智能制造包括哪些东东

易云科技了解到的智能制造包含的内容如下：

全连接：缺少任一节点的连接，都有可能影响全面自动化的实现。

全控制：除了对环节的控制，还需要对智能设备进行监测和控制。

资源整合：智能制造系统化工程需整合供应链、生产、物流、服务平台、营销资源等等，才能最大化的实现智能制造的自动化及产能最大化。

数据采集及整合应用：企业内外大小数据的采集及整合应用是智能制造效率的基础。

数据传递通道与时时交互：多节点交互、监测和控制，以及跨行业、跨领域、跨产品等多场景的要求，需要建立新的、系统性的、统一的协议标准，除了整体架构和基础物联网外，还要先从同一行业（领域）开始细化和建立统一标准。

数据模型的多场景创建与打通：真正考验智能制造的是基于不同场景和条件的数据架构搭建和模型应用，以及多模式和场景下的数据及数据模型打通。

工业物联网应用

工业物联网的主要目标是为制造业提供智能解决方案。IIoT
为制造商提供了一系列好处，包括创新、降低维护成本、提高效率和减少非生产期。物联网设备可以显着帮助公司改善运营。这项技术有许多应用，并且在不断发展。

工业物联网是一个连接对象和计算设备的生态系统。一切都可以连接到网络以交换收集的数据。将多个设备连接到 IP
网络并设置常规数据分析非常容易。这使得实时数据可以轻松地与参与工业流程的其他用户共享。它还可以帮助制造商降低成本并提高产品质量。制造商可以从 IIoT
技术带来的好处中受益匪浅。

智能制造技术是指利用现代信息技术、先进的制造技术和管理技术，实现生产过程自动化、柔性化和智能化的一种制造方式。它是传统制造业向数字化、网络化和智能化转型的重要手段，是推动制造业高质量发展的关键技术之一。

智能制造技术的应用范围很广，包括了制造业的各个领域，如汽车制造、机床制造、航空制造、电子制造等。智能制造技术主要包括以下几个方面：

1 机器人技术：机器人技术是智能制造技术中的重要组成部分，它可以实现生产线上的自动化生产，提高生产效率和质量。

2 物联网技术：物联网技术是智能制造技术的重要支撑技术，它可以实现设备之间的信息共享和协同作业，从而提高生产效率和质量。

3 人工智能技术：人工智能技术可以实现对制造过程的智能控制和优化，提高生产效率和质量。

4 大数据技术：大数据技术可以对生产过程中产生的数据进行分析，从而优化生产过程，提高生产效率和质量。

5 3D打印技术：3D打印技术可以实现定制化生产，提高生产效率。

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，其特点是：

1、虚拟现实技术

这是实现虚拟制造的支持技术，也是实现高水平人机一体化的关键技术之一。虚拟现实技术是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；

借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。但其特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造的一个显著特征。

2、自组织超柔性

智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅突出在运行方式上，而且突出在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。

3、学习与维护

智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。

智能技术：

1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。

2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核 *** 作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。

3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于大量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。

其发展前景：

1、人工智能技术。因为IMS的目标是计算机模拟制造业人类专家的智能活动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，因此人工智能技术成为IMS关键技术之一。IMS与人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊逻辑）息息相关。

2、并行工程。针对制造业而言，并行工程是一种重要的技术方法学，应用于IMS中，将最大限度的减少产品设计的盲目性和设计的重复性。

3、信息网络技术。信息网络技术是制造过程的系统和各个环节“智能集成”化的支撑。信息网络同时也是制造信息及知识流动的通道。

智能制造各地政策及发展目标解读

重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。

力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。

到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。

到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。

中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。

广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显著增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到17%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到865。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。

2019智能制造业十大发展趋势

01

安全生产将成为重中之重

当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。

另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。

02

智能制造行业将会近一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

03

通用性技术或将成为AI+的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。

在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

04

数字双胞胎技术或将崛起

数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。

通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

05

打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。

要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

06

更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。

互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

07

用户需求将引导企业转型

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

08

行业级工业互联网平台成熟发展

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

09

聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。

如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。

10

超高附加值制造领域带来机遇

增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。

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