机器人与智能制造
智能制造与工业机器人的发展趋势
智能制造与工业机器人的发展趋势随着工业技术的不断发展，智能制造和工业机器人已经成为了当前的主要趋势。
这两个领域的迅速发展不仅为制造企业带来了新的机遇，也为消费者提供了更高品质和更低成本的产品。
一、智能制造的发展趋势智能制造，也被称为工业4.0，是一个涉及智能化设备、自动化生产、物联网等多个领域的综合性概念。
当前，智能制造的发展正在朝着以下几个方向进行：1、智能化设备的广泛应用随着人工智能技术的逐步成熟和应用，各种智能设备正在普及。
在制造业中，智能化设备的应用已成为了趋势。
例如，采用智能化的生产线可以根据实时生产情况来自动化进行调节，从而实现生产过程的优化和效率的提升。
2、物联网技术的广泛应用物联网技术的发展也推动了智能制造的发展。
在制造业中，各种设备之间的联通，以及设备和生产管理系统的联通已经成为一种趋势。
物联网技术可以实现设备间的信息共享，从而实现更高效、更可控的生产流程。
3、数字化生产和管理系统的广泛应用数字化生产和管理系统的应用已经成为了制造业中的趋势。
采用数字化生产和管理系统，可以更加精准地进行生产计划和资源分配，并且实现生产过程的实时监控和数据收集，从而实现生产管理的全面数字化。
二、工业机器人的发展趋势工业机器人是自动化制造最为常见的形式之一，也是当前工业领域中的热点话题。
未来的工业机器人将朝着以下几个方向发展：1、可移动性和灵活性的提升未来的工业机器人将会更加灵活和移动。
目前，很多工业机器人都是针对单一的生产场景和生产过程进行设计的，这限制了它们的应用范围。
未来的工业机器人将会更加灵活和可控，可以适应各种复杂的生产场景，并且可以移动到不同的生产区域。
2、智能化和自主性的提升未来的工业机器人将更加智能化和自主。
目前的工业机器人还需要人工干预进行编程和调节。
未来的工业机器人将会具有更强的自主性和智能性，可以自主进行生产调度和生产过程的优化。
3、多功能性和协作性的提升未来的工业机器人将会具有更多的功能和协作性。
智能制造是什么？智能制造并不等于机器人
智能制造是什么？智能制造并不等于机器人
摘要: 机器人并不等于智能制造，智能制造的核心也不是机器人。
那幺，智能制造究竟是什幺呢？智能制造与机器人之间又有什幺样的关联呢？
智能制造是什幺？
智能制造其实是一种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。
通过人与智能机器的合作共事，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。
它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
近几年，智能制造正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。
在新形势下，智能制造势必要打破传统发展模式，用创新思维驱动制造业的智能化转型。
机器人技术对智能制造的促进作用
机器人技术对智能制造的促进作用智能制造是一种基于先进技术的生产制造方式，通过自动化、信息化和智能化的手段来提高生产效率、产品质量和企业竞争力。
而机器人技术作为智能制造的核心组成部分，发挥着重要的促进作用。
本文将从机器人技术在智能制造中的应用、机器人与人工智能的结合、优化制造流程、提高生产效率和改进产品质量等方面进行论述。
一、机器人技术在智能制造中的应用1.1 生产线自动化在传统的制造模式下，生产线通常需要大量的人力参与，不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。
而引入机器人技术可实现生产线的自动化，提高生产效率和产品质量。
机器人可以完成繁重和精细的工作，如焊接、装配、涂装等，减少了人力投入，提高了工作效率。
1.2 智能仓储与物流机器人在仓储与物流领域的应用越来越广泛。
例如，无人仓库通过机器人的运作，实现了货物的自动化存储和检索。
机器人可以根据指令准确地将货物放置到指定位置，提高了物流操作的效率和准确性。
此外，机器人还可以完成包装、装卸货等工作，进一步提高了物流效率。
1.3 工业制造领域在工业制造领域，机器人技术的应用可实现生产过程的自动化与智能化。
机器人可以根据预先设置的程序，完成物料的搬运、加工、检测等环节，提高了生产效率和产品质量。
同时，机器人还可以在危险环境下代替人工操作，提高生产安全性。
二、机器人与人工智能的结合机器人技术与人工智能的结合为智能制造带来了更加广阔的发展前景。
传统机器人只能根据预先设置的程序执行任务，而机器人与人工智能结合后，可以通过学习和自主决策来应对复杂的生产环境。
机器人可以通过感知技术获取周围环境的信息，并根据这些信息做出相应的反应。
这种智能的机器人可以更好地适应变化多样的生产需求，提高生产的灵活性和适应性。
三、优化制造流程机器人技术在智能制造中的应用可以帮助企业优化制造流程，实现生产全过程的优化管理。
机器人可以通过与其他设备的联动，实现物料的自动化运输和供应。
这样一来，可以降低产品制造的时间和成本，提高生产效率和竞争力。
机器人技术与智能制造
机器人技术与智能制造人工智能技术的快速发展带来了许多领域的创新和突破，智能制造正是其中之一。
而机器人技术作为智能制造的重要组成部分，不仅推动了生产力的提升，也为人类社会带来了更多便利和可能性。
一、智能制造背景智能制造是在信息化和网络化的环境下，通过应用新一代信息技术和先进制造技术的集成，实现生产过程的智能化和自动化，以提高产品质量、生产效率和企业竞争力的制造方式。
它以人工智能技术为核心，通过机器人技术、大数据分析、云计算等手段，使制造业逐渐向数字化、网络化、智能化方向发展。
二、机器人技术在智能制造中的应用机器人技术在智能制造中扮演着重要的角色，具有以下应用价值：1. 生产线自动化：机器人技术可以代替人工完成重复性、繁琐的工作，如搬运、装配等，提高生产效率和质量。
机器人在生产线上能够通过传感器感知环境，灵活适应不同工况和任务需求。
2. 智能仓储管理：机器人能够通过智能感知和规划路径，实现仓储物品的自动化管理和搬运。
机器人在仓库内可以准确、高效地完成货物的装卸、存储、盘点等操作，提高了仓储效率和工作安全性。
3. 智能质量检测：机器人可以通过视觉识别技术、传感器等手段，对产品进行精确、高速的质量检测。
与传统的人工质检相比，机器人不仅能够提高检测效率，减少人力成本，还能够降低人为因素对质检结果的影响，提高产品质量。
4. 人机协作：机器人技术可以与人类进行灵活的协作，相互协调完成复杂的工作任务。
通过人机协作模式，机器人可以在人的指导下完成一些需要人类技能或经验的工作，充分发挥机器人的智能优势和人类的创造力。
5. 自主导航与路径规划：机器人在智能制造中往往需要在复杂环境下自主导航，规划最优路径。
通过高精度的定位技术、机器视觉等手段，机器人可以准确感知周围环境，并进行路径规划和障碍物避让，实现安全高效的运动控制。
三、机器人技术与智能制造的挑战与机遇1. 技术挑战：机器人技术还面临着一些挑战，如机器人自主学习能力的提升、自然语言交互的完善、机器人系统的安全性等。
机器人在智能制造中的应用
机器人在智能制造中的应用机器人作为人工智能技术的一种实体化表现，广泛应用于工业领域，特别是智能制造。
在过去的几年中，机器人技术取得了令人瞩目的成就，如何将机器人的优势与机器人的应用进行快速、高效的整合，成为了当今的热点问题之一。
一、机器人在智能制造中的基本应用机器人在智能制造中的应用涉及到多个领域，最为典型的应用之一是工业自动化。
在厂房生产流程中，生产车间内的机器人可以通过自动化控制系统实现高效生产流程的调度，包括零部件加工、产品组装、喷涂等工作。
通过机器人的应用，生产车间可以形成一个高度智能化、高度自动化的生产系统，有效提高了生产效率、降低了生产成本、提高了产品质量。
二、机器人在智能制造中的发展趋势目前，机器人在智能制造中的应用已经逐步向多领域延伸，其发展趋势也日益多样化。
例如，在医疗领域中，机器人被广泛用于手术支持、照顾老人、智能病房管理等领域。
在军事领域中，机器人被广泛用于无人机、机器人士兵、机器人侦察兵等领域。
可以说，随着机器人技术的不断发展，其在智能制造中的应用前景不断扩大。
三、国内外机器人应用案例分析在国内外，机器人在智能制造中的应用案例也越来越多。
例如，日本制造商Fanuc公司的SCARA机器人被广泛应用于电子制造、汽车制造等领域；国内的九洲电气也通过在电子制造领域引入机器人自动化加工流水线，成功提高了生产效率、减少了二次加工、提高了产品质量。
四、机器人在智能制造中的发展挑战和未来趋势虽然机器人在智能制造中得到了广泛的应用，但是机器人领域在技术、安全、法律等方面仍存在诸多挑战。
其中，技术研发和人才培养是当前最紧迫的问题。
同时，机器人的安全问题也需要引起重视。
未来，随着技术的不断进步和人才的不断涌现，机器人在智能制造中的应用空间也会日益拓宽。
总体来看，机器人在智能制造中的应用是一个不断拓展的领域，其发展趋势也日益多样化。
虽然机器人的应用发展面临着不小的挑战和困难，但是机器人的优势已经得到了有效的应用和体现，未来的机器人技术仍将会有广泛的发展前景，也将不断为智能制造行业带来新的趋势和变革。
工业自动化机器人在智能制造中的关键技术与应用
工业自动化机器人在智能制造中的关键技术与应用引言：随着科技的快速发展，工业自动化机器人在智能制造中发挥着越来越重要的作用。
工业自动化机器人凭借其灵活性、精确性和高效性，成为现代制造业的重要助手和关键技术。
本文将深入探讨工业自动化机器人在智能制造中的关键技术和应用，重点涵盖机器人智能化、感知技术、运动控制技术等方面。
一、机器人智能化机器人智能化是工业自动化机器人在智能制造中的核心技术之一。
传统机器人往往需要人工干预或者固定的程序进行操作，无法适应复杂多变的生产场景。
而智能机器人通过引入人工智能技术，能够实现自主学习、自主感知和自主决策的能力，大大提高了工业生产的智能化程度。
1. 机器人学习能力机器人学习能力是智能机器人的核心特征之一。
通过机器学习算法和模型，机器人能够根据传感器获取的数据，自主学习并不断优化自身的工作方式。
例如，机器人可以通过学习来准确定位和抓取物体，实现更精确的操作。
机器人学习能力的提升，能够有效提高生产线的效率和准确性。
2. 机器人感知能力机器人感知能力是指机器人通过传感器对周围环境进行感知和理解的能力。
智能机器人可以通过视觉识别技术、声音识别技术、力觉传感技术等，感知并理解周围环境的信息。
例如，在装配生产线中，机器人可以通过视觉识别技术准确辨认零件的位置和方向，实现自动装配。
机器人感知能力的提升，能够使其更好地适应不同的生产场景，提高生产质量和效率。
二、感知技术感知技术是工业自动化机器人在智能制造中的关键技术之一。
通过传感器设备，机器人可以感知周围环境的信息，从而做出相应的决策和动作。
1. 视觉识别技术视觉识别技术是机器人感知技术中的重要组成部分。
通过视觉传感器和计算机视觉算法，机器人能够识别并理解周围物体的形状、颜色、位置等特征。
例如，在物流领域中，机器人可以通过视觉识别技术准确识别货物的标签或条形码，实现智能化的物流管理。
视觉识别技术的应用，不仅提高了生产线的自动化程度，还可以减少人工错误和提高工作效率。
智能制造与机器人技术
智能制造与机器人技术随着科技的快速发展，智能制造与机器人技术成为了经济发展的重要引擎。
智能制造与机器人技术的出现，不仅可以提高生产效率，还能减少生产成本，让人们的生活更加便捷。
一、智能制造技术智能制造技术是指利用信息技术和智能控制技术，以生产过程的数字化、网络化、智能化为特点的制造方式。
智能制造技术的出现，可以提高生产效率，减少生产成本，提高产品的竞争力。
智能制造技术主要通过数字化和网络化来实现。
数字化主要是指将生产过程的信息化，将原来的物理世界数字化建模，实现生产过程的可视化、可控化和优化；网络化主要是指企业内部的网络化以及企业与外部供应链的网络化，实现企业间信息的无缝连接，实现生产过程的协同化和优化。
智能制造技术包括了很多领域，包括了CIMS（计算机集成制造系统）、MES （制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期管理）、SCADA（监控和数据采集系统）等。
二、机器人技术机器人技术是指使用机械、电子、计算机等技术实现人工智能的机器人的研究与应用。
机器人技术广泛应用于工业生产、医疗健康、军事安全等领域，为人们的生产和生活带来了很多便利。
机器人技术的发展历史可以追溯到20世纪60年代，但随着计算机技术、控制技术、感知技术、材料技术的不断进步，使得机器人的实际应用范围和性能水平都得到了很大的提升。
机器人技术主要包括了机器人的结构设计、感知与控制技术和任务规划和控制技术。
机器人的结构设计主要是指机器人的外形设计和机械结构设计。
感知与控制技术主要是指机器人的视觉、听觉、触觉等感知技术和运动控制、物体抓取等控制技术。
任务规划和控制技术主要是指机器人的机器人的自主任务规划和控制技术。
三、智能制造与机器人技术的结合智能制造与机器人技术可以互相结合，实现更加高效的生产方式。
机器人技术可以实现智能制造中的柔性制造、可编程制造等，提高生产效率和生产质量。
智能制造技术可以为机器人技术提供更加完善的信息化支持，实现机器人的智能化和自主化。
机器人在智能制造中的作用与发展趋势
机器人在智能制造中的作用与发展趋势智能制造是当今工业界的一个热门话题，而机器人作为智能制造的重要工具之一，在其中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨机器人在智能制造中的作用以及未来的发展趋势。
一、机器人在智能制造中的作用1.1 提高生产效率机器人可以完成重复性高、劳动强度大的工作，如搬运、装配等。
它们具备高速、准确、稳定的特点，不会因为疲劳和其他因素而影响工作效率。
通过引入机器人，可以大大提高生产效率，降低生产成本。
1.2 优化生产流程机器人可以根据程序预设的工作流程进行作业，避免了人为因素对生产过程的影响。
它们能够自动感知并调整工作方式，根据不同的生产需求进行灵活的调度。
这种优化能够帮助企业减少资源浪费，提高生产效率和质量。
1.3 提高产品质量机器人具有高精度和稳定性，能够提供精确的操作，减少生产中的误差。
它们可以在零瑕疵的状态下持续工作，保证产品的一致性和品质。
1.4 保障工人安全通过引入机器人，可以将危险和风险较高的工作交给机器人完成，减少了对工人身体的伤害。
而工人在工作中可以更多地从事高技能、高附加值的工作，提高工作的满意度和幸福感。
二、机器人在智能制造中的发展趋势2.1 人机合作未来的机器人将更加智能化和灵活，在与人类合作时能够更好地理解和适应人类需求。
人机合作将成为智能制造的重要发展方向，机器人将成为人类的助手，与人类共同完成工作。
2.2 机器人互联未来的机器人将实现互联互通，形成一个巨大的网络。
它们可以共享信息和学习结果，相互之间进行协作和支持。
这将极大地提升机器人在智能制造中的能力，并促进智能制造的整体发展。
2.3 自主学习与自主决策未来的机器人将具备自主学习和自主决策的能力。
它们可以通过感知环境和获取信息，自主地学习和调整工作方式。
这样的机器人除了能够更好地适应不同的生产需求，还能够在面对未知的情况下做出合适的决策。
2.4 个性化定制随着消费者需求的不断变化，个性化定制将成为智能制造的一个趋势。
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中国制造2025：我国实现“制造强国”战略的必然选择
世界工厂：中国 中国制造 中国智造
2009年，中科院在“中国至2050年先进制造科技发展路线图”提出了 “基于泛在信息的智能制造系统”；
2010年中国机械工程学会启动“中国机械工程技术路线图”编制工作， 其中“智能制造技术路线图”是六大专题之一；
离线编程 改进软件功能：
• 磨抛软件界面； • RobotStudio； • 三维扫描仪配套软件
软件界面
RobotStudio: WDT
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关键技术5—叶片型面误差检测
技术需求：叶片在机器人磨抛（磨抛力不均）、强力锻造（锤击 力不均、模具磨损、热应力释放）过程发生变形，型面检测与变 形矫正技术是提高叶片制造精度的关键之一； 解决方案：系统研究磨抛型面误差（中弧线等）、锻造型面误差
特点：负载大，工作环境 恶劣，精度要求高
2012年开发了机器人叶片磨抛系统应用于无锡叶片厂
33
典型案例：机器人磨抛技术
解决方案：开发叶片型面磨抛机器人“测量- 操作-加工”一体化 （3M）系统，实现大叶片的机器人磨抛批量化生产, 替代了传统 人工磨抛； 技术优势：视觉定位、柔性接触、宽行加工
原材料 信息
自主决策
关键技术：
• •
工况识别感知 控制算法及策略
产品全生命周期个性化定制与服务
自适应工况
关键技术：
• • • •
多功能感知 智能Agent 语音识别 信息融合
无人机
人机交互
无人驾驶汽车
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智能制造发展方向：装备智能化
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智能制造发展方向：车间智能化
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智能制造发展方向：工厂智能化
9
中国制造2025：五大工程
1. 国家制造业创新中心建设工程 2. 智能制造工程 3. 工业强基工程 4. 绿色制造工程
5. 高端装备创新工程
10
中国制造2025：五项方针
创新驱动 质量为先 绿色发展
走创新驱动的发展道路 走以质取胜的发展道路 走生态文明的发展道路
结构优化 人才为本
走提质增效的发展道路 走人才引领的发展道路
中央控制室 智能化加工设备
现场Andon
现场监视装置 高级计划排程
智能化生产控制中心 智能加工中 心与生产线
智能化机械手
智能化工厂
智能化生产执 行过程管控
执行过程调度
智能化仓储/运输与物流
数字化物流管控
DNC
智能刀具管理
自动化立体仓库
AGV智能小车
公共资源定位系统
数字化质量检测
23
智能制造发展方向：供应链智能化
（横行/纵向位移、最大厚度）的快速计算方法。
光学测量 锻造毛坯
中弧线误差
整体误差
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关键技术6—在线检测软件开发
技术需求：磨抛视觉定位、叶片检测、变形矫正面临共性问题：
商业化 Geomagic 软件不具备特定功能需求、需繁琐的人工交互、 与UG/ProE/Delcam等通用软件接口不统一；
解决方案：在VC++/OpenGL平台，开发具备光学扫描、点云精简
航空/核电叶片磨抛
舰船螺旋桨桨叶磨抛
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关键技术1—磨抛工艺机理
技术需求：磨削深度、砂轮半径、砂粒大小等对磨削力/温度影响 大（型面质量和表面损伤），缺乏理论模型和工艺优化方法； 解决方案：从恒力磨削和颤振抑制的角度，研究机器人-工艺交互 作用规律及磨抛深度、砂带转速等优化方法。
磨损砂带 120#砂带
y
Part 2 Part 1 6 S S S S i 1 i 1 ET ET BT BT iT iT
i 1
静坐标系
动坐标系
x
oT
z
T
x
S
oS
z
y
z
x
y
E
设计模型
匹配
实际测量叶 片局部轮廓
自适应距离ADF：描述移动点到不动点最近距离
激光扫描仪测量核电大叶片
d ADF 2 ( g,Q) n j T (pi q j ) t j T (pi q j )
2
2
法向距离
切向距离
37
关键技术4—离线编程
技术需求：现有软件体系繁琐、复杂，接口不统一等问题； 解决方案：开发机器人离线编程软件，改进软件系统操作方便、 智能化，同等硬件配置下，加工周期由4.5小时提升到0.5小时。
x
激光扫描仪
oE
z
oB
y
B
标准球
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关键技术3—三维匹配与视觉定位
技术需求：大叶片型面复杂、安装位置具有任意性，传统匹配 方法（ICP）易陷入局部最优，无法保证磨抛余量均匀性； 解决方案：定义点-曲面最近距离的新度量 —自适应距离函数， 保证叶片点云匹配收敛速度和收敛稳定性的最优化，已成功应 用于机器人磨抛大叶片视觉定位与余量控制。
利用自组织网络，动态配 置资源，实现研究、设计、 生产和销售各种资源重组
数字化 CAD/CAE/CAPP/CAM/PD M/ERP/RE/RP
2011
18
智能制造核心特征
19
智能制造发展方向：产品智能化
关键技术：
• • • • 环境感知 路径规划 智能识别 自主决策
回收 信息 销售 信息 物流 信息 制造 信息 设计 信息
• • • 更短的创新周期 更为复杂的产品 更大的数据量
3
• • •
提高柔性
个性化大规模生产 快速变化的市场 更高的生产效率
制造业变化的速度比以往更快
4
中国制造业挑战与机遇
低附加值 高附加值
哥本哈根中国减排目标
产业升级压力 劳动力成本上升 能耗排放压力
中国制造业机遇：发展先进制造技术，实现产业升级
主机厂与供应商：物理距离 与 信息距离
– 以江淮汽车为例：
• 零部件供应巢建设项目现已有澳大利亚和台湾、香港等7省区在内的260家企业签约入驻 • 目前江淮已实施了物料拉动平台
主要方向：以主机厂为核心的全产业链质量控制
仪表台总成
座椅
大灯总成
轮胎
动力总成
悬架总成
底盘
24
智能制造发展方向：智能制造模式
磨损形式
• 磨耗磨损 • 粘接磨损 • 氧化磨损
磨损影响
控制 策略
抛光带
进排气边型面精度
低 摩 擦 小 接 触 力 控 制
35
关键技术2—“手—眼”标定
技术需求：现有方法通过激光跟踪仪进行系统参数标定，价格 昂贵（200万以上） 、操作过程复杂（现场操作）； 解决方案：建立了基于标准球的 30 维参数（ 24 个连杆运动参数 、6个位姿参数）标定数学模型，实现了机器人末端执行器（手 {E}）—激光扫描仪（眼{S}）的现场快速标定。
26
智能制造关键技术：机器人
全球年增长率9% 中国年增长率17%
焊接、装配、喷漆、码垛、搬运
世界工业机器人安装总量
2012年中国工业机器人销量为2.7万台；我国达到世界水平时 将有380亿工业机器人本体市场空间，1140亿工业机器人系统 集成市场空间
27
智能制造关键技术：智能传感
28
智能制造应用：机器人技术应用 人 工
、三维匹配、色谱图显示、ASC/PLY/IGES输出等功能模块，成功 应用到机器人磨抛定位与叶片型面检测等。
iCloud3D的操作界面
点云精简、三维匹配及色谱图显示等
40
机器人磨抛—与人工磨抛效果对比
机器人磨抛
600mm长某型钛合金模锻叶片磨抛对比： 手工磨抛 加工时间 型面精度 表面粗糙度 加工一致性 45min ±0.15mm Ra1.6 差 机器人磨抛 25min ±0.1mm <Ra0.8 好
全员劳动生产率
同步发展战略
创新能力
创新驱动发展 产品设计创新
增加值率
工业2.0：规模化
美国 德国 中国
工业3.0：数字化
工业4.0：智能化
制造技术创新
产业模式创新
关键技术自给率 资源能源消耗（利用率）
3
制造业核心竞争力正在发生深刻变化
提升竞争力
1
•
提升效率
能源和资源利用效率 是竞争力的决定性因素
2 缩短生产周期
41
传统手工磨抛
提 纲
一． 产业与技术背景
二． 中国制造2025 三． 智能制造技术与应用
四． 创新载体建设
五． 结论
42
华中科技大学无锡研究院：基本情况
四． 创新载体建设
五． 结论
15
智能制造：科学内涵 智能制造旨在将人类智慧物化在制造活动中并组成 人机合作系统，使得制造装备能进行感知、推理、 决策和学习等智能活动，通过人与智能机器的合作 共事，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，提高制造装备和系统的适应性与 自治性。
智能制造=人工智能+机器人+数字制造
2011年国家发改委、财政部、工信部组织设立了“智能制造装备发展专 项”； 2015年国务院公布并推进实施“中国制造2025”规划，是实现制造业 升级和“制造强国”战略的必然选择。
6
提 纲
一． 产业与技术背景
二． 中国制造2025 三． 智能制造技术
四． 创新载体建设与进展
五． 结论
7
中国制造2025：三步走战略目标
16
智能制造：研究范围
如同人 脑
自动工艺决 策与NC编程
工艺知识与 智能控制
如同人 四肢 智能化功 能部件 装备
数字化智 能化制造 图形化建 模与仿真 智能人机 交互