智能制造有哪些关键步骤

智能制造有哪些关键步骤
智能制造有哪些关键步骤

智能制造有哪些关键步骤

为落实《中国制造2025》总体部署,按照《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件,下面让我们来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件,或者说智能制造是怎样具体呈现的。

智能制造模式要素条件

一、离散型智能制造

1、车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。

3、制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。

4、建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。

5、建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

6、建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化,推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

二、流程型智能制造

1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。

3、采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

4、建立生产执行系统(MES),生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统(ERP),实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5、对于存在较高安全与环境风险的项目,实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控,建立在线应急指挥联动系统。

6、建立工厂通信网络架构,实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统(MES)、企业资源计划系统(ERP)之间的信息互联互通。

7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进,实现生产过程动态优化,制造和管理信息的全程可视化,企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

三、网络协同制造

1、建有网络化制造资源协同云平台,具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2、通过协同云平台,展示社会/企业/部门制造资源,实现制造资源和需求的有效对接。

3、通过协同云平台,实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接。

4、通过协同云平台,实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配,以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。

5、建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系,实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

6、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进,网络化制造资源协同云平台不断优化,企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成,生产制造与服务运维信息高度共享,资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

四、大规模个性化定制

1、产品采用模块化设计,通过差异化的定制参数,组合形成个性化产品。

2、建有基于互联网的个性化定制服务平台,通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式,实现与用户深度交互,快速生成产品定制方案。

3、建有个性化产品数据库,应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4、个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进,实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化,形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系,快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

五、远程运维服务

1、采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口,具备数据采集、通信和远程控制等功能,利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联

网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据,并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2、建立智能装备/产品远程运维服务平台,能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理,并通过数据挖掘、分析,向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

3、智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统(PLM)、客户关系管理系统(CRM)、产品研发管理系统实现信息共享。

4、智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统,能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持,并向用户提出运行维护解决方案。

5、建立信息安全管理制度,具备信息安全防护能力。通过持续改进,建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

新技术创新应用要素条件

一、工业互联网

1、建立工业互联网工厂内网,采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术,实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联,实现数据的采集、流转和处理;利用IPv6、工业物联网等技术,实现与工厂内、外网的互联互通,支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象,在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理,通过与国家工业互联网标识解析系统对接,实现对产品全生命周期管理。

3、实现工厂管理软件之间的横向互联,实现数据流动、转换和互认。

4、在工厂内部建设工业互联网平台,或利用公众网络上的工业互联网平台,实现数据的集成、分析和挖掘,支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施,实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应,保障工业系统的安全运行。

二、人工智能

1、关键制造装备采用人工智能技术,通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术,实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2、结合行业特点,基于大数据分析技术,应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法,在产品质量改进与缺陷检测、生产工艺过程优化、设备健康管理、故障预测与诊断等关键环节具备人工智能特征。

3、目标产品采用智能感知、模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术,实现复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等方面性能和智能化水平的显著提高。

4、人工智能技术已在产品开发、制造过程等产品全生命周期过程中实际运用,实现对制造过程优化,技术方案和应用模式等具有可复制性、可推广性。

工业4.0智能制造的7大关键趋势

工业4.0智能制造的7大关键趋势 当前,通用物联网设备正在改变工业管理与运营,用于特定行业的物联网设备也在变得更加强大。同时,物联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的组合用用,真正实现了传统工业向智能制造的转变。 在这一转变过程中,数字孪生、人机交互、预测性维护、网络安全、弹性变化、自动化和边缘计算正在成为智能制造的七个关键趋势。这些趋势也将极大地改变制造业中机器与机器、人与机器、人与人、预测与操作、管理与运营之间的关系,推动工业4.0时代的到来。 1.数字孪生的“接管” 数字孪生(DigitalTwin)是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 数字孪生提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。例如,制造汽车的机器人手臂可以使用数字孪生进行监控,数字孪生收集有关机械手臂操作的数据,并提供有关需要定期维护或更换的组件的信息。 数字孪生可以使预测性维护更加容易,并提供有价值的可视化功能以提高效率。虽然有很多方法可以收集和管理物联网信息,但数字孪生提供了一种更为直观而强大的方法。 2.创新的人机界面 计算机屏幕,甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位,但这种情况正在改变。在查看设备组件时,增强现实应用可以提供更有价值的反馈,并为员工提供有关制造设备的物联网衍生信息,使公司能够更好地进行管理与维护;虚拟现实也可以使用更传统的技术为工作人员提供强大的可视化功能。VR和AR通常针对特定任务量身定制,随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降,这些技术将更受欢迎,特别是在工业环境中。 3.更好的预测性维护 多年来,预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色,物联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。结合机器学习和其他人工智能工具,现代工业软件比过去凭借个人经验判断确定何时需要更换设备部件更加有效。与其他技术不同,预测性维护的好处很容易计算。作为一种工业物联网技术,预测性维护一定会成为未来工业管理人员的优秀助手。 4.网络安全投资愈发重要 在早期阶段,物联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时,对于许多公司而言,安全设备并不被视为重中之重。现在这种情况正在改变,那些即将或已经投资物联网

智能制造有哪些关键步骤

智能制造有哪些关键步 骤 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

智能制造有哪些关键步骤 为落实《中国制造2025》总体部署,按照《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件,下面让我们来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件,或者说智能制造是怎样具体呈现的。 智能制造模式要素条件 一、离散型智能制造 1、车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。 2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。 3、制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。 4、建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。 5、建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

6、建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。 7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。 通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化,推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。 二、流程型智能制造 1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。 2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。 3、采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。 4、建立生产执行系统(MES),生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统(ERP),实现企业经营、管理和决策的智能优化。

智能制造发展规划(2016-2020年)详解

智能制造发展规划(2016-2020年) 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造,是培育我国经济增长新动能的必由之路,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,对于推动我国制造业供给侧结构性改革,打造我国制造业竞争新优势,实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起,与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展,已成为制造业重要发展趋势,对产业发展和分工格局带来深刻影响,推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略,不断推出发展智能制造的新举措,通过政府、行业组织、企业等协同推进,积极培育制造业未来竞争优势。

经过几十年的快速发展,我国制造业规模跃居世界第一位,建立起门类齐全、独立完整的制造体系,但与先进国家相比,大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态,经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织,长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造,对于推进我国制造业供给侧结构性改革,培育经济增长新动能,构建新型制造体系,促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合,我国智能制造发展取得明显成效,以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展;智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及,离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快,流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及,关键工艺流程数控化率大大提高;在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式,为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存,不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人,智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱,智能制造新模式成熟度不高,系统整体解决方案供给能力不足,缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对

2018智能制造专项指南

附件1 2018年智能制造综合标准化与新模式 应用项目申报要求 为贯彻落实《中国制造2025》,深入实施智能制造工程,推动制造业智能升级,工业和信息化部与财政部决定联合开展2018年智能制造综合标准化与新模式应用项目工作,有关事项要求如下: 一、主要支持内容 智能制造综合标准化与新模式应用项目将围绕2类项目:一是智能制造综合标准化试验验证类项目;二是智能制造新模式应用类项目。 二、激励约束机制 建立促进企业创新的激励约束机制,通过明确项目实施目标,发挥财政资金引导作用,激发企业内生动力,促进产业提质增效、节能降耗、优化升级。纳入智能制造综合标准化与新模式

应用的项目,先预拨一部分财政补助资金,如期实现目标并通过项目验收的,将给予后续财政资金奖励;未如期完成项目验收的,将收回已补助资金。对于项目承担单位擅自调整实施内容或项目发生重大安全事故、环境污染等问题的,除将收回已补助资金外,还将进行业内通报等处理。 三、项目组织方式 委托第三方机构组织申报项目评审,择优遴选。所有申报项目需经项目建设所在地工业和信息化主管部门出具推荐意见,中央企业申报项目需额外出具推荐意见。 四、项目申报条件 (一)申报项目的单位应在中华人民共和国境内注册、具备独立法人资格,运营和财务状况良好。 (二)智能制造新模式应用项目须由用户、系统集成商、软件开发商、核心智能制造装备供应商等组成的联合体联合申报。联合体成员间须共同签订合作协议书,明确联合体组织方式和运营机制、成员单位具体权责、任务分工以及长期发展计划等。联合体的牵头单位作为项目的申报单位。 (三)每个申报单位只允许在智能制造综合标准化试验验证项目或智能制造新模式应用项目中牵头申报一个项目。已承担过项目但逾期未验收的,项目牵头单位不得申报2018年智能制造综合标准化与新模式应用项目。

智能制造技术路线图

智能制造技术路线图 摘要: 新一代信息通信技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械十大重点领域进入《技术路线图》,意味着互联网和传统工业的融合将是发展的制高点,智能制造将是中国制造未来的主攻方向。 日前,国家制造强国建设战略咨询委员会在京正式发布《〈中国制造2025〉重 点领域技术路线图(2015版)》。新一代信息通信技术产业、高档数控机床和 机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械十大重点领域进入《技术路线图》。 引领发展方向 2010年以来我国制造业增加值连续五年超过美国成为制造大国,一些优势领域 已达到或接近世界先进水平。然而,我国制造业大而不强,创新能力、整体素质和竞争力与发达国家相比仍有明显差距。加快实现从制造大国向制造强国的转变,已成为新时期我国经济社会发展的重大战略任务。 为了推进这一历史性的转变,国务院组织编制并于今年5月19日正式发布《中国制造2025》,对我国制造业转型升级和跨越发展做了整体部署,提出了我国 制造业由大变强“三步走”战略目标,明确了建设制造强国的战略任务和重点,是我国实施制造强国战略的第一个十年行动纲领。 制造业覆盖面很广,为了确保我国十年后能够迈入制造强国行列,必须坚持整 体推进、重点突破的发展原则。受国家制造强国建设战略咨询委员会委托,中国工程院围绕《中国制造2025》确定的新一代信息通信技术产业、高档数控机床 和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农业装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械等十大重点领域未来十年的发展趋势、发展重点和目标等进行了研究,提出了十大

智能制造工程实施指南(2016-2020)

智能制造工程实施指南 (2016-2020) 为贯彻落实《中国制造2025》,组织实施好智能制造工程(以下简称“工程”),特编制本指南。 一、背景 自国际金融危机发生以来,随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合,全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革,数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势。世界主要工业发达国家加紧谋篇布局,纷纷推出新的重振制造业国家战略,支持和推动智能制造发展,以重塑制造业竞争新优势。为加速我国制造业转型升级、提质增效,国务院发布实施《中国制造2025》,并将智能制造作为主攻方向,加速培育我国新的经济增长动力,抢占新一轮产业竞争制高点。 当前,我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存,不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。相对工业发达国家,推动我国制造业智能转型,环境更为复杂,形势更为严峻,任务更加艰巨。 《中国制造2025》明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一,目的是更好地整合全社会资源,统筹兼顾智能制造各个关键环节,突破发展瓶颈,系统推进技术与装备开发、标准制定、新

模式培育和集成应用。加快组织实施智能制造工程,对于推动《中国制造2025》十大重点领域率先突破,促进传统制造业转型升级,实现制造强国目标具有重大意义。 二、总体要求 加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署,牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,以构建新型制造体系为目标,以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线,坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破”的原则,将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务,分步骤持续推进。“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范,重点聚焦“五三五十”重点任务,即:攻克五类关键技术装备,夯实智能制造三大基础,培育推广五种智能制造新模式,推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用,持续推动传统制造业智能转型,为构建我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。 (一)基本原则 坚持统筹规划、分类施策。统筹兼顾智能制造各个关键环节,加强构建新型制造体系的顶层设计与规划。针对我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存,不同地区、行业、企业发展不平衡的局面,分类指导、并行推进,推动优势领域率先突破,促进传统制造业智能转型。 坚持需求牵引、问题导向。瞄准制造业数字化、网络化、智能化

智能制造硬件关键技术

智能制造硬件所涉及的关键技术 过去10年,数字计算和通信的迅猛发展,使得以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、制动化成套设备为代表的智能制造产业得到高速发展。其中3D打印机是数字化代表,机器人是智能化代表。 互联网的再次发展,使得未来是“产业互联网”的时代,互联网将改变每一个产业、组织乃至整个社会。产业互联网所代表的跨界融合成为总的发展趋势,从最早的零售业到如今的金融、医疗、可穿戴、在线教育、在线旅游以及生活服务的方方面面,传统硬件领域也将被改变。近些年来,从智能手机发展到智能手表、智能眼镜,以及物联网下的智能家居,智能硬件产业格局从发端到发展,已经形成巨大的浪潮。产业互联网与智能硬件融合,更酝酿着商业模式颠覆与生活方式的变革,从而使得智能制造、智能服务等多新型行业得以出现和发展。 智能制造,是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,是高度网络连接、知识驱动的制造模式。智能制造优化了制造行业的全部业务和作业流程,可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。并且,智能制造结合信息技术和工程技术,从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。智能制造,是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势,愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。 智能制造的发展和智能硬件紧密结合,智能硬件是传统设备产业基于产业互联网发展的新阶段。智能硬件技术使传统的制造装备和各种家电、医疗设备具有了信息的采集、分析和执行的能力,通过软硬件结合的方式,对传统设备进行改造,形成了智能装备和智能产品。智能化之后,硬件具备连接的能力,实现互联网服务的加载,通过与网络互连、移动计算、云计算等互联网技术融合,将单体智能扩展到网络智能,形成“云+端”的典型架构,具备了大数据等附加价值,进一步拓展了智能产品的能力和范围。智能的硬件的发展和热捧,已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。

智能制造之路读后感

智能制造之路——数字化工厂 ——读后感 全面实现数字化是通向智能制造的必由之路。本书中主要阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征;描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素;分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图,通过三大集成篇与案例分析篇,结合“西门子数字化企业软件套件”,帮助我们更好地理解智能制造相关理念,促进企业打造新一代智能创新平台,从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理,促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合,更好地满足客户持续多变的个性化需求。 21世纪以来,全球正出现以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前,新兴经济体快速崛起,全球市场经济交流合作规模空前,多样化、个性化需求快速发展,用户体验成为市场竞争力的关键要素。在此背景下,各国将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心、提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。智能制造的基本属性有三个:对信息流和物流的自动感知和分析,对制造过程信息流和物流的自主控制,对制造过程的自主优化运行。智能制造具备以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征。 工业 4.0,重点是实现产品生命周期和价值链整个过程中人,物,机器之间的连接,同时实现他们之间信息的及时共享和协同,以提供一个实时,自动化,智能,可视,柔性的动态自组织架构。工业4.0的核心和关键是建立一个人,机器,资源互联互通的网络化社会。通过人,物和系统的连接,实现企业价值网络的动态建立,实时优化和自组织。 在智能制造阶段,由原来以财务为核心的ERP,会转变为以产品生命周期和生产为核心的PLM+MES,实现三者之间的协同成为构建智能制造IT集成架构和协同架构的关键。PLM解决产品研发,设计,将产品转变为可生产的BOM和工艺路线。ERP解决根据市场需求或预测进行生产计划安排。MES根据ERP提供的生产计划详细安排生产执行过程,并对全过程执行状态实时跟踪。 生产是工厂所有活动的核心,而MES系统正好是智能工厂中生产制造,供应

智能制造与智能装备的关键技术和发展趋势

智能制造与智能装备的关键技术与发展趋势智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备,它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。在听了暑期学校谭建荣教授的智能制造与智能装备的关键技术与发展趋势,我对智能制造和智能装备有了进一步的认识,主要分为以下几个方面: 一、新一代信息技术引领新一代智能制造 在新一代信息技术的引领下,出现了人机互连、混合现实、大数据、人工智能等新兴的技术领域,新兴的信息产业,这些产业带动了制造业的发展,在大数据模式设备虚拟现实等技术的驱动下,对我们制造企业生了深刻的影响,推动实体经济转型升级,有四个技术特别值得关注,包括交通技术、感知技术、学习技术和决策技术。使得我们整个制造业向数字化、智能化、移动化、绿色化方向发展。我们机械产品装备制造业机械产品也是正从机械化向电气化、向信息化和智能化方向发展。 二、智能制造的核心问题和关键环节 智能制造是用智能的技术和制造的技术相融合,用智能的技术来解决制造的问题。展开讲智能制造,就是对产品前生命周期中设计加工装备等环节的制造活动进行知识表达与学习,信息感知分析,智能决策与执行,实现制造过程,制造系统与制造装备的知识推理,动态传感和自主决策。智能制造就是把人工智能技术和设计制造技术有机结合起来,把人工智能技术应用到我们产品设计资料当中来。因此智能制造,可以有4个关键环节,智能设计、智能加工、智能装配和智能服务。 三、智能装备的关键技术 那么智能装备有两个含义,第一个含义就是智能技术产品化最明显,我们国内做的好的也有,比如说安徽的科大讯飞语音设备技术。第二个方面就把传统产品进行智能化,特别传统的产品,包括装备及产品化,那么智能化的产品和装备有四个部分,结合质感地址,则应自学习和自决策,这个这四个典型特征也是以知识工程为核心。我们现在可以重点搞五个领域的智能产品装备,第一是智能机床装备、第二是智能工程机械、第三是智能动力装备、第四是智能机器人,包括工业机器人服务机器人,第五是智能终端产品,包括手机、智能的电子产品、车载的导航等。 智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造,包括智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用,涉及制造过程中的设计、工艺、装备(结构设计和优化、控制、软件、集成)和管理。 重点推进高档数控机床与基础制造装备,自动化成套生产线,智能控制系统,

智能制造有哪些关键步骤

智能制造有哪些关键步骤 为落实《中国制造2025》总体部署,按照《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件,下面让我们来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件,或者说智能制造是怎样具体呈现的。 智能制造模式要素条件 一、离散型智能制造 1、车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。 2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。 3、制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。 4、建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。 5、建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。 6、建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。 7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

实现智能制造服务需要哪些关键技术

【智能制造服务】实现智能制造服务需 要哪些关键技术 关键词:智能制造服务 导语:随着科技的发展,智能制造服务也在不断创新和演变,未来仍需要使用和解决很多技术,不过可以确定的是,智能制造服务的发展方向是以实时、可靠、高效、低成本为基础的,而这些因素都将帮助我国的制造业迎来新的时代。 图示:【智能制造服务】实现智能制造服务需要哪些关键技术 从上世纪八十年代起,随着计算机和通信技术的迅猛发展,制造业也由传统手工制造逐渐转向了进入了以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、制动化成套设备为代表的智能制造,这使得智能制造服务得到了高速发展,它也成为了制造业未来的主要发展趋势。 近些年来,人们的生活已经慢慢被智能产品所充斥,例如从智能手机发展到智能手表、智能眼镜,以及物联网下的智能家居等,可见智能产品已经形成巨大的浪潮,智能制造与产业互联网的融合,也在酝酿着商业模式颠覆与生活方式的变革,因此智能制造服务等新型行业在未来会得到广泛关注与发展。 智能制造服务是面向产品全部的生命周期,是高度网络连接、知识驱动的制造模式。智能制造服务优化了制造行业的全部业务和作业流程,可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。并且,智能制造服务结合信息技术和工程技术,从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。

智能制造服务是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势,愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。要实现完整的生产系统智能制造服务,关键是智能基础共性技术需要突破,这其中涉及到如下关键技术。 1. 识别技术 识别功能是智能制造服务环节关键的一环,需要的识别技术主要有射频识别技术,基于深度三维图像识别技术,以及物体缺陷自动识别技术基于三维图像物体识别的任务是识别出图像中有什么类型的物体,并给出物体在图像中所反映的位置和方向,是对三维世界的感知理解。在结合了人工智能科学、计算机科学和信息科学之后,三维物体识别在智能制造服务系统中识别物体几何情况的关键技术。 2. 实时定位系统 实时定位系统可以、对多种材料、零件、工具、设备等资产进行实时跟踪管理,生产过程中,需要监视在制品的位置行踪,以及材料、零件、工具的存放位置等。这样,在智能制造服务系统中需要建立一个实时定位网络系统,以完成生产全程中角色的实时位置跟踪。 3. 信息物理融合系统 信息物理融合系统也称为“虚拟网络-实体物理”生产系统,它将彻底改变传统制造业逻辑。在这样的系统中,一个工件就能算出自己需要哪些服务。通过数字化逐步升级现有生产设施,这样生产系统可以实现全新的体系结构。 4. 网络安全技术 数字化推动了制造业的发展,在很大程度上得益于计算机网络技术的发展,与此同时也给工厂的网络安全构成了威胁。以前习惯于纸质的熟练工人,现在越来越依赖于计算机网络、自动化机器和无处不在的传感器,而技术人员的工作就是把数字数据转换成物理部件和组件。制造过程的数字化技术资料支撑了产品设计、制造和服务的全过程,必须得以保护。 5. 系统协同技术 这需要大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术、安装调试技术、统一操作界面和工程工具的设计技术、统一事件序列和报警处理技术、一体化资产管理技术等相互协同来完成。 在21世纪,随着科技的发展,智能制造服务也在不断创新和演变,未来仍需要使用和解决很多技术,不过可以确定的是,智能制造服务的发展方向是以实时、可靠、高效、低成本为基础的,而这些因素都将帮助我国的制造业迎来新的时代。

智能制造项目申报方向

附件1 智能制造项目申报方向 一、关键技术装备 1.支持高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备创新与应用。 2.支持五大关键技术装备的产业化与技术改造。 二、智能制造标准体系 1.支持智能制造标准的试验验证,搭建标准研制与试验验证平台(系统),开展技术规范、标准全过程试验验证。 2.实施《制造业标准化提升计划》,按照《国家智能制造标准体系建设指南(2015版)》的要求,加快制定智能制造3大标准领域的标准制修订工作。 3.开展工业信息安全测评标准与工具集研制,研究并制定适应我国各行业现状的安全测评标准,验证满足工控信息安全测评需求的工具集。 三、智能制造软件支撑能力 推进信息物理系统关键技术研发及产业化,加快信息物理系统应用测试验证平台建设,提升智能制造系统解决方案能力,开展行业应用试点示范。 四、工业互联网基础和信息安全系统

1.开展核心信息通信设备的研发与产业化,推进基于自主芯片的服务器研发与产业化,推进安全可靠网络设备研发与产业化。 2.全光宽带网络建设。推动包括制造业集聚区在内的光纤网、移动通信网以及无线局域网的深度覆盖;推动物联网、大数据、云计算等技术在制造领域的推广应用;大力发展面向制造业的信息技术服务。 3.启动工业互联网产业推进试点示范,构建“工业互联网试验验证平台”,建设“工业互联网关键资源管理平台”(包括标识解析、IP地址等)和“工业互联网尚商用转数据管理平台”。 4.开展安全可靠工业级信息安全产品如工业防火墙、工业通讯网关、工控网络安全监测审计系统、工业安全数据采集设备等产品及设备研发。 5.建设工业互联网安全监测平台,工控网络安全防御平台,工业互联网安全仿真、测试、验证等技术平台,工业控制系统仿真测试与验证平台,建设工业信息安全在线监测预警平台,建设工业互联网可信计算机主动免疫平台。 6.面向工业互联网的安全监测平台试点示范、工业信息安全产品和解决方案的行业应用示范。 五、培育推广智能制造新模式

智能制造技术的国内外现状

智能制造技术的国内外现状 智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一,所谓智能制造技术,是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。作为智能制造的重要工具之一,自动化技术的发展程度无疑决定着智能制造发展的成败。 全球智能制造发展趋势: 1.以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。 2.智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3.世界范围内智能制造国家战略空前高涨。 国外智能制造技术发展现状 世界主要工业化发达国家提早布局。自20世纪80年代末智能制造提出以来,世界各国都对智能制造系统进行了各种研究,首先是对智能制造技术的研究,然后为了满足经济全球化和社会产品需求的变化,智能制造技术集成应用的环境——智能制造系统被提出。日本于1989年提出智能制造系统,且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目,其中包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。美国于1992年执行新技术政策,大力支持包括信息技术和新的制造工艺,智能制造技术在内的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目,选择了39项核心技术,其中信息技术、分子生物学和先进制造技术中均突出了智能制造技术的地位。近来,各国除了对智能制造基础技术进行研究外,更多的是进行国际间的合作研究。 世界主要工业化发达国家将智能制造作为重振制造业战略的重要抓手。融危机以来,在寻求危机解决方案的过程中,美、德、日等国政府和相关专业人士纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业。2001年6月,美国正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”;2012年2月,又出台“先进制造业国家战略计划”,提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新;2012年设立美国制造业创新网络,并先后设立增才制造创新研究院和数字化制造与设计创新研究院。德国通过政

【智能制造】我国智能制造技术的发展现状以及存在的问题

【智能制造】我国智能制造技术的发展现状以及存在的问题

关键词:智能制造 导语:未来智能制造技术创新及应用将会贯穿制造业全过程,世界范围内智能制造国家战略将空前高涨,这对我国来说,无疑是一项挑战也是巨大的动力。 图示:我国智能制造技术的发展现状以及存在的问题 21世纪以来,世界经济发展迅速,人们开始走向智能化的时代,互联网技术、人机交互技术以及各种各样的智能设备充斥着我们的日常生活,这不仅使我们的生活越来越有效率,也对制造企业做出了很大贡献。 纵观当今社会,智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一。所谓智能制造技术,是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。接下来,我们谈谈我国的智能制造技术发展现状以及存在的一些问题。 一.我国智能制造技术的发展现状 我国对智能制造的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得了一些成果,而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展,在许多重点项目方面取得成果,智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术,如机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造复杂制造系统、智能信息处理技术等;攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备,如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地,培养了一

智能制造有哪些关键步骤

智能制造有哪些关键步 骤 集团文件版本号:(M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988)

智能制造有哪些关键步骤 为落实《中国制造2025》总体部署,按照《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件,下面让我们来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件,或者说智能制造是怎样具体呈现的。 智能制造模式要素条件 一、离散型智能制造 1、车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。 2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。 3、制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。 4、建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。

5、建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。 6、建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。 7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。 通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化,推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。 二、流程型智能制造 1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。 2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。 3、采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

智能制造技术的国内外发展现状

智能制造技术的国内外展现状 智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一,所谓智能制造技术,是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进制造技术的基础上,通过智能化感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。作为智能制造的重要工具之一,自动化技术的发展程度无疑决定着智能制造发展的成败。 全球智能制造发展趋势: 1.以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。 2.智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3.世界范围内智能制造国家战略空前高涨。 国外智能制作技术发展现状 世界主要工业化发达国家提早布局。自20世纪80年代末智能制造提出以来,世界各国都对智能制造系统进行了各种研究,首先是对智能制造技术的研究,然后为了满足经济全球化和社会产品需求的变化,智能制造技术集成应用的环境—智能制造系统被提出。日本于1989年提成智能制造系统,且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目,其中包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。美国与1992年执行

新技术正常,大力支持包括信息技术和新的制造工艺,智能制造技术在内的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目,选择了39项核心技术,其中信息技术、分子生物学和先进制造技术中均突出了智能制造技术的地位。近来,各国除了对智能制造技术进行研究外,更多的是进行国际间的合作研究。 世界主要工业化发达国家将智能制造作为重振制造业战略的重要抓手。金融危机以来,在寻求危机决绝方案的过程中,美、德、日等国政府和相关专业人士纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业。国内智能制造技术的发展现状与存在的问题 1.发展现状 国内取得了一批基础研究成果和智能制造技术。我国对智能制造的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面去得了一些成果,而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展,在许多重点项目方面取得成果,智能制造相关产业也出具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术,如机器人技术、感知技束、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工业技术、数控技术与数字化制造、复杂制造系统、智能信息处理技术等;攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备,如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地,培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。

智能制造工厂的五大关键领域特性

智能制造工厂的五大关键领域特性 智能工厂代表了高度互联和智能化的数字时代,工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现,下面由iBeacon室内定位设备厂家云里物里来给大家讲解下每个领域的特征: 一、互联互通 互联互通是通过CPS系统将人、物、机器与系统进行连接,以物联网作为基础,通过传感器、RFID、二维码和无线局域网等实现信息的采集,通过PLC和本地及远程服务器实现人机界面的交互,在本地服务器和云存储服务器实现数据读写,在ERP、PLM、MES和SCADA 等平台实现无缝对接,从而达到信息的畅通,人机的智能。一方面,通过这些技术实现智能工厂内部从订单、采购、生产与设计等的信息实时处理与通畅,另一方面相关设计供应商、采购供应商、服务商和客户等与智能工厂实现互联互通,确保生产信息、服务信息等的同步,采购供应商随时可以提取生产订单信息,客户随时可以提交自己的个性化订单且可以查询自己订单的生产进展,服务商随时保持与客户等的沟通与相关事物处理。 二、数字化 数字化包含两方面内容,一方面是指智能工厂在工厂规划设计、工艺装备开发及物流等全部应用三维设计与仿真;通过仿真分析,消除设计中的问题,将问题提前进行识别,减少后期改进改善的投入,从而达到优化设计成本与质量,实现数字化制造和QCD与灵活生产的目标,实现真正的精益,通过仿真运营成本降低10-30%,劳动生产率提高15-30%。 另一方面,在传感器、定位识别、数据库分析等物联网基础数字化技术的帮助下,数字化贯穿产品创造价值链和智能工厂制造价值网络,从研发BOM到采购BOM和制造BOM,甚至到营销服务的BOM准确性与及时性直接影响是否能实现智能化,从研发到运营,乃至商业模式也需要数字化的贯通,从某种程度而言数字化的实现程度也成为智能制造战略成功的关键。 三、大数据 大数据,是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具处理能力范围的数据集合,从大数据、物联网的硬件基础、连接技术到中间数据存储平台、数据分析平台形成了整个大数据的架构,实现了底层硬件数据采集到顶层数据分析的纵向整合。 大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,更重要的是对数据进行专业化处理,将来自各专业的各类型数据进行提取、分割、建立模型并进行分析,深度挖掘数据背后的潜在问题和贡献价值。数据采集方面毫无疑问做的很好,但数据也仅仅停留在形成报表的层面,无法直接利用与分析,识别出问题并进行整改,直接反映的是数据分析和数据应用人员的缺失,尤其是与专业相结合,需要既了解专业又懂得建模和算法的数据分析人才,这也是大数据面临的重要挑战,亟需企业和学校联合共同培养,且从取消手工的数据处理着手开展逐步积累,同时也反映了IT与制造的融合与同步不足。

相关文档
最新文档