智能制造技術分析精選(九篇)
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第1篇：智能制造技術分析范文
1引言
隨著國家對智慧城市的重視，智能建筑也進入了高速發展時期，智能建筑在物聯網技術下對增強安防措施、改善居住體驗、節約能耗等方面進行改善。物聯網是通過多種信息傳感器實時采集各類信息，在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數據進行分析。智能建筑可以利用物聯網技術對建筑內暖通空調、供水、發電、照明系統、網絡等通過人工智能處理器對于建筑的整體分析和優化，可以大大節省運營成本，提高投資回報率。智能建筑的核心是5A系統：建筑設備自動化系統（BA）、通訊自動化系統（CA）、辦公室自動化系統（OA）、火災報警與消防連動自動化系統（FA）、安全防范自動化系統（SA），通過5A系統使建筑具有安全、便捷、高效、節能的特點。根據數據統計，2019年我國物聯網連接量在45.7億，到2025年將增至199億，市場空間非常廣闊，對于智能建筑在物聯網技術下成本控制和造價分析，將成為行業關注的熱點。
2物聯網技術對智能建筑的成本控制
利用物聯網技術對智能建筑進行工程預算是一種新型的技術手段，物聯網技術通過智能系統提高成本控制的準確性，對于智能建筑項目進行成本預算和控制有十分重要的作用。物聯網技術的廣泛應用是智能建筑的基本特點，一般通過開環控制和閉環控制的結合，以及定性控制與定量控制的結合的采用多模態控制方式，這種方式可以幫人們處理大量的系統問題，通過大數據收集資料和人工智能的科學推理，可以對人類的行為和思維進行感知模擬，對智能建筑中5A系統的精準控制。物聯網通常使用射頻設備、定位系統、激光掃描設備和紅外感應器設備等信息通訊傳感器，通過網絡把所有設備都連接起來，來使信息互聯互通，實現在物聯網技術下智能識別、智能定位、智能跟蹤、智能監控的管理體系，可以對智能建筑中的各種設備進行有效管理，讓設備和系統進行信息互通和遠程共享，通過收集大量的數據信息可以構建一個參量體系，通過參量系統優化智能建筑使用成本，給人們提供綠色環保、舒適健康的生活環境。
3物聯網技術下智能建筑工程造價
利用物聯網技術和參量體系可以得到大量信息，通過信息的處理計算得到成本數據和工程量，根據國家規定定額標準得到工程造價的目標函數。運用BIM智能建筑模型，合理的博弈控制函數設計進行智能建筑的造價預測。物聯網技術下智能建筑的工程造價分析模型主要有三種，（1）通過對建筑的主要參數數據的基礎上構建模型。（2）通過物聯網技術模糊控制和邏輯控制來構建模型。（3）通過物聯網技術下擬自然隨機最小二乘擬合來構建模型。這種方法由于計算量較大，計算復雜程度較高，無法保證計算的準確性。為了提高計算的準確性，本文提出一種基于物聯網技術約束參量和工程造價預測模型的方法來提高智能建筑成本控制進度和工程造價預測準確性。
4物聯網技術進行成本控制參量體系
在智能建筑中工程造價是指工程建設中所需要投入的資金，主要包括前期的投資估算、項目過程中的工程結算、完工后的竣工決算。在智能建筑施工過程中，可以運用物聯網技術對項目成本和工程造價進行有效控制。第一，合理分析智能建筑工程造價的約束函數和參量體系；第二，為了構建物聯網技術下智能建筑參量體系和約束模型，需要對建筑規劃、消防、交通、環保等實現工程造價合理評估和預測。通過參量體系和約束模型進行智能管理控制，保證智能建筑項目施工進度和施工品質。通過構建物聯網技術參數模型，保證了智能建筑材料合理選擇和建筑施工成本的精準預測。在物聯網技術智能建筑成本控制預算中，往往忽視交叉因子對成本的影響。智能建筑在物聯網技術的支持下實現自動網絡控制，利用智能建筑自動控制網絡中的三種通信協議實現效益評估，可以有效地計算出智能建筑控制成本，在構建物聯網技術下智能建筑的成本控制參量體系中，利用物聯網技術對工程造價模型設計，實現對智能建筑工程造價成本有效控制和精準預測。由此可見，在物聯網技術下構建智能建筑參量體系是實現成本控制的重要途徑。
5智能建筑目標模型構建及設計優化
利用物聯網技術建立智能建筑目標模型，通常是采用均衡博弈的計算方法來分析智能建筑的工程和造價，這種方法是用預測函數以及最小方差來進行成本的預測和造價控制，可以有效地控制智能建筑造價計算精度。但是由于需要收集大量的數據，在沒有足夠數據作為基礎的情況下，智能建筑工程造價預測精度是不準確的。本文為了提高控制精度采用了一種在物聯網技術下智能建筑成本約束參量。通過約束參量貢獻度加權的方法建立工程造價預測和成本控制模型，在參量分析基礎上設計工程造價預測和成本控制模型，構建物聯網下成本控制系統得到最佳的博弈函數，得到工程造價施工優化參數。在物聯網技術智能建筑施工過程中，不但要考慮在施工成本，還需要對管理成本等多方面進行綜合考量，通過智能建筑成本分析建立工程成本預測模型。為了合理地評估智能建筑的性能，可以采用一種分數階差分函數的公式對評價進行有效分析，用函數公式得出智能建筑成本和建筑質量的關系。在智能建筑模型構建時，利用分析方法實現成本投入的時間序列的采集，通過智能建筑施工中的各方面因素進行線性二乘擬合計算構建約束關系模型，可以實現智能建筑工程造價的量化評價參數模型。在實際施工過程中，包括固定成本和非固定成本，非固定成本是由很多不確定因素造成的，為了實現有效的成本控制，應該對不確定因素進行有效控制。通過物聯網技術構建量化控制模型，可以有效地對物聯網技術下智能建筑工程項目實現效益最大化。在物聯網技術下智能建筑的控制必須滿足非線性方程的連續性條件，通過連續性條件構建一個模型，由此可以得出物聯網技術下智能建筑施工過程中生產效益最大化，并且在物聯網技術下實現成本與效益最優匹配，通過以上決策，智能建筑工程造價的效益值和帶量值可以有效均衡。此外，為了保證施工效率和質量構建模型，通過累計方差的公式對建筑成本的參量貢獻度進行自適應加權處理。通過上述介紹的參數模型，可以在物聯網技術下對施工成本、施工效率和施工質量進行優化，不但提高了施工質量還降低了施工成本。
6物聯網技術下仿真實驗和分析
為了對上述模型和參數進行檢驗，以及物聯網技術下智能建筑成本控制和工程造價分析的可行性，通常需要采用一種仿真軟件進行分析和研究，根據國家預算定額可以設計物聯網技術下智能建筑成本參量數據表。通過成本參量數據表進行物聯網技術下智能建筑成本控制和工程造價仿真建模，對物聯網技術下預測數值仿真，通過仿真可以得到不同的成本控制數據，為了要論證結果，可以把物聯網技術智能建筑仿真結果和傳統模型計算結果進行對比。從仿真結果可以看出，采用本文所使用的方法有效地降低了項目建設成本，成功的對智能建筑成本控制進行了優化。由此可見，通過仿真實驗模擬進行實驗得出的結果是有科學性和可行性的。
7物聯網下智能建筑展望
物聯網技術在建筑業、工業、電子行業、交通行業、汽車行業都有了深入的應用。隨著科技的不斷進步，智能建筑在物聯網的發展下將結構、系統、服務、管理跟用戶需求進行優化組合。智能建筑不僅可以提高舒適的環境，還可以提高工作效率，降低建筑成本，已經成為智慧城市發展的必然趨勢。目前智能建筑主要體現在系統設備自動化和通信系統信息化，隨著科技的發展，物聯網技術下的智能建筑會采用系統信息綜合管理，對智能建筑內所有的設備信息進行收集、傳輸和處理，在物聯網下智能建筑可以實現人與物的連接，物與物的連接，通過云計算收集處理和人工智能邏輯分析決策，朝著智能化方向發展。
第2篇：智能制造技術分析范文
【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
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第3篇：智能制造技術分析范文
論文摘要：智能制造是當今世界制造業的重要發展方向，它在全球范圍內都得到了廣泛的應用和研究。文章從對智能制造的定義開始，介紹了智能制造的概念以及智能制造系統的特點及應用，然后通過分析智能制造在國內外的發展，結合我國實際情況介紹了智能制造在我國的發展趨勢。
1智能制造簡介
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。以智能制造技術（Intelligent Manufacturing Technology，IMT）為基礎組成的系統叫做智能制造系統（Intelligent Manufacturing System，IMS），它具有以下特征:
①具有獲取信息并以此來決定自身行為的能力。要具有獲取信息并以此來決定自身行為的能力，也就是需要智能系統對信息具有一定的分辨能力，這要求系統的模型必須建立在相應的知識庫上，系統運用知識庫來決定自身行為。
②實現人機一體化。實現人機一體化就是使人和智能機器在制造過程中相互協作，在此系統中不能把人間單的當作操作者來看待，要意識到此時人和智能機器是平等的，可以認為他們是為了完成某些項工作而進行合作的兩個個體，他們需要做的就是運用各自的特長來完成任務。
③擁有學習能力和自我維護能力。產品制造是在不斷發展和變化的，因此在制造過程中所需要的知識也不斷的增加，同時在運行過程中不可避免的會出現故障，為了更好的適應社會對產品制造的要求，需要智能制造系統擁有學習能力和自我維護能力。
智能制造在現代制造業中應用廣泛，主要包含產品智能設計、加工過程智能監控、產品在線智能測量、機器故障智能診斷、制造系統的知識處理與信息處理、制造系統的智能運行管理與決策等方面。
2智能制造在中國制造業的應用現狀及發展趨勢
2.1國內外智能制造的發展狀況
自20世紀80年代智能制造提出以來，世界各國都對智能制造系統進行了各種研究，首先是對智能制造技術的研究，然后為了滿足經濟全球化和社會產品需求的變化智能制造技術集成應用的環境——智能制造系統被提出。智能制造系統是1989年由日本提出的，隨后還于1994年啟動了先進制造國際合作項目，包括了公司集成和全球制造、制造知識體系、分布智能系統控制、快速產品實現的分布智能系統技術等[1]。近年來，各國除了對智能制造基礎技術進行研究外，更多的是進行國際間的合作研究。 在我國對智能制造的研究也早在上世紀八十年代末就已開始。在最初的研究中在智能制造技術方面取得了一些成果，而進入21世紀以來的十年當中智能制造在我國迅速發展，在許多重點項目方面取得成果，智能制造產業也初具規模。總的來說我國在智能制造方面的發展是不錯的，近年來國家和各大制造企業對智能制造的發展也越來越重視，越來越多的研究項目成立，研究資金也大幅增長。
2.2智能制造在我國的發展趨勢
在我國制造業未來的發展中，智能制造必將扮演更加重要的角色。我國必將由制造大國向制造強國轉變，這就要求我國制造業由粗放型向集約型轉化，這就要求我們必須控制能源消耗的增長，而通過智能制造系統能夠更加充分的利用原材料，有助于我國制造業向集約型轉化。要發展好智能制造，我們首要的任務是盡快建立起智能制造的理論體系，理論體系是整個智能制造的基礎，也是全面發展智能制造的前提。在建立理論體系的同時技術體系也要相應的建立起來，智能制造系統是以智能制造技術為基礎建立起來的，它以智能制造技術為基石。最后，結合我國制造業實際情況，建立符合我國制造業發展需要的特色智能制造系統。
3結語
隨著全球制造業的發展，智能制造也將隨之不斷發展，這是制造系統由能量驅動型轉變為信息驅動型所帶來必然的結果。在這個全球化的智能制造浪潮中，我國當然也不落人后，我國一些高等院校已進行相關研究，隨著國家和各大制造企業對智能制造的認識加深，相信將會有越來越多的人力物力將會投入智能制造的研究當中，最終得以在全國范圍形成濃厚的研究氛圍，國家、企業、高校之間相互合作，統籌規劃、集中優勢，最終形成符合我國制造業發展的智能制造系統。
第4篇：智能制造技術分析范文
關鍵詞：智能制造技術；智能制造系統；機電一體化技術
1 概述
改革開發以來，我國的各項事業也都得到了快速發展，工業生產水平尤其是機械制造水平更是進步顯著，正逐漸呈現出從制造自動化向著制造智能化的方向~進的趨勢。與傳統制造模式不同，智能制造模式中融入了電子、計算機信息等先進科技，是一種具有自適應加工和綜合自動化控制等特征的先進生產方式，它的一個顯著特點就是將機械技術和信息電子技術進行了結合使用，從而構建出了能夠大幅度提升生產能力和效率的先進制造系統，而這就說明了智能制造的實現過程中就必然離不開機電一體化技術。筆者結合自己的工作實踐經驗，就機電一體化技術在智能制造中的應用進行了一些有意義的探討，希望對相關工作能夠有所借鑒。
2 智能制造的概念及其發展
在當前市場競爭日趨激烈的形勢下，機械制造企業都在努力革新自己的生產技術和設備，探尋新的生產方式，而智能制造作為一種更加先進的生產方式，自然就引起了越來越多人的重視。現實中，智能制造一般包含兩層含義，一層是實現智能制造過程中所需要用到的各種先進技術，另一層就是指代智能制造系統（如圖1所示）。智能制造技術的提出和應用目的就是為了實現智能生產方式，構建智能化的制造系統。可以這么說，在機械制造領域實現智能化制造也是機械制造發展的必然趨勢，對提高生產管理能力、生產效率以及企業效益等均具有極其重要的現實意義。
與傳統的制造技術不同，智能制造技術融合電子、機械以及計算機信息等技術，即智能制造的實現高度依賴于機電一體化技術。智能制造技術的一個最顯著的特點就是可以對制造狀態實現智能感知，并對感知到的信息進行自動分析和處理，最后還可以生成決策指令來對整個制造加工和管理環節進行自動控制。顯而易見，智能制造技術的功能就是對機械產品的加工制造環節進行自動控制，通過對人工決策過程加以模仿來自動生產控制指令。這樣做的一個顯著好處就是降低了人為因素可能造成的干擾。如采用智能制造技術來生產機械零件產品就消除了因人工操作失誤而造成的廢品損失，在解放了大量生產勞動力的同時，也極大幅度地提升了生產效率和產品質量。此外，對于一些勞動強度特別大或者生產過程存在潛在安全隱患的領域，采用智能制造技術來替代人工生產也是實現安全和高效生產的一種最佳選擇。總之，智能制造技術不僅可以大幅度提升生產效率，而且可以在很大程度上杜絕人為失誤的影響，是當前機械制造技術發展的一種主流趨勢。
智能制造系統就是通過運用智能制造技術來構建的一種先進生產系統。與傳統生產方式不同，智能制造系統中融入了大量的制造加工狀態信息，并通過對這些信息進行智能處理來及時發現當前制造環節中可能存在的問題，這就為生產加工過程的自動化調節和控制提供了依據。此外，智能制造系統還擁有組織、學習以及優化等眾多功能，如可以對生產加工過程中用到的各類資源進行靈活配置，對加工制造過程進行合理優化，對加工過程進行模擬仿真以及可視化展示等，而這些也都迎合了制造業的發展潮流。
3 機電一體化技術在智能制造中的應用
當前，機電一體化技術正在逐漸和智能制造技術進行融合，同時兩種技術的有機結合也為兩者的發展提供了更為廣闊的空間。可以這樣說，機電一體化技術已經逐漸成為了實現智能制造過程時的一種不可或缺的核心技術。例如當前智能制造系統中所廣泛采用的傳感器技術就是二者結合使用的典范。在智能制造系統中，需要加裝多種型號的智能傳感器來對加工制造狀態信息進行監測和收集，而這就需要用到機電一體化技術來對信號進行采集。此外，傳感器監測到的信息還需要通過信息網絡傳輸給控制系統進行分析，而這也需要用到電子信息技術來構建信息傳輸網絡。總之，在構建智能制造系統的過程中，必不可少地就需要用到機電一體化技術來達到各種信號檢測和傳輸的目的。
事實上，智能制造是在制造自動化高度發展的基礎上所誕生的一種新型制造理論，而數控技術就是實現制造自動化的一種關鍵技術。眾所周知，數控技術的實現就離不開機電一體化技術，它對數控系統的要求非常高，不僅涉及到模擬、信息處理等多種技術，還包括對所有數字加工環節的自動優化和管理。目前絕大多數制造企業都應用了數控機床，其數控系統主要采用的是“CPU+總主線”的結構形式，通過在線診斷和模糊智能控制的方式來對整個生產過程進行多通道的管控。
除此之外，一些國內外先進企業構建的無人化生產線和無人工廠也是機電一體化技術和智能制造技術結合應用的典范。在這些生產制造系統中，工業機器人被大量使用，它們和數控機床之間可以通過物聯網來實現互連互通，并通過構建基于人工智能的智能控制系統來對所有制造過程進行控制。
4 結束語
總而言之，機電一體化技術作為實現智能制造方式所不可獲取的一種關鍵技術，將其與智能制造技術進行結合應用具有重要意義，必須引起我們高度的重視。此外，智能制造技術和機電一體化技術的結合還會推動二者各自擁有各大的發展空間，這對機械行業的未來發展也將產生巨大的積極作用。
參考文獻
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[2]周懷疆.試述機電一體化技術在智能制造中的應用[J].引文版（工程技術），2015（36）：240
[3]王昌祥.機電一體化技術在智能制造中的應用[J].工業，2014（8）：56
第5篇：智能制造技術分析范文
關鍵詞：互聯網+；智能制造；傳統產業；服務化
一、智能制造的內涵
智能制造是以產品的全生命周期為導向，融合互聯網、大數據、物聯網等現代信息技術，運用數據挖掘出客戶需求信息并貫穿于供應鏈中各個生產環節，包括生產、設計、產品庫存、客戶需求、物流配送、客戶關系管理等關鍵環節，使用先進自動化機械設備及制造系統進行柔性化生產，形成一個多維度的智能制造系統。通過智能制造提高核心競爭力，革新舊有的勞動密集型模式，把傳統制造業打造成高附加值并提供生產服務化的高科技企業。智能制造的內涵體現在以下四個方面：
1.工業化和信息化的有機融合
智能制造集中體現在“智”。隨著互聯網+APP技術的興起，“智”更多在于通過最新的信息通信技術拉進與終端消費者的距離，通過海量的數據采集并利用大數據挖掘客戶的有效信息獲知客戶的需求，融合先進制造技術在設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，在互聯網+時代形成工業化和信息化的有機融合。
2.智能工廠為載體，全面深度互聯
智能工廠是實現傳統制造業智能制造的重要載體。而智能制造系統則是智能工廠的核心環節。在生產過程中實現智能化調度，有效執行生產和按需生產，按訂單投產零庫存是智能制造中最關鍵的制造節點和生產管理節點。以數據互聯互通為特征的智能生產系統為導向，圍繞產品全生命周期，通過打造可視化、智能化的工廠，實現生產過程如每個生產單元、工藝設計、智能設備的投放和使用、知識工人的運用、執行系統、物流自動化配送等系統進行實時管理和優化。
3.以客戶端到生產端信息數據流為核心驅動
現代化的信息技術手段使得客戶能在網上直接下單，C+M模式和O2O模式已成為現實。傳統制造企業通過對網上生成的大批量訂單進行智能分析，可以實現對個性化定制中的同類項需求合并。智能制造的驅動要素主要在于數據，當產品可以變成數據時，每一個生產工序能用一組數據進行串聯，即可實現以互聯網進行數據交換實現全程生產協同完成整個制造流程。簡言之，智能制造環節是以客戶端、生產端的信息源為核心驅動，使客戶需求變成協同化制造的生產單元，實現大規模化的生產定制，從而實現從生產向服務、由用戶直接驅動的制造方式。
4.以互聯網驅動的新型產業制造模式
通過互聯網+智能化技術、數字化、智能化3D打印技術、先進生產裝備、機器人的應用，傳統制造業中的流水線生產可升級為個性定制化的大規模生產，在設計、供應、制造和服務各環節實現端到端無縫協作的智能工業生態系統，生產型制造企業逐步轉變為以提供服務為主的高科技制造企業。
二、傳統生產型產業智能制造發展的現狀
1.傳統制造業附加值低，產銷結構不合理
我國傳統制造業大而不強，土地資源環境約束、產品附加值低、產銷不對路導致庫存積壓、產業結構不合理、競爭力不強、創新能力弱等問題制約著制造業的發展。
2.先進制造機械零部件依賴進口，替換成本高
智能制造的生產更新換代需要機器人的投入使用，需要提升生產效率。而先進機器人的核心零部件主要依賴于進口，一些中小企業由于訂單小、資金周轉慢等原因，大面積把工人替換成機器人也不現實。
3.智能軟件系統發展滯后，自主研發程度低
《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確提出積極發展智能制造和大規模個性化定制，提升網絡化協同制造水平，加速制造業服務化轉型等一系列“互聯網+”協同制造行動。傳統的生產線操作遠遠不能滿足大規模個性化定制的要求，特別是落后的生產軟件系統無法生成一系列自動指令來指揮機器人操作。數控機床、機器人、行業內的生產工序的操作系統大多靠國外軟件公司。國內智能制造裝備生產企業的軟件技術非常滯后，如CAD、ERP、MES、傳感器等基礎操作系統，僅有部分大型企業能根據自身產品的特點自主研發生產操作系統，融入客戶個性化需求進行柔性化生產。
4.各行業內自動化生產基礎差異導致智能化升級難度大
由于原有行業內的生產自動化、數字化基礎差異，各行各業的智能制造升級路徑存在較大差異。傳統的生產制造主要企業生產什么，市場就會提供什么產品。但隨著互聯網+制造業工業融合的發展，企業可以通過分析客戶的訂單，掌控最新的市場需求，實現對產品的全生命周期的監控。而部分企業數據集成和綜合利用能力低，無法利用海量的源數據提取有效的客戶需求信息，從而無法轉化成生產數據和精準的經營決策。
三、智能制造的價值創造優勢
當前，我國已進入消費者個性化需求時代。而產業鏈兩端高附加值低、產品同質化現象嚴重、價格戰、勞動力成本上升、小批量多批次的定制化生產需求制約著中國制造業的發展。通過智能制造轉型升級，我們可以通過互聯網、物聯網、大數據應用、云計算等現代通信技術，結合生產制造資源進行敏捷化柔性化生產，基本可以實現個性化定制、制造業服務化、資源高效利用，以及互聯網與工業跨界融合。
1.提升生產效率，降低生產成本
在客戶端，互聯網融與制造工業的融合使得來自全球或全國各地的訂單數據
能夠零時差、零失誤傳遞至生產企業內部；企業從網絡云端獲取訂單數據，依照客戶個性化需求進行定制生產，企業所有員工直接面對客戶，避免了盲目生產，生產效率大幅度提升。在生產端，通過機器人的投入使用把工人從純手動操作釋放出來。生a過程采用全程數據驅動，把各項生產工序轉變為系統指令，實現人機一體化，大大縮減研發、設計、管理人員，提高了企業資源的使用效率，降低生產成本。
2.滿足個性化需求，實現需求驅動
通過互聯網技術，采用C+M的商業模式可以使消費者與生產者深度融合，滿足顧客個性化私人定制的需求。以需求驅動為契機，企業生產效率更高，服務更為精準化。訂臺集合而來的數據，基本可以體現消費者的個性化設計需求。數據驅動和智能生產制造能有效化解個性化定制與大規模生產之間的難題，從而形成面向客戶的極有競爭力的優勢，把傳統的制造企業變成高附加值以服務客戶為主的網絡科技企業。
3.實現了零庫存，引導消費時代
通過智能制造，推進工業互聯網、云計算、大數據在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務的綜合應用，發展生產過程智能化，提升企業智能化水平，可以實現零庫存。個性化定制采用全程數據驅動，先付款后定制，避免了企業產銷不對路的市場供給方式，原輔料和產品均能實現“零庫存”，解決了庫存長期積壓企業資金周轉慢的頑疾。
四、啟示：傳統制造業服務化轉型升級的解決方案
根據Andy Neely對全球13000家制造業上市公司研究的結果，發達國家制造業服務化的水平明顯高于正處在工業化進程中的國家。美國制造與服務融合型的企業占制造企業總數的58%，而中國制造業的服務化進程相對落后，具備服務型制造能力的企業進展所有企業的2.2%。通過“互聯網+智能制造”，傳統的制造業對生產加工、產品研發、銷售模式、盈利模式、物流系統重新再造，建立高效合理的業務流程和模式，實現生產和管理的智能化。
1.革新產業業態與定制化運營模式
從“互聯網+智能制造”的視角出發，樹立協同創新的信息化和工業化深度融合的商業思維，將產品設計研發、線上線下聯動銷售、生產制造流程、物流配送、售后服務等過程進行高度整合，重塑價值鏈延長產品的全生命周期，逐步有序現大規模個性化定制、創客和眾包設計，從而增強產業鏈整體競爭力。
2.打造智能車間、數字化工廠
通過打造智能車間和數字化工廠，讓制造資源、生產過程、現場運行、物料管控、質量管控數字化，可大大提高生產效率和工人的積極性。此時，通過機器換人，把人從傳統的工序中剝離出來，由傳統的“人指揮機器”轉變為“人根據信息指令完成生產工序的調度”，解決工業化進程中人類腦力勞動自動化效率低的難題，同時可有效應對人力成本上升帶來的中低端產業轉移至毗鄰的發展中國家的挑戰。
3.制造業智能服務化的戰略及實現路徑
（1）注重客戶需求，實施個性化定制
通過移動互聯網+電商渠道模式，積極探索客戶需要，鼓勵客戶參與產品研發過程、消費體驗，讓制造企業從價值鏈低端逐漸延伸到價值鏈高端實現產品全生命周期的價值共創，提高服務化產出，進而提升服務化水平。在產品銷售管理方面，通過線上線下渠道、微信公眾號、網絡商城、天貓淘寶、移動電商、跨境電商等渠道，來拓寬客戶需求的層面。同時，鼓勵自動化生產基礎強、有一定影響力的制造企業率先實現大規模個性化定制形成智能制造試點示范中心，從而帶動薄弱的中小微企業逐步升級為以服務提供商為主的制造企業。
（2）打造全生產服務生態鏈
以消費者為核心，重構產品個性化研發、柔性化生產、大規模定制的智能制造體系，通過云計算、云存儲、物聯網的運用，融入顧客參與設計產品服務的流程，增加制造業服務要素的投人和供給，加強制造業與服務業的深度融合，向研發、設計等價值鏈上游擴展，提高產品附加值，實現價值鏈中的價值增值。此外，借助大數據的統計分析，打造智能產品平臺和渠道平臺實現全生命周期的生態鏈延續。
（3）應用信息技術，革新營銷方式
應用最新的信息技術，建立企業自身涵蓋客戶需求層面和工廠內部生產過程及設備運用的大數據體系，要將信息技術和業務流程、組織結構等有機結合起來，對企業進行內部治理。根據客戶需求開發新技術、新工藝，革新營銷方式和銷售渠道等，進行服務創新。
（4）政企聯動，鼓勵智能制造服務化
長期以來，受粗放型工業發展影響，制造業企業過度追求規模、以產定需、重產品輕服務、忽視客戶個性化需求，產品的附加能力相對較低。隨著《中國制造2025》戰略的出臺，企業繼續通過智能制造轉型來解決產能過剩、產品同質化現象嚴重、白熱化的價格戰、勞動力成本上升的困境。為保障戰略的順利實施，應采用政企聯動戰略，即通過政府的“手”打造生產集群基地，在財政稅收、土地政策上給予適當的政策傾斜和優惠措施，健全服務型制造公共服務體系，鼓勵制造企業和服務企業融合發展，以點帶面，實現規模化效益。
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第6篇：智能制造技術分析范文
摘要：在智能制造和產教融合等應用技術大學教學新常態下，針對機械工程專業學生的工程應用能力培養問題，從智能制造的技術特征和技術體系分析出發，研究了智能制造背景下企業對機械工程專業人才的新要求。依據機械工程人才對新技術的要求，構建了符合專業要求和當前背景的實驗教學體系，搭建了實驗教學平臺。以產教深度融合為指導方針，研究了合作企業的特點和選擇原則，制定了學生在企業階段的學習方案和教學執行計劃，為培養高素質的、符合企業要求的機械工程應用型人才提供了參考方法和管理運行方式。
關鍵詞：智能制造；產教融合；機械工程；高職教育
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）21-0162-03
在經濟新常態下，高等教育也處于新常態的運行模式下。對于應用型本科院校的機械工程專業而言，目前的新常態主要表現為智能制造和產教融合[1]。智能制造是發展方向，產教融合是指導方針。周濟院士[2]指出“智能制造是新一輪工業革命的核心技術，是中國制造2025的主攻方向”。為了貫徹落實《中國制造2025》中提出的五項基本指導方針，結合地方本科院校轉型發展的需要，探索智能制造背景下應用型人才的培養模式是重中之重。本文從智能制造的技術體系入手分析智能制造對人才的新要求，結合產教融合方法提出了符合要求的機械工程專業的實驗教學體系和實驗室建設思路，研究了校企合作培養符合智能制造要求的應用型人才的新實施方案。
一、智能制造對學生能力的需求分析
智能制造是在常規制造技術基礎上，隨著科技發展而升級換代的新制造技術。所以對從業人員能力的需求也是在常規能力基礎上提出了新的要求，需要從業者具備一些新的能力和技能。為此，我們從技術的需求出發分析了智能制造企業對一線人才的能力需求。
1.智能制造的技術體系。智能制造技術的核心是“智慧工廠”，是將新型傳感器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套設備形成一個智能網絡[3]。通過這個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器、服務與服務之間，能夠形成互聯，從而實現橫向、縱向和端到端的高度集成，其技術體系如圖1所示。根據智能制造的技術體系，其核心技術主要有：數字化建模技術、計算機網絡技術、移動互聯網技術、工業機器人技術、智能傳感器和物聯網技術、數控編程技術、數字化制造技術、虛擬現實與模擬仿真技術等[4，5]。
2.智能制造背景下對人才技能的新需求。智能制造具有高度自動化、信息化和網絡化三大基本特征。自動化將導致工業形態發生改變，特別是企業工作者的角色和地位將發生較大的改變，這要求新型工人擁有新的知識和技能，并能夠與機器人進行協作。信息化使工業機器人能協同工作，由于互聯網技術（特別是移動互聯網技術）在生產制造領域的廣泛應用，將更容易提高生產效率，形成學習型生產系統。因此，智能制造對專業人才具有如下的新要求[6-8]：（1）技術人員需要更多的機電一體化實踐經驗，能迅速解決設備運行中遇到的問題。（2）技術人員需要掌握更多的信息技術和網絡技術，能運用網絡技術解決生產中遇到的問題。（3）技術人員需要與軟件工程師緊密合作，解決智能機器中的軟件問題和軟件的用戶體驗。（4）技術人員需要掌握特定的編程技能，以及復雜系統的控制、操縱和設置技術。根據上述要求可以看出，智能制造導致了對優秀員工標準的轉變，人機交互以及機器之間的對話將會越來越普遍，技術人員從服務者、操作者轉變為一個規劃者、協調者、評估者和決策者。
二、實驗教學體系及實驗室建設
針對智能制造對技術人員的新要求，實驗教學是能力培養的根本保證。這就需要構建先進的、符合能力培養要求的實驗教學體系，并在該體系的指導下進行實驗室建設。為此我們堅持“以學生為本，依托環境教學，突出應用能力，培養創新精神和系統觀”的實驗教學理念，構建了“四級能力層次、七個教學模塊、三類驅動項目、三種結合方法”的“4733”實驗教學體系，搭建了準工廠化環境的實踐教學平臺。創新實驗教學方法，培養學生的工程應用能力和創新能力，增強學生團隊意識和社會責任感。該教學體系從能力上著眼于循序漸進，從內容上覆蓋裝備設計、檢測、制造和生產組織全過程，從方法上著重于項目驅動，從培養模式上依靠產教融合。實驗教學體系的能力層次分為基礎能力、專業能力、綜合應用能力和創新應用能力四級。由機械基礎模塊支撐基礎能力的培養，機械設計模塊、機械制造模塊、機電液控制模塊和石油冶金裝備模塊支撐專業能力的培養，綜合實踐模塊專注于綜合應用能力的培養，機械創新模塊服務于創新應用能力的培養。使用三類產品貫穿上述7個教學模塊，將各個教學模塊串聯成一個整體，培育學生的系統觀和整體觀。在教學項目開發和教學方法上采用“產學結合、虛實結合和賽課結合”的方式。
三、校企合作培養模式探索
產教融合是本次教學改革和高校轉型發展的根本指導原則。產教融合的實施效益可以從學生、教師、學校和企業等四個主體來分析。（1）學生方面：基于產教融合的教學方法、教學內容和教學案例可以激發學生的學習興趣，明確學習目標，改善學習效果，提高動手能力和實踐能力，使之更適合企業需求。（2）教師方面：產教融合要求教師深入企業、加強與企業的聯系，從而更進一步地了解企業和社會的需求，避免“盲教”。同時在與企業導師合作指導學生的過程中將有助于提高教師的工程實踐能力。（3）學校方面：產教融合為進行應用技術大學試點探索新的教學方法和人才培養模式，為學校成功轉型積累經驗，提供參考。同時，與地方中小企業的合作也為學生就業難題提供新的解決途徑和解決辦法。（4）企業方面：首先，企業與學校深度合作，所合作企I亦可借助學校的科研平臺和人才優勢，解決中小企業技術力量薄弱的問題。其次，企業與學校合作培養學生的工程能力也是響應國家政策，為政府排憂解難，對提高企業社會效益和社會美譽度具有一定的作用。另外，改革方案也為企業選拔優秀人才提供了一個更為可靠的解決方法。
1.產教融合中聯合培養企業的選擇。（1）簽署聯合培養協議的企業數量要多。在不影響企業生產的前提下，考慮企業可接納人數的限制，參考國外高校人才培養的實習生制度，將學生分散到各個企業中去，每個企業安排2-10名學生，故簽署合作的企業數量要求眾多。例如重慶科技學院機械與動力工程學院為了完成機械設計制造及其自動化或機械電子工程兩個專業學生的聯合培養工作已經與40多家重慶本地的從事各種設備（或機電一體化裝備）設計制造的中小企業簽署了產學研合作協議。他們計劃將簽署合作協議的企業數量擴展到100-150家。（2）合作企業突出地方性。在企業的一年學習期間，需要將理論知識與實際工程項目結合，注重實踐動手能力和解決問題能力的培養，學生需要與專業教師之間頻繁聯系交流，同時為了對學生監管的方便，離學校空間距離不遠的地方性企業無疑是最佳的選擇。同時要了解地方經濟的發展、地方企業對人才的需求，使得培養的學生更能快速融入地方經濟，服務于地方經濟，體現學校的地方性特色。（3）合作企業以單件小批量生產模式從事設備（裝備）的設計制造為主。所選擇的企業大部分均為單件生產模式的集設計與制造一體的裝備或機電一體化產品生產企業。因為該類型的企業從概念設計、詳細設計到生產制造以及生產管理等所有生產內容均有所涉及，使得學生可以得到更為全面的鍛煉；同時，這類企業對技術人員的需求更為旺盛；另外，大批量生產模式企業生產的產品較為單一，技術也較為成熟，而單件模式的企業產品開發項目眾多，更適合于基于項目教學的培養方式。（4）合作企業的生產規模以中小型為主。一方面因為這類企業技術力量薄弱，對專業人才更為渴求；同時這類企業靈活多變，對市場反應靈敏，產品開發速度快，適合學生培養。另外，學校導師組對企業也可以起到技術支持作用，企業有與高校合作的意愿和動力。
2.企業學習階段的實施和運行。在企業學習培養階段，學校與企業之間應該建立全方位的合作關系，形成一套系統的有機的運行機制。共同商定學生的培養計劃、學生的監管、學習效果的評價以及學校對企業的技術支持等。學校需將所簽訂聯合培養的企業按照產品類型進行分類，然后成立一批“導師組”，“導師組”由學院不同知識結構的老師及企業一線工程師組成。由導師組負責學生在企業學習階段的指導、聯系、管理和學習質量監控。全過程參與學生專業課程學習、畢業論文（畢業設計）的指導等。教學方式：采用“教師提出問題-學生自主學習-實踐-教師輔導”的教學模式。重點是深度參與項目關鍵技術、設備的開發與改造，并通過專業知識、相關資料、計算分析等方法解決其中的部分問題，以實際項目為驅動，完成專業課程的學習及完成設計、制造、生產管理等技能訓練。考核方式：主要考察基本理論在實際工作中的應用及動手操作能力。導師組對課程學習報告、以案例為內容的大作業、以項目為對象的課程論文、學習小組（或）專題的匯報和答辯以及其他要求進行綜合評定，確定學生學習成績。
在“中國制造2025”和“工業4.0”背景下，中國要想實現從制造大國到制造強國的轉變，適宜智能制造的應用型人才的培養將是實施“中國制造2025”的關鍵。智能制造專業人才培養要建立以市場為導向、制造企業深度參與、校企融合、多學科聯合共建的智能工場結合以非正式學習形式的人才培養模式。
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收稿日期：2017-01-01
第7篇：智能制造技術分析范文
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。“物聯網”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取；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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第8篇：智能制造技術分析范文
關鍵詞：制造系統；智能主體；數據采集
隨著社會經濟的高速發展，先進制造技術已經成為全球經濟競爭的主戰場。數據采集技術是在不同學科之間交叉滲透的基礎上出現的，對于制造企業而言，傳統的信息采集方式已經難以滿足制造業信息化的實時需求，所以迅速及時地將相關學科領域的最新研究成果應用到數據采集技術中，研究新型的數據采集技術方法，方便企業及時引進生產技術實現制造自動化，對產品質量的提高以及企業的競爭力增強是不可或缺的。
1制造系統數據采集方式
制造企業外部環境與自身環境復雜多變，要實現生產制造的安全高效，在注重環保效益的前提下生產出高品質的產品，需要制造系統安置大量的傳感器與數據采集系統。對生產中設備運行狀況、工藝水平、產品品質以及內外部環境變化數據實時監控反饋，為生產提供技術保障。制造系統數據采集技術主要有以下三種：
1.1集中式采集方式
集中式采集方式適用于小規模與相對簡單的系統，這種方式系統全部傳感器與數據采集系統直接相連，用一臺工控機可以實現所有的數據采集與處理，具有結構簡單、易于操作、維護方便、價格低廉的特點。
1.2分布式采集集中控制方式
這一方式適合規模適中且生產線較為簡單的系統，可以實現生產線上分散的單體設備集中管理，被各大中型制造系統廣泛采用。該方式將系統需要采集的數據依據一定的條件進行分組，由各組獨立采集所轄區域的數據信息，各組協同完成整個生產過程的數據采集任務。通過各數據采集點設有獨立的數據采集服務器，對站點進行維護管理，形成相對獨立的局域網絡。具有結構復雜、成本相對較高、使用維護簡單以及具備網絡功能的特點。
1.3集中式與分布式相結合方式
這種數據采集方式是前兩種方式的高效組合，適用于大規模且承擔復雜制造的系統，兼具前兩種采集方式的優勢。
2基于智能主體的制造系統數據采集技術
2.1智能主體與分布式人工智能
智能主體（Agent）涉及人工智能(Artificial Intelligent)技術的深層次問題，為人工智能技術以及計算機科學發展提供了新的計算求解范例和方法，也為CIMS（Computer Integrated Manu-facturing Systems，計算機集成制造系統）提供了更加高效便利的解決方案。應用智能主體思想與方法構建基于智能主體的數據采集系統，進一步推進數據采集智能化發展。智能主體屬于分布式人工智能（DAI， Dis-tributed Artificial Intelligent）研究范圍。分布式人工智能是相對于集中控制技術而言的，分布式問題求解的思想在工程領域應用始于分布式控制系統的研究。控制系統規模的擴大以及結構復雜化、功能增多等一系列影響系統性能的因素增加，需求一種基于整體優化的控制策略，亦即整體的總目標函數最優化控制方式。該函數包括質量產量技術指標，以及能源、成本與環保等經濟社會指標，實現綜合自動化生產。將大系統分解為若干相關小系統，控制小系統的目標對象，同時要考慮小系統之間的相互影響與作用，以小系統的最優化促進大系統的最優。
2.2基于智能主體的數據采集技術
該智能主體技術以主體感知外部環境信息以及對信息分析、推理、評估，為下一步采取應對措施為基本思想。制造系統之所以要設置數據采集系統，是為了通過傳感器監控制造過程中的各種信息，并對其處理、分析，對系統的運行狀況以及運行趨勢做出判斷預測，對故障指出處理措施。基于這一思想，構造依托于多智能體的數據采集系統可以對當下的數據采集方法給予加強改進，一種適用于先進制造系統的數據采集系統模式應運而生。該模式由若干傳感器與一個數據采集平臺組成，數據采集平臺由一個數據采集服務器與多個數據采集點組成。傳感器用以監控生產過程中的各種內部外部信息，數據采集平臺負責數據的采集、處理、存儲與輸出，在形式上依然是分布式與集中式采集集中管理模式。
3結語
計算機技術與信息技術的飛速發展為制造系統數據采集技術提供了更多的可能性，基于智能主體的制造系統數據采集技術，對于制造企業運用現代化的制造技術，在制造自動化、提高生產力與生產制造高品質的產品、增強企業的綜合競爭能力，實現經濟效益與社會效益有重要意義。
參考文獻:
[1]王聰，紀志成.基于智慧車間的生產執行系統的研究及應用[J].計算機時代，2012(08)
第9篇：智能制造技術分析范文
推薦的通知
各設區市、省直管試點縣（市）工信局，贛江新區經發局：
為貫徹落實《智能制造升級工程三年行動計劃（2020-2022年)》，發揮行業智能制造標桿企業帶動作用，推動產業鏈上下游協同升級，現開展智能制造標桿企業推薦工作，請你們認真組織，嚴格遴選。各設區市、贛江新區推薦項目不多于5個，省直管試點縣（市）不多于1個，請于7月30日前，將2021年智能制造標桿企業推薦匯總表（附件2）、智能制造標桿企業申報書（附件1）各1份及電子版報省工業和信息化廳，相關附件的電子版可從江西省工業和信息化廳網站（jxciit.gov.cn/）下載。
聯 系 人：省工業和信息化廳裝備處 吳斯
聯系電話：07910-88916367（傳真）
附件：1.江西省智能制造標桿企業申報書
2.2021年智能制標桿企業匯總表
江西省工業和信息化廳
2021年6月9日
附件1
江西省智能制造標桿企業申報書
申報單位：
推薦單位：
申報日期：20 年 月 日
江西省工業和信息化廳制
一、企業基本信息
單位名稱
統一社會信用代碼
成立時間
單位性質
國有 民營 外資 其他
單位地址
法人代表
姓名
職務
聯系人
姓名
職務
手機
上一年營業收入
萬元
上一年利潤
萬元
所屬領域
有色 電子信息 汽車 航空 建材 紡織 食品 石化
生物醫藥 裝備制造 新一代信息技術 其他
企業簡介
（發展歷程、主營業務、主要產品市場等方面基本情況，限500字）
二、內容簡介
（簡要闡述企業近年來實施智能制造，建設數字化車間或智能工廠的主要內容，包括：總述、技術內容和社會經濟效益分析等，限4000字。）
1、總述
2、技術內容
-----總體架構
數字化車間或智能工廠的整體架構，各部分模塊主要功能，系統整體集成情況等。
-----主要技術路線
應描述合理清晰的數字化車間或智能工廠建設方案，技術方案、通信網絡架構、系統集成方案；核心智能制造裝備、軟件及網絡設備的應用情況。
-----技術難點與創新點
-----解決的重大問題與取得的成果
-----國內外同行業對比
3、經濟、社會效益分析
三、相關材料
企業上一年度審計報告、圍繞智能制造的相關專利、標準、軟著等（產品專利和標準、軟著不需要提供）。開展自評，如實填寫自評表。
企業自評表
一級指標
二級指標
三級指標
指標選項及說明
企業自評
總
體
規
劃
戰略規劃
是否形成完整的智能制造規劃
未規劃、部分規劃、詳細規劃
企業內部是否有落實智能制造戰略規劃的考核指標體系
沒有、部分考核指標、詳細考核指標
智能制造是否成為企業發展的核心競爭力
有無智能制造生產線（規劃、建設、已投入運營）
有無智能產品（研發、試制、已投入市場）
2018-2020年，平均每年智能制造相關投入占比
請提供百分比。
智能制造相關規劃投入（包含購置設備、人員經費等）占企業總投入的比例
組織
企業決策層是否有智能制造領導者
是、否
企業是否設立專門的智能制造管理機構
是、否
雇員技能
是否識別了發展智能制造所需要的人員能力
是、否（有相關規劃、設計、需求等文件）
企業是否設立專門的智能制造工作崗位
是、否（有相關規劃、設計、需求等文件）
企業是否有智能制造相關專業人才的培訓機制
是、否（有相關規劃、設計、需求等文件）
創新能力
2018-2020年，平均每年創新投入，制造企業研發人員、經費占比
1）企業創新研發人員人數/企業總人數
2）企業創新經費投入/企業制造業總投入
2018-2020年知識產權，制造企業專利、軟著、標準數量
專利數量，單位個
軟著數量，單位個
標準數量，單位個
協同創新能力，是否進行產學研合作
是、否
效
果
評
估
2020年全年平均生產效率
生產效率=平均產量/人員工時
2020年運營成本
制造成本。主要是指為生產產品所使用的原輔物料、煤水電、機器折舊、工人工資、生產期間產生的廢品損失
包括直接材料、直接工資、其他直接支出和制造費用
期間費用。指在一定會計期間內所發生的與生產經營沒有直接關系或關系不大的各種費用
包括管理費用、財務費用和銷售費用
近3年平均產品研發周期
包括項目立項、啟動、需求分析、設計、開發測試、上線迭代時間
近3年，新產品平均研發月數
2020年全年平均批次產品不良率
不良品率=（不良品數量/批次產品總量）×100%
2020年全年平均能源利用率
單位產值能耗
單位生產總值能耗=能源消耗總量/生產總值
單位產品能耗
單位產品產量能源消耗量＝生產該產品的能源消耗總量（當量）/合格產品產量
層
級
水
平
智能裝備
產線自動化率
產線自動化率=產線主要設備中自動化設備數/產線主要設備×100%
是否采用智能制造核心技術裝備的創新應用
包括：高檔數控機床與工業機器人；增材制造裝備；智能傳感與控制裝備；智能檢測與裝配裝備；智能物流與倉儲裝備
未采用、采用1～3種、大部分采用、完全采用
應用工業機器人臺數
單位：臺
應用智能裝備總臺數（含工業機器人）
單位：臺
核心設備智能化程度，設備是否具有自感知、自控制、自診斷、自優化等智能功能
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
核心設備是否具備數據服務能力，包括遠程監控、遠程操作、遠程診斷、設備數據分析等
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否具備人機協同功能，設備與設備、設備與人間的實時交互與協同操作
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
核心設備和監測傳感器是否具備聯網能力，自動在線采集設備狀態關鍵數據
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否基于實時的采集海量設備狀態數據，提供設備故障監測和預警方法
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否提供、使用維護維修專家知識庫，實現了設備狀態自診斷、標準作業指導
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
網絡基礎設施
是否采用工業互聯網系統與設備
包括：基于IPv6、4G/5G移動通信、窄帶物聯網、短距離無線和軟件定義網絡（SDN）等新型技術的工業互聯網設備與系統；工業互聯網標識解析系統；融合多種新技術的工業以太網；覆蓋裝備、在制產品、物料、人員、控制系統、信息系統的工廠無線網絡等
未采用、采用1～3種、大部分采用、完全采用
企業生產設備實現數字化采集、聯網數量
單位：臺
車間設備互聯互通比例，車間內生產設備聯網數占設備總量的比例
車間設備互聯互通率=車間內聯網生產設備數量/設備總數×100%
核心裝備數據接口開放度，可提供標準開放的數據接口，能夠實現與制造商、用戶之間的數據傳送的情況
核心裝備開放率=車間內數據開放的核心設備數量/設備總數×100%
是否建立網絡安全保障體系，采用相關網絡安全系統與設備
未采用、少部分采用、大部分采用、完全采用
數據管理
運行管理數據應用情況
數據管理包記錄方式（手工、電子化、聯網管理）
采用的智能制造支撐軟件情況
包括：設計、工藝仿真軟件；工業控制軟件；數據管理軟件；人工智能軟件等
未采用、采用1～3種、大部分采用、完全采用
是否建立產品數據管理系統（PDM），實現產品數據的集成管理
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
應用工業互聯網、VR、人工智能、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術賦能的數字化車間數量
單位：個
車間計劃與調度
對于多品種小批量生產，是否能實現均衡化混流生產；對于按單設計生產，能實現按瓶頸資源優化排產
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
設備有效利用率
請提供統計數據。
設備利用率＝每小時實際產量/每小時理論產量×100%
車間計劃和執行過程是否實現無紙化
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
企業ERP系統，應與其生產計劃等模塊相集成，實現車間生產計劃的自動接收和反饋
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
與行業平均水平比較，技術準備時間更少，排產效率更高
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
與行業平均水平比較，計劃、物流、車間班組等不同部門、人員之間協同工作效率更高
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
計劃執行進度能是否實時跟蹤
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
工藝執行管理
是否利用計算機輔助系統、仿真軟件進行產品工藝規劃
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立車間調度的信息系統
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立生產監控的信息系統
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立生產制造過程與現場物流管理的信息系統
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立質量檢測與控制精細化的信息系統
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立可視化管理信息系統，實現車間工藝執行管理的便捷性與靈活性
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
質量控制和追溯
全面采集生產過程質量數據和產品質檢數據
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
提供可視化質量監控功能，能夠對質量異常做出處理
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
對潛在的質量隱患發出預警、對生產過程能力做出評估與計算
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
具備質量正向跟蹤和反向回溯的能力，形成全生產過程質量檔案
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
建立質量判定與評價指標體系，對生產質量進行分析、對比與評價
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
建立質量改進經驗庫，跟蹤質量改進過程，形成質量改進記錄
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
生產物流管理
具有安全防護設施、人機交互系統、先進物流設備、物料編碼感知設備、物流應用軟件及數據庫
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
關鍵數據統一編碼，自動感知識別，進行傳輸、保存和利用
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
車間所有數字化設備采取統一時鐘
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
精益物流方案使物流批量與工藝指令相匹配
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
庫存管理方面，實施跟蹤物料所在的位置、數量和狀態，實現庫存移動自動化
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
對物流管理人員操作過程設計防錯（防呆）措施
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
智能決策
供應鏈系統與生產管理系統能夠集成，根據訂單與庫存自動生成采購計劃
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
能否實現計劃排產、生產調度、生產運行等集成，通過大數據分析等智能決策手段，優化、反饋、調整生產過程
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否通過大數據分析等智能決策手段實現精準營銷
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
智能設計
車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局是否建立數字化模型，并進行模擬仿真，實現規劃、生產、運營全流程數字化管理（離散型）
工廠總體設計、工藝流程及布局是否建立數字化模型，并進行模擬仿真，實現生產流程數據可視化和生產工藝優化（流程型）
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否采用智能制造支撐工業軟件
包括：設計、工藝仿真軟件；工業控制軟件；業務管理軟件；數據管理軟件；人工智能軟件等
未采用、采用1～3種、大部分采用、完全采用。
是否實現產品設計的模型化
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否建立模型知識庫
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
網絡設施
是否具有工廠級數據中心，或是否有規劃
沒有建設規劃、已有規劃、在建中、建設完成并運行
是否采用工業云和工業大數據服務平臺
未采用、在規劃、已采用、采用并推廣
是否建立工廠級的網絡安全保障體系，采用配套網絡安全系統與設備
未采用、少部分采用、大部分采用、完全采用
安全環保
建立企業安全和環保管理制度
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
通過信息化手段實現安全管理和環境管理；建立安全培訓、風險管理等知識庫
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
實現全過程環保數據采集監控；建立應急指揮中心
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
可根據安全監測數據進行危險源動態識別和治理；建立環保監測數據分析模型，實現排放分析預測預警
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
安全數據綜合分析實現生產安全一體化
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
能源管理
建立企業能源管理制度，開展能源的數據采集和計量
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
實現設備系統能耗的動態運行監控
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
具有能源管理信息系統，實現能源數據與其他系統數據結合，實現能源的動態預測和平衡，并指導生產
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
工廠內縱向集成
車間與ERP實現數據自動上傳
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
ERP與車間實現數據自動下達
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否采用工業互聯網系統與設備
包括：基于IPv6、4G/5G移動通信、窄帶物聯網、短距離無線和軟件定義網絡（SDN）等新型技術的工業互聯網設備與系統；工業互聯網標識解析系統；工業互聯網平臺；融合多種新技術的工業以太網；覆蓋裝備、在制產品、物料、人員、控制系統、信息系統的工廠無線網絡；工業云計算、大數據服務平臺；工業互聯網安全系統與設備
未采用、采用1～3種、大部分采用、完全采用。
是否實現產品服務數據庫、用戶使用習慣數據庫與產品研發、生產制造數據庫集成及數據應用首臺（套）重大技術裝備
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
工廠間互聯互通
網絡就緒情況（離散型）
企業內聯網的數字化生產設備/全部生產設備數量
關鍵部位數據傳輸情況（流程型）
企業內可以實現數據傳輸的關鍵部位數量/全部關鍵部位數量
是否具有技術手段能確保網絡傳輸數據的完整性和保密性
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
價值鏈集成
工廠是否實現與供應商信息系統集成
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
工廠是否實現與銷售商信息系統集成
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
工廠是否實現與物流商信息系統集成
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
軟硬件集成情況方面，是否基于協同開發/云制造平臺實現上下游企業軟硬件系統的集成
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
智能服務
是否提供生產產品的遠程監控、遠程操作、遠程診斷、遠程升級等服務
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否提供生產產品的個性化定制服務
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
生產產品的客戶數據、市場數據能夠改善生產過程
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
是否提供生產產品的預測性維護服務
未實現、部分實現、大部分實現、全部實現
填寫說明：根據實際情況，按指標選項說明如實填寫，如“未實現”、“大部分實現”或“是”、“否”，或按要求填寫百分比、單位數量等。未采集或者未計算請填“無”。
我單位申報的所有材料，均真實、完整，如有不實，愿承擔相應的責任。
法定代表人簽字：
單位蓋章：
年 月 日
推薦單位意見
單位蓋章：
二〇 年 月 日
附件2
2021年智能制造標桿企業推薦匯總表
推薦單位：
序號
推薦企業
聯系人
聯系方式（手機）
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