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智能制造研究分析范文第1篇

【關鍵詞】裝備制造業；創新能力；因子分析

一、引言

裝備制造業作為我國的基礎性和戰略性產業，其發展水映了一個國家的自主創新能力、產業競爭力和在全球價值鏈分工中的地位。我國裝備制造業經過多年發展，已經形成了相當規模和一定技術水平的裝備制造業體系，并成為經濟發展的重要支柱產業。但我國裝備制造業“大而不強”的特征明顯，呈現出一定程度的產業“空心化”現象，技術創新能力不足已經成為裝備制造業升級的瓶頸因素。關于裝備制造業的技術創新能力評價問題，近年來引起許多學者的關注。陳紅梅（2009）將AHP和DEA模型引入技術創新能力評價領域，對裝備制造業的行業技術創新能力進行績效評價。商瀟丹（2007）認為影響裝備制造業技術創新能力的主要因素是創新投入水平、創新產出實現效益水平和創新環境。王章豹等（2006）認為必須通過技術創新、組織創新、制度創新的有效互動來推動裝備制造業的結構升級。柳喜花（2006）利用灰色關聯度評價法對我國裝備制造業技術創新能力進行了測算和分析。這些文獻都從某一層面對我國裝備制造業創新水平進行研究，無法了解我國裝備制造業自主創新能力整體不足的主要根源。基于此，本文運用因子分析方法對技術創新能力進行全面評價，了解我國裝備制造業整體產業技術創新能力的優勢和劣勢，為制定我國裝備制造業產業發展戰略提供科學依據。

二、指標體系的構建

（一）指標的選擇

本文在構建我國裝備制造業技術創新能力評價指標體系時，遵循指標選取的科學性、可比性、代表性及可獲取性的原則，構建如下指標體系。

（二）模型設定

三、實證分析

（一）樣本選擇及數據來源

因子分析法對樣本數有一定的要求，為提高測評的準確性，我們在進行主成分分析時，將樣本數據擴大到制造業29個行業，從中再挑出裝備制造業七個行業進行綜合評價和實證分析。原始數據主要采集自《中國統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及國家統計局網站公布的2010年“大中型企業自主創新統計資料”。

（二）因子分析步驟

1.KMO統計檢驗及Bartlett球形檢驗。當KMO值越大，表示其越適合進行因子分析，若其值小于0.5，則不適合進行因子分析。檢驗結果顯示KMO的值為0.724>0.5，所以適合做因子分析。

2.根據主成分法提取公共因子，前4個主成分的累積方差貢獻率達到91.627%，選取前4個因子為公共因子。由旋轉后的結果可以看出第一公因子的特征值最大，為5.559，方差貢獻率達到了34.774%，第二因子、第三因子以及第四因子的方差貢獻率分別為26.726%、23.276%、6.881%。

3.由旋轉后的因子載荷陣可知，第一因子在科技項目人員數、RD項目數、新產品開發項目數、有科技活動企業數、RD項目經費支出、新產品開發經費上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，可定義為技術創新保障因子；第二因子在科技活動人員占從業人員比重、新產品產值比重、新產品銷售收入占主營業務收入比重、RD經費占主營業務收入比重、新產品勞動生產率上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，它體現了我國在裝備制造業創新資源的投入強度以及產出能力，故命名為創新資源投入產出因子；第三因子在技術改造經費支出、購買國內技術經費支出、引進技術經費支出、消化吸收經費支出上的載荷大于其他指標，可將其命名為技術創新轉化吸收能力因子；第四因子只在每千人專利申請數上的載荷比較大，故將其命名為自主創新能力因子。

四、實證結果分析

（一）由表2中各因子的排名可知，交通運輸裝備制造業技術創新綜合實力最強，該行業的投入產出因子F2和自主創新能力因子F4都排在第1位，遠遠高于其它行業。但是，從該行業的創新投入產出原始數據看出，其技術創新的投入較多，產出卻較差，這說明位列首位的投入產出因子是由較大的創新投入拉動的。投入多，產出少，說明該行業整體運作能力相對較弱。該行業的專利申請數相對較多，說明其自主創新能力較強

（二）通信設備、計算機及其它電子設備制造業綜合排名第2。其創新資源保障能力因子得分最高，但轉化吸收能力因子位居倒數第1，創新資源投入產出因子及自主創新能力因子均排名第6位。說明雖然該行業技術創新整體投入較高，擁有較多的技術創新資源，但技術創新的轉化吸收能力和產出能力及自主創新能力都很弱，該行業在創新資源利用上效率較低。

（三）電氣機械及器材制造業技術創新綜合排名第3。該行業創新資源保障能力因子排名第2，投入產出能力排名第3，轉化吸收能力因子及自主創新能力因子均排名第5，該行業技術創新能力在創新資源保障及創新產出方面能力較強，但轉化吸收能力及自主創新能力不足。

（四）通用設備制造業技術創新能力綜合排名居第4位，其投入產出能力排名第2，轉化吸收能力因子和技術創新保障能力因子及自主創新能力因子排名均為第4位，說明其投入產出能力較強，其他技術創新能力均一般。

（五）專用設備制造業和儀器儀表及文化、辦公用器械制造業綜合得分分別居第5位和第6位，這兩個行業在創新資源保障因子及創新資源投入產出因子排名都比較靠后。但是，專用設備制造業的創新技術轉化吸收能力排名第一，說明該行業在這方面做得比較好。辦公用器械制造業在技術創新轉化吸收能力及自主創新能力因子的排名均為第二，說明該行業在這兩方面做的相對較好。

（六）金屬制品業綜合排名在最后一位，各個因子的排名也都比較靠后，自主創新能力更是排在最后一位。該行業屬于傳統的機械業，技術創新能力相對較弱，目前仍處于技術含量低的行業狀態。因此，加大科技投入和產出，提升其整體運作能力和技術創新支撐能力是其首要任務。

五、幾點相關建議

（一）加強裝備制造業企業間的研發合作和產學研合作，實現各行業自主創新能力的同步發展。

（二）強化政府和金融機構的作用，創建良好的技術創新環境。

（三）增大企業研究開發投入強度，構建以企業為主體、市場為導向、產學研相結合的技術創新體系。

參考文獻

[1]陳紅梅.基于AHP和DEA的裝備制造業行業技術創新能力綜合評價[J].企業經濟，2009（3）：

117-119.

[2]丁耀民.著力推進裝備制造業技術創新[J].中國經貿導刊，2008（6）.

[3]王章豹，孫陳.基于主成分的裝備制造業行業技術創新能力評價研究[J].工業技術經濟，2007（12）：63-68.

[4]商瀟丹.提升遼寧省裝備制造業技術創新能力的研究[D].吉林大學，2007.

[5]楊華峰，申斌.裝備制造業原始創新能力評價指標體系研究[J].工業技術經濟，2007.

[6]王章豹，吳慶慶.我國裝備制造業自主創新之問題透視與路徑選擇[J].合肥工業大學學報（社會科學版），2006（5）：1-8.

智能制造研究分析范文第2篇

【關鍵詞】智能控制 機械制造 應用 探討

一、引言

在人類發展的漫長過程中，技術是重要的一個環節，和人們的生活息息相關。智能控制技術作為20世紀科學技術發展的主要標志，是現代機械制造工業中最為熱門的一項。智能技術和現代信息社會光電子技術成為了現代工業的支柱。本文將會針對智能技術和智能產業的發展前景和局限做出探討，研究其在機械制造中的應用和發展。畢竟是受到世界先進國家的高度重視的智能控制技術，在機械制造工業中的應用前景還是很大的。

二、相關概念的基本定義

在詳細介紹智能控制在機械制造中的應用探討之前，先簡單介紹一下其中基本術語的簡單定義。

（一）智能控制

智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。

（二）機械制造

機械制造指從事各種動力機械、起重運輸機械、農業機械、冶金礦山機械、化工機械、紡織機械、機床、工具、儀器、儀表及其他機械設備等生產的工業部門。

三、智能控制在機械制造中的應用優勢

智能控制在機械制造中起到了一定的應用優勢。如，幫助提升開拓市場的橋梁，智能加工工藝提高了整體的機械制造水平。當然，智能控制在機械制造中也對生產工藝產業的水準提高起到了決定性的重要作用。這些對智能控制的前景發展是具有非常重要的作用的。推土機主機架智能的理論在這里也是不容忽視的。

在機械制造中，機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，在這個過程中由工人親自操刀設計，進行一切的制造工藝，那是一個相當勞重的任務。因為這些任務不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優方案，制定合理結構等方案設計工作。如果在現代機械制造工業中大范圍融入只能控制技術，這樣就可以減少大批的勞力。因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，智能控制在機械制造中的應用效果也很好。減少機械自動化過程、減少制作時長，成為了智能控制在機械制造中最為主要的優勢。

四、智能控制在機械制造中的不足之處

中國機械制造業經過幾十年的努力已經具有相當的規模，智能控制技術的研究也已經逐漸成熟。智能控制在機械制造中的應用也有些年日，積累了大量的技術和經驗。但是隨著世界經濟一體化的形成，智能控制在唉機械制造中的應用局限性也越來越明顯。由于中國潛在的巨大市場和豐富的勞動力資源，導致機械制造工業速度跟不上，智能控制技術在國外屬于較為先進成熟的技術，在國內卻尚屬于新興技術。因此，智能控制技術在機械制造中依然存在一些不足之處。筆者在經過探討和研究智能控制在機械制造中的優勢之后，也按著現在所面臨的前所未有的工業行業激烈競爭局面整理出了智能控制的些許不足之處。

（一）企業應變能力差

今天的市場瞬息萬變，需求多樣化。機械制造行業如果想要在市場中占到頭名，就要有先進的生產技術做支撐。然而，企業雖然響應國家號召，積極使用智能控制技術，可惜企業的應變能力差，按訂單裝配MTO，按訂單制造MTO，按訂單設計MTD，大規模定制MC，忽略了智能控制技術的根本，導致無法好好利用智能控制技術。這是智能控制技術在機械制造應用中最大的不足。機械加工行業的品種規格繁多，生產、采購異常復雜，如果能夠好好利用智能控制技術，改善企業的應變能力，想必能夠大幅度提升機械制造行業的生產力。

（二）成本計算不準確，成本控制差

人工成本核算一般只能計算產品成本，無法計算零部件成本。在機械制造行業中成本的費用分攤更是非常粗糙，沒有辦法進行精密而細致的預算、估算。在使用了智能控制技術之后，大量成本數據采集都是通過電腦計算機歸集的，然而個別企業在使用操作不當，導致計算機的估算、預算數據準確性也很差，這樣子非但不能利用智能控制技術提高機械制造工藝的進展，也不能控制成本計算精準度，協助控制成本。這種利用智能控制還不能提高成本計算準確度的難題也成為了限制智能控制在機械制造中應用的一大因素。一般機械制造行業都不進行標準成本的計算，也很少進行成本分析，因此成本控制差。

（三）信息分散、不及時、不準確、不共享

在機械制造業中，產、供、銷、人、財、物是一個有機的整體，他們之間存在大量信息交換。利用傳統的機械制造加工模式，全部都是通過人工管理信息的，這樣的管理速度很慢。如果利用智能控制技術在行業中的應用，輔助管理信息則能夠提高速度，然而目前在機械制造中的應用卻顯示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基礎數據等不足之處。由此可見，要想將智能控制很好的應用在機械制造行業的各個部分，一定要先解決信息分散、不及時、不準確、不共享、大大影響管理決策的科學性等難題。

五、智能控制在機械制造中應用的提升探討

如果管理工具落后，大部分企業就無法提升自己的產業管理工作或者加工進度，在機械制造類行業中，這些阻力更加明顯。在前文中已經提過了關于智能控制在機械制造中的不足，接下來將針對機械制造中的應用管理方面，整理一些有建議性的改善方案，希望對于仍處于分散管理或微機單項管理階段的智能控制應用有較好的提升和完善。

（一）共享和資源的優化配置

在機械制造中，很多加工鏈條都是采用一條龍這樣一個完美的供應鏈管理系統。從科學的供應鏈管理里節約了大量的成本，共享和資源的優化配置，這是現代企業中都需要優先學習的管理方法。所以，在提升智能控制系統在機械制造中的應用效果時，最先考慮的就是如何利用智能控制提升共享資源的效果，并且優化資源配置，給客戶提供最好的服務和商品。只有加入了這樣的改動，才能夠使得機械制造業發展更加飛速。是機械制造業就要找擴展ERP，做成一個非常完整的集成系統，減少集成的費用?！凹伞眱蓚€字說起來非常簡單，只要完善和優化智能控制技術在機械制造中的應用就好。

（二）增加智能控制程度

智能控制把計算機從數值處理擴展到非數值處理，這樣的操作和改動使得計算機能夠更好的為人類工業產業服務，智能控制技術就是在這種情況下發展起來的，包括知識與經驗的集成、推理和決策，這些都是發展智能控制在機械制造中的巨大優勢。只有力圖使機械設計過程自動化發展，增加智能控制程度，才能夠減少人類的勞累，并且提升社會生產產值。智能控制下的機械制造技術與傳統的設計機械制造技術方法相比，智能控制在機械設計中有著不可比擬的優勢，它不僅可以長期穩定工作、節省成本，還可以為專家知識特別是啟發式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。 （三）利用智能控制技術實現管理創新

機械制造企業是管理非常復雜的企業，目前管理中存在諸多的問題，智能控制在機械制造中的應用非常利于激烈的市場競爭環境。然而個別企業的利用率很低，不能夠最大限度的發揮智能控制的應用效果。只有利用智能控制技術創新，實現管理和控制技術的雙重創新，這樣才能真正的提高智能控制技術在機械制造加工中的管理水平和發展速度。智能控制技術在機械制造中的優勢是不容置疑的，然而因為不同的難題阻撓了智能控制技術的進步和發展，要想提升智能控制在機械制造中的應用效果，就必須按著控制理論的發展實現管理上的創新。

（四）增加相關科技技術的相互滲透

20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的快速發展給國內的各項工業企業帶來了一定的推動發展作用。現在興起的智能控制技術要想在機械制造業中進一步發展，就必須要增加和其他相關學科的發展和相互滲透，這樣才能夠更好地推動機械制造的加工工藝，為科學與工程的研究帶來不斷深入的啟發性質。要知道智能控制系統本身就屬于控制系統向新興科技的過度發展，如果能夠增加智能控制系統與其他相關科技技術的滲透發展，增能夠更好的帶動智能控制在機械制造中的應用趨勢。

六、結論：

在現如今的社會上，智能控制的產品已經多不勝數，有專項研究表明，這是一個非常具有前途的發展行業。本文在研究了智能技術在機械制造中的應用優勢和局限性之后，經過借鑒和反思整理出了相關的建議。希望這些建議能夠對智能控制在機械制造中的應用和發債帶來一定的幫助。無論放在哪個時期來說，機械制造都是工業產業中最重要的環節，應當對其提起高度重視。

參考文獻：

[1]宋建麗；鄧琦林；陳暢源；葛志軍；胡德金；；寬帶智能熔覆高硬度火焰噴涂層組織和裂紋行為[J]；機械工程學報；2006年12期

[2]余廷；鄧琦林；董剛；楊建國；張偉；；鉭對智能熔覆鎳基涂層的裂紋敏感性及力學性能的影響[J]；機械工程學報；2011年22期

智能制造研究分析范文第3篇

關鍵詞：物聯網；制造業；物流業；實時聯動

中圖分類號：F273.7 文獻標識碼：A

Abstract： At present， China is in the accelerating transition to a post-industrial phase. How to make modern manufacturing and modern logistics industry achieve win-win and joint development is a serious problem currently. With the application of IOT technology in the field of manufacturing and logistics， for the problem of combination of the traditional manufacturing processes and logistics processes in independent mode， this paper uses innovative IOT technologies and systems to build a manufacturing-logistics joint smart collaborative services platform based on IOT and demonstrates the effectiveness of the“manufacturing-logistics”real-time joint system.

Key words： the internet of things（IOT）； manufacturing industry； logistics industry； real-time joint

0 引 言

現代制造業的發展需要現代物流業的支撐，現代物流業的發展也要以現代制造業的發展為基礎。目前我國正處于加速向工業化后期過渡的階段，如何使現代制造業與現代物流業實現聯動式共贏發展，是當前亟待解決的問題。制造業與物流業聯動是制造業與物流業互相深度介入對方企業的管理、組織、計劃、運作、控制等過程，共同追求資源集約化經營與企業整體優化的協同合作方式。制造業與物流業聯動本質上是社會分工專業化的體現，即制造業與物流業各自專注于自身核心競爭力的培養與發展，最終實現“兩業”聯動雙贏。

在傳統的制造流程與物流流程獨立運作的模式下，由于信息溝通的局限，制造與物流的業務邏輯在橫向上缺乏關聯，諸多環節上造成了計劃可行性差，運作效率低下等問題。然而，當物流過程與制造過程各個環節實現橫向聯動，以上的問題將得到全面改觀。物聯網技術已成為制造物流產業聯動的重要推動力?！拔锫摼W”的產生為建設面向制造―物流聯動的智能協同服務平臺帶來了良好的契機。然而，當面向生產制造與物流服務互相深度介入、實現全面聯動的這一新需求時，目前的物聯網設備、技術和系統平臺的發展仍無法滿足其需要，這已成為制約制造業和物流業快速聯動發展的重要障礙。

本文以“物聯網”概念和相關技術的發展、普及應用為契機，以推動制造業與物流業在管理、組織、計劃、運作、控制等過程的深度融合，并實現資源集約化經營與企業整體優化的協同合作為最終目的，提出了一套“制造―物流聯動”協同決策服務信息架構。并在數據采集、信息整合、服務封裝以及上層決策等多個層級開發了一系列物聯網關鍵技術和系統平臺，實現制造環節與物流環節的全面多維動態聯動。

1 文獻綜述

1.1 “制造―物流聯動”發展現狀。從2005年始，國內研究者紛紛就本地區制造業與物流業聯動發展現狀開展深入的研究，并針對實際問題提出聯動發展的對策及建議[1-2]；同時，運用計量經濟學的灰色關聯模型，得出福建省制造業與物流業的協調發展正處于協調與不協調的臨界狀態的結論[3]；應用灰色關聯理論對廣東省制造業與物流業的關系進行定量分析，得出廣東制造業與物流業沒有實現有效聯動的事實，進而提出促進廣東“兩業”聯動發展的一些建議[4]；從產業集群演化的角度分析制造業集群與物流產業的關系，并證實了長三角制造業集聚與物流業發展的耦合關系[5]；也有一些學者運用投入產出法，對中國物流業對制造業的關聯波及效應進行分析[6]。目前我國在各環節中的“兩業”聯動存在以下問題：生產上游產品研發及設計的“兩業”聯動，涉及到物流基礎設施的應用，我國物流業競爭市場規范化較差，管理水平和信息化程度相對較低；中游產品制造中與上下游企業之間信息不暢通，政策落實不到位，在物料需求、生產控制及銷售控制上，制造業和物流業信息集成及信息共享不暢通等；生產下游中，產品從下生產線開始，經過包裝、裝卸搬運、儲存、流通加工、運輸、配送，直至最后送到用戶手中的整個產品實體流動過程中，通過通訊及計算機技術、管理軟件以及各種新思想和新方法來實現物流信息的共享、跟蹤及JIT（準時制）物流是當前面臨的重要任務之一。

1.2 物聯網技術在制造及物流行業的應用。從當前技術發展和應用前景來看，物聯網在工業領域的應用主要集中在以下幾個方面：（1）制造業供應鏈管理。如空中客車通過在供應鏈體系中應用傳感網絡技術，構建了全球制造業中規模最大、效率最高的供應鏈體系。（2）生產過程工藝優化。如鋼鐵企業應用各種傳感器和通信網絡，在生產過程中實現對加工產品的寬度、厚度、溫度實時監控，提高產品質量，優化生產流程。（3）生產車間智能制造。具體包括：柔性生產和流程可視。（4）產品全生命周期監控。具體包括：單品管理、全程監控、綠色環保。

物流業是很早就應用物聯網的行業之一。概括起來，目前相對成熟的應用主要在如下三大領域：（1）產品的智能可追溯的網絡系統。如食品的可追溯系統、藥品的可追溯系統等等。（2）物流過程的可視化智能管理網絡系統。如基于GPS衛星導航定位技術、RFID技術、傳感技術等多種技術，在物流過程中可實時實現車輛定位、運輸物品監控，在線調度與配送可視化與管理系統。（3）智能化的企業物流配送中心。

根據對制造和物流行業相關物聯網設備的國內外發展趨勢的分析可以得到以下幾點結論：（1）RFID技術是物品自動識別領域的必然趨勢。（2）多維制造加工和倉儲環境信息的監控已成為制造和物流行業提升生產控制能力、服務質量的新需求，多傳感器和傳感器網絡技術成為實現該項任務的基礎技術。

2 面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺框架

本文提出的面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺框架如圖1所示，包括四個聯動層：最下層為設備聯動層，用于制造流程及物流過程中的多維實時信息的采集；信息聯動層把實時采集的信息進行統一整合，通過處理后形成標準的信息流；服務聯動層通過標準的信息流輸入，采用一系列的智能體，提供各種服務；最高層決策聯動層包括一系列的決策應用系統，為制造過程和物流流程提供相應的指導，以此形成四層相互聯動、統一優化資源的物聯網驅動的綠色服務模式。

2.1 物聯網驅動的制造―物流聯動服務模式。物聯網驅動的制造―物流聯動服務模式主要包括縱向和橫向聯動服務模式，所謂橫向聯動，即在整個物聯網過程的兩個階段：制造階段和物流階段，通過聯動的方式優化其交叉資源，利用智能物聯網感知設備把兩個階段無縫連接起來，形成相互融合和動態交互的橫向聯動模式；縱向聯動即在物聯網信息傳遞與使用的過程中的相互聯動過程，該過程包括感知、處理、整合、應用幾個層面，分別對應于四個聯動層，因而形成上下層級之間的動態交互，最終達到縱橫聯動模式。該模式將以資源利用最優化為前提，以綠色化為目標，避免資源特別是各階段、各層級緊缺資源的浪費，最終達到可持續性發展。

2.2 物聯網驅動的制造―物流聯動關鍵使能設備。本文的物聯網驅動的制造―物流聯動關鍵使能設備包括兩類：一是多維RFID主動標簽，另外是制造和物流信息統一集成網關。

（1）多維RFID主動標簽。實現制造―物流聯動環境下的RFID標簽設備及實時數據可視化；針對特定制造―物流聯動應用的GPS信息和3G視頻模組及實時信息獲??；針對制造―物流聯動敏感環境（如保鮮食品倉，易碎物品倉）的多傳感器智能主動式RFID標簽設備及實時信息獲取。（2）制造和物流信息網關。制造―物流聯動信息集成網關包括制造信息網關和物流信息網關。這兩類網關的主要任務是對所部署的傳感器，數據采集設備提供標準化數據獲取和傳輸接口，實現異構信息系統之間的平滑信息交換和整合。它們都提供一套數據獲取、處理和交換的標準化接口，其功能主要包括：數據源標準化定義，實現對多樣化數據源元素歸一化描述，如數據提供源唯一地址描述，數據結構，數據查詢條件的標準化描述；數據標準化處理，提供一種異構數據標準化轉換的技術，將數據通過統一標準的描述格式返回給數據請求方；數據交換接口標準化，實現異構信息系統之間數據獲取，更新和存儲的通用方法和調用接口。

2.3 物聯網驅動的制造―物流聯動協同服務平臺信息架構。物聯網驅動的制造―物流聯動協同服務平臺信息架構主要包括以下幾層：（1）設備聯動層。設備聯動層通過把制造和物流流程的數據進行感知采集，在制造流程當中，通過多種類的傳感器，如生產線信息終端設備、手持式RFID終端、固定式RFID設備等把制造流程中各結點的信息如生產進度、車間在制品和成品等統一采集；在物流流程中，采用多維主動RFID標簽、3G視頻、GPS和RFID倉儲管理硬件等設備把物流過程的環境信息、配送信息和倉儲信息等統一整合，為制造―物流聯動提供基礎的數據支持。（2）信息聯動層。信息聯動層把設備聯動層的信息進行統一管理，這一層主要包括兩個信息網關，制造信息網關針對制造流程的感知信息進行統一的管理，物流信息網關對物流過程中的感知信息進行集中整合，兩個網關之間相互實時交互針對兩個階段的資源進行統一管理，信息聯動層的網關主要包括四個主要使能模塊，分別是：①智能網關異構硬件管理模塊：對接入物聯網的硬件設備進行統一的管理，包括硬件MAC地址分配、物聯網唯一標識管理、注冊管理等；②基于ISA95的異構信息標準化模塊：對異構感知設備獲取的信息進行標準化處理，包括數據字段定義、數據格式描述、數據表達、語義分析、謂詞詮釋等；③層級化復雜事件處理模塊：對海量事件進行分層動態處理，其中包括事件分類操作、事件組合管理、事件響應決策等；④動態工作流定義配置模塊：針對制造―物流聯動機制下的動態工作流管理，提供自定義和可重配的方法，其中包括流程結點定義、結點互聯操作、流程配置服務和流程優化等。（3）服務聯動層。服務聯動層通過一系列的智能體對象，把信息聯動層提交的數據進行處理，然后為決策聯動層提供支持服務，該層主要的智能體包括：①實時制造資源智能體：把制造過程中的資源封裝成智能體（Smart Object Agent），為制造流程提供資源配置、優化、協調和整合，以實現制造過程中制造資源的閉合管理；②實時WIP（work in product）智能體：制造過程中的在制品通過智能化封裝后成為WIP智能體，為在實時在制品庫存預測及管理、WIP優化等；③實時倉儲資源智能體：倉儲資源通過智能化封裝后成為實時倉儲資源智能體，這些智能體為制造和物流環節提供各種資源的實時信息服務；④實時車輛資源智能體：車輛資源通過多種傳感器及智能化技術封裝成車輛資源智能體，對物流的承載主體進行統一規劃、合理調度、優化路徑、實時監控等綜合；⑤實時在途品智能體：物流過程中的在途品通過封裝后成為在途品智能體，通過感知技術可以實時獲得在途品的溫度、濕度、氣壓等承載環境信息，以及在途品數量、狀態等信息。（4）決策聯動層。決策聯動層通過服務層中各種智能體提供的服務信息，為一系列的系統提供支持，其中包括以下幾個系統：傳統制造應用系統（MES）、傳統物流應用系統、JIT型實時對線配送系統、智能化WIP管理系統和智能化物流配送系統。其中傳統制造應用系統（MES）、傳統物流應用系統為企業現有系統，本文的決策聯動層主要包括以下三個系統：①JIT型實時對線配送系統：制造―物流聯動機制下的物聯網，以控制原料庫存、減低在制品存量，實現精細化JIT型生產為目的綠色管理模式，為各個生產廠商的基于生產節拍的原材料需求信息，以及所需物料的實時倉儲位置信息進行智能規劃、綜合越庫、轉運以及直接配送等。②智能化WIP管理系統：在對制造―物流聯動環境下的在制品進行最優化管理的前提下，控制各制造流程階段的WIP數量，綜合考慮物流成本、倉儲成本等約束，在物流調度、路徑規劃、生產協同的基礎上得到最優的組織方式，以達到綠色化的制造過程WIP管理。③智能化物流配送系統：在對原材料進行協同采購的前提下，利用實時動態化物流資源信息（包括倉儲位置，載具，車輛等資源的信息），對多種類、多批次的整個物流過程進行規劃、決策以及執行監管。

3 系統演示

3.1 生產聯動物流。該情況為最經典的生產物流聯動過程，核心決策環節為生產車間子系統：由生產車間的實時生產流程拉動配送和倉儲環節提供生產物流服務，常見于生產計劃的調整余地較小、調整成本偏高、或調整難度大，而物流資源（例如配送車輛和倉儲空間）較為充足而具有較大調整空間的生產企業中。針對該情況，開發了基于RFID的智能生產線實時管理系統，其運作情況如圖2所示。

3.2 物流聯動生產。該情況的核心決策環節為倉庫子系統：由倉庫實時狀態（倉儲空間的釋放計劃、客戶成品需求/供應商供貨節拍、及預設倉儲策略等）拉動生產車間及物流車隊進行生產與配送出/入庫計劃。此情況多見于珠三角及沿海發達地區，由于企業不斷擴大生產規模，卻無力擴大倉庫面積而造成。針對該情況，開發了基于IOT的成品物流規劃與管理系統，其運作情況如圖3所示。

4 結論與展望

本文從制造―物流聯動物聯網背景入手，利用創新的物聯網設備、技術和系統構建了面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺，并詳細介紹了該平臺的信息架構。具有以下三方面的特色：（1）面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺的服務模式。（2）物聯網背景下制造―物流聯動中的整合規劃、合理利用和資源優化。（3）提出一套適用于制造―物流聯動物聯網下的關鍵使能設備。

本文以制造物流聯動為切入點，將企業生產和倉儲、物流流程在多環節緊密銜接，并集中應用物聯網技術，通過“集中式共享、服務化運營”的策略在工業園區和大型集團集群企業中進行應用推廣，個體企業應用物聯網技術的種種弊端將被屏蔽和緩沖。

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智能制造研究分析范文第4篇

關鍵詞：智能制造技術；人工智能技術；智能制造業；基本介紹；應用

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）09-0025-01

1 人工智能技術的基本介紹

1.1 概念

網絡信息技術與計算機技術等等眾多學科的技術進行有效的融合，并且對于人類進行智能模擬，最終對于機械或者是其它領域進行智能化與自動化的控制，這種技術就是人工智能技術。隨著時代的發展，人工智能技術具有重要的價值。比如：對于機械等進行智能化控制，可以在遺傳編程、信息圖像、語言等各個方面進行應用。

1.2 特點

人工智能技術具有以下方面的特點。第一，性價比高。我們以智能制造業為例子進行具體說明。智能制造業一方面在運行中需要對于大量的數據信息等進行計算，分析等工作，另一方面需要對于運行的過程進行有效化監控。應用以往的方式需要花費大量的成本。而應用人工智能后，需要應用較小的成本，就能實現智能化控制與分析。第二，具有可靠性的特點。人工智能是在網絡信息技術、計算機技術等為基礎形成的新型高端技術類型，可以在全過程控制中保障智能制造業的安全。第三，具有可操作性的特點。光纖、電纜、網絡信息、計算機等眾多領域的進步與發展，為人工智能的應用提供了強大的技術支持，有利于其進步與發展。

2 人工智能技術在智能制造業中的應用

2.1 對于自動化控制流程的簡化

在智能制造業中進行產品的生產操作比一般產品要復雜，尤其是對于操作流程的控制具有非常高的要求。而應用人工智能技術之后，有關的操作人員只需要應用網絡操作智能控制系統就可以實現對于操作平臺的全過程智能自動控制，一方面保障了產品的質量與安全，另一方面使得系統對于可能出現的故障進行提前判斷，進行必要的安全規范處理。如圖1所示。

2.2 對事故和故障的及時處理

人工智能在智能制造業中進行應用，可以對于事故和一些故障進行及時的預防和處理，最終保障智能制造業產品的質量和安全。這種應用方式的特點在于，有效的彌補了傳統監測技術中存在的缺點和不足，建立起了動態化的監測網絡系統，對其生產中的狀態進行實時監控，對其質量的功能進行了有效的保障。除此之外，我們應用智能技術中的模糊理論可以建立起有效的刀具狀態識別模型，建立起有效的監控參數和刀具狀態之間的模糊關系，對于我們今后對于智能化制造技術的應用有重要的啟示。但是，這種應用還存在一些問題。因此，我們需要在今后的應用中對于這種方式進行有效的改進，提高其應用的質量和水平，全面提高刀具監控的水平，提高智能制造業的質量，實現其良好的經濟效益和社會價值。

2.3 對產品設計的優化

以往的制造業設計中需要進行大量的實驗，設計出眾多的樣品，一方面花費了大量的時間、經歷、金錢，最終成型的產品也不一定達到令人滿意的程度。而將人工智能技術在制造業設計中進行有效的應用，其可以對于設計工作建立起網絡化信息模型，并且對于設計出的產品在網絡上進行生產過程應用仿真，有效了解設計出的產品具有怎樣的缺點和不足，在網絡模型平臺中進行有效改進，再次進行應用生產過程仿真，大大提高產品設計的質量與水平，還節省了大量的時間與金錢，對于產品進行了優化設計。

3 結語

對于人工智能與制造自動化技術的挑戰問題進行分析與研究，有利于我們了解人工智能發展的趨勢與應用實踐情況，最終可以在今后生a中有效應用這項技術，促進我國經濟的發展與社會的進步。

參考文獻

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[3]王濤.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討[J].電子技術與軟件工程，2015（11）：261.

智能制造研究分析范文第5篇

關鍵詞：智能科學與技術；知識結構；應用型人才；人才培養；知識型能力本位教育

中圖分類號：G64文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現機理和方法；智能技術則是將這種方法應用于人造系統，使之具有一定的智能或學習能力，讓機器系統為人類工作。目前，在本科專業目錄中，智能科學與技術專業是計算機類之下的特設專業，在現有的人工智能專業群中，除了新設的人工智能專業外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業建設資格），智能科學與技術專業與全球范圍大力推進與快速發展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業發展和人才培養將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產業現狀和未來發展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業發展和人才需求。

2人工智能時代對人才的需求

站在國家戰略的高度來看，人工智能將成為新一輪產業變革的核心驅動力，可以實現社會生產力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。

隨著人工智能時代的到來，許多企業對具有智能科學與技術專業背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業紛紛涉足智能科學領域，提高產品智能水平；其次，許多傳統制造業也在轉型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫療、通訊、交通等行業也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業的影響，充分體現了智能科技的高速發展，對人才數量和素質要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產、應用、裝配、服務等環節延伸，迫切需求大批專業技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監管總局、國家統計局向社會了13個新職業信息，包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員等，這也從另外一個側面說明人工智能等技術推動了產業結構的升級，催生了相關專業技術類新職業，可形成相對穩定的從業人群。

3應用型人才培養模式分析

《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調健全多層次人才培養體系，提到強化職業教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉型，建立一批實訓基地，開展現代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現代職業教育的發展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時展，人才需求數量基數最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養人才的導向產生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養，可從職能、知識結構、能力結構、行業（產業）導向四個方面來分析。

3.1職能

智能科學與技術應用型人才是培養面向各類智能科學與技術的工程設計、開發及應用，掌握各類現代智能系統設計、研發、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創新能力的高素質應用型工程技術人才。

3.2知識結構

智能科學與技術專業充分體現了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現了智能感知與模式識別、智能系統設計與制造、智能信息處理三個方面的專業內涵。

（1）智能感知與模式識別

屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經網絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統與數字信號處理、數字圖像處理、模式識別等。

（2）智能系統設計與制造

屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統分析與設計等。

（3）智能信息處理

屬于計算機領域，包括交通大數據、汽車與道路安全大數據等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數據結構與算法、嵌入式系統設計等。

3.3能力結構

智能科學與技術應用型人才培養著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數據的采集、存儲、處理、分析、應用的能力；具備智能系統的設計、開發、集成、運行與管理的能力；注重培養學生綜合運用所學的智能科學與技術專業的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。

CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業能力的培養展開，CBE人才培養模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標；模塊化的課程結構；能力為基準的目標評價體系。該模式所培養的本科應用型人才具有較強的專業綜合能力和職業能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養的需求，這是由于目前許多職業崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內容均會產生動態變化，要求現階段的人才培養具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現能力可持續增長，崗位的向上流動性以及知識和經驗的進化，才能真正適應人工智能時展的需求。

自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養，也必須讓學生筑牢學科專業基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4行業（產業）導向

從智能科學與技術專業的角度，培養的應用型人才以“智能化應用”為就業大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識別領域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業視頻檢測與識別、視頻監控、傳感器設計及應用等。

（2）智能系統設計與制造領域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產線、智能物流、以及智能運營與服務等。

（3）智能信息處理領域

主要從事計算機數據處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數據存儲與管理、數據分析與預測、交通大數據分析應用、道路與汽車安全大數據分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產業領域主要包括智能制造，如工業互聯網系統集成應用，研發智能產品及智能互聯產品等。其他的領域還包括智能農業、智能物流、智能金融、智能商務等。

產業需求帶動人才培養，人才培養在滿足產業需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產業需求。產業需求與人才培養的相互作用，呈現出螺旋式上升的發展態勢，這在人工智能相關產業與智能科學與技術應用型本科人才培養之間表現的得尤為突出。

4KCBE模式人才培養的主要措施和途徑

智能科學與技術專業應用型本科人才的培養模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現“應用”二字，其核心環節是實踐教學。結合上述的KCBE培養模式，知識結構在能力培養過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。

（1）筑牢智能科學與技術專業知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系

在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業的內涵，讓學生對所學專業有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數據結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強智能科學與技術專業的實踐環節，構建以能力培養為重心的教學體系

按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據人工智能企業實際情況靈活設置實踐課程內容，根據企業發展趨勢及時調整課程體系以避免教學內容與企業需求相脫離。人工智能企業還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養的針對性。