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智能制造环境效益范文大全(精选12篇)
智能制造环境效益范文大全 第一篇
智能制造是先进制造技术的最新的制造模式之一，智能制造系统是一个信息处理系统，它的原料、能量和信息都是开放的，因此智能制造系统是一个开放的信息系统。智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。智能制造是新世纪制造业的发展方向。由于其实施方案可以在整个制造的大系统(产品的全生命周期)进行，也可以在单元技术(例如模具设计专家系统、数控机床诊断专家系统、智能机器人等)上逐步推进，从经济性、实用性讲，也是我国实现制造业跨越发展的必经之路。 引言
智能制造「‘」(工M:Intelligent Manufacturing)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。通过人与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。并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承和发展。 智能制造系统概述
智能制造系统「2」就是要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使智能机器在没有人工干预情况下进行生产。智能制造系统就是要把人的智力活动变为制造机器的智能活动。智能制造系统的物理基础是智能机器，它包括具有各种程序的智能加工机床，工具和材料传送装置，检测和试验装置，以及装配装置等。 智能化制造的特点
川智能化制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。
(2)智能化制造技术不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、生产管理、加工和装配、销售、维修、服务，以及回收再生的全过程。
(3)智能化制造强调技术、人、管理和信息的四维集成，不仅涉及到物质流和能量流，还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是智能化制造技术的重要特点:
(4)智能化制造技术更加重视制造过程组成和管理的合理化以及革新，它是硬件、软件、智能(人)与组织的系统集成。
2.智能化制造数控设备的关键技术
(1>智能化数控系统数控设备智能化的发
展是以数控系统完善的软硬件功能及高灵敏度、高精度感知检测系统为基础，以适应智能化、信息化、数字化集成技术发展的要求。为追求数控设备加工效率和加工质量，数控系统不但有自动编程、前馈控制、模糊控制、自学习控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等智能化功能，并有故障诊断专家系统，使自诊断和故障监控功能更趋势完善。伺服驱动系统智能化，能自动感知负载变化，自动优化调整参数。如发那科推出的HRV控制，通过共振追随型HRV滤波器，可以避免因频率变动而造成设备的共振。通过融合旋转伺服电动机，高精度、高响应和高分辨率脉冲编码器，实现高速和高精度的伺服控制，保证极其平稳 的进刀。
(2)智能自适应控制技术自适应控制分为 工艺自适应和儿何自适应。工艺自适应又分为
最佳自适应控制系统(ACO)和约束式自适应(ACC)。自适应控制自20世纪60年代已开始研究，但用于生产实践尚不普遍。目前应用面较广的还是结构简单的ACC系统，已用于铣、车、钻、磨、电加工和加工中心等机床上;而ACO多用于加工因素相对简单的磨削和电火花加工(ED M)上。影响加工的因素很多很复杂，不仅建立数学模
智能制造环境效益范文大全 第二篇
摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.
关键词：智能制造;专业课程;综合训练
0.引言
近年来,在工业和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.
对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.
1.智能制造类专业课程设置总体构想
当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.
对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.
2.具体专业设置与授课重点
機械类专业课程
机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.
控制类专业课程
机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.
信息类专业课程
计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.
3.综合性的实践教学环节
脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.
4.结语
通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.
参考文献
[1]王宇.智能制造实训教学研究与探索[J].教育进展,2019,9（05）：596-601.
[2]黄凤霞.我国机械制造的智能化发展.信息科技探讨,2019,（9）：162-163.
此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
智能制造引用文献:
[1]智能制造论文范文智能制造类有关专升本论文范文2000字[2]智能制造论文范文智能制造方面有关论文范文检索10000字[3]智能制造论文范文智能制造有关论文范文素材8000字
智能制造环境效益范文大全 第三篇
智能制造系统\n摘要：智能制造渊于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 摘要 础， 后者是指获取和运用知识求解的能力。 智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统， 智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库， 具有自学习功能， 还有搜集与理解环信 息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力 关键词：人工智能 自动化 专家 制造系统 关键词 Summary: Smart manufacturing-Yuan in artificial intelligence considers that smart is the sum of knowledge and intelligence, the former is smart Foundation, which is the means to acquire and use knowledge, manufacturing should contain intelligent manufacturing technology and intelligent manufacturing systems, intelligent manufacturing system not only to practice constantly enrich the knowledge base, self-learning function, as well as collecting and understanding epoxy information and personal information, and analysis and planning their own ability to words: artificial intelligence 纪会实现智能自动化吗？而如果只是在 automation expert manufacturing system 企业的某个局部缓解实现智能化，而又 －、前言 －、前言 无法保证全局的优化，则这种智能化的 智能制造（Intelligent 意义是有限的。 Manufacturing，IM）是一种由智能机器 智能制造的发展历史
三、智能制造的发展现状\n\n智能制造渊于人工智能的研究。人 工智能就是用人工方法在计算机上实现 的智能。随着产品性能的完善\n\n智能信息库 化 及 其 结 构的 复 杂 化、精 细 化 ， 以及 功 能 的 多 样 化， 促 使 产品所 包 含 的 设计 信 息 和 工 艺 信息 量 猛 增，随 之 生\n
生 产 线和 生 产 设 备 内 部的 信 息 流量增 加 ， 制 造过 程 和 管 理 工 作的 信 息 量也必 然 剧 增 ，因 而 促 使 制 造 技术 发 展 的热点 与 前 沿 ，转 向 了 提 高 制 造系 统 对 于爆炸 性 增 长 的制 造 信息处理的能力、效率及规模上。目前， 先 进 的 制 造设 备 离 开了信 息 的 输 入就 无 法运转，柔性制造系统（FMS）一旦被切 断 信 息 来 源就 会 立 刻停止 工 作 。 专家 认 为 ， 制 造 系统 正 在 由原先 的 能 量 驱动 型 转 变 为 信 息驱 动 型 ，这就 要 求 制 造系 统 不但要具备柔性，而且还要表现出智能， 否 则 是 难 以处 理 如 此大量 而 复 杂 的信 息 工 作 量 的 。其 次 ， 瞬息万 变 的 市 场需 求 和 激 烈 竞 争的 复 杂 环境， 也 要 求 制造 系 统 表 现 出 更高 的 灵 活、敏 捷 和 智 能。 因 此，智能制造越来越受到高度的重视。 因此，它是制造技术发展，特别是 制 造 信 息 技术 发 展 的必然 ， 是 自 动化 和 集成技术向纵深发展的结果
四、智能制造的优缺点 智能制造系统（Intelligent Manufacturing System---IMS）是一种 由智能机器和人类专家共同组成的人机 一体化系统，它突出了在制造诸环节中， 以一种高度柔性与集成的方式，借助计 算机模拟的人类专家的智能活动，进行 分析、判断、推理、构思和决策，取代\n\n\n或延伸制造环境中人的部分脑力劳动， 同时，收集、存储、完善、共享、继承 和发展人类专家的制造智能。由于这种 制造模式，突出了知识在制造活动中的 价值地位，而知识经济又是继工业经济 后的主体经济形式，所以智能制造就成 为影响未来经济发展过程的制造业的重 要生产模式。 智能制造系统是智能技术 集成应用的环境，也是智能制造模式展 机器人手机 现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为 是 一 个 复 杂的 相 互 关联的 子 系 统 的整 体 集 成 ， 从 制造 系 统 的功能 角 度 ， 可将 智 能 制 造 系 统细 分 为 设计、计 划、生产 和 系统活动四个子系统。在设计子系统中， 智 能 制 定 突出 了 产 品的概 念 设 计 过程 中 消 费 需 求 的影 响 ； 功能设 计 关 注 了产 品 可制造性、可装配性和可维护及保障性。 另 外 ， 模 拟测 试 也 广泛应 用 智 能 技术 。 在 计 划 子 系统 中 ， 数据库 构 造 将 从简 单 信 息 型 发 展到 知 识 密集型 。 在 排 序和 制 造 资 源 计 划管 理 中 ，模糊 推 理 等 多类 的 专 家 系 统 将集 成 应 用；智 能 制 造 的生 产 系 统 将 是 自治 或 半 自治系 统 。 在 监测 生 产 过 程、生产 状 态 获取和 故 障 诊 断、检 验 装 配 中 ，将 广 泛 应用\n
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。
4、虚拟制造技术。虚拟制造技术可 以在产品设计阶段就模拟出该产品的整 个生命周期，从而更有效，更经济、更 灵活的组织生产，实现了产品开发周期 最短，产品成本最低，产品质量最优， 生产效率最高的保证。同时虚拟制造技 术也是并行工程实现的必要前提。
5、自律能力构筑。即收集和理解环 境信息和自身的信息并进行分析判断和 规划自身行为的能力。强大的知识库和 基于知识的模型是自律能力的基础。
6、人机一体化。智能制造系统不单\n\n\n关系，使二者在不同层次上各显其能， 相辅相成。
智能制造环境效益范文大全 第四篇
智能制造装备
智能制造装备的定义是：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
“十二五”发展目标
总体目标：经过10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。
到2015年：
——产业规模快速增长。产业销售收入超过10000亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。智能制造装备满足国民经济重点领域需求。
——重点领域取得突破。传感器、自动控制系统、工业机器人、伺服和执行部件为代表的智能装置实现突破并达到国际先进水平，重大成套装备及生产线系统集成水平大幅度提升。
——组织结构优化升级。培育若干具有国际竞争力的大型企业集团，打造一批“专、精、特、新”的专业化企业，建设一批特色鲜明、优势突出的产业集聚区。
——创新能力显著提升。基本建成完善的产学研用相结合的产业创新体系，骨干企业研究开发经费占销售收入的比重超过5%。培养一大批知识复合型、具有国际视野的领军人才。
到2020年：
——将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。建立完善的智能制造装备产业体系，产业销售收入超过30000亿元，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。
发展概况发展内容
根据《中国智能制造装备行业价值链与市场前瞻分析报告》[1] 分析，重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
例如，在精密和智能仪器仪表与试验设备领域，要针对生物、节能环保、石油化工等产业发展需要，重点发展智能化压力、流量、物位、成分、材料、力学性能等精密仪器仪表和科学仪器及环境、安全和国防特种检测仪器。
在关键基础零部件、元器件及通用部件领域，要重点发展高参数、高精密和高可靠性轴承、液压/气动/密封元件、齿轮传动装置及大型、精密、复杂、长寿命模具等。
智能制造环境效益范文大全 第五篇
一．我国智能制造技术的发展现状
随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系已经初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备也实现了突破。
二．我国智能制造技术存在的问题
近年来，我国智能制造技术及其产业化发展迅速，并取得了较为显著的成效。然而，制约我国智能制造快速发展的突出矛盾和问题依然存在，主要表现在以下四个方面。
1.智能制造基础理论和技术体系建设滞后
智能制造的发展侧重技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏。控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。先进技术重点前沿领域发展滞后，在先进材料、堆积制造等方面差距还在不断扩大。
2.智能制造中长期发展战略缺失
金融危机以来，工业化发达国家纷纷将包括智能制造在内的先进制造业发展上升为国家战略。尽管我国也一直重视智能制造的发展，及时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，但智能制造的总体发展战略依然尚待明确，技术路线图还不清晰，国家层面对智能制造发展的协调和管理尚待完善。
3.高端制造装备对外依存度较高
目前我国智能装备难以满足制造业发展的需求，我国90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备、核电等重大工程的自动化成套控制系统及先进集约化农业装备严重依赖进口。船舶电子产品本土化率还不到10%。关键技术自给率低，主要体现在缺乏先进的传感器等基础部件，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术对外依赖度高。
4.关键智能制造技术及核心基础部件主要依赖进口
智能制造环境效益范文大全 第六篇
当今，大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。于制造业而言，大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。
大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。
数据来源是什么
海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。
内部数据来源：现代的集成ERP系统具备提供企业内所有层面和部门的，包括产品、流程和人员在内的所有数据的能力。通过ERP系统收集而来的数据，可精确到每分钟的实时报告、统一的数据库并能对过去相关数据进行追溯，且具有将其精确到细节的能力。
利用数据做什么
多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。
预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。
由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出结果。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真地选择可靠的数据来源。
预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。
良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用户的痛点，从而衡量新产品的潜在价值，并辅助确定研发投入的方向。大数据，正是实现这一点的关键。
大数据能带来什么
答案是：提供良好的投资回报率并推动企业业务增长。
大数据如何提供很好的投资回报率并推动企业业务增长？如果想充分利用大数据的潜力，制造商必须回答这个问题。
智能制造环境效益范文大全 第七篇
智能工厂——以三一重工18号工厂为例
INTELLIGENT FACTORY A CASE OF SANY HEAVY INDUSTRY FACTORY
Abstract：This paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry Factory as the research object, analyzes and discues its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent words：Networking of things; Intelligent manufacturing; Digital chemical plant 0 前言
本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。
1 数字化工厂、智能工厂和智能制造
数字化工厂
图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造
技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。
智能工厂
智能制造环境效益范文大全 第八篇
前段时间，美国公布了《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的，最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。
2.机器人与自动化系统。在2045年的地球上，机器人和自动化系统将无处不在，人工智能软件则会被使用到商业上。
4.智能城市。未来的智能城市将利用信息和通讯技术（ICT），通过大数据以及自动化来提高城市的效率和可持续性。
5.量子算。在未来的5-15年里，我们很有可能制造出一款有实用意义的量子计算机，将会给其他的研究方向，比如气候模拟、药物研究以及材料科学等带来巨大的进步。
6.混合现实。在未来的30年里，VR和AR等技术将成为主流科技。AR眼镜将把实时相关的信息给用户投放在现实中，而VR眼镜则可以通过融合视觉、听觉、嗅觉和触觉来实现深度沉浸的体验。
7.数据分析。未来我们处理巨量的动态数据的能力将会逐渐提高，自动人工智能软件将可以从散乱的数据中识别并提取有关联的信息，这种能力也将会从商业应用扩散到普通人手里。
智能制造环境效益范文大全 第九篇
加快智能制造建设的调研报告
湖南建设智能制造强省势在必行
一是适应新时代人民美好生活需要的内在要求。中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。湖南推进制造业发展，必须贯彻人民至上的价值理念，推动制造业发展质量变革、效率变革、动力变革，打造智能制造强省，提供更多更好的智能产品和服务，满足消费者多样化的价值追求。
三是适应新时代建设美丽湖南的有效举措。作为重化工业比重较大的制造业大省，湖南选择了走资源节约和环境友好的新型发展道路。大力发展智能制造，可显著提高资源利用效率、降低污染排放和生态损耗，是顺应新时代低碳、环保、节能、高效要求，建设美丽湖南的有效举措。
湖南建设智能制造强省有基础机遇好
切实推进，加快智能制造强省建设
以新发展理念统领现代化智能制造业建设。既把智能制造作为新形势下制造业转型升级的突破口，更要重视智能制造业建设中人的就业和现代化发展，最终落脚到人民的获得感、幸福度不断提高。
智能制造环境效益范文大全 第十篇
船舶智能制造
关键词：船舶；智能制造；数字化；自动化 1.引言
西方发达国家振兴制造业走的是一条新路子，主要是依靠科技创新，抢占国际产业竞争制高点、增强经济发展核心竞争力，谋求未来发展的主动权。以智能化为核心的装备制造业变革正牵引着传统工业发展革命性的演变，正推动着全球新一轮科技创新高峰的形成。
2.智能制造介绍
智能化和自动化的最大区别在于知识的含量。智能制造是基于科学而非仅凭经验的制造，科学知识是智能化的基础。因此，智能制造包含物质的和非物质的处理过程，不仅具有完善和快捷响应的物料供应链，还需要有稳定且强有力的知识供应链和产学研联盟，源源不断地提供高素质人才和工业需要的创新成果，发展高附加值的新产品，促进产业不断转型升级。
智能制造是可持续发展的制造模式，它借助计算机建模仿真和信息通信技术的巨大潜力，优化产品的设计和制造过程，大幅度减少物质资源和能源的消耗以及各种废弃物的产生，同时实现循环再用，减少排放，保护环境。 3.船舶智能制造
智能制造环境效益范文大全 第十一篇
摘要：智能制造已经成为中国制造业的主攻方向.面向机械制造企业提出五级智能制造能力成熟度模型,从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,并采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的量化测评,从而为企业客观诊断自身实施智能制造的能力提供理论和方法支持.
关键词：智能制造;能力成熟度;等级;评价指标;模糊综合评判
中图分类号：TH186文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）02-0055-03
Abstract：IChina'（IMCM）,andanIMCM：,,.
Keywords：;capabilitymaturity;level;evaluationindex;
1概述
制造成熟度等级的概念最早由美国提出并用于军用领域,后推广应用至民用领域来管控技术及风险[4].目前,国内企业为推行智能制造,围绕智能制造能力成熟度评价已经开展了相关探索和研究,例如：张蓉君等[5]提出了智能制造评价指数标准,从“制造维”和“智能维”对河南省41家调研企业的智能制造能力进行了分析,指出河南省企业在智能维方面存在较大发展空间;于秀明等[6]从制造工程、制造保障以及智能提升三个维度综合考虑智能制造的关键特征及要素,提出了整体成熟度和单项能力成熟度两种模型,然而并未涉及成熟度等级的确定方法;中国电子技术标准化研究院主导研究,发布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,尽管为企业评价其智能制造综合水平提供了可参考的指导框架,但其在机械制造企业的适用性目前尚未充分验证[7].因此,借鉴现有研究成果,本文提出面向机械制造企业的智能制造能力成熟度等级模型及评价指标体系,并利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估企业的智能制造能力成熟度,从而为企业诊断自身智能制造能力提供理论和方法支持.
2智能制造能力成熟度等级
3智能制造能力成熟度评价指标体系
广义的制造过程是面向产品全生命周期的一系列生产活动集合,包括设计、生产、物流、销售、服务等.显然,成熟的智能制造环境下,制造过程的各项业务活动在相应基础资源（涉及人、财、物等）的支撑下应当是充分集成和联动的.相应地,在企业业务集成与联动过程中,需要充分利用信息技术,强化信息融合使用能力.因此,本文从企业的基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面来综合评价企业的智能制造能力成熟度.进一步,为了确定各能力域影响因子,采用企业调研与问卷调查相结合的方式进行：首先在问卷设计中尽可能全面地列举相关影响因子,然后深入不同机械制造企业,由工位、工段、生产线、车间、工厂、企业不同管理层次的人员确认各能力域的影响因子,对于累计认同度达到80%以上的因子即认为是关键因子[9],进而建立如图1所示的智能制造能力成熟度评价指标体系.
4智能制造能力成熟度评估
建立智能制造能力成熟度评价指标体系的目的是为具体企业量化测评智能制造实施能力提供指导依据.借鉴现有决策理论技术与方法,本文利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法评估制造企业的智能制造能力成熟度.由图1可知,评价指标难以全部进行量化计算评价.针对难以量化计算的评价指标可以采用百分制打分,进而采用模糊数进行指标量化值的评价;对于能够量化计算的评价指标,同样可以采用模糊数进行指标量化值的评价,从而真实反映评价指标间的相对重要性程度.
评估过程如图2所示,主要分两阶段进行,阶段一主要利用层次分析法获取指标体系中同层同类指标的权重;阶段二主要结合阶段一确定的指标权重,利用模糊综合评判对智能制造能力成熟度影响因子做出综合评判,进而确定智能制造能力成熟度级别,评估过程的具体实施细节可以参考文献[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度级别分为5级,所以利用基于层次分析法的二级模糊综合评判法输出的结果LIMCM进行智能制造能力成熟度级别（GIMCM）判定的准则为：
5结束语
面向机械制造企业,提出了五级智能制造能力成熟度模型,并从基础资源能力、业务活动集成能力、信息融合使用能力以及持续改进能力四个方面出发构建了智能制造能力成熟度评价指标体系,进而采用基于层次分析法的二级模糊综合评判法进行企业智能制造实施能力的客观、量化测评.未来将进一步细化评价指标体系,并进行机械制造企业智能制造能力成熟度的快速评价方法研究.
参考文献：
智能制造环境效益范文大全 第十二篇
内容提要：本文通过问卷抽样调查，对甘肃省装备制造业的科技创新能力进行了详细的分析研究。
关键词：甘肃省；装备制造业；科技创新能力
中图分类号：F424文献标识码：A文章编号：1003-4161(2009)01-0028-05
1.引言
2007年被甘肃省确定为“装备制造业发展年”。甘肃省委书记陆浩就甘肃装备制造业的发展作了重要批示：“装备制造业是我省有一定潜力的产业，要调整产业结构，转变经济增长方式，把我省有基础、有优势的制造业壮大起来。”2007年年初，甘肃省政府研究制定的《关于加快振兴甘肃装备制造业的意见》，提出了“十一五”期间装备制造业发展的重点领域和政策措施。装备制造业的发展已经迫在眉睫。
有创新才会有发展。发展甘肃省装备制造业与提高该产业的科技创新能力，二者之间有着密不可分的联系。甘肃省科技创新能力在全国各省市之间所处的位置并不靠前，技术创新能力还很弱。而且，科技创新能力在全省分布极不均衡，区域差异很大。
针对甘肃省装备制造业科技创新存在的问题，我们对省内具有代表性的装备制造业科技人员进行了抽样调查。由甘肃省机械工程学会向装备制造业领域的科技人员发调查表，了解相关信息，力求能够反映出一些现实问题，为进一步提高经济竞争力和完善科技创新体制，尽绵薄之力。本次调查共发出调查问卷330份，收回有效问卷307份。
2.调查取样的基本情况
抽样调查人员所在单位分布情况
此次抽样调查的人员主要分布在高等院校、科研院所、企业及其他行业。
样本分布情况：高等院校人员占全部被调查者的1%，科研院所人员占全部被调查者的17%,企业人员占全部被调查者的80%，其他行业占全部被调查者的2%。人员分布模式属于企业主导型。
依问卷设计，我们大致将被调查的科技人员所属的企业分为国有企业（占59%）、集体企业（占2%）、民营企业（占12%）、三资企业（占1%）、转制院所（占18%）和其他（占8%）6类。
抽样调查人员的年龄分布情况
参与抽样调查的科技人员的年龄分布情况主要集中在49岁以下。其中29岁及以下占21%，30至39岁的科技人员占总数的45%，40～49岁占26%，50～59岁占7%，60岁以上占1%。
抽样调查人员的学历职称分布情况
参与调查人员的学历与专业职称分布情况如图1所示，从图中可以看出：大学本科的人员是最多的，占了调查总人数的53%；其次是大专的人数，仅次于大本，占总人数的39%；这两类人群占据被调查人群的绝大部分，高达92%。
为了便于分析，我们把取得博士研究生和硕士研究生学历的人群统称高学历人群，取得大本和大专学历人群统称中等学历人群，高中及以下学历人群统称一般学历人群。根据以上的分布状态我们可以看出，取得高学历和一般学历的人员比较稀少，分别占被调查总人数的3%和1%。在高学历的10名人员中，分别有博士研究生2人和硕士研究生8人，各占本次调查人数的1%和2%。而需要注意的一点是，这10名高学历人员中，仅有的2名博士研究生并没有如我们所想，取得相应较高的的专业技术职称，而是和1名硕士研究生一并列入了“无职称”的行列；占到高学历人群的30%。余下的7人中有1人为正高级职称，6人为副高级职称。
接下来的就是占据绝大部分人员的中等学历人群。其中，大本学历取得正高级职称4人，是高学历取得该职称人数的4倍；大专学历取得正高级职称人数是高学历获该职称人数的2倍。取得副高级职称的大本学历人员24名，是高学历的4倍；大专学历获该职称5人，仅比该职称的硕士学历少1人。其余的中级、初级职称中，大本、大专学历人员是主要组成部分。
总结分析
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