智能制造技术在SMT工艺流程中的应用研究
AI技术在制造业中的工艺流程优化与改进
AI技术在制造业中的工艺流程优化与改进随着科技的不断进步和人工智能（AI）技术的发展，越来越多的行业开始探索其在工艺流程中的应用。
在制造业领域中，AI技术被广泛应用于工艺流程的优化和改进，以提高生产效率、降低成本和提升品质。
本文将讨论AI技术在制造业中的工艺流程优化与改进的应用。
一、数据分析和预测AI技术可以通过大数据分析和建模来帮助制造业实现工艺流程的优化。
制造业中产生大量的数据，包括生产线的传感器数据、设备故障记录、产品质量数据等。
通过使用机器学习算法，AI技术可以对这些数据进行分析，找出潜藏的规律和趋势，从而帮助制造业进行合理的决策和规划。
例如，在生产流程中，AI技术可以分析传感器数据，预测设备故障和维护需求。
制造业可以根据这些预测结果及时采取维修和保养措施，避免生产线的停工和不必要的成本。
此外，AI技术还可以分析产品质量数据，预测产品质量问题，并在生产过程中进行实时调整，以保证产品的一致性和稳定性。
二、自动化生产和精确控制AI技术可以帮助制造业实现生产过程的自动化和精确控制，从而提高生产效率和产品质量。
利用AI技术，制造业可以实现设备的自动化控制和调整，减少人为操作的错误和干预。
同时，AI技术还可以精确地控制生产过程中的各参数，如温度、湿度、速度等，以实现更加稳定和一致的生产。
AI技术还可以应用于制造业中的机器人技术，实现生产线的自动化和智能化。
通过整合AI技术和机器人技术，制造业可以实现生产线上的自动化操作和柔性生产。
例如，AI技术可以使机器人在生产过程中自动学习和适应新的任务，从而实现生产线的灵活性和高效性。
三、质量控制和产品优化AI技术在制造业中还可以应用于质量控制和产品优化。
通过使用机器学习算法，AI技术可以对产品质量数据进行分析，找出问题所在，并提供相应的改进方案。
制造业可以根据这些分析结果进行生产过程的调整和改进，以提高产品的质量和一致性。
此外，AI技术还可以用于产品设计和优化。
制造业通过AI技术实现智能工艺流程优化
制造业通过AI技术实现智能工艺流程优化随着人工智能（AI）技术的快速发展，制造业正逐渐看到了它在工艺流程优化方面的巨大潜力。
通过AI技术的应用，制造业可以实现智能化和自动化，提高生产效率、降低成本、优化产品质量。
本文将探讨制造业如何通过AI技术实现智能工艺流程优化。
一、AI技术在制造业中的应用AI技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
这些技术可以实现对大量数据的处理和分析，从而帮助制造业找到隐藏在数据中的规律和模式，提供数据驱动的决策依据。
1. 数据预测和分析通过AI技术，制造业可以对生产过程中产生的大量数据进行实时的预测和分析。
比如，通过对设备传感器数据的分析，可以提前发现设备故障的迹象，从而及时进行维护，避免生产中断和不必要的损失。
此外，AI技术还可以分析产品质量数据，帮助制造业找到产品质量问题的根本原因，进而优化工艺流程。
2. 智能控制和优化利用AI技术，制造业可以实现工艺流程的智能化控制和优化。
通过对生产过程中的各个环节进行实时监控和调整，可以提高生产效率和产品质量。
比如，在自动化装配线上，AI技术可以对各个装配步骤进行智能调度和优化，从而实现生产线的高效运行。
二、AI技术在制造业中的案例1. 质量管理优化某汽车制造企业引入AI技术来优化质量管理流程。
通过对生产数据和产品质量数据进行实时监控和分析，企业可以发现生产过程中的异常情况并及时进行调整。
同时，AI技术还可以帮助企业找到导致产品质量问题的根本原因，并提出相应的改进方案。
这种智能化的质量管理流程大大提高了产品质量，减少了质量问题带来的损失。
2. 生产计划优化某电子制造企业利用AI技术进行生产计划优化。
通过对市场需求和生产能力进行实时监测和分析，企业可以及时调整生产计划，并合理分配资源，提高生产效率和交货准时率。
AI技术还可以预测市场需求的变化趋势，帮助企业做出更准确的生产决策。
三、AI技术面临的挑战和应对策略尽管AI技术在制造业中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。
智能化制造工艺的研究与应用
智能化制造工艺的研究与应用随着科技的不断发展，智能化制造已经成为了工业制造的一个主要趋势。
智能化制造是指在制造过程中利用先进的计算机技术，使生产过程自动化、智能化和高效化的制造技术。
这种制造技术，可以帮助企业降低成本、提高生产效率、提升品质和开发新产品。
本文将探讨智能化制造工艺的研究与应用的相关内容。
一. 智能化制造工艺的研究智能化制造工艺的研究是指利用先进的计算机技术，将传统制造工艺进行优化、改进和完善。
通过对现有工艺体系的分析和探索，设计出智能化制造系统，使生产过程自动化、智能化和高效化，达到降低成本、提高生产效率、提升品质等目的。
1. 智能化制造系统的设计为了实现智能化制造，需要设计出智能化制造系统。
智能化制造系统包括很多方面，比如视觉识别、机器人控制、物料管理等。
其中，视觉识别是智能化制造系统中的一个重要部分。
视觉识别系统可以通过摄像机获取物体的信息，然后将这些信息与预设的比对结果进行比较，从而实现对物体的自动识别和判断。
2. 智能化制造技术的研究为了实现智能化制造，需要不断地改进和完善制造技术。
智能化制造技术主要包括如下几个方面：（1）数字化制造技术数字化制造技术是智能化制造的基础，其核心是将物理世界数字化。
数字化制造技术可以实现产品的虚拟化设计和工艺规划，通过数字化建模等手段精确制造产品，降低生产成本，提高生产效率。
（2）人机交互技术人机交互技术是指人与机器之间的相互作用和信息交流。
在智能化制造中，人机交互技术可以帮助工人与机器进行沟通和交互，提高生产效率和人员安全。
（3）智能控制技术智能控制技术是指通过智能算法在制造过程中对机器进行控制，从而实现生产自动化和智能化。
智能控制技术可以对生产过程进行实时监控和风险评估，提高生产效率和生产质量。
二. 智能化制造工艺的应用智能化制造在工业制造中的应用非常广泛，涉及到生产线、制造流程、产品设计等方面。
下面简单介绍智能化制造工艺的应用。
1. 智能化生产线智能化生产线是指采用先进的控制技术，将生产线自动化、智能化，并实现产品多样化、定制化生产。
智能制造技术在工艺品制造中的应用
智能制造技术在工艺品制造中的应用随着科技的发展，智能制造技术得到越来越广泛的应用。
在传统工艺品制造领域中，智能制造技术的出现也带来了很大的影响。
本文将从智能制造技术对工艺品制造的影响、智能制造技术在工艺品制造中的应用和未来智能制造技术发展趋势三个方面进行论述。
智能制造技术对工艺品制造的影响智能制造技术包括数字化设计、数字化生产、数字化管理等方面。
数字化设计技术能够更加高效地实现设计理念，极大地缩短了设计周期。
数字化生产技术可以通过3D打印等方式直接打印出产品，避免了复杂的加工流程，实现了工艺品的定制化生产。
数字化管理技术可以通过智能物联网技术来实现设备的物联、生产信息的实时收集和数据挖掘等，从而实现生产过程的可视化和透明化。
智能制造技术在工艺品制造中的应用相当广泛。
例如，在传统的手工制作过程中，智能制造技术可以应用数字化设计工具，将设计转化为数字化模型，实现精准制模。
在制模的过程中，智能制造技术可以应用数控加工技术、3D打印技术等，实现批量制模。
数字化生产技术可以应用于生产工厂的物流管理、生产流程的规划、设备的自动化控制、质量控制等环节，实现产品生产的自动化、智能化和高效化。
智能物联网技术可以应用于产品的跟踪追溯、工艺品质量的远程监测、维护预警等环节，实现生产过程的可视化和透明化。
未来智能制造技术发展趋势未来智能制造技术的发展将面临挑战和机遇，包括能源消耗、智能制造生态系统、智能化设备、智能生产系统等方面。
在能源消耗方面，智能制造技术需要更加高效地利用资源，提高生产过程中的能源利用效率，实现生产虚拟化和智能化。
在智能制造生态系统方面，智能制造技术需要建立多层次的智能生产体系，实现智能生产的与人类、环境的和谐互动。
在智能化设备方面，智能制造技术需要发展更加智能化、自主化、集成化的设备，实现设备的协同作业和智能调度。
在智能生产系统方面，智能制造技术需要建立更加智能化、可编程化和高度自动化的生产线，实现智能化的生产计划、调度和控制。
智能制造技术在制造工艺中的应用及发展趋势
智能制造技术在制造工艺中的应用及发展趋势随着科技的发展，智能制造技术正在逐步改变制造业的生产方式和流程，成为推动制造业升级的重要力量。
智能制造技术在制造工艺中的应用不断扩大，越来越多的企业正在通过智能化手段提高生产效率和质量，降低成本，提高市场竞争力。
一、智能制造技术的定义和特点智能制造技术是指将信息技术、自动化技术和传感器技术应用于制造领域，实现制造系统的自动化、信息化和智能化。
其特点包括多样化、个性化、标准化、灵活化和可追溯性等。
多样化：智能制造技术可以满足不同用户的需求，实现产品的多样化生产。
个性化：智能制造技术可以根据用户的需求进行定制生产，达到个性化生产目的。
标准化：智能制造技术可以实现产品的标准化生产，提高产品质量和可靠性。
灵活化：智能制造技术可以通过相应的调整和更新，实现生产系统的灵活性和智能化。
可追溯性：智能制造技术可以对生产过程进行全程监控和数据追溯，提高生产过程可控性和合规性。
二、智能制造技术在制造工艺中的应用智能制造技术在制造工艺中的应用范围十分广泛，主要包括基础设施、生产计划与调度、生产过程监控、产品质量控制等方面。
1、基础设施智能制造技术可以通过建立智能化的生产场所，实现人机协作生产，提高生产效率和生产质量。
这包括智能化的仓库管理系统、自动化生产线、在线监控系统等。
2、生产计划与调度智能制造技术可以通过优化生产计划和调度，实现生产过程的快速响应和高效生产。
这包括基于数据分析的生产计划系统、智能调度系统等。
3、生产过程监控智能制造技术可以通过追踪生产过程中的数据和信息，实现生产过程的实时监控和智能化分析。
这包括智能感知系统、在线监测系统等。
4、产品质量控制智能制造技术可以通过追踪产品生产的数据和信息，实现产品质量的检测和控制。
这包括智能检测系统、自动化检测系统等。
三、智能制造技术发展趋势随着智能制造技术的不断发展，其发展趋势也在不断变化。
以下是智能制造技术发展的主要趋势：1、智能化和自动化程度的不断提高随着科技的进步，智能制造技术可以通过更加高效的信息技术、自动化技术和传感器技术，实现的智能化和自动化程度会越来越高。
智能制造技术在生产工艺中的应用
智能制造技术在生产工艺中的应用智能制造技术的快速发展和广泛应用，正逐渐改变着传统生产工艺的方式。
智能制造基于先进的信息技术、自动化技术和传感器技术，通过智能化设备和系统相互配合，实现生产过程的自动化、集成化和智能化，提高生产效率和质量，降低成本。
一、智能制造技术在产品设计与工艺规划中的应用在产品设计阶段，智能制造技术可以通过虚拟仿真、数字化建模等手段，对产品进行模拟验证和优化设计。
以往需要通过实物样机制造和测试的工作，现在可以通过虚拟模型进行，大大缩短了产品开发周期，并降低了开发成本。
同时，在工艺规划方面，智能制造技术可以通过基于数据分析的智能算法，对生产工艺进行优化。
通过对产品和工艺参数的模拟和分析，可以提前发现潜在的问题，并优化工艺流程，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造技术在制造过程中的应用在制造过程中，智能制造技术可以实现生产线的自动化和智能化控制。
通过引入自动化设备和机器人技术，实现生产线的柔性化和自动化控制，大幅提高生产效率和产品质量。
智能制造技术还可以实现生产数据的实时采集和分析。
通过传感器和物联网技术，可以对生产数据进行实时监测和分析，实现对生产过程的精细化控制。
这样可以及时发现生产异常和潜在问题，并采取相应的措施进行调整，以保证产品质量和生产效率。
三、智能制造技术在质量检测与管理中的应用在质量检测与管理方面，智能制造技术可以实现产品质量的在线检测和自动判定。
通过引入智能传感器和图像识别技术，可以对产品质量进行实时检测和评估，并自动判断是否合格。
这样可以减少人工检测的错误和漏检，提高质量检测的效率和准确性。
同时，智能制造技术还可以实现质量数据的实时监控和回溯。
通过数据采集和存储，可以对产品质量数据进行实时监控和追溯，从而提供质量管理的决策支持。
在出现质量问题时，可以通过数据分析和溯源，快速定位问题原因，并采取相应的纠正措施，以避免类似问题再次发生。
四、智能制造技术在供应链管理中的应用在供应链管理方面，智能制造技术可以实现供应链的可视化和优化。
智能制造技术在半导体产业中的应用研究
智能制造技术在半导体产业中的应用研究智能制造技术是指在传统制造业中应用先进的信息技术，通过物联网、云计算、大数据等技术手段实现生产的自动化、智能化、高效率化的一种制造模式。
半导体产业是现代电子信息产业的重要组成部分，也是国家经济发展中的重要支柱产业。
智能制造技术在半导体产业中的应用，对提高生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。
一、智能制造技术在半导体产业中的关键应用领域1. 自动化生产线半导体产业生产线需要大量的人力参与，成本高且易受人为因素影响。
通过智能制造技术，可以实现从原材料采购、生产加工到成品检验的全过程自动化，减少人力成本，提高生产效率和产品质量。
智能机器人的应用可以实现自动化搬运、零部件组装等工作，大大提升了生产线的效率。
2. 数据分析与优化智能制造技术提供了海量的数据采集和处理能力，可以对半导体生产过程中的各环节进行监测和数据分析。
通过分析这些数据，可以深入了解生产过程中的关键环节和潜在问题，优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
同时，利用数据分析技术可以实现设备故障的预测和预防，减少生产线的停机时间，提高生产线的稳定性。
3. 供应链管理半导体产业的供应链往往非常复杂，需要管理和协调大量供应商、合作伙伴和分销商等。
通过智能制造技术，可以实现供应链的全链路管理，从原材料的采购到产品的交付，实现全流程的可视化和信息化管理。
通过数据共享和协同，可以减少信息传递的时间和成本，提高供应链的灵活性和响应速度。
二、智能制造技术在半导体产业中的案例研究1. 智能制造在芯片制造中的应用芯片制造是半导体产业的核心环节，也是最复杂和关键的生产环节之一。
利用智能制造技术，可以实现芯片制造过程的全程自动化和高效率化。
比如，通过智能机器人和自动化设备，可以实现芯片的自动装片、测试和封装等环节，提高生产效率和产品质量。
同时，通过数据分析和优化，可以实现芯片制造过程中的实时监测和预测，及时发现和解决问题，提高生产线的稳定性和可靠性。
人工智能在工艺流程优化中的应用
人工智能在工艺流程优化中的应用工业制造领域一直致力于提高生产效率和降低成本。
随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能在工艺流程优化中的应用也得到了广泛的关注和应用。
本文将探讨人工智能在工艺流程优化中的几个方面应用，并讨论其对工业制造业的影响。
一、数据收集与分析在工艺流程优化中，数据的收集和分析是关键的一环。
传统的方式往往需要人工记录和整理数据，效率较低且容易出现错误。
而使用人工智能技术，可以实现自动化的数据收集和分析，大大提高了工作效率和数据的准确性。
人工智能可以通过传感器等设备实时收集数据，并运用数据挖掘和机器学习的方法进行分析。
通过对数据的分析，可以发现工艺流程中存在的问题，并提供相应的优化建议。
例如，可以通过数据分析确定最佳工艺参数，优化生产过程，提高产品的质量和生产效率。
二、预测与优化人工智能在工艺流程优化中还可以进行预测和优化。
通过分析大量的历史数据和实时数据，人工智能可以预测未来的工艺状态和结果。
这样，工厂可以提前做出相应的调整，以便优化生产过程。
人工智能还可以通过建立模型和算法，对工艺流程进行优化。
例如，可以通过优化分配资源和调整生产计划，提高生产效率和降低成本。
此外，在复杂的工艺流程中，人工智能还可以通过智能控制算法实现自动化的工艺控制，提高产品的生产一致性和质量。
三、智能维护与故障诊断在工艺流程中，设备的维护和故障诊断是不可避免的问题。
传统的维护和诊断方式需要人工巡检和分析，耗时且易于出错。
而借助人工智能技术，可以实现智能化的设备维护和故障诊断。
人工智能可以通过对设备的实时数据进行监测和分析，提前发现设备的故障迹象，并预测设备的寿命。
这样，可以在设备损坏之前采取相应的维护措施，避免生产中断和损失。
同时，人工智能还可以通过对设备故障数据的分析，实现故障模式识别和故障原因分析，提高故障诊断的准确性和效率。
四、智能辅助决策在工艺流程中，决策是一个重要的环节。
人工智能可以通过模型和算法，对工艺流程进行辅助决策。
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智能制造技术在SMT工艺流程中的应用研究本文对SMT工艺流程中存在的技术问题进行简要分析，了解智能制造技术的发展历程，提出在现有MES制造企业生产过程执行系统基础上建立SMT 产品智能制造系统的设计构想，并探讨其实现需要解决的关键技术，该思路的提出是目前SMT制造工艺过程改进的重要手段和方向。
标签：SMT工艺;智能制造技术;物联网0 引言近年來，随着全球工业与信息技术的深度融合，越来越多的制造行业将人工智能、物联网、大数据、云计算等信息技术手段应用到生产过程中，促使制造业向数字化、网络化、智能化、服务化转型升级。
美国工业互联网、德国和日本先后分别提出了工业4.0和“机器人新战略”，两国智能制造的发展将进一步推进产业技术布局的提升。
我国在深入学习各发达国家的先进技术后，随着“中国制造2025”的提出，未来将走上智能制造强国之路，从而进一步推动整个国民经济的发展。
随着电子制造业的发展，为满足现代电子产品微小型和大批量的要求，表面贴装技术[1-2]（Surface Mount Technology，SMT），在印制电路板组装过程中作为一种主要生产手段，被越来越多的电子制造企业应用;为提升电子产品制造能力与产品质量等核心竞争力，应用智能制造技术建立SMT智能制造生产系统是唯一解决途径。
1 SMT工艺简介因SMT生产工艺流程复杂，因此所需组成设备较多;根据生产工艺过程，生产线需要配备锡膏印刷机、锡膏检测仪、元器件贴片机、回流焊机、AOI检测机、X-Ray检测机、返修工作站等。
表面贴装技术的主要工艺流程如下图1所示：2 SMT工艺流程中主要技术问题SMT 制造工艺经过不断发展，设备的自动化水平与计算机控制程度已经非常高，目前在生产过程中仍然存在一些问题，如生产线组成复杂，全自动设备、半自动设备、人工产线同时参与;生产物料存储配送全靠人工完成且效率低下，生产过程中半成品与成品的质量问题大部分通过人员解决，过程质量数据靠人工管理等问题。
存在问题主要表现在以下几方面[3-4]：2.1 生产工序复杂，生产设备较多整个生产系统构成不但包括SMT生产线，同时也需要有人工协助完成的插装和部分质量检测、漏焊补焊人工生产线参与;生产工艺流程中包含了自动上下物料等全自动流程，同时也要有人为参与的生产物料分拣配送、半成品和成品质量检测等半自动的环节;元器件贴片工序应用全自动化高速运转的高精度贴片机，但电路板后期清洗又需要通过人工参与选择合适的清洗剂来完成电路板的清洗。
整个系统构成过于复杂，需要人工干预的流程较多，很难实现全流程的计算机集成制造。
2.2 物料种类多，管理和配送管理存在问题SMT 产品原材料种类繁多，目前当生产任务下达后，需要人工分析生产物料清单后，再进行物料分拣并配送到生产线，整个物料准备过程全靠人工完成，因而人员成本升高，管理难度加大，同时也容易出错。
物料准备占用空间大，库存盘点困难且准确度低也是普遍存在问题。
2.3 生产的产品质量要求相对较高，过程质量数据管理困难SMT 产品对组装精度和焊点质量要求较高，在生产过程中需要实时调整并有效控制设备的技术参数。
但目前的生产过程中，只有贴装光学检测对位等设备能够自动完成调整，其他如锡膏印刷的压力和速度、回流焊的温度、印制板传输速度等主要技术参数，往往需要凭技术人员的经验和技术能力完成设置与调整;对于生产过程产品（焊接）质量问题，不能实时自动检测出故障源并修正设备的技术参数，需要人工分析找出故障原因，不能达到通过自主分析以往故障数据，找到处理方法自主解决问题。
目前大多企业SMT生产过程中很多工序需要人工参与，设备的技术参数需要人为设置，过程数据需要人为管理;受人员的职业素质、技术水平等个人原因影响，必然会导致生产的产品质量不稳定，对企业造成不利影响，因此将智能制造技术应用到SMT生产工艺过程中能从根本上解决这些不利问题。
3 智能制造技术发展[5]智能制造是涉及产品全生命周期中各个环节的制造活动，包括智能设计、智能加工、智能装配三大关键环节。
智能制造的实现可分三个层面，即制造对象或产品的智能化、制造过程的智能化、制造工具的智能化;知识库/知识工程、动态传感与自主决策是智能制造的三大核心。
智能制造是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能，旨在高效、优质、清洁、安全的制造产品、服务用户的一种制造模式。
智能制造技术的发展主要分为3个阶段：（1）ERP阶段即“无纸化工厂”阶段;（2）MES阶段即“自动化工厂”阶段;（3）IMS阶段即“智能化工厂”阶段，也称“无人化工厂”阶段。
随着SMT制造行业的不断发展，很多企业已经应用MES（Manufacturing Execution System）制造企业生产过程执行系统，目前该系统是实现制造企业生产过程数据管理信息化的重要工具，它将企业产品的全寿命周期的生产过程，从生产计划开始到生产调度、再到物料的库存管理及设备工具工装领用归还管理、新增物料采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、前台数据分析、后台数据管理等功能均应用该系统。
此外企业应用该平台，能够实现各个环节数据全面协同管理;但是过程管理中技术参数的审核、数据下发仍然需要人工判定和执行，智能化水平还有待提升。
4 智能制造在SMT工艺流程中应用设计智能制造实质是设备根据产品的类型自主进行参数设置与调整，实时检测产品质量并对不合格品自行处理，优化生产流程;同时能够自主解决突发性生产问题。
自触发能力和学习能力是未来研究的重点内容。
系统的自触发能力是在生产过程中由设备自主发送指令，完成相关工作，不再需要人为参与;将智能制造技术应用于SMT工艺过程中，通过主机自主发送主命令，再由前端设备对后端设备发送控制命令，即可自动完成各个生产工序，实现真正的无人自动化生产。
生产过程如下图2：通过SPI和AOI质量检测后，把合格品送入后道工序，不合格品挑选出来自动处理;前期在MES系中保存大量基础数据，对获取的不合格信息，通过分析过往数据自行判断后自主发出命令给相应设备，完成自触发并处理，不再需要人工参与解决问题。
学习能力是当出现紧急情况时，系统查找错误数据库中相同报错信息，查找出处理办法，并自行完成错误信息管理;如果错误是第一次出现，系统会自动上报技术人员，技术人员将问题解决后，系统自动对错误信息和解决方法自行记录。
系统通过不断学习，实现错误数据库的不断增加，掌握更多的问题解决方法，减少人工参与从而达到智能生产目的。
5 实现SMT智能制造系统要解决的关键技术前面对SMT智能制造工艺执行过程进行了简要分析，为实现SMT智能制造生产系统的建设仍然有许多关键技术问题需要解决：5.1 生产物料智能化存储和配送技术要应用射频识别、网络智能控制方法等先进技术手段，来建立智能物料仓储与配送系统。
首先根据物料种类、存储要求等关键要素，实现系统自住将生产物料分类存放，智能调整存储空间环境参数，实时动态显示库存数量。
生产任务下达后，根据物料清单智能机械臂自动从库房筛选并分拣出生产物料及相应辅料，然后通过智能物料运输装置，送到生产线完成自动配送SMT生产物料。
5.2产品质量智能检测技术需要改变传统生产过程中，在线测试后人工检测的质量检测和统计分析质量管理方法，以前后端流程检测控制质量的方法，很难产生质量问题数据，更难控制质量问题，不能更好的满足目前电子产品生产种类繁杂和批量小的生产要求。
我们利用新的监测手段，利用基本智能控制技术的光学检测或电磁检测手段，对SMT整个生产过程的组装质量进行实时智能检测和质量控制、数据智能分析及生产技术参数实时控制。
5.3 基于物联网的智能制造生产管理系统由于传统SMT产品制造管理过程存在很多缺陷，目前急需探讨建设能够实现企业各生产部门数据管理、车间管理、人员管理、物料供应管理等功能的智能制造生产管理系统，该系统的建立必将应用强大的物联网技术、先进的射频识别、无线网络管理等先进技术才能达成。
后期系统建成后能够自主分析各个制造单元的产能负荷，自主完成生产调度，优化资源配置，进一步提高生产效率，提升服务质量。
6 结语随着SMT工藝流程的进步，系统集成、数字化管理、智能制造技术的发展，许多多技术问题需要深入研究;本文只对其中的部分技术问题进行分析和探讨。
但需要得到尽快解决的问题还有很多，如根据生产环境自适应调整生产设备技术参数的问题，很多主要设备还依赖进口，这些重要设备的国产化也是需要迫切解决的问题。
同时，智能制造技术在SMT生产工艺流程的应用，也需要依据企业现有的制造条件进行科学规划、分步实施、逐步开展深入研究。
参考文献[1] 周济.智能制造：“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程，2015，26（17）：2273-2284.[2] 毛久兵.面向SMT智能制造技术专利分析[J].智能制造，2017（1）：89-93.[3] 周德俭.智能制造技术在SMT产品组装制造系统中的应用探讨[C].山东：第九届中国高端SMT学术会议论文集，2015：19-28.[4] 范瑞成.面向SMT 生产线的数字化精益制造执行技术[C].北京：北京理工大学，2015：10-20.[5] 郭静松.浅谈SMT行业的智能制造发展[C].成都：2019中国高端SMT学术会议论文，2019：116-119.Abstract：This paper briefly analyzes the technical problems in SMT process，understands the development process of intelligent manufacturing technology，and proposes to build SMT based on the existing MES manufacturing enterprise production process execution system The design concept of product intelligent manufacturing system and the key technologies to be solved are discussed. The idea isan important means and direction of SMT manufacturing process improvement.Keywords：SMT process; intelligent manufacturing technology; Internet of things。