智能制造的技术要求范文篇1
制造云大数据
众所周知，人类社会正面临着一场新的技术革命和新的产业变革。那么我们认为互联网+人工智能的时代正在到来。怎么解读人工智能？首先，网络是一个泛在的互联网，包括魍车幕チ网和互联网+人工智能，其核心技术是七类技术深度融合，包括新互联网技术、新一代信息技术、新人工智能技术、新能源技术、新材料技术、新生物技术以及新应用领域专业技术。互联网时代特征总结为泛在互联、数据驱动，共享服务，跨界融合，自主智慧和万众创新。
当然，制造业作为国民经济、国计民生和国家安全的重要基石，正面临全球新技术革命和产业变革的挑战，特别是新一代信息通信技术，核心就是要发展智能制造技术产业和应用。对我国来说面临的五大挑战是：第一要从技术跟随到创新以及到超越，第二要从传统制造向数字化、网络化、智能化转变，第三从粗放型制造向质量效益性转变，第四从资源消耗到绿色制造转型，最后要由生产型制造到生产+服务型制造转变。
其核心问题就是要贯彻创新协调绿色开放共享发展理念，要走中国特色的工业化道路，以创新发展为主题，以制造业提高质量增加效益为中心，特别强化两化融合，而且要推进智能制造主攻方向。
云制造的概念首先是基于泛在网络，其次是借助新兴大制造技术、信息通信技术、智能科学技术及制造应用领域四类技术深度融合。数字化、网络化、智能化作为技术手段，构成一个以用户为中心的统一经营的智慧硬软资源和能力的服务云。这实际上就是人、机、物互联服务，或者是现在提出的工业互联网的概念。
用户通过智慧终端和智慧云制造服务平台能随时随地按照需要获取智慧制造的资源和能力，要对整个全系统全生命周期产业链里面的人机物信息技术自主的智慧的感知，互联协同分析认知和决策控制与执行，促进制造全系统及全生命周期活动中的人组织、经营管理、技术设备三要素及信息流、物流、资金流、知识流、服务流集成优化，形成一种基于法在网络、用户为中心、人机物信息融合。
智慧云模式是什么，手段是什么，业态是什么，特征是什么，实施内容是什么，以及目标是什么都值得探讨。
我们把它叫智慧，因为强调三种深度融合：人物与环境信息深度融合，数字化、网络化智能化的深度融合，工业化和信息化的深度融合。同时，很重要的基于大数据的并行、协同、实时、互联、智能的进行创新。根据这样一个理念所构成的系统，我们把它叫做智慧云制造系统或者简单说智慧制造云。概念模型包含几大部分内容，一是制造资源的能力和资源，这里面包括软的、硬的，包括能力和智能互联产品；二是制造云池；三是制造全生命周期的智慧云。其核心支持就是智慧云制造的平台。
综上，智慧制造云是一种互联网+人工智能时代的模式手段。制造模式是以用户为中心的互联服务协同个性柔性社会化智能制造产品以及服务用户的模式，它的手段就是四类技术深度融合的数字化网络化作为技术手段，构成一个智慧化的人机物环境信息互联系统，体现数字化、物联化、虚拟化、协同化、定制化、柔性化和社会化的产品。
那么智慧制造云、工业云里面的大数据实际上是全系统全生命周期里面的三要素、五个流里不断产生的四个大数据，包含制造全生命周期里面的各种数据，有企业经营管理的数据，有技术产品设备的数据。有结构化、半结构化和非结构化数据，有静态数据、动态数据和实时数据。
智慧制造云大数据的特点，除了四个云以外，和大量、高速、多样、价值以外，还加上了多元符合模态、数据类型异构等。其作用简单来说能精准高效智能地用到全生命周期的活动，促进云制造的智慧化，目标实现产业研制、管理服务效率质量成本能耗，实现产品加服务为主导的随时随地的按需个性化指导。
目前，大数据在感知基础上，有六类大数据关键技术，关键技术在制造云里有新的需求。首先大数据的集成与清洗，就是把不同来源、格式、特点性质的数据及数据源在逻辑上或物理上有机地接入平台并进行新审查和教研，得到干净、一致的数据。第二技术就是大数据存储和管理，采用云存储和分布式存储技术及高吞吐量数据库技术与非结构化数据访问技术，实现运输集中的数据经济、高效、高可靠、容错的管理与服务。第三大数据分析挖掘，从这些海量的随机的数据中要找出有价值的东西，比如说现在分布式计算引擎，数据分析机器学习等，对我们制造云要以应用目标为导向，导出相应算法软件。同时需要建立云制造应用系统定量分析的人工智能分析模型，数据不是直接用的，是通过模型来的。可视化，各种各样数据可视化而且能应用，比如多维数据分析，虚拟现实等，对目前综合处理显示多维数据以及交互需求是非常重要的。其次是大数据的标准和质量，对智慧云多类型标准需求不限，而且交易和交互要作为一个导向。最后就是安全，全生命周期里面要安全，像隐私保护、数据水印以及区块链技术等。
大数据的云化
第三个问题就是大数据云化。直接把大数据迁入模型软件，第二是直接提供DAAS，第三个就是风险，最后一个就是大数据的可视化，基于大数据可视化技术实现智慧制造云里面的风险和显示。
云里面大数据怎么用也值得探讨。第一类是航天产品电缆数据化设计，也就是说把电缆有关的经验数据和综合分析性能数据收集过来，放到电缆数据工程里面，实现了电缆数据化生产的一体化，产生效果后有60%以上研制时间开展产品质量提升。第二类是医药，利用现在制造云里面官方电子病例、医疗等信息系统提取海量临床数据，挖掘药物效用及治疗方法，从而为医药研发提供参考。第三类是航天制造和生产比如博世、力士乐等智能生产。第四类就是维修，比如C919健康管理，需要实时检测大数据中心。根据上面的情况，智慧制造云在大数据当中是很重要的。
最后提点建议。首先当然是大数据已经成为智慧制造云建设和运行的重要资源，如果没有大数据、没有云、没有人工智能，那最后肯定是做不到智慧化制造。而研究实践需要从技术、应用、产业三方面来协调，进行各个层次的技术创新和人才培养。
从技术应用和产业方面，概括性地提几点想法：第一，从技术上要做到重视大数据、信息通信技术、人工智能技术、系统工程技术与制造领域等多种技术的深度融合。要搞大数据，必须要做到这几个技术的深度融合，这是我们的一个观点。第二，离不开云，因此要对面向用户大数据的云服务技术进行研究。第三，要重视基于大数据制造全生命周期里面的新模式、流程、手段的研究。最后，要进行符合共享经济商业模式的技术研究，当然还有安全和相应标准的制定与评估。
从应用角度来看，要“四个突出”。第一要以突出制造特色和行业特点来开展；第二要突出问题导向，问题在哪，竞争力缺点就在哪；第三要突出大数据驱动的智慧云制造管理运行模式、手段和业态的变革；第四要突出三要素与五流的综合集成化、优化和智慧化。
智能制造的技术要求范文篇2
我国制造业当前尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存阶段。为此，《智能制造工程实施指南（2016-2022）》（以下简称《智能制造指南》）提出总体目标，将工程分为“十三五”与“十四五”两个阶段实施，在“十三五”期间，要求通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全面启动并逐步实现智能转型。“传统制造业实现数字化制造”是《智能制造指南》的工作重点，在具体目标以及重点任务中均可看到相关的具体要求。
《智能制造指南》布置的重点任务指明，要针对原材料工业、装备工业、消费品工业等传统制造业环境恶劣、危险、连续重复等工序的智能化升级需要，持续推进智能化改造，在基础条件好和需求迫切的重点地区、行业中选择骨干企业，推广数字化技术、系统集成技术、关键技术装备、智能制造成套装备，开展新模式试点示范，建设智能车间/工厂，重点培育离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务，不断丰富成熟后实现全面推广，持续不断培育、完善和推广智能制造新模式，提高传统制造业设计、制造、工艺、管理水平，推动生产方式向柔性、智能、精细化转变。
智能制造是《中国制造2025》的主攻方向，绿色制造则是工业转型升级的必要之路。
四部委联合印发的《绿色制造工程实施指南（2016-2022年）》（以下简称《绿色制造指南》）指出绿色制造是国际大趋势，而我国作为制造大国，尚未摆脱高投入、高消耗、高排放的发展方式，资源能源消耗和污染排放与国际先进水平仍存在较大差距。
《绿色制造指南》总体要求指出，绿色发展是企业提质增效的重要途径，更是企业应当承担的社会责任。因此要进一步突出企业绿色制造主体作用，强化高效清洁低碳循环发展理念，落实节能环保社会责任，加大绿色改造，淘汰落后产能，大力推动绿色技术创新，不断提高绿色制造管理水平，实现经济、社会和生态效益共赢。
对于绿色制造的主要目标，《绿色制造指南》明确，到2022年，绿色制造水平明显提升，绿色制造体系初步建立。企业和各级政府的绿色发展理念显著增强，与2015年相比，传统制造业物耗、能耗、水耗、污染物和碳排放强度显著下降，重点行业主要污染物排放强度下降20%，工业固体废物综合利用率达到73%，部分重化工业资源消耗和排放达到峰值。规模以上单位工业增加值能耗下降18%，吨水泥综合能耗需降到85千克标准煤。
重点任务提出传统制造业要实施生产过程清洁化改造，在京津冀等“三区十群”重点区域，实施水泥低氮燃烧和分级燃烧清洁化技术改造。到2022年，削减烟粉尘100万吨/年、二氧化硫50万吨/年、氮氧化物180万吨/年。此外，重点任务第一项中的“淘汰落后专项”要求综合运用工艺技术、环保、能耗、安全和质量等标准，建立退出机制，淘汰污染重、排放高、有毒有害的落后产品、工艺、技术和装备等。
对于能源利用高效低碳化改造，《绿色制造指南》提出了多个专项要求，并在流程工业系统改造专项别指出水泥行业实施高固气比熟料煅烧、无球化粉磨等改造。
《绿色制造指南》的“高耗能通用设备改造专项”要求电机系统实施永磁同步伺服电机、高压变频调速、冷却塔用混流式水轮机等技术改造；配电变压器系统应用非晶合金变压器、有载调容调压等技术；炉窑系统应用富氧助燃、循环水系统防垢提效等技术；内燃机系统实施工程机械等非道路移动机械用低效柴油机改造。
智能制造的技术要求范文1篇3
敏捷制造
敏捷制造的关键技术：一个跨企业、跨行业、跨地域的信息技术框架，支持动态联盟的运行；一个支持集成化产品设计过程的设计模型和工作流控制系统；供应链管理系统和企业资源管理系统。其优点是通过跨地域、跨企业的资源优化组合使得生产更快，成本更低，劳动生产率更高，质量更好，客户响应更快的系统。
协同商务
协同商务被誉为下一代的电子商务系统，他强调企业信息化建设目的不仅是管理企业内部的资源，还需要建立一个统一的平台，将客户、供应商、分销商和其他合作伙伴也纳入企业信息化管理系统中，实行信息的高效共享和业务的一系列链接。包括企业信息门户、知识文档管理、客户关系管理、人力资源管理、资产管理、项目管理、财务管理、工作流程管理、供应链管理。
智能制造
智能制造技术IMT,是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动，并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来，将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统，以实现经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。
其系统IMS是指基于IMT利用计算机，综合应用人工智能技术、智能制造机器、(agent)技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法，在国际标准化和互换性的基础上，使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化，并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统，具有自组织、自律、自学习、自维护、集成、人机一体化等特征。
云制造
云制造是一种面向服务的高效、低耗，基于知识的网络化智能制造的新模式，融合现在信息化制造技术，云技术、物联网等技术，通过对现有网络化制造与服务技术进行延伸和变革，把各类制造资源和制造能力集虚拟化、服务化，并且进行统一、集中的智能化管理和经营的技术。云制造所提供的云服务涉及制造过程的全生命周期，云服务商提供各种服务或服务的组合。
协同制造
充分利用Internet技术为特征的网络技术、信息技术，实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的合作，最终通过改变业务经营模式与方式达到资源最充分利用的目的。它是21世纪的现代制造模式。它也是敏捷制造、协同商务、智能制造、云制造的核心内容，他们都强调企业间的协同。
协同制造是基于敏捷制造、虚拟制造、网络制造、全球制造的生产模式，它打破时间、空间的约束，通过互联网络，使整个供应链上的企业和合作伙伴共享客户、设计、生产经营信息。从传统的串行工作方式，转变成并行工作方式。从而最大限度的缩短新品上市的时间，缩短生产周期，快速响应客户需求，提高设计、生产的柔性。通过面向工艺的设计、面向生产的设计、面向成本的设计、供应商参与设计，大大提高产品设计水平和可制造性，成本的可控性。有利于降低生产经营成本，提高质量，提高客户满意度。
协同设计
利用计算机技术、多媒体技术和网络技术，支持工作群体成员在共享环境下的协同工作、交互协商、分工合作，共同完成某些任务。实现协同设计需要计算机支持的协同工作，它是网络化制造工程的核心技术之一，它支持动态企业联盟内分布于不同地域的多功能项目组成员开展基于网络的协同工作，用于选择、评估、发送与接收产品数据，分析技术方案，快捷迅速地完成设计并投入生产。它要解决协调机制，冲突消解机制，通信机制，数据管理，系统的柔性和开放性。
协同供应链管理：复杂制造业产业链长，制造工艺复杂，供应商和协作单位多，需要创建协同化的环境，在此网络中，供应商、制造商、分销商和客户可动态地共享客户需求、产品设计、工艺文件、供应链计划、库存等信息。任何客户的需求、变动、设计的更改，在整个供应链的网络中快速传播，及时响应，变成了一个同心圆。
协同生产
协同生产：在企业技术信息系统CAD，CAM，CAPP，PLM的统领下，通过物料需求计划MRP将生产任务分配到各个制造部门，再经过制造执行系统MES，将生产任务分配给各个制造单元，进行作业计划调度，物料的搬运，设备的监控等。所有这一切活动必须以客户的需求变更，设计的修改，工艺的修改，上下游物料的供应，仓储物流，设备的运行状态建立动态协调的机制，以快速响应需求与资源的动态变化。
多企业、多工厂协同生产协同服务
智能制造的技术要求范文篇4
【关键词】智能制造全球发展动向国际经验应对措施
【中图分类号】F43/47【文献标识码】A
新兴技术的不断进步推动着经济的快速发展，如上世纪八九十年代的计算机，以及本世纪初兴起的互联网等。当前，全球正出现以信息网络、智能制造、新能源和新材料为代表的新一轮技术创新浪潮，对产业发展产生了日益深刻的影响。智能制造作为此轮产业革命的核心组成部分，是影响未来全球制造业竞争格局和我国制造业转型升级方向的根本性要素。只有主动加快促进智能制造技术的突破和大规模应用，才能有效应对新一轮技术革命对全球制造业可能造成的巨大冲击。
智能制造可以大幅提高劳动生产率、减少劳动在工业总投入中的比重。发达工业国家的先行经验表明，通过发展工业机器人、高端数控机床、柔性制造系统等现代装备制造业控制新的产业制高点，通过运用现代制造技术和制造系统装备传统产业来提高传统产业的生产效率，能够对制造业重塑和实体经济腾飞提供充分的可能性。
目前，中国企业智能制造水平参差不齐，仅10%左右的大企业水平较高。面对智能制造对于国计民生的重要影响，中国应主动、积极对接此轮工业革命的发展机遇，通过提高生产效率和培育新的智能制造产业部门，促进工业竞争优势由比较劳动成本优势向生产效率优势转型，为工业增长提供新的动力。本文拟通过剖析全球智能制造的最新发展动向，同时结合国际上主要制造业强国应对智能制造的政策举措，提出我国应对智能制造发展浪潮的相关建议。
智能制造的内涵与外延
英国《经济学家》2012年4月21日发表的专栏文章《第三次工业革命》对智能制造的概念进行了一次较为深刻的解读。文章认为，本次工业革命以制造业数字化为核心，生产过程通过办公室管理完成，产品更加接近客户。这其实是说，产品可由客户参与定制（个性化）；生产过程没有一线的操作工人，全部由数字化、自动化、网络化来实现；企业的工人在办公室里上班，通过网络负责监控管理。同年3月，美国国防分析研究所在“先进制造的新兴全球趋势”报告中也指出：未来20年最有潜力从根本上改变制造业的四大领域是半导体制造、先进材料和集成计算材料工程、添加制造技术和生物制造。
智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，能够将智能活动嵌入到生产制造过程中，并通过人与智能机器的合作共事来扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造最初仅限于制造自动化的概念，在其快速发展过程中逐步将涉及领域扩展到生产制造过程的柔性化、智能化和高度集成化等领域。目前企业生产制造过程的各个环节几乎都能够广泛应用人工智能技术。智能系统技术可以用于工程设计、工艺过程设计、生产调度、故障诊断等，也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方、生产调度等，实现制造过程智能化。
随着新一代大数据、云计算、物联网、互联网新技术的突破，智能制造的概念进一步向系统化、集成化纵深发展，催生了精准制造方式等革新，目的在于以网络为手段实现对制造的全流程管控，特别是凸显工业物联网对传统制造方式的革命性意义。目前对于智能制造范畴的研究与论证进一步丰富和全面，概括起来主要包括以下几个领域的内容：
智能制造前端的工业设计领域。工业设计从外观设计不断向产品、装备的功能设计、结构设计、技术设计延伸，包括产品与装备的硬件、技术与软件的设计，产品装备设计和制造设计相融合。制造过程的网络化，组成产品的各个组件设计的模块化、数字化，以设计为龙头的网络协同制造模式应运而生。工业设计与自动化制造相结合的模式，十年前就开始出现在绍兴县（现在改名为柯桥区）。纺织（设计）创新服务中心以企业化运作方式主要从事纺织面料设计工作，为众多中小型制造企业提品设计，设计结果通过磁盘直接插入数字化加工制造装备或自动化生产线，形成了“快速设计+快速生产”的制造模式。
工业制造设计的智能产品领域。在智能产品领域，互联网技术、人工智能、数字化技术嵌入传统产品设计，使产品逐步成为互联网化的智能终端。特斯拉被誉为“汽车界的苹果”，它的成功不仅仅是电池技术的突破，更是大型可移动的智能终端，具有全新的人机交互方式，通过互联网终端把汽车做成了一个包含硬件、软件、内容和服务的体验工具。智能产品通过搭建开放式研发平台，广泛采集消费者个体对创新产品设计的个性化需求，令智能产品更加具有市场活力。
智能制造方式方法的应用领域。高自动化程度生产线是智能制造的基本特征，主要通过机器人技术、网络通信技术完成技术实现。现代智能制造设备进一步引入物联网的控制、数字化的实时计量检测、智能化全封闭流程装备的自控等技术集成，在云计算支持的物联网生产、经营的系统管控下，实现“信息化的计量供料、自动化的生产控制、智能化的过程计量检测、网络化的环保与安全控制、数字化的产品质量检测保障、物流化的包装配送”。对于像中国这样的发展中国家而言，网络协同制造的模式大多采用了以局域网为主的物联网协同制造模式，该模式更有广泛的适应性。
工业制造流程的智能装备领域。智能装备是智能制造的基础载体，既涵盖了“智能工厂”、“智能车间”等大概念，也可以细微到“智能设备”、“智能零部件”等概念。其中“智能工厂”是指建立在物联网技术基础上的全流程智能装备一体化生产制造空间；而“智能设备”则是以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品。
智能制造应用的衍生领域。智能制造的概念可以非常宽泛，所以被视为一场生产力革命，它影响到除了生产制造以外的诸多领域。其中包括以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理，以在线检测、远程诊断和云服务为代表的智能服务等。
智能制造的主要发展趋势与动向
智能制造目前已经成为新型工业应用的标杆性概念，国外先行的发达工业化国家已经累积了大量发展经验。目前来看智能制造表现出以下几个方面值得关注的发展趋势。
信息网络技术加强智能制造的深度。信息网络技术对传统制造业带来颠覆性、革命性的影响，直接推动了智能制造的发展。信息网络技术能够实现实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据，促进生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，实现生产系统的智能分析和决策优化，使智能制造、网络制造、柔性制造成为生产方式变革的方向。从某种程度上讲，制造业互联网化正成为一种大趋势。比如德国提出的工业4.0计划，其核心是智能生产技术和智能生产模式，旨在通过“物联网”将产品、机器、资源和人有机联系在一起，推动各环节数据共享，实现产品全生命周期和全制造流程的数字化。
网络化生产方式提升智能制造的宽度。网络化生产方式首先体现在全球制造资源的智能化配置上，生产的本地性概念不断被弱化，由集中生产向网络化异地协同生产转变。信息网络技术使不同环节的企业间实现信息共享，能够在全球范围内迅速发现和动态调整合作对象，整合企业间的优势资源，在研发、制造、物流等各产业链环节实现全球分散化生产。其次，大规模定制生产模式的兴起也催生了如众包设计、个性化定制等新模式，这从需求端推动生产性企业采用网络信息技术集成度更高的智能制造方式。
基础性标准化再造推动智能制造的系统化。智能制造的基础性标准化体系对于智能制造而言起到根基的作用。标准化流程再造使得工业智能制造的大规模应用推广得以实现，特别是关键智能部件、装备和系统的规格统一，产品、生产过程、管理、服务等流程统一，将大大促进智能制造总体水平。智能制造标准化体系的建立也表明本轮智能制造是从本质上对于传统制造方式的重新架构与升级。对中国而言，中国制造在核心技术、产品附加值、产品质量、生产效率、能源资源利用和环境保护等方面，与发达国家先进水平尚有较大差距，必须紧紧抓住新一轮产业变革机遇，采取积极有效措施，打造新的竞争优势，加快制造业转型升级。
物联网等新理念系统性改造智能制造的全局面貌。随着工业物联网、工业云等一大批新的生产理念产生，智能制造呈现出系统性推进的整体特征。物联网作为信息网络技术的高度集成和综合运用技术，近年来取得了一批创新成果，在交通、物流等领域的应用示范扎实推进。特别是物联网技术带来的“机器换人”、物联网工厂，推动着“绿色、安全”制造方式对传统“污染、危险”制造方式的颠覆性替代。物联网制造是现代方式的制造，将逐步颠覆人工制造、半机械化制造与纯机械化制造等现有的制造方式。
智能制造成为主要发达工业国家政策计划的关键领域
智能制造已经被普遍认为是此轮工业革命的核心动力，国外主要发达工业国家都已出台相应政策对智能制造发展积极筹划布局。本文主要选取美国、德国、日本、韩国、英国和印度作为研究对象国，扫描结果表明以上各国都已制定和推出相应的经济发展计划。
美国近年来提出和实施了“再工业化”计划，主要针对新世纪以来美国经济“去工业化”所带来的虚拟经济过度、实体经济衰落、国内产业结构空洞化等现实情况。该计划要实现的目标是重振实体经济，增强国内企业竞争力，增加就业机会；发展先进制造业，实现制造业的智能化；保持美国制造业价值链上的高端位置和全球控制者地位。可见，美国的“再工业化”是指通过政府的协调规划实现传统工业的改造与升级和新兴工业的发展与壮大，使产业结构朝着具有高附加值、知识密集型和以新技术创新为特征的产业结构转换。
德国著名的“工业4.0”计划则是一项全新的制造业提升计划，其模式是由分布式、组合式的工业制造单元模块，通过工业网络宽带、多功能感知器件，组建多组合、智能化的工业制造系统。德国学术界和产业界认为，前三次工业革命的发生分别源于机械化、电力和信息技术，而物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。工业4.0从根本上重构了包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理在内的整个工业流程。
日本自确立技术立国战略以来，一直推行积极的技术带动经济发展战略。面对当前信息技术革命带来的机遇和挑战，日本于2006年10月提出了“创新25战略”计划。该战略计划目的是在全球大竞争时代，通过科技和服务创造新价值，提高生产力，促进日本经济的持续增长。“智能制造系统”是该计划中的核心理念之一，主要包括实现以智能计算机部分替代生产过程中人的智能活动，通过虚拟现实技术集成设计与制造过程实现虚拟制造，通过数据网络实现全球化制造，开发自律化、协作化的智能加工系统等。
另外，以英国为代表的老牌工业国家、以韩国为代表的后发工业国家以及以印度为代表的新兴工业国家在其最新的经济发展计划中都对智能制造概念尤为重视，具体政策见表1。
美国“再工业化”计划框架从重振制造业到大力发展先进制造业，积极抢占世界高端制造业的战略跳板，推动智能制造产业发展的思路越来越明确。美国主要在以下几个关键领域不断贯彻落实制造业智能化的战略目标：（1）信息技术与智能制造技术融合：美国向来重视信息技术，此轮实施再工业化战略进程中，信息技术被作为战略性基础设施来投资建设。智能制造是信息技术和智能技术在制造领域的深度应用与融合，大量诞生自美国高校实验室和企业研发中心的智能技术和产品为智能制造提供了坚实技术基础，如云计算、人工智能、控制论、物联网以及各种先进的传感器等，这些智能技术的研发和应用极大的推动了制造业智能化的发展进程。（2）高端制造与智能制造产业化：为了重塑美国制造业的全球竞争优势，奥巴马政府将高端制造业作为再工业化战略产业政策的突破口。作为先进制造业的重要组成，以先进传感器、工业机器人、先进制造测试设备等为代表的智能制造，得到了美国政府、企业各层面的高度重视，创新机制得以不断完善，相关技术产业展现出了良好发展势头。（3）科技创新与智能制造产业支撑：美国“再工业化”战略的主导方向是以科技创新引领的更高起点的工业化。从产业支撑要素来看，智能制造是高技术密集、高资本密集的新兴产业，更加适合在创新水平较高的区域发展。美国政府在再工业化进程中瞄准清洁能源、生物制药、生命科学、先进原材料等高新技术和战略性新兴产业，加大研发投入，鼓励科技创新，培训高技能员工，力推3D打印技术、工业机器人等应用，以取得技术优势，引领制造业向智能化发展，从而抢占制造业新一轮变革的制高点。（4）中小企业与智能制造创新发展动力：美国将中小企业视为其再工业化的重要载体，为中小企业提供健全的政策、法律、财税、融资以及社会服务体系，加大对中小企业的扶持力度。在美国，企业是研发的执行主体，承担了89%的研发任务，联邦实验室和联邦资助研发中心（FFRDC）则承担了9.1%的研发任务。以企业为主体的研发体系使得美国研发成果转化率更加高效；美国制造业领域的小企业数量接近30万家，其中不乏像居于全球超高频RFID行业领先地位的Alien公司、加速器传感器方面表现卓越的Dytran公司等优秀企业，是未来智能制造创新发展的重要动力。
德国工业4.0计划中智能制造概念也占据核心位置，具有鲜明的发展特征，主要在以下四个领域优先采取行动：（1）工业标准化与智能制造基础投入。工业4.0的目标是建立一个物联网、互联网和服务化的智能联接的系统框架，在这个框架内，各种终端设备和应用软件之间的数据信息交换、识别、处理、维护等必须基于一套标准化的体系和高质量的工业宽带网络。因此，开发出一套单一的共同标准是计划的第一位，建立可靠、全面和高质量的通信网络基础设施是“工业4.0”的一个关键要求。（2）工业系统化管理与智能制造流程再造。工业4.0计划以智能化工厂建设来带动复杂制造系统的应用，同时随着开放虚拟工作平台与广泛使用人机交互系统，使得企业的工作内容、工作流程、工作环境等发生深刻改变。智能制造流程再造能够颠覆封闭性的传统工厂车间管理模式，将智能化设备、智能化器件、智能化管理、智能化监测等技术集成全新的制造流程，实现真正的智能生产。（3）工业合法化监管与人员能力提升。技术创新周期短和新技术颠覆性变革可能会导致滞后效应风险，即现有规则未能跟上技术变化的步伐。新技术和商业模式使得沿袭固有规章制度几乎不可能。智能制造模式、再造新的作业流程和立体化业务网络框架，对企业数据保护、责任归属、个人数据处理以及贸易限制都提出了挑战。原有的职业培训体系，也随着智能化导致的工作和技能的改变随之改变。因此，建立一套同智能化制造相匹配的合法监管体系和职业发展体系尤为重要。（4）工业资源分配与智能决策系统。制造业需要消耗大量的原材料和能源，这对自然环境和安全供给带来了若干威胁。工业4.0计划的智能制造也带来了资源利用率的提升。因此企业在进行智能化生产时要权衡“投入的额外资源”与“产生的节约潜力”之间的利弊。
主要发达工业国家应对智能制造的政策体系构建
美国政策体系。美国“再工业化”由政府协调各部门进行总体规划，并通过立法来加以推进。为了推进“再工业化”战略，美国相继出台的法律政策有《重振美国制造业框架》《美国制造业促进法案》《先进制造伙伴计划》《先进制造业国家战略计划》《制造创新国家网络》计划等。
另外，美国还围绕再工业化这一经济战略制定了一系列配套政策，形成全方位政策合力，真正推动制造业复苏，包括产业政策、税收政策、能源政策、教育政策和科技创新政策。例如，在制造业的政策支持上，美国选定高端制造业和新兴产业作为其产业政策的主要突破口。在税收政策上，奥巴马政府主张把公司税由目前的35%降至28%，以吸引美国制造业回流。能源行业是美国再工业化战略倚重的关键行业之一，奥巴马着重关注新能源的发展。鼓励研发和创新，突出美国新技术、新产业和新产品的领先地位，这也是美国推进“制造业复兴”的重要举措之一。美国在再工业化计划进程中整顿国内市场，大力发展先进制造业和新兴产业、扶持中小企业发展，加大教育和科研投资力度支持创新，实施智慧地球战略，为制造业智能化的实现提供了强大的技术支持、良好的产业环境和运行平台。同时，制定一些对外贸易政策，为智能制造拓宽国际市场。美国支持智能制造的再工业化计划体系框图如图1所示。
德国政策体系。为推进工业4.0计划，德国政府主要设定了一些关键性需求措施，主要包括：融合相关的国际标准来统一服务和商业模式，确保德国在世界范围内的竞争力；旧系统升级为实时系统，对生产进行系统化管理；制造业中新商业模式的发展程度应同互联网本身的发展程度相适应；雇员应参与到工作组织、CPD和技术发展的创造性社会―技术系统早期阶段；建立一套众多参与企业都可接受的商业模式，使整个ICT产业能够与机器和设备制造商及机电一体化系统（mechatronicsystem）供应商工作联系更紧密。
为了将工业生产转变到工业4.0，德国需要采取双重战略，包括领先的供应商策略和主导市场策略。领先的供应商策略是从设备供应商企业的视角专注于工业4.0的。德国的装备供应商为制造企业提供世界领先的技术解决方案。德国的装备制造业不断地将信息和通信技术集成到传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位，以便成为智能制造技术的主要供应商。主导市场策略指的是为CPS技术和产品建立和培育新的主导市场。
工业4.0开辟了创造价值的新途径和就业的新形式，尤其是对于中小企业和初创公司来说，有显著的机遇发展B2B（企业对企业）服务。工业4.0的实施，将提供灵活多样的职业路径，让人们的工作生涯更长，保持生产能力，弥补熟练劳动力的短缺和缓解社会老龄化的压力。工业4.0的双重战略将使得德国保持供应商的领先地位，并且成为工业4.0解决方案的主导市场，这使得德国劳动力可以维持较高的工资水平和较强的竞争力。
日本政策体系。在“创新25战略”提出之前，日本政府就已经致力于建设信息社会，以信息技术推动制造业的发展，增强产业竞争力，从而提出了“U-JAPAN战略”，目的在于建设泛在信息社会。其主要关注网络信息基础设施、ICT（InformationandCommunicationTechnology）在社会各行业的运用、信息技术安全和国际战略四大领域。在泛在网络（人与人、人与物、物与物的沟通）发展方面：形成有线、无线无缝连接的网络环境；建立全国性的宽带基础设施以推进数字广播；建立物联网，开发网络机器人、促进信息家电的网络化。另一方面，通过促进信息内容的创造、流通、使用和ICT人才的培养实现ICT的高级利用。“U-JAPAN战略”计划在ICT基础设施、物联网等领域取得了一系列成就，为“创新25战略”的实施奠定了基础。2008年，基于“创新25战略”和第三期《科学技术计划》的基本立场和基本目标，日本政府提出了《技术创新战略》，主要围绕提升产业竞争力等方面进行政策设计。
为强化制造业竞争力，2011年，日本了第四期《科技发展基本计划》（2011～2015）。该计划主要部署多项智能制造领域的技术攻关项目，包括多功能电子设备、信息通信技术、精密加工、嵌入式系统、智能网络、高速数据传输、云计算等基础性技术领域。日本通过这一布局建设覆盖产业链全过程的智能制造系统，重视发展人工智能技术的企业，并给予优惠税制、优惠贷款、减税等多项政策支持。以日本汽车巨头本田公司为典型，该企业通过采取机器人、无人搬运机、无人工厂等智能制造技术，将生产线缩短了40%，建成了世界最短的高端车型生产线。日本企业制造技术的快速发展和政府制定的一系列战略计划为日本对接“工业4.0”时代奠定了良好的基础。
其他国家政策举措。英国启动的“高价值制造”战略意在重振本国制造业，从而达到拉动整体经济发展的目标。英国政府配套了系列资金扶持措施，保证高价值制造成为英国经济发展的主要推动力，促进企业实现从设计到商业化整个过程的智能制造水平，主要政策包括：（1）在高价值制造创新方面的直接投资翻番，每年约5000万英镑；（2）使用22项“制造业能力”标准作为智能制造领域投资依据；（3）开放知识交流平台，包括知识转化网络、知识转化合作伙伴、特殊兴趣小组、高价值制造弹射创新中心等，帮助企业整合智能制造技术，打造世界一流的产品、过程和服务。
韩国提出了“数字经济”国家战略来应对智能制造的国际化浪潮。在该战略的指导下，韩国政府制订了国家制造业电子化计划，建立了制造业电子化中心。2009年1月，韩国政府并启动实施《新增长动力规划及发展战略》，确定三大领域（绿色技术产业领域、高科技融合产业领域和高附加值服务产业领域）17个产业作为重点发展的新增长动力。2011年，韩国国家科技委员会审议通过了《国家融合技术发展基本计划》，决定划拨1.818万亿韩元（约合109亿元人民币）用于推动发展“融合技术”。韩国政府不遗余力地加快推动智能制造技术的培育和发展，高度重视传统支柱产业的高附加值化，在工业新浪潮中占领高地。
印度工业发展一直受到制造能力不足、制造业商品质量低下的困扰。2004年9月，辛格新政府宣布组建“国家制造业竞争力委员会”，专职负责推动制造业的快速及持续发展。2011年，印度商工部《国家制造业政策》，进一步明确要加强印度制造业的智能化水平。2014年9月，印度总理莫迪启动了“印度制造”计划，提出未来要将印度打造成新的“全球制造中心”。“印度制造”的核心领域就是智能制造技术的广泛应用，特别是结合印度本国高度发达的软件产业基础，在智能制造流程管理等领域具有一定的发展优势。
中国发展智能制造过程中所面临的主要问题
政策落实过程中对智能制造工作的粗放管理问题。国家层面对于智能制造工作已经上升到很高的重视程度，但是目前在政策层层下达分解的过程中容易出现政策指令失真和政策效果不明显的问题。例如在一些地级市，智能制造改造被作为行政命令下到企业，企业被迫引进一些自动化程度较高的生产线但却不能合理操作，又或是引进企业联网式管理方式但却难以有效实施，造成了大量的企业资源浪费。这归根到底是对智能制造本质属性的认识不足造成的，因为智能制造必须要从激发企业内在改革需求出发，引导企业系统化地变革生产方式才能避免以上一些问题的产生。
传统制造行业对智能制造改造成本难以消化的问题。我国制造业具有鲜明的地区集聚特色，其中大部分是以工业附加值较低的传统产业为主，低成本竞争策略盛行。智能制造作为一种旨在从根本上改革生产方式的工业革命，前期相关机器设备以及技术学习的成本过高，直接导致企业投资智能化基础设施积极性不高，企业方面阻力很大。另一方面，智能制造的核心理念是网络式、智能化、系统性的生产制造新模式，与传统生产方式相比具有颠覆性改变，所以企业学习消化过程中也面临人、财、物多方面的成本压力。
智能制造技术引进渠道以及企业技术匹配问题。智能制造方式建立在自动化、机器人、人工智能、云计算、物联网等一大批高新技术的综合运用上，找寻合适的技术源来改造企业生产模式成为智能制造能否成功的关键要素。现实中，大型技术供应商更多提供成套的智能制造技术解决方案，改造成本高；而中小型技术供应商则难以提供匹配度高的智能制造技术和管理模块，改造效果差。此外，部分中小型企业由于资源限制导致难以搜索到外部智能制造技术商，凭借企业自身技术存量难以实施有效的智能制造改造。
地区性劳动力富余与智能制造减员增效之间平衡的问题。中国制造业的起步很大程度上依赖于庞大的劳动力基数，但是所谓的“人口红利”近年来随着逐年上升的工资成本正在不断弱化。部分东部发达地区已经凸显“用工荒”，智能制造概念随着“机器换人”、“腾笼换鸟”等政策已被逐步实施。而反观西部一些地区正在面临劳动力回流潮，智能制造所带来的一线工人需求下降更加扩大了劳动力就业率缺口，政府部门陷入左右为难的境地。所以如何协调智能制造所带来的劳动效率大幅提升和地区性劳动力富余之间的矛盾成为当前需要解决的一大难题。
中国应对智能制造发展趋势的政策措施
建立多层次综合支持政策体系推进智能制造建设工作。有效推进智能制造工作首先需要架构完整的政策体系作为保障，包括宏观战略性政策、部门管理性政策以及企业操作层政策等，需要在国家战略性政策中将智能制造提升到影响中国制造业转型升级工作的核心地位。“中国制造2025”战略规划作为我国制造业发展的顶层设计，制定了中国从制造业大国向制造业强国转变的第一个十年行动纲领。其次，“两化融合”等部门性管理政策能够作为智能制造的有效支撑。“两化融合”过程中应该加强推进提高生产设备、生产过程、制造工艺智能化水平，加快工业机器人、增材制造等先进制造技术在生产过程中的应用，培育数字化车间、智能工厂，推广智能制造生产模式等。同时，在关乎国计民生的重点行业范围内，加强该领域的智能监测监管体系建设，提高重点安全生产水平、重点行业能源利用智能化水平。最后，在微观政策层面尽快出台鼓励企业采用智能制造生产方式，加快淘汰落后生产方式的系列政策。
结合“机器换人”政策，以制造流程再造推进智能制造工作。智能制造的应用与推广将降低人工成本上升和人口红利减少对中国工业竞争力的影响，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和资源消耗。目前正在开展的“机器换人”工作以“装备+机器人”的制造方式替代人工的制造方式，能够有效推进智能制造工作的实施。特别是用自动化的制造方式替代部分人工管控的制造方式，用网络化智慧的制造方式替代全部人工直接管理的制造方式，用精准用料、用能的绿色制造方式替代不安全、有污染的制造方式，将装备引进与工艺改造有机融合，最终实现智能制造流程再造、管理创新等系统工作。
加强智能制造共性技术推广范围和技术服务支持力度。智能制造对于大多数采用传统方式的制造型企业来说都是新兴技术领域，从实践中也可以发现存在着引入成本过高和技术管理脱节的问题。所以政府有关部门要加强智能制造的支撑能力建设，加快提升相关产业支撑能力，突破核心共性技术的研发，支持新一代信息技术研发和产业化，鼓励智能终端产品创新发展，有效降低企业采用智能制造方式的投入成本。智能制造底层技术包括高效能运算、超级宽带、激光粘结等“通用技术”研发，中试层面要推进以人工智能、数字制造、工业机器人为代表的制造技术和工具。在企业实施过程中需要研制大规模生产系统、柔性制造系统和可重构生产系统等复杂性技术系统。此外，智能制造推进工作需要协同企业主体、社会智库、中介机构以及各级政府部门等多方社会资源，加强智能制造技术的宣传推介、技术咨询、系统管理等领域的技术服务活动，这直接影响到企业应用智能制造实施效率问题。
以税收优惠、专项基金等政策手段扶持智能制造工作落地。从经济成本角度为相关企业“减负”是切实推进智能制造生产方式的最直接手段，其中税收优惠和专项扶持基金可以分别起到“推”和“拉”的效果。税收优惠的范围既包含购买智能制造设备的所得税抵扣额度，智能制造固定资产的加速计提折旧等应税额部分的优惠，又包括面向智能制造企业（需建立评价指标体系进行核准资格）的所得税等优惠税率政策支持等。另一方面，也可以出台“智造2025”等专项扶持基金，专门对企业引进高规格智能设备，开展智能制造研发，投入智能生产流程改造等活动进行直接补贴，切实帮助企业推进智能制造转型工作。
智能制造的技术要求范文篇5
“弯道超车”悄悄来
我国现代造船业起步晚、准入低，造船模式主要源自学习借鉴日韩，虽然目前已是全球造船体量最大国家，但离第一集团的造船强国还有相当大差距，而要短时间内赶超它们似乎几无可能，除非有打破悬殊的技术基本同处起跑状态。今天，中国造船业有幸迎来了这一千载难逢的时代，那就是智能造船。如果能快速掌握这种最新技术并使之转化为生产力，中国造船业就必定能在生产效率、成本管理、经营管控、技术创新等方面获得彻底弥补。纽波特纽斯船厂总裁MattMulherin对未来智能造船进行了形象描绘：所有在建船舶的设计、检验状态、材料需求清单及其状态和位置等信息统一存储于中央计算机系统，不同领域的团队成员设计不同船舶时可调用或添加信息，船厂全面连线，通过数字化制造实现精益造船、均衡生产。业内认为，作为“综合工业之冠”的船舶业，谁能在智能制造等技术开发与应用中拔得头筹，谁就可能从传统的制造、经营、管理模式下突围，抢占规则制定权、标准话语权、业态主导权和竞争制高点。可以说，智能造船的浪潮已迎风掀起，而“弯道超车”的机会正悄悄向我们走来。
我国早在几年前就开始布局智能造船模式，先后出台了《中国制造2025》、《工业和信息化部关于贯彻落实的行动计划（2015-2018年）》等政策，并将南通中远川崎船舶工程有限公司确定为我国船舶行业智能制造试点示范项目的首家企业，大力营造船舶智能制造氛围。今年初，工信部等六部委又联合印发《船舶工业深化结构调整加快D型升级行动计划（2016～2022年）》，把智能制造作为船舶工业强化管理、降本增效的主攻方向。正是这样，我国智能造船逐渐铺开，许多船企主动介入并初见成效，如中船重工建成了国内先进的高技术船舶分段制造数字化车间、金海重工投资30亿元建设全球领先的智能化船厂……工信部自去年也开始向船舶行业广泛征求意见，加紧编制《推进船舶智能制造指导意见》，并明确提出：要用5年时间推动我国造船业智能制造整体水平进步，造船效率和质量接近日韩水平；用10年时间赶超造船先进国家。
最大限度提质增效
之所以开展智能制造，除了借助互联网、云计算、大数据、机器人等技术应对社会需求多品种、小批量、高品质发展趋势外，还有一个重要原因就是人工成本越来越高。高新船舶与深海开发装备协同创新中心主任林忠钦说，船舶智能制造不仅将工人从“苦、脏、累、险”的作业环境中解脱出来，也将推动造船工业朝着安全、经济、环保、高效、舒适的方向发展。智能造船的优势是面向产品全生命周期，实现信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合，达到实时感知、优化决策、动态执行。这显然使得造船业从依赖经验走向基于科学。
中国船舶工业行业协会数据显示，建造每修正载重吨，韩国需消耗15.5工时，日本消耗9.7工时，中国则需要35.4工时，效率仅为日本的1/3。此外，我国造船质量整体较低，仅设计差错率就是日韩同行的10倍。对此，我国船企想方设法扭转这一劣势，但一直难以从根本上提质增效。实践证明，打破传统作业模式，大力实施智能制造，既是提升船舶建造质量和效率，降低成本和资源能源消耗的迫切需要，也是增强我国造船企业核心竞争力的有效途径。以大连船舶重工数字化生产车间为例，通过配备多种焊接机器人替代分段焊接人工作业，其分段建造效率提高30%，车间能耗降低10.8%，设备有效利用率提高30%。
智能制造并非简单地仅仅作用于船舶生产线，而是触及船企方方面面的提升，不但推动船舶制造设计智能化、产品高质化、管理精细化、信息集成化、销售网络化，而且为船企彻底提高质量、效率、效益提供技术和系统支撑。
智能造船的核心是全链条协同
船舶行业具有典型的多品种小批量离散制造特点，要求生产作业系统具有更高的柔性和智能，而智能制造的核心则是“从设计开始到工艺生成到物资供应系统到制造车间到测试和最终交付的全链条协同”。这就要求船企借助物联网、大数据、人工智能取代封闭的生产制造系统，提高制造系统柔性化、自动化和智能化水平，通过信息物理融合系统，用IT把设计源头与工厂的各个末端连接起来，实现人、产品、设备完全交集。与此同时，搭建设计、生产、采购等业务“一体化”智能生产流程设施，建立智能化生产系统和车间物流系统，使智能化设备机器代替人工操作的机器，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化、全自动化生产系统向智能化生产系统转变，实现船舶的定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。
要实现全链条协同，大数据的集成和应用至关重要。在信息化时代，大规模信息技术数据不仅向各层面各要素渗透，促使相互间和谐作用，而且对传统的管理思想和模式产生颠覆式改变。众所周知，造船业是劳动、资金、技术密集型产业，且不说其涉及的航运、配件、机电、钢铁、化工、海洋资源勘采等上下游产业充满各种复杂而变数的信息数据，就说它包含的设计、采购、制造、使用、维护、售后、物流等环节也离不开数据应用。换言之，在船舶设计建造阶段就应纳入后期航运运营考虑，引入大数据挖据技术，提供更稳定、更易维护、更具弹性的在线订舱服务。这正如南通中远川崎总经理韩成敏所说，造船业推进智能化，关键在于大数据的支撑。
我国离智能造船有多远？
当前，国外先进造船企业正处于由“工业3.0”向“工业4.0”推进的阶段，普遍使用了数字化、自动化和精益生产等技术，实现了厂域空间全网络覆盖及物联网技术和大数据技术的应用。反观我国船厂在数字化、自动化、精益生产等方面基础薄弱，总体上处于“工业2.0”阶段，如日韩船厂自动化率已经接近70%，而我国骨干船厂的自动化率最高仅为20%左右。正因为我国造船业数字化工艺设计能力严重不足、船舶建造装备与系统自动化智能化水平低、造船过程管控缺少有效数据支持及制造技术与信息技术的融合集成度低，业内出现了一些悲观言论。有的说，智能制造并不适合造船行业，不能盲目跟风。也有的说，这是一项系统工程，需要很大投入和长时间探索才会有成效。甚至有的还以原熔盛重工数字化造船项目的失败为教训。
但事实上我国智能造船就在眼前，不是说基础条件差人一截，我们就离智能造船遥不可及，就凭目前国内成功开展智能制造的例子也足以说明这一点。诚然，我们的先天不足注定了需要更多付出和更强的机遇把握能力。中远海运重工有限公司副总经理倪涛说得好：“智能制造不是简单的机器换人或是增加几台自动化设备就能实现，需要一个短板一个短板地补齐。”我国应该借鉴韩国经验，重点突破三大局限：一是在装焊、管系、涂装、大分段合拢等方面开展“机器换人”工作。二是积极推进研发设计信息化、生产制造数字化和设计制造管理一体化建设。三是深度融合互联网新技术，优化生产方式、投资方式、管理方式和商I模式等。这其中引进和培育造船、管理、信息和数据库等技术兼备的复合型人才则是“重中之重”。
循序渐进“三步走”
既然智能造船宜早不宜迟，而我国现有造船设施和技术又与介入智能制造尚有距离，我们就应战略上坚定不移实施，策略上循序渐进，不能妄想一口吃出胖子。对此，中船重工先行一步，目前已通过厂所合作、研用结合的模式实现了我国船舶智能制造装备国产化和柔性制造新模式。
智能制造的技术要求范文篇6
一、规模
按规模大小FMS可分为如下4类：
1.柔性制造单元(FMC)
FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。
2.柔性制造系统(FMS)
通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等)，由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。
3.柔性制造线(FML)
它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床；亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日臻成熟，迄今已进入实用化阶段。
4.柔性制造工厂(FMF)
FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化。
二、关键技术
1.计算机辅助设计
未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
2.模糊控制技术
模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。
3.人工智能、专家系统及智能传感器技术
迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。
4.人工神经网络技术
人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。
三、发展趋势
1.FMC将成为发展和应用的热门技术
这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。
2.发展效率更高的FML
多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。
3.朝多功能方向发展
智能制造的技术要求范文
关键词：机电一体化智能制造应用
中图分类号：TH-39文献标识码：A文章编号：1672-3791（2015）05（b）-0092-02
机电一体化又称为机械电子学，随着科学技术的进步和经济的迅速发展，机电一体化技术在生产中逐步的得到了广泛的应用，尤其是在市场经济下竞争激烈的今天，机电一体化技术成为了工业生产的强劲动力，机电一体化技术将电子与机械进行紧密的集合，从而实现了人们对机械设备的智能化管理，新世纪的制造必然是智能制造。智能制造包含两重含义，即智能制造系统和智能制造技术，在目前的工业企业生产过程中，智能制造已经成为了制造业的主流，智能制造通过计算机模拟人脑，对制造过程中的各个环节进行分析、推理、判断以及进行生产的决策，从而实现整个企业生产过程的智能化以及高度人性化，以电脑的模拟分析代表人脑的分析过程，对生产过程进行准确的控制。该文介绍目前机电一体化技术的发展现状以及智能制造的概念，着重说明智能一体化技术在智能制造中的应用，希望对读者有所帮助。
1机电一体化技术发展的现状
机电一体化技术是电子技术和机械技术的集合。机电一体化技术在20世纪60年代初步形成，这种技术的出现是为了满足工业生产的需要，在发展的最初阶段是通过电子手段对机械设备进行控制，提升企业的生产效率。最初的机电一体化技术十分简单，技术含量也不高，智能适用于简单小型设备的生产。经过几十年的发展，机电一体化技术已经逐步的融合了计算机技术的精华和微处理技术的精髓，尤其是进入21世纪以来，机电一体化技术又和信息技术以及电子技术等高新技术融合，模拟人脑对生产过程进行分析和判断，使生产逐步的智能化。
如今的机电一体化技术，尤其是在一些大型企业的生产过程中，涵盖了机械技术、电子技术、控制技术、计算机技术、声学技术、光学技术等。机电一体化技术的发展依赖众多科学技术的发展，机电一体化的发展是为了适合生产的实际需要，机电一体化技术将更加的智能化、模块化和网络化。机电一体化技术能够高度的模拟人脑，对整个的生产过程进行分析和判断，发出各种操作指令，完成复杂的生产，对生产所用的机械设备进行智能控制，整个生产的过程也十分的人性化，电脑代替人脑进行控制大大的减轻了人们工作的负担。目前，随着经济全球化进程的不断推进，工业生产已经不仅仅局限于某个区域，而是就地取材，遍布世界的各个角落，因此，机电一体化技术也有了新的含义，远程控制技术以及远程监视技术也在渐渐的被应用到机电一体化技术中来，机电一体化技术的发展是随着科学技术的发展和生产的需要而不断发展的，机电一体化技术有着广阔的发展空间。机电一体化技术的发展也势必会使企业打破自有的生产模式，逐步的实现模块化集成机电生产，统一机电产品的部分标准，规范生产过程，提升产品质量。
2智能制造技术及其发展
随着科学技术的迅速发展，机械制造技术也不再拘泥于陈旧的生产模式，科学技术赋予了机械制造新的活力，机械制造技术正在逐渐的吸取各种技术的精华，实现自身的改革和进步。现如今，生产逐步的实现机械化，人们对于机械设备的需求不断加剧，为了满足这种需求，人们不断的研究新的技术提升机械生产效率。智能制造技术是目前机械制造技术的主流，智能制造技术是使机械设备自主驱动并且自主的控制机械设备的元件，实现机械设备系统控制的智能化，智能制造也必然是机械制造的主流趋势。智能制造能够储存大量的信息，能够有效的获取生产过程中的信息，能够对生产过程中出现的问题进行及时的处理，具有组织、学习、分析、优化、维护的功能。智能制造技术克服了传统制造中的诸多缺点，大幅度提升了产品的质量，提升了产品的合格率和科技含量。智能制造技术正在逐步的借助三维动态演示，模拟技术、计算机编程、多方向视图技术以及比例缩放等技术，对所要制造的产品进行设计和生产过程控制，使生产过程能够满足设计图纸的高精度需要。智能制造技术在大幅度提升制造效率的同时还能够实现人机的互动。
智能自造技术能够对产品的设计生产等各个环节进行有效的控制，减少了人工的劳动，解放了大量的劳动力，在劳动力紧缺和劳动力成本很高的今天，智能制造技术对于企业的生存和发展有着特殊的意义。另外，对于一些污染较重以及危险技术较高的生产制造单位而言，使用智能制造技术不失为最佳的选择，使用智能制造技术能够及时发现安全隐患，有利于企业的安全生产。一些具有特殊生产要求的企业必须使用智能制造技术以实现劳动工人无法实现的操作控制，智能制造技术的使用还在很大程度上减少了误差和人为失误的出现，提升了产品的质量和生产效率。
3机电一体化技术在智能制造中的应用
智能制造技术随着生产的需要发展迅速，并在短短的十几年间广泛的应用到绝大多数的工业生产当中来。当前，机电一体化技术正在逐步的和智能制造技术进行结合，用以满足多样化的工业企业的生产需要，同时两种技术的有机结合也为两者的发展提供了更为广阔的发展空间。机电一体化技术在智能制造中的逐步应用必然会应用到一些核心的技术。传感技术就是其中的核心技术之一，传感技术如若应用到智能生产当中来必须要保证其准确性和灵敏性，并且保证传感器不被目标信号以外的其他信号所干扰，单纯的传感器是不行的，还要建立相应的传感器网络系统，传感器用于目标信号的收集，无线传感器网络实现信息的传输，通过计算机收集的信息进行分析和处理，最终达到对于整个生产过程的控制。就目前生产制造而言，主要采用的是非接触性的检测手段以及光纤电缆传感器，采用统一且标准化的接口，将设计的难度适当降低，主要开发成本较低的串行接口。
机械制造在国民经济中占有重要的地位，同时机械制造对于国家农业和工业的发展有着重要的意义，在我国，数控领域最早将机电一体化技术应用到智能制造中来，数控生产对于智能控制的要求非常高，其中还要涉及到模拟、信息处理等多种技术，在生产过程中，智能控制技术能够对无法进行建立模型的环节以及模糊的信心进行处理，优化整个生产过程的管理和控制。目前的数控机床主要采用多CPU和总主线的结构形式，通过在线诊断以及模糊智能控制技术，采用大型的储存设备、提升数控能力，提供二维和三维的仿真动态画面，对整个生产的过程实现多过程和多通道的控制。
自动机械和自动生产线也在智能制造中得到了很好的应用，其使用人机界面控制装置、光电控制系统以及可编程序控制装置等。机电一体化技术在智能制造中的极高体现表现为工业机器人的使用，工业机器人综合了人工智能、遥感技术、通讯技术、仿生学技术等，它可以对生产信息记性获取、识别和处理，工业机器人在目前工业生产中发挥着不可替代的作用。
4结语
机电一体化技术技术的在智能制造中得到了极为广泛的应用，提升了以往低下的生产效率，革新了传统的生产模式，机电一体化技术在智能制造中广泛的应用是经济发展的结果，也是工业生产的需要，这种生产制造模式实现了技术的融合，提升了生产效率，推进了工业生产的革新。
参考文献
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智能制造的技术要求范文篇8
关键词：机械制造；智能化；应用；发展趋势
引言
机械制造技术的开发及应用是目前社会快速发展的发动机，是促进机械制造业现代化、科学化发展的重要因素。智能化在机械设计制造设备应用是机械自动化发展的必然产物，也是人工智能化在机械自动化技术发展过程中的必然阶段，对于有效的降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力具有极大的作用。面对未来劳动力的匮乏及老龄化和日益激烈的市场，作为机械制造设备生产企业有必要不断探索、研究出一套在设备制造中的新思路、新模式以满足未来市场的需要，机械制造智能化的逐步应用及不断完善就成为了我们这些机械制造领域工匠们探究的方向。
1机械制造技术的定义
目前机械制造技术的定义是专门研究产品制造工艺、科学管理、智能化生产、智能检测综合化的工程学科，包含设计、生产、加工、制造、及后期的销售、管理等整个技术过程，以提高产品质量、企业效益、行业竞争力作为最终目标。
2机械制造智能化的特点
2.1智能制造自动化
智能制造系统是通过计算机预设程序，使设备根据工作中的各种需要自动的生成类似人类智能行为的一种最佳的结构模式，以最优的生产方式运转，并能自动拆分其完成程序组合新程序及自动化检测的一种高效率计算机控制的生产制造系统。
2.2可靠性
智能化机械制造具备的安全可靠性及产品的一致性，为未来机械制造的快速发展起到了保障性作用。
2.3高效性
未来无论是工作效率还是生产效率，都必须以高效性为发展目标。因此，在机械的设计和制造过程中，能降低企业生产成本，提高产品质量、生产效率成为了机械制造设备发展的主要特征，机械制造设备智能系统的引入为今后我国工业设备的快速发展提供了有力的技术保障。
3机械制造智能化的技术应用
3.1设备智能化
机械生产设备的智能化不仅能促进机械制造生产效率的大幅度提升，提高生产加工工艺及产品质量，更能促进生产流程的合理化。有效避免了传统生产方式造成的浪费，对于降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力起到了至关重要的作用。且机械制造智能化系统对生产工序相关数据的整理及检测、修正并能快速调整生产流程中存在的问题，降低了生产的故障发生率，有效的提高了生产效率。智能化机械制造的自动化运营管理，实现利用少量技术工人支持整个生产加工线路的高质量、高效率生产，并利用自动化运转机制进行设备的自行检测，及时发现问题并预警，有效避免可能产生的生产滞后问题，保证了正常生产运营。目前，设备的智能化已在很多领域得到了广泛应用，很大程度上改变了传统的生产加工模式，基本实现了自动化流水线模式，降低了劳动人员的劳动强度，并充分保障了产品质量，大大提高了生产效率，为企业的发展提供了有利保障。
3.2管理系统智能化
管理智能系统技术在工业生产过程中的应用，对其生产管理、产品生产、精确加工及产品的分类、检测起到了重要作用，使产品质量和生产效率得到有效提升。生产管理智能化系统的引进将成为未来企业发展必不可少的环节，对企业产品的精准化、标准化、生产高效化起到重要作用。智能化管理系统利用相关系统软件对生产加工过程中的相关技术数据、工艺参数的有效归纳、总结、筛选，并能做出及时调整，提供技术参数，修正相应加工技术方案，有效衔接企业生产、加工及对外销售与服务，统筹相关信息，充分利用互联网信息共享管理平台，促使企业生产效益最大化。管理系统智能化的发展是实现企业智能化生产、管理的先决条件，在生产过程中将解放大量的劳动力，降低劳动强度，降低生产成本的输出，保障产品质量及高效率的生产运行，是企业快速、扩容发展的基础。
3.3设计的智能化
随着智能化技术在机械制造行业的推广应用，不仅能实现企业生产效率的有效提高，同时也促进了相关技术产业的发展。这就需要机械制造企业对市场信息的收集、整理并积极地加以合理、有效利用，探索、开发市场需求的高效智能化设备。有机结合设备的智能化及模式的智能化，实现生产制造企业生产与产品综合竞争力的同步提高。设计不再单纯局限在机械设计人员相关技术软件智能化的提高，也包括加工技术人员操作设备的智能化，能自主实现加工的智能化，改变传统意义上对人员技术的高依赖性。
3.4数据智能化
智能化技术的发展离不开数据的整理、归纳、筛选，建立相应的数据库，统筹相关加工数据，将实现智能化在机械制造领域的完善，提高机械人机一体化的发展。数据库的完善将成为是否真正实现智能化的关键，成套的数据库系统就好比人类的大脑，任何一条指令的发出都会通过计算机的运行系统对数据进行优化、分析并作出最佳方案输出，以指令形式传输给相关结构部件，实现精准化执行。
4机械制造智能化发展趋势
机械制造智能化在现今工业技术领域的发展刚刚起步，还具有广阔的发展空间。机械制造智能化现在具体体现在采用数控智能系统控制设备替代了人力，降低劳动强度、降低生产成本的同时提高了生产效率，增加企业的经济效益，提升企业在行业中的核心竞争力。机械制造智能与自动化的结合，减少人为操作工序，有效地节约了人力资源，降低了制造过程中出现的人为因素对产品质量的影响，充分保证了产品的一致性及精准化，提升了产品难度的加工范围，拓展了机械设计人员的设计思维。机械制造智能自动化的应用在传统机械制造的基础上，利用现代先进的计算机工程软件、网络技术平台、智能检测技术，突破固有的人为因素影响及在生产制造中对人自身条件的限制，从而提高产品的精度和可靠性，完成以前人们靠自身无法完成的复杂加工、精准操作、检测。在未来机械制造智能化设备的研发过程中，将需更加成熟、稳定的操作系统，完善的管理智能系统、检测系统，设备应用更加便捷、智能、高效。相信在未来的科技发展过程中，随着计算机软件的开发、创新及网络平台的完善、扩容、细化，今后智能化会成为人们生活中司空见惯的事情，智能系统与机械制造联系也会越来越紧密，不会只简单体现在企业制造领域，更会与我们的日常生活紧密相关。以企业而论，会随着智能化的引进，生产效率的提高，产品的在线检测及设备的在线故障检测也成为机械制造智能化系统制造过程中必不可少的环节。这也就说明未来设备的发展不在局限单领域及单学科的发展，而是更多制造领域的强强联合，才能打造满足企业未来发展需求的制造设备。这就对机械设计制造人员提出了更高要求，不但要掌握扎实的传统技能，还要不断学习不同领域学科的基础知识，创新设计理念，做到在设计过程中，统筹资源，综合拓展设计思路。并同时了解行业相关发展动态，对自己的设计及时进行调整，以满足市场的需求。随着机械制造智能化的应用，相应的智能化系统的后期更新及维护，也将催生一个新兴行业的崛起。未来企业的发展不再是以传统机械制造为主，我们将会迎来一个制造行业高速发展的时代，也将是一个竞争的时代，以计算机控制智能化为主，机械制造为辅，多领域综合统筹发展的时代。
4.1智能系统的灵活性及工艺多元化
机械制造智能化技术多领域、多元化集成发展。将加工、检测、管理、通讯、远程控制等多方面灵活性转化、传输，实现机械制造数据化、信息化、动态化、智能化发展。随着机械制造智能化的发展，生产加工工艺的的改变更具多元化，不再是单一的模式，建立相应的数据平台，已成为未来加工的硬性条件，统筹数据、分析是实现复合加工工艺的基础，多系统全面控制将成为未来机械制造智能化的最大发展趋势。
4.2信息化管理
随着机械制造智能化的不断提高，生产效率的提高，市场竞争力的加大，企业对信息的整合，要求也就越来越高。不断优化、完善其内部管理，信息的智能化管理将会为企业的发展规避许多潜在的风险，无论在生产、市场的竞争中都将起到重要作用。全面发展信息化管理进程，发展机械制造的信息化管理环境，也是机械制造智能化发展的一个重要方向。
智能制造的技术要求范文篇9
新经济下的企业互联网化转型
互联网对于经济的影响将在于多个方面的。这其中一方面意味着对于企业微观层面的影响，将促进企业管理的变革；另一方面意味着对于经济的影响更加深化，如果说在初级阶段，互联网对于中国经济的影响还主要在于销售渠道层面，还存在于虚拟经济的层面。而在未来，互联网将更多的作为一种工具叠加在传统企业上，对于经济产生越来越大的影响，促进中国经济的转型。未来，任何企业都需要成为建立在互联网载体上的企业，其中，智能制造将是制造业转型的主要方向，而对于第三产业而言，也需要有效地利用好互联网。
20世纪下半叶以来，世界一直孕育和发展着以信息化和工业化融合为基本特征的新一轮科技和产业革命。当今世界正在步入新一轮科技革命拓展期，颠覆性技术不断涌现，产业化进程加速推进，新的产业组织形态和商业模式层出不穷。由此而产生的经济增长的新要素、新动力和新模式不断壮大，“新经济”浮出水面。所谓“新经济”，其本质是由于新一轮科技和产业革命带动新的生产、交换、消费、分配活动，这些活动表现为人类生产方式进步和经济结构变迁、新经济模式对旧经济模式的替代，其中，互联网对于新经济形态的产生发挥了巨大的作用。当前，我国经济下行压力较大、产业结构分化、经济增长动能亟待转换的背景下，大力发展新经济既是积极应对新产业革命挑战的战略选择，也是我国通过供给侧结构性改革优化资源配置的战略要求。2016年3月的《政府工作报告》中明确提出“新经济”，体现出国家层面上对“新经济”的高度重视。
“新经济”下传统的企业管理模式面临着巨大的挑战，为了适应新一轮科技和产业革命的趋势以及新经济发展的要求，企业管理需要从规模经济主导的生产者驱动向范围经济主导的消费者驱动转变，具体需要从以下五个方向进行变革。
第一，生产管理从大规模流水生产范式向个性化智能制造范式转变。一个优秀的生产管理系统可以快速生产出来高品质、低成本、多品种并且能及时送到消费者手中的产品，这是所谓的生产管理四个要素。以前大批量的生产强调能满足低成本、高质量，但其缺点是难以快速响应消费者的个性化的需求。新经济要求突破福特模式下低成本的大规模生产，也区别于高成本的个性化定制，生产企业利用智能化的生产系统可以在差异化产品和生产成本之间寻求着有效平衡。以重排、重复利用和更新系统组态或子系统的方式，实现快速调试以及制造，具有很强的包容性、灵活性以及突出的生产能力。
第二，人力资源管理要从针对“传统简单劳动者”的科学管理向针对“现代知识型员工”的人本管理转变。宏观上来看，由于制造过程的数字化、智能化，从事生产制造的人数相对将减少，劳动力成本在整个生a成本中的比例也将随之下降。这将会弱化我国的要素成本优势，并可能恶化我国的收入分配结构。从微观层面看，作为企业管理的员工不再是原有的传统的简单劳动者，而是现代知识型员工，人力资源管理就要求转变管理的风格，甚至管理的方法，要更加强调弹性、灵活和“以人为本”的管理方式。
第三，营销管理从以生产者为中心的专业分工模式转向以消费者为中心的一体化模式。传统的营销管理遵循基于专业分工的产品、定价、分销、促销“4Ps”模式，这种模式是以生产者为中心的，主要从提高销售工作效率出发的。而“新经济”模式下，企业的服务和制造从分离到整合是趋势，制造部门和服务部门慢慢融合，最终成为一个联合体，直接面对顾客，给顾客是完全的、一体化的服务契约。从设计、开发、制造和使用的“线性过程”将发展成“一体化并行”过程，企业不仅仅单纯追求核心产品优势，也不仅仅试图通过售后服务等手段来实现推销，而是要通过提供基于产品的一体化的服务来实现营销。
第四，战略管理从核心能力战略主导向平台战略主导转变。新兴制造技术不仅仅可以改变制造企业的生产过程，也可以改变产业组织形态，生产组织中的各环节可被无限细分从而使生产方式呈现出社会化生产的重要特征，产业组织形态从产业链条向网络化、生态化发展。以3D打印机为代表的个性化制造和网络开放社区的发展将大大促进以个人和家庭为单位的“微制造”和“个人创业”等极端分散组织方式的发展。在这种产业组织形态下，平台战略更为重要。平台战略的精髓，在于打造一个完善的、成长潜能强大的“生态圈”。它拥有独树一帜的精密规范和机制系统，能有效激励多方群体之间互动，达成平台企业的愿景。纵观全球许多重新定义产业架构的企业，我们往往就会发现它们成功的关键―建立起良好的“平台生态圈”，连接两个以上群体，弯曲、打碎了既有的产业链。
第五，组织管理从针对金字塔层级结构的机械管理模式向针对网络组织结构的有机管理模式转变。在“新经济”下，高度集权的、自上而下的层级结构将逐步向具有扁平化、合作、共享、互动特征的网络结构转变。在层级组织中，确定性是常态，无法适应“新经济”下外部环境的动态变化。而“新经济”下，网络组织结构是一个复杂的生态系统，由平台加上无数个自组织构成，不确定性和灵活性是常态。具有这种网络结构的企业往往是社会化的企业，组织成员有共享的基本理念，注重沟通和协作，共享与合作是网络组织员工关系最核心的内容。
对于经济系统的影响
近些年来，随着新工业革命的深化，工业化和信息化逐步深度融合，信息化对人类的生活方式的影响正在加剧，实体经济本身内涵叠加了更多的信息经济、数字经济的内涵。但是，制造业作为实体经济的主体地位并没有变化，只是制造业自身正经历着转型升级的巨大变革。信息化、服务化、绿色化、高端化、个性化成为制造业发展的重要趋势，智能制造成为制造业转型升级制高点。在智能制造驱动下，新产业、新业态、新商业模式层出不穷，推动了智慧农业、智慧城市、智能交通、智能电网、智能物流和智能家居等各个社会经济领域的智能化发展。同时，以互联网为代表的信息技术也将促进经济发展模式发生变革。
第一，以信息技术突破应用为主导形成的物理技术、数字技术、生物技术相互渗透的新一轮科技和工业革命，构成了支持新经济发展的技术和产业基础。
20世纪下半叶以来，世界一直孕育和发展着以信息化和工业化融合为基本特征的新一轮的科技和产业革命，计算机芯片处理技术、数据存储技术、网络通信技术和分析计算技术获得巨大突破，以计算机、互联网、移动通信和大数据为主要标志的信息技术、信息产品和信息获取处理方法得到指数级增长，并在社会经济中广泛运用和与实体世界深度融合，由此带来诸如电子商务、智能制造、工业互联网等生产生活方式的革命性变革。与此同时，能源技术、材料技术和生物技术等创新也取得程度不同的突破性进展，以信息技术为核心共同构成了新一代高新技术簇群，为社会生产力革命性发展奠定了技术基础。
在新一轮科技和产业革命驱动下，整个工业系统将逐步发生内涵丰富、多层次巨大变革。现在看来，这种变革表现为四个层面：一是以高效能运算、超级宽带、激光黏结、新材料等为代表的通用技术层面；二是在通用技术基础之上的以人工智能、数字制造、机器人、3D打印等为代表的制造技术层面；三是以柔性制造系统和可重构的生产系统为代表的各种集成技术系统层面；四是信息物理融合系统层面，而信息物理融合系统正是德国工业4.0的目标和要求。与德国工业4.0相对应，美国提出的工业互联网，就是把互联网和制造业深度融合，形成一个以智能制造为核心，能够实现个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化转型的工业生产体系。
第二，信息（数据）作为独立的供给要素可获得性和流动性日益增强，成为新经济发展的核心投入。
人类的社会活动与信息（数据）的产生、采集、传输、分析和利用直接相关，信息或数据是客观存在的，但以前这些信息或数据独立性和流动性弱。随着信息技术的突破发展，云计算、大数据、互联网、物联网、个人电脑、移动终端、可穿戴设备、传感器及各种形式软件等“云网端”信息基础设施的不断完备，相对于以前信息（数据）与其他要素紧密结合，现在信息（数据）的可获得性和独立流动性日益增强，以前经济供给要素主要是资本、劳动力、土地、创新等，现在信息可以独立出来作为新供给要素。信息（数据）不仅逐步成为社会生产活动的独立投入产出要素，而且还可以借助信息物理系统（CPS）等大幅度提升边际效率贡献，成为社会经济运行效率和可持续发展的关键决定因素，信息（数据）被认为将会成为决定未来现代化水平的最稀缺的要素，而“云网端”信息基础设施的重要价值也将更为凸显。
第三，不断创新的社会分工形态和商业模式更适应了消费者个性化需求，进一步拓展了范围经济的优势，进而成为新经济的效率源泉。
以专业化分工为基础的传统分工强调的是规模经济，亚当？斯密很好地解释了分工是如何Ю垂婺＞济的。大规模流水生产将就分工的规模经济推到了极致。但是，强调规模经济往往是符合以生产者为中心的理念的，虽然满足了消费者低价购买产品的一般性的从无到有的需求，但无法适应消费者的个性化需求。以数据为核心要素、“以云网”为基础设施的新一轮科技和产业革命，促进生产组织和社会分工方式更倾向于社会化、网络化、平台化、扁平化、小微化，大规模定制生产和个性化定制生产日益成为主流制造范式，不仅适应消费者个性化需求，而且企业组织边界日益模糊，基于平台的共享经济和个体创新创业获得巨大的发展空间，从而促进了新经济的快速发展。从本质上说，新经济的发展实际是发挥了范围经济的作用，范围经济成为新经济的主要效率源泉。
第四，以智能制造为先导、一二三产业逐步融合，是新经济的产业体系特征。
智能制造的技术要求范文
关键词:食品机械;智能控制技术;应用;价值;现状;发展;
在过去，食品机械生产技术水平低，产品生产处于半机械化状态，同时需要消耗较高的能源，不利于食品机械化发展。工业4.0时代，将智能控制技术和食品机械相融合，能够极大地提升食品生产加工效率、质量，促进食品资源更新，节省人力、节约能源，提高食品机械化生产制造水平，为食品工业发展提供了重要的推动力。因此，智能控制技术在食品机械领域中的应用成为必然趋势。
一、食品机械发展史概述
食品机械指的是在食品生产加工期间所应用的机械装置设备。目前，食品机械主要分为两类，一类是食品加工机械，另一类则是食品包装设备。我国食品机械发展史，主要包括三个阶段，具体如下：
第一阶段为20世纪50年代前，在这期间，食品生产加工方式为传统作坊式，主要以手工操作为主，对于机械设备的应用极少，仅有个别地区应用了机械设备，但大多是从国外引进的。在这一时期，食品生产加工主要以面粉等食品为主，大部分面粉制造厂所应用的设备，均引自国外，并没有建立正式的、规模化的食品机械生产制造线。
第二阶段是20世纪50年代到70年代，在这一时期，食品生产加工逐步应用机械化设备为满足食品需求，全国各地大力建设粮食类、粮油类食品生产加工厂，食品生产加工实现了半手工、半机械化状态，简单操作以人工为主，复杂关键环节以机械操作为主。在近30年的发展历程中，食品机械化发展水平显着提升，在一定程度上满足了食品生产加工需求，形成了一定规模的食品机械化生产加工线。
第三阶段是20世纪80年代后，随着改革开放进程的不断加快，外资的不断引进，极大地推动着我国食品加工工业的快速发展，并建立了诸多的外资、合资食品加工企业，引入了诸多新型食品生产加工技术与设备，极大地提升了食品机械化水平。但是，在这一阶段，对于食品生产加工数量、品质、种类等提出了更高的要求，为满足新时期消费者需求，我国创新引入应用食品机械加工技术和设备，在有效提升食品加工机械化水平的同时，更好地满足了消费者需求。步入20世纪90年代后，食品机械生产加工设备更新换代，基本实现了机械化作业，并形成了完善的食品机械化作业模式。现如今，在社会发展中及国民经济增长中，食品生产制造业已成为支柱性产业，同时也极大地满足了人们对于食品的多元化需求。此外，21世纪后，人们的生活条件显着提升，食品质量安全问题引发了社会各界的高度关注，这为食品机械化发展提供了契机，食品机械和智能控制技术的融合应用成为发展的必然趋势。
二、食品机械应用智能控制技术的价值分析
现阶段，随着计算机信息技术、网络技术、人工智能技术的创新发展，智能控制技术应运而生，人类逐渐踏入“智能”时代，这极大地便利了人们的生产及生活，使得生产作业效率和质量显着提升。智能控制技术，指的是无人干预情况下自主驱动智能机器进行生产操作，整个过程具备较高的智能性、自动性，是建立在现代控制理论的基础之上的。和传统控制技术及模式相比较而言，智能控制对象的特点主要体现在非线性和不确定性方面，任务内容较为复杂化，如果依然采用传统控制技术，不利于任务内容的完成，同时也会增加设备投资。新时期，食品机械生产作业任务与控制更加的复杂化，智能控制技术在食品机械中的应用显得尤为重要。智能控制技术的创新应用，是建立在传统控制技术和模式的基础之上的，并结合控制理论、人工智能技术、计算机信息技术等多项学科技术，实现智能化控制。智能控制技术涵盖多项技术，包括：自学习控制技术、自组织控制技术、自适应控制技术等等，凭借自身较强的先进性、智能性，智能控制技术被广泛应用于各个领域当中，并取得了显着的应用成果。
当前，由于受到利益因素的影响，我国食品机械企业将重点放在做大做强方面，而国外企业则更为注重的是技术创新研发和应用，便于树立良好的核心竞争力。我国食品机械企业在市场竞争过程中，其制胜法宝在于数量、价格，由于缺乏核心技术，导致食品品质参差不齐，再加上当前市场材料成本及劳动力成本逐年升高，极大地压缩了企业利润。
工业机器人作为智能控制技术的重要体现，主要依靠的是运动控制，这是确保食品机械精度的关键技术。站在这一角度上来看，食品机械制造和智能控制技术的联系是非常密切的，所以近年来以工业机器人为代表的智能控制技术在食品机械企业的应用越来越广泛。当前，在智能控制技术的支撑下，削面机器人、炒菜机器人均已出现，无论是我国自主研发的技术还是国外引进的技术，食品生产制造企业均越来越重视与其应用。智能控制技术的长期应用，离不开网络化技术、信息化技术、传感技术的强有力支撑。未来的食品机械设备，将会是物联产品，这是食品机械领域发展的必然趋势，有助于促进食品机械智能化生产、控制水平的提升。当前，传统食品生产制造企业的利润越来越低，人口红利逐渐消失，食品生产加工企业属于劳动密集型企业，当前所面临的压力越来越大。因此要高度重视食品机械自动化、智能化改造工作，在改善食品生产作业环境，提高生产作业效率和质量的同时，降低劳动强度，提升智能化生产水平，助推传统食品机械及食品工业的转型升级发展。
十三五以来，食品机械行业高度重视生产作业的智能化、信息化控制水平的提升，尤其是在远程智能控制方面，当前已基本实现，充分满足了新时期食品工业发展需求。工业4.0背景下，食品机械智能化控制势在必行，由于受到经济全球化发展因素的影响，当前我国企业竞争越来越激烈，过去依靠数量、价格取胜的优势不复存在。通过应用智能控制技术，自动化、智能化控制食品生产制造全过程，提高食品生产效率和质量，助推食品行业转型升级发展，在竞争中树立较强的核心竞争力，达到稳定可持续发展的目的。
三、食品机械应用智能控制技术的现状分析
(一)成就
新时期，智能控制技术和食品机械的融合，极大地解决了传统技术的弊端。举个例子来说，依靠神经网络及模糊数学技术所形成的智能控制技术，动态建模食品生产全过程，利用传感器处理食品生产期间所出现的各类信息。不仅如此，利用专家系统展开逆向推理，能够发现食品机械设备及系统运行所存在的问题，便于及时对控制机构、参数等进行调整，建立健全完善的食品机械智能化控制模式。除此之外，由于受到主观、客观因素的影响，食品机械在经过长时间的运行后极易出现故障问题，利用智能传感器构建预测性维护系统，动态掌握食品机械的运行状况并实时反馈给管理人员，利用专家系统即可实现对故障问题的快速、高效、精准查询，极大地缩短了停机时间，促进了企业生产能力的提升。不仅如此，工业4.0兼容的传感器，不仅具备常规系统的传输控制功能，同时也能够实现远程操作。现如今，随着我国食品机械领域对智能控制技术应用的不断深入，特别是机器人技术在食品产品包装工作中取得了良好的应用效果。例如：上海发那科机器人有限公司开发的FANUCM-710iC/50H高速机器人Packing系统，最快抓取节拍速度达到了每分钟50次，不得不说，这极大地降低了食品装箱生产耗时，工作效率显着提升。
(二)不足
目前，我国食品工业智能化发展取得了诸多成就，但是站在客观的角度上来说，我国和西方发达国家仍存在一定的差距，因此在接下来的时间里，要认真分析差距所在，了解不足之处，有针对性的实施改进，深入融合食品机械和智能控制技术，充分发挥智能控制技术的价值作用，以便于在日益激烈的全球化竞争中实现稳定立足发展。目前，我国食品机械生产智能化控制水平并不高，仍有近3/4的企业尚未实现安全的智能化控制与制造，由于受到发展规模、资金等多方面因素的影响，食品机械企业智能化建设存在巨大的差异，不重视对各类研发之间的有效整合，创新能力不高，这极大的阻碍着食品机械企业智能控制水平的提升。特别是一些中小型食品生产制造企业，在实践中面临融资难的问题。再加上生产型企业成本增加，这也就使得食品机械应用智能控制技术的成本增加，降低了企业应用智能控制技术的积极性，不利于食品工业的长远稳定发展。
四、食品机械与应用智能控制技术的发展趋势探讨
(一)精准定位目标
食品机械应用智能控制技术，涵盖着多方面的技术，常见的有传感器、运动控制技术、机器人技术等。以食品包装及摆放为例，需要选择不同类型的机器人控制。在接下来的时间里，要进一步优化食品生产工艺技术，规范精确各项加工参数。现阶段，我国食品机械大多是集光、电、机、气等于一体的机械化电子设备，在食品机械智能设计环节，要融合应用计算机技术等多项技术，实现食品机械一体化控制。在食品机械中，运动控制占据着至关重要的地位，是确保食品机械安全高效运转的关键，借助智能控制技术，有助于精准定位食品机械运转速度、运转精度。除此之外，智能控制技术在食品机械领域中的应用，数控机床技术作用巨大，有助于数字化控制食品机械设备、系统运行，达到更加理想的生产性能。在接下来的时间里，智能控制技术在食品机械中的应用将会更加自动化、数控化，功能负载将更加完善，实现在更广阔的领域及范围内的应用。
(二)加大支持力度
智能控制技术和食品机械的深度融合发展，有助于推动食品工业智能化水平的提升，为食品行业及企业的发展提供更加强大的动力。食品机械对智能控制技术的应用，离不开充足的资金、人才和技术支持，因此为了更好地保障食品机械制造业的良好、稳定发展，提高市场核心竞争力，在接下来的时间里要进一步加大各方面的支持力度，进而创造出更高的经济价值，同时也能够满足新时期消费者对于食品的多元化需求。具体来说，首先政府部门要充分意识到食品机械智能化发展的重要性和必要性，成功发挥自身的引导、扶持作用，结合当前食品机械及食品工业领域发展需求，出台针对性的政策予以扶持，进而更好地解决在生产发展中面临的疑难问题，并营造良好的投资、融资环境，有效缓解资金难的问题，为食品机械智能化发展提供充足的资金支撑。其次，科研单位以及高校要发挥自身作用，进一步深入研究智能控制技术，以产学研一体化建设为切入点，加深对食品机械制造业的创新探索工作，加强知识产权保护，极大创新力度，有效降低智能控制技术在食品机械领域的应用成本。最后，食品机械生产制造企业，要紧随时展潮流，结合自身需求引入应用智能控制技术，提高食品生产制造效率和质量，提高产品及企业市场核心竞争力，最终实现稳定可持续发展。
五、结语
综上所述，新时期，随着人们的生活条件的不断提升，对于食品品质、口味、种类等提出了更高的要求，因而加快食品机械研发显得至关重要。将智能控制技术应用于食品机械领域，充分发挥智能控制技术的价值作用，实现食品机械和智能控制技术的深度融合，推动食品机械转型升级。针对当前智能控制技术应用于食品机械领域中所暴露出的不足，要高度重视起来，并采取有效措施加以解决，提升智能控制水平，助推食品机械领域智能化发展。
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智能制造的技术要求范文1篇11
关键词：机械制造；自动化技术；虚拟化；智能化
1概述
机械制造技术是我国国民生产经济中的重要基础产业之一，主要致力于机械产品的设计、加工制造、生产、维修等一系列流程的工程学科。随着经济的不断发展，社会各行业对机械制造技术的需求量不断增加，其规模及速度得到前所未有的发展，同时也给环境带来了极大的危害。为保障机械制造业的可持续发展，利用先进的自动化技术提高机械制造的生产效率，降低成本，减少排放成为各企业竞相追求的目标。
2自动化技术
自动化技术是人类为解放劳动力而采用机械或者其他工具代替人类劳动的一项发明，通过机械或者工具能自主完成既定的工作任务，以达到减轻人类劳动负担的目的。随着科学技术的不断发展，尤其是计算机与互联网技术的大力发展及广泛普及，现代自动化的概念已经扩展至利用任何机械或者工具来取代人类劳动的范畴。现代自动化技术的涵义相对于传统自动化技术而言，已经有了更多的内容。从自动化技术的功能方面来看，自动化技术代替人类工作只是功能的一小部分，其最终目的是构建一个有机的体系，通过该体系的建立可以协调和优化人类与机器的关系，实现人类生活与工作智能化的目标；从表现形式上看，现代自动化技术可代替人类劳动，代替或者辅助人类的各项工作，协调或者管理生产系统中的部分工作或整个工作系统；从应用范围来看，现代自动化技术不仅应用于具体的生产行业，还可广泛应用于众多的中间产业，甚至是人类的生活。
3机械制造与自动化技术的结合
3.1机械制造业的发展需要自动化技术①机械制造企业管理落后。计算机及互联网技术的发展，使得发达国家的机械制造企业在管理方面也优于我国。发达国家企业将计算机运用到企业管理当中，改变了企业的生产模式和组织管理方式，为实现精益生产、准时生产、高效生产的全新的管理思想的实现提供了有力的制度保障；我国进入信息化时代较晚，计算机普及速度虽然较快，但利用计算机管理企业生产的应用情况并不理想。②机械制造技术落后。发达国家经历了蒸汽时代和电气时代的两次改革浪潮后，传统的机械制造工艺已经发展至较为成熟的阶段，且机械制造业的高速发展期也高于我国；目前，发达国家已经将纳米技术、复合型加工技术和微激光加工技术普及到机械制造技术当中，大大提高了机械制造的效率。相对于西方发达国家的机械制造技术，我国的制造工艺处于落后阶段，大部分制造企业仍采用农间作坊的生产模式；现代化水平低且应用范围十分有限，尖端技术尚处于不成熟的研发当中。③机械制造自动化程度低。发达国家机械制造企业已经将计算机集成技术、自动化数控技术和柔性制造系统广泛应用于机械制造业当中，实现了机械制造生产的自动化、集成化和智能化；而我国大部分私有企业的机械制造的自动化技术刚处于初步使用阶段，生产过程中仍以人工管理为主；柔性制造系统仅在少数大型企业中采用。
3.2机械制造自动化技术未来发展趋势①机械制造的虚拟化。网络制造技术是利用计算机仿真模拟软件，在模拟的操作环境中对虚拟对象进行各项技术操作，通过对虚拟产品设计、制造过程的模拟，预测该产品的性能及生产成本，以实现企业生产系统中设定的高质量、高性能、低成本的目标。首先，网络技术为企业发展提供了强大的技术支持。企业可通过虚拟的网络软件对各种工程或者产品进行虚拟制造，减少不同部门人员之间交流限制，大大方便了后续的交流与合作。其次，网络虚拟软件能模拟销售过程，利用该功能和检验产品的销售状况。若模拟结果不理想，企业可通过修改实验参数数据来改变实验条件，重新对产品进行模拟销售，以完善实验结果。利用网络虚拟软件，不仅可以节约设计时间，还能有效降低实验成本，减少企业的成本支出。②机械制造智能化。人工智能是由人和机械组成的复杂性系统，通过人与机器设备的合作实现机械制造过程。人工劳动在一定程度上存在某种缺陷性或局限性，这就限制了机械制造业的发展。而随着科技的进步，机械制造与自动化技术的结合将使制造工作向人工智能方向转变。智能化制造系统在制造过程中，可以通过分析、判断、构思等一系列智能化活动，提高机械制造的适应性和友好性。该系统具有良好的柔性，减少了机械制造过程中对资源的消耗和浪费。随着社会各行业对机械制造需求的提升，仅靠人力劳动已经无法满足社会的需求，而人工劳动与机器制造的组合方式可大力提高生产效率，满足社会对机械制造的需求。人工智能的出现可降低人工的工作强度，从而为拓展人力在机械制造中的应用提供了可能；另外，人工智能的广泛应用有助于人类智能的延伸，使人将更多的精力用于创造性的活动当中，从而产生更多具有价值的成果；最后，人工智能能完成人工无法完成的部分危险性工作，改善了人工的工作环境。③机械制造环保化。机械制造业大力发展的同时，由于制造工艺的落后，不仅造成了极大的资源浪费，还给环境带来极为严重的危害，引起了社会的各界关注。机械制造与自动化技术的结合，将有效减少资源的浪费及污染物的排放，从而提高行业的环保程度，为制造业的健康发展提供必要保障。自动化技术在机械制造中的应用，能有效提高生产效率，减少资源浪费，提高企业的经济效益和社会效益。
4总结
机械制造与自动化技术的结合是必然的发展趋势，利用自动化技术，机械制造企业可实现生产过程的虚拟化、智能化、环保化，从而降低企业的生产成本，提高企业经济效益，推动整个机械制造行业向更加健康的方向发展。
参考文献：
[1]刘武宾.新形势下机械制造与自动化技术分析[J].企业技术开发，2014，08：81+85.
[2]何建立.关于机械制造与自动化应用的研究[J].科技视界，2014，19：99.
智能制造的技术要求范文篇12
关键词：智能设计技术；农业机械研发；应用探讨
1智能设计技术概述
智能设计技术是近年来逐渐兴起的技术类型，它在传统研发设计的基础上，融入了大数据、智能制造、虚拟现实、智能建模、知识工程等技术形态，并根据行业设计研发的需求，形成适配于行业产品研发生产的一种全新技术形态[1]。换句话说，智能设计技术虽然基于智能制造、大数据、虚拟现实等技术范畴，但在不同行业的应用中却体现出了差异性。本文主要探讨农业机械研发制造中智能设计技术的应用，结合农业机械研发制造行业的具体情况，重点探讨了CAD智能建模技术、知识工程智能技术和虚拟现实智能验证技术三种智能设计技术的应用。
2农业机械研发制造中智能设计技术的应用
2.1CAD智能建模技术及应用
传统的CAD设计技术已被广泛应用在农业机械制造领域，能够辅助农机产品的设计、研发和三维仿真等设计工作，但在产品设计知识的高效利用领域体现了诸多问题，例如：传统CAD技术能够解决农业机械产品研发的结构性问题，但在建模设计知识与建模生成的融合上，存在灵活性、适应性和移植性不强的弊端。基于知识的CAD智能建模技术能够较好地攻克这一难题，该技术以智能化设计为基础，涵盖CAD建模标准规范、材料特性、装配语义、建模融合等新的技术形态，在农业机械研发制造中的应用体现出了新的价值。国内山东农业大学最新研发了一种基于CAD智能建模技术的农机产品制造模型特征提取方法，该方法将三维小波变换和CAD智能建模技术融合在一起，构建了农机产品设计ESB通用智能模型库，技术人员在设计农业机械产品时，可以从智能模型库中直接调取通用的设备模型，并运用三维小波变换进行智能分析，得到匹配性能最佳的产品模型，大大提升了大型复杂农业机械产品研发制造的效率和建模仿真的准确性[2]。
2.2知识工程智能技术及应用
知识工程智能技术源于专家系统的研究分支，贯穿于整个智能设计和制造领域，它以知识设计内容为基础，通过科学的表示、获取和推理过程，获得制造产品的最佳研发方案。以知识推理智能技术为例，它根据待制造产品的设计需求，从已知的知识判断得出新的设计思维方案，通过基于规则、实例和模型的推理过程，完成制造产品的智能设计过程。近年来，随着现代农业机械产品功能和性能的多元化发展，设计一款农机产品所需的知识系统越来越复杂，传统单一的设计推理模式难以满足产品的设计和研发需求，采用集成的多推理知识工程智能技术能够更好地解决现代农机产品研发面临的这一问题。例如：中国农业大学研究了一种基于知识工程的快速设计推理方法，该方法以相似度匹配算法为核心，能够对履带式收获机传动系的机械构件进行快速推理，有效地缩短了产品设计周期，提升了产品的设计智能性[3]。
2.3虚拟现实智能验证技术及应用
虚拟现实技术能够对结构复杂且设计困难的大型农业机械产品研发起到很好的辅助作用，研发人员运用虚拟现实技术能够实现对农机产品结构、外观和进行的仿真建模，在虚拟现实系统中构建真实感很强的运作场景，完成对研发农机产品的仿真运行。近年来，在传统虚拟现实技术的基础上，一种新的虚拟现实智能验证技术被逐渐应用在农业机械研发制造中，该技术不仅能够实现传统虚拟现实技术的所有功能，还能够对仿真的效果进行智能验证，验证的效果与产品开发出的实际使用效果无限接近。例如：中国农业机械化科学研究院采用虚拟现实智能验证技术，开发了基于视景仿真的联合收获机虚拟研发系统，该系统能够在虚拟现实情境下建立联合收获机轮胎模型，并对联合收获机作业过程进行虚拟受力分析，进一步通过对收获机运行时周边环境如农田、树木、草地等地表环境的虚拟建模和仿真，在VegaPrime中设计运动路径，实现了联合收获机作业的3D视景仿真和作业效果测定，结果表明：虚拟环境下的仿真测定结果与后期开发的联合收获机运行效果误差率小于1%[4]。