人工智能在制造业中的应用
ai在制造业领域的应用
ai在制造业领域的应用
人工智能（AI）在制造业领域的应用越来越广泛，以提高生产效率、优化产品质量并降低运营成本。
以下是一些主要的应用：
1. 自动化生产线：AI可以通过对机器人进行精确控制，实现自动化流水线的操作。
这样不仅简化了生产流程，也极大地提高了生产效率。
2. 质量检测：AI技术可以进行实时、精确的质量检测，甚至能够检测出微小的缺陷，从而显著提高产品的最终质量。
3. 智能物流：AI可以用于控制和优化物流系统。
通过分析物流路线、预测需求等，AI可以降低物流成本，同时加快货物的交付速度。
4. 预测性维护：基于机器学习的预测性维护模型能够预测设备何时可能出现故障，从而提前进行维护，避免生产中断。
这不仅可以降低维修成本，还可以提高设备的整体运行效率。
5. 数字孪生：AI可以帮助创建物理生产系统的虚拟副本，即数字孪生。
通过处理实时监控数据，机器学习算法可以查找行为模式和异常，从而对生产过程进行实时诊断和评估。
6. 生成设计：基于机器学习的生成设计方法可以生成给定产品的所有可能设计选项，有助于加速产品开发过程并提高设计质量。
以上只是AI在制造业中的一些应用示例，实际上AI在制造业中的应用远不止这些，随着技术的不断进步，AI将在制造业中发挥越来越重要的作用。
人工智能在制造业中的应用
人工智能在制造业中的应用随着科技的发展和人工智能技术的日益成熟，越来越多的制造企业开始将人工智能应用于其生产和管理过程中。
人工智能的出现为制造业带来了巨大的机遇和挑战，它可以提高生产效率、降低成本、优化资源配置，进一步推动制造业的创新发展。
本文将探讨人工智能在制造业中的应用及其对产业的影响。
一、人工智能在制造过程中的应用1. 生产过程智能化人工智能可以应用于制造的各个环节，从需求预测、生产计划、供应链管理、生产控制到质量检测等环节，实现生产过程的智能化。
通过分析海量的历史数据和实时数据，人工智能可以预测产品需求，提前进行生产调度，避免库存积压或供应不足的问题。
2. 机器人智能制造人工智能技术与机器人的结合，使智能制造成为可能。
智能机器人可以根据环境和任务自主决策，并具备学习能力。
这大大提高了生产线的灵活性和生产效率，同时还降低了人工成本和劳动强度。
3. 自动化质量检测传统的质量检测方法往往需要大量的人力投入，且存在主观因素的干扰。
而人工智能可以通过图像识别、模式识别等技术，实现自动化的质量检测。
相比传统方法，人工智能具有更高的准确性和效率，同时能够快速发现异常情况并进行预警。
4. 数据驱动的故障预测与维护借助人工智能技术，制造企业可以对生产设备进行数据采集和分析，实现故障预测与维护。
通过监测设备的工作状态和数据指标，人工智能可以提前识别潜在故障，并进行预测和维护，减少设备故障对生产的影响，提高生产线的可靠性和稳定性。
二、人工智能对制造业的影响1. 提高生产效率人工智能的应用使制造过程更加智能化、高效化，减少了人为因素的干扰和误差。
智能化的生产和管理手段可以实现生产过程的优化和优化资源配置，大幅提高生产效率，加快产品的制造速度，满足市场对产品的快速响应需求。
2. 降低成本通过智能化的生产过程和机器人的应用，制造企业能够减少人工成本和能源消耗，提高资源利用率，降低生产成本。
智能机器人的运用既提高了生产效率，又节约了人工成本，使制造企业能够更好地应对市场竞争。
人工智能在制造业中的应用与发展前景
人工智能在制造业中的应用与发展前景人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种新兴的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
而在制造业领域，人工智能也展现出了巨大的潜力和优势。
本文将介绍人工智能在制造业中的应用以及未来的发展前景。
一、人工智能在制造业中的应用1、智能生产线传统制造业中，生产线上的操作往往由人工完成。
而引入人工智能技术之后，可以实现生产线的自动化和智能化。
利用机器学习和数据分析技术，智能生产线能够实时监控生产过程，进行预测和优化，提高生产效率和产品质量。
2、智能物流在制造业中，物流环节是非常重要的一环。
人工智能技术可以应用于物流管理系统，通过优化路径规划、智能调度等方式，提高物流效率和准确性。
同时，人工智能还可以通过大数据分析，实现库存的精准预测和管理，避免库存积压和断货现象。
3、质量控制人工智能技术可以通过图像识别和模式识别等方式，对制造过程中的产品进行实时检测和质量控制。
这样可以减少人工操作错误，提高产品质量和一致性。
另外，人工智能还可以通过对质量数据的分析，提供产品质量改进的建议。
4、智能维护在制造业中，设备的维护是必不可少的环节。
传统的维护方式往往是定期检查和维修，而这种方式无法预测设备故障和提前维护。
人工智能技术可以通过对设备数据的分析，预测设备故障和寿命，提前进行维护，减少停机时间和维修成本。
二、人工智能在制造业的发展前景人工智能在制造业中的应用已经取得了一定的成绩，并且发展潜力巨大。
未来，人工智能在制造业中的发展前景将更加广阔。
首先，人工智能技术可以提高制造业的生产效率和产品质量。
通过智能化的生产线和物流系统，可以实现生产过程的自动化和优化，提高生产效率和降低成本。
同时，通过对质量数据的分析和质量控制的优化，可以提高产品质量和一致性，满足消费者日益增长的需求。
其次，人工智能技术可以帮助制造业实现数字化转型。
随着数字化技术的不断发展，制造业正朝着智能制造的方向发展。
人工智能在制造业的应用
人工智能在制造业的应用随着科技的发展，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛，制造业也不例外。
人工智能技术的应用不仅可以提高生产效率，降低成本，还可以优化产品质量和提升工作环境的安全性。
本文将从几个方面介绍人工智能在制造业中的应用。
一、生产过程优化人工智能在制造业中的一个重要应用是优化生产过程。
通过利用大数据分析和机器学习技术，人工智能可以帮助企业收集和分析大量的生产数据，并根据数据的特征和变化预测生产过程的需求。
例如，在物流管理中，传统的规划和调度往往需要人工干预和决策。
而借助人工智能技术，可以基于大数据对物流过程进行精确规划和智能调度，从而提高物流效率和减少资源浪费。
二、质量控制人工智能在制造业中的另一个重要应用是质量控制。
借助人工智能技术，可以构建智能检测和质量控制系统，实现对产品质量的实时监测和控制。
例如，在汽车制造业中，人工智能可以通过图像识别技术对车辆零部件进行检测，以发现和排除可能存在的缺陷。
这种智能检测系统可以大大提高生产效率和产品质量，同时减少了人为因素带来的误差。
三、自动化生产人工智能还可以实现制造业的自动化生产。
借助机器学习和自主决策技术，人工智能可以使机器设备具备学习和适应能力，从而在无需人工干预的情况下进行自主决策和操作。
例如，在电子产品制造中，人工智能技术可以使机器设备具备自学习能力，从而可以根据不同产品的特性和要求进行智能化的组装和生产。
这种自动化生产方式不仅提高了生产效率，还降低了人力成本和产品不合格率。
四、智能仓储和物流人工智能在制造业中的另一个应用是智能仓储和物流管理。
利用人工智能技术，可以实现对仓库和物流过程的智能化管理和控制。
例如，在仓库管理中，人工智能可以通过智能摄像头和传感器对仓库进行实时监控和管理，自动识别和记录货物的存放位置和数量，实现智能的货物管理和盘点。
此外，人工智能还可以通过优化物流路线和调度，提高物流效率和准确性，降低物流成本。
综上所述，人工智能在制造业中的应用是多方面的。
人工智能在制造业中的应用
人工智能在制造业中的应用人工智能（AI）正在全球范围内迅速推动着制造业的转型升级。
随着AI技术的日益成熟和应用场景的不断拓展，越来越多的企业开始将这种技术引入到生产线上，以提高制造效率、降低成本和提升产品质量。
本文将着重探讨人工智能在制造业中的应用及其意义。
一、人工智能在制造业中的应用1. 智能化生产智能化生产是人工智能在制造业中的主要应用方向之一。
它通过将互联网、云计算、物联网和大数据等现代技术与制造业的生产系统相结合，实现生产线智能化、自动化和数字化。
智能化生产可以大大提高生产效率、降低成本、改善产品质量与稳定性，并推动企业向产业价值链上游、创新链和服务链方向转型发展。
2. 智能机器人智能机器人是人工智能在制造业中的另一个核心应用方向。
它可以代替传统的人工劳动力，完成制造流程中简单、重复、危险或不适宜人力完成的任务。
智能机器人具有高精度、高速度、高效率、高稳定性和可持续性的优势，能够改善劳动条件，提高生产效率和质量，并吸引更多的投资和创新。
3. 智能分析与预测智能分析与预测是人工智能在制造业中的重要应用方向之一。
它将制造业的数据采集与处理功能进一步提升，通过数据挖掘和机器学习等算法，发掘数据中隐藏的价值，以智能化分析、预测和决策的形式来指导生产流程中的各项决策。
这种方法不仅可以帮助企业准确把握市场需求，而且可以优化生产线规划，提高交付效率，降低生产成本，并提高产品创新力和质量竞争力。
二、人工智能在制造业中的意义引入人工智能技术，可以极大地提高制造业的竞争力和创新能力。
1. 提高生产效率采用人工智能技术的生产线可以实现快速、自动化、智能化作业，减少机器及设备的运转时间和停机维修时间，同时提高生产效率。
这样可以让企业更快地满足市场需求，同时增强企业入市的能力。
2. 降低生产成本智能化生产可以通过减少中间环节、减轻人工劳动性质，从而减缓人力成本，说得到生产过程的更多优化，缩短新产品设计周期。
同时，通过优化供应链管理、自动化流程、以及保持更经济的货运，智能化生产可以进一步降低生产成本，从而促进企业进行生产的资本回报率。
人工智能在制造业的应用
人工智能在制造业的应用随着科技的不断发展，人工智能在工业化领域的应用越来越广泛。
尤其是在制造业，人工智能的应用给生产带来了全新的变化。
下面，我们将从人工智能的应用、优势以及未来发展进行探讨。
一、人工智能的应用1. 机器人生产机器人生产是人工智能在制造业领域最为典型的应用之一。
人工智能可用于机器人的控制和决策，使得机器人的操作更加准确、高效。
机器人的应用不仅可以提高生产效率，而且还可以解放劳动力，减轻了工作量和负担。
2. 质量检测在制造业中，质量检测是非常关键的一个环节。
使用人工智能技术，可以实现无需人工干预的自动化检测，并且能够实时监测制造过程，快速发现问题，提高制造质量和生产效率。
3. 生产线协调在制造业中，生产线的协调也是非常重要的。
采用人工智能技术，生产线可以做到自我调整，实现缓存区均衡，避免生产过程中的浪费和重复劳动，从而提高生产效率和产品品质。
二、人工智能的优势1. 自主决策人工智能可以通过数据分析和判断，自主决策。
这一点对于制造业来说非常有利，可以帮助制造业更好地面对日益增加的复杂和多样化的市场需求，从而提高生产效率和产品的竞争力。
2. 节约成本人工智能技术可以实现生产过程的自动化和智能化，减少了人力成本和物料成本等，从而降低了企业的成本负担。
此外，能够快速发现问题，减少了因为人为错误而造成的浪费和损失。
3. 优化生产计划人工智能技术可以根据实时生产数据，自动制定和调整生产计划，确保生产线的稳定运行和生产效率的最大化。
这一优点能够大大提高生产效率和产品质量，更好地满足市场需求。
三、人工智能的未来发展人工智能在制造业的应用仍处于持续发展的过程中。
未来，随着技术的进步和普及，人工智能将会更加广泛地应用到制造业的各个环节中。
1. 智能制造未来，制造业的工厂将会变得更加智能化。
通过人工智能技术的应用，工厂可以实现自主管理和自动化操作，提高生产效率和质量，并更好地适应市场需求的变化。
2. 生产过程的全面智能化随着技术的不断进步，人工智能可以运用到制造业的生产过程中，包括生产设备的监控、生产数据的收集和分析等各个方面。
人工智能在制造业中的应用
人工智能在制造业中有许多应用，以下是一些常见的例子：
1.智能机器人：人工智能技术可以使机器人具备感知、学习和决策能力，
实现自动化生产线的操作，提高生产效率和质量。
2.预测维护：通过监测设备的数据并应用机器学习算法，人工智能可以
预测设备的故障和维护需求，提前调度维修工作，避免生产中断和成本增加。
3.质量控制：人工智能可以通过分析产品的传感器数据、图像和视频，
进行实时质量监控。
它可以发现和预测生产中的缺陷和异常，减少产品的次品率。
4.供应链和物流优化：利用人工智能技术，可以对供应链进行智能规划
和调度，优化物流运输路线和库存管理，提高物流效率和降低成本。
5.自动化检测：人工智能技术可以实现自动化检测和分类，例如检测产
品中的缺陷、判断产品是否符合质量标准等。
6.联网设备：通过将制造设备和产品联网，人工智能可以实现远程监控
和辅助决策，提高生产效率和响应能力。
7.优化生产计划：利用人工智能技术，可以对生产计划进行优化和调度，
考虑到各种因素如需求、能源成本、设备可用性等，实现高效率的生产安排。
这些应用可以帮助制造企业提高生产效率、质量控制和运营管理，降低成本，
并提供更好的客户服务。
人工智能技术在制造业的应用
人工智能技术在制造业的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在近年来的快速发展下，正在逐渐渗透到各个领域。
制造业作为全球经济的重要组成部分，也不例外。
通过引入人工智能技术，制造业能够实现生产效率的提升、产品质量的改善以及生产成本的降低。
本文将探讨人工智能技术在制造业的应用，并分析其带来的影响。
1. 智能生产线人工智能技术在制造业最常见的应用之一就是智能生产线。
传统的生产线往往需要人工操作和监控，容易出现疲劳、错误和人为因素导致的生产效率下降。
而引入人工智能技术后，生产线可以实现智能化的自动化操作。
例如，通过机器视觉系统和图像识别技术，可以实现产品在生产过程中的质量检测及缺陷判别，从而提高产品质量；通过自动化的机器人和无人驾驶叉车，可以实现物料的自动搬运和仓库管理。
智能生产线的应用不仅提高了生产效率，还减少了人力成本和错误率。
2. 智能供应链管理人工智能技术还可以应用在制造业的供应链管理中。
传统的供应链管理往往面临信息不对称、缺乏预测能力和反应速度慢等问题，而人工智能技术通过数据分析和预测算法，可以实现供应链的智能化管理。
例如，通过大数据分析和机器学习算法，可以预测产品需求量和库存水平，提前调整供应计划并避免供需失衡；通过智能物流管理系统，可以实现物流的追踪和优化，减少运输成本和时间。
智能供应链管理的应用可以提高供应链的效率和灵活性，降低库存成本和管理风险。
3. 智能产品设计随着人工智能技术的不断进步，智能产品设计也逐渐成为制造业的重要领域。
传统的产品设计过程往往依赖人工经验和试验，效率较低且成本较高。
而引入人工智能技术后，可以通过大数据分析和机器学习算法，实现智能化的产品设计。
例如，可以通过分析海量的产品数据和消费者需求，自动生成优化设计方案；通过虚拟仿真技术和模型优化算法，可以减少设计试验次数和开发周期。
智能产品设计的应用不仅加速了产品研发和上市速度，还提高了产品的质量和满足消费者的个性化需求。
人工智能在制造业中的应用案例
人工智能在制造业中的应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域最炙手可热的技术之一，它被广泛应用于各个行业。
本文将重点探讨人工智能在制造业中的应用案例，展示其在提升效率、降低成本、改善产品质量等方面的巨大潜力。
1.智能质检：人工智能在制造业中的应用案例之一是智能质检。
传统的质检需要人工进行，容易受到主观因素的影响，并且效率较低。
而借助人工智能技术，可以实现对产品质量的自动检测，大大提高质检效率和准确性。
例如，一些制造企业利用计算机视觉技术，通过对产品外观的图像分析，实现对产品缺陷的自动检测和分类。
2.智能仓储：制造业的仓储环节是一个重要的环节，传统的仓储管理方式存在一些问题，如库存不准确、流程不畅等。
人工智能可以实现智能仓储管理，通过物联网技术、大数据分析等手段，实现对库存的预测和管理，从而减少存货压力和物流运营成本。
3.智能生产调度：制造业的生产调度是一个复杂而关键的环节，它直接影响到生产效率和资源利用率。
借助人工智能技术，可以通过建立智能化的调度系统，根据订单情况、设备状态、员工能力等因素进行智能化决策和调度，从而提高生产效率和资源利用率。
4.智能设备维护：制造业中的设备维护是一个耗时费力的工作，而且容易受到人工经验和主观判断的影响。
人工智能技术可以实现智能设备维护，通过对设备的数据进行实时监测和分析，提前预测设备的故障和维护需求，并及时采取措施，避免设备故障对生产造成损失。
5.智能产品设计：人工智能在产品设计领域的应用也越来越广泛。
通过借助人工智能技术，可以实现对产品设计过程的优化和自动化。
例如，利用机器学习算法，可以对产品设计数据进行分析和挖掘，发现潜在的设计缺陷和改进点，提高产品的性能和质量。
6.智能供应链管理：供应链管理是制造业中的一个重要环节，传统的供应链管理存在很多问题，如信息不对称、物流耗时等。
人工智能可以帮助制造企业优化供应链管理。
人工智能在工业制造中的应用
人工智能在工业制造中的应用人工智能是当今科技发展的热门话题，其应用范围涵盖了各行各业。
尤其是在工业制造领域，人工智能已经成为了提高生产效率、降低成本、优化生产流程的必备工具。
本文将简要介绍人工智能在工业制造中的应用，并探讨其对未来制造业的影响。
一、人工智能在工业制造中的应用1. 自动化生产人工智能的一个重要应用就是自动化生产。
在以前的工业制造中，许多工序都需要人工操作，如装配、焊接、热处理等，这不仅费时费力，而且也容易出错。
而通过人工智能技术，我们可以实现机器人自动操作，完成这些工序。
这将极大降低生产成本，提高生产效率和质量。
2. 智能维修传统的维修模式往往是靠人工进行检修和维修，这不仅费时费力，而且也容易出错。
而通过人工智能技术，我们可以通过安装智能传感器和监测系统来对设备进行实时监控。
一旦设备出现异常，系统可以立刻反馈，并提供解决方案。
这将大大缩短维修周期，降低维修成本。
3. 智能质检质量是企业立足市场的关键，而人工质检往往存在主观性和不稳定性等问题。
而借助人工智能技术，我们可以实现自动化质检。
通过摄像头、传感器、机器学习等技术，可以实现快速准确的质检，提高产品质量。
二、人工智能对工业制造的影响1. 降低生产成本自动化生产和智能维修可以减少人工操作、减少人员成本，从而大大降低生产成本，提高利润率。
2. 提高生产效率自动化生产和智能维修可以大大提高生产效率，缩短生产周期，加快交货时间。
3. 优化生产流程智能质检可以实现自动化质检，不仅可以提高生产效率，而且可以及时发现生产线上的问题，进一步优化生产流程。
4. 重新定义人类工作随着人工智能的广泛应用，一些原本需要人类完成的工作将被机器人取代。
这将导致一些行业就业岗位的消失，但同时也会创造出新的行业和就业机会。
三、结语通过以上介绍，我们可以看出，人工智能在工业制造中的应用将会为企业带来众多的好处，包括降低成本、提高效率、优化流程等。
而随着人工智能技术的不断发展，相信它将会在未来的工业制造领域中扮演越来越重要的角色。
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人工智能在制造业中的应用目录摘要 (1)引言 (2)1.有关人工智能 (2)2.传统制造业谋求转型跨越 (2)3.制造工业的现状 (3)4.智能机器人的诞生 (3)5.软件将成为构建智能化工厂的重要基础 (3)6.数字技术和自动化技术的提高 (3)7.低端制造业造就巨大潜在市场 (4)8.我国制造业面临诸多困难 (4)9.如何摆脱我制造业的困境 (4)10.加快推进高技术服务业的发展，特提出以下建议 (5)第一要加快培育专业化的高技术服务人才队伍 (5)第二是要注重引导高技术服务业集聚发展 (5)第三是要积极承接国际高技术服务业转移 (5)第四是要进一步加大对高技术服务业的R&D投入 (5)第五是要加强知识产权保护，为高技术服务业的创新发展保驾护航 (5)总结 (5)摘要：针对制造业的高度复杂性，结合人工智能的研究进展，详细论述了计算机在制造生产中的应用现状及发展方向，阐明了各种技术的特点，并指出多种技术相结合进一步实现制造生产自动化，使人工智能更好地应用于制造生产，这对提高生产率及质量有重要意义。
关键字：人工智能；计算机；制造引言：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，旨在研究如何利用计算机等现代化工具种系统来模仿人类的智能行为。
人工智能技术的发展为生产数据与信息的分析和处理提供了有效的方法，给制造技术增添了智能的翅膀。
人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题，在制造过程的各个环节几乎都可广泛应用人工智能技术。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。
1.有关人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
2.传统制造业谋求转型跨越传统的设计模式已远远不能满足现代科技的迅猛发展，为了克服传统设计方法的不足，人工智能在现代设计领域逐渐受到重视。
20世纪50年代诞生的数控技术以及随后出现的机器人技术和计算机辅助设计技术，开创了数字化技术用于制造活动的先河，也满足了制造产品多样化对柔性制造的要求。
而传感技术的发展和普及，为大量获取制造数据和信息提供了便捷的技术手段。
3.制造工业的现状随着制造信息的爆炸性增长以及处理信息工作量的猛增,要求制造系统表现出更大的智能,但是专业人才的缺乏和专门知识的短缺,严重制约了制造工业的发展,在发展中国家是如此,在发达国家由于制造企业向第三世界转移,同样也造成我国技术力量的空虚,这动荡不定的市场和激烈的竞争要求制造企业在生产活动中表现出更高的机敏性和智能;而CIMS的实施和制造业的全球化发展遇到两个重大的障碍,即目前已形成的“自动化孤岛”的连接和全局优化问题以及各国、各地区的标准、数据和人-机接口的统一问题,这些问题的解决促进了智能制造系统的产生。
4.智能机器人的诞生智能机器人是通过软件和远程遥控技术运行的专业机电设备。
随着计算机技术的发展，这些机器人的功能也将越发强大，性能不断提升，工业机器人的应用领域已经不再限于传统的汽车、物流等粗放生产，已经涉及电子等精密制造领域。
5.软件将成为构建智能化工厂的重要基础人性化操作接口、高功效计算机运算平台连接、跨世界端运算与信息集成分析与统计都将成为关键要素。
从自动化到智能化，虽然中国制造业的智能化进程仍任重而道远，但毫无疑问，随着世界经济迅速的发展与成长，智能化制造工厂将给所有产业带来转型与冲击，也将引领全球制造业发展模式的前进与革新，对于中国制造业的转型来说已是必然选择。
6.数字技术和自动化技术的提高数字技术和自动化技术使制造业的发展模式、运行效率等发生了深刻变化。
基于数字化技术，除了制造过程本身可以实现智能化外，还可以逐步实现智能设计、智能管理等，再加上信息集成、全局优化，最终实现智能制造工厂。
7.低端制造业造就巨大潜在市场行业机器人最容易打开市场。
中国有发达国家普遍不具备的低端制造业(全球产业转移中国)，物流、食品饮料、医药、卫浴、冲压、打磨等这些行业的简单重复劳动非常适合机器人替代人工，行业机器人或将最先打开市场。
8.我国制造业面临诸多困难尽管中国制造业令世界瞩目，但不可否认我国制造业面临诸多困难。
企业缺乏核心技术，产品附加值过低、缺乏品牌意识、深陷价格战等问题，严重制约行业的发展。
高端设备需大量进口，自主创新面临着能力不足和动力缺失的双重制约。
9.如何摆脱我制造业的困境中国制造业转型向哪里去？业界有一个共识：“人工智能+机器人+数字制造技术=制造业革命”。
这三项要素都包含智力因素，可以说制造业的全球竞技已经到了智力比拼的阶段，靠劳动密集和人口红利的传统发展模式必须转型升级。
这就要求我们中国企业由偏重于规模扩张向创新能力转型，由低端制造向高端价值链拓展，由埋头生产向现代工业服务业延展竞争力。
越是外部需求萎缩，越是需要练内功，只有智者能胜出。
这一重大转型，既要靠企业自觉也需要外部环境的鼎力支持。
没有党和国家的好政策，没有地方党委、政府支持，沈阳机床不可能有今天的好局面，不可能干到世界同业第一的规模。
形成合力，就是上下同心，把中国制造业转型升级的命运牢牢掌握在自己手里。
转型升级是一场持久战，浮躁心理不属于那些具有产业理想的企业家。
只有集中智力资源向有能力突破的领域倾斜，才能赢得下一轮竞争。
对此，我们充满信心。
自动化领域一定是由需求推动。
国家队有财政补贴去竞争，而中小企业只有做好自己所熟悉的行业，做好专业化产品，力求和大企业进行合作，才有空间。
国产机器人优势在细分应用领域，对行业的理解深入，满足客户差异性需求才能存活甚至做大。
国内企业要存活，必须找一个立足的行业。
应用带动产品成熟是国内机器人企业发展的很好模式。
10.加快推进高技术服务业的发展，特提出以下建议第一要加快培育专业化的高技术服务人才队伍。
与制造业相比，高技术服务业对从业人员提出了更高的要求，应通过多种渠道吸引国外高技术服务领域的优秀人才加盟。
同时，要加快高等院校人才培养模式的改革，促进学科链与产业链的对接，加强学生创新能力和实践能力的培养。
第二是要注重引导高技术服务业集聚发展。
高技术服务业最重要的资产是知识和创意，而其所涉及的隐含性知识在一个特定区域内传播最为有效，这是高技术服务业集聚发展的最重要动因。
我们可依托现有的国家高新区、各类软件园、创意产业园和文化产业基地，进一步推动高技术服务业产业集群的发展，并支持有条件的高校、科研院所整合社会力量，建立以现代信息技术、商业模式创新、云计算等以研发设计为主的研究基地或工程化技术集成创新平台，促进信息资源和专业人才的共享。
第三是要积极承接国际高技术服务业转移。
进一步完善和规范外商投资服务业的政策环境，引导和鼓励外资投资高技术服务业，重点吸引国际著名咨询机构、文化创意机构等落户中国。
鼓励高技术服务企业在境外设立研发机构或地区总部，并购境外设计咨询机构、服务营销渠道和网络。
支持服务外包基地建设，增强企业承接海外技术研发、工业设计、数据处理、金融后台服务等国际外包业务的能力。
第四是要进一步加大对高技术服务业的R&D投入。
与一般意义上的服务业不同，高技术服务业本身需要较大力度的研发投入。
为此，政府的R&D投入应更多地投向高技术服务业，政府R&D投入在高技术服务业领域的比例，应高于高技术服务业产值占全部产业产值的比例。
不仅如此，还要通过政策的引导作用，推动企业R&D投入在高技术服务业的比例高于其他产业。
第五是要加强知识产权保护，为高技术服务业的创新发展保驾护航。
以制度创新带动科技创新，对高技术服务相关的知识产权归属进行科学界定，加大知识产权保护和执行力度，激发整个社会的创新动力和活力，加快推进高技术服务业的发展，进而有效提升我国制造业的国际竞争力。
总结：人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术等技术相结合的智能制造技术开始贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节，正催生智能制造业，引领新一轮制造业变革。
这些技术将会让制造业更具创造力、更加本地化和个性化，还能降低成本。
发展智能制造装备是我国制造业转型升级，实现由制造业大国到制造业强国转变的必经之路。
智能制造装备广泛应用于高端装备领域，是推动我国战略装备发展的核心力量。
必须大力发展人工智能技术并应用于我国的制造业中。
参考文献：【1】《工业机器人：制造业新劳工？》苏椰发表于2012-10-13【2】《钢材制造业等启动人工智能技术“绿色化”全面升级》发表于2013-7-7【3】《低端制造业潜力巨大行业机器人最易打开市场》发表于2013年9月12日【4】《2013年中国制造业的发展动态》发表于2013-03-13。