智能制造基础
智能制造基础
核心技术：云计算、大数据、物联 网、人工智能等
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作用：实现生产过程的可视化、智 能化和自动化，提高生产效率和降 低成本
应用领域：智能制造、工业自动化、 智能家居等
定义：工业大数 据技术是指对工 业生产过程中产 生的海量数据进 行采集、存储、 分析和应用的技 术
作用：提高生产 效率、降低成本、 优化产品质量
定制化生产的普及：智能制造将更加注重个性化定 制生产，满足消费者多样化的需求，提高生产效率 和产品质量。
绿色制造的推广：随着环保意识的提高，智能制造 将更加注重绿色制造，减少生产过程中的环境污染 和资源浪费。
促进经济增长：智 能制造将提高生产 效率，降低成本， 从而推动全球经济 增长
改变劳动力市场： 智能制造将减少对 传统劳动力的依赖， 提高自动化和机器 人化程度
智能制造的未来 展望
数字化、网络化、 智能化制造技术 不断升级
人工智能、大数 据、云计算等技 术在智能制造领 域的应用不断拓 展
智能制造将更加 注重绿色环保和 可持续发展
智能制造将促进 制造业的转型升 级和高质量发展
人工智能技术的进一步发展：随着深度学习、机器 学习等技术的不断进步，智能制造将更加智能化， 能够实现更高效的生产和更精准的决策。
智能制造的特点：自动化、数字化、网络化、智能化。
智能制造的应用领域：汽车制造、机械制造、电子制造、航空航天等。
定义：智能制造是一种基于先进制 造技术和信息技术的制造方式，通 过数字化、网络化和智能化技术实 现制造过程的自动化、柔性化和智 能化。
优势：智能制造能够提高生产效率、 降低成本、提高产品质量和缩短产 品上市时间，同时能够满足个性化 定制和多样化生产的需求。
智能制造的三个基本范式
根据智能制造数字化网络化智能化的基本技术特征，智能制造可总结归纳为三种基本范式，即：•数字化制造——第一代智能制造•数字化网络化制造——“互联网+”制造或第二代智能制造•数字化网络化智能化制造——新一代智能制造☝智能制造基本范式的演进数字化制造第一代智能制造是数字化制造，它是智能制造的第一种范式。
20世纪80年代后期，智能制造的概念被首次提出。
当时智能制造的主体就是数字化制造，是后两个智能制造基本范式的基础。
20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，数字化制造引领和推动了第三次工业革命。
数字化制造是在制造技术和数字化技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、集成、分析和决策，进而快速生产出满足用户要求的产品。
数字化制造的主要特征表现为：第一，在产品方面，数字化技术得到普遍应用，形成数控机床等“数字一代”创新产品。
第二，大量采用计算机辅助设计/工程设计中的计算机辅助工程/计算机辅助工艺规划/计算机辅助制造（CAD/CAE/CAPP/CAM）等数字化设计、建模和仿真方法；大量采用数控机床等数字化装备；建立了信息化管理系统，采用制造资源计划/企业资源计划/产品数据管理（MRPII/ERP/PDM）等，对制造过程中的各种信息与生产现场实时信息进行管理，提升各生产环节的效率和质量。
第三，实现生产全过程各环节的集成和优化，产生了以计算机集成制造系统（CIMS）为标志的解决方案。
在这个阶段，以现场总线为代表的早期网络技术和以专家系统为代表的早期人工智能技术在制造业得到应用。
20 世纪80年代，我国企业开始了解和认识到数字化制造的重大意义，经过几十年的发展，我国数字化制造从探索示范渐入推广发展阶段。
但是，相对我国巨大的企业基数，我国真正完成数字化制造转型的企业还是少数的。
因此，我国的智能制造发展必须坚持实事求是的原则，踏踏实实从数字化“补课”做起，进一步夯实智能制造发展的基础。
智能制造工程考研科目
智能制造工程考研科目智能制造工程是一门涉及多个学科领域的综合性学科，其考研科目主要包括智能制造基础、智能制造技术与应用、智能制造系统与装备以及智能制造工程管理等内容。
本文将从这几个方面详细介绍智能制造工程考研科目。
一、智能制造基础智能制造基础是智能制造工程的基础理论和方法，包括数字化制造、虚拟制造、物联网技术、云计算技术等。
数字化制造是将制造过程中的各个环节进行数字化表达和模拟，以实现生产过程的可视化和优化；虚拟制造则是通过虚拟现实技术对制造过程进行模拟和预测，以提高产品质量和生产效率；物联网技术则是将各种设备和传感器通过网络连接起来，实现设备之间的协同工作和信息交换；而云计算技术则是通过网络将大量的计算资源进行集中管理和共享，以提高计算效率和降低成本。
考生需要掌握这些基础理论和方法，并能够应用于实际的智能制造工程中。
二、智能制造技术与应用智能制造技术与应用是智能制造工程的核心内容，包括智能传感与感知技术、智能控制技术、智能识别与检测技术、智能优化与决策技术等。
智能传感与感知技术是指通过各种传感器和感知设备对制造过程中的各种信息进行采集和监测，以实现对制造过程的实时感知和监控；智能控制技术则是指通过各种控制算法和技术对制造过程进行控制和调节，以实现制造过程的自动化和智能化；智能识别与检测技术是指通过图像处理和模式识别技术对制造过程中的各种缺陷和问题进行检测和识别，以实现产品质量的提高；智能优化与决策技术则是指通过各种优化算法和决策模型对制造过程进行优化和决策，以实现制造过程的高效和精确。
考生需要掌握这些技术和方法，并能够在实际的智能制造工程中应用。
三、智能制造系统与装备智能制造系统与装备是智能制造工程的具体实施和应用，包括智能制造设备与装备、智能制造工厂与车间、智能供应链与物流等。
智能制造设备与装备是指通过各种智能化技术和装备对制造过程进行自动化和智能化，以提高生产效率和产品质量；智能制造工厂与车间则是指通过各种智能化设备和系统对工厂和车间进行优化和管理，以实现生产过程的高效和精确；智能供应链与物流则是指通过各种智能化技术和系统对供应链和物流过程进行优化和管理，以实现物流成本的降低和物流效率的提高。
智能制造技术基础pdf
智能制造技术基础随着科技的飞速发展，智能制造已成为当今工业制造的主流趋势。
智能制造，顾名思义，是将先进的信息技术与制造技术深度融合，实现制造过程的智能化。
这不仅提高了生产效率，还使得制造过程更加精准、灵活和可持续。
智能制造的技术基础广泛且复杂，主要包括以下几个方面：1、物联网技术：物联网是实现设备与设备、设备与人之间实时连接的关键。
通过物联网技术，我们可以实时收集设备的数据，监控其运行状态，预测潜在的故障，从而实现预防性维护，提高设备的整体运行效率。
2、数据分析技术：在智能制造中，大量的数据被生成和收集。
通过数据分析技术，我们可以从这些数据中提取有价值的信息，以优化制造过程，提高产品质量，发现潜在的改进空间。
3、人工智能与机器学习：人工智能与机器学习技术在智能制造中发挥着核心作用。
这些技术可以帮助我们构建能够自我学习和进化的制造系统，从而实现更高效的决策，更准确的预测，以及更智能的生产控制。
4、云计算技术：云计算为智能制造提供了强大的数据处理和存储能力。
通过云计算，我们可以将数据集中管理，实现数据的快速处理和高效分析，从而为智能制造提供强大的后盾。
5、网络安全技术：随着智能制造的普及，网络安全问题也日益突出。
网络安全技术是保护智能制造系统免受网络攻击，确保数据安全和系统稳定的关键。
6、先进制造技术：这包括数控加工、3D打印、激光加工等众多子领域。
这些技术是实现个性化、精细化、柔性化生产的基础，使得制造过程更加高效、精准。
7、5G通信技术：5G通信技术为智能制造提供了超高速、低时延的数据传输能力，使得设备之间的通信更加流畅，数据传输更加及时。
8、标准化与模块化：标准化和模块化设计是实现智能制造的重要基石。
它们使得不同设备、系统之间可以更容易地进行集成，降低了复杂性，提高了互操作性。
综上所述，智能制造的技术基础涵盖了多个领域和学科，这些技术的深度融合和创新应用是推动智能制造发展的关键。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能制造将在未来发挥更大的作用，为工业的持续发展和社会进步提供强大动力。
智能制造的主要技术内容
智能制造的主要技术内容智能制造是指通过运用先进的信息技术和先进制造技术，将生产过程中的各个环节实现智能化和自动化，以提高生产效率、产品质量和灵活性的制造方式。
它涵盖了许多技术内容，以下是智能制造的主要技术内容。
一、物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过无线传感器网络和互联网技术，将生产设备、产品和人员等各种资源实现互联互通。
物联网技术可以实现设备状态的实时监控和数据的采集，实现生产过程的可视化和数字化，为智能制造提供数据支持和决策依据。
二、大数据分析技术智能制造需要处理大量的生产数据，大数据分析技术可以对这些数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
通过大数据分析，可以发现生产过程中的潜在问题、优化生产流程、改进产品设计等，进一步提高生产效率和产品质量。
三、人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心，它可以模拟人类的智能行为，实现机器的自主学习、自主决策和自主控制。
在智能制造中，人工智能技术可以应用于生产设备的自动调节和优化、生产过程的自动规划和调度、产品质量的自动检测和控制等方面，提高生产的智能化程度。
四、云计算技术云计算技术可以实现资源的共享和利用，将大规模的计算和存储能力提供给智能制造系统。
通过云计算，可以实现生产数据的集中管理和共享，提高数据的可靠性和安全性。
同时，云计算还可以提供强大的计算能力，支持复杂的数据分析和建模，为智能制造提供技术支持。
五、虚拟现实技术虚拟现实技术可以创建一个虚拟的环境，使用户可以在其中进行沉浸式的体验和操作。
在智能制造中，虚拟现实技术可以应用于产品设计和工艺规划，通过虚拟的模拟和实验，提前发现和解决问题，减少实际生产中的错误和损失。
六、增强现实技术增强现实技术可以将虚拟的信息与现实世界进行融合，使用户可以在现实环境中获取虚拟信息。
在智能制造中，增强现实技术可以应用于生产现场的操作指导和培训，通过虚拟的信息反馈和引导，提高生产操作的准确性和效率。
七、机器人技术机器人技术是智能制造的重要组成部分，它可以替代人工完成重复、繁琐和危险的工作，提高生产效率和安全性。
智能制造的基础、组成及发展途径
智能制造的基础、组成及发展途径现在信息技术深入发展，推动企业生产趋向智能化，充分运用现在的传感技术，网络处理技术以及拟人化智能技术，形成智能化的交流，推动整个制造过程实现智能高效。
一、智能制造系统的基础1.1物质基础(1)数控机床和加工中心生产工厂中数控铣床单位衍生了加工中心，加工中心的出现很好的实现了自动交换刀具的工作。
加工系统在刀具库中配备不同类型的刀具，通过自动化结构实现快速换刀。
当前数控拥有先进的应用设备，配有优质的网络管控体系，实现了数控系统为推动生产力服务。
加工系统也按照不同程度的加工将工作细分为几类，有主要的加工平台，也有次要的辅助平台。
(2)计算机辅助设计与制造计算机能够帮助实现产品设计与制造过程的建模，运用计算机技术，通过图文细说新产品的外貌形态和内部工用，起到一定的传播作用。
丰富发展了生产系统中，图形与图象处理技术和信息存储与管理体系，作用于现代数据库建设，总结收集生产信息，帮助进行生产公式计算，促进生产车间结构分析，推动提出优化设计报告。
此外借助信息基础系统－CAD/CAM，进行不同方面的数据传递和交换。
利用数据平台形成人机交互，使用软件绘制交流图，建立数据模型模拟具体工作，得到相应的运行数据。
(3)智能制造系统和计算机集成制造系统全面利用信息电子技术实现对于生产总过程的全面监控，全面推动生产多样丰富，全面落实各个生产系统的发展，增强生产技术，完善管理团队，设置突发事件的应对措施，提前准备适合的工具和方法。
1.2理论基础(1)智能制造智能制造技术的发展基于整个制造系统的智能化和自主管理，相关智能制造的研究，明确指出该系统能够实现智能活动于智能机器的整体结合，推动达成整个生产以及后期销售的各个环节组合效应。
智能制造技术的不断发展，也推动了人工智能设备在工厂当中的应用，实现了各单位的数据控制。
(2)智能制造的三大支撑首先是人工经验，具体是说在社会实践生产的过程当中所产生的对于客观事物认识的开端。
智能制造技术基础知识点总结(一)
智能制造技术基础知识点总结(一)前言智能制造技术是当今工业界的一个重要领域，它以人工智能、物联网、大数据等先进技术为基础，将传统制造业与现代信息技术相结合，实现生产过程的智能化、自动化和高效化。
本文将对智能制造技术的基础知识点进行总结，包括核心概念、关键技术以及应用场景等内容，希望可以帮助读者对智能制造技术有一个初步的了解。
正文智能制造技术概述•定义：智能制造技术是指利用先进的信息技术和传感器技术对制造业生产过程进行智能化改造，以提高生产效率、降低成本、增强竞争力的一种制造方式。
•特点：–自动化：智能制造系统具备自主感知、自主决策和自主执行的能力。
–网络化：各个设备、工序之间通过网络进行连接和信息交流，实现全局优化调度。
–数据化：通过采集、处理和分析大数据，为优化生产过程提供决策支持。
–灵活性：可以根据需求进行快速调整和灵活组合，适应不同产品和需求的生产。
智能制造技术关键技术1.传感器技术•功能：用于收集生产过程中的各种物理量和状态信息。
•常见传感器类型：温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光学传感器等。
2.无线通信技术•功能：实现设备之间的实时通信和数据传输。
•常见无线通信技术：Wi-Fi、蓝牙、RFID等。
3.人工智能技术•功能：实现智能决策和自主调度。
•常见人工智能技术：机器学习、深度学习、专家系统等。
4.大数据技术•功能：对海量数据进行存储、处理和分析。
•常见大数据技术：分布式存储、数据挖掘、数据分析等。
5.虚拟现实技术•功能：通过虚拟环境模拟真实场景，提供培训和仿真平台。
•常见虚拟现实技术：虚拟现实眼镜、交互手套、运动捕捉等。
智能制造技术应用场景1.智能仓储：利用无人仓库、智能物流等技术，提高仓储效率和准确率。
2.智能工业机器人：实现工业机器人的自主感知、自主决策和自主执行能力，提高生产效率和安全性。
3.智能质量检测：利用图像处理和人工智能技术，实现对产品质量的自动检测和分析。
4.智能制造设备：通过物联网技术，实现设备的远程监控、故障预测和维护优化。
智能制造技术基础 第六章 智能制造装备
智能制造技术基础第六章智能制造装备智能制造是当前制造业发展的重要方向，而智能制造装备则是实现智能制造的关键。
本章将介绍智能制造装备的基础知识、应用领域和发展趋势。
1. 什么是智能制造装备智能制造装备是指具备自主感知、自主决策、自主执行和自主学习能力的高级制造设备。
它利用先进的传感器、控制器、网络通信和信息技术，实现对制造过程的自动化和智能化管理。
智能制造装备的特点包括： - 自主感知：能够感知环境变化和装备状态，实现自动化调整和优化。
- 自主决策：基于感知数据和预定策略，能够自主地做出决策并执行。
- 自主执行：能够根据决策结果自动执行制造任务。
- 自主学习：通过机器学习和人工智能技术，能够不断提升自身的智能水平。
2. 智能制造装备的应用领域智能制造装备已经在各个行业展示出了巨大的应用潜力。
以下是几个典型的应用领域：2.1. 汽车制造在汽车制造领域，智能制造装备被广泛应用于汽车生产线上的各个环节，包括焊接、装配、涂装等。
它能够实现自动化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。
2.2. 电子制造在电子制造领域，智能制造装备可以实现电子元件的自动化生产和装配。
它能够进行高精度的组装和测试，并能够根据产品的不同要求进行灵活调整。
2.3. 食品加工在食品加工行业，智能制造装备可以实现食品的自动加工、包装和质量检测。
它能够提高生产效率和产品的卫生安全性。
2.4. 医疗器械制造在医疗器械制造领域，智能制造装备可以实现医疗器械的高效生产和质量控制。
它能够满足医疗器械的多样化需求，并能够对产品进行追溯和检测。
3. 智能制造装备的发展趋势随着信息技术和人工智能的不断发展，智能制造装备将在未来呈现出以下几个发展趋势：3.1. 智能化和柔性化未来的智能制造装备将更加智能化和柔性化。
它们将具备更强的自主决策和执行能力，能够根据不同的生产需求和变化的市场需求进行自动调整和优化。
3.2. 云端协同智能制造装备将通过云计算和物联网技术实现云端协同。
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智能制造硬件误区
装备智能 化
智能
生产过程 智能化
制造
服务智能 化
管理智能 化
智能制造的技术体系
智能制造设备 工况感知与智能识别 性能预测与智能维护 智能规划与智能编程 智能数控与伺服驱动
制造智能 感知与探测网络 机器学习与知识发现 面向制造的人工智能 图形化建模与仿真 智能全息人机交互
智能制造系统 系统建模与自组织 系统制造执行系统
智能制造基础
企业的目标
企业
企业是从事生产、流通与服务等经济活动的营利性组织。
企业的目标
就是赢利，获得利润。
制造企业的目标
通过“制造”获得利润。
制造企业如何实现目标
制造企业要赢利，就需要获得订单
需要持续不断的获得订单。
如何才能获得订单
这个是重点，可能的选择是： 1.垄断，若企业可以垄断某个行业或市场，订单不愁。 2.专利，或专有技术，是垄断的一种方式，这也是“创新” 的动力来源，但“创新”无“定法”，不同的企业有不同 的创新方法，这不是我们研究的内容。 3.制造能力，这是我们研究的重点。
1 提升效率
能源和资源利用效率 是 竞争力的决定性因素
2 缩短生产周期
• 更短的创新周期 • 更为复杂的产品 • 更大的数据量
制造业变化的速度比以往更快
3 提高柔性
• 个性化大规模生产 • 快速变化的市场 • 更高的生产效率
智能制造是制造模式变革的手段
产品智能 化
智能制造的实施 是制造业转型升级
最有效方法与路径
理论混淆
很多企业想实现智能制造，但对于智能制造应该涵盖哪些要素却不清楚，规划无从下手。目前，智能制 造“概念满天飞，形式大于内容，将手段变成目标，示范代替企业价值”等现象。
记住一点，智能制造的目的是“让制造更加智能”。从此出发，我们去分析制造的过程，就会清楚智能 制造的真正含义了。
制造业核心竞争力正在发生深刻变化
智能制造软件陷阱
1.信息化，部分企业进行了信息化改造，但只有少数企业获得改造收益。原因是很多企业把“信息化”当成 了目的，导致“为了信息化而信息化”。
2.ERP化，制造企业使用ERP，是最正常的事情了。但很多企业并不理解“ERP只是个工具”，也不知如何 通过使用ERP，解决企业的问题，只是为了ERP而上ERP。
智能企业管控 智能供应链管理
流程智能控制
智能制造服务 服务控制与工业互联
工业产品智能服务 服务过程智能运控 制造物联网与智慧物流 服务集成与共享
智能制造：大数据循环
数据流返回机器
安装仪器仪表 的工业机器
实体和人际网络
专有机器数据流的 提取和存储
工业数据系统
与合适的人 和 机器分享数据
可视化远程 和集中数据
智能制造=制造企业+智能设备+机械人？
这是设备生产厂家最愿意看到的结果，因此当某一个制造企业买了几台“机器人” 后，这些设备提供商就大力宣扬，帮助宣传“这些购买设备的制造企业”，已经是“智 能制造”了！这是智能制造初期特有的现象。
案例 东莞某台资企业，华为的供应商之一，由于产能不足，2001年时购置了贵重设备 100余套（单价100万以上，包括很多机械人），但对产能的提升并没有起到明显作用。 原因分析 经过沟通，并现场观察其实际运作，发现该公司的主要问题是“无法合理安排生产 ”，导致“在很多设备闲置的情况下，很多产品无法按时交货”，其生产安排，用企业 自己的比喻，是典型的“拍脑袋决策”。
与产成品之间有数量、时间关系，人工计算难免缺料及呆料）。 3.企业资源规划ERP（ ≈ 1+2+MRP，需要注意的是，这里不是简单的“+”，内在的逻辑关系才重要，下同）
部分企业使用，但普遍效果不佳，90%以上的失败率（物料计算，即MRP不准，对中小企业就没有了使用价值，对于大型企业，通过滚动计划， VMI等降低了对MRP的要求，但成本很高）。 4.高级计划系统APS（主要功能就是车间生产排产）
智能监控
智能化生产 设备
数字化生产管控平台
智能工厂
智能化生产执 行过程管控
智能化产品数据及物流
智能仓储
智能物流小车
车间物料定位系统
智能计划排程 智能生产调度 三维生产状态显示 数字化质量监测
与制造或加工有关的技术及系统（业务平台）
1.财务软件 基本普及，但没有解决制造企业的产品成本核算问题。
2.进销存，仓储软件 适合流通企业。但对于制造企业，单独使用这类软件的效果有限（买入的是原材料，卖出的是产成品，需要进行转化，原材料
表了企业“赢得”订单的能力。
需要持续不断的获得订单。
正常生产的关键因素及企业痛点
A.பைடு நூலகம்料齐套
A.1物料正确-质量要求。 A.2物料够用-交货要求。 A.3物料不能多-成本要求。
痛点：经常发生因“遗忘”而导 致的缺料及呆料。
B.具备产能，且安排合理
B.1必要的设备、合格人员。 B.2合理的工艺路线。 B.3优化的加工安排。
安全、云计算网络
基于机器的算法 和数据分析
大数据分析
智能制造核心特征
产品全生命周期端到端集成
客户需求
产品开发
产品生产
产品服务
制造体系纵向集成
ERP
MES PCS
网络化生产企业间横向集成
设计
生产
物流
营销
智能工厂是典型的智能制造应用
智能化加工设备 智能化机械手
机器人 自动化流水线
管控中心
车间电子看板
痛点：生产安排不合理导致的窝 工，设备效率低下。
C.过程受控
C.1生产过程控制及调整。 C.2关键工序的质量控制。 C.3关键工序的改进。
痛点：过程控制无标杆数据，管 理无的放矢，工序检验无系统约 束，工序改进无数据支持。
智能化的真正目的
不是为了“工业4.0”，“中国制造2025”！ 而是为了解决制造过程中的难点、痛点，以便可以更好的 进行制造,增加赢利能力。
获得订单的关键因素
质量
A
产品质量必须合格，符合法律规定，且满足
客户的合同要求，这样才可能获得订单。
但质量的提高，必然伴随成本的增加，对企
业来讲，并不是质量越高越好。
及时交货 无论是独立的产品生产，还是只做产品的一部
B
分，配套生产，具备一定的生产能力，按约定
的时间交货都是非常重要的。
低成本
C
在确保质量、交货能力的前提下，低成本代