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先進制造技術論文智能制造
班級：09級機電教育班姓名：豐云。
學號：200940914106。
課程論文題目：淺談先進制造技術課程名稱：評閱成績：評閱意見：
成績評定教師簽名：日期：
先進制造技術amt是在傳統制造的基礎上，不斷吸收機械、電子、信息、材料、能源和現代管理技術等方面的成果，將其綜合應用于產品設計、制造、檢測、管理、銷售、使用、服務的制造全過程，以實現優質、高效、低耗、清潔、靈活生產，提高對動態多變的市場的適應能力和競爭能力的制造技術的總稱，也是取得理想技術經濟效益的制造技術的總稱。
當前的金融危機也許還會催生新的先進制造制造技術，特別在生產管理技術方面。
先進制造技術不是一般單指加工過程的工藝方法，而是橫跨多個學科、包含了從產品設計、加工制造、到產品銷售、用戶服務等整個產品生命周期全過程的所有相關技術，涉及到設計、工藝、加工自動化、管理以及特種加工等多個領域，并逐步融合與集成。可基本歸納為以下四個方面：
一、先進的工程設計技術；
三、制造自動化技術；
四、先進生產管理技術、制造哲理與生產模式；
五、發展。
一、先進的工程設計技術。
先進的工程設計技術包括眾多的現代設計理論與方法。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模塊化設計、dfx、優化設計、三次設計與健壯設計、創新設計、反向工程、協同產品商務、虛擬現實技術、虛擬樣機技術、并行工程等。
（1）產品（投放市場的產品和制造產品的工藝裝備（夾具、刀具、量檢具等））設計現代化。
（2）先進的工藝規程設計技術與生產技術準備手段。
在信息集成環境下，采用計算機輔助工藝規程設計、即capp，數控機床、工業機器人、三坐標測量機等各種計算機自動控制設備設備的計算機輔助工作程序設計即cam等。
（1）高效精密、超精密加工技術，包括精密、超精密磨削、車削，細微加工技術，納米加工技術。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相當于it5級精度和it5級以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金剛車、金剛鏜、研磨、珩磨、超精研、砂帶磨、鏡面磨削和冷壓加工等。用于精密機床、精密測量儀器等制造業中的關鍵零件加工，如精密絲杠、精密齒輪、精密蝸輪、精密導軌、精密滾動軸承等，在當前制造工業中占有極重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差為0.1～0.01μm數量級，表面粗糙度ra值為0.001μm數量級的加工方法。
此外，精密加工與特種加工一般都是計算機控制的自動化加工。（2)精密成型制造技術，包括高效、精密、潔凈鑄造、鍛造、沖壓、焊接及熱處理與表面處理技術。
（3）現代特種加工技術，包括高能束流（主要是激光束、以及電子束、離子束等）加工，電解加工與電火花（成型與線切割）加工、超聲波加工、高壓水加工等。電火花加工(electricaldischargemachining(edm)電火花加工electricsparkmachining)是指在一定介質中，通過工具電極和工件電極之間脈沖放電的電蝕作用對工件進行的加工。能對任何導電材料加工而不受被加工材料強度和硬度的限制。可分為電火花成型加工(edm)和電火花線切割加工(電火花線切割加工electricaldischargewire–cutting--edw)兩大類。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技術是在計算機控制下，基于離散堆積原理采用不同方法堆積材料最終完成零件的成型與制造的技術。從成型角度看，零件可視為“點”或“面”的疊加而成。從cad電子模型中離散得到點、面的幾何信息，再與成型工藝參數信息結合，控制材料有規律、精確地由點到面，由面到體地堆積零件。
8）加工與設計之間的界限逐漸談化，并趨向集成及一體化；
9）工藝技術與信息技術、管理技術緊密結合，先進制造生產模式獲得不斷發展。
三、制造自動化技術。
一句話：計算機控制自動化技術。
（1）數控技術與數控機床；數控加工技術是為了實現機床控制自動化要求而發展的。它是指用代碼化的數字、字母及符號表示加工要求、零件尺寸及其參數、加工步驟等，通過控制介質，輸入到控制裝置，經過微機進行處理與計算，發出各種控制信號與數據，使機床各部件自動協調運動，實現自動加工的技術。采用數控加工技術的機床，稱為數控機床。數控加工的主要特點是：加工的零件精度高；生產效率高；特別適合加工形狀復雜的輪廓表面；有利于實現計算機輔助制造；對操作者（不含編程人員）技術水平的要求相對較低；初始投資大、加工成本高。此外，數控機床是技術密集型的機電一體化產品，數控加工技術的復雜性和綜合性加大了維修工作的難度，需要配備素質較高的維修人員和維修設備。
（2）工業機器人（用于物流與加工）及物流設備；工業機器人是一種可編程的智能型自動化設備，是應用計算機進行控制的替代人進行工作的高度自動化系統。最近，聯合國標準化組織采用的機器人的定義是：“一種可以反復編程的多功能的、用來搬運材料、零件、工具的操作機”。在無人參與的情況下，工業機器人可以自動按不同軌跡、不同運動方式完成規定動作和各種任務。機器人和機械手的主要區別是：機械手是沒有自主能力，不可重復編程，只能完成定位點不變的簡單的重復動作；機器人是由計算機控制的，可重復編程，能完成任意定位的復雜運動。
（3）柔性制造系統（fmc,fms,fml）：包括加工設備（cnc機床）、檢測設備、物料輸送（工業機器人、自動交換托盤（apc）、自動輸送臺車（rgv、agv）等）。
（4）計算機集成制造（cim）和工廠自動化（fa）。計算機集成制造系統（cims）是由計算機管理系統、計算機輔助設計與制造cad/cam以及柔性制造系統fms（還可能有其他生產單元）組成。cims是產品生產過程的各子系統的完美集成，即把工程設計、生產制造、市場分析和其他支持功能合理地通過計算機網絡有機地集合成一個整體，以實現生產的柔性化、優化、自動化和集成化，達到高效率、高質量、低成本而靈活生產的目的。
四、先進生產管理技術、制造哲理與生產模式。
包括先進制造生產模式、集成管理技術和生產組織方法等。以計算機輔助生產管理為核心，研究和應用先進的生產管理系統和技術。包括成組技術、全面質量管理、精益生產與jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、計算機集成制造、虛擬制造、智能制造、網絡化制造、綠色制造、生物制造、可重構制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、計算機輔助后勤支援（computeraidedlogisticsupport,cals）、電子商務、知識管理。
五、發展。
1、信息技術對先進制造技術的發展起著越來越重要的作用。
2、設計技術不斷現代化。
產品設計是制造業的靈魂。現代設計技術的主要發展趨勢是：(1)設計手段的計算機化在實現了計算機計算、繪圖的基礎上，當前突出反映在數值仿真或虛擬現實技術在設計中的應用，以及現代產品建模理論的發展上，并且向智能化設計方向發展。
(2)新的設計思想和方法不斷出現(3)向全壽命周期設計發展。
(4)設計過程由單純考慮技術因素轉向綜合考慮技術、經濟和社會因素設計不只是單純追求某項性能指標的先進和高低、而是注意考慮市場、價格、安全、美學、資源、環境等方面的影響。
3、成形及改進制造技術向精密、精確、少能耗、無污染方向發展。
成形制造技術是鑄造、塑性加工、連接、粉末冶金等單元技術的總稱。
4、加工制造技術向著超精密、超高速以及發展新一代制造裝備的方向發展。
5、工藝由技藝發展為工程科學，工藝模擬技術得到迅速發展。
先進制造技術的一個重要發展趨勢是，工藝設計由經驗判斷走向定量分析，加工工藝由技藝發展為工程科學。
6、專業、學科間的界限逐漸淡化、消失。
7、綠色制造將成為21世紀制造業的重要特征。
日趨嚴格的環境與資源的約束，使綠色制造業顯得越來越重要，它將是21世紀制造業的重要特征，與此相應，綠色制造技術也將獲得快速的發展。主要體現在：
(1)綠色產品設計技術使產品在生命周期符合環保、人類健康、能耗低、資源利用率高的要求。
(2)綠色制造技術在整個制造過程，使得對環境負面影響最小，廢棄物和有害物質的排放最小，資源利用效率最高。綠色制造技術主要包含了綠色資源、綠色生產過程和綠色產品三方面的內容。
(3)產品的回收和循環再制造例如，汽車等產品的拆卸和回收技術，以及生態工廠的循環式制造技術。它主要包括生產系統工廠--致力于產品設計和材料處理、加工及裝配等階段，恢復系統工廠--主要對產品(材料使用)生命周期結束時的材料處理循環。
8、虛擬現實技術在制造業中獲得越來越多的應用虛擬現實技術(virtualrealitytechnology)主要包括虛擬制造技術和虛擬企業兩個部分。
9、信息技術、管理技術與工藝技術緊密結合，先進制造生產模式獲得不斷發展，造業在經歷了少品種小批量--少品種大批量、--多品種小批量生產模式的過渡后，70年代、80年代開始采用計算機集成制造系統(cims)進行制造的柔性生產的模式，并逐步向智能制造技術(imt)和智能制造系統(ims)的方向發展。精益生產(lp)、靈捷制造(am)等先進制造模式相繼出現，預計21世紀初，先進制造模式必將獲得不斷發展。
智能制造技術
課程英文名稱：
intelligent。
manufacturing。
of。
vehicle。
課程總學時：24。
講課：24。
實驗：
上機：0。
適用專業：車輛工程。
大綱編寫（修訂）時間：2017.9。
一、大綱使用說明。
（一）課程的地位及教學目標。
本課程是車輛工程專業的一門專業選修課。通過本課程的學習，使學生了解工業4.0智能制造在汽車生產中的應用，通過相關章節的學習，使學生能夠掌握汽車智能制造理論、智能制造工藝、智能制造設備、智能管理系統等方面的知識，使學生能夠學習到汽車生產制造中的前沿思想和技術，緊緊的把握汽車生產制造的發展方向。
（二）知識、能力及技能方面的基本要求。
通過本課程的學習使學生掌握智能制造在汽車生產過程中的應用，包括：智能制造在機械加工、冶金及塑料成型的應用；智能制造在發動機箱體、連桿、曲軸及裝配中的應用；智能制造在底盤懸架、軸類、制動系統、車輪及裝配中的應用；智能制造在車身沖壓、裝焊、涂裝中的應用；智能制造在總裝中的應用。重點掌握制造設備、工藝及其管理系統。使學生能夠掌握工業發展的前沿知識，具備將前沿技術與汽車實際生產過程相結合能力。
（三）實施說明。
1．教學方法：以講授教學為主，包括對主要原理和理論的講解，對重點和難點問題，采用實例教學、啟發式教學，增強學生對知識點的理解和記憶，并增加學生的互動環節，如分組討論并進行講解，課堂提問等形式，調動學生的積極性及課堂的參與度。
2．教學手段：結合本課程內容特點，以多媒體教學為主，通過電子講義展示智能制造相關的內容、視頻及圖片，使學生能夠直觀的學習工業4.0的智能制造，避免教材內容晦澀，不直觀的缺點，提高課堂信息量及學生學習效率。
（四）對選修課的要求。
本課程的教學必須在完成先修課程之后進行。本課程主要的先修課程有：汽車構造，汽車理論，汽車制造工藝學。
（五）對習題課、實踐環節的要求。
對課堂所講授的重要知識點，在課堂上安排習題或者思考題，增強學生的思考能力和解決問題能力，通過對習題或思考題的講解，增強學生對知識的理解和記憶。
（六）課程考核方式。
1．考核方式：考查。
2．考核目標：重點考核學生對智能制造的理解及智能制造在汽車生產中的應用。
3．成績構成：本課程的總成績主要由兩部分組成：平時成績（包括課堂表現、出勤情況等）占30%，期末成績占70%(期末成績以小論文或者課堂測試的方式進行)。
按優、良、中、及格、不及格五等級給出最終成績。
（七）參考書目。
《智能制造》，國家制造強國建設戰略咨詢委員會編，電子工業出版社出版，2016。
《智能制造之路：數字化工廠》，陳明等編，機械工業出版社，2016。
《智能制造：關鍵技術與企業應用》，譚建榮等編，機械工業出版社，2017。
《汽車制造工藝及裝備》，丁柏群等編，中國林業出版社，2014。
二、中文摘要。
課程圍繞汽車智能制造的相關知識展開，涵蓋了智能制造在汽車發動機、底盤零部件、車身制造、總裝等方面的應用，通過課堂講解及演示，使學生學習智能制造在汽車未來生產中的應用，提高學生對智能制造的認識和理解。
三、課程學時分配表。
序號。
教學內容。
學時。
講課。
實驗。
上機。
2.1。
機械加工。
2.2。
冶金及塑料成型。
3.1。
箱體類零件制造。
3.2。
3.3。
發動機裝配。
4.1。
4.2。
底盤總成裝配。
5.1。
車身沖壓。
5.2。
車身裝焊。
5.3。
車身涂裝。
合計。
四、大綱內容。
第1部分。
總學時2學時。
講課。
2學時。
實驗0學時。
上機0學時。
具體內容：
重
點：
汽車智能制造基礎設備，自動化在汽車行業的應用，信息化在汽車制造中的應用。
難
點：
習題內容：
第2部分。
總學時4學時。
講課。
4學時。
實驗0學時。
上機0學時。
第2.1部分。
機械加工（講課。
2學時）。
具體內容：
2）智能制造在沖壓、焊接、切削中的應用。
重
點：
智能鑄造系統，智能切削技術的設備及加工過程。
難
點：
習題內容：
智能切削技術可以應用于汽車哪些零部件的加工？
第2.2部分。
冶金及塑料成型（講課。
2學時）。
具體內容：
重
點：
智能化設計在鋼鐵冶煉中的應用，3d打印技術在塑料成型中的應用。
難
點：
鋼鐵冶煉中管控架構及物理架構。
習題內容：
智能化鋼鐵冶煉有哪些優勢?
第3部分。
總學時6學時。
講課。
6學時。
實驗0學時。
上機0學時。
第3.1部分。
箱體類零件制造（講課。
2學時）。
具體內容：
1）數控技術在箱體加工中的應用。
2）柔性生產線在箱體加工中的應用。
重
點：
柔性生產線的組成，數控技術加工箱體的具體方式。
難
點：
柔性生產線的原理。
習題內容：
柔性生產線與傳統生產線的主要區別?
第3.2部分。
連桿、曲軸制造（講課。
2學時）。
具體內容：
重
點：
曲軸、連桿加工中的智能制造設備，工藝及流程。
難
點：
曲軸線自動監控管理系統的基本原理。
習題內容：
第3.3部分。
發動機裝配（講課。
2學時）。
具體內容：
1）發動機裝配線智能管理。
2）發動機裝配線智能設備。
重
點：
發動機混流裝配線的智能管理，智能檢測裝配系統。
難
點：
發動機混流裝配線管理策略。
習題內容：
發動機裝配線智能設備有哪些？
第4部分。
總學時4學時。
講課。
4學時。
實驗0學時。
上機0學時。
第4.1部分。
底盤零部件制造（講課。
2學時）。
具體內容：
重
點：
減振器，彈簧的智能加工，輪胎的智能加工。
難
點：
制動系統的智能加工。
習題內容：
懸架智能加工設備有哪些？
第4.2部分。
底盤總成裝配（講課。
2學時）。
具體內容：
1）底盤總成裝配的自動化生產。
2）底盤總成裝配的智能設備。
重
點：
底盤總成裝配自動化流程，底盤總成裝配主要設備及原理。
難
點：
自動化生產的基本原理。
習題內容：
智能制造如何應用在底盤總成裝配過程中？
第5部分。
總學時6學時。
講課。
6學時。
實驗0學時。
上機0學時。
第5.1部分。
車身沖壓（講課。
2學時）。
具體內容：
重
點：
計算機模擬技術，計算機虛擬技術。
難
點：
模塊式沖壓技術基本原理。
習題內容：
計算機控制技術是如何提高沖壓質量的？
第5.2部分。
車身裝焊（講課。
2學時）。
具體內容：
1）焊接機器人。
2)。
裝焊生產線。
重
點：
裝焊機器人組成及分類，裝焊機器人在裝焊線的應用。
難
點：
裝焊生產線機器人布局策略。
習題內容：
裝焊生產線機器人一般如何布局？
第5.3部分。
車身涂裝（講課。
2學時）。
具體內容：
1）智能涂裝材料及工藝。
2)。
3）涂膠機器人。
4）噴涂機器人。
重
點：
水性涂裝材料，柔性運輸系統，生產線能耗控制。
難
點：
涂裝生產線的實時監控。
習題內容：
智能生產線如何對能耗進行控制？
第6部分。
總學時2學時。
講課。
2學時。
實驗0學時。
上機0學時。
具體內容：
1）總裝自動化。
重
點：
總裝自動化設備及生產線布局，數字化物流配送系統及其設備。
難
點：
數字化物流的信息監控原理。
習題內容：
agv系統的基本構成。
智能制造技術的發展
摘要：隨著市場競爭的加劇和技術的進步，越來越多的國家將先進制造技術作為經濟增長的重中之重。本文概括性地介紹智能制造技術的一些新進展及其應用。
關鍵詞：智能制造機器人工廠單元制造虛擬企業。
引言：新一代智能制造代表了新一代人工智能（ai）技術與先進制造技術的深入集成，它貫穿于設計、生產、產品和服務的整個生命周期中的每一個環節。這一概念還涉及相應系統的優化和集成，持續改進企業的產品質量、性能和服務水平和減少資源消耗。新一代智能制造業是新工業革命的核心動力，并將在未來幾十年繼續成為制造業轉型升級的主要途徑。本文將簡要地介紹新一代智能制造技術及其應用的一些新進展。
基于云的設計和制造（cbdm）很有可能會激發基于云的模型的更大智能化。單元式制造模式中基于云的設計，可以稱為一種多尺度、不確定和動態的面向服務的網絡。在這個網絡中，采用特征建模的一組cad部件，可以在一定的約束條件下用智能虛擬生產單元進行制造。采用子整體（holon）和吸引集（attractor）的概念，整合零件設計和零件制造網絡建模中的不確定性，法國勃艮第大學（universitedebourgogne）的egonostrosi等提出了一種“智能虛擬制造單元結構”用于cbdm當中。cad特征集的強大作用被用來組織和整合零件設計和零件制造工程知識。建模形成模糊智能體（fuzzyagent）的智能制造特征集在cad零件模型中得到識別，云制造中的機器的分布式能力通過移動智能體進行了評估。通過“模糊機器子整體智能體”與具有“子整體智能體吸引集”的“模糊零件子整體智能體”的交互作用，構建了具有子整體結構的“智能虛擬制造單元”。
物聯網（lot）和人工智能（ai）一直是智能制造技術創新、促進經濟增長和提高人民生活質量的推動力。在智能工廠中，邊緣計算的利用有助于擴展計算資源、網絡帶寬、云平臺的存儲能力，并實現資源規劃以及制造與生產過程中的數據上下行處理。此外，以物聯網云平臺為基礎，人工智能技術為核心的情感識別和互動，可以更好地滿足用戶的心理需求，這已成為智能制造領域的研究熱點。華中理工大學的longhu等介紹了一種智能機器人工廠（irobot-factory），采用了高度互聯、深度集成的智能生產線，從認知制造和邊緣計算兩個方面詳細介紹了該工廠的總體結構、組成、特點和優勢。然后，介紹了irobot工廠批量生產的實現情況，考察了irobot工廠的系統性能以及與傳統工廠的對比分析。實驗結果表明，該方案顯著改善了芯片生產線，提高了生產效率，同時明顯減少了系統指令數量。此外，他們還討論了一些與云端融合、負載平衡和個性化機器人有關的開放問題，為促進用戶的情感識別和交互體驗方面提供參考建議。
如今，作為一個整體的企業正被業務網絡所取代，在這種網絡中，每個參與者都向其他企業提供專門服務，因此，面向服務的制造系統應運而生。這些系統很復雜，很難設計。復雜性的主要來源是為了實現這些系統而必須整合的技術、標準、功能、協議和執行環境的數量。巴侖西亞理工大學（universitatpolitecnicadevalencia）的adrianagiret等提出了一種有助于開發人員設計面向服務的制造系統的框架和相關的工程方法。該方法將多智能體系統與面向服務的體系結構相結合，用于開發制造系統的智能控制和執行系統。
虛擬企業（ve）是企業為實現特定的業務目標而進行合作的動態聯盟。要建立虛擬企業，首先要選擇合適的合作伙伴。一般標準，如價格、交貨期、質量等，是大多數ve發起者關心的主要問題。然而，在當今環境意識社會中，企業綠色形象、產品生態設計等環境問題越來越受到關注。因此，如何選擇合適的合作伙伴，建立生態虛擬企業，是一個值得研究的課題。香港大學的xiaohuanwang等建立了一個基于本體理論和智能體技術的多智能體系統平臺用于生態虛擬企業的構建。本體論方法包括共享本體構建、本體匹配、本體集成、本體存儲和本體推理。在ve發起者是制造商，協作伙伴是供應商的廣義情況下，多智能體系統由三種類型的智能體組成，即知識管理智能體（kmra）、制造智能體（ma）和供應智能體（sa）。ma和sa分別代表ve發起者和ve合作伙伴的能力和利益，kmra負責本體論方法的功能子任務。為了選擇生態虛擬企業的合作伙伴，除了一般的供應商選擇標準，如價格、數量、質量和交貨時間等，ve的發起者還將考慮環境標準。環境標準可包括環境管理、綠色形象、綠色產品和污染控制等因素。整套選擇標準，包括環境標準，分為定量或定性標準。生態ve的形成分為基于定性標準的候選供應商選擇和基于定量標準的最終供應商選擇兩個階段。xiaohuanwang等給出了一個簡化的實例，說明并證明了所提出的本體方法和智能體平臺的正確性。
云計算的進步將制造業重塑為動態可伸縮、面向按需服務和高分布、成本效益高的業務模式。然而，它也帶來了諸如可靠性、可用性、適應性和跨空間邊界的機器和進程的安全性等挑戰。以應對這些挑戰，康涅狄格大學的robertx，gao等研究了一種基于移動智能體的基于云的預測維護模式，及時獲取、分享和利用信息，以提高在故障診斷、剩余壽命預測和維護調度方面的準確性和可靠性。在新的模式下，首次利用嵌入式linux操作系統、移動智能體中間件和開源數字庫開發了一個低成本的云感知和計算節點，通過移動智能體實現信息共享和交互，將分析算法分配給云計算和計算節點，實現數據的局部處理和分析結果的共享。與常用的客戶機一服務器模式相比，移動智能體模式增強了系統的靈活性和適應性，減少了原始數據的傳輸，并能即時響應操作和任務的動態變化。所提出的基于云的預測維修模式在電機測試系統上得到了驗證。
新一代智能制造業是新工業革命的核心動力，它使企業能夠應對生產日益個性化的產品的挑戰，使產品的上市時間更短，質量更高。本文對智能制造中的一些新進展——智能虛擬制造單元結構、基于認知制造和邊緣計算的智能機器人工廠、面向服務的智能制造系統工程框架、生態虛擬企業的智能體平臺、智能制造預測維護新模式等方面進行了概要介紹。
智能制造技術的發展
摘要：當今社會，科學技術日新月異，許多東西都在不斷的智能化、數字化。尤其是在科技的幫助下，機械制造業的發展，也是一次難得的機會。面對不斷增長的新發展需求，推動我國機械設計制造企業的轉型和升級是刻不容緩的。傳統的機械設計與制造工藝已不適應時代發展的需要，以此為基礎，實現數字化、智能化的發展，是目前和今后的發展趨勢。本論文旨在對我國機械設計制造行業的發展趨勢及未來的發展趨勢作一簡要的分析與討論，了解其發展的必然性。
關鍵詞：智能制造;時代背景;機械設計;技術研究。
首先是程序設計：從機械設計的過程來看，其更重視產品設計、制造、到市場的整體設計。設計人員要從產品的設計、技術的設計、工程的設計、施工的整體設計，使設計的方法更具程序性。其次是系統性：從系統的角度來看，機械設計更多地是以系統工程的方式來解決問題，所以在設計時，要把各部件之間的關系緊密地聯系起來，使之形成一個有機的整體，這樣就可以最大限度地優化系統的運行，并使系統與外部的環境形成對應的關系。其次，創新：目前我國經濟正處于轉型、結構優化、發展動力轉換的關鍵時期。在我國，由于缺乏有效的供應，許多關鍵設備、核心技術、高端產品都要依靠進口，甚至是“卡脖子”。要解決這個問題，必須加強科技創新，提升供應系統的質量。另外，采用機械式設計，可以減少前期的準備和細部工作，使設計者的工作效率得到極大的提升。
在機械設計制造的發展過程中，它的主要特點有：首先是人機結合。在機械設計生產中，必須運用人工智能技術，使其具有高效、自動、智能的特性，從而使推理、判斷、預測等工作得以高效地進行。同時，人機結合可以使多種形式的智能混合系統得以形成，使人的主觀能動性得到凸顯，在工作人員的協作下，能夠充分挖掘智能制造和加工設備的潛能。其次是自我學習與自我維持。機械設計制造的數字化和智能化能夠使機械設計與生產的產品擁有自我學習、自我維護的能力。通過學習，可以不斷地更新和完善整個知識體系，并對知識庫中的錯誤信息進行過濾與刪減，從而優化整個知識系統，為后期故障高效診斷、排除、修復打下基礎。接下來就是自我組織。從機構的結構和運作模式來看，機械設計制造的數字化和智能化都是自我組織的，根據工作任務的需要，采用不同的組合式的控制系統，可以實現結構體系的最優。然后是部分為仿真處理。以汽車機械設計為例，運用數字化技術和智能化技術，建立了一個知識庫，充分利用了設計師的多年積累，降低了設計的重復工作量，提高了設計的效率，縮短了研發的整體時間。通過建立汽車零部件的知識庫，可以對汽車的關鍵部件、發動機、齒輪等關鍵部件的性能進行全面的分析，而使用者則可以通過用戶界面來輸入汽車的設計需求，使汽車的總體選型和功能設計工作能夠得到高質量的實現。
3.1柔性數字化與智能化技術實際應用。
對于柔性數字化和智能化技術，則是指在使用過程中，能夠根據機械設計和生產狀況而發生變化的數字化、智能化技術。通過對fdm技術在機械設計和制造方面的應用進行了分析，發現其在機械設計制造領域中具有很強的靈活性和可變性，同時也可以運用數字化、智能化技術對生產進行采集、記錄、處理各種突發事件，為以后的企業管理工作提供參考。
數字化和智能化技術是建立在信息技術的基礎上，通過數字技術來實現自動化的，所以在未來的發展中，信息化技術是一個很有意義的課題。隨著信息化技術的發展，信息化技術在各個領域得到了廣泛的應用，人們可以利用信息化技術來獲得相應的信息，并通過數據的傳遞、分析，從而提高企業的生產效率和產品質量。而在數字化、智能化技術的應用中，還必須收集、傳輸、分析生產過程中的信息，從而使機械設計與制造領域的信息化應用取得了顯著的成果。
在機械設計與制造領域中，數字與智能技術的結合也是一種綜合性的技術，它可以提高設計制造能力，對各種復雜的機器進行加工，并對各種不同的設備和系統進行合理的分配，從而形成一個完整的生產體系，從而實現機器的生產制造過程，從而保證產品的質量符合應用的要求。在實踐中，由于數字化、智能化技術具備分析的功能，可以通過對產品的生產過程進行分析，從而使機械的工藝過程得到改善。在集成方面，它可以將機械設備、制造、運營等多個生產環節連接起來，同時也可以通過生產計劃的變化，實現對各系統的性能指標的調節。
3.4虛擬認證技術的實際應用。
在目前的信息化和智能化領域，虛擬身份驗證是一個非常常見的專業術語。在機械產品設計過程中，由于不確定產品的性能和質量能否滿足生產的要求，必須對產品進行檢驗，而虛擬驗證技術則是通過數字仿真技術或者計算機模擬技術來實現產品的正常運行，并通過測試的結果來判定產品的質量，從而使產品能夠進入市場。虛擬驗證技術是將信息技術與數字、智能技術有機地結合起來，通過對制造工藝信息的分析，對實際生產狀況進行預測，建立和完善fms。在工藝設計中，必須對產品進行充分的仿真，以確保所要加工的產品在該過程中得到最優的加工過程，從而減少生產成本，提高產品的質量。
3.5數控技術的實際應用。
隨著我車綜合國力的不斷增強，生產產品的品質和性能也越來越高，以適應經濟發展的需求。數控技術是當今世界上最重要的一項技術，它在機械設計和生產實際應用中占有舉足輕重的地位。
結束語。
總而言之，對機械設計制造數字化、智能化發展的研究，在實踐中具有更大的價值和意義，既可以總結現有的機械設計制造技術，又可以根據現代發展的需要，對機械設計制造體系進行改進，從而達到創新發展的目的。目前，機械設計制造數字化與智能化發展的關鍵是：生產設計環境、數字化與智能化技術與專業人才的引進，要使機械設計制造的數字化與智能化發展具有可持續性，就要做到針對化系統設計，嚴格控制所需要注意的內容。
參考文獻。
[2]孫騫.機械設計制造技術與數字化智能化發展分析[j].湖北農機化，2019(23)：25.
智能技術心得體會
隨著科技的不斷發展，智能技術已經逐漸滲透到我們生活的各個方面。作為一名年輕人，我對智能技術有著濃厚的興趣，并且親身體驗了很多智能設備。在這個過程中，我不僅獲得了更多的便利，也思考了智能技術的發展對人們日常生活乃至整個社會帶來的影響。在我看來，智能技術的發展雖然帶來了便利，但也挑戰了人類的創造力和思考能力。
首先，智能技術為我們帶來了巨大的便利。智能手機、智能家居、智能汽車等各類智能設備的出現，極大地改變了我們的生活方式。我們可以通過智能手機隨時隨地地獲取信息、社交、購物等，它讓我們的生活變得更加方便和高效。智能家居中的智能音響、智能燈光等設備，能夠根據我們的指令來完成各類功能，讓我們在家中就能享受到智能科技帶來的便利。智能汽車的發展，使得我們能夠享受到更加智能化和安全的交通生活。
然而，智能技術的發展也讓人們產生了對于自身思考能力和創造能力的擔憂。隨著智能技術的普及，我們將越來越倚賴智能設備來完成各類任務，漸漸喪失了思考和創造的能力。比如，以前我們需要親自計算數學題，現在只需要打開手機上的計算器就能得到答案；以前我們需要學習地圖才能知道如何到達目的地，現在只需要輸入目的地，智能導航就會給出最優路線。這種過度依賴智能技術的現象，可能會影響我們的思考能力和創造力的培養。
另一方面，智能技術引發的安全和隱私問題，也給人們帶來了一定的擔憂。隨著智能技術的快速發展，我們的個人信息被智能設備、智能系統收集和使用的方式越來越多樣化。我們使用智能手機支付、通過智能家居控制家里設備等，可以說我們的生活方方面面都存在著被外界獲取信息的可能。一旦我們的個人信息流失，將給我們的生活和財產帶來極大的損失。因此，在享受智能技術便利的同時，我們也應該加強對于智能技術安全的關注，保護好自己的隱私。
智能技術的發展給我們帶來了便利和快捷，但也給我們帶來了面臨的問題和挑戰。因此，我們需要在享受智能科技帶來便利的同時，保持思考和創造的能力。此外，應用智能技術時要加強信息安全意識，保護好自己的隱私。
總之，智能技術的發展正在以一種超出我們想象的速度改變著我們的生活。科技創新的推動帶來了便利，但我們也要注意保持自身的思考和創造能力。同時，加強對于智能技術安全的關注也是至關重要的。只有在這樣一種均衡的狀態下，我們才能更好地利用智能技術，為自身和社會帶來更多的好處。
智能制造心得體會
智能制造是近年來逐漸興起的一種新型制造方式，它通過用智能化技術賦予生產設備、操作工序及制造流程以智能，實現生產線的自動化、數字化和智能化，從而提高生產效率和產品質量，并降低制造成本。下面是我對智能制造的一些心得體會。
智能制造是制造業的未來發展方向。隨著人工智能、物聯網、云計算等新技術的出現，傳統制造業正在逐漸的向智能化轉型，實現人機協作、自動化生產和高效率生產。智能制造改變了傳統的生產方式，將人力資源從重復的勞動中解放出來，強化了生產效率和產品的可控性和可預測性，優化了生產過程，提高了收益，加快了企業的發展步伐。因此，智能制造是一個可以帶來真正意義的意義上的改革。
傳統制造方式需要一系列的人工干預，而且存在一定的機會和風險，過程管理和控制體系不夠完整。而智能制造則采用一系列的自動化系統和智能化技術，能夠實現智能化的生產和制造，從而大大優化了生產流程的效率和系統管理能力，提高了生產質量和產品競爭力。同時，智能制造的生產過程具有協作性，可以更好地支持集成化和可持續性發展，并增強了企業的品牌價值和市場影響力。因此，智能制造是技術越來越先進的一種制造方式。
智能制造以信息化為基礎，通過一系列技術的應用實現生產的智能化。智能制造能夠減少不必要的重復材料、產品和能源的浪費，通過精確的數據管理和數據挖掘等技術實現節能減排，在生產環境中進行合理的能源利用和靈活的排放控制，從而有效地降低企業的能源消耗量，降低了環境污染和對資源的過度消耗，同時也降低了企業的成本，在取得經濟效益的同時很好地實現可持續發展。
智能制造能夠實現生產產線的自動化、數字化和智能化，也可以讓普通人通過自動化生產線、數據管理和監控系統等技術與生產過程進行交互，使人機協作和業務關聯更加緊密，并將用戶需求與生產能力及時銜接。這樣的操作過程使智能制造的效率更高、更快速，然而不僅如此，它的生產過程也更加透明，公司更便于掌控生產進度和質量風險，更靈活地規劃方案并對生產過程進行設計和優化。智能制造可以改造傳統生產方式中的許多問題，并將生產的質量、效率、能源利用、環境影響以及可持續性發展等問題納入考慮范圍之內。
隨著國家政策的不斷推進和新技術的迅猛發展，智能制造迎來了發展的新時代。國內市場的增長推動著制造業的整體持續發展，同時智能制造的技術也在不斷更新，實現更為精準的數據管理和數據挖掘，以及更智能的生產過程的優化和提升。隨著工業4.0、人工智能、大數據、物聯網等新技術的不斷發展，智能制造發展前景廣闊，因此我們也應該充分利用和善用這些新技術，迎接未來的智能制造。
總而言之，智能制造是現代制造業的重要產物，也是未來發展的重要方向之一。它通過自動化、數字化和智能化等技術的應用，實現了生產流程的高效化、生產效率的提高、資源的平衡利用、環境的保護和可持續發展。我們應該充分認識智能制造的重要性，積極學習并掌握相關技術，為推動智能制造發展做出我們自己的貢獻。
智能制造技術的發展論文
21世紀以來，世界經濟發展迅速，人們開始走向智能化的時代，互聯網技術、人機交互技術以及各種各樣的智能設備充斥著我們的日常生活，這不僅使我們的生活越來越有效率，也對制造企業做出了很大貢獻。
縱觀當今社會，智能制造技術無疑是世界制造業未來發展的重要方向之一。所謂智能制造技術，是指在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上，通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術，實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化，是信息技術和智能技術與裝備制造過程技術的深度融合與集成。接下來，我們談談我國的智能制造技術發展現狀以及存在的一些問題。
我國對的研究開始于20世紀80年代末。在最初的研究中在智能制造技術方面取得了一些成果，而進入21世紀以來的十年當中智能制造在我國迅速發展，在許多重點項目方面取得成果，智能制造相關產業也初具規模。我國已取得了一批相關的基礎研究成果和長期制約我國產業發展的智能制造技術，如機器人技術、感知技術、工業通信網絡技術、控制技術、可靠性技術、機械制造工藝技術、數控技術與數字化制造復雜制造系統、智能信息處理技術等；攻克了一批長期嚴重依賴并影響我國產業安全的核心高端裝備，如盾構機、自動化控制系統、高端加工中心等。建設了一批相關的國家重點實驗室、國家工程技術研究中心、國家級企業技術中心等研發基地，培養了一大批長期從事相關技術研究開發工作的高技術人才。
隨著信息技術與先進制造技術的高速發展，我國智能制造裝備的發展深度和廣度日益提升，以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業體系已經初步形成，一批具有自主知識產權的智能制造裝備也實現了突破。
近年來，我國智能制造技術及其產業化發展迅速，并取得了較為顯著的成效。然而，制約我國智能制造快速發展的突出矛盾和問題依然存在，主要表現在以下四個方面。
智能制造的發展側重技術追蹤和技術引進，而基礎研究能力相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創新匱乏。控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不夠完整。先進技術重點前沿領域發展滯后，在先進材料、堆積制造等方面差距還在不斷擴大。
金融危機以來，工業化發達國家紛紛將包括智能制造在內的先進制造業發展上升為國家戰略。盡管我國也一直重視智能制造的發展，及時發布了《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》和《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》，但智能制造的總體發展戰略依然尚待明確，技術路線圖還不清晰，國家層面對智能制造發展的協調和管理尚待完善。
3.高端制造裝備對外依存度較高。
目前我國智能裝備難以滿足制造業發展的需求，我國90%的工業機器人、80%的集成電路芯片制造裝備、40%的大型石化裝備、70%的汽車制造關鍵設備、核電等重大工程的自動化成套控制系統及先進集約化農業裝備嚴重依賴進口。船舶電子產品本土化率還不到10%。關鍵技術自給率低，主要體現在缺乏先進的傳感器等基礎部件，精密測量技術、智能控制技術、智能化嵌入式軟件等先進技術對外依賴度高。
構成智能制造裝備或實現制造過程智能化的重要基礎技術和關鍵零部件主要依賴進口，如新型傳感器等感知和在線分析技術、典型控制系統與工業網絡技術、高性能液壓件與氣動原件、高速精密軸承、大功率變頻技術、特種執行機構等。許多重要裝備和制造過程尚未掌握系統設計與核心制造技術，如精密工作母機設計制造基礎技術、百萬噸乙烯等大型石化的設計技術和工藝包等均未現國產化。幾乎所有高端裝備的核心控制技術嚴重依賴進口。
綜上所述，我國的智能制造技術還存在著一些問題，需要我們去挖掘更有效的方法來解決，我們更應該著重于思路的創新性，與國際化接軌。目前，世界各國都對智能制造系統進行了各種研究，未來智能制造技術也會不斷地發展。目前，以3d打印為代表的“數字化”制造技術已經嶄露頭角，未來智能制造技術創新及應用也會貫穿制造業全過程，世界范圍內智能制造國家戰略將會空前高漲，這對我國來說，無疑是一項挑戰也是巨大的動力。
摘要：智能制造專業強調多學科、多領域的知識融合.在有限學時內,完成眾多專業課程學習難度較大.合理設置課程及授課內容,有針對性的服務于綜合實踐教學環節,最后,通過綜合訓練的方法強化學生對多學科知識的共用能力.
關鍵詞：智能制造;專業課程;綜合訓練。
近年來,在工業4.0和中國制造2025的時代背景下,眾多高校依據就業市場需求和行業發展需要,紛紛設立智能制造相關專業.這一舉措,在提高畢業生專業競爭力的同時,為高校設立專業培養方案提出了更高的要求.在強調多學科融合的今天,如何利用有限的學時數,使學生能夠充分的掌握相關專業知識,成為當前培養計劃制定工作的一大難題.
對此,筆者結合實際工作經驗,針對智能制造專業特點,提出了專業課程設置的設想,力求合理利用學時,最大程度地提高學生對專業知識的理解能力.
當前,我國本科專業設置強調學科交叉.智能制造作為極為典型的交叉學科,涉及的專業領域極其廣泛,要求學生對機械、電子電器、信息技術、材料科學、自動化等專業領域均有一定了解.但受到學時數限制,在實際操作過程中很難使學生在有限的時間內了解眾多學科的核心知識.
對此,結合理論課程學習內容,設立合理有效的綜合實踐教學環節是解決上述問題的有效方式.在制定上述課程的教學大綱時,要有意識的偏重于綜合實踐環節所涉及的內容,然后通過時間教學環節實現多學科、多領域的交叉互融,讓學生做到對所學各學科內容的融會貫通.
2.1機械類專業課程。
機械學科為所有制造類專業的基礎,即便是在高度強調智能控制的今天,機械學科的相關知識依然為制造類專業的根本.此類專業課主要涵蓋課程有：機械原理、機械設計和液壓與氣壓傳動等課程.針對新專業提出的新要求,此類課程在制定教學大綱時,著重強調對基本傳動結構、傳動原理及應用的講解,弱化對復雜理論知識的學習（如球面漸開線等知識點,當前錐齒輪加工已經高度規范化,學生只需知道如何選用參數即可）.此部分內容的學習,可時學生對智能制造系統的末端執行方式有一定程度的認識.
2.2控制類專業課程。
機電結合是智能制造最為基本的要求,而以往制造類專業中“機電分離”的問題較為突出.對此,在開展電工電子技術、電機拖動、控制原理等課程教學時,課程內容重點偏向于電機控制、邏輯控制等知識點,與機械類專業課程高度結合.同時,弱化對模擬電路等知識的學習,原因是在電子產品高度模塊化的今天,繁雜的模擬電路相關知識對使用者來說已經并不重要.
2.3信息類專業課程。
計算機學科為現代智能制造系統的大腦,因此,信息類學科在智能制造類專業課程的學習中也扮演著極為重要的角色.此類學科主要為各類程序語言與算法的學習.以往此類課程的學習基本為簡單的上級操作,缺乏對實際設備的編程控制.對此,在制定教學大綱時,加強了對實際機電一體化設備的編程訓練,為后續的綜合訓練打下基礎.
脫離綜合性的實踐教學,各學科的知識難以做到互融.結合學校現有資源,對學生進行綜合性訓練具有非常重要的意義.在學生具備一定專業基礎后,對其開展選題內容豐富的實踐教學,考查學生對多學科知識交叉運用的能力.例如車間智能物流生產線的實踐環節,學生可利用實驗室中物流線、機器人等設備,完成工裝設計與制造、電路搭建、控制策略制定與程序編寫等工作,將各學科所學知識運用到實際操作中,大大提高了理論聯系實際的能力.
通過合理設置專業課程及針對性的制定課程大綱,結合有效的綜合實踐環節,有效提高了智能制造專業學生對各學科知識的綜合運用能力,縮短了課堂到工作崗位的距離,提高了學生的就業競爭力.
參考文獻。
此文總結，此文為一篇關于對不知道怎么寫智能和制造和相關和本科和專業和課程和規劃論文范文課題研究的大學碩士、智能制造本科畢業論文智能制造論文開題報告范文和文獻綜述及職稱論文的作為參考文獻資料.
摘要：智能制造已經成為中國制造業的主攻方向.面向機械制造企業提出五級智能制造能力成熟度模型,從基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面構建了智能制造能力成熟度評價指標體系,并采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業智能制造實施能力的量化測評,從而為企業客觀診斷自身實施智能制造的能力提供理論和方法支持.
關鍵詞：智能制造;能力成熟度;等級;評價指標;模糊綜合評判。
abstract：intelligentmanuf-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（imcm）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanimcmevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,infrmore,basedontheestablishedimcmevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.
1概述。
目前,全球產業競爭格局正在發生重大調整,新一代信息技術與制造業深度融合,工業發達國家都在加大科技創新力度,例如德國和美國相繼提出了“工業4.0”和“工業互聯網”戰略[1].與此同時,一些發展中國家也在加快謀劃和布局,積極參與全球產業再分工,承接發達國家產業及資本轉移.中國制造業面臨發達國家和其他發展中國家“雙向擠壓”的嚴峻挑戰,必須加緊戰略部署,搶占制造業新一輪競爭制高點,化挑戰為轉型升級和創新發展的機遇.為此,中國政府提出了《中國制造2025》發展戰略,并把智能制造作為信息技術和制造技術融合發展的主攻方向[2].
然而,目前國內外對智能制造的內涵尚未形成統一認識.以“工業4.0”、“工業互聯網”等為代表的智能制造模式都是基于發達國家已有的工業化水平提出的,而中國大多數機械制造企業在人員素質、自動化水平、管理水平等方面與發達國家存在較大差距.因此,在制造業新發展形勢下,國內機械制造企業轉型實施智能制造應先對自身的技術、管理水平進行綜合診斷,然后結合企業自身實際情況實施智能制造,并逐步實現完善.本文采用《中國機械工程技術路線圖》中對智能制造的定義,認為智能制造是研究制造活動中的信息感知與分析、知識表達與學習、智能決策與執行的一門綜合交叉技術[3].相應地,智能制造能力成熟度模型描述和反映了企業智能制造的核心要素、特征以及水平演進的路徑.
制造成熟度等級的概念最早由美國提出并用于軍用領域,后推廣應用至民用領域來管控技術及風險[4].目前,國內企業為推行智能制造,圍繞智能制造能力成熟度評價已經開展了相關探索和研究,例如：張蓉君等[5]提出了智能制造評價指數標準,從“制造維”和“智能維”對河南省41家調研企業的智能制造能力進行了分析,指出河南省企業在智能維方面存在較大發展空間;于秀明等[6]從制造工程、制造保障以及智能提升三個維度綜合考慮智能制造的關鍵特征及要素,提出了整體成熟度和單項能力成熟度兩種模型,然而并未涉及成熟度等級的確定方法;中國電子技術標準化研究院主導研究,發布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,盡管為企業評價其智能制造綜合水平提供了可參考的指導框架,但其在機械制造企業的適用性目前尚未充分驗證[7].因此,借鑒現有研究成果,本文提出面向機械制造企業的智能制造能力成熟度等級模型及評價指標體系,并利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估企業的智能制造能力成熟度,從而為企業診斷自身智能制造能力提供理論和方法支持.
3智能制造能力成熟度評價指標體系。
廣義的制造過程是面向產品全生命周期的一系列生產活動集合,包括設計、生產、物流、銷售、服務等.顯然,成熟的智能制造環境下,制造過程的各項業務活動在相應基礎資源（涉及人、財、物等）的支撐下應當是充分集成和聯動的.相應地,在企業業務集成與聯動過程中,需要充分利用信息技術,強化信息融合使用能力.因此,本文從企業的基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面來綜合評價企業的智能制造能力成熟度.進一步,為了確定各能力域影響因子,采用企業調研與問卷調查相結合的方式進行：首先在問卷設計中盡可能全面地列舉相關影響因子,然后深入不同機械制造企業,由工位、工段、生產線、車間、工廠、企業不同管理層次的人員確認各能力域的影響因子,對于累計認同度達到80%以上的因子即認為是關鍵因子[9],進而建立如圖1所示的智能制造能力成熟度評價指標體系.
建立智能制造能力成熟度評價指標體系的目的是為具體企業量化測評智能制造實施能力提供指導依據.借鑒現有決策理論技術與方法,本文利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估制造企業的智能制造能力成熟度.由圖1可知,評價指標難以全部進行量化計算評價.針對難以量化計算的評價指標可以采用百分制打分,進而采用模糊數進行指標量化值的評價;對于能夠量化計算的評價指標,同樣可以采用模糊數進行指標量化值的評價,從而真實反映評價指標間的相對重要性程度.
評估過程如圖2所示,主要分兩階段進行,階段一主要利用層次分析法獲取指標體系中同層同類指標的權重;階段二主要結合階段一確定的指標權重,利用模糊綜合評判對智能制造能力成熟度影響因子做出綜合評判,進而確定智能制造能力成熟度級別,評估過程的具體實施細節可以參考文獻[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度級別分為5級,所以利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法輸出的結果limcm進行智能制造能力成熟度級別（gimcm）判定的準則為：
5結束語。
面向機械制造企業,提出了五級智能制造能力成熟度模型,并從基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面出發構建了智能制造能力成熟度評價指標體系,進而采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業智能制造實施能力的客觀、量化測評.未來將進一步細化評價指標體系,并進行機械制造企業智能制造能力成熟度的快速評價方法研究.
參考文獻：
[3]中國機械工程學會.中國機械工程技術路線圖[m].北京：中國科學技術出版社,2011.
[9]白翱.離散生產車間中u-制造運行環境構建、信息提取及其服務方法[d].杭州：浙江大學,2011.
智能制造技術的發展
摘要：智能制造專業強調多學科、多領域的知識融合.在有限學時內,完成眾多專業課程學習難度較大.合理設置課程及授課內容,有針對性的服務于綜合實踐教學環節,最后,通過綜合訓練的方法強化學生對多學科知識的共用能力.
關鍵詞：智能制造;專業課程;綜合訓練。
近年來,在工業4.0和中國制造2025的時代背景下,眾多高校依據就業市場需求和行業發展需要,紛紛設立智能制造相關專業.這一舉措,在提高畢業生專業競爭力的同時,為高校設立專業培養方案提出了更高的要求.在強調多學科融合的今天,如何利用有限的學時數,使學生能夠充分的掌握相關專業知識,成為當前培養計劃制定工作的一大難題.
對此,筆者結合實際工作經驗,針對智能制造專業特點,提出了專業課程設置的設想,力求合理利用學時,最大程度地提高學生對專業知識的理解能力.
當前,我國本科專業設置強調學科交叉.智能制造作為極為典型的交叉學科,涉及的專業領域極其廣泛,要求學生對機械、電子電器、信息技術、材料科學、自動化等專業領域均有一定了解.但受到學時數限制,在實際操作過程中很難使學生在有限的時間內了解眾多學科的核心知識.
對此,結合理論課程學習內容,設立合理有效的綜合實踐教學環節是解決上述問題的有效方式.在制定上述課程的教學大綱時,要有意識的偏重于綜合實踐環節所涉及的內容,然后通過時間教學環節實現多學科、多領域的交叉互融,讓學生做到對所學各學科內容的融會貫通.
2.1機械類專業課程。
機械學科為所有制造類專業的基礎,即便是在高度強調智能控制的今天,機械學科的相關知識依然為制造類專業的根本.此類專業課主要涵蓋課程有：機械原理、機械設計和液壓與氣壓傳動等課程.針對新專業提出的新要求,此類課程在制定教學大綱時,著重強調對基本傳動結構、傳動原理及應用的講解,弱化對復雜理論知識的學習（如球面漸開線等知識點,當前錐齒輪加工已經高度規范化,學生只需知道如何選用參數即可）.此部分內容的學習,可時學生對智能制造系統的末端執行方式有一定程度的認識.
2.2控制類專業課程。
機電結合是智能制造最為基本的要求,而以往制造類專業中“機電分離”的問題較為突出.對此,在開展電工電子技術、電機拖動、控制原理等課程教學時,課程內容重點偏向于電機控制、邏輯控制等知識點,與機械類專業課程高度結合.同時,弱化對模擬電路等知識的學習,原因是在電子產品高度模塊化的今天,繁雜的模擬電路相關知識對使用者來說已經并不重要.
2.3信息類專業課程。
計算機學科為現代智能制造系統的大腦,因此,信息類學科在智能制造類專業課程的學習中也扮演著極為重要的角色.此類學科主要為各類程序語言與算法的學習.以往此類課程的學習基本為簡單的上級操作,缺乏對實際設備的編程控制.對此,在制定教學大綱時,加強了對實際機電一體化設備的編程訓練,為后續的綜合訓練打下基礎.
脫離綜合性的實踐教學,各學科的知識難以做到互融.結合學校現有資源,對學生進行綜合性訓練具有非常重要的意義.在學生具備一定專業基礎后,對其開展選題內容豐富的實踐教學,考查學生對多學科知識交叉運用的能力.例如車間智能物流生產線的實踐環節,學生可利用實驗室中物流線、機器人等設備,完成工裝設計與制造、電路搭建、控制策略制定與程序編寫等工作,將各學科所學知識運用到實際操作中,大大提高了理論聯系實際的能力.
通過合理設置專業課程及針對性的制定課程大綱,結合有效的綜合實踐環節,有效提高了智能制造專業學生對各學科知識的綜合運用能力,縮短了課堂到工作崗位的距離,提高了學生的就業競爭力.
參考文獻。
開題報告。
范文和文獻綜述及職稱論文的作為參考文獻資料.
先進制造技術論文智能制造
專業班級機械設計制造及其自動化指導教師。
完成日期2017/10/20
目錄。
一、概述。
二、人工智能技術的國內外發展現狀與趨勢。
三、人工智能技術的主要研究內容與核心技術難題。
四、人工智能技術的評價與認識。
五、結論。
六、參考文獻。
一、概述。
先進制造技術(advancedmanufacturingtechnique，縮寫amt，具體地說，就是指集機械工程技術、電子技術、自動化技術、信息技術等多種技術為一體所產生的技術、設備和系統的總稱。主要包括：計算機輔助設計、計算機輔助制造、集成制造系統等。
先進制造技術不是一般單指加工過程的工藝方法，而是橫跨多個學科、包含了從產品設計、加工制造、到產品銷售、用戶服務等整個產品生命周期全過程的所有相關技術，涉及到設計、工藝、加工自動化、管理以及特種加工等多個領域，并逐步融合與集成。而先進制造技術主要包括以下三個技術群:（1）主體技術群：是制造技術的核心,它包括兩個基本部分:有關產品設計技術和工藝技術。
（2）支撐技術群：a.信息技術:接口和通信、數據庫技術、集成框架、軟件工程人工智能、專家系統和神經網絡、決策支持系統。b.標準和框架：數據標準、產品定義標準、工藝標準、檢驗標準、接口框架。c.機床和工具技術。d.傳感器和控制技術：單機加工單元和過程的控制、執行機構、傳感器和傳感器組合、生產作業計劃。e.其它;（3）制造技術基礎設施.要素包括了車間工人、工程技術人員和管理人員在各種先進生產技術和方案方面的培訓和教育等。
先進制造技術是在傳統制造的基礎上，不斷吸收機械、電子、信息、材料、能源和現代管理技術等方面的成果，將其綜合應用于產品設計、制造、檢測、管理、銷售、使用、服務的制造全過程，以實現優質、高效、低耗、清潔、靈活生產，提高對動態多變的市場的適應能力和競爭能力的制造技術的總稱，也是取得理想技術經濟效益的制造技術的總稱。先進制造技術不是一般單指加工過程的工藝方法，而是橫跨多個學科、包含了從產品設計、加工制造、到產品銷售、用戶服務等整個產品生命周期全過程的所有相關技術，涉及到設計、工藝、加工自動化、管理以及特種加工等多個領域，并逐步融合與集成。先進制造技術是當今國際間科技競爭的焦點，隨著社會的發展，市場需求的個性化與多元化，人們對產品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業要在日趨激烈的市場競爭中生存發展，就必須采用先進的制造技術。
二、人工智能技術的國內外發展現狀與趨勢。
人工智能技術簡介。
人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已最終可以創造出機器智能，“人工智能”（artificialintelligence）一詞最初是在1956年dartmouth學會上提出的，從那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多ai程序，并且它們也影響到了其它技術的發展。人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，ibm公司研制的深藍（deepblue）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
應用領域：智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程，機器人工廠，安全問題。目前人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊科學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。
人工智能技術在國內的發展與趨勢。
占有率上。隨著經濟技術的高速發展以及顧客需求和市場環境的不斷變化,這種競爭日趨激烈,因而我國非常重視對先進制造技術的研究。制造業是我國國民經濟和綜合國力的重要支柱產業,其先進生產總值占國民生產總值(gdp)的40%左右。尤其，中國近幾年來房地產業的崛起，帶動了三一重工、中聯重科、徐工等一批工程機械企業的發展，而這些企業的發展的同時又帶動了先進制造技術的發展，然而雖然我們在先進制造技術方面取得了很多卓越的成績，但與工業發達國家相比，仍然存在一個階段性的整體上的差距。主要體現在以下幾個方面：
管理方面：工業發達國家廣泛采用計算機管理，重視組織和管理體制、生產模式的更新發展，推出了準時生產（jit）、敏捷制造（am）、精益生產（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技術。我國只有少數大型企業局部采用了計算機輔助管理，多數小型企業仍處于經驗管理階段。
制造工藝方面：工業發達國家較廣泛的采用高精密加工、精細加工、微細加工、微型機械和微米/納米技術、激光加工技術、電磁加工技術、超塑加工技術以及復合加工技術等新型加工方法。我國普及率不高，尚在開發、掌握之中。
設計方面：工業發達國家不斷更新設計數據和準則，采用新的設計方法，廣泛采用計算機輔助設計技術（cad/cam），大型企業開始無圖紙的設計和生產。我國采用cad/cam技術的比例較低。
自動化技術方面：工業發達國家普遍采用數控機床、加工中心及柔性制造單元（fmc）、柔性制造系統（fms）、計算機集成制造系統（cims），實現了柔性自動化、知識智能化、集成化。我國尚處在單機自動化、剛性自動化階段，柔性制造單元和系統僅在少數企業使用。
產品結構方面：中國機械制造業的快速發展，主要依靠技術引進和趕超型發展戰略，加之中國勞動力豐富而資金相對短缺，致使機械制造業的科技開發明顯滯后。雖然中國機械制造業的產品數量已經位居世界前列，但主要是勞動密集型產品，具有自主知識產權的高、精、尖產品比較少。比如數控機床和精密機床的可靠性差、質量問題嚴重，軸承、液壓件、密封件等基礎件產品水平低、品種少、滿足度低、質量不穩定。
人工智能技術的發展趨勢表現在：
全球化：一方面由于國際和國內市場上的競爭越來越激烈，例如在機械制造業中，國內外已有不少企業，甚至是知名度很高的企業，在這種無情的競爭中紛紛落敗，有的倒閉，有的被兼并。不少暫時還在國內市場上占有份額的企業，不得不擴展新的市場；另一方面，網絡通訊技術的快速發展推動企業向著既競爭又合作的方向發展，這種發展進一步激化了國際間市場的競爭。這兩個原因的相互作用，已成為全球化制造業發展的動力，全球化制造的第一個技術基礎是網絡化，網絡通訊技術使制造的全球化得以實現。網絡化：網絡通訊技術的迅速發展和普及，給企業的生產和經營活動帶來了革命性的變革。產品設計、物料選擇、零件制造、市場開拓與產品銷售都可以異地或跨越國界進行。此外，網絡通訊技術的快速發展，加速技術信息的交流、加強產品開發的合作和經營管理的學習，推動了企業向著既競爭又合作的方向發展。
品工藝的合理性，保證產品制造的成功和生產周期，發現設計、生產中不可避免的缺陷和錯誤。
自動化：自動化是一個動態概念，目前它的研究主要表現在制造系統中的集成技術和系統技術、人機一體化制造系統、制造單元技術、制造過程的計劃和調度、柔性制造技術和適應現化生產模式的制造環境等方面。制造自動化技術的發展趨勢是制造全球化、制造敏捷化、制造網絡化、制造虛擬化、制造智能化和制造綠色化。
綠色化：綠色制造則通過綠色生產過程、綠色設計、綠色材料、綠色設備、綠色工藝、綠色包裝、綠色管理等生產出綠色產品，產品使用完以后再通過綠色處理后加以回收利用。采用綠色制造能最大限度地減少制造對環境的負面影響，同時使原材料和能源的利用效率達到最高。精密化：現代高新技術產品需要高精度制造，社會的發展對機械產品的質量提出了越來越高的要求。這決定了發展精密加工、超精密加工技術是機械制造未來的一個重點智能化：智能制造是指綜合利用各個學科、各種先進技術和方法，解決和處理制造系統中的各種問題。系統能領會設計人員的意圖，能夠檢測失誤，回答問題，提出建議方案等。
快速化：快速化是指對市場的快速響應，對生產的快速重組。它要求生產模式有高度的柔性與高度敏捷性。快速化能強有力地推動著制造技術的進步與發展，它是先進制造技術發展的“動力”。
集成化：現代制造業的方向并不只是計算機的集成，信息的集成，而是人、技術、組織的整體集成，包括功能集成、組織集成、信息集成、過程集成、知識集成和企業間的集成。
人工智能技術在國外的發展與趨勢。
智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對于人工智能，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授提出“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”。綜合來看人工智能是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能經過信息采集、處理和反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特征。
輯判斷、決策，并產生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網絡技術等密切相關，是大數據技術發展的遠期目標，目前該領域研究還處于實驗室研究階段，其中機器學習是人工智能領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。
智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實現人機、機物的信息交流和物理互動。智能反饋控制是人工智能最直觀的表現形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現為機器人學，目前機械技術受制于材料學發展緩慢，控制技術受益于工業機器人領域的積累相對成熟。在學術界，實現人工智能有三種路線，一是基于邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統和知識工程。二是基于統計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發，基于智能控制系統的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。
各國政府高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產業的發展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進制造業，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。
在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。
現階段的技術突破的重點一是云機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將云機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網絡設施的普及，云計算、大數據等技術的不斷發展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產化目標實現，機器人通過網絡獲得數據或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統機器人架構（包括通用的硬件與軟件平臺）、網絡互聯機器人系統平臺、機器人網絡平臺的算法和圖像處理系統開發、云機器人相關網絡基礎設施的研究等。
由于深度學習的成功，學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算并能夠實現學習和記憶，同時可以觸類旁通并實現對知識的創造，這種具有創新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術項目”，并為此設立專項研發計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。美國ibm公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實現電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
既然“人工智能”的發展如此吸引人，那就一定具有相當多的發展方向啦，那么未來它的發展趨勢會是如何呢？我們不妨可以設想一下：在計算機網絡如此發達的社會中，我們可以利用人工智能來實現語言技術與人類生活的聯系，雖然目前關于語言的研究尚未突破語義障礙，現在還看不出在解決自然語言中含糊曖昧的成份方面可能會取得多大的進展，也很難想象在近期內能實現對任意輸入均可產生高質量譯文的機器翻譯系統或非常理想的篇章理解系統，我們所能看到的是一些有一定限制的但與人類生活密切相關的語言處理技術的發展。隨著語言技術產品市場的不斷壯大，語言技術也會得到更快的發展。另外，我們也可以利用人工智能來建立與理解復雜的自適應系統：下一個十年人工智能研究應著重于對未必能符號化、信息未必完全的復雜的自適應系統的研究，其中最關鍵的是如何理解與建立這樣的系統。建立這樣的系統需要發展一些新的理論與技術。首先必須發展能理解與處理上下文的技術，使所建立的系統能在不同的上下文情境下合理地處理各類問題；其次應發展多路學習機制，使系統能從復雜的變化的環境中同時學到多種技能(如機器人足球運動員就需要有這樣的功能)；另外還應探討系統的可自動進化機制，使系統能從簡單的被動式的系統逐步進化為復雜的具有自適應能力的系統。基于人工智能的發展趨勢，還可以在機器學習的研究方面取得長足的發展。許多新的學習方法相繼問世并獲得了成功的應用,如增強學習算法、reinforcementlearning等。也應看到,現有的方法處理在線學習方面尚不夠有效,尋求一種新的方法,以解決移動機器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在線學習問題是研究人員共同關心的問題,相信不久會在這些方面取得突破。
還有，在最受人關注的機器人領域里，人工智能蘊含著十分強大的發展空間！雖然現在已經實現了機器人與人的對話交流等強大的功能，但相信在未來，人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能來運用到機器人中去，讓機器人更好的未人們服務！最后，在控制領域內，雖然已經實現了遠程操控技術，但并不普及，相信在未來，我們可以更輕松自如的利用人工智能來實現對家用電器等的遠程控制的普及，讓每一個房子都裝有這樣的系統，那么在主人回家之前就可以設定好最符合主人生活習慣的環境，讓辛苦勞累了一天的主人能夠更好的享受到家的溫馨！
人工智能誕生50多年來，在崎嶇不平的道路上取得了可喜的進展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性進展，將會對信息時代產生重大影響，對人類文明產生重大影響。不管是在昨天、今天還是明天，“人工智能”都是新時代的寵兒，注定未社會的發展，人們生活水平的提高做出不可小覷的貢獻！我們共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技術的主要研究內容與核心技術難題。
人工智能是一種外向型的學科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識,而且要求有比較扎實的數學基礎及哲學和生物學基礎,只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。
因為人工智能的研究領域十分廣闊,它總的來說是面向應用的,主要研究領域有專家系統,有人在工作,它就可以用在什么地方,因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。可以歸納為八個字:機器智能、智能機器。
機器智能：例如,用計算機打印常用的報表,進行一些常規的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能。但是,用計算機給人看病,進行病理診斷和藥物處方,或者,用計算機給機器看病,進行故障診斷和維修處理,就需要計算機有人工智能。人工智能學科領域中有一個重要的學科分支是“專家系統”(expertsystem),簡稱代寫論文es。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能。基于專家的知識和經驗,可以求解專業性問題的、具有人工智能的計算機應用系統。如:醫療診斷專家系統,故障診斷專家系統等。
智能機器：“智能機器”(intelligentmachine),簡稱im,研究如何設計和制造具有更高智能水平的機器,特別是設計和制造更聰明的計算機。現在的計算機,雖然經歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規模集成電路等幾代的發展,在工藝和性能方面都有巨大的進步。但是,在原理上,還沒有重大的突破。通常,人們用計算機,不僅要告訴計算機:做什么?,而且還必須詳細地、正確地告訴計算機:如何做?。也就是說,人們要根據工作任務的需求,以適當的計算機語言,進行相應的軟件設計,編制面向該任務的計算機應用程序,并且,正確地操作計算機,裝入、啟動該應用程序,才能用計算機完成該項工作任務。這里,計算機實質上只是機械地、被動地執行人們編制的應用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什么要做這項工作,即不懂得:為什么?。因而,只不過是一個低智能的、不聰明的“電腦”。那么,如何設計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學科任務。
目前人工智能主要研究內容是:分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統(包括專家系統、知識庫系統和智能決策系統)、知識發現與數據挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數據中挖掘出對我們有用的知識)、遺傳與演化計算(通過對生物遺傳與進化理論的模擬,揭示出人的智能進化規律)、人工生命(通過構造簡單的人工生命系統并觀察其行為,探討初級智能的奧秘)、人工智能應用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等)等等。
未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型,智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。
“人工智能”(artificialintelligence)一詞最初是在1956年dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學家、科學家和人工智能學家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現在下列幾個方面：宏觀與微觀隔離：一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。全局與局部割裂：人類智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。它們存在明顯的局限性。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究智能，才能克服上述局限性。3理論和實際脫節大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出”智能”就算相當成功了。
上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們想象的復雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智能研究的任務要比我們討論過的艱巨得多。同時也說明，要從根本上了解人腦的結構和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進一步發展的理論基礎。我們至少需要經過幾代人的持續奮斗，進行多學科聯合協作研究，才可能基本上解開”智能”之謎，使人工智能理論達到一個更高的水平。人工智能要解決的問題主要是以下幾個方面：
一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉譯，將動態靜態圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。
二、智能運算過程，輸入信息刺激自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產生相應反應。
三、控制過程，將需要輸出的反應轉譯為肢體運動和媒介信息。實用機器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點解決的問題。
四、人工智能技術的評價與認識。
人工智能是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透發展起來的學科,其研究對象可以歸納為“機器智能、智能機器”,它體現在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴展人的智能,其研究內容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。人工智能研究與應用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大距離,還有許多問題有待于解決且需要許多學科的研究專家共同創作。人工智能（ai）是機器智能和計算機科學的一個分支。人工智能將是21世紀邏輯學發展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。這些年來,人工智能在計算機科學、邏輯學等領域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠。
人工智能是一門研究機器智能和智能機器的新型的、綜合性的、具有強大生命力的邊緣學科，它研究怎樣讓計算機或智能機器（包括硬件和軟件）模仿、延伸和擴展人腦從事推理、規劃、計算、思考、學習等思維活動，解決迄今為止需要人類專家才能處理好的復雜問題。
人工智能遠期目標是要制造智能機器，使現有的計算機更聰明，能夠模擬人類的智能行為。人工智能的近期目標是實現機器智能，即先部分地或某種程度地實現機器的智能，從而使現有的計算機更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具。目前，人工智能技術正在向大型分布式人工智能、大型分布式多專家協同系統、廣義知識表達、綜合知識庫、并行推理、多種專家系統開發工具、大型分布式人工智能開發環境和分布式環境下的多智能體協同系統等方向發展。盡管如此，從目前來看，人工智能仍處于學科發展的早期階段，其理論、方法和技術都不太成熟，人們對它的認識也比較膚淺。這些還都有待于人工智能工作者的長期探索。
五、結論。
先進制造技術當今國際間科技競爭的焦點，隨著社會的發展，市場需求的個性化與多元化，人們對產品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業要在日趨激烈的市場競爭中生存發展，就必須采用先進的制造技術。進入新世紀，隨著中國加入wto,中國與世界的越來越緊密，先進制造制造技術必然會朝著全球化、系統化、集成化、網絡化、虛擬化、自動化、綠色化、精密化、智能化、快速化的趨勢發展。
人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。
人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于ai在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。人工智能對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
人工智能的長期目標是建立人類水平的人工智能，由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究，形成交叉學科智能科學。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學。人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能。智能科學不僅要進行功能仿真，而且要從機理上研究，探索智能的新概念、新理論、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性進展，將會對信息時代產生重大影響，對人類文明產生重大影響。科學發展到今天，一方面是高度分化，學科在不斷細分，新學科、新領域不斷產生;另一方面是學科的高度融合，更多地呈現交叉和綜合的趨勢，新興學科和交叉學科不斷涌現。大學科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學科方面表現尤其突出。由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究智能的本質和機理，形成交叉學科智能科學。學科交叉將催生更多的研究成果，對于人工智能學科整體而言，要有所突破，需要多個學科合作協同，在交叉學科研究中實現創新。
人工智能原理及其應用北京：電子工業出版社，2010。
智能技術心得體會
智能技術正以前所未有的速度和廣度改變著我們的生活。從智能手機到智能家居，從自動駕駛到人工智能，智能技術正在滲透和推動著各個領域的發展。在這個信息高度發達的時代，智能技術既帶來了便利和快捷，也帶來了思考和擔憂。在與智能技術共處的過程中，我深深地體會到了它的力量和可塑性，同時也思考著如何更好地利用和發揮這些技術的作用。
首先，智能技術給我們的生活帶來了巨大的便利。以智能手機為例，它不僅僅是我們的通訊工具，更是我們的移動助手。通過智能手機，我們可以隨時隨地獲取到各種信息，與他人交流和分享，甚至完成各種瑣碎的任務。這種便利性不僅提升了我們的生產效率，節約了我們的時間成本，更使得我們的生活更加便捷和舒適。
同時，智能技術也為我們的生活注入了更多的趣味和樂趣。比如，智能家居通過應用智能技術，能夠實現家居設備的自動化和聯動控制，讓我們的生活變得更加智能和有趣。我們可以通過手機遠程控制燈光、空調和音響等設備，讓家居環境根據我們的需求進行自動調整，為我們提供更加舒適的居住體驗。此外，智能技術還為我們帶來了更多的娛樂方式，比如虛擬現實和增強現實技術讓我們可以身臨其境地體驗游戲和電影，讓我們的娛樂生活更加豐富多樣。
然而，智能技術也帶來了一系列的問題和挑戰。其中之一就是隱私問題。智能技術的發展使得我們的個人信息越來越容易被監控和搜集。比如，通過智能手機的位置定位和社交網絡的數據分析，我們的行蹤和興趣都可以被準確地追蹤和記錄。而這些數據的濫用或泄露可能導致我們的隱私不再受到保護。因此，在享受智能技術帶來的便利的同時，我們也需要更加關注和保護我們的個人隱私。
另外一個問題是智能技術對社會和就業的影響。隨著人工智能的發展，一些傳統的工作崗位可能會被智能機器人所取代，導致失業問題的產生。這對于那些依賴傳統工作的人來說，可能會帶來極大的困擾和不安。因此，我們需要在發展智能技術的同時，積極思考和探索新的就業機會和轉型途徑，以保證社會的穩定和人民的生計。
總之，智能技術是當代社會發展的動力和推動力。它給我們的生活帶來了便利和樂趣，同時也帶來了隱私和就業等一系列問題。對于個體而言，我們應當積極利用智能技術的便利和樂趣，同時也要保護好自己的隱私和合法權益。對于社會而言，我們需要與時俱進，積極應對智能技術的挑戰和變革，為人民提供更好的就業機會和發展環境。只有在合理利用和健康發展智能技術的前提下，我們才能創造一個更加美好的未來。
智能制造
隨著科技的不斷進步和發展，智能制造正成為現代制造的重要趨勢，引領著各行業的轉型升級。對于我個人而言，智能制造的學習和實踐給了我很多啟發和深刻體會。在這篇文章中，我將分享我對智能制造的心得體會，并探討智能制造對未來的影響。
第一段：智能制造的定義與意義。
智能制造，顧名思義，是利用先進的技術和智能化系統來進行生產制造的一種模式。相比傳統的制造模式，智能制造更加注重數據的收集與分析，通過人工智能和自動化設備的應用，實現生產的智能化和自動化，從而提高生產效率和產品質量。智能制造的意義在于為企業提供了更高效、更精確的生產方式，同時也為市場提供了更多更優質的產品選擇。
第二段：智能制造帶來的變革與挑戰。
智能制造的出現給傳統的制造業帶來了巨大的沖擊和挑戰。一方面，智能制造解決了傳統制造中的許多問題，如產能低下、質量難以保證、生產過程不透明等。另一方面，智能制造也改變了傳統制造的工作模式，許多熟練工人的技術和經驗也隨之被取代。因此，智能制造對于傳統制造企業來說既是機遇也是挑戰，需要進行全面的轉型和升級。
智能制造的優勢有很多，首先是提高生產效率。通過使用智能設備和自動化系統，生產過程更為穩定和高效，大大提高了生產效率。其次是降低生產成本。智能制造可以減少人力成本和浪費，有效降低企業的生產成本。此外，智能制造還可以提高產品質量，減少產品缺陷和不合格率。智能制造的應用也十分廣泛，涵蓋了諸多行業，包括汽車、機械、電子、醫療等等。
智能制造正成為推動經濟發展和社會進步的重要力量。未來，智能制造將在各行業發揮越來越重要的作用。首先，智能制造將進一步改善產品質量和生產效率，使人們享受到更加高品質的商品和服務。其次，智能制造也將推動生產模式的進一步升級，鼓勵創新和科技成果的轉化。最重要的是，智能制造有望帶來更多就業機會，尤其是高技能人才和科技人才的需求將大幅增加。
第五段：智能制造的發展與展望。
智能制造的未來發展是不可限量的。隨著人工智能、大數據、云計算等技術的不斷發展，智能制造將進一步拓展應用領域。未來，智能制造將更注重研發創新，提高自主研發的能力，進一步提升技術水平。同時，智能制造也需要解決一系列挑戰，如數據隱私和網絡安全等問題。只有克服這些困難，智能制造才能更好地發展并發揮其巨大的潛力。
總結：
智能制造是推動現代制造業進步的重要力量，它的出現改變了傳統制造的工作方式，同時也為企業帶來了更多的機遇和發展空間。我對智能制造的學習和實踐讓我深刻理解到智能制造的優勢和應用，以及其對未來的巨大影響。我對智能制造的展望是樂觀的，相信隨著技術的不斷進步和創新的推動，智能制造會為人們創造更加美好的未來。
智能制造技術的發展
智能制造作為信息化技術衍生的產物，是我國工業制造的發展方向，受到了全社會的廣泛關注與各行業的重視。為了滿足現代社會日漸增長的生產需求，也為了推動我國工業制造的可持續發展，有必要將傳統的工業制造與現代科學技術密切結合，實現我國制造業的成功轉型升級，提升工業制造水平。基于此，本文將立足智能制造時代背景，對機械設計及自動化技術的應用進行分析，并對機械設計及自動化技術的發展方向展開討論。
機械設計作為我國工業制造行業的重要經濟來源，除了能夠為我國的工業制造帶來強大的技術支持基礎外，同時也能全面提升國民生產效率。而隨著時代的發展，越來越多更先進的智能化技術應用到傳統的機械設計制造行業中，有效改善了以往勞動力投入過大、勞動強度過高等不足，實現了機械設計的自動化與智能化制造[1]。在如今的智能制造時代背景下，我國近年來的機械設計行業對自動化技術的研究取得了長足進步，不過相對于技術起步更早且更加成熟的發達國家而言還存在一定差距，所以有必要探明我國機械設計及自動化技術的未來發展方向，持續推動我國工業制造行業的健康發展。
智能制造背景下的機械設計會應用到智能集成化技術、智能柔性自動化技術、虛擬自動化技術等，涉及的技術內容極為豐富。下文便以應用自動化技術的多功能調試臺控制系統為例，對其在機械設計中的實際應用展開分析[2]。
2.1多功能調試臺。
利用多功能調試臺構建的穩定支撐試驗平臺，具備多旋轉功能，基本用在繼電保護設備的組裝與調試生產中。將智能自動化技術應用其中，能夠顯著縮小電機體積與重量，進而提升設備運行的安全穩定性。此外，在對多功能調試臺的自動化技術設計中加入自動化控制程序(plc)，便可實現對系統性能的實時化試驗與調試，保障系統運行的整體可靠性。
2.2基于多功能調試臺的機械設計。
采用了自動化技術的多功能調試臺控制系統，將其應用在機械設計當中，主要借助于調試臺的持續性升降功能，保證位于不一樣高度的繼電保護裝置能夠配備到位，并且能實現對功能的測試效果。在此過程中，應當全面分析系統故障檢測及隔離保護功能。在多功能調試臺控制系統的設計過程中，應采取多元化控制方式以及應用智能自動化技術，借助plc編程邏輯控制，構建單片機控制體系，確保工業控制機能夠控制到位[3]。在全方位考量控制要求之后，應構建多功能調試臺控制系統，確保plc控制模式能實現。多功能調試臺控制系統的構建過程中，需要重視多模塊的組建，其中包含控制、通信、檢測及輸出等模塊，同時畫出詳細的系統構架圖。該控制系統主要應用自動化檢測技術對機械設計展開測量，分為直接測量與間接測量。其中，直接測量能夠測得所設計機械設備的規格尺寸，結合參數變化達到控制機床技術模塊的效果;而間接測量則是利用控制模塊中的刀具去建立刀具部件運行機制，比如根據待測表面的差異，對待測裝置的斷續表層、平面等多項參數予以檢測，具體如圖1所示。我們以圖1中的輸出與檢測兩大主要模塊舉例，起初需要借助輸出模塊對伺服驅動電路進行分析，構建自動化編碼與框架系統，并且預先設計故障預警電路，主要應用plc輸出接口對伺服驅動電路予以控制，同步傳輸電機轉動的脈沖控制量，保證伺服電機的轉動速度、轉動方向更加精準。同時，還應構建起基于信息反饋的閉環控制機制以及智能自動化框架系統，保證框架的高度、水平度都能精準調位，對整個系統的故障內容予以分析。自動化技術在其中的應用能夠實現對框架高度、水平度的合理控制，保證一旦系統發生故障，plc仍然能夠保證警報信號輸出的正常[4]。此外便是檢測模塊，在該模塊中包含位移與傾角兩類傳感器，plc模擬量輸入模塊接口能夠保證傾角傳感器的信號正常傳送，對位置閉環控制的參考量予以優化。立足設計全局視角來看，多功能調試臺控制系統構建的是一種驅動方案設計體系，既能計算重要參數，確保旋轉機構的合理性以及工作到位，同時也能避免過載情況發生。此外，還要重點考量驅動方案設計的所需因素，參考電機的體積、重量、功率等特性，構建負載旋轉機構以及對驅動裝置進行優化設計，構建具備框架大負載旋轉機構的驅動裝置，實現調整可回轉裝置組件及過渡件的效果，優選驅動電機且做好量化計算，比如對電機經由減速器且傳送到絲桿力矩位置的驅動力進行計算，保證驅動系統一直具備較高的冗余度。
3.1重視產品數據的收集與共享。
在智能制造時代背景下，機械設計主要利用智能化手段完成，產品設計、制造與自動化技術之間的關系極為密切，因此在未來發展中需要提高對產品數據的收集與共享工作的重視度。一方面，利用智能系統對產品設計方法的合理性進行精準識別。對產品生產過程中產生的數據進行分析與模擬，形成資源共享平臺，通過智能化識別，機械制造控制系統能夠直接儲存與設計、生產相關的數據，同時也能根據生產批次的規格要求去分析操作狀態。如果生產過程中察覺出問題，在信號傳感器的加持下會第一時間發出預警信號，那么機械設計工作人員則會能通過對設計數據的排查找出問題所在。另一方面，借助機電控制模塊對產品質量進行分析，還可通過分析所采集的數據，對機器運行速度、生產狀態展開全面檢查，并且能通過模擬機械設計制造加工的過程，精準地判斷出操作狀態[5]。為了實現智能制造，需要高度重視產品設計制造與技術的結合，將智能數據共享中心設置為獨立監控設備，在各類傳感器的配置下做出動態化分析，然后借助網絡技術對所采集的數據予以共享，方便機械設計參數的及時調整。
3.2重視節能環保。
隨著科學技術與社會經濟水平的不斷提升，我國也逐漸邁進了經濟與產業結構轉型升級的關鍵時期。能源節約與環境保護現已成為企業實力的重要標準，尤其是在“碳中和”的時代背景下，企業要想實現健康的可持續發展，必定要在未來發展中不斷改革升級，擯棄用犧牲環境換取經濟效益的想法與做法。所以，在智能制造背景下，未來的機械設計及自動化技術發展要重視如下幾點：其一，加強對新材料的研發，機械設計不僅要滿足智能制造功能要求，而且要保證使用更加節能環保的材料;其二，做好機械設計制造過程中的噪音污染控制工作，盡量減少或舍棄噪音污染較大的機械設備;其三，要重視廢棄設備的回收利用。機械設備在工作一段時間后會因為達不到生產要求而被淘汰，但其回收價值依舊較高，需要做好資源的二次利用。
人工智能一定是未來工業制造領域的發展趨勢，能夠完成機械設計、生產制造過程中的復雜程度較高的工作。另外，隨著我國人口老齡化程度不斷加深，人口紅利逐漸消失，人工成本自然會不斷提升，通過人工智能技術的引入能夠冥想降低企業的生產成本，同時為產品質量提供更強大的保障。在機械設計領域，人工智能的引入需要注意如下幾點：其一，機械設計方案中的不同部件生命周期同樣需要展開智能化分析，通過大量方案的比較進行優選;其二，機械設計需要綜合考量對產品性能提出的要求，盡量進行模塊化設計;其三，機械設計過程中要關注產品使用壽命，關注可能需要拓展的模塊與性能，方便產品今后在功能與網絡方面的升級。
綜上所述，智能制造作為工業制造的未來發展方向，應用自動化技術的機械設計生產不僅能夠提升生產可控性，降低人為干預誤差，同時也能收集到更多且精準的設計生產數據，實現設計制造的自動化與智能化。在今后的機械設計及自動化技術發展中，需要重點關注產品數據收集與共享、節能環保、人工智能的引入等方向。唯有將傳統的機械設計及自動化技術與智能制造有機結合，才能促使我國機械制造行業煥發新的活力以及實現技術層面的突破，推動我國工業制造行業的健康發展。
智能制造
智能制造是指通過信息技術、物聯網和人工智能等先進技術手段，使生產過程更高效、更智能的一種生產模式。近年來，隨著科技的飛速發展，智能制造逐漸成為了各行各業的主流趨勢。作為一名工程師，我有幸參與了智能制造項目的研發和實施，深刻體會到了智能制造的重大意義和巨大變革。下面就從項目意義、實施過程、經驗總結、未來展望和個人收獲幾個方面，分享一下我對智能制造的心得體會。
首先，智能制造項目的意義非常重大，它不僅能夠提高生產效率，還能夠降低成本。在傳統的生產模式中，往往需要大量的人力進行生產線上的工作，容易出現疏忽和錯誤。而通過引入智能設備和算法，生產過程可以更加自動化，避免了人為因素帶來的問題。此外，智能制造還具備更好的靈活性和個性化定制能力，更好地滿足了現代人們對產品的需求。因此，智能制造是推動傳統產業轉型升級的一個重要手段，也是提升國家制造業競爭力的關鍵。
其次，智能制造的實施過程需要充分考慮企業實際情況和技術研發水平。在我所參與的智能制造項目中，我們先進行了全面的需求分析和業務流程優化。通過與企業內部和外部專家的合作，我們找到了適合企業發展的智能制造方案，包括硬件設備的選型、系統架構的設計、軟件開發和數據傳輸的安全等。接下來，我們進行了一系列的測試和試驗，確保系統的穩定性和可靠性。最后，我們進行了上線實施和培訓，確保企業員工可以順利地使用智能制造系統。
在實施智能制造項目的過程中，我們也積累了一些寶貴的經驗。首先，合理規劃時間和成本是非常重要的。智能制造項目往往需要較長的周期和大量的投入，因此，項目團隊需要在項目啟動之初，制定詳細的時間計劃和成本預算。其次，挖掘企業內部的專家和資源是非常關鍵的。智能制造項目的實施需要多方合作，而企業內部往往擁有豐富的行業經驗和專業技術，因此，我們要善于借助內部力量，提高項目的成功率。最后，良好的溝通和團隊協作能夠提高項目的效率和質量。智能制造項目往往涉及多個部門和技術領域，因此，團隊成員之間的溝通和協作至關重要。
智能制造的未來展望令人充滿期待。隨著人工智能、大數據和物聯網技術的不斷發展，智能制造將會呈現出更多的創新和突破。例如，通過智能機器人和無人駕駛技術的引入，工廠的生產線將更加智能化和高效化；通過大數據分析和預測，企業可以更好地了解市場需求，實現精準定制和個性化生產。因此，未來的智能制造將會進一步提升產品質量和企業競爭力，推動工業領域的持續發展。
對我個人而言，參與智能制造項目是一次寶貴的經歷和學習機會。通過與企業和專家的合作，我學到了很多實踐經驗和專業知識。我了解到，技術創新和實際應用是相輔相成的，只有將科技成果落地，才能真正發揮其作用。我還體會到了團隊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。通過參與智能制造項目，我也更加堅定了我的職業發展目標，我希望能夠繼續深入研究智能制造領域，為推動我國制造業的發展做出更多的貢獻。
總之，智能制造是一種具有廣闊前景的生產模式，它將會對企業、社會乃至整個國家帶來巨大的變革。通過我的參與和實踐，我深刻領悟到智能制造的重大意義和實施過程的復雜性。我相信，在科技的不斷進步和人們對高品質生活的需求下，智能制造將會得到更廣泛的應用和發展，為社會的進步和繁榮做出更大的貢獻。
智能制造心得體會
智能制造作為當前工業4.0的重要組成部分，對于制造企業來說至關重要。作為一名從事智能制造的技術人員，我在實踐中不斷摸索，不斷總結，得到了一些心得體會。下面就與大家分享一下。
第一段：智能制造的背景和發展趨勢。
隨著網絡技術、物聯網技術等的發展，人類制造方式也開始進入智能制造時代。相對于傳統的制造模式，智能制造具有自適應性、自學習性和自控制性等特點。尤其是在今天的強調“智能化”的潮流下，越來越多的公司開始探索智能制造的途徑，這給制造業發展帶來了全新的機遇。
智能制造最核心的技術之一是工業物聯網技術。通過在生產設備中安裝各種傳感器，可以實時收集和傳輸設備狀態、生產過程中的數據等信息，使企業的制造過程更為精準和有效。此外，云計算、人工智能、大數據等技術的不斷發展也為智能制造提供了無限可能。
智能制造可以極大地提高企業的生產效率，縮短產品的生產周期，降低成本，提高質量，同時為了實現柔性生產、個性化生產等，智能制造也可以應用深度學習等技術，提高生產線靈活性。此外，智能制造技術也可以推動制造業朝著高端、高附加值的方向發展，使制造業不解產生一個新的歷史性轉折點。
第四段：智能制造面臨的挑戰和應對方法。
智能制造雖然發展前景良好，但是在實施過程中也面臨諸如設備協同問題、標準制定等技術難題，以及用戶需求多樣、人才短缺、現有人力機械設備不能滿足需求等生產要素問題。如何彌補人機短板，發掘現代化技術實驗平臺，提升智能制造良好度顯得尤為重要。
未來，智能制造還將向著更智能、更數字化、更自適應的方向發展。受制造業電子化和網絡化的深刻影響，企業經營模式將通過電子商務、物流、外包等方式進一步升級，智能制造將推動傳統實體經濟轉型升級，形成新的經濟增長點。
總之，在智能制造領域任職也要深入了解各種智能制造技術的特點，了解各種創新思路，對于未來的競爭也起到非常重要的作用。各位企業家都需要在日常所需的智能制造規劃中面臨關鍵挑戰，機構將通過不斷提升自己知識技術水平以及管理水平，一步又一步邁向更加優質、高效的時代。
智能制造技術論文范文精選
“我們與歐美國家之間的技術差距是現實存在的，并不能在短時間內完全消除。在智能制造推進實施過程中一定是先發展技術嗎？不是，對于我們來說一定是先解決應用需求，通過應用牽引技術的發展。所以我覺得‘中國制造2025’是基于制造業轉型升級的需求，來牽引技術的發展。這樣能夠縮短我們在技術研發上的時間周期，與我們現階段制造業的現狀相匹配。”劉功效如此解釋道。
“機器換人就實現了智能化”是一個偽命題。
采訪中，寧振波多次強調“機器換人就實現了智能化”一定是偽命題。智能系統的基本特征可以由20個字來概括：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行以及學習提升。在他看來，機器換人其實就是換的生產一線的工人，而有數據顯示，實際上在一線生產崗位上機器能夠換掉的工人數量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了產品研發、工藝、生產、交付、管理以及服務等完整的工業體系，所以說智能制造是完整的工業體系的轉型，而不僅僅體現在生產環節的自動化方面。
對此，tcl集團董事長、ceo李東生也談到了自己的理解。他認為，智能化意味著機器自己就可以判斷和處理工藝流程，它能進行邏輯思維的自主判斷；而自動化則是每一次都精準地重復著同一個動作。自動化能夠提高工作效率，而智能化能夠提高工藝水平。
其實智能制造能力的形成一定是一個漸進的過程，并不是一蹴而就的。“企業首先要做到自動化，在自動化的基礎上發展信息化，然后通過自動化與信息化的融合，再發展數字化，最后才能在數字化的基礎上實現智能化。如果一開始就想要實現智能化，將是不切實際的，逐步完善、迭代升級的過程一點是要有的。”西克中國市場總監崔麗麗對本報記者如此說道。
其中就涉及到三維模型的產品設計與仿真。產品三維模型的建立是難點，基于產品模型，再完成工藝設計，由于是三維模型，工藝設計過程中還可以做仿真分析，最后根據工藝將產品生產出來。這一過程就是產品建模，仿真分析；工藝，仿真分析；制造過程，仿真分析；實驗，仿真分析的過程。當有三維模型深入其中的時候企業就開始具備智能基因了。
智能制造的完成在于工業基礎和能力。目前，隨著我國在產品技術、工業技術、產業規模以及基礎核心產業等方面快速提升和發展，我們開始具備實踐智能制造的基礎條件。雖然整體上與德國、美國等歐美國家還存在一定差距，但已經開始形成自身的發展特色。
前面已經提到，智能化的實現一定是一個漸進發展的過程，不會立竿見影，也不會一蹴而就。在這個過程中，除了已經具備一定程度的工業基礎硬實力之外，還需要在眾多軟實力方面下功夫。
第一步，要轉變觀念，形成正確認識。在轉型升級的過程中由于對智能制造的理解不夠深入，制造企業可能存在盲目建設的情況。寧振波表示，現在企業更多的不是缺技術，而是缺意識。長期形成的以短期利益驅動為導向的功利思想導致有些企業還在想著能夠做小事，掙大錢，這種思想在智造轉型過程中是行不通的。
另外，作為傳感器廠商，德國西克在實踐以及與客戶企業的溝通合作過程中也有這方面的認識。西克中國市場總監崔麗麗表示，前些年，由于對“工業”和“中國制造2025”的炒作顯得過于熱情和激進，從而導致不管是處于何種發展階段的企業都想著建立智能工廠或者向“工業”方向靠近，好像沾到了邊，就搖身一變成為了先進制造企業。實際上，這種發展是不現實的。
其實，無論是“工業”，還是“中國制造2025”都需要一個長期的發展過程，短期的投資并不能馬上兌現。不過在崔麗麗看來，這也許是智能制造發展必經的一個過程吧，就是從一開始的一哄而上，然后到慢慢趨于理智，最后到能根據自身情況有選擇性地進行產業和技術的迭代升級。
第二步，加快國產工業軟件研發速度以及在制造業當中的更新換代步伐。有人曾談到在智能制造時代，國產工業軟件任重而道遠。而在信息化與工業化融合的進程中，工業軟件作為使能工具是衡量企業軟能力的重要部分，而軟能力在某種程度上是一個企業核心競爭力的代名詞。
關于這種軟實力，中國工程院院士李培根認為是指軟件對機器或系統的感知進行分析、處理、決策優化，通過連接物理、人、信息系統并發現隱性規律，從而適應動態變化的環境，達到機器與人的協同。
不過目前，在眾多領域關鍵核心技術還是被國外軟件所占據，關鍵核心工業輔助設計、工業流程控制、模擬測試等軟件幾乎都是清一色的國外企業軟件。就像寧振波所提到的那樣，過去由于中國在虛實結合方面缺乏相應的工業軟件支撐，導致我們只能依靠國外軟件進行產品建模，這其實是導致我國制造業大而不強的深層原因，所以說智能制造的關鍵之處還是在于自主研發能力的培育和提升。
第三步，數據的采集、分析與處理在智能制造當中扮演著重要角色。之前也提到，智能系統的基本特征是狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行以及學習提升，而實現這些功能的基礎在于數據的采集、分析以及挖掘處理。
目前，由于受到大多數制造企業生產設備不高、信息孤島和系統應用封閉普遍存在等技術層面的限制，導致無法形成有效的數據采集和分析處理機制，進而制約著企業生產方式、組織流程以及服務模式的改進和創新。與此同時，工業領域數據的采集、分析以及挖掘處理過程較其他行業來說更為復雜，需要更完善、更先進的技術水平予以應對。
采訪中，崔麗麗表示，“工業”有別于的最大的一個方面就是智能化，智能化的基礎是大數據分析技術，國外有一種觀點就是可以把“工業”簡單地理解為精準的數據管理。
另外，崔麗麗還提出了數據的所有權和控制權問題。今后，隨著企業智能化水平的越來越高，這勢必將成為行業內無法回避的難題。而要想從根本上解決這個問題，建立數據交換主權安全認證體系會是一個很好的方法，體系當中可以將相關技術協議、數據安全和所有權問題進行清晰定義，明確界限。
智能制造心得體會
智能制造是21世紀的熱門話題，它以人工智能、云計算、大數據等技術為基礎，通過自動化和智能化的手段提高生產效率和產品質量。在探索智能制造的道路中，我獲得了許多寶貴的經驗和體會。在這篇文章中，我將分享我對智能制造的心得體會。
首先，智能制造帶來了生產效率的顯著提升。在過去，傳統的生產方式往往需要大量的人力和時間來完成，而現在，智能設備和自動化系統的引入極大地提高了生產效率。比如，智能機器人可以在幾個小時內完成之前需要數天才能完成的任務。此外，智能制造還能實現生產過程的智能監控和優化，通過實時收集和分析數據，預測和解決潛在的問題，從而有效避免了生產中的延誤和故障，提高了整體的生產效率。
其次，智能制造帶來了產品質量的全面提升。在傳統制造過程中，由于人為操作的不確定性和疏忽，產品質量往往難以保證。而智能制造通過高精度的傳感器和自動化控制系統，能夠實現對生產過程的實時監測和調整，從而有效地避免了人為因素對產品質量的影響。例如，智能制造可以監測設備的工作狀態和性能，及時發現和修復故障，確保產品的標準化和一致性。此外，通過大數據的分析和應用，還可以實現對產品質量的預測和改進，進一步提升產品的品質水平。
再次，智能制造推動了生產模式和經濟結構的轉型升級。在傳統生產模式中，往往需要依靠人力來進行機械重復性勞動，勞動生產率有限，生產成本也比較高。而智能制造的引入，使得生產模式發生了根本性的轉變。智能機器人和自動化設備的使用，不僅能夠提高生產效率和產品質量，還能夠減少生產成本和勞動強度，提高企業的競爭力和市場占有率。此外，智能制造還帶動了新興產業的發展，如人工智能、云計算和物聯網等領域，為經濟結構的轉型升級提供了強有力的支撐。
最后，智能制造對人力資源的需求也提出了新的挑戰。智能制造的不斷發展和普及，需要越來越多的高技能、高素質的工作人員來進行研發、設計和維護。與此同時，智能制造的崛起也將導致一些低技能、低素質的人力資源流失，這對于傳統制造業的轉型和轉型是一大挑戰。因此，我們應該加強對教育培訓的重視，培養更多的技術人才，提高勞動者的綜合素質，以適應智能制造時代的發展需求。
總之，智能制造是時代發展的必然趨勢，它為生產效率的提升、產品質量的改進、生產模式的轉型、經濟結構的升級和人力資源的需求提出了新的挑戰和機遇。通過我對智能制造的學習和實踐，我深刻地認識到了智能制造的重要性和潛力，也為我未來的工作和學習提供了許多有益的借鑒和啟示。我相信，在智能制造的引領下，我們的社會將迎來更加繁榮和進步的未來。