先进制造与自动化科学数据共享网子项目

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坚实的信息安全之路

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一
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事科技政策
验
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科技管理和项目管理的经
来五年电子政务的发展建设模式将有所
创新
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对政府部门和国家企事业单位项目
、
国家鼓励更多的部门采用服务外包
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年
，
中机科海公司参与了国家
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管理业务流程
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在任何
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一
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关键信息加密
电子安全证书
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该平台包括
一
，
个站点都可以访问相应
等多种信息安全技术进行研究
显著提
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各领域运行维护的子站
相关软件包
的数据
公司开发了专门的用户授权和
高了公司在系统安全方面的技术水平
司开发的国家国际科技合作计划
国家
批具有科研和分析能力的高素质人员队伍
，
。
为了完
科技支撑计划
、
国家发展改革委高技术
夯实和奠定了软件开发方面的理论
，
公司在对国内外科
产业发展项目管理信息系统等多个国家
2 0 0 8 12
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2008
年
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月
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国家发改委高技术司
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智能制造工厂数据监控项目可行性分析报告

智能制造工厂数据监控项目可行性分析报告第一部分智能制造工厂数据监控项目概述 (2)第二部分智能制造工厂数据监控项目市场分析 (3)第三部分智能制造工厂数据监控项目技术可行性分析 (6)第四部分智能制造工厂数据监控项目时间可行性分析 (8)第五部分智能制造工厂数据监控项目法律合规性分析 (11)第六部分智能制造工厂数据监控项目总体实施方案 (13)第七部分智能制造工厂数据监控项目经济效益分析 (15)第八部分智能制造工厂数据监控项目风险评估分析 (17)第九部分智能制造工厂数据监控项目风险管理策略 (19)第十部分智能制造工厂数据监控项目投资收益分析 (21)第一部分智能制造工厂数据监控项目概述智能制造工厂数据监控项目概述：本项目旨在构建一个智能制造工厂数据监控系统，以实现对工厂生产过程中数据的全面监控和分析。

通过采集、处理和解析各种设备和传感器产生的数据，该系统将提供实时的生产状态信息和关键指标，帮助企业进行生产过程优化，提高生产效率和质量，降低生产成本，从而增强企业竞争力。

该系统的设计采用了分布式架构，包含数据采集、数据传输、数据存储、数据处理和数据展示等多个模块。

数据采集模块负责从各类设备和传感器中采集数据，并将其传输到后端服务器。

数据传输模块采用高效稳定的通信协议，确保数据传输的可靠性和实时性。

数据存储模块采用云端存储技术，将采集的数据进行分层存储，以便后续的离线分析和长期数据追溯。

数据处理模块是该系统的核心部分，它包含了数据预处理、数据挖掘和数据分析等子模块。

数据预处理通过数据清洗、去噪和数据格式化等操作，确保采集的数据具有一定的质量和可用性。

数据挖掘模块采用机器学习和统计分析等技术，从海量数据中提取有价值的信息和规律，如生产过程中的异常事件和潜在风险。

数据分析模块利用数据可视化技术，将处理后的数据呈现为直观的图表和报表，方便用户对生产过程进行实时监控和决策分析。

数据展示模块是该系统的前端界面，通过Web应用或移动端应用的形式，向用户展示实时监控数据和分析结果。

2021-2022学年大学机械工程学院《先进制造技术》期末试题答案

《先进制造技术》考试试卷(A) 答案一、填空题（每空 2 分，共30 分）1、典型 FMS的三个子系统是：加工系统、运储系统、计算机控制系统。

2、先进制造技术的特点：先进性、规范性、实用性、集成性、系统性、动态性。

3、CIMS 系统的三要素：人、经营、技术。

4、FMS 中央管理计算机肩负的任务：控制、监控、监视。

二、名词解释（共15 分，每题 3 分）1、DFC Design For Cost 的意思是面向成本的设计，它最早出现于九十年代初期，属于并行工程中的DFX（Design For X ）技术的一个分支。

面向成本的设计是指在满足用户需求的前提下，尽可能地降低成本，通过分析和研究产品制造过程及其相关的销售、使用、维修、回收、报废等产品全生命周期中的各个部分的成本组成情况，并进行评价后，对原设计中影响产品成本的过高费用部分进行修改，以达到降低成本的设计方法。

DFC将成本作为设计的一个关键参数，并为设计者提供分析、评价成本的支持工具。

2、AM敏捷制造（ Agile Manufacturing ）敏捷制造是在具有创新精神的组织和管理结构、先进制造技术（以信息技术和柔性智能技术为主导）、有技术有知识的管理人员三大类资源支柱支撑下得以实施的，也就是将柔性生产技术、有技术有知识的劳动力与能够促进企业内部和企业之间合作的灵活管理集中在一起，通过所建立的共同基础结构，对迅速改变的市场需求和市场进度作出快速响应。

敏捷制造比起其它制造方式具有更灵敏、更快捷的反应能力。

3、CE 并行工程即concurrent engineering ，简称 CE，是集成地、并行地设计产品及其零部件和相关各种过程（包括制造过程和相关过程）的一种系统方法。

换句话说，就是融合公司的一切资源，在设计新产品时，就前瞻性地考虑和设计与产品的全生命周期有关的过程。

在设计阶段就预见到产品的制造、装配、质量检测、可靠性、成本等各种因素。

4、CIM Computer Integrated Manu-facturing, 简称 CIM 。

聚焦产业链和数字化转型的新制造

/2021.02/■聚焦产业链和数字化转型的新制造此次评选的20个数字经济“新制造”案例聚焦培育数字经济标志性产业链以及工业互联网、制造业集群数字化、中小企业数字化、智能工厂、“未来工厂”，以及个性化定制、网络化协同、服务型制造、共享制造、产业链金融等新模式领域，具备技术先进性、自主创新性、实用性等特征，在推动数字产业集聚发展和制造业数字化升级等方面成效明显。

基于服务型鞋业生态的高端皮鞋智能工厂浙江奥康鞋业股份有限公司以"研发”+“生产”+“服务”+"物流”为核心，通过智能化和自动化设备的投入，整合PLM、ERP、MES,DPR、WMS、EZR等信息化平台，实施数字化转型，从而实现“产品表达数字化、制造工艺信息化、物流装备智能化、营销渠道一体化、用户服务个性化”的服务型鞋业生态模式，构建了"快速市场响应、敏捷产品制造、快捷物流配送、精益生产管理”的高端皮鞋智能工厂。

(((((((Tn平台助力中小微企业数字化转型浙江中之杰智能系统有限公司自主打造的网络协同制造工业互联网平台Tn(Tn平台)面向汽配、电子电器、机械加工等离散制造企业，通过一云通、D—Work、一起造等七大子平台建设，帮助企业实现设计、销售、采购等各环节数据互联互通，打造了以“物料”驱动的、全面协同智造的数字车间解决方案，并聚焦块状经济行业企业，为其提供商机交易、集采、集运、物流标准化等共享生产服务，助力企业低成本地数字化转型，平台已累计服务8600余家企业。

“5G+工业互联网"创新化纤行业产业链(((((((化纤是我国纺织工业的重要支柱和具有国际竞争力的优势产业，2019年产能占全球80%以上，但仍存在产线优化实时性要求高、模型复杂，集团化生产协同困难等痛点。

桐乡市五疆科技发展有限公司的化纤行业“5G+”智慧工业互联网平台创新应用解决方案以化纤行业产业链为应用场景，围绕“边缘层数采+PaaS平台+工业App”功能架构，以数据釆集为基础，通过数据接入、协议转换等建立实时高效的数据采集体系；以PaaS平台为核心，建立基础云平台；最后将工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成微服务功能模块，对化纤、化工行业制造型企业提供工业互联网平台服务、标识解析服务，平台赋能下，实时数据计入量提升50%以上，资源配置效率提升20%,产线产品改产换批时间减少10%以上。

汽车制造行业智能化工厂设计与生产方案

汽车制造行业智能化工厂设计与生产方案第一章智能化工厂概述 (2)1.1 智能化工厂的定义 (2)1.2 智能化工厂的发展趋势 (3)第二章智能化工厂设计原则 (4)2.1 安全与环保原则 (4)2.2 效率与成本原则 (4)2.3 可持续发展原则 (4)第三章生产线布局与优化 (5)3.1 生产线布局策略 (5)3.2 生产线优化方法 (5)3.3 生产物流系统设计 (5)第四章智能装备与设备选型 (6)4.1 智能装备的种类与特点 (6)4.1.1 智能装备种类概述 (6)4.1.2 智能装备特点 (6)4.2 设备选型的依据与原则 (6)4.2.1 设备选型依据 (6)4.2.2 设备选型原则 (7)4.3 设备维护与管理 (7)4.3.1 设备维护 (7)4.3.2 设备管理 (7)第五章信息管理系统 (7)5.1 信息管理系统的组成 (7)5.1.1 系统概述 (7)5.1.2 系统组成 (8)5.2 信息管理系统的实施 (8)5.2.1 项目策划与筹备 (8)5.2.2 系统设计与开发 (8)5.2.3 系统运行与维护 (8)5.3 信息安全管理 (9)第六章自动化控制系统 (9)6.1 自动化控制系统的类型 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 集中控制系统 (9)6.1.3 分布式控制系统 (9)6.1.4 现场总线控制系统 (9)6.1.5 智能控制系统 (9)6.2 控制系统设计与实施 (10)6.2.1 控制系统设计原则 (10)6.2.2 控制系统实施步骤 (10)6.3 系统集成与优化 (10)6.3.1 系统集成 (10)6.3.2 系统优化 (11)第七章质量管理与控制 (11)7.1 质量管理体系 (11)7.2 质量检测与监控 (11)7.3 质量改进与持续提升 (12)第八章能源管理与节能技术 (12)8.1 能源管理策略 (12)8.2 节能技术与应用 (13)8.3 能源监测与优化 (13)第九章安全生产与环境保护 (13)9.1 安全生产管理制度 (13)9.1.1 安全生产方针 (13)9.1.2 安全生产组织架构 (14)9.1.3 安全生产责任制 (14)9.1.4 安全生产培训与教育 (14)9.2 安全预防与处理 (14)9.2.1 安全预防 (14)9.2.2 安全处理 (14)9.3 环境保护措施与实施 (14)9.3.1 环境保护政策 (14)9.3.2 环境保护设施 (14)9.3.3 环境保护管理 (15)第十章智能化工厂生产方案 (15)10.1 生产计划与调度 (15)10.1.1 生产计划制定 (15)10.1.2 生产调度 (15)10.2 生产过程控制与优化 (16)10.2.1 生产过程监控 (16)10.2.2 生产过程优化 (16)10.3 生产效率分析与改进 (16)10.3.1 生产效率分析 (16)10.3.2 生产效率改进 (16)第一章智能化工厂概述1.1 智能化工厂的定义智能化工厂，是指在现代化工业生产中，通过集成先进的信息技术、自动化技术、网络技术、大数据技术等，实现生产过程的高度自动化、信息化、网络化和智能化的工厂。

电子行业电子元件智能制造方案

电子行业电子元件智能制造方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章智能制造现状分析 (3)2.1 电子元件行业现状 (3)2.2 电子元件智能制造需求分析 (3)2.2.1 提高生产效率 (4)2.2.2 降低生产成本 (4)2.2.3 提升产品质量 (4)2.2.4 加快产品研发 (4)2.2.5 提高产业链协同效率 (4)2.2.6 培养人才队伍 (4)第三章智能制造总体方案设计 (4)3.1 总体框架 (4)3.2 技术路线 (5)3.3 实施步骤 (5)第四章生产设备智能化改造 (6)4.1 设备选型 (6)4.2 设备联网 (6)4.3 设备数据采集与处理 (6)第五章生产流程优化 (7)5.1 生产计划管理 (7)5.2 生产调度优化 (7)5.3 生产过程监控 (7)第六章质量控制智能化 (8)6.1 质量检测设备 (8)6.2 质量数据分析 (8)6.3 质量改进策略 (8)第七章供应链协同 (9)7.1 供应商管理 (9)7.1.1 供应商选择与评价 (9)7.1.2 供应商关系维护 (9)7.1.3 供应链协同策略 (9)7.2 物流配送优化 (9)7.2.1 物流网络规划 (9)7.2.2 物流配送模式创新 (9)7.2.3 物流成本控制 (9)7.3 库存管理智能化 (10)7.3.1 库存数据实时监控 (10)7.3.2 安全库存设置与调整 (10)7.3.3 库存优化策略 (10)7.3.4 库存智能化管理 (10)第八章信息系统集成 (10)8.1 数据集成 (10)8.2 业务集成 (11)8.3 系统集成 (11)第九章安全生产与环保 (11)9.1 安全生产管理 (11)9.1.1 安全生产目标 (11)9.1.2 安全生产组织架构 (12)9.1.3 安全生产规章制度 (12)9.1.4 安全生产培训与教育 (12)9.1.5 安全生产检查与整改 (12)9.2 环保设施改造 (12)9.2.1 环保设施现状分析 (12)9.2.2 环保设施改造方案 (12)9.2.3 环保设施改造实施 (12)9.2.4 环保设施运行维护 (12)9.3 安全环保监测 (12)9.3.1 监测体系构建 (12)9.3.2 监测设备配置 (12)9.3.3 监测数据分析 (13)9.3.4 监测预警与应急响应 (13)第十章项目实施与评估 (13)10.1 项目实施计划 (13)10.1.1 实施阶段划分 (13)10.1.2 实施时间表 (13)10.1.3 风险控制 (13)10.2 项目评估指标 (14)10.3 项目后期运维 (14)第一章概述1.1 项目背景我国科技水平的快速提升和制造业的转型升级，电子行业作为国民经济的重要支柱，正面临着智能化、自动化的发展趋势。

制造业智能工厂解决方案

制造业智能工厂解决方案第一章智能工厂概述 (3)1.1 智能工厂的定义 (3)1.2 智能工厂的发展趋势 (3)2.1 数字化转型 (3)2.2 网络化协同 (3)2.3 智能化升级 (3)2.4 自动化与技术 (3)2.5 绿色可持续发展 (3)2.6 定制化与个性化生产 (4)2.7 安全生产与工业互联网 (4)第二章智能工厂规划与设计 (4)2.1 智能工厂规划原则 (4)2.2 智能工厂设计流程 (4)2.3 智能工厂布局优化 (5)第三章生产线智能化升级 (5)3.1 生产线自动化改造 (5)3.2 生产线信息化升级 (6)3.3 生产线智能化集成 (6)第四章供应链管理优化 (7)4.1 供应链协同管理 (7)4.2 物流自动化与智能化 (7)4.3 供应链数据挖掘与分析 (7)第五章设备管理与维护 (8)5.1 设备状态监测与预测性维护 (8)5.2 设备功能优化 (8)5.3 设备故障诊断与排除 (9)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测自动化 (9)6.1.1 检测设备的选择与应用 (9)6.1.2 检测算法的研究与应用 (10)6.1.3 检测流程的优化 (10)6.2 质量数据采集与分析 (10)6.2.1 数据采集技术 (10)6.2.2 数据处理与分析方法 (10)6.2.3 数据可视化与应用 (10)6.3 质量改进与优化 (11)6.3.1 质量改进方法 (11)6.3.2 质量改进流程 (11)6.3.3 持续优化 (11)第七章能源管理与节能减排 (11)7.1 能源消耗监测与分析 (11)7.1.2 能源消耗分析 (11)7.2 能源优化配置 (12)7.2.1 设备选型与改造 (12)7.2.2 能源结构调整 (12)7.2.3 优化生产流程 (12)7.2.4 能源回收利用 (12)7.3 节能减排措施 (12)7.3.1 节能技术改造 (12)7.3.2 管理优化 (12)7.3.3 绿色生产 (12)7.3.4 智能调度 (12)7.3.5 节能宣传与培训 (12)第八章信息安全与风险防范 (12)8.1 信息安全策略 (13)8.1.1 制定信息安全政策 (13)8.1.2 信息安全组织架构 (13)8.1.3 信息安全管理制度 (13)8.2 风险评估与防范 (13)8.2.1 风险识别 (13)8.2.2 风险评估 (13)8.2.3 风险防范措施 (14)8.3 应急响应与恢复 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急响应实施 (14)8.3.3 恢复与总结 (14)第九章人才培养与培训 (15)9.1 人才培养规划 (15)9.2 培训体系构建 (15)9.3 人才激励机制 (16)第十章智能工厂实施与评估 (16)10.1 项目实施与管理 (16)10.1.1 项目启动 (16)10.1.2 项目组织与管理 (16)10.1.3 项目进度控制 (16)10.1.4 风险管理 (16)10.1.5 质量管理 (17)10.2 智能工厂评估体系 (17)10.2.1 评估指标体系 (17)10.2.2 数据采集与处理 (17)10.2.3 评估方法与流程 (17)10.2.4 评估结果应用 (17)10.3 持续改进与优化 (17)10.3.1 改进计划制定 (17)10.3.3 改进效果评估 (17)10.3.4 优化策略制定 (17)10.3.5 优化措施实施与监控 (17)第一章智能工厂概述1.1 智能工厂的定义智能工厂，是指在信息技术、网络技术、自动化技术、大数据分析等现代科技手段的支持下，以数字化、网络化、智能化为特征，对生产过程进行全面优化和升级的现代化工厂。

《智能制造导论》第二章智能制造系统

用。
02
技术标准与互操作性
智能制造系统的不同设备和系统之间需要实现互操作性和标准化，以确
保信息流通和协同工作。解决方案包括制定统一的技术标准和接口规范，
促进不同厂商之间的合作和交流。
03
人力资源与培训
智能制造系统的应用需要具备相关技能和知识的人力资源支持。解决方
案包括加强人才培养、培训和引进高素质人才，以满足智能制造系统发
详细描述
工业自动化技术利用传感器、控制器、执行器等技术，实现生产过程的自动化控制和监测，提高生产效率和产品质量，降低能耗和减少人力成本。
05
智能制造系统的实施与案例分析
智能制造系统的实施步骤
需求分析
明确企业需求，包括生产流程、产品特性、市场定位等，为智能制造系统提供定制化解决方案。
测试与优化
工业人工智能技术是智能制造系统的未来发展方向，它通过模拟人类智能，实现生产过程的自动化和智能化。
详细描述
工业人工智能技术利用机器学习、深度学习等技术，使机器具备自主学习和决策的能力，实现自动化生产线、智能机器人等应用，提高生产效率和产品质量。
工业自动化技术
总结词
工业自动化技术是智能制造系统的基础，它通过自动化设备和系统，实现生产过程的自动化和高效化。
工业大数据技术
总结词
工业大数据技术是智能制造系统的重要支撑，它通过对海量数据的挖掘和分析，为生产决策提供科学依据。
详细描述
工业大数据技术利用数据挖掘、机器学习等技术，对生产过程中产生的海量数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为生产优化、质量控制、预测性维护等提供支持。
工业人工智能技术
总结词
对智能制造系统进行全面测试，并根据测试结果进行优化和改进，确保系统的性能和稳定性达到最佳状态。

家具行业智能制造生产线建设方案

家具行业智能制造生产线建设方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 家具行业现状分析 (3)1.2 智能制造生产线建设目标 (3)1.3 项目实施意义 (4)第2章智能制造技术概述 (4)2.1 智能制造技术发展历程 (4)2.2 家具行业智能制造关键技术 (4)2.3 国内外家具智能制造发展现状 (5)第3章生产线规划与设计 (5)3.1 生产线整体布局 (5)3.1.1 布局原则 (5)3.1.2 布局方案 (5)3.2 工艺流程优化 (6)3.2.1 工艺流程分析 (6)3.2.2 优化措施 (6)3.3 设备选型与配置 (6)3.3.1 设备选型原则 (6)3.3.2 设备配置 (6)第四章智能制造系统集成 (6)4.1 信息化系统架构 (6)4.1.1 系统总体架构 (7)4.1.2 系统模块设计 (7)4.2 数据采集与处理 (7)4.2.1 数据采集 (7)4.2.2 数据处理 (7)4.3 互联互通与协同控制 (7)4.3.1 互联互通 (7)4.3.2 协同控制 (7)4.3.3 设备互联互通 (7)4.3.4 跨部门协同 (8)第5章智能制造核心设备 (8)5.1 自动化生产线设备 (8)5.1.1 设备选型与布局 (8)5.1.2 关键设备介绍 (8)5.2 应用 (8)5.2.1 选型与部署 (8)5.2.2 应用场景 (8)5.3 智能物流系统 (8)5.3.1 物流系统设计 (8)5.3.2 关键设备与系统功能 (9)第6章智能制造执行系统 (9)6.1.1 生产计划 (9)6.1.2 生产调度 (9)6.2 生产过程监控 (9)6.2.1 设备监控 (9)6.2.2 产品质量监控 (10)6.3 质量管理与追溯 (10)6.3.1 质量管理 (10)6.3.2 质量追溯 (10)第7章设备互联互通与数据采集 (10)7.1 设备互联互通技术 (10)7.1.1 网络通信技术 (11)7.1.2 设备集成技术 (11)7.1.3 设备控制技术 (11)7.2 数据采集与传输 (11)7.2.1 数据采集技术 (11)7.2.2 数据传输技术 (11)7.2.3 数据存储与管理 (11)7.3 工业互联网平台应用 (11)7.3.1 设备远程监控 (11)7.3.2 生产过程优化 (12)7.3.3 供应链管理 (12)7.3.4 售后服务与市场分析 (12)第8章智能制造安全保障体系 (12)8.1 网络安全防护 (12)8.1.1 网络架构设计 (12)8.1.2 访问控制策略 (12)8.1.3 网络监测与预警 (12)8.2 数据安全与隐私保护 (12)8.2.1 数据加密与备份 (12)8.2.2 数据访问控制 (12)8.2.3 数据脱敏与合规性检查 (12)8.3 设备安全与维护 (13)8.3.1 设备安全管理 (13)8.3.2 安全防护设备部署 (13)8.3.3 设备维护与升级 (13)8.3.4 安全培训与意识提升 (13)第9章生产线调试与优化 (13)9.1 生产线调试方法与步骤 (13)9.1.1 调试目标 (13)9.1.2 调试方法 (13)9.1.3 调试步骤 (13)9.2 生产效率与品质提升 (14)9.2.1 生产效率提升 (14)9.3 持续改进与优化 (14)第10章项目实施与展望 (15)10.1 项目实施策略与计划 (15)10.1.1 项目实施原则 (15)10.1.2 项目实施步骤 (15)10.1.3 项目实施时间表 (15)10.2 项目风险评估与应对 (15)10.2.1 技术风险 (15)10.2.2 市场风险 (16)10.2.3 人员风险 (16)10.2.4 质量风险 (16)10.3 智能制造生产线未来展望 (16)10.3.1 生产自动化 (16)10.3.2 数据驱动 (16)10.3.3 网络协同 (16)10.3.4 绿色环保 (16)10.3.5 定制化生产 (16)第1章项目背景与目标1.1 家具行业现状分析社会经济的发展和人们生活水平的提高，对家具产品的需求日益多样化与个性化，家具行业面临着巨大的市场机遇。

现场总线选择专家系统(FCES)的设计

２基于规则的专家系统模型
专家系统是人工智能研究领域中最为活跃的一个分支，旨在通过模拟专家的思维进行推理，找最佳寻的可行方案。十分适合对已有固定思维模式的问题做
出分析。
满足科技进步与创新、社会发展、经济增长和国家安全等多种需求。为增强我国科技创新能力，提高科技整体水平，我国的国家科学数据共享工程已经全面启动。“ 先进制造与自动化科学数据共享网” ０５２０年正
息进行处理，过推理机推断出新的信息。识库、通知
线，标准文本已达到８Ｏ页，Ｏ０给普通用户选择现场总
推理机是构成专家系统的核心。知识库由谓词演算事
知识库来演绎用户要求的信息的过程构成，消解、如前向链或反向链。外，家系统还包括用户接口和此专解释机。用户接口分为提供给使用者的接口和提供给
技术探讨
ＴＥＣＨＮＩＣＡＬＥＸＰＬ０ＲＡＴｌＮＯ
现场总线选择专家（ＣＥ）系统Ｆ的设计Ｓ
ＴｈｔｄｆＦｅｄｕＯｃｈｉｅＥｐｒＳｓｅＦＳ）
关键词：科学数据共享现场总线协议专家系统
Ａｂｔｃ：ｓｄｏｈｎｓｒｔＢａｅｎＣｉａＲ＆ＤＩｆｓｔｒｎａｉｔｖ１ｐｎＰｏｅｔ” ｖｎｅｎｆｃｒｇ＆ａｎｒｔｕｅａｄＦｃｌｙＤｅｅｏｍｅｔｒｊｃＡｄａｃｄＭａｕａｔｉａｍｃｉｕｎ

以自主自动化技术和产品打造先进制造业基地

系统必须以高端工业自动化技术为基础，要在高叮靠的主控平台上，需综合运用优化控制技术、备优化技术，装装备建
模等技术才能研制成功和利时创业十三年来，在Ｔ业Ａ动化的关键技术领域
一
统也将于下半年投产发电？目前，中央要求地方政府要落实二氧化硫减排责任，
防建设提供技术装备的基础性产业，大力振兴装备制造业是树立科学发展观，
走新型工业化道路，实现国民经济可持续发展的战略举措：Ａ动化控制系统是装备制造业的技术瓶颈，是实现制造技
成功研制并应用多种
高端关键装备自动化控制系统
￣Ｈ公司于两年前进入垃圾电站这个新Ｉ，Ｊｊ
４浙江经济２６９０００１
维普资讯
兴市场，已经取得２０多项业绩，以其并
知识产权的６０临界机组ＤＳ系０Ｍ￣超Ｃ
１９９３年开始创业、０３落户于杭２０年
州下沙开发区的杭州和利时Ａ动化有限
级核岛及常规岛设备、型石化装置、大大
型垃圾焚烧、系统的技术能力：
公司签订并实施的项目已有４０多个，业绩覆盖到国内所有在建及运行的核电站，稳定的系统、业的Ｔ程服务赢得以专了用户的充分认可：在火电行业，利时和

智能制造的概述及应用案例

2010
2012
2013
2011
2010年《德国 2020 高技术战略》发布，并重点推出 11 个“未来项目”。 2012年3月《德国2020高技术战略》行动计划发布，11个“未来项目” 缩减为10个（投资84亿欧元）； “工业4.0”一词首次出现（投资2亿欧元）。
2012
4 3
5
6 7
深入推进制造业结构调整积极发展服务型制造和生产性服务业
推进信息化与工业化深度融合
2
8
9大任务
提高国家制造业创新能力
1
9
提高制造业国际化发展水平
中国制造2025战略介绍
新一代信息通信技术产业
高档数控机床和机器人
节能与新能源汽车电力装备
航空航天装备
农机装备
海洋工程装备及高技术船舶先进轨道交通装备
智能制造
汇报人：姓名
01 02
智能制造的概述智能制造的趋势及发展现状
目录
03
04
智能制造关键技术
智能制造应用案例
01
智能制造的概述
智能制造概述
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
新材料生物医药及高性能医疗器械
10大重点领域
中国制造2025战略介绍
到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升，试点示范项目运营成本降低30%，产品生产周期缩短30%，不良品率降低 30%。到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低 50%。

制造业生产线自动化与智能改造方案

制造业生产线自动化与智能改造方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第2章生产线现状分析 (4)2.1 生产线布局 (4)2.2 设备状况 (4)2.3 生产线效率 (4)2.4 生产成本分析 (5)第3章自动化技术概述 (5)3.1 自动化技术发展历程 (5)3.2 自动化技术分类 (5)3.3 自动化技术在制造业的应用 (5)第4章智能改造技术选型 (6)4.1 技术应用 (6)4.1.1 工业 (6)4.1.2 服务 (6)4.1.3 协作 (6)4.2 传感器技术应用 (6)4.2.1 位置传感器 (6)4.2.2 速度传感器 (7)4.2.3 温度传感器 (7)4.2.4 压力传感器 (7)4.3 控制系统与驱动技术 (7)4.3.1 可编程逻辑控制器（PLC） (7)4.3.2 运动控制器 (7)4.3.3 伺服驱动器 (7)4.3.4 步进驱动器 (7)4.4 信息化与网络技术 (7)4.4.1 工业以太网 (8)4.4.2 无线通信技术 (8)4.4.3 数据库管理系统 (8)4.4.4 信息化软件 (8)第5章生产线自动化布局设计 (8)5.1 自动化生产线布局原则 (8)5.1.1 高效性原则 (8)5.1.2 灵活性原则 (8)5.1.3 安全性原则 (8)5.1.4 经济性原则 (8)5.2 设备选型与配置 (8)5.2.1 设备选型原则 (8)5.2.3 设备布局 (9)5.3 生产线物流系统设计 (9)5.3.1 物流系统概述 (9)5.3.2 物流设备选型 (9)5.3.3 物流路径设计 (9)5.3.4 物流信息系统 (9)5.4 生产线安全与环保设计 (9)5.4.1 安全设计 (9)5.4.2 环保设计 (9)第6章关键技术与难点分析 (9)6.1 关键技术概述 (9)6.2 自动化设备集成 (10)6.3 智能控制策略 (10)6.4 数据采集与处理 (10)第7章智能制造系统构建 (11)7.1 智能制造系统框架 (11)7.1.1 设备层 (11)7.1.2 控制层 (11)7.1.3 管理层 (11)7.1.4 应用层 (11)7.2 设备互联互通 (11)7.2.1 网络架构 (12)7.2.2 设备集成 (12)7.2.3 互联互通协议 (12)7.3 数据分析与优化 (12)7.3.1 数据采集与预处理 (12)7.3.2 数据分析与挖掘 (12)7.3.3 生产优化 (12)7.4 智能决策与执行 (12)7.4.1 智能决策 (12)7.4.2 执行策略 (12)7.4.3 决策与执行的协同 (12)第8章生产执行与管理 (13)8.1 生产计划管理 (13)8.1.1 生产排程 (13)8.1.2 物料需求计划 (13)8.1.3 生产进度跟踪 (13)8.2 生产过程控制 (13)8.2.1 生产调度 (13)8.2.2 生产监控 (13)8.2.3 异常处理 (13)8.3 质量管理 (13)8.3.1 质量控制 (14)8.3.3 质量改进 (14)8.4 设备维护与保养 (14)8.4.1 设备维护计划 (14)8.4.2 设备状态监测 (14)8.4.3 设备保养 (14)第9章人员培训与技能提升 (14)9.1 培训需求分析 (14)9.2 培训内容与课程设置 (15)9.3 培训方式与实施 (15)9.4 技能评价与持续改进 (15)第10章项目实施与效果评估 (16)10.1 项目实施步骤 (16)10.2 风险分析与控制 (16)10.3 项目效果评估 (16)10.4 持续改进与优化建议 (17)第1章项目背景与目标1.1 项目背景全球经济一体化的发展，我国制造业面临着激烈的国际竞争。

先进制造(085272)自动化科学与电气工程学院

先进制造(085272)自动化科学与电气工程学院专业型博士研究生培养方案一、适用学科及培养方向先进制造领域工程/领域（085272）培养方向为：1.机械工程领域机械制造及自动化、机械电子工程、机械设计及理论、工业与制造系统工程、航空宇航制造工程、材料加工工程2.工业工程领域可靠性系统工程的理论与方法3.航天工程领域飞行器设计、航空宇航推进理论与工程4.仪器仪表工程领域量子信息技术及仪器、惯性技术及组合导航、精密动态测试技术及仪器、光电技术与智能仪器、多维成像技术及仪器、空天遥感探测及信息处理、三维视觉测量与重建 5.化学工程领域应用化学方向纳米材料化学、能源材料与催化化学、表面及光电化学6.环境工程领域水及大气污染与控制技术、环境生物技术、环境与能源材料、地球探测新技术和新方法、日地空间环境和效应二、培养目标北京航空航天大学先进制造领域工程博士研究生的培养目标是：具有高度的国家使命感和社会责任感，科学研究与实践能力强、国际视野开阔、适应国家社会经济发展对高层次人才需要、具有很强综合素质与能力的工程技术领军人才。

1.拥护中国共产党的领导，热爱祖国，遵纪守法，品行端正，诚实守信，身心健康，具有良好的科研道德和敬业精神。

2.于本工程领域，掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识；具备解决本领域复杂工程技术问题、进行工程技术创新以及组织实施重大工程项目和重要科技攻关项目的能力；具有良好的综合素质以及跨文化沟通能力。

3.在推动产业发展或工程技术进步方面做出创造性成果。

三、培养模式及学习年限1.培养模式根据人才培养和发展需要，先进制造领域工程博士研究生的培养将采用以某一级学科为主体，结合校企所联合培养、多学科交叉培养及国际联合的培养模式。

实行双导师或导师团队负责制，集体制订研究生个人培养计划、指导科学研究和学位论文。

2.学习年限遵照《北京航空航天大学研究生学籍管理规定》，全日制工程博士研究生学制为4年（非直博），实行弹性学习年限。

《智能制造技术与项目化应用》课程标准

《智能制造技术与项目化应用》课程标准一、课程定位本课程是机械类、电气类、信息类专业的专业基础课，让学生掌握机械、信息等多学科综合知识，具备从事智能制造相关领域的科学研究、技术开发、工程设计、运行维护和经营管理等方面工作的综合能力，是专业类的核心课程。

本课程主要让学生熟悉和掌握智能制造工程领域的现状、前沿及发展趋势，培养学生交叉融合的学习能力，能够创造性运用所学科学理论和技术手段分析并解决不断涌现的新工程问题的基本能力，形成良好的科学精神和人文素养。

为后续课程学习和应用打下基础。

先修课程：《Python程序设计》、《传感器技术》。

后续课程：《工业网络技术及应用》、《数字化制造技术》、《智能集成制造系统》等。

二、课程目标通过本课程的学习，使学生逐步掌握智能制造技术、学习和实践智能制造生产模式，能够使用智能制造技术及知识解决智能制造实际问题，培养学生智能制造思维和团结协作的良好品质。

（一）知识目标1．掌握智能制造的概念、国家标准体系、本质与价值内涵；2．认识智能设计和智能装备、智能加工与智能服务、智能制造面临的挑战；3．熟悉数字化设计与仿真、数字化工艺、数字化加工与装配、数字化生产管理、数字化远程维护；4．掌握工业互联网的体系架构、网络体系、数据体系、安全体系；5．熟悉柔性制造系统、计算机集成制造系统、并行工程、精益生产、敏捷制造、虚拟制造；6．掌握智能制造设备安全、控制安全、网络安全、应用安全、数据安全及综合防护；7．熟悉智能工厂的设计、建造，了解大规模个性化定制、网络协同制造，掌握工业大数据、边缘计算；8．掌握智能工厂的应用概况、应用特点及部分关键技术的应用；9．掌握工业互联网大规模定平台的概况、定制方案应用；10.了解智能制造生产实训中心的内容、岗位方向与核心能力。

（二）能力目标1．能够持续跟踪与学习智能制造工程及其相关领域的前沿技术；2．能够持续提高多学科背景下的团队工作与交流能力；3．能够通过多种途径拓宽学术视野，了解制造业发展的趋势，善于在新工业环境中发现和创造发展机遇；4．具备较强的团队合作能力、沟通协调能力和工程项目管理能力；5．具有智能制造工程行业法规、可持续发展的认知能力；6．具备创新精神、可持续发展理念和国际化视野，能不断学习和适应发展。

服装行业智能制造生产计划方案

服装行业智能制造生产计划方案第1章智能制造概述 (4)1.1 服装行业智能制造背景 (4)1.1.1 国家政策支持 (4)1.1.2 市场需求驱动 (4)1.1.3 技术进步推动 (4)1.2 智能制造发展趋势 (4)1.2.1 数字化 (4)1.2.2 网络化 (4)1.2.3 智能化 (4)1.2.4 绿色化 (4)1.3 智能制造在服装行业的应用 (5)1.3.1 智能设计 (5)1.3.2 智能制造装备 (5)1.3.3 智能生产管理 (5)1.3.4 智能仓储物流 (5)1.3.5 智能服务 (5)第2章生产计划目标与策略 (5)2.1 生产计划目标 (5)2.2 生产计划策略 (6)2.3 生产计划与智能制造的融合 (6)第3章智能制造基础设施 (6)3.1 工厂布局设计 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 设计原则 (7)3.1.3 布局方案 (7)3.2 设备选型与配置 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 设备选型原则 (7)3.2.3 设备配置方案 (7)3.3 网络架构与数据传输 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 网络架构设计 (8)3.3.3 数据传输方案 (8)第4章智能研发与设计 (8)4.1 产品研发管理 (8)4.1.1 研发流程优化 (8)4.1.2 研发资源共享 (8)4.1.3 创新激励机制 (8)4.2 智能设计系统 (9)4.2.1 设计系统构建 (9)4.2.2 设计资源库建设 (9)4.3 虚拟现实技术应用 (9)4.3.1 虚拟样衣制作 (9)4.3.2 个性化定制体验 (9)4.3.3 虚拟展示与推广 (9)第5章智能物料采购与库存管理 (9)5.1 物料采购策略 (9)5.1.1 采购需求分析 (9)5.1.2 供应商选择与评估 (10)5.1.3 采购价格谈判与合同管理 (10)5.2 供应商管理 (10)5.2.1 供应商关系维护 (10)5.2.2 供应商绩效评价 (10)5.2.3 供应商发展与合作 (10)5.3 库存控制与优化 (10)5.3.1 库存分析与预测 (10)5.3.2 库存控制策略 (10)5.3.3 库存优化与调整 (11)第6章智能生产过程控制 (11)6.1 生产调度与优化 (11)6.1.1 调度策略 (11)6.1.2 生产排程 (11)6.1.3 优化算法 (11)6.2 工艺流程管理 (11)6.2.1 工艺标准制定 (11)6.2.2 智能工艺指导 (11)6.2.3 工艺流程监控 (11)6.3 质量监控与追溯 (11)6.3.1 质量标准制定 (12)6.3.2 在线质量检测 (12)6.3.3 质量追溯与改进 (12)6.3.4 质量数据分析 (12)第7章智能制造执行系统 (12)7.1 生产数据采集与处理 (12)7.1.1 数据采集系统构建 (12)7.1.2 数据处理与分析 (12)7.2 生产执行与监控 (12)7.2.1 生产计划执行 (12)7.2.2 生产过程监控 (12)7.3 生产线自动化改造 (13)7.3.1 自动化设备选型与布局 (13)7.3.2 生产线控制系统设计 (13)7.3.3 生产线优化与升级 (13)第8章智能物流与仓储 (13)8.1.1 系统概述 (13)8.1.2 系统架构 (13)8.1.3 物流信息系统 (13)8.1.4 自动化设备 (13)8.1.5 仓储布局 (13)8.2 仓储管理优化 (14)8.2.1 仓储管理策略 (14)8.2.2 信息化管理 (14)8.2.3 仓储作业优化 (14)8.2.4 安全管理 (14)8.3 智能搬运与输送设备 (14)8.3.1 智能搬运设备 (14)8.3.2 输送设备 (14)8.3.3 设备集成与控制 (14)8.3.4 设备维护与保养 (14)第9章数据分析与决策支持 (14)9.1 生产数据分析 (14)9.1.1 生产过程数据分析 (15)9.1.2 质量数据分析 (15)9.1.3 库存数据分析 (15)9.2 成本控制与优化 (15)9.2.1 成本结构分析 (15)9.2.2 成本控制策略 (15)9.2.3 成本优化方案 (15)9.3 决策支持系统 (15)9.3.1 系统架构设计 (15)9.3.2 数据采集与处理 (15)9.3.3 决策模型与算法 (15)9.3.4 决策分析与评估 (16)第10章智能制造项目实施与评估 (16)10.1 项目实施步骤与方法 (16)10.1.1 项目筹备阶段 (16)10.1.2 项目设计阶段 (16)10.1.3 项目实施阶段 (16)10.1.4 项目验收阶段 (16)10.1.5 项目运维阶段 (16)10.2 项目风险管理 (16)10.2.1 风险识别 (17)10.2.2 风险评估 (17)10.2.3 风险控制 (17)10.3 项目效果评估与持续改进 (17)10.3.1 项目效果评估 (17)10.3.2 评估指标体系 (17)第1章智能制造概述1.1 服装行业智能制造背景全球经济一体化和市场竞争的加剧，我国服装行业正面临着前所未有的挑战。

2019国家自然科学基金委信息学部的学科名称和代码

F01 电子学与信息系统F0101 信息论F0102 信息系统F0103通信理论与系统F0104通信网络F0105移动通信F0106 空天通信F0107 水域通信F0108 多媒体通信F0109 光通信F0110 量子通信与量子信息处理F0111 信号理论与信号处理F0112雷达原理与雷达信号F0113 信息获取与处理F0114 探测与成像F0115 图像处理F0116图像表征与显示F0117 多媒体信息处理F0118 电路与系统F0119电磁场F0120电磁波F0121 微波光电子F0122物理电子学F0123 敏感电子学与传感器F0124生物电子学与生物信息处理F0125 医学信息检测与处理F02 计算机科学F0201计算机科学的基础理论F0202 计算机软件F0203计算机体系结构F0204计算机硬件技术F0205 计算机应用技术F0206 信息安全F0207计算机网络F03 自动化F0301控制理论与技术F0302控制系统F0303系统建模与仿真技术F0304系统工程理论与技术F0305生物系统分析与调控F0306检测技术及装置F0307导航、制导与控制F0308智能制造自动化理论与技术F0309机器人学与机器人技术F0310人工智能驱动的自动化F04 半导体科学与信息器件F0401 半导体材料F0402集成电路设计F0403 半导体光电子器件F0404 半导体电子器件与集成F0405 半导体物理F0406 集成电路器件、制造与封装F0407微纳机电器件与控制系统F0408 新型信息器件F05 光学与光电子学F0501光学信息获取、显示与处理F0502 光子与光电子器件F0503 传输与交换光子学F0504红外与太赫兹物理及技术F0505 非线性光学与梁子光学F0506 激光 F0507 光谱技术F0508 应用光学F0509 光学和光电子材料F0510 空间光学F0511 大气、海洋与环境光学F0512 生物、医学光学与光子学F0514 能源与照明光子学F0514 维纳光子学F0515 光子集成技术与器件F0506 交叉学科中的光学问题F06 人工智能F0601 人工智能基础F0602 机器学习F0603机器感知与模式识别F0604 自然语言处理F0605知识表示与处理F0606智能系统与应用F0607人知与神经科学启发的人工智能F07 交叉学科中的信息科学F0701 教育信息科学与技术F0702信息与数学交叉问题国家自然科学基金委信息学部的学科名称及代码F01 电子学与信息系统F0101信息理论与信息系统F010101信息论F010102信源编码与信道编码F010103通信网络与通信系统安全F010104网络服务理论与技术F010105信息系统建模与仿真F010106认知无线电F0102通信理论与系统F010201网络通信理论与技术F010202无线通信理论与技术F010203空天通信理论与技术F010204多媒体通信理论与技术F010205光、量子通信理论与系统F010206计算机通信理论与系统F0103信号理论与信号处理F010301多维信号处理F010302声信号分析与处理F010303雷达原理与技术F010304雷达信号处理F010305自适应信号处理F010306人工神经网络F0104信息处理方法与技术F010401图像处理F010402图像理解与识别F010403 多媒体信息处理F010404探测与成像系统F010405信息检测与估计F010406 智能信息处理F010407视觉信息获取与处理F010408遥感信息获取与处理F010409网络信息获取与处理F010410传感信息提取与处理F0105电路与系统F010501电路设计理论与技术F010502电路故障检测理论与技术F010503电路网络理论F010504高性能电路F010505非线性电路系统理论与应用F010506功能集成电路与系统F010507功率电子技术与系统F010508射频技术与系统F010509电路与系统可靠性F0106电磁场与波F010601电磁场理论F010602计算电磁学F010603散射与逆散射F010604电波传播F010605天线理论与技术F010606毫米波与亚毫米波技术F010607微波集成电路与元器件F010608太赫兹电子技术F010609微波光子学F010610电磁兼容F010611瞬态电磁场理论与应用F010612新型介质电磁特性与应用F0107物理电子学F010701真空电子学F010702量子、等离子体电子学F010703超导电子学F010704相对论电子学F010705纳电子学F010706表面和薄膜电子学F010707新型电磁材料与器件基础研究F010708分子电子学F010709有机、无机电子学F0108生物电子学与生物信息处理F010801电磁场生物效应F010802生物电磁信号检测与分析F010803生物分子信息检测与识别F010804生物细胞信号提取与分析F010805生物信息处理与分析F010806生物系统信息网络与分析F010807生物系统功能建模与仿真F010808仿生信息处理方法与技术F010809系统生物学理论与技术F010810医学信息检测方法与技术F0109敏感电子学与传感器F010901机械传感机理与信息检测F010902气体、液体信息传感机理与检测F010903压电、光电信息传感机理与检测F010904生物信息传感机理与检测F010905微纳米传感器原理与集成F010906多功能传感器与综合技术F010907新型敏感材料特性与器件F010908新型传感器理论与技术F010909传感信息融合与处理F02计算机科学F0201计算机科学的基础理论理论计算机科学F020102新型计算模型F020103计算机编码理论F020104算法及其复杂性F020105容错计算F020106形式化方法F020107机器智能基础理论与方法F0202计算机软件F020201软件理论与软件方法学F020202软件工程F020203程序设计语言及支撑环境F020204数据库理论与系统F020205系统软件F020206并行与分布式软件F020207实时与嵌入式软件F020208可信软件F0203计算机体系结构F020301计算机系统建模与模拟F020302计算机系统设计与性能评测F020303计算机系统安全与评估F020304并行与分布式处理F020305高性能计算与超级计算机新型计算系统F020307计算系统可靠性F020308嵌入式系统F0204计算机硬件技术F020401测试与诊断技术F020402数字电路功能设计与工具F020403大容量存储设备与系统F020404输入输出设备与系统F020405高速数据传输技术F0205计算机应用技术F020501计算机图形学F020502计算机图像与视频处理F020503多媒体与虚拟现实技术F020504生物信息计算F020505科学工程计算与可视化F020506人机界面技术F020507计算机辅助技术F020508模式识别理论及应用F020509人工智能应用F020510信息系统技术F020511信息检索与评价F020512知识发现与知识工程新应用领域中的基础研究F0206自然语言理解与机器翻译F020601计算语言学F020602语法分析F020603汉语及汉字信息处理F020604少数民族语言文字信息处理F020605机器翻译理论方法与技术F020606自然语言处理相关技术F0207信息安全F020701密码学F020702安全体系结构与协议F020703信息隐藏F020704信息对抗F020705信息系统安全F0208计算机网络F020801计算机网络体系结构F020802计算机网络通信协议F020803网络资源共享与管理F020804网络服务质量F020805网络安全F020806网络环境下的协同技术F020807网络行为学与网络生态学移动网络计算F020809传感网络协议与计算F03自动化F0301控制理论与方法F030101线性与非线性系统控制F030102过程与运动体控制F030103网络化系统分析与控制F030104离散事件动态系统控制F030105混杂与多模态切换系统控制F030106时滞系统控制F030107随机与不确定系统控制F030108分布参数系统控制F030109采样与离散系统控制F030110递阶与分布式系统控制F030111量子与微纳系统控制F030112生物生态系统的调节与控制F030113最优控制F030114自适应与学习控制F030115鲁棒与预测控制F030116智能与自主控制F030117故障诊断与容错控制F030118系统建模、分析与综合F030119系统辨识与状态估计F030120系统仿真与评估F030121控制系统计算机辅助分析与设计F0302系统科学与系统工程F030201系统科学理论与方法F030202系统工程理论与方法F030203复杂系统及复杂网络理论与方法F030204系统生物学中的复杂性分析与建模F030205生物生态系统分析与计算机模拟F030206社会经济系统分析与计算机模拟F030207管理与决策支持系统的理论与技术F030208管控一体化系统F030209智能交通系统F030210先进制造与产品设计F030211系统安全与防护F030212系统优化与调度F030213系统可靠性理论F0303导航、制导与传感技术F030301导航、制导与测控F030302被控量检测及传感器技术F030303生物信息检测及传感器技术F030304微弱信息检测与微纳传感器技术F030305多相流检测及传感器技术F030306软测量理论与方法F030307传感器网络与多源信息融合F030308多传感器集成系统F0304模式识别F030401模式识别基础F030402特征提取与选择F030403图像分析与理解F030404语音识别、合成与理解F030405文字识别F030406生物特征识别F030407生物分子识别F030408目标识别与跟踪F030409网络信息识别与理解F030410机器视觉F030411模式识别系统及应用F0305人工智能与知识工程F030501人工智能基础F030502知识的表示、发现与获取F030503本体论与知识库F030504数据挖掘与机器学习F030505逻辑、推理与问题求解F030506神经网络基础及应用F030507进化算法及应用F030508智能Agent的理论与方法F030509自然语言理解与生成F030510智能搜索理论与算法F030511人机交互与人机系统F030512智能系统及应用F0306机器人学及机器人技术F030601机器人环境感知与路径规划F030602机器人导航、定位与控制F030603智能与自主机器人F030604微型机器人与特种机器人F030605仿生与动物型机器人F030606多机器人系统与协调控制F0307认知科学及智能信息处理F030701知觉与注意信息的表达和整合F030702学习与记忆过程的信息处理F030703感知、思维与语言模型F030704基于脑成像技术的认知功能F030705基于认知机理的计算模型及应用F030706脑机接口技术及应用F030707群体智能的演化与自适应F04半导体科学与信息器件F0401半导体晶体与薄膜材料F040101半导体晶体材料F040102非晶、多晶和微纳晶半导体材料F040103薄膜半导体材料F040104半导体异质结构和低维结构材料F040105SOI材料F040106半导体材料工艺设备的设计与研究F040107有机/无机半导体复合材料F040108有机/聚合物半导体材料F0402集成电路设计与测试F040201系统芯片SoC设计方法与IP复用技术F040202模拟/混合、射频集成电路设计F040203超深亚微米集成电路低功耗设计F040204集成电路设计自动化理论与CAD技术F040205纳米尺度CMOS集成电路设计理论F040206系统芯片SoC的验证与测试理论F040207MEMS/MCM/生物芯片建模与模拟F0403半导体光电子器件F040301半导体发光器件F040302半导体激光器半导体光探测器F040304光集成和光电子集成F040305半导体成像与显示器件F040306半导体光伏材料与太阳电池F040307基于柔性衬底的光电子器件与集成F040308新型半导体光电子器件F040309光电子器件封装与测试F0404半导体电子器件F040401半导体传感器F040402半导体微波器件与集成F040403半导体功率器件与集成F040404半导体能量粒子探测器F040405半导体电子器件工艺及封装技术F040406薄膜电子器件与集成F040407新型半导体电子器件F0405半导体物理F040501半导体材料物理F040502半导体器件物理F040503半导体表面与界面物理F040504半导体中杂质与缺陷物理F040505半导体输运过程与半导体能谱F040506半导体低维结构物理半导体光电子学F040508自旋学物理F040509半导体中新的物理问题F0406集成电路制造与封装F040601集成电路制造中的工艺技术与相关材料F040602GeSi/Si、SOI和应变Si等新结构集成电路F040603抗辐射集成电路F040604集成电路的可靠性与可制造性F040605芯片制造专用设备研制中的关键技术F040606先进封装技术与系统封装F040607纳米电子器件及其集成技术F0407半导体微纳机电器件与系统F040701微纳机电系统模型、设计与EDAF040702微纳机电系统工艺、封装、测试及可靠性F040703微纳机电器件F040704RF/微波微纳机电器件与系统F040705微纳光机电器件与系统F040706芯片微全分析系统F0408新型信息器件F040801纳米结构信息器件与纳电子技术F040802基于分子结构的信息器件F040803量子器件与自旋器件超导信息器件F040805新原理信息器件F05光学和光电子学F0501光学信息获取与处理F050101光学计算和光学逻辑F050102光学信号处理与人工视觉F050103光存贮材料、器件及技术F050104光全息与数字全息技术F050105光学成像、图像分析与处理F050106光电子显示材料、器件及技术F0502光子与光电子器件F050201有源器件F050202无源器件F050203功能集成器件F050204有机/聚合物光电子器件与光子器件F050205光探测材料与器件F050206紫外光电材料与器件F050207光子晶体及器件F050208光纤放大器与激光器F050209发光器件与光源F050210微纳光电子器件与光量子器件F050211光波导器件F050212新型光电子器件F0503传输与交换光子学F050301导波光学与光信息传输F050302光通信与光网络关键技术与器件F050303自由空间光传播与通信关键技术F050304光学与光纤传感材料、器件及技术F050305光纤材料及特种光纤F050306测试技术F050307光开关、光互连与光交换F0504红外物理与技术F050401红外物理F050402红外辐射与物质相互作用F050403红外探测、传输与发射F050404红外探测材料与器件F050405红外成像光谱和信息识别F050406红外技术新应用F050407红外遥感和红外空间技术F050408太赫兹波技术及应用F0505非线性光学与量子光学F050501非线性光学效应及应用F050502光学频率变换F050503光量子计算、保密通讯与信息处理F050504光学孤子与非线性传播F050505强场与相对论的非线性光学F0506激光F050601激光物理F050602激光与物质相互作用F050603超快光子学与超快过程F050604固体激光器件F050605气体、准分子激光F050606自由电子激光与X射线激光F050607新型激光器件F050608激光技术及应用F0507光谱技术F050701新型光谱分析法与设备F050702光谱诊断技术F050703超快光谱技术F0508应用光学F050801光学CAD与虚拟光学F050802薄膜光学F050803先进光学仪器F050804先进光学制造与检测F050805微小光学器件与系统F050806光度学与色度学F050807自适应光学及二元光学F050808光学测量中的标准问题F050809制造技术中的光学问题F0509光学和光电子材料F050901激光材料F050902非线性光学材料F050903功能光学材料F050904有机/无机光学复合材料F050905分子基光电子材料F050906新光学材料F0510空间光学F051001空间光学遥感方法与成像仿真F051002空间目标光学探测与识别F051003深冷空间光学系统与深冷系统技术F051004空间激光应用技术F051005光学相控阵F0511大气与海洋光学F051101大气光学F051102激光遥感与探测F051103水色信息获取与处理F051104水下目标、海底光学探测与信息处理F051105. .海洋光学F0512生物、医学光子学F051201光学标记、探针与光学功能成像F051202单分子操控与显微成像技术F051203生命系统的光学效应及机理F051204光与生物组织相互作用F051205生物组织光谱技术及成像F051206新型医学光学诊疗方法与仪器F0513交叉学科中的光学问题word完美格式。

国家科技基础条件平台重点项目

国家科技基础条件平台重点项目先进制造与自动化科学数据共享网工作简报2007年第4期总第18期“先进制造与自动化科学数据共享网”项目管理办公室出版日期2007年3月31日国家科技部发展计划司领导来我院指导工作2007年3月22日下午，国家科技部发展计划司秦勇副司长、平台基地处徐芃处长、攻关处包献华处长、计划协调处崔玉亭处长、863处刘敏处长、区域发展处董丽娅处长、评估统计处刘树梅处长、综合处柯千红处长等9位领导来我院指导工作。

我院李新亚院长、王德成副院长、科技发展部郭建平副部长、李建萍高工和信息中心李丽亚研究员、宋扬工程师等人热情接待了秦司长一行。

各位领导在视察了为科技部计划司工作的各相关办公室和数据共享项目办公室后，在院816会议室听取了李新亚院长对我院基本情况的介绍和李丽亚研究员关于计划司相关工作及基础条件平台数据共享项目的汇报，并就相关问题进行了较为深入地讨论。

会议由王德成副院长主持。

李新亚院长首先对各位领导在百忙中能够抽时间来我院指导工作表示热烈的欢迎和诚挚的谢意。

李院长在会上重点介绍了我院的组织机构、转制后的发展情况、近几年在科研力量、主要研究方向、科研成果、人员培养及产业拓展等方面的新进展，并对我院的未来进行了展望，希望以后能在相关领域更多地承接科技部的项目，在为科技部服务的同时壮大我院的科研力量。

李丽亚研究员回顾了多年来协助科技部发展计划司所做的各项工作，并向领导汇报了《先进制造与自动化科学数据共享网》进展情况，感谢科技部领导和院领导多年来给予的支持，表示将更加努力地做好数据共享项目。

同时，愿意继续发挥自己的优势，在科技计划项目的日常管理、信息管理、信用评价、绩效考评等方面承担更多工作，努力做好这些公益性工作。

秦司长对机械总院承担科技部计划司的管理支撑工作给予了充分的肯定，感谢院领导对这项工作给予的支持。

他指出：近几年，科技部计划司与机械总院在政府项目的管理工作上进行了很好地合作，机械总院承担了大量的项目管理工作，起到了技术支撑的作用。

制造业智能化生产管理解决方案

制造业智能化生产管理解决方案第一章智能化生产管理概述 (3)1.1 智能化生产管理概念 (3)1.2 智能化生产管理发展历程 (3)1.3 智能化生产管理的重要性 (3)第二章智能制造系统架构 (4)2.1 智能制造系统组成 (4)2.1.1 信息采集层 (4)2.1.2 数据处理与分析层 (4)2.1.3 控制与优化层 (4)2.1.4 交互与集成层 (4)2.2 智能制造系统关键技术 (4)2.2.1 工业大数据技术 (4)2.2.2 工业物联网技术 (5)2.2.3 工业人工智能技术 (5)2.2.4 数字孪生技术 (5)2.3 智能制造系统实施策略 (5)2.3.1 制定明确的战略规划 (5)2.3.2 优化生产流程 (5)2.3.3 建立完善的数据体系 (5)2.3.4 加强人才队伍建设 (5)2.3.5 深化产业链协同 (5)2.3.6 保障信息安全 (5)第三章生产计划与调度管理 (6)3.1 生产计划编制与优化 (6)3.2 生产调度策略与实施 (6)3.3 生产计划与调度的智能化手段 (7)第四章设备管理与维护 (7)4.1 设备管理与维护策略 (7)4.2 设备状态监测与故障诊断 (8)4.3 设备维护的智能化应用 (8)第五章质量管理与控制 (8)5.1 质量管理体系建设 (8)5.2 质量数据采集与分析 (9)5.3 质量问题的智能化解决方法 (9)第六章物料与库存管理 (10)6.1 物料采购与供应管理 (10)6.1.1 采购计划的制定 (10)6.1.2 供应商选择与管理 (10)6.1.3 采购合同管理 (10)6.2 库存控制策略 (11)6.2.1 库存分类管理 (11)6.2.3 库存预警机制 (11)6.3 物料与库存的智能化管理 (11)6.3.1 物料需求预测 (11)6.3.2 供应链协同管理 (11)6.3.3 智能仓库管理 (11)6.3.4 物料追溯与质量控制 (12)第七章能源管理与节能减排 (12)7.1 能源消耗监测与分析 (12)7.1.1 能源消耗监测方法 (12)7.1.2 能源消耗数据分析 (12)7.1.3 能源消耗优化策略 (12)7.2 节能减排技术与应用 (12)7.2.1 节能技术 (13)7.2.2 减排技术 (13)7.2.3 节能减排技术应用案例 (13)7.3 能源管理的智能化手段 (13)7.3.1 能源管理系统 (13)7.3.2 大数据技术 (13)7.3.3 人工智能技术 (13)7.3.4 互联网技术 (14)第八章供应链协同管理 (14)8.1 供应链管理策略 (14)8.2 供应链协同技术 (14)8.3 供应链协同的智能化应用 (15)第九章生产过程优化与智能制造 (15)9.1 生产过程优化方法 (15)9.2 智能制造技术在生产过程中的应用 (16)9.3 生产过程优化与智能制造的实施步骤 (16)第十章智能化生产管理实施策略与案例 (16)10.1 智能化生产管理实施策略 (16)10.1.1 制定明确的战略目标 (16)10.1.2 优化生产流程 (16)10.1.3 强化数据驱动 (17)10.1.4 建立智能化团队 (17)10.1.5 逐步推进实施 (17)10.2 智能化生产管理成功案例 (17)10.2.1 某汽车制造企业智能化生产管理案例 (17)10.2.2 某电子制造企业智能化生产管理案例 (17)10.3 智能化生产管理的发展趋势与展望 (17)10.3.1 网络化协同 (17)10.3.2 个性化定制 (17)10.3.3 数字孪生技术 (17)10.3.4 人工智能应用 (18)第一章智能化生产管理概述1.1 智能化生产管理概念智能化生产管理是指在制造业中，利用先进的信息技术、自动化技术、网络技术和人工智能技术，对生产过程进行实时监控、优化调度和智能化决策的一种新型生产管理模式。