界的数据接口，从而实现人机交互。任务指的是虚拟现实系统需要完成的命令和工作。传统的虚拟现实系统主要运用在教育、娱乐、医疗和军事，新型的虚拟现实系统主要运用在机器人、制造业和信息可视化等领域。
虚拟现实技术的特点主要通过四个方面来表现，他们之间的关系如图4所示：
图4虚拟现实技术的特点。
多感知性：所谓多感知性就是除了一般计算机所具有的视觉感知之外，还拥有其他方面的感知，比如听觉感知、触觉感知、嗅觉感知、味觉感知、甚至运动感知等。沉浸感：沉浸感是指计算机生成的虚拟环境让人有一种真实的存在感，犹如身临其境，所有感知就像在真实世界一样。要有沉浸感，除了逼真的三维模型，还必须有人机交互作用才能够实现。
想象性：在进入虚拟环境时，不仅仅是依靠外设的一些虚拟设备，像数据手套之类的来提供沉浸感，同时也要通过想象把虚拟的环境构造出来，想象性从一方面也表达了作者的设计思路。
交互性：虚拟环境是一个开放的环境，它能通过人们输入的信息感知人们的意愿，并做出相应的反馈，交互性的优劣主要由实时性和自然性来体现。
在经济全球化的今天，国际市场竞争非常激烈，尤其是工程制造领域。新技术、新产品日新月异，这对新产品的设计开发和制造提出了更高的要求，企业要在这样严峻的挑战下生存发展，就必须有全新的、强有力的技术支撑，虚拟现实技术就是工程制造领域未来发展的技术力量。
4.1南通中远川崎船舶智能制造项目案例。
南通中远川崎的船舶制造智能车间建设，实现了各加工系列的智能制造，达到工装自动化、工艺流水化、控制智能化、管理精益化，保障了产品质量的稳定，缩短了加工周期，极大地提高了生产效率，产品质量和建造效率达到世界先进水平。
南通中远川崎在船舶智能化制造方面，率开国内先河，高度自动化的流水作业生产线加上柔性化的船舶生产工艺流程，实现了船舶制造的自动化操作和流水式作业。
1．型钢生产线。
型钢是船体常川部材之一，原先的生产方式．从画线、写字到切割、分料．完全采用手工作业，效率低。周期长．劳动强度大，且难免出现误操作。型钢自动化生产线建成后．实现了从进料一切割一自动分拣一成材分类叠放全过程的智能制造．包括物料信息传输和物料切割智能化以及物料分类感知智能化．配员由原来的20人减少为7人．有效减少了人工成本，缩短了生产周期．降低了劳动强度，为后续扩大机器人应用积累了经验。
2．条材机器人生产线。
尽管造船中厚板电弧焊接实现机器人作业困难很多，但南通巾远川崎还是从最简单的先行小组材开始，推进机器人焊接。传统的制造方式是，钢板在定盘上全面铺开。一块一块地装配、焊接、翻身、背烧，占用面积大，制造周期长．效率低。先行小组立机器人生产线投产后．实现了工件传输和焊接智能化，以及自动背烧、自动工件出料．整条生产线仅配一名员员操作，配员减少一半以上。流水线生产方式是工业化大生产的必然要求．对造船业而言．车间内生产作业的流水线化将是今后实施船舶智能制造的一个重要发展方向。目前南通中远川崎已实施了大舱肋骨生产线、y龙筋生产线、焊接装置等数个半自动化生产线技改项目，取得了良好的效果。
4．智能物流系统。
采用“横向到边、纵向到底”的设计原则，建立了功能完善的智能物流系统，并与设计系统高度集成，从而将企业的人力、资金、信息、物料、设备、时间、方法等各方面资源充分调配和平衡，为企业加强财务管理、提高资金运营水平、减少库存、提高生产效率、降低成本等提供强有力的支持。
4.2金海重工打造智能船厂之路。
船舶制造是一项传统产业，近年来，金海重工股份有限公司对其进行数字化和智能制造的改造，以期把企业打造成先进的智能船厂。目前，这项工作取得了一定进展和成效。
攻坚重点。
金海重工在开始打造智能化船厂时，非常重视数字化基础工作的落地。目前，金海重工主要围绕以下3个核心开展工作：一是生产计划管理与实施核心；二是物流核心；三是设计核心。
3个核心中有一个灵魂，就是生产计划管理与实施。这项计划管理工作不是一个数据管理，而是一个行为管理。它的里面包括了计划的制订和计划实施的监控，以及可控化的计划的落实。此项工作是金海重工众多数字化项目中比较通顺的。船厂的物流情况通常十分复杂，不仅厂外供应商物流复杂，而是厂内各种配料、送料等情况也十分繁琐。为此，金海重工搭建了一套完整的供应链系统。这套供应链系统从设计环节开始，包括设计、预算/规划、供应商、询价/合同、送货/质检、厂区物流、领导生产、托盘集配、仓诸管理等子项目。
金海重工十分重视设计工作，无图纸化设计是其目前大力推广的一项内容。与设计相关的各种工作，都离不开数据的支撑。为此，金海重工重点实施了把行为变成数据、让数据变成可控状态的一项工作。这项工作紧要，却十分艰巨，仅其中一项编码工作，就花了6个月的时间。注重工作协同船厂工作千端万绪，若要做好工作，必须加强协同。
计划生产。
计划生产这项工作，既涉及到销售环节，又涉及到供应链环节，而且它最后要落实到工人的岗位——金海重工采用的是给每个工人发派工作包的形式。这个工作包就是每名工人在作业开始的时候就必须要明确的落实的工作内容，包括工作对象、工作量、工作场地和工作中需要注意之处。
供应链。
金海重工的供应链很长，包括从供应商开始，经计划调度、项目管理到进库，及进库后的模块化出库。出库两个含义，一是外来产品组装件的组合，另一个是厂内产品和外来产品的组合——船舶行业称之为“托盘管理”。托盘管理需要在物流环节、运输环节等供应链中间充分地组合好。“托盘管理”中可能要涉及到上千个零部件，所以，这项工作的内容也是数字化集成和逻辑关系的一种表现。
生产过程智能化。
智能船厂的生产过程必须用自动化和数据化来完成，以实现产品的成本降低、质量提升和安全生产。目前，金海重工对此领域进行积极而成功的探索。
钢板自动标记。
这项工作远非一般人认为的买一块钢板然后在其上贴二维码那么简单。船厂在生产过程中会遇到一个很大的困难，钢板进厂后，必须进行高温高压条件下的预处理。如果事先把二维码贴在上面，那么钢板预处理结束后，二维码肯定消失了。所以，这就要求厂方加强钢板预处理前的一个编码控制。金海重工经过大量实验，解决了这个难题。钢板在预处理之后，编码也会留在上面，而且经过多少道工序，都会被找到，甚至它与其他原配料结合一起成为一个零件，都会留有数据基础。
数控联合集成数控设备已经应用了几十年，传统方式下都是单机操作，金海重工把它们改造成流水线作业组合的操作模式。目前在切割环节中进行了成功的应用。汽车行业是用机器人进行切割，而金海重工根据自身生产的特点和需求，用了焊接组合的方式来进行代替，取得了不错的效果。这种通过对现有设备以适应智能制造要求的模式，在以后还有很大的发展空间。
柔性模具。
船体的形状多变，不同的船型，所以要根据实际情况运用冷加工和热加工。所以，船厂就要设计一个柔性模态。用同一个模态应对所有船舶曲线、平面的加工。这其中数据的采集点和数据量，包括有线源的控制，金海重工投入很大精力才完成。
自动涂装系统。
船舶智能制造，需要在现有信息化、自动化条件下构建网络—实体融合架构，通过适应于各类用户需求的评估、分析、预测和优化体系，以“多源数据条件下的多维评估与预测、实现协同优化”为核心，形成更具高附加值的船舶制造、使用、管理、物流等面向全生命周期的中国船舶工业全产业链，从而使得中国船舶工业未来能够更好地以市场为导向，以智能船舶为纽带，走向定制规模化、管理精细化、服务高效化，以更好地创造和实现新价值。船舶智能制造将促使造船厂借助物联网、大数据、人工智能取代封闭性的生产制造系统，成为未来船舶工业的根基，彻底使我国由造船大国向造船强国转变。虽然船舶智能制造还在探索，但新的变革浪潮必然会席卷而来，企业只有占得先机才能成为行业的引领者。
[1]刘伟.智能制造与社会经济发展[j].学术探索.2014(4).[2]张驰.智能化引领船舶制造业变革[n].中国水运报.2015(5).[3]汤天浩.船舶智能化信息系统的探讨[j].上海造船.2007(3)[4]李光正,宋新刚,徐瑜.基于“工业4.0”的智能船舶系统探讨[j].2015(11).[5]程敬云,张圣坤,陆蓓.基于智能体的造船供应链[j].2000(6).[6]赵东,周宏.数字化造船系统研究[j].船舶工程.2006,28(3).[7]邱立强,杨剑征,赵川.国外数字化造船技术发展趋势研究[j].舰船科学技术.2015,37(7).[8]赵东,周宏.数字化造船系统研究[j].2006,28(3).[9]杨国兵,李柏洲,甘志霞.应用虚拟仿真技术推进数字化造船[j].2008,5.[10]胡可一.数字化造船在造船业中的应用[j].上海造船.2011,1.
智能制造心得体会
智能制造作为当前工业4.0的重要组成部分，对于制造企业来说至关重要。作为一名从事智能制造的技术人员，我在实践中不断摸索，不断总结，得到了一些心得体会。下面就与大家分享一下。
第一段：智能制造的背景和发展趋势。
随着网络技术、物联网技术等的发展，人类制造方式也开始进入智能制造时代。相对于传统的制造模式，智能制造具有自适应性、自学习性和自控制性等特点。尤其是在今天的强调“智能化”的潮流下，越来越多的公司开始探索智能制造的途径，这给制造业发展带来了全新的机遇。
智能制造最核心的技术之一是工业物联网技术。通过在生产设备中安装各种传感器，可以实时收集和传输设备状态、生产过程中的数据等信息，使企业的制造过程更为精准和有效。此外，云计算、人工智能、大数据等技术的不断发展也为智能制造提供了无限可能。
智能制造可以极大地提高企业的生产效率，缩短产品的生产周期，降低成本，提高质量，同时为了实现柔性生产、个性化生产等，智能制造也可以应用深度学习等技术，提高生产线灵活性。此外，智能制造技术也可以推动制造业朝着高端、高附加值的方向发展，使制造业不解产生一个新的历史性转折点。
第四段：智能制造面临的挑战和应对方法。
智能制造虽然发展前景良好，但是在实施过程中也面临诸如设备协同问题、标准制定等技术难题，以及用户需求多样、人才短缺、现有人力机械设备不能满足需求等生产要素问题。如何弥补人机短板，发掘现代化技术实验平台，提升智能制造良好度显得尤为重要。
未来，智能制造还将向着更智能、更数字化、更自适应的方向发展。受制造业电子化和网络化的深刻影响，企业经营模式将通过电子商务、物流、外包等方式进一步升级，智能制造将推动传统实体经济转型升级，形成新的经济增长点。
总之，在智能制造领域任职也要深入了解各种智能制造技术的特点，了解各种创新思路，对于未来的竞争也起到非常重要的作用。各位企业家都需要在日常所需的智能制造规划中面临关键挑战，机构将通过不断提升自己知识技术水平以及管理水平，一步又一步迈向更加优质、高效的时代。
智能制造心得体会
智能制造是21世纪的热门话题，它以人工智能、云计算、大数据等技术为基础，通过自动化和智能化的手段提高生产效率和产品质量。在探索智能制造的道路中，我获得了许多宝贵的经验和体会。在这篇文章中，我将分享我对智能制造的心得体会。
首先，智能制造带来了生产效率的显著提升。在过去，传统的生产方式往往需要大量的人力和时间来完成，而现在，智能设备和自动化系统的引入极大地提高了生产效率。比如，智能机器人可以在几个小时内完成之前需要数天才能完成的任务。此外，智能制造还能实现生产过程的智能监控和优化，通过实时收集和分析数据，预测和解决潜在的问题，从而有效避免了生产中的延误和故障，提高了整体的生产效率。
其次，智能制造带来了产品质量的全面提升。在传统制造过程中，由于人为操作的不确定性和疏忽，产品质量往往难以保证。而智能制造通过高精度的传感器和自动化控制系统，能够实现对生产过程的实时监测和调整，从而有效地避免了人为因素对产品质量的影响。例如，智能制造可以监测设备的工作状态和性能，及时发现和修复故障，确保产品的标准化和一致性。此外，通过大数据的分析和应用，还可以实现对产品质量的预测和改进，进一步提升产品的品质水平。
再次，智能制造推动了生产模式和经济结构的转型升级。在传统生产模式中，往往需要依靠人力来进行机械重复性劳动，劳动生产率有限，生产成本也比较高。而智能制造的引入，使得生产模式发生了根本性的转变。智能机器人和自动化设备的使用，不仅能够提高生产效率和产品质量，还能够减少生产成本和劳动强度，提高企业的竞争力和市场占有率。此外，智能制造还带动了新兴产业的发展，如人工智能、云计算和物联网等领域，为经济结构的转型升级提供了强有力的支撑。
最后，智能制造对人力资源的需求也提出了新的挑战。智能制造的不断发展和普及，需要越来越多的高技能、高素质的工作人员来进行研发、设计和维护。与此同时，智能制造的崛起也将导致一些低技能、低素质的人力资源流失，这对于传统制造业的转型和转型是一大挑战。因此，我们应该加强对教育培训的重视，培养更多的技术人才，提高劳动者的综合素质，以适应智能制造时代的发展需求。
总之，智能制造是时代发展的必然趋势，它为生产效率的提升、产品质量的改进、生产模式的转型、经济结构的升级和人力资源的需求提出了新的挑战和机遇。通过我对智能制造的学习和实践，我深刻地认识到了智能制造的重要性和潜力，也为我未来的工作和学习提供了许多有益的借鉴和启示。我相信，在智能制造的引领下，我们的社会将迎来更加繁荣和进步的未来。