智能制造简介大全,智能制造简介怎么写？

1.智能制造核心技术

智能制造的核心技术除了信息化所需关注的SCM、ERP、CRM、PDM/PLM、MES、BPM、BI等外，还需要重点深入研究的核心技术有：赛博物理系统（CPS）、人工智能（AI）、增强现实技术（AR）、基于模型的企业（MBE）、物联网（IoT）、云计算（CC）、工业大数据（IBD）、预测与健康管理（PHM）、混合制造和工厂信息安全等十项关键技术。

（1）赛博物理系统

赛博物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computing，Communication，Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。CPS可以将资源、信息、物体及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境，如图2.15所示。

图2.15　赛博物理系统

（2）人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。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。

（3）增强现实技术

增强现实技术（Augmented Reality，AR）是一种将真实世界的信息和虚拟世界的信息无缝集成的新技术，它是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉、声音、味道、触觉等）通过科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间。增强现实技术不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。

（4）基于模型的企业

基于模型的企业（Model-Based Enterprise，MBE）是一种制造实体，它采用建模与仿真技术对其设计、制造、产品支持的全部技术和业务流程进行彻底的改进、无缝集成及战略管理，利用产品和过程模型来定义、执行、控制和管理企业的全部过程，并采用科学的模拟与分析工具，在产品生命周期（PLM）的每一步做出最佳决策，从根本上减少产品创新、开发、制造的时间和成本。

（5）物联网

物联网（Internet of Things，IoT）就是物物相连的互联网，指通过各种信息传感设备，实时采集任何监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。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。物联网模型如图2.16所示。

图2.16　物联网模型图

（6）云计算

云计算（Cloud Computing，CC）是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源（包括网络，服务器，存储，应用软件，服务）共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

（7）工业大数据

工业大数据（Industrial Big Data，IBD）是将大数据理念应用于工业领域，将设备数据、活动数据、环境数据、服务数据、经营数据、市场数据和上下游产业链数据等原本孤立、海量、多样性的数据相互连接，实现人与人、物与物、人与物之间的连接，尤其是实现终端用户与制造、服务过程的连接，通过新的处理模式，根据业务场景对时实性的要求，实现数据、信息与知识的相互转换，使其具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

相比其他领域的大数据，工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点。

说明：因为对工业大数据尚未有成熟的定义，本定义是根据自己的理解，在综合Gartner、IBM等对大数据的定义及李杰教授《工业大数据》一书的理解，形成本定义，希望各位批评指正。

（8）预测与健康管理

预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状态的解决方案。一般而言，PHM系统主要由六个部分构成：数据采集、信息归纳处理、状态监测、健康评估、故障预测决策、保障决策。预测与健康管理概率趋势分析模型如图2.17所示。

图2.17　预测与健康管理概率趋势分析模型图

（9）混合制造

将3D打印（增材制造）技术与铣削加工（减材制造）技术有机地结合起来，形成一种新型的制造模式。通过混合制造可以有效借助增材制造的优势实现全新几何形状的加工，同时使增材制造技术不再限于加工小型工件，加工效率也得到大幅提升，如图2.18所示。

图2.18　混合制造

（10）工厂信息安全

工厂信息安全是将信息安全理念应用于工业领域，实现对工厂及产品使用、维护环节所涵盖的系统及终端进行安全防护。所涉及的终端设备及系统包括工业以太网、数据采集与监控（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、过程控制系统（PCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、远程监控系统等网络设备及工业控制系统，确保工业以太网及工业系统不被未经授权的访问、使用、泄露、中断、修改和破坏，为企业正常生产和产品正常使用提供信息服务。

2.智能制造产业链

（1）智能制造的生态系统

中国制造的传统竞争不断被削弱，原有的依靠廉价成本要素投入、产能规模优势的制造业扩张模式将落下帷幕，在这样的趋势下，生产方式会趋于扁平化，呈现出智能制造的生态化，如图2.19所示。

图2.19　智能制造系统生态图

（2）智能制造产业链

国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线（图2.20）更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率，形成智能制造产业链。(www.xing528.com)

（3）人机交互产业链

未来各类交互方式都会深度融合，使智能设备更加自然地与人类生物反应及处理过程同步，包括思维过程、动觉，甚至一个人的文化偏好等，这个领域充满着各种新奇的可能性。如图2.21所示为智能语音人机交互产业链。

图2.20　制造业微笑曲线

图2.21　智能语音人机交互产业链

（4）智能制造产业集群

智能制造产业集群发展模式：产学研相结合模式，龙头企业带动模式，依托国内外产业转移吸引落户模式。智能制造产业集群影响因素：区位要素，市场要素，技术要素，人才要素，产业链配套等。

3.智能产品

目前市场上的智能产品主要有智能工业产品、智能交通产品、智能终端产品、智能家居产品、智能物流/金融产品、智能电网及其他智能产品等，如图2.22所示。无论多炫酷的科技，最终都要服务于人类，融入日常生活，因此，真正实用的功能和更低的使用门槛，才是智能产品的发展方向。

图2.22　智能产品行业总体结构图

（1）可穿戴产品

随着智能硬件的飞速发展，与智能手机阵营的平淡形成鲜明对比的是可穿戴产品的百花齐放，如智能手环、智能手表、可穿戴摄像、虚拟现实眼镜等各类产品，如图2.23所示。通过与智能家居、车联网、智能交通的结合，智能可穿戴产品独立于智能手机的发展趋势可能会进一步延伸，这会导致新的互联网入口和新的生态圈出现。

图2.23　可穿戴产品愿景图

（2）无人机产品

无人机产业链大致可以分为研发、生产、销售、服务等细分领域，具体可细分为产品研发试验、飞控系统开发、发动机等关键零部件生产、任务载荷制造、无人机整体组装、无人机销售、无人机操控培训、运营服务业务、一体化应用服务等环节，如图2.24所示。

图2.24　无人机产业链结构

（3）智能汽车

智能汽车是汽车产业未来的发展方向，整个产业尚处于起步阶段。目前，国际大厂布局中国抢占智能汽车市场，国内厂商把握机遇快速成长，随着国家标准规范的出台，智能汽车市场发展也将进一步加速。智能汽车时间预测如图2.25所示。

图2.25　智能汽车时间预测图

（4）传感器

中国已经基本形成较为完整的传感器产业链结构，在材料、器件、系统、网络等方面的水平不断提高，自主产品已达6 000多种。国内建立了三大传感器产业基地，分别为安徽基地、陕西基地和黑龙江基地，如图2.26所示。政府对国内传感器产业提出了加大力度加快发展的方针，未来的传感器将向着智能化方向发展。

图2.26　国内传感器生产基地及应用领域

4.智能服务

（1）智能物流

随着电子商务的发展和智能服务的不断推进，智能物流成为服务业智能化的首要行业。智能物流行业生态结构如图2.27所示。

图2.27　智能物流行业生态结构

（2）充电服务

随着智能汽车走进千家万户，充电设施的相对缺乏更加凸显。充电桩的PEST分析如图2.28所示。

图2.28　充电桩PEST分析

（3）智能检测

智能检测在我国环境检测、食品安全检测等热点领域发展迅猛，2014年检验检测营业收入1 630.89亿元。国家《关于整合检验检测认证机构的实施意见》提出，全面整合全国范围内各行业检验检测认证机构，并进入市场化进程，与非官方背景的机构同台竞争。