智能制造概述
智能制造概述
灵活性
高度信息化
自动化程度高
智能化决策
工业互联网：实现人、机、物的全面互联，提升生产效率
区块链：实现生产过程的透明化和可信化，提高生产质量和管理效率
云计算：实现海量数据的存储和分析，为生产决策提供支持
人工智能：通过机器学习和深度学习等技术，提高生产质量和效率
物联网：实现设备的远程监控和管理，提高生产效率
2017年：工信部启动智能制造试点示范专项行动，选取了60家企业开展试点示范
2018年：工信部发布《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，提出发展智能制造，提升产业技术创新能力
持续数字化发展，实现全面覆盖
深度融合工业互联网，提升生产效率
自主研发核心技术，实现智能制造自主可控
拓展工业互联网平台应用，推动产业升级发展
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CONTENTS
智能制造的基本概念
智能制造的发展历程
智能制造的基本概念
定义：智能制造是一种深度融合先进制造技术、信息物理系统以及互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造模式。
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内涵：智能制造以智能工厂为载体，实现生产过程自动化、数字化、网络化、智能化为主要目标，具有自感知、自决策、自执行、自适应等特征。
智能制Байду номын сангаас的发展历程
工业1.0：机械化生产，起源于英国
工业2.0：电气化生产，起源于美国
工业3.0：自动化生产，起源于德国
工业4.0：智能化生产，起源于德国
2015年：中国政府提出“中国制造2025”战略，推动制造业转型升级
2016年：发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，明确提出智能制造发展的主要任务和重点工作
智能制造技术概述
容错能力，异构信息的无缝交换能力； 基于机器视觉的多元环境建模和图像理解能力。
3.3.2 性能预测和智能维护技术
内 容：刀具磨损情况、机床故障状态、振动状态、精 度退化状态 等。
研究目标： 建立状态表征体系（振动、负载、热变形、温度、压力
优化控制技术
2010年
2020年
2030年
6.4 智能制造服务技术
目标：智能感知与智能服务
目标：制造物联网
智能制造服务技术
服务状态感知技术、 产品智能服务技术、 生产智能服务技术
制造物联网技术、 智能物流技术、 制造与服务智能集成与共享
2010年
2020年
2030年
7 智能制造与我们
磨削力适应控制 基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位 基于计算机视觉的数控加工技术
智能编程技术、 智能数控技术
2010年
2020年
2030年
6.3 智能制造系统技术
目标：智能决策、智能调度、 智能管控
目标：可重构、自组织、 协调优化
智能制造系统技术
智能制造执行技术、 企业智能管控技术、 智能仪表/执行器技术 FCS与智能控制技术
建模与自组织技术、 智能供应链管理、 全生产线的在线协调
感 知：各种智能传感器，智能仪表 测控网络：通过计算机实时网络技术实现感知到的信
息的收集、传输、管理、使用的技术。 研究目标：研究微型多功能集成智能传感器与传输技
术，RFID和物联网智能终端技术；开发基 于工业总线的即插即用技术和实时网络操 作系统，开发基于M2M和制造物联网的 产品设计 、生产、管理和服务技术。
踏实肯干，努力奋斗。2020年10月16 日下午1 2时34 分20.10. 1620.1 0.16
什么是智能制造包含哪些方面(一)2024
什么是智能制造包含哪些方面（一）引言概述：智能制造是指通过先进的信息技术和先进制造技术相结合，使制造过程更加智能化、高效化和可持续化的生产模式。
它涵盖了多个方面的技术和应用，为制造业带来了巨大的变革和发展。
正文内容：一、物联网技术1. 传感器技术：通过传感器感知物体的状态和环境信息。
2. 通信技术：实现设备之间的互联互通，构建大规模的物联网系统。
3. 数据分析技术：对物联网产生的海量数据进行分析和挖掘，从中提取有价值的信息。
4. 云计算技术：提供高效的数据存储和计算能力，支持智能制造系统的运行和管理。
5. 边缘计算技术：将数据处理和决策能力下放到设备或边缘节点，减少传输延迟和网络负载。
二、人工智能技术1. 机器学习技术：通过训练模型和算法优化，实现自动学习和决策能力。
2. 深度学习技术：模拟人脑神经网络的结构和功能，实现更复杂和高级的智能应用。
3. 自然语言处理技术：使计算机能够理解、分析和生成自然语言信息。
4. 图像识别技术：通过算法和模型训练，实现对图像和视觉信息的理解和处理。
5. 智能控制技术：实现对制造过程的自动化和智能化控制，提高生产效率和质量。
三、增强现实技术1. 虚拟现实技术：通过计算机生成的虚拟环境，实现对制造过程和产品的模拟和演示。
2. 增强现实技术：将虚拟信息叠加到真实环境中，通过可穿戴设备或摄像头实现人机交互。
3. 仿真技术：利用计算机模型和算法，对产品的设计和制造过程进行仿真和优化。
4. 虚拟操作技术：通过虚拟界面和设备进行操作，实现对设备和生产线的远程监控和管理。
5. 虚拟现场培训技术：通过虚拟场景和模拟设备，对操作员进行培训和技能提升。
四、智能制造系统1. 自动化生产线：通过机器人和自动化设备，实现对生产过程的自动化控制和管理。
2. 智能供应链：通过物联网和数据分析等技术，实现对供应链的智能化监控和调度。
3. 智能仓储：利用自动化设备和智能控制系统，实现对仓储和物流过程的智能管理。
智能制造行业标准
智能制造行业标准智能制造是指基于新一代信息技术，以网络为核心，将整个制造过程实现智能化的一种制造模式。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能制造已经成为推动制造业转型升级的重要手段。
为了保障智能制造的稳定发展和高效运行，各国纷纷制定智能制造行业标准，以规范整个行业的发展。
一、智能制造概述智能制造是通过全面应用信息技术，实现制造过程的高度自动化和智能化。
它以人工智能、物联网、云计算等技术为基础，通过智能设备和传感器的广泛应用，构建了一个具有自适应能力的智能制造系统。
在智能制造系统中，机器之间可以进行实时的数据交互和协同工作，实现了生产过程的高效率和高精度。
二、智能制造关键技术1. 物联网技术物联网技术是实现智能制造的基础，它将产品与设备通过网络互联，实现了设备之间的信息共享和协同工作。
物联网技术可以实时获取设备的状态和运行数据，为制造过程的调度和管理提供支持。
2. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心技术之一，它可以模拟人类的智能行为，实现对生产过程的自动化和智能化。
通过人工智能技术，机器可以进行自主决策和学习，从而实现生产过程的优化和提效。
3. 云计算技术云计算技术为智能制造提供了强大的计算和存储能力，它可以将大规模的数据处理和分析任务委托给云端服务器，减轻了设备端的负担。
云计算技术还可以实现设备之间的虚拟化和资源共享，提高了系统的可扩展性和灵活性。
4. 数据采集与处理技术数据采集与处理技术是智能制造的基础，它可以实时获取设备和产品的各种数据，如温度、压力、速度等。
通过对这些数据进行分析和处理，可以及时发现生产过程中的异常情况，并作出相应的调整和优化。
三、1. 设备互联标准设备互联标准是智能制造行业的基础标准，它规定了设备之间的接口和通信协议，以确保各种设备能够顺利地进行数据交换和协同工作。
设备互联标准还规定了设备的数据格式和编码方式，以保证数据的准确性和一致性。
2. 数据安全标准数据安全标准是保障智能制造系统安全运行的关键，它规定了数据的加密和传输方式，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
智能制造概述
智能制造概述智能制造是指通过信息技术和智能化手段，实现生产过程的自动化、智能化和网络化的制造模式。
随着科技的发展，智能制造已逐渐走向数字化、智能化和网络化，为市场需求的变化提供了新的机遇，同时也对传统制造行业的转型升级提供了新的方向。
智能制造是未来制造业的趋势，它将为企业带来更高的生产效率、更低的能源消耗、更高的品质和更高的灵活性。
智能制造是基于信息技术的高度自动化的制造模式，它的特点如下：1. 智能化：智能化是智能制造的核心特点。
在智能制造中，生产设备、工厂和物联网技术都被赋予了智能化的能力，具有自动化、智能化和网络化的特点。
2. 自动化：智能制造实现了生产过程的高度自动化，可以实现无人化生产和管理，降低了生产成本和人工操作的风险，提高了生产效率和产品质量。
3. 网络化：智能制造实现了设备、工厂和用户之间的网络化连接，通过互联网实时共享的信息和数据，让供应链更加智能化和高效化，提高生产的灵活性和生产效率。
4. 可视化：智能制造实现了生产现场的可视化，通过实时监测和分析生产过程中的数据，可以帮助企业更好地把握生产过程中的情况，提高生产质量和生产效率。
5. 智能决策：智能制造实现了对生产过程中的数据进行实时监控，可以自动分析数据并作出相应决策，帮助企业降低生产成本，提高生产效率。
智能制造的优势主要体现在以下几个方面：2. 能源消耗的降低：智能制造实现了设备和工厂的智能化和自动化，能够理性分配和利用能源，降低能源的消耗，减少环境污染。
4. 灵活性的提高：智能制造实现了生产过程的网络化连接，可以实现生产链的灵活组合，从而更好的应对市场需求的变化，提高企业的核心竞争力。
智能制造的应用场景智能制造可以用于以下一些场景：2. 电子制造：智能制造可以实现电子制造过程中的自动化和网络化，提高生产效率和产品质量。
3. 物流管理：智能制造可以实现物流管理过程中的自动化和智能化，提高物流流程的效率和精度，降低物流成本。
智能制造导论知识点总结
智能制造导论知识点总结一、智能制造概述1.1 定义智能制造是利用先进的信息技术、自动化和智能化设备，通过数字化工厂和智能供应链的方式，实现生产过程的智能化、柔性化和智能化的制造模式。
1.2 特点1）数字化生产：利用大数据、云计算等技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高生产效率和质量。
2）智能化设备：通过人工智能、机器学习等技术使设备具有自主感知、决策、执行能力，实现自动化生产。
3）柔性化生产：使生产设备和工艺具有较强的适应性和灵活性，能够随时根据需求进行调整和变化。
4）个性化定制：实现对产品的个性化定制，满足不同用户的需求。
1.3 智能制造的发展阶段1）传统制造：以人工操作为主，生产效率低下，质量难以保障。
2）自动化制造：引入传统的自动化设备，提高了生产效率和质量。
3）数字化工厂：利用信息技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高了生产效率和管理水平。
4）智能制造：引入人工智能、物联网、大数据等新技术，使生产过程更加智能化、柔性化和个性化。
二、智能制造的关键技术2.1 人工智能技术1）深度学习：利用多层神经网络对数据进行学习和模式识别，实现智能控制和决策。
2）强化学习：通过试错学习的方式，使智能系统能够在不断的尝试和调整中获得最优解。
3）自然语言处理：使智能系统能够理解和处理人类自然语言，实现人机交互和协作。
2.2 机器人技术1）协作机器人：能够与人类进行安全、高效的协作，实现生产过程的柔性化和智能化。
2）自主导航：能够自主感知环境和规划路径，实现自动化的物料运输和生产作业。
3）视觉识别：利用摄像头和图像处理技术实现对工件的定位、检测和装配，提高生产效率和质量。
2.3 物联网技术1）感知网络：通过传感器实时监测生产过程的各项指标，提供数据支持和反馈。
2）通信网络：实现设备之间的无线通信和互联互通，实现信息共享和协调。
3）云平台：提供分布式存储和计算能力，支持大规模数据处理和分析。
2.4 大数据技术1）数据采集与处理：对生产过程中产生的大量数据进行实时采集和处理，提供支持决策和控制。
智能制造
力支持包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术在内
的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目，选择 了39项核心技术，其中信息技术、分子生物学和先进制造 技术中均突出了智能制造技术的地位。
2.智能制造技术的发展现状 国外发展现状 2001年6月，美国正式启动包括工业机器人在 内的“先进制造伙伴计划”；2012年2月，又出台 “先进制造业国家战略计划”，提出通过加强研 究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设 “智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创 新； 2012 年设立美国制造业创新网络，并先后设 立增才制造创新研究院和数字化制造与设计创新 研究院。德国于 2013 年正式实施以智能制造为主 体的“工业4.0”战略，巩固其制造业领先地位。
Whattoproduce Statusofequipment
Overallproductionmonitoringandcontrol Productionstatistic Workinstruction
设备状态
生产统计
作业指导
Qualitycontrol
质量 管控
生产防错系统
Error-proofing
智能工厂：智能化生产系统及过程，
以及网络化分布式生产设施的实现。
智能生产：整个企业的生产物流管理、人 机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用 等。该计划将特别注重吸引中小企业参
与，力图使中小企业成为新一代智能化 生产技术的使用者和受益者，同时也成 为先进工业生产技术的创造者和供应者 。
智能物流：主要通过互联网、物联网、务
到 2035 年 ， 我国制造业整 体达到世界制 造强国阵营中 等水平。
2025
2035
2045
中国制造2025战略介绍
智能制造PPT课件
7
优质
2. 智能制造的发展现状及趋势
全球智能制造发展趋势： 1．以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露 头角。 2．智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3．世界范围内智能制造国家战略空前高涨。
8
优质
2.智能制造技术的发展现状
国外发展现状
日本于1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了
先进制造国际合作研究项目，其中包括公司集制、快速产品实现的
分布智能系统技术等。美国于1992年执行新技术政策，大
力支持包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术在内
的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目，选择
了39项核心技术，其中信息技术、分子生物学和先进制造
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优质
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接 起来，创造前所未有的价值、构建新的商业模式的产官学一体 的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型 控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数 字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界 限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价 值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
智能制造
目录
1、智能制造的概述 2、智能制造的发展现状及趋势 3、智能制造关键技术 4、智能制造应用案例
2
优质
1.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。
制造业行业：智能制造生产管理方案
制造业行业：智能制造生产管理方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与特点 (2)1.2 智能制造的发展趋势 (3)第二章生产管理基础 (4)2.1 生产管理的概念与目标 (4)2.2 生产管理的关键要素 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 智能制造系统的组成 (5)3.2 智能制造系统的功能模块 (5)第四章生产计划与调度 (6)4.1 生产计划的制定与优化 (6)4.2 生产调度的策略与方法 (7)第五章设备管理与维护 (7)5.1 设备管理的关键环节 (7)5.1.1 设备选型与采购 (7)5.1.2 设备安装与调试 (8)5.1.3 设备使用与操作 (8)5.1.4 设备维护与保养 (8)5.2 设备维护与故障诊断 (8)5.2.1 设备维护 (8)5.2.2 故障诊断 (8)第六章质量控制与优化 (9)6.1 质量控制的基本方法 (9)6.1.1 全面质量管理（TQM）策略 (9)6.1.2 统计过程控制（SPC）技术 (9)6.2 质量优化与持续改进 (9)6.2.1 质量优化策略 (9)6.2.2 持续改进方法 (10)第七章物流与供应链管理 (10)7.1 物流管理的策略与优化 (10)7.1.1 物流管理策略 (10)7.1.2 物流管理优化 (11)7.2 供应链协同与风险管理 (11)7.2.1 供应链协同 (11)7.2.2 风险管理 (11)第八章数据分析与决策支持 (12)8.1 数据分析在生产管理中的应用 (12)8.1.1 生产过程监控与优化 (12)8.1.2 质量控制与改进 (12)8.1.3 库存管理与优化 (12)8.2 决策支持系统的构建与实施 (12)8.2.1 决策支持系统的构建 (12)8.2.2 决策支持系统的实施 (13)第九章人力资源管理与培训 (13)9.1 人力资源管理的关键环节 (13)9.1.1 人力资源规划 (13)9.1.2 招聘与选拔 (13)9.1.3 员工培训与发展 (13)9.1.4 绩效管理 (14)9.1.5 薪酬福利管理 (14)9.2 员工培训与发展 (14)9.2.1 培训需求分析 (14)9.2.2 培训计划制定 (14)9.2.3 培训实施 (14)9.2.4 培训效果评估 (14)9.2.5 员工发展通道 (14)9.2.6 员工激励与关怀 (14)第十章智能制造项目实施与管理 (14)10.1 项目策划与立项 (14)10.1.1 项目背景分析 (14)10.1.2 项目目标设定 (15)10.1.3 项目可行性研究 (15)10.1.4 项目立项 (15)10.2 项目实施与监控 (15)10.2.1 项目组织与管理 (15)10.2.2 项目进度监控 (15)10.2.3 项目成本控制 (15)10.2.4 项目质量保障 (15)10.2.5 风险管理 (15)10.3 项目验收与评估 (16)10.3.1 项目验收标准 (16)10.3.2 项目验收流程 (16)10.3.3 项目评估 (16)10.3.4 项目持续改进 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与特点智能制造是制造业发展的重要方向，其核心在于将先进的信息技术、网络技术、自动化技术等与传统制造业相结合，实现生产过程的高度智能化、自动化和个性化。
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。
汽车行业：汽车智能制造解决方案
汽车行业：汽车智能制造解决方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造概念 (2)1.2 智能制造发展历程 (2)1.2.1 起源阶段 (2)1.2.2 发展阶段 (3)1.2.3 深化阶段 (3)1.3 智能制造在汽车行业的应用 (3)1.3.1 设计与研发 (3)1.3.2 生产制造 (3)1.3.3 质量控制 (3)1.3.4 维修与服务 (3)1.3.5 营销与管理 (3)第二章智能制造关键技术 (3)2.1 工业大数据 (3)2.2 工业互联网 (4)2.3 人工智能与机器学习 (4)2.4 与自动化 (4)第三章智能制造系统架构 (4)3.1 系统设计原则 (4)3.2 系统功能模块 (5)3.3 系统集成与优化 (5)3.4 系统安全与可靠性 (5)第四章智能制造生产线 (6)4.1 生产线智能化改造 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 生产线故障诊断与预测 (6)4.4 生产线效率提升 (7)第五章智能制造质量管理系统 (7)5.1 质量数据采集与分析 (7)5.2 质量控制与优化 (7)5.3 质量追溯与改进 (8)5.4 质量预测与预警 (8)第六章智能制造物流系统 (9)6.1 物流系统智能化改造 (9)6.2 物流过程监控与优化 (9)6.3 物流设备智能化 (9)6.4 物流成本控制与优化 (10)第七章智能制造售后服务 (10)7.1 售后服务智能化 (10)7.2 售后服务数据采集与分析 (10)7.3 售后服务优化与改进 (11)7.4 售后服务满意度提升 (11)第八章智能制造人才培养与团队建设 (11)8.1 人才培养策略 (11)8.2 团队建设与管理 (12)8.3 人才培养与评价体系 (12)8.4 智能制造知识普及与推广 (12)第九章智能制造项目实施与管理 (13)9.1 项目策划与论证 (13)9.2 项目实施与控制 (13)9.3 项目验收与评估 (14)9.4 项目持续优化与改进 (14)第十章智能制造发展趋势与挑战 (14)10.1 智能制造发展趋势 (14)10.1.1 技术创新驱动 (15)10.1.2 产业链协同 (15)10.1.3 定制化生产 (15)10.1.4 网络化协同 (15)10.2 智能制造面临的挑战 (15)10.2.1 技术门槛 (15)10.2.2 安全风险 (15)10.2.3 成本压力 (15)10.2.4 人才短缺 (15)10.3 智能制造解决方案 (15)10.3.1 技术创新 (16)10.3.2 产业链整合 (16)10.3.3 定制化生产 (16)10.3.4 培训与人才引进 (16)10.4 智能制造未来展望 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造概念智能制造是指利用信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等先进技术，对传统制造业进行改造和升级，实现制造过程的智能化、网络化、数字化和自动化。
第1章 智能制造概述
1.1 智能制造的产生
德国：强大的制造业+互联网 提出：工业4.0
第三阶段（2045年）
03 2045年中国制造业可望进入第一 方针，成为具有全球影响力的制 造强国.
先易后难 逐步实现
第一阶段（2025年）
01
工业
2025年中国制造业可进入世界第
二方阵，迈向制造强国行列。
强国
第二阶段（2035年）
02 2035年中国制造业将位居第二方 针前列，成为名副其实的制造业 强国。
德国为了保持制造业在全球的领先优势，实时提出工业4.0，主要是发 挥德国在制造技术和制造装备的传统优势，将制造业和互联网等技术 融合，形成工业互联网，以保持德国在世界领先地位。
1.1 智能制造的产生
中国：完备的制造业+互联网的创新（互联网+制造）
提出：中国制造2025
李克强总理在今年的《政府工作报 告》中提出，要实施“中国制造 2025”，坚持创新驱动、智能转 型、强化基础、绿色发展，加快从 制造大国转向制造强国。
2015年03月06日
智能制造作为国家战略是“十 三五”规划重点内容
《中国制造2025》强调了信息技 术和制造技术的深度融合是新一轮 产业竞争的制高点，而智能制造则 是抢占这一制高点的主攻方向。
1.1 智能制造的产生
《中国制造2025》-中国的“工业4.0”规划 用三个10年完成从制造业大国向制造业强国转变
自十八世纪中叶开启工业文明以来，每一次制造技术与装备 的重大突破，都深刻影响了世界强国的竞争格局，制造业的兴衰 印证着世界强国的兴衰，与此同时，制造业是创新的主战场，是 保持国家竞争实力和创新活力的重要源泉。
智能制造总体概述
智能制造总体概述一、智能制造概念二十大报告提出了推动制造业高端化、智能化、绿色化协同发展的重要任务，旨在构建智能制造产业发展新格局，高效实施供给侧结构性改革，并促进数字经济与实体经济的深度融合。
在数字经济的背景下，随着大数据、人工智能、云计算等科技创新的不断发展，智能制造业蓬勃发展。
《智能制造发展规划(2016—2020年)》进一步明确了智能制造的内涵：它基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，贯穿了制造活动的各个环节，具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造推动着企业创新发展，改变了传统的生产方式，促成了新的产业形态和商业模式的形成。
信息化与工业化的深度融合不仅提升了智能制造企业自身的创新发展能力，还破除了区域间、行业间制造业发展不平衡的现状。
越来越多的专家学者开始关注智能制造企业的发展，并取得了丰硕的研究成果。
智能制造通过新一代信息技术、自动化技术、工业软件及现代管理思想在制造企业全领域、全流程的系统应用而产生。
其应用使制造业企业实现了生产、管理、服务和产品智能化，促进了企业的创新发展。
智能制造具有自主化决策、灵活生产多样化产品、快速应对市场变化的特点。
人工智能与制造系统结合，利用机器学习、模式识别等模型提升了工厂管理系统能力。
物联网的应用将设备连接起来，实现了机器之间的通信和互相沟通，实现了人与机器的融合。
整个流程都有数字孪生模型，系统包括现实世界的一切，如应用和操作指南手册等。
如今，智能制造已不仅限于生产过程或单体智能，而扩展到了产业价值链的各个环节，跨领域技术的深度融合和创新也变得更为重要。
二、人工智能融合智能制造发展在人工智能发展上，未来数字化的高峰一定是大模型推动下的智能化，人工智能的指数级跃变将会给城市发展带来巨大机遇。
第一，ChatGPT的出现，代表着超级人工智能时代的来临。
原来的人工智能都是弱人工智能或垂直人工智能，带来的影响有限，而大模型属于通用人工智能，在很多维度上已经超越了人类。
制造业智能制造人才培养方案
制造业智能制造人才培养方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与特点 (3)1.1.1 智能制造的定义 (3)1.1.2 智能制造的特点 (3)1.2 智能制造的发展趋势 (3)1.2.1 技术创新驱动 (3)1.2.2 产业融合 (3)1.2.3 区域协同 (3)1.2.4 绿色制造 (3)1.3 智能制造与制造业的关系 (4)第二章人才培养目标与定位 (4)2.1 人才培养目标 (4)2.2 人才培养定位 (4)2.3 人才培养体系构建 (5)第三章课程体系设计 (5)3.1 课程体系结构 (5)3.2 课程内容设置 (6)3.3 课程教学方式 (6)3.4 课程评价体系 (6)第四章实践教学体系 (7)4.1 实践教学目标 (7)4.2 实践教学内容 (7)4.3 实践教学方式 (7)4.4 实践教学评价 (7)第五章教师队伍建设 (8)5.1 教师队伍结构 (8)5.2 教师选拔与培养 (8)5.3 教师评价与激励 (8)5.4 教师职业发展 (8)第六章产学研合作 (9)6.1 产学研合作模式 (9)6.1.1 政产学研合作模式 (9)6.1.2 校企合作模式 (9)6.1.3 产学研联盟模式 (9)6.2 产学研合作内容 (9)6.2.1 人才培养合作 (9)6.2.2 技术研发合作 (9)6.2.3 成果转化合作 (9)6.3 产学研合作机制 (10)6.3.1 政策引导机制 (10)6.3.2 资金保障机制 (10)6.3.3 信息共享机制 (10)6.3.4 评价激励机制 (10)6.4 产学研合作成果 (10)6.4.1 人才培养成果 (10)6.4.2 技术研发成果 (10)6.4.3 成果转化成果 (10)第七章国际交流与合作 (10)7.1 国际交流与合作目标 (10)7.2 国际交流与合作形式 (11)7.3 国际交流与合作项目 (11)7.4 国际交流与合作成果 (11)第八章学生素质拓展 (12)8.1 学生素质拓展内容 (12)8.2 学生素质拓展方式 (12)8.3 学生素质拓展评价 (12)8.4 学生素质拓展成果 (13)第九章质量保障体系 (13)9.1 质量保障目标 (13)9.2 质量保障机制 (13)9.3 质量保障措施 (14)9.4 质量保障评价 (14)第十章人才培养成果与展望 (14)10.1 人才培养成果 (14)10.1.1 人才规模和质量显著提升 (14)10.1.2 人才培养体系不断完善 (14)10.1.3 人才培养模式创新 (15)10.2 人才培养挑战 (15)10.2.1 人才培养与市场需求不完全匹配 (15)10.2.2 师资力量不足 (15)10.2.3 培养成本较高 (15)10.3 人才培养展望 (15)10.3.1 提高人才培养质量 (15)10.3.2 加强与产业界的合作 (15)10.3.3 推广先进的人才培养模式 (15)10.4 人才培养政策建议 (15)10.4.1 加大政策支持力度 (16)10.4.2 优化人才培养体系 (16)10.4.3 加强师资队伍建设 (16)10.4.4 强化产学研用结合 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与特点1.1.1 智能制造的定义智能制造是指运用先进的信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等，对制造过程进行智能化改造，实现制造资源的优化配置、生产过程的自动化控制、产品质量的精准监控与提升，从而提高生产效率、降低成本、减少资源消耗，满足个性化、多样化、绿色化生产需求的一种新型制造模式。
智能制造概述
智能制造的特点
高度信息化 自动化程度高 灵活性 智能化决策
智能制造的组成要素
智能制造的定义
智能制造的组成要素：数字化 制造、互联网+、大数据、人工 智能等
智能制造的特点：高效、灵活、 自动化、智能化等
智能制造的应用场景：汽车、 航空航天、电子制造等行业
智能制造的应用场景
生产自动化
供应链管理
定制化生产
未来趋势和发展方向
数字化制造将进一步发展 人工智能技术将得到更广泛应用 智能制造将与物联网、大数据等技术融合发展 智能制造将更加注重绿色环保和可持续发展
智能制造的核心 技术
工业互联网技术
定义：连接设备、人员和服务的一种技术体系 目的：提高生产效率、降低成本、提升产品品质 实现方式：通过数据采集、传输、处理和应用四个环节实现 应用领域：智能制造、工业互联网、物联网等领域
工业大数据技术
定义：在工业领域中，对海量数据 进行采集、存储、分析和利用的技 术
应用场景：生产计划、工艺优化、 设备维护等
添加标题
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目的：优化生产流程、提高效率、 降低成本
技术手段：数据挖掘、机器学习、 深度学习等
工业智能技术
定义：利用人工智能技 术对工业生产过程进行 智能化改造，提高生产 效率、降低成本、提升 产品质量。
政策支持：政府需要提供相应的政策支持，以促进智能制造的发展，包括对数字化转型 的于企业和社会的价值与影响
提高生产效率和产品质量 降低生产成本和资源浪费 推动产业升级和转型 增强企业竞争力和创新能力 创造更多就业机会和社会价值
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智能制造的实践案例：国际实践案例
德国西门子：数字化工厂、工业4.0 美国GE：Predix工业互联网平台、工业解决方案 日本丰田：精益生产、智能制造战略计划 瑞士ABB：机器人、自动化解决方案 法国达索：3D建模、仿真技术应用 瑞典Ericsson：5G技术、物联网应用
智能制造技术概述(PPT 29页)
息的收集、传输、管理、使用的技术。 研究目标：研究微型多功能集成智能传感器与传输技
术，RFID和物联网智能终端技术；开发基 于工业总线的即插即用技术和实时网络操 作系统，开发基于M2M和制造物联网的 产品设计 、生产、管理和服务技术。
2.2.3 面向制造的综合推理技术
制造过程中的推理：制造过程中的推理是不确定、不 精确、不完整的推理问题。
研究目标：建立不确定、不精确、非完整信息的分 布/混合推理技术；研究抽象代数、计算 几何、微分几何在数控加工、自动装配、 逆向工程、机器视觉、形位测量与误差评 定中的应用。
2.2.4 图形化建模与仿真技术
智能制造是人类的智慧向制造装备转移的过程。
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1.2 智能制造的技术体系
制造智能： 感知与测控网络 机器学习与制造知识发现 面向制造的综合推理 图形化建模与仿真 智能全息人机交互
智能制造设备： 工况感知与智能识别 性能预测与智能维护 智能规划与智能编程 智能数控与伺服驱动
智能制造系统： 系统建模与自组织 智能制造执行系统 智能企业管控 智能供应链管理 流程智能控制
内 容：数控功能的提高，如视觉伺服功能、力反馈与 力/位反馈混合控制功能、振动控制功能、负荷控制功 能、质量调控功能、伺服参数和插补参数自调整功能、 各种误差补偿功能等。
研究目标： 完善伺服控制技术，实现系统参数自动识别、控制参数
自动配置、多轴参数的自动优化、振动主动控制； 完善基于视觉感知的伺服控制，实现防碰撞技术，实现
算； 互联网、物联网及射频识别技术（RFID，电子标签） 数学：数理逻辑、数学机械化、随机过程与统计分析、运
筹与决策分析、计算几何、非线性系统动力学等
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智能制造概述
1 智能制造国内外发展与应用状况
1.1 美国智能制造的发展与应用
１．１．１背景
20世纪80年代以来，随着经济全球化、国际产业转移及虚拟经济不断深化，美国产业结构发生了深刻的变化，制造业日益衰退，“去工业化”趋势明显。
因发展中国家占据廉价劳动力，产业资源丰富等优势，所以部分美国企业将工厂外迁，同时美国加大对房地产、金融等方面的投入，也降低了对制造业的投入。
制造业的萎缩导致美国出口产品竞争力下降，净进口规模不断增加，贸易逆差由1980年的190亿美元迅速增加至2008年的6983亿美元。
不仅美国低端产品在丧失出口竞争力，高端产品的领先优势也开始动摇，美国高新技术产品在全球市场出口份额所占权重由20世纪末的20%下降至2008年的11%。
2008年金融危机爆发后，美国经济遭受重创，美国国内生产总值增长停滞。
2009年，金融危
机进一步蔓延，美国国内生产总值萎缩2.6%，创下1947年以来的新低。
失业率方面，2009年失业率高达9.3%，远高于1990~2008年的平均失业率。
此后，在美国政府一系列救助政策的强力干预下，经济下滑势头得以缓解，但失业率一直在8.5%~10%徘徊。
面对由虚拟经济危机爆发导致的增长乏力、失业率居高不下的困境，美国社会各界深刻认识到实体经济的重要性，美国国内主张发展制造业、改变经济过分依赖金融业的呼声不断高涨。
2009年年末，美国提出了重振制造业的经济复活战略，提出了一系列的重振制造业措施。
美国政府提出重振制造业战略，不仅是为了尽快摆脱所面临的经济困境，更重要的是要通过发展先进制造业，再次领导全球科学技术的发展，继续保持对全球经济和技术的强大领导力，为经济的繁荣和持久增长打下坚实的基础。
１．１．２发展历程与支持政策
美国在2008年金融危机之前就已经提出了先进制造技术（Advanced Manufac-turing Technology，AMT）的理念，也意识到了制造业的重要性，因此在经济危机爆发后美国需要重振制造业。
20世纪90年代，美国开始了制造业信息化。
1993年，美国政府开始实施AMT计划。
该计划的目标是研究世界领先的先进制造技术，以满足美国对先进制造技术的需求，提升美国制造业的竞争力。
美国国家科。