智能制造协同平台的六个领域_20171107_V04
智能制造涉及哪些行业
目前中国制造业正处于转型升级的阶段，智能制造成为中国制造业迈向全球的重要钥匙，而智能制造必须要有智能供应链作为保证。
智能供应链在智能制造领域的有多个方面典型应用，包括智能化研发设计、供应链需求预测和计划、智能化采购与供应商协同等等。
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。
智能基础产业是构成智能化系统的最基本元件或材料，包括电子元器件、光学配件、精密基础件、光电材料、智能材料等，一般不具有独立应用功能。
智能核心产业是构成智能化系统的核心功能组件，包括感知、传输、计算、控制等功能单元，具体涵盖计算机设备、网络传输设备、仪器仪表、集成电路、物联网技术和软件等。
智能应用产业是推动智能化产业发展的终端应用领域，可分为智能电网、智能交通、智能汽车、智能金融、智能医疗、智能建筑、智能安防、智能物流、智能家居、智能商业等领域，智能应用领域的产业关联度、技术复杂性较高，是最终引领智能产业发展的驱动力量。
智能制造涉及的行业多种多样，比如化工、饮料、芯片制造、电子产品组装、零部件生产制造、钢铁、纺织业等等。
归咎其原因无非是需要自动化生产、装配以及检测，而使用智能化制造可以有效提高生产效率、降低危险工种的人员事故发生率做到更安全的生产。
从智能应用的不同领域看，有些是偏重生活方面的，有些是偏重生产方面的，有些的影响是全方位的，如智能电网，其辐射范围相当广阔，包括新材料、电力电子元器件制造、电池制造、新能源发电、钢铁制造、通信设备、智能家电、电动汽车、智能家居等上下游产业，而后续还将衍生出诸如智能城市、智能交通等更多新的产业。
目前我国使用智能化生产的行业企业还比较少，因为我国制造企业还处在起步阶段。
智能制造的协同设计与开发
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目录
智能制造的协同设计
智能制造的协同开发
智能制造的协同设计
定义及重要性
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定义：智能制造的协同设计是一种基于网络和数字化技术的设计模式，它允许 不同部门、不同企业之间进行协同设计和开发，实现资源共享和优化。
大数据分析技术： 对海量数据进行 处理、分析和挖 掘，提供预测性 维护、质量监控、 智能调度等应用。
物联网技术：实 现设备之间的互 联互通，支持远 程监控、故障预 警、自动化控制 等功能。
THANK法
建立协同设计平台 确定协同设计流程 制定协同设计规范 建立协同设计团队
智能制造的协同开发
定义及重要性
智能制造的协同开发是指在设计、生产、管理等多个环节中，利用数字化、智能化等技术手 段，实现各个环节之间的信息共享和协同作业。
智能制造的协同开发能够提高生产效率、降低成本、提升产品质量等方面具有重要作用。
协同开发能够缩短产品研发周期，快速响应市场需求，提高企业竞争力。
协同开发能够优化资源配置，实现产业链的协同发展，促进产业升级。
关键技术
数字孪生技术： 将物理世界与虚 拟世界相结合， 实现产品全生命 周期的数字化呈 现。
云计算技术：提 供弹性的计算和 存储资源，支持 多租户、高并发、 快速响应和灵活 扩展等特性。
单击添加标题
重要性：智能制造的协同设计可以提高设计效率和质量，减少重复工作和浪费， 同时也可以促进创新和合作，提高企业的竞争力和市场适应能力。
关键技术
数字孪生技术：建立物理世界与数字世界的映射关系 云计算技术：实现数据存储和计算的高效处理 大数据分析技术：对海量数据进行挖掘和分析，提供决策支持 物联网技术：实现设备之间的互联互通和信息共享
我国智能制造行业发展主要领域、趋势、问题以及建议分析
我国智能制造行业发展主要领域、趋势、问题以及建议分析（2018.11.08）智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）以新的数字信息技术为基础，结合新的制造工艺和材料，贯穿产品的设计、生产、管理、服务各个环节，是先进制造过程、系统与模式的总称，具有信息深度自感知、优化自决策和精准控制自执行等功能。
在智能制造过程中，利用多功能传感器和智能控制系统，设备可以进行自感知、自分析、自决策等智能活动，减少设备响应问题的时间，实时反馈并优化生产物流信息，提升企业生产效率。
智能制造可分为三个层次：一是智能制造装备，智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等，以实现生产过程的自动化、智能化、高效化；二是智能制造系统，是一种由智能设备和人类专家结合物理信息技术共同构建的智能生产系统，可以不断进行自我学习和优化，并随着技术进步和产业实践动态发展；三是智能制造服务，与物联网相结合的智能制造过程涵盖产品设计、生产、管理、服务的全生命周期，可以根据用户需求对产品进行定制化生产，最终形成全生产服务生态链。
智能制造企业对产品生产到经营的全生命周期进行管控，通过融合生产工艺流程、供应链物流和企业经营模式，有效串联业务与制造过程，最终使工厂在一个柔性、敏捷、智能的制造环境中运行，大幅度优化了生产效率和稳定性。
随着互联网技术、信息数字技术的迅速进步，智能制造大范围推广成为可能。
经过十多年的技术积累，在21世纪的第二个十年，智能制造在全球范围内快速发展，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势。
2011年美国实施“先进制造伙伴计划”战略，2013德国提出“工业4.0”计划，2014年英国开展“高价值制造”战略，2015年日本颁布“机器人新战略”，2016年欧盟颁布“数字化欧洲工业计划”。
智能制造协同平台的六大核心领域
创建联合订单预测-将销售预测转化为核心企业订单预测-占贸易伙伴目前的库存水平
确定销售预测异常 订单预测驱动上游规划 使生产计划和供应商合作
协同预测
订单生成和执行
协同补给
解决/处理异常
确定订单预测异常
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协同生产是一个面向客户的业务模式, 基于行业标准的9个基本流程模型。
智能制造协同平台的六大核心领域
智能制造协同平台的六个领域
协同预测
协同预测要求供应链参与各方都参与预测，根据各自专业和位置，提供预测数据和预测理由，再由制造协同管理平台进行汇总和分析，形成协同预测方案，这种协同预测能大大减少整个供应链体系的低效率、死库存，促进更好的产品销售、节约整个供应链的资源。
协同设计
协同运作
协同运作在以上协同基础上进一步扩展，可以包括各类供应链参与者，如外部供应商、分销商、服务提供商、客户等的物流、配送、仓储、结算和售后服务等业务。
协同
业务流程：供应链拓展
业务流程：满足需求
业务流程：产生需求
业务流程：开发新产品
智能制造协同平台解决的问题
供应链核心企业
研发团队设计公司
上游供应商制造外协商
协同补给
销售预测
需求规划
采购预测
约束条件：
订单处理周期前置时间订单最小量商品单位购买习惯… …
需求方
供给方
协同生产
协同生产计划中心引擎
供应链协同生产计划
工厂一主生产计划
工厂二主生产计划
工厂… …主生产计划
物料需求计划
工厂一物料计划
工厂一物料计划
工厂… …物料计划
智能制造：构建创新型、协同型的现代工业体系
智能制造：构建创新型、协同型的现代工业体系1. 引言智能制造是指通过信息技术和智能化装备，有效整合企业内外部资源，实现制造全过程的智能化和自动化，提高产品质量、降低成本、提高生产效率的一种制造模式。
在当前技术和市场变革的下，构建创新型、协同型的现代工业体系，已成为许多国家的发展战略。
本文将探讨智能制造如何实现创新和协同，以推动现代工业体系的建设。
2. 创新型智能制造创新是智能制造的核心驱动力。
创新型智能制造强调不断追求技术进步和业务创新，以满足市场需求和企业持续发展的要求。
以下是构建创新型智能制造的关键要素：2.1 技术创新技术创新是智能制造的基础。
随着信息技术和人工智能的发展，新技术不断涌现，为智能制造提供了更多可能性。
例如，物联网、云计算、大数据分析等技术的应用，使得制造过程更加智能化和自动化。
企业应不断关注和应用新技术，不断改进和完善现有的生产方式和流程。
2.2 产品创新产品创新是智能制造的核心竞争力。
只有不断推出符合市场需求的产品，才能在激烈的市场竞争中占据优势。
智能制造可以借助先进的设计和制造技术，加快产品研发和生产周期，从而更好地满足消费者需求。
同时，智能制造也能提供个性化定制服务，使消费者更加满意。
2.3 体制创新体制创新是构建创新型智能制造的重要保障。
智能制造需要企业内部组织结构的优化和协同合作机制的建立。
通过打破传统分工和职能划分的界限，实现跨部门和跨企业的协同和合作。
此外，企业还应提供员工培训和激励机制，激发员工的创新潜能，提高企业的创新能力。
3. 协同型智能制造协同是智能制造的关键要素之一。
协同型智能制造强调通过信息共享和协同合作，实现企业间、部门间、系统间的无缝连接，提高资源利用效率和生产效率。
以下是构建协同型智能制造的关键要素：3.1 信息共享信息共享是协同型智能制造的基础。
企业内部和企业间的信息流动和共享，能够提高生产过程的可见性和透明度，减少信息不对称所带来的问题。
智能制造：构建智能制造平台,推动制造业升级
智能制造：构建智能制造平台，推动制造业升级引言随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能制造成为制造业升级的关键驱动力。
构建智能制造平台，通过数据的实时采集和分析，以及智能化的决策和控制，可以帮助企业实现生产效率的提升、质量的改进和资源的优化利用。
本文将探讨智能制造平台的构建方式以及对制造业升级的推动作用。
1. 智能制造平台的定义和特点1.1 定义智能制造平台是指基于人工智能和物联网技术，集成企业内外的生产数据和业务流程，实现对制造过程的全面监控和管理的信息化平台。
1.2 特点•数据全面性：智能制造平台能够实时采集和整合企业内外的生产数据，包括设备状态、生产进度、原材料供应等多个维度的信息。
•智能化决策：通过数据分析和人工智能算法，智能制造平台能够对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
•业务集成：智能制造平台能够集成企业内外的业务流程，实现生产计划、采购管理、销售管理等各个环节的协同。
•开放性和可扩展性：智能制造平台支持与外部系统的数据交互，方便与供应链、物流等合作伙伴进行协同。
2. 智能制造平台的构建过程2.1 数据采集和传输智能制造平台的第一步是实现数据采集和传输。
企业可以借助物联网技术和传感器设备，对生产设备、物料流动等进行实时监测和数据采集。
采集到的数据需要通过云平台等方式进行传输，以便后续的数据分析和决策支持。
2.2 数据存储和管理采集到的数据需要进行存储和管理，以便后续的数据分析和使用。
智能制造平台可以利用云计算和大数据技术，将数据存储在云端，并提供相应的数据管理功能，包括数据的清洗、去重、归档等。
2.3 数据分析和决策支持智能制造平台的核心功能是数据分析和决策支持。
通过分析采集到的数据，结合人工智能和机器学习算法，平台可以对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
这些决策支持可以包括生产调度、设备维护、质量控制等方面。
2.4 业务集成和协同智能制造平台还可以实现企业内外的业务集成和协同。
智能制造的六个着力点
智能制造的六个着力点现在很多人都在谈智能制造、数字工厂、工业大数据，诚然，这些都是工业领域需要特别关注的课题，不过大家最关心的还是最热门的智能制造。
为了更好的推动智能制造的发展，提出了六个着力发展点。
第一，着力构建智能制造服务平台，逐步形成全产业链的智能协作。
构建科研支撑、共性技术、协同创新、数据信息、孵化转化五大平台，为智能制造企业主体提供全方位和全过程的创新服务。
第二，着力推动智能制造产业发展，不断增强产业引领力和核心竞争力。
这其中包括：1.发展智能制造技术和产品，瞄准世界科技前沿，重点发展机器人、民用航空、数控加工、增材制造、集成电路及专用装备、海洋工程装备、新能源汽车等重大装备和重点产品，实现关键核心材料、工艺和技术的重大突破。
2.发展智能制造系统集成和应用服务，培育引进一批具备整体设计能力和解决方案提供能力的智能制造系统服务集成商，推动无线射频识别、智能传感器、信息物理融合系统等关键技术在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用，支撑企业实现产品、装备、服务及生产方式的智能化。
3.推动传统制造智能化改造，建设一批智能工厂/数字化车间，先开展装备智能化升级、工艺流程改造、基础数据共享等试点应用。
4.规划建设智能制造专业园区，围绕智能制造重点方向和关键领域，推动集成电路及专用装备、民用航空、再制造、光电子、微电子、德国工业4.0等一批专业园区建设，打造智能制造集聚示范区。
5.培育发展智能制造服务业，加快发展技术转移、知识产权、科技咨询、电子商务、融资租赁等专业服务，鼓励制造企业增加服务环节投入，发展个性化定制、全生命周期管理、网络精准营销和在线支持服务等新模式。
第三，着力构建智能制造跨界合作体系，积极融入全球化产业发展网络。
重点是推动完善智能制造跨界资源配置、联合研发、技术转移、成果转化机制。
第四，着力强化智能制造人才保障，推动建设国际化人才高地。
人才是第一资源，智能制造的发展建设离不开人才支撑。
智能制造中的智能制造协同技术研究与应用
集成化：通过集成化技术实现生产过程 的集成化
绿色化：通过绿色化技术实现生产过程 的绿色化
安全化：通过安全化技术实现生产过程 的安全化
标准化：通过标准化技术实现生产过程 的标准化
智能制造协同技术的未来挑战与机遇
技术挑战：如何实现智能制造协同技术的高效、稳定、安全运行 应用挑战：如何将智能制造协同技术应用于实际生产中，提高生产效率和产品质量 市场机遇：智能制造协同技术的发展将带来巨大的市场需求，为相关企业提供发展机遇 政策机遇：政府对智能制造协同技术的支持将为相关企业提供政策支持和资金支持
案
实施智能制造协 同技术的硬件和
软件准备
实施智能制造协 同技术的培训和
推广
实施智能制造协 同技术的监控和
评估
实施智能制造协 同技术的优化和
改进
智能制造协同技术的实施案例
案例一：某汽车制造企业通过智能制造协同技术，实现了生产过程的自动化和智 能化，提高了生产效率和产品质量。
案例二：某家电制造企业通过智能制造协同技术，实现了产品设计、生产、销售 和服务的全过程智能化，提高了市场竞争力。
智能制造协同技术的未来应用前景
智能工厂：智能制造协同技术 将推动智能工厂的建设和发展
智能供应链：智能制造协同技 术将促进智能供应链的优化和
升级
工业4.0：智能制造协同技术 将成为工业4.0的核心技术之 一
智能服务：智能制造协同技术 将推动智能服务的创新和发展
智能制造协同技 术的实践应用
智能制造协同技术在制造业的应用
云计算技术是智能制造协同技术的关键技术之一 云计算技术可以实现数据的存储、处理和分析 云计算技术可以提高智能制造协同技术的效率和准确性 云计算技术可以降低智能制造协同技术的成本和维护难度
智能制造的技术体系
智能制造的技术体系
智能制造的技术体系是一个综合性的系统，涵盖了多个关键技术领域。
以下是智能制造技术体系的主要组成部分：
1. 传感与感知技术：智能制造依赖于大量的传感器和感知设备，用于收集生产过程中的数据和信息。
这些技术包括传感器技术、机器视觉、激光扫描等。
2. 互联与通信技术：智能制造需要各种设备之间的互联和通信，以实现数据的共享和协同工作。
包括无线通信技术、物联网技术、工业以太网等。
3. 数据分析与处理技术：智能制造需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有用的信息并支持决策。
这涉及到数据挖掘、人工智能、机器学习等技术。
4. 控制与优化技术：智能制造需要实现对生产过程的精确控制和优化，以提高产品质量和生产效率。
这包括控制系统、自适应控制、优化算法等技术。
5. 虚拟仿真技术：通过虚拟仿真技术，可以对生产过程进行模拟和优化，降低实际生产中的风险和成本。
这包括虚拟现实技术、数字孪生技术等。
6. 人机协作技术：智能制造需要实现人机协作，即人与机器之间的紧密合作和交互。
这涉及到人机界面技术、机器人技术、增强现实技术等。
7. 安全与可靠性技术：智能制造对于系统的安全和可靠性
要求很高，需要采取相应的技术手段来保障系统的稳定运行和数据的安全性。
这包括数据安全技术、网络安全技术、可靠性分析等。
以上是智能制造技术体系的主要内容，不同的应用场景和需求可能会有所差异，但这些技术领域是构成智能制造的核心要素。
智能制造的“六个协同”推进策略
智能制造的“六个协同”推进策略作者：暂无来源：《信息化建设》 2019年第5期5G、IoT、边缘计算、人工智能、工业互联网等技术的“核聚变”,加快了新一轮产业变革的步伐,促使智能制造进入到了数字化转型的新阶段。
在这个新的阶段,推进智能制造要把握实施“六个协同”的策略。
正如一代伟人毛泽东同志曾经深刻地指出“政策与策略是党的生命”,把政策与策略提到了党的生命的高度,可见正确的策略是极其重要的。
“数字化与平台化”的协同推进策略实施“数字化”与“平台化”协同推进的策略有三点原因:首先,企业数字化是制造智能化的基础与标志。
只有打通企业制造、企业管理、企业产销服务的数据链,才能真正实现企业的数字化转型,大幅度提升企业自动化改造的性价比,满足人工智能应用的条件。
其次,平台是大数据服务、人工智能应用的载体。
只有建设工业互联网平台,才能聚集、处理并利用好大数据,才能为企业的制造过程、企业资源的优化配置、企业对内对外管理运营展开大数据服务与人工智能应用。
最后,数字化、平台化是企业实现智能制造的“两个轮子”。
只有“两个轮子”协同,企业的智能制造体系才能有效地进行运作;企业制造、管理、服务的大数据产品(如工业App)、新一代人工智能应用产品(如AI2.0应用产品)的开发是“解决问题、创造价值、分享价值”的关键环节,云平台则是数字化智能化产品实现应用价值的主体。
浙江新昌107家轴承制造中小企业的“企业数字化制造、行业云平台服务”模式,正好印证了这个策略的实践意义。
“引领发展与规模支撑发展”产业的协同发展策略2018年,我国工业增加值超过30万亿元。
以2018年工业增加值为基数,假如按4%的增速测算,到2035年我国工业增加值将达到58.44万亿元,到2050年将达到105.24万亿元;假如按5%的增速测算,到2035年我国工业增加值将达到68.76万亿元,到2050年将达到142.95万亿元。
很明显,单凭引领发展的少数产业,是难以支撑我国2035年58万亿或68万亿、2050年105万亿或143万亿这么大规模体量的发展的。
智能制造中的五个应用场景
智能制造中的五个应用场景智能制造是指通过计算机信息技术、通讯技术和控制技术等手段，实现生产过程的智能化、自动化和高效化，提升生产效率，降低生产成本，提高产品质量和企业的竞争力。
在近年来的发展中，智能制造已经成为了制造业的重要发展方向，并具有广泛的应用场景。
下面我们就来了解一下智能制造中的五个应用场景。
1、智能物流随着物流业的发展和信息技术的进步，物流行业已经进入了“智能化”时代。
现代物流产业已经通过信息技术实现了物流环节的全过程监控和管理。
而智能物流又是在此基础上实现的进一步升级，它可以通过智能化手段实现物流环节的自动化控制和优化，如智能调度、智能路径规划、智能识别、智能计费等。
智能交通系统也是智能物流的一部分，它可以采用人工智能技术，实现对交通流量的预测和管控，并通过智能导航系统为交通参与者提供实时导航服务。
2、智能制造智能制造是智能化制造的高级形态，基于信息化、智能化和网络化的制造模式。
它可以通过人工智能技术实现生产流程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量，同时降低成本，提高制造业的竞争力。
智能制造可以应用于任何制造领域，如机械制造、电子制造、食品制造等。
3、智能家居智能家居是指通过人工智能技术实现家庭生活各个方面的智能化控制，包括智能照明、智能窗帘、智能门锁、智能电器等。
用户可以通过智能手机APP或语音控制系统，实现对家庭设备的远程控制和自动化操作。
智能家居的应用可以实现家庭环境的智能化、高效化、安全化、舒适化，提高生活品质。
4、智能医疗智能医疗是指基于网络和移动通信技术，通过人工智能技术实现医疗病历管理、远程医疗和医学影像诊断等医疗服务的智能化。
智能医疗可以提高医院和医疗机构的运营效率、缩短患者等待时间、加速通讯和交流、提供更好的医疗服务，并达到了传统医疗模式无法比拟的高效和便捷。
5、智能城市智能城市是基于互联网、物联网和人工智能技术，实现城市管理和服务的智能化。
智能城市可以通过智能交通、智能安防、智能环保、智能医疗、智能教育等不同的应用，实现城市管理和城市生活水平的提高。
智能制造中的协同制造机制研究
智能制造中的协同制造机制研究智能制造是当前制造业发展的重要趋势，对于实现制造业现代化、提高产品质量和生产效率有着重要的作用。
而协同制造机制则是智能制造的重要组成部分，是实现智能制造的关键之一。
本文将从协同制造机制的概念、分类、特点和发展趋势等方面进行探讨。
一、协同制造机制的概念协同制造机制是指在制造业中，通过各种协同合作方式来实现生产、设计、采购、销售和服务等各个领域的高效协同。
协同制造机制不仅可以促进信息的交流和共享，降低资源的浪费和成本的支出，还可以提高企业的生产效率和市场竞争力。
二、协同制造机制的分类根据协同制造的不同模式和层次，协同制造机制可以分为以下几种分类：1.水平协同制造机制水平协同制造机制是指企业通过信息技术和网络技术，实现不同部门或不同企业之间的信息交流和资源共享，以达到生产、研发和服务等方面的高效协同。
水平协同制造机制一般是在企业内部或同一产业链内实现的。
2.垂直协同制造机制垂直协同制造机制是指由不同层次的企业或机构之间进行信息共享和协同合作，包括产品设计、研发、生产、销售和服务等各个环节。
垂直协同制造机制可以跨越不同行业和产业，实现资源的优化配置和市场的共赢。
3.多维协同制造机制多维协同制造机制是指在协同制造的过程中，涉及到多个方面和多个层次的协同合作，包括企业内部的各个部门，企业之间的不同合作伙伴和消费者等。
多维协同制造机制具有复杂性和动态性，需要符合多方面的需求和利益。
三、协同制造机制的特点协同制造机制具有以下几个特点：1.信息化程度高：协同制造机制依赖于信息化技术和网络技术，需要确保信息的准确性、及时性和可靠性。
2.协同合作性强：协同制造机制需要企业之间或内部不同部门之间进行紧密的协同合作，达到优化资源和提高效率的目的。
3.降低成本：协同制造机制能够避免生产成本的浪费和重复，最大程度地提高资源利用和经济效益。
4.提高效率：协同制造机制能够快速、准确地进行生产和销售等各个环节，提高效率和满足市场需求。
认识智能制造的核心技术和实现方法
认识智能制造的核心技术和实现方法在智能制造上，一般认为有六个主要领域，它们分别是自动化、信息技术、机器人技术、材料技术、新兴制造技术和高端制造技术。
自动化技术可以根据工业自动化、检测和控制、制造执行和资源调配等方面，为制造过程提供支持实现智能化；信息技术用于数据处理、建模、仿真和预测分析等方面，可以帮助提高制造效率、生产质量和运营管理水平；机器人技术不断创新，可以在生产流程中发挥更大的作用，如智能物流、人机协作等；材料技术可以帮助生产制造更高质量的产品,新兴制造技术主要包括三维打印和新材料制造等，可以根据用户需求实现制造或定制化的生产方式；高端制造技术,侧重于集成创新，推进核心技术研究,以实现优化调配资源和提高生产效率等目标，搭建新型产业生态体系。
智能制造不仅在制造业中具有广泛的应用，而且在其他领域，如医疗和教育等方面也可以实现一定的应用。
关于实现智能制造的方法，通常可分成以下三个阶段：第一阶段：制造基础改善此阶段是制造企业走向智能制造的首要・阶段。
该过程将包括制造过程的自动化和机器型号的优化升级，以及传感器等智能化装置的安装和使用。
通过此阶段，制造企业可以深入理解其生产流程，确保设备功能的最优化、制造过程的标准化、品质的锁定，从而帮助企业提高效率，减少错误率，并降低生产成本。
第二阶段：生产过程的智能化此阶段主要关注生产和管理过程，通过某种方式使其成为可控制、可捕获和可加强的过程。
主要应用领域包括机器视觉和视觉检测系统、物流自动化和工业互联网以及专业软件，有了这些技术，企业可以进一步提高其生产过程的效率和质量、减少人力与某些工作流程冲突，并对生产和销售过程的数据进行实时管理和监控使其变为靠谱、有品质保证的产品，逐步向销售方向再次扩展。
第三阶段：创新提升与高效集成到达这个阶段的企业通常是仅使用少数或者无人员来完成内部工作流程，以及将外部合作伸向各个领域。
此过程涵盖了机器学习、芯片设计、物联网、工业4.0等方向。
制造业智能制造平台
制造业智能制造平台智能制造是当前制造业发展的重要趋势，为了适应市场需求和提高生产效率，制造企业纷纷引入智能制造平台。
本文将探讨制造业智能制造平台的定义、特点、优势以及未来发展趋势。
一、智能制造平台的定义智能制造平台是指基于物联网、大数据、云计算等技术手段，集成制造生命周期各个环节的信息系统，实现设备之间的互联互通、数据的实时采集与分析，从而实现制造过程的可视化、数字化和智能化管理。
二、智能制造平台的特点1.全面集成：智能制造平台将企业内部的设计、生产、物流、质量等各个环节进行全面集成，实现信息的共享和协同。
2.设备互联：通过物联网技术，智能制造平台实现了生产设备之间的互联互通，实时监测设备状态、生产数据，提高设备利用率和生产效率。
3.数据驱动：智能制造平台采集和分析各个环节的数据，实现数据驱动决策，帮助企业优化生产计划、降低成本、提高质量等。
4.智能决策：通过大数据分析和人工智能算法，智能制造平台能够自动识别问题，预测风险，并给出相应的智能决策，提升企业的决策能力。
三、智能制造平台的优势1.提高生产效率：智能制造平台实现了设备之间的互联互通，优化了生产计划和调度，减少了生产中的停机时间和资源浪费，提高了生产效率。
2.降低成本：智能制造平台通过数据分析和优化算法，帮助企业降低生产成本，减少库存和库位占用，提高资金利用效率。
3.优化质量控制：智能制造平台实时采集和分析生产过程中的数据，及时发现问题并进行调整，提高产品质量和一致性。
4.快速响应市场需求：智能制造平台实现了生产过程的可视化和数字化管理，使企业能够更灵活地调整生产计划，快速响应市场需求的变化。
四、智能制造平台的未来发展趋势1.人工智能应用：未来智能制造平台将更加深入地应用人工智能技术，实现设备故障的预测和自动修复、生产计划的自动优化等。
2.虚拟现实技术：虚拟现实技术能够将物理世界和数字世界进行融合，未来智能制造平台可能通过虚拟现实技术提供更直观、真实的生产环境。
智能制造技术的研究领域分析
智能制造技术的研究领域分析智能制造技术是在信息化、网络化和智能化基础上，利用现代信息技术，将制造企业内外部各个环节有机集成起来，实现产业链条全过程的集成、协同、优化和智能化的一种制造模式和技术体系。
它是目前制造业发展的主要方向之一，对于提高资源利用效率、降低生产成本、提升产品质量和创新能力具有重大意义。
智能制造技术的研究领域包括以下几个方面：1. 智能机器人技术智能机器人是智能制造技术中的关键环节之一。
它能够代替人类从事重复性、危险性或高强度的劳动，提高生产效率和质量，降低劳动力成本。
智能机器人技术的研究领域涉及机器人的感知、决策、控制和执行等方面，需要结合传感器技术、人工智能技术、运动控制技术等多个领域的知识。
2. 物联网技术物联网是智能制造技术的基础支撑之一，通过无线传感器网络和互联网技术实现物体之间的信息交互和共享。
物联网技术的研究领域包括传感器技术、无线通信技术、云计算技术等。
通过物联网技术，制造企业可以实现设备之间的智能互联和数据的实时采集与分析，提高生产过程的可控性和可视化程度。
3. 人工智能技术人工智能技术是智能制造技术的核心之一。
它通过模拟人类智能实现机器的智能化，并能够根据环境和任务自主地进行学习、推理和决策。
人工智能技术的研究领域包括机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理等。
在智能制造中，人工智能技术可以应用于产品设计、生产计划优化、质量控制等环节，提高生产效率和产品质量。
4. 虚拟现实技术虚拟现实技术是一种可以在计算机环境中模拟现实世界的技术，通过虚拟现实技术，人们可以在虚拟环境中进行感知、交互和操作。
在智能制造中，虚拟现实技术可以被应用于产品设计、生产仿真、培训模拟等方面，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
5. 大数据分析技术大数据分析技术是智能制造中的重要支撑技术，通过对海量数据进行采集、存储、处理和分析，可以挖掘出有用的信息和知识，帮助制造企业提高生产效率和产品质量，优化生产过程。
智能制造：赋能工业,构建新型制造业生态系统
智能制造：赋能工业，构建新型制造业生态系统引言智能制造是指利用先进的信息、网络和自动化技术，对制造业的各个环节进行全面集成和优化，以实现智能化生产、自动化控制和灵活化制造的一种生产方式。
智能制造通过提高产品质量、提升生产效率和降低生产成本等方面的优势，正逐渐赋能工业，构建新型制造业生态系统。
智能制造技术智能制造涉及多种先进技术的应用，其中包括：1.物联网技术：物联网技术将传感器、网络通信和云计算等技术有机结合，实现了设备、产品和数据的相互连接和交互。
通过物联网技术，制造企业可以实时监测设备状态、产品质量等信息，从而实现智能化的生产管理和品质控制。
2.人工智能技术：人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术，可以使机器具备类似人类的认知和决策能力。
在智能制造中，人工智能技术可以应用于生产计划优化、设备故障预测和质量异常检测等方面，进一步提高生产效率和产品质量。
3.大数据分析技术：智能制造过程中产生大量的数据，包括生产过程数据、设备状态数据和产品质量数据等。
通过大数据分析技术，制造企业可以从海量数据中发现潜在的生产优化和改进机会，实现精细化的生产管理和质量控制。
4.云计算技术：云计算技术可以提供高效、弹性和可靠的计算、存储和管理能力，从而支持智能制造的各个环节。
通过云计算技术，制造企业可以将生产过程中的数据和应用移至云端，实现资源的共享和协同，提高生产效率和可靠性。
智能制造的价值和影响智能制造的应用可以为制造企业带来众多的价值和影响：1.提升产品质量：智能制造通过实时监测和控制生产过程中的关键参数，可以实现对产品质量的全面监控和调节。
通过精细化的质量控制，制造企业可以提高产品的一致性和稳定性，提升产品的市场竞争力。
2.提高生产效率：智能制造可以实现生产过程的自动化和智能化，减少人为因素对生产效率的影响。
通过自动化控制和优化，制造企业可以提高生产线的运行效率和生产能力，降低生产成本和资源消耗。
制造业智能化中智能制造平台的研发与应用
制造业智能化中智能制造平台的研发与应用制造业在新时代下正在快速发展，智能化成为制造业发展的趋势，尤其是在技术不断创新的今天，制造业智能化已成为企业转型升级的必由之路。
而智能制造平台在制造业智能化中扮演着重要的角色，具有许多优势，有助于推动制造企业转型升级，使制造企业更加高效、智能化和可持续发展。
一、智能制造平台的概念及其应用智能制造平台在生产制造中是一种基于信息和控制技术的系统，它能够自动、智能化地完成制造流程中的各个环节，包括产品设计、生产计划、材料采购、制造过程控制、产品质量检测、产品追溯等等。
智能制造平台可以通过云技术及物联网技术等实现信息共享，并加强企业内部协同和与外部环境的连通。
智能制造平台的应用已经覆盖了许多领域，例如食品、医药、电子、汽车等行业。
智能制造平台的应用，可以提供全方位的制造信息、数据，及时诊断和解决生产过程中的问题，实现智能监控、自动化控制以及在制品追溯等功能，给企业提供了更加精准、高效、稳定的制造流程。
二、智能制造平台在制造业智能化中的集成智能制造平台是制造业智能化的关键技术之一，在制造业转型升级中起到举足轻重的作用。
智能制造平台与现有的企业信息化系统和生产管理系统进行集成，可以实现企业生产流程的智能化升级。
具体实现方式如下：1.对接企业信息化系统智能制造平台可以直接对接企业信息化系统，以实现数据互通和信息共享。
通过此方案，可以大大提高企业生产的管理效率，减少人力、物力、财力的浪费，从而降低生产成本。
2.对接生产管理系统智能制造平台还可以对接生产管理系统，实现生产流程的可控性、可预测性和高效性。
同时，智能制造平台可以通过物联网技术，对设备进行监测、诊断和预测维护，减少设备 downtime，提高生产效率和质量。
3.智能化升级通过智能制造平台的集成升级。
可以做到自动化的机器人，大幅度提升了生产效率；通过数据分析、模型优化等技术的应用，可以做到良的预测，提高产品的可靠性并降低生产成本。
智能制造有哪些应用领域
智能制造有哪些应用领域智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化；并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。
应用于很多领域。
智能制造技术源于人工智能研究，涵盖了智能制造技术和智能制造系统，是一种模拟人类智力系统进行实际操作的制造技术，它由人、智能机器和人类相关专业的知识权威共同作用的人际一体化智能系统。
为了适应市场需求，产品的更新过程更快，种类也越来月多样。
而传统的大批量产出和细分工的自动化生产系统已经在满足市场需求的环境下逐渐吃力。
对此，智能制造技术研发提供了有效的解决方案：以工业机器人为智能系统核心，辅之以必要的计算机技术，形成新型的柔性制造系统，打破了传统的人工操作模式，从而将智能机械在实际操作中的作用最大化。
这就极大解决人工操作中存在的难题以及人工操作过程中出现的不可抗力因素，实现生产过程自动化。
当前，工业控制系统的发展速度日益增长，这对于生产制造行业来说是机遇，也是挑战，企业管理者想要与新时代背景下的工业发展接轨，实现工控自动化，智能制造技术的充分应用必然是不二选择。
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。
目前很多产业都依赖于智能化制造比如说一些需要自动化生产线的工厂企业：电子组装、烟草、化工、制药、食品饮料、芯片加工制造、汽车和零部件制造等等行业。
而这些行业实现自动化加工装配和检测。
在家电、轨道交通、电子器械等行业对于生产制造、装配的、智能化改造需求也十分的旺盛，有很多企业把关键的工位和高污染、高危险性的工位使用机器人来进行人工操作。
智能制造的协同创新模式
智能制造的协同创新模式随着科技的不断发展和智能制造理念的兴起，传统制造业正迎来一场全新的变革。
智能制造是以信息技术为核心，通过网络化、数字化、智能化的手段，将制造过程各个环节紧密连接起来，实现整体效能的最大化。
而要实现智能制造的目标，协同创新模式势必成为一种重要的手段。
1. 智能制造的定义和特点智能制造是一种以人工智能、物联网、大数据分析等前沿技术为支撑，通过对产品和生产过程的优化、智能调度和数据分析等手段，实现生产自动化、智能化的新型制造模式。
与传统制造模式相比，智能制造具有以下几个特点：1.高度自动化：智能制造通过引入自动化设备和智能机器人，实现生产过程的自动化。
这不仅提高了生产效率，还减轻了人工劳动强度。
2.数据化决策：智能制造的关键在于将各个环节的数据进行实时采集、传输和分析，并通过智能算法进行决策，使得生产过程更加科学、精准。
3.柔性生产：智能制造将各个环节的设备、工具和人员进行有效的组合和协调，实现生产过程的灵活性。
这样可以根据需求实时调整生产计划，提高生产效率和灵活性。
4.个性化定制：智能制造可以根据客户需求进行个性化定制，实现小批量、多品种的生产。
这大大提高了产品的价值，满足了客户的个性化需求。
2. 智能制造的协同创新模式智能制造的协同创新模式是指不同产业、企业之间通过信息交流、资源共享等方式，进行协同创新，实现整体效能的最大化。
具体来说，智能制造的协同创新模式主要有以下几种形式：2.1 供应链协同创新在智能制造的下，供应链协同创新成为了必不可少的手段。
通过供应链的信息共享和资源整合，不同环节之间的协同工作可以实现更高效的生产和交付。
供应链中的各个环节可以通过共享信息、协同规划和定制化生产等方式，实现生产过程的优化和资源的共享。
这不仅提高了产品的整体质量，还减少了生产成本。
2.2 跨界合作创新传统产业在智能制造的浪潮中，往往需要与其他领域的企业进行跨界合作创新。
通过与IT企业、互联网企业等合作，传统制造业可以借助互联网、物联网等新兴技术，在产品设计、生产流程优化、市场开拓等方面进行创新。
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•协作规划
1
开发合作协议
2
创建联合商业计划
- 一般的角色和职责
-定义了合作机会(好处)
- 资源分配
-Opportunity-specific角色和职责
- 利益共享指标
-合作的范围(产品/地理)
- 合作过程的基本规则
-可用资源定义
•协同预测
3
•协同补给
6
8
创建联合销售预测
- 销售趋势
- 即将举行的促销活动的影响
产品路线图
核
心
企
业பைடு நூலகம்
产品设计标准
供应来源的要求
保密性方案 知识产权保护
原型 新产品方案
技术转让协议
研
发
/ 设
在线支付结算
计
团 队
设计资质验证
合作关系响应
设计资质验证 合作关系响应
……
• 差异化产品 • 改善产品与目标市场的衔接
• 成果转让承诺
产品设计内容
产品设计内容
• 预先约定的计划和投资
• 提高亲密关系，共享市场
协同补给
• 根据订单预测，从而确
定制造、配送之前置时 间；
• 制定出采购的品项分布
和时空分布清单；
• 实现供应商代为管理库
存方式来自动补充供应 链库存；
• 协同供应链各参与者的
采购清单，使其同步， 从而降低供应链库存。
协同计划、预测、补给
CPFR 是一个面向客户的业务模式, 基于行业标准的9个基本流程模型。
协同生产
协同生产利用网络技术，将串行工作变为并行工 程，实现供应链内参与企业和跨供应链间企业的生 产和管理合作，通过大范围的资源最优配置，实现 高效率生产。
协同运作在以上协同基础上进一步扩展，可以包
协同运作 括各类供应链参与者，如外部供应商、分销商、 服务提供商、客户等的物流、配送、仓储、结算 和售后服务等业务。
划推动制造和材料 计划
• 制造商和零售商 之间的共同预测
• POS信息驱动 • 联合需求信号与
制造和材料计划 未完全整合
式；
• 供应链效率评估； • 合作计划可以动用的资
源；
• 问题状况判定法则与责
任划分原则；
• 解决纠纷的流程和规则； • 供应链协同运营的规则。
协同计划
协同计划让供应链成员的 动作取得一致，各方提供：
• 各自的运营计划； • 协同参与者的基本参数，
含品项清单、数据清单、 异常状况的定义等；
• 确定协同流程范围； • 确定供应链品项清单、
协同研发/设计：众创
企业发起众创
后台新增众创
众创描述
其它众创说明
发起众创
用户发起众创
入口新增众创
众创描述
付费到平台
企业评审通过
系统结算奖励 发布到电商平台
企业确认成果
企业应用成果
设置时间起止
设置奖励方案
众创作品呈现 设置付费方式 众创作品呈现
参与者提交作品 参与者点赞吐槽
企业众创直接从后台发 起，用户众创从平台前 端或者定制界面端发起， 所有发起的众创最终都 是经过企业确认后被上 传到众创空间呈现，参 与者只要进入众创空间 即可浏览、参与到众创 过程当中；
用户可以对发起的众创 设置付费形式和金额， 企业发起的众创可以设 置奖励及发放主题与发 放形式；
协同计划、预测、补给
CPFR理事会估计，通过全面成功实施CPFR可以减少供应链库存15%－25%。
供应链 参与方
供应链 参与方
……
正式商业协议
• 合作目标及衡量指标，
利益分享方案及奖惩规 划；
• 协同合作的范围； • 共享的数据及其交换方
- 产品生命周期事件
5
4
解决/处理异常
确定销售预测异常 - 订单预测驱动上游规划 - 使生产计划和供应商合作
创建联合订单预测
解决/处理异常
-将销售预测转化为核心企业订单预测
-占贸易伙伴目前的库存水平
7
确定订单预测异常
9
订单生成和执行
协同计划、预测、补给
协同计划、预测、补给能给供应链伙伴带来的效益有哪些？
销售目标；
• 拟定品项订单的最小订
量、前置时间、安全库 存等；
• 制定出供应链完整的营
运计划。
协同预测
包括销售预测和订单预测：
• 销售预测包括：各品项
销售量和时空分布；各 区域物流中心物流量时 空分布和品项分布；配 送和运输数量分布和时 空分布等等；
• 订单预测是基于销售预
测，考虑供应链采购、 制造、仓储、运输和配 送能力等约束条件，预 测未来各个品项分布和 时空分布的订单，以制 定供应链需求计划，存 货政策和配送策略等。
协同补给
协同补给由销售预测和需求规划转化为采购预 测， 含供应方约束条件：如订单处理周期、前 置时间、订单最小量、商品单位以及零售方长 期形成的购买习惯等，这些都需要供应链双方 加以协商解决。
协同设计
协同设计使分布在全球或全国不同研发部门的工程 师在一个协同设计平台上一起设计产品，互相可以 在这个平台的可视系统上看到对方工作进度，并在 会商平台上，随时加入自己的修改意见，并能被所 有参与者看见，讨论，修改。
智能制造协同平台解决的问题
协同研发/设计
供
业务流程：开发新产品
研发团队
应
协同计划、预测、补给（CPFR）
设计公司
链
业务流程：产生需求
核
协同生产
上游供应商 制造外协商
心
业务流程：满足需求
企
经销商
业
协同运作
业务流程：供应链拓展
零售商 客户
协同研发/设计
技术见解和要求
供应商合作关系
原型交付能力
供
应 链
供应链驱动
收益项
减少资本投资
优化生产 减少存储容量
固定成本减 少
• 提高资产利用率 • 改进生产计划 • 增加的可见性和稳定性需求
(包括促销活动)
库存
• 减少库存
价值
降低成本
浪费
可变成本降 低
• 提高预测精度 • 减少加班时间 • 减少交货时间
加班
• 优化供应链规划
• 优化物流规划
运输成本
• 增加原材料的可用性
增加收入
更好的可能性
提高消费者满 意度
销售收入增长
• 增加销售量 • 降低销售费用 • 改进的促销计划和执行
协同计划、预测、补给
不同层级的协同（CPFR）的复杂性是不一样的
SC规划中没有 协作
由制造预测推动 的库存，制造和 材料规划
市场级 CPFR
开发CPFR
初级 CRFR
• 跨内部组织的协作 • 由S&OP进程支持 • 内部需求/补货计
智能制造协同平台的六个领域
协同预测
协同预测要求供应链参与各方都参与预测，根据各自专业和位 置，提供预测数据和预测理由，再由制造协同管理平台进行汇 总和分析，形成协同预测方案，这种协同预测能大大减少整个 供应链体系的低效率、死库存，促进更好的产品销售、节约整 个供应链的资源。
协同计划
协同计划为了实现共同的目标进行合作规 划，供应链各方协同制定促销计划、库存计 划、生产计划及产品导入和中止计划。