流程工业选矿过程智能优化制造发展战略
智能制造五大模式
制造模式 核心问题：什么是
？
模式：指事物的标准样式；
制造模式：是指企业体制、经营、管理、生产组织和技术系统的形
态和运作的模式。从更广义的角度看，制造模式就是一种有关制造过程和制 造系统建立和运行的哲理和指导思想。现代制造过程虽然比较复杂，但它必 须按照一定的规律运行，确定制造过程运行规律的就是制造模式；
• 大批量生产，品种固定，订单通常与生产无直接关系。 • 流程工业生产的工艺过程连续进行且不能中断。 • 生产过程通常需要严格的过程控制和大量的投资资本。 • 设备大型化、自动化程度较高、生产周期较长、过程连续或批处理，
生产设施按工艺流程固定。 • 产品种类繁多且结构复杂，生产环境要求苛刻，需要克服纯滞后、非
制造模式的意义：制造过程的运行、制造系统的体系结构以
及制造系统的优化管理与控制等均受到制造模式的制约，必须遵循制造模式 确定的规律。因此，对制造模式进行深入研究，为制造系统建立先进的制造 模式具有重要意义。
新模式1：离散型智能制造
子问题1.1 离散型智能制造模式概念和特点？ 子问题1.2 离散型智能制造模式目标和要素条件？
产模式下，生产准备时间时常大于加工时间，造成设备的极大浪费。
（2）生产计划协调性差，作业调度困难。生产作业计划主要依靠调度员经验制定，计划协调性不好，导
致设备利用率低，设备效能得不到充分发挥；任务执行进度难以监控，物料状态难以跟踪，任务拖期/ 赶工频 繁发生，紧急插单普遍、生产过程不确定性多，导致作业计划安排赶不上变化，计划任务执行失控现象严重。
线性、多变量等影响。
流程型制造模式——目标
• 在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料、 建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造领域 ，开展智能工厂的集成创新与应用示范，提升企业在资 源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、质量控制 与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全生产等方面 的智能化水平。
2019现代工程新业态发展与应用试题及答案五
五、2019现代工程新业态发展与应用返回上一级单选题（共30题，每题2分）1 ．根据本讲，中国有（）的地表水是污染的。
•A．30%•B．50%•C．75%•D．70%参考答案：C答案解析：暂无2 ．2014年《关于开展市县“多规合一”试点工作的通知》，确立在全国（）个市县开展“多规合一”的试点。
•A．26•B．27•C．28•D．29参考答案：C答案解析：暂无3 ．根据本讲，下列哪项不属于通用技术（）•A．ICT技术•B．生物医药技术•C．新材料技术•D．电子控制技术答案解析：暂无4 ．本讲指出，当经济增长速度下降到（）以下的时候，大概有40%的企业处于亏损是亏损边缘的状态。
•A．4%•B．5%•C．6%•D．7%参考答案：D答案解析：暂无5 ．本讲认为我国正处于工业化快速发展的阶段，事故起数，死亡人数逐年下降、大幅降低，但是重大及有影响的事件一直没有得到有效遏制，特别是在一些重点行业领域反映突出，例如（）。
•A．树木砍伐•B．水果采摘•C．熟食加工•D．采矿参考答案：D答案解析：暂无6 ．基础零部件/元器件、基础材料生产企业以（）居多，这些企业不以产量规模制胜，而是专注于产品细分市场上的某一产品，满足专门客户群。
•A．大型企业•B．国企•C．中小型企业•D．上市公司答案解析：暂无7 ．空间规划、编制和实施，最主要目标是（）。
•A．提升治理能力•B．合理永续利用•C．优化空间布局•D．国土空间治理体系的现代化参考答案：D答案解析：暂无8 ．美国在金融危机之后提出了（）。
•A．“再工业化”•B．“工业4.0”•C．“新工业”•D．“新增长战略”参考答案：A答案解析：暂无9 ．本讲提到，过去的拖拉机的换挡是（）•A．动力换挡•B．机械型换挡•C．快速换挡•D．省力换挡参考答案：B答案解析：暂无10 ．2006年以来，以（）为代表的智能学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功。
•A．计算学习•B．模拟学习•C．机器学习•D．深度学习参考答案：D答案解析：暂无11 ．中国经济规模现已居世界（）。
工业互联网驱动的流程工业智能优化制造新模式研究展望
4、政策法规与产业政策：政府应制定相应的政策法规，鼓励和支持企业进行 技术创新和智能化改造。同时，需要建立和完善相关法律法规，以保障数据安 全和隐私权益，推动行业的健康发展。
参考内容
随着科技的飞速发展，智能优化制造已经成为了流程工业领域的重要发展方向。 本次演示将介绍流程工业智能优化制造的概念、优势以及应用前景。
三、研究展望
虽然工业互联网驱动的流程工业智能优化制造带来了诸多优势，但仍面临诸多 挑战。以下是几个值得的研究领域：
1、数据安全与隐私保护：随着生产过程中大量数据的产生和传输，数据安全 和隐私保护问题日益突出。如何确保数据的安全存储和传输，以及如何在保护 个人隐私的前提下合法合规地使用数据，是未来研究的重要方向。
四、知识驱动的流程工业智能制 造的实现途径
实现知识驱动的流程工业智能制造需要从以下几个方面入手：
1、建立完善的知识管理系统。通过对企业内部和外部的知识资源进行分类、 整理、存储和共享，实现知识的有效管理和利用。
2、加强知识创新和人才培养。通过鼓励员工进行技术创新和知识交流，培养 一支具备高素质的知识型员工队伍，提高企业的创新能力。
3、自动化流程：通过引入自动化设备和系统，流程工业可以实现生产过程的 全面自动化。这将大幅度提高生产效率，降低人工成本，同时减少生产过程中 的不确定性。
4、供应链优化：通过工业互联网连接供应链各环节，实现信息的实时共享和 协同作业。这将有助于优化库存管理，降低物流成本，提升供应链的敏捷性和 可靠性。
一、流程工业智能优化制造的概 念
流程工业智能优化制造是指通过引入先进的信息化技术，如大数据、云计算、 人工智能等，对传统流程工业进行数字化、智能化改造，实现生产过程的自动 化、智能化和高效化。这种制造方式可以显著提高生产效率、降低成本、提高 产品质量，并减少能源消耗和环境污染。
流程工业智能优化制造建议及智能工厂应用案例
流程工业智能优化制造建议及智能工厂应用案例流程工业是我国国民经济发展的支柱产业和基础原材料工业，主要包括石油、化工、矿业、钢铁、有色、电力、建材等高能耗行业。
经过数十年的发展，我国已成为世界上门类最齐全、规模最大的流程工业制造大国，其产业集中化的程度和规模世界罕见。
近几十年来中国流程工业虽然有了长足发展和进步，但总体生产制造效能与国际先进水平相比还有一定差距，目前流程工业的发展正受到资源、能源、环境方面的严重制约，如何由“全球制造大国”向“全球智造强国”转变，急需制定创新驱动、智能转型发展的战略。
一、流程工业优化制造的关键2010年以来，国际学术界开始重视流程工业制造过程智能化的相关基础理论研究，认为现代信息技术和人工智能技术产业发展有革命性推动作用，流程工业制造过程智能化研究处于起步阶段，各国在同一起跑线上。
其中，主要国家制造业发展战略是“信息技术+先进制造业”，所提出的智能制造战略计划大多面向离散工业，只有美国针对流程工业提出了具体的战略计划。
制造业分为离散制造业与流程制造业，二者存在显著区别。
离散制造业通过智能制造实现个性化定制，流程工业通过智能制造实现高效化和绿色化。
流程工业的特点是原料进入生产线的不同装备，通过物理化学反应在信息流与能源流的作用下，经过物质流变化形成合格的产品。
产品不能单件计量，产品加工过程不能分割。
生产线的某一工序产品加工出现问题，必然影响生产线的最终产品。
我国流程工业装置与发达国家类同，装备与之相当，甚至部分处于先进或领先水平，然而普遍存在生产效率低、能耗物耗高、安全环保问题突出等现象，系统运行水平参差不齐，与世界先进有差距。
究其原因，实现流程工业高效化和绿色化的关键，是实现生产工艺优化和全流程整体运行优化。
生产工艺优化是对已有的生产工艺和生产流程进行优化提升，以形成生产高性能、高附加值产品的先进工艺和流程。
全流程整体运行优化是指在全球化市场需求和原料变化时，以高效化与绿色化为目标，使得原材料的采购、经营决策、计划调度、工艺参数选择、生产全流程控制实现无缝集成优化，使企业全局优化运行。
智能制造的战略和发展路径
智能制造的战略和发展路径智能制造旨在提升制造业的效率、品质、灵活性和可持续性。
它是一种利用现代信息和通信技术，以及工业物联网和人工智能等技术实现智能化、网络化和数字化的制造方式。
中国政府正在积极推进“中国制造2025”战略，发展智能制造已成为国家战略。
本文将从智能制造的含义以及意义，智能制造的发展路径等方面，分析智能制造的战略和发展。
一、智能制造的含义和意义智能制造是为了更高效、更准确地生产和制造而出现的一种制造方式。
它是一种将传感技术、互联网、机器学习和其他相关技术整合到一起的制造方式。
它可以让制造工厂实现自我优化、预测性维护和自我修复等。
智能制造的实施将全面提升制造业的效率和工业“智能”水平。
它有助于提高生产、工艺和产品的质量、更好地满足客户需求、实现生产过程可视化、可控性和优化。
二、智能制造的发展路径智能制造的发展路径主要包括机器人技术、传感器技术、互联网技术和人工智能技术这4个方向。
（1）机器人技术机器人技术是智能制造的基础。
通过机器人技术的应用，可以实现生产、运输、装配、检测和维修等很多工作的自动化和智能化。
机器人技术的发展方向主要是软件可视化、通用性、柔性化、半自主化、自主化、网络化和智能化。
未来，机器人的发展将与AI技术、语音识别、图像识别等技术结合。
（2）传感器技术传感器技术是实现智能制造的关键技术之一。
它可以将机器与网络连接起来，将现场设备和现场数据实时输入到系统中，从而实现制造现场信息的实时监控和转化。
传感器技术的快速发展为智能制造提供了关键基础。
（3）互联网技术互联网技术是智能制造与IT技术结合的基础。
它将各种设备、设施、系统和人员连接起来，实现生产流程、生产资源、生产设备等的数字化，使得生产过程、过程控制和组织管理实现网络化、智能化，也为产业互联网提供了基础。
（4）人工智能技术人工智能技术是智能制造实现数字化、智能化和高效率的基石。
通过利用人工智能，可以实现制造过程的优化和自动化。
智能制造的定义与发展趋势
智能制造的定义与发展趋势智能制造是指通过引入智能化技术和机制，在制造业中实现设备、工厂和供应链的智能化、信息化、网络化和自动化，以提高生产效率和质量，降低成本，实现产业升级和可持续发展的制造方式。
智能制造的发展不仅仅是传统制造业的升级，更是一场涉及技术、产业和社会发展的革命。
一、智能制造的定义智能制造是以物联网、大数据、云计算、人工智能等为核心技术，并结合自动控制、机器人技术等多种技术手段，通过建立数字化的制造生态系统，实现制造过程中的智能化和自主化。
它将传统的生产方式与现代信息技术紧密结合，通过实时数据采集、分析和智能决策，实现生产资源的优化配置和高效协同，从而提高生产效率、降低生产成本、优化产品质量。
智能制造的关键要素包括：智能设备和工装、智能工厂和车间、智能供应链和物流、智能管理和决策。
智能设备和工装利用传感器、控制器和通信技术实现数据采集、监控和控制，实现生产过程的自动化和智能化；智能工厂和车间通过信息化和网络化手段实现工艺流程的优化、资源的智能调度和生产过程的可视化管理；智能供应链和物流通过信息共享和资源整合，实现企业与供应商、销售商之间的紧密衔接，实现生产、配送、销售的优化和智能化；智能管理和决策通过数据分析、机器学习和人工智能算法，实现对生产过程的智能监控和决策支持，优化生产资源配置和企业运营。
二、智能制造的发展趋势1. 智能设备和工装的发展：智能设备将越来越小型化、集成化，通过无线传感技术实现设备之间的互联互通，提高设备的灵活性和智能化水平。
工装将借助于智能传感器和执行器等技术，实现对工件的智能感知和处理，提高生产过程的柔性和自动化水平。
2. 智能工厂和车间的建设：智能工厂将实现全生命周期的数字化管理和控制，通过各种信息系统和工业互联网平台，实现生产过程的可视化、智能化和协同化，提高资源利用效率和生产效率。
智能车间将通过自动化和机器人技术，实现人机协作和智能操作，减少人工操作误差，提高工作效率和品质稳定性。
智能制造的发展路径和策略
数据安全与保障措施
定义与概念：数 据安全是智能制 造发展中的重要 方面，指在智能 制造过程中，保 障数据不受到恶 意攻击、篡改、 泄露等威胁。
挑战：随着智能 制造的快速发展， 数据安全问题日 益突出，包括网 络安全、数据泄 露、隐私保护等 方面。
应对策略：为保 障数据安全，需 要采取一系列措 施，如加强网络 安全防护、建立 数据加密机制、 制定隐私保护政 策等。
智能制造的前景展望
未来发展趋势预测
数字化和智能化将成为制造行业的核心驱动力。 人工智能和机器学习将在制造过程中得到广泛应用。 物联网和供应链整合将成为制造企业的重要发展方向。 绿色制造和可持续发展将成为未来制造业的重要主题。
智能制造与可持续发展
实现绿色制造，提高资源利用 效率
降低能源消耗，减少环境污染
促进产业升级，提升经济效益
推动可持续发展，实现人类共 赢
新兴技术与智能制造的融合
5G通信技术：实现设备间的快速通信和数据传输，提高生产效率。 物联网技术：实现设备的远程监控和管理，提高生产过程的可控性。 云计算技术：实现海量数据的存储和分析，为智能制造提供强大的数据支持。 人工智能技术：实现设备的自主控制和优化，提高生产效率和产品质量。
设备更新换代：不断更新换代设备，提高 设备的性能和效率，满足生产需求。
优化生产流程
定义：通过技 术手段，改进 和优化生产流 程，提高生产 效率和产品质
量。
目的：减少浪 费、降低成本、 提高产品质量 和生产效率。
方法：采用数 字化技术、自 动化设备、物 联网等手段， 对生产流程进 行改进和优化。
案例：某制造 企业通过引入 自动化生产线 和数字化技术， 优化了生产流 程，提高了生 产效率和产品
选矿过程智能优化决策制造系统架构设计与优化
59采矿工程M ining engineering选矿过程智能优化决策制造系统架构设计与优化雷震彬1,3，孙晓豪2,3，邱鸿鑫2（１．广西华锡集团股份有限公司，广西 柳州 ５４５００６；２．铟锡资源高效利用国家工程实验室，广西 柳州５４５００６；３．国家铟锡资源高效利用工程实验室，柳州５４５００６）摘 要：优化矿产加工全过程的运行和控制，对提高产品质量，研究如何有效协调决策，制定整个矿物加工过程中的操作指标，减少社会资源利用和环境污染，保持可持续发展具有不可替代的作用。
因此，构建智能化的选矿系统并实现生产优化非常重要，这不仅能提高生产效率，还能确保资源的有效利用，促进行业的可持续发展。
关键词：过程运行与控制；智能结构；决策中图分类号：ＴＤ９５２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－５０６５（２０２３）２２－００５９－３Architecture of intelligent optimization decision-making manufacturing system for dressing processLEI Zhen-bin 1,3，SUN Xiao-hao 2,3，QIU Hong-xin 2,3（１． Ｃｈｉｎａ Ｔｉｎ Ｇｒｏｕｐ Ｃｏ． Ｌｔｄ．， Ｌｉｕｚｈｏｕ ５４５００６， Ｃｈｉｎａ；２． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｈｅｍｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ－Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ；３． Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｄｉｕｍ ａｎｄ Ｔｉｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， Ｌｉｕｚｈｏｕ ５４５００６， Ｃｈｉｎａ）Abstract: Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｍｉｎｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｐｌａｙｓ ａｎ ｉｒｒｅｐｌａｃｅａｂｌｅ ｒｏｌｅ ｉｎ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔ ｑｕａｌｉｔｙ， ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｈｏｗ ｔｏ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ， ｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｍｉｎｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ， ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｓｏｃｉａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ， ａｎｄ ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｔ ｉｓ ｖｅｒｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ， ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ， ｂｕｔ ａｌｓｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ．Keywords: Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ； Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ； Ｄｅｃｉｓｉｏｎ收稿日期：２０２３－０９作者简介：雷震彬，男，生于１９７２年７月，汉族，广西北流人，研究生，工程师，研究方向：机械制造工艺与设备。
智能制造中的创新与发展战略
智能制造中的创新与发展战略在当今科技飞速发展的时代，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
智能制造不仅仅是引入先进的技术和设备，更是一种全新的生产理念和模式的变革。
在这个过程中，创新是推动智能制造发展的核心动力，而制定科学合理的发展战略则是确保智能制造能够持续、健康发展的关键。
智能制造的创新涵盖了多个层面。
首先是技术创新。
例如，工业机器人技术的不断进步，使其具备了更高的精度、灵活性和智能化水平，能够完成更加复杂和精细的生产任务。
3D 打印技术的出现，颠覆了传统的制造工艺，实现了从设计到成品的快速转化，大大缩短了产品的研发周期。
同时，人工智能、大数据、物联网等新兴技术在制造业中的深度融合，为智能制造提供了强大的技术支撑。
通过对生产数据的实时采集、分析和处理，企业能够实现生产过程的优化控制，提高生产效率和产品质量。
其次是管理创新。
智能制造要求企业打破传统的管理模式，建立起适应智能化生产的新型管理体系。
这包括优化生产流程、加强供应链管理、实现跨部门的协同合作等。
通过引入数字化管理平台，企业可以实现生产计划的精准制定和执行，提高资源的利用效率。
同时，采用敏捷制造、精益生产等先进的管理理念，能够快速响应市场需求的变化，提高企业的市场竞争力。
再者是商业模式创新。
在智能制造的背景下，制造业的商业模式也在发生着深刻的变化。
企业不再仅仅依靠产品的销售获取利润，而是通过提供产品全生命周期的服务，如售后维护、技术支持、个性化定制等，实现价值的最大化。
此外，基于互联网平台的共享制造模式逐渐兴起，企业可以共享生产设备和资源，降低生产成本，提高生产能力的利用率。
为了推动智能制造的创新发展，企业需要制定相应的发展战略。
一是加强技术研发投入。
企业应积极与高校、科研机构合作，开展产学研联合创新，攻克智能制造中的关键技术难题。
同时，要注重自主创新能力的培养，建立自己的技术研发团队，掌握核心技术，提高企业的技术竞争力。
二是注重人才培养。
智能制造中的流程优化与改进
智能制造中的流程优化与改进在当今竞争激烈的制造业环境中，智能制造已经成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。
而在智能制造的实施过程中，流程优化与改进是至关重要的环节，它能够显著提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并增强企业的创新能力。
智能制造中的流程优化与改进并非一蹴而就，而是一个系统性、持续性的工作。
它需要对整个生产流程进行深入的分析和评估，找出其中存在的问题和瓶颈，并采取有效的措施加以解决。
首先，我们要明确智能制造的概念和特点。
智能制造是一种基于新一代信息技术，将先进的制造技术、管理理念和人工智能等深度融合的新型制造模式。
它具有高度的自动化、数字化、网络化和智能化等特点，能够实现生产过程的高效、灵活和精准控制。
在智能制造中，流程优化与改进的重要性不言而喻。
传统的制造流程往往存在着诸多问题，如信息不畅通、生产环节脱节、资源浪费严重等。
这些问题不仅影响了生产效率和产品质量，还增加了企业的运营成本。
通过流程优化与改进，可以打破这些瓶颈，实现生产流程的无缝衔接和资源的优化配置。
那么，如何进行智能制造中的流程优化与改进呢？第一步是进行全面的流程评估。
这需要收集和分析大量的数据，包括生产过程中的各种参数、设备运行状态、人员操作情况等。
通过对这些数据的深入挖掘，可以发现潜在的问题和优化空间。
接下来，要制定明确的优化目标。
这些目标应该是具体、可衡量的，并且与企业的战略目标相一致。
例如，提高生产效率 XX%、降低次品率 XX%、缩短生产周期 XX 天等。
在确定了优化目标后，就可以采取相应的改进措施。
一方面，可以引入先进的制造技术和设备，如工业机器人、自动化生产线、智能传感器等，提高生产过程的自动化水平。
另一方面，要优化生产流程的组织和管理。
例如，采用精益生产的理念，减少不必要的环节和浪费；加强供应链管理，确保原材料的及时供应和产品的顺利交付；建立有效的质量管理体系，严格控制产品质量。
此外，人员的培训和素质提升也是不可忽视的环节。
智能制造发展规划
智能制造发展规划智能制造发展规划一、概述智能制造是现代先进制造技术的综合体现，是我国制造业升级的重要方向。
智能制造可以提高企业效率和生产质量，优化资源配置，推动工业转型和升级。
制定智能制造发展规划是必须的，目的是确保我国制造业能够在智能制造领域取得领先地位，推动中国制造业的可持续发展。
二、整体规划及目标1.发展策略：采用“引导型、市场导向、政策支持、产业合作”四种发展策略。
2.发展现状：建设有一定智能制造基础设施，覆盖全国大部分地区，形成了10多个领域的智能制造产业集群，已经形成了智能制造相关标准等。
3.发展目标：到2022年，构建起高质量、先进、具有一定市场竞争力的智能制造产业体系。
到2035年，令中国成为工业强国的智能制造应用核心国家之一。
到本世纪中叶，推动我国向智能制造强国的阶段性目标迈进。
三、战略措施1.智能制造产业规划的拓展：传统制造企业要升级智能制造流程，智能制造企业要实现智能化升级服务，新兴产业要注重发展面向未来的智能制造。
2.工业互联网："+产业互联网"和"信息技术产业"3.智能制造平台：打造智能制造协同平台，共同推动制造业发展。
4.人才队伍建设：加强科技创新团队建设、加强中小微企业内部管理带头人建设、高层次人才培训与引进等。
5.智能制造标准：加强智能制造标准的研究并加快推广。
四、实施步骤1. 制定智能制造标准，提高智能制造技术的标准化和规范化程度。
2. 建设智能制造产业集群，促进产业多元化发展。
3. 建设智能制造公共服务平台，提高制造企业的技术能力和效率。
4. 组织招商引资，吸引国内外智能制造项目落户。
5. 加强政府引导，组织与协调智能制造相关政策的落实。
6. 针对不同层次的制造企业进行细分，制定适合企业的智能制造方案和产业链升级计划，并落实实施。
五、风险和政策方针1. 市场风险：智能制造技术竞争激烈，技术研发投入巨大，但是未来市场需求趋势难以预测。
智能制造的生产流程优化
智能制造的生产流程优化随着智能制造技术的不断发展，越来越多的企业开始采用智能化的生产流程来提高生产效率、降低生产成本和提升产品质量。
智能制造的生产流程优化是其中一个非常重要的环节，本文将从多个方面探讨智能制造的生产流程优化。
一、生产流程的分析和优化任何一个生产流程都存在一定的瑕疵，导致效率无法得到充分发挥。
通过对生产流程进行深入分析和研究，可以找出生产流程中的瓶颈点和不必要的环节，进而优化生产流程，提高企业的生产效率和经济效益。
对于生产流程的分析和优化，主要包括以下几个步骤：1.建立完整的生产流程图首先需要建立一个完整的生产流程图，包括原材料的采购、加工、组装、质检和出库等环节。
通过生产流程图可以清晰地了解每个环节所需的时间和工人的行动，从而确定生产流程中的瓶颈点和不必要的环节。
2.生产流程的偏差分析通过对生产流程的操作和检测，可以及时发现生产流程中的偏差点。
例如，在某个环节中，操作员需要耗费大量的时间和精力才能完成工作，或者在零部件加工过程中频繁出现故障，这些都是生产流程偏差的表现。
3.生产流程的优化根据生产流程图和偏差分析的结果，可以针对生产流程中的瓶颈点和不必要的环节进行优化。
例如，在流程中加入自动化设备，减少操作员的劳动强度，并提高生产效率。
还可以通过与原材料和供应商的协调来优化生产流程中原材料的配送和采购。
二、智能设备的应用智能设备在生产中的应用越来越广泛，其具有高效性和稳定性，可以有效地优化生产流程。
1.自动化生产自动化设备具有自动化生产、高效率、高质量等优点。
例如，在汽车工厂中，自动化设备可以快速完成汽车零部件的生产和作业，减少人力成本，并且可以保证零部件的质量稳定。
2.可视化管理智能设备可以通过传感器和监控摄像头等技术来实现可视化的设备管理，可以让生产车间工人随时随地了解生产设备和物料运输的情况。
三、数据的采集与分析随着物联网和云计算技术的发展，数据采集和分析变得容易和精确，使优化生产流程变得更加容易实现。
生产过程中的智能化流程优化
生产过程中的智能化流程优化在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想保持竞争力，提高生产效率和产品质量，优化生产过程中的流程至关重要。
而随着科技的不断发展，智能化技术的应用为生产流程的优化带来了新的机遇和挑战。
智能化流程优化，简单来说，就是利用先进的信息技术和智能算法，对生产过程中的各个环节进行分析、评估和改进，以实现更高效、更灵活、更优质的生产。
它不仅仅是简单地引入一些自动化设备，而是对整个生产系统进行深度的整合和优化。
智能化流程优化的第一步是数据采集。
在生产线上，安装各种传感器、监控设备等，实时收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、速度、产量、质量等。
这些数据是后续分析和优化的基础。
但仅仅收集数据是不够的，还需要对数据进行有效的处理和分析。
通过大数据分析技术，我们可以从海量的数据中找出隐藏的规律和趋势。
例如，发现某个生产环节的温度波动与产品质量缺陷之间的关联，或者某个设备的运行时间与故障率之间的关系。
基于这些分析结果，我们可以有针对性地对生产流程进行调整和优化。
智能算法在流程优化中也发挥着重要作用。
比如，通过遗传算法、模拟退火算法等，可以对生产排程进行优化，以最小化生产成本、缩短生产周期。
再比如，利用机器学习算法，可以对设备的故障进行预测和预警，提前安排维护和维修，避免设备故障对生产造成的影响。
在智能化流程优化中，人机协作也是一个关键因素。
虽然智能化技术能够提供强大的分析和决策支持，但人的经验和判断力仍然不可或缺。
例如，在面对一些复杂的质量问题时，需要人工进行深入的分析和判断，结合智能化系统提供的数据和建议，制定出有效的解决方案。
另外，智能化流程优化还需要注重系统的集成和协同。
生产过程往往涉及多个部门和环节，如采购、生产、销售、物流等。
只有实现这些环节之间的信息共享和协同工作，才能真正实现整个生产流程的优化。
例如，通过 ERP（企业资源计划）系统和 MES（制造执行系统）的集成，可以实现生产计划、物料需求、生产进度等信息的实时传递和共享，提高生产的协调性和效率。
智能制造发展趋势
智能制造发展趋势随着科技的不断进步和全球经济的发展，智能制造正在成为全球制造业的关键趋势。
智能制造是一种基于人工智能、大数据分析、物联网和自动化技术的制造方式，它能够提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并加快产品创新周期。
本文将探讨几个智能制造发展的趋势，包括工业物联网、人工智能、可持续发展以及数字化转型。
工业物联网（IIoT）被认为是智能制造的核心技术之一。
它通过将传感器、设备、机器和人员连接到互联网，实现数据的实时监测和分析，从而提高生产效率和产品质量。
工业物联网不仅可以帮助企业实现预测性维护和故障预警，还可以优化供应链管理、提高生产灵活性，并提供实时的生产环境可视化。
随着物联网设备的普及和成本的降低，工业物联网在智能制造中的应用将会越来越广泛。
人工智能（AI）是另一个关键的智能制造趋势。
人工智能可以通过学习和模拟人类的思维过程来实现自主决策和智能优化。
在智能制造中，人工智能可以用于自动化生产过程、优化供应链、预测市场需求、优化产品设计以及改进售后服务。
例如，利用人工智能算法和大数据分析，企业可以实现智能工厂的自动调度和优化，提高生产效率和减少生产成本。
可持续发展也是智能制造不可忽视的趋势之一。
随着人们对环境保护意识的提高，越来越多的企业开始关注可持续发展。
智能制造可以通过优化资源利用、减少能源消耗和废料排放等方式来降低对环境的影响。
例如，智能制造可以通过数据分析和优化算法来减少能源浪费和废料产生，实现可持续的生产方式。
此外，智能制造还可以降低对劳动力的依赖，从而降低对劳动力资源的消耗。
数字化转型是智能制造实现的基础。
随着数字技术的进步和成本的降低，越来越多的企业开始数字化转型，将传统制造业转变为智能制造业。
数字化转型可以通过建立数字化的生产流程、实时监测和数据分析来提高生产效率和产品质量。
例如，利用物联网设备和传感器可以实时监测生产过程中的数据，并通过数据分析和人工智能算法进行优化。
此外，数字化转型还可以提供更灵活和个性化的生产服务，满足不同客户的需求。
智能制造技术在工业生产中的应用与流程优化
智能制造技术在工业生产中的应用与流程优化随着科技的不断进步和智能制造技术的迅速发展，智能制造已经成为了当今工业生产领域的热门话题。
智能制造技术的应用可以帮助企业实现生产过程的自动化、智能化和数字化，从而提高生产效率、降低成本、优化运营流程等，为企业带来巨大的利益。
本文将探讨智能制造技术在工业生产中的应用，并重点关注如何通过智能制造技术优化生产流程。
一、智能制造技术的应用1. 机器人技术机器人技术作为智能制造的重要组成部分，已经在工业生产中得到广泛应用。
机器人具有高度的灵活性和精确性，能够完成一系列重复性、高强度和危险性工作，提高生产效率和产品质量。
例如，许多汽车制造商已经引入了机器人来完成装配线上的工作，从而减少人为错误和缩短生产周期。
2. 3D打印技术3D打印技术是一种将数字模型转化为物理实体的先进制造技术。
它能够快速、灵活地制造各种产品，提高生产效率和产品质量。
在工业生产中，3D打印技术可以用于制造复杂的零件和模具，减少原材料浪费和库存成本。
此外，它还可以支持快速原型制作和个性化生产，为企业带来更多的市场机会。
3. 物联网技术物联网技术将传感器和网络技术相结合，实现设备之间的互联互通。
在工业生产中，物联网技术可以实现设备的远程监控和管理，提高生产的可靠性和稳定性。
通过物联网技术，企业可以及时获取设备的运行状况和生产数据，实现智能调度和精细化管理，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造技术的流程优化1. 资源调度与优化智能制造技术可以通过资源调度与优化来实现生产流程的高效运作。
通过物联网技术，企业可以实时获取生产数据和设备运行状态，从而实现智能调度和优化。
例如，通过机器学习算法和实时数据分析，企业可以预测设备的故障风险和生产需求，合理分配资源并制定优化计划，从而确保生产过程的高效运作。
2. 自动化生产与工艺优化智能制造技术可以实现生产流程的自动化和工艺优化，提高生产效率和产品质量。
例如，通过机器人技术和自动化设备，企业可以实现生产线上的自动化操作和装配，减少人为错误，提高生产效率。
制造业智能制造生产流程优化方案
制造业智能制造生产流程优化方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 智能制造的发展趋势 (3)1.2.1 网络化协同制造 (3)1.2.2 自动化与智能化 (3)1.2.3 大数据分析与优化 (3)1.2.4 定制化与个性化生产 (3)1.2.5 绿色制造与可持续发展 (3)1.2.6 跨界融合与创新 (3)1.2.7 政策支持与产业协同 (3)第二章生产流程现状分析 (3)2.1 现有生产流程概述 (3)2.2 生产流程存在的问题 (4)2.3 生产流程优化的必要性 (4)第三章生产流程优化目标 (5)3.1 优化生产效率 (5)3.2 提高产品质量 (5)3.3 降低生产成本 (5)3.4 提升生产安全性 (6)第四章生产计划与调度优化 (6)4.1 生产计划的智能优化 (6)4.1.1 生产计划概述 (6)4.1.2 生产计划智能优化方法 (6)4.2 生产调度的智能优化 (7)4.2.1 生产调度概述 (7)4.2.2 生产调度智能优化方法 (7)4.3 生产计划与调度的协同优化 (7)4.3.1 生产计划与调度协同概述 (7)4.3.2 生产计划与调度协同优化方法 (7)第五章设备管理与维护优化 (8)5.1 设备管理智能化 (8)5.2 设备维护智能化 (8)5.3 预防性维护与故障诊断 (9)第六章物料与库存管理优化 (9)6.1 物料采购与供应优化 (9)6.1.1 采购流程重构 (9)6.1.2 采购协同 (9)6.1.3 采购成本控制 (9)6.2 库存管理智能化 (10)6.2.1 库存数据管理 (10)6.2.2 库存优化策略 (10)6.2.3 库存智能化应用 (10)6.3 物流与配送优化 (10)6.3.1 物流配送网络优化 (10)6.3.2 配送中心建设 (10)6.3.3 物流配送协同 (10)第七章生产过程控制与监控 (11)7.1 生产过程智能控制 (11)7.2 生产数据实时监控 (11)7.3 生产异常处理与预警 (11)第八章质量管理优化 (12)8.1 质量检测与监控 (12)8.2 质量问题分析与改进 (12)8.3 质量管理体系的智能化 (12)第九章人力资源管理与培训 (13)9.1 人力资源管理智能化 (13)9.1.1 人力资源管理系统与智能制造系统的集成 (13)9.1.2 智能化人力资源管理应用 (13)9.1.3 智能化人力资源管理对企业的影响 (14)9.2 员工培训与技能提升 (14)9.2.1 培训需求的智能化分析 (14)9.2.2 培训资源的优化配置 (14)9.2.3 员工技能提升的智能化路径 (14)9.3 人机协同与智能辅助 (14)9.3.1 人机协同在智能制造中的应用 (14)9.3.2 智能辅助系统在人力资源管理中的应用 (14)9.3.3 人机协同与智能辅助的未来发展趋势 (14)第十章智能制造生产流程实施与评估 (15)10.1 生产流程优化实施策略 (15)10.2 生产流程优化效果评估 (15)10.3 持续改进与优化 (15)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用先进的信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等，对生产过程进行智能化改造，实现生产设备、生产系统、生产管理的高度集成与协同，从而达到提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和增强企业竞争力的目的。
流程型智能制造名词解释
流程型智能制造名词解释流程型智能制造是指在流程型制造行业中，综合利用智能装备、自动化控制、工业互联网、大数据分析等先进技术手段，实现生产过程的智能化、高效化、绿色化和安全化。
一、主要特点1.智能感知与控制- 通过安装各类传感器，实时采集生产过程中的温度、压力、流量、液位等关键参数，实现对生产过程的全面感知。
- 利用先进的自动化控制系统，对生产设备进行精准控制，确保生产过程的稳定运行。
2.智能优化决策- 基于大数据分析和人工智能技术，对生产过程中的海量数据进行挖掘和分析，找出生产过程中的优化空间。
- 通过建立数学模型和优化算法，实现生产过程的智能优化决策，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
3. 智能物流与供应链管理- 利用物联网技术，实现对原材料、在制品和成品的实时跟踪和管理，提高物流效率和准确性。
- 通过与供应商和客户的信息共享和协同，实现供应链的智能化管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
4. 智能安全与环保- 利用智能传感器和监测系统，对生产过程中的安全隐患和环境污染物进行实时监测和预警，确保生产过程的安全和环保。
- 通过建立智能安全管理系统和环保管理系统，实现对生产过程的全面安全和环保管理。
二、应用领域流程型智能制造广泛应用于石油化工、钢铁冶金、有色金属、建材水泥、电力能源等流程型制造行业。
1.石油化工行业- 在石油化工行业中，流程型智能制造可以实现对炼油、化工生产过程的智能优化控制，提高产品质量和收率，降低能耗和污染物排放。
- 利用智能物流和供应链管理系统，实现对原材料和产品的高效配送和管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
2.钢铁冶金行业- 在钢铁冶金行业中，流程型智能制造可以实现对炼铁、炼钢、轧钢等生产过程的智能控制和优化，提高生产效率和产品质量。
- 利用智能物流和供应链管理系统，实现对原材料和产品的精准配送和管理，降低物流成本和库存水平。
3.有色金属行业- 在有色金属行业中，流程型智能制造可以实现对采矿、选矿、冶炼等生产过程的智能优化控制，提高资源利用率和产品质量。
智能制造的全流程优化
智能制造的全流程优化智能制造是指通过现代化的信息技术手段，将研发、设计、生产、销售等工作流程实现智能化，从而提高企业的生产效率和产品质量。
在智能制造的实现过程中，全流程优化是十分重要的一环。
下面，笔者将就智能制造的全流程进行探讨。
一、智能制造的全流程智能制造的全流程包括了软件研发、产品设计、工艺规划、生产制造、物流配送以及售后服务等多个环节。
下面，笔者将对这些环节进行详细介绍：1.软件研发软件研发是智能制造的基础。
企业需要依托大数据、人工智能等技术手段，研发并不断优化软件系统，以满足企业的管理和生产需求，提高企业的运营效率和核心竞争力。
2.产品设计产品设计是产品生命周期的第一步，是产品实现个性化的必要步骤。
在智能制造中，企业需要依托先进的设计软件，实现产品样式设计、功能设计、材料选择、模拟仿真等多个方面的优化，以保证产品设计方案的准确性和可靠性。
3.工艺规划工艺规划是指围绕产品的工艺流程进行规划，以提高生产效率和优化产品质量。
在智能制造中，工艺规划需要借助数字化技术，实现工艺流程的可视化、数字化和智能化，从而有效地解决生产活动中的技术问题。
4.生产制造生产制造是指在生产过程中，应用现代化的技术手段进行制造。
在智能制造中，企业需要依托智能设备、物联网、数字化工厂等相关技术，实现生产过程的数字化管理、自动化控制和全面优化。
5.物流配送物流配送是产品从生产车间到达客户手中的必经之路，对客户服务质量和交货期等方面有着重要的影响。
在智能制造中，企业需要利用物联网、云计算、传感器等技术手段，实现对物流过程的数据化追踪、智能预测和实时掌控。
6.售后服务售后服务是企业获得客户满意度和忠诚度的关键步骤。
在智能制造中，企业需要利用大数据、人工智能、智能设备等相关技术，清晰有效地了解用户需求，对产品质量或服务进行监控，更立体地执行售后服务。
二、智能制造全流程优化的实现智能制造全流程优化的实现需要借助数字化转型所必需的一系列技术手段。
优化工业生产的智能制造方案
优化工业生产的智能制造方案智能制造方案作为一种现代工业生产模式，被广泛应用于提高工业生产的效率和质量。
本文将探讨优化工业生产的智能制造方案，并提供一些实用的建议。
一、智能制造方案的意义智能制造方案是指通过使用先进的技术和设备，在生产过程中实现自动化、信息化和智能化的目标。
它能够实现生产过程的精细化管理，提高生产效率和质量，减少资源的浪费。
智能制造方案在工业生产中起到至关重要的作用。
二、优化生产计划要优化工业生产，首先需要对生产计划进行合理的优化。
智能制造方案可以通过采集和分析大量的生产数据，提供更加准确的生产计划。
通过智能制造方案，可以实现对生产过程的实时监控和调整，根据市场需求和生产能力的变化进行灵活的调度，从而更加高效地安排生产。
三、提高设备智能化水平智能制造方案还可以提高生产设备的智能化水平。
通过安装传感器和监控装置，可以实现设备的远程监控和故障诊断，及时发现并解决问题，从而减少设备故障带来的停机时间和维修成本。
智能制造方案还可以实现设备的自动化控制和调整，提高生产效率和质量。
四、数据驱动的决策智能制造方案通过采集和分析大量的生产数据，为决策提供科学依据。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现生产过程中的潜在问题和改进的空间，进一步优化生产方案。
智能制造方案还可以通过对供应链数据的分析，优化供应链管理，减少库存和运营成本。
五、人工智能与自动化技术的应用智能制造方案中，人工智能和自动化技术的应用越来越广泛。
人工智能技术可以通过学习和优化算法，实现自动化的决策和控制。
自动化技术可以实现生产过程的自动化操作和控制，减少人为操作带来的错误和不良品率。
这些技术的应用可以极大地提高工业生产的效率和质量。
六、安全保障与风险管理在优化工业生产的智能制造方案中，安全保障和风险管理非常重要。
智能制造方案需要考虑数据的安全性和机密性，采取相应的安全措施，防止数据泄露和被攻击。
此外，智能制造方案还需要进行风险评估和管理，及时发现和解决潜在的风险和问题。
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流程工业选矿过程智能优化制造发展战略孙传尧1、2周俊武1、2、3北京矿冶科技集团有限公司矿物加工科学与技术国家重点实验室矿冶过程自动控制技术国家重点实验室摘要分析了实施选矿过程智能优化制造必要性和可行性，提出了选矿过程智能优化制造总体架构和建设路径，阐述了大数据和新一代人工智能技术在选矿智能优化制造中的应用方向，明确了选矿过程智能优化制造发展愿景、目标和重点研究任务，给出了政策建议。
关键词选矿智能优化制造战略Smart and optimal manufacturing development strategy formineral processing industrySUN Chuanyao1,2, ZHOU Junwu1,2,3(1. BGRIMM Technology Group, Beijing 100160, China; 2. State Key Laboratory ofMineral Processing Science and Technology, Beijing 102628, China; 3. State KeyLaboratory of Process Automation in Mining & Metallurgy, Beijing 102628, China) Abstract：In this paper, the necessity and feasibility of smart and optimal manufacturing in mineral processing practice was analyzed. The overall architecture and construction paths of smart and optimal manufacturing in mineral processing was proposed. The application of the big data and the new generation artificial intelligence technology in smart and optimal manufacturing in mineral processing was described.The development vision, goals and key research tasks of smart and optimal manufacturing in mineral processing was put forward, and some policy suggestions were given at last.Key words：Mineral processing; Smart and optimal manufacturing; Development strategy引言随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临发达国家和发展中国家“前后夹击”的双重挑战。
全面推进实施制造强国战略，加快大数据、云计算、物联网应用，以新技术新业态新模式，推动传统行业生产、管理和营销模式变革，是我国制造业的首要任务[1]~[4]。
作为传统行业，我国选矿过程智能制造面临着缺乏顶层设计、缺乏统一数据标准、装备智能化水平不足等一系列的问题，在选矿行业转型升级对新技术的迫切需求与大数据、云服务和新一代人工智能发展趋势的双重驱动下，实施“选矿过程智能优化制造”具有重大意义。
1. 我国选矿自动化、信息化现状我国矿产资源禀赋差，更加需要高效的选矿生产过程，同时，行业高速发展对规模化、集约化生产提出更高要求。
绿色矿山是生态文明建设的关键环节，智能化技术是绿色矿山建设的重要技术支撑。
我国具有国际一流的选矿工艺技术，主体装备也达到或超过国际同行，但生产过程自动化、信息化、智能化技术与发达国家相比起步晚、差距大，成为选矿行业最主要的短板之一，导致资源综合回收利用率和生产率低，同时，阻碍了选矿行业参与国际竞争。
我国选矿自动化、信息化面临的主要问题：1）选矿生产原矿性质复杂、多变，不可控，但其产品必须达到相关标准方可出厂；2）选矿生产既有流程工业连续性，又具有离散和间歇作业特征，过程机理复杂、具有多变量、非线性、大滞后和强耦合等特性；3）国内外没有任何两个选矿厂的原矿、工艺流程和装备完全相同，企业管理水平、装备可靠性、生产运维人力资源状况参差不齐。
选矿过程智能优化制造是以矿山企业全局及选矿厂生产经营全过程的高效化与绿色化为目标，以选矿生产工艺智能优化和选矿生产全流程整体智能优化为特征的制造模式。
实施选矿过程智能优化制造可推动矿山企业生产方式和管控模式的变革，使企业实现优化工艺流程，降低生产成本，促进劳动效率和生产效益的提升。
通过推广智能优化制造技术在选矿行业的应用，推动产业链在地质、采矿、选矿、冶炼等环节的数据共享与协同，为进一步提高产业链协作效率打下基础。
选矿过程智能优化制造可促进企业从生产型组织向服务型组织的转变，通过运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，不断催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。
选矿过程智能优化制造可实现信息共享，整合企业间优势资源，在产业链各环节实施协同创新，推动制造资源和制造能力的优化配置，以提高劳动生产率、提升产品质量[5]。
中国有色金属和黑色金属矿以及煤炭的选矿技术达国际先进水平，部分技术居国际领先。
选矿装备大型化发展迅速，可靠性进一步增强，选矿装备及其配套设备的智能化不断发展，已达到较高水平。
选矿过程检测仪表日趋完备，执行机构可靠性增加，装备智能化水平提高，基础自动化数据与经验积累选矿过程建模仿真及优化控制技术进步。
选矿过程模拟仿真技术日趋完善，选矿过程优化控制技术应用卓有成效。
现代企业信息化技术与选矿生产管理深度融合，行业对选矿过程自动化的理念逐步认同。
智能制造相关技术已经起步，工业物联网技术成为支撑各行业智能制造的使能技术，云服务及计算平台技术的进展为构建具有智能高效数据处理与云计算能力的选矿过程智能制造云平台奠定了基础，大数据分析技术的进展为实现选矿智能制造提供了前提与保障，新一代人工智能基础研究和应用技术研发已经启动。
上述条件为开展选矿过程智能优化制造研究提供了很好的技术基础，现阶段启动相关关键技术研究和智能选矿厂建设技术上是可行的。
2. 选矿过程智能优化制造总体架构及建设路径针对选矿智能优化制造的特点及技术需求分析，笔者提出选矿过程智能制造功能架构如图1所示。
图1选矿过程智能制造功能架构Fig.1 Function structure of smart and optimal manufacturing in mineral processing选矿过程智能制造功能架构主要分四个层次：首先是数据层。
建立矿山数据中心，采集包括矿产资源、采选生产、能源、安全、环保、水资源等各类相关数据，积累形成丰富的选矿制造数据库，奠定智能优化制造的数据基础。
第二层是监控层。
通过实现设备的智能运维和生产的智能操作，达到减少人员，提高劳动效率的目的。
同时，尽可能减少生产、运维过程数据获取时人的参与，提升数据质量和完整性，为选矿过程制造数据挖掘奠定良好基础。
第三层为生产层。
融合新一代人工智能技术，实现破碎、磨矿、浮选、浓缩脱水等过程及选矿生产全流程的智能控制，优化选矿生产技术指标。
第四层为决策层。
通过采选协同及优化配矿的智能决策过程，优化选矿生产经济指标。
“数据中心”是“智能选矿厂”建设和运行的重要基础。
建设“数据中心”、实现矿山业务数据的高效集成和管控是“智能选矿厂”建设的前提。
在此基础上，第一步以提高作业效率、“无人化”和“少人化”为目标，实施选矿生产过程智能操作与智能运维，减少过程人为因素干扰，提升选矿生产大数据质量；第二步以提升“作业品质”为目标，实施选矿生产过程智能优化，改善生产技术指标，获得技术红利；第三步以提升企业综合经济效益为目标，实施采选智能协同，提高企业科学决策能力。
“虚拟选矿厂”是创造企业柔性效益的平台，它不仅是实体选矿厂的数字复制品，更是引导实体选矿厂生产优化、高效的大脑，是实体选矿厂再生产的基因。
通过交互式遨游、远程操作、资产运维、培训指导等方式，进一步增强选矿生产管控和风险防控能力，形成人才、技术和创新的孵化能力与实践能力。
基于上述功能架构，笔者提出选矿过程智能优化制造的建设路径如图2所示，包含四个层次：第一层次为选矿厂数据采集平台与选矿数据中心建设。
通过建设工业物联网络框架，实现矿产资源、选矿生产、能源、安全、环保等数据的集成，保证选矿厂数据的完整性。
第二层次为智能操作选矿厂建设。
建设装备远程智能监控和预测性维护系统，提高装备运转率；建设选矿全流程智能化操作系统，形成专家规则控制，实现少人无人操作调控，稳定工艺流程，优化操作岗位，提升选矿工业大数据的质量和价值。
第三层次为虚拟选矿厂建设。
依照人-信息-物理系统（HCPS）的理念，通过虚拟选矿厂平行模拟实际选矿生产过程，实现数据的透明化和部分数据的软测量功能，并通过超实时仿真功能对选矿全流程生产进行快速决策，引导实际选矿厂快速响应，实现全流程智能优化控制和选矿厂技术指标优化。
第四层次为协同云服务平台建设。
通过对全矿及全行业海量历史数据进行大数据分析，挖掘长周期数据的价值，实现选矿厂资产监管优化、全流程及采选协同和综合经济指标优化图2 选矿过程智能制造建设路径Fig.2 Construction paths of smart and optimal manufacturing in mineral processing智能选矿厂由专家、选矿流程数据与知识系统、运行状态智能感知与认知系统、选矿流程智能决策系统、虚拟选矿厂及选矿工业软件平台构成。
其技术架构如图3所示。
图3 智能选矿厂实施技术架构Fig.3 Technical architecture of the intelligent mineral processing plant 智能选矿厂涉及的关键技术：1）选矿流程运行状态智能感知与认知技术。
人的部分感知、认知功能向信息系统迁移，进而通过信息系统来控制物理系统，代替人类完成更多的脑力、体力劳动[6]，实现选矿过程从传统的“人-物理系统”向“人-信息-物理系统”（HCPS）的演变。
2）选矿流程智能操作与运维技术。
将人的知识深度融合于系统，赋予系统自感知、自学习的能力，并辅助、替代人进行操作、决策，在此基础上产生新的知识，进一步促进人对过程、系统的深入认识，赋予系统自决策和自执行能力，由此实现选矿过程智能优化操作与运维。