在制造业的快速发展中，螺丝拧紧工艺作为产品组装的关键环节，其自动化程度直接影响到生产效率和产品质量。本文将深入探讨螺丝拧紧工艺自动化的发展趋势，带您领略智能制造的新篇章。

一、引言

随着科技的进步和智能制造的兴起，螺丝拧紧工艺自动化已成为制造业转型升级的重要方向。自动化拧紧不仅提高了生产效率，还确保了拧紧质量和产品一致性，为制造企业带来了显著的经济效益。

二、螺丝拧紧工艺自动化的现状

目前，螺丝拧紧工艺自动化已经取得了一定的成果。许多制造企业通过引入自动化拧紧设备，实现了从手工拧紧到机械拧紧的转变。这些自动化拧紧设备具有高精度、高效率、高可靠性等特点，能够大大提高生产效率和产品质量。

然螺丝拧紧工艺自动化仍然存在一些问题。例如，不同产品、不同规格螺丝的拧紧要求各不相同，需要设备具备高度的灵活性和适应性；同时，拧紧过程中的力矩控制、位置定位等关键技术也需要进一步优化和提升。

三、螺丝拧紧工艺自动化的发展趋势

1. 智能化与数字化

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，螺丝拧紧工艺将向智能化、数字化方向发展。智能化拧紧设备将具备更强的学习和适应能力，能够根据产品特点和拧紧要求自动调整拧紧参数，实现精准控制。同时，数字化拧紧管理系统将实现拧紧数据的实时采集、分析和反馈，为生产过程的优化提供有力支持。

2. 模块化与柔性化

为满足不同产品、不同规格螺丝的拧紧需求，螺丝拧紧设备将向模块化、柔性化方向发展。模块化设计将使得拧紧设备具有更高的灵活性和可扩展性，能够根据生产需求快速调整设备配置。柔性化拧紧设备将具备更强的适应能力，能够同时处理多种规格、多种材料的螺丝，提高生产效率。

3. 绿色环保与节能减排

随着全球对环保和节能的重视，螺丝拧紧工艺自动化也将向绿色环保、节能减排方向发展。新型拧紧设备将采用更加环保的材料和制造工艺，降低生产过程中的能耗和排放。同时，设备将具备更高的能源利用效率，减少能源浪费。

4. 安全性与可靠性

在自动化拧紧过程中，安全性和可靠性是至关重要的。未来，螺丝拧紧设备将更加注重安全设计和防护措施，确保操作人员的安全。同时，设备将采用更加先进的控制技术和传感器技术，提高拧紧过程中的稳定性和可靠性。

5. 远程监控与维护

随着物联网技术的发展，螺丝拧紧设备将实现远程监控和维护。制造企业可以通过互联网远程访问设备运行状态和拧紧数据，及时发现和解决问题。同时，远程维护功能将使得设备维护更加便捷和高效，降低维护成本。

四、螺丝拧紧工艺自动化对制造业的影响

螺丝拧紧工艺自动化的发展将对制造业产生深远的影响。首先，自动化拧紧将提高生产效率和产品质量，降低生产成本和不良品率；其次，智能化、数字化拧紧将使得生产过程更加透明和可控，为企业决策提供有力支持；最后，绿色环保、节能减排拧紧将促进制造业的可持续发展。

拧紧工艺自动化是制造业转型升级的重要方向之一。随着技术的不断进步和应用的不断深入，未来螺丝拧紧工艺自动化将呈现智能化、数字化、模块化、柔性化、绿色环保和节能减排等趋势。

在工厂的生产全流程相关业务中，工艺工作处于基础与先导地位。如果说设备是工厂的肌肉，传感器和网络是工厂的神经，那么工艺则是工厂的灵魂。因此，改进工艺工作势在必行。

首先，工艺工作的改进要从精益优化现有工艺开始，实行工艺标准化，推广工艺精益化，研究工艺稳健化。无论是传统生产方式还是工业4.0环境下的智能工厂，都需要有精益稳定的制造工艺，这也是解决我们目前效率和质量问题的根本途径。

所谓智能工厂的“智能”是技术人员将一系列的判断因素、思考逻辑，根据具体的业务流程进行提炼而形成的，与人类的智能不可相提并论。因此，其对制造工艺的要求比传统的生产方式要高很多，不完善的工艺在目前的状况下只会导致我们的生产效率低下、产品质量不稳定，但在工业4.0环境下，不稳定的工艺规程则会出现预测外错误，使智能工厂终止运行，造成重大损失。?

第二，为使工艺精益稳健，我们不能再使用依靠实际生产进行的验证方式，而要引入工业4.0的一个重要概念-数字双胞胎，就是将现实中的环境与状态，在虚拟的数字空间中模拟出来，创造一个与真实工厂一模一样的虚拟数字工厂，虚拟现实环境，对工艺、流程、规划等进行验证、反馈和完善。无论是加工过程中的细节还是宏观工艺布局规划的运行情况，都可以在虚拟的数字工厂中进行验证测试，这将极大地提高工作的成熟度，节省大量的时间与资源。

我们在工艺中如铸造、焊接、钣金、机械加工等专业，已经开始采用模拟仿真，但目前使用范围较小，规范性也不够，此后应制定详细计划，建立好模拟仿真环境，拓展模拟仿真领域，使模拟仿真真正起到效果，逐步实现全环境的实时模拟。?

第三，要转变工艺思想。一切变革最开始都是源于思想的转变，传统工艺员的主要工作是编制单一流程的工艺规程，在未来，工艺技术人员的主要工作将是提炼工艺思考逻辑，不断地补充、完善、优化庞大的工艺数据库，维护工艺知识数据，而实际的工艺设计工作将可能由计算机来完成。?

工艺规程也将不再是单一流程的形式，而是多流程离散型的工艺流程，在保证产品质量的情况下，使工艺路线尽可能地灵活，以便为智能工厂的决策系统提供尽可能多的选择，通过统筹分析各影响因素，安排最优的路线。

不合时宜的传统工艺思想也要摒除，最典型的是装夹找正和入体公差的标注习惯。?

在目前的生产过程中，机床上的装夹找正浪费了大量的机床工作时间，严重影响了生产效率。由于机械加工精度的不断提高和机床功能的增多，装夹找正问题已经可以通过精密定位夹具和机床的自找正功能实现。

入体公差的标注习惯则是因为过去以普通机床加工为主，为了降低人为加工超差概率，提高产品合格率而采取的手段，这使得产品的实际加工尺寸偏离了正态分布，不利于保证批量产品的质量稳定性。?

目前数控加工设备已大范围应用，加工精度较以前也大为提高，不必再要求工艺尺寸采用入体公差标注。?

第四，研究机器人和快换夹具的应用。工业4.0要实现的智能化并不是要取代人，智能工厂并不是无人工厂，而是为了使人和机器更好地配合，实现更高的劳动生产率。?

为此，在智能工厂中，要努力消除人的不稳定因素。根据制造业目前的状况想要实现高度的无人自动化生产，既不现实，也不经济，在适合的环节引入机器人，是提高稳定性和效率最好的选择。机器人与快换夹具的配合使用，可以适应多品种少批量的生产，在保证柔性的情况下提高生产效率与稳定性。?

第五，对现有的各工艺信息系统进行集成，实现单一数据源，保证互联互通。实现所有业务在统一平台下的运作是工业4.0的重要目标之一，此前我们在信息化建设方面投入了很多资源，尤其是工艺信息化，在各项业务中，工艺信息化的水平是比较高的，但现有的信息化建设缺乏整体的统筹策划，各信息系统相对独立，没有共享信息资源，形成了一个个信息孤岛，对于提升整体业务效率造成了很大障碍。因此，现在需要我们站在公司整体的层面，对工艺信息系统进行统一平台的集成工作，将信息化系统的作用真正发挥出来。

冷链仓储是利用温控设施创造适宜的温湿度环境并对商品实施存储与保管的行为，只有让存储商品处于规定的最佳温湿度环境下，才能保证存储商品的品质和性能，防止变质、减少损耗。

冷链仓储也是一个以冷冻工艺学为基础、以制冷技术为手段的低温仓储过程。如对冷链仓储过程的控制不够准确的话，将会导致商品品质降低，以及组织结构上的改变、颜色的改变、碰撞挤压中的损伤以及微生物的繁殖等。因此，需要完善冷链仓储过程中的包装与存储形式、储运与管理手段、温湿度记录仪或者温湿度监控系统、冷链数据管理平台等高效运营模式，有效改善和优化冷链仓储管理流程并使之符合相关法规与标准，使企业在营运成本和质量控制间找到最佳的平衡点，以充分保障商品品质，为客户创造持续的价值增长。

一、冷链仓储单元化与标准化

冷链仓储系统主要包含托盘等单元器具、各类货架、搬运设备、温湿度监控系统与管理信息系统等。规范冷链仓储的装载单元、集成单元，包括货架的包装单元尺寸、托板尺寸和其他配套设施，是确定整个冷链标准的基础。

冷链仓储对存储设备、存储环境的要求很高，在对冷链仓储系统进行规划设计时，由于冷链仓储的装载单元、集成单元的非标准化、定制化直接关联到所有冷链对接设施的技术尺寸，是冷链仓储设施进行设计规划的基础技术数据来源之一，直接影响仓储系统解决方案的确立、规划设计与优化、存储设备库容量及其搬运设备的运行效率，也不利于第三方冷链企业之间进行仓储管理与运作服务。因此，实现冷链仓储的单元化、标准化，可通过对资源的最佳配置，让冷链仓储系统在为客户提供满意服务的同时，降低物流系统总成本，获得最佳经济效益。

二、冷链仓储环境下的控制要素

冷链仓储环境下的控制要素包含产品特性、冷链仓储设备、处理工艺和作业管理等方面：

1、产品特性方面的控制要素包括原料品质和耐藏性等。不同原料存储温度条件、冷却方法和单元包装要求等都会有差异。冷藏产品的品质变化主要取决于控制温度计温度的可变化范围，存储物品的温度影响，甚至存储物品表面温度与内在温度间的温度梯度也会对其品质产生影响。有资料表明：在常温中暴露1小时的食品，其质量损失可能相当于在-20℃下贮存半年的质量损失量。

2、冷链仓储设备的控制要素包括：冷链仓储设备的数量、质量及其在库房内的布局与控制管理模式、温湿度监控系统与管理运营平台、低温环境和保鲜贮运工具等。针对冷藏冷冻手段与工艺选择适合的冷链仓储设备，以确保冷链仓储环境符合环境温度、湿度、气体成分、卫生等要求。

3、处理工艺条件的控制要素包括：冷链仓储的工艺水平、包装条件和清洁卫生程度等。

4、人为条件的控制要素包括：管理模式、快递作业和对食品的爱护等。

5、影响冷藏或冷冻效果的要素还包括：存储物品的生化特性、冷却方法和冷藏工艺条件等，如采用人工调节冷链仓储环境下的氧气和二氧化碳的比例，以减缓新鲜制品的生理作用及生化反应的速度，延长存储物品的货架期。

其中，有些因素是互相影响的，如冷链仓储设备条件对处理工艺、管理和作业过程均有直接影响。

三、冷链仓储环境下货架钢结构的设计规划

通过对冷链仓储环境下的货架结构的设计规划与思考，分析与冷链仓储相关的设备所设计规划的侧重点，严格控制每一个影响因素，既充分发挥每种设备的性能优势，又利用不同设备的特点进行互补，从冷链仓储整体系统的角度去优化、合理布局和管理，实现最佳的冷链仓储运行效率，服务于整个冷链系统。

1、确定货架钢结构尺寸、链接、构造等；

2、在钢货架结构设计规划之初甄别出结构影响因素；

3、冷链钢货架结构设计规划要有系统观和发展观；

4、冷链钢货架结构设计规划的其它细节。

根据已确认的冷链仓储钢货架结构规划方案，合理布局温湿度监控节点、信号反馈布线、照明系统、搬运系统等，建立完善的运作监控系统与管理运营平台，合理调配存储货运，建立合理的存储作业环境、出入库频次和顺序，确保冷链仓储品质和存储效能。

四、如何选择冷链仓储解决方案

常温冷链物流中心主要业务包括仓储保管、初步加工、产品展示等，作业功能区包括理货区、暂存区、常温区、阴凉区、冷藏区、低温冷冻区、展示区、流通加工区、拣货区、废物集中区、商务区等，需要分析冷链物流中心的功能区域、设备布局、物流走向和运作流程，依据各功能区域之间的物流数据分析寻找内部物流频繁的区域以及物流相对较少的区域，确定各作业功能区的密切程度，再结合作业单位的可规划利用面积，合理设计布局、模拟运行，以确定相对合理的冷链仓储解决方案。钢货架结构及其类型是其中比较关键的应用技术之一，直接决定仓储量、进仓物品的最短与最长存储期、周转率及其运行效能等。

目前冷链仓储系统中最常见的钢货架结构形式有：驶入式货架、后推式货架、重力式货架、电动移动式货架、阁楼式货架及其物流平台、穿梭式货架、自动立体仓库等密集存储系统。此外，也可以根据存储物品的特性、库房结构与作业模式等，采取地堆存储、垛码存储形式或者其他低密度存储货架结构，如托盘式货架结构、悬臂货架结构等。冷链仓储解决方案评价的首要标准是合适、高效、可行，满足客户的需求，其次才是冷链仓储解决方案本身的经济性，以比较或者合理整合各冷链仓储解决方案的优势，并根据实际案例的运营效果，建立合适的方案评价指标。

有资料统计与测算，相同的2000㎡仓库，穿梭式仓储解决方案可将库容量提高1.8倍，而使建筑造价降低30%，建立一个低成本、高效率、智能化的冷链仓储系统，不仅可以降低客户长期的运营成本，还能显著提高客户的物流响应速度、工作效率。

推进智能制造转型的根本原因在于:机器功能表现不遂人愿，人很难掌控机器的全部状态情况。机器不容易改变和提升功能，任何的功能更改都需要重新开发某些甚至全部零部件;机器运行状态不为人知，且不说远程监控，就是人站在机器前面，也未必知道哪个零部件正常与否，还有多长时间需要更换;机器不灵活，例如无法像人手一样灵巧地装配零件;机器不认人，无法判断谁是合法的操作者并给以相应的配合;机器不会自主发声，告诉所有者或其他人，”我已空闲，请给我安排工作”等等。

在机器不智能的时代，只能靠人的智能来弥补。但是，人的体力有限易疲劳，人的智力和技能有差异，人的心理状态不可控，更重要的是，很多问题限于人的辨别力是无法解决的，例如机器中的一个关键零部件现在复合受力是多大?环境的振动是否会引发加工质量问题?车间中的粉尘状态何时会爆炸等等。

因此，人们一直期望在制造活动中能够有某种人体以外的”智能”要素的参与，无论是类似人还是其它生物的智能要素，加入到机器、生产环境或者生产的流程之中，使得整个制造活动可以满足这样的需求:所有的状态信息都能实时获取和快速响应，所有的决策都恰当且及时，所有的产品特征变化(个性化需求)都能充分满足，所有的产品都是高质量高附加值的，所有的制造过程都是高效安全的，所有的设备维护都是主动、预测式的，所有的企业运营都是高利润、低成本、绿色环保的等等。

作为制造业智能制造转型的关键使能技术，人工智能的发展在为智能制造赋能的同时，也为机器从”劳动工具”向”劳动伙伴”的角色演进提供新路径。

当前，制造企业从原材料采购、生产制造，到产品销售与流通，所有经营生产过程正越来越趋于数据化和智能化。数据的不断累积以及数据算法和模型的不断发展成熟，为人工智能融入到制造业提供了机会，进而促进企业从传统生产向智能生产转型。

企业可以通过遍布车间的传感器和智能芯片，实现对生产过程中的全链路数据的处理和分析，进而提升生产效率、库存周转率、设备利用率等关键指标。在销售层面，通过对海量的交易数据进行挖掘、计算和分析，人工智能可以为企业制定自动化和智能化的生产计划;在生产层面，通过对产品数据、生产设备数据的采集和分析，人工智能实现对生产设备和产品质量的智能化诊断，提高产品良品率;在流通层面，通过产品上部署的传感器及时采集产品状态数据，为企业的生产过程提供决策支撑，同时也可以提供预测性的维修维护服务。

人工智能大师西蒙曾说过:”学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。”机器学习是人工智能应用的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。现有的计算机系统和人工智能系统至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和研究，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。

近年来，机器人等自动化技术不断进步，给人类生产车间带来巨大的变化。越来越多的企业开始利用大数据分析提升业务和绩效，自动化系统促进了生产力的提升，降低了企业投资风险和增加了回报率。预计，未来商品价格可能会进一步下降，与此同时，人类更多的工作可能会被淘汰掉。

自动化技术影响了一切
自动化和智能机器人可能会重塑我们的世界。有机构分析认为，未来十年将有50%的工作会被机器所代替，这些职位包括了运输和物流行业的工人，办公和行政岗位以及生产领域的劳动力。随着人工智能等技术和高端自动化的应用发展，许多中产阶级也会给时代淘汰。
机器人能够在更多短的时间内完成工作，而且出错机率非常少，这将使得工厂数以千计的岗位被替代，制造业就业机会逐步消失。随着与自动化相关的技术不断进步，裁员将变得更加激进。据相关研究显示，87％的制造业失业源于工厂效率的提高，这就是经常被引用的蓝领工人的杀手。
自动化创新解决了基础设施、生产力和劳动力方面的紧迫问题。人工智能和自动化将迎来一个更便宜的产品时代。但是，当智能成为超级智能，比聪明人更聪明的机器将会构成更大的风险，人们与机器将进入竞争阶段，许多人会在竞争过程中输掉。
许多人认为，人工智能将会给社会带来更多的经济效益，企业在生产和决策上使用人工智能以提升整体效率。但从短期来看，生产智能化的过渡令人不安，大量的工作被代替可能会带来破坏性的影响。
我们正在迎来一场前所未有的变革，随着自动化技术的进步，我们的工作方式已经发生改变。配备了学习能力的程序，拥有自主决策计算能力的智能系统将消灭更多的技术和非技术类工作岗位。

工厂正在发生巨大变化
第四次工业革命浪潮正在来袭，新一代信息技术将给传统制造业带来深刻的影响。从德国“工业4.0”到智能制造，互联网+等概念的推出，体现了制造业转型升级已经是大趋势。一方面原因是劳动力成本上升、原材料价格上升逼使工厂必需采用更高效的自动化解决方案。另一方面，消费者的个性化需求在增长，工厂需要建立起快速响应多样化需求的机制。
智能制造也是一个艰巨的过程，从机器换人到智能化、数字化的转型升级需要一段较长的时间，不过未来十年可以肯定的是，工厂将发会生翻天覆地的变化，而今天这工厂的革命已经悄然开启。

工业机器人&人工智能
工业机器人已经成为制造业重要角色，越来越多的企业采用机器人获得更高的生产效率和解决人力难题。据报道，在飞利浦在荷兰生产电动剃须刀的工厂中，机器人的数量超过了生产工人的比例，可见机器人在某些方面已经取代了人力。
工厂自动化的新浪潮正在进行，机器人正在进入新的环境，为制造商创造新的价值。那么，为什么机器人会受到企业青睐？部分原因在于协作机器人，这种器人可用性高，比之前的更便宜，具灵活的移动性和很好的安全保护，可以与人类同事一起安全地工作。
如果说机器人是未来工厂的主要角色，那么，人工智能就是实现智能制造的关键角色，通过机器学习的特别制造商更准确地预测需求模式和分配资源。换句话说，AI允许制造商根据海量的数据参考来回答问题，而不是人为猜测。

美国数字制造与设计创新院（DMDII），最近给出的“数字设计与制造”的进化时间。文中认为技术进化有三个代级：自动化和数字化、网络化和集成、智能系统。而在这三个阶段之前，是一个标准化和电气化的传统阶段。

美国数字制造与设计创新院，对这三个阶段的认识是，数字化属于过渡阶段，网络化属于转型阶段，而智能化则属于崛起阶段。

尽管三个阶段中，智能化的事情，基本是留在2020年以后了。但从发展趋势来看，它与中国智能制造当前主流语境中所划分的三个阶段：数字化、网络化和智能化，基本吻合。

这三个阶段的时间划分，仍然可以有商榷的余地，那取决于以何为标准了。但看起来，大的阶段是有共识的。

这是国外近年来非常明确的一次提法，尤其提出机构是美国数字制造与设计创新院（DMDII），它继承和代表了美国军方的技术发展和数字化制造的多年结晶。因此，这个说法是非常值得采信的美国主流语境。

数字化起步

利用计算机来改造企业的生产装备，实际上比管理信息系统起步还要早。1952年商用电子计算机发明的第二年，美国就有一家公司设计了一套数控装置，开发了第一台三坐标数控铣床。尽管这个铣床体积很大，造价也很高，但是这开辟了一个数字控制的新时代。到了1958年，美国研究出第一台加工中心。这意味着，计算机改变制造业的时代，已经正式拉开帷幕。

在70年代，就可以看到数字化对传统工业的改造，特别是在1974年，第五代使用微处理芯片和半导体存储器的计算机数控装置研制成功以后，从装备的角度来看这个发展非常快，拿数控机床来讲，从一轴到三轴到五轴到七轴。这个是对工业化产生了革命性的影响。还有计算机辅助系统，从辅助制图CAD、到计算机辅助工程仿真CAE、到计算机辅助制造CAM等，都对制造业产生了深远的影响。

后来随着计算机技术的发展，出现了全三维数字化和数字仿真，这是工业数字化向高端方向开始发展。从开始接订单，一直到最后产品交付这个全流程上，全部是靠计算机软件控制和支撑。

网络化崛起

上个世纪90年代初互联网开始在全球普及，企业的网络化随之也发展非常快。在互联网没有起步之前，基本上所有的企业都采用客户服务器C/S的架构，但客户服务器只能解决本地的联网问题。互联网兴起之后，异地可以联网，企业很快也开始走向网络化。

网络化给制造业带来重大的技术突破，主要体现在三个方面。

一个就是关联设计系统。在虚拟设计与制造的环境下，可以支持成百上千个在线用户进行实时设计，使得一个系统或者一台装备的总体、子系统之间的三维设计结果相互关联。这对于制造能力的提升，开辟了巨大的想象空间，这个对企业来讲是一个全新的竞争优势。

其次，网络化带来的不仅仅是大家交换信息，而且可以带来工程人员的协同。一些大的企业如波音公司，率先建立了自己非常强大的网络化协同平台。2000年9月以波音、洛克希德?马丁、雷神、BAE及R&R为代表的美英国防航空巨头，在就发起组建了大名鼎鼎的Exostar，探索国防航空行业的供应链网络协同。目前通过Exostar进行供应链管理和协同的有六大主制造商，包括16，000个不同规模的专业供应商。

其三就是全三维标注技术，任何一个产品只要把三维的图做出来，零部件的图纸自然而然可以被分解。这可以使得企业形成单一数据源的管理。美国国防部和航空航天近几年非常重视的数字主线（Digital Thread），也正是这样一种技术的发展和延伸。

智能化发展

企业智能化的发展，可以回溯到上个世纪六十年代开始。通过图2的制造业智能化发展，可以看到制造业如何从数字化走到网络化，再走到智能化。

可以看到制造业的智能化，实际上跟数字化基本上是同步的，不过在早期，只是单机、单个装备而已。像CAE这种非常复杂的软件，需要把计算、工程知识和人类的经验，都融合在里面。因此，工业软件并不简单是软件，而是一门非常精深的工业学科和行业学问。就智能化而言，若从数据处理的角度来看，早期业务智能（Business Intelligence）也是很重要的一个发展。

智能化实际上是依托于计算科学。美国国家总统信息技术委员会在2005年专门就“计算科学的意义”给时任总统小布什写过一个报告，其中讲到，计算科学是由三个不同的元素组成的：计算机与信息科学、建模与模拟软件和计算机基础设施，这三点缺一不可。

现在的智能化，实际上是包含四个基本的要素：模型、算法、软件和数据。发展真正的智能化系统，一定要包含这四个方面。

但这三个阶段，都有一个非常重要的基础，就是标准化阶段——看上去国人，对这个阶段，忽略的比较厉害。工业化一开始，就是与标准化共生的。标准化是一个持续不断、贯穿时代的命题，尽管不同阶段的内涵和特征，会有所不同。自工业化开始，标准化就是一个永恒的主题。而由于历史发展原因，标准化一直就没有深入落根到中国工业中去，这也是造成当前中国制造业的一些顽疾的原因。

在中国，还需要解决的基本功课，不完全是技术问题，而是工业化的基础理念问题。工业工程是一个特别值得注意的问题。

例如，工业工程，在国外可以看作是“工厂之父”，标准化和精益，是最为重要的内容之一，多年来一直如此。佐治亚理工学院专门有工业工程学院，全球第一；密西根大学的工业工程系，也是美国数一数二，受到工业界广泛地推崇。

佐治亚理工大学为什么工业工程这么强？就需要追溯到它的历史。当年美国内战（南北战争）结束后，大败而归的南方农业大佬战后进行了深刻的反思，将南方败给北方的重要原因归结于：北方的州郡有着强大的工业，而南方缺乏工业根基。痛定思痛，南方决定设立佐治亚理工大学，专门为制造业培养人才。这是佐治亚理工大学的发展根基和DNA，它在工业方面的教育独步武林，而工业工程是其重点发展的领域。一般学校都只是工业工程系，但佐治亚理工则是扩大编制，有一个工业工程学院。

工业工程是工业文明的一个重要组成部分，没有工业工程，就没有工业文明。中国工业的质量、标准、工匠精神等诸多现象，都跟工业工程的发展孱弱，是相辅相成的。

好在这几年，工业工程逐渐开始抬头，受到更多企业的追捧和实践，这是一门需要补充的大课，唯有如此，中国才能实际上完成真正意义上的工业化。

工业化不是一个独立要素的作用，而是往往具有多种属性和特征。所有 “XX化”的阶段，都有伴生特征。例如，电气化伴随着标准化、数字化伴随着自动化、网络化伴随这集成化。而所有的基础，首先是标准化，而标准化则与现代工业结合的尤其紧密——这也是电气化 + 标准化的时代。

这些都可以称之为“原发工业”的伴生性，这是西方工业的特点，是在工业化近百年的积累基础上逐渐发展而来；而中国的工业，是一个半途出家的“嫁接工业”，无论是早期受到苏联支持、直接照搬的大工业体系，还是改革开放依赖通过“拿来主义”发展世界工厂的快速崛起，都缺乏“原生工业”和“伴生工业”的概念。

从这个意义来看，面对中国制造当下的发展阶段，单纯说数字化、网络化，也是不完整的，需要同时注意伴生物的发展。例如，数字化一定需要自动化的“伴生”；而网络化则需要同时解决信息系统集成和数据的自由流动。

由于中国制造需要在多个阶段、多个伴生特征的场景下齐头并进，因此，充分理解原生工业的伴生特征，系统性地考虑中国制造的特征问题，具有非常重要的意义。

传统仓库里，我们经常看到很多叉车，尾巴冒着黑烟，声音很大，在不停地来回运输包装好的物资，仓库管理人员忙得热火朝天，甚至加班加点；而在现代的智能仓库，这种场面再也看不到，取而代之的是机器人在有条不紊地运输，那么仓储机器如何和系统对接的?

仓储机器系统一般用于物流和工业制造，想要了解仓储机器如何和系统对接，必须先了解仓储机器系统的组成，它由三大大部分组成：智能仓储管理系统、机器人调度系统、仓储机器人。这三个系统环环相扣，相互依赖依存。

机器人调度系统：

负责指挥分配机器人任务工作，相当于指挥、调度，它采用计算机调度算法，能够设计出搬运的最佳路径、最佳方法，以最快的速度完成任务，并能监控机器人的工作状态，如电量状态、所执行任务的多少，必要时通知设备保养，如快没电了，就及时通知充电。

仓储机器人：

负责货物的搬运工作，相当于搬运工人。机器人调度系统分配工作，仓储机器人接到指令后，便开始工作了。根据仓库地上的磁条、二维码信息，或激光定位导航，自行到装着相应商品货架下，待装货员装上货物后，再将货物运输到指定位置。

智能仓储管理系统：

负责整个仓储系统的运行，并与监控系统系统相连接。它采用多种存货优化算法，货物可以随机存储，不仅能提高仓库空间的利用率，还能随时找到货物，比起人工，省略了很多的寻找时间，仓管人员不再为找到货物跑遍整个仓库，累得满头大汗了；利用仓储管理系统，通过数据分析，还能分析各种物料之间的关联、出入库概率，提高出库效率，为现代工业制造提供最优服务。

仓储机器系统与原材料入库对接：

虽然仓储机器是智能的，但也不是完全不需要人；货物送到后，需要人用扫描货物的信息，并且要得知货物的重量和体积，以便机器系统自动匹配最适当承重的机器人，输入后，由仓储管理系统自动分析后，确定该物存储在哪个位置最佳，并通知机器人调度系统执行搬运任务。

仓储机器系统与物料系统对接：

在生产制造的过程中，特别是流水线生产模式的，物料供应是最为关键的，缺一种物料都可能导致整条线停产；仓储机器系统与其它物料系统，比如MES系统对接，当物料系统反馈缺料时，仓储机器系统接到命令，即会自动运输物料至生产线，做到货等人的要求。

仓储机器系统与发货系统对接：

成品出库即发货，当货物需要发货时，管理员通过下达指令，仓储机器系统接到指令后，即下达指令，仓储机器人接到指令后，自动开到货物处，将货物拉下；如果发货的商品有若干种，比如5种，则机器人就将5个货架拉出，由仓库管理员分拣货物，完成发货。

其中智能车间和智能工厂属于术的层级，智能制造才属于道的层级。术无穷，道亦无尽;道尽，术亦可无穷，但较难有质的突破。道未尽，术无穷，一直持续下去，终究会有质的突破。

1 智能车间

以产品生产整体水平提高为核心。关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手；

通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2 智能工厂以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平;

提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

3 智能制造

以提高国家竞争力为核心，关注整个制造业在全球产业和领域以及对应农业，服务业等国民经济组成部分的产业级管理水平的提高，结合智能工厂，智能服务，大数据系统(含软硬件建设)几个方面来实现精益管理思想文化，从而保证制造业的永续经营，国家的经济发展和长治久安，这才是一个“有智慧的”制造业。

智能车间建设?如同提高每一个士兵单兵作战的能力。要做到每一颗子弹消灭一个敌人，每一颗炮弹消灭一群敌人，每一颗导弹消灭一堆敌人，枪枪准，炮炮中。

智能工厂建设?如同提高部队协同作战能力。大大小小的各个领域及类型的企业如同军队的班，排，连，营，团，旅，师，军，和 海军，陆军，空军，天军(太空部队)，需要提高海陆空天一体攻防协同作战全球打击能力。

智能制造?则是提高国家军事力量的整体能力。知道为谁而战-有灵魂;知道如何取胜-有头脑;做到零伤亡-功夫好;实现不战而屈人之兵，化敌为友-大智慧。

对于智能车间，直接动手，政府支持大政策，投中钱(30%-50%)助力，做为启动电机和触媒，发动机转起来和真正发生反应靠企业自己的能力，不监不控，优胜略汰，只要结果，赛场跑步。

智能工厂建设，边干边看，政府支持大政策，投大钱(50%-80%) 壮胆，提高企业生存能力，万一失败不会死，万一伤残不会废，对于企业监而不控，鼓励跑步。

智能制造建设，直接动手打基础，政府支持大政策，基础建设投大钱( 100% ) 。

对于建立智能制造软件系统和硬件配置的关键产品的研发投入，直接动手打基础，政府支持大政策，研发投入与企业资金配套完成，对产品研发过程，质量及资金管理严格监控。

智能制造任重道远，智能车间努力实现的同时，对智能工厂也开始稳步前进，对智能制造同样开始奠定基础。

现代物流产业尤其是仓储这一方面越来越受到智能科技的影响，在智能科技的影响下，传统仓储焕发出了新的生机，智能仓储逐渐成为仓储的新趋势。另外，在智能仓储趋势的引导下，原本需要投入很大人力成本的环节被大大的缩减了开支。

那么，现在的智能化仓库都用哪些设备?

设备一：智能叉车

智能叉车结合条码技术、无线局域网技术和数据采集技术，将无线车载终端装备到叉车上，将企业管理系统延伸到作业人员的手掌中或叉车上，把工作变得更加简便。

设备二：码垛机器人

码垛机器人具有灵活精准、快速高效、稳定性高以及作业效率高的特点。有了码垛机器人，大大节省了劳动力，节省了空间。

设备三：多层穿梭车

多层穿梭车技术目前已经很成熟了，在拆零拣选作业方面又有很高的重要性，作为仓储最难的一个环节，多层穿梭车的出现很好的解决了难题。

智能装备，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。作为制造大国，我国传统制造业竞争力不强如鲠在喉。从低端产品起家，向高端产品发展，智能制造业的发展可以说是一条艰难的创新之路。

在人工智能、大数据、物联网等新兴技术的推动下，智能制造业正在进行一场全新的马拉松——迈向更高质量发展。智能化、绿色化是智能制造装备发展的未来趋势，在相关领域掌握竞争优势，是智能制造企业的一致目标。

据了解，智能制造装备产业主要包括智能测控仪器仪表、数控机床、工业机器人、新型传感器、3D打印、自动化成套生产线等。在刚刚过去的2017年里，我国高端装备创新、智能制造、绿色制造等深入实施，高档数控机床、国产大飞机等重大科技专项加快推进，一批大国重器相继问世。

前瞻网数据统计，2015年，我国智能制造装备产业销售收入突破1万亿元，预计到2020年实现智能制造装备产业销售收入3万亿元。斐然的市场成绩是智能装备产业政策利好、注重市场应用、培养人才的必然结果。

全国各地出台相应的国家政策，结合地方特色，推动智能制造的发展。粤港澳大湾区智能装备产业创新联盟在广州成立，推动智能装备产业健康发展；中关村融鼎军民融合智能装备协会积极推进自主项目，构建智能装备自主可控生态；沈阳高端制造项目最高可获2000万元补助，促进制造业高端化发展。

发展智能制造需要警惕“披马甲”，在注重应用的同时，更加注重深耕基础科研和技术。在这一点上，全球达成共识。近日，乌克兰国家航空大学研发出一款新型智能监测接收系统。该套系统是一种轻质量的便携式设备，低功耗，无线电信号分析速度快，准确性高。目前已经获得乌克兰1项专利。可作为确定窄带和宽带无线电信号频率的软件工具。

事实上，制造企业与装备制造企业同样面临着人才困扰。面对人才缺失，如何抢占人才，留住人才，是业内始终探讨的话题。2018年伊始，《制造业人才发展规划指南》发布，从顶层设计开始落实制造人才的培养。

就智能装备产业而言，创新能力不强，需要信息资源共享及生产配置优化。各行业、企业应加快推智能制造关键技术装备、核心工业软件等与企业生产工艺、管理流程的深入融合，推动制造和商业模式持续创新。

抓住时代脉搏，找准产业升级变革突破口。随着我国“智能制造系统解决方案供应商推荐目录”等培育措施的实施，智能制造服务能力将进一步增强，同时解决方案的功能也将更加完善、更好地满足行业需求。

尽管我国科技创新还有很多空白和“短板”，但正在政策引导及自身优势基础上脚踏实地前行。未来，集聚各种优势创新因素，我国将在智能装备领域创新跑出属于自己的“加速度”，值得期待。

智能制造这一概念最先由美国提出，通常认为是智能制造技术与智能制造系统的统称， 是制造业与信息化相结合的产物。智能制造装备作为智能制造产业的重要组成部分，能够显著提高生产效率和产品的制造精度，是制造业转型升级的重点发展方向。

当今，工业发达国家重视技术的创新，致力于以技术创新引领产业升级，注重资源节约、环境友好和可持续发展，因此，智能化、绿色化已成为制造业发展的必然趋势，智能制造装备的发展也将成为世界各国竞争的焦点。

智能制造装备服务领域较广，可涵盖汽车制造、工程机械、飞机制造、轨道交通等各行业。智能制造装备的应用在汽车制造领域尤为成熟。汽车行业产能的扩张和汽车生产技术的革新、自主品牌汽车的发展、淘汰落后产能和车型更新换代、汽车产业“走出去”、进口替代加速等均利于汽车智能制造装备行业的发展。工程机械生产规模扩大、 飞机制造和轨道交通等行业的发展也都将促进本行业的进步。

智能制造装备产业主要包括智能测控仪器仪表、数控机床、工业机器人、新型传感器、3D打印、自动化成套生产线等。据前瞻产业研究发布的《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2010年，我国部分智能制造装备产业销售收入逾3000亿元，但在高档特种传感器、智能仪器仪表、自动控制系统、高档数控系统、工业机器人的市占率低于5%到2015年，我国智能制造装备产业销售收入突破1万亿元，预计到2020年实现智能制造装备产业销售收入3万亿元。

2010-2020年中国智能装备制造产业市场规模及预测情况
工业机器人销售情况

2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元，随着主要经济体自动化改造进行，全球工业机器人使用密度大幅提升。我国工业机器人占全球的份额从2012年的14.52%上升到了2016年的25.76%，预计2020年将达到30%左右，中国将成为全球工业机器人市场的重心。

2012-2020年全球市场、中国市场工业机器人销售情况预测

2015年、2016年、2017年，智能制造试点示范项目上榜项目共207个，按年份项目数量分别为46个、63个以及98个。试点示范包括5大智能制造新模式关键要素，分别为离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制以及远程运维服务。

政策支持

2015年5月19日，我国颁布的《中国制造2025》明确要重点突破“机器人本体、减速器、伺服电机、控制器、传感器与驱动器”等关键零部件及系统集成设计制造等技术。党的十八届中央委员会第五次会议通过的关于“十三五”规划的建议中，明确提出加快建设制造强国，实施《中国制造2025》，加快发展新型制造业，实施智能制造工程，加快发展智能制造关键技术装备，强化智能制造标准、工业电子设备、核心支撑软件等技术。
发展潜力大
目前，我国已有部分地区表现卓著，成长为智能制造的前沿阵地。浙江省海宁市则是其中代表，作为长三角地区最具发展潜力的城市之一，在新一代信息技术和工业融合发展大势中已具有一定的变革基础。无论从地理区位、经济基础，还是人居环境方面，都体现出卓越的优势和广阔的发展前景。

1、智能车间

以产品生产整体水平提高为核心。关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手；

通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2、智能工厂

以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平;

提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

3、智能制造

以提高国家竞争力为核心，关注整个制造业在全球产业和领域以及对应农业，服务业等国民经济组成部分的产业级管理水平的提高，结合智能工厂，智能服务，大数据系统(含软硬件建设)几个方面来实现精益管理思想文化，从而保证制造业的永续经营，国家的经济发展和长治久安，这才是一个“有智慧的”制造业。

举个例子说：以前因为重复建设造成的产能过剩现象，引进落后技术的现象，市场换技术的技术没学到市场也丢失的两头空现象，自家品牌被国外品牌低价收购后封杀的现象……,等等愚蠢的行为，在智能制造之后，都将不会出现。

从目前的情况来看，举例说明如下：

智能车间建设?如同提高每一个士兵单兵作战的能力。要做到每一颗子弹消灭一个敌人，每一颗炮弹消灭一群敌人，每一颗导弹消灭一堆敌人，枪枪准，炮炮中。

智能工厂建设?如同提高部队协同作战能力。大大小小的各个领域及类型的企业如同军队的班，排，连，营，团，旅，师，军，和 海军，陆军，空军，天军(太空部队)，需要提高海陆空天一体攻防协同作战全球打击能力。

智能制造?则是提高国家军事力量的整体能力。知道为谁而战-有灵魂;知道如何取胜-有头脑;做到零伤亡-功夫好;实现不战而屈人之兵，化敌为友-大智慧。

中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，从而形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。智能制造就是要为这个工业巨人的脑袋里面注入精益管理思想文化的灵魂和智慧，不然的话，就是一个空有各种各样软件的大脑，各种各样感应器和信息化技术的神经系统，各种各样自动化的骨骼和肌肉，虽然也是聪明强壮，但是没有大智慧。

工业4.0是德国为自己度身打造的国家战略，德国的定义是这样的，智能工厂偏重产品制造，类似于中国的智能车间;智能制造偏重运营，类似于中国的智能工厂;因为他们国家的工业体系没有那么多，与中国相比，如同一个小工厂，一招鲜也能吃饱饭;中国就不一样了，如同一个综合集团公司，就算几十招鲜，也不一定能混个肚子圆，这些显而易见的咱们就不一一揭丑了。

美国和日本以及其它国家也具有与中国不同的政治体制以及经济状况，技术能力的差异。所以不能死搬硬套到中国来，他们的只能做为借鉴，不能全盘效仿，中国必须要在自身的基础和特点上建立自己的智能制造战略。

从目前的情况来看，运转起来应该这样思考。

对于智能车间，直接动手，政府支持大政策，投中钱(30%-50%)助力，做为启动电机和触媒，发动机转起来和真正发生反应靠企业自己的能力，不监不控，优胜略汰，只要结果，赛场跑步。

智能工厂建设，边干边看，政府支持大政策，投大钱(50%-80%) 壮胆，提高企业生存能力，万一失败不会死，万一伤残不会废，对于企业监而不控，鼓励跑步。

智能制造建设，直接动手打基础，政府支持大政策，基础建设投大钱( 100% ) 。

对于建立智能制造软件系统和硬件配置的关键产品的研发投入，直接动手打基础，政府支持大政策，研发投入与企业资金配套完成，对产品研发过程，质量及资金管理严格监控，杜绝“汉芯事件”或者其它的研发造假行为，可列为民法中的犯罪。

智能制造任重道远，政府做人才基础和技术基础培育，眼光放远，踏实走路。

智能车间努力实现的同时，对智能工厂也开始稳步前进，对智能制造同样开始奠定基础，这样踏踏实实地在国家的整体战略下一步一步的走下去，未来的中国，必将傲然屹立于世界的最前列。

目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。我国以及欧美日等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。

在传统制造业模式下，工业化生产与个性化产品需求是一对难以调和的矛盾。智能制造将有效解决规模化工业生产与个性化定制产品之间的矛盾，实现由传统制造企业批量化生产向个性化、定制的转型，剔除了传统商业模式下的产成品库存和销售环节，顺应了下游客户需求决定上游生产供给的全新商业运营逻辑。智能制造是制造业的未来发展趋势和升级转型的方向，其在实体经济中的应用可推动制造业生产效率的提升，促使企业孕育全新的商业模式，并使企业在市场竞争中具备持续经营能力和更强的经营活力。

一、智能制造的特征：智能制造是以数字化信息为驱动力，由智能化系统、智能化机器和人共同组成并相互协作，可以根据生产需求自动完成全流程制造任务，并具备实时的自主分析、判断、应变和调整的能力，以匹配不断变化的生产需求，并实现柔性生产的新型制造模式。

(一)以标准化数据信息为基础

智能制造的基础是信息，即数据化的生产信息，包括订单、原材料、流程工序、加工细节、质检标准、包装出库、物流配送等覆盖全部生产流程的数据信息。数据化的生产信息将智能系统、智能设备、人以及物料产品联系在一起，成为生产流程中各个要素之间通用的语言，并能够互联互通、交换信息和指令，从而高效协作完成产品制造。数据信息是智能制造的核心驱动因素，由此将传统制造业的能源驱动型制造升级为信息驱动型的智能制造。

(二)以智能系统为核心

在智能制造中，智能化系统充当“大脑”的作用，智能化机械设备充当“手”、“眼”、“耳”的作用。因此，智能系统是生产线“智能”的来源和核心。智能系统具备自主的统筹、指挥、调整、协调整个生产流程的智能化逻辑能力，将数据信息通过缜密、精确和大量的预设逻辑进行运算处理后形成工作指令，指挥智能设备进行高效、合理、自动化的生产制造，并且可以根据外部订单需求的实时变化自主应变，完成差异化的生产任务。

二、智能制造的比较优势：智能制造与传统制造业相比，具有智能性、自治性、协作性和柔性的特征。由此，智能制造的整个生产流程具有生产可调节、物料可识别、需求可变通、过程可监测的比较优势。而这样的比较优势可为制造业企业的生产和管理带来质的提升。

(一)智能性

智能制造所应用的信息化系统是以缜密、精确、大规模的逻辑和算法为基础的智能系统，具备根据现有数据进行自主分析、推理、判断的能力，面对故障具备自主诊断和修复的能力。智能系统在工业生产中的应用源于数十年来信息工程、软件工程、人工智能领域对算法、计算能力、存储能力等方面的提升和发展。

(二)自治性

智能制造可以对自身的生产行为作出规划和决策，并根据外部条件(如订单需求、生产任务、产品要求、原料零件)的变化作出相应的调整和反应。

(三)协作性

智能制造中各个智能系统、智能设备之间可以相互发送、请求数据或指令，在特定的逻辑安排下最高效、最合理地共同完成一个完整的生产任务，甚至在实现智能制造的企业之间(如上下游企业)也可打破边界实现协作生产。

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(四)柔性

柔性生产是以自主分析判断、自主调整和高度协同为核心的弹性生产能力。由此，智能制造与传统制造相比，对于快速变化的市场需求和生产订单有更强的适应能力和应变能力。

三、智能制造的发展空间：制造业经历了三次工业革命，为现代社会、经济提供了强大的生产力。目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。欧美等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。尽管各国对此提法不同，但核心内容较为一致，如德国提出的“工业4.0计划”、美国提出的“先进制造业国家战略计划”、日本提出的“科技工业联盟”、英国提出的“工业2050战略”等。

智能制造的商业模式是：客户根据自身需求向企业提出个性化订单并支付全部货款或定金，企业根据客户订单在智能工厂中以工业化机器设备进行生产，最终将产品通过物流配送至客户并完成销售。因此，智能制造的商业模式是以客户为中心、以需求为中心，由消费者驱动并由生产者完成的商业模式，是需求方驱动的商业模式。以智能制造为基础的新型商业模式，可以针对性地直接满足每一个客户的个性化需求，对市场需求的变化具有良好的应变能力和弹性，由此也形成了良好的盈利能力。

文章来源于网络

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生产设备网络化，实现车间“物联网”

? ? ? ? 工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业4.0提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，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。传统的工业生产采用M2M(Machineto Machine)的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
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? ? ? ? 在离散制造企业车间，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DNC服务器，设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。

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生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策

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? ? ? ? 目前，信息技术渗透到了某些先进离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富，随着柔性化智能生产的需求，对生产数据的实时性要求也更高。
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? ? ? ? ?在离散制造企业车间，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。
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? ? ? ? 利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

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生产文档文纸化，实现高效、绿色制造

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? ? ? ? 构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、易丢失等。
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? ? ? ? 生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。

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生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统
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? ? ? ? ?通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、汽车、电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此，其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
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? ? ? ? MES在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，MES借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。

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生产现场无人化，真正做到“无人”工厂

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? ? ? ? 在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式(Lights Out MFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现“无人”智能生产。
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文章来源：网络

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智能制造的主要特征

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智能制造作为广义的概念包含了五个方面：产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理智能化和服务智能化。

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产品智能化

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产品智能化是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入各种产品，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品可追溯、可识别、可定位。

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计算机、智能手机、智能电视、智能机器人、智能穿戴都是物联网的“原住民”，这些产品从生产出来就是网络终端。而传统的空调、冰箱、汽车、机床等都是物联网的“移民”，未来这些产品都需要连接到网络世界。专家估计，到2020年这些物联网的“原住民”和“移民”加起来将超过500亿个，且这个进程将持续10年、20年甚至50年。

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装备智能化

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通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合，可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化的生产设施，这些都属于智能装备。

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在工业4.0时代，装备智能化的进程可以在两个维度上进行：单机智能化，以及单机设备的互联而形成的智能生产线、智能车间、智能工厂。

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单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消费者洞察的前段改造也是重要的一环。

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生产方式智能化

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个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等新业态、新模式，其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局。

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工业时代，产品价值由企业定义。而智能制造能够实现个性化定制，不仅打掉了中间环节，还加快了商业流动，产品价值不再有企业定义，而是由用户来定义。

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管理智能化

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随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入，企业数据的及时性、完整性、准确性不断提高，必然使管理更加准确、更加高效、更加科学。

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服务智能化

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智能服务是智能制造的核心内容，越来越多的制造企业已经意识到了从生产型制造向生产服务型制造转型的重要性。今后，将会实现线上与线下并行的O2O服务，两股力量在服务智能方面相向而行，一般力量是传统制造业不断拓展服务，另一股力量是从消费互联网进入产业互联网，比如微信未来连接的不仅是人，还包括设备和设备、服务和服务、人和服务。个性化的研发设计、总集成、总承包等新服务产品的全生命周期管理，会伴随着生产方式的变革不断出现。

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智能工厂的主要特征

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工业4.0意味着智能工厂自己可以运转、连接并和机器进行交流，产品设备之间可以通信。所以德国人把工业4.0定义为“机器制造机器”，每台机器都是有生命力的，工厂越来越像一个人，有智商高低的区别。随着工厂“智商”的提高，其智能化程度越来越高。

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智能工厂有三大特征：

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第一:信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、操作人员、物料和成品。

第二：有实时系统，可以及时进行信息传输和对接。

第三：从柔性化、敏捷化、智能化到信息化，这是智能工厂的发展趋势。

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每个阶段，柔性化对环境的调整能力能够实现不同产品需要，实现多品种小批量生产，同时能控制这种个性化生产所带来的成本飙升问题。

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