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船舶智能制造论文篇一
继续推动信息化和工业化融合，是十八大作出的一个重要战略部署。
我国还是一个发展中国家，需要继续完成工业化的任务。而从世界总体发展进程看，信息化时代的来临要求我们必须打破原有的工业化模式，把信息化的先进成果和理念融合到工业化中，充分发挥其“提质增效”这一倍增器的作用。
新形势，新动力。
“没有信息化就没有现代化”，“两化融合是‘四化’同步发展的引擎”，这是对两化融合重要性的定论。但是当前社会生产力的发展速度前所未有，信息技术的更新迭代更是日新月异，因此跟几年前相比，两化融合的环境和内涵都发生了很大的变化：发展环境日益复杂，发展条件和动力发生深刻变革。
再放眼国内，产业结构升级和供给结构优化需求迫切，对两化融合发展提出新需求。我国经济发展进入新常态，工业发展面临资源环境约束强化、要素成本上升、投资出口放缓等挑战，“十三五”时期亟须推动两化深度融合，优化企业资源配置，提升生产经营效率，改善产品品种结构，提高供给结构适应性和灵活性，形成经济增长新动力。
可见，我国两化融合工作正进入向纵深发展的新阶段。准确把握战略机遇，有效应对各种风险和挑战，通过大力推进两化融合，促进经济社会转型发展，显得尤为重要和紧迫。
推进两化融合是一项全局性、系统性工程。需要统筹谋划、提早布局，着力加强顶层设计，明确融合路径，把握发展方向，实现重点突破。制造业是国民经济的脊梁，如果没有制造业的发展，即使其他行业有巨大的发展，对中国这样一个制造大国来讲也是一件危险的事情。
将智能制造作为推进两化深度融合的突破口，可以有效带动创新驱动、绿色低碳和服务化发展，并促进产品和技术结构、产业组织结构、产业空间布局和制造业内部结构等四个方面的优化升级，能够逐步实现制造业转型升级，推动工业持续平稳发展，是中国经济在发展中升级、在升级中发展并有竞争力的重要保障。
所以，作为两化深度融合的集中体现，智能制造将成为未来一段时间我国两化融合工作的主战场和核心目标，是建立国家制造业创新体系的关键。而这从《信息化和工业化融合发展规划（2016-2020）》这一顶层设计中也可见一斑。
顶层出台，行动落地。
船舶智能制造论文篇二
侯炳辉：一方面，中国传统制造业属于粗放式经济，生产主要靠人来完成，即使在很多年前中国制造就已经遍布世界各地，但总体来看还偏向低端制造的范畴，无法具有较强的持续性。另一方面，在生产过程中，无论从能源消耗源还是环境层面上来看，传统制造业都不得不由低端制造向中高端的智能制造转型。
作为工业最核心的问题，制造业的重点是高端制造业。中国虽然每年出口大量数控机床，但都属于中低端产品，高级的数控机床仍需要进口，这就造成了进口数量少，但花费钱却较高的局面。在我看来，这归根结底在于技术没有跟上，而工业智能化力度不够是造成这种尴尬境地的最根本诱因。此时就需要考虑产业的转型与升级，就回到了工业的主题上。
《智慧城市》：我国为何会提出工业的规划？
侯炳辉：多年前智能制造、工业信息化的内容对于中国传统制造业来说是陌生的。但现如今为什么开始提出工业的主题，并将其作为国家产业发展战略，主要有两个原因：第一，德国作为率先提出工业战略的国家，已经开始践行工业改革之路；第二，此前我国工业相对落后，出现了一系列的问题，不得不重视智能化在工业发展中的作用。
《智慧城市》：在中国版工业下，哪些传统制造业将首先被改造？
侯炳辉：2008年由美国次贷危机引发的世界性金融危机使得欧美许多发达国家的经济都在不同程度上受到了重创，但德国受到的影响就相对少了很多。根本原因，其实主要是由于德国的基础很扎实，因此才能在二战后迅速崛起。
多年后的今天，以强大的工业基础为特征的德国经济提出工业的理念，强调“智能生产”和“智能工厂”，实质上是实现信息化与自动化技术的高度集成，保持德国制造业在全球的竞争优势。
我国在工业方面，无论从发展水平、核心理念还是发展内容上来看都与德国制造业改革有着很大的区别。中国版工业其实应称为信息化与工业化的深度融合，把信息化的技术完全渗透融合到工业里面去，并且将智能制造“嵌入”到传统工业转型升级的过程当中。
传统制造业哪些是要先被改造？目前我国erp管理系统已经十分成熟，但在芯片、传感器这样的短板方面，应该作为重点发展目标以及未来我国制造业的投资方向。此外，国计民生部分，譬如医疗、食品行业也是短板的其中之一。
船舶智能制造论文篇三
专业班级机械设计制造及其自动化指导教师。
完成日期2017/10/20
目录。
一、概述。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
四、人工智能技术的评价与认识。
五、结论。
六、参考文献。
一、概述。
先进制造技术(advancedmanufacturingtechnique，缩写amt，具体地说，就是指集机械工程技术、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括：计算机辅助设计、计算机辅助制造、集成制造系统等。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。而先进制造技术主要包括以下三个技术群:（1）主体技术群：是制造技术的核心,它包括两个基本部分:有关产品设计技术和工艺技术。
（2）支撑技术群：a.信息技术:接口和通信、数据库技术、集成框架、软件工程人工智能、专家系统和神经网络、决策支持系统。b.标准和框架：数据标准、产品定义标准、工艺标准、检验标准、接口框架。c.机床和工具技术。d.传感器和控制技术：单机加工单元和过程的控制、执行机构、传感器和传感器组合、生产作业计划。e.其它;（3）制造技术基础设施.要素包括了车间工人、工程技术人员和管理人员在各种先进生产技术和方案方面的培训和教育等。
先进制造技术是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。先进制造技术是当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
人工智能技术简介。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（artificialintelligence）一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多ai程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，ibm公司研制的深蓝（deepblue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
应用领域：智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂，安全问题。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊科学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
人工智能技术在国内的发展与趋势。
占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化,这种竞争日趋激烈,因而我国非常重视对先进制造技术的研究。制造业是我国国民经济和综合国力的重要支柱产业,其先进生产总值占国民生产总值(gdp)的40%左右。尤其，中国近几年来房地产业的崛起，带动了三一重工、中联重科、徐工等一批工程机械企业的发展，而这些企业的发展的同时又带动了先进制造技术的发展，然而虽然我们在先进制造技术方面取得了很多卓越的成绩，但与工业发达国家相比，仍然存在一个阶段性的整体上的差距。主要体现在以下几个方面：
管理方面：工业发达国家广泛采用计算机管理，重视组织和管理体制、生产模式的更新发展，推出了准时生产（jit）、敏捷制造（am）、精益生产（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技术。我国只有少数大型企业局部采用了计算机辅助管理，多数小型企业仍处于经验管理阶段。
制造工艺方面：工业发达国家较广泛的采用高精密加工、精细加工、微细加工、微型机械和微米/纳米技术、激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术以及复合加工技术等新型加工方法。我国普及率不高，尚在开发、掌握之中。
设计方面：工业发达国家不断更新设计数据和准则，采用新的设计方法，广泛采用计算机辅助设计技术（cad/cam），大型企业开始无图纸的设计和生产。我国采用cad/cam技术的比例较低。
自动化技术方面：工业发达国家普遍采用数控机床、加工中心及柔性制造单元（fmc）、柔性制造系统（fms）、计算机集成制造系统（cims），实现了柔性自动化、知识智能化、集成化。我国尚处在单机自动化、刚性自动化阶段，柔性制造单元和系统仅在少数企业使用。
产品结构方面：中国机械制造业的快速发展，主要依靠技术引进和赶超型发展战略，加之中国劳动力丰富而资金相对短缺，致使机械制造业的科技开发明显滞后。虽然中国机械制造业的产品数量已经位居世界前列，但主要是劳动密集型产品，具有自主知识产权的高、精、尖产品比较少。比如数控机床和精密机床的可靠性差、质量问题严重，轴承、液压件、密封件等基础件产品水平低、品种少、满足度低、质量不稳定。
人工智能技术的发展趋势表现在：
全球化：一方面由于国际和国内市场上的竞争越来越激烈，例如在机械制造业中，国内外已有不少企业，甚至是知名度很高的企业，在这种无情的竞争中纷纷落败，有的倒闭，有的被兼并。不少暂时还在国内市场上占有份额的企业，不得不扩展新的市场；另一方面，网络通讯技术的快速发展推动企业向着既竞争又合作的方向发展，这种发展进一步激化了国际间市场的竞争。这两个原因的相互作用，已成为全球化制造业发展的动力，全球化制造的第一个技术基础是网络化，网络通讯技术使制造的全球化得以实现。网络化：网络通讯技术的迅速发展和普及，给企业的生产和经营活动带来了革命性的变革。产品设计、物料选择、零件制造、市场开拓与产品销售都可以异地或跨越国界进行。此外，网络通讯技术的快速发展，加速技术信息的交流、加强产品开发的合作和经营管理的学习，推动了企业向着既竞争又合作的方向发展。
品工艺的合理性，保证产品制造的成功和生产周期，发现设计、生产中不可避免的缺陷和错误。
自动化：自动化是一个动态概念，目前它的研究主要表现在制造系统中的集成技术和系统技术、人机一体化制造系统、制造单元技术、制造过程的计划和调度、柔性制造技术和适应现化生产模式的制造环境等方面。制造自动化技术的发展趋势是制造全球化、制造敏捷化、制造网络化、制造虚拟化、制造智能化和制造绿色化。
绿色化：绿色制造则通过绿色生产过程、绿色设计、绿色材料、绿色设备、绿色工艺、绿色包装、绿色管理等生产出绿色产品，产品使用完以后再通过绿色处理后加以回收利用。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响，同时使原材料和能源的利用效率达到最高。精密化：现代高新技术产品需要高精度制造，社会的发展对机械产品的质量提出了越来越高的要求。这决定了发展精密加工、超精密加工技术是机械制造未来的一个重点智能化：智能制造是指综合利用各个学科、各种先进技术和方法，解决和处理制造系统中的各种问题。系统能领会设计人员的意图，能够检测失误，回答问题，提出建议方案等。
快速化：快速化是指对市场的快速响应，对生产的快速重组。它要求生产模式有高度的柔性与高度敏捷性。快速化能强有力地推动着制造技术的进步与发展，它是先进制造技术发展的“动力”。
集成化：现代制造业的方向并不只是计算机的集成，信息的集成，而是人、技术、组织的整体集成，包括功能集成、组织集成、信息集成、过程集成、知识集成和企业间的集成。
人工智能技术在国外的发展与趋势。
智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国ibm公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下：在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！
人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。
机器智能：例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(expertsystem),简称代写论文es。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
智能机器：“智能机器”(intelligentmachine),简称im,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。
未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面：宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。3理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
四、人工智能技术的评价与认识。
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。人工智能（ai）是机器智能和计算机科学的一个分支。人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。
人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。
人工智能远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪明，能够模拟人类的智能行为。人工智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能、大型分布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。尽管如此，从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。这些还都有待于人工智能工作者的长期探索。
五、结论。
先进制造技术当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。进入新世纪，随着中国加入wto,中国与世界的越来越紧密，先进制造制造技术必然会朝着全球化、系统化、集成化、网络化、虚拟化、自动化、绿色化、精密化、智能化、快速化的趋势发展。
人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能原理及其应用北京：电子工业出版社，2010。
船舶智能制造论文篇四
智能制造系统是当今制造业中的重要发展方向之一，日益受到各界的关注和重视。作为研究者，近期我也针对智能制造系统进行了一些深入的研究和探讨，特在此分享一下我对智能制造系统的心得体会。
首先，我对智能制造系统的整体架构与核心技术进行了研究和探索。智能制造系统的整体架构包括了硬件设备、软件系统和网络平台。硬件设备是智能制造系统的实体基础，如机器人、传感器、控制器等。软件系统则是智能制造系统的大脑，负责数据处理、控制指令的生成和执行等任务。而网络平台则是智能制造系统的支撑，实现各个子系统之间的通信和数据共享。而智能制造系统的核心技术主要包括了人工智能、大数据、云计算等领域的技术，这些技术的应用将进一步提升智能制造系统的灵活性、智能性和可持续性。
其次，我在论文中深入探讨了智能制造系统的优势和挑战。智能制造系统相比传统制造系统具有许多优势，其中最突出的是其高效性和灵活性。智能制造系统可以根据需求实时优化生产过程，实现个性化制造，大大提高了生产效率。此外，智能制造系统通过智能设备和软件系统的应用，可以减少人力投入，降低生产成本。然而，智能制造系统也面临着一系列挑战，如技术成熟度、数据安全和隐私保护等问题。解决这些挑战需要各方共同努力，推动智能制造系统的发展和应用。
第三，我在论文中详细介绍了智能制造系统在不同领域的应用。智能制造系统不仅可以在传统制造业中应用，也可以在农业、医疗、交通等领域发挥重要作用。例如，在农业领域，智能制造系统可以应用于大规模农田的智能管理和农业机械的智能操控，提高农业生产效率和农产品质量。在医疗领域，智能制造系统可以应用于医疗器械的智能监测和医药的智能生产，提高医疗质量和安全性。在交通领域，智能制造系统可以应用于交通设施的智能监控和交通流量的智能调控，提高交通系统的效率和安全性。
第四，我在论文中探讨了智能制造系统的发展趋势和未来展望。随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断发展和完善，智能制造系统将逐渐实现人-机协同工作、物-物互联和智能决策等功能。同时，智能制造系统还将与物联网、虚拟现实等新兴技术相结合，推动制造业向数字化、网络化和智能化方向发展。未来，智能制造系统有望在制造业中发挥更为重要的作用，并为人们的生活带来更多便利和创新。
最后，我总结了智能制造系统的发展现状和未来挑战，并提出了未来的研究方向和重点。我认为，智能制造系统的发展还需要加强技术研究与开发，加快标准的制定与实施，加强人机交互与数据安全的研究等。只有这样，智能制造系统才能真正地为制造业带来更大的效益和推动力。
综上所述，智能制造系统作为当今制造业的热点和发展趋势，具有广泛的应用前景和深远的影响。我在论文中对智能制造系统的整体架构、优势和挑战、应用领域、发展趋势以及未来展望进行了深入的研究和探讨。希望通过我的努力，能够为智能制造系统的发展和应用做出一些贡献。
船舶智能制造论文篇五
班级：09级机电教育班姓名：丰云。
学号：200940914106。
课程论文题目：浅谈先进制造技术课程名称：评阅成绩：评阅意见：
成绩评定教师签名：日期：
先进制造技术amt是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。
当前的金融危机也许还会催生新的先进制造制造技术，特别在生产管理技术方面。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。可基本归纳为以下四个方面：
一、先进的工程设计技术；
三、制造自动化技术；
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式；
五、发展。
一、先进的工程设计技术。
先进的工程设计技术包括众多的现代设计理论与方法。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模块化设计、dfx、优化设计、三次设计与健壮设计、创新设计、反向工程、协同产品商务、虚拟现实技术、虚拟样机技术、并行工程等。
（1）产品（投放市场的产品和制造产品的工艺装备（夹具、刀具、量检具等））设计现代化。
（2）先进的工艺规程设计技术与生产技术准备手段。
在信息集成环境下，采用计算机辅助工艺规程设计、即capp，数控机床、工业机器人、三坐标测量机等各种计算机自动控制设备设备的计算机辅助工作程序设计即cam等。
（1）高效精密、超精密加工技术，包括精密、超精密磨削、车削，细微加工技术，纳米加工技术。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相当于it5级精度和it5级以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金刚车、金刚镗、研磨、珩磨、超精研、砂带磨、镜面磨削和冷压加工等。用于精密机床、精密测量仪器等制造业中的关键零件加工，如精密丝杠、精密齿轮、精密蜗轮、精密导轨、精密滚动轴承等，在当前制造工业中占有极重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差为0.1～0.01μm数量级，表面粗糙度ra值为0.001μm数量级的加工方法。
此外，精密加工与特种加工一般都是计算机控制的自动化加工。（2)精密成型制造技术，包括高效、精密、洁净铸造、锻造、冲压、焊接及热处理与表面处理技术。
（3）现代特种加工技术，包括高能束流（主要是激光束、以及电子束、离子束等）加工，电解加工与电火花（成型与线切割）加工、超声波加工、高压水加工等。电火花加工(electricaldischargemachining(edm)电火花加工electricsparkmachining)是指在一定介质中，通过工具电极和工件电极之间脉冲放电的电蚀作用对工件进行的加工。能对任何导电材料加工而不受被加工材料强度和硬度的限制。可分为电火花成型加工(edm)和电火花线切割加工(电火花线切割加工electricaldischargewire–cutting--edw)两大类。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技术是在计算机控制下，基于离散堆积原理采用不同方法堆积材料最终完成零件的成型与制造的技术。从成型角度看，零件可视为“点”或“面”的叠加而成。从cad电子模型中离散得到点、面的几何信息，再与成型工艺参数信息结合，控制材料有规律、精确地由点到面，由面到体地堆积零件。
8）加工与设计之间的界限逐渐谈化，并趋向集成及一体化；
9）工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展。
三、制造自动化技术。
一句话：计算机控制自动化技术。
（1）数控技术与数控机床；数控加工技术是为了实现机床控制自动化要求而发展的。它是指用代码化的数字、字母及符号表示加工要求、零件尺寸及其参数、加工步骤等，通过控制介质，输入到控制装置，经过微机进行处理与计算，发出各种控制信号与数据，使机床各部件自动协调运动，实现自动加工的技术。采用数控加工技术的机床，称为数控机床。数控加工的主要特点是：加工的零件精度高；生产效率高；特别适合加工形状复杂的轮廓表面；有利于实现计算机辅助制造；对操作者（不含编程人员）技术水平的要求相对较低；初始投资大、加工成本高。此外，数控机床是技术密集型的机电一体化产品，数控加工技术的复杂性和综合性加大了维修工作的难度，需要配备素质较高的维修人员和维修设备。
（2）工业机器人（用于物流与加工）及物流设备；工业机器人是一种可编程的智能型自动化设备，是应用计算机进行控制的替代人进行工作的高度自动化系统。最近，联合国标准化组织采用的机器人的定义是：“一种可以反复编程的多功能的、用来搬运材料、零件、工具的操作机”。在无人参与的情况下，工业机器人可以自动按不同轨迹、不同运动方式完成规定动作和各种任务。机器人和机械手的主要区别是：机械手是没有自主能力，不可重复编程，只能完成定位点不变的简单的重复动作；机器人是由计算机控制的，可重复编程，能完成任意定位的复杂运动。
（3）柔性制造系统（fmc,fms,fml）：包括加工设备（cnc机床）、检测设备、物料输送（工业机器人、自动交换托盘（apc）、自动输送台车（rgv、agv）等）。
（4）计算机集成制造（cim）和工厂自动化（fa）。计算机集成制造系统（cims）是由计算机管理系统、计算机辅助设计与制造cad/cam以及柔性制造系统fms（还可能有其他生产单元）组成。cims是产品生产过程的各子系统的完美集成，即把工程设计、生产制造、市场分析和其他支持功能合理地通过计算机网络有机地集合成一个整体，以实现生产的柔性化、优化、自动化和集成化，达到高效率、高质量、低成本而灵活生产的目的。
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式。
包括先进制造生产模式、集成管理技术和生产组织方法等。以计算机辅助生产管理为核心，研究和应用先进的生产管理系统和技术。包括成组技术、全面质量管理、精益生产与jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、计算机集成制造、虚拟制造、智能制造、网络化制造、绿色制造、生物制造、可重构制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、计算机辅助后勤支援（computeraidedlogisticsupport,cals）、电子商务、知识管理。
五、发展。
1、信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用。
2、设计技术不断现代化。
产品设计是制造业的灵魂。现代设计技术的主要发展趋势是：(1)设计手段的计算机化在实现了计算机计算、绘图的基础上，当前突出反映在数值仿真或虚拟现实技术在设计中的应用，以及现代产品建模理论的发展上，并且向智能化设计方向发展。
(2)新的设计思想和方法不断出现(3)向全寿命周期设计发展。
(4)设计过程由单纯考虑技术因素转向综合考虑技术、经济和社会因素设计不只是单纯追求某项性能指标的先进和高低、而是注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。
3、成形及改进制造技术向精密、精确、少能耗、无污染方向发展。
成形制造技术是铸造、塑性加工、连接、粉末冶金等单元技术的总称。
4、加工制造技术向着超精密、超高速以及发展新一代制造装备的方向发展。
5、工艺由技艺发展为工程科学，工艺模拟技术得到迅速发展。
先进制造技术的一个重要发展趋势是，工艺设计由经验判断走向定量分析，加工工艺由技艺发展为工程科学。
6、专业、学科间的界限逐渐淡化、消失。
7、绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征。
日趋严格的环境与资源的约束，使绿色制造业显得越来越重要，它将是21世纪制造业的重要特征，与此相应，绿色制造技术也将获得快速的发展。主要体现在：
(1)绿色产品设计技术使产品在生命周期符合环保、人类健康、能耗低、资源利用率高的要求。
(2)绿色制造技术在整个制造过程，使得对环境负面影响最小，废弃物和有害物质的排放最小，资源利用效率最高。绿色制造技术主要包含了绿色资源、绿色生产过程和绿色产品三方面的内容。
(3)产品的回收和循环再制造例如，汽车等产品的拆卸和回收技术，以及生态工厂的循环式制造技术。它主要包括生产系统工厂--致力于产品设计和材料处理、加工及装配等阶段，恢复系统工厂--主要对产品(材料使用)生命周期结束时的材料处理循环。
8、虚拟现实技术在制造业中获得越来越多的应用虚拟现实技术(virtualrealitytechnology)主要包括虚拟制造技术和虚拟企业两个部分。
9、信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展，造业在经历了少品种小批量--少品种大批量、--多品种小批量生产模式的过渡后，70年代、80年代开始采用计算机集成制造系统(cims)进行制造的柔性生产的模式，并逐步向智能制造技术(imt)和智能制造系统(ims)的方向发展。精益生产(lp)、灵捷制造(am)等先进制造模式相继出现，预计21世纪初，先进制造模式必将获得不断发展。
船舶智能制造论文篇六
对生产管理部门的要求：
1、根据生产线表的要求，要详细、准确地编制《船舶生产技术准备综合日程表》，包括设备纳期表、设计出图计划等，并进行跟踪、调度、检查、考核。生产技术准备是船厂组织船舶建造重要的管理体系，在调度为主要管理手段时期，围绕出图、供货、配套等项目常常纠缠不清，牵扯了生产管理者极大的精力。目前各船厂生产技术准备状况已有了很大改观：一是建立了拉动式需求计划管理体系；二是将各船只生产技术准备的职责落实到项目组；三是应用了信息技术：设计出图进度及状况、物资订货及到货情况、集配件的需求、缺损件的补充等都在网上传输并设有予警提示。
2、根据现代造船“设计、生产、管理一体化”的要求，从合同签约开始生产管理部门就应参与设计工作，如依据影响船厂生产率相关的制约因素和条件，提出分段划分意见等，供设绘各布置图参用。在船舶设计过程中，按造船管理规程的要求，将分阶段召开a、b、c、d等会议，其目的都是以合理和方便施工为宗旨，将管理要求和设计意图融合起来。为此，在合同生效三个月内，生产管理部门要编制出《建造方针》，该方针是指导船舶建造的纲领性文件，主要内容有：（1）合同概要。
（2）建造船舶的主要技术参数和主要物量。
（3）建造方法。包括分段划分原则；重要分段的结构特征及尺寸；分段重量的控制范围；钢板规格控制；总段装配范围；上层建筑整体吊装的重量计算；分段予舾装范围和要求；场地分配及面积计算；船台建造方法和定位分段的确定等。（4）新工艺新技术的应用和实施范围及要求。（5）船舶建造主要建造计划线表。（6）质量、成本、资金等管理要求。
建造方针完成之后，船厂还要编制出《施工要领》，主要说明基本的工艺步骤、技术要点和基本的施工方法。策划合理、内容规范，并体现出很高的施工要求，如开展予舾装：“除合拢缝处的货舱区的铁舾、管系焊接件外，其它所有均应在分段阶段安装”。
3、为了在船舶建造过程中贯彻建造方针，避免流于形式缺乏约束，近年来主要船厂相继开展了一项叫做“纸上模拟造船”的活动，取得了应有的成效：在船舶开工前，船厂组织设计、工艺、生产及生产管理等主管人员，对照设计说明书，从剖析的角度，按船舶建造流程逐项找出影响设计建造的关键点，从合理性可行性出发，研究确定建造方法和技术手段，也就是说研究确定了对关键项目的予案。从实践情况看，如果“纸上模拟造船”能够走得通，并将具体要求落实在《建造方针》中，基本上扫除了建造中将遇到技术障碍和施工难点。
五、船舶建造过程的控制。
（一）钢料加工阶段。
钢料加工过程：钢材备料——钢材予处理线（矫平、喷砂除锈、底漆）——放样号料——构件边缘加工（切割、加工焊接坡口）——构件成型加工（非平直构件加工成应有曲度）——船体零部件装配（平面接板、框架组立）。应关注的问题：
1、钢料供应。船厂是钢材消耗大户，从产业关系看应该与钢厂建立利益共享的战略伙伴关系。目前大船重工已与鞍钢签定了长期合作协议，每年锁定一个钢材基价，既减少了受钢材市场价格波动影响，并能够保证供货期限和数量；有的船厂享有钢材优惠价格（如每吨下浮50元）；还有的钢厂直接投资船厂成为股东单位（外高桥有限公司、大船重工钢加配送中心）。
2、钢料加工应形成分道加工的路径。大型船厂为组织分段组装流水线生产，在钢料加工阶段就要求相应加工后的构件定向、有序地传输到平面分段流水线、曲面分段流水线和型材加工流水线。在大连船务钢料加工车间：平直构件加工、带曲度构件加工压制、型材加工及弯制、构件小组立等，已形成划分明确的加工区域。
（2）在钢料加工中心留有充分的余料堆放、分检、再利用场地，一是可调用余料进行二次套料；二是利用余料切割法兰、肘板、人孔盖等予制件；三是调用余料补充工装。（3）尽可能根据用料尺寸，多规格在钢厂组织定尺订货（这是日本船厂保持高水平利用率的优势）。
（二）分段制作阶段。
1、分段是构成船体结构的实体。根据船舶建造工艺、场地条件、起重能力、周期要求等，一艘3—6万吨级船舶分段划分大致在100—200个（大型船体结构如mpf1000钻井储油船分段划分351个）。
2、分段名称。
分段按几何特征可分为：
（1）平面分段：平面板列带有骨架的单层平面板架；
（2）曲面分段：平面板列带有骨架的单层曲面板架；
（3）半立体分段：两层或两层以上板架所组成的不封闭分段；
（4）立体分段：两层或两层以上板架所组成的封闭分段；
（5）总段：主船体沿船长划分，其深度和宽度等于该处船深和船宽的环形分段。特别需要指出的是：立体分段和总段是由若干平面分段和曲面分段所组成，由于平面分段和曲面分段是分段建造中的基本单位，作为船舶建造主流程，必须组织流水线生产。分段按其结构所属部位可分为：
（1）底部分段（2）舷侧分段（3）甲板分段（4）首尾分段（5）上层建筑等。
3、分段制作阶段建造组织措施：
（1）严格按批量顺序下料：
船体结构分段一般分20多个批次进行投料。在网络计划安排中按吊装顺序依次组织分段制作，这是由建造法决定的。塔式建造法：
以尾部近机舱前的一个底部分段作为基准段在船台搭载，然后向首、尾及两舷自下而上依序吊装各分段。由于机舱分段需要安装大量设备、管路，所以需要尽早成型并吊装。岛式建造法：
为缩短建造周期，将船体沿船长划分成2—3个建造区（岛），在每个建造区选择一个分段为基准段，按塔式建造法组织建造，岛与岛之间利用“嵌补分段”进行连接。串联建造法（一条半造船法）：
当船台长度大于船长1.5倍，且是批量建造情况下，可以在建造第一艘船的前半段的同时，在船台的前端建造第二艘船的尾段。待第一艘船下水后，第二艘船的尾段也完工，并移至船台尾端继续建造其前半段，同时第三艘船的尾段又在船台的前端建造。总段建造法：
将预先装配焊接好的环形总段按照安装顺序进行船台装配。船厂在具有大型船坞、并有总组场地和起重能力予以保证情况下，采用总段建造法可以有效利用各主要生产资源。（2）贯彻总装造船原则：
为充分发挥船厂主要生产设施（船台、船坞、总组场地和起重设备等）能力，应将生产主流程即组织流水线生产的项目留在厂内，能够以中间产品组织生产和供应的次流程项目，尽可能以“分包”形式扩散到厂外，实行“专业化生产、社会化配套”。“分包”指的是购买劳务，由船厂提供材料、图纸、进行工艺和质量监督，分包商提供加工后的中间产品，这些产品船厂不是不能制造，而是出于经济、负荷特别是总体效率等原因，主动将其交给分包商去制造。
（3）执行分段成品化交验：
船舶智能制造论文篇七
“一些地方式地推进‘机器换人’，认为这就是智能制造，这是一种片面化简单化的理解。”
全国政协委员、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰在政协十二届四次会议大会发言中指出，作为新一轮科技革命的核心，智能制造能够大幅度地提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。同时，智能制造也是我国加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造业强国的重要举措，是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。2015年5月，_印发的《中国制造2025》，明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。然而，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，需要不断探索乃至试错。
在徐晓兰委员看来，机器人并不能完全替代人工。智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工；服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题。总的来说，智能制造或机器人并未对社会就业率带来较大影响。
与此同时，机器人正在创造新的就业岗位。智能制造与机器人是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态更可吸纳大量劳动力。例如，新一代工业机器人、无人机、教育娱乐机器人等产品的国内外需求广泛、发展潜力巨大，将是我国实施“走出去”战略的重要智能装备和产品，也将是我国制造业向产业链中高端演进的重要抓手，可创造大量工作岗位。我国只有牢牢把握新一轮科技革命和产业变革所带来的发展窗口期，才能真正迈入制造业强国行列。
徐晓兰委员提出了几点措施建议：一是正确认识智能制造的深刻内涵。任何新技术、新产业在促进社会进步的同时，也会带来一些挑战。我们要特别注意对前瞻性和颠覆性技术的研究，要不断深入探讨产业生态和商业模式的变革对制造业发展的深刻影响，促进《中国制造2025》战略的实施。
二是分业施策优化产业规划布局。下大力气突破材料、核心零部件、生产工艺、系统集成、工业cps（信息物理系统cyber-phsysicalsystems）等智能制造领域关键技术，针对不同产业环节采取更具针对性的政策。
三是打造制造业强国要标准先行。加快推进制造业领域标准体系建设，形成以标准带产业、产业促标准的良好发展格局。
四是加强智能制造人才体系建设。建立智能制造人才库，健全一线科研、技术人员激励机制。推进分类侧重培养，从科学研究、技术攻关、工程应用等方面培养各领域专业人才。
船舶智能制造论文篇八
智能制造系统是当今工业领域中的重要技术创新，对提高生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。作为一门前沿的学科，智能制造系统旨在通过引入人工智能、大数据、云计算等技术手段，实现生产线的智能化、自动化和柔性化。针对这一主题，本文将分享我在学习和研究智能制造系统论文时的心得体会。
首先，我对智能制造系统的发展历程产生了浓厚的兴趣。通过阅读一系列相关论文，我了解到智能制造系统起源于对传统制造业的改进和优化。早期的智能制造系统主要集中在数据获取和设备监控方面，通过采用传感器、数据采集系统，对生产线进行远程监控和管理。随着技术的发展，智能制造系统逐渐引入了人工智能、机器学习、物联网等先进技术，从而实现了更高级别的智能化和自动化。了解到这一发展脉络，我对智能制造系统的智能化水平和未来趋势有了更深刻的理解。
其次，我深入研究了智能制造系统的核心技术。在相关论文中，我发现智能制造系统的核心在于数据的处理和分析。通过大数据分析，智能制造系统可以从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现生产管理决策的科学化和精细化。此外，我还了解到智能制造系统通过人工智能和机器学习等技术手段，实现了对生产线的智能监控和优化，提高了生产效率和产品质量。对于我来说，掌握这些核心技术是理解智能制造系统的关键，也为我日后的研究打下了坚实的基础。
再次，我从智能制造系统的应用案例中收获颇多。论文中介绍了许多实际应用案例，涵盖了各个行业、各个领域。通过这些案例，我了解到智能制造系统在提高生产效率、降低生产成本、改进产品质量等方面具有巨大优势。例如，在汽车制造行业，智能制造系统可以通过智能机器人完成冲压、焊接、喷漆等重复性工作，提高生产效率和产品质量。而在医药制造行业，智能制造系统可以通过物联网和大数据分析，实现对生产线的全程监控和质量追溯，确保产品的安全性和可靠性。通过研究这些成功案例，我明确了智能制造系统的应用前景和潜力。
最后，我在论文研究中也遇到了一些挑战。首先，智能制造系统涉及的技术领域很广泛，需要跨学科的知识储备。这对我来说是一个挑战，需要我不断学习和积累。其次，智能制造系统的理论研究和实践应用之间存在差距，实际应用的可行性和效果有时难以预测。这就需要我在研究过程中充分考虑实际问题，注重理论与实践相结合。通过面对这些挑战，我相信自己在智能制造系统研究的道路上能够不断进步。
综上所述，智能制造系统作为一门新兴的学科，具有广阔的应用前景和深远的影响力。通过研究智能制造系统的发展历程、核心技术和应用案例，我对智能制造系统有了更深入的了解，并且认识到其中的挑战和机遇。我将继续深入研究智能制造系统，并希望能够为推动我国制造业的转型升级和技术创新做出自己的贡献。
船舶智能制造论文篇九
摘要：在我国建设“工业”的大背景下，新一次的工业革命正如火如荼的展开。智能制造作为新一代制造模式的典型代表，自20世纪80年代第一次提出，就收到了学术界和工业企业的广泛重视。但是现阶段工业界并没有建立起非常成功的智能制造体系，主要原因是对于智能制造内部原理的研究并不透彻，同时对于智能制造的发展趋势把握不准。本文立足于智能制造体系的本质，通过对现阶段国内外智能制造体系架构的研究，提出了未来一段时间内该体系发展的趋势。
关键字：智能制造体系；整体架构；功能特征；柔性化。
1前言。
智能制造是最新的制造模式之一，具有广阔的发展前景，智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统，对外操控机器人的动作，完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系，原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向，是我国实现制造业跨越的必经之路。
2智能制造系统研究现状。
智能制造系统内涵分析。
智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的，主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看，智能制造体系指的是应用集成工程的思想，通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术，最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人，所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。
智能制造体系国内外研究现状。
智能制造在上世纪八十年代提出之后，在国际范围内形成了三个主要的研究中心，分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床，智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能，具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸，进而形成了一种开放性的操作系统，日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂，融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言，我国在该领域的研究起步较晚，九十年代后才申请成立了第一个智能制造部级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。
智能制造的应用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。然而，虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究，然而却难以得到工业界的广泛应用和推广，同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈，其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻，同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。
3智能制造体系架构研究。
智能制造体系整体架构分析。
船舶智能制造论文篇十
对某一任务的加工可以有多条加工工艺路线完成，而由于设备性能的不同导致任何一条生产加工工艺路线所需要的总生产成本也是有所不同的，所以，可以理解每条加工工艺路线就分别拥有不同量值的信息素，与这些加工工艺路线对每一种加工任务的吸引强度分别相对应。如果在某条工艺路线上不具备加工某类生产任务的话，则设置该条工艺路线上的信息素值为0，以防比该条工艺路线再吸引此类加工任务而使完工时间等性能指标受到一定程度的影响。然而，由于只能有某一条或某几条加工工艺路线可以完成即有的任务的加工。所以，为了模仿蚂蚁觅食的探路过程，并与加工过程中的真实情况相吻合，首先设置所有能够加工某类生产任务的工艺路线上的信息.
当某条加工工艺路线中所拥有的某设备的可利用时间小于该设备能够加工的某种工件的对应某一加工工序所需工时的时候，自动置该条加工工艺路线的信息素为零。另外，当某个设备的可利用时间为零时，该资源涉及到的所有加工工艺路线的信息素为零。
然而，在实际生产中存在大量随机事件，如新任务插入、订单的取消、交货期变动、机器故障等。为此，针对这些随机事件需要动态的协调来合理的进行任务的分配。由于篇幅问题，本文主要从新任务加入这种情况来具体研究基于信息素的动态协调算法。有关设备故障、交货期变更等动态协调问题将在后续的工作中展开研究。
2.2新任务到达时的动态协调。
新任务所涉及的范围较大，可以指种类不同的加工工件的集合，这里为了简单描述基于信息素的任务分配的动态协调过程，假设新任务中仅包含一种类型工件的加工任务(多种类型的任务也可依此类推)。这里只有新任务的加工工艺特征信息。
具体动态协调算法步骤如下：
1)首先为新任务每道加工工序选择具有匹配工艺能力的机床。因为在一个制造单元或者车间内部具有某种加工工艺能力的机床往往不比一台，也就是在机床设备之间具有可选择性或者可替代性，所以新任务的每一道加工工序通常可对应多个机床可供选择。
2)将之前生产任务选择工艺路线时在每台可替代机床上遗留的信息素量各自相加，可由式(5)计算所得。
由式(5)所计算出的信息素值大小的差异正体现各个加工机床在加工某种加工工艺特征时所表现出来的能力的强弱。在此条件下运行基于信息素的工艺路径选择算法，将新任务中每个工件的第7道加工工序特征分配给步骤1)中所涉及到的机床，选中每个设备的概率可由式(6)计算所得。
3)更新机床所拥有的信息素的值。
4)为新任务中所有工件的第(j+1)道加工工序特征选择机床，直至新任务的所有加工工艺特征都选择所对应能力的机床为止。
5)对新任务的每道加工工艺特征在各可用机床上的加工数量进行统计，将承担工件任务较多的机床自组织成一个主虚拟制造单元，将承担工件任务数量较少的机床自组织成多个或一个副虚拟制造单元。
6)主、副虚拟制造单元在完成新任务加工后自动解散并恢复到之前所属的单元状态。
3结语。
受蚂蚁群体觅食行为研究成果的启发，本文提出了基于信息素的制造系统静态和动态协调算法。在该算法中，利用信息素量的大小来反映机床对加工任务的吸引力，通过奖惩机制，使其表征加工路线(资源)的优劣。实例结果表明，通过该算法既实现了加工成本的相对较优化，又实现了制造系统中各设备的均衡利用，并对制造系统内外部环境变化具有良好的自适应性，为解决实际生产任务分配问题提供了一种实际可行的新思路。
船舶智能制造论文篇十一
工业云发展是培育工业大数据产业生态和带动制造业服务化转型的重要基础，是未来先进制造业发展中实现工业经济互联和智能制造的信息中枢。
云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势。随着国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》和《中国制造2025》的印发，云计算在工业领域的落地发展成为“十三五”期间进一步推进两化深度融合的重点工作之一，工业云成为信息企业和工业企业共同关注的热点。
工业云发展是培育工业大数据产业生态和带动制造业服务化转型的重要基础，是未来先进制造业发展中实现工业互联和智能制造的信息中枢。本文试图对工业云的功能特点、应用场景、发展现状和问题做一梳理，并分析提出下一步促进工业云发展的着力点。
工业云的功能特征和应用场景。
云计算概念起源于消费互联网领域。3月，亚马逊推出弹性计算云服务(elasticcomputecloud，ec2)，8月份，谷歌在搜索引擎大会上正式提出云计算概念。“云”既是对互联网公司所采用的计算架构的描述，也是对其商业模式的形容。在计算架构上，基础设施利用网络和虚拟化技术池化后可实现动态弹性扩展，其上运行的软件服务可以集中部署和维护，并实现对基础设施的透明访问;在商业模式上，面向公众开放服务，支持用户按需租用，并可自助完成业务部署。可见，云计算的功能与互联网公司对于计算设施的应用需求是完全匹配的，特别是能够根据系统信息数据处理压力的起伏，以远较传统的服务器、小型机、大型机等it基础设施更为灵活的配置方式，以更低成本实现计算资源的动态调度。
工业云的功能特征基本继承了云计算的通用功能。但对于工业领域的it应用而言，不用应用场景的软件服务对计算设施的要求不尽相同，大体可分为两种：一是计算处理资源密集型应用，即软件服务对cpu和gpu的计算处理能力有较高要求;二是存储资源密集型应用，及软件服务对数据存储系统的容量和处理速度有较高要求。上述两类应用决定了目前市场上常见的、按功能特征区分的两种工业云。
一是以公共超算中心或企业私有计算中心为依托的计算型工业云，其上通常可提供计算机辅助设计(cad)、计算机辅助工程(cae)等对数学建模、求解分析、三维图像处理等处理能力有较高要求的软件服务。计算型工业云的应用场景一般对应于工业领域的研发设计环节，特别是企业从事大型研发项目，有多个子系统研发工作同时推进，并都需要it资源支持的时候，使用工业云可根据各项目团队的动态进度和需求，灵活调度企业it资源，实现研发资源的最大化配置。计算型工业云一旦在企业部署应用，就会自然从it资源配置调度平台，加速演变为产品研发不同工序间的协同合作平台，继而成为企业管理层统筹企业全局研发活动的集中管控平台。如商飞公司已经部署的全球协同研发云平台，已经成为能够集中管理供应链上跨地域的合作伙伴的各类研发活动的调度中心，全部设计、测试数据在平台上可实现高速交换和共享，促使在研产品的成熟周期大大缩短，综合研发成本成倍降低。
二是以公有或私有数据中心为依托的存储型工业云，其上通常可提供企业资源管理(erp)、供应链管理(scm)、客户关系管理(crm)、财务管理等对大规模结构化数据的访问和处理性能有较高要求的软件服务。存储型工业云的用户非常广泛，特别是可提供软件租用服务的工业云，能够允许企业以低成本使用erp、scm、crm等原本实施成本高昂的软件服务，尤其受到中小企业用户的欢迎。移动互联网兴起之后，特别是电子商务和网络支付工具爆发式增长以来，大量中小企业主从移动端“触网”，他们所接入的正是已经演变成为电子商务平台的存储型工业云。在云平台的支持下，企业管理人员可以通过手机实现企业的人员管理、订单管理、财务管理、物流管理等工作，并可以与交易合作伙伴在线结算。如创捷通公司在深圳运营的供应链管理云平台，可以帮助智能手机投资人在线与全球范围内的手机设计公司、零部件供应商、组装代工厂等有关上下游企业建立业务合作，并提供电子结算、供应链金融、跨境报关/报税等增值服务。
最近半年以来，随着部分工业互联网应用开始落地，相应出现了集成处理各类工业传感器回传数据的云平台，就其目前的应用形态而言，应仍属于存储密集型工业云一类。
制高点。
较早完成工业化进程的西方发达国家，近年来的发展重点聚焦于软件能力的提升。不仅是ibm、sap等信息技术公司在积极发展通用软件技术，波音、空客、ge等工业企业也在不断利用软件将工业知识和技术进行固化，提升软件能力。如前所述，工业云平台是工业企业集中固化、管理、迭代更新技术知识的理想软件工具。从代码行数看，洛克希德马丁公司已经超过微软成为世界最大的软件公司，而ge推出predix工业云平台后，也宣称出五年后要成为全世界最大的软件公司。
1月的ces消费电子展上，全球最大的白电制造商惠而浦公司宣布将与ibm合作推出搭载人工智能系统“沃森”的家电产品(沃森的核心系统是运营在云端的大型人工智能知识系统)，提出下一代家电将能够和用户交流并自主学习。西门子也于底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化云端服务平台sinalytics，能对机器产生的大量数据进行整合、保密传输和分析，通过数据分析和反馈提升对燃气轮机、风力发电机、列车、楼宇和医疗成像系统的监控和优化能力。可见，全球工业和信息技术领域的领先企业已在工业云领域加紧布局，抢占未来先进制造业软件平台和产业生态的制高点。
我国工业云发展初有成效。
我国高度重视工业云发展，国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见把“大力发展企业经营管理、研发设计等在线应用服务，降低企业信息化门槛和创新成本，支持中小微企业发展和创业活动”作为主要任务明确提出，《中国制造2025》也把“实施工业云及工业大数据创新应用试点，建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享”作为推进两化深度融合，支撑智能制造发展的重要举措。
以来，工业和信息化部确定了北京等16个省市作为工业云创新服务试点，探索创新信息化和工业转型的新模式，在试点省市和相关单位的共同努力下，已经取得了一些初步的成效。中国工业软件产业发展联盟也联合地方工信主管部门，在惠州仲恺高新区、青岛8个工业园区、昆山模具产业集群三个重点产业园区，分别推动广州中望、北京数码大方、苏州浩辰牵头建设了工业领域国产cad中小企业公共服务平台，促进正版cad软件在中小企业的应用与发展，支撑企业研发水平的提高和区域自主创新能力的提升。
从已开展的服务业务类型来看，我国工业云已涵盖上文提到的全部两种功能类型。如国家超算中心所在的天津、济南等地，以及地方投资建设有超算中心的上海、北京等城市，均已依托本地超算中心的计算资源优势，以软件计算租用服务和工程分析咨询服务等方式，为装备制造、航空航天、生物医药、石油勘探等重点领域的工业企业提供计算机辅助设计、辅助工程、辅助制造等云服务。
江苏、河南、宁夏、重庆、内蒙古、贵州等地则以电信运营商或信息技术企业为主体，搭建了面向服装行业、食品行业、电子行业等领域大中小企业的供应链设计协同平台和商务协同平台，既降低了企业信息化的门槛，也为配套企业拓展了产品销路，降低了龙头骨干企业的采购成本。各地区工业云运营主体机构还举办了组织培训、设计大赛等多种宣传推广活动，提高了社会各界，尤其是工业企业对工业云的认识水平，激发了企业应用工业云的积极性。如中国工业软件产业发展联盟和数码大方联合在北京举办的中国3d工业设计创新大赛，吸引了数万人参加，在工业云应用推广方面取得了较好的宣传效果。
随着工业云应用的逐步推开，云计算能够培育产业新型业态的功能也在工业领域逐步显现，不仅催生出工业软件服务的新业态，还带动工业企业创新形成了一批服务化转型的新模式。
一是催生出工业大数据应用生态。工业云在企业的落地应用，为工业企业打通信息化建设中遗留的信息孤岛提供了新手段。云平台在数据集成方面具有天然优势，推进建设和应用工业云平台，就是推进企业统一数据标准和共享机制，虽有重重阻碍，但平台一旦建立，即可极大加速工业企业数据的积累，一些面向行业应用的大型工业云平台还能加速行业共性数据的积累，这为工业大数据的进一步发展和成套解决方案的成熟提供了重要的资源池和测试床。如三一重工、中联重科、海尔等企业已经初步建成的工业互联网云平台，已经可以通过对产品实时工况监控数据的分析挖掘，优化产品的维护保养计划并反哺新品研发。
在这些工业云平台上，产品制造商、维护服务商、产品最终用户、平台运营商等各取所需、合作共赢，形成了以数据和服务为核心的产业生态。随着示范作用的发挥，平台会吸引更多应用服务商和用户加入其中，新的服务商从数据中能够挖掘创造出更多价值，而用户的加入使得数据规模成倍增长，平台在不断的自我成长过程中，成为工业大数据创新创业的重要孵化器。
二是带动工业企业加快服务化转型。工业云在工业企业成功落地应用后，数据在云平台上的快速流动使得企业对市场、研发、生产等业务和资源的全局控制能力大大提升，企业决策和执行变得更加准确和敏捷，市场地位存在既有优势的企业甚至可以借助工业云，增强对社会化资源的掌控和影响力，催生出更多有趣的商业模式。如海尔通过出售带有智能app交互功能的烤箱产品(后台是云平台支撑)，在原有的商品售卖盈利模式之外，开拓出烘焙社交、烘焙菜谱和食材电商等新商业模式。
青岛红领利用云平台打通零售端、工厂和供应链，发展出平民百姓可定制服装的新模式，使得服装定制不再是少数高端人群独享。三一重工自身实现了工业互联网应用后成立了子公司三一智能，向其他制造企业提供工业互联网集成和咨询服务，从制造业拓展业务进入信息服务业领域。设计软件企业数码大方则与数控家具生产设备厂商铭龙科技合作推出可在手机上定制板式家具的移动app“智慧工匠”，后台利用云平台接受订单并生成可执行的加工文件后传送至专用自动化生产设备加工，由此实现用户定制化需求和家具工厂的对接，两家分别来自软件和装备制造领域的企业，合作拓展出撮合提供定制家具的新服务模式，将来还可能踏入更多行业。
我国发展工业云亟须突破。
三大瓶颈。
一是需求侧，工业企业对工业云的`理解和认识水平还是相对不足。前期信息化基础较好的企业，目前多数也尚未全盘谋划形成适合云端集成的业务流程，部门、企业、行业之间的数据壁垒普遍存在。如某集团装备集中管控云平台建设初期，曾遇到不同部门业务流程、平台架构、数据格式不统一，无法集成的问题，项目被迫暂停，集团统一制定并强力推行数据标准一年后才又重新启动云平台项目。前期信息化基础相对薄弱的企业，则一直以来对于信息技术的认识和应用水平瓶颈未能突破，对待工业云这一新鲜事物的关注度不高，特别是在当前制造业整体发展形势压力较大的情况下，企业对工业云等信息化领域的新进展无心跟进。
二是供给侧，目前的工业云平台还是以软件企业或者电信运营商为运营主体，商业模式还是延续传统思路，以有偿提供工业软件和计算服务为主，所提供服务也以通用功能为多，具体产品和服务的开发与工业过程联系不密切，不能满足不同行业对工业云的差异化需求，对工业企业的吸引力不足，服务和商业模式需要进一步创新。同时技术服务能力也有待提升，工业云系统在可用性、稳定性、安全性方面要求较高，我国自主产品还不能覆盖全部需求。如在仿真分析、高精度现场数据采集和实时处理等环节，关键技术产品还依赖进口，国外产品标准主导我国事实标准。部分工业企业自建的研发队伍尚处于起步阶段，对软件及其平台技术产品的开发经验和投入较少，定制化服务能力更显不足。
三是发展环境仍有优化提升的空间。我国在保护企业数字资产安全方面存在立法空白，企业对信息服务市场的诚信程度顾虑重重，担心敏感数据泄露，有关部门针对保护数据安全的立法建设亟待加强。另外，工业云发挥数据集成和流动促进的作用需要统一标准体系的支撑，包括各软件之间标准化的系统数据接口，以及围绕产业链建立跨行业的数据标准结构，我国目前行业间普遍存在的数据壁垒亟待破除，有关标准体系建设亟待完善。
促进工业云发展的着力点。
一是加快研究部署工业云发展的顶层设计。按照标准先行、技术突破和市场拓展的思路，首先开展技术标准体系和数据标准体系建设，抓住在中国市场制定竞争新规则的机会;其次聚焦重点行业领域工业云发展，打破西方主导格局，形成中国自主的核心工业信息技术体系;最后瞄准我国用户的需求与本土环境特点，打造具有中国特色的工业云服务，实现规模化市场应用。
二是利用财税政策加大应用示范力度，继续深化各地工业云平台的试点工作，设立工业云发展专项资金，推动软件企业和工业企业协同发展，支持大型信息技术企业或制造企业牵头开展面向重点行业、重点区域的工业云平台建设与应用示范。结合两化融合管理体系贯标推动工业云应用推广，要求贯标企业在研发设计信息系统建设过程中强调协同和共享，在生产过程自动化系统建设过程中突出传感数据集成和工艺知识集成，在管理信息系统建设过程中重视企业内部和外部的数据反馈和数据驱动。
三是优化完善环境，支持引导软件企业、互联网企业和工业企业联合制定工业云服务标准体系，解决不同工业软件之间的集成适配问题，在航空、电力、化工等重点行业领域，开展工业云应用规范和数据统一结构标准的验证和推广。加快提升安全保障能力，支持建立第三方信息安全评估与监测机制，加强重点领域工业云的信息安全检查、监管和测评，明确主体责任，规范工业云服务商与用户的责权利关系。
四是加强人才队伍建设，鼓励高校、科研院所与工业云服务企业联合培养云计算相关人才，完善激励机制，引进培育一批工业云领军人才和技术带头人。支持工业云服务企业、工业企业和教育机构共建实训基地，联合开展工业云应用人才培训。
船舶智能制造论文篇十二
概述制造业是国家的经济命脉，而汽车制造又是战略性支柱产业，它包括了整车、各种零配件厂等生产商，也包括了各地经销企业和销售企业。近年来，我国汽车行业面临着前所未有的挑战，原材料、生产、物流成本上涨、利润下降，以及国际经济形势的影响。因此，汽车企业可以运用具有智能分析功能的商务智能系统，通过分析历史数据快捷、及时地输出各类报告，预测未来的客户需求和销售趋势，在宏观上为企业管理人员提供决策依据。计算机人工智能技术发展到了今天，已经开始使用庞大的知识库来有效地取代人类器官或机构的记忆方法，近些年来很多的专家决策系统在考虑一定规则的基础上对人类的诊断和经验上的分析都能够做出很好的判断，甚至处于主导地位。这个系统可以很好地利用知识库，并从中挖掘出我们想要的问题答案、成功地寻找到其中的关联性，并提取相应的模式等。而实际上，这样的专家系统已经在很多领域都有了非常不错的应用，帮助很多企业在很短的时间内就做出相应的生产计划、调度计划、运输计划等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企业的人力成本。我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步。经过二十年余年的努力已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的，其中完全国产工业机器人行业内规模比较大的前三家工业机器人企业，行业集中度占30%左右。其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为亿以上。多年来我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位、劳动强度大、作业环境恶劣、焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。
搬运机器人在汽车制造业中应用。
汽车桥箱类零件具有精度高、加工工序多、形状复杂、重量重的特点。为提高其加工精度及生产效率，各重型汽车生产厂家纷纷采用数控加工中心来加工此类零部件。而在使用数控加工中心加工工件时，要求工件在工作台上具有非常高的定位精度，且需要保证每次上料的一致性。由于人工上料此类的工件具有劳动强度高、上料精度不好控制等缺点现在正逐步被工业机器人或专机进行上下料所取代。工业机器人具有重复定位精度高、可靠性高、生产柔性化、自动化程度高等、突出的优势，与人工相比，能够大幅度提高生产效率和产品质量，与专机相比具有可实现生产的柔性化、投资规模小等特点。机器人智能化自动搬运系统作为减速器壳体加工的重要生产环节，虽然已经在国内重型汽车厂内取得成功的应用，但依然尚未普及。在国家经济建设飞速发展的进程中，重型载重汽车的生产能力及生产力水平亟待有一个质的飞跃，而工业机器人即是提升生产力水平的强力推进器。
焊接机器人在汽车制造业中的应用。
汽车行业的发展水平，代表了一个国家的综合技术水平，汽车工业的发展将会带动其他行业的发展。各厂商为了在日渐激烈的竞争中立于不败之地，必须率先实现焊接自动化。因此，今后除了如汽车、摩托车这样的大批量生产行业。一些产品多样化的企业，为了提高焊接质量，也将会考虑使用焊接机器人，如钢结构等行业，与此同时，对焊接机器人的要求也必然会逐步提高，如说对焊道的自动跟踪系统的需求会逐步加大等。作为焊接机器人和焊接机的专业生产厂家，otc公司将继续为提高中国的高速、高效、自动化焊机做出自己的贡献。对于在汽车工业中的点焊应用来说，目前已广泛采用电驱动的伺服焊枪。日本丰田公司已决定将这种技术作为标准来装备其日本国内和海外的所有点焊机器人。
装配机器人在汽车制造业中的应用。
在国内外各大汽车公司装配生产线上被广泛采用的装配机器人。一方面使汽车装配自动化水平大大提高，目前，国外某些大批量生产的轿车的装配自动化程度已达50%~65%。另一方面，有效地减轻了工人的劳动强度，提高了装配质量并明显地提高了生产率。在汽车整车装配中，机器人不仅用于挡风玻璃的密封济涂覆、安装和车轮备胎、仪表盘总成、后悬梁、车门、蓄电池等部件的安装。
喷涂机器人在汽车制造业中的应用。
喷涂机器人在汽车制造业中可喷涂形态复杂的汽车工件而且生产效率和很高。多用于汽车车体的喷涂作业，如喷漆、喷釉等。除了上述机器人以外，汽车制造业中应用的机器人还有用于特殊加工的激光加工机器人用于部件形状测量、装配检查和产品缺陷检查的检测机器人，抑制尘埃粒子大小及数量的水切割机器人和净化机器人等。
2人工智能在汽车制造业中的进展分析。
随着中国汽车工业的迅猛发展，机器人在先进汽车制造中的重要性也越来越凸显。机器人的产品应用广泛，覆盖焊接、物料搬运、装配、喷涂、精加工、拾料、包装、货盘堆垛、机械管理等领域。在汽车行业的应用主要分为以下五大部分。车身系统中，采用虚拟仿真等手段，主要针对车身覆盖件不断开发出新的标准化、模块化解决方案，动力总成系统中，提供了涵盖汽车传动系统核心部件，发动机、变速箱和传动轴的全套装配测试系统。在冲压自动化系统方面从卷材与堆垛到零件的码垛，从提供控制系统到企业erp，从设计到生产支持与效率优化，拥有全面的工程能力，涂装自动化系统方面，以高柔性高精度的喷涂机器人来帮助客户提升涂装质量，减少生产废料，而在焊接自动化系统中，机器人比较典型的应用是电阻点焊、电弧焊，其最新一代机器人配套提供一系列高度人性化的软件工具。汽车工业的最大特点是产量大，生产节拍快，产品一致化程度高。消费者对汽车质量要求越来越高，是促使机器人应用越来越普遍的一个重要原因。机器人本身只是集装箱里的一个货物，随机器人的设备功能越来越精细，客户的思维在这时候逐渐走向成熟，在采购时不再单单考虑某生产工位的瓶颈，而更多地考虑到长期战略因素，如维护成本加入的高低，长期投资回报是否划算，服务涵盖地域是否广泛，响应是否及时，全球技术支持能力有多强，中期后期不同阶段解决问题的能力有多大等等。这时，产品本身的价格和意义相对弱化而长期的价值越发凸显。
3结束语。
人类智能主要包括三个方面——“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。而人工智能是指由人类利用人脑特有的智力表现制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。人工智能在汽车制造工业方面的应用体现在问题求解,逻辑推理,自然语言理解,自动程序设计,专家系统等方面,这些方面就体现了自动化的特征,表达了一个共同的主题,即提高机械人类意识能力,强化控制自动化,因此人工智能在汽车制造领域将会大有作为。
船舶智能制造论文篇十三
一、引言。
2016年8月，工信部、中国工程院、_和宁波市政府联合，宁波成为中国制造2025的首个试点城市，工信部副部长辛国斌表示，宁波制造业有着扎实的基础，制造业产业格局清晰，宁波作为试点城市，以提质增效为核心，利用区域优势和政策优势，大力发展具有自身特色的新型制造业体系，着力推进智能经济。
二、国内外智能工厂建设现状。
（一）国外研究现状。
同时德国工业可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。（如表1）。
美国的先进制造，主要是借助信息化智能化来实现智能制造，着力发展纳米技术、生化科学，在信息、材料、能源、控制等工业技术领域保持领先地位，着力发展高级智能制造，总得来说美国先进制造主要有一下特征：（1）继续发展前沿科技，并利用先进技术对现有传统技术m行改造；（2）在关键技术领域保持绝对的领先，在制造业利用先进技术，如先进传感器、工业机器人、3d打印和智能化工厂等；（3）前沿科技相互交叉，催生新技术并发展新技术的新兴市场；（4）制造方式更加的低碳、智能、柔性化，体系技术创新和可持续发展。
日本推行的特色工业，其突破口是人工智能。它的一大特色是通过对人工智能产业的探索来解决劳动力断层的问题，而其首先应用的领域就是工业化生产线。如本田公司通过对机器人等先进技术和产品的采用及改良，大幅缩短生产线，建成了世界上最短的高端车型生产线。与此同时，日本政府还加大了对3d打印机等尖端技术的财政投入，计划实施“以3d造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目，开发世界最高水平的金属粉末造型用3d打印机。
（二）国内研究现状。
船舶智能制造论文篇十四
当今制造业面临着非常严峻的挑战，其原因在于市场竞争越来越多地表现为动态化、全球化和用户驱动的特点。所以，制造系统所而临的内外环境越来越充满了随机性与不确定性，例如:紧急加工工件的到来，生产设备的故障与修复，不可预知工件数量的增加变化、交货期时间的变更等。如此诸多的随机性和不确定因素，对制造系统的协调机制提出了更高的要求，以动态地响应诸多的变化，从而在满足生产环境约束(如交货期、设备负荷率、加工先后次序等)的前提下，使得生产加工工艺与加工设备得到合理的匹配，使得制造系统全局的运行效果达到较优或者近优。
蜜蜂、蚂蚁等低等动物尽管具备极低的智能，但是却能通过彼此之间的交互产生全局行为来提高对环境的自适应性。蚂蚁的探路觅食方法就是一个典型的群居动物行为实例。在观察蚂蚁从巢穴到食物源的寻找路径的过程中发现，蚂蚁尽管不能从外部环境中得到任何关于路径的全局信息，但是总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其往返路径上的叫做信息素(pheromone)的一种挥发性化学物质来进行协调和通信的。通过这种信息素物质，使得蚂蚁群体表现出极其强大的优化能力。蚁群算法原理就是根据蚂蚁群体觅食的思想而设计出来的一种群体智能优化算法，该算法在作业车间调度问题.任务分配问题.机器人合作问题等领域得到了广泛的研究与应用。笔者受蚂蚁觅食行为模型与零件的生产加工工艺选择的相似性的启发，提出了基于信息素的任务分配协调机制，以信息素为介质，给出了制造系统生产加工工艺选择的静态和动态协调算法。
1基于信息素的`协调机制。
基于信息素的协调机制源于蚂蚁的觅食活动，尽管单个蚂蚁的行为比较简单，但整个蚂蚁群体表现为高度机构化的社会组织，在许多情况下能够完成远远超过单个蚂蚁能力的复杂的任务。这种能力来源于蚂蚁群体中的依靠信息素作为通信物质的个体协作行为。蚂蚁在觅食过程中能过通过相互协作找到食物源与巢穴之间的最短路径。
蚂蚁群体不但能够协调完成复杂的任务，而且还能够自适应外部环境的变化，无论路径长短，各只蚂蚁一开始的分布是均匀的，蚂蚁总是先按照相同的概率选择可行路径。蚂蚁在途经的过程中，能够在其经过的路径上留下信息素，而且能够感知这种化学物质的存在及其强弱，并以此指导自己的行为，蚂蚁更倾向于向信息素量大的路径上移动。相等时间内较短路径上的信息素的遗留量就比较多，则选择较短路径上的蚂蚁也随之增多。不难发现，由于大量蚂蚁组成的蚁群集体行为表现出了一种信息正反馈现象，即某一路径上走过的蚂蚁越多，则随后的蚂蚁选择该路径的概率就越大，蚂蚁个体之间就是通过这种信息交流机制来进行觅食，并最终沿着最短路径进行，通过对蚂蚁觅食行为的深入研究表明。
船舶智能制造论文篇十五
1954年，被誉为“计算机之父”、“人工智能之父”的阿兰·图灵发表了一篇名为《机器能思考吗？》的论文，开启一门新学科——人工智能，如今已过去59年。在过去的半个多世纪里，可能连阿兰·图灵也预想不到，人工智能产品的开发、普及速度会如此迅速。连比尔·盖茨都撰文预言，机器人将会再现计算机产业的快速崛起之路，并在不远的未来彻底改变人类的生产和生活方式。而目前，工业机器人已在全球广泛应用与制造业，尤其是汽车制造和电子领域，主要从事焊接、喷漆、包装、上下料、装配、搬运等工作。
1969年，首届人工智能国际联合大会举行，如今也过去44年。在此期间，我国人工智能产业逐步崛起，并成为全球第二大工业机器人市场。时间走到今年8月3日的前一周，北京连日下着瓢泼大雨；中国股市里，和人工智能相关的股票连续多日涨停，原因是以“人工智能和计算可持续性”为主题的第23届人工智能国际联合大会在8月3日拉开序幕——作为国际人工智能领域的顶级学术会议，也是该领域内最具权威性、最为活跃的科学盛会，人工智能国际联合大会首次在中国举办。它向业界发出这样的信号：中国的人工智能行业正以迅速增长的势头融入国际人工智能领域。
机器人的盛宴。
或许是大会更专注于学术研讨的缘故，关于此次大会的报道简单且稀少。如果不亲自去现场，你或许感受不到人工智能国际联合大会被誉为国际人工智能科学界的“奥林匹克”的魅力。
记者到达会场时，已是下午时分。会场展区里，人已没有很多，正好给了记者细细参观的机会。在共两层的展区里，记者发现，参展厂商多为外国公司，相比之下，国内机器人厂商的数量比较少。
这些机器人有的已经在科研领域、工业领域孜孜不倦、兢兢业业地工作，有的还在孵化“象牙塔”里，等待着走进人们的生活中。
上海abb工程公司展出的喷涂机器人已经成功向市场推广。该公司展区工作人员表示，公司开发的多个机器人已应用于工业领域。不久前该公司还开发了两套新的专用软件工具，可使机器人激光切割更加准确、更加灵活、更易使用。
在上海硅步公司展台上引人注目的轻量仿生机械臂则还在研发中。它能够完成开门、抓背这样简单的动作，适合用在智能轮椅等医疗领域。该展区工作人员告诉记者，这一产品很快就会推向市场。
记者发现，大会现场机器人品类丰富，装萌可爱，但多数处在研发阶段，真正在市场上推广的还比较少。
值得一提的是，除了产品展览，机器人大赛、ai视频竞赛、“愤怒的小鸟”人机游戏大赛等趣味竞赛活动也成为该大会的一大亮点。
3d打印社会化。
在此次大会的展览上，3d打印设备成为一大亮点。
天联科技展示了其3d打印产品的新应用方向：社会化制造。该公司产品设计师表示，“社会化制造”的概念是让用户参与到产品的设计和制造过程中，而这些产品的主要制造方式就是3d打印。
记者发现，该公司在展示两款3d打印设备。一款设备是他们自主研发的数字光处理3d打印机，和常见的熔融沉积型3d打印方式不同，该3d打印设备利用高分辨率光源将三维模型的截面投影在工作台上，使液态光聚合物逐层进行光固化，当一层固化完成之后，工作台再提升一层高度进行下一层固化。该展区工作人员介绍表示，每层的打印精度可以到达，而熔融沉积型打印方法的精度在左右。在3d打印机旁边，摆放着不同打印机的打印样品。记者看到，其曲面过渡已经很平滑自然。
天联科技展出的另一款3d打印机，以树脂为材料，打印出来的产品小巧精致。“这款打印机主要定位为家用，主要打印一些小饰品。”上述产品设计师表示，这两台3d打印机还是样机，年底可能会量产。现在预订的客户主要是高校和研究机构，艺术类院校较多。
由于定位于民用，天联科技的3d打印设备价格并不高，前一款产品报价10万元，后一款报价3万元，是国外同类产品价格的90%。
中国是大会录用论文最多的国家之一。
船舶智能制造论文篇十六
我国工业正显现积极信号。国家_日前的工业企业财务数据显示，今年1月至10月，我国规模以上工业企业利润同比增长，增速比前三季度加快个百分点。其中，10月份利润增长，比9月份快个百分点。
在信息为王的经济发展时期，数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维，谁就能赢得主动，赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激活万亿产值。
iiot推动全球制造业转型。
机器人自动化市场越来越大。
随着劳动力成本上涨，工业机器人也迎来了顺势发展的良机。不过以往看到生产车间的机器人大多是独臂侠，而未来机器人的发展将会根据专业化研发出分工明确的机器人，并且与3d打印、工业vr等充分结合，形成相互协作、共同分享的智能制造新模式。
目前，中国正在进行《中国制造2025》，新形势下工业领域势必会采取一系列动作。相关研究报告显示，2015年中国工业机器人市场，其中以六轴多关节机器人为最，占总体销量的。预计未来几年将会维持30%以上的高增长率。当然这离不开现在的传统工业所处的转型阶段需要智能技术的力量加以推动，由此衍生巨大的需求空间。又加之如今的消费机器人有下行趋势，有商家纷纷瞄准工业机器人行业，里应外合对手遇“冷”，种种条件都适于其发展。
面对工业机器人四大家族瑞士的abb、德国的库卡、日本的发那科和安川电机来说，中国企业若想突出重围还得靠先进的技术来填补自动化生产线的空缺。尤其是汽车及电子行业。随着自动化水平不断提高，机器人的自动化市场也越来越大。
现在所谓的工业机器人实际上是一个manipulator，就是一个工业机械臂，没有手，更无关乎智慧。而要想在中国市场占据一席之地，则必须发展心灵手巧的双臂机器人和多臂机器人。那么怎样的机器人才算得上心灵手巧？最简单的就是双臂机器人，就像人一样工作，但是作为一个智能机器人来讲，可以仿造动物界的多臂多足。包括全工位的双臂机器人，一个机器人可以做八个工位的工作，是不是有种八爪鱼的既视感呢。
船舶智能制造论文篇十七
摘要：在互联网+时代背景下，工业制造环境趋向于智能化。创建一个开放的设备控制与反馈体系，便于在大数据、互联网技术下建立反馈智能装备运行中出现的问题及故障的动态反映系统，是当前设备管理领域研究的重点。分析传统的设备管理存在的问题，智能制造环境下设备管理面临的挑战，提出创新智能造下设备管理系统平台的规划思路，提高企业设备管理水平，推动企业发展。
关键词：智能制造；设备管理；规划；创新。
随着互联网的普及，科学技术的进步，制造行业生产规模扩大，设备技术水平的得到迅速提高，智能设备开始投入实际生产活动中，生产设备自动化，智能化水平逐渐提升。公司原有的设备管理手段和智能设备技术、精细化管理要求之间不可避免的产生了矛盾，随着时间的推移矛盾越来越突出，甚至影响到了企业的生产运营管理。在此背景下，研究出一套适用于智能制造下的设备管理平台有利于提高企业的生产效率，减低生产成本，推动企业的发展。
1传统设备管理方式存在的问题。
由于各种原因，以往的设备管理方式主要存在7个问题。
（1）管理制度不合理、流程不规范。导致具体操作时没有统一的业务标准，具体岗位职责不明，没有信息化系统的支持使得员工职责没有具体落实贯彻，降低企业工作效率。
（2）设备管理相对单一，缺乏创新思考。企业将对传统设备管理的重心放在故障维修、生产上，缺乏根本性思考，没有进行设备故障的原因分析，也不对设备进行预防性维修，改善性维修。
（3）设备备件、工具库存等阻碍信息化系统的实现。设备的零件备件、工具库存管理分属不同的仓库，没有统一的标准，导致信息化系统支撑难以实现。
（4）企业生产制造以生产线为单元，实行设备管控方式，各业务部门的数据如生产线设备技术状况、运营状况、维修情况等无法达到一致。
（5）设备的维修情况依赖于手工纸张记录，维修历史状况与技术资料的查询、共享极不方便，不利于维修工人经验的累积与推广，更不利于维修工人维修技术的提高。
（6）物资的领用未能与维修活动建立有效的联系，导致备件现场使用过量、浪费等情况。
（7）维修人员进行维修工作后没有及时进行记录、评估，影响维修人员的技术提升，不利于企业进行查询和责任分摊。
2职能制造环境下设备管理面临的挑战。
德国政府20将工业4.0作为未来十大发展项目之一，工业4.0的提出与其技术研究，被认为是第四次工业革命的开端，它有效的提高了德国制造业的生产力与产品竞争力，提高企业市场价值，推动技术变革，促进产品的智能化、个性化、提高产业链智能化水平。205月，我国颁发的《中国制造2025》提出将智能制造发展战略作为“中国制造2025”九大战略任务之一，明确要求工业互联网“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理等流程的综合运用。”促进信息技术与智能制造技术的共同发展，相互融合，提高国家制造行业的创新水平，推动智能化服务发展。智能制造环境下，工业生产不用依赖于人进行设备操作，技术装备自主进行生产加工。
2.2职能制造环境下设备管理面临的挑战。
智能制造设备无论再怎么智能，它还是需要与执行机构完成加工操作，执行机构的运转需要动力，动力的正常运转才能保障设备的高效运行。智能设备是由不同的执行机构组成的，但众所周知，只要是机器就会出现问题，没有绝对可靠的机器，一旦设备中的某个执行机构出现问题会直接影响到智能设备的运转。而智能设备出现故障后，很少有能自我修复的，还是需要人进行检查维修。在智能制造环境下，传统的手工生产操作者会慢慢被市场淘汰，但从事设备维修、故障处理检查的人会越来越重要。设备可靠、高效、稳定的运行前提一旦发生变化，传统的维修技术和维修管理手段难以保障智能设备的正常运行。必须对维修观念、维修策略、维修模式进行更新，确保智能设备能高效、稳定的投入生产管理中。目前，智能环境下的设备管理面临的最大挑战是在原有的设备管理理论和模式上，找出一种新的管理模式和管理方法，科学的将设备管理的知识、技术与自主控制能力融合在一起，合理的构建一个控制反馈系统，适应职能制造的技术改变，达到设备运行的最优化，提高企业生产效益。
3信息系统管理平台。
3.1系统整体框架。
信息系统平台系统框架如图1所示，在各个工段的设备上安装一个数据终端，将设备的运行情况实时采集下来，通过通信方式进行设备与终端的信息传输接受，并将信息无线路由器传输到服务器内，利用信息管理平台来对这些数据进行分析、处理。
3.2数据终端。
实施移动物联网综合实验将在车间需纳入移动物联网综合实验系统管理的每台生产设备上加装rt-212a数据终端，使生产现场与移动物联网综合实验系统的信息进行交互，以实现各项功能。
（1）数据采集和处理。rt-212a数据终端具有多达5种格式的数据采集功能，可以自动或半自动地采集生产现场的生产进度、设备状态、故障信号、人员身份等信息，能与拥有rs232/rs485的仪器设备进行数据交互，并以强大的处理能力处理后，发送给上位机或发出相应的控制信号。
（2）数据显示。rt-212a上的显示屏可以显示从上位机接收的信息，如设备状态及停机原因、故障信号、当前在机人员、检验数据等信息。
（3）信息上传。加工现场的每一类信息可以根据管理频度对数据的`要求，分别以不同的时间间隔及时上传至移动物联网综合实验服务器，为各职能单位共享和使用。
3.3设备管理。
3.3.1设备维修与保养利用移动物联网综合实验平台，在设备维修保养工作中，很多功能可供使用。
（1）设备维修时，维修人员需在被维修设备终端上刷卡，当维修人员的换班时，可以自动切换维修报警对象的手机号码。
（2）设备管理采用tpm（totalproductionmaintenance，全面生产维护）方式，且包含维修数据分析。
（3）设备维修数据按照类别进行标准化，维修时采取选择的方式输入。
（4）操作工维修原因的选择时，可以从历史的维修库中选择维修方法。
3.3.2设备开动率展示软件中也可以通过对设备的筛选，可以显示该台设备的具体情况，关机、加工、停工等时间统计，如图2所示。
3.3.3设备故障分析通过信息系统平台可以对异常停机进行分析并有针对性的进行改善。以下为利用平台软件进行改善的思路及方法。
（1）发现问题。从物联网系统中可反应出一段时间的设备利用率状况。如低于目标值，需要进行改善分析。
（2）查找主要原因。利用系统中的停机原因饼图、及系统数据分析的柏拉图，找出停机的主要原因。有针对性的进行改善。
（3）查找具体原因。根据物联网系统中历史数据进行具体分析造成某项停机原因的设备分布、时间分布、操作人员、停机时间。
（4）改善效果确认。针对查找出的问题点，制定改善对策，执行后效果确认，可在物联网中通过设备利用率确认设备利用率是否有提升来验证改善效果。
4结语。
设备管理工作是一个不断优化、不断提升、不断发展的过程，随着科学技术的发展，互联网、物联网的发展，设备管理业务实现了规范化、标准化，企业生产办公效率大大提高。强化文献过程管理，建立故障评估反馈体系，为设备的维修，维修知识、经验传承等提供了平台。凭借科学合理的管理手段，统一管理流程系统、建立统一的企业工作标准、评估标准。并不断改进，推动企业的稳健发展。
参考文献。
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