智能制造中的技术范文

导语：如何才能写好一篇智能制造中的技术，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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    关键词:工业;自动化;智能制造;技术

    中图分类号:TH164 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2011)22-0102-01

    自动化生产是新时期工业经济的先进理念,机电一体化、机械制造自动化等均是工业自动化的具体表现。积极推广智能制造技术是未来企业发展的必经之路。

    1 传统制造模式的缺陷

    不可否认,传统手工制作对当时的工业进步起到了推动作用,但在倡导科技创新的今天,传统制造技术却显现了多方面的缺陷。

    ①生产质量低。我国工业包括重工业、轻工业等两大类别,重工业指的是采掘业、原材料加工等,轻工业则指化工等行业。传统的工业制造生产依赖于手工操作,许多产品的质量无法保证,如:机械制造行业靠手工打造金属物件,产品的尺寸、形状等指标很难达到高水平。

    ②生产时间长。传统工业制造因缺乏先进的工艺流程,制造人员几乎凭借个人经验制造产品。对于一些先进的制造工艺未能及时采用,如:采煤行业中煤矿开采工艺落后,造成矿工每天的煤矿开采量量少,且矿工需持续工作12 h以上才能保证足够的产量,作业时间超出预期范围。

    ③生产效益少。企业投入了大量的成本投入工业制造,但由于生产产品质量不达标,成批产品无法走向市场销售,这造成企业出现货物囤积现象。此外,由于质量问题引起的各种补偿问题均给企业经营造成很大的阻碍。早期我国工业呈现出生产投资大,回收效益少的状况。

    ④生产设备缺。根据我国工业发展历程可知,早期工业产品的制造生产70%以上均依赖于手工操作。这不仅是国内工业技术落后的表现,也是工业生产设备不足的象征。由于缺乏机械设备从事相关生产,手工制造才会一直占据工业产品加工的主流,制约了工业自动化进程的加快。

    2 智能制造技术的工业运用

    改革开放之后,国家对工业经济的发展给予了高度关注,全国各地开始积极开展工业技术创新活动。经过近30年的技术改革,我国的工业制造生产已经掌握了自动化、一体化、智能化等多项技术。有了先进技术为支撑,我国的工业经济效益开始翻倍增长,智能制造技术在工业中的运用更加普遍。工业生产自动化中引进智能制造技术的优点如下:

    ①人机操作。智能制造技术的最大特点是实现了“人机操作”,企业在制造高精度、高要求、高质量的产品时,必须要使用智能化操控系统保证自动化生产的质量。如:机械制造行业中,对于金属产品的精度要求十分严格,若依旧安排人工制造加工时无法达到精度指标的。企业可利用计算机与数控设备建立连接,用计算机编程后输入程序指令,机械自动化生产可保证产品精度符合要求。

    ②自动设计。智能机器具有强大的推理、预测、判断等功能,制造设备可参照接收到的数字信号或程序代码设计工业产品。产品研发人员把某个产品的重点参数及程序代码输入智能机器中,则可通过自动设计将产品模型显示在计算机上,让企业根据产品的实际情况选择最佳方案投入生产。如:许多企业采用CAD、proE UG等自动化设计软件,获得的产品模型更加精准。

    ③虚拟生产。虚拟技术依旧以计算机为核心控制,并结合信号处理、动画技术、智能推理、数据预测、模拟仿真等功能,对工业产品的生产流程进行模拟。虚拟化模拟生产可及时发现设计产品存在的问题,对生产制造工艺做进一步改学原料比例调整提供依据。

    3 结 语

    总之,随着工业经济效益持续增长,企业致力于扩大生产规模,制造产品的数量相比之前更多。面对这种状况若依旧采用传统的生产制造模式,则难以满足生产效率指标的要求。

    参考文献:

    [1] 孟俊焕,孙汝军,姚俊红,张秀英.智能制造系统的现状与展望[J].机械工程与自动化,2005,(4).

篇2

关键词：智能制造；机器人；电机；传感器；大数据

DIO：10.3969/j.issn.1005-5517.2016.2.003

2016年智能机器前景预测

智能机器的各种功能已足够稳定与透明，各企业可以尝试着利用智能机器以创造商业价值。智能机器领域的商业投资将快速增长，其中以收入增长与运营效率为投资重点。到2020年，智能机器将成为30%以上首席信息官的五大投资优先领域之一

Gartner研究副总裁暨杰出分析师Whit Andrews，Gartner研究副总裁暨院士级分析师Tom Austin，Gartner研究总监刘轶认为，以下三大发展趋势将促使智能机器未来5年内更广泛、经济和高效地应用在各个领域

1.全新处理硬件；

2.更强大的算法；

3.海量数据。

智能机器的种类及其相关商业案例正在不断丰富，这表明了智能机器解决各种工作难题的商机正在真实而快速地增长。有效识别这些机会将大大促进智能机器发展计划的商业投资。

预计在5年以上的时间内有望为企业带来最大收益的技术包括：智能顾问、智能机器人、商业无人航空器（无人机）、自动驾驶车辆以及虚拟个人助理。

智能机器的使用通常依赖于改变现有的IT系统与工具接口。因此，首席信息官、IT领导者与战略规划部门应提前规划智能机器开发、使用、持续支持与维护的相关成本以及为智能机器部署而变革现有IT基础架构。

此外，首席信息官们还需预测一系列组织问题。智能机器由多种资产组成，所有这些资产需要统筹管理。这些资产可能属于不同的所有人，有着与所有人业务系统主要目的相关的不同优先级别。

到2020年，首席财务官必须处理由智能机器数据以及“算法业务”衍生的估值问题

由智能机器引擎主动收集、交付信息及洞察结果的技术正在促进从人类生成信息资产到机器生成信息资产的转变。而这些资产包括：新内容、分析与业务流程知识本体、知识产权。

智能机器将完善和推进被称之为“算法业务”的新型业务模式。

这是一种涉及到大量互联、各类关系及动态洞察的经济形态，它基于以算法形式呈现的连接、大数据和新知识产权来支持行动。

智能机器技术遍布多个市场，因此没有单独的“智能机器市场”；相反，它是面向广泛应用案例的综合市场。

智能机器的崛起与其他发展趋势相辅相成，并必将与这些趋势共同颠覆我们的业务方式。新兴的算法业务即是其中最重要的趋势之一，它将带动能够产生新收入的新业务模式，借助算法充分利用大量与互联和关系有关的大数据的动态洞察结果。此类业务模式与智能机器之间的关系非常密切，它将各种技术与智能机器的服务结合在一起。

同时，有关此类服务的知识产权有望产生大量或永久性收入流，因为知识产权可以依法获得专利，从而提升价值.

未来5年，首席财务官将面临解决这些新资产结构经济问题的压力。

到2018年，全球300多万劳动者将接受“机器主管”的监督

监督职责将逐渐转变为基于与产出和客户评价直接挂钩的绩效指标来监督员工的工作。

“零工经济”――劳动者为短期合同而展开竞争而非为了薪水工作，正在让企业通过结构化、细分任务等形式获得大量人才。

机器主管将直接根据劳动者的业绩数据和自身能力从中获取洞察力，这一功能人类可能无法企及或者无法快速实现。

智能机器技术与服务目前已实现了商业化，并展示出部分关键属性，包括：

轻松应对高度的复杂性与不确定性，并基于学习能力形成假设条件。

检验这些假设条件，得出具体的概率性结论。

针对具体任务环境形成超出许多行业观察家所预泗的理解力。

机器主管将日益充当决策人的角色，而以往这些决策只由人类管理者制定。

注重绩效评估、激励与支付的商业流程外包商将开发出智能机器“承包管理者”，专门用于评估和监督特殊类别的劳动者。

随着智能机器成为分析绩效的主要工具，劳动者绩效评估将变得更加精细。

针对此类评估的反应也将随之变得灵活和个性化。2016年工业4.0技术动向

制造业和库存管理正向着智能化过渡。例如低功耗连接、嵌入式处理和嵌入式感测等推动智能化过渡的技术已经在提供低功耗、智能网络互联感测解决方案等领域取得了巨大进步。然而，为了实现工业4.0更加广泛和快速的部署，安全性和可靠性才是最值得关注的问题。诸如湿度、温度和压力感测等多模式感测解决方案经常被集成在许多工业和楼字自动化系统中。从延长电池使用寿命到最终的能量采集，超低功耗是关键所在。正是因为有了高效的电源管理和信号链技术，我们才得以实现少于1微瓦的待机功率以及低于100nA的睡眠模式电流。包括模拟和数字信号处理器在内的集成式超声波和毫米波感测解决方案能够在流量计量、诊断和很多其它工业应用中提供全新的多模式功能。工业4.0值得关注

智能制造的相关技术趋势

英飞凌作为德国工业4.0的创始成员和工业4.0的积极倡导者，与其他成员一起负责工业4.0标准化的制定，特别是工业4.0场景下的核心器件和技术的研发。

从技术角度看，智能制造的核心是物联网和服务互联网在工业的应用，所以物联网和互联网的技术趋势会推动智能制造的发展。

同时，互联网和物联网在促进智能制造整合价值链的过程中，其核心部分还是为制造过程服务以实现高效率、高质量和高效资源利用。这样制造过程中的人机交互、机器和机器交互、物料和机器交互、机器和环境交互等技术成为必然，并已经逐渐成熟和进行尝试。工业4.0的参考架构和软件模型也已经，相信不久就会有基于参考架构的应用实例出现。

为了符合个性化制造的要求，产品生命周期管理的系统和设计及制造的系统的结合度现在越来越紧密，这将成为一个趋势。智能化制造还会推动制造大数据分析来更好地为经营决策和质量控制服务。

英飞凌的特色技术和产品

英飞凌在智能制造领域和工业4.0领域有独到的技术.英飞凌不光有高效能的电机马达驱动芯片、还有微控制芯片、高性能传感器等成熟领先的产品。针对工业4.0，或者更广的物联网环境，我们一直认为安全是一个重要并斟待解决的问题，所以我们开发并提供了世界领先的基于硬件的安全芯片解决方案服务于工业控制安全和物联网安全。

例如，针对工业智慧人一机、机一机等接口的发展，我们推出了高精度的3D磁性传感器。通过检测x、y和z方向的磁场，传感器能够可靠地感测三维、线性和旋转运动.所采用的数字12C接口可在传感器与单片机之间实现快速双向通信.适合于需要快速三维、角度测量或低功耗的应用。

最近我们也推出了3D图像传感器，英飞凌全新的传感器新技术不仅帮助3D摄像头实现了具有真实感的成像功能，还能识别手势及面部表情。如在医疗检测仪器中，可帮助医生无需触碰电脑显示屏，查看病人的检测数据；在高级辅助驾驶系统中，可主动获取驾驶员的面部表情，判断驾驶员的精神状态，在驾驶员面露疲倦时，给予及时的警示，当车辆处于即将与其他车辆碰擦的危险时及时刹车，避免交通事故的发生.在工业场景中帮助人通过手势控制机器及虚拟现实应用。

电机需要精确位置控制及电流控制

智能制造是一个很大的概念，包含若干的技术应用。从电机控制的角度来看，节能、高效、精准、互通肯定是毋庸置疑的趋势。

在伺服控制中，高精度电流和电压检测可提高速度和扭矩控制性能，要求12位及以上的性能的多通道ADC；ADI具有业界领先的ADC技术，包括了隔离ADC产品，它们可以很好地满足高精度控制的要求。ADI可以提供高精度RDC来满足使用旋转变压器的位置检测场合。从优先考虑安全和保护的角度，信号采样和功率器件驱动应采用隔离技术，ADI公司的iCoupler数字隔离器产品可满足高压安全隔离要求。在工业应用的设计中，IC产品需要更长的生命周期和更高的可靠性。普通的交流感应电机向永磁同步电机转变已是大势所趋，要求系统设计师能提供更高效率和更灵活的算法。

传感器和分布式计算迅速增长

据Gartner，物联网（IoT）是2015最热门的技术。与此相关的话题大多聚焦在消费类应用，如智能家居、车联网和消费类可穿戴应用（如腕带运动追踪器）。然而，物联网的工业分支（也称作智能制造业）对于商业和社会经济层面的潜在影响将最终超越消费类应用。智能制造业的变革将改变众多产业，包括制造业、油气行业、农业、矿业、运输及保健行业。上述产业的总和占到世界经济总量的近三分之二。

智能制造的本质意味着收集并利用机器和传感器生成的大量数据，以优化生产运营。这将影响众多系统设计，包括工厂车间的设备（系统）、通信集线器和控制器本身的设计。

智能制造趋势

智能传感器、分布式控制和复杂的安全软件是智能制造业不可或缺的因素。Maxim Integrated的芯片适用于诸多自动化系统和传感器，因而我们对于自动化系统架构的演进如何支持工业IoT有独特的理解。

制造业系统发展的关键趋势是传感器和分布式计算的迅速增长。

普适测量。传感器及其接口的成本持续降低，使得制造商能够对更多变量和数据类型进行追踪。

分布式控制。将过程控制器（可编程逻辑控制器，PLC）移近至被控机器，打破控制瓶颈，提高生产吞吐率和灵活性。

智能制造业正在经历工厂自动化传感器领域数字IO-Link标准的爆发性增长。IO-Link协议是第一个开放的、低成本、点对点串行通信标准，基于全球标准化I/O技术（IEC 61131-9）。该协议适用于任何位置的PLC和传感器以及/或执行器之间的通信.

这种功能强大的点对点协议基于成熟的3线连接。理解IO-Link通信的最好方式是将其理解成传感器领域的USB――非常容易使用和部署，并且能够提供来自于智能传感器的智能数据。

Maxim的技术能够助力上述新型系统的发展。图1所示的传感器是Maxim认为迄今业界最小的IO-Link环境光传感器，可以读取颜色值并通过IO-Link连接发送信息。整个系统只有回形针大小。

另外一个重要趋势是这些外型日益缩小的工业自动化设备中的电源系统设计必须具备超高效率，因为系统无法承受额外的散热。

Maxim凭借先进的工艺技术和创新设计提供品类众多的电源调节器，可实现超高电源转Q效率（宽负载电流范围内高于90%）。这些器件集成众多分立元件，如FET、肖特基二极管等，提供超小占位面积的封装.我们认为我们具备品类全面的同步电压调节器――这类器件在工业系统中几乎无所不在在50mA至5A负载电流范围内实现高于90%的效率。

机器人及智能制造对元件需求提升

中国的智能制造开始出现大规模扩张态势。这一发展形势的推动因素包括自动化制造的持续发展，其中包括为这一发展提供支持的零配件以及电子制造的大规模生态系统。同时，人工成本持续攀升，这也推动了自动化生产的需求，尤其是对机器人生产的需求。

据国际机器人联合会（0FR）预计，2018年全球所安b的工业机器人中，中国将占有1/3。最新数据显示，2014年工业机器人的销售己飙升至大约57.000台――上升了56%。

中国的机器人行业还将在中国政府发起的新一轮竞争攻势“中国制造2025”中实现更多发展，获益良多。据IFR预测，中国的工业机器人销售数字有望继续飙升，到2018年将总计达到大约15万台。

莫仕（Molex）提供的众多连接解决方案可以应用到机器人领域，但尤其值得关注的是Flamar定制电缆。该款产品性能好，韧性强，多芯布线，经久耐用，适用于传感器、测量、控制、机器人以及机器驱动。传感器电缆可支持重量、温度、压力、流动状态、液位、振动及位移方面的测量。

另外，智能制造通过部署“智能”设备，使灵活且自我设置的无线“网眼式”网络实现灵活移动、微型化及网络化管理，从而实现最优生产效率。对于这类工业自动化，Molex提供了一系列标准天线。目前的Molex标准天线系列适用于通过ISM和蜂窝频段实现机器-对-机器（M2M）沟通，同时也适用于Wi-Fi各种应用”

工业大数据的未来：从智能终端设备到企业系统

随着传感和网络连接技术的普及，在系统中添加测量功能从未如此简单和经济。在这个工程和测量数据爆炸的时代，如果企业没有制定稳妥的数据管理战略，几年后他们将无法有效应对和管理所有的数据。因此，一流的测量和分析解决方案必须具备两个基本功能：1.终端分析，2.智能企业管理和分析。

将测量分析推向智能终端

过去十年来，数据采集设备和传感器的智能功能快速增加，而且变得更加分散，处理元件也放置在更靠近传感器的位置。如果看一下ARM、Intel和Xilinx等公司的最新芯片和IP所集成的采集系统和节点就可以充分证明这一点。但是除了测量设备更加智能之外，传感器同样也日益智能化，智能传感器将传感器、信号调理、嵌入式处理器和数字接口/总线集成到一个极其小巧的封装或系统中。

鉴于这一趋势，现在许多应用都强调了边缘设备的智能化和高级信号处理。在资产监控应用中，传统的测量系统将每个数据点记录到磁盘上，即使所测量的物理现象没有发生任何实质性的行为。这将导致所部署的系统会产生数干兆字节甚至数万亿字节的数据需要进行分析和线下筛选。

由于处理在更加靠近传感器的位置进行，测量系统软件必须有助于在边缘设备上高效地进行分析。未来基于终端的系统软件需要能够快速配置和管理成千上万个联网的测量设备，并在这些节点上进行大量分析和信号处理。展望未来，企业必须过渡到更加智能且基于软件的测量节点，才能跟上模拟数据爆炸式增长的速度。

更智能的企业管理和分析

采集智能系统的数据后，下一个步骤就是将数据传送到企业系统来有效地管理和整合数据以及进行大规模分析。一个来源于多工程数据的企业数据管理和分析解决方案将有助于正确的人员在正确的时间获得正确的数据，从而做出正确的决策。其中两个主要的考量因素是能否正确地归档数据以及更智能地进行分析。

正确地归档数据

为了准确地对多个数据源进行数据分析，所有数据集应包含一致的元数据或描述性信息来解释测试数据被保存的原因。元数据包含的信息包括测试设置、测试结果、测量单位等。据IDC的调查显示，大多数公司仅对22%的采集数据进行文档记录，而实际上能够进行分析的数据平均只有5%。因此还有许多可能非常重要的数据没有被充分利用。重视将元数据标准化的公司将能够实现更高程度的数据分析自动化，从而获得明显的竞争优势。

但是在开始进行元数据标准化之前，工程师必须首先在哪些元数据对分析非常重要这个问题上达成一致。一流的公司通常会有一个项目规范来定义所采集的元数据的命名和属性。应用程序应该在采集时试图记录尽可能多的已定义属性。但是在采集数据之后，许多公司会通过运行自动检查和插入缺少的属性来添加数据属性。比如，捷豹路虎对元数据进行自动化质量检查，并在一年内开发和实现了企业数据管理解决方案，以前该公司仅能分析10%的数据，预计接下来这类数据将可达到惊人的95%。元数据的一致性使得它们能够应用一致的自动化分析来匹配已定义的属性。

更智能的分析

根据Frost&Sullivan市场调查公司2015年9月对全球测试与测量大数据分析市场报告指出，如果将大数据分析应用到测试中，产品开发成本将可减少近25%，运营成本将可减少近20%，维护成本将可降低50%。由于大模拟数据是增长最快且数量最庞大的数据类型，寻找新的相关性并预测未来行为是保持竞争优势的关键。

要做到这一点，为了研究、设计和验证目的而进行测量的公司需要大大优化采集和分析边缘设备数据的方式，并在企业内部对数据进行管理和分析，以确保能够有效地利用这些数据来做出正确的决策。他们越早这样做，就能够越早利用更精准的数据获得更大回报。

感言

正如惠普企业超大型主机服务器和物联网系统总经理和副总裁Tom Bradicich所说：“物联网的智能终端分析和其他工业解决方案对于解决工业大数据问题发挥着重要的作用。智能测量节点提供在线数据分析，从而更快速获得有意义的结果。现在是时候通过大数据获得更多信息了。”

NI分布式了业大数据系统

大数据可以分成数字和模拟数据两大类。数字数据又可以分成结构化数据（如来自企业应用程序的数据）或非结构化数据（例如通过Twitter或Facebook等社交媒体产生的数据）。另一方面，模拟数据是指工程（由工业系统产生）和环境数据（例如射频、光和温度数据以及自宇宙形成至今产生的数据），这类数据可使用传感器测量，并使用模数转Q器来数字化，以便进一步挖掘和分析。NI产品（CompactDAQ、PXI、CompactRIO和WSN）能够用于模拟物联网/M2M网关，用以采集、汇总和数字化模拟数据。此外，NI还推出了InsightCMEnterprise套件，提供了基础设施/云层的数据管理和传输、数据分析和系统管理软件，以便进行大数据分析和挖掘。总之，这些产品形成了强大的平台来构建用于工业物联网的大“模拟”数据系统。

为用户提供专业的测试设备及系统

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随着电力科学技术的不断发展，我国的智能化技术已经得到了很大的发展，智能化技术逐渐地进入我们的日常生活。对此，本文就智能化技术在电网改造中的应用进行简单的分析与思考，并提出一些可供参考的意见与措施。

【关键词】智能化技术 电网 改造

电力体系中大部门元件是具备庞大的物资性子，这也就申明电力体系是一个典范的动态大体系。然而正是由于这个原因，对电力系统控制就会增加难度。随着电力系统不断扩张，随之而来的是电力系统控制需要更加先进的智能技术，智能技术通过先进的设备、控制方法、决策支持系统，在电力系统运用中发挥着重大的作用，使电力系统安全平稳的运行。

1 智能电网的概念

智能电网的核心技术是采用世界较为先进的传感测量技术、先进的通信技术、先进的自动控制技术以及能源电力技术。由于每个国家的国情不同，企业由于自身建设的不同，对于未来智能化技术也提出了不同的构想。欧盟委员会根据自身国情，定义智能化技术的电网为一个可以整合的传输网络，进而达到能够提供较为持续、经济和安全的电能。

2 智能化技术在电网中的运用

电力系统自动化不断的完善和改进恰是由于智能技术的运用，它的应用不但使电力更加廉价与便利，还协调电力系统发展的不成熟性和该系统自身的不稳定性。智能技术主要包括一下几大类：

2.1 模糊控制

它是一种十分简单且很容易掌握的方法，能够对系统宏观的控制，最主要的特点是能够有效的对随机、非线性和不确定性系统的控制。它是一种比较新颖的方法，相对于常规的模式相比更具有优越性。

2.2 专家系统控制

它在实现控制是利用智能协调、组织和决策，最大的特点就是能够对各种启发式和不确定的知识信息进行控制。专家系统在得到广泛应用的同时也有其不足之处，就是具有较大的局限性。主要是因为专家系统控制技术仅仅运用的是一些浅层技术对于那些功能理解的深层适应无法满足，其次是无法完全模仿电力全家的创造性和及时的应付新情况能力不足，对于一些复杂的问题因为没有良好的分析组织能力工具得不到解决。所以在专家系统控制的分析方法等相关问题得到提升后，电力系统自动化技术才能够得到快速发展，取得非同一般的效果。

2.3 神经网络控制

由于神经网络控制与电力系统自动化相适应的特征，加之神经网络控制本身具备较强的自我组织和学习能力以及其有强壮的网络系统和处理能力，所以神经网络控制能够实现非线性的复杂映射，在很过范畴中发挥了巨大的作用。神经网络控制的方式是由大量且简单的神经元构成的神经网络控制技术，神经网络控制的基本原理是利用一定的学习算法，调节了隐藏在其连接权值上的大量信息权值，实现了非线性的复杂映射。这个概念得到了广泛的运用，比如在自动控制领域、传感型号处理领域和医学领域中得到充分的运用。

2.4 线性最优控制技术

线性最优控制技术是电力系统控制技术中最重要的一部分，其重点就是控制发电系统。线性最优控制技术研究的主要问题是如何提高发电系统的工作效率，如何改善发电系统的运行品质。现如今，发电机制电阻中应用最多的一项是线性最优控制技术，它不仅仅适用于发电机电阻中，还应用于大型机组方面，通过最优励磁控制方式，能够对动态的品质进行改善，特别是对于远距离输电线路能力有一个比较大的提高。电力系统控制技术中应用最多且最广泛的就是线性最优控制技术。

2.5综合智能控制

它的重要发展方向就是智能集成化，不再是单取某一项的优势，而是将多项智能技术结合于一体。它实现了现代控制方法和智能控制这二者支架的难度集合，能够在自适应性组织模糊控制、模糊变结构控制、自适应性神经网络控制、神经网络变结构控制等。综合智能控制能够实现对各种智能控制方法的融合，在复杂而且庞大的电力系统中，综合智能控制系统能够发挥出更为突出的作用。神经网络系统中的不足之处就是只适合于非机构化信息的处理工作，而模糊控制系统对于机构化知识的处理更加行之有效，所以如何使神经网络系统与模糊控制系统结合就显得尤为重要，但是这必须有一定的技术作为支撑。模糊逻辑和神经网络的强项就是能够从不同方向来为智能系统提供服务，然而两种技术又有其不同之处，对于非统计性的不确定问题可以在模糊逻辑中得到解决，模糊逻辑属于高层次推理过程，而神经网络主要适用于低层计算方法。如何能够使两者的有机结合，通过一定的技术支撑便能到达事半功倍的效果。

3 智能化技术在实际应用中的分析

智能化的改造能够降低投资以及降低运行成本，主要是从节约占地面积和建筑面积、建筑工程量、能耗几个方面（见表1），智能化技术同时也可以降低运行成本以及维护。

4 结束语

现代化社会的发展趋势必然是电力系统自动化与智能的技术的结合，电力系统的发展从低级到高级，从局部到整体中进步。研究和发展电力系统中的智能技术对于促进我国电力系统自动化的进程具有重要意义，我国目前的电力系统自动化中的智能技术发展还不成熟，只有不断的在实践中去发现问题，找到问题的不足，然后对于问题加以研究，积极学习国外的先进技术加上我国的现实情况在学习的基础上不断创新，发展出一套属于我国的电力系统自动化与智能技术结合的理论，推动我国的智能化技术的发展，相信在不久的以后这一切都会实现。

参考文献

[1]刘进升.智能控制方法在电力系统自动化中的应用[J].科技创新导报，2008（34）.

[2]肖云峰等.智能技术在电力系统自动化中的应用探析[J].科技与企业，2011（15）.

篇4

关键词：机械制造；实训教学；校企合作；项目驱动；企业需求

中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）33-7979-02

机械制造技术是高职机电一体化、数控技术、机电设备维修与管理专业的一门专业核心课，在整个教学体系中起着举足轻重的作用。该课程前后应有机械制图、金属工艺学、工程力学、公差配合与测量技术、机械设计基础，液压与气动技术、机械制造技术、数控加工工艺与编程、机械CAD/CAM、模具技术、机电设备故障诊断与维护，重点在于机械制造工艺系统内在规律的研究[1]。而随着社会的发展进步，社会对人才的需求逐渐从数量型向技能型转变，越来越需要高素质的应用创新型人才。而实训教学作为《机械制造技术》课程理论教学相配合进行的集中性实践教学，是课程由理论层次提升到应用层次的关键环节。其目的是培养学生掌握机械零件的加工工艺过程所需要的机械制造技术知识，培养学生的创新能力和面向企业需求及社会生产实践的适应性和综合解决工程问题的能力等。

1　目前实训教学中存在问题

当学生完成“机械制造技术”课程中大部分教学内容的学习之后，绝大部分高职院校都会安排大约2周左右的时间进行相应内容的实训教学环节。要求学生对本课程及其相关课程的理论和生产实习的实践知识有进一步理解，例如需要掌握工艺文件的编制或者进行专用夹具的设计等。笔者发现目前大部分职业院校在“机械制造技术”课程实训教学存在如下问题[2-4]：

1）实训时间短，任务重。

“机械制造技术”课程内容多而广，　但涉及到一些具体教学内容时却又不够深入，学生感觉很难理解和掌握，如讲授刀具时只以车刀为例讲解，对于成形表面加工刀具、孔加工刀具复合刀具、螺纹加工刀具、平面加工刀具等常用表面的加工刀具讲解较少；在讲授机械加工装备与方法时也仅简单的介绍的常用的设备和加工对象，对各设备加工质量、尺寸精度、粗糙度、形位精度等介绍很少，而这些内容在工艺设计中又是非常重要的。这就造成了理论课程和工程实践之间的脱节，这就需要在实训环节进行加强。但是随着教学改革的不断深入，实训环节的教学时间不断进行压缩。而为了保证教学质量，实训教学内容并没有减少，这样导致的结果就是学生在实训时有些细节问题不可能去认真思考，从而影响了教学效果。

2）实训内容相对陈旧，缺乏数控加工工艺的训练。

随着数控技术的普及，对数控工艺处理能力的训练和培养日益成为机械制造专业高级技能人才培养的基本能力要求。然而当前机械制造技术实训教学依然以传统机械加工为主线进行的，它涵盖了“机械制造技术”课程中大部分内容，但对数控加工工艺设计的训练很少甚至没有，从而也严重影响着学生对先进制造技术的熟悉和掌握。

3）缺乏对零部件及整机检测相关工艺内容的训练。

当前的实训教学环节中，尤其是在工艺分析阶段，设计人员往往侧重于对零件的技术要求和质量标准的分析，但在后续的设计中由于学生或者教师缺乏对企业技能整体需求的缺乏导致对整机、零件及工序加工检验的具体设计无法进行贯通，致使学生缺乏对典型检测方法、设备及应用的训练。

4）CAD＼CAE技术应用很难少。

三维CAD＼CAE技术目前已广泛应用于机械设计与制造企业的各个领域，并颁发制定了许多三维设计的有关标准。当前的实训教学过程中CAD技术虽然也有一定的应用，但几乎以AutoCAD等二维软件为主，而对于在大量企业中广泛应用的三维CAD软件如UG、PRE等则应用较少，致使学生缺乏实际企业需求的相关技能的训练，不利于职业类学生独立自主学习和创新能力的培养。

5）标准化问题。

在应用创新人才和卓越工程师的培养中，标准化训练是基本素质训练，主要涉及图纸标准化、公差标准化、表面粗糙度标准化、技术文件填写的标准化（切削用量、机床设备、夹具、量具、刀具、工序余量、工时额定等）等内容。当前的实践环节中，由于图纸主要以二维为主，致使学生浪费了大量时间在图纸标准化上，而用在加工工艺能力培养上的时间减少，最终导致所出技术文件质量不高，也即缺乏技术文件填写的标准化的能力和训练。

2　整合企业需求技能训练的实训模式

针对当前的问题，在多年实践的基础上，提出了整理企业需求技能训练、以应用创新型能力培养为目的的机械制造实训教学模式，其主流程如图1示[5]。

我校一直致力于在机械制造实训教学过程中最大程度整合企业需求技能的训练研究工作，经过最近几年的探索和实践，将企业需求提炼为一个个的实训项目，逐渐形成了“项目驱动式”人才培养模式[6]。“项目驱动式”人才培养模式是根据企业在实际生产中所需要的需求技能，将其融入到课程理论教学体系和实践性教学体系中，将学生所学的专业理论基础和实际技能知识“活化”，使学生具备一定的创新能力和可持续发展能力，形成和社会、行业无缝连接的人才培养方式。

实训中心聘请企业工程技术人员和技师指导学生实习，通过模拟企业各个部门的工作情境，通过在真实的职业环境中体验职业角色，让学生直接感受机床操作、生产管理、品质管理等活动以及企业的考核、激励、管理机制，提高对专业知识和技能要求熟练度的认识，体会职业竞争所带来的压力，积累工作经验。通过将企业需求技能训练融合到机械制造实训教学中，能够让学生直接面对企业生产中技术的难题，极大地锻炼了学生解决工程实际问题的能力。通过这种模拟企业实际技能需求的教学模式，学生能够更好的感受未来将要进入的企业氛围及文化，极大增强了学员今后岗位适应能力，教学效果非常显著。

在实训教学过程中整合企业需求技能对于提高劳动者素质、拓宽就业渠道具有不可替代的作用。目前，我国正在大力发展新型工业，急需调整机械制造行业产业结构，对技术型、应用型等人才的需求量将越来越多。通过在实训教学中最大程度整合企业技能需求，可以促进企业、社会等多角色全面参与到专业建设以及教学全过程中，必然会促进企业、社会对职业院校毕业生的认可程度，提高毕业生的就业率，为学校赢得声誉，同时也可利用企业、社会的设备等，弥补职业技术院校教学资源的不足。这种教育模式是未来机械制造专业实训教学的必由之路，其整合的核心是充分利用学校和社会物质与智力的双向资源，为学校的人才培养和地方经济发展服务。实训中心采用互利互惠、双向共赢的原则引进企业的设备和项目，通过邀请企业工程技术人员进入实训中心充当兼职教师或者让实训教师去企业接受对应培训；广泛联系行业协会、企业和职业技能鉴定部门，对机械制造类专业的学生进行技能鉴定，加强对外技术服务、新产品开发和新技术研究工作，这是不断提升实训技术水平的重要工作。

合作企业也可以通过机械制造实训过程来考察学生的表现以及专业能力，挑选到他们满意的准员工。在实训教学中通过整合企业需求技能训练已经使得这些准员工熟悉了企业工作流程、运作机制，在技术上已经成熟，不需要再培训就可走上工作岗位，解决了企业高技能型应用人才的储备，其他学生也能够非常迅速地适应使用同类设备企业的岗位要求，进一步扩大了学生的就业渠道，达到了双方共享校企合作成果的目的。

3　结论

机械制造实训是和机械制造技术课程配合进行的独立实践教学模块，旨在培养学生独立分析和解决机械加工工程实践的能力。构建和实施新的数控实训教学体系，对培养新世纪高技能的人才有着举足轻重的作用，目前各高职院校的校内实训教学内容还存在学校教学与现代工业技术发展脱节的问题，只有紧贴企业生产实际需求构建实训技能教学训练体系，并不断根据企业技术发展状况进行动态调整，才能真正为社会培养高水平的数控高技能型应用技术人才。

该文分析了当前实训教学环节存在的问题，以应用创新型人才培养为主线，提出了以项目教学为依托，整合企业需求技能训练，将企业实际技能需求融入到实训教学，提高实训教与学的目的性、针对性的教学方法，和松散和集中相结合的综合实训模式。

参考文献：

[1]　刘迎春，熊志卿，宁立伟.机械类应用工程师人才培养模式的改革与实践[J].中国大学教学.　2010（8）：18-20.

[2]　张爱梅.新时期机械制造类专业实践教学改革的探讨[J].教育与职业，2008（9）：161-162.

[3]　路海萍.课程项目化：高职院校课程改革走向的选择[J].职业技术教育，2009（8）.

[4]　钟波，陈容，冯云.高职机电一体化专业实践教学模式的改革与探索[J].职教论坛，2006（06）.

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关键词：智能制造；机电一体化；具体应用

在科技技术逐渐发展下，机电一体化技术也具备了更多的优势，并且使其在更多的领域中被运用。机电一体化技术的出现，让电子和机械有效的结合在一起，进而达到了对机械设备进行智能化管控的目标，这是智能制造的基础构成。在目前的生产制造中，主要是包含了智能系统以及智能制造技术。其是目前社会工业化发展的主流趋势。

1智能制造相关概念以及机电一体化技术的现状

在我们目前的社会发展现状来看，智能制造具体是包括了2个方面内容：其一是智能制造技术，具体是技术人员将计算机模拟系统作为辅助工具，进而对特定系统进行分析以及决策，从而节省了大量的人力与财力。相关人员只需要使用计算机系统就能够对系统进行分析，提升了研发的可行性，并且也确保了生产制造的高效性。其二是智能制造系统，这就能够简单的理解为人机一体化，是经由智能机器人与人类专家构成的，在运用的时候主要是将计算机作为工具，让人类专家进行分析以及构思等等，以此替代了在制造工厂中人为的脑力活动。智能制造系统是对智能制造技术的延伸与发展，其是将网络化、自动化技术整合为一体的制造系统，让整个子系统能够进行智能化的运行。在机电一体化技术发展初期时，电子技术和机械技术并没有有效结合，其主要是依靠电子技术在机械工业中的使用，以此提升机械生产效率和产品质量。不过，在目前的计算机技术以及信息技术发展现状下，机电一体化被注入了新的活力，其在生产中得到了普遍的应用。将其运用在智能制造中，更加促进了整个机械各行业的发展，让生产管理工作实现了智能化、自动化，从而让生产工作的实施更加的方便。在机电一体化中涵盖了很多种技术，并且随着科学技术的发展也融合了更多新的技术，确保了这种技术的先进性与实时性。机电一体化技术运用了电子技术，在人工智能的基础上运用计算机系统，进而达到了对机械设备的自动化管理以及控制，从而让整个生产过程更加的方便和高效，也让生产活动更加的规范。

2机电一体化技术在智能制造中的具体应用

（1）传感技术的相关应用。在集体一体化技术中，传感技术是最为基本与关键的构成。因为其具备很高的准确性以及敏感度，能够尽可能的避免受到外界杂乱信号设备的干扰。如果把其运用在智能生产中，能够发挥其巨大的作用，在这个基础上建设相关的传感网络系统，这样就能够实现信息之间的相互传输，并且使用计算机把其收集到的相关信息进行整理与分析，进而让整个生产过程能够被有效管控。在目前的生产制造中运用的传感器中，其是以光纤电缆传感器为主要，运用标准化的接口，大幅度减少了设计难度以及成本。（2）数控生产中的相关应用。我们将机电一体化最早是运用在数控加工技术方面，其在我国机械制造水平方面发挥了很大的作用。把机电一体化技术运用在数控制造中，能够提高机械加工的精准度和机械加工的效率，数控生产的主要是在其加工精准度方面，因此数控在智能控制系统方面要求比较严格，现在数控机床中运用的智能控制系统大部分运用的是CPU预计总主线模式，这种模式主要是进行在线判断以及智能控制技术，在此基础上进行三维仿真，对整个数控技术加工的过程进行模拟实验，以此对实际操作提供参考依据。（3）在自动线和自动机械中的应用。当前很多比较大的企业中，均是运用了自动化生产线依据自动生产机械，这种技术是使用了电子技术中光电控制系统和人机界面控制系统，进而对整个生产制造系统进行全面控制。自动生产线和自动机械运用范围比较广泛，比如目前的电脑以及手机都是自动化生产线。其主要是运用计算机控制系统对在生产中的相关设备进行有效融合，即为数控设备、计算机设备等相关的方面进行一体化管控，进而进行集约化以及网络化的生产模式。（4）机电一体化技术的发展应用。将机电一体化技术运用在智能制造中，工业智能机器人是最为先进的应用，其融合了各种相对先进的技术，是将人工智能、仿生技术以及计算机技术等相关的科学技术融合的新技术。机器人是目前科学技术中研究的重点，是控制论以及传感技术等相关的总体，其在生产制造行业中被广泛的应用。在工业生产中智能机器人的出现与应用，提升了产品质量的同时也增加了产品产量，并且也减轻了工作人员的劳动量。工业智能机器人在运用时具备了能够对信息进行判断、迅速完成复杂的工作流程以及生产准确度高等相关的优点，并且还能够运用在军事生产制造中，其得到了各行各业的高度认可。

3结束语

综上所述，在目前的工业生产行业中，智能制造是最为主要的发展趋势，其能够对工业生产进行自动化以及智能化的管理，从而提高了生产效率以及质量。而机电一体化是智能制造的关键与基础，其应用水平对智能制造的实现有很大的影响。所以必须要重视机电一体化在智能制造中的相关应用，在此基础上保障了智能制造能够更好的发展，从而为生产企业带去更多的经济效益。

参考文献：

[1]林少锐.机电一体化技术在智能制造中的应用[J].科技资讯,2015(14):92+94.

[2]王伟.机电一体化技术在智能制造中的应用浅析[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2016(10):160-161.

[3]徐小涵,付洪磊.机电一体化技术在化工企业中的应用[J].山东工业技术,2017(07):162.

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【关键词】机电一体化；智能制造；实践研究

1前言

近年来随着科学技术的发展，机电一体化系统已经逐步成为机械制造与发展的主要趋势，使更多的机械设备制造实现自动化、智能化的主要方式，机电一体化系统在智能制造中的深入应用，极大的满足社会发展需求，它将在工业发展中表现出无法比拟的优越性，满足工程可靠性与效率需求的同时，有效减少因人工操作造成的失误，从而实现精度的生产，对促进企业生产自能化方面有着举足轻重的作用。

2机电一体化概述及发展现状

首先，机电一体化技术主要是为了满足社会工业生产的需求，于20世纪60年代出现，主要是将电子与机械集于一体的先进科学技术，其中它涵盖了计算机、机械、信息技术、传感和自动控制等多项技术于一体的综合性技术。其中，详细的说机电一体化的基本组成部分主要有机械体，实现各部件之间的连接构造;驱动动力部分，提供动力并帮助机械实现能量的转化，使实现动力功能;遥感测试部分，检测机械内外部环境实现其预算计测功能;执行部位，接受控制信息，对要求动作完成;信息处理单元，运算、处理、决策、实现控制功能。这一技术进入21世纪以来，融入了微处理技术和计算机技术的精华，得到了快速发展，之后又融入信息电子技术，模拟人脑对生产流程进行分析判断，使企业的生产逐步实现智能化。其次，机电一体化发展现状介绍，机电一体化技术主要是应用于一些大型的生产企业中，机电一体化依赖于众多学科的先进技术的融合，实现对人脑的模拟，使其对企业机器生产的全过程能够进行有效分析，判断和处理，通过发出各项指令操作，通过机器实现复杂的生产流程，通过机械设备进行智能控制，运用机械操作代替人力的操作，使整个生产过程简单，便于管理，在极大减轻人工工作用负担的同时，也为企业的发展减少了很大的成本。随着世界经济一体化进程的加深，世界工业的发展早已不再仅仅局限于某一领域内，或是某一区域内，而是考虑利用最小成本的同时，实现世界各地的就地取材，面对这种发展现状，机电一体化体系也有了新的发展要求，将远程控制技术也应用于机电一体化体系中来，因此，不难看出机电一体化技术是伴随着生产技术要求和科学技术的发展不断向前发展的，机电一体化技术有着广阔的发展空间，另外，机电一体化技术也逐步打破企业的自有生产方式，通过对机电生产产品的统一标准，生产流程的规范，从而实现模块化的集成机电生产。

3智能制造技术及其发展

智能制造是指通过运用计算机程序模拟人类的思维活动，实现机器对在无人控制操纵下的机械自动化生产。智能制造技术已经成为现阶段机械制造技术主流的趋势，通过智能化的制造可以有效帮助人解决很多复杂繁琐的操作，极大的避免了因人工不小心失误造成的生产损失，提高了生产设备的精确度，因此，智能制造的应用要比往往传统的制造具有无法比拟的优越性。使机械设备的制造在人类不可能达到的空间展开。智能制造在机械生产制造方面已经为人类创造了很大的价值。智能控制技术是发展人类智能中一个重要的领域，其主要目的是为了改善以往传统制造中较为复杂多样的控制任务。

4机电一体化技术在智能制造中的应用

机电一体化体系中，智能控制的应用途径十分的广泛，在我们社会生产生活的方方面都有体现，随着科学技术的进步，现阶段的机电一体化正在逐渐向人工智能化的方向发展，这是社会发展所需求的在必然趋势，是经济发展水平与科技发展相结合的应然产物，在我国机械制造业发展过程中，能够有效快速实现机电一体化是机械制造发展的重点内容，机电一体化能在提高生产产品效率的同时，还能确保产品的质量，目前的科学技术水平在机械制造的领域内最大的实现计算机网络技术和智能制造控制技术有机结合，从而实现由人工管理操作到智能控制监管的有效过度。同时，智能监管控制的部分，还可以实现对机械设备运作的检测预测管理工作，实现对可能发生的机械事故有预测的作用，以确保生产的顺利进行，或是通过智能控制系统有效协调工作的进行。(1)机电一体化中应用智能制造的优势。智能控制技术对机电一体化系统中的程序或部分结构进行智能化调试与控制以保证程序系统工作的可靠安全性;工作人员采用计算机网络技术将编写的程序或是代码输入到机电一体化系统中，实现对机械的智能控制;智能控制技术可以实现根据外部环境变化，对其工作内容，进行调控，实现机电一体化工作的精确度。(2)以机电一体化体系中智能制造在建筑领域的应用做详细解释说明，智能控制在建筑领域的广泛应用主要体现在两方面，分别是在保暖制冷系统和建筑照明系统中。其中的照明智能控制系统，是通过应用通信技术和计算机网络技术两者有效结合实现的，能够有效的实现对照明区域，照明亮度，照明时间的合理控制与调节。从而有效节约能源，较大可能的提高资源利用率。(3)机电一体化技术中的智能制造在数控领域的有效应用。社会生活的各行各业都在应用机电一体化技术，而其中的数控技术对机电一体化技术的要求越来越高，数控技术由于其是进行大规模的生产，数控技术在逐步实现智能化方面具有很大的发展空间，利用计算机网络技术在数控方面实现智能监控，编程，建立自身的数据库。智能控制技术在数控技术中的应用还可以实现，在一些较为大型复杂的工程问题或是机器设备有问题的情况下，人工无法实现的检测，借助数控技术可以进行推理与演算，适时给出修改意见。

5结语

伴随着科技的发展，机电一体化在智能制造中的应用产品已经渗透到了我们生产生活的多方面，这种通过多种高新技术结合的产物极大的为我们生产生活带来便捷，这种机电一体化的智能发展方式进一步推动生产方式的深化改革。仍将有广阔的发展前景，需要我们相关从业人员根据实际的生产生活不断的进行改进，为我们社会经济的发展做更大的贡献。

参考文献:

［1］吴小龙．机电一体化技术在智能制造中的应用［J］．城市建设理论研究:电子版，2015，1(29):68．

［2］秦立峰．机电一体化技术在智能制造中的应用分析［J］．工程技术:引文版，2016(4):272．

［3］纪钰珩．机电一体化技术在企业智能制造中的发展与应用［J］．企业技术开发月刊，2014(8):42．

［4］林少锐．机电一体化技术在智能制造中的应用［J］．科技资讯，2015(14):92．

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关键词：智能制造；智能科学与技术；人工智能技术；机器人；实验平台建设

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。

1专业实验平台建设思路

面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。

2实验平台建设内容

智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。

2.1专业实践课程体系建设

面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的，是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识，人文社会科学知识和外语应用能力为基础，其次是智能科学与技术专业技术基础课程，如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路；c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程，也是专业的核心课程，如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件，工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别；数据通信与网络；嵌入式系统移植和驱动开发；嵌入式应用开发；人工智能与神经网络；智能控制技术；机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，完成系统集成，并配合专业实践课程体系如图1，完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验，并在工程应用中实施的能力。

2.2实践教学体系建设

依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。

1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。

2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。

3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。

4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。

2实验教学保障

智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）

可以开展的项目有：利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价；利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策；利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题，寻求最优规则，提高调度的速度；利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。

履带机器人可开展电机控制实验；运动控制实验；HD轨迹控制实验；无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验；倒立摆算法实验；双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验；步态规划实验；双足平衡实验；机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验；颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。

通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。

篇8

同一个目标 不同的实践路径

在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版，不过在实践目标上，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合，发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意，其目标都是要实现工业体系的转型升级，就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

虽然三者实践的目标大同小异，但是工业化程度和工业基础的不同，还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动，政府采纳，然后上升到国家战略，是一个自下而上的推进过程，而“中国制造2025”是国家推动，企业实施，一个自上而下的推进过程。

从实践层面来讲，德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导，而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身，以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距，以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题

采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

对此，TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。

其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

那么，又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢？他们之间仅仅是一种递进的关系吗？

宁振波认为，自动化是生产智能化的基础，而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到，机器换人是实现了生产环节的自动化，然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢？

其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。

另外，关于自动化、底只、智能化之间的关系，刘功效认为，三者既有可能是递进关系，也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段，又可能出现你中有我，我中有你的情况，这都要取决于企业所处的发展阶段，不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。实现智能制造的五个关键步骤

智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。

前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。

第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。

另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。

其实，无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。

不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。

采访中，崔丽丽表示，“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。

2016年2月在德柏林成立的“数据空间协会（Industry Data Space Association）就是这样一个以建立数据所有权，使用权规范，以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。 而SICK作为此协会的创始会员之一，前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

第四步，构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前，无论是国家还是企业，针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面，已经了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出，要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

在企业层面，以英飞凌为例，去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议，共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”， 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系，并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。

苏华博士在接受本报记者采访时说道：“对于中国制造本身而言，标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议，同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

第五步，产业生态建设必不可少。采访中，无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分：第一是助力“中国制造2025”；第二是帮助更多的中国企业走向世界；第三是积极参与中国新兴市场的发展，包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等，为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案；第四就是积极搭建生态圈，希望与更多的企业一起成长。

另外，目前西克正在推进的第一个项目是――APP Spaces，其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品，将来智能传感器应该都可以被编程，这样一来其可以连接可编程的硬件和软件，系统集成商，OEM客户，可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时，该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求，所以说这是一个开放的生态系统。

篇9

实际上，一些家电企业的这种说法太过浅薄：智能制造不等于机器人，智能制造的核心更加不是机器人，而是源自于企业由内到外的一场智能化革命。这其中涉及上游的产品研发、下游的分销。

重新定义智能制造

智能制造其实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，它在生产制造过程中能够代替人进行各种智能活动。比如，分析、推理、判断、构思和决策等。在产品的生产制造环节，通过机器与人的合作，去延伸和取代部分生产过程中的脑力劳动。它更新了自动化的概念，扩展到智能化、柔性化和高度集成化。

简单来说，智能制造和机器人之间的关系就是机器人属于智能制造的范围，是实现智能制造的重要智能设备。但智能制造却不只包括机器人。智能制造是指从产品设计、生产、加工、销售等全部周期的数字化和智能化的体现。

智能制造核心是什么？

显然，智能制造的核心并不是机器人。其本质是把制造过程中的黑盒子打开，把看不见的东西透明化，真正实现生产设备互联互通，从消费需求到产品创新的数字化、智能化。

比如，海尔就主动向外界开放其互联网工厂，并打造为“透明工厂”，让消费者可以随时了解、观察海尔每一台家电的生产制造过程。消费者可以随时了解其家电产品的生产、制造以及发货周期。

对所有家电企业来说，智能制造应该理解为一种智能化、信息化、技术化三化深度融合的过程。要实现智能制造，就要打破以往的传统观念，用创新思维进行管理，改变传统的商业模式和生产模式。为了机器换人，为了自动化而自动化，甚至可能会把好企业给拖垮。

智能制造核心不是机器人

其实不管是智能制造、第三次工业革命还是“德国工业4.0”，都包含制造装备，而机器人就是非常灵活的制造装备。这一点是没有什么争议的，发展机器人既是顺应历史潮流，也是把握未来发展趋势。

机器人的发展，应该可以分为制造和应用两个方面。从应用层面讲，国家工业机器人自2000年以来一直呈快速上升的态势。在全部应用的机器人中，国产只占10%左右。这一方面说明，中国经济形势发展到了一个新的阶段：工人工资上涨，劳动力短缺，机器人的大范围应用是必然；另一方面也说明中国正在从制造业大国向制造业强国转型，对包括机器人在内的自动化高端设备需求的迫切性很高。当然，要成为机器人强国就不能大量依靠进口，而是自己有能力来制造。

目前，中国工业机器人数量每年还在以超过10%的速度增长，国内正在建设的机器人产业园已经达到36个，还有一些公司也在做。在发展过程中，大浪淘沙是不可避免的，会冒出来一些在中国机器人发展历史上有重要地位的公司，也必定有一些会销声匿迹。

中国和欧美等制造业的情况不太一样。德国工业4.0实际上对应的是智能制造时代，而在这之前人家已经走过了1.0、2.0、3.0。我们国家可能现在刚刚处于2.0的时代，制造业基础还欠缺比较多，但我们在互联网方面的创新还是非常令人振奋的，比如说阿里巴巴、小米。

正是利用了互联网的思维和技术，中国的小米手机能够在智能手机中异军突起，这在以往是很难想象的。实际上，我们的信息技术发展和国外的距离已经没有那么远，有理由从这里突破“走中国自己的智能制造道路”。智能制造主要是信息技术发展促进的结果，包括网络、传感器、IC芯片、物联网等。这样的进步使得获取、传递和处理信息的能力和以往完全不一样，使得以往不可及的地方变为可及，这样制造才能智能起来。

现在也有些人把“德国工业4.0”简化为“工业4.0”，甚至有人把“工业”也丢掉了直接叫“4.0”，好像要把其变成为中国践行的信条。中德政府也在推动相关方面的合作开发，但是到底怎么合作，还需要仔细考虑。不同的制造行业智能的含义也有所不同，到底是自己主导开发，还是依照德国的技术标准，可能具体问题需要具体分析。

诚然，在“中国制造2025”战略推动下，因为一些利好政策与政治因素，中国的制造企业都在积极推动生产线向智能制造方向转型升级。但在热潮之下，更应该冷静分析：智能制造一定要先医后药、量力而行。因为缺少投资回报率的成本投入，哪怕是30%，也可能把一个好企业给拖垮。

所谓先医后药，就是先对企业进行诊断，再拟出最适合企业的路径方法。任何步骤都绕不过先做好产品，进行创意产品设计，使其产品易于面向机器人装配、低成本又高质量；再打造卓越的流程，拥有最少的浪费和最好的质量。在成功完善了以上两步之后，再评估企业在通往工业4.0的道路上所到达的层次，进行业务需求排序，搭建智能制造的框架，构建良好的布局等。说到底，引进机器人，推动智能化进程，更像是一个结果，而非神奇的济世良方，适合于所有的企业。

所谓量力而行，指的就是企业主必须认清企业所处位置、拥有的实力，清楚认知每一个位置的前进目标，在纷繁复杂的现状里找到最适合企业所走的路径，切忌盲目跟风。不贴合实际地去购置大量机器人的后果，只能是造成资金的浪费以及机器人的闲置，这样的例子比比皆是。

“人”的作用正在凸显

无论是不是局限于机器人生产，智能制造毕竟提升了效率、降低了成本，是大势所趋。那么人究竟应该在智能制造中处于什么样的地位？以机器人为代表的“硬件”与人所代表“软件”，在智能制造中又该以谁为主？

篇10

机电自动化发展作为科学技术在制造业当中的重要发展标志，其所能够为社会生活带来的不仅是机械设备制造技术上的发展与进步，更是推动社会生产力水平向科技化、高效化发展的重要支持。随着机电自动化在机械系统设计、调试等方面的应用，其对工程机械制造业的发展及效益提升带来了重要推动。文章选择机电自动化在工程机械制造中最常见的集中技术进行分析。

1.1集成自动化技术集成自动化技术是指机械制造中对各类生产经营、技术功能的集成性发展。在传统技术模式下，实现对机械制造技术的集成化发展是不切实际的，但随着信息技术的逐步完善与应用，集成自动化技术不仅得以实现，还成为了机械制造过程中使用最普遍的技术内容。随着市场经济体制地到来，机械制造业地竞争越来越激烈，为了能够在市场竞争中站稳脚跟，很多机械制造企业开展技术研究与发展，通过将电子计算机辅助设计技术、数控教工技术以及企业管理系统等多种技术与系统内容引入到企业的机械生产制造系统中，得到了非常显著地发展，并成为了机械制造业当中企业的发展潮流，CIMS工程应用的有效保持，在提升机械制造企业的生产能力和市场竞争里的基础上，也实现了集成自动化技术地有效发展。

1.2柔性自动化技术所谓“柔性自动化技术”是以数控技术为核心，在融合其他先进技术的前提下而建立起的新兴技术类型。从生产与操作过程方面来看，柔性自动化技术能够实现机械制作与生产全自动化发展。在柔性自动化技术当中，包括机械设备的材料准备、制作、生产等一系列生产行为都由计算机来予以控制和操作。相比于传统人力机械生产模式，柔性自动化技术不仅能够在计算机技术的精确控制下，保证机械设备生产、制作过程中的各项生产行为、尺寸的准确性，同时还能大大减少对劳动力的应用，实现了对生产成本的有效控制，并在此基础上实现生产效率地有效提升，在确保机械设备生产秩序的基础上，提高生产效益。无论是从机械制造业未来发展角度考虑，还是制造企业的效益提升角度分析，柔性自动化技术都将成为机械设备自动化生产的主流模式。

1.3智能自动化技术智能自动化技术即智能华机电自动化技术，其是在计算机技术发展支持下，通过利用计算机智能系统对人类行为地模拟，从而替代人类去进行机械设备的生产操作及相关行为。从表面上看智能自动化技术与柔性自动化技术有一定的共同性，但智能自动化技术要比柔性自动化技术更高级，相比于柔性自动化技术而言，智能自动化技术能够通过对人类行为地模仿，来提高自身的工作能力，并对生产行为产生一定的判断力，这是柔性自动化技术所不具备的优势。智能自动化技术在机械设备制造中的应用，能够更进一步提升机械制造行为的准确性，并保证这一行为能够始终保持在一个高水平状态之上。需要注意的是由于智能自动化技术需要人工操作来作为主观工作支持，因此要经常对智能自动化技术进行维护，以确保智能自动化技术的良好工作状态。

2注意事项

虽然机电自动化在机械制造中展现出了多方面的优势，但针对当前的机电自动化水平来看，其仍存在诸多不足，因此在实际应用过程中，要做好以下几方面的控制：（1）规范应用流程。机电自动化在为机械制造提供支持是建立起机电自动化设备、系统软件的规范安装与应用前提下的，为此企业必须要严格按照机电自动化要求进行工作，避免操作不当而为企业带来不必要的损失；（2）做好质量控制。机电自动化在机械制造当中的应用，确实能够为机械制造带来重要帮助，但企业必须要保证其所制造出来的机械设备质量符合质检与应用要求，否则机电自动化为工程机械制造带来的进步意义都是空谈。

3结束语