工业制造智能化工业制造升级改造方案范本1

工业制造智能化工业制造升级改造方案
第1章引言 (3)
1.1 背景与意义 (3)
1.2 目标与范围 (4)
1.3 研究方法 (4)
第2章工业制造智能化现状分析 (4)
2.1 我国工业制造智能化发展概况 (4)
2.2 存在问题与挑战 (5)
2.3 国内外先进经验借鉴 (5)
第3章工业制造智能化技术体系 (6)
3.1 工业大数据 (6)
3.1.1 数据采集 (6)
3.1.2 数据存储 (6)
3.1.3 数据处理与分析 (6)
3.2 工业互联网 (6)
3.2.1 网络架构 (6)
3.2.2 关键技术 (6)
3.3 人工智能与机器学习 (7)
3.3.1 机器学习算法 (7)
3.3.2 应用场景 (7)
3.3.3 技术挑战 (7)
3.4 数字孪生与虚拟仿真 (7)
3.4.1 数字孪生 (7)
3.4.2 虚拟仿真 (7)
3.4.3 应用案例 (7)
第4章智能化升级改造策略 (8)
4.1 总体框架 (8)
4.1.1 信息化基础设施建设 (8)
4.1.2 关键技术集成创新 (8)
4.1.3 智能设备研发与应用 (8)
4.1.4 生产过程智能化优化 (8)
4.1.5 安全保障体系 (8)
4.2 阶段性目标 (8)
4.2.1 第一阶段：基础建设阶段 (8)
4.2.2 第二阶段：系统集成阶段 (8)
4.2.3 第三阶段：智能化升级阶段 (9)
4.3 改造路径与关键节点 (9)
4.3.1 改造路径 (9)
4.3.2 关键节点 (9)
第5章智能化生产线设计与优化 (9)
5.1 产线布局规划 (9)
5.1.1 布局设计原则 (9)
5.1.3 布局优化方向 (10)
5.2 智能化设备选型 (10)
5.2.1 设备选型原则 (10)
5.2.2 设备选型方法 (10)
5.2.3 设备选型实例 (10)
5.3 生产线自动化与信息化集成 (10)
5.3.1 自动化系统集成 (10)
5.3.2 信息化系统集成 (10)
5.3.3 智能化生产线实践案例 (11)
第6章智能工厂构建 (11)
6.1 工厂总体布局 (11)
6.1.1 工厂布局设计原则 (11)
6.1.2 工厂布局设计内容 (11)
6.2 智能仓储物流系统 (11)
6.2.1 系统组成 (11)
6.2.2 系统功能 (12)
6.3 智能生产调度与管控 (12)
6.3.1 系统组成 (12)
6.3.2 系统功能 (12)
第7章数据采集与分析 (12)
7.1 数据采集技术 (12)
7.1.1 自动化传感器 (13)
7.1.2 视觉检测技术 (13)
7.1.3 无线射频识别（RFID） (13)
7.1.4 互联网技术 (13)
7.2 数据预处理与存储 (13)
7.2.1 数据清洗 (13)
7.2.2 数据集成 (13)
7.2.3 数据存储 (13)
7.3 数据挖掘与分析应用 (13)
7.3.1 设备故障预测 (13)
7.3.2 生产优化 (13)
7.3.3 质量控制 (13)
7.3.4 能耗分析 (14)
第8章智能制造关键技术研究 (14)
8.1 智能感知与识别技术 (14)
8.1.1 传感器技术 (14)
8.1.2 视觉识别技术 (14)
8.1.3 信号处理技术 (14)
8.2 智能决策与优化技术 (14)
8.2.1 数据挖掘与分析技术 (14)
8.2.2 机器学习与深度学习技术 (14)
8.2.3 智能调度与排程技术 (14)
8.3.1 智能控制器设计 (15)
8.3.2 控制技术 (15)
8.3.3 变频调速与驱动技术 (15)
第9章案例分析与实证研究 (15)
9.1 案例一：某家电企业智能化升级改造 (15)
9.1.1 企业背景 (15)
9.1.2 智能化升级改造目标 (15)
9.1.3 升级改造方案 (15)
9.1.4 实施效果 (15)
9.2 案例二：某汽车制造企业智能化工厂建设 (15)
9.2.1 企业背景 (15)
9.2.2 智能化工厂建设目标 (15)
9.2.3 建设方案 (16)
9.2.4 实施效果 (16)
9.3 案例三：某航空发动机制造企业智能化生产线应用 (16)
9.3.1 企业背景 (16)
9.3.2 智能化生产线应用目标 (16)
9.3.3 应用方案 (16)
9.3.4 实施效果 (16)
第10章智能化工业制造升级改造的实施与评估 (16)
10.1 改造实施策略与步骤 (16)
10.1.1 实施策略 (16)
10.1.2 实施步骤 (17)
10.2 风险评估与应对措施 (17)
10.2.1 风险评估 (17)
10.2.2 应对措施 (17)
10.3 改造效果评估与持续优化 (18)
10.3.1 改造效果评估 (18)
10.3.2 持续优化 (18)
第1章引言
1.1 背景与意义
全球经济一体化的发展，我国工业制造业面临着日益激烈的国内外市场竞争。

为提高制造业的核心竞争力，实现可持续发展，工业制造智能化升级改造成为必然趋势。

智能制造是制造业发展的新阶段，通过引入先进的信息技术、自动化技术和人工智能等，提升制造系统的灵活性、高效性和准确性。

我国高度重视智能制造产业发展，提出了一系列政策措施，以推动工业制造业智能化升级改造。

在此背景下，研究工业制造智能化升级改造方案具有重要的现实意义。

1.2 目标与范围
本文旨在研究工业制造智能化升级改造方案，以提高制造业企业的生产效率、降低成本、提高产品质量和缩短生产周期。

研究范围主要包括以下几个方面：（1）分析我国工业制造业的现状及存在的问题，为智能化升级改造提供依据；
（2）探讨工业制造智能化升级的关键技术，包括工业互联网、大数据、云计算、人工智能等；
（3）研究智能化升级改造的实施路径，为制造业企业提供可操作的指导方案；
（4）分析智能化升级改造的效益，包括经济效益、社会效益和环境效益等。

1.3 研究方法
本文采用以下研究方法：
（1）文献分析法：通过查阅国内外相关文献，了解工业制造智能化升级改造的研究现状和发展趋势，为本文提供理论依据；
（2）案例分析法：选取具有代表性的工业制造企业进行案例分析，总结智能化升级改造的成功经验与启示；
（3）实证分析法：结合我国工业制造业实际情况，设计智能化升级改造方案，并通过实际数据验证方案的有效性；
（4）对比分析法：对比不同智能化升级改造方案的优缺点，为企业选择合适的升级路径提供参考。

通过以上研究方法，本文将系统性地探讨工业制造智能化升级改造方案，为我国制造业的发展提供有益借鉴。

第2章工业制造智能化现状分析
2.1 我国工业制造智能化发展概况
我国工业制造智能化取得了显著的成果。

在国家政策的引导和市场需求的双重推动下，我国工业制造智能化水平不断提高。

主要体现在以下几个方面：（1）智能制造装备产业规模持续扩大。

我国智能制造装备产业销售收入逐年增长，已成为全球最大的智能制造装备市场之一。

（2）关键技术取得突破。

在工业、智能传感器、工业互联网等领域，我国企业研发能力不断提高，部分技术达到国际先进水平。

（3）智能化改造升级加速。

越来越多的企业认识到智能化改造的重要性，纷纷加大投入，推进生产线智能化升级。

（4）政策支持力度加大。

国家层面出台了一系列政策措施，支持工业制造智能化发展，如《中国制造2025》等。

2.2 存在问题与挑战
尽管我国工业制造智能化取得了一定成果，但仍存在以下问题和挑战：
（1）整体水平不高。

与发达国家相比，我国工业制造智能化水平仍有较大差距，尤其是在高端智能制造领域。

（2）创新能力不足。

在核心技术和关键零部件方面，我国企业依赖进口的现象较为严重，自主创新能力有待提高。

（3）产业生态不完善。

智能制造产业链上下游企业协同不足，缺乏有效的产业协同机制。

（4）人才短缺。

智能制造领域专业人才不足，尤其是高端人才短缺，制约了我国工业制造智能化的发展。

2.3 国内外先进经验借鉴
为了推动我国工业制造智能化发展，可以借鉴以下国内外先进经验：
（1）制定明确的战略规划。

如德国的“工业 4.0”战略、美国的“工业互联网”等，均为国家层面制定的明确战略规划，为工业制造智能化发展指明了方向。

（2）强化科技创新。

加大研发投入，推动产学研用紧密结合，培育一批具有国际竞争力的智能制造企业。

（3）优化产业生态。

推动产业链上下游企业加强合作，形成良好的产业协同效应。

（4）重视人才培养。

加强智能制造领域人才培养，提高人才质量和数量，为工业制造智能化提供有力支撑。

（5）发挥政策引导作用。

通过政策手段，鼓励企业进行智能化改造，推动工业制造智能化发展。

第3章工业制造智能化技术体系
3.1 工业大数据
工业大数据作为工业制造智能化技术体系的重要组成部分，是指在工业生产过程中产生的大量、高速、复杂的数据集合。

通过对工业大数据的挖掘与分析，可以实现生产过程的优化、成本降低和效率提升。

本节将从数据采集、存储、处理与分析等方面，探讨工业大数据在工业制造中的应用。

3.1.1 数据采集
工业大数据的采集涉及各类传感器、仪器和设备，包括温度、压力、速度等物理量以及生产设备的运行状态等。

为实现高效、准确的数据采集，需要采用先进的传感器技术、数据传输技术和数据处理技术。

3.1.2 数据存储
针对工业大数据的海量特点，需要采用分布式存储、云计算等技术，实现对工业大数据的高效存储和管理。

同时要保证数据的安全性和可靠性，防止数据泄露和损坏。

3.1.3 数据处理与分析
通过对工业大数据的处理与分析，可以挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。

常见的数据处理方法包括数据清洗、数据整合、数据挖掘等。

结合机器学习、深度学习等技术，可以实现对生产过程的智能优化和预测维护。

3.2 工业互联网
工业互联网是工业制造智能化技术体系的关键基础设施，通过将人、机、物连接在一起，实现数据的高效流通和共享。

本节将从工业互联网的网络架构、关键技术等方面进行阐述。

3.2.1 网络架构
工业互联网采用层次化的网络架构，包括边缘层、平台层和应用层。

边缘层负责现场设备的连接和数据采集，平台层提供数据存储、分析和处理能力，应用层则面向各类工业应用场景，提供智能化解决方案。

3.2.2 关键技术
工业互联网的关键技术包括：低时延、高可靠的数据传输技术；工业协议转换与适配技术；网络安全技术；边缘计算技术等。

这些技术的应用，为工业制造
智能化提供了有力支持。

3.3 人工智能与机器学习
人工智能与机器学习技术在工业制造智能化中发挥着重要作用，本节将从以下几个方面展开介绍。

3.3.1 机器学习算法
机器学习算法是实现工业制造智能化的核心，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

通过这些算法，可以对工业大数据进行智能分析，实现对生产过程的优化和预测。

3.3.2 应用场景
人工智能与机器学习在工业制造中的应用场景丰富多样，包括故障诊断、预测维护、质量检测、生产调度等。

这些应用场景可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。

3.3.3 技术挑战
尽管人工智能与机器学习技术在工业制造中取得了显著成果，但仍面临一些技术挑战，如算法稳定性、数据标注、模型泛化能力等。

解决这些问题，将对工业制造智能化产生积极影响。

3.4 数字孪生与虚拟仿真
数字孪生与虚拟仿真技术是工业制造智能化的重要手段，通过构建虚拟模型，实现对现实世界的模拟和优化。

本节将从数字孪生、虚拟仿真等方面进行阐述。

3.4.1 数字孪生
数字孪生是指在虚拟环境中构建一个与现实设备、系统或产品完全相同的模型。

通过对数字孪生的实时监控和优化，可以实现对现实世界的精确控制和改进。

3.4.2 虚拟仿真
虚拟仿真技术通过对现实世界的模拟，实现对生产过程、产品设计等方面的优化。

主要包括有限元分析、多体动力学仿真、虚拟现实等。

3.4.3 应用案例
数字孪生与虚拟仿真技术在工业制造中取得了广泛应用，如航空发动机设计、汽车碰撞测试、生产线布局优化等。

这些应用案例充分证明了数字孪生与虚
拟仿真技术在工业制造智能化中的价值。

第4章智能化升级改造策略
4.1 总体框架
本章节将从全局角度出发，构建工业制造智能化升级改造的总体框架。

该框架主要包括以下五个方面：信息化基础设施建设、关键技术集成创新、智能设备研发与应用、生产过程智能化优化以及安全保障体系。

4.1.1 信息化基础设施建设
在信息化基础设施建设方面，重点推进工业以太网、无线网络等通信技术在企业内的广泛应用，实现设备、系统、人员之间的信息互联互通。

4.1.2 关键技术集成创新
围绕工业大数据、云计算、人工智能等关键技术进行集成创新，为工业制造智能化升级提供技术支撑。

4.1.3 智能设备研发与应用
推动智能设备的研发与应用，包括工业、智能传感器、智能控制器等，提高生产效率和产品质量。

4.1.4 生产过程智能化优化
对生产过程进行智能化优化，实现生产计划、生产调度、质量控制、设备维护等环节的自动化和智能化。

4.1.5 安全保障体系
建立健全工业制造智能化升级改造的安全保障体系，包括网络安全、数据安全、设备安全等方面，保证生产过程的稳定可靠。

4.2 阶段性目标
根据企业实际情况，制定以下三个阶段的智能化升级改造目标。

4.2.1 第一阶段：基础建设阶段
实现企业内部信息化基础设施的完善，关键技术的初步应用，以及部分智能设备的引进。

4.2.2 第二阶段：系统集成阶段
完成关键技术集成创新，实现生产过程的智能化优化，提高生产效率和产品质量。

4.2.3 第三阶段：智能化升级阶段
全面实现工业制造智能化，形成具有竞争力的智能化生产线，提高企业核心竞争力。

4.3 改造路径与关键节点
结合企业现状，制定以下改造路径与关键节点。

4.3.1 改造路径
（1）评估现有设备和系统，确定升级改造方向。

（2）对信息化基础设施进行升级改造，实现设备互联互通。

（3）引进和培养关键技术人才，开展技术集成创新。

（4）持续优化生产过程，提高生产智能化水平。

（5）建立健全安全保障体系，保证生产过程安全可靠。

4.3.2 关键节点
（1）设备互联互通：完成设备、系统、人员之间的信息互联互通，实现数据实时采集和传输。

（2）技术集成创新：形成具有自主知识产权的关键技术，为智能化升级提供技术支持。

（3）智能设备应用：实现智能设备在生产过程中的广泛应用，提高生产效率。

（4）生产过程优化：通过智能化手段，优化生产计划、调度、质量等环节，提升生产管理水平。

（5）安全保障体系建立：建立健全工业制造智能化升级改造的安全保障体系，保证生产过程稳定可靠。

第5章智能化生产线设计与优化
5.1 产线布局规划
5.1.1 布局设计原则
在智能化生产线布局规划中，应遵循以下原则：提高生产效率，降低生产成本，保障生产安全，充分考虑生产扩展性。

布局设计需结合生产工艺流程，实现物流、人流、信息流的合理配置。

5.1.2 布局设计方法
采用模块化设计方法，将生产线划分为若干功能模块，实现生产单元的灵活组合与调整。

运用计算机辅助设计（CAD）技术，对生产线布局进行模拟与优化，提高布局设计的科学性与准确性。

5.1.3 布局优化方向
（1）缩短物流距离，降低运输成本；
（2）提高设备利用率，减少设备闲置时间；
（3）优化作业流程，降低人工操作难度；
（4）保障生产安全，提高生产环境舒适度。

5.2 智能化设备选型
5.2.1 设备选型原则
智能化设备选型应遵循以下原则：先进性、可靠性、经济性、适用性、可扩展性。

设备选型需充分考虑生产需求、工艺特点及企业实际情况。

5.2.2 设备选型方法
结合生产工艺，分析设备功能、产能、精度、能耗等方面的指标，通过对比分析，选择适合本生产线的智能化设备。

同时考虑设备供应商的技术实力、售后服务等因素。

5.2.3 设备选型实例
以某制造企业为例，介绍以下智能化设备选型：
（1）工业：实现自动化焊接、装配、搬运等功能；
（2）智能视觉检测系统：对产品质量进行在线检测；
（3）智能传感器：实时监测生产过程，实现数据采集与传输；
（4）智能物流设备：实现物料的自动搬运、存储、分拣等。

5.3 生产线自动化与信息化集成
5.3.1 自动化系统集成
通过集成控制器、执行器、传感器等设备，实现生产过程的自动化控制。

采用工业以太网、现场总线等技术，实现设备间的互联互通，提高生产线的协同作业能力。

5.3.2 信息化系统集成
运用企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、数据采集与监控系统（SCADA）
等信息化系统，实现生产计划、调度、质量控制、设备管理等环节的信息集成。

通过数据分析与挖掘，为生产决策提供支持。

5.3.3 智能化生产线实践案例
以某汽车制造企业为例，介绍智能化生产线实践成果：
（1）生产效率提高30%；
（2）不良品率降低50%；
（3）设备利用率提高20%；
（4）人工成本降低40%。

第6章智能工厂构建
6.1 工厂总体布局
智能工厂的总体布局是根据企业发展战略、产品工艺流程和生产需求，运用现代信息技术、自动化技术、网络通信技术等，实现生产要素的优化配置和高效协同。

本章从以下几个方面阐述智能工厂的总体布局。

6.1.1 工厂布局设计原则
（1）遵循生产流程的连续性、顺序性和合理性，提高生产效率。

（2）充分考虑生产安全、环境保护和职业健康，保证生产过程安全可靠。

（3）结合企业发展战略，预留适当的发展空间，提高工厂的可扩展性。

（4）采用模块化、标准化设计，便于生产线的调整和升级。

6.1.2 工厂布局设计内容
（1）生产区：根据产品工艺流程，合理布局生产线，提高生产效率。

（2）仓储物流区：设置智能仓储物流系统，实现原材料、成品的高效存储和运输。

（3）质量控制区：建立严格的质量管理体系，保证产品质量。

（4）研发区：加强研发能力，推动产品创新。

（5）办公及生活区：提供舒适的办公和生活环境，提高员工满意度。

6.2 智能仓储物流系统
智能仓储物流系统是智能工厂的重要组成部分，通过运用物联网、自动化技术、信息化技术等，实现仓储物流的高效运作。

6.2.1 系统组成
（1）货架系统：采用自动化货架，提高仓储空间利用率。

（2）搬运：实现物料的自动搬运和上下架作业。

（3）信息管理系统：对仓储物流过程进行实时监控和管理。

（4）智能物流设备：包括输送线、分拣设备、无人搬运车等。

6.2.2 系统功能
（1）库存管理：实时掌握库存情况，优化库存结构。

（2）物料配送：根据生产需求，实现物料的准时配送。

（3）物流跟踪：实时监控物料流动过程，提高物流效率。

（4）数据分析：对物流数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。

6.3 智能生产调度与管控
智能生产调度与管控系统通过对生产过程进行实时监控、数据分析，实现生产过程的优化调度和智能管控。

6.3.1 系统组成
（1）生产数据采集系统：实时采集生产数据，为调度和管控提供数据支持。

（2）生产调度系统：根据生产计划，优化生产任务分配。

（3）生产执行系统：实现生产过程的自动化、智能化。

（4）生产监控系统：实时监控生产设备状态，预防设备故障。

6.3.2 系统功能
（1）生产计划管理：制定合理的生产计划，提高生产效率。

（2）生产过程控制：对生产过程进行实时监控，保证生产质量。

（3）设备维护管理：预测设备故障，降低设备维修成本。

（4）能源管理：实现能源消耗的实时监控和优化，提高能源利用率。

通过以上智能工厂构建方案的实施，企业可以实现生产过程的智能化、自动化，提高生产效率、降低生产成本，为我国工业制造升级改造提供有力支持。

第7章数据采集与分析
7.1 数据采集技术
数据采集作为工业制造智能化升级改造的核心环节，对于实现制造过程的透明化、优化生产流程具有重要意义。

本节主要介绍适用于工业制造的数据采集技术。

7.1.1 自动化传感器
采用温度、压力、流量、振动等传感器，实时监测设备运行状态，为生产过程提供基础数据支撑。

7.1.2 视觉检测技术
利用图像处理技术，对生产过程中的产品质量、尺寸、形状等参数进行实时检测，提高检测效率和准确性。

7.1.3 无线射频识别（RFID）
通过RFID技术，实现物料、半成品和成品的自动识别与跟踪，提高物料管理效率。

7.1.4 互联网技术
利用互联网技术，实现设备、生产线、工厂间的数据互联互通，为大数据分析提供数据来源。

7.2 数据预处理与存储
采集到的原始数据往往存在噪声、缺失等问题，需要进行预处理和存储，以保证数据质量。

7.2.1 数据清洗
对原始数据进行去噪、填补缺失值等处理，提高数据质量。

7.2.2 数据集成
将不同来源、格式和类型的数据进行整合，形成统一的数据视图。

7.2.3 数据存储
采用分布式数据库、大数据存储技术，实现海量工业数据的存储和管理。

7.3 数据挖掘与分析应用
通过对采集到的工业数据进行挖掘和分析，为企业提供有价值的决策支持。

7.3.1 设备故障预测
运用机器学习、深度学习等方法，对设备运行数据进行建模，实现设备故障的提前预警。

7.3.2 生产优化
结合生产数据，运用优化算法，调整生产计划，提高生产效率。

7.3.3 质量控制
通过分析生产过程中的质量数据，发觉潜在的质量问题，为质量控制提供依据。

7.3.4 能耗分析
对生产过程中的能耗数据进行挖掘，找出能耗高的环节，为企业节能减排提供支持。

通过以上数据采集、预处理和挖掘分析技术，有助于实现工业制造的智能化升级改造，提高企业竞争力。

第8章智能制造关键技术研究
8.1 智能感知与识别技术
智能感知与识别技术是智能制造的基础，其通过对工业制造过程中各种信息的感知与识别，实现对生产环境和生产过程的精确监测。

本节重点研究以下内容：
8.1.1 传感器技术
探讨各种工业传感器的工作原理、功能特点及其在智能制造中的应用，包括温度、压力、流量等物理量的检测。

8.1.2 视觉识别技术
研究工业视觉系统的设计、图像处理与识别算法，实现对产品质量、外观、尺寸等方面的在线检测。

8.1.3 信号处理技术
分析工业信号处理的方法及其在智能感知中的应用，提高信号的准确性和可靠性。

8.2 智能决策与优化技术
智能决策与优化技术是智能制造的核心，通过对生产数据的分析处理，实现对生产过程的优化调度和决策支持。

本节主要研究以下内容：
8.2.1 数据挖掘与分析技术
研究工业大数据的挖掘方法，提取有价值的信息，为制造过程提供决策依据。

8.2.2 机器学习与深度学习技术
探讨机器学习与深度学习算法在工业制造中的应用，实现对生产过程的智能优化。

8.2.3 智能调度与排程技术
研究基于人工智能的调度与排程方法，提高生产计划的合理性和生产效率。

8.3 智能控制与执行技术
智能控制与执行技术是智能制造的关键环节，通过对生产设备的精确控制，实现生产过程的自动化和智能化。

本节主要研究以下内容：
8.3.1 智能控制器设计
研究工业控制器的设计方法、硬件架构和软件系统，提高控制器的功能和可靠性。

8.3.2 控制技术
探讨工业的控制算法、路径规划和协同作业，提高生产过程的自动化水平。

8.3.3 变频调速与驱动技术
研究变频调速技术在工业制造中的应用，实现电机的高效、精确控制。

通过以上关键技术研究，为工业制造智能化升级改造提供技术支持，推动我国智能制造产业的发展。

第9章案例分析与实证研究
9.1 案例一：某家电企业智能化升级改造
9.1.1 企业背景
介绍该家电企业的基本情况，包括成立时间、产品线、市场份额等。

9.1.2 智能化升级改造目标
阐述该企业进行智能化升级改造的主要目标，如提高生产效率、降低成本、提升产品质量等。

9.1.3 升级改造方案
详细描述该企业采取的智能化升级改造措施，包括设备更新、生产线优化、工业互联网应用等。

9.1.4 实施效果
分析改造实施后的效果，包括生产效率、产品质量、成本控制等方面的提升。

9.2 案例二：某汽车制造企业智能化工厂建设
9.2.1 企业背景
介绍该汽车制造企业的基本情况，包括企业规模、产品类型、市场地位等。

9.2.2 智能化工厂建设目标。