如何理解工业4.0与智能制造，怎么共建智慧工厂

“中国制造2025”的提出，制造业迎来了新的发展机遇。使生产朝着智能化发展的方向发展，推动制造业快速升级转型过程中，进一步提高生产管理能力，不断提高智能化水平对我国生产制造业的发展具有重要意义。

众多企业开始广泛应用起制造信息技术，像数字孪生技术或生产管理可视化技术的研究与应用，已成为社会各界关注的焦点。

题主可以从工厂园区智能化和车间智能化两个大方向着手规划。

首先我们先来了解下智慧工厂可视化_车间部分能带来哪些价值和效益(来源Hightopo)：

工序调度：根据有限的资源能力，通过作业排序和调度来优化车间绩效。

资源配置与状态管理：指导工人、机具、材料如何协调生产，跟踪其当前的工作状态和完工情况。向用户提供产品组的可追溯性和每个最终产品的使用情况。

过程管理：根据计划和实际的产品制造活动，指导工厂的工作流程。

质量管理：根据工程目标对产品加工过程的质量进行实时记录、跟踪和分析，以保证产品的质量控制，确定生产中应注意的问题。

[汽车装配间数据可视化管理_Hightopo]

高度仿真，根据设备实际尺寸1:1缩小，可以利用鸟瞰、特写、跟踪等形式，将整条或者局部生产线的工艺流程完整展示。

工厂园区智能化管理规划也可以采用Hightopo三维数据可视化方式：

打破传统工厂园区信息孤岛，做到各部门、各管理线在信息资源共享互通，对工厂园区达到精细化管理让智慧工厂变得可知可感。

工厂园区管理系统支持融合多部门、不同平台的数据对接显示，管理者可以全方位掌控综合态势，不同运营管理者也可以互联互通相关联信息。包括支持了：政务、警务、交通、电力等实时数据信息；包括支持集成地理信息、GPS数据、建筑物三维数据、统计数据、园区视频监控采集画面等多类型数据。

可以设置管网分布可视化功能可通过多级检索功能菜单，实现为工厂内水管道、污水管道、再生水管道、电力管道、供热管道等展示。管网分布三维可视化的形式展现地下管线的埋深、形状、走向、周边环境。

智慧工厂可以提高车间的生产效率，为企业带来更多的经济效益。动画不仅可以应用于工厂生产领域，也可以应用于其他行业的生产线。作为“智能工厂”或“智能制造”领域的一部分，生产可视化在这里起着重要的作用。随着科学技术的飞速发展，制造业不会消失。未来的制造业不是标准化、规模化，而是个性化、定制化、智能化。

可以简单地理解为物联网是把我们生活中的物品，比如汽车（车联网）、手环（智能穿戴）、家电（智能家居）、电表水表（智慧能源)等联系起来，让我们可以及时了解物品状态和信息，方便进行管理和控制。万物互联即为物联网。
事实证明，2019 年是物联网技术取得更大进展的一年，尤其是在商业和工业物联网领域。2020年为了展望未来发展、推动工业物联网进步，必然要了解推动这一领域进步的七大趋势。从计算规模到真正边缘计算的价值，从闭环边缘到云计算机器学习等等。正如 Geoffrey Moore 所指出的那样，商业领袖们今天投入重金来开发数据驱动的互联产品系统是有原因的。
物联网正迅速成为企业基础设施的一个必要组成部分，是企业的一项重要资产。传统制造业正在经历着前所未有的转型，物联网、云计算、大数据分析，作为工业物联网和智能制造的核心技术，正在从各个方面改变着工业行业，包括产品的设计、运营、维护，以及供应链管理。通常，即使工厂里采用了以太网联网设备、MES 和 SCADA 系统，大部分硬件设备还是没有接入网络，或仅单向输出信息。随着工业物联网的推进，传统制造企业更需要主动地去尝试和采用新的自动化技术来迎合多变的市场环境和客户需求。
有 86% 的企业目前已经不同程度地应用了工业物联网，其中应用范围最广的行业为交通运输业（93%），其次是石油天然气（89%）和制造业（77%）。约 84% 的企业认同物联网项目具有实际成效，95% 的企业表明工业物联网项目对公司业务影响重大。
对此，图扑物联（IoTopo）应运而生。图扑物联（IoTopo）是基于 B / S 架构的物联组态软件；软件前端界面采用标准 HTML5 开发，支持 2D / 3D 图形组态，支持 MQTT 协议接入，支持 Modbus、OPC UA 等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布，支持数据门户定制，可与企业自有平台无缝整合，与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。

智能制造是一种基于数字化、网络化、信息化的新型制造模式。采用物联网、大数据、云计算等技术手段，实现工厂内部高效运营和工艺流程的智能化调度、优化和控制，通过自适应和自我学习，实现全方位的制造自动化和数据共享，提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，在市场竞争中获得强大的竞争力。
智能制造的基本特征包括：
1 数字化：实现对产品、生产环节、人员、设备、原材料等相关信息全面数字化，并实现信息的实时采集、处理和共享。
2 网络化：利用互联网、物联网等技术手段建立设备、人员和工厂各个环节之间的高效通讯和协作，构建起全球化生产网络，实现生产资源的全球配置和优化。
3 智能化：通过引入人工智能等技术实现生产系统的智能化调度、优化和控制，使生产过程具有自适应和自我学习能力。
4 绿色化：提倡绿色制造理念，减少生产过程中的能源消耗和废弃物排放，实现资源的最大化利用，降低制造过程对环境的负面影响，保护人与环境的和谐。
总的来说，智能制造是一种大规模、生产力强的工业模式，是未来工业领域的发展方向。它将不仅仅影响制造产业的转型和发展，还将推动社会创新能力的提高，带来大量的就业机会和新的商机。

这还得从智能制造的起源说起。
智能制造源于人工智能的研究，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业40”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业40”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业40”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业40”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业40”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业40”异曲同工，“工业40”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业40”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里？
首先，我们来理解什么是数字化制造？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互 *** 作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要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。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080213T

培养目标

培养目标

专业定义 智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。 课程体系 《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。 就业方向 智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等

专业（技能）方向

专业（技能）方向

智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

智能制造专业就业前景非常广阔，智能制造专业毕业生就业率非常高，毕业后可以从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。 智能制造专业岗位需求量比较大，但是市场上智能制造工程专业已经供不应求，将来智能制造工程专业发展一定会突飞猛进，另外智能制造工程专业以研发型人才为主，培养的是国家知识人才，相信很多人都会报考智能制造工程专业的。 智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。

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