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智能制造论文大全（16篇）篇一
“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。
智能制造论文大全（16篇）篇二
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。
智能制造论文大全（16篇）篇三
[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。
智能制造论文大全（16篇）篇四
对某一任务的加工可以有多条加工工艺路线完成，而由于设备性能的不同导致任何一条生产加工工艺路线所需要的总生产成本也是有所不同的，所以，可以理解每条加工工艺路线就分别拥有不同量值的信息素，与这些加工工艺路线对每一种加工任务的吸引强度分别相对应。如果在某条工艺路线上不具备加工某类生产任务的话，则设置该条工艺路线上的信息素值为0，以防比该条工艺路线再吸引此类加工任务而使完工时间等性能指标受到一定程度的影响。然而，由于只能有某一条或某几条加工工艺路线可以完成即有的任务的加工。所以，为了模仿蚂蚁觅食的探路过程，并与加工过程中的真实情况相吻合，首先设置所有能够加工某类生产任务的工艺路线上的信息.
当某条加工工艺路线中所拥有的某设备的可利用时间小于该设备能够加工的某种工件的对应某一加工工序所需工时的时候，自动置该条加工工艺路线的信息素为零。另外，当某个设备的可利用时间为零时，该资源涉及到的所有加工工艺路线的信息素为零。
然而，在实际生产中存在大量随机事件，如新任务插入、订单的取消、交货期变动、机器故障等。为此，针对这些随机事件需要动态的协调来合理的进行任务的分配。由于篇幅问题，本文主要从新任务加入这种情况来具体研究基于信息素的动态协调算法。有关设备故障、交货期变更等动态协调问题将在后续的工作中展开研究。
2.2新任务到达时的动态协调。
新任务所涉及的范围较大，可以指种类不同的加工工件的集合，这里为了简单描述基于信息素的任务分配的动态协调过程，假设新任务中仅包含一种类型工件的加工任务(多种类型的任务也可依此类推)。这里只有新任务的加工工艺特征信息。
具体动态协调算法步骤如下：
1)首先为新任务每道加工工序选择具有匹配工艺能力的机床。因为在一个制造单元或者车间内部具有某种加工工艺能力的机床往往不比一台，也就是在机床设备之间具有可选择性或者可替代性，所以新任务的每一道加工工序通常可对应多个机床可供选择。
2)将之前生产任务选择工艺路线时在每台可替代机床上遗留的信息素量各自相加，可由式(5)计算所得。
由式(5)所计算出的信息素值大小的差异正体现各个加工机床在加工某种加工工艺特征时所表现出来的能力的强弱。在此条件下运行基于信息素的工艺路径选择算法，将新任务中每个工件的第7道加工工序特征分配给步骤1)中所涉及到的机床，选中每个设备的概率可由式(6)计算所得。
3)更新机床所拥有的信息素的值。
4)为新任务中所有工件的第(j+1)道加工工序特征选择机床，直至新任务的所有加工工艺特征都选择所对应能力的机床为止。
5)对新任务的每道加工工艺特征在各可用机床上的加工数量进行统计，将承担工件任务较多的机床自组织成一个主虚拟制造单元，将承担工件任务数量较少的机床自组织成多个或一个副虚拟制造单元。
6)主、副虚拟制造单元在完成新任务加工后自动解散并恢复到之前所属的单元状态。
3结语。
受蚂蚁群体觅食行为研究成果的启发，本文提出了基于信息素的制造系统静态和动态协调算法。在该算法中，利用信息素量的大小来反映机床对加工任务的吸引力，通过奖惩机制，使其表征加工路线(资源)的优劣。实例结果表明，通过该算法既实现了加工成本的相对较优化，又实现了制造系统中各设备的均衡利用，并对制造系统内外部环境变化具有良好的自适应性，为解决实际生产任务分配问题提供了一种实际可行的新思路。
智能制造论文大全（16篇）篇五
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。
智能制造论文大全（16篇）篇六
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。
智能制造论文大全（16篇）篇七
（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。
智能制造论文大全（16篇）篇八
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。
智能制造论文大全（16篇）篇九
继续推动信息化和工业化融合，是十八大作出的一个重要战略部署。
我国还是一个发展中国家，需要继续完成工业化的任务。而从世界总体发展进程看，信息化时代的来临要求我们必须打破原有的工业化模式，把信息化的先进成果和理念融合到工业化中，充分发挥其“提质增效”这一倍增器的作用。
新形势，新动力。
“没有信息化就没有现代化”，“两化融合是‘四化’同步发展的引擎”，这是对两化融合重要性的定论。但是当前社会生产力的发展速度前所未有，信息技术的更新迭代更是日新月异，因此跟几年前相比，两化融合的环境和内涵都发生了很大的变化：发展环境日益复杂，发展条件和动力发生深刻变革。
再放眼国内，产业结构升级和供给结构优化需求迫切，对两化融合发展提出新需求。我国经济发展进入新常态，工业发展面临资源环境约束强化、要素成本上升、投资出口放缓等挑战，“十三五”时期亟须推动两化深度融合，优化企业资源配置，提升生产经营效率，改善产品品种结构，提高供给结构适应性和灵活性，形成经济增长新动力。
可见，我国两化融合工作正进入向纵深发展的新阶段。准确把握战略机遇，有效应对各种风险和挑战，通过大力推进两化融合，促进经济社会转型发展，显得尤为重要和紧迫。
推进两化融合是一项全局性、系统性工程。需要统筹谋划、提早布局，着力加强顶层设计，明确融合路径，把握发展方向，实现重点突破。制造业是国民经济的脊梁，如果没有制造业的发展，即使其他行业有巨大的发展，对中国这样一个制造大国来讲也是一件危险的事情。
将智能制造作为推进两化深度融合的突破口，可以有效带动创新驱动、绿色低碳和服务化发展，并促进产品和技术结构、产业组织结构、产业空间布局和制造业内部结构等四个方面的优化升级，能够逐步实现制造业转型升级，推动工业持续平稳发展，是中国经济在发展中升级、在升级中发展并有竞争力的重要保障。
所以，作为两化深度融合的集中体现，智能制造将成为未来一段时间我国两化融合工作的主战场和核心目标，是建立国家制造业创新体系的关键。而这从《信息化和工业化融合发展规划（2016-2020）》这一顶层设计中也可见一斑。
顶层出台，行动落地。
智能制造论文大全（16篇）篇十
班级：09级机电教育班姓名：丰云。
学号：200940914106。
课程论文题目：浅谈先进制造技术课程名称：评阅成绩：评阅意见：
成绩评定教师签名：日期：
先进制造技术amt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。
当前的金融危机也许还会催生新的先进制造制造技术，特别在生产管理技术方面。
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。可基本归纳为以下四个方面：
一、先进的工程设计技术；
三、制造自动化技术；
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式；
五、发展。
一、先进的工程设计技术。
先进的工程设计技术包括众多的现代设计理论与方法。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模块化设计、dfx、优化设计、三次设计与健壮设计、创新设计、反向工程、协同产品商务、虚拟现实技术、虚拟样机技术、并行工程等。
（1）产品（投放市场的产品和制造产品的工艺装备（夹具、刀具、量检具等））设计现代化。
（2）先进的工艺规程设计技术与生产技术准备手段。
在信息集成环境下，采用计算机辅助工艺规程设计、即capp，数控机床、工业机器人、三坐标测量机等各种计算机自动控制设备设备的计算机辅助工作程序设计即cam等。
（1）高效精密、超精密加工技术，包括精密、超精密磨削、车削，细微加工技术，纳米加工技术。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相当于it5级精度和it5级以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金刚车、金刚镗、研磨、珩磨、超精研、砂带磨、镜面磨削和冷压加工等。用于精密机床、精密测量仪器等制造业中的关键零件加工，如精密丝杠、精密齿轮、精密蜗轮、精密导轨、精密滚动轴承等，在当前制造工业中占有极重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差为0.1～0.01μm数量级，表面粗糙度ra值为0.001μm数量级的加工方法。
此外，精密加工与特种加工一般都是计算机控制的自动化加工。（2)精密成型制造技术，包括高效、精密、洁净铸造、锻造、冲压、焊接及热处理与表面处理技术。
（3）现代特种加工技术，包括高能束流（主要是激光束、以及电子束、离子束等）加工，电解加工与电火花（成型与线切割）加工、超声波加工、高压水加工等。电火花加工(electricaldischargemachining(edm)电火花加工electricsparkmachining)是指在一定介质中，通过工具电极和工件电极之间脉冲放电的电蚀作用对工件进行的加工。能对任何导电材料加工而不受被加工材料强度和硬度的限制。可分为电火花成型加工(edm)和电火花线切割加工(电火花线切割加工electricaldischargewire–cutting--edw)两大类。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技术是在计算机控制下，基于离散堆积原理采用不同方法堆积材料最终完成零件的成型与制造的技术。从成型角度看，零件可视为“点”或“面”的叠加而成。从cad电子模型中离散得到点、面的几何信息，再与成型工艺参数信息结合，控制材料有规律、精确地由点到面，由面到体地堆积零件。
8）加工与设计之间的界限逐渐谈化，并趋向集成及一体化；
9）工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展。
三、制造自动化技术。
一句话：计算机控制自动化技术。
（1）数控技术与数控机床；数控加工技术是为了实现机床控制自动化要求而发展的。它是指用代码化的数字、字母及符号表示加工要求、零件尺寸及其参数、加工步骤等，通过控制介质，输入到控制装置，经过微机进行处理与计算，发出各种控制信号与数据，使机床各部件自动协调运动，实现自动加工的技术。采用数控加工技术的机床，称为数控机床。数控加工的主要特点是：加工的零件精度高；生产效率高；特别适合加工形状复杂的轮廓表面；有利于实现计算机辅助制造；对操作者（不含编程人员）技术水平的要求相对较低；初始投资大、加工成本高。此外，数控机床是技术密集型的机电一体化产品，数控加工技术的复杂性和综合性加大了维修工作的难度，需要配备素质较高的维修人员和维修设备。
（2）工业机器人（用于物流与加工）及物流设备；工业机器人是一种可编程的智能型自动化设备，是应用计算机进行控制的替代人进行工作的高度自动化系统。最近，联合国标准化组织采用的机器人的定义是：“一种可以反复编程的多功能的、用来搬运材料、零件、工具的操作机”。在无人参与的情况下，工业机器人可以自动按不同轨迹、不同运动方式完成规定动作和各种任务。机器人和机械手的主要区别是：机械手是没有自主能力，不可重复编程，只能完成定位点不变的简单的重复动作；机器人是由计算机控制的，可重复编程，能完成任意定位的复杂运动。
（3）柔性制造系统（fmc,fms,fml）：包括加工设备（cnc机床）、检测设备、物料输送（工业机器人、自动交换托盘（apc）、自动输送台车（rgv、agv）等）。
（4）计算机集成制造（cim）和工厂自动化（fa）。计算机集成制造系统（cims）是由计算机管理系统、计算机辅助设计与制造cad/cam以及柔性制造系统fms（还可能有其他生产单元）组成。cims是产品生产过程的各子系统的完美集成，即把工程设计、生产制造、市场分析和其他支持功能合理地通过计算机网络有机地集合成一个整体，以实现生产的柔性化、优化、自动化和集成化，达到高效率、高质量、低成本而灵活生产的目的。
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式。
包括先进制造生产模式、集成管理技术和生产组织方法等。以计算机辅助生产管理为核心，研究和应用先进的生产管理系统和技术。包括成组技术、全面质量管理、精益生产与jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、计算机集成制造、虚拟制造、智能制造、网络化制造、绿色制造、生物制造、可重构制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、计算机辅助后勤支援（computeraidedlogisticsupport,cals）、电子商务、知识管理。
五、发展。
1、信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用。
2、设计技术不断现代化。
产品设计是制造业的灵魂。现代设计技术的主要发展趋势是：(1)设计手段的计算机化在实现了计算机计算、绘图的基础上，当前突出反映在数值仿真或虚拟现实技术在设计中的应用，以及现代产品建模理论的发展上，并且向智能化设计方向发展。
(2)新的设计思想和方法不断出现(3)向全寿命周期设计发展。
(4)设计过程由单纯考虑技术因素转向综合考虑技术、经济和社会因素设计不只是单纯追求某项性能指标的先进和高低、而是注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。
3、成形及改进制造技术向精密、精确、少能耗、无污染方向发展。
成形制造技术是铸造、塑性加工、连接、粉末冶金等单元技术的总称。
4、加工制造技术向着超精密、超高速以及发展新一代制造装备的方向发展。
5、工艺由技艺发展为工程科学，工艺模拟技术得到迅速发展。
先进制造技术的一个重要发展趋势是，工艺设计由经验判断走向定量分析，加工工艺由技艺发展为工程科学。
6、专业、学科间的界限逐渐淡化、消失。
7、绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征。
日趋严格的环境与资源的约束，使绿色制造业显得越来越重要，它将是21世纪制造业的重要特征，与此相应，绿色制造技术也将获得快速的发展。主要体现在：
(1)绿色产品设计技术使产品在生命周期符合环保、人类健康、能耗低、资源利用率高的要求。
(2)绿色制造技术在整个制造过程，使得对环境负面影响最小，废弃物和有害物质的排放最小，资源利用效率最高。绿色制造技术主要包含了绿色资源、绿色生产过程和绿色产品三方面的内容。
(3)产品的回收和循环再制造例如，汽车等产品的拆卸和回收技术，以及生态工厂的循环式制造技术。它主要包括生产系统工厂--致力于产品设计和材料处理、加工及装配等阶段，恢复系统工厂--主要对产品(材料使用)生命周期结束时的材料处理循环。
8、虚拟现实技术在制造业中获得越来越多的应用虚拟现实技术(virtualrealitytechnology)主要包括虚拟制造技术和虚拟企业两个部分。
9、信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展，造业在经历了少品种小批量--少品种大批量、--多品种小批量生产模式的过渡后，70年代、80年代开始采用计算机集成制造系统(cims)进行制造的柔性生产的模式，并逐步向智能制造技术(imt)和智能制造系统(ims)的方向发展。精益生产(lp)、灵捷制造(am)等先进制造模式相继出现，预计21世纪初，先进制造模式必将获得不断发展。
智能制造论文大全（16篇）篇十一
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。
智能制造论文大全（16篇）篇十二
智能制造是近年来逐渐兴起的一种新型制造方式，它通过用智能化技术赋予生产设备、操作工序及制造流程以智能，实现生产线的自动化、数字化和智能化，从而提高生产效率和产品质量，并降低制造成本。下面是我对智能制造的一些心得体会。
智能制造是制造业的未来发展方向。随着人工智能、物联网、云计算等新技术的出现，传统制造业正在逐渐的向智能化转型，实现人机协作、自动化生产和高效率生产。智能制造改变了传统的生产方式，将人力资源从重复的劳动中解放出来，强化了生产效率和产品的可控性和可预测性，优化了生产过程，提高了收益，加快了企业的发展步伐。因此，智能制造是一个可以带来真正意义的意义上的改革。
传统制造方式需要一系列的人工干预，而且存在一定的机会和风险，过程管理和控制体系不够完整。而智能制造则采用一系列的自动化系统和智能化技术，能够实现智能化的生产和制造，从而大大优化了生产流程的效率和系统管理能力，提高了生产质量和产品竞争力。同时，智能制造的生产过程具有协作性，可以更好地支持集成化和可持续性发展，并增强了企业的品牌价值和市场影响力。因此，智能制造是技术越来越先进的一种制造方式。
智能制造以信息化为基础，通过一系列技术的应用实现生产的智能化。智能制造能够减少不必要的重复材料、产品和能源的浪费，通过精确的数据管理和数据挖掘等技术实现节能减排，在生产环境中进行合理的能源利用和灵活的排放控制，从而有效地降低企业的能源消耗量，降低了环境污染和对资源的过度消耗，同时也降低了企业的成本，在取得经济效益的同时很好地实现可持续发展。
智能制造能够实现生产产线的自动化、数字化和智能化，也可以让普通人通过自动化生产线、数据管理和监控系统等技术与生产过程进行交互，使人机协作和业务关联更加紧密，并将用户需求与生产能力及时衔接。这样的操作过程使智能制造的效率更高、更快速，然而不仅如此，它的生产过程也更加透明，公司更便于掌控生产进度和质量风险，更灵活地规划方案并对生产过程进行设计和优化。智能制造可以改造传统生产方式中的许多问题，并将生产的质量、效率、能源利用、环境影响以及可持续性发展等问题纳入考虑范围之内。
随着国家政策的不断推进和新技术的迅猛发展，智能制造迎来了发展的新时代。国内市场的增长推动着制造业的整体持续发展，同时智能制造的技术也在不断更新，实现更为精准的数据管理和数据挖掘，以及更智能的生产过程的优化和提升。随着工业4.0、人工智能、大数据、物联网等新技术的不断发展，智能制造发展前景广阔，因此我们也应该充分利用和善用这些新技术，迎接未来的智能制造。
总而言之，智能制造是现代制造业的重要产物，也是未来发展的重要方向之一。它通过自动化、数字化和智能化等技术的应用，实现了生产流程的高效化、生产效率的提高、资源的平衡利用、环境的保护和可持续发展。我们应该充分认识智能制造的重要性，积极学习并掌握相关技术，为推动智能制造发展做出我们自己的贡献。
智能制造论文大全（16篇）篇十三
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32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。
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andonandon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。
“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-physicalsystem）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-physicalsystem）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84.3。
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cyberphysicalsystem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95.2。
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。
智能制造论文大全（16篇）篇十四
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：
智能制造论文大全（16篇）篇十五
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）。
智能制造论文大全（16篇）篇十六
随着人工智能技术的不断发展，智能制造已经成为新时代制造业的发展趋势。在学习和实践智能制造过程中，我收获颇丰。在本文中，我将分享我的心得体会。
一、技术的基础与应用的要求。
智能制造需要一定的技术基础，包括但不限于人工智能、物联网、云计算、大数据等。这些技术的综合应用提升了工业生产的效率和品质。而实现智能制造还需要一些应用的要求，例如对数据的纠错处理、工作流的优化、设备的复杂管理等。在实际应用中，需要将技术和应用结合起来，才能真正发挥智能制造的优势。
二、数据的价值与挖掘。
在智能制造的生产过程中，数据是非常重要的资源。数据挖掘可以有效地识别潜在问题，提高产品质量。同时，数据分析可以为公司提供更准确、详细的市场分析和公司业务战略分析。各类的监测数据、工艺数据、质量数据的收集和分析等模块全面提升工厂监测水平，更好地满足客户的需求。
三、产品配置能力提升。
智能制造还可以实现产品的可配置化，从而让产品与消费者需求更加贴近。基于这种模式的定制化生产将大大降低生产成本，提高生产效能，同时也使生产线更具灵活性。这种定制化生产的特点还在于大大缩短交货期，提高客户满意度。智能制造能够在产品设计上更好地满足市场需求，优化产品，进一步提高产品配置能力。
随着智能制造技术的发展，它为企业带来了巨大的机遇，但也给企业带来了很多的挑战。智能制造要求企业加强基础设施的建设、提高机器人智能化水平、优化工作生态等方面。同时，企业需要打造一支具有高素质和多元化的团队，加强对员工的培训，以应对日渐复杂的企业生存环境。
我们要把发展智能制造的思考扩展到整条产业链、整个价值链，思考工业体系更高的质量和效益，而不是仅仅考虑单一企业的竞争力。同时，我们也要认真考虑新时代智能制造所面临的问题和将智能制造与社会及环境可持续发展的需求相结合的方式。我们要深入理解智能制造的本质，探索智能制造未来的前景和挑战。
总结。
在智能制造的发展过程中，我们需要优化整个生产链和流程，提高生产效率和产品质量。同时，在实践应用中，我们还需要考虑人性化的智能制造，充分发挥智能制造的人性化优势。同时，我们也要重视智能制造所带来的社会责任和可持续发展。在这个新时代，智能制造是我们重要的发展机遇之一，需要我们不断地学习和发扬智慧。