工业生产智能化篇1
【关键词】商务智能；决策支持；仪表盘
1.引言
聚银公司从2006年至今，信息化建设得到了长足进步，从最开始的网络环境搭建到现在的meS生产执行系统与管理信息平台的融合，基本上完成了企业生产数据与管理数据的有效融合，随着信息化时代的来临和市场竞争白热化的稳步推进，聚银公司要保持竞争优势成为新经济时代的赢家，就需要把握住“信息”这条命脉。生产型企业想在竞争中立于不败之地，就必须全面提升行业信息化建设水平。公司最近几年在信息系统的建设上取得了一定的阶段性成果，包括it基础建设、meS/eRp等系统的建立，积累了一定的业务数据，为商务智能的实施奠定了坚实的基础。已经有很多企业开始认识到商务智能的重要，并纷纷着手实施商务智能系统，构建自己企业的数据仓库及商务智能平台，综合看来商务智能在生产企业中的应用起着至关重要的作用。
2.商务智能系统的设计方案
数据仓库及商务智能平台主要功能包括：数据建模、数据采集、分析模型。根据甘肃银光聚银的业务状况，建立了一个符合企业实际数据分析需求的商务智能平台，实现对业务信息平台数据的收集、清理、建模、整合，并保证商务智能平台的可扩展性。清理整合数据，实现数据的唯一性、准确性、完整性、规范性和时效性，为企业经营绩效指标、分析主题准备展示数据，达到分析展示数据与业务系统数据库的实时和准确，利用先进的报表展示为企业报表使用者和各级管理人员提供一个快速便捷的查询分析决策数据平台。
2.1系统架构
根据发展战略，建立在该平台上的领导决策支持系统具有统一的战略规划与设计，数据架构的规划分为四层，如图1所示。
图1商业智能系统架构图
原始数据层：该层属于原始业务系统层，包括现有企业信息系统、手工输入平台和外部竞争情报系统等。
中间数据层：该层为对不同业务系统的不同业务数据进行接口设计和数据清洗工作的中间数据库，基于不同的业务系统，提供不同的数据接口，将数据抽取到中间数据库，并在数据库中统一规范主数据，将数据按照业务需求清洗完成。
数据仓库层：按照要分析的业务主题存放所有的业务数据，并搭建不同的业务模型，构建企业级数据仓库。按照不同的分析维度存放数据，方便用户进行多维、多层的数据分析。
业务分析层：此层面将主要面向不同层面的业务用户，可以建立针对业务分析和面对部门的决策数据支持。针对公司总部和业务部门的高层领导，为企业的绩效管理和战略决策提供综合的决策数据支撑。本层面主要包含企业领导绩效监控、管理驾驶舱、领导查询系统等几个方面的数据需求。
对于未来各业务商务智能平台应用需使用当前模型架构中的原始数据层和数据清理层，保证系统的可扩展性及本期项目成果的延续性，减轻业务系统负载压力。
2.2软件架构
以oracle数据仓库构建企业统一数据仓库，依照业务需求将各主题分析的数据和指标创建分析模型，并从各个业务系统将数据抽取上来（中间数据库作为数据整合及数据接口的中间层将数据进行清洗和整理，最终再通过etL工具DataServices加载到数据仓库中）。
以SapBusinessobjects作为商务智能解决方案的前端展现工具，商务智能平台的数据通过oracle数据仓库提供，SapBusinessobjects的前端展现工具可以与oracle数据仓库紧密集成，通过统一的商务智能平台，为最终用户提供企业绩效管理驾驶舱、灵活查询分析和固定报表等应用，并统一集成到企业内部门户供用户访问。
2.3设计原则
（1）前瞻性：系统设计要体现前瞻性，系统具有很长的生命周期。主要包括体系结构的前瞻性、技术路线前瞻性、产品选择前瞻性和应用设计的前瞻性。我们将在本项目中本着“总体规划、分布实施”的原则，对化工企业的统一数据平台进行建模，根据项目各阶段的目标分别建设面向业务的主题分析，在整体架构上保证未来系统的扩展。
（2）实用性：在考虑前瞻性的同时，必须兼顾实用性。不能选择只有先进技术，但没有实用价值的产品和方案。实用性主要从以下方面考虑：界面的友好程度、中文的支持、操作的难易程度、产品的稳定性和效率、厂商及其它可能的产品、服务提供商的本地服务和支持能力等。
（3）可靠性：我们将采用国际领先的产品及解决方案来建设该项目，这样的产品和解决方案是经过大量用户验证的。在整个系统部署上，我们将根据系统的重要程度，制定系统集群以及备份方案，避免单点故障，保证该系统的正常使用。
（4）开放性：体系结构的开放性：整体结构具有很好的模块化设计，模块之间有明确的接口，平台之间有明确的规范。
（5）应用设计的开放性：在应用设计上注重开放性设计，组件之间的可配置程度要好。
（6）可扩展性：数据量增长时具有良好的扩展性；用户增长时具有良好的扩展性；应用系统增加时具有良好的扩展性。
（7）安全保密性：系统应具备统一的安全管理机制，严格控制数据权限，保证信息不被非法篡改和非法查看。
3.商务智能系统的设计和实现
3.1数据仓库设计
按照标准数据仓库设计分为抽取层、转换合并层和展现层，数据源为业务相关数据，加载到抽取层，然后将相关的金额和数量等进行转换（如将外币转换为人民币），转换后进行数据合并，只保留分析的维度，最后加载到展现层，设计的信息立方体维度为时间维度，销售维度，区域维度，客户维度科目项目维度及销售的数量和金额关键值。
3.2数据仓库数据加载策略
一般etL数据加载存在以下几种方案：
（1）时间戳方式
需要在oLtp系统中业务表中统一添加时间字段作为时戳（如表中已有相应的时间字段，可以不必添加），每当oLtp系统中更新修改业务数据时，必须同时修改时间戳字段值。当作etL加载时，通过系统时间与时间戳字段的比较来决定进行何种数据抽取。
优点：etL系统设计清晰，源数据抽取相对清楚简单，速度快。可以实现数据的递增加载。
缺点：时间戳维护需要由oLtp系统完成，需要修改原oLtp系统中业务表结构；且所有添加时间戳的表，在业务系统中，数据发生变化时，同时更新时间戳字段，需要对原oLtp系统业务操作程序作修改，工作量大，改动面大，风险大。但如果业务表在最初设计的时候考虑到这点，应用此方案是最好的选择。
（2）日志表方式
在oLtp系统中添加系统日志表，当业务数据发生变化时，更新维护日志表内容，当作etL加载时，通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。
优点：不需要修改oLtp表结构，源数据抽取清楚，速度较快。可以实现数据的递增加载。
缺点：日志表维护需要由oLtp系统完成，需要对oLtp系统业务操作程序作修改，记录日志信息。日志表维护较为麻烦，对原有系统有较大影响。工作量较大，改动较大，有一定风险。
（3）全表比对方式
在etL过程中，抽取所有源数据，并进行相应规则转换，完成后先不插入目标，而对每条数据进行目标表比对。根据主键值进行插入与更新的判定，目标表已存在该主键值的，表示该记录已有，并进行其余字段比对，如有不同，进行Update操作，如目标表没有存在该主键值，表示该记录还没有，即进行insert操作。
优点：对已有系统表结构不产生影响，不需要修改业务操作程序，所有抽取规则由etL完成，管理维护统一，可以实现数据的递增加载，没有风险。
缺点：etL比对较复杂，设计较为复杂，速度较慢
（4）全表删除插入方式
每次etL操作均删除目标表数据，由etL全新加载数据。
优点：etL加载规则简单，速度快。
缺点：对于维表加键不适应，当oLtp系统产生删除数据操作时，oLap层将不会记录到所删除的历史数据。不可以实现数据的递增加载。
（5）设置触发器方式
通过在源系统的数据库中设置触发器，每当有Update、insert、Delete操作时触发一个事件将发生改变的记录抽取到相应的临时表中。
优点：etL加载规则简单，速度快，不需要修改oLtp表结构，可以实现数据的递增加载。
缺点：对源系统性能有一些影响。需建立一张临时表。
3.3前端展现设计
商务智能系统通过“仪表盘”（Dashbo-ard）能可视化地呈现信息，且有助于判断、监控并支持决策，从而有效地提升信息系统的实时信息处理能力，这一特性使得商务智能平台的实施成为缓解和解决上述问题的重要途径，并日益赢得使用者的青睐，前端展示使用SapBo提供的多种报表工具（如：Dashboard、webintelligence、CrystalReport等）制作仪表盘、中国式报表、财务报表、固定报表等形象生动的图表，将企业庞大的业务数据转化为有用的信息，通过预警管理、预测管理、趋势分析等帮助管理者更好的进行管理决策工作。
4.系统实现及收益
4.1系统实现对决策管理的支持
通过多种分析和展现方式，为管理者提供决策支持。
可以通过重点指标来分析影响企业经营发展以及对绩效进行考核，通过与计划值、同期值的对比情况，反应主要经济指标的达标情况，提供的预警及警告可以快速发现问题，并可进行下钻查看构成数值进行详细分析，找出产生问题的根本所在，为改善主要经济考核指标提供有效帮助；利用杜邦分析法则对最终的经济进行分析，通过对关键影响因素的调节，查看影响因素到达什么值，最终经济指标可到达预期结果的一个结果分析，杜邦分析模型同样可以用作预测分析。并通过单点登录技术与现有系统高度集成，为管理者提供便捷访问方式来对企业进行决策分析。
图2净资产收益分析图
4.2应用结果分析
应用表明，通过分析模型中的数据，运用仪表盘和报表分析能够帮助领导了解企业内部的生产运营情况，并通过预警及分析为领导提供决策支持，从而对企业生产运营进行决策管理，提高企业经营管理水平，并最终为管理者在日常获得数据时间上节省了80%以上的时间，管理者可以通过商务智能平台直接访问关心的数据指标，为统计人员在日常数据统计上减少了50%以上的统计工作时间，在节省了日常繁杂工作的同时可以将更多的时间用于日常数据分析中，提前发现企业生产运营中出现的问题或者即使发现更多的运营问题。可以将更多的工作内容转移到数据分析及对运营问题的处理中，充分发挥个人职能作用。
4.3商务智能平台为生产企业带来的收益
通过建立数据仓库，可以集成企业现有的分布、异构的多个业务应用系统，建立统一的数据平台，形成企业级数据仓库并构建商务智能平台，在使用过程中为企业带来以下收益：
（1）通过整合数据平台的统一建设，促进各级数据的流程化、标准化，提升企业的数据质量和管控能力。
（2）商务智能平台大幅减少了统计人员和开发人员的时间和人力成本，可以降低生产企业的运营成本。
（3）通过商务智能的数据挖掘技术可以更快的发现新的市场动向，从而为企业带来更大的效益。
（4）整合各单位的系统信息，为企业领导及业务人员提供信息资源的完整视图；通过整合数据的分析利用、挖掘提炼，提高对企业市场、客户的洞察力，加强领导的决策与监管力度，提升生产企业核心竞争力。
5.结论
聚银公司通过构建数据仓库和商务智能平台，将财务、采购、生产、销售数据有效地集中管理起来，增进了各部门间的信息共享和办公协同性，同时为企业各个层级提供管理和决策分析支持，最终提升企业核心竞争力。
参考文献
[1]夏火松.数据仓库与数据挖掘技术[m].北京：科学出版社（第二版），2009.
[2]陈永杰.Sap商务智能完全解决方案[m].机械工业出版社，2008.
[3]杨小平.商务智能系统在制造业的应用研究[D].上海交通大学，2007.
工业生产智能化篇2
工信部科[2017]315号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位：
为贯彻落实《中国制造2025》和《新一代人工智能发展规划》，加快人工智能产业发展，推动人工智能和实体经济深度融合，制定《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》。现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。
工业和信息化部
2017年12月13日
促进新一代人工智能产业发展三年行动计划
(2018-2020年)
当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。
一
总体要求
(一)指导思想
全面贯彻落实党的精神，以新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体经济转型升级。
(二)基本原则
系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。
重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。
协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。
开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。
(三)行动目标
通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。
——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。
——人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
——智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升。重点工业领域智能化水平显著提高。
——人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。
二
培育智能产品
以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。着重在以下领域率先取得突破：
(一)智能网联汽车。支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶(Ha级)。
(二)智能服务机器人。支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。
(三)智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。
(四)医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。
(五)视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。
(六)智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。
(七)智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。
(八)智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。
三
突破核心基础
加快研发并应用高精度、低成本的智能传感器，突破面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具，支持人工智能开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开放平台建设，积极布局面向人工智能应用设计的智能软件，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。着重在以下领域率先取得突破：
(一)智能传感器。支持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统(memS)和互补金属氧化物半导体(CmoS)集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100pa以内、噪音水平0.6pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pt的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、memS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。
(二)神经网络芯片。面向机器学习训练应用，发展高性能、高扩展性、低功耗的云端神经网络芯片，面向终端应用发展适用于机器学习计算的低功耗、高性能的终端神经网络芯片，发展与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。到2020年，神经网络芯片技术取得突破进展，推出性能达到128tFLopS(16位浮点)、能效比超过1tFLopS/w的云端神经网络芯片，推出能效比超过1topS/w(以16位浮点为基准)的终端神经网络芯片，支持卷积神经网络(Cnn)、递归神经网络(Rnn)、长短期记忆网络(LStm)等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。
(三)开源开放平台。针对机器学习、模式识别、智能语义理解等共性技术和自动驾驶等重点行业应用，支持面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等的研发，支持开源开发平台、开放技术网络和开源社区建设，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。
四
深化发展智能制造
深入实施智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，支持重点领域算法突破与应用创新，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。着重在以下方面率先取得突破：
(一)智能制造关键技术装备。提升高档数控机床与工业机器人的自检测、自校正、自适应、自组织能力和智能化水平，利用人工智能技术提升增材制造装备的加工精度和产品质量，优化智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(pLC)、数据采集系统(SCaDa)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备在复杂工作环境的感知、认知和控制能力，提高数字化非接触精密测量、在线无损检测系统等智能检测装备的测量精度和效率，增强装配设备的柔性。提升高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备的智能化水平，实现精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储。
到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。
(二)智能制造新模式。鼓励离散型制造业企业以生产设备网络化、智能化为基础，应用机器学习技术分析处理现场数据，实现设备在线诊断、产品质量实时控制等功能。鼓励流程型制造企业建设全流程、智能化生产管理和安防系统，实现连续性生产、安全生产的智能化管理。打造网络化协同制造平台，增强人工智能指引下的人机协作与企业间协作研发设计与生产能力。发展个性化定制服务平台，提高对用户需求特征的深度学习和分析能力，优化产品的模块化设计能力和个性化组合方式。搭建基于标准化信息采集的控制与自动诊断系统，加快对故障预测模型和用户使用习惯信息模型的训练和优化，提升对产品、核心配件的生命周期分析能力。
到2020年，数字化车间的运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%；智能工厂产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽车等领域加快推广企业内外并行组织和协同优化新模式；服装、家电等领域对大规模、小批量个性化订单全流程的柔性生产与协作优化能力普遍提升；在装备制造、零部件制造等领域推进开展智能装备健康状况监测预警等远程运维服务。
五
构建支撑体系
面向重点产品研发和行业应用需求，支持建设并开放多种类型的人工智能海量训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立并完善人工智能标准和测试评估体系，建设知识产权等服务平台，加快构建智能化基础设施体系，建立人工智能网络安全保障体系。着重在以下领域率先取得突破：
(一)行业训练资源库。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，支持建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享，鼓励建设提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台。到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。
(二)标准测试及知识产权服务平台。建设人工智能产业标准规范体系，建立并完善基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准，鼓励业界积极参与国际标准化工作。构建人工智能产品评估评测体系，对重点智能产品和服务的智能水平、可靠性、安全性等进行评估，提升人工智能产品和服务质量。研究建立人工智能技术专利协同运用机制，支持建设专利协同运营平台和知识产权服务平台。到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。
(三)智能化网络基础设施。加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。
(四)网络安全保障体系。针对智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用，开展漏洞挖掘、安全测试、威胁预警、攻击检测、应急处置等安全技术攻关，推动人工智能先进技术在网络安全领域的深度应用，加快漏洞库、风险库、案例集等共享资源建设。到2020年，完善人工智能网络安全产业布局，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。
六
保障措施
(一)加强组织实施
强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。
(二)加大支持力度
充分发挥工业转型升级(中国制造2025)等现有资金以及重大项目等国家科技计划(专项、基金)的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引导多方资本参与产业发展。在首台(套)重大技术装备保险保费补偿政策中，探索引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。
(三)鼓励创新创业
加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解决方案大赛，鼓励制造业大企业、互联网企业、基础电信企业建设“双创”平台，发挥骨干企业引领作用，加强技术研发与应用合作，提升产业发展创新力和国际竞争力。培育人工智能创新标杆企业，搭建人工智能企业创新交流平台。
(四)加快人才培养
贯彻落实《制造业人才发展规划指南》，深化人才体制机制改革。以多种方式吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长。依托重大工程项目，鼓励校企合作，支持高等学校加强人工智能相关学科专业建设，引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才。鼓励领先企业、行业服务机构等培养高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。
工业生产智能化篇3
同志们：
在年终岁尾，我们抽出一天时间召开全市重点工业项目暨智能化改造推进会，说明这项工作非常重要、非常急迫。从今天上午开始，大家实地观摩了夏邑县、睢县的几家实施智能化改造的企业。刚才，对智能制造成效突出的睢县、民权县和阿诗丹顿、嘉鸿鞋业进行了表彰奖励。各县（区）都作了很好的发言，介绍了建立机构、完善机制、引进人才、设置发展资金、对接设备供应商等做法。玉民同志总结了我市2018年的智能化改造工作，对下步工作进行了安排部署。从实地观摩和发言的情况看，大家已经体会到智能化改造带来的好处，看到了智能化改造的前景，形成了智能化改造的共识，坚定了智能化改造的信心和决心，尤其是今天参会的企业更会深受启发，也会有更多新的设想。可以说，这次观摩和会议达到了预期目的，必将为我们开展好明年的智能化改造工作奠定更加坚实的基础。
一年来，各县（区）都能够按照省委省政府、市委市政府的决策部署，抓住工业智能化改造这个龙头，强力推进“设备换芯”“生产换线”和“机器换人”工作，尽管工作推进不尽平衡，但是都起了步、开了局，探索了一些有益做法，积累了一些工作经验，取得了一定工作成效。下一步，希望大家以先进县、先进企业为榜样，落实好各项工作部署安排，认真抓好工作落实。做好明年的工作，重在谋划要实、措施要准、内生动力要活。尤其是与会的企业和单位要认识到，推进工业智能化改造主要靠的是企业内生动力，政府发挥的是引导作用。我们要通过工业智能化改造，实现企业经济效益提升和长期健康发展、政府税收增加和稳定就业，达到多赢的目的。下面，就做好智能化改造工作，我再强调以下三点。
一、智能化改造是制造业高质量发展的必由之路
12月19日至21日在北京召开的中央经济工作会议指出，明年要推动制造业高质量发展。推进制造业高质量发展，就要按照智能化标准和要求，促进高质量的工业企业落地。中央出台这样的重大政策，是具有引领性的政策，也是基于对未来发展趋势判断作出的重大决策。因此，无论是我们的政府还是企业都要深刻理解制造业高质量发展这一要求。今年，我市出台了工业项目落地的标准和条件，明确要求未来新上工业项目必须是智能化工厂、智能化车间、智能化生产线。现有企业的智能化改造是实现制造业高质量发展的重要抓手。现有企业只有通过智能化改造，才能构建现代产业体系，才能实现制造业高质量发展。一是智能化改造是企业自身生存发展的内在要求。企业要推进供给侧结构性改革，推出适销对路的产品，就必须推进智能化改造。今天大家已经看到，足力健为什么销售的这么火？金振源为什么在苹果手机市场下滑的严峻形势下能够稳住产量？主要就是因为他们加大投入，大力推进智能化改造，提高了生产效率，生产出了适应市场需求的产品，甚至引领了市场消费，拓展了市场空间，为企业永续发展奠定了坚实基础。刚才，睢县曹广阔同志讲到，今年金振源公司在税收政策优惠的情况下，上缴税收仍超过1亿元，我觉得他们的发展质量更高了。二是智能化改造是推进供给侧结构性改革的应有之义。供给侧结构性改革怎么抓？怎么把企业生产的产品改造成符合市场需求适销对路的产品？今年中央经济工作会议提出，要继续保持以供给侧结构性改革为主线。供给侧实际上就是生产侧，需求侧就是消费侧。供给侧结构性改革改什么？就是改生产侧。生产侧怎么改？就是抓智能化改造。供给侧结构性改革的目的就是让企业生产的产品适应市场需要，甚至是引领市场消费。比如，金振源公司为什么一天能够生产出2．7万余套科技含量很高的功能性手机外壳？就是因为他们的产品适销对路，能够推动产品逐步向高端化迈进，甚至他们生产的玻璃外壳、陶瓷外壳、航空铝材外壳、纳米注塑外壳等，不仅适应消费需求，还引领了消费和市场发展。三是智能化改造是企业拓展市场的外在需要。市场需要企业进行智能化改造。如果不实施智能化改造，就会被市场淘汰，构建现代产业体系、增加税收、增加就业就是一句空话。
二、智能化改造是构建现代产业体系的必然要求
党的和这次中央经济工作会议都明确提出，要加快构建现代产业体系。什么叫现代产业体系？现代产业体系最基本的是要有智能化生产线、智能化生产车间。今天观摩的金振源公司已具有一定的智能化生产水平，为我们进行智能化改造提供了样本。几年前，我去日本学习参观了全智能化生产的工厂，看到了日本全智能化生产的发展趋势。《中国制造2025》实施以来，我国智能制造推进很快，产业转型升级成效显著。最近，党中央、国务院出台了关于科技改革、减费降税等一系列调整政策，对实体经济进行精准扶持。比如，今后要求国家银行加大对实体经济的信贷力度，甚至要求地方性银行要拿出更多的贷款用于支持实体经济发展，而且银监会对此要进行考核。这一政策将大大改善企业发展环境。但是这些贷款将放给什么样的企业呢？将放给那些构建现代产业体系的企业、符合供给侧结构性改革的企业，目的是激励企业进行智能化改造，引导企业不搞重复的低水平建设、减少对环境的污染、转变粗放型的生产方式、实现高质量发展。目前，我市存款余额近3000亿元，贷款余额1600多亿元，存贷比仍然较低。这不全是银行等金融部门的责任。银行在放贷时一定会考虑风险和盈利，会放贷给那些生命力较强、产品适销对路的企业，而不会给那些搞重复生产、产品可能被市场淘汰、没有还款能力的企业。近日，省领导到我市考察工业生产，明确提出要看符合高质量发展的企业。这也为我们明确了发展的导向。我们要适应政策形势的变化，适应构建现代产业体系的需要，加快推进智能化改造，争取更多的资金支持。我们还要认识到，智能化改造是产业集聚区进行“二次创业”的重要标志。现有企业的智能化改造和引进智能化企业落地是推动产业集聚区“二次创业”的两个重要抓手。我们要通过智能化改造和智能化企业引进，构建现代产业体系，实现产业集聚区税收翻番和主营业务收入翻番的目标。围绕这“两个翻番”的目标，市发改委要对全市11个产业集聚区进行摸底考核，考核结果要在明年的工业大会上进行通报。要把智能化改造作为重要的考核标准，主要看大家有没有进行智能化改造，主要看企业智能化改造进度和智能化生产水平。
三、落实智能化改造的阶段性目标任务是政府的必然责任
工业生产智能化篇4
人工智能与实体经济融合发展的基本特征
人工智能促使实体生产和产品需求协同匹配与精准对接。人工智能技术对消费需求的影响，就是能够让消费者实现对美好生活向往的最大化。人工智能算法能洞察消费者的每一个需求特征，针对其消费意愿，能够做出迅速的精准匹配，让消费者通过消费多样化、个性化、精准化最终实现消费效用的最大化。人工智能对于生产端也是革命性的突破。作为在企业生产中越来越重要的新技术，人工智能能够对产品生产、供应链以及其他资源关系更有效地进行配置，进而实现产品创新、制造工艺创新和模式创新。人工智能也是我国实体经济增长中不可或缺的一种新要素，它将直接催生新产品、新模式、新业态，进一步促进柔性生产、绿色生产、智能生产和全球生产，进而提升行业与国家层面的全要素生产率，对于整个实体经济转型和升级具有非常深远的意义。人工智能发展的本质就是实体经济与智能技术深入融合的过程。人工智能技术在落地的同时，实际上本身就是实体经济通过智能技术进一步扩大再生产的过程。人工智能技术之所以能够广泛应用，主要原因在于它所延伸的许多智能应用，都是能够依附在制造产业上来实施并实现的。比如说人工智能所衍生出的智能家居、智能交通、智能教育等综合服务功能，都需要通过一定的传统制造业产品作为载体来进行展示。这些产品制造融入智能技术之后，实际上就是一个实体经济制造业与人工智能更充分融合发展、提升制造产业等级的过程。因此，人工智能能够在很大程度上推动实体经济制造业的全方位发展。未来结合不同行业、不同区域特点，通过探索创新成果应用转化的路径和方法，可以实施更加个性化和异质性的区域与产业规划，进而构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能实体经济形态。
“ai+”为人工智能与实体产业融合提供模式支撑
人工智能是实体经济自主创新的一个重要突破口。通过人工智能与实体经济的深度融合，能够推动人工智能产业加快发展，进而使人工智能与实体经济创新的耦合效应达到最大化。通过人工智能与实体经济各产业的融合，将全面形成“ai+”的新业态、新模式。《新一代人工智能发展规划》提出要“加快推进产业智能化升级，推动人工智能与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平”。制造业是国民经济的支柱，人工智能技术在制造业的应用将辐射整个国民经济。具体来说，通过人工智能技术来实现智能全方位制造，可以提升实体经济制造的生产效率。作为一种全新的生产要素，人工智能技术将进一步改变生产方式，通过生产和组织模式的变革，获得生产效率的巨大提升。比如说通过人工智能技术，可以让制造业企业的设计、生产、制造等全方位环节实现智能化、规模化，进而降低生产成本，提高生产及运营效率。当前人工智能也逐渐渗透到各行各业，各种集合技术组合与硬件设备以及软件设备开始出现深度融合的状态，同时也改变了不同领域的商业模式，为实体经济发展注入了新能量。例如在医疗教育行业，人工智能在提高医疗疾病诊断等方面具有天然的优势；在家居行业，人工智能实现了传统家电智能化，同时围绕家庭安全、健康医疗、智慧娱乐、环境监测、能源管理等领域实现智能产品的互联互通；在农业领域，人工智能能够很好地预测农产品的需求，提升农产品整体的生产效率，确保农产品品质的安全以及能够建立智能化的农业生产服务体系。可见，“ai+实体经济”的产业模式将在未来产生诸多深远的影响。因此，智能产业发展是人工智能融合实体经济的主要方式，未来一定会出现更广泛的实体经济与智能产业相关联的产业结合。作为基础支撑，把握好“ai+实体经济”的产业模式创新，是实体经济与智能经济深度融合发展的重要支撑载体。
5G技术为人工智能与实体产业融合提供技术支撑
作为当前最先进的信息基础设施网络，5G技术具有弥补人工智能短板、成为人工智能发展新动力的重要功能。通过5G网络大宽带高频率、大规模无线阵列、低时延超大规模连接等标志性特征，将带动高功率器件、高速aD/Da、高速光模块、先进工艺节点的高速处理芯片、先进封装技术高端板材等专业技术领域的兴起。与人工智能以及信息社会高速发展相适应，5G技术具备了智能化的自感知和自调整能力，并且高度的灵活性和绿色节能也是5G网络必不可少的重要特性，这些优势都将支撑人工智能朝更加深化和广阔的方向发展。5G技术将为人工智能与实体经济的深度融合带来超越时空限制的基础性辅助。例如在医疗行业，若能实现5G技术与人工智能的融合发展，将大大缩减医疗诊治的时间并提高探索重大疫病诊断的效率，带来更高效的智能健康医疗。5G网络较低的延时性能够满足远程呈现、远程手术的要求，2019年1月中国一名外科医生应用5G技术操控48公里外偏远地区的机械臂进行手术，成为全球首例应用5G技术的远程外科手术。因此，借助5G强大的网络，人工智能自身将产生较强的处理和在线自我循环的能力，从智能设备工业到飞机检查、维护、维修，这些工作环节都可以实现远程控制，通过优化工厂内部的质量检查，从而有效优化制造流程，提高生产效率，大大有利于实体经济的发展。目前，世界各国都在对5G技术进行可行性、标准化产品的探索，5G技术将开辟更多新的应用领域。因此，要充分发挥5G时代中国在世界发展中的排头兵作用，让5G在人工智能领域的运用越来越广泛，为实体经济的发展带来强有力的技术支撑。
工业生产智能化篇5
设施园艺是设施农业的标志产业之一，是集优质、高产、高效、安全为一体的现代农业生产方式，是农业生产方式转变和农业结构调整战略的重要支撑。多年以来，设施农业在保障和丰富蔬菜供给、改善农业生产条件、提高农业经济效益、推动农村经济发展和促进农民就业增收等方面发挥着重要作用。据相关资料统计，截止到2013年，中国设施栽培总面积已达395万公项，设施蔬菜总量2.5亿吨，占鲜菜供应的40%以上，产值超过8000亿元。
作为一个庞大的产业，在数据与信息技术高速发展的时代，在新常态的发展阶段中，设施园艺的智能化也成为热点话题，成为在研究和生产应用领域都得到高度重视的前沿技术板块。本文在借鉴设施园艺发达国家和工业领域经验的基础上，对中国设施园艺智能化发展趋势进行剖析，提出中国设施园艺智能化的发展路径。
设施园艺智能化的概念
智能化是以自动化为基础，由现代信息技术、现代管理技术、行业专用工艺技术汇集而成的应用集成。智能化是对自动化生产体系的升级，是具有决策判断能力、自适应和协作沟通能力的智慧作业系统。智能化之于生活家居，形成了智能楼宇住宅；之于汽车，形成了自动泊车等类似系统。智能化的核心目标是通过设备全部替代人的操作，部分替代人的决策，在节省人力的同时，使操作更精准，使决策更科学。设施园艺智能化，是通过装备技术完成设施园艺生产过程，自栽培管理等生产操作起，延展至采收和商品处理，实现设施生产自动作业，设施生产和经营的协同管理与系统决策。
值得注意的是，设施园艺智能化与温室环境控制智能化不同，前者着眼于设施园艺整个生产过程，后者着眼于温室环境本身；与物联网在设施农业上的应用不同，前者重在作业与管理，后者重在对产出条件和产出商品的全程跟踪和管理。与互联网+不同，前者重在组织的协同内控与执行，后者重在组织的开放与外部共享。
设施园艺智能化的必要性
设施园艺发达国家的智能化历程与现状
以荷兰和美国为例，都是设施园艺发达国家，两国的设施园艺产业发展模式不尽相同，但殊途同归，都走向了全面自动化（除部分采收环节外）和局部智能化的应用发展道路。在荷兰，从20世纪90年代起逐步推进设施园艺生产自动化，伴随着信息技术的发展，将之快速移植应用于设施园艺之中，于90年代末形成了全面的自动化装备体系，建立了劳动力管理、能源管理、环境管理和系统资源管理体系，逐步实现了智能化。美国沿袭荷兰的路径，不同之处在于更为注重规模，注重大规模生产体系下的集约化组织方式，具体技术大致相同，但均以原创型的研究开发为主导。正是由于高度智能化的装备支撑，才使其在劳动力和生产资料成本高企的形势下，实现了设施园艺企业在高度市场化的产业竞争环境中的生存和发展。
以这两个国家为代表的设施园艺强国，智能化的普及应用经历了起步、关键节点突破和覆盖环节延伸三个阶段，除诸如采收等部分节点外，至今，在蔬菜和花卉两个主导品类方面，基本实现了栽培到交货上市的产业链全程自动化和关键环节智能化。荷兰温室智能化应用率超过90%。而在盆栽花卉领域，在各类作物的产后处理环节中，智能化率达100%。图1展示了荷兰一家盆花生产企业的全程智能化盆栽生产场景。
智能化给设施园艺种植企业带来的效益是综合性的。一方面，因为智能装备的精准无误，使其栽培生产作业实现了可靠精准的管理，从而获得高产；另一方面，基于智能体系的决策，使其生产管理、经营管理都经过科学的逻辑判断，降低了误判率，从而获得持续的经营效益。
工业领域的智能化历程
设施园艺现代化可以看作农业生产工业化的过程，即常说的工厂化农业。事实上，设施园艺装备大量源于工业。因此，工业领域的发展路径值得借鉴。自工业革命开始，发达国家的工业发展经历了机械化、电气化、自动化、智能化四个阶段，如今雄心勃勃期望迈进工业4.0时代（德国称为工业4.0，美国则称为工业互联网或再工业化），中国则提出了中国制造2025。机械化实现了省力提效的目标，电气化使效率进一步提高，自动化则使机器代替了人的操作，智能化使设备代替人进行控制和管理。工业4.0则高于智能化，也可称为交互充分、个性彰显的智能化，或智能制造的互联网化。以汽车工业为例，在智能化生产阶段，流水线虽然效率极高，但只能生产标准的产品，一致的产品，消费需求和生产供给之间相互妥协。工业4.0的目标则是不降低效率的前提下实现个性化的产品生产，实现体现消费需求的订单与满足需求的生产之间实时的对话与协调，其结果是，在一条流水线上生产出来的产品可能是不一样的。当然，鉴于初级配件的标准化，妥协依然存在，只是消费需求对生产供给的妥协更少而已。
无论是工业智能化，还是工业4.0，都是以更高效的生产、最大限度满足消费需求为目标的，都是在经济效益驱动下发生的。这一点，设施园艺产业和工业相同，由自动化至智能化的发展态势也必将相似，未来甚至向设施园艺4.0发展。另一方面，设施园艺以温室为生产场所，由可控的微环境替代了不可控的自然气候，具备工厂化生产的条件，具备工业发展理念实施的前提。
工业生产智能化篇6
生产设备网络化，实现车间“物联网”
工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业4.0提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用m2m（machinetomachine）的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过thingstothings的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
在离散制造企业车间，数控车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊、加工中心等是主要的生产资源。在生产过程中，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DnC服务器，设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DnC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。
生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
“中国制造2025”提出以后，信息化与工业化快速融合，信息技术渗透到了离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFiD、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、eRp、CaD/Cam/Cae/Cai等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富。离散制造企业生产线处于高速运转，由生产设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，对数据的实时性要求也更高。
在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率（oee）、零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
生产文档无纸化，实现高效、绿色制造
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、丢失等。生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。
生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统
“中国制造2025”明确提出推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统meS的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
离散制造企业生产现场，meS在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，meS借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，meS在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。
生产现场无人化，真正做到“无人”工厂
工业生产智能化篇7
一、工业4.0的概念及现实意义
近年来，为提升制造业的智能化水平，德国政府推出了“工业4.0”计划，美国制造业产生了“工业互联网”概念，我国也于2015年5月推出了中国版的“工业4.0”规划──《中国制造2025》。除此以外，日本、韩国、法国也不甘落后，分别推出“再兴战略”，“新增动力战略”和“新工业技术法国”方案。工业4.0概念，正在引发全球性的关注。
德国2013年4月报告《保障德国制造业的未来：关于实施工业4.0战略的建议》，报告认为：在制造业领域，技术的突破和发展将工业革命分为四个阶段。前三次工业革命分别是机械化、电气化和自动化、简单智能化，而目前物联网和制造业服务化宣告着第四次工业革命——工业4.0的到来。第四次工业革命是以深度网络化为重要特征的。推动工业4.0的原动力是互联网。工业4.0的实施过程，实际上就是制造业创新发展的过程。在工业4.0时代，虚拟世界将与现实世界相融合，物联网、服务网、数据网将取代传统封闭性的制造系统，智能工厂的定制通过app完成，到那时，我们的消费方式和消费内容将彻底被颠覆。
德国工业4.0，不仅为中国的工业生产提供了一种全新思路，而且与我国正在实施的工业化与信息化深度融合战略，不谋而合。德国工业4.0，与《中国制造2025》的核心点是智能制造。连接，是工业4.0不变的主题词，推进制造业向智能化转型，也是从互联开始的。将信息技术与互联网思维融入到制造业中，通过物联网实现产品制作过程中各个环节的信息互联和大数据的收集与处理，在搭建智能网络的基础上实现横向、纵向和端对端的高度集成，在生产形态上，从大规模生产转向个性化定制，使整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。
工业4.0的核心是单机智能设备的互联，不同类型和功能的智能单机设备的互联组成智能生产线，不同的智能生产线间的互联组成智能车间，智能车间的互联组成智能工厂，不同地域、行业、企业的智能工厂的互联组成一个制造能力无所不在的智能制造系统，这些单机智能设备、智能生产线、智能车间及智能工厂可以自由地、动态地组合，以满足不断变化的制造需求，这是工业4.0区别于工业3.0的重要特征。
工业4.0是数据。数据是区别于传统工业生产体系的本质特征。在工业4.0时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。数据又可分为产品数据、运营数据、价值链数据和外部数据。通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据采集和分析，将带来效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，改进和优化供应链。利用销售数据、供应商数据的变化，可以动态调整优化生产、库存的节奏和规模。此外，基于实时感知的能源管理系统，能够在生产过程中不断实时优化能源效率。
工业4.0是创新。工业4.0的实施过程实际上就是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新将会层出不穷。
第一是技术创新。未来工业4.0的技术创新在三条轨道上进行，一是新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联、大数据在信息技术创新体系中不断演进，并为新技术在其他行业的不断融合渗透奠定技术基础。二是传统工业在信息化创新环境中，不断优化创新流程、创新手段和创新模式，在现有的技术路线上不断演进。三是传统工业与信息技术的融合发展，它既包括信息物理空间(CpS)、智能工厂整体解决方案等一系列综合集成技术，也包括集成工业软硬件的各种嵌入式系统、虚拟制造、工业应用电子等单项技术突破。
第二是产品创新。信息通信技术不断融入工业装备中，推动着工业产品向数字化、智能化方向发展，使产品结构不断优化升级。一方面，传统的汽车、船舶、家居的智能化创新步伐加快，如汽车正进入“全面感知+可靠通信+智能驾驶”的新时代，万物互联(ioe)时代正在到来。另一方面，制造装备从单机智能化向智能生产线、智能车间到智能工厂演进，提供工厂级的系统化、集成化、成套化的生产装备成为产品创新的重要方向。
第三是模式创新。工业4.0将发展出全新的生产模式、商业模式。在生产模式层面，工业4.0对传统工业提出了新的挑战，要求从过去的“人脑分析判断+机器生产制造”的方式转变为“机器分析判断+机器生产制造”的方式，基于信息物理系统(CpS)的智能工厂和智能制造模式正在引领制造方式的变革。
第四是业态创新。伴随信息等技术升级应用，从现有产业领域中衍生叠加出的新环节新活动，将会发展成为新的业态。进一步来讲，在新市场需求的拉动下，将会形成引发产业体系重大变革的产业。就目前来看，工业云服务、工业大数据应用、物联网应用都有可能成为或者催生出一些新的产业和新的经济增长点。制造与服务融合的趋势，使得全生命周期管理、总集成总承包、互联网金融、电子商务等加速重构产业价值链的新体系。
第五是组织创新。在工业4.0时代，很多企业将会利用信息技术手段和现代管理理念，进行业务流程重组和企业组织再造，现有的组织体系将会被改变，符合智能制造要求的组织模式将会出现。基于信息物理系统(CpS)的智能工厂将会加快普及，进一步推动企业业务流程的优化和再造。
企业组织管理创新，也是两化融合管理体系标准的重要内容，两化融合管理体系的九大原则、四大核心要素、四个管理域中都涉及如何围绕企业获取可续的竞争优势，不断优化企业的业务流程和组织架构。
二、温州企业对接工业4.0的现状分析
改革开放之初，温州小商品制造以其强大的生命力抢占全国市场，创造了温州制造业的辉煌。如今温州电气、服饰、鞋业、汽摩配、泵阀五大支柱产业在全国同行业中具有一定的制造实力与规模。
温州制造能否走上工业4.0快车道，重现过去的辉煌，摆在了市政府和各企业的面前。正值市政府重振温州实体经济，打造时尚产业，转型温州制造发展之路时刻，迎来了世界新一轮工业革命，应该说这是一个很好的难得的机遇。据悉，在温州制造向温州智造跃迁的路上，温州民企中也涌现出了一些拥抱工业4.0的急先锋，他们结合企业自身特征，选择适合自己的智能化制造路径，成效初显。
乐清康泰电器是一家集科技型、外向型、规模型于一体的电子企业，经由市科技局、温台生产力促进中心牵线，与台湾管顾钜群联盟和华宇企业管理公司开展合作，进行生产线的诊断与优化，改善电气设备、车间管理，达到精益生产和智能制造管理，获得了“施耐德供货商大奖”。
报喜鸟服饰从2014年开始布局工业4.0智能化生产，通过近一年的规划、实施、试运行，第一条智能化生产线已经改造完成，通过工业4.0智能化生产，克服服装个性化生产品质和生产效率降低的瓶颈，率先实现“个性化缝制不降低品质，单件流不降低效率”这一服装定制的最高生产目标。接下来，报喜鸟将以工业4.0智能化生产为支撑，打破个性定制难以规模生产的瓶颈，做深全品类个性化定制领域。计划到2017年，定制将占公司自有品牌总销售额的50%。
然而，由于温州的制造业大型企业少，以中小型企业为主。工业制造技术在工业2.0-3.0的阶段上。在走向工业4.0的路上，仍有许多制约条件。
1.温州企业工业设备大多数处于中低端技术水平，需要完成自动化改造，达到工业3.0阶段，才向工业4.0智能化冲刺。工业设备技术条件仍待提高，工业技术基础薄弱制约企业发展。
2.工业4.0需要高级管理人才和高级技能人才。除了大型企业有一定高级人才聚集之外，中小企业人才普遍不足。人才招聘困难，聚集困难，流失容易，是中小型企业的通病，不管是高级管理人才，还是高级技能人才，中小型企业普遍短缺，这是掣肘企业发展的重要因素。
3.工业技术设备需要升级换代，技改资金如何融资又是一个难题。中小企业资本金大多带有沾亲带故因素聚集的、家族式的居多。虽然资金的聚集比较容易，安全性有一定的保障，但是聚集带有很大的排外性，一般只限于家族成员入股，不利于扩大化再生产，不利于企业设备升级换代。
4.从目前看，许多中小型企业主及企业高级管理人员对工业4.0的认识只略有知晓，认为目前还用不上。很多企业还不知道工业4.0状况。企业界对第四次工业革命的认识不足仍然存在，舆论宣传不够，行业协会理论水平不足，无力引导企业了解，掌握工业4.0知识。
三、温州发展工业4.0的建议
虽然，制约温州工业4.0发展的主要因素是技术设备先进性不高，高级别人才不足，中小型企业融资的局限性及中小型企业主的认识不足等。针对上述制约因素建议如下：
1.高级人才引进企业实行两条腿走路，即直接引入企业。另一种是引进人才有难度。我们不妨远程聘用，即高级人才可以不在企业办公室上班，却时时在办公的电脑上。人员在国内国外都如在工厂一样，通过互联网就象上班一样解决企业的技术、管理、设计、方案、问题等等，使受聘人员身在家庭心在工厂。为愿意受聘用但又不愿意来温州的人才找到解决办法。
2.政府牵头建立以高校为依托，温州龙头企业参股的科研中心，负责温州企业核心技术的研究开发，既可解决中小企业人才不足，资金紧缺的局面，又能为温州在知识产权研发领域开创成果。
3.普通高校毕业生学非所用严重。高技能高技工人才短缺，亟需培养。温州高校应该多招技能技工专业，对准温州支柱产业，为企业输送人才。
4.出台鼓励企业股份向高管和职工扩张以及允许向职工集资政策，使企业走出家族内部集资的藩篱。引进企业高管、职工的股金，以及债券集资，解决企业融资难问题。
5.成立温州工业4.0指导委员会，实施政府发展计划，制定计划进程，指导分析企业具体方案，解答企业管理技术疑难。
6.根据市十三五规划，制定温州工业4.0中长期发展规划及近期行动纲领，以及温州五大支柱产业的特点，制定优先发展产业和重点扶持的产业，支柱产业紧跟世界先进技术潮流，制定企业工业4.0具体实施方案。
工业生产智能化篇8
【关键词】机械工程；智能化；发展趋势
有专家认为，继蒸汽机、电气化、信息化三次科技革命之后，人类发展历程上又迎来了第四次革命―――智能化，这次革命以前所未有的速度和力度影响着人类的生产和生活，智能化将促进传统产业的优化升级，更方便了人类的生活，是一次科学技术的改革。智能化不是一个全新的领域，它实质上是在信息化的基础上实现了产品、技术、管理等智能化。随着计算机技术和科学技术的快速发展，特别是进入21世纪以后，科技更是影响着各领域的发展，智能化逐渐运用在各个领域，同时也成为了机械工程的发展方向。机械工程的智能化影响着国民生产和生活的各个方面，已经成为当今国内外学者探讨的主要问题之一，因此，对机械工程智能化的发展趋势探讨具有重要的理论意义和现实意义。
一、机械工程智能化发展的重要意义
机械工程是现代社会生产和生活的基础，是将技术科学理论知识运用生产实践中的一门应用性工程。任何生产和生活活动都离不开机械，各个工程领域的发展都需要机械工程提供必需要的设备，各个领域不断提高的需求促进了机械工程的发展，同时机械工程自身的发展，如技术创新和科技进步也能更好的满足各个工程领域的不断发展的需求。但不可否认的是，机械工程在提高人类物质文明和生活水平的同时，也对环境造成了很大的破坏，如废水、废弃、废物的污染；资源的大量消耗等。因此，机械工程的发展不能一味的以提高生产、生活效率为目标，而要寻求一条既不破坏环境也不影响生产生活的可持续发展道路。综合各方面的因素分析可以得出，智能化发展是机械工程未来的发展方向。
二、机械工程智能化发展现状
由于我国目前的国情以及技术、信息等的限制，我国部分机械工程企业还未实现智能化发展，还是以传统的制造模式为主，但可喜的是，机械工程企业一直都在不断改革，借鉴国内外发展较好的机械工程企业的成功经验，在技术、管理、产业结构等各方面开拓创新，将智能化作为企业未来的发展目标。总之，未来的生产是智能化的集约生产，顾客的需求是智能化的服务和产品，因此，企业的生产和管理必须以智能化的发展方向为目标。
虽然目前还存在较多的困难和挑战，但我国机械工程行业的智能化发展趋势总体上是良好的。随着技术越来越成熟，不少企业在国家产业政策和信息技术高速发展的支持下，以市场需求为导向，不断调整产业结构，研发产品技术，将产品向科技化、智能化方向发展，中国机械工程行业一定能够克服当前的困难，走上科技、智能发展的轨道。
三、机械工程智能化发展方向
随着智能化技术的普遍推广，机械工程的智能化发展也在各方面取得了较大的进步，智能化技术已经渗透在机械工程管理、产品、生产设备、科学技术等各个部分，成为影响机械工程发展的重要因素。具体的发展成果从以下几个方面阐述如下：
1.管理智能化。由于智能化管理在机械工程管理中的逐渐渗透，机械工程企业的管理方式也发生了变化，由原来的多层次、交叉式的管理转变成阶梯型管理模式；由原来的人力管理为主转变为微机管理。智能化管理对机械工程企业的生产、销售、市场开发等一系列活动都实时监控、合理决策，并针对运行结果及时给出正负反馈，以指示下一步的生产活动。这样的管理模式，一方面使管理信息更透明化，提高了管理效率；另一方面也减少了人员浪费，为企业节省人力和物力，同时减少了人为差错对企业管理的影响。
科学技术的发展促进了管理模式的改变，智能管理模式的发展也提高了机械工程的整体发展。智能化管理模式的推广，使得机械工程企业能够更好地预测市场环境的变化和风险，管理决策能够快速适应市场的需求。因此，智能化管理模式的应用更有利于机械工程企业抓住国际和国内形势下的机遇而发展。
2.产品智能化。随着时代的发展，尤其是进入21世纪，消费者对产品的需求趋向个性化、多样化、智能化，这种不断提高的需求要求促使机械工程企业由传统的劳动力生产转向技术生产，不断需求创新。以满足顾客的需求为目标。智能化产品可以拥有多种人脑的分析功能，如远程控制功能、定时控制功能、联动控制功能等。如针对不同领域的机械工程产品，安装不同类型的传感器（热敏传感器、压力传感器、位置传感器等），能对外界信号进行感知、分析；在产品上安装控制器，可以模拟人脑分析、判断、处理接收到的外界信号，从而实现产品智能化。机械工程智能化产品常有的几种仪器仪表包括有：集散控制系统、单片机+数码显示管+电子线路，可以达到分级控制、灵活配置、智能管理的效果。
3.机械工程设备智能化。在现代社会里，随着信息化建设的不断深入，许多机器设备都趋向自动化、科技化、智能化发展，智能化设备的应用促进了智能管理模式的发展，管理水平的提高。智能设备的管理，使得管理人员能够通过设备性能参数的变化及时了解设备运行状态及生产状况，有故障发生时，系统设备能够及时给出预警信号，不会造成生产的损失。
机械工程设备（如加工机械、动力机械等）的运行状态是机械工程生产效率的基础，对机械工程企业以至于国民经济发展都具有重要影响。根据机械设备的结构、工作性能、工作效率的不同，机械工程的运行效率、任务目标等也是不同的。
4.科学技术智能化。科学技术智能化是实现产品智能化、生产设备智能化和管理智能化的基础。科技智能化运用在机械工程生产各个方面，如导航技术、远程控制技术、微显微技术等的运用。因此，现代机械工程企业要不断地关注最新科学技术的发展，并将其应用在生产中。由于机械工程不同领域对产品结构、性能等的需求不同，机械工程智能化产品发展的模式、目标等也不同，对不同领域的智能化产品的生产应该根据具体需求而有有所差别。不能采用“一概而论”的方式，要针对具体需求，进行适当的技术、设备选择配置，使机械工程智能化生产更有效率，智能化产品更好的满足顾客的需求。
四、结论与展望
综上所述，机械工程智能化发展对于国民经济、生产和生活的重要意义，本文主要对机械工程智能化发展的重要意义以及发展现状进行了综合概述，在此基础上，对机械工程智能化发展方向在管理智能化、产品智能化、机械工程设备智能化和科学技术智能化四个方面进行了详细的论述。当然，要构建科学的、合理的、系统的机械工程智能化发展体系还有待未来进一步的研究、探索，总之，只要我们正视机械工程智能化发展过程中出现的各种问题，积极拟定措施并实施，就一定能够合理利用现有的资源以及创新的技术，不断满足顾客的需求以及生产、生活的需要，保证机械工程未来的智能化发展顺利。
【参考文献】
[1]，杨金勇.浅谈机械制造的智能化技术与机电一体化的结合发展及趋势[J].黑龙江科技信息.2010，（12）：18一19.
工业生产智能化篇9
对智能制造的基本认识
面对我国是工业大国但不是工业强国的现状，以及国际金融危机后美、德、日、英、法等发达国家纷纷提出制造业振兴规划的国际背景，2015年我国出台了《中国制造2025》。制造业是立国之本、强国之基、兴国之器。《中国制造2025》的意义不能仅从一个产业规划视角来理解，更应该从未来我国经济可持续增长的动力蓝图来看待。《中国制造2025》提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，强化工业基础能力，促进产业转型升级，实现制造业由大变强的历史跨越。在经济增长的动力蓝图中，智能制造是作为一个主攻方向提出的，可以看出其地位十分重要。
所谓智能制造，直观地讲，就是基于人工智能技术与制造技术集成而形成的满足优化目标的制造系统或者模式。在智能制造一开始提出时，内容相对狭义，优化目标也相对具体，但随着新的制造模式不断出现和信息技术不断发展，智能制造的内涵已经逐步广义化。从技术基础看，已经从单纯人工智能发展到包括大数据、物联网、云计算等在内的新一代信息技术；从制造过程看，已经从单纯的生产加工环节扩展到产品的全生命周期；从制造系统的层次看，已从制造装备单元扩展到包括车间、企业、供应链在内的整个制造生态系统；从优化目标看，从最初实现在没有人工干预情况下实现小批生产，发展到满足消费者个性化需求、实现优化决策、提高生产灵活性、提高生产效率和资源利用率、提高产品质量、缩短制造周期、体现环境友好等一系列目标。因此，现在的智能制造，已经被广义地理解为基于大数据、物联网等新一代信息技术与制造技术的集成，能自主性地动态适应制造环境变化，实现从产品设计制造到回收再利用的全生命周期的高效化、优质化、绿色化、网络化、个性化等优化目标的制造系统或者模式，具体包括智能产品、智能生产、智能服务和智能回收等广泛内容。
智能制造的实现，关键是依靠新一代信息技术系统的技术支持。现在比较公认的智能制造技术基础是信息―物理系统（CpS），或称为虚拟―实体系统。通俗地说，这是一个可以将工业实体世界中的机器、物料、工艺、人等通过互联网与虚拟世界中的各类信息系统有效连接的网络空间系统，该系统通过对实体世界工业数据的全面深度感知、实时动态传输与高级建模分析，实现网络信息系统和实体空间的深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新，从而形成智能决策与控制，最终驱动整个制造业的智能化发展。这个系统在德国工业4.0中被称为CpS，而在美国的产业界则被称为工业互联网。在美国产业界看来，工业互联网是互联网在工业所有领域、工业整个价值链中的融合集成应用，是支撑智能制造的关键综合信息基础设施。有了这个系统就可以实现制造过程自组织、自协调、自决策的自主适应环境变化的智慧特性，进而满足高复杂性、高质量、低成本、低消耗、低污染、多品种等以前传统制造模式认为相互矛盾、不可能同时实现的一系列优化目标。
经济学研究表明，一国经济的国际竞争力和长期稳定增长的关键是制造复杂产品的能力，而智能制造是制造业的转型升级制高点，代表着未来制造业发展的方向和经济结构高级化的趋势，决定着一个国家制造复杂产品的能力大小。因此，智能制造已成为当今世界各国技术创新和经济发展竞争的焦点，发达国家以智能制造引领“再工业化”战略，我国则将智能制造作为《中国制造2025》的主攻方向。当然，我国智能制造的总体水平与世界制造强国相比还相差比较大，但智能制造是一个应用广泛的体系，包括从工艺、产品、企业、产业链到整个社会的各个层面，我国通过科学规划、努力创新，可以逐步实现从点到线、从线到面、从面到体的突破，最终建设成为制造强国。
智能制造与新经济的关系
当今世界正在步入新一轮科技革命拓展期，颠覆性技术不断涌现，产业化进程加速推进，新的产业组织形态和商业模式层出不穷，从而经济增长的新要素、新动力和新模式不断涌现，于是所谓“新经济”浮出水面。“新经济”这个词本身并不新，在20世纪90年代末至本世纪初美国出现了一段在信息技术和全球化驱动下呈现高增长、低通胀、低失业率、低财政赤字等特征的经济发展时期，被认为是“新经济”。但2000年下半年以后，以互联网技术和金融主导的“新经济”泡沫最终破灭。其根本原因是没有把互联网这种技术和制造业结合在一起。离开制造业，仅仅停留在科技发明和金融追逐而衍生出来的经济大多都会成为泡沫。如果说在上世纪末美国提“新经济”还为时过早，现在由于信息技术的突飞猛进使得信息技术成本大幅度降低，信息技术已与制造业逐步融合并广泛地应用改变着社会经济生活，现在提“新经济”则是水到渠成。
现在的新经济，其本质是由于新一轮科技和产业革命带动新的生产、交换、消费、分配活动，这些活动表现为人类生产方式进步和经济结构变迁、新经济模式对旧经济模式的替代。新经济对经济增长的促进作用至少表现在三个方面，一是由于信息（数据）独立流动性日益增强而逐步成为社会生产活动的独立、核心的投入产出要素，进而增加了信息边际效率贡献；二是以“云网端”为代表的新的信息基础设施投资对经济增长的拉动；三是生产组织和社会分工方式更倾向于社会化、网络化、平台化、扁平化、小微化，从而适应消费者个性化需求，进一步拓展了范围经济作用。在当前我国经济下行压力较大、产业结构分化、经济增长动能亟待转换的背景下，大力发展新经济既是积极应对新产业革命挑战的战略选择，也是我国通过供给侧结构性改革优化资源配置的战略要求。
智能制造，作为信息化和制造业深度融合的集中体现，无论是智能产品、智能工厂、智能制造企业还是智能制造的生态链，都构成了新经济的重要组成部分，智能制造产业作为新一轮科技和产业革命的先导正在迅速发展，成为现代产业体系中发展潜力巨大的行业。更为重要的是，新经济的发展主要依赖智能制造提供技术源泉和装备基础，新经济的增长源泉，无论是作为新生产要素的数据的投入，还是新的信息基础设施的投资拉动，以及新的经济分工协作模式的产生发展，都离不开智能制造的支撑。没有智能制造的发展支撑，新业态、新商业模式也都将成为空中楼阁。智能制造的发展，一方面会拉动新材料、信息通讯等各个领域的技术创新和产业发展；另一方面又进一步驱动各个新兴产业成长和传统产业变革，满足生产者和消费者的智能化、个性化需求，推动智慧农业、智慧城市、智能交通、智能电网、智能物流和智能家居等各个社会经济领域的智能化发展。当然，新经济的快速发展，也会给智能制造提供更大的需求空间和更广阔的应用前景。
抓好智能制造发展的关键
得益于巨大的市场潜力，近些年我国电子商务飞速发展，但发展新经济决不能仅仅满足于零售服务业与互联网的融合阶段。互联网发展大体可以划分为信息门户网站主导、电子商务主导、工业互联网主导三大阶段，我国正处于电子商务主导的阶段。但是，电子商务发展的“风口”正在过去，互联网未来发展的方向是工业互联网。而工业互联网是制造业与互联网深度融合的表现，其所支持的正是智能制造。因此，从互联网的发展趋势看，新经济的未来发展应该更多地依靠智能制造的引领。
一是突出战略引导。2015年我国推出了《中国制造2025》和《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。其中，《中国制造2025》旨在通过工业化和信息化融合的手段、加快发展新一代信息技术等领域来实现建设制造强国的目标，《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》是把互联网的创新成果与多个经济社会领域深度融合，以形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。两大战略的共同重点就是推进制造业与互联网的深度融合，推进智能制造。未来如何以科学的实施机制和战略步骤落实这两大国家战略，是智能制造引领新经济发展的关键任务。
二是强化创新驱动。智能制造水平是一国制造能力的核心体现，是衡量制造强国建设进展的一个重要的指标。而决定智能制造水平的关键是制造业的创新能力。在智能制造领域，当前我国制造业创新能力与世界工业强国差距还很大，一些工业互联网领域的核心技术，包括工业无线技术、标准及其产业化，关键数据技术和安全技术等，都还有待突破，工业互联网核心软硬件支持能力都还不够。我国总体制造业技术水平还处于由电气化向数字化迈进的阶段，而智能制造引领的是由数字化向智能化发展。按照德国工业4.0的划分，如果说发达工业国家智能制造推进的是由工业3.0向工业4.0的发展，而我国智能制造需要的是工业2.0、3.0和4.0的同步推进。这一方面要求结合我国国情推进智能制造，另一方面也要求我们更加强化创新驱动，实现创新能力的赶超。
工业生产智能化篇10
传统装备制造业仍存在着许多不足，具体介绍如下。①产量低、质量差:传统装备制造业在产品的产量与质量方面都比较欠缺。②生产时间长:“时间就是金钱”，在“知识经济”时代，机遇稍纵即逝。产品设计、生产、投放市场以及产品更新换代的时间都需要加快。③生产效率低:随着工业经济效益的持续增长，企业致力于扩大生产规模，制造产品的数量比之前有大幅度增加。面对这种状况，若依旧采用传统的生产制造模式，难以满足生产效率指标的要求。④节能降耗差:一些传统装备制造业企业是在大量消耗能源与材料的基础上进行生产的，很少注意节能降耗的问题。⑤竞争能力弱:由于产品更新换代慢、生产工艺差、生产效益低，难以更好地满足用户的个性化需求，因此，企业竞争能力弱。促进中国装备制造业由大变强已成为新时期我国一项重大而紧迫的战略任务。
2.智能制造装备的优点
自20世纪70年代以来，以计算机、信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展。这给传统的制造业带来了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，形成了先进制造技术。2012年，劳动力成本提升、产业升级以及政策扶持等使得先进制造装备技术具有较强的发展潜力。自计算机技术问世以来，装备制造大体沿着两条线路发展:传统制造技术的发展和借助计算机与自动化科学的先进制造技术的发展。自20世纪80年代以来，传统制造技术虽然得到了不同程度的发展，但仍存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术对产品、工艺和系统等设计师和管理人员提出了新的挑战，传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中存在的问题。要解决这些问题，需要采用现代的工具和方法。通过集成传统制造技术、计算机技术与科学及人工智能(artificialintelligent，ai)等发展起来的一种新型智能制造技术(intelligentmanufacturingtechnology，imt)和智能制造系统(intelligentmanufacturingsystem，imS)，则有可能使企业走出困境，度过危机。传统的制造技术与人工智能、自动化等技术相结合，形成了智能化的先进制造技术(advancedmanufacturingtechnology，amt)。先进制造技术是在市场需求及科学技术带动下逐步发展形成的。在市场需求不断变化的驱动下，制造业的生产规模已向多品种、变批量、柔性化的方向发展;在信息科学技术发展的推动下，制造业的资源配置已向信息(知识)密集型的方向发展。发展先进制造技术的目的，不仅是要高效制造出满足用户需求的优质产品，而且还要清洁、灵活地进行生产，以提高产品对动态多变的市场的适应能力和竞争能力。作为近两年国家新确定的高端装备制造业的重点发展方向之一，智能装备制造始终与生产制造息息相关，几乎可以在每一个生产环节中加以运用和体现。智能装备制造提高了生产效率，降低了成本。
21世纪，先进制造技术的优点主要体现在以下几个方面。
①精密化:速度、精度和效率是装备制造技术的关键性能指标。由于采用了高速CpU芯片、RiSC芯片、多CpU控制系统以及带高分辨率检测元件的交流数字伺服系统，同时采取了改善机床动、静态特性等有效措施，大大提高了机械装备的速度、精度、效率。
②自动化:先进制造技术的发展是和自动化技术的发展紧密联系在一起的。自动化技术，特别是智能控制技术，大多首先应用于先进制造技术的发展领域。
③信息化:信息技术，特别是计算机技术，大大改变了制造的面貌，它是先进制造技术发展与制造科学形成的主要条件。但信息技术的发展离不开制造技术的发展，制造业依然是发展信息产业乃至整个知识经济的基础工业。当然，制造技术的发展也离不开信息技术的发展。
④柔性化:柔性化包含数控系统本身的柔性和群控系统的柔性两方面。数控系统本身的柔性是指数控系统采用模块化设计，功能覆盖面广;系统可裁剪性强，便于满足不同用户的需求。群控系统的柔性是指同一群控系统能依据不同生产流程的要求，使物料流和信息流自动进行动态调整，从而最大限度地发挥群控系统的效能。
⑤图形化:用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同，因此开发用户界面的工作量极大。当前，internet、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术也对用户界面提出了更高要求。图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用。人们可以通过窗口和菜单进行操作，实现蓝图编程和快速编程、三维彩色立体动态图形显示、图形模拟、图形动态跟踪和仿真、不同方向的视图和局部显示比例缩放功能。
⑥智能化:早期的实时系统通常针对相对简单的理想环境，其作用是调度任务，以确保任务在规定期限内完成;而人工智能则试图用计算模型实现人类的各种智能行为。在科学技术不断发展的今天，人工智能正朝着具有实时响应、更现实的领域发展，而实时系统也朝着具有智能行为、更加复杂的应用发展，人工智能和实时系统相互结合，由此产生了实时智能控制这一新的领域。
⑦可视化:科学计算可视化可用于高效处理数据和解释数据，使信息交流不再局限于用文字表达，而是可以直接使用图形、图像、动画等可视信息。可视化技术与虚拟环境技术相结合，进一步拓宽了应用领域。这对缩短产品设计周期、提高产品质量、降低产品成本具有重要意义。在数控技术领域，可视化技术可用于CaD/Cam，如自动编程设计、参数自动设定、刀具补偿和刀具管理数据的动态处理和显示以及加工过程的可视化仿真演示等。
⑧多媒体化:多媒体技术集计算机、声像和通信技术于一体，使计算机具有综合处理声音、文字、图像和视频信息的能力。在先进制造技术领域，应用多媒体技术可以实现信息处理综合化、智能化，在实时监控系统和生产现场设备的故障诊断、生产过程参数监测等方面有着重大的应用价值。
⑨集成化:采用高度集成化CpU、RiSC芯片和大规模可编程序集成电路FpGa、专用集成电路aSiC芯片等，可提高数控系统的集成度和软硬件运行速度;应用LeD平板显示技术，可提高显示器性能。平板显示器具有科技含量高、质量轻、体积小、功耗低、携带方便等优点，可实现超大尺寸显示。应用先进封装和互联技术，将半导体和表面安装技术融为一体。通过提高集成电路密度等方式，降低产品价格、改进产品性能、减小组件尺寸，并提高系统的可靠性。
⑩网络化:制造装备联网可进行远程控制和无人化操作。通过制造装备联网，可在任何一台制造装备上对其他装备进行编程、设定、操作、运行。不同装备的画面可同时显示在每一台装备的屏幕上。智能化是人类利用技术改造自然的极致，而绿色化是人类与自然和谐相处的见证。在绿色化、智能化装备的生产过程中，能量的消耗更低、材料更少、质量更轻，使用时所需的驱动能量更小、效率更高。
3.智能装备制造的发展重点
当前，制造业正着朝全球化、信息化、专业化、绿色化、服务化的方向发展;而制造技术则向高精度、自动智能、绿色低碳、高附加值、增值服务、物流联动等方向发展。在智能装备制造的发展趋势中，制造业的发展重点将主要围绕“绿色化”与“智能化”展开。作为我国高端装备制造领域重点发展的五大行业之一，智能装备制造产业是目前唯一未被国内资本市场充分挖掘的“金矿”，智能装备将成为推进我国装备制造业迈向“高精尖”的最主要力量。
3．1“绿色化与智能化”
引领世界发展的潮流绿色化与智能化，一直是近年来国际工业领域的主要潮流。这两大主题，无一不是对当前实际工业需求的高度概括和响应。国际许多知名企业，如西门子、aBB、菲尼克斯电气、日本三菱集团等，都在各自企业的发展过程中，强调“绿色化与智能化”，而“智能化”则是许多外国企业产品与技术的发展方向。2012年，汉诺威工业博览会就是以“绿色、智能”为主题，中国是本届工博会伙伴国。中国展团推出了主题为“绿色、智能”的1500m2中心展区，主要展示新能源、新能源汽车和智能制造的最新产品和技术。2012年11月5日，第14届中国国际工业博览会在上海开幕。该展览会以“创新转型与战略性新兴产业”为主题，来自全球1600余家中外企业集中展示高端制造、绿色制造的各类新品。
3．2绿色化
目前，绿色经济受到国际社会的广泛关注。以里约全球峰会20周年为契机，2012年，里约召开的联合国可持续发展大会(UnCSD)的主题之一就是“可持续发展和消除贫困背景下的绿色经济”。联合国环境规划署(Unep)从2008年开始实施绿色经济倡议，2011年2月发表了绿色经济报告书(Unep2011)。经济合作与发展组织(oeCD)从2008年开始制定绿色增长战略，并将绿色增长作为其成立50周年的纪念主题。随着世界经济的发展，一场绿色变革浪潮正在席卷全球。纵观世界绿色文明的发展趋势，21世纪必将成为“绿色世纪”。绿色制造是一种综合考虑环境问题和资源效率的现代制造模式，其目标是使产品在设计、制造、包装、运输、使用、报废处理的整个产品生命周期对环境影响最小、资源利用率最高。随着人类社会的进步和发展，绿色化是提高可持续发展水平的关键。中国政府高度重视发展绿色产业和绿色经济，把可持续发展作为国家战略，把建设资源节约型、环境友好型社会作为重点任务。为了适应装备制造业领域对“绿色化”的迫切需求，必须确立管理、设计、材料、工艺、生产、物流、报废、回收、循环使用等全生命周期理念。绿色制造是通过改进传统的制造技术、设计理念和生产方式，实现资源能源的高效清洁利用和环境影响的最小化。制造过程的绿色化是指从环境保护角度出发，在制造的各个阶段都要充分考虑环境保护，做到可持续发展，实现人类社会和自然界的统一与和谐。这里的环境不仅指自然环境，还包括社会环境和生产环境。
3．3智能化
3．3．1智能化的概念
通常人们所指的“智能”，是指人的思维能力，从其外延来看，“智能”就是发现规律、运用规律的能力和分析问题、解决问题的能力。通常“智能”包括四个方面的能力，即感知能力、记忆与思维能力、学习能力和自适应能力。而对于智能化，目前尚无明确的、公认的、科学的定义，但通常认为其应当包括两方面的含义:一是采用“人工智能”的理论、方法和技术来处理各种问题;二是具有“拟人智能”的特性，具备自适应、自学习、自校正、自协调、自组织、自诊断和自修复等功能。“拟人智能”特性可以作为衡量是否为智能化装置、设备、系统的基本标准。
3．3．2智能化的需求
世界技术进步与经济发展表明，发展智能制造是提升制造业效能、促进经济发展的大趋势。因此，装备制造业对于智能化的需求十分迫切。产业转型升级智能制造或将成为新的突破口。智能化是自动化的高级阶段，是柔性化和集成化的延伸和发展。专家指出:今后，传统的制造业仍将朝着高性能、高精度、高灵敏、高稳定、高可靠、高环保和长寿命的“六高一长”方向发展。新型的先进制造技术将朝着小型化(微型化)、集成化、成套化、电子化、数字化、多功能化、智能化、网络化、计算机化、综合自动化、光机电一体化方向发展;在服务上，将朝着专业化、简捷化、无维护化以及组装生产自动化、无尘(或超净)化等方向发展。在这些“化”中，占主导地位、起关键作用的是智能化和网络化。智能控制是当今多学科交叉的前沿领域之一，其研究重心是解决传统控制理论与方法所难以解决的不确定性问题。智能控制是自动控制的最新发展阶段，它的本质是在宏观结构和行为能力上对机器人控制器进行模拟。
3．3．3智能制造
在高端制造业发展过程中，智能化是其中一个方向。现在倡导的高端制造业是全方位的发展，智能化只是技术上的要求。随着原材料价格和人工成本的持续上涨，更多企业寄望于通过制造业与高新技术“联姻”，孕育出新的产业扩张模式。业内人士表示，我国智能制造产业应通过融合集成先进制造、信息和智能等技术，实现制造业的绿色化、自动化和智能化。智能制造这个概念是面向产品全生命周期的，用来实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化。它是信息技术、智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。分析人士普遍认为，制造企业引入机器人折射出三层信息:企业成本再造加速、制造业产业转型时代到来、议价能力提高。这些趋势表明，“注入人类知识”的智能制造正不断地从根本上改变着传统生产方式。我国高端智能装备尚处于初级阶段，汽车行业万人工业机器人保有量仍不及发达国家的1/10。虽然2011年，中国汽车工业的增速大幅下降，但是1800万辆的庞大市场规模仍然预示着以自动化装备代替高涨的人工成本所带来的巨大市场空间。“十二五”高端装备制造发展将选择五大方向重点突破，它们分别是航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备和智能制造装备。在智能制造装备方面，将重点发展智能仪器仪表与控制系统、关键基础零部件、高档数控机床与基础制造装备、重大智能制造成套装备等四大类产品。
4.智能制造技术走向
2010年10月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》明确提出要加大培育和发展高端装备制造产业等七大战略性新兴产业，并将智能制造装备列为高端装备制造产业的重点方向之一。太原科技大学机电工程学院院长孟文俊表示，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的出台给整个制造业的转型升级带来了前所未有的机遇，这将会进一步加快我国智能制造装备产业的发展。相关专家认为，近20年来，我国微电子、通信、计算机、人工智能控制和图像处理等多学科飞速发展，这为智能制造的发展奠定了坚实的基础。未来10年，我国智能制造装备(包括仪器仪表行业)产业，应牢牢抓住发展的战略机遇期，本着“创新优先、重点突破、技术融合、夯实基础、多元投入”的原则，面向传统产业改造提升和战略性新兴产业发展的需求，针对制造过程中的感知、分析、决策、控制和执行等环节，融合集成先进制造、信息和智能等技术，实现制造业的自动化、智能化、精益化和绿色化。
5.加快绿色化、智能化步伐的原因
加快绿色化、智能化步伐的原因分析如下。第一，我国有限的资源和严重的环境污染决定了必须走装备工业绿色制造的发展道路。装备工业可持续发展的概念可归纳为研发极少产生废料和污染物的工艺或技术系统，在环境资源不减少的前提下，加强环境系统的生产和更新能力，实现经济的持续发展，提高人们的生活质量。目前，我国正大力提倡科学发展观和绿色GDp概念，推进可持续发展战略。加快发展装备制造业，尤其是开展绿色先进制造技术的开发和应用，对环境保护和资源的合理利用提出了更高的要求。第二，提高我国装备制造业国际竞争力的需要。我国加入wto后，国内企业的环保、技术、法制、经济理念需要及时更新。wto体制及其规则允许各成员采取保护人体健康、动植物健康、环境和自然资源等措施，提倡消耗适度、无污染、有利于环保的产品和服务。第三，先进工业国家的智能化水平正在加速提升，这给我国装备制造业带来更大挑战。现在世界先进国家正在展开对工业智能化制高点的争夺，特别是日本，对于工业机器人和家庭机器人的研究已经开展了十多年，而且开发得非常成功。“十二五”期间，国家将在制造领域成立绿色化、智能化制造联盟，积极推进业界的发展，加快中国装备制造业的绿色化、智能化步伐。第四，先进制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。它不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、产品设计、加工和装配、销售、维修、服务以及回收再生的全过程。技术、人员、管理和信息的四维集成不仅涉及到物质流和能量流，而且还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是先进制造技术的重要特点。第五，积极承担国家科技项目，加强与国内外大型装备制造商之间的合作。如与石油、化工公司开展从石油炼制到合成加工的各个方面的横向合作研究;开发系列化绿色机械工艺用油，包括绿色极压切削油、高速合成型电火花加工油、环保型多功能合成切削液、环保长效防锈油等产品。在“十二五”期间，国家装备制造业将投入大量精力开发工业机器人和智能控制系统。作为装备制造业企业，应当抓住这种发展机遇，在“产学研”的合作项目中，吸取丰富的营养。
6.结束语
“十二五”期间装备制造业的发展思路可总体概括为一个战略、一个目标。一个战略指的是调整转型、创新升级;一个目标指的是推进装备制造业由大变强。“十二五”期间，我国装备制造业的战略思想是:深入贯彻落实科学发展观，坚持走新型工业化道路;以科学发展为主题，以加快发展方式转变和推进经济结构为主线，实施“调整转型、创新升级”战略，围绕建设装备制造业强国目标，着力调整产业技术结构和企业的组织结构，带动产业转型和技术升级;着力加强自主创新，加快形成自主技术、产品和品牌;着力培育战略性新兴产业，大力发展高端制造业，促进形成新的竞争优势和经济增长点;着力推进信息化和工业化融合，提升装备制造业整体素质。不断发展的自动化技术，也正在这个方兴未艾的“智能时代”中寻找着自己的广阔天地。事实上，智能化在各领域的迅速普及，也许正是自动化技术在未来的一片广阔蓝海，而自动化也将助推智能应用的发展。总之，我国要由“传统”向“先进”、“制造”向“创造”跨越，实现装备制造业高端突破，必须要实现“六大转变”，即由粗放加工向精密制造和工艺创新转变、由简单模仿制造向掌握核心技术转变、由低附加值产品向高附加值产品转变、由重生产规模向重质量控制和标准化转变、由设备制造向系统集成转变、由单纯制造向制造服务化转变。在2012年“第八届中国国际工业博览会．新自动化论坛”上［5］，一些企业的领导和专家认识到转型的重要性。这充分体现了这些企业对市场环境的敏锐性。