学文网智能制造系统篇1
关键词：智能制造设备联网环控
中***分类号：S611文献标识码： A
1.智能制造概况
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，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。
智能制造集成应用系统由计算机系统、车间物联网系统、数据中心、生产指挥中心、生产数据交换应用平台及数字化车间系统集成等六部分组成。其中车间物联网系统可分为生产物联网与环境监控物联网两部分，生产物联网包括：数控机床联网系统、人机交互界面、现有机床改造、能源管控及设备管理、生产网络无线覆盖、看板管理、生产过程实时监控、电子标签技术应用；环境物联网包括：空气悬浮颗粒物监测、噪声监测、有害气体监测。
2.车间物联网
车间物联网是指的是将车间现场的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、智能仪表、移动终端、数控设备、视频监控系统等和“外在使能”的如贴上电子标签的各种物料及工位等智能化物件，通过各种无线或有线的长距离或短距离通讯网络实现互联互通、应用集成等模式，在企业局域网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时***监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、***升级、统计报表、决策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对“企业资源”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。车间物联网又细分为服务于生产管理的生产监控物联网和服务于职业健康卫生的环境监控物联网。
2.1生产物联网
2.1.1数控机床联网系统
数控机床联网系统主要包括：网络服务器、局域网、CAD/CAM计算机、管理系统、联网系统主控机、远程通讯接口、通讯电缆、数控机床等。
2.1.2人机交互界面
工业人机交互界面是一种带微处理器的智能终端，一般用于工业场合，实现人和机器之间的信息交互，包括文字或***形显示以及输入等功能。工业人机界面正在向应用范围更广的高可靠性智能化信息终端发展。
触摸屏人机界面具备丰富的***形功能，能够实现各种需求的***形显示、数据存储、联网通讯等功能，且可靠性高，体积小，是工业场合的首选，可替代工业PC成为主流的智能化信息终端。工业人机界面配套组态软件，以方便客户的***形化编程。
2.1.3现有机床改造
针对现有机床控制系统及通讯接口的不同、普通机床无法联网监测的，需要对机床进行一些改造，使其至少能够实现***监测功能。
具有控制系统的机床，但既不支持网卡通讯，也不支持宏B采集，一般是一些比较老的机床。对这类机床采用的是专用智能采集硬件的方式进行数据采集的。
2.1.4能源管控
为高效利用资源能源，走企业发展循环经济模式，能源管控中心需要将生产过程中涉及到的电力、水、蒸汽、氧、氮、氩等能源介质集中管理，提高企业调度自动化水平，更好地保证生产的安全、可靠、经济运行。由于能源介质管网遍布全厂，线路长，需要配套建设能源综合监控系统，作为能源管理现场无人值守的安全技术措施，在能源中心控制室实现对变电所、混合加压站等重要场所进行视频巡检和环境集中监控，确保在第一时间发现安全隐患。
2.1.5看板管理
管理看板是发现问题、解决问题的非常有效且直观的手段，是优秀的现场管理必不可少的工具之一。
管理看板是管理可视化的一种表现形式，即对数据、情报等的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目、特别是情报进行的透明化管理活动。它通过各种形式如标语/现况板/***表/电子屏等把文件上、脑子里或现场等隐藏的情报揭示出来，以便任何人都可以及时掌握管理现状和必要的情报，从而能够快速制定并实施应对措施。
2.1.6生产过程实时监控
生产过程实时监控系统分为两部分：生产数据实时监控系统与生产状态视频监控两部分。
生产实时监控系统，简称RPC，主要实现将企业各个生产装置（NC、DCS、PLC等）控制系统实时集中监控，并且制作报表以及对实时数据进行应用分析。包括数据采集接口、实时数据库服务器（PI、IP21等）、实时数据C/S应用和B/S以及制作报表等。
RPC实现底层生产过程实时信息的采集，通过信息集成形成优化控制、优化调度和优化决策等的判断或指令。实现流程工业企业生产过程的安全、稳定、均衡、优质、高产、低耗的目标；同时，企业内部物流的控制与管理、生产过程成本的控制与管理等生产管理活动都在实时数据平台层完成，使生产过程数据和企业管理数据的在实时数据平台中融合与贯通。
生产状态视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为核心，以智能实用的***像理解和分析为特色。视频监控技术还可以应用于企业管理和生产经营管理，提高生产效率。数字视频监控技术，融合了新兴的网络技术、多媒体技术、视频技术，是技术发展和社会进步的巨大飞跃。
2.1.7环境监控物联网
a)空气悬浮颗粒物监测
悬浮在空气中的粒径小于100微米的颗粒物通称总悬浮颗粒物，其中粒径小于10微米的称可吸入颗粒物（PM10）。
车间设基于TCP/IP协议空气悬浮颗粒物监测仪，控制标准为pm2.5。监测仪直接联动车间新风机、排风机等空调通风设备，及时进行室内空气换气，保证生产人员安全，同时针对相应问题做针对性治理。
b)噪声监测
噪声是一种环境污染，尤其在工业生产环境中。它是一种致人死命的慢性毒素。
强的噪声可以引起耳部的不适，使工作效率降低。据测定，超过115分贝的噪声还会造成耳聋。据临床医学统计，若在80分贝以上噪音环境中生活，造成耳聋者可达50％。
为了控制以上噪声引起的种种不良反应，必须要控制设备噪声对人的损害。车间工作位设置噪声监测装置，监控员工所接收到的噪声水平。
c)有害气体监测
经常遇到的有害气体有：一氧化碳（CO)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、硫化氢(H2S)等。
气体控制指标为：一氧化碳（CO)
有害气体监测仪直接联动车间新风机、排风机等空调通风设备，及时进行室内空气换气，保证生产人员安全。
3.生产信息基础平台
3.1计算机网络系统
计算机网络的功能主要表现在硬件资源共享、软件资源共享和用户间信息交换三个方面。
硬件资源共享。可以在全网范围内提供对处理资源、存储资源、输入输出资源等昂贵设备的共享，使用户节省投资，也便于集中管理和均衡分担负荷。
软件资源共享。允许互联网上的用户远程访问各类大型数据库，可以得到网络文件传送服务、远地进程管理服务和远程文件访问服务，从而避免软件研制上的重复劳动以及数据资源的重复存贮，也便于集中管理。
用户间信息交换。计算机网络为分布在各地的用户提供了强有力的通信手段。用户可以通过计算机网络传送生产数据、新闻消息和***传输设计代码等活动。
3.2数据中心
数据中心基础设施工程包括数据中心机房内的装饰装修工程、机房空调系统、机房电气工程、机房消防系统、机房弱电系统和机房机柜系统。
数据中心机房由主机房、辅助区、支持区、行***办公区组成。
主机房内放置大量网络交换机、服务器群、存储设备等，是综合布线和信息网络设备的核心，也是信息网络系统的数据汇聚中心，其特点是网络设备24h不间断运行，电源和空调不允许中断，对机房的洁净度、温湿度要求较高。
参考文献：
[1]张浩,樊留群,马玉敏.数字化工厂技术与应用.机械工业出版社，2006年4月
[2]刘云浩.物联网导论.科学出版社，2011年3月
智能制造系统篇2
针对于此，结合当前全球智能制造的发展现状，围绕跨国企业智能制造系统解决方案发展趋势，其加速提升智能制造系统解决方案能力对我中企业也具有重要意义。
制造业流程智能化改造加速
目前，智能制造领域跨国企业正在加快制造业流程的智能化改造，以实现协同化生产与可视化管控。
新一代信息技术与智能化生产设备的集成应用，能够促进企业对传统制造业流程的智能化改造，推动生产管理的协同化、可视化和网络化发展。跨国企业依托软硬件产品及系统，实现人、设备、材料等生产要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成，能够大幅提升生产效率，缩短产品周期，节约资源成本。
施耐德电气推出的WonderwareIntelligence2014R2企业制造智能（EMI）软件解决方案能够对生产制造过程中的数据进行实时收集、计算、存储和更新，通过定制的仪表盘对KPI进行可视化监测分析，有效提高生产效率，降低操作成本；罗克韦尔自动化推出的EMI软件FactoryTalkVantagePoint可提供引导式工作流来存储信息，有助于用户无缝访问基于Logix的数据并进行可视化交互与共享。
产品和服务创新能力提升
智能制造领域跨国企业正在提升其产品和服务模式的创新能力，推动其产品与服务的柔性化集成。
互联网、大数据等信息技术的应用，能够加速产品迭代创新和服务模式创新步伐，根据用户实际需求提供“产品+服务”的一体化、柔性化、定制化解决方案。产品智能化程度日益提升，为服务智能化提供了前提条件，跨国企业通过互联网、大数据等信息技术的创新应用和用户需求的深度挖掘，能够实现从产品到服务的柔性化集成，为用户提供涵盖产品全生命周期的定制化服务。
德国倍福自动化（Beckhoff）推出的基于PC的CNC控制系统采用开放集成的软硬件平台，可根据具体要求精确调整，完成所有自动化和CNC任务，其高动态伺服技术、紧凑型伺服端子模块和系统集成安全解决方案增加了产品的可扩展性，可支持大数据、互联网和云服务等功能。
业务与产业结构得到优化
促进业务调整与产业结构优化，为智能制造领域跨国企业转型升级提供了发展方向。
当前，国际竞争日益激烈，产业结构变革步伐逐步加快，企业通过提升智能制造系统解决方案能力，能够加快产品线优化和业务结构转变，为企业转型升级提供发展方向。一方面，跨国企业通过提供智能制造整体解决方案，能够加快实现从生产型制造业向服务型制造业转型升级。另一方面，通过针对不同行业提供智能制造解决方案，有利于企业加快向新兴业务领域布局延伸，为企业开辟新市场、寻求新的增长空间提供突破方向。
通用电气（GE）将原有的自动化控制业务与阿尔斯通的电力与电网业务整合，设立新的业务平台Automation&Controls，以实现机器、数据和人的互联，为用户提供工业软件、分布式控制系统、流程安全系统和技术支持服务等电力自动化系统解决方案。
工业领域需求日益提升
工业领域各环节智能制造需求日益提升，自动化企业将以工业机器人为核心提供系统解决方案。
随着生产、装配、物流等各环节对智能制造需求的逐渐提升，工业自动化企业将在传感、控制等技术优势的基础上，以工业机器人为载体，针对不同行业提供系统解决方案。工业机器人的应用领域和范围正逐步扩大，从传统的加工、搬运、装配等环节加速向物流管理等方向延伸，工业自动化企业将以工业机器人为核心，结合软硬件配套设施，针对细分行业领域，提供涵盖生产、装配、物流等环节的系统解决方案。
施耐德电气与沈阳通用机器人以并联机器人、码垛机器人和自动导引车等产品为重点，开拓智能物流装备市场，推动物流行业实现智能化升级；日本欧姆龙公司2亿美元收购美国爱德普公司，通过整合爱德普在智能工业机器人领域的技术和产品优势，为汽车、数字设备、食品饮料加工和包装等行业提供完整的系统解决方案。
工业软件与硬件融合创新加速
工业软件平台与硬件设备加速融合创新，软硬一体化解决方案将成为工业物联网重点发展方向。
智能制造系统篇3
为落实国家中长期人才发展规划纲要，在装备制造业推进实施创新驱动发展战略，加快发展智能制造，促进两化深度融合，由中国机电一体化技术应用协会主办的“第二期全国智能制造系统与装备技术高级研修班”将于2015年8 月22 日～ 25 日在北京举办。
本次研修内容将包括：“中国制造2025”及“1+X”方案解读，智能制造和智能制造装备技术，智能生产与智能工厂，以及智能制造与工业4.0 等内容。根据第一期培训成果和学员的意见反馈，主办单位对研修课程进行了调整，将更加紧凑和实用。本期培训继续邀请业内知名行业领导、权威专家、学者和企业家，采用面对面授课、交流、研讨和互动等方式。培训课程针对国内制造业自动化、信息化和智能化领域的相关企业，大中型装备制造企业从事研发设计、技术管理及制造工程方面的领***人物、技术骨干，部分高等院校的专业教师、科研工作者等。为保证研修效果，并受培训场地制约，本期培训将限额招生100 名，以报名先后顺序为准，额满为止。
智能制造系统篇4
1数控智能在机械制造中的具体应用
参考相关资料对基于数控智能的机械制造予以详细分析，确定其具体表现在机械设计、机械制造、机械电子及机械系统故障诊断这4方面。1.1机械设计。相对来说，机械设计是一项复杂的、繁琐的、难度大的工作，要想达到设计目标，在具体进行机械设计的过程中需要设计人员对机械的一个模型进行综合与分析，包括大量高精确度的计算、分析、绘***等，最终获得完整的机械***。但是，通过对以往机械设计工作落实情况的分析，确定实际机械设计之中设计人员难以有效利用精确数值计算的方法来构建关于机械的数据模型，更不能利用CAD制***技术做到这一点。而数控智能有效应用于机械设计之中，能够充分发挥其高精确度、高效率、柔性自动化等特点，有效地处理机械相关数值数据及非数值数据，如数值数据与实际操作经验相集成，构建立体化的机械模型，进而优化设计机械，达到设计目标[2]。1.2机械制造。机械生产制造中，首先要确定机械生产计划，而对于机械生产计划的制定是从多种因素组合中选出最能满足所有约束条件的最佳方案。而通过对以往机械制造情况的分析，确定因为没有立体化的机械模型来呈现机械制造方案，致使机械制造中难以注意到某些细节，制造的机械存在一些缺陷或不足。而将数控智能有效地应用于机械制造之中，一方面能够数字化的制造装备，促使机械制造自动化、数字化水平得以提高；另一方面形成柔性制造单元、数字化车间及数字化工厂，如此能够提高机械制造的柔性自动化和智能化水平，使机械制造高质高效地完成，如***1所示。***1智能化的机械制造1.3机械电子。机械电子系统具有结构比较简单、元件和运动部件减少，性能高等特点，这使其应用越来越广泛。而在科学技术蓬勃发展的影响下，机械电子系统不断地优化与创新，使其内部结构越来越复杂，已经不能有效地应用数学解析法来优化机械电子系统内部结构了。尽管数字解析方法具有严密性、精确性高等特点，但其也只能处理比较简单的机械电子系统，而不能给出复杂的机械电子系统的数学解析式，优化系统内部结构[3]。针对此种情况，可以将数控智能有效地应用于机械制造之中，以知识信息为基础来对机械电子系统的结构予以推理和计算，进而优化机械电子系统结构，提高系统的有效性。1.4机械系统故障诊断。机械系统故障诊断，则是根据机械电子系统表现出的不正常的现象，按照一定的法则，推测出问题产生的原因，进而找到设备故障的所在位置。基于以往机械系统故障诊断实际情况，并且参考相关资料，确定机械系统故障诊断主要包括3个方面，即故障监测、故障分析及处理决策。要想使机械系统故障诊断能够充分发挥作用，需要配备经验丰富、专业知识扎实的维护保修人员，如此才能针对机械系统故障现象来推出故障原因，否则面对这一比较复杂的故障推理过程很容易出现差错或考虑不周，进而无法准确诊断故障问题。而将数控智能有效的应用于机械系统故障诊断之中，则可以将人工智能等方法应用到机械系统故障问题中，通过智能化的机械系统故障诊断，可以在短时间内找到故障原因，并且提出故障问题处理方案[4]。所以，将数控智能有效地应用于机械系统故障诊断中是非常必要的，能够提高机械系统故障诊断水平。
2机械制造中数控智能的应用方法
基于以上内容的分析，确定机械制造中数控智能的有效应用具有较高的现实意义，利于提高机械制造水平，促进机械制造领域更好更快地发展。当前，在此之前需要掌握机械制造中数控智能的应用方法。2.1专家系统。由知识库、综合数据库、推理机、用户接口及系统输出5个部分组成的专家系统属于计算机的一种智能程序。科学合理地应用专家系统，可以综合运用知识库和数据库中的知识与数据，合理的推理和分析，从而解决只有专家才能解决的比较复杂的问题。2.2人工神经网络。人工神经网络是指智能控制系统模拟生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里所说的输出与输入都是标准化的量，并且输出是输入的非线性函数，在改变神经元权重的情况下，输出值将会发生改变[5]。2.3模糊集理论。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，这使得此理论可以被看作一种具有完整的推理体系的智能技术，包含模糊知识库、模糊推理机及人机界面等几部分，能够对问题的相关信息予以收集并且进行一定程度的模糊化处理，从而简化问题，进而有效解决问题。
3数控智能在机械制造系统中的发展趋势
基于以上内容的分析，确定数控智能在机械设计、机械制造、机械电子及机械系统故障诊断中有效应用，促使以上4个方面都有不同程度的进步与提升。但也不得不承认数控智能的应用还是具有一定局限性的，也可以确定的是数控智能在机械制造系统中有更多应用和发展空间。要想在未来能够将数控智能更加有效地应用于机械制造系统中，应当大力发展数控智能组合，使之能够立足于整个系统上，从提高机械制造系统整体水平的角度出发来优化处理各个部分[6]。所以，数控智能在机械制造系统中的发展趋势是数控智能组合这一方向。
4结语
基于本文一系列的分析，可以证实一点，即数控技术在机械制造领域扮演重要的角色，随着数字智能的逐渐渗透，能够在机械制造、机械设计、机械电子系统、机械系统故障诊断等方面充分发挥作用，促使机械制造逐渐向智能化、自动化、数字化及网络化的方向发展。为此，我国相关研究人员一定要持续致力于机械制造中数控智能的应用研究，为进一步提高数控智能的应用效果创造条件。
作者:韦建宇 单位:南京微创医学科技股份有限公司转化医学部
[参考文献]
[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.***事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57.
[2]朱维章.对沈阳数控技术及产业发展的回顾与思考[J].辽宁经济职业技术学院，2012（23）：257-260.
[3]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报（自然科学版），2010（1）：37-39.
[4]梁志锋，解翔.基于工业以太网的网络数控系统设计及实现[J].现代制造工程，2014（16）：139-140.
智能制造系统篇5
【关键词】电气系统，智能控制
我国的电气技术越来越成熟，在工业与农业的发展中发挥着至关重要的作用。但在实际的生活中，很多电气应用中的农业与工业对象具有多层次、不确定性、非线性等特征，给电气的发展带来了很大的难题。智能控制系统的出现及应用，为电气的长远发展创造了良好的外部环境。本文将从智能系统与电气的角度出发，着眼两者的融合应用，研究电气系统中智能控制的应用。
一、电气及智能控制系统概述
当前的电气技术已经广泛的应用到实际生产生活中，其基本内容主要是机械技术、计算机技术、系统及自动化控制技术、传感检测技术。基本组成要素包括结构组成要素、运动组成要素、感知组成要素以及职能组成要素。电气的基本原则有四个，分别是结构耦合原则、运动传递原则、信息控制原则以及能量转换原则。智能化控制就是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。智能化控制是传统控制的优化升级，智能化控制系统是一个开放的、分布式的、对信息具有综合处理能力的机构，在当今社会得到广泛的应用。智能控制系统是将自动控制理论、人工智能理论、信息理论及运筹学理论综合应用的系统，智能控制的主要对象一般具有复杂程度高、非线性的特点，而且具有不确定性。与传统控制形式相比，智能化控制具有明显的优越性。
二、智能控制在电气系统中的应用
从20世纪90年代后期，电气技术向智能控制发展，开辟了电气技术发展的新篇章。电气的未来发展必将是以智能化作为主要方向，智能控制的优劣直接决定电气系统的整体水平。
1、智能控制在机械制造过程中的应用。机械制造是电气系统中的重要组成部分，当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅助技术有机结合，向智能机械制造技术的方向发展。其最终目标是利用先进的计算机技术取代一部分脑力劳动，从而模拟人类制造机械的活动。同时，智能控制技术利用神经网络系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟，通过传感器融合技术将采集的信息进行预处理，从而修改控制模式中的参数数据。智能控制在机械制造中的应用领域包括：机械故障智能诊断、机械制造系统的智能监控与检测、智能传感器及智能学习等。
2.智能控制在数控领域中的应用。随着科学技术的发展，我国的电气技术的发展对数控技术提出了更高的要求，不仅需要完成很多的智能功能，还需要扩展、模拟、延伸等新的智能功能，从而使得数控技术可以实现智能编程、智能监控、建立智能数据库等目标，运用智能控制技术可以实现这些目标。比如说，利用专家系统可以数控领域中难以确定算法与结构不明确的一些问题进行综合处理，再运用推理规则将数控现场的一些数控故障信息进行推理，从而获得维修数控机械的一些指导性建议。
3.智能控制在机器人领域中的应用。机器人所具有非线性、强耦合、时变性的特征主要体现在动力系统中，在控制参数的系统中机器人具有多任务及多边变性的特征，这些特征适合智能控制技术的应用。当前智能控制技术在机器人领域中的应用主要表现在以下几个方面：一是机器人手臂姿态及动作的智能控制；二是机器人在多传感器信息融合与视觉处理方面的智能控制；三是机器人在行走路径与行走轨迹跟踪方面的智能控制；四是通过专家控制系统对机器人的运动环境进行定位、监测、建模及规划控制等方面的探究。
4.智能控制在建筑工程中的应用。智能控制在建筑工程中的应用主要表现在以下几个方面：一是智能控制在建筑物照明系统中的应用，它主要通过通信与计算机控制的联网，对每一个时段的照明系统进行控制，主要表现在对照明时间、照明系统的节能、照明逻辑方面的智能控制；二是对建筑物内的空调进行智能控制，通过比例积分调节器闭环的方式对空调在夏季与冬季使用时的模式进行设置，可以智能地调节空调的风阀，在确保建筑内空气质量的同时，减少能量的浪费。
5.智能控制在电气中的效果。电气是推动工业现代化的重要技术。“智能化”作为当代科技的趋势所在，因此智能控制在电气中的作用不可估量，智能控制应用于电气中有以下几点作用：（1）优化效能：多数数控系统运用的是模块化设计的思路和方式，有着较为广阔的功能涉及面，裁剪性也非常好。如果是群控系统，对于相同的群控系统完全可以借助各种操作流程，进而保证系统的调整能够符合相关标准和要求；（2）提高精度：精度对于数控机床而言是衡量电气制造技术的重要指标，直接影响着产品加工成品率的高低。与旧的设备相比，智能数控系统融合了高速CPU芯片、多CPU控制系统、RISC芯片与交流数字伺服系统，促使机床的精度得以大大的提高；（3）程序控制：操作程序是系统运行的主要指令，根据加工产品的尺寸、精度来编制操作程序才能使产品加工后达到智能效果；（4）改进加工：智能控制方式的运用可以缩短加工时间、优化操作流程。实现了复合加工的效果，数控机床通过智能控制满足了多轴、多控制加工的需要，可以有效地减少人工操作次数，加工程序得到了优化和改进
三、智能控制在电气系统中发展的必然趋势分析
智能控制系统在20世纪90年代的后期在一些发达国家被研究发明，并得到初步的应用。在通信技术、光学技术、微细加工技术逐渐发展起来后，电气系统也将这些技术整合在一起，智能控制在电气中进入的新的发展阶段。随着微电气、光电一体化、计算机技术、数字模型系统等多项领域的发展，智能控制在电气系统中应用的更加灵活广泛。网路化技术、光纤技
术等诸多领域的深入发展为智能控制在电气中产业化发展奠定了坚实的基础。
智能制造系统篇6
当前，智能制造热潮席卷了整个制造业，航空航天、船舶、机械、石化、化工、轻工、纺织等行业纷纷探寻制造的智能转型之路，开展智能制造新模式应用，通过智能装备、智能产线、智能车间，探索建设基于工业大数据和互联网+的智能工厂。德国工业4.0着眼于高端装备，以构建智能工厂为核心，积极推进智能生产。2015年5月8日，***在《中国制造2025》战略规划中，明确提出将智能制造作为两化深度融合的主攻方向，在十大重点领域试点建设智能工厂、数字化车间。工业和信息化部颁布了《信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》，在“智能制造生产模式培育行动”中提出行动目标是要培育数字化车间、智能工厂，推广智能制造生产模式。《制造强国》[1]一书中指出建立数字化/智能工厂是发展智能制造的九项优先行动之一。由此可见，建设智能工厂顺应产业发展趋势，***府各项***策文件的出台也为智能工厂建设提供了强有力的支持和保障，必将加速智能工厂在各工业行业领域的推广应用。
杜宝瑞等（2015）[2]分析了智能工厂的基本特征和框架体系，认为智能工厂与传统数字化工厂、自动化工厂相比，具有制造系统集成化、决策过程智能化、加工过程自动化、服务过程主动化的特点，其框架体系由智能决策与管理系统、企业数字化制造平台以及智能制造车间构成，并阐述了这三个关键组成部分的基本构成。张益等（2016）[3]提出了基于资源域、服务域和组织域的智慧工厂概念参考模型，搭建了智慧工厂参考层级架构。李利民等（2016）[4]结合汾西重工“十二五”两化融合建设，提出了高端装备制造业智能工厂架构、建设目标和思路。张祖国（2016）[5]基于从研发创新到产品运维的全制造服务生命周期迭代过程，构造了智能工厂系统结构参考模型。杨春立（2016）[6]介绍了智能工厂内涵和建设重点、智能工厂主要建设模式、智能工厂发展重点环节等。智能工厂建设成为现今的热点，且国内学者也对其进行了广泛的研究，并从不同角度提出了智能工厂模型，但均偏技术层面。同时，目前对于智能工厂的建设还存在概念不清、架构模糊等现状，很多企业也只是盲目跟风，绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业实现信息集成，极少数企业能够达到智能工厂的水平。因而，本文从应用层面出发，构建智能工厂参考架构，以期为不同细分领域细分行业的智能工厂建设和实施提供参考。
2 智能工厂建设
基于《中国制造2025》的战略目标，企业智能工厂建设的总体目标为：在生产制造的各个环节应用智能制造技术，完美融合智能装备，建立企业智能化管理平台，基于全价值链实现产品全生命周期的数字化应用，以相关车间为试点进行智能车间建设，创新驱动，两化深度融合，建成以降低成本、缩短研发周期、提升产品质量和生产效率为核心的全价值链的智能工厂。
2.1 智能工厂内涵及基本框架
智能工厂是践行智能制造模式的重要载体和集中体现，交叉深度融合数字技术、新一代信息技术、智能技术与制造技术，是以客户的产品数据、优化的工艺流程、协调的生产装备为核心，实时获取工厂相关信息；以制造工艺流程和参数指令、智能装备和生产线、自动化物料配送系统的集成，实现面向产品规划、设计、制造、检测和服务等产品全生命周期各个环节的动态整合与优化的一种先进的综合制造模式，旨在提高工厂的运行效率，快速响应市场、满足客户的个性化需求，高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品，推动企业各系统的无缝集成，实现产业结构调整和优化。
智能工厂的技术特征主要包括：（1）采用智能化设计手段和先进的信息化研发设计平台，实现产品性能与工艺的三维模拟与仿真优化，形成工艺数据库和知识库，实现产品研发设计的数字化智能化。（2）具有能自动完成产品制造过程，且能与互联网进行集成实现网络协同制造的智能生产线。（3）具有即插即用的软件集成平台，可对各种规模的生产线或整个工厂的运行进行模拟仿真以及优化。（4）设备联网进行实时数据采集，实现智能调度、制造信息全过程跟踪以及产品质量跟踪追溯。（5）实现产品全生命周期管理（PLM）、制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）的集成应用和综合管控，建立统一的信息管理平台。
根据智能工厂内涵及技术特征表述，描绘了智能工厂的基本框架，如***1所示。
智能工厂基本框架具备智能工厂的四个特性：生产智能、过程智能、设计智能和管理智能，集成先进制造技术、数字技术、信息技术和智能技术。在实际生产中，工厂拥有众多加工装备、生产线、车间等，这些加工装备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的智能制造装备，如数控加工中心、高档数控机床、智能仪器仪表与试验设备、工业机器人等智能专用装备等；工厂部署的生产线属于自动化或智能化生产线，主要通过系统来操作运行，无需人工操作。智能化装备和生产线以及建设的智能车间能为制造过程提供生产所需的基础设施和制造资源。在实际生产之前，基于历史加工数据和制造信息对整个生产制造流程进行全面的仿真、模拟，然后通过生产线智能管控系统向实体工厂输出工艺、参数以及加工指令，通过工厂中部署的智能装备、自动化生产线和智能车间进行智能化生产。进行设备联网，用于工况感知和实时获取生產数据，实现数据的自动采集和人机交互等功能。与此同时，生产线智能管控系统通过生产资源管控、质量控制等对制造过程进行实时监控、调整、优化，以使制造流程达到最优水平。
2.2 智能工厂参考架构
面对制造模式的智能化转型升级，智能制造的本质仍是关注智能机器与人在生产过程中的深度融合，旨在使机器具备自动识别、计算分析、构思推理、主动服务以及决策判断等能力，建设机器与人完美契合的智能工厂。智能工厂建设需要进行顶层设计，而顶层设计的方***就是设计参考架构。以智能工厂的内涵、技术特征、基本框架为基础，本文定义的参考架构是从工业软件层面出发，并将其应用在工厂实际生产环节中，两者相结合以完成生产任务的架构。这一参考架构使应用软件和工厂生产之间的协作得到实现，并可以指导以智能工厂建设为需求的应用项目，支持制造型企业业务运营和业务创新，构建核心竞争力。智能工厂参考架构如***2所示。
2.2.1 参考架构体系
智能工厂架构体系分为五层，每层分工不同，各有侧重，而又紧密集成，形成上下交互的整体架构。
（1）企业层：基于管理理念、生产模型、标准规范、优化的业务流程，结合行业相关应用，进行智能工厂整体规划，建立企业管理信息系统。
（2）运营层：整合企业信息管理系统，包括供应链管理（SCM）、企业资源计划（ERP）以及客户关系管理（CRM），三者有效结合，相互支持相关依赖，形成一个完整的闭环发挥整体效用，帮助企业改善运营效率，提升管理水平。
（3）执行层：智能化生产系统及过程是涵盖智能工厂的核心，就是对生产过程的智能管控，即制造执行系统MES。以MES作为生产执行层，处于中间桥梁作用，连接上下层级，使整体架构互融互通，起到了支撑整个架构的枝干作用。智能工厂建设必须从全局出发，以MES系统为核心，考虑生产的各个方面，随时获取实时数据，最大限度地提升企业的生产效率和管理水平。
（4）过程层：实现产品全生命周期管理，贯穿产品的产能规划、产品设计、工艺设计、制造运行、检测及服务过程，实现价值链端到端的数字化流程优化和集成。
（5）支撑层：利用智能制造技术如工业物联网、工业大数据、云计算等，配备智能装备和生产线实现数据采集和人机交互等功能，加之嵌入式应用系统和远程服务，为企业层、运营层、执行层和过程层的部署和管理提供基础能力。
企业层、运营层、执行层、过程层以工业软件应用为组成，依托于IT支撑，集云计算、大数据、智能装备、信息安全于一体，全局考虑，有效地对整个智能工厂建设进行规划。搭建一个软硬件结合，多系统相互集成、协调的完整的智能工厂架构体系。
2.2.2 参考架构特点
（1）高度集成的智能工厂管控平台。建立高度集成的智能工厂管控平台，通过梳理、优化业务流程，利用新一代信息技术，建立信息集成平台，支持制造资源的优化配置、供需双方的快速匹配，提高制造效率，全面实现信息化管理，建成快捷、高效的信息化综合管理系统。管控平台以数据中心进行展示，是智能工厂最高的指挥控制中心，可以将工厂的机器设备、工装模具、产品物料、人员状态、物流输送、生产运营等信息直观地在大屏幕上显示。具体包括工厂及车间的整体规划布局；设备运行状态监控及进度；产品的三维模型、动态仿真和工艺展示；生产计划跟踪和展示；产品质量统计分析；库存信息统计等。
（2）以数据为核心，实现互联感知。基于硬件、软件、网络和工业云（新四基：一软、一硬、一网络、一平台）等一系列工业技术和信息技术构建起的智能系统其最终目的是实现资源优化配置。实现这一目标的关键要以数据为核心，并实现它的自动流动。实现数据的自动流动具体来说需要经过四个环节，分别是：感知、分析、决策、执行。大量蕴含在工厂物理设备中的隐性数据经过感知被转化为显性数据，进而能够通过信息技术手段进行分析，将显性数据转化为有价值的信息。各层级系统的信息经过集中处理形成对外部变化的科学决策，并将信息进一步转化为知识。最后以更为优化的数据作用到工厂物理层，构成一次数据的闭环流动如***3所示。
感知。是各类数据获取。工厂的在生产制造过程中产生了大量数据。包括了物理尺寸、运行原理、环境温湿度、机子转速、液体流速等。感知是指通过物联网技术将各类数据通过传感器的手段采集到信息系统，使得数据可视化，将来数据从隐性数据变为显性数据。这个环节是对数据的初始化加工，是形成数据自动流动的起点。
分析。是对显性数据的加工。将“感知”阶段的数据通过清洗、建模、算法等手段赋予数据之间的关联关系的过程。通过数据挖掘技术、机器学习技术等数据分析处理技术将感知得来的信息进行进一步分析，给予数据不断地赋值，将显性数据通过一系列技术手段变为可被直接使用信息。
决策。是对信息的判断和深加工。将“分析”阶段的信息通过不断地积累和深加工形成最优知识库的过程。通过上一阶段对各个层次数据不断的开发利用，将形成不同层次、不同系统、不同领域的各类信息，通过对各类信息的综合决策（历史积累、现实评估和未来预测），形成最优方案，不断迭代和反复优化智能工厂所需的知识库。
执行。是对决策的实现。将“决策”形成的知识库通过数据的形式作用与智能工厂的物理设备的过程。通过信息技术手段知识库形成的最优决策转换成可被物理设备接受的数据命令，实现智能工厂的精准执行。使得智能工厂的设备运行更加可靠，资源调度更加合理，最终实现工厂效率的提升。
因此，基于数据自动流动的感知、分析、决策和执行，解决智能工厂生产制造过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。
3 结语
近年来制造业面临着诸多的挑战和压力，竞争力不断加剧，如加快投入市场的速度，越来越短的产品生命周期，复杂的产品和生产流程，个性化、多样化的生产模式，价值链协同和可持续发展等，智能制造的出现，将为各制造企业解决现有问题、实现创新驱动转型提供了一条全新的发展思路和技术途径。智能工厂建设作为智能制造发展的载体，是当前制造业的发展愿景，也是正在积极努力的重点方向。但对于智能工厂，既没有统一的定义、统一的衡量标准、统一的框架，也没有固化的参考架构，因此，如何建设与企业战略规划一致且符合企业自身实际应用需求的智能工厂是亟需在实践中思索和探讨的。总之，各制造企业应遵循智能制造的基本思路，统筹布局智能制造规划，确定智能制造模式业态以及智能工厂实施路径和实施计划，全面提升制造业整体水平。
参考文献
[1]制造强国战略研究项目组.制造强国[M].北京：电子工业出版社，2015.
[2]杜宝瑞，王勃，赵璐，等.航空智能工厂的基本特征与框架体系[J].航空制造技术，2015， （8）：26-31.
[3]张益，冯毅萍，荣冈.智慧工厂的参考模型与关键技术[J].计算机集成制造系统， 2016.06，22（1）：1-12.
[4]李利民，侯轩，毕晋燕.高端装备制造业智能工厂建设思路和构想[J].科技创新与生产力， 2016.04，（4）：16-19.
智能制造系统篇7
关键词：数控智能；机械制造；领域；应用；研究
1.数控智能在机械制造领域中的应用
智能控制机械制造主要包括以下四个部分：机械设计；机械制造；机械电子；机械系统故障诊断。
1.1 机械设计
机械设计在现实生产中是指技术人员对想要设计物体的一个模型进行综合和分析的过程，这个过程包括大量高精度的计算、分析、绘***等精确数值计算工作，同时还需要结合多方面的知识，在通过设计人员自身丰富的实践经验，进行多元综合，最终做出最佳的设计。但是在实际的设计中，很难用精确数值计算的方法来建立准确数据模型，而现在流行的CAD制***技术对这一部分工作也是无能为力的。这就要求 CAD/CAM的操作系统具有智能性，利用计算机系统把一些数值数据处理扩展到非数值数据处理，包括把数据数值知识与实际操作中的经验进行集成、推理和决策，使机械设计过程自动化智能化，弥补设计专家在现实中对机械设计过程中由于人为因素造成的不足。
1.2 机械制造
在机械生产制造中，人们首先要做的是确定机械生产计划，制定机械生产计划就是指从多种因素（设计、制造、生产等）的组合中选出最能满足所有约束条件（生产成本、设计***形、生产工序等）的最佳方案。这些过程是很难用数学模型来准确地表示出来的。数字化智能化技术一方面使数字化制造装备等得到快速发展，大幅度提升生产系统的功能、性能和自动化程度。另一方面这些技术集成可形成柔性制造单元、数字化车间乃至数字化工厂，使生产系统的柔性自动化不断提高，并想着具有感知、决策、执行能功能特征的智能化系统发展。目前以智能机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在某些领域得到应用。
1.3 机械电子
机械电子系统结构比较简单，元件和运动部件较少，高性能，但是其系统的内部结构非常复杂。传统的数学解析的方法固然严密、精确，但是只能适用于相对比较简单的电子系统，对于那些比较复杂的系统是不能给出数学解析式的，这样就只能通过烦琐的操作系统来完成。由于智能化的处理是以知识信息为基础进行的推理和计算，这种推理具有复杂性、不确定性和模糊性，而且这种智能化的处理一般不存在已知的算法（传统数学公式化的方法），所以，对不能用传统的数学解析方法解决的问题，人工智能提供了新的解决思路和方法。一般通过人工智能建立的系统有两种方法：神经网络系统和模糊推理系统。目前只有智能系统可以适用于相对比较复杂的电子系统。
1.4 机械系统故障诊断
所谓的机械系统故障的诊断，就是指根据电子系统出现的一些不正常的现象，按照一定的法则，推论出产生问题的原因，找出设备出现故障的所在的部位。故障诊断包括三个方面的内容：故障监测，故障分析和处理决策。但是由现象推出故障原因是一个复杂的推理过程，需要根据维护保修人员多年积累的实际经验，才能得出正确的结论，假如把人工智能的方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新途径。机械故障中的人工智能诊断方法主要包括专家系统、人工神经网络，模糊集理论等。
2.数控智能机械制造领域中的应用方法
2.1 专家系统
专家系统是计算机的一种智能程序，这种程序运用知识和推理步骤来解决出现只有专家才能解决的一些比较复杂的问题。智能控制专家系统的框架主要由五个部分组成：知识库，综合数据库，推理机，用户接口和系统输出。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是指只智能控制系统摸拟的生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里的输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值。
2.3 模糊集理论
人在认知世界的时候，出现一些不确定的事物的时候，就会对所获得的信息进行一定的模糊化处理，以此来减少问题的复杂程度。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，是一种具有完整的推理体系的智能技术。一般的模糊系统的结构与专家系统的结构比较类似，由模糊知识库、模糊推理机和人机界面等几个部分组成，可以这么说模糊系统是模糊理论与专家系统结构的结合体。
3.智能控制在机械制造系统中的发展趋势
智能控制的实施主要有四个部分，虽然这四个部分在机械领域都有不同程度的应用，但各自使用的时候都存在一定的局限。所以目前，要找到一种普遍的有效的方法把这四个部分有效的结合到一起应用于机械制造系统的各个领域，因此，从这可以看出数控智能组合将成为机械制造系统新的发展趋势。
4.结语
综合起来，数字化智能化技术可以对产业的模式进行创新升级。以数字化技术为基础，在互联网、物联网、云计算、大数据等技术的强力支持下，制造业的产业模式将发生根本性的变化。因此，无论从哪个角度考虑，“制造业数字化智能化”都是新一轮工业***的核心技术。
参考文献：
[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.***事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57
[2]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报：自然科学版，2010，37（1）：37-39.
[3]刘若冰.物联网的研究进展与未来展望[J].物联网技术，2011（5）：58-62.
智能制造系统篇8
摘 要：“中国制造2025”、“工业4.0”智能制造时代已经到来，探究中国服装制造业新模式，利用智能化制造模式解决传统服装企业在生产和销售上所面临的问题。
关键词：智能化制造模式；服装产业
随着互联网技术广泛应用，消费模式的改变让消费需求发生了巨大的变化，传统的服装制造和销售模式已完全无法应对多样的消费群体，劳动成本增加，中国人口红利在逐渐消失，库存压力等一系列问题成为制约服装企业发展的枷锁，同时国际快时尚品牌的入驻更让本土服装企业雪上加霜，面对这一系列的问题，本土服装企业纷纷提出“中国制造2025”智能制造计划，通过智能化制造模式实现产业转型和升级。
一、背景介绍
1.传统服装制造的困境
服装业作为传统的劳动型密集产业，在过去的几十年中国依靠自身的人口红利得到快速的发展，然而伴随人工费的增长，中国服装企业原有的成本优势已不复存在，许多国际时装大牌将自己的生产基地转移到成本更低的东南亚地区。与此同时，消费者需求发生巨大转变，过去批量化制造销售模式已无法满足多样化和个性化的消费需求，传统的服装企业面临着产能过剩和有效供给不足共存的双重困境。
2.个性化消费模式的普及
互联网时代全面普及让个性化消费需求成为主流，追求个性化定制的全球智能化生产被预测为改变未来的十大科技之首，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”、英国“高价值制造”以及中国制造2025战略，其主要方向都是立足于信息化和工业化融合基础上，实现个性化产品的智能生产和大规模定制。大规模定制并非传统意义的高而贵，而是追求产品的精而美，是以最低的价格满足消费者个性化消费需求的商业生态。
二、中国服装企业对智造化模式的探索
1.什么是服装行业的智造
服装行业的智造与其他行业的智造模式存在着很大的不同，从根本意义上来讲服装行业智造模式旨在解决其高库存、密集型劳动力问题，对于服装的智能制造，主要看产品生产和销售的综合性，能以有效的生产力匹配足够的销售量，让普通的产品实现80%的售罄率，实现大规模定制服务。服装智造化模式的核心是在整条价值链中随着需求波动可以调节生产的多少，调节产品质量标准的高低，能对市场有灵动的适应性。
2.中国服装企业对智造模式的探索
青岛红领集团作为国内最早去探索服装智能制造的企业为中国服装企业智能制造起到很好的示范性作用，红领集团通过云计算、物联网、互联网和信息化等技术，探索出一条中国服装企业自主品牌的特色发展道路，实现了远程个性化定制、质量管控流程信息化、生产过程集成协同操作、云端售后服务。
红领公司充分利用了互联网信息化技术，研发出30多个信息系统，贯通公司运营各层面，系统包括自动设计制版系统（CAD）、物料管理系统（WMS）、生产计划管理系统（APS）、跨境电商定制直销平台（C2M），实现数据和信息实时共享，避免了信息孤岛。红领打造了定制产品工业化智能制造模模式，搭建了个性化定制平台，消费者直接给工厂下单，取消中间环节，以“定制”模式为核心，把C和M整合到平台上，实现了个性化定制产品的大规模生产，形成以“定制”为核心的共生共赢的生态圈。红领集团智造模式成功之处可归结为以下几点：
（1）以销定产的销售模式
库存是制约服装企业发展的主要因素，红领在探索智能化制造的道路过程中，首先通过个性化定制的产销结合的模式解决了这个问题。红领的工厂订单信息全程来源于销售端的数据反馈，通过大数据软件整合订单的信息，实现最优质、最快速的生产制造，产品在72小时之内完成并交付到顾客手中，将C端和M端的直接结合，彻底解决库存问题。
（2）以数据为载体的智能化柔性供应链体系
红领通过搭建魔幻工厂平台实现消费者与制造商之间的定制，通过对顾客提供的数据清洗将混乱无用的数据转化成智能制造的生产数据。同时收集以往生产过程的款式数据和工艺数据，力求制造出最贴合人体的服装款式。红领在打造协同创新的两化融合智能制造体系过程中，生产单元直接接收***平台定制信息并自动生成的订单，自动设计制版系统根据订单上顾客体型数据进行自动运算，生成电子版型传输到CAM自动裁剪设备，客户工艺信息同时传输到生产单元系统接收站，在组织节点进行工艺分解和任务分解，通过指令将分解任务传达到各部门（工位），基于物联网技术的数据传感器，持续不断地收集任务完成状况，反馈至中央决策系统及电子商务系统，实时掌控整个生产流程，实现信息化系统和智能化设备高质、高效的完成产品制作。
（3）智能化生产体系运作
红领利用智能三维计算机辅助设计（CAD）将打版智能化，实现了一人一版的个性化定制需求，强大的数据处理能力让制版速度更快，过去制版师傅每天最多打两个版，智能CAD技术可以实现5分钟一版的高效率制版。红领在工艺制作方面也力求完美，利用计算机辅助工艺规划（CAPP）方式，开发了离散制造MTM模块，把款式、尺码以及色等管理都做智能化管理，在满足个性化定制需求过程中避免传统缝制工艺中存在的人为误差。
（4）个性化定制的C2M商业模式
消费需求多元化，追求个性化服装定制服务对于传统服装企业来说是一个很大的挑战，红领集团通过打造***定制平台“魔幻工厂”，通过融合多个网络设计师平台，将新设计款式实时整合并录人工艺数据库、版型数据库、面辅料数据库，不断丰富系统数据库资源，并通过平台集中展示，为顾客提供一系列的自主设计、协同设计、个性化定制的体验场景，不断满足个性化消费多样性、时尚性。
三、未来中国服装智造的发展趋势
时尚产业目前形势日益复杂，虽然快时尚目前非常流行，但是个性化订制服务需求越来越大，快时尚和个性化并存的局面迫使各大公司从传统模式转型为更快、更新、更个性化的商业模式。针对服装供应链的复杂性以及末端的多变性，服装品牌和制造商建立快速反应机制，将云计算、物联网、3D技术有效的运用到生产制作中，打造以数据驱动的更为敏捷、柔性的供应链，提升整个供应链的沟通协作能力。
1.搭建时尚数据库
根据服装的构成元素，时尚数据库由时尚色彩数据字典、时尚面料数据字典、时尚辅料数据字典、时尚***案数据字典、时尚工艺数据字典、时尚款式数据字典、时尚风格数据字典等七大板块构成。将这些信息输入生产制造机器终端与产品设计相结合，计算机通过对销售数据的整合从服装数据字典中自动匹配每个细节部分，自动设计出满足消费者购买需求的产品。消费者也可拥有服装数据字典，按照自己的想法和需求自主设计出自己喜欢的服装款式，顾客将设计好的服装直接提交到后台，后台会根据顾客的需求筛选出合适的生产制造商，直接进行生产制造。
2.建立柔性服装供应链
搭建全球云时代生产供应链SCM管理专家系统，以互联网技术为基础，底层控件为辅助，打通服装生产企业的制造环节，设计、打板、放码、排版、拉布、裁剪、缝制、整烫、包装实现生产一体化。同时打造基于三维人体测量系统、服装3D模拟试衣系统、服装CAM系统、服装CAD系统、服装拉布、供应链管理系统、裁剪系统、RFID系统、GST系统、智能吊挂系统、立体仓储系统、物流分拣系统等一系列硬软件设施的量身定制（Made to Measure，MTM）生产管理系统，让系统真正达到数字化管理和决策，降低人工成本，提高生产效率。
柔性供应链让大规模个性化服装定制得以实现，智能终端对离散制造行业柔性生产可以实现个性化定制产品全生命周期的单件流管理、制造全流程零占压、计划精细化自主管理、点对点的预警驱动，对应着源点目标系统自动协同、驱动资源给予满足，实现个性化定制产品价值链源点的最大价值管理，提高价值链条响应的时效性，降低的定制成本，让消费者以很低的价格得到最好的服务体验。
3.利用大数据技术实现生产和营销管理
未来的智能制造必然是将生产和销售有机的整合起来，让顾客与生产商直接对接，消费者网上平台挑选并设计自己满意的服装款式进行下单，顾客信息会自动生成订单并传输到ERP系统，ERP系统按照款式匹配数据生成制造订单，订单信息通过系统传送到CAD系统，CAD系统生成打版信息，再传送到智能裁缝系统（BMS），智能裁缝根据订单信息及打版CAD***样，进行上布、裁剪、雕花等信息化流程操作，再通过全自动吊挂生产线进行裁片缝制，通过物流系统发货，整个过程省去中间环节，同时满足消费者个性化定制需求， 让消费者感受到最优质的购物体验。
参考文献：
[1]程红.爱斯达的互联网+智能裁缝[J].中国质量，第41A期.
[2]吴艳，洪文进，吴小艺.基于大数据时代下的网络男装产品开发模式探究[J].毛纺科技，2015.
[3]周济.智能制造“中国制造2025”的主攻方向[D].中国机械工程，2015.
[4]石美红，贺行行，朱欣娟等.个性化西服定制和虚拟展示系统的设计与实现[J].毛纺科技，2015.
[5]毕东贞.基于物联网的工业缝纫机系统的设计与实现[D].青岛：青岛大学，2012.
[6]蒋明炜.21世纪制造模式：协同制造[J].中国高新技术企业，2012.
智能制造系统篇9
1.1人机互动的功能发展方向
机械制造业对***形的精密性要求非常高。因此,必须借助计算机技术完成产品的设计与操作,通过计算机的窗口与菜单完成产品生产的操作过程,利用快速编程、蓝***编程、三维彩色动态***形展示、***形动态跟踪、***形模拟、多方向视***、比例缩放等技术为机械制造提供技术支持,以大量的可视***形和技术数据帮助设计者更好地完成设计过程,提高产品质量与经济效益,同时缩短产品的生产周期,实现产品制造过程的人机互动。
1.2高效化、智能化的性能发展方向
在目前机械制造的操作系统中,高分辨率检测元件和多CPU控制能够提高机械制造过程的效率、精度和速度,形成系统化、科学化、规范化的数字伺服系统,使机床的运转速度得到大幅度提升,自动化调整机械生产的信息流和物料流,以机械制造群控系统提高机械制造的效率与水平。
1.3集成化、可控化的体系发展方向
随着智能化技术在机械制造领域内的不断应用与推广,基于网络数据资源的机械制造管理系统可以通过互联网络深入了解生产工艺流程及设计原理,实现了编程、设定、运行、操作的集成化与可控化,提高了机械设计和制作的效率。机械制造的集成化、可控化的体系发展方向以软硬件运行速度和数控系统的集成度为依据,利用集成化CPU、RISC芯片和可编程集成线路,提高了集成电路的密度,减少互联长度和数量,从而降低了生产成本,提高了产品性能和系统可靠性。这是机械制造智能化技术的发展方向和任务。
2.机械制造智能化与机电一体化的结合发展
机械制造智能化与机电一体化的结合是机械制造业的发展方向,随着智能化技术和机电一体化技术水平的提高,机械制造有着非常广阔的发展前景。具体说来,机械制造与智能化技术、机电一体化技术相结合的发展趋势表现在以下几个方面:
2.1网络化
网络技术是机械制造业的重要发展方向。随着网络技术的推广与普及,企业的生产经营过程发生了极大的变革。物料选择、产品设计、零件制造、产品销售和市场开拓的方式都发生了很大的变化,异地与跨国生产已经非常普遍,技术交流、产品开发合作和经营管理学习也在广泛开展。机械制造企业在网络化的发展环境下既竞争又合作,为了提高自己的竞争力不断研发新产品和新技术,提高了机械制造业的整体水平。因此,网络化是机械制造业的重要发展方向。
2.2智能化
在机械制造业的发展过程中,不断吸收运筹学、人工智能、计算机技术、心理学、模糊数学、生理学、混沌动力学等新思想和新方法,在机械生产过程中模拟人类智能,使机械生产过程更具人性化。
2.3自动化
机械制造的自动化以系统技术、集成技术、人机一体化技术、单元制造技术、柔性制造技术等技术为支撑,为机械制造营造了一个现代化的生产环境,使机械制造朝着敏捷化、全球化、网络化、智能化、虚拟化和绿色化的方向发展。
2.4系统化
机械制造的系统化表现为开发式和模式化的系统体系结构,实现了灵活组态、任意裁剪、任意组合,达到了综合管理和系统控制的目标。此外,机械制造领域内的通信功能也在不断增强,更加注重产品和人的关系,通过模仿生物机理来研制机电一体化产品。
智能制造系统篇10
（2021年）
为切实做好我省智能制造试点示范，推动企业实施智能化改造，推进产业转型升级，制定本实施方案。
一、总体思路
坚持统筹规划、分类实施、重点突破、示范引领的原则，以企业为主体、以市场为导向、以应用为核心，结合我省产业发展情况，聚集制造业关键核心环节，分类、分步推进省级智能制造试点示范工作。以提高装备智能化率、成果转化率、劳动生产率、产品优等率、节能减排率、生产安全率为主攻方向，在全省范围内遴选一批智能制造试点示范项目，并以此为基础做好推荐国家智能制造试点示范条件准备。结合试点示范项目认真总结经验、加强推广应用，通过试点示范，推进生产装备数字化，提升我省关键智能部件、装备和系统自主化水平，推进生产过程智能化，提高设计、生产、物流、销售、服务等生命周期的智能化水平。
二、重点任务
（一）制定实施省级智能制造试点示范评价指标体系
结合我省制造业发展情况，总结以往试点示范开展情况，制定实施符合我省产业发展情况的省级智能制造试点示范指标体系。
（二）组织实施省智能制造试点示范项目
1.流程型制造行业试点示范项目
以石化、化工、冶金、建材、纺织、食品、医药等流程型制造领域，推进新一代信息技术与制造技术融合创新，全面提升企业的资源配置优化、实时***优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。
2.离散型制造行业试点示范项目
在机械、汽车、船舶、家电、电子信息等离散型制造领域，组织开展数字化车间试点示范项目建设，推进装备自动化、柔性化、智能化升级，实现工艺流程改造、生产与管理数据互联共享。
3.智能制造装备试点示范项目
在智能制造装备领域，加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、机器人以及高精密数控机床及系统、工作母机等智能设备的研发和产业化，实现装备和系统的自感知、自适应、自诊断能力的大幅提升，实现智能装备的自主可控。
4.智能产品制造试点示范项目
在智能移动终端、可穿戴设备产品、智能家居产品、智能交通电子信息产品、智能医疗设备、智能轻工消费品等领域开展智能产品生产制造和服务试点示范，强化产品网络化特征、功能可扩展性和人机交互能力，提升产品核心技术、关键零部件和软件系统的自主化率。
5.智能服务和管理试点示范项目
开展***监测、远程诊断、云服务、大数据及系统解决方案等制造业服务化试点示范，加快推动产品运行与应用状态报告的自动生成与推送服务，提升企业大数据分析能力、信息化管理集成能力和信息安全保障水平，建立企业智能服务生态系统。在物流管理、能源管理等智能管理新领域开展试点，提升物流企业物联网应用和仓储管理、企业智能调度和能耗优化水平。
6.智能制造新业态和新模式试点示范项目
在个性化定制、网络协同开发/云制造、电子商务等新业态开展试点示范，完善企业网络平台功能，加强企业大数据能力、资源配置能力、信息基础保障能力。
（三）建设重点行业智能工厂（数字化车间）
在组织实施省级智能制造试点示范项目基础上，在机械、汽车和摩托车制造、纺织服装、食品医药、化工、电子信息、五金家电、建材、民爆等重点行业建设一批智能工厂（数字化车间），提升产品全生命周期管理和生产制造、销售服务全流程关键环节的智能管控水平。
（四）开展试点示范推广应用
对试点示范取得明显成效的项目，进行典型先进经验总结，分行业、分地区进行试点示范应用交流和推广。
三、***策措施
（一）成功入选省智能制造试点示范的项目，优先推荐申报工业和信息化部智能制造相关项目。
（二）作为省财***资金支持制造业高质量发展的重点参考，市、区各级财***资金根据相关***策给予支持的，按具体规定执行。
（三）统筹利用相关平台及渠道对试点示范项目及项目单位进行推广宣传。
（四）成功入选省智能制造试点示范的项目单位，优先推荐入选广东省智能制造生态合作伙伴。
四、工作进度
（一）2021年2月，启动智能制造试点示范申报。
（二）2021年3-4月，各地发动企业申报并择优推荐。