工业4.0与智能制造
工业4.0背景下的智能制造技术应用
工业4.0背景下的智能制造技术应用工业 40 背景下的智能制造技术应用在当今时代，工业 40 的浪潮正以前所未有的力量推动着制造业的变革。
智能制造技术作为工业 40 的核心，正逐渐改变着传统制造业的生产方式、管理模式和价值创造过程。
智能制造技术的应用，不仅提高了生产效率和产品质量，还为企业带来了更灵活的生产模式和更强的市场竞争力。
智能制造技术涵盖了众多领域，其中包括数字化设计与制造、工业机器人、增材制造、工业互联网、大数据分析以及人工智能等。
这些技术相互融合、协同发展，共同构建了智能制造的生态系统。
数字化设计与制造是智能制造的基础。
通过使用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）和计算机辅助制造（CAM）等软件，企业能够实现产品的虚拟设计、仿真分析和精确制造。
在产品设计阶段，设计师可以利用数字化工具快速创建和修改产品模型，进行力学性能、热性能等多方面的仿真分析，提前发现潜在的问题并进行优化。
在制造阶段，数字化制造技术能够将设计数据直接转化为生产指令，实现自动化加工和生产，大大缩短了产品的研发周期和上市时间。
工业机器人在智能制造中扮演着重要的角色。
它们能够在高温、高压、有毒等恶劣环境下稳定工作，完成重复性高、精度要求严格的任务，如焊接、装配、搬运等。
与传统的人工操作相比，工业机器人不仅提高了生产效率和质量的稳定性，还降低了劳动强度和人工成本。
随着机器人技术的不断发展，协作机器人的出现更是为智能制造带来了新的机遇。
协作机器人能够与人类工人近距离协同工作，充分发挥人类的灵活性和机器人的高精度优势，实现更高效的生产。
增材制造，又称 3D 打印，是一种具有创新性的制造技术。
它通过逐层堆积材料的方式来构建物体，能够实现复杂形状的快速制造，无需模具和大量的加工工序。
增材制造技术在航空航天、医疗、汽车等领域得到了广泛应用。
例如，在航空航天领域，3D 打印可以制造出轻量化、高性能的零部件，提高飞行器的性能；在医疗领域，3D 打印可以定制个性化的医疗器械和假体，满足患者的特殊需求。
智能制造技术与工业4.0的融合与应用
智能制造技术与工业4.0的融合与应用智能制造技术与工业4.0的融合与应用近年来，随着科技的快速发展，智能制造技术和工业4.0的概念逐渐走进我们的视野。
智能制造技术是指基于现代计算机、互联网和先进传感器等信息技术手段，对制造业生产过程进行自动化、智能化和柔性化的管理和控制的一种现代化制造方式。
而工业4.0是指以互联网为基础的智能制造技术体系，通过互联网连接和信息共享，实现制造业的升级和转型。
智能制造技术与工业4.0的融合是当今制造业发展的重要方向，它们的结合可以为企业带来改革科技水平、提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量等多方面的好处。
首先，智能制造技术和工业4.0的融合可以实现制造过程的自动化和智能化。
通过引入机器人、自动化控制系统等先进设备，可以实现生产过程的高度自动化，从而提高生产效率和减少人力成本。
同时，利用传感器和物联网技术，可以实现对生产过程的实时监控和数据收集，为智能化的生产管理提供数据支持。
其次，智能制造技术和工业4.0的融合可以实现供应链的优化和协同。
通过互联网和大数据技术，可以实现制造企业与供应商、分销商等各个环节之间的信息共享和协调，使各个环节之间能够实现无缝对接和协同运作，从而提高整个供应链的运作效率和灵活性。
此外，通过智能化的生产计划和调度系统，可以根据市场需求和实时产能情况进行动态调整，实现生产过程的灵活响应，从而减少库存和降低成本。
再次，智能制造技术和工业4.0的融合可以实现个性化定制和智能服务。
通过互联网和大数据技术，制造企业可以实现与客户的直接联系和信息交互，了解客户需求并进行个性化定制产品，满足客户多样化的需求。
同时，通过智能化的生产设备和服务系统，可以实现产品的追溯和售后服务的智能化，提供更好的产品质量和用户体验。
然而，要实现智能制造技术和工业4.0的融合与应用，并不是一件容易的事情。
首先，制造企业需要对现有的生产设备和管理系统进行改造和升级，引入先进的控制系统和传感器设备以及相关软件，使其能够实现互联互通和数据共享。
工业4.0与智能制造背景下对工业工程专业人才培养的几点思考
工业4.0与智能制造背景下对工业工程专业人才培养的几点思考工业4.0与智能制造背景下对工业工程专业人才培养的几点思考随着科技的迅速发展和智能制造的兴起，工业4.0已经成为当前工业界的热门话题。
工业4.0的核心理念是将物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术应用于制造业，实现数字化、网络化和智能化的生产方式。
因此，在工业4.0与智能制造背景下，工业工程专业人才培养面临着新的挑战和机遇。
首先，工业4.0的到来使得工业工程专业人才需要具备更广泛的专业知识和技能。
传统的工业工程专业主要注重生产系统的优化和效率提升，而工业4.0要求工程师不仅要具备工程技术知识，还需要了解物联网、大数据、人工智能等新兴技术的应用。
例如，工业工程师需要掌握数据分析和挖掘的技巧，能够从大数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
此外，工业工程师还需要了解机器学习和人工智能的原理，能够对生产系统进行智能化设计和控制。
其次，工业4.0的推动下，工业工程专业人才需要具备更强的创新能力和跨学科合作能力。
工业4.0的实现需要融合不同领域的知识和技术，需要与信息技术、电子工程、机械工程等相关专业进行紧密合作。
因此，工业工程专业人才需要具备广泛的知识背景，能够在不同学科领域进行交流和合作。
此外，工业工程师还需要培养创新思维，能够提出新的解决方案和改进措施，推动智能制造的发展。
第三，工业4.0的背景下，工业工程专业人才应该注重综合素质的培养。
除了专业知识和技能外，工业工程专业人才还需要具备良好的沟通能力、团队协作能力、领导能力等。
在实际的工作中，工程师需要与其他职能部门进行协调和沟通，需要带领团队完成项目任务。
因此，工业工程专业人才的综合素质对于工作表现及事业发展至关重要。
此外，工业工程专业人才的培养还需要与产业界的需求相结合。
随着智能制造的迅速发展，企业对于工业工程专业人才的需求也在不断增加。
因此，高校应该与企业建立合作关系，了解企业的需求，调整专业人才培养的方向和内容。
工业4.0和智能制造
工业4.0和智能制造工业4.0和智能制造是当今工业界热议的话题，它们代表了近年来工业领域发展的新趋势和新理念。
本文将从定义、特点、影响等方面对工业4.0和智能制造进行探讨。
定义工业4.0，又称为第四次工业革命，是指通过新一代信息技术（如物联网、云计算等）推动制造业向数字化、网络化、智能化发展的新阶段。
它标志着制造业的生产模式从传统的集中式大批量生产向个性化、定制化和柔性化生产转变。
智能制造则是工业4.0的核心理念，它强调通过引入先进的信息技术和智能设备，使制造过程更加高效、灵活和智能化。
智能制造的目标是实现全程数字化管理、全程可追溯性、全程信息化和高度灵活的生产组织。
特点工业4.0和智能制造具有以下几个特点：1.数字化：工业4.0注重实现制造过程中的全程数字化管理，将生产数据转换为数字形式进行处理和管理。
数字化使得生产过程更加透明化和可控制，为决策提供了更加准确和全面的依据。
2.网络化：工业4.0倡导建立起面向制造业的物联网，通过各种设备和系统之间的网络连接，实现高效的协同工作。
通过网络化，不同环节的信息可以实时传递和共享，提升生产效率和质量。
3.智能化：智能制造强调引入智能设备和技术，实现更加智能化的生产过程。
智能设备具有自动化、自适应和学习能力，能够进行自我诊断和预测维护，提高生产的可靠性和效率。
4.灵活化：工业4.0追求生产过程的灵活性和个性化，实现小批量、多品种的生产。
通过柔性化的生产组织和智能化的设备，可以更好地满足市场需求的变化和个性化需求。
影响工业4.0和智能制造对制造业产生了巨大的影响：1.提升效率：通过数字化的生产管理和智能化的设备，工业4.0实现了制造过程的高效运作，提升了生产效率。
智能制造在生产过程中可以进行自我优化，减少资源的浪费，提高生产效率。
2.降低成本：智能制造使得生产过程更加自动化和智能化，减少了人力成本。
同时，通过数字化管理和柔性生产，可以降低库存成本和生产线的调整成本。
论智能制造与工业4
论智能制造与工业4.0时代的关系一、引言智能制造是当前制造业发展的热点，而工业4.0作为当今制造业的代表，更是让人们看到了制造业的飞速发展。
本文将从智能制造和工业4.0的概念、关系以及智能制造在工业4.0时代的应用等方面进行论述。
二、智能制造和工业4.0的概念智能制造主要是以信息化、网络化、数字化和智能化技术为基础，通过整合不同领域的知识和技术，实现企业内外信息流、物流、资金流的整合，以达到提高企业的效率、质量和柔性等目标。
而工业4.0则是指通过网络和数字化技术来实现制造产业的高度智能化和自动化。
它涵盖了全方位的数据管理、生产计划和执行、物联网和智能控制等诸多方面。
三、智能制造和工业4.0的关系智能制造和工业4.0都是以先进制造技术和工程的发展为基础而形成的，它们是制造业的新兴理念和趋势。
可以说，智能制造是工业4.0的体现，而工业4.0是智能制造的发展方向。
智能制造注重在技术和管理上的创新，工业4.0则更注重的是制造业的数字化和网络化。
四、智能制造在工业4.0时代的应用随着智能制造和工业4.0理念的推广，制造业正在往着更加智能化和数字化的方向前进。
智能制造在工业4.0时代的应用主要有以下几个方面：1.工艺和设备智能化智能制造和工业4.0的实现需要借助先进制造技术和智能化技术，其中设备智能化是重要的一项。
在这方面，我们可以通过传感器、智能控制、机器人等技术来实现设备的制造过程的智能化，从而不断提高整个制造过程的效率和精度。
2.制造过程智能化制造过程智能化是智能制造和工业4.0核心内容之一。
通过工厂内外部传感器获取的数据，支持数据连接和云计算技术，使制造企业能够实时获取相关数据，做出相应的决策或调整。
3.供应链智能化智能制造要顺利实现，离不开供应链的支持。
在智能制造的过程中，通过引入供应商和客户的信息，进行供需双方的协作，从而实现整个供应链的智能化。
4.产品智能化产品智能化是智能制造和工业4.0的基础。
机械行业智能制造与工业4.0转型方案
机械行业智能制造与工业4.0转型方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章机械行业发展现状分析 (4)2.1 国内外机械行业发展概况 (4)2.2 我国机械行业存在的问题与挑战 (4)2.3 智能制造与工业4.0在机械行业的应用前景 (5)第3章智能制造技术概述 (5)3.1 智能制造的定义与特点 (5)3.2 智能制造的关键技术 (6)3.3 智能制造在机械行业的应用案例 (6)第4章工业互联网技术 (7)4.1 工业互联网发展概况 (7)4.1.1 国内外工业互联网发展现状 (7)4.1.2 政策环境 (7)4.1.3 技术进展 (7)4.2 工业互联网平台架构与关键技术 (8)4.2.1 平台架构 (8)4.2.2 关键技术 (8)4.3 工业互联网在机械行业的应用场景 (8)4.3.1 设备健康管理 (8)4.3.2 生产优化与调度 (9)4.3.3 供应链管理 (9)4.3.4 产品全生命周期管理 (9)4.3.5 智能服务与定制化生产 (9)第5章大数据与云计算技术 (9)5.1 大数据技术在机械行业的应用 (9)5.1.1 数据采集与分析 (9)5.1.2 产品设计与优化 (9)5.1.3 生产过程优化 (9)5.2 云计算技术在机械行业的应用 (9)5.2.1 企业资源管理 (10)5.2.2 数据存储与计算 (10)5.2.3 供应链协同 (10)5.3 大数据与云计算在智能制造中的作用 (10)5.3.1 促进生产智能化 (10)5.3.2 提高企业管理水平 (10)5.3.3 推动产业创新与发展 (10)5.3.4 提升产业链协同效率 (10)第6章人工智能与机器学习技术 (10)6.1 人工智能在机械行业的应用 (10)6.1.1 智能制造执行系统 (10)6.1.2 设备故障预测与健康管理 (11)6.1.3 智能物流与仓储 (11)6.2 机器学习算法及其在智能制造中的应用 (11)6.2.1 监督学习算法在产品质量检测中的应用 (11)6.2.2 无监督学习算法在生产过程优化中的应用 (11)6.2.3 强化学习算法在智能制造系统控制中的应用 (11)6.3 人工智能与机器学习在工业4.0中的发展前景 (11)6.3.1 智能工厂的构建 (11)6.3.2 数字化转型与产业链升级 (11)6.3.3 智能决策与协同制造 (12)第7章数字孪生与虚拟仿真技术 (12)7.1 数字孪生技术概述 (12)7.1.1 数字孪生模型的构建 (12)7.1.2 数字孪生模型的更新与优化 (12)7.1.3 数字孪生模型的应用 (12)7.2 虚拟仿真技术在机械行业的应用 (12)7.2.1 产品设计阶段的虚拟仿真 (12)7.2.2 生产制造过程的虚拟仿真 (12)7.2.3 设备维护与故障诊断的虚拟仿真 (13)7.3 数字孪生与虚拟仿真在智能制造中的作用 (13)7.3.1 提高研发效率 (13)7.3.2 优化生产过程 (13)7.3.3 提升设备管理水平 (13)7.3.4 促进企业数字化转型 (13)第8章工业与自动化技术 (13)8.1 工业的发展与分类 (13)8.1.1 工业的发展历程 (13)8.1.2 工业的分类 (14)8.2 自动化技术在机械行业的应用 (14)8.2.1 生产过程自动化 (14)8.2.2 检测与监控自动化 (14)8.2.3 仓储与物流自动化 (14)8.2.4 信息化与系统集成 (14)8.3 工业与自动化技术的发展趋势 (14)第9章智能制造系统设计与实施 (15)9.1 智能制造系统的设计原则与方法 (15)9.1.1 设计原则 (15)9.1.2 设计方法 (15)9.2 智能制造系统的实施步骤与策略 (15)9.2.1 实施步骤 (15)9.2.2 实施策略 (16)9.3 案例分析：某机械企业智能制造系统实施案例 (16)第十章智能制造与工业4.0政策与产业生态 (17)10.1 我国智能制造政策与战略规划 (17)10.1.1 政策背景与支持措施 (17)10.1.2 智能制造战略规划要点 (17)10.2 智能制造产业链与产业生态构建 (17)10.2.1 智能制造产业链分析 (17)10.2.2 产业生态构建策略 (17)10.3 机械行业智能制造与工业4.0发展展望 (17)10.3.1 发展趋势与挑战 (17)10.3.2 发展策略与建议 (17)第1章引言1.1 背景与意义全球经济一体化的发展，我国机械行业面临着激烈的国内外市场竞争。
智能制造和工业4.0
智能制造和工业4.0是当下经济发展的热门话题，不仅引起了各国政府和企业的重视，也成为了各大媒体和学术讨论的焦点。
这两个概念的提出旨在推动生产力的升级和生产效率的提高，进而促进经济发展。
在本文中，我们将会从各个角度来探讨智能制造和工业4.0。
一、智能制造智能制造是指利用先进的信息技术，将生产和制造过程中的各个环节集成和优化，使之更加智能化和高效化的一种生产方式，也可以称之为工业数据化、智能化生产。
在智能制造中，通过数据采集、处理、分析及传输等一系列技术，企业可以更快、更准确地获取相关信息，减少生产过程中的出错率和成本。
而智能制造可以应用于各行各业，在人们的生活中都能找到它的身影。
那么，智能制造的具体优势体现在哪些方面呢？1、提高生产效率：在智能制造的生产模式中，生产过程的各个环节都可以通过智能化手段进行优化和协调，整个生产效率会得到很大的提升。
2、降低生产成本：智能制造可以实现自动化生产，减少人工操作；在数据采集及分析过程中，可以通过数据优化生产计划，降低生产成本。
3、提高产品质量：智能制造提供了更为严密的监控和数据分析手段，可以及时检测生产过程中出现的问题，降低生产过程中的出错率，提高产品质量。
4、可持续发展：与传统制造相比，智能制造采用了更多的新材料和高效节能技术，具有更低的碳排放和环境污染，为可持续发展提供了更多的可能性。
二、工业4.0工业4.0，可以理解为第四次工业革命，它是在信息化和工业化深度融合的背景下，在制造业领域发生的一次重大变革。
工业4.0的核心是数据，将各个环节的生产数据进行集成和分析，从而实现生产的智能化、自动化和可视化。
在工业4.0中，智能制造是实现工业级别数据化的基础。
因此，工业4.0的核心优势体现在以下方面：1、智能化生产：更广范围、更深层次的数字化产生更多的生产数据，使制造业更具智能化。
2、高效化生产：通过系统优化、流程优化和多维度的数据分析，可以实现自动化、协作化和高效化生产。
人工智能与工业4.0的融合：智能制造和自动化生产的新时代
人工智能与工业4.0的融合：智能制造和自动化生产的新时代引言在科技的飞速发展中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和工业4.0（Industry 4.0）成为了两个备受关注的话题。
人工智能作为一种先进的技术手段，被广泛应用于各个领域，而工业4.0则是以数字化、智能化为核心的新一代工业革命。
本文将探讨人工智能与工业4.0的融合，以及其对智能制造和自动化生产的影响，展示了一个全新的时代。
人工智能在工业4.0中的重要性工业4.0是以智能化生产为目标，通过融合物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，实现生产过程的数字化、智能化和自动化。
人工智能在工业4.0中具有重要的角色和作用。
1. 全面的数据分析能力工业生产中产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息，但传统的方法很难对数据进行有效的挖掘和分析。
人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，对大规模的数据进行处理和分析，实现数据的价值挖掘。
通过对生产数据的分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供科学依据。
2. 高效的生产计划与调度在传统的生产模式下，生产计划和调度常常因为各种不可控因素而变得复杂而困难。
而借助人工智能的技术手段，可以实现更加智能的生产计划和调度。
通过对市场需求、供应链、生产能力等多方面数据的综合分析，人工智能可以自动化地生成最优的生产计划，并根据实时数据进行动态调整，从而提高生产效率和资源利用率。
3. 灵活的自动化生产自动化生产是工业4.0的核心内容之一，而人工智能的技术可以使自动化生产更加灵活和智能化。
传统的自动化生产系统通常是固定的、预设的，无法适应生产环境的变化和个性化需求。
而人工智能可以通过学习和优化算法，使机器具备学习、感知和自适应的能力，从而实现灵活的自动化生产。
例如，机器人可以通过人工智能技术自主地调整姿态和动作，适应不同的生产任务，提高生产线的灵活性和适应性。
智能制造的应用案例人工智能与工业4.0的融合为智能制造提供了广阔的应用空间。
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六
中国制造2025
《中国制造2025》强国战略规划：远超制造本身
近期印发
互联网 +
智能制造已开始 试点示范：2015 年30个项目。 效益 国家效益：20年3万亿美元GDP增量。企业效益：效率↑20%，成本↓20%，节能减排 ↓10%。
五大工程
• 一是要实施国家制造业创新中心建设工程。 – 要建设一批产学研用相结合的制造业创新中心。在现有研究院所、大学和企业基础上，以产业 联盟形式来承担制造业强国建设的核心任务，然后市场化的组建，阶段性地形成成果。 二是大力推进智能制造。
工业4.0智能工厂的布局
面向服务的工厂的布局
硬件无关 抽象服务
现场层
服务库 硬件相关 设备控制
横向、纵向、端到端的集成
核心是动态配置的生产方式
关键是信息技术应用
工业软件决定工业4.0
管理
企业坐标
产品-服务坐标
ERP
服务
PLM
买方交易 卖方交易
SCM
价值链坐标
供应商
信息交换 （数据）
CRM
客户 物流交易
云
文档 三维模型 工艺数据 …
物理 对象
CPS系统触发了向智能化转型
CPS平台
智能工厂
智能工厂的三层架构
智能设备
基于无线、RFID、传感器和服务的架构
智能产品
智能产品特性
我生产于2010 年4月30日，5 月3日出厂
集成了信息存储、传感、无线通信功能
产品是信息载体
产品在整个完整的供应链和生命周期中都一 直带有自身信息
5
6
7
8
制造业占据全国GDP的25%、出口总额的60%，影响极大
四次工业革命
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前 所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念 包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个 高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统 的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的 过程正在发生改变，产业链分工将被重组。 发展优势
培养全球眼光 世界格局迫在眉睫！
对内：全国调动 两个核心区：新疆(陆)、福建(海) 四门户：西北、东北、广西、云南 八高地：西安；兰州、西宁；宁夏； 重庆；成都、郑州、武汉、长沙、南 昌、合肥；西安、宁夏、重庆、上海 自贸区；前海等开放合作区；
这里还一条到 南太平洋的。
亚投行的巨大支撑
七
本质是基于“CPS”实现“智能工厂”
信息物理系统
服务
算法
CPS：系统中的物理对象和相应的虚拟对 象通过泛在信息网络进行通信 Cyber：算法和服务，服务的动态集成 和服务提供商，并跨越边界进行信息交流 Cyber：包括3D模型，仿真模型，文档， 关系，工作条件等数据能够通过可变信息 网络在任何地方和任何时间进行搜集 Physcial：在生产系统中的人和自动化模 块具有智能化、自我解释、自我意识、自 我诊断、交互评估能力
到2020年，工业互联网创造的总体价值将近 1.3万亿美元。主要源自工业互联网技术带来的 效率和生产率提升以及其他相关收益。
•
•
工业互联网的应用
工业互联网包括传统方式以及最新混合方式，以便通过特定行业的高级分析 来充分利用历史数据和实时数据。
工业互联网的数据流
工业互联网可以被看作是数据、硬件、软件和智能的流通与互动。从智能 设备和网络中获取数据，然后利用大数据和分析工具进行存储、分析和可 视化。最终的“智能信息”可以供决策者（在必要时实时）使用，或者作 为各工业系统中更广泛的工业资产优化或战略决策流程的一部分。
不知道批量多少
有一些客户需求相同； 能够知道客户是谁； 小批量，形不成规模化生产，而且知道数量； 企业能够盈利
八
智能制造的四大要素
智慧的人
客户 智力资源 员工 评论员
《德国 2020 高技术战略》发布， 并重点推出 11 个“未来项目”
工业 4.0 的社会背景
1
2
3
4
老龄化社会带来的劳动力减少 资源匮乏，能效仍需提升 产业转移带来的国内制造业空心化 发展中国家技术实力不断增强 经济全球化中，需要对市场做出快速响应 需要根据消费者需求，实现差异化、个性化的生产 保持制造业国际领先地位所需的标准化
每个人需要的产品绝对不同； 不能够超出绝大多数人能够接受的价格范围 在客户能接受的时间内完成任务； 企业能够盈利。
个性化制造的三类基本任务： 二、小批量 不知道客户在哪
小批量的客户有共同的需求； 制造商不知道客户是谁，也不知道批量有多大； 能够把分散的客户需求进行集中； 企业能够盈利
个性化制造的三类基本任务： 三、小批量
核心
战略
成本领先战略：通过降低成本、提 差异化战略：通过快速反应、提供个 高生产效率获取竞争优势 性化的产品获取竞争优势
目标
以低价格开发、生产、销售、交付 以多样化和定制化开发、生产、销售、 产品和服务 交付顾客买得起的产品和服务
大规模定制的优势
成本低 效率高 交货快 品种多 个性化
大规模定制生产
• 第三，优化并简化运营，提高运营效率，这相当于解放了更 多宝贵的人力资源，让他们可以进行更有价值与富有创新的 工作。
工业互联网的价值
•
GE报告显示:机器数据空前高速增长，未来10 年。而处理急速增长的工业大数据，则需要大 量基于机器的软件和服务。Wikibon预计，到 2020年，工业互联网技术的总支出将达到5140 亿美元。 报告还显示，在以毫秒计算的速度下，即时分 析海量原始数据及灵活地与其他现有工业数据 流互动和对比，对于从数据中提取有用信息并 产生积极结果所需的实时决策至关重要。
•
工业互联网的关键要素
工业互联网的价值分析
GE认为，工业互联网的价值总体上将从三个方面来体现： • 第一是提高能源的使用效率，包括油、气、电等等，而减少 能源的浪费，并提高使用率，从侧面也等于提高了GDP。
• 第二，提高工业系统与设备的维修和维护效率，降低宕机的 时间，减少故障，并缩短维护时间，这相当于提高了生产力。
请握中间
产品是一个agent
产品会影响其所在环境
已经打开2分 钟了，请盖上
产品具有自监测功能
产品会对其自身状态和环境进行监测
智能APP平台
面向智能制造的APP商店
下载量身定制的用户界面
工业4.0中的智能汽车
智能产品案例-智能化汽车
动力管理APP
驾驶员辅助 APP
智能用户界面 APP
绿色驾驶 APP
工业3.0与工业4.0有哪些不同？
大规模定制生产与大规模生产的比较
大规模生产 大规模定制
管理理念 以产品为中心，以低成本赢得市场 以顾客为中心，以快速响应赢得市场 驱动方式 根据市场预测安排生产，属推动式 根据客户定点安排生产，属拉动式生 的生产方式 产方式 通过稳定性和控制力取得高效率 通过灵活性和快速响应来实现多样化 和定制化
C3P
产品开发
MES
生产
愿景：制造业节能
工业节能减排 与综合利用
收集和分析 能源信息
识别问题
管理运营
改变耗能不 良习惯
五
工业互联网
工业互联网是什么
•
GE伊斯梅尔：所谓工业互联网就是 开放、 全球化的网络，将人、数据和机器连接起 来。工业互联网的目标是升级那些关键的 工业领域。 这是一个庞大的物理世界，由机器、设备、 集群和网络组成，能够在更深的层面和连 接能力、大数据、数字分析相结合。这就 是工业互联网革命。
– 带动各个产业提高数字化水平和智能化水平。
– 智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向。 • • 三是工业强基工程。 – 解决基础零部件、基础工艺、基础材料比较落后。 四是绿色发展工程。
– 破解环境和资源制约，节约资源，保护环境。特别提到节能减排降耗、提高资源利用率。
新一代信息技术
新一代信息技术 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
信息网络、5G、云计算、大数据、集成电路 工业互联网、机器人 航空发动机、嫦娥探月工程 海工装备、船舶制造、燃气轮机 轨道交通 智能汽车
高端装备
新能源汽车
电力装备 新材料
生物
工业4.0及其智能制造
目录
工业互联网及智能制造2025
未来制造业
一
工业4.0
工业 4.0 的提出
工业 4.0 平台发布 白皮书（实施计划） 德国科学 -产业经济研究联盟与德 国国家科学与工程院（ Acatech ） 共同制定工业4.0发展战略 在德国科学 - 产业经济研究联 盟 （Forschungsunion Wirtschaft-Wissenschaft） 的倡导下，开始研究工业 4.0
大规模生产
品种单一 标准化
定制生产
成本高 效率低 交货慢
二
工业4.0的四个智能
工业4.0具体能实现什么？ Nhomakorabea智能生产智能化
设备智能化
能源管理智能化
供应链管理智能化
三
工业4.0的要素
工业4.0 的两大主题
智能工厂：智能化生产系统及过程，以及网络化
分布式生产设施的实现。 智能生产：整个企业的生产物流管理、人机互动 以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划
工业4.0的愿景
工业4.0为何引起广泛关注？
改变了制造业模式
改变制造业思维
改变
改变了创新模式
创新的模式
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