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中国制造2025,主攻智能制造
在全面推进实施制造强国战略的征途中迈出了关键性一步，中国制造也再次站到了转型升级、创新驱动的风口上
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。5月19日，备受瞩目的《中国制造2025》正式对外公布，标志着我国在全面推进实施制造强国战略的征途中迈出了关键性一步，中国制造也再次站到了转型升级、创新驱动的风口上。
国家统计局数据显示，2005年～2013年，我国制造业总产值年均增长20%左右，2012年我国制造业增加值为2.08 万亿美元，在全球制造业占比约20%，成为世界上名副其实的“制造大国”。
我国工业如今在全球竞争中的优势更多地体现为拥有完整的产业链条。根据联合国工业发展组织数据，我国是世界上唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类（39个工业大类、191个中类、525个小类）的国家，形成了“门类齐全、独立完整”的工业体系。同样是来自于联合国工业发展组织数据，目前，中国工业竞争力指数在136个国家中排名第七位，制造业净出口居世界第一位。
按照国际标准工业分类，在22个大类中，中国在7个大类中名列第一，钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位。2013年，我国装备制造业产值规模突破20万亿元，占全球比重超过1/3；2013年，发电设备产量达1.2亿千瓦，约占全球总量的60%；造船完工量达4534万载重吨，占全球比重的41%；汽车产量达2211.7万辆，占全球比重的25%；机床产量达95.9万台，占全球比重的38%，我国制造业占世界的1/3强。
当前，我国经济发展进入新常态，制造业面临产能过剩、大而不强的困局，转型升级犹如逆水行舟，不进则退。可以说，现在我国比以往任何时候都更需要强大的制造强国战略。因为“中国制造”在世界上成了“低端廉价”的代名词，技术含量较低，加上中国的人口红利优势即将消失，现在制造企业的利润率普遍只有10%左右，有的甚至更低，大量中小制造企业苦苦挣扎在死亡线上。
5月13日，在中国工程院、工信部和中科院主办的“2015智能制造国际会议”上，原全国人大常委会副委员长、两院院士、中国机械工程学会荣誉理事长路甬祥在主旨报告中称，2014年中国装备制造产值占全球比重1/3，机电产品进出口额2.16万亿美元，占进出口总额55.7%，已成为全球制造大国。整体而言，发展主要依靠要素投入和低成本优势，付出了沉重的资源与环境代价，仍处于价值链的低中段，还不是制造强国。的确，中国制造业与先进国家相比还有较大差距。主要表现在：自主创新能力弱，关键核心技术与高端装备对外依存度高，以企业为主体的制造业创新体系不完善；产品档次不高，缺乏世界知名品牌；资源能源利用效率低，环境污染问题较为突出；产业结构不合理，高端装备制造业和生产性服务业发展滞后；信息化水平不高，与工业化融合深度不够；产业国际化程度不高，企业全球化经营能力不足。
2008年国际金融危机之后，面对新一轮科技革命和产业变革，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，加速推进新一轮全球贸易投资新格局。一些发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。“前有堵截，后有追兵”，我国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战。
没有强大的制造业，我国很难突破“中等收入陷阱”，也无法从大国走向强国。建设制造强国，必须紧紧抓住战略机遇，积极应对挑战，加强统筹规划，突出创新驱动，制定特殊政策，发挥制度优势，以我为主，跨越发展。
《中国制造2025》是中国第一次从国家战略层面描绘建设制造强国的宏伟蓝图，确立了发展世界制造业强国的战略目标，同时提出两个实施阶段、三步走战略目标、五项重大工程、九大战略任务和十个重点领域。
中德制造业战略殊途同归
“中国制造2025”和“德国工业4.0”都是在新一轮科技革命和产业变革背景下，针对制造业发展提出的重要战略举措，具有相同的战略使命和核心理念。战略使命方面，两国新战略都是为了应对新一轮科技革命和产业变革。
在理念层面，两国新战略都是推进信息技术与制造技术的深度融合。德国工业4.0着眼于高端装备，提出建设信息物理系统，并积极布局智能工厂，推进智能生产。《中国制造2025》提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，构建信息化条件下的产业生态体系和新型制造模式。
从不同点来看，中德两国新战略无论是发展基础、产业阶段还是战略任务都具有各自特点。在发展基础方面，德国制造业具有强大的技术基础，在两化（工业化和信息化）融合、“互联网+”方面都具有优势，而且德国是世界制造业强国和领先的工业制成品出口大国，制造业研发投入强度超过美国和日本，树立了德国制造的品牌形象。中国是制造大国，但还不是制造强国，依然处于产业链“微笑曲线”的中间，核心技术和品牌价值薄弱。
在产业阶段方面，德国工业4.0是在顺利完成工业1.0、工业2.0，基本完成工业3.0之后，提出的发展战略，是自然的串联式发展。中国制造业尚处于工业2.0和工业3.0并行发展的阶段，必须走工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范的并联式发展道路，不仅要兼顾自己传统产业的转型升级，同时还要实现在高端领域的跨越式发展，所以我国的任务就比德国实现工业4.0更加复杂、更加艰巨。
在战略任务方面，德国工业4.0就是瞄准新一轮科技革命制定的措施，主要聚焦制造业的高端产业和高端环节。《中国制造2025》不是专门为应对新一轮科技革命制定的规划，是对制造业转型升级的整体谋划，不仅要提出培育发展新兴产业的路径和措施，还要加大对量大面广的传统产业的改造升级力度，同时还要解决制造业创新能力、产品质量、工业基础、节能环保等一系列阶段性的突出矛盾和问题。
根据德勤与中国机械工业联合会2013年调研200家制造企业所发布的首份中国智造现状及前景报告显示，中国智能制造处于初级发展阶段，同样也是大部分处于研发阶段，仅16%的企业进入智能制造应用阶段；从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。
而90%的中小企业智能制造实现程度较低的原因在于，智能化升级成本抑制了企业需求，其中缺乏融资渠道影响最大。德勤的调研显示，年收入小于5亿元人民币的企业中，50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金，25%为政府补贴，银行贷款和资本市场融资各占11%。而企业收入规模大于50亿元人民币的企业，其智能化升级资金来源中自有资金占67%，银行贷款占比25%。整体而言，中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业，占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。
所以，《中国制造2025》明确把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，并在保障措施中提出要完善金融扶持政策和中小微企业政策，加大财税政策支持力度，包括运用政府和社会资本合作（ppp）模式，引导社会资本参与制造业重大项目建设、企业技术改造和关键基础设施建设；加快设立国家中小企业发展基金等。
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。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。
智能制造需要顺应“互联网+”的发展趋势，促进移动互联网、工业互联网、云计算、大数据在企业全流程和全产业链的综合集成应用，改造提升中国制造业。
中国社科院信息化研究中心秘书长姜奇平认为，《中国制造2025》对经济向“双中高”（中高速增长、向中高端水平）迈进具有重要意义，互联网将帮助中国推进智能制造，提高工艺水平和产品质量，促进生产性服务业与制造业融合发展，提升制造业层次和核心竞争力。
4月23日，由浪潮联合20多家机构发起的“中国智能制造信息化推进联盟”在北京成立。该联盟致力于打造协同创新平台与成果转化应用推广联合体，共同推动国家智能制造产业相关标准制定和推广工作。联盟首批成员包括中国航天科技集团、大连船舶重工集团、江南造船、山东常林、北京神舟航天软件等20多家机构，其中也包括天职国际会计师事务所、赛迪顾问等咨询机构。
浪潮集团执行总裁王兴山在会上表示，传统制造业与互联网的融合正在加快，智能制造成为当前热点，这也是中国从制造大国通往制造强国的必由之路。
为推进智能制造发展，2015年3月9日，工业和信息化部印发了《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》，并下发了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》（下称《实施方案》），决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。
根据《实施方案》，将分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6方面试点示范专项行动。
第一，针对生产过程的智能化，主要涉及流程制造和离散制造。根据《实施方案》，在石化、化工、冶金、建材、纺织、食品等流程制造领域，选择有条件的企业，推进新一代信息技术与制造技术的融合创新，开展智能工厂、数字矿山试点示范项目建设，全面提升企业的资源配置优化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平；在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器及电子信息等离散制造领域，组织开展数字化车间试点示范项目建设，推进装备智能化升级、工艺流程改造、基础数据共享等试点应用。
第二，针对装备和产品的智能化。也就是把芯片、传感器、仪表、软件系统等信息技术嵌入到装备和产品中去，使得装备和产品具备动态感知、存储、处理和反馈能力，实现产品的可追溯、可识别、可定位。《实施方案》提出，加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、机器人等智能装置的集成应用，提升工业软硬件产品的自主可控能力，在高档数控机床、工程机械、大气污染与水治理装备、文物保护装备等领域开展智能装备的试点示范，开展3d打印、智能网联汽车、可穿戴设备、智能家用电器等智能产品的试点示范。
第三，针对制造业中的新业态新模式的智能化，即工业互联网方向。根据《实施方案》，在家用电器、汽车等与消费相关的行业，开展个性化定制试点示范；在电力装备、航空装备等行业，开展异地协同开发、云制造试点示范；在钢铁、石化、建材、服装、家用电器、食品、药品、稀土、危险化学品等行业，开展电子商务及产品信息追溯试点示范。
第四，针对管理的智能化。在物流信息化、能源管理智慧化上推进智能化管理试点，从而将信息技术与现代管理理念融入企业管理。物流信息化试点示范，主要是指加快无线射频识别（rfid）、自动导引运输车（agv）等新型传感、识别技术的推广应用。
第五，针对服务的智能化。移动互联网蓬勃发展，开放、去中心化的互联网思维已经潜移默化到各行各业，用户的需求更加多元化。根据《实施方案》，在工程机械、输变电、印染、家用电器等行业，开展在线监测、远程诊断、云服务及系统解决方案试点示范。工信部电子信息司副司长安筱鹏认为，服务的智能化，既体现为企业如何高效、准确、及时挖掘客户的潜在需求并实时响应，也体现为产品交付后对产品实现线上线下（o2o）服务，实现产品的全生命周期管理。两股力量在服务的智能化方面相向而行，一股力量是传统的制造企业不断拓展服务业务，一股力量是互联网企业从消费互联网进入到产业互联网。
前者的案例有海尔，2012年底，海尔集团进入了网络化发展战略阶段，并致力于由传统企业向平台型企业转型。在这样的战略指导下，海尔服务也在积极转型，时刻以用户为中心不断演进与升级，从单纯的售后服务转型为打造全流程的用户最佳体验。
后者的案例是阿里巴巴。今年3月，阿里巴巴与富士康宣布合作，富士康基于阿里云将其包括专利、测试、工程制造经验等制造能力开放出来助力中小企业加速智能制造。还是在这个月，阿里巴巴宣布与上海汽车集团共同出资10亿元设立“互联网汽车基金”，组建合资公司，围绕互联网汽车、车联网等展开合作，未来研发的技术成果与服务平台将开放给其他汽车制造企业。
现代制造技术
1142813203 吴文乐
摘要：现代制造技术是在传统制造技术的基础上， 不断吸收和发展机械、电子、能源、材料、信息及现代管理技术的成果， 将其综合应用于产品设计、制造、检验、管理服务等产品生命周 期的全过程， 以实现优质、高效、低耗、灵活、清洁的生产技术模式，取得理想的技术经济效果的制造技术的总称传统的自动化生产技术可以显著提高生产效率，然而其局限性也显而易见，即无法很好地适应中小批量生产的要求。随着现代制造技术的发展，特别是自动控制技术、数控加工技术、工业机器人技术等的迅猛发展，柔性制造技术(fmi)应运而生。
关键词：现代制造技术；自动控制技术；柔性制造技术
1.现代制造技术发展综述
现代制造技术在系统论、方法论、信息论和协同 论等的基础上形成制造系统工程学，是一种广义制造的概念，亦称之为“大制造”的概念，它体现了制造概念的扩展。广义制造概念的形成过程主要有以下几方面原因[1]。
1).制造设计一体化。体现制造和设计的密切结合，形成了设计制造一体化，设计不仅是指产品设计，而且包括工艺设计、生产调度设计、质量控制设计等。
2).材料成形机理的扩展。现在加工成形机理明确地将加工分为去除加工、结合加工和变形加工。
3).制造技术的综合性。现代制造技术是一门以 机械为主体，交叉融合光、电、信息、材料等学科的综合体，并与管理科学、社会科学、文化、艺术、人机工 程、生物工程和生命科学等相结合，拓展了新领域。现代制造技术应包括硬件和软件两大方面，硬／软件工具、平台和支撑环境有了很大的发展。
4).产品的全生命周期。制造的范畴从过去的设计、加工和装配发展为产品的全生命周期，包括市场调研、设计、制造、销售、维修和报废处理等。
5).生产制造模式的发展。计算机集成制造技术 是制造技术与信息技术结合的产物，集成制造系统强 调信息集成，其后出现了柔性制造、敏捷制造、虚拟制 造、网络制造、大规模定制、绿色制造、智能制造和协 同制造等多种制造模式，有效地提高了制造技术的水平，扩展了制造技术的领域[2]。
现代制造技术的发展主要沿着“广义制造”或称 “大制造”的方向发展，其具体的发展可以归纳为四个方面和多个大项目[3]，如图1所示：
图1：现代制造技术方向
针对现代制造技术，本文从柔性制造技术的角度对现代制造技术进行学习，对柔性制造在实际中的应用进行深入的研究；
2.柔性制造
2.1 柔性制造简述
所谓“柔性”，是指制造系统(企业)对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。柔性可分为瞬时、短期和长期柔性[4]。瞬时柔性是指设备出现故障后，自动排除故障或将零件转移到另一台设备上继续进行加工的能力；短期柔性是指系统在短时期内，适应加工对象变化的能力，包括在任意时期混合进行加工2种以上零件的能力；长期柔性则是指系统在长期使用中，能够加工各种不同零件的能力。迄今为止，柔性还只能定性地加以分析，尚无科学实用的量化指标。因此，凡具备上述3种柔性特征之一的、具有物料或信息流的自动化制造系统都可以称为柔性制造系统。柔性制造技术是计算机技术在生产过程及其装备上的应用，是将微电子技术、智能技术与传统制造技术融合在一起，具有自动化、柔性化、高效率的特点，是目前自动化制造系统的基本单元技术[5]。
柔性制造技术是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和[6]。柔性制造技术是技术密集型的技术群，我们认为凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量(包括单件产品)的加工技术都属于柔性制造技术。目前按规模大小划分为[7]：
(1)柔性制造系统（fms）：关于柔住制造系统的定义很多，权威性的定义有：美国国家标准局把fms定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放征其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。
(2)柔性制造单元（fmc）：m s是fms向廉价化及小型化方向发展的一种产物，它是由l～2台加工中心、工业机器人。数控机床及物料运送存贮设备构成，其特点是实现单机柔性化及自动化，具有适应加工多品种产品的灵活性。迄今已进入普及应用阶段。
(3)柔性制造线（fml):它是处于单一或少品种人批量非柔性自动线与中小批量多品种fms之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心，comc机床；亦可采用争用机床或nc专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于fms，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生过程中的分散型控制系统(d c s)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日趋成熟，迄今已进入实用化阶段。
(4)柔性制造工厂(fmf):fmf是将多条fms连接起来，配以自动化屯体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整f m s。它包括了cad／cam，并使计算机集成制造系统(cims)投入实际，实现生产系统 柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。fmf是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(ims)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化[8]。
2.2柔性制造所采用的关键技术
1.计算机辅助设计未来cad技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用cad数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将二维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图彤对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各斤状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便呵制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
2.模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊摔制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息井自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。
3.人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基础规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测，诊断、查找故障、设汁、计划、监视、修复、命 令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强综合性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在柔性制造(尤其智能型)中起着非常重要的关键性的作用。目前对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。
4.人工神经网络技术人工神经网络(ann)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列到专家系统和模糊控制系统，成为现代自动化系统中的一个组成部分[9]。
3.国内现代制造技术状况
近年来，世界各国都投入了巨大的财力和物力，强化作为光机电一体化制造业基础的先进制造业的技术和产业发展的战略研究。美国、德 国、日 本 等 国 已 经 开 发 出 了 数 控（nc）、计算机数控（comc）、直接数控（cam）、计算机集成制造系统（cims）、制造资源规则（mrp）、柔性制造单元（tmc）、柔性制造系统（fms）、机器人、计算机辅助设计／制造（cad／cam）、精益生产（lp）、智能制造系统（ms）、并行工程（ce）和敏捷制造（am）等多项现代制造技术与制造模式。这些技术的推广与应用，不仅使本国企业的国际竞争力得到巩固，也使得世界先进制造业发展迅猛[10]。我国制造业市场的巨大潜力，为现代制造技术发展提供了广阔的市场空间。但是，与制造业发达国家和地区相比，国内的现代制造技术的研发与市场拓展还不均衡。其中，国内机械基础件制造行业中的数控化率极低，不足1.6%，先进加工工艺、技术和装备的普及程度不足10 % ；cad／cam 系统应用的普及率在国内骨干企业仅有35%，产业规模较小。另外，在相关行业中如印刷业、电力行业和医疗器械行业等，技术装备的低数控化率也远不能满足市场对中高档先进产品的需求。纵观国际制造业的竞争与发展，面对国际、国内两个制造业市场的日渐融合，如何立足国内制造业的市场需求，整合分散的科研与企业资源，尽快形成自己在先进制造产业竞争中的技术优势，已经是摆在我国制造业面前的迫在眉睫的课题了[11]。
总之，重视制造业和现代制造技术已成为全球化的大趋势。现代制造技术不是一项具体技术，而是利用系统工程技术将各种相关技术集成的一个有机整体；现代制造技术是一种动态技术，而不是一成不变的，它需要不断吸收各种高新技术成果，并将其渗透到产品的所有领域，结合成一个有机整体，实现优质、高效、低耗、清洁和灵活的生产[12]；现代制造技术的目的是提高制造业的综合效益，其不摒弃传统技术，而是有赖于不断用科技新手段去研究它和传承它，并应用科技新成果去改造它和充实它；现代制造技术在强调环境保护的同时，还强调各专业学科之间的相互渗透、融合和淡化，并消除其间的界限。我国先进制造技术的发展应结合自身的特点，形成特色，大力发展一些关键前沿技术，比如新一代材料成型技术、微米及纳米技术、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的将来，现代制造技术将得到更大的发展和壮大，发展和应用先进制造技术是每个国家为提高企业的国际竞争力和技术创新能力的必然选择。
参考文献：
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一、背景
当前，以智能制造为代表的新一轮产业变革迅猛发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的主要趋势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。目前，我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准／软件／网络／信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。因此，作为一项必须长期坚持的战略任务，推动我国制造业智能转型，环境更复杂、形势更严峻、任务更艰巨。《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》明确“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范。按照专项行动确定的连续实施三年，2016年要边试点示范、边总结经验、边推广应用的总体安排，继续组织开展智能制造试点示范专项行动。实施智能制造试点示范专项行动，是落实《中国制造2025》以及智能制造工程的重要措施，对于实现制造强国目标具有重要意义。
二、总体思路
贯彻落实《中国制造2025》，推进《智能制造工程实施指南（2016一2020年）》计划实施，在总结2015年专项行动经验的基础上，2016年将继续坚持“立足国情、统筹规划、分类施策、分步实施”的方针，进一步扩大行业和区域覆盖面，全面启动传统制造业智能化改造，开展离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务5种智能制造新模式的试点示范，继续注重发挥企业积极性、注重智能化持续增长、注重关键技术装备安全可控、注重基础与环境培育，逐步探索与实践有效的经验和模式，不断丰富成熟后在制造业各领域全面推广。
三、主要目标
2016年，在符合两化融合管理体系标准的企业中，在有条件、有基础的重点地区、行业，特别是新型工业化产业示范基地中，遴选60个以上智能制造试点示范项目。通过试点示范，进一步提升高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备自主化能力，以及智能制造标准、核心软件和工业互联网创新应用能力，形成关键领域一批智能制造标准，不断形成并推广智能制造新模式。智能车间／工厂试点示范项目通过2一3年持续提升，实现运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。
四、重点行动
（一）离散型智能制造试点示范服装、医疗器械、电子信息等离散制造领域，开展智能车间／工厂的集成创新与应用示
范，推进数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等试点应用，推动企业全业务流程智能化整合。
（二）流程型智能制造试点示范
在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造领域，开展智能工厂的集成创新与应用示范，提升企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、质量控制与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平。
（三）网络协同制造试点示范
在机械、航空、航天、船舶、汽车、轨道交通设备、家用电器、集成电路、信息通信产品等领域，选择有条件的企业，利用工业互联网网络等技术，建设网络化制造资源协同平台，集成企业间研发系统、信息系统、运营管理系统，推动创新资源、生产能力、市场需求的跨企业集聚与对接，实现设计、供应、制造和服务等环节的并行组织和协同优化。
（四）大规模个性化定制试点示范
在石化化工、钢铁、有色金属、建材、汽车、纺织、服装、家用电器、家居、数字视听产品等领域，利用工业云计算、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建设用户个性化需求信息平台和个性化定制服务平台，实现研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售 后服务的数据采集与分析，提高企业快速、低成本满足用户个性化需求的能力。
（五）远程运维服务试点示范
在石化化工、钢铁、建材、机械、航空、家用电器、家居、医疗设备、信息通信产品、数字视听产品等领域，集成应用工业大数据分析、智能化软件、工业互联网联网、工业互联网ipv6地址等技术，建设产品全生命周期管理平台，开展智能装备（产品）远程操控、健康状况监测、虚拟设备维护方案制定与执行、最优使用方案推送、创新应用开放等服务试点。
五、重点工作及进度安排
（一）制定2016年智能制造试点示范项目要素条件
2016年2一3月，组织开展试点示范项目要素条件调研，编制《智能制造试点示范项目要素条件》；4月底前，下发《关于开展2016年智能制造试点示范项目推荐的通知》。
（二）遴选2016智能制造试点示范项目
5月底前，在各地工业和信息化主管部门推荐的项目中组织行业专家遴选；6月底前，确定60个以上智能制造试点示范项目，其中：选择20个以上离散型智能制造试点示范项目，选择20个以上流程型智能制造试点示范项目，选择20个以上网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务试点示范项目。
（三）完成智能制造发展对策研究
2016年6月底前，组织相关单位完成“智能制造发展对策研究”重大软科学课题，进一步完善促进智能制造发展的相关政策。
（四）启动并组织实施重点领域智能化改造工作 2016年2一12月，利用工业转型升级资金、专项建设基金，在石油化工、化工园区、钢铁、有色金属、稀土材料、建材、船舶、航空、汽车、电力装备、机床、纺织、食品、医药、轻工、消费类电子、新型显示高世代线、太阳能电池及光伏组件、民爆等行业，持续开展重点企业关键环节、生产线、车间、工厂的智能化改造，培育一批系统解决方案供应商，形成智能化标准与模式并进行复制推广。
（五）开展工业互联网产业推进工作
2016年2一12月，组织企业在工业以太网、工厂无线应用、标识解析、ipv6应用、工业云计算、工业大数据等领域开展创新应用示范，支持相关单位开展工业互联网试验验证平台、工业互联网关键资源管理平台和工业互联网商用流转数据管理平台建设。
（六）开展智能制造网络安全保障能力建设
2016年6月底前，完成工业互联网安全监测平台、工控网络安全防御平台、工业控制系统仿真测试与验证平台等项目立项论证；12月底前开展关键技术预先研究。
（七）开展智能制造标准体系建设
2016年5月，召开中德智能制造／工业4.0标准化高端论坛；11月底前完成智能制造标准试验验证项目的立项工作，下达智能制造标准编制立项，形成10项以上重点标准草案。
（八）开展智能制造经验交流与推广工作
2016年9月底前，组织召开2016年全国智能制造试点示范经验交流电视电话会议；10一12月，组织开展原材料、装备、消费品、电子、民爆行业典型案例经验交流与模式推广；12月底前，编制完成《智能制造探索与实践一一2016年试点示范项目汇编》。
（九）组织智能制造试点示范项目集中展示业博览会上设专区，集中展示智能制造试点示范项目取得的成果。
（十）开展专项行动评估与总结
2016年11月，完成专项行动检查与效果评估，完成专项行动工作总结。
六、保障措施
智能制造综述
冯剑龙 1043115257 摘要
本文评述了智能制造技术与智能制造系统，指出了智能制造确系21世纪的制造技术，分析了智能制造在发展中的问题，提出我国智能制造的近期研究重点应为其关键基础技术。
关键词智能制造智能制造技术智能制造系统智能机器 集成化智能化 智能制造系统的研究背景与发展现状
近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8～2.2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍。这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度(其实质是决策自动化程度)则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题(包括社会问题、生理问题等)在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综台影响。制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如；(1)专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；(2)现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；(3)制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时问要求更短。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期” 幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—— 智能制造技术(intelligent manufacturing technology，imt)与智能制造系统(inteliigent manufacturingsystem，ims)使我们有可能走出这个危机，“带来真正的第二次工业革命”。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能(nlanufacturing iteliigence)”和制造技术的“智能化(intellecturallzation)。imt是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型。制造自动化的根本是决策自动化。目前，imt~ims的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视，研究方向从最初的“人工智能在制造领域中的应用”发展到今天的ims，研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内部的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化。发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力+包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。总之，智能制造是21世纪的制造技术，作为其特征的双i(integration＆ intelligence)将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。从更深刻的意义上讲，智能制造是从信息时代走向智能时代面临的第一个严重任务。存在的问题
总的说来，目前ims的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果。开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站(imw)，形成了一系列“智能化孤岛”(islands of intelligence)。这中间包括cims研究中所取得的有关进展然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)和经济(包括市场竞争和社会竞争)-方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automatlon)水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(inte—grated intelligence)水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。由日本提出的国际合作研究计划对ims的解释可看出，ims的研究包括三个基本方面：智能活动、智能机器和两者的有机融合技术，其中智能活动是问题的核心。在ims研究的众多基础技术中。制造智能处理技术(manufacturing in—telligence processing technology)是最为关键和追切需要研究的问题之一，因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。从人的因素方面来看，其一，企业内部负责各个环节的专家和技术人员有着各自不同的知识背景和解决问题的策略，他们应该“坐”在一起，通过相互之间充分的合作、协商与理解，“并行”地开睫制造过程中各环节的工作，把以后可能出现的“隐患”和“反复”降低到最低程度。其二，人们参与制造过程的智能行为和知识存在着多种层次水平、多种类型。因而要采用多种表示方式。其三，参与制造过程的群体，作为社会中的一子集，受社会发展变更的影响，这种影响都将对制造过程产生既有积极又有消极的作用 最后。人与人之间存在生活、语言、社会背景等方面的差别。总之，人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。事实证明，人的因素是ims中制造智能的重要来源。从经济因素来看，它包括三个方面：第一，ims系统的主要目标之一是全面提高制造过程的生产与经济效益，它将把制造过程自动化的概念更新和拓宽到“集成化”和“智能化”的高度，从而具有更强的市场竞争能力 但如何设定和评价ims的各项经济性指标和性能则是一个问题。第二，目前，在工业发达国家普遍存在着劳动力昂贵，所占生产成本的比例越来越高的问题。从当前的经济利益出发，大量的制造企业被转移至发展中国家，致使生产技术和劳动者因素等方面受到牵制，存在丧失他们产品市场竞争力的危险这也是智能制造国际合作研究计划提出的重要原因之一。方向与课题
根据国内现有的工作基础和国家的需要，以及imt＆ims研究与开发工作的特点，我们认为近期的研究点应该放在imt＆ims的关键基础技术上，它主要包括以下内容：
3.1 智能制造系统理论基础与设计技术ims的概念正式提出至今仅二三年时间。作为制造工程中的一个全新的概念，ims理论基础与体系尚未完全形成。它的精确内涵和设计技术亟待进一步研究，具体研究内容应包括：
3.1.1 体系结构与发展战略 需要建立ims统一的概念体系，研究ims的系统组成和发展方向以及跟踪国际上该领域的研究前沿
3.1.2 开发环境与设计方法学ims的开发与设计方法将有别于现有任何制造系统的设计方法，因为ims是面向整个制造过程的系统和各个环节的“智能化”的 因此。有必要研究ims的设计策略和开发环境(包括开发语言、操作系统、开发工具等)必须强调ims设计过程的标准化、模块化和通用化。
3.1.3 评价技术研究制造过程中的设计评价、生产评价、材料评价、管理评价、市场评价、经济评价、报价评价和功能评价等问题。
3.2 制造智能理论及处理技术现代工业生产作为一个有机整体不仅是指各制造环节之间存在的技术型联系，而且还表现在人类专家的制造智能的统一体特性方面。制造智能理论及处理技术就是要研究整个制造环境中的各种智能源的开发、描述、集成、共享与处理，最后生成智能机器的智能活动，具体研究内容包括： 3.2.1 制造环境的描述与建模研究描述制造环境的一致性概念体系、制造过程建模，影响制造过程的多因素分析与不确定性处理。
3.2.2 制造智能处理技术重点研究制造智能源的开发与获取、制造智能的表示、制造智能的集成与共享
3.2.3 智能活动的生成与融合研究智能活动的生成策略，智能活动的机器化技术。3.3 智能制造单元技术的集成近10年来，人工智能在制造领域中的应用研究取得较大进展，建立了一些智能制造单元技术。为了应用于实际制造过程和面向21世纪制造工业，这些单元技术除了需要进一步完善与发展外，更重要的是研究如何集成这些单元技术。
3.3.1 并行智能设计并行工程方法学这一概念是1986年由美国国防部定义，并首先应用于美国军事武器系统开发计剞dos cals的。.为了制造过程的设计阶段能有效地模仿由来自各环节制造专家组成的专家组(expeit team)的智能行为，集成和共享各环节与各方面的制造智能，并行地开展产品环节的设计工作，必须研究并行智能设计的支撑环境、产品描述的统一模型、设计智能交互和并行智能设计方法学。
3.3.2 生产过程的智能调度、规划、仿真与优化现代生产过程要面临多信息源、多因素、多对象的及时处理问题，生产过程的调度与规划中的智能决策问题的研究是迫在眉睫的。仿真与优化是实现设计和过程评估的有效途径。目前，更强调对设计、制造、装配、使用、维修等过程的优化与动态仿真。3.3 产品质量信息的智能处理系统研究整个制造过程的“全质量(total quality)模型和建立相应的质量数据库，研究质量状态的智能决策和质量过程的智能控制。3.3.4 制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制研究面向在强干扰、多因素条件下监视与诊断模型，研究制造过程的动态辨识与自适应技术。
3.3.5 生产与经营管理的智能决策系统研究多因素、多目标智能决策模型，研究生产过程的实时跟踪技术，研究产品市场评估与预测模型。
3.4 知识库系统与网络技术知识库系统与信息网络技术是制造过程的系统与各环节“集成智能化”的支撑，在imt＆ims研究中占有重要地位。
3.4.1 分布式异构联想知识库系统研究知识库异构、知识库分布式策略与维修、知识库联想和分布数据库技术。
3.4.2 信息控制与网络通讯技术研究ims中各种信息的交换接el、网络通讯技术、系统操作控制策略。
3.5 智能机器的设计智能机器是ims中模仿人类专家智能活动的工具之一，是新一代的制造工具，因而，研究智能机器的设计方法及其相关技术将有划时代的意义。
3.5.1 机器人智能技术智能机器人将在ims中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器^控制两个方面。有必要研究智能机器眼(视觉)、信息感知与智能传感器、智能机器手(控制)和智能机器的自适应定位与夹具设计等技术。
3.5.2 机器自学习与自维护技术研究智能机器的自适应学习模型，系统误差的自动恢复与维护技术。
3.5.3 智能制造单元机的设计与制造研究智能制造单元机的结构组成与设计方法、新型材料的应用技术。
3.6 制造中人的因素ims的宗旨之一就是减轻人类制造专家的艰苦的脑力劳动负担，因此。与脑力劳动有密切联系的制造中人的因素理应受到充分的重视，研究内容包括：
3.6.1 人一系统柔性交互技术研究人一系统柔性、联想、容错交互模型以及交互环境。3 6.2 未来制造环境的设计研究人在未来制造环境中的地位和作用以及未来舒适、友好的制造环境的设计。
3.6.3 人才培养与教学系统研究面向imt＆ims的^才培养计划。研制教学示范系统。
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。1.1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。1.2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
机械制造设备的智能化、网络化、以及对神经元网络、云计算技术的研究与应用，使机械制造工)‘智能化技术得到了跨越式的发展，可以说这是又一次具有划时代意义的工业技术革命。目前，智能化制造数控设备的关键技术，除了机械主体以外，主要是由智能数控系统技术、智能感知技术、智能自适应技术、智能神经元网络技术、智能云计算技术和智能专家系统等主要技术构成。
(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
型困难，而且要实时采集和实时调整参数也有很大难度，有待深入研究。(3)智能化神经元网络技术最智能的莫过于人的大脑，人工神经元网络
(ann)是一种模拟
人的神经结构，即类似人的大脑神经突触连接的结构进行信息处理的复杂网络系统。人工神经网络具有自学习功能、联想记忆功能、非线性映射功能和高速寻找优化解的功能等。目前，神经元网络多用于数控设备可靠性预测和优化工艺参数方面，神经元网络在机床数控系统方面的研究与应用尚不多见。随着神经元网络技术的发展，在数控机床方面的应用可能会有很好的前景，或许会把数控系统的智能化水平推向高级阶段。未来儿年希望能有一个较快的发展。(4)智能专家系统专家系统是一个智能计算i机程序系统，其专家知识库中含有某个领域大量的l专家知识与经验，就是利用这些专家知识、经验和土解决问题的方法来处理该领域的技术问题。它能够f应用人工智能技术，根据该专家系统中的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，来解决·需要专家处理的复杂问题。目前，数控设备领域尚l缺乏这种专家系统。(5)云计算将把智能化制造推向更高级阶右段国外工业技术发达国家的大型工业企业、研究机构和高等院校对云计算的研究和发展都极为重视，之认为这是一种具有划时代意义的技术。如美国宇航！局和通用汽车公司都在研究和应用云计算技术；我1国北京建有云计算基地，华为技术有限公司和tcl集团也都特别关注云计算的发展、研究和应用。3.智能化工厂
智能化机械工)‘是以“智能化”为核心，以智能化、数字化、网络化为主要特征的生产、经营实体。智能化工)‘将逐步分层次实现。智能工业机器人在智能自动化制造工)‘中扮演着重要角色。(1>智能工业机器人在智能化数控设备中
除了各种数控设备和相关数控配套设备以外，智能工业机器人在智能制造单元、智能制造系统和智能制造工)‘中具有重要作用。
(2)智能化自动化工)‘在各种智能化自动化数控设备的基础上，智能化工)‘将由工厂‘局部智能自动化、逐步分层次地发展到全工)‘智能自动化和社会化智能制造。
第一层次：单机或单元智能自动化。
单机或单元智能自动化，可以实现长时间无人值守。国内外都有用于生产 的实例。
第二个层次：生产制造系统智能自动化。
在第三代“智能机器人化单元”的基础上，实现计算机网络控制生产车间全自动化系统。包括毛坯仓储管理，再制品仓储管理，成品零件仓储管理及其搬运、装卸、装配作业和质量检验等。
第三个层次：智能化数字化网络制造系统。
在第二层次生产制造系统智能自动化的基础上，配置网络综合管理系统，来实现全工)‘的智能化数字化网络制造。智能化工)‘的实现主要是靠信息通信技术(ict)和智能网络的可靠运行加以保证。具有实时资料搜集与传输功能、高效能计算机与分析预测功能、远程监控与诊断功能及模拟功能等。智能化工)‘最核心的部分是生产过程和全面经营运行的智能自动化，包括设计智能化，生产排序自动化，生产线自动化，测试检验自动化，仓储自动化，电力管理智能自动化等等，进一步发展到自动化无人化工)‘(绝大多数设备可以无人值守)。
第四个层次：智能化社会化生产。
智能化网络化社会化制造，将山企业内部局域网经因特网向企业外部传输。这就是所谓的internet/intranet。网络可使企业与企业之间进行跨地区协同设计、协同制造、信息共享、远程监控、远程诊断和服务等。网络能为制造提供完整的生产数据信息，可以通过网络将加工程序传给远方的设备进行加工，也可远程诊断并发出指令调整。网络使各地分散的数控机床联系在一起，互相协调，统一优化调整，使产品加工不局限于一个工)‘内而实现社会化生产。智能化社会化制造能够借助internet网实现跨行业、跨国际智能化制造，进人internet/intranet时代。云计算借助internet网整合了计算机资源，为智能化制造开了先河。智能化网络化社会化制造将引领社会和全球资源的整合与优化运用，同时将有效地提高人类的生活质量，逐步地减少人类的体力劳动而扩大脑力劳动的比重，进入知识社会，智能社会。
智能制造具有高科技高水平的先进制造系统，面临一些极具挑 战性的问题。当然也需要我们投入大量的研究去攻克这些技术难题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、nc加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的agent建模及智能制造系统的多agent建模理论、多agent系统学>-j及重构理论、多agent系统动力学分析方法及性能评价标、多agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的holon模型holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完展具有积极的推动作用。不仅要提高机器设备的智商，更要协调好人与机器的关系，建立一种新型的人机一体化关系，从而产生高效高性能的生产系统。总之，随着智能制造技术的普及以及其带来的优势愈发明显，可以预见在不远的将来，智能制造将成为下一代重要的生产模式。参考文献：
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