联宝从传统工厂到智能制造的探索
制造业中智能工厂的构建详解
制造业中智能工厂的构建详解智能工厂是当今制造业发展的重要趋势之一，它通过整合信息技术和智能化装备，实现了生产过程的自动化、数字化和智能化。
本文将对制造业中智能工厂的构建进行详细解析，包括智能工厂的概念、构建要素、关键技术和发展趋势。
一、智能工厂的概念智能工厂是指依托现代信息技术，通过全面自动化的生产设备、数字化的管理系统和智能化的制造工艺，实现生产过程的高效、精确和灵活。
它以人工智能、物联网、大数据分析等技术为基础，提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现个性化定制生产。
二、智能工厂的构建要素1. 自动化生产设备：智能工厂的基础是高度自动化的生产线，包括自动化装配、加工和包装等环节。
机器人技术是智能工厂的核心，其可以实现高速、高精度的操作，提高生产效率和质量。
2. 数字化管理系统：智能工厂借助物联网技术将生产设备和管理系统连接起来，实现实时数据采集、监测和分析。
运用大数据分析、人工智能等技术，管理系统可以预测和优化生产流程，提高生产效能和资源利用率。
3. 智能制造工艺：智能工厂采用先进的制造工艺和工艺流程，实现生产过程的精确控制和优化。
例如，3D打印技术可以实现产品的个性化定制；虚拟现实技术可以在生产前模拟和优化工艺流程。
三、关键技术1. 物联网技术：物联网是智能工厂实现设备互联互通的基础，通过传感器、通信设备和云计算技术，将生产设备和管理系统连接起来，实现实时数据采集和监测。
2. 大数据分析：智能工厂利用大数据分析技术对生产过程进行实时监测和分析，识别潜在问题和优化生产流程。
通过对大量数据的挖掘和分析，挖掘隐藏的关联与规律，提高生产效率和质量。
3. 人工智能：智能工厂通过人工智能技术，实现对生产设备和制造工艺的智能控制和优化。
例如，利用机器学习算法，可以根据历史数据预测设备故障，并进行及时维修和预防性维护。
四、智能工厂的发展趋势1. 智能化：智能工厂将更加注重自动化、数字化和智能化的发展，加大对机器人、人工智能等智能装备技术的应用，提高生产效率和产品质量。
人工智能技术在制造业智能制造中的应用
人工智能技术在制造业智能制造中的应用随着技术的不断发展，人工智能已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。
其中，制造业领域也逐渐开始探索人工智能技术在智能制造中的应用，通过智能化的生产流程提升生产效率和产品质量，实现制造业的高质量发展。
1. 人工智能在制造业中的应用在制造业中，人工智能可以被应用到很多方面，比如生产线的自动化、设备的智能化维护、生产计划的优化以及产品的智能质检等。
其中，生产线的自动化是人工智能应用的典型案例之一。
通过自动化生产线，可以有效地优化生产流程，提高生产效率，并减少人工干预的机会，从而实现生产工作的智能化。
除了生产线的自动化，人工智能还可以被应用到产品的质量检测中。
通过采集大量的产品数据和图像，人工智能可以自动地对产品进行质检，并确保产品的质量稳定性和生产效率。
2. 人工智能在制造业中的优势相比传统的生产方式，人工智能应用在制造业中具有很多优势。
首先，人工智能可以大大提高生产效率。
通过自动化生产线和智能化设备维护，可以降低人工干预的机会，从而提高生产效率和降低成本。
其次，人工智能可以改善产品的质量稳定性。
通过智能质检和生产计划的优化，可以保证产品质量的稳定性，并避免因人工操作失误而导致的质量问题。
最后，人工智能还可以帮助企业实现数字化转型。
通过数字化生产流程和数据智能分析，企业可以更加精准地把握市场需求和生产资源，为企业的发展提供更加坚实的基础。
3. 人工智能在制造业中的应用案例近年来，人工智能在制造业中的应用案例越来越多。
例如，一些企业利用人工智能技术实现了自动化生产线，从而大大提高了生产效率，并降低了生产成本。
另外，一些企业还利用人工智能技术实现了产品的智能质检，从而确保了产品质量的稳定性和生产效率。
4. 未来展望未来，人工智能将成为制造业中的重要趋势，将会在工业4.0时代中发挥重要作用。
我们预计，未来的制造业将使用更加先进的人工智能技术，实现更加智能化的生产流程，从而提高生产效率和产品质量。
智能制造时代智能化工厂的构建和管理
智能制造时代智能化工厂的构建和管理随着科技的不断发展，智能制造逐渐成为制造业升级的重要方向。
而智能化工厂作为智能制造的核心组成部分，正在受到越来越多的关注和重视。
智能化工厂不仅能够实现生产过程的自动化，同时还具备人机协作、数据互联、实时监控等智能化特征，从而提高生产效率，降低生产成本，提升企业竞争力。
本文将围绕智能制造时代智能化工厂的构建和管理展开讨论。
一、智能化工厂的构建智能化工厂的构建需要结合具体的生产需求和工厂现状进行规划。
主要包括以下几个方面：1. 设备智能化。
通过引入机器人、自动化控制系统、传感器等智能设备，实现生产过程的自动化和智能化，从而提高生产效率。
2. 数据互联。
通过物联网技术，实现各种设备之间的数据互相交流，从而实现生产过程的实时监控、数据收集、分析和处理，为决策提供有效的支持。
3. 生产模式转型。
传统的生产模式往往是流水线式的，每一道工序都是独立的。
而在智能化工厂中，生产模式需要进行转型，采用柔性化生产方式，实现多品种、小批量生产。
4. 人机协作。
智能化工厂应该注重人机协作，让智能化设备和人员共同协作完成生产任务，实现更高效的生产模式。
二、智能化工厂的管理智能化工厂的管理需要充分发挥信息化技术在管理中的作用，从而实现生产过程的数字化、信息化和智能化。
1. 生产计划管理。
智能化工厂中的生产计划需要考虑多种因素的影响，如市场需求、原材料供应、设备状态等。
通过信息化技术实现生产计划的数字化管理和实时监控，可以更好地掌握生产过程中各种信息，从而更好地调整生产计划。
2. 设备维护管理。
智能化设备的维护需要考虑多种因素，如设备状态监测、保养和维修等。
通过设备智能化和数据互联，可以实现设备运行状态的实时监测和预警，从而更好地进行设备维护管理。
3. 质量管理。
智能化工厂中的质量管理需要考虑多种因素的影响，如原材料质量、生产过程控制、成品检验等。
通过数据互联和智能化设备，可以实现生产过程的实时监控和数据收集，从而更好地进行质量管理和控制。
人工智能与智能制造的融合与发展
人工智能与智能制造的融合与发展人工智能（Artificial Intelligence, AI）和智能制造（Intelligent Manufacturing）是当前信息科技领域的热门话题，它们的融合与发展为工业界带来了巨大的影响和机遇。
本文将从不同角度探讨人工智能与智能制造的融合与发展，并分析其潜在的挑战和前景。
一、背景介绍随着信息技术的快速发展，人工智能已经成为当前科技领域的重要方向。
人工智能的核心是模拟人类的智能思维和决策能力，通过对大量数据的分析和学习，使机器能够自主地进行思考和判断。
智能制造是应用人工智能技术改造传统制造业的一种方式，旨在提高生产效率和产品质量，打破传统工业生产的限制。
人工智能与智能制造的结合，被广泛认为是未来产业发展的趋势之一。
二、人工智能在智能制造中的应用1. 智能机器人：人工智能在智能制造中的应用最为显著的是智能机器人。
通过融入人工智能技术，机器人可以具备更高的自主性和灵活性，能够在复杂环境下完成任务。
例如，具备深度学习功能的机器人可以通过对环境的感知和学习，进行自主的物流分拣、装配等操作，提高生产效率。
2. 智能传感器：传感器是智能制造中不可或缺的一环，而人工智能的应用使传感器具有了更高的智能性。
传感器可以通过感知和分析周围环境的数据，实现对生产过程中的各种参数和情况的实时监测和控制，从而保证产品质量和生产效率。
3. 智能数据分析：人工智能的快速发展和应用，为智能制造提供了强有力的数据分析工具。
通过对大数据的分析和处理，智能制造可以实现更精准的预测和决策。
例如，通过对生产数据的挖掘和分析，企业可以发现生产过程中的问题和瓶颈，并及时调整生产计划，提高运营效率。
三、人工智能与智能制造的融合带来的挑战1. 技术挑战：人工智能的发展需要强大的计算能力和算法支持，而智能制造则需要庞大而复杂的工程系统。
这就对技术人才的要求提出了更高的要求。
同时，如何将人工智能技术与现有的生产系统无缝集成，也是一个亟待解决的问题。
未来智能工厂打造新质生产力的路径探索
未来智能工厂打造新质生产力的路径探索未来智能工厂是一个充满想象力的概念，通过整合人工智能、大数据、物联网等技术，实现工厂自动化、智能化生产。
这种新型的生产模式不仅提高了生产效率，还能够降低成本，提高产品质量，提升企业竞争力。
未来智能工厂的出现将会改变整个制造业的面貌，探索未来智能工厂打造新质生产力的路径，将会为企业带来更多机遇和挑战。
一、概述未来智能工厂将成为制造业发展的新趋势，利用先进技术的引入，实现生产线的智能化和自动化。
这将对传统制造业的发展方式和模式带来颠覆性的影响，开启一种全新的生产模式。
二、物联网技术的应用物联网技术是未来智能工厂的重要基础，通过传感器和智能设备的联网，实现生产数据的实时监控和分析。
物联网技术的应用可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率，减少人力成本。
三、人工智能在智能工厂中的角色人工智能是未来智能工厂的核心技术之一，通过机器学习和深度学习算法，实现设备的自主识别和决策。
人工智能的应用可以让机器具备更强的智能和灵活性，提高生产效率和产品质量。
四、大数据分析的作用大数据分析在未来智能工厂中发挥着重要作用，通过对生产数据的收集和分析，实现生产过程的优化和改进。
大数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求，提高生产的适应性和灵活性。
五、智能制造系统的构建智能制造系统是未来智能工厂的关键组成部分，通过整合各种智能设备和软件系统，实现生产过程的协同和优化。
智能制造系统的构建可以提高生产效率和质量，降低生产成本，提升企业竞争力。
六、人机协作的模式未来智能工厂将发展出一种新的生产模式，即人机协作的模式。
在这种模式下，人与机器将实现更加紧密的合作，实现生产过程的高效运行。
人机协作的模式将重塑人与机器之间的关系，提高生产效率和质量。
七、智能工厂中的可持续发展未来智能工厂不仅关注生产效率和质量，还要关注可持续发展。
通过节能减排和资源循环利用等措施，实现生产过程的可持续发展。
智能工厂的可持续发展将对环境和社会产生积极影响。
智能制造：构建智能制造平台,推动制造业升级
智能制造：构建智能制造平台，推动制造业升级引言随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能制造成为制造业升级的关键驱动力。
构建智能制造平台，通过数据的实时采集和分析，以及智能化的决策和控制，可以帮助企业实现生产效率的提升、质量的改进和资源的优化利用。
本文将探讨智能制造平台的构建方式以及对制造业升级的推动作用。
1. 智能制造平台的定义和特点1.1 定义智能制造平台是指基于人工智能和物联网技术，集成企业内外的生产数据和业务流程，实现对制造过程的全面监控和管理的信息化平台。
1.2 特点•数据全面性：智能制造平台能够实时采集和整合企业内外的生产数据，包括设备状态、生产进度、原材料供应等多个维度的信息。
•智能化决策：通过数据分析和人工智能算法，智能制造平台能够对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
•业务集成：智能制造平台能够集成企业内外的业务流程，实现生产计划、采购管理、销售管理等各个环节的协同。
•开放性和可扩展性：智能制造平台支持与外部系统的数据交互，方便与供应链、物流等合作伙伴进行协同。
2. 智能制造平台的构建过程2.1 数据采集和传输智能制造平台的第一步是实现数据采集和传输。
企业可以借助物联网技术和传感器设备，对生产设备、物料流动等进行实时监测和数据采集。
采集到的数据需要通过云平台等方式进行传输，以便后续的数据分析和决策支持。
2.2 数据存储和管理采集到的数据需要进行存储和管理，以便后续的数据分析和使用。
智能制造平台可以利用云计算和大数据技术，将数据存储在云端，并提供相应的数据管理功能，包括数据的清洗、去重、归档等。
2.3 数据分析和决策支持智能制造平台的核心功能是数据分析和决策支持。
通过分析采集到的数据，结合人工智能和机器学习算法，平台可以对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
这些决策支持可以包括生产调度、设备维护、质量控制等方面。
2.4 业务集成和协同智能制造平台还可以实现企业内外的业务集成和协同。
未来工厂全自动化与智能制造的结合
未来工厂全自动化与智能制造的结合未来工厂全自动化与智能制造的结合随着科技的不断发展和进步，全自动化和智能制造已经成为了现实。
未来工厂将通过全自动化技术和智能制造理念的结合，实现生产过程的高效、精准和智能化。
本文将从工厂设备的全自动化、智能制造的核心技术以及未来工厂的前景三个方面来探讨未来工厂全自动化与智能制造的结合。
一、工厂设备的全自动化全自动化是指利用各种先进的工程控制系统，通过自动控制设备完成工艺流程的全部操作。
未来的工厂将摆脱传统的人工操作和生产流程，实现生产流程的完全自动化。
全自动化工厂将减少人为干预，降低人力成本，提高生产效率。
它能够快速响应市场需求，灵活调整生产线，提供更高质量的产品。
全自动化工厂将采用各种自动化设备，如机器人、传感器、自动化控制系统等，实现生产过程的高度自动化。
机器人将承担更多的生产任务，如搬运、装配、焊接等。
传感器将实时收集生产数据，进行监控和分析。
自动化控制系统将根据监测到的数据，自主调整生产参数，以提高生产线的效率和稳定性。
二、智能制造的核心技术智能制造是基于信息技术和物联网技术，将各种先进的数字技术与制造业相结合，实现生产过程的智能化和协同化。
未来的工厂将借助智能制造技术，实现工艺流程的高度智能化和灵活化。
智能制造的核心技术包括大数据分析、云计算、人工智能和物联网等。
大数据分析是智能制造的重要基础。
通过收集和分析海量的生产数据，可以发现潜在的生产问题和优化的空间。
云计算技术可以实现设备之间的联网和信息共享，提供高效的协同工作环境。
人工智能技术可以模拟人类的智能行为，实现自主决策和智能控制。
物联网技术通过各种传感器和无线通信技术，实现设备之间的实时通信和远程监控。
三、未来工厂的前景未来工厂将实现全自动化与智能制造的深度融合，实现生产过程的高度智能化、灵活化和定制化。
未来的工厂将具备以下特点：1. 实现高度灵活生产。
传统工厂需要经过复杂的改装才能变换生产线，而未来工厂可以通过调整参数和改变模具快速转换生产。
制造全链条的智能化--联宝智能制造对产业升级的启示
EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要：当下我国正逐步迈入工业4.0阶段，《中国制造2025》为我们规划了宏伟的蓝图，智能制造成为了制造强国战略的主攻方向和核心内容。
但是我国智能制造还处于初级阶段，在产业发展新周期面临着前所未有的机遇和挑战。
如何抓住智能制造的发展契机，以工业化、信息化与智能化的深度融合实现产业链全面升级已成为现阶段制造企业最重要的瓶颈。
联宝电子科技有限公司作为国家级智能制造示范基地，实现了研发、生产、供应、物流、销售、服务的制造全链条的全面的智能化，积极推动了产业技术变革和优化升级。
论文主要分析了联宝智能制造的有效措施及对产业升级的启示。
关键词：智能制造；产业升级；制造全链条一、智能制造概述工业4.0是以智能制造为核心的第四次工业革命[1]，将传统制造技术与互联网技术结合，实现信息化与自动化高度融合，形成智能化的生产制造，与智能产品紧密相连。
智能制造是整个数字化供应网络不可分割的一部分，代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。
智能制造是一个信息集成的体系，需要先进的通信和网络技术从互联的运营和生产系统中源源不断地获取、共享和交换数据，如物联网、云计算、人工智能、传感器、建模和仿真、预测工程[2-3]。
智能制造的精髓体现在六大支柱上：制造技术与流程、材料、数据、预测工程、可持续性、资源共享和网络[2]，能够为产业带来多重效益，如效率提升效应、结构优化 效应以及生态环境改善效应[4]，使之更有效地适应不断变化的市场环境。
因此智能制造带来了强烈的、根本性的以客户、合作伙伴和公众为核心的需求动态经济的转型[3]。
自2015年《中国制造2025》发布以来，智能制造已成为我国制造强国战略的主攻方向。
为推进智能制造的快速发展，多项政策措施已被陆续出台，如《国家智能制造标准体系建设指南》。
但我国智能制造发展水平仍处于初级阶段，与世界制造强国存在较大差距，主要制约因素如下：基础理论和技术应用结构不平衡；基础设施建设相对落后；标准体系构建、人才培育相对滞后；管理制度支持不足[4]。
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联宝从传统工厂到智能制造的探索
在信息化和制造融合大潮下，联想在IT信息建设，包括品牌建设、异地协同研发建设，以及制造上自动化和信息化结合的建设方面有不少突破性建树。
联想曾连续15年占据全球PC市场第一位，市场份额从第一年的13.1%一路攀升到占据全球市场22.4%的份额，而这个份额中有50%的出货量是由坐落于合肥的联宝基地进行研发生产，可以说世界上每销售8台笔记本电脑就有一台是在联宝基地研发和生产出来的。
从2011年联宝成立开始，一直在积极进行IT布局，2013年开始量产，2015年启用私有云，现在信息化程度跟联想协同研发，在工厂端的制造和信息化上已经做到和联想在研发上的资料交互，自动化程度达到90%左右。
另外，联宝在基地产业布局上，出口加工区内457亩是制造基地，出口加工区外153亩是配套产业园，同时在合肥新建了研发中心。
目前产业基地共有员工7000多名，现在在生产基地有17万平米的单机厂房，10万平方米的仓库。
未来，在自动化、信息化方面也将朝向混合云发展，并希望能够透过云端化以及移动化方式让整个管理工作获得生产效率的提升。
自我定位工业3.0
目前联宝在智能制造上的进展，按照德国工业4.0的标准，大概处于工业3.0左右的阶段，设备的信息化和自动化
程度达到90%，基本完成但还没有达到百分百完成。
、这个
成果已经可以将整个研发制程时效缩短2～3个星期，这是
一个非常大的突破。
具体来说，在生产设备自动化方面，联宝智能化程度达到90%以上；在SMT前段制程方面，智能化程度达到90%以上，从材料调配和发送一直到SMT主板和零件的组装，一直到组装完毕之后的测试，大概每一块板子从仓库抠料一直到最后测试完成整个制程只需半天；在柔性制造方面，从2016年开始有小规模尝试产品的定制，但仍以制式化的大单为主。
联宝公司资讯本部应用服务部高级经理王拜文表示，从IT角度来讲，可以帮公司节省人力和成本的地方，就是要智能化的地方。
例如可能做仓库的立体化，从原本平面式做立体化，透过BI物流配合，从备料开始更高效率的智能备料，这样生产周期的等待时间会缩短。
另外是机器人，比如美的、格力的产品可以由机器人组装，各大汽车厂商的产品也可以由机器人组装。
目前，联宝的产品不是单一型号，未来会有越来越多不同的定制化产品，所以产线会多变。
公司也在思考如何在制造端使用机器人来减少人力，但目前也只是研究阶段。
毕竟一个笔记本电脑要上千个元件组成，和冰箱、洗衣机不太一样。
未来，生产过
程中哪个环节可以做智能化，这是联宝整个IT部门和公司，以及整个供应链都在关注的方向。
智能化转型的机遇
首先说联想在智能制造上的优势，就此问题联想集团中国区商用DCG政企行业销售总经理马宁向记者介绍到，首先联想是一个IT企业，其次也是一个制造型企业，更是一个成长于中国的IT企业。
既了解客户的需求，又有能力满足客户的需求，甚至包括客户的国际化等前瞻性需求。
同时，联想在国内有海量合作伙伴，这些合作伙伴对客户的应用非常了解。
所有这些东西整合起来，联想既能够提供这种服务，本身又是?@种服务的受益者，这是联想的优势。
2000年左右，联想是中国第一个做ERP的厂商，有2000多IT工程师专门
做智能化生产调度等业务，在智能制造领域有大量积累并传承下来。
从国家“十二五”的数字化概念到“十三五”的智能化概念，国家的重点一直都是帮助企业做转型。
联想集团中国区商用业务企业行业总监许子牛表示，企业要顺应国家潮流，拿到国家的支持资金，然后联想可以帮助企业去做实事，脚踏实地地做事。
十几年前国家掀起信息化的大潮，很多人都在谈系统，现在发现信息化其实是管理和思路上的改变；现在智能制造浪潮也是一样的，其实是理念和制度上的创新，包括制造业
服务化等等。
最近大火的共享单车，完全可以由永久、飞鸽这类传统品牌自行车公司去将制作业服务化。
终归，智能化变革是意识的转变；智能制造更多的是理念和思路上的问题，这是客户应该关注的的重点。
对于联想本身而言，第一，IT
要回归本质，不能因为智能化就推翻以前一切的东西。
第二，未来整个生产跟IT系统非常紧密地耦合，以前是辅助工具，现在是直接工具，所以CIO的位置和话语权会越来越重。
联想应该能帮助他们系统地、安全地搭建一个适合未来发展的IT架构。
未来定制化生产以及个人化需求的生产，联宝从研发环节开始和联想的设计之间会有大量的产品资料沟通，所以现在开始关注混合云平台。
也是基于这个原因，要谈联宝在智能化方面的建设不能离开联想的优势及布局，但终究联宝和联想还是两家不同的公司，可以说是顾客和生产者的角色。
所以在很多系统上还是切割的，在逻辑上也没办法放在一起，联想的ERP和联宝的ERP不能用同一套。
因为联宝是工厂，联想是品牌商，整个流程不一样，要用不同的系统。
联宝有大量的资料交互，从产品、半成品这样的资料，联宝有很高比例的研发人员是散落在各个不同的供应商，并分散在全球办公，跟他们协同合作。
同时，联宝有大量的移动出差办公行为。
所以联宝在考虑将核心从公司内的虚拟化朝全球的虚拟化来转变，以应付柔性生产和定制化生产，增
加这样一个需求来做更快速的变化，做产品设计上的变化。
转型面临的挑战
同诸多制造业在数字化和信息化转型上一样，联宝也面临着诸多的挑战，包括生产线规模不断扩大、客户个性化需求之下多品种、小批量的产出模式，以及原材料、人员成本的不断上涨等等。
联宝意识到，只有通过信息技术对业务流程的管理和再造，才能强化自身在瞬息万变市场中的竞争力。
面对全新的挑战，联宝电子并没有盲目“开方治病”，
而是通过前期全面的评估和调研，明确了建立一个符合自身需求的信息化架构的目标，这个架构要具备“可弹性扩张、易管理、成本可控”等特点。
当时，联宝选择了以联想ThinkServer服务器、Lenovo EMC存储及高可用双活架构VMware虚拟化平台为核心的联想私有云解决方案，通过业
界最成熟的虚拟化技术及私有云部署方式实现了运维管理
的转型。
从2016年开始，在联想的协助下，联宝的SAP战略平
台正在向SAP HANA S4 迁移，2018年升级完成后，预计能实现：AP将支持全球语言，解决业务乱码问题；解决订单、出货及财务资料乱码引起的重工问题，减少每月出货延迟68
小时，发票数据传送效率提升100%；接单效率提升3倍，10000订单行项目1小时内处理完成，6000订单行项目0.5
小时内完成；月末成本估算1天内完成，并发15小时完成；
程序性能优化，平均提升10倍。
在联宝的未来规划上，将在联想的技术支持与协助下打造数字化工厂、智能工厂。
其中，在数字化工厂建设上，目标是在物流、订单管理、制造、品质控制4个环节实现智能化管理。
而在进一步的智能工厂升级上，最终目标是实现从研发、设计、接单、制造、供应链管理等环节全部实现智能化，达到工业4.0阶段。
目标在2020年实现工业4.0的转型升级。
相关链接
智能制造源于人工智能的研究。
一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统以及规划自身行为的能力。