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智能制造技术论文范文精选
继续推动信息化和工业化融合，是十八大作出的一个重要战略部署。
我国还是一个发展中国家，需要继续完成工业化的任务。而从世界总体发展进程看，信息化时代的来临要求我们必须打破原有的工业化模式，把信息化的先进成果和理念融合到工业化中，充分发挥其“提质增效”这一倍增器的作用。
新形势，新动力。
“没有信息化就没有现代化”，“两化融合是‘四化’同步发展的引擎”，这是对两化融合重要性的定论。但是当前社会生产力的发展速度前所未有，信息技术的更新迭代更是日新月异，因此跟几年前相比，两化融合的环境和内涵都发生了很大的变化：发展环境日益复杂，发展条件和动力发生深刻变革。
再放眼国内，产业结构升级和供给结构优化需求迫切，对两化融合发展提出新需求。我国经济发展进入新常态，工业发展面临资源环境约束强化、要素成本上升、投资出口放缓等挑战，“十三五”时期亟须推动两化深度融合，优化企业资源配置，提升生产经营效率，改善产品品种结构，提高供给结构适应性和灵活性，形成经济增长新动力。
可见，我国两化融合工作正进入向纵深发展的新阶段。准确把握战略机遇，有效应对各种风险和挑战，通过大力推进两化融合，促进经济社会转型发展，显得尤为重要和紧迫。
推进两化融合是一项全局性、系统性工程。需要统筹谋划、提早布局，着力加强顶层设计，明确融合路径，把握发展方向，实现重点突破。制造业是国民经济的脊梁，如果没有制造业的发展，即使其他行业有巨大的发展，对中国这样一个制造大国来讲也是一件危险的事情。
将智能制造作为推进两化深度融合的突破口，可以有效带动创新驱动、绿色低碳和服务化发展，并促进产品和技术结构、产业组织结构、产业空间布局和制造业内部结构等四个方面的优化升级，能够逐步实现制造业转型升级，推动工业持续平稳发展，是中国经济在发展中升级、在升级中发展并有竞争力的重要保障。
所以，作为两化深度融合的集中体现，智能制造将成为未来一段时间我国两化融合工作的主战场和核心目标，是建立国家制造业创新体系的关键。而这从《信息化和工业化融合发展规划（2016-2020）》这一顶层设计中也可见一斑。
顶层出台，行动落地。
智能制造系统论文心得体会
智能制造系统是当前工业领域的研究热点之一，它将先进的信息技术与传统的制造工艺相结合，在生产过程中实现自动化和智能化。本文将对一篇关于智能制造系统的论文进行阅读与思考，并在此基础上进行心得体会的总结。
第一段：引言。
近年来，全球经济竞争日趋激烈，制造业需要提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和快速响应市场需求等，而智能制造系统正是应对这些挑战的有效工具。我阅读的这篇论文从理论和实践两方面对智能制造系统进行了深入研究，对未来工业发展的趋势以及智能制造系统在其中的作用进行了探讨。
第二段：理论研究。
在论文的理论研究部分，作者首先回顾了智能制造系统的发展历程，从传统制造到数字化制造再到智能化制造，详细介绍了智能制造系统的内涵和基本框架。随后，文章深入探讨了智能制造系统的关键技术，包括数字化建模、数据分析和挖掘、机器学习和人工智能等。通过对这些关键技术的分析与应用案例的展示，作者充分展现了智能制造系统在提高生产效率和质量上的巨大潜力。
第三段：实践研究。
论文的实践研究部分为读者呈现了一个实际的智能制造系统案例研究。作者选择了某汽车制造企业作为研究对象，通过引入智能制造系统对其生产流程进行优化与改进。通过数据采集、模型建立和实时监控等手段，作者成功地提升了生产效率和质量，并减少了生产成本。这一案例研究充分说明了智能制造系统在实践中的应用潜力与优势。
第四段：未来展望。
在对智能制造系统的研究与应用基础上，作者提出了未来智能制造系统发展的几个重要方向。首先，智能制造系统需要更好地适应工业互联网的发展，实现设备间的数据共享和实时协同。其次，智能制造系统需要不断推进人工智能技术在制造过程中的应用，提高生产的自动化程度。最后，智能制造系统需要加强与其他领域的交叉与融合，引入先进的技术和思想，进一步推进制造业的创新和发展。
第五段：总结。
通过阅读这篇论文，我深刻认识到智能制造系统在当前和未来的重要性和应用前景。智能制造系统的发展将为制造业带来巨大的机遇与挑战，需要在技术研究、政策支持和企业实践等多个层面上共同努力。只有通过不断创新和改进，我们才能在未来的工业竞争中立于不败之地。因此，在智能制造系统的研究和实践中，我们应该加强学习、深化思考，为制造业的发展做出更大的贡献。
总之，本文通过对一篇关于智能制造系统的论文进行阅读与思考，对智能制造系统的理论与实践进行深入剖析，并对未来发展进行展望。智能制造系统的研究与应用是当前制造业的关键任务，我们应积极参与其中，为制造业的创新和发展做出应有的贡献。
智能制造技术论文范文精选
“一些地方式地推进‘机器换人’，认为这就是智能制造，这是一种片面化简单化的理解。”
全国政协委员、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰在政协十二届四次会议大会发言中指出，作为新一轮科技革命的核心，智能制造能够大幅度地提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。同时，智能制造也是我国加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造业强国的重要举措，是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。2015年5月，_印发的《中国制造2025》，明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。然而，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，需要不断探索乃至试错。
在徐晓兰委员看来，机器人并不能完全替代人工。智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工；服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题。总的来说，智能制造或机器人并未对社会就业率带来较大影响。
与此同时，机器人正在创造新的就业岗位。智能制造与机器人是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态更可吸纳大量劳动力。例如，新一代工业机器人、无人机、教育娱乐机器人等产品的国内外需求广泛、发展潜力巨大，将是我国实施“走出去”战略的重要智能装备和产品，也将是我国制造业向产业链中高端演进的重要抓手，可创造大量工作岗位。我国只有牢牢把握新一轮科技革命和产业变革所带来的发展窗口期，才能真正迈入制造业强国行列。
徐晓兰委员提出了几点措施建议：一是正确认识智能制造的深刻内涵。任何新技术、新产业在促进社会进步的同时，也会带来一些挑战。我们要特别注意对前瞻性和颠覆性技术的研究，要不断深入探讨产业生态和商业模式的变革对制造业发展的深刻影响，促进《中国制造2025》战略的实施。
二是分业施策优化产业规划布局。下大力气突破材料、核心零部件、生产工艺、系统集成、工业cps（信息物理系统cyber-phsysicalsystems）等智能制造领域关键技术，针对不同产业环节采取更具针对性的政策。
三是打造制造业强国要标准先行。加快推进制造业领域标准体系建设，形成以标准带产业、产业促标准的良好发展格局。
四是加强智能制造人才体系建设。建立智能制造人才库，健全一线科研、技术人员激励机制。推进分类侧重培养，从科学研究、技术攻关、工程应用等方面培养各领域专业人才。
智能制造技术论文范文精选
“当前，新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史_汇，国际产业分工格局正在重塑。必须紧紧抓住这一重大历史机遇，按照‘四个全面’战略布局要求，实施制造强国战略。”这是《中国制造2025》的一段话。
智能制造将成为我国工业领域未来几年的工作重点和目标方向。
融合it与ot。
罗克韦尔自动化公司日前在北京拉开其全球路演的序幕，议题聚焦在“如何打造互联企业并实现智能制造”上。罗克韦尔自动化大中华区董事总经理鲍博文（bobbuttermore）认为：实现智能制造要从打造互联企业开始。
在鲍博文看来，实现互联企业的核心要务就是将信息技术（it）与运营技术（ot）融合。以往，这些职能各司其职，彼此独立。如今，it与ot融合成为工i企业获得成功的关键所在，能够帮助企业采集、分析数据，并将数据转化为可指导行动的信息，从而创造切实的业务成果，提高生产过程的安全性、可预测性及可持续性。
互联企业的优势在于可以帮助中国制造企业将其人员、生产流程和资产连接起来从而实现业务价值。举例来说，食品生产商可以通过实施互联企业来提高多个工厂中多条生产线的整体设备效率。制药公司可实现产品序列化，从而满足行业法规的要求。矿业公司可以分析其矿石产量，而上游的石油和天然气公司则能够利用互联企业对油井井口进行优化。
四步进阶。
那么如何打造互联企业呢？
作为一家全球制造商，罗克韦尔自动化也面临相同的挑战。通过亲身践行，罗克韦尔自动化总结了一套互联企业四阶段执行模型：评估与计划、安全与升级、数据与分析以及优化与协作。
根据经验，一个成功的互联企业生产效率每年能够提高5%左右。当然，这需要企业拥有世界级的合作伙伴及生态系统。
世界级生态。
在路演期间，罗克韦尔自动化与中国橡胶和轮胎行业的领先供应商软控股份有限公司签署了一项价值为人民币1亿元的战略性合作协议。根据该协议，双方将在橡胶和轮胎领域合作开发信息和自动化机械技术、机械安全应用，并共同开展全球市场营销。此次合作有助于软控提高效率并降低服务成本，助力公司通过智能工厂实现智能制造。
“软控和罗克韦尔自动化在中国乃至世界范围内有着数十年的成功合作基础。我们紧密合作，探索智能机械和信息化方面的创新制造技术。我们怀着一个共同的目标：让软控成为世界领先的集成橡胶和轮胎制造解决方案提供商。”鲍博文表示，“_已经明确了2017年经济工作的总基调：稳中求进，并坚持推进供给侧结构性改革。根据政府规划，将继续削减煤炭和钢铁等重工业的过剩产能。但由于产能过剩和劳动力成本上涨的问题相继出现，提高生产率和全球竞争力对中国企业来说变得极为重要。所有这些趋势都表明实施智能制造势在必行，而这正是罗克韦尔自动化的优势所在。我们深知中国工业企业面临的各种挑战，我们将借助我们的全球项目经验为他们提供价值。”
先进制造技术论文智能制造
专业班级机械设计制造及其自动化指导教师。
完成日期2017/10/20
目录。
一、概述。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
四、人工智能技术的评价与认识。
五、结论。
六、参考文献。
一、概述。
先进制造技术(advancedmanufacturingtechnique，缩写amt，具体地说，就是指集机械工程技术、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括：计算机辅助设计、计算机辅助制造、集成制造系统等。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。而先进制造技术主要包括以下三个技术群:（1）主体技术群：是制造技术的核心,它包括两个基本部分:有关产品设计技术和工艺技术。
（2）支撑技术群：a.信息技术:接口和通信、数据库技术、集成框架、软件工程人工智能、专家系统和神经网络、决策支持系统。b.标准和框架：数据标准、产品定义标准、工艺标准、检验标准、接口框架。c.机床和工具技术。d.传感器和控制技术：单机加工单元和过程的控制、执行机构、传感器和传感器组合、生产作业计划。e.其它;（3）制造技术基础设施.要素包括了车间工人、工程技术人员和管理人员在各种先进生产技术和方案方面的培训和教育等。
先进制造技术是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。先进制造技术是当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
人工智能技术简介。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（artificialintelligence）一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多ai程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，ibm公司研制的深蓝（deepblue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
应用领域：智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂，安全问题。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊科学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
人工智能技术在国内的发展与趋势。
占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化,这种竞争日趋激烈,因而我国非常重视对先进制造技术的研究。制造业是我国国民经济和综合国力的重要支柱产业,其先进生产总值占国民生产总值(gdp)的40%左右。尤其，中国近几年来房地产业的崛起，带动了三一重工、中联重科、徐工等一批工程机械企业的发展，而这些企业的发展的同时又带动了先进制造技术的发展，然而虽然我们在先进制造技术方面取得了很多卓越的成绩，但与工业发达国家相比，仍然存在一个阶段性的整体上的差距。主要体现在以下几个方面：
管理方面：工业发达国家广泛采用计算机管理，重视组织和管理体制、生产模式的更新发展，推出了准时生产（jit）、敏捷制造（am）、精益生产（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技术。我国只有少数大型企业局部采用了计算机辅助管理，多数小型企业仍处于经验管理阶段。
制造工艺方面：工业发达国家较广泛的采用高精密加工、精细加工、微细加工、微型机械和微米/纳米技术、激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术以及复合加工技术等新型加工方法。我国普及率不高，尚在开发、掌握之中。
设计方面：工业发达国家不断更新设计数据和准则，采用新的设计方法，广泛采用计算机辅助设计技术（cad/cam），大型企业开始无图纸的设计和生产。我国采用cad/cam技术的比例较低。
自动化技术方面：工业发达国家普遍采用数控机床、加工中心及柔性制造单元（fmc）、柔性制造系统（fms）、计算机集成制造系统（cims），实现了柔性自动化、知识智能化、集成化。我国尚处在单机自动化、刚性自动化阶段，柔性制造单元和系统仅在少数企业使用。
产品结构方面：中国机械制造业的快速发展，主要依靠技术引进和赶超型发展战略，加之中国劳动力丰富而资金相对短缺，致使机械制造业的科技开发明显滞后。虽然中国机械制造业的产品数量已经位居世界前列，但主要是劳动密集型产品，具有自主知识产权的高、精、尖产品比较少。比如数控机床和精密机床的可靠性差、质量问题严重，轴承、液压件、密封件等基础件产品水平低、品种少、满足度低、质量不稳定。
人工智能技术的发展趋势表现在：
全球化：一方面由于国际和国内市场上的竞争越来越激烈，例如在机械制造业中，国内外已有不少企业，甚至是知名度很高的企业，在这种无情的竞争中纷纷落败，有的倒闭，有的被兼并。不少暂时还在国内市场上占有份额的企业，不得不扩展新的市场；另一方面，网络通讯技术的快速发展推动企业向着既竞争又合作的方向发展，这种发展进一步激化了国际间市场的竞争。这两个原因的相互作用，已成为全球化制造业发展的动力，全球化制造的第一个技术基础是网络化，网络通讯技术使制造的全球化得以实现。网络化：网络通讯技术的迅速发展和普及，给企业的生产和经营活动带来了革命性的变革。产品设计、物料选择、零件制造、市场开拓与产品销售都可以异地或跨越国界进行。此外，网络通讯技术的快速发展，加速技术信息的交流、加强产品开发的合作和经营管理的学习，推动了企业向着既竞争又合作的方向发展。
品工艺的合理性，保证产品制造的成功和生产周期，发现设计、生产中不可避免的缺陷和错误。
自动化：自动化是一个动态概念，目前它的研究主要表现在制造系统中的集成技术和系统技术、人机一体化制造系统、制造单元技术、制造过程的计划和调度、柔性制造技术和适应现化生产模式的制造环境等方面。制造自动化技术的发展趋势是制造全球化、制造敏捷化、制造网络化、制造虚拟化、制造智能化和制造绿色化。
绿色化：绿色制造则通过绿色生产过程、绿色设计、绿色材料、绿色设备、绿色工艺、绿色包装、绿色管理等生产出绿色产品，产品使用完以后再通过绿色处理后加以回收利用。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响，同时使原材料和能源的利用效率达到最高。精密化：现代高新技术产品需要高精度制造，社会的发展对机械产品的质量提出了越来越高的要求。这决定了发展精密加工、超精密加工技术是机械制造未来的一个重点智能化：智能制造是指综合利用各个学科、各种先进技术和方法，解决和处理制造系统中的各种问题。系统能领会设计人员的意图，能够检测失误，回答问题，提出建议方案等。
快速化：快速化是指对市场的快速响应，对生产的快速重组。它要求生产模式有高度的柔性与高度敏捷性。快速化能强有力地推动着制造技术的进步与发展，它是先进制造技术发展的“动力”。
集成化：现代制造业的方向并不只是计算机的集成，信息的集成，而是人、技术、组织的整体集成，包括功能集成、组织集成、信息集成、过程集成、知识集成和企业间的集成。
人工智能技术在国外的发展与趋势。
智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国ibm公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下：在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！
人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。
机器智能：例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(expertsystem),简称代写论文es。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
智能机器：“智能机器”(intelligentmachine),简称im,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。
未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面：宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。3理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
四、人工智能技术的评价与认识。
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。人工智能（ai）是机器智能和计算机科学的一个分支。人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。
人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。
人工智能远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪明，能够模拟人类的智能行为。人工智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能、大型分布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。尽管如此，从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。这些还都有待于人工智能工作者的长期探索。
五、结论。
先进制造技术当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。进入新世纪，随着中国加入wto,中国与世界的越来越紧密，先进制造制造技术必然会朝着全球化、系统化、集成化、网络化、虚拟化、自动化、绿色化、精密化、智能化、快速化的趋势发展。
人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能原理及其应用北京：电子工业出版社，2010。
智能制造技术论文范文精选
侯炳辉：一方面，中国传统制造业属于粗放式经济，生产主要靠人来完成，即使在很多年前中国制造就已经遍布世界各地，但总体来看还偏向低端制造的范畴，无法具有较强的持续性。另一方面，在生产过程中，无论从能源消耗源还是环境层面上来看，传统制造业都不得不由低端制造向中高端的智能制造转型。
作为工业最核心的问题，制造业的重点是高端制造业。中国虽然每年出口大量数控机床，但都属于中低端产品，高级的数控机床仍需要进口，这就造成了进口数量少，但花费钱却较高的局面。在我看来，这归根结底在于技术没有跟上，而工业智能化力度不够是造成这种尴尬境地的最根本诱因。此时就需要考虑产业的转型与升级，就回到了工业的主题上。
《智慧城市》：我国为何会提出工业的规划？
侯炳辉：多年前智能制造、工业信息化的内容对于中国传统制造业来说是陌生的。但现如今为什么开始提出工业的主题，并将其作为国家产业发展战略，主要有两个原因：第一，德国作为率先提出工业战略的国家，已经开始践行工业改革之路；第二，此前我国工业相对落后，出现了一系列的问题，不得不重视智能化在工业发展中的作用。
《智慧城市》：在中国版工业下，哪些传统制造业将首先被改造？
侯炳辉：2008年由美国次贷危机引发的世界性金融危机使得欧美许多发达国家的经济都在不同程度上受到了重创，但德国受到的影响就相对少了很多。根本原因，其实主要是由于德国的基础很扎实，因此才能在二战后迅速崛起。
多年后的今天，以强大的工业基础为特征的德国经济提出工业的理念，强调“智能生产”和“智能工厂”，实质上是实现信息化与自动化技术的高度集成，保持德国制造业在全球的竞争优势。
我国在工业方面，无论从发展水平、核心理念还是发展内容上来看都与德国制造业改革有着很大的区别。中国版工业其实应称为信息化与工业化的深度融合，把信息化的技术完全渗透融合到工业里面去，并且将智能制造“嵌入”到传统工业转型升级的过程当中。
传统制造业哪些是要先被改造？目前我国erp管理系统已经十分成熟，但在芯片、传感器这样的短板方面，应该作为重点发展目标以及未来我国制造业的投资方向。此外，国计民生部分，譬如医疗、食品行业也是短板的其中之一。
智能制造系统论文心得体会
智能制造系统是当今工业领域中的重要技术创新，对提高生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。作为一门前沿的学科，智能制造系统旨在通过引入人工智能、大数据、云计算等技术手段，实现生产线的智能化、自动化和柔性化。针对这一主题，本文将分享我在学习和研究智能制造系统论文时的心得体会。
首先，我对智能制造系统的发展历程产生了浓厚的兴趣。通过阅读一系列相关论文，我了解到智能制造系统起源于对传统制造业的改进和优化。早期的智能制造系统主要集中在数据获取和设备监控方面，通过采用传感器、数据采集系统，对生产线进行远程监控和管理。随着技术的发展，智能制造系统逐渐引入了人工智能、机器学习、物联网等先进技术，从而实现了更高级别的智能化和自动化。了解到这一发展脉络，我对智能制造系统的智能化水平和未来趋势有了更深刻的理解。
其次，我深入研究了智能制造系统的核心技术。在相关论文中，我发现智能制造系统的核心在于数据的处理和分析。通过大数据分析，智能制造系统可以从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现生产管理决策的科学化和精细化。此外，我还了解到智能制造系统通过人工智能和机器学习等技术手段，实现了对生产线的智能监控和优化，提高了生产效率和产品质量。对于我来说，掌握这些核心技术是理解智能制造系统的关键，也为我日后的研究打下了坚实的基础。
再次，我从智能制造系统的应用案例中收获颇多。论文中介绍了许多实际应用案例，涵盖了各个行业、各个领域。通过这些案例，我了解到智能制造系统在提高生产效率、降低生产成本、改进产品质量等方面具有巨大优势。例如，在汽车制造行业，智能制造系统可以通过智能机器人完成冲压、焊接、喷漆等重复性工作，提高生产效率和产品质量。而在医药制造行业，智能制造系统可以通过物联网和大数据分析，实现对生产线的全程监控和质量追溯，确保产品的安全性和可靠性。通过研究这些成功案例，我明确了智能制造系统的应用前景和潜力。
最后，我在论文研究中也遇到了一些挑战。首先，智能制造系统涉及的技术领域很广泛，需要跨学科的知识储备。这对我来说是一个挑战，需要我不断学习和积累。其次，智能制造系统的理论研究和实践应用之间存在差距，实际应用的可行性和效果有时难以预测。这就需要我在研究过程中充分考虑实际问题，注重理论与实践相结合。通过面对这些挑战，我相信自己在智能制造系统研究的道路上能够不断进步。
综上所述，智能制造系统作为一门新兴的学科，具有广阔的应用前景和深远的影响力。通过研究智能制造系统的发展历程、核心技术和应用案例，我对智能制造系统有了更深入的了解，并且认识到其中的挑战和机遇。我将继续深入研究智能制造系统，并希望能够为推动我国制造业的转型升级和技术创新做出自己的贡献。
智能制造技术论文范文精选
5g是新基建七大领域之一，并且从排名来看，5g仅次于芯片技术。
如果大家熟悉制造过程，会发现过程中有很多移动应用领域。
移动应用靠什么?wifi、蓝牙......但是它们在工业现场抗干扰能力有问题，实时性也不行。
比如我最近的一个中德合作项目，车间物流的3d定位。
但5g确实是提供了一个很大的应用场景，超低延时，能提升远程控制和移动协同能力。
5g在长远的未来是不是真的很有用呢?我也不敢肯定。
生产特斯拉的埃隆马斯克，他做了一个“星链计划”，几万个小卫星来做卫星通讯，我觉得这个计划是颠覆性的，如果他能成功的话，恐怕6g都没有太大用了。
但是这个计划还没成功的时候，5g就很有用了。
智能制造技术论文范文精选
[摘要]当今社会科学技术日新月异，科技产品更新换代的速度让人咋舌。智能产品在人们的生活中更加普遍，人们对智能产品需求越来越多，且对于智能技术的先进性、稳定性等质量要求也越来越严格。就目前的现状来讲，我们的生活已经离不开人工智能了。智能技术已经成为新技术改革的核心内容，将带来巨大的经济效益。要想在智能技术的发展方面有所突破，打造智能经济新动能是十分必要的。而在智能制造经济新动能中的财务管理工作是十分关键的，今天我们就对智能制造经济新动能中的财务管理来进行探讨。
[关键词]智能制造；经济新动能；财务管理。
当今，电子产业的发展在经济发展中起着十分关键的作用。智能信息技术在个人消费、工作、医疗等方面都起到了十分重要的作用，给人们的生活带来了便利。但电子产业的发展也遇到了难以突破创新的问题。人们对一些智能机器人以及虚拟现实技术等新兴电子产业开始有了浓厚的兴趣。这促进了新兴智能技术的产生与发展。为了能更好地促进电子产业的发展我们需要对目前的产业所面临的问题深入了解并想出对策。只有这样，才能打造经济新动能。无可置疑，新经济动能必定带来一定的经济效益，为了智能制造更好的发展，财务规划管理也是其中重要的部分。
1智能制造当前遇到的挑战。
智能制造产业虽然发展迅猛，但已到了一定的程度。为了找到创新发展的突破口，必须对当前市场进行分析，找出智能制造产业面临的问题和挑战，想出对策应对，为智能制造的持续发展注入动力。通过调查分析，对此有了一定的了解。
11内部因素。
核心技术和高端产品供应能力不足。产品制造多于产品创造。归根结底是因为我国电子产业核心技术依然处于一种急需外来核心技术支持的阶段。创业创新支撑体系和公共服务平台不够完善。现在是数字信息时代，智能制造产业的发展对于创业创新支撑体系的依赖性高，而公共服务平台不完善使得消费大众对电子产品的了解和反馈有一定的阻碍。为了生活便利，人们经常在应用市场下载一些新研发的应用软件，但有的智能硬件在各类应用市场的云端服务层存在数目众多、组织混乱、标准不统一，且存在生态化碎片等问题，制约了智能软硬件的持续升级开发。此外安全性、兼容性、可靠性、标准模糊等问题仍然存在。
12外部因素。
传统智能制造产业供给侧和应用侧的互动不显著，重要行业领域在信息化应用中供给方与应用方缺少良性互动。高端产品供应能力不足，难以满足高端客户的需求。这些都会阻碍我国智能制造产业的发展，这就要求我们必须掌握核心关键技术，提高高端产品的供应能力。
2经济新动能的发展。
随着物质生活水平的提高，人们对智能产品的需求从通信工具、家电转化为智能衣物、智能机器人等新兴智能产品，这就是智能制造中的新动能。所以要注重这些新兴智能产品的开发和制造，打造经济新动能，开创新空间。
第一，引进高水平的智能科研人员。人才是技术发展的核心，要注重人才的培养，引进新型的创造性人才，打造新的智能产品来满足人们对新型智能产品的需求。新型智能产品更快地更新换代，智能经济的发展才能不断地提供新动能，相辅相成。
第二，注重经济新动能的探索。对广大人民群众的需求，必须要深入了解。只有深入了解，才能投其所好，创造出所需要的智能产品，开创经济发展新领地，抓住发展要点，把握好商机，打造经济新动能，智能产业的发展才会更有前途。
3经济新动能中的财务管理思路。
31财务管理权利要有效分散。
由于机构庞杂，权力的过于集中，会导致权力滥用、管理片面、管理效率低下等问题，尤其是财务管理关系着整个行业的命脉，所以财务管理中一定要注重权力的有效分散。只有权力有效分散了，各种权力之间才能相互制衡，才能保证管理工作中少出纰漏，资源才能得到有效的配置，才能发挥规模经济效应。而且权利的有效分散，利于财务管理的决策，经过各个管理职位上人员的讨论最终达成共识的财务决策，不仅降低了策略失误的可能性，而且集思广益，利于财务决策的统一性及可操作性，避免决策片面化。所以必须妥善处理好财务管理权力的集中与有效分散。
32财务管理中实现财务与业务的统一。
在实际工作过程中必须保证财务和业务的统一。两者只有保持同步，才能促进新动能经济的和谐。所以在财务管理过程中，一定要实现财务和业务的统一，只有以此为前提条件，经济新动能的发展才会有前途，智能产业的明天才会更加美好。
33提高财务信息效度，提高预算准确性，增加经济效益。
根据以往的经验，预算准确性对企业财政收入有显著正影响，财务信息效度对预算准确性有显著正影响。所以我们对于财务信息的记录、整理、核对等一系列工作都要认真对待，提高财务信息的效度。执行过程中如遇市场环境改变、国家政策调整等，预算要及时调整偏差，财务部门应建立相应的有效机制，规范企业各种生产经营行为，将其所有经营行为都纳入科学化管理的轨道上，在经营管理、资金监控和物资调配等方面实现同步控制信息流、资金流、物资流。
34财务管理中投资聚焦重点应用领域，推动产业整体发展。
对于投资重点应用领域，我们要另辟蹊径，重点推动一些基础好、潜力大的应用的发展，使得这些应用快速普及，先行示范，带动智能技术的整体发展。并在这推动过程中形成一种标准，使得其他的应用也带动发展，进而逐步标准化、规范化，直至促进电子产业整体的发展。我们有理由相信我国的电子产业的前途将是一片光明的。在此过程中，财务管理的资金投入的比重十分关键。财务管理人员应充分考虑这些问题，依经济发展的风向及公司全局性的战略决断，财务在重点应用领域的投资的把握与运筹发挥着重要作用。财务管理得当，投资到重点应用领域的项目会为经济新动能的打造制造一定的物质基础，有了这些物质基础，我们加大在新动能方面的资金投入，快速壮大新动能经济，从而促进智能制造产业的发展。
4结论。
智能化的到来使得电子产业的发展进入了“调速换挡期”，智能化转型孕育着发展的新动能经济。发展新动能经济的重中之重则是财务管理的新思路的突破。我们只有意识到这一点，我们的电子产业才有希望。所以，我们要合理进行财务管理，针对所面临的问题和挑战提出对应的策略，促进电子产业的转型，打造智能技术l展的新动能。需要财务管理对新动能技术各个环节分配合理，对于重要的环节、领域要加大资金分配。只有足够的资金支持，新动能发展的速度才能快速提升。所以经济新动能中的财务管理工作十分重要。这就要求财务管理讲究方式方法。也就是以上所说财务管理中应该注意的问题。
智能制造技术论文范文精选
2016年9月，在佛山维尚家具制造有限公司（以下简称维尚家具）第五分厂正式开业之际，维尚家具智能制造试点示范（全屋家居大规模个性化定制）项目正式启动。该项目在今年6月份入选“2016年智能制造试点示范项目”，是全国家具行业唯一入选企业。
打造“o人化”车间。
维尚家具五厂从仓库到车间只有不多的工人随着装有“电子看板”的裁板机紧张工作。从车间到仓库都只看到板材，却没见到任何一件成品或半成品的家具，偌大个车间，竟然工人寥寥几个，干活的都是机器人。
只见所有板材分门别类摆放在仓库不同层架上，巨型机器人根据电脑发出的指令存取板材，整个仓储中心容量达万个货位，可同时生产满足万个客户需求。而这样大型的仓库储备却仅需2天即可实现存货更新一番。
这么多的板材同时生产、存放，是如何做到与客户订单一一对应的呢？原来，开料切割板材的时候，生产员工会根据显示屏上发出的“指令”调整板材位置。而在完成板材切割后，员工会从显示屏左下角的一大版二维码贴纸中，按顺序撕下贴在对应的板材上。在下一个流程中，这些二维码将成为板材的“身份证”，决定其何去何从。
在指尖上定制家具。
买家具还要自己跑商场？维尚家具旗下品牌――维意定制帮你省下一堆麻烦：只需在微信上找到维意定制，就能免费预约专业设计师，为你定制家具。10000套家居案例随便挑，如果不知道自己想要什么样的设计，维意定制还拥有全国设计研发中心，实时研发采集全国5000名专业设计师的设计方案，各种户型风格、功能的设计方案任消费者挑选。
定制家具的生产除了有完美的设计方案，更要有专业而强大的工厂和技术的支持。维意定制用最智能制造的思维来定制家具，保证家具定制更快更省更专业。全线引进德国西门子，德国豪迈（世界领先木工机械）生产设备，配合自主研发的虚拟生产系统，实现智能制造。维意定制配置大量的智能设备，板材饰面、封边等工序全部由机器人进行统一操作，让家具达到高标准要求；同时减少板件在生产过程中的磕碰伤，从源头上预防质量问题的发生。智能机器手利用三维坐标精准控制钻孔位置和深度，定位可以精确到毫米，再也不用怕买的家具尺寸有误差。
很多人都说定制成本高，价格贵。维意定制智能开料机，能对板材进行最大化利用，大大减少原材料的浪费，让定制家具再也不是少数人的专享。国内普遍的加工设备，在同一块板材上只能做相同的尺寸的切割。将近30%以上板材无法完全利用，剩下大量余料，造成成本浪费。而维意定制，利用自主研发的开料软件，能在同一块板材上，做不同尺寸的切割。近90%的利用率，大大节约了板材成本。
买家具麻烦，最担心的就是装修好了之后家具迟迟没有进场，从而影响到搬进新家的时间。引进rgv线，成功实现材料全自动输送，大大减少了家具制作工期。智能立体仓按不同类别、时段自动分配进出货，超高速运转加速你的家具智造。
信息技术破解规模定制难题。
过去，个性化需求与大规模生产似乎无法同时存在，如何实现低成本的规模化定制问题，也一直困扰着家具行业。
然而，维尚采用了独有的信息化技术，打破定制必然高价的固有判断，解决了大规模生产和个性化定制的难题。
“一个设计方案出来后，基本上每一块板材的数据都有了。”李连柱说道。事实上，在客户参与完成设计方案后，这些设计方案都转化成一个又一个的数字，被传送到维尚家具的订单中心。
收集到大量数据之后，订单系统会将所有的订单进行分解、重新合并。例如，将所有订单中对某一板材的需求合并在一起，用同一块材料的不同部位来生产。采用这种方式，板料基本能被各个部件填满，即使是边角料也能被有效利用。据了解，维尚家具生产材料的利用率比传统家具生产的利用率高3%，生产效率是传统家具制造企业的7到8倍，出错率大幅降低。
此外，在传统家具制造过程中，需要员工向机器输入指令，让其运作。这种方式，对员工的技术与经验都有较高的要求。而维尚则将“人指挥机器干活”变成了“机器指挥人干活”。它采用条形码应用系统、生产过程自动控制系统等技术，无论是开料，还是打孔，加工设备与设计系统都实现无缝对接，工人只需要根据电脑提示操作即可。
工业互联和智能制造的信息中枢论文
摘要：在互联网+时代背景下，工业制造环境趋向于智能化。创建一个开放的设备控制与反馈体系，便于在大数据、互联网技术下建立反馈智能装备运行中出现的问题及故障的动态反映系统，是当前设备管理领域研究的重点。分析传统的设备管理存在的问题，智能制造环境下设备管理面临的挑战，提出创新智能造下设备管理系统平台的规划思路，提高企业设备管理水平，推动企业发展。
关键词：智能制造；设备管理；规划；创新。
随着互联网的普及，科学技术的进步，制造行业生产规模扩大，设备技术水平的得到迅速提高，智能设备开始投入实际生产活动中，生产设备自动化，智能化水平逐渐提升。公司原有的设备管理手段和智能设备技术、精细化管理要求之间不可避免的产生了矛盾，随着时间的推移矛盾越来越突出，甚至影响到了企业的生产运营管理。在此背景下，研究出一套适用于智能制造下的设备管理平台有利于提高企业的生产效率，减低生产成本，推动企业的发展。
1传统设备管理方式存在的问题。
由于各种原因，以往的设备管理方式主要存在7个问题。
（1）管理制度不合理、流程不规范。导致具体操作时没有统一的业务标准，具体岗位职责不明，没有信息化系统的支持使得员工职责没有具体落实贯彻，降低企业工作效率。
（2）设备管理相对单一，缺乏创新思考。企业将对传统设备管理的重心放在故障维修、生产上，缺乏根本性思考，没有进行设备故障的原因分析，也不对设备进行预防性维修，改善性维修。
（3）设备备件、工具库存等阻碍信息化系统的实现。设备的零件备件、工具库存管理分属不同的仓库，没有统一的标准，导致信息化系统支撑难以实现。
（4）企业生产制造以生产线为单元，实行设备管控方式，各业务部门的数据如生产线设备技术状况、运营状况、维修情况等无法达到一致。
（5）设备的维修情况依赖于手工纸张记录，维修历史状况与技术资料的查询、共享极不方便，不利于维修工人经验的累积与推广，更不利于维修工人维修技术的提高。
（6）物资的领用未能与维修活动建立有效的联系，导致备件现场使用过量、浪费等情况。
（7）维修人员进行维修工作后没有及时进行记录、评估，影响维修人员的技术提升，不利于企业进行查询和责任分摊。
2职能制造环境下设备管理面临的挑战。
德国政府20将工业4.0作为未来十大发展项目之一，工业4.0的提出与其技术研究，被认为是第四次工业革命的开端，它有效的提高了德国制造业的生产力与产品竞争力，提高企业市场价值，推动技术变革，促进产品的智能化、个性化、提高产业链智能化水平。205月，我国颁发的《中国制造2025》提出将智能制造发展战略作为“中国制造2025”九大战略任务之一，明确要求工业互联网“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理等流程的综合运用。”促进信息技术与智能制造技术的共同发展，相互融合，提高国家制造行业的创新水平，推动智能化服务发展。智能制造环境下，工业生产不用依赖于人进行设备操作，技术装备自主进行生产加工。
2.2职能制造环境下设备管理面临的挑战。
智能制造设备无论再怎么智能，它还是需要与执行机构完成加工操作，执行机构的运转需要动力，动力的正常运转才能保障设备的高效运行。智能设备是由不同的执行机构组成的，但众所周知，只要是机器就会出现问题，没有绝对可靠的机器，一旦设备中的某个执行机构出现问题会直接影响到智能设备的运转。而智能设备出现故障后，很少有能自我修复的，还是需要人进行检查维修。在智能制造环境下，传统的手工生产操作者会慢慢被市场淘汰，但从事设备维修、故障处理检查的人会越来越重要。设备可靠、高效、稳定的运行前提一旦发生变化，传统的维修技术和维修管理手段难以保障智能设备的正常运行。必须对维修观念、维修策略、维修模式进行更新，确保智能设备能高效、稳定的投入生产管理中。目前，智能环境下的设备管理面临的最大挑战是在原有的设备管理理论和模式上，找出一种新的管理模式和管理方法，科学的将设备管理的知识、技术与自主控制能力融合在一起，合理的构建一个控制反馈系统，适应职能制造的技术改变，达到设备运行的最优化，提高企业生产效益。
3信息系统管理平台。
3.1系统整体框架。
信息系统平台系统框架如图1所示，在各个工段的设备上安装一个数据终端，将设备的运行情况实时采集下来，通过通信方式进行设备与终端的信息传输接受，并将信息无线路由器传输到服务器内，利用信息管理平台来对这些数据进行分析、处理。
3.2数据终端。
实施移动物联网综合实验将在车间需纳入移动物联网综合实验系统管理的每台生产设备上加装rt-212a数据终端，使生产现场与移动物联网综合实验系统的信息进行交互，以实现各项功能。
（1）数据采集和处理。rt-212a数据终端具有多达5种格式的数据采集功能，可以自动或半自动地采集生产现场的生产进度、设备状态、故障信号、人员身份等信息，能与拥有rs232/rs485的仪器设备进行数据交互，并以强大的处理能力处理后，发送给上位机或发出相应的控制信号。
（2）数据显示。rt-212a上的显示屏可以显示从上位机接收的信息，如设备状态及停机原因、故障信号、当前在机人员、检验数据等信息。
（3）信息上传。加工现场的每一类信息可以根据管理频度对数据的`要求，分别以不同的时间间隔及时上传至移动物联网综合实验服务器，为各职能单位共享和使用。
3.3设备管理。
3.3.1设备维修与保养利用移动物联网综合实验平台，在设备维修保养工作中，很多功能可供使用。
（1）设备维修时，维修人员需在被维修设备终端上刷卡，当维修人员的换班时，可以自动切换维修报警对象的手机号码。
（2）设备管理采用tpm（totalproductionmaintenance，全面生产维护）方式，且包含维修数据分析。
（3）设备维修数据按照类别进行标准化，维修时采取选择的方式输入。
（4）操作工维修原因的选择时，可以从历史的维修库中选择维修方法。
3.3.2设备开动率展示软件中也可以通过对设备的筛选，可以显示该台设备的具体情况，关机、加工、停工等时间统计，如图2所示。
3.3.3设备故障分析通过信息系统平台可以对异常停机进行分析并有针对性的进行改善。以下为利用平台软件进行改善的思路及方法。
（1）发现问题。从物联网系统中可反应出一段时间的设备利用率状况。如低于目标值，需要进行改善分析。
（2）查找主要原因。利用系统中的停机原因饼图、及系统数据分析的柏拉图，找出停机的主要原因。有针对性的进行改善。
（3）查找具体原因。根据物联网系统中历史数据进行具体分析造成某项停机原因的设备分布、时间分布、操作人员、停机时间。
（4）改善效果确认。针对查找出的问题点，制定改善对策，执行后效果确认，可在物联网中通过设备利用率确认设备利用率是否有提升来验证改善效果。
4结语。
设备管理工作是一个不断优化、不断提升、不断发展的过程，随着科学技术的发展，互联网、物联网的发展，设备管理业务实现了规范化、标准化，企业生产办公效率大大提高。强化文献过程管理，建立故障评估反馈体系，为设备的维修，维修知识、经验传承等提供了平台。凭借科学合理的管理手段，统一管理流程系统、建立统一的企业工作标准、评估标准。并不断改进，推动企业的稳健发展。
参考文献。
智能制造技术论文范文精选
摘要：根据广东智能制造发展的人才需求和工程用型人才培养目标，结合广州大学华软软件学院电子信息技术的特色和优势，围绕智能科学与技术专业实验实践课程设置，实验教学体系建设、实验保障等方面，探讨如何构建一个与广东智能产业深度融合的，强应用重创新的专业实验平台。
关键词：智能制造；智能科学与技术；人工智能技术；机器人；实验平台建设。
智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。
1专业实验平台建设思路。
面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。
2实验平台建设内容。
智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。
专业实践课程体系建设。
实践教学体系建设。
依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。
1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。
2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。
3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。
4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。
2实验教学保障。
智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件abbrobotstudio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱rino-mrz02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）。
智能制造技术论文范文精选
概述制造业是国家的经济命脉，而汽车制造又是战略性支柱产业，它包括了整车、各种零配件厂等生产商，也包括了各地经销企业和销售企业。近年来，我国汽车行业面临着前所未有的挑战，原材料、生产、物流成本上涨、利润下降，以及国际经济形势的影响。因此，汽车企业可以运用具有智能分析功能的商务智能系统，通过分析历史数据快捷、及时地输出各类报告，预测未来的客户需求和销售趋势，在宏观上为企业管理人员提供决策依据。计算机人工智能技术发展到了今天，已经开始使用庞大的知识库来有效地取代人类器官或机构的记忆方法，近些年来很多的专家决策系统在考虑一定规则的基础上对人类的诊断和经验上的分析都能够做出很好的判断，甚至处于主导地位。这个系统可以很好地利用知识库，并从中挖掘出我们想要的问题答案、成功地寻找到其中的关联性，并提取相应的模式等。而实际上，这样的专家系统已经在很多领域都有了非常不错的应用，帮助很多企业在很短的时间内就做出相应的生产计划、调度计划、运输计划等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企业的人力成本。我国工业机器人是从20世纪80年代开始起步。经过二十年余年的努力已经形成了一些具有竞争力的工业机器人研究机构和企业。先后研发出弧焊、点焊、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。近几年，我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已突破十亿元。目前国内市场年需求量在3000台左右，年销售额在20亿元以上。统计数据显示中国市场上工业机器人总共拥有量近万台，占全球总量的，其中完全国产工业机器人行业内规模比较大的前三家工业机器人企业，行业集中度占30%左右。其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。国产工业机器人目前主要以国内市场应用为主，年出口量为100台左右，年出口额为亿以上。多年来我国汽车零部件生产一直是手工焊、专机焊占据焊接生产的主导地位、劳动强度大、作业环境恶劣、焊接质量不易保证，而且生产的柔性也很差，无法适应现代汽车生产的需要。
搬运机器人在汽车制造业中应用。
汽车桥箱类零件具有精度高、加工工序多、形状复杂、重量重的特点。为提高其加工精度及生产效率，各重型汽车生产厂家纷纷采用数控加工中心来加工此类零部件。而在使用数控加工中心加工工件时，要求工件在工作台上具有非常高的定位精度，且需要保证每次上料的一致性。由于人工上料此类的工件具有劳动强度高、上料精度不好控制等缺点现在正逐步被工业机器人或专机进行上下料所取代。工业机器人具有重复定位精度高、可靠性高、生产柔性化、自动化程度高等、突出的优势，与人工相比，能够大幅度提高生产效率和产品质量，与专机相比具有可实现生产的柔性化、投资规模小等特点。机器人智能化自动搬运系统作为减速器壳体加工的重要生产环节，虽然已经在国内重型汽车厂内取得成功的应用，但依然尚未普及。在国家经济建设飞速发展的进程中，重型载重汽车的生产能力及生产力水平亟待有一个质的飞跃，而工业机器人即是提升生产力水平的强力推进器。
焊接机器人在汽车制造业中的应用。
汽车行业的发展水平，代表了一个国家的综合技术水平，汽车工业的发展将会带动其他行业的发展。各厂商为了在日渐激烈的竞争中立于不败之地，必须率先实现焊接自动化。因此，今后除了如汽车、摩托车这样的大批量生产行业。一些产品多样化的企业，为了提高焊接质量，也将会考虑使用焊接机器人，如钢结构等行业，与此同时，对焊接机器人的要求也必然会逐步提高，如说对焊道的自动跟踪系统的需求会逐步加大等。作为焊接机器人和焊接机的专业生产厂家，otc公司将继续为提高中国的高速、高效、自动化焊机做出自己的贡献。对于在汽车工业中的点焊应用来说，目前已广泛采用电驱动的伺服焊枪。日本丰田公司已决定将这种技术作为标准来装备其日本国内和海外的所有点焊机器人。
装配机器人在汽车制造业中的应用。
在国内外各大汽车公司装配生产线上被广泛采用的装配机器人。一方面使汽车装配自动化水平大大提高，目前，国外某些大批量生产的轿车的装配自动化程度已达50%~65%。另一方面，有效地减轻了工人的劳动强度，提高了装配质量并明显地提高了生产率。在汽车整车装配中，机器人不仅用于挡风玻璃的密封济涂覆、安装和车轮备胎、仪表盘总成、后悬梁、车门、蓄电池等部件的安装。
喷涂机器人在汽车制造业中的应用。
喷涂机器人在汽车制造业中可喷涂形态复杂的汽车工件而且生产效率和很高。多用于汽车车体的喷涂作业，如喷漆、喷釉等。除了上述机器人以外，汽车制造业中应用的机器人还有用于特殊加工的激光加工机器人用于部件形状测量、装配检查和产品缺陷检查的检测机器人，抑制尘埃粒子大小及数量的水切割机器人和净化机器人等。
2人工智能在汽车制造业中的进展分析。
随着中国汽车工业的迅猛发展，机器人在先进汽车制造中的重要性也越来越凸显。机器人的产品应用广泛，覆盖焊接、物料搬运、装配、喷涂、精加工、拾料、包装、货盘堆垛、机械管理等领域。在汽车行业的应用主要分为以下五大部分。车身系统中，采用虚拟仿真等手段，主要针对车身覆盖件不断开发出新的标准化、模块化解决方案，动力总成系统中，提供了涵盖汽车传动系统核心部件，发动机、变速箱和传动轴的全套装配测试系统。在冲压自动化系统方面从卷材与堆垛到零件的码垛，从提供控制系统到企业erp，从设计到生产支持与效率优化，拥有全面的工程能力，涂装自动化系统方面，以高柔性高精度的喷涂机器人来帮助客户提升涂装质量，减少生产废料，而在焊接自动化系统中，机器人比较典型的应用是电阻点焊、电弧焊，其最新一代机器人配套提供一系列高度人性化的软件工具。汽车工业的最大特点是产量大，生产节拍快，产品一致化程度高。消费者对汽车质量要求越来越高，是促使机器人应用越来越普遍的一个重要原因。机器人本身只是集装箱里的一个货物，随机器人的设备功能越来越精细，客户的思维在这时候逐渐走向成熟，在采购时不再单单考虑某生产工位的瓶颈，而更多地考虑到长期战略因素，如维护成本加入的高低，长期投资回报是否划算，服务涵盖地域是否广泛，响应是否及时，全球技术支持能力有多强，中期后期不同阶段解决问题的能力有多大等等。这时，产品本身的价格和意义相对弱化而长期的价值越发凸显。
3结束语。
人类智能主要包括三个方面——“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。而人工智能是指由人类利用人脑特有的智力表现制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括“感知能力”、“思维能力”和“行为能力”。人工智能在汽车制造工业方面的应用体现在问题求解,逻辑推理,自然语言理解,自动程序设计,专家系统等方面,这些方面就体现了自动化的特征,表达了一个共同的主题,即提高机械人类意识能力,强化控制自动化,因此人工智能在汽车制造领域将会大有作为。
智能制造技术论文范文精选
一、引言。
2016年8月，工信部、中国工程院、_和宁波市政府联合，宁波成为中国制造2025的首个试点城市，工信部副部长辛国斌表示，宁波制造业有着扎实的基础，制造业产业格局清晰，宁波作为试点城市，以提质增效为核心，利用区域优势和政策优势，大力发展具有自身特色的新型制造业体系，着力推进智能经济。
二、国内外智能工厂建设现状。
（一）国外研究现状。
同时德国工业可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。（如表1）。
美国的先进制造，主要是借助信息化智能化来实现智能制造，着力发展纳米技术、生化科学，在信息、材料、能源、控制等工业技术领域保持领先地位，着力发展高级智能制造，总得来说美国先进制造主要有一下特征：（1）继续发展前沿科技，并利用先进技术对现有传统技术m行改造；（2）在关键技术领域保持绝对的领先，在制造业利用先进技术，如先进传感器、工业机器人、3d打印和智能化工厂等；（3）前沿科技相互交叉，催生新技术并发展新技术的新兴市场；（4）制造方式更加的低碳、智能、柔性化，体系技术创新和可持续发展。
日本推行的特色工业，其突破口是人工智能。它的一大特色是通过对人工智能产业的探索来解决劳动力断层的问题，而其首先应用的领域就是工业化生产线。如本田公司通过对机器人等先进技术和产品的采用及改良，大幅缩短生产线，建成了世界上最短的高端车型生产线。与此同时，日本政府还加大了对3d打印机等尖端技术的财政投入，计划实施“以3d造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目，开发世界最高水平的金属粉末造型用3d打印机。
（二）国内研究现状。
工业互联和智能制造的信息中枢论文
当今制造业面临着非常严峻的挑战，其原因在于市场竞争越来越多地表现为动态化、全球化和用户驱动的特点。所以，制造系统所而临的内外环境越来越充满了随机性与不确定性，例如:紧急加工工件的到来，生产设备的故障与修复，不可预知工件数量的增加变化、交货期时间的变更等。如此诸多的随机性和不确定因素，对制造系统的协调机制提出了更高的要求，以动态地响应诸多的变化，从而在满足生产环境约束(如交货期、设备负荷率、加工先后次序等)的前提下，使得生产加工工艺与加工设备得到合理的匹配，使得制造系统全局的运行效果达到较优或者近优。
蜜蜂、蚂蚁等低等动物尽管具备极低的智能，但是却能通过彼此之间的交互产生全局行为来提高对环境的自适应性。蚂蚁的探路觅食方法就是一个典型的群居动物行为实例。在观察蚂蚁从巢穴到食物源的寻找路径的过程中发现，蚂蚁尽管不能从外部环境中得到任何关于路径的全局信息，但是总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其往返路径上的叫做信息素(pheromone)的一种挥发性化学物质来进行协调和通信的。通过这种信息素物质，使得蚂蚁群体表现出极其强大的优化能力。蚁群算法原理就是根据蚂蚁群体觅食的思想而设计出来的一种群体智能优化算法，该算法在作业车间调度问题.任务分配问题.机器人合作问题等领域得到了广泛的研究与应用。笔者受蚂蚁觅食行为模型与零件的生产加工工艺选择的相似性的启发，提出了基于信息素的任务分配协调机制，以信息素为介质，给出了制造系统生产加工工艺选择的静态和动态协调算法。
1基于信息素的`协调机制。
基于信息素的协调机制源于蚂蚁的觅食活动，尽管单个蚂蚁的行为比较简单，但整个蚂蚁群体表现为高度机构化的社会组织，在许多情况下能够完成远远超过单个蚂蚁能力的复杂的任务。这种能力来源于蚂蚁群体中的依靠信息素作为通信物质的个体协作行为。蚂蚁在觅食过程中能过通过相互协作找到食物源与巢穴之间的最短路径。
蚂蚁群体不但能够协调完成复杂的任务，而且还能够自适应外部环境的变化，无论路径长短，各只蚂蚁一开始的分布是均匀的，蚂蚁总是先按照相同的概率选择可行路径。蚂蚁在途经的过程中，能够在其经过的路径上留下信息素，而且能够感知这种化学物质的存在及其强弱，并以此指导自己的行为，蚂蚁更倾向于向信息素量大的路径上移动。相等时间内较短路径上的信息素的遗留量就比较多，则选择较短路径上的蚂蚁也随之增多。不难发现，由于大量蚂蚁组成的蚁群集体行为表现出了一种信息正反馈现象，即某一路径上走过的蚂蚁越多，则随后的蚂蚁选择该路径的概率就越大，蚂蚁个体之间就是通过这种信息交流机制来进行觅食，并最终沿着最短路径进行，通过对蚂蚁觅食行为的深入研究表明。
智能制造技术论文范文精选
“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。
“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题。
采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。
对此，tcl集团董事长、ceo李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。
其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。
其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。
智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。
前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。
第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。
另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。
其实，无论是“工业”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。
第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。
关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。
不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。
第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。
目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。
采访中，崔丽丽表示，“工业”有别于的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业”简单地理解为精准的数据管理。
另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。