“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读ღ★✿✿✿。首先ღ★✿✿✿，制造是指对原材料进行加工或再加工ღ★✿✿✿，以及对零部件进行装配的过程ღ★✿✿✿。通常ღ★✿✿✿，按照生产方式的连续性不同ღ★✿✿✿，制造分为流程制造与离散制造（也有离散和流程混合的生产方式）ღ★✿✿✿。根据我国现行标准GB／T4754－2002ღ★✿✿✿，我国制造业包括31个行业ღ★✿✿✿，又进一步划分约175个中类ღ★✿✿✿、530个小类ღ★✿✿✿，涉及了国民经济的方方面面ღ★✿✿✿。

　　智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成ღ★✿✿✿。从感觉到记忆到思维这一过程ღ★✿✿✿，称为“智慧”ღ★✿✿✿，智慧的结果产生了行为和语言ღ★✿✿✿，将行为和语言的表达过程称为“能力”ღ★✿✿✿，两者合称为“智能”ღ★✿✿✿。因此ღ★✿✿✿，将感觉ღ★✿✿✿、记忆穿越到兽世不停做免费阅读jdb电子试玩2000ღ★✿✿✿、回忆ღ★✿✿✿、思维ღ★✿✿✿、语言ღ★✿✿✿、行为的整个过程称为智能过程ღ★✿✿✿，它是智慧和能力的表现ღ★✿✿✿。

　　然而ღ★✿✿✿，由于我国技术基础薄弱发展不平衡穿越到兽世不停做免费阅读ღ★✿✿✿，企业在智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起ღ★✿✿✿。因此ღ★✿✿✿，以下将根据智能制造的描述性定义ღ★✿✿✿，提出关于智能工厂ღ★✿✿✿、制造环节及装备智能化ღ★✿✿✿、网络互联互通ღ★✿✿✿、端到端数据流等四个方面的初步认识ღ★✿✿✿，以期说明智能制造的主要内容ღ★✿✿✿。

　　这些改善活动都是围绕着人的经验开展的ღ★✿✿✿，人是驾驭这5个要素的核心ღ★✿✿✿。生产系统在技术上无论如何进步ღ★✿✿✿，运行逻辑始终是ღ★✿✿✿：发生问题-》人根据经验分析问题-》人根据经验调整5个要素-》解决问题-》人积累经验ღ★✿✿✿。

　　而智能制造系统区别于传统制造系统最重要的要素在于第6个Mღ★✿✿✿，也就是建模（Modeling——数据和知识建模ღ★✿✿✿，包括监测ღ★✿✿✿、预测ღ★✿✿✿、优化和防范等）ღ★✿✿✿，并且通过这第6个M来驱动其他5个M的要素ღ★✿✿✿，从而解决和避免制造系统的问题ღ★✿✿✿。

　　因此ღ★✿✿✿，智能制造运行的逻辑是ღ★✿✿✿：发生问题-》模型（或在人的帮助下）分析问题-》模型调整5个要素-》解决问题-》模型积累经验ღ★✿✿✿，并分析问题的根源-》模型调整5个要素-》避免问题ღ★✿✿✿。智能制造所要解决的核心问题是知识的产生与传承过程ღ★✿✿✿。

　　识别功能是智能制造服务环节关键的一环ღ★✿✿✿，需要的识别技术主要有射频识别技术ღ★✿✿✿，基于深度三维图像识别技术ღ★✿✿✿，以及物体缺陷自动识别技术基于三维图像物体识别的任务是识别出图像中有什么类型的物体ღ★✿✿✿，并给出物体在图像中所反映的位置和方向ღ★✿✿✿，是对三维世界的感知理解ღ★✿✿✿。在结合了人工智能科学ღ★✿✿✿、计算机科学和信息科学之后ღ★✿✿✿，三维物体识别在智能制造服务系统中识别物体几何情况的关键技术ღ★✿✿✿。

　　实时定位系统可以ღ★✿✿✿、对多种材料ღ★✿✿✿、零件穿越到兽世不停做免费阅读ღ★✿✿✿、工具ღ★✿✿✿、设备等资产进行实时跟踪管理ღ★✿✿✿，生产过程中ღ★✿✿✿，需要监视在制品的位置行踪ღ★✿✿✿，以及材料ღ★✿✿✿、零件jdb电子试玩2000ღ★✿✿✿、工具的存放位置等ღ★✿✿✿。这样ღ★✿✿✿，在智能制造服务系统中需要建立一个实时定位网络系统ღ★✿✿✿，以完成生产全程中角色的实时位置跟踪ღ★✿✿✿。

　　信息物理融合系统也称为“虚拟网络-实体物理”生产系统ღ★✿✿✿，它将彻底改变传统制造业逻辑ღ★✿✿✿。在这样的系统中ღ★✿✿✿，一个工件就能算出自己需要哪些服务ღ★✿✿✿。通过数字化逐步升级现有生产设施ღ★✿✿✿，这样生产系统可以实现全新的体系结构ღ★✿✿✿。

　　数字化推动了制造业的发展ღ★✿✿✿，在很大程度上得益于计算机网络技术的发展ღ★✿✿✿，与此同时也给工厂的网络安全构成了威胁ღ★✿✿✿。以前习惯于纸质的熟练工人ღ★✿✿✿，现在越来越依赖于计算机网络ღ★✿✿✿、自动化机器和无处不在的传感器穿越到兽世不停做免费阅读ღ★✿✿✿，而技术人员的工作就是把数字数据转换成物理部件和组件ღ★✿✿✿。制造过程的数字化技术资料支撑了产品设计ღ★✿✿✿、制造和服务的全过程ღ★✿✿✿，必须得以保护ღ★✿✿✿。

　　这需要大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术ღ★✿✿✿、安装调试技术ღ★✿✿✿、统一操作界面和工程工具的设计技术ღ★✿✿✿、统一事件序列和报警处理技术ღ★✿✿✿、一体化资产管理技术等相互协同来完成ღ★✿✿✿。

　　在21世纪ღ★✿✿✿，随着科技的发展ღ★✿✿✿，智能制造服务也在不断创新和演变ღ★✿✿✿，未来仍需要使用和解决很多技术ღ★✿✿✿，不过可以确定的是ღ★✿✿✿，智能制造服务的发展方向是以实时ღ★✿✿✿、可靠ღ★✿✿✿、高效ღ★✿✿✿、低成本为基础的ღ★✿✿✿，而这些因素都将帮助我国的制造业迎来新的时代ღ★✿✿✿。

　　要实现智能制造ღ★✿✿✿，首先要解决智能维护这个大问题ღ★✿✿✿，再做智能预测ღ★✿✿✿，最后做到无忧系统与大价值ღ★✿✿✿。具体来看分为以下几个阶段ღ★✿✿✿：

　　第一阶段ღ★✿✿✿，全员生产系统ღ★✿✿✿。这个是日本提出来的ღ★✿✿✿。应该是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准jdb电子试玩2000ღ★✿✿✿。这种固化在了组织和对人培训方面ღ★✿✿✿。

　　第二阶段ღ★✿✿✿，精益制造和6-Sigmaღ★✿✿✿。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系ღ★✿✿✿，在这个基从础下面包括质量管理体系ღ★✿✿✿、产品全生命周期管理体系等等ღ★✿✿✿。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用ღ★✿✿✿。

　　第三阶段ღ★✿✿✿，数据驱动的预测性建模分析ღ★✿✿✿。目前处于转型的最重要时期ღ★✿✿✿，我们还没有完全到达第三个阶段ღ★✿✿✿。以数据驱动的预测性建模分析ღ★✿✿✿，指的是怎么把隐性的问题显性化ღ★✿✿✿，显性化之后解决隐性的问题ღ★✿✿✿，避免显性问题的发生jdb电子试玩2000ღ★✿✿✿。

　　第四阶段ღ★✿✿✿，以预测为基础的资源有效性运营决策优化ღ★✿✿✿。对于过去产生的关联性都能够建模之后ღ★✿✿✿，怎么根据系统生产ღ★✿✿✿、环境ღ★✿✿✿、人员多方要素变化进行实时动态优化ღ★✿✿✿。

　　第五阶段穿越到兽世不停做免费阅读ღ★✿✿✿，“信息-物理”系统ღ★✿✿✿。我们认为它是建立在对于所有设备本身运行的环境ღ★✿✿✿、活动目标非常精确建模基础上ღ★✿✿✿，这个时候我们产生知识的应用和传承问题ღ★✿✿✿。

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