人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
智能制造总体目标篇一
川智能化制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。
(2)智能化制造技术不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、生产管理、加工和装配、销售、维修、服务，以及回收再生的全过程。
(3)智能化制造强调技术、人、管理和信息的四维集成，不仅涉及到物质流和能量流，还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是智能化制造技术的重要特点:
(4)智能化制造技术更加重视制造过程组成和管理的合理化以及革新，它是硬件、软件、智能(人)与组织的系统集成。
2.智能化制造数控设备的关键技术
机械制造设备的智能化、网络化、以及对神经元网络、云计算技术的研究与应用，使机械制造工)‘智能化技术得到了跨越式的发展，可以说这是又一次具有划时代意义的工业技术革命。目前，智能化制造数控设备的关键技术，除了机械主体以外，主要是由智能数控系统技术、智能感知技术、智能自适应技术、智能神经元网络技术、智能云计算技术和智能专家系统等主要技术构成。
(1智能化数控系统数控设备智能化的发
展是以数控系统完善的软硬件功能及高灵敏度、高精度感知检测系统为基础，以适应智能化、信息化、数字化集成技术发展的要求。为追求数控设备加工效率和加工质量，数控系统不但有自动编程、前馈控制、模糊控制、自学习控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等智能化功能，并有故障诊断专家系统，使自诊断和故障监控功能更趋势完善。伺服驱动系统智能化，能自动感知负载变化，自动优化调整参数。如发那科推出的hrv控制，通过共振追随型hrv滤波器，可以避免因频率变动而造成设备的共振。通过融合旋转伺服电动机，高精度、高响应和高分辨率脉冲编码器，实现高速和高精度的伺服控制，保证极其平稳 的进刀。
(2)智能自适应控制技术自适应控制分为 工艺自适应和儿何自适应。工艺自适应又分为
(ann)是一种模拟
除了各种数控设备和相关数控配套设备以外，智能工业机器人在智能制造单元、智能制造系统和智能制造工)‘中具有重要作用。
(2)智能化自动化工)‘在各种智能化自动化数控设备的基础上，智能化工)‘将由工厂‘局部智能自动化、逐步分层次地发展到全工)‘智能自动化和社会化智能制造。
第一层次:单机或单元智能自动化。
单机或单元智能自动化，可以实现长时间无人值守。国内外都有用于生产的实例。
第二个层次:生产制造系统智能自动化。
在第三代“智能机器人化单元”的基础上，实现计算机网络控制生产车间全自动化系统。包括毛坯仓储管理，再制品仓储管理，成品零件仓储管理及其搬运、装卸、装配作业和质量检验等。
第三个层次:智能化数字化网络制造系统。
在第二层次生产制造系统智能自动化的基础上，配置网络综合管理系统，来实现全工)‘的智能化数字化网络制造。智能化工)‘的实现主要是靠信息通信技术(ict)和智能网络的可靠运行加以保证。具有实时资料搜集与传输功能、高效能计算机与分析预测功能、远程监控与诊断功能及模拟功能等。智能化工)‘最核心的部分是生产过程和全面经营运行的智能自动化，包括设计智能化，生产排序自动化，生产线自动化，测试检验自动化，仓储自动化，电力管理智能自动化等等，进一步发展到自动化无人化工)‘(绝大多数设备可以无人值守)。
第四个层次:智能化社会化生产。
智能化网络化社会化制造，将山企业内部局域网经因特网向企业外部传输。这就是所谓的internet/intranet。网络可使企业与企业之间进行跨地区协同设计、协同制造、信息共享、远程监控、远程诊断和服务等。网络能为制造提供完整的生产数据信息，可以通过网络将加工程序传给远方的设备进行加工，也可远程诊断并发出指令调整。网络使各地分散的数控机床联系在一起，互相协调，统一优化调整，使产品加工不局限于一个工)‘内而实现社会化生产。智能化社会化制造能够借助internet网实现跨行业、跨国际智能化制造，进人internet/intranet时代。云计算借助internet网整合了计算机资源，为智能化制造开了先河。智能化网络化社会化制造将引领社会和全球资源的整合与优化运用，同时将有效地提高人类的生活质量，逐步地减少人类的体力劳动而扩大脑力劳动的比重，进入知识社会，智能社会。
智能制造具有高科技高水平的先进制造系统，面临一些极具挑 战性的问题。当然也需要我们投入大量的研究去攻克这些技术难题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、nc加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的agent建模及智能制造系统的多agent建模理论、多agent系统学-j及重构理论、多agent系统动力学分析方法及性能评价标、多agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的holon模型holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完展具有积极的推动作用。不仅要提高机器设备的智商，更要协调好人与机器的关系，建立一种新型的人机一体化关系，从而产生高效高性能的生产系统。总之，随着智能制造技术的普及以及其带来的优势愈发明显，可以预见在不远的将来，智能制造将成为下一代重要的生产模式。参考文献：
智能制造总体目标篇二
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。
智能制造总体目标篇三
智能制造已经成为了现代工业的趋势，为了适应这一趋势，我选择了学习智能制造课程。通过这门课程，我深刻体会到了智能制造的重要性和其给工业带来的变革。在课程结束之际，我不禁对智能制造产生了更深刻的理解和更深刻的认识。以下是我在学习智能制造课程过程中的心得体会。
首先，我深刻认识到了智能制造的重要性。在过去的工业中，人工操作是主要的生产方式，而智能制造则将生产过程中的大部分工作交给了机器人和自动化系统。这不仅提高了生产效率，减少了人力成本，还提高了产品质量和稳定性。我在课程中了解到了许多智能制造的应用案例，如智能仓储系统、智能机器人等，这些案例让我深刻认识到了智能制造对于企业的重要性。只有拥抱智能制造，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
其次，我认识到了智能制造给工业带来的变革。智能制造不仅仅是一种生产方式，更是一种革新的思维方式。传统的工业生产方式注重的是生产效率和规模经济，而智能制造则更注重个性化生产和定制化需求。通过智能制造，企业可以更好地满足消费者多样化的需求，提供个性化的产品和服务。在课程中，我们学习了许多与智能制造相关的概念和技术，如物联网、大数据、云计算等，这些技术的应用极大地促进了智能制造的发展和变革。智能制造不仅改变了生产方式，也改变了人们对于产品和服务的需求和期待。
此外，在学习智能制造课程的过程中，我体会到了智能制造所带来的机遇和挑战。智能制造为企业提供了更多的机遇和发展空间。通过智能制造，企业可以降低成本，提高效率，实现可持续发展。智能制造也为创业者提供了更多的机会，他们可以通过创新和技术应用，打造出更具竞争力的产品和服务。然而，智能制造也给企业和创业者带来了一些挑战。随着智能制造的快速发展，市场竞争也日益激烈，唯有不断创新和适应变革，企业和创业者才能在市场中立于不败之地。因此，在学习智能制造课程的过程中，我们不仅要学习技术和知识，还要培养创新意识和适应变革的能力。
最后，通过学习智能制造课程，我认识到了自己的不足和需要改进的地方。智能制造涉及到许多的技术和知识，我发现自己在某些方面还存在一定的不足。因此，我决定继续学习和提升自己的专业能力，不断发展和适应智能制造的变革。此外，我还意识到智能制造涉及到多学科的知识，我们必须要跨学科学习和交流。在未来的工作中，我希望能够与来自不同学科的人合作，共同推动智能制造的发展和变革。
总之，通过学习智能制造课程，我深刻认识到了智能制造的重要性和变革性。智能制造给企业带来了机遇和挑战，对于个人来说也是一次提升自我的机会。我将继续学习和发展，为智能制造的发展和变革做出自己的贡献。
智能制造总体目标篇四
智能制造是当今制造业发展的新趋势，它以信息技术和先进制造技术为基础，以提高生产效率和产品质量为目标。焊接作为一项重要的制造工艺，在智能制造中也得到了广泛应用。在近期的焊接实践中，我积累了一些经验和心得。在下文中，我将就智能制造焊接的几个方面进行总结与分享。
首先，智能制造焊接的设备和工艺是关键。智能焊接主要依赖于先进的焊接设备和智能化的焊接工艺。在我所参与的项目中，我们使用了一种先进的焊接机器人，它具有高度自动化的特点。我们只需要设置好焊接的路径和参数，并安装好焊枪，机器人就能自动完成焊接工作。这大大提高了生产效率和焊接质量。与传统手工焊接相比，智能制造焊接具有更高的精度和稳定性。
其次，智能制造焊接需要良好的团队协作。在智能焊接过程中，设备操作者和工艺工程师的协作非常重要。设备操作者需要熟悉机器人的操作方式和相关安全规范，以确保焊接的安全性和稳定性。而工艺工程师则需要了解焊接工艺的特点和参数设置，以提供合理的焊接方案。只有团队成员密切配合，才能实现智能焊接的高效生产。
再次，智能制造焊接需要不断学习和改进。随着智能制造技术的不断发展，焊接工艺也在不断改进和更新。我们需要及时了解最新的焊接技术和设备，与时俱进。在我们的项目中，我们不断尝试新的焊接材料和工艺，以提高焊接质量和效率。通过不断学习和改进，我们能够在智能制造焊接中保持竞争优势。
最后，智能制造焊接需要注重安全和环保。焊接是一项高温作业，如果不注意安全措施，会造成严重的事故。因此，我们在焊接过程中，必须严格按照相关安全规范进行操作，确保人身安全和设备安全。同时，焊接过程中产生的废气和废料也需要得到妥善处理，以减少对环境的污染。在我们的项目中，我们采用了有效的通风系统，以排除焊接过程中产生的有害气体，保护环境和工作人员的健康。
综上所述，智能制造焊接是制造业发展的重要方向。在智能焊接的实践中，设备和工艺是关键，团队协作是基础，学习和改进是保障，安全和环保是责任。通过不断努力和进步，我们将能够在智能制造焊接中取得更大的成就。
智能制造总体目标篇五
智能制造是当今科技发展的重要方向之一，它利用现代科技手段和信息技术，将机械制造与数据分析相结合，实现生产过程的自动化、智能化和高效化。作为一门当代热门学科，智能制造课程吸引了大量学生的兴趣，我也是其中之一。在这门课程中，我不仅学到了许多理论知识，更重要的是明白了智能制造背后的思维方式和工作方法。接下来，我将分享我的课堂体会和心得体会。
第二段：理论知识的学习
在智能制造课程中，我学习了许多关于智能制造的理论知识，如传感器技术、自动控制、人机交互等等。这些知识的学习让我对智能制造的基本原理有了更深刻的理解。通过学习，我了解到智能制造的核心在于数据的收集和分析，这使得生产过程变得更加智能化和高效化。此外，我还了解到智能制造在提高产品质量、降低成本和减少资源浪费等方面的巨大潜力。这些知识的掌握不仅增加了我对智能制造的兴趣，更使我对未来的职业发展有了更清晰的方向。
第三段：实践能力的培养
除了理论知识的学习，智能制造课程还注重培养学生的实践能力。在课堂上，我参与了多个智能制造项目的实践训练，如制作智能机械臂、设计智能工厂布局等。通过实践，我深刻体会到智能制造需要全方面的技术能力，包括机械设计、编程、数据分析等。在实践中，我学会了如何合理安排工作流程，在项目中扮演不同的角色，并学会了与团队成员有效合作。这些实践训练不仅增强了我解决问题的能力，更培养了我与他人合作的意识和技巧。这些实践能力的培养对我的职业发展至关重要。
第四段：创新思维的培养
智能制造是一个不断创新的领域，课程也注重培养学生的创新思维。在课程中，我们通过小组讨论、比赛等形式开展了多种创新活动。这些活动旨在激发孩子们的创造力和创新精神。在这些活动中，我学到了如何面对挑战和解决问题的能力，学会了灵活思考和跨学科合作的能力。这些创新思维的培养对我今后的职业发展和个人成长都具有重要意义。
第五段：对未来的展望
通过学习智能制造课程，我对未来发展充满了信心。我相信，智能制造将会成为未来的主流技术，而我也期待能在这个领域中发挥自己的所长。因此，我将继续深入学习智能制造的理论和技术，不断提高自己的技能水平。我相信，通过持续学习和不断实践，我能够在智能制造领域中取得卓越的成就，为社会的发展做出贡献。
总结：
智能制造课程不仅丰富了我的知识储备，更重要的是培养了我实践能力和创新思维。通过学习智能制造课程，我对智能制造的未来充满了信心，并为此而努力。智能制造是当代社会发展的重要方向，我相信将来这门课程也会越来越受到重视。
智能制造总体目标篇六
当前，以智能制造为代表的新一轮产业变革迅猛发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的主要趋势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。目前，我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准／软件／网络／信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。因此，作为一项必须长期坚持的战略任务，推动我国制造业智能转型，环境更复杂、形势更严峻、任务更艰巨。《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》明确“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范。按照专项行动确定的连续实施三年，2016年要边试点示范、边总结经验、边推广应用的总体安排，继续组织开展智能制造试点示范专项行动。实施智能制造试点示范专项行动，是落实《中国制造2025》以及智能制造工程的重要措施，对于实现制造强国目标具有重要意义。
二、总体思路
贯彻落实《中国制造2025》，推进《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》计划实施，在总结2015年专项行动经验的基础上，2016年将继续坚持“立足国情、统筹规划、分类施策、分步实施”的方针，进一步扩大行业和区域覆盖面，全面启动传统制造业智能化改造，开展离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务5种智能制造新模式的试点示范，继续注重发挥企业积极性、注重智能化持续增长、注重关键技术装备安全可控、注重基础与环境培育，逐步探索与实践有效的经验和模式，不断丰富成熟后在制造业各领域全面推广。
三、主要目标
2016年，在符合两化融合管理体系标准的企业中，在有条件、有基础的重点地区、行业，特别是新型工业化产业示范基地中，遴选60个以上智能制造试点示范项目。通过试点示范，进一步提升高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备自主化能力，以及智能制造标准、核心软件和工业互联网创新应用能力，形成关键领域一批智能制造标准，不断形成并推广智能制造新模式。智能车间／工厂试点示范项目通过2一3年持续提升，实现运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。
四、重点行动
范，推进数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等试点应用，推动企业全业务流程智能化整合。
（二）流程型智能制造试点示范
在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造领域，开展智能工厂的集成创新与应用示范，提升企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、质量控制与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平。
（三）网络协同制造试点示范
在机械、航空、航天、船舶、汽车、轨道交通设备、家用电器、集成电路、信息通信产品等领域，选择有条件的企业，利用工业互联网网络等技术，建设网络化制造资源协同平台，集成企业间研发系统、信息系统、运营管理系统，推动创新资源、生产能力、市场需求的跨企业集聚与对接，实现设计、供应、制造和服务等环节的并行组织和协同优化。
（四）大规模个性化定制试点示范
在石化化工、钢铁、有色金属、建材、汽车、纺织、服装、家用电器、家居、数字视听产品等领域，利用工业云计算、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建设用户个性化需求信息平台和个性化定制服务平台，实现研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售 后服务的数据采集与分析，提高企业快速、低成本满足用户个性化需求的能力。
（五）远程运维服务试点示范
在石化化工、钢铁、建材、机械、航空、家用电器、家居、医疗设备、信息通信产品、数字视听产品等领域，集成应用工业大数据分析、智能化软件、工业互联网联网、工业互联网ipv6地址等技术，建设产品全生命周期管理平台，开展智能装备（产品）远程操控、健康状况监测、虚拟设备维护方案制定与执行、最优使用方案推送、创新应用开放等服务试点。
五、重点工作及进度安排
（一）制定2016年智能制造试点示范项目要素条件
2016年2一3月，组织开展试点示范项目要素条件调研，编制《智能制造试点示范项目要素条件》；4月底前，下发《关于开展2016年智能制造试点示范项目推荐的通知》。
（二）遴选2016智能制造试点示范项目
5月底前，在各地工业和信息化主管部门推荐的项目中组织行业专家遴选；6月底前，确定60个以上智能制造试点示范项目，其中：选择20个以上离散型智能制造试点示范项目，选择20个以上流程型智能制造试点示范项目，选择20个以上网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务试点示范项目。
（三）完成智能制造发展对策研究
2016年6月底前，组织相关单位完成“智能制造发展对策研究”重大软科学课题，进一步完善促进智能制造发展的相关政策。
（四）启动并组织实施重点领域智能化改造工作 2016年2一12月，利用工业转型升级资金、专项建设基金，在石油化工、化工园区、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、船舶、航空、汽车、电力装备、机床、纺织、食品、医药、轻工、消费类电子、新型显示高世代线、太阳能电池及光伏组件、民爆等行业，持续开展重点企业关键环节、生产线、车间、工厂的智能化改造，培育一批系统解决方案供应商，形成智能化标准与模式并进行复制推广。
（五）开展工业互联网产业推进工作
2016年2一12月，组织企业在工业以太网、工厂无线应用、标识解析、ipv6应用、工业云计算、工业大数据等领域开展创新应用示范，支持相关单位开展工业互联网试验验证平台、工业互联网关键资源管理平台和工业互联网商用流转数据管理平台建设。
（六）开展智能制造网络安全保障能力建设
2016年6月底前，完成工业互联网安全监测平台、工控网络安全防御平台、工业控制系统仿真测试与验证平台等项目立项论证；12月底前开展关键技术预先研究。
（七）开展智能制造标准体系建设
2016年5月，召开中德智能制造／工业4.0标准化高端论坛；11月底前完成智能制造标准试验验证项目的立项工作，下达智能制造标准编制立项，形成10项以上重点标准草案。
（八）开展智能制造经验交流与推广工作
2016年9月底前，组织召开2016年全国智能制造试点示范经验交流电视电话会议；10一12月，组织开展原材料、装备、消费品、电子、民爆行业典型案例经验交流与模式推广；12月底前，编制完成《智能制造探索与实践一一2016年试点示范项目汇编》。
（九）组织智能制造试点示范项目集中展示业博览会上设专区，集中展示智能制造试点示范项目取得的成果。
（十）开展专项行动评估与总结
2016年11月，完成专项行动检查与效果评估，完成专项行动工作总结。
六、保障措施
智能制造总体目标篇七
随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。
本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。
1 数字化工厂、智能工厂和智能制造
1.1 数字化工厂
对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（df）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3d/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：
智能工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
图2
智能制造
智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。
图3 2 从大厂房到智能工厂
在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。
18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。
在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3d技术开发公司达索的全球最佳案例。
厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。
当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的agv小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一重工18号厂房有15台。
智能背后的生产模式进化
2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”
制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。
所谓“部件岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。
3 三一重工:智能工厂实践
三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（pcc）中央控制系统等智能系统，完成了国家批复的项目建设内容[6]。
图4 同时，三一还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于dnc系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与agv运输软硬件系统、基于rfid设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（aps）、制造执行系统（mes）、物流执行系统（les）、在线质量检测系统（spc）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。
3.1 智能加工中心与生产线
3.1.1 智能化加工设备
到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2
智能刀具管理
在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。
dnc
dnc是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。
图5
3.2.1 智能化立体仓库
立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。
三一智能化立体仓库总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。
智能化立体仓库的核心是agv智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于agv小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，agv依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的agv自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。
图6
3.2.3 公共资源定位系统
智能化生产执行过程控制
3.3.
1高级计划排程
执行过程调度
系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的mes终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。
目前，三一在质检信息化方面，通过gsp、mes、csm及qis的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了spc分析、质量追溯等功能。
三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与agv配套实现工位物料自动配送至各个工位。
根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。
仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。
拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用led显示屏+rf手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了agv系统的搬运效率。
智能化生产控制中心
3.4.
1中央控制室
1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统
计图；
2.智能计划系统操作界面；
3.生产现场监控、看板展示及异常报警； 4.各区域监控信息；
5.设计部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
6.各区域监控信息；
7.物流部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
8.质量部日常操作（支持10路信号同时切
入）。3.4.2
现场监视装置
全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过
程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3 现场andon andon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。
andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。
4 智能工厂理念
“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国ge工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。
4.2
概念内涵
美国与德国的工业发展战略核心均为cps（cyber-physical system）系统，是典型的二元战略。美国是c(cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+p(physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是p+c，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用cpps（cyber-person-physical system）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。
图7
所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，cpps战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：
1.智能计划排产，是从计划源头上集成erp，进行aps高级排产。
2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现
物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是cps信息物理系
统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状
态的实时监控等。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。
6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。
图8 4.3
应用前景
“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。
具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。
5 工业4.0落地战略
近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。
工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是cps、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
5.1
建一个网络：信息物理网络系统（cps）
cps是英文cyberphysical system的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
图9 5.2
三个集成工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过cps形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1 纵向集成纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2 横向集成横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3 端到端的集成端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级„„）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级„„）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。
端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。
大数据分析利用
“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（cps）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类： 5.3.1
产品数据
运营数据
运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市
价值链数据
包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。
工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。
6 结论
以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：
1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。
2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。
3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。
4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好cps和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。
参考文献
[1] 李梦迪.基于以太网的智能工厂柔性制造生产