智能制造及其十大关键技术
智能制造的关键技术和应用场景研究
智能制造的关键技术和应用场景研究一、引言近年来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智能制造成为了一个备受关注的话题。
智能制造是指以智能化和信息化为核心，集成先进制造技术、先进材料、先进计算机技术、先进传感技术和先进管理技术等多种技术的制造方式。
本文将探讨智能制造的关键技术和应用场景。
二、智能制造的关键技术1.人工智能人工智能是智能制造的核心技术之一。
通过计算机模拟人类智能，使机器能够进行思考、学习、判断和决策等活动，从而达到智能制造的目的。
其中，深度学习、神经网络、机器学习等技术在智能制造中具有广泛的应用。
例如，在机器人加工和装配过程中，利用人工智能技术可以提高机器人的精度和速度，从而提高生产效率和产品质量。
2.物联网物联网是智能制造的重要技术之一。
通过连接不同设备、工具和智能传感器等，实现对整个生产过程进行实时监测和控制。
物联网可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化，提高企业的生产效率和产品质量。
例如，在智能制造中，通过智能传感器对设备进行实时监测，可以预测设备故障的发生并及时进行维修，从而避免停机时间的浪费。
3.大数据大数据是智能制造的重要技术之一。
通过对生产过程中产生的各种数据进行收集、整理、分析和挖掘，可以帮助企业发现生产过程中存在的问题和瓶颈，并进行优化，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在智能制造中，通过对生产过程中产生的各种数据进行分析和挖掘，可以找出产品生产过程中存在的不规范因素，进而控制工艺节点，规避因素对成品的质量影响。
4.3D打印3D打印是智能制造的核心技术之一。
通过对材料进行逐层叠加，可以实现对三维结构的快速构建。
在制造行业中，3D打印已经广泛应用于模型制作、产品原型制造、装备维修、医学领域中的医学制造等各个领域。
例如，在智能制造中，当业务高度个性化时，可通过3D打印技术，实现快速定制生产，更快、更好地适应市场需求。
三、智能制造的应用场景1.电子行业在电子行业中，智能制造已经得到广泛的应用。
智能制造的关键技术和未来发展趋势
智能制造的关键技术和未来发展趋势一、引言智能制造作为工业4.0的核心内容之一，被认为是未来制造业的领航者。
它是基于先进的信息技术和现代化制造技术的完美结合，通过整合数字化、智能化的生产过程，实现了制造经济效益和生产效率的大幅提升。
那么，在智能制造中有哪些关键技术呢？它又将如何发展呢？这是本文将要讨论的话题。
二、智能制造关键技术1、物联网技术物联网技术是实现智能制造的基础，它链接了人、机器和物品，通过传感器和网络连接，实现了设备之间信息共享、监控和控制的互联互通。
物联网技术可以实现产品生产、配件追踪、产品质量监控等一系列关键操作，大大提高了生产效率和产品质量。
2、数据采集与处理技术生产过程中涉及到大量的数据，如温度、湿度、振动、压力等等，这些数据需要被采集、处理和分析。
数据采集与处理技术可以把生产流程中的大量数据进行实时监控和分析，从而对生产过程的各种参数及时进行控制和调整，及时发现和解决问题。
3、人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心技术之一，它能够有效地协助工人完成生产过程中的各种复杂、重复和危险性高的工作，提高生产效率和安全性。
人工智能技术还能实现大规模数据的分析和模型构建，从而为企业提供更加精准和智能的决策支持。
三、智能制造未来发展趋势1、智能生产线随着信息技术的发展和应用范围的扩大，智能生产线会成为未来制造业的趋势。
智能化生产线意味着整个生产过程都被数字化、网络化、智能化，通过数据采集、物联网技术和人工智能技术的支持，把生产过程中的每一步都可视化、可控制化、可优化。
2、智能制造生态智能制造生态是未来智能制造的核心，它是一个多方面的协同生态系统，包括供应商、制造商、销售商、技术开发者、服务提供商等等。
通过这种协同方式，不仅可以降低生产成本、提高生产效率，还可以为消费者提供个性化服务和更具竞争力的产品。
3、智能制造国际化智能制造技术是全球性技术，其发展也呈现出国际化的趋势。
我国已经开始积极探索智能制造配套标准和规范，未来，国际化的智能制造生态将会更加完善，为全球消费者提供更好的产品和服务。
智能制造类知识点总结
智能制造类知识点总结一、智能制造的概念智能制造是指利用现代信息技术，从设计、生产、运营等多个环节对生产资源进行全面管理和优化的制造模式。
其发展目标是实现生产过程的数字化、网络化、智能化，为实现产品快速开发、柔性生产和智能制造提供技术与理论基础。
二、智能制造的关键技术1. 传感器技术：传感器技术是智能制造的重要基础，通过传感器实现对生产过程中的各种物理量、化学量以及机电信息的实时采集，为实时监控和信息化提供数据支持。
2. 人工智能技术：人工智能技术是当前智能制造的核心技术之一，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的技术，可以应用于生产过程的智能调度、设备预测性维护、产品质量控制等多个方面。
3. 云计算技术：云计算技术通过云端的弹性计算资源，可以实现生产过程数据的存储、处理和分析，为生产决策提供强大的支持。
4. 物联网技术：物联网技术通过实现万物互联的方式，可以实现生产过程的设备互联、智能管理、数据共享等多个方面的应用。
5. 3D打印技术：3D打印技术是一种新型的制造技术，可以实现快速模型设计、定制化生产、小批量生产等多样化的生产实现方式。
6. 大数据技术：大数据技术可以结合生产过程中的海量数据，实现数据挖掘、预测分析、智能决策等多种应用。
7. 工业机器人技术：工业机器人技术通过实现生产过程中的自动化生产、精细化加工、柔性化制造等多个方面的应用。
三、智能制造的应用领域1. 汽车制造：智能制造技术在汽车制造领域的应用，可以实现智能车间、自动化生产线、智能供应链等多方面的应用，提高汽车制造效率和品质。
2. 电子制造：智能制造技术在电子制造领域的应用，可以实现电子生产过程的智能调度、智能质检、个性化定制等多个方面的应用。
3. 机械制造：智能制造技术在机械制造领域的应用，可以实现智能设计、数字化加工、柔性生产等多个方面的应用。
4. 食品制造：智能制造技术在食品制造领域的应用，可以实现食品生产的自动化、节能环保、智能化管理等多个方面的应用。
智能制造的九大技术2024
智能制造的九大技术（二）引言概述：智能制造是指基于信息技术、自动化技术和物联网技术，使生产过程变得更加高效、灵活和可持续的制造方式。
在现代工业和制造业的发展中，智能制造技术扮演着越来越重要的角色。
本文将继续探讨智能制造的九大关键技术，包括数字化建模与仿真、增强现实技术、物联网技术、云计算技术以及大数据分析技术。
正文内容：1. 数字化建模与仿真技术数字化建模与仿真技术是智能制造的关键技术之一。
它通过建立产品和生产过程的数字模型，实现对产品设计和生产过程的全面监管和优化。
其中，虚拟现实技术可以通过模拟实际的制造过程，帮助企业提前检测和解决问题。
- 实时数字化建模：通过传感器和数据采集技术，实时收集和更新产品设计和生产数据，实现实时数字化建模。
- 多物理场耦合仿真：将产品设计和生产过程的多个物理场进行耦合模拟，全面分析产品性能，减少实际测试的时间成本。
- 虚拟现实技术：利用虚拟现实技术，设计和验证产品在实际使用中的性能和可靠性。
增强现实技术是智能制造的另一个重要技术。
它结合了虚拟现实和现实环境，为操作人员提供更直观、更丰富的信息和辅助工具，提高了生产效率和质量。
- 增强现实可视化：通过在现实世界中叠加虚拟信息，实现对产品和生产过程的实时可视化。
- 增强现实指导：通过增强现实技术，为操作人员提供实时指导和培训，减少操作错误和提高技术水平。
- 增强现实检测：利用增强现实技术，实现对产品和生产过程的实时检测和监控，及早发现和解决问题。
3. 物联网技术物联网技术是构建智能制造系统的基础。
通过将各种设备、机器和传感器连接到互联网，实现信息的互通和共享。
- 物联网设备连接：将传感器和设备通过互联网连接起来，实现实时数据采集和共享。
- 远程监控和控制：通过物联网技术，实现对生产设备和过程的远程监控和控制，提高生产效率和质量。
- 自动化和智能化：物联网技术可以实现设备和机器之间的自动化和智能化交互，提高生产效率和灵活性。
智能制造的九大技术
智能制造的九大技术在当今科技飞速发展的时代，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
智能制造融合了先进的信息技术、自动化技术和制造工艺，旨在提高生产效率、产品质量、降低成本，并实现生产过程的智能化和个性化。
以下将为您详细介绍智能制造的九大技术。
一、工业机器人技术工业机器人是智能制造中不可或缺的一部分。
它们能够在各种恶劣环境下精确、高效地完成重复、繁重和危险的工作。
从简单的搬运、装配到复杂的焊接、涂装，工业机器人的应用范围越来越广泛。
通过编程和传感器技术，工业机器人能够实现高度的自动化和智能化操作，大大提高了生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造工厂中，工业机器人可以完成车身焊接、喷漆等工序，不仅提高了生产速度，还保证了焊接和喷漆的质量一致性。
而且，随着人工智能和机器学习技术的发展，工业机器人正变得越来越智能，能够自主学习和适应不同的生产任务和环境变化。
二、增材制造技术（3D 打印）增材制造技术，也就是常说的 3D 打印，是一种通过逐层堆积材料来制造三维物体的创新技术。
与传统的减材制造方法不同，3D 打印能够实现复杂形状的快速制造，减少了材料浪费和加工时间。
在航空航天领域，3D 打印可以制造出轻量化、高强度的零部件，如发动机叶片和机身结构件。
在医疗领域，3D 打印能够根据患者的具体情况定制个性化的医疗器械，如假肢、牙齿矫正器等。
此外，3D 打印还在模具制造、艺术设计等领域发挥着重要作用。
三、传感器与物联网技术传感器是获取生产过程中各种数据的关键设备，如温度、压力、湿度、位置等。
通过将大量的传感器部署在生产线上，可以实时监测生产设备的运行状态和产品质量参数。
物联网技术则将这些传感器连接起来，形成一个互联互通的网络，实现数据的实时传输和共享。
这样，管理人员可以随时随地获取生产现场的信息，及时发现问题并采取措施。
同时，基于物联网收集的数据，还可以进行大数据分析和预测性维护，提前预防设备故障，降低维修成本和生产停机时间。
智能制造知识点总结
智能制造知识点总结一、智能制造的概念智能制造是利用先进的信息技术和先进的生产工艺手段，以实现可持续的、全方位的、个性化的生产，从而提高生产效率、产品质量和市场响应能力的一种生产方式。
它是一种将生产与信息技术相结合，实现生产自动化、精细化、柔性化和智能化的新型制造模式。
二、智能制造的关键技术1. 物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过传感器、通信技术和云计算技术，实现设备的互联互通，实现对设备状态、工艺流程的实时监控和管理，从而提高生产效率、降低生产成本。
2. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心，通过机器学习、深度学习等技术，实现设备的自主决策、智能优化和智能协作，提高生产的自动化、智能化水平。
3. 虚拟仿真技术虚拟仿真技术是智能制造的重要手段，通过数字化建模和仿真技术，实现对生产过程的模拟和优化，提高生产的柔性化、智能化水平。
4. 大数据分析技术大数据分析技术是智能制造的重要支撑，通过对生产数据的采集、存储和分析，实现对生产过程的实时监控和预测分析，提高生产的响应速度和决策精度。
5. 云计算技术云计算技术是智能制造的重要基础，通过云端资源的共享和管理，实现对生产过程的远程监控和管理，提高生产的灵活性和可持续发展能力。
三、智能制造的特点1. 智能化智能制造利用物联网、人工智能等技术，实现生产设备、生产过程的智能化管理和决策，提高生产的自动化、智能化水平。
2. 精细化智能制造利用大数据、虚拟仿真等技术，实现对生产过程的精细化控制和优化，提高生产的精准度和稳定性。
3. 柔性化智能制造利用柔性制造系统、智能物流等技术，实现生产过程的灵活调整和快速响应，提高生产的适应性和灵活性。
4. 可持续发展智能制造利用清洁生产技术、循环经济理念等技术，实现生产过程的资源节约和环境保护，提高生产的可持续发展能力。
四、智能制造的应用领域1. 制造业智能制造在制造业中的应用，包括智能工厂、智能工艺、智能装备等方面，通过物联网、人工智能等技术，实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率和产品质量。
智能制造关键技术及应用
智能制造关键技术及应用智能制造是指利用先进的信息技术和智能装备，实现生产线自动化、智能化、柔性化的制造模式。
它融合了物联网、云计算、大数据等技术，以提高生产效率、降低成本、优化产品质量为目标，对于推动制造业的转型和升级具有重要意义。
本文将介绍智能制造的关键技术以及其应用领域。
一、传感器技术传感器是智能制造的重要组成部分，它能够感知并收集生产过程中的各种数据，从而为系统提供准确的输入。
例如，压力传感器、温度传感器、光电传感器等可以实时监测设备运行状态，提供关键参数供系统优化控制之用。
传感器技术的应用可以实现设备的智能检测与控制，有效提高生产效率和产品质量。
二、机器视觉技术机器视觉技术是指利用高精度的摄像设备和图像处理算法，对物体进行检测、识别和测量。
它能够模拟人类的视觉系统，对产品进行快速、准确的检测和判定。
在智能制造中，机器视觉技术可应用于零部件的质量检测、产品的外观检验等方面，大大提高了检测的准确性和效率。
三、云计算与大数据技术云计算与大数据技术为智能制造提供了强大的支持。
通过将数据存储在云端服务器上，企业可以实现对大量数据的存储、处理和分析，为生产决策提供有力依据。
同时，云计算也可以将资源进行统一管理和调度，提高生产线的灵活性和软定制能力。
四、人工智能与机器学习技术人工智能与机器学习技术可以使智能制造系统具备自主学习和优化能力。
通过分析海量数据和实时监测，系统能够不断学习生产过程中的规律和变化，自动调整参数和工艺，提高生产的稳定性和效率。
例如，智能机器人可以通过学习和仿真，掌握复杂的装配工艺，提高生产线的柔性化和智能化。
智能制造技术的应用已经涉及多个领域。
在制造业中，智能制造可以应用于产品设计、生产过程监控、质量检测等环节，实现全面的生产自动化和智能化。
在工业领域，智能制造可以帮助企业实现生产线的高效运营和管理，提高资源利用率和企业竞争力。
在社会生活中，智能制造可以应用于个性化定制、智慧物流、智能医疗等方面，提供更优质的服务和体验。
智能制造十大核心技术
2016 智能制造十大核心技术所谓(Intelligent Manufacturing , IM)是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等，通过人与人、人与机器、机器与机器之间的协同，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
使得企业的竞争要素发生根本性的变化，由之前的材料、能源两种资源为核心转变为材料、能源和信息三种资源为核心的竞争，从而产生了两种生产力，即以传统的材料和能源为代表的工业生产力和以信息为代表的信息生产力，这三种资源、两种生产力合在一起，形成未来企业竞争的核心。
1、赛博物理系统CPS :即赛博物理系统，Cyber-PhysicalSystems ，是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(Computing 、Communication 、Control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。
CPS可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境。
2、人工智能AI :即人工智能(Artificial Intelligenee) ，它是研究、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。
它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3、增强现实技术AR :即增强现实技术，Augme nted Reality ，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉、声音、味道、触觉等信息)通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。
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智能制造及其十大关键技术德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生，不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解，通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。
智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。
智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。
目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。
在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。
智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
1智能产品智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。
典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。
智能装备也是一种智能产品。
企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。
2智能服务基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。
还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。
此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
3智能装备制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。
智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。
以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
4智能产线很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。
但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。
很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。
美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。
自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。
为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
5智能车间一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。
要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。
因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。
6智能工厂一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。
作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。
一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。
一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。
智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。
大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
7智能研发离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。
企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。
流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
8智能管理制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。
为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。
实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
9智能物流与供应链制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。
WMS （Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
10智能决策企业在运营过程中，产生了大量的数据。
一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。
同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM （Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。
从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
车间主管都在用10大管理法则和8大浪费想要打败敌人必先了解敌人，对于车间现场管理来讲，浪费恐怕是最大的敌人。
因为浪费，企业付出了高额的生产成本还毫不知情；因为浪费，本来2个人能完成的工作偏偏需要5个人；因为浪费，企业付出大量的人力成本。
凡是不能创造价值的活动都称之为浪费，想要消除车间现场管理中的浪费，一定要认识这八项浪费现象。
1.车间现场管理八项浪费之一：不良、返修的浪费所谓不良、返修的浪费，指的是由于制衣厂内出现不良品，需要进行处置的时间、人力、物力上的浪费，以及由此造成的相关损失。
这类浪费具体包括：材料的损失、不良品变成废品；设备、人员和工时的损失；额外的返修、QC、追加检查的损失；有时需要降价处理服装，或者由于耽误出货而导致工厂信誉的下降。
2. 车间现场管理八项浪费之二：加工的浪费加工的浪费也叫过分加工的浪费，主要包含两层含义：第一是多余的缝制和过分精确的加工，例如实际缝制针脚过多造成资源浪费；第二是需要多余的作业时间和辅助设备，还要增加生产用电等能源的浪费，另外还增加了管理的工时。
3.车间现场管理八项浪费之三：动作的浪费动作的浪费现象在很多服装企业的生产线中都存在，常见的动作浪费主要有以下12种：两手空闲、单手空闲、作业动作突然停止、作业动作过大、左右手交换、步行过多、转身的角度太大，移动中变换“状态”、不明技巧、伸背动作、弯腰动作以及重复动作和不必要的动作等等，这些动作的浪费造成了时间和体力上的不必要消耗。
4.车间现场管理八项浪费之四：搬运的浪费搬运是一种不产生附加价值的动作，而不产生价值的工作都属于浪费。
搬运的浪费具体表现为放置、堆积、移动、整列等动作浪费，由此而带来物品移动所需空间的浪费、时间的浪费和人力工具的占用等不良后果。
国内目前有不少服装企业管理者认为搬运是必要的，不是浪费。
因此，很多人对搬运浪费视而不见，更谈不上去消灭它。
也有一些服装企业利用传送带或机器搬运的方式来减少人工搬运，这种做法是花大钱来减少工人体力的消耗，实际上并没有排除搬运本身的浪费。
5.车间现场管理八项浪费之五：库存的浪费按照过去的管理理念，人们认为库存虽然是不好的东西，但却是必要的。
其实库存是没有必要的，甚至库存是万恶之源。
例如，有些服装企业生产线出现故障，造成停机、停线，但由于有库存而不至于断货，这样就将故障造成停机、停线的问题掩盖住了，耽误了故障的排除。
如果降低库存，就能将上述问题彻底暴露于水平面，进而能够逐步地解决这些库存浪费。
6.车间现场管理八项浪费之六：制造过多过早的浪费制造过多或过早，提前用掉了生产费用，不但没有好处，还隐藏了由于等待所带来的浪费，失去了持续改善的机会。
有些服装企业由于生产能力比较强大，为了不浪费生产能力而不中断生产，增加了在制品，使得制品周期变短、空间变大，还增加了搬运、堆积的浪费。
此外，制造过多或过早，会带来庞大的库存量，利息负担增加，不可避免地增加了贬值的风险。
7.车间现场管理八项浪费之七：等待的浪费由于生产原料供应中断、作业不平衡和生产计划安排不当等原因造成的无事可做的等待，被称为等待的浪费。
服装生产线上不同款式之间的切换，如果准备工作不够充分，势必造成等待的浪费；每天的工作量变动幅度过大，有时很忙，有时造成人员、设备闲置不用；上游的工序出现问题，导致下游工序无事可做。
此外，生产线劳逸不均等现象的存在，也是造成等待浪费的重要原因。
8.车间现场管理八项浪费之八：管理的浪费管理浪费指的是问题发生以后，管理人员才采取相应的对策来进行补救而产生的额外浪费。
管理浪费是由于事先管理不到位而造成的问题，科学的管理应该是具有相当的预见性，有合理的规划，并在事情的推进过程中加强管理、控制和反馈，这样就可以在很大程度上减少管理浪费现象的发生。
以上我们就了解了车间现场管理中普遍存在的八项浪费，这仅仅是消除浪费“万里长征”路上的第一步，接下来还需要识别工序中哪里存在浪费，然后使用合适的工具来消除已经识别的特定浪费，最后是重复实施上述步骤，实施持续性改进措施。