数字制造VS智能制造
数字化制造与智能制造
数字化制造与智能制造近年来，数字化制造和智能制造逐渐成为了制造业的发展趋势。
数字化制造和智能制造的发展，不仅为制造业注入了新的动力和活力，更为制造业提供了更加高效和可靠的制造模式。
本文将对数字化制造和智能制造的概念及其发展现状进行分析，探讨数字化制造和智能制造在未来的重要性和发展趋势。
一、数字化制造的概念和特点数字化制造是指通过数字化技术和信息化手段来实现制造过程中信息的数字化、共享和管理。
数字化制造的具体内容包括产品的数字化设计、生产过程的数字化控制以及生产过程数据的数字化采集和分析等。
数字化制造的主要特点是集成化、数字化、网络化和智能化。
数字化制造的集成化体现在将产品的设计、生产、销售、服务等环节进行信息共享和协同，实现全流程的管控和管理。
数字化制造的数字化体现在将制造过程中涉及到的各种信息进行数字化处理和存储，提高信息的可检索性、可管理性和可追踪性。
数字化制造的网络化则指制造过程采用网络化技术实现信息的共享、沟通和协同，使制造过程更加高效和灵活。
数字化制造的智能化体现在制造过程中引入智能技术，如人工智能、大数据、物联网等，从而使制造系统具有自适应、自控制和自学习的能力。
二、智能制造的概念和基本特征智能制造是数字化制造的发展和升级，是指通过智能技术实现制造过程自动控制和智能化管理，使制造过程更加高效、灵活和智能。
智能制造的主要特征包括智能化、集成化、网络化和绿色化。
智能制造的智能化是指在制造过程中引入人工智能、机器学习、深度学习等技术，实现自主决策、自动控制和智能管理。
智能制造的集成化体现在将制造过程中各环节进行信息共享和协同，实现全流程的智能化管理和控制。
智能制造的网络化则是指利用物联网、云计算、5G等技术实现制造过程中的信息共享和协同，支撑智能制造的实现。
智能制造的绿色化则是指通过清洁能源、低碳材料和绿色制造等手段，实现对环境的保护和可持续发展。
三、数字化制造和智能制造的发展现状数字化制造和智能制造的发展已经成为了全球制造业的发展趋势。
简述数字制造和智能制造的含义。
简述数字制造和智能制造的含义。
数字制造和智能制造是当今工业生产中的两个重要概念。
数字制造主要指利用数字技术对生产流程进行优化，从而提高生产效率和质量。
它包括数字化设计、数字化生产、数字化管理等一系列数字化技术和应用，如计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、三维打印、机器视觉等。
智能制造则是数字制造的升级版，它是在数字化基础上进一步整合物联网、人工智能等智能技术，实现机器之间的智能交互和自主决策，从而实现更加高效、灵活、智能的工业生产。
智能制造的实现需要依靠智能化设备、智能化生产线、智能化工厂等智能设施，同时也需要大量的数据分析和数据驱动的决策支持。
数字制造和智能制造的推广和应用将推动工业生产模式的转型升级，实现更加高效、灵活和智能的工业制造，提高生产效率和质量，促进工业发展。
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数字制造技术在工厂生产中的应用
数字制造技术在工厂生产中的应用现代工业生产已经走过了一个漫长的历程，随着科技的进步和数据技术的兴起，数字制造技术成为了未来工厂生产的重要趋势。
数字制造技术是工业信息化与数字化的核心内容和关键技术，具有很高的推广应用价值。
本文将从数字制造技术的概念、特点及其在工厂生产中的具体应用角度探讨数字制造技术在工厂生产中的应用。
数字制造技术是什么？在数字时代，数字制造技术便于理解，从字面上看，数字制造是指一个工厂从设计到生产再到管理，全程基于数字技术、数字数据来实现智能化和自动化的制造技术。
数字制造的主要思想是“数字化、模拟化、智能化和网络化”。
数字化是把实体生产过程转成数字的过程，并且利用这些数据进行分析和优化，优化而成的数字模型能深入到工厂每一个部件，支持对生产过程进行精细分析和优化；模拟化是把实际的生产过程用数字化的方法模拟出来，并对生产过程进行优化和测试，提前发现潜在问题，以减少生产的错误率；智能化是利用各种数字化技术和算法，让设备设施能智能化控制，产品质量能全程自动检测，生产过程能够实现自适应调控，从而为工厂提供全新的生产方式；网络化是指把生产各模块进行互联，并建立起有机的信息流动机制，实现生产过程的数字化协同，方便监管和管理。
数字制造技术的特点数字制造技术的特点就在于其实现了数字化、智能化、网络化、可持续和灵活的生产方式，具有以下几个特点：1.生产智能化：数字化、模拟化和智能化相结合的生产方式，能够实现自动化生产，提高生产效率和价格竞争力。
2.设备自动化运维：设备自动化运维可以在生产过程中进行预测性维护，减少停机时间，减少生产成本，提高生产效率。
3.生产过程协同：产品从 R&D，制造，生产、运营到维护的整个生命周期的全过程协同；4.数据智能化：数据智能化能够实现生产过程实时大数据监控和预判，有效降低生产风险。
5.环境友好：数字制造技术生产过程所造成的环境污染少、物料利用率高，从根本上做到了低碳、环保、可持续发展。
中国从数字制造到智能制造的飞跃心得
中国从数字制造到智能制造的飞跃心得
自上世纪末以来，中国经历了一次又一次的工业化进程，从传统制造业到数字制造，再到如今的智能制造。
这一过程是中国制造业走向全球领先地位的关键之一。
以下是我对中国从数字制造到智能制造飞跃的心得和体会。
首先，数字制造为中国制造业的升级铺平了道路。
数字化技术的应用使制造过程更加高效、精确和可持续。
在数字制造阶段，中国企业开始引进新的生产工艺和管理模式，以提高生产能力和质量。
通过数字化技术的运用，企业能够更好地监测和控制制造过程，减少生产中的浪费和损耗，提高产品的一致性和可追溯性。
数字制造的理念和实践积累为智能制造打下了坚实的基础。
其次，智能制造的飞跃在于中国制造业对技术创新的高度重视。
中国政府提出了“中国制造2025”战略，鼓励企业增加研发投入，推动技术创新。
同时，政府还加大了对科技企业的扶持力度，鼓励企业与高校、研究机构合作，共同研发新技术和应用。
这些措施促进了中
国制造业技术创新的跨越发展。
在智能制造阶段，中国企业开始引进和应用。
数字化制造与智能制造技术
数字化制造与智能制造技术随着科技的不断发展，数字化制造与智能制造技术在机械工程和制造领域中扮演着越来越重要的角色。
这些技术的出现和应用，不仅提升了生产效率和质量，还为制造业带来了许多新的机遇和挑战。
数字化制造是指利用数字化技术对整个制造过程进行模拟、优化和管理的方法。
它涵盖了从产品设计到生产制造的全过程，并通过建立数字化模型来实现产品的虚拟设计、仿真和优化。
数字化制造技术可以帮助工程师更好地理解产品的性能和制造过程，从而减少制造成本、缩短产品开发周期，并提高产品的质量和可靠性。
智能制造技术则是指利用先进的传感器、控制系统和人工智能等技术，实现制造过程的自动化和智能化。
通过将传感器安装在机器和设备上，可以实时监测和控制生产过程中的各种参数，从而实现生产过程的自动化和优化。
此外，人工智能技术的应用也使得制造系统具备了自学习和自适应的能力，能够根据实时数据和环境变化进行调整和优化，提高生产效率和灵活性。
数字化制造和智能制造技术的应用给机械工程和制造带来了许多好处。
首先，这些技术可以实现生产过程的数字化和虚拟化，减少了实际试验和样机制作的成本和时间，提高了产品的设计质量和可靠性。
其次，数字化制造和智能制造技术可以实现生产过程的自动化和智能化，减少了人为因素的干扰，提高了生产效率和稳定性。
此外，这些技术还可以实现生产过程的灵活性和可定制化，满足不同用户的个性化需求，提高了企业的竞争力。
然而，数字化制造和智能制造技术的应用也面临着一些挑战。
首先，技术的引入和应用需要企业具备一定的技术和管理能力，包括对数字化和智能化技术的理解和应用能力，以及对生产过程的全面掌握和管理能力。
其次，数字化制造和智能制造技术的应用还需要大量的投资和资源支持，包括技术设备的更新和升级，以及员工的培训和转型。
此外，数字化制造和智能制造技术的应用还面临着信息安全和隐私保护的挑战，需要加强对数据和网络的保护和管理。
综上所述，数字化制造和智能制造技术在机械工程和制造领域中具有重要的意义和应用前景。
智能制造与数字制造之间的区别是什么？
智能制造与数字制造之间的区别是什么？
展开全文
智能制造是在数字制造的基础上发展的更前沿阶段，其实现离不开数字制造的基础，因此数字制造技术，包括产品数据管理技术、虚拟制造技术、快速成型技术、计算机辅助检测技术、数字控制技术等，均为智能制造的基础技术。
但是，智能制造过程以知识和推理为核心，数字制造过程以数据和信息处理为核心，两者之间有着本质的区别：
（1）数字制造系统处理的对象是数据，而智能制造系统处理的对象是知识。
（2）数字制造系统处理方法主要停留在数据处理层面，而智能制造系统处理方法基于新一代人工智能。
（3）数字制造系统建模的数学方法是经典数学（微积分）方法，智能制造系统建模的数学方法是非经典数学（智能数学）方法。
（4）数字制造系统的性能在使用中是不断退化的，而智能制造系统具有自优化功能，其性能在使用中可以不断优化。
（5）数字制造系统在环境异常或使用错误时无法正常工作，而智能制造系统则具有容错功能。
数字化制造技术与智能制造研究
数字化制造技术与智能制造研究随着经济的发展和技术的进步，传统的制造业已经面临着前所未有的转型。
在全球数字化技术的推进下，制造业正在逐渐向数字化和智能化方向转型。
数字化制造技术是制造业数字化转型和智能制造发展的关键所在，它不仅可以提高企业生产效率和产品质量，还可以降低生产成本，提高企业的市场竞争力。
数字化制造技术的基本概念数字化制造技术是将数字技术和人工智能技术应用于制造业生产过程中的一种新型技术。
通过数字化技术，可以将传统的生产流程数字化，实现数据的实时采集、分析和处理。
数字化制造技术主要包括以下三个方面：1.数字化设计。
数字化设计通过使用三维建模、仿真和可视化等技术，可以帮助企业更加高效地设计出产品。
2.数字化制造。
数字化制造通过使用自动化设备、机器人等技术，可以大幅提高生产效率，降低生产成本。
3.数字化服务。
数字化服务通过使用物联网、云计算等技术，可以实现对产品整个生命周期的服务，包括产品的设计、生产、销售和维修等。
数字化制造技术的应用数字化制造技术在制造业中有着广泛的应用。
其中，智能制造是数字化制造技术在制造业中的具体体现。
智能制造是基于数字化技术和智能化技术的一种新型生产方式，它可以大幅提高生产效率、降低生产成本，并且可以实现个性化制造、定制化制造。
1.智能制造中的数字化设计。
在智能制造中，数字化设计是实现个性化制造和定制化生产的关键技术。
通过数字化设计，可以对产品进行模拟和仿真，评估产品的性能和可行性，同时还可以进行虚拟试验，提高产品的设计精度和质量。
2.智能制造中的数字化制造。
数字化制造是智能制造的核心技术之一。
通过数字化制造，可以实现自动化生产，减少人工干预，大幅提高生产效率和产品质量。
数字化制造的重要技术包括：智能控制系统、数字化工艺技术、自动化制造技术等。
3.智能制造中的数字化服务。
数字化服务是智能制造中的重要组成部分，通过数字化服务，可以对产品进行全生命周期的服务，包括产品的设计、生产、销售和维修等。
智能制造与数字化制造的不同之处及发展趋势
智能制造与数字化制造的不同之处及发展趋势随着科技的快速发展，制造业也在不断改进和升级。
智能制造和数字化制造两个名词越来越被人们谈论和使用。
两者有何不同？它们的发展趋势是什么？本文将从不同的角度回答这些问题。
什么是智能制造？什么是数字化制造？智能制造是一种制造方式，利用数据、网络和物联网技术，自动化地控制制造过程和流程，实现每个环节高效运作。
这种模式下，各个设备、设施、生产线之间互相协作，以达到最佳制造效果。
在智能制造中，机器和设备都能够自动诊断故障并进行修复，机器人也能够做到精确操作。
数字化制造是指将制造过程中涉及的各个步骤转化为数字化信息，建立数字化模型，以此为基础，利用计算机模拟技术实现虚拟设计、虚拟实验及虚拟制造，用数字化的方式代替实体建模，实现大规模生产。
两者的不同之处虽然智能制造和数字化制造有许多相似之处，但是这两个概念并不相同。
智能制造主要指的是制造过程中各个设备和设施之间的协同性，并且是基于人工智能技术的。
而数字化制造则着重于把整个制造过程数字化，便于数字辅助设计和制造。
智能制造更强调智能、自主和自动化，这意味着它需要更多的投资和技术知识，需要更高的技术门槛，但同时也能够提高生产效率和降低生产成本。
另一方面，数字化制造则更注重数据的质量和可靠性，同时提高了生产的精度和可控性。
发展趋势智能制造和数字化制造，并不是既立即和完全地实现这些技术就表示你已经成功了。
随着技术不断进步，这些方法也在不断演变和改进，这意味着人们必须随时调整其制造模式并适应这些新技术。
未来，智能制造将会向更深度、完全自动和更加开放的方向发展。
现在，这些技术通常涉及便携式自动化设备，但在未来几年，我们将看到越来越多的自主和自主控制系统。
同时，智能制造将会变得更加普及，这样更多的公司和企业都能够受益。
另一方面，数字化制造将变得更加智能，涉及更多的人工智能技术和自适应系统。
在未来几年，我们可能会看到更多的数字模拟技术和虚拟现实技术被应用于数字化制造。
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数字制造VS智能制造
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（下简称“数字制造”，Digital Manufacturing）。
2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“清洁能源制造创新机构之智能制造”（下简称“智能制造”，Smart Manufacturing）。
数字制造和智能制造两个机构将不可避免地研究各类智能制造技术，那么两个机构如何分工，各自研究领域的主要区别在哪里？美国先进制造国家项目办公室（AMNPO）从几个方面给出了答案。
一、机构的目标
数字制造机构：在整个供应链中利用增强的、可互操作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。
专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。
各个工业部门实现全方位成本降低。
智能制造机构：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。
机构将建立一个由互联数据驱动的工艺平台，平台将使用创新的建模与仿真手段和先进的传感与控制技术。
专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。
美国提出的“智能制造”概念
二、机构开发的核心技术
数字制造机构：通过基于计算机的集成系统（由仿真、三维可视化、分析学和各类协同工具组成），将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。
在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
对于传感器来说，机构主要研究使用现有传感器来优化产品和工艺操作，并为未来传感器的开发提供需求输入。
美国空军提出的“数字线”概念
智能制造机构：用于高能效制造工艺的耐用传感器、控制和性能优化算法、高逼真度建模与仿真技术，用于技术集成的开源平台——集成所有制造过程中的清洁能源和高能效应用、能量优化的控制与决策支持、原料和运行资源。
“智能制造”特别关注以一种环保和优化生产率的方式，降低选定制造工艺的能耗。
对于传感器来说，机构寻求开发新的传感器，用新的方式监测工厂的能量使用以及现有传感器的使用。
三、机构的交付成果
数字制造机构：前沿数字化技术——减少制造的时间和成本，增强美国本土供应链的能力，缩短产品上市周期，降低国防部以及民用系统的采办成本。
机构将开发并验证数字制造技术，在关键的制造业中部署这些技术并使之商业化。
智能制造机构：传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
技术目标可包括：将一款用于过程监测的耐用传感器商业化，对选定的制造工艺，在5年内验证25%的能量成本降低；并且计划在10年内达到至多50%的能量成本降低。
机构总目标是减少寿命周期能源使用，增加能源生产率，提振地区经济、就业以及本土生产，保障美国制造的竞争力。
表1 两个机构对比表
国防部能源部
跨供应链、可互操作的信息技术系统
互联数据驱动的工艺平台——使用创新的建模与仿真手段和先进的传感与控制技术
强调能量密集型工艺的优化
成本的节省
更快的上市周期
成本的节省
高能量效率和能量循环利用
更加精确的设计、构建、自动验证和修正过程
优化能量使用，生产成本减少10~20%
所有制造业能源密集型制造部门，
如：化学生产，太阳能电池
制造，钢铁
集成IT系统的智能机床
机-机通信（跨平台和企业）
计算机仿真，三维模型，基于模型的企业，可互操作的系统
先进材料和工艺的设计
分析学
基于先进硬件和软件平台的先进传感、仪器、监测、控制和工艺优化技术建模与仿真技术
将信息技术和数字制高温高压环境中的耐
造与设计概念从实验室环境或原型转化为标准的商业实践
建立“数字线”标准，允许所有制造商在供应链中向上下游传递设计和工艺信息用传感器
控制和性能优化算法
高能效制造工艺的高逼真度建模与仿真
跨工厂和企业的对能量、生产率和成本的实时控制
系统设备
四、延伸阅读一
数字制造与设计创新机构由国防部监管，因此其技术方向环和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求（尽管宝洁和陶氏化学也是创始成员）。
2015年1月，数字制造与设计创新机构发布了战略投资计划，设定了先进制造企业（AME）、智能机器（IM）、先进分析（AA）这三个投资方向以及赛博物理安全和开源平台这两项重点任务。
先进制造企业：先进制造企业由减少复杂系统生产成本与周期的敏捷制造策略以及综合能力所组成。
从产品、工艺和系统全寿命周期角度讲，先进制造企业包含的技术和方法支持了它们的高质量、低成本、快速设计与实现。
该领域目前重点关注基于模型的企业（MBE）数据与基础结构。
投资方向包括：在“数字线”中进行系统设计；智能工厂的可视化和实时优化；供应网络的端到端数据同步；数字结构的全系统集成；完整化的基于模型的定义（MBD）；缩小中小企业在数字制造上的差距等6个。
今明两年，该机构将重点进行智能工厂的可视化和实时优化、在数字线中进行系统设计这2个方向的项目研究。
智能机器：智能机器由高度集成的功能软件和/或硬件实体组成，如感知、计算、通信、诊断与维护、任务执行等功能。
智能机器领域的核心目标是开发一个开放架构的、即插即用以及用户友好的软硬件平台，实现智能机器的功能与下一代数字制造系统在机床、企业和供应链层级的无缝集成。
该领域目前重点关注用于外形自适应加工的即插即用工具集。
投资方向包括：智能机床的通信标准；智能机床的赛博安全；面向赛博－物理制造的运行系统；智能加工的工具包等4个。
今明两年，该机构将重点进行智能机床的通信标准、面向赛博－物理制造的运行系统这2个方向的项目研究。
智能机器原理图
先进分析：先进分析能力由功能描述、性能分析、预测性建模与仿真以及与系统交互相关的方法、工具、技术和算法组成。
先进分析的核心能力是预知结果，关键能力还包括提高生产率的先进分析学、建模与仿真、设备和系统诊断、设计优化、智能联网等。
该领域目前关注集成测量的设计与制造综合模型。
投资方向包括：面向生产波动补偿的敏捷制造；工厂增强现实和可穿戴计算（如数字眼镜）；虚拟指导下的认证等3个。
今明两年，该领域将重点进行工厂增强现实和可穿戴计算、虚拟指导下的认证这2个方向的项目研究。
赛博物理安全：赛博物理安全将满足工业界和国家对于制造环境中的安全、信任以及知识产权保护的需求。
赛博物理系统必须在维持系统正常运行的同时动态地安装安全补丁，解决新的安全漏洞，为此，需要为网络安全架构中内置的开放数据结构开发新的标准和方法。
该任务目前关注协同制造环境下管理信息资产的安全、可信赖的基础设施。
今明两年，任务的重点是进行工厂赛博安全基础设施评估，开发评估制造企业赛博安全弱点的工具，为保护工厂数据提供支持。
开源平台：一个开源软件平台能够实现数据聚合、分析和相应行动。
为此，机构将致力于建立一个“数字制造公用平台”，协助促进以上三个核心技术领域的成熟与集成。
五、延伸阅读二
智能制造机构由能源部监管，因此其技术方向环和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求，与美国“智能制造领导力联盟”（SMLC）所倡导的理念更加符合（尽管通用动力和通用汽车等也是其核心成员）。
SMLC是一个致力于构建一个开放共享的智能制造平台，突破“智能制造系统”开发与部署难题的非盈利组织，由美国能源部、美国国家标准与技术研究院（NIST）、国家科学基金（NSF）等部门主要支持。
联盟的目标是构建一个基于云的、开放式架构的软件平台，集成了现有的和未来的工厂级数据、仿真和系统，并策划业务的实时行动。
在这个智能制造平台上，智能制造系统实时地将制造智能数据集成到整个工厂和供应链，包括设计、工程、计划和生产。
集成智能制造系统需要实现面向多层数据管理与建模的生产运营中所有层级的实时动态界面连接。
多层数据管理
. SMLC是为数不多的给出了“智能制造”定义的，而且提出了若干关键技术，包括：联网的传感器，数据互用性，多尺度动态建模与仿真，智能自动化，可扩展的多层级赛博安全。
SMLC组织制订的“智能流程制造”路线图和“智能制造企业（联盟）”行动计划就围绕这些关键技术，确定了集成的发展路线。
五个连续路径实现智能制造
智能制造的企业场景中，统一的模型集成到全部运行中，对象和过程都体现了分布式智能，企业范围内形成自感知、自优化的系统，以及可共用信息和能力的系统，建立任何操作和运行的影响都可预测的工业。
实现智能制造要分五步走：一，将数据转化为知识，关注建模标准、数字化环境与信息基础设施；二，将知识转化为模型，关注智能化的工艺建模、仿真、分析与优化；三，将模型转化为关键工厂资产，关注工厂级的智能工艺实施与智能制造管理；四，关键工厂资产的全球化，关注企业（联盟）级的智能制造；五，建立关键绩效指标，关注面向智能制造的教育与技能。
四个行动计划打造智能制造企业
智能制造企业（联盟）应该从工厂运行到供应链都是智能的，能够全寿命周期地虚拟跟踪资本资产、工艺和资源，具备柔性、敏捷和创新的制造环境，绩效和效率都是最优化的，业务和制造都是高效协同运行的。
针对这一2020年目标，确立了四个行动计划：一，搭建面向智能制造的工业界建模与仿真平台；二，构建经济可承受的工业数据收集与管理系统；三，在商务系统、制造工厂和供应商之间实现企业（联盟）范围集成；四，加强智能制造中的教育与培训。