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智能制造论文篇一
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。
智能制造论文篇二
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。
智能制造论文篇三
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。
智能制造论文篇四
在电能表中，计量功能的实现是以eepr0m存储的各类数据为基础的。应保证出厂之后的电能表，其校表数据不变，并对其采取一定的写保护措施；同时，对于运行过程中的各类数据信息而言，为了防止其出现错误的问题发生，在其存储的过程中应该采用数据校验以及同一数据多重备份保护的措施。在对eepr0m存储芯片的寿命进行考虑的过程中，应该按照100万次的写操作来进行，同时，在对其进行设计的过程中，还要合理的分配存储芯片的各个单元。为了使其使用寿命得以延长，在读写的数据进行存储的过程中，可以采取“数据轮转池”等方式进行；对于一些需要频繁进行改动的数据，在其存储的过程中，可以采取从理论上讲读写寿命具有无限次的fram，从而使电能表在整个使用的过程中，避免由于频繁的读写而引起的数据保存不准确并对其存储寿命产生不利影响。
4.2时钟数据的安全防护。
电能表分时计费功能的实现，是需要在时钟的基础上实现的，并且，其也是电能表的核心参数。智能电能表一般采用的是硬件时钟，这是为了适应用电场所复杂多变的环境而采取的一项措施，通常情况下，晶体内置的工业级时钟芯片是智能电能表的一大选择，其不仅能够实现温度的自动补偿，一般情况下，在0℃~+50℃的范围内，时钟的误差不会高于45ppm，每天的误差也就是日误差也不会大于0.35s；在-40℃~+80℃的范围内，其时钟的误差是不会超过5ppm的，日误差也不会大于0.45s。而且，在停电的情况下，这种芯片能够通过电池供电来对时钟的温度进行自动的'补偿。
4.3使用保密性能更高的加密算法。
在对智能电能表的信息进行安全防护的过程中，一个最为基本的安全技术就是数据加密技术，同时，其也是保证信息安全的关键。在对信息进行存储与传输之前，数据加密技术能够通过各种方式将被保护的信息转换成密文，即使在传输的过程中，信息会通过非法手段被一些不法分子获取，但是，由于其已经被转换成密文，因此，这些信息仍然不能够被其真正地了解，这对于信息安全的防护有着十分重要的现实意义。利用该方法对信息安全进行防护，其所采用的密码算法以及密钥的长度能够对其保密性产生直接性的影响。加密算法也就是用于加密与解密的一种数学函数，为了使得信息的安全得以保证，现行的密码算法不仅是包括了公钥密码、序列密码、散列函数等，而且还能够提供抗抵赖、供鉴别、完整性等各项服务。目前，在对电能表信息安全进行防护的过程中，主要采用的方法为具有公开算法性质的3des或者是des算法，此类算法比较容易受到dpa技术的攻击，因此，使用sm1算法以及其他保密性能更高的加密算法具有十分重要的现实意义。
4.4密文与线路保护配合使用。
在电能表中，需要保护的信息数据的量是比较多的，而由于esam中对于信息存储的空间是十分有限的，因此，在eeprom中会存有一部分的信息。但是，由于其对于编程开关以及密码的验证等方面缺乏较高的防护能力，而且需要通过人工操作的方式进行。针对该种情况，采用密文与线路保护配合使用的措施十分重要。在通信的过程中，对线路进行一定的保护能够防止信息被获取与篡改，而且通过加密的方式，能够使信息数据的安全得以保证。
4.5安全认证。
在进行信息数据的交换与传输之前，需要在经过双方身份的验证之后才可以进行。在实际验证的过程中，为了保护数据传输过程中的安全性，密钥仅仅是对相关的运算进行了一定的参与，并不会进行传输。在对加密进行相关的运算过程中，所使用到的密码也是随机的，这样就能够在很大程度上避免信息被窃取，提高电能表信息的安全性。
5结语。
信息安全性是智能电能表能够正常工作的基础与前提。智能电能表在运行的过程中，如果不采取相关的措施，信息就很有可能被非法分子窃取并对其进行一定的篡改，因此，必须明确智能电能表的基本工作原理及其结构框架，并采取有效的安全防护技术措施，这对于提高智能电能表信息的安全性具有十分重要的现实意义。
作者：刘媛媛单位：国网宁夏电力公司固原供电公司。
智能制造论文篇五
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。
工业云是智能制造产业生态的
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。
智能制造论文篇六
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。
智能制造论文篇七
边界的安全防护着力于有效的的控制与监测该边界中进出的数据流。检测的有效机制是以网络入侵的检测为基础，在网络的边界进行检测与清除恶意的代码，并对网络进出的信息内容加以滤化。以此来真正实现过滤诸多协议的命令并进行有效的控制，同时对网络的最大流量以及网络的连接数进行限制，提升智能电网的安全性和节约性。以会话的状态和信息为基础进行安全性分析，提升对不良信息的拒绝能力，以单位对允许或者拒绝信息对网内资源的访问进行决策。其中，实现这一功能最有效的软件即建设边界的防火墙。因而，必须明确的找出网络区域的安全边界，以此来在各个点设置防火墙。
2.2网络环境的.安全保护。
对于我国的电网公司而言，其网络点安全问题产生于各个单位的网点。这样网络的大环境下，必须进行安全的防护以保证智能电网的安全性和不断的发展。
2.2.1从结构上提高各网络设备的性能，提升其对电网业务的处理力度并始终存有大量的空间。这样，在智能电网面临高峰期的业务阶段时，线路和设备的设置能够满足其繁杂而大量的业务需求。
2.2.2安全的接入方面必须有效的控制安全的接入控制，运用当前最主要的协议类型，实现全网络的控制。对非注册的主机进行控制，使其无法对网络进行使用，有效的保护主机。实现资源的安全存储，避免外来信息的非法访问。
2.2.3安全的管理设备在网络的设备登录中，必须设置身份的验证，限制管理员的网络设备登陆地址。设置的口令必须要更强、更长、更复杂，同时定时进行变更。对同一用户进行连续登录实行失败次数记录，超过一定次数变进行锁定。
2.2.4对安全弱点进行扫描在智能电网内部网络中，进行漏洞的扫描系统设定，对网络系统、相关的设备以及数据资料库定期扫描，及时发现钱富裕系统中的漏洞，防范攻击。
3结束语。
信息技术革命推动着智能电网不断的发展，在这个过程中，其信息安全将会面临不断更新的隐患与问题。在整体上而言，智能电网是复合型的网络，其内质构成是相互依赖的电力网络与信息网络。由此可知，信息网络安全性的问题会对电力网络系统安全的运行带来重大的影响，其风险是不容小觑的。在未来的发展中，智能电网会不断的与更先进的、更新的信息安全技术相结合，如技术性加密、防火墙设置以及对风险的检测系统等。本文基于智能电网的信息安全问题提出了相关参考性的建议，以期对智能电网中信息安全的隐患和风险的防御起到一些作用。
智能制造论文篇八
（2）在深度上，数字化制造的发展，虽然初步形成了信息空间的概念，但是信息空间还未能实现与物理制造空间的深度融合，无法根据物理空间的需求，主动提供数据、应用和服务。
综上所述，当前制造业企业亟需广泛、深度互联的基础，纵向上打破系统之间的壁垒，横向上打通信息与物理的隔阂，实现跨层次、跨领域的业务集成，提高制造业企业的运行效率和敏捷性。
泛在信息制造技术为解决制造业当前面临的问题提供了全新的思路和手段：将物理制造空间中跨层次、跨领域的物理制造资源映射到信息空间，从广度上打破信息壁垒，实现人、制造设备、生产过程的泛在互联互通；在深度上实现制造信息空间与物理空间的深度融合，按需提供主动的智能制造服务。因此，泛在信息制造技术的提出符合当前技术发展趋势和产业需求。
1泛在信息化智能制造。
系统的架构。
根据泛在信息制造技术的内涵，基于该技术的泛在信息化智能制造系统应当要满足以下3方面的功能需求。
智能制造论文篇九
本文评述了智能制造技术与智能制造系统，指出了智能制造确系21世纪的制造技术，分析了智能制造在发展中的问题，提出我国智能制造的近期研究重点应为其关键基础技术。
根据国内现有的工作基础和国家的需要，以及imt＆ims研究与开发工作的特点，我们认为近期的研究点应该放在imt＆ims的关键基础技术上，它主要包括以下内容：
3.1智能制造系统理论基础与设计技术ims的概念正式提出至今仅二三年时间。作为制造工程中的一个全新的概念，ims理论基础与体系尚未完全形成。它的精确内涵和设计技术亟待进一步研究，具体研究内容应包括：
3.1.2开发环境与设计方法学ims的开发与设计方法将有别于现有任何制造系统的设计方法，因为ims是面向整个制造过程的系统和各个环节的“智能化”的因此。有必要研究ims的设计策略和开发环境(包括开发语言、操作系统、开发工具等)必须强调ims设计过程的标准化、模块化和通用化。
3.1.3评价技术研究制造过程中的设计评价、生产评价、材料评价、管理评价、市场评价、经济评价、报价评价和功能评价等问题。
3.2制造智能理论及处理技术现代工业生产作为一个有机整体不仅是指各制造环节之间存在的技术型联系，而且还表现在人类专家的制造智能的统一体特性方面。制造智能理论及处理技术就是要研究整个制造环境中的各种智能源的开发、描述、集成、共享与处理，最后生成智能机器的智能活动，具体研究内容包括：3.2.1制造环境的描述与建模研究描述制造环境的一致性概念体系、制造过程建模，影响制造过程的多因素分析与不确定性处理。
3.2.3智能活动的生成与融合研究智能活动的生成策略，智能活动的机器化技术。3.3智能制造单元技术的集成近10年来，人工智能在制造领域中的应用研究取得较大进展，建立了一些智能制造单元技术。为了应用于实际制造过程和面向21世纪制造工业，这些单元技术除了需要进一步完善与发展外，更重要的是研究如何集成这些单元技术。
3.3.1并行智能设计并行工程方法学这一概念是1986年由美国国防部定义，并首先应用于美国军事武器系统开发计剞doscals的。.为了制造过程的设计阶段能有效地模仿由来自各环节制造专家组成的专家组(expeitteam)的智能行为，集成和共享各环节与各方面的制造智能，并行地开展产品环节的设计工作，必须研究并行智能设计的支撑环境、产品描述的统一模型、设计智能交互和并行智能设计方法学。
3.3.2生产过程的智能调度、规划、仿真与优化现代生产过程要面临多信息源、多因素、多对象的及时处理问题，生产过程的调度与规划中的智能决策问题的研究是迫在眉睫的。仿真与优化是实现设计和过程评估的有效途径。目前，更强调对设计、制造、装配、使用、维修等过程的优化与动态仿真。3.3产品质量信息的智能处理系统研究整个制造过程的“全质量(totalquality)模型和建立相应的质量数据库，研究质量状态的智能决策和质量过程的智能控制。3.3.4制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制研究面向在强干扰、多因素条件下监视与诊断模型，研究制造过程的动态辨识与自适应技术。
3.3.5生产与经营管理的智能决策系统研究多因素、多目标智能决策模型，研究生产过程的实时跟踪技术，研究产品市场评估与预测模型。
3.4知识库系统与网络技术知识库系统与信息网络技术是制造过程的系统与各环节“集成智能化”的支撑，在imt＆ims研究中占有重要地位。
3.4.1分布式异构联想知识库系统研究知识库异构、知识库分布式策略与维修、知识库联想和分布数据库技术。
3.4.2信息控制与网络通讯技术研究ims中各种信息的交换接el、网络通讯技术、系统操作控制策略。
3.5智能机器的设计智能机器是ims中模仿人类专家智能活动的工具之一，是新一代的制造工具，因而，研究智能机器的设计方法及其相关技术将有划时代的意义。
3.5.1机器人智能技术智能机器人将在ims中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器^控制两个方面。有必要研究智能机器眼(视觉)、信息感知与智能传感器、智能机器手(控制)和智能机器的自适应定位与夹具设计等技术。
3.5.2机器自学习与自维护技术研究智能机器的自适应学习模型，系统误差的自动恢复与维护技术。
3.5.3智能制造单元机的设计与制造研究智能制造单元机的结构组成与设计方法、新型材料的应用技术。
3.6制造中人的因素ims的宗旨之一就是减轻人类制造专家的艰苦的脑力劳动负担，因此。与脑力劳动有密切联系的制造中人的因素理应受到充分的重视，研究内容包括：
3.6.1人一系统柔性交互技术研究人一系统柔性、联想、容错交互模型以及交互环境。36.2未来制造环境的设计研究人在未来制造环境中的地位和作用以及未来舒适、友好的制造环境的设计。
3.6.3人才培养与教学系统研究面向imt＆ims的^才培养计划。研制教学示范系统。
智能制造论文篇十
智能制造是指借助先进的信息技术和自动化技术，实现生产过程中的智能化与自动化的生产模式。智能制造的发展正带动着工业的变革，为企业提供了更高效、更精确的生产方式。在实践中，我深刻体会到了智能制造所带来的巨大变革和影响。以下是我的心得体会。
首先，智能制造为企业带来了生产效率和质量的显著提升。传统制造需要依靠人工操作，容易出现人为因素带来的误差和延误，而智能制造通过自动化技术减少了这些问题的发生。例如，通过机器人的运作，生产线上的生产过程不再需要人力操作，能够实现更高的精度和速度。同时，智能制造还可以实时监控生产过程中的各种数据，迅速发现并解决问题，避免了质量不合格的产品出厂，提高了整个生产线的质量水平。
其次，智能制造实现了生产过程的信息化和数字化。通过智能制造，企业可以将生产过程中的各个环节进行数字化管理，并将其数据化处理。这样一来，企业能够通过大数据分析，实时了解生产过程中的各项指标，包括生产进度、库存情况、设备状态等，从而更好地进行生产计划和资源调配。通过实时数据的监控和精确分析，企业能够更好地实现生产过程的优化和改进，提升生产效率和资源利用率。
第三，智能制造使企业更加灵活和适应市场需求。在传统制造模式下，企业生产的产品通常是单一的、固定的，难以应对市场需求的变化。而智能制造则能够通过灵活的生产线配置和自适应的生产模式，能够根据市场需求实现快速转型和生产调整。例如，通过智能化生产设备，企业可以快速更换生产线上的模具和工具，实现不同类型产品的生产；通过智能化物流系统，企业可以实现快速的配送和响应客户需求，提高了企业的市场竞争力。
第四，智能制造加速了生产过程中的创新和技术进步。在智能制造中，创新和技术进步是企业保持竞争优势的重要环节。通过智能制造，企业能够更好地应用先进的技术和方法，不断推进产品和生产工艺的创新。例如，通过人工智能和大数据分析，企业能够发掘出产品设计和生产工艺的创新点，实现产品的个性化定制和批量生产。智能制造的发展还带动了相关技术的快速进步，如机器人技术、物联网技术等，推动了工业领域的技术革新。
最后，智能制造对企业员工的素质要求提出了新的挑战。传统的制造模式下，企业员工只需要具备基本的操作技能即可，而智能制造则要求员工具备更高的科技素质和技术能力。例如，员工需要掌握相关的信息技术知识和智能设备的操作技巧，能够应对智能制造所带来的各种挑战。这也提醒了企业需要加大对员工的培训力度，提升员工的综合素质，以适应智能制造的发展需求。
综上所述，智能制造正在引领着工业领域的革命。通过智能制造，企业可以实现生产效率和质量的提升，生产过程的信息化和数字化，更加灵活地应对市场需求，加速技术创新和提升员工素质。然而，智能制造的发展也面临着一些挑战，如技术投入和人才培养。只有充分认识并迎接这些挑战，企业才能真正享受到智能制造所带来的巨大潜力和机遇。
智能制造论文篇十一
课程英文名称：
intelligent。
manufacturing。
of。
vehicle。
课程总学时：24。
讲课：24。
实验：
上机：0。
适用专业：车辆工程。
大纲编写（修订）时间：2017.9。
一、大纲使用说明。
（一）课程的地位及教学目标。
本课程是车辆工程专业的一门专业选修课。通过本课程的学习，使学生了解工业4.0智能制造在汽车生产中的应用，通过相关章节的学习，使学生能够掌握汽车智能制造理论、智能制造工艺、智能制造设备、智能管理系统等方面的知识，使学生能够学习到汽车生产制造中的前沿思想和技术，紧紧的把握汽车生产制造的发展方向。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求。
通过本课程的学习使学生掌握智能制造在汽车生产过程中的应用，包括：智能制造在机械加工、冶金及塑料成型的应用；智能制造在发动机箱体、连杆、曲轴及装配中的应用；智能制造在底盘悬架、轴类、制动系统、车轮及装配中的应用；智能制造在车身冲压、装焊、涂装中的应用；智能制造在总装中的应用。重点掌握制造设备、工艺及其管理系统。使学生能够掌握工业发展的前沿知识，具备将前沿技术与汽车实际生产过程相结合能力。
（三）实施说明。
1．教学方法：以讲授教学为主，包括对主要原理和理论的讲解，对重点和难点问题，采用实例教学、启发式教学，增强学生对知识点的理解和记忆，并增加学生的互动环节，如分组讨论并进行讲解，课堂提问等形式，调动学生的积极性及课堂的参与度。
2．教学手段：结合本课程内容特点，以多媒体教学为主，通过电子讲义展示智能制造相关的内容、视频及图片，使学生能够直观的学习工业4.0的智能制造，避免教材内容晦涩，不直观的缺点，提高课堂信息量及学生学习效率。
（四）对选修课的要求。
本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程有：汽车构造，汽车理论，汽车制造工艺学。
（五）对习题课、实践环节的要求。
对课堂所讲授的重要知识点，在课堂上安排习题或者思考题，增强学生的思考能力和解决问题能力，通过对习题或思考题的讲解，增强学生对知识的理解和记忆。
（六）课程考核方式。
1．考核方式：考查。
2．考核目标：重点考核学生对智能制造的理解及智能制造在汽车生产中的应用。
3．成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括课堂表现、出勤情况等）占30%，期末成绩占70%(期末成绩以小论文或者课堂测试的方式进行)。
按优、良、中、及格、不及格五等级给出最终成绩。
（七）参考书目。
《智能制造》，国家制造强国建设战略咨询委员会编，电子工业出版社出版，2016。
《智能制造之路：数字化工厂》，陈明等编，机械工业出版社，2016。
《智能制造：关键技术与企业应用》，谭建荣等编，机械工业出版社，2017。
《汽车制造工艺及装备》，丁柏群等编，中国林业出版社，2014。
二、中文摘要。
课程围绕汽车智能制造的相关知识展开，涵盖了智能制造在汽车发动机、底盘零部件、车身制造、总装等方面的应用，通过课堂讲解及演示，使学生学习智能制造在汽车未来生产中的应用，提高学生对智能制造的认识和理解。
三、课程学时分配表。
序号。
教学内容。
学时。
讲课。
实验。
上机。
2.1。
机械加工。
2.2。
冶金及塑料成型。
3.1。
箱体类零件制造。
3.2。
3.3。
发动机装配。
4.1。
4.2。
底盘总成装配。
5.1。
车身冲压。
5.2。
车身装焊。
5.3。
车身涂装。
合计。
四、大纲内容。
第1部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
重
点：
汽车智能制造基础设备，自动化在汽车行业的应用，信息化在汽车制造中的应用。
难
点：
习题内容：
第2部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第2.1部分。
机械加工（讲课。
2学时）。
具体内容：
2）智能制造在冲压、焊接、切削中的应用。
重
点：
智能铸造系统，智能切削技术的设备及加工过程。
难
点：
习题内容：
智能切削技术可以应用于汽车哪些零部件的加工？
第2.2部分。
冶金及塑料成型（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
智能化设计在钢铁冶炼中的应用，3d打印技术在塑料成型中的应用。
难
点：
钢铁冶炼中管控架构及物理架构。
习题内容：
智能化钢铁冶炼有哪些优势?
第3部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第3.1部分。
箱体类零件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）数控技术在箱体加工中的应用。
2）柔性生产线在箱体加工中的应用。
重
点：
柔性生产线的组成，数控技术加工箱体的具体方式。
难
点：
柔性生产线的原理。
习题内容：
柔性生产线与传统生产线的主要区别?
第3.2部分。
连杆、曲轴制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
曲轴、连杆加工中的智能制造设备，工艺及流程。
难
点：
曲轴线自动监控管理系统的基本原理。
习题内容：
第3.3部分。
发动机装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）发动机装配线智能管理。
2）发动机装配线智能设备。
重
点：
发动机混流装配线的智能管理，智能检测装配系统。
难
点：
发动机混流装配线管理策略。
习题内容：
发动机装配线智能设备有哪些？
第4部分。
总学时4学时。
讲课。
4学时。
实验0学时。
上机0学时。
第4.1部分。
底盘零部件制造（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
减振器，弹簧的智能加工，轮胎的智能加工。
难
点：
制动系统的智能加工。
习题内容：
悬架智能加工设备有哪些？
第4.2部分。
底盘总成装配（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）底盘总成装配的自动化生产。
2）底盘总成装配的智能设备。
重
点：
底盘总成装配自动化流程，底盘总成装配主要设备及原理。
难
点：
自动化生产的基本原理。
习题内容：
智能制造如何应用在底盘总成装配过程中？
第5部分。
总学时6学时。
讲课。
6学时。
实验0学时。
上机0学时。
第5.1部分。
车身冲压（讲课。
2学时）。
具体内容：
重
点：
计算机模拟技术，计算机虚拟技术。
难
点：
模块式冲压技术基本原理。
习题内容：
计算机控制技术是如何提高冲压质量的？
第5.2部分。
车身装焊（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）焊接机器人。
2)。
装焊生产线。
重
点：
装焊机器人组成及分类，装焊机器人在装焊线的应用。
难
点：
装焊生产线机器人布局策略。
习题内容：
装焊生产线机器人一般如何布局？
第5.3部分。
车身涂装（讲课。
2学时）。
具体内容：
1）智能涂装材料及工艺。
2)。
涂装生产线智能控制。
3）涂胶机器人。
4）喷涂机器人。
重
点：
水性涂装材料，柔性运输系统，生产线能耗控制。
难
点：
涂装生产线的实时监控。
习题内容：
智能生产线如何对能耗进行控制？
第6部分。
总学时2学时。
讲课。
2学时。
实验0学时。
上机0学时。
具体内容：
1）总装自动化。
2）物流系统智能控制。
重
点：
总装自动化设备及生产线布局，数字化物流配送系统及其设备。
难
点：
数字化物流的信息监控原理。
习题内容：
agv系统的基本构成。
智能制造论文篇十二
随着人工智能技术的不断发展，智能制造已经成为新时代制造业的发展趋势。在学习和实践智能制造过程中，我收获颇丰。在本文中，我将分享我的心得体会。
一、技术的基础与应用的要求。
智能制造需要一定的技术基础，包括但不限于人工智能、物联网、云计算、大数据等。这些技术的综合应用提升了工业生产的效率和品质。而实现智能制造还需要一些应用的要求，例如对数据的纠错处理、工作流的优化、设备的复杂管理等。在实际应用中，需要将技术和应用结合起来，才能真正发挥智能制造的优势。
二、数据的价值与挖掘。
在智能制造的生产过程中，数据是非常重要的资源。数据挖掘可以有效地识别潜在问题，提高产品质量。同时，数据分析可以为公司提供更准确、详细的市场分析和公司业务战略分析。各类的监测数据、工艺数据、质量数据的收集和分析等模块全面提升工厂监测水平，更好地满足客户的需求。
三、产品配置能力提升。
智能制造还可以实现产品的可配置化，从而让产品与消费者需求更加贴近。基于这种模式的定制化生产将大大降低生产成本，提高生产效能，同时也使生产线更具灵活性。这种定制化生产的特点还在于大大缩短交货期，提高客户满意度。智能制造能够在产品设计上更好地满足市场需求，优化产品，进一步提高产品配置能力。
随着智能制造技术的发展，它为企业带来了巨大的机遇，但也给企业带来了很多的挑战。智能制造要求企业加强基础设施的建设、提高机器人智能化水平、优化工作生态等方面。同时，企业需要打造一支具有高素质和多元化的团队，加强对员工的培训，以应对日渐复杂的企业生存环境。
我们要把发展智能制造的思考扩展到整条产业链、整个价值链，思考工业体系更高的质量和效益，而不是仅仅考虑单一企业的竞争力。同时，我们也要认真考虑新时代智能制造所面临的问题和将智能制造与社会及环境可持续发展的需求相结合的方式。我们要深入理解智能制造的本质，探索智能制造未来的前景和挑战。
总结。
在智能制造的发展过程中，我们需要优化整个生产链和流程，提高生产效率和产品质量。同时，在实践应用中，我们还需要考虑人性化的智能制造，充分发挥智能制造的人性化优势。同时，我们也要重视智能制造所带来的社会责任和可持续发展。在这个新时代，智能制造是我们重要的发展机遇之一，需要我们不断地学习和发扬智慧。
智能制造论文篇十三
智能制造是一种高度网络连接、知识驱动的新型制造模式，有利于实现可持续、绿色低碳、高智能、高经济效益发展。《中国制造2025》明确提出“以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”“实现制造业由大到强的历史性跨越”。
在新一轮制造业革命浪潮中，基础良好的湖南应如何以建设智能制造强省为重点乘势而上？《湖南日报》特约请专家学者、实务工作者建言献策。
党的十九大报告明确指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，明确了先进智能制造是制造业发展的重点。湖南作为制造业大省，必须适应新时代发展要求，加快制造业与信息化的全面深度融合，由“制造大省”向“智造强省”转型。
一是适应新时代人民美好生活需要的内在要求。中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。湖南推进制造业发展，必须贯彻人民至上的价值理念，推动制造业发展质量变革、效率变革、动力变革，打造智能制造强省，提供更多更好的智能产品和服务，满足消费者多样化的价值追求。
二是适应新时代产业互联网发展的必然选择。当前，以大数据、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术与制造业领域的专业技术不断渗透融合，推动制造业生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式深入变革，促进制造业产品研发、制造、运输、销售的智能化转型，催生了大量新业态，个性化定制、网络化协同制造、远程维护将成为制造业发展的新常态。湖南制造业要想在全球竞争市场中抢占制高点，必须大力实施“互联网+制造”工程。
三是适应新时代建设美丽湖南的有效举措。作为重化工业比重较大的制造业大省，湖南选择了走资源节约和环境友好的新型发展道路。大力发展智能制造，可显著提高资源利用效率、降低污染排放和生态损耗，是顺应新时代低碳、环保、节能、高效要求，建设美丽湖南的有效举措。
湖南建设智能制造强省有基础机遇好。
一是具有较好基础。近年来，湖南高度重视智能制造业发展，长株潭获批“中国制造2025”试点示范城市群后，在流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能化管理、智能化服务等领域实施了智能制造试点示范及应用推广，建设形成了一批智能化工厂、智能化车间、智能化生产线及智能化运营新模式。以高档数控机床、工业机器人、增材制造为代表的智能装备，以新型传感器、智能测量仪表和工业控制系统为代表的智能核心装置，以智能化轨道交通装备、智能化工程机械、智能化电力设备等为代表的智能产品得到快速发展；机械、船舶、汽车等行业基础制造装备的数字化、智能化、网络化改造步伐加快；钢铁、石化、有色等行业加快普及先进的过程控制和制造执行系统，关键工艺流程数字化率不断提高。权威数据显示，2015年湖南省信息化与工业化“两化融合”发展综合指数为82.22，位居全国第十，比全国平均水平高9.54。2016年湖南这一指数高达98。
二是面临难得的机遇。根据“中国制造2025”战略实施要求，国务院颁发了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，为湖南智能制造强省建设带来新的历史性机遇。湖南据此积极组建“对接《中国制造2025》建设制造强省协调推进小组”，编制《贯彻〈中国制造2025〉建设制造强省五年行动计划（2016-2020）》，争取国家试点示范政策平台，发布实施12个重点产业、7大专项行动、4大标志性工程的配套政策，以及20个工业新兴优势产业链发展行动计划，成为了全国少数“1+x”政策配套体系基本成型的省份。在新一轮制造强国战略中，湖南有基础、有优势、有特色、有潜力，更有机遇。
切实推进，加快智能制造强省建设。
以新发展理念统领现代化智能制造业建设。既把智能制造作为新形势下制造业转型升级的突破口，更要重视智能制造业建设中人的就业和现代化发展，最终落脚到人民的获得感、幸福度不断提高。
全面推进制造业与互联网深度融合。以系统全面提高信息技术对制造业的支撑能力为手段，以加快新一代技术与制造业更深更广融合为目标，以制造业、“互联网+”和“双创”紧密结合为重点，全面推进两化融合管理体系贯标。要广泛开展工业云、工业大数据、工业电子商务等制造业与互联网试点示范，推广个性化定制、协同制造、远程运维服务新模式，深化智能化技术在企业研发、生产、管理、营销、服务等全流程和全产业链的集成应用，不断提高智能产品、智能生产、智能服务水平。
大力实施“智能制造工程”专项行动。近年来，湖南积极制造业数字化、网络化、智能化水平明显提升，应进一步立足打造智能制造全生态链，大力实施“智能制造工程”专项行动，突出新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、先进轨道交通装备、工程机械等重点领域，建设一批智能制造示范企业、一批智能制造示范车间；提升智能装备和产品水平，推动智能服务创新；加快智能制造推广平台建设，支持湖南智能装备龙头企业拓展国际市场，推动实现全省智能制造重点突破、面上提升。
着力夯实智能制造强省建设保障。进一步加强顶层设计和组织领导，加强智能制造的重大规划、重大政策、重大工程专项、重大行动、重大问题和重要工作的统筹协调；建立智能制造强省战略任务落实情况第三方评估和督查奖惩机制；加大财税金融支持力度，强化人才支撑，加快关键核心技术攻关；切实转变政府职能，营造公平公正的市场环境，不断激发智能制造活力。
智能制造论文篇十四
智能制造是指通过信息技术、物联网和人工智能等先进技术手段，使生产过程更高效、更智能的一种生产模式。近年来，随着科技的飞速发展，智能制造逐渐成为了各行各业的主流趋势。作为一名工程师，我有幸参与了智能制造项目的研发和实施，深刻体会到了智能制造的重大意义和巨大变革。下面就从项目意义、实施过程、经验总结、未来展望和个人收获几个方面，分享一下我对智能制造的心得体会。
首先，智能制造项目的意义非常重大，它不仅能够提高生产效率，还能够降低成本。在传统的生产模式中，往往需要大量的人力进行生产线上的工作，容易出现疏忽和错误。而通过引入智能设备和算法，生产过程可以更加自动化，避免了人为因素带来的问题。此外，智能制造还具备更好的灵活性和个性化定制能力，更好地满足了现代人们对产品的需求。因此，智能制造是推动传统产业转型升级的一个重要手段，也是提升国家制造业竞争力的关键。
其次，智能制造的实施过程需要充分考虑企业实际情况和技术研发水平。在我所参与的智能制造项目中，我们先进行了全面的需求分析和业务流程优化。通过与企业内部和外部专家的合作，我们找到了适合企业发展的智能制造方案，包括硬件设备的选型、系统架构的设计、软件开发和数据传输的安全等。接下来，我们进行了一系列的测试和试验，确保系统的稳定性和可靠性。最后，我们进行了上线实施和培训，确保企业员工可以顺利地使用智能制造系统。
在实施智能制造项目的过程中，我们也积累了一些宝贵的经验。首先，合理规划时间和成本是非常重要的。智能制造项目往往需要较长的周期和大量的投入，因此，项目团队需要在项目启动之初，制定详细的时间计划和成本预算。其次，挖掘企业内部的专家和资源是非常关键的。智能制造项目的实施需要多方合作，而企业内部往往拥有丰富的行业经验和专业技术，因此，我们要善于借助内部力量，提高项目的成功率。最后，良好的沟通和团队协作能够提高项目的效率和质量。智能制造项目往往涉及多个部门和技术领域，因此，团队成员之间的沟通和协作至关重要。
智能制造的未来展望令人充满期待。随着人工智能、大数据和物联网技术的不断发展，智能制造将会呈现出更多的创新和突破。例如，通过智能机器人和无人驾驶技术的引入，工厂的生产线将更加智能化和高效化；通过大数据分析和预测，企业可以更好地了解市场需求，实现精准定制和个性化生产。因此，未来的智能制造将会进一步提升产品质量和企业竞争力，推动工业领域的持续发展。
对我个人而言，参与智能制造项目是一次宝贵的经历和学习机会。通过与企业和专家的合作，我学到了很多实践经验和专业知识。我了解到，技术创新和实际应用是相辅相成的，只有将科技成果落地，才能真正发挥其作用。我还体会到了团队的力量和合作的重要性，只有共同努力，才能取得更好的成果。通过参与智能制造项目，我也更加坚定了我的职业发展目标，我希望能够继续深入研究智能制造领域，为推动我国制造业的发展做出更多的贡献。
总之，智能制造是一种具有广阔前景的生产模式，它将会对企业、社会乃至整个国家带来巨大的变革。通过我的参与和实践，我深刻领悟到智能制造的重大意义和实施过程的复杂性。我相信，在科技的不断进步和人们对高品质生活的需求下，智能制造将会得到更广泛的应用和发展，为社会的进步和繁荣做出更大的贡献。
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