智能制造中的技術范文

導語：如何才能寫好一篇智能制造中的技術，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

    關鍵詞:工業;自動化;智能制造;技術

    中圖分類號:TH164 文獻標識碼:A 文章編號:1006-8937(2011)22-0102-01

    自動化生產是新時期工業經濟的先進理念,機電一體化、機械制造自動化等均是工業自動化的具體表現。積極推廣智能制造技術是未來企業發展的必經之路。

    1 傳統制造模式的缺陷

    不可否認,傳統手工制作對當時的工業進步起到了推動作用,但在倡導科技創新的今天,傳統制造技術卻顯現了多方面的缺陷。

    ①生產質量低。我國工業包括重工業、輕工業等兩大類別,重工業指的是采掘業、原材料加工等,輕工業則指化工等行業。傳統的工業制造生產依賴于手工操作,許多產品的質量無法保證,如:機械制造行業靠手工打造金屬物件,產品的尺寸、形狀等指標很難達到高水平。

    ②生產時間長。傳統工業制造因缺乏先進的工藝流程,制造人員幾乎憑借個人經驗制造產品。對于一些先進的制造工藝未能及時采用,如:采煤行業中煤礦開采工藝落后,造成礦工每天的煤礦開采量量少,且礦工需持續工作12 h以上才能保證足夠的產量,作業時間超出預期范圍。

    ③生產效益少。企業投入了大量的成本投入工業制造,但由于生產產品質量不達標,成批產品無法走向市場銷售,這造成企業出現貨物囤積現象。此外,由于質量問題引起的各種補償問題均給企業經營造成很大的阻礙。早期我國工業呈現出生產投資大,回收效益少的狀況。

    ④生產設備缺。根據我國工業發展歷程可知,早期工業產品的制造生產70%以上均依賴于手工操作。這不僅是國內工業技術落后的表現,也是工業生產設備不足的象征。由于缺乏機械設備從事相關生產,手工制造才會一直占據工業產品加工的主流,制約了工業自動化進程的加快。

    2 智能制造技術的工業運用

    改革開放之后,國家對工業經濟的發展給予了高度關注,全國各地開始積極開展工業技術創新活動。經過近30年的技術改革,我國的工業制造生產已經掌握了自動化、一體化、智能化等多項技術。有了先進技術為支撐,我國的工業經濟效益開始翻倍增長,智能制造技術在工業中的運用更加普遍。工業生產自動化中引進智能制造技術的優點如下:

    ①人機操作。智能制造技術的最大特點是實現了“人機操作”,企業在制造高精度、高要求、高質量的產品時,必須要使用智能化操控系統保證自動化生產的質量。如:機械制造行業中,對于金屬產品的精度要求十分嚴格,若依舊安排人工制造加工時無法達到精度指標的。企業可利用計算機與數控設備建立連接,用計算機編程后輸入程序指令,機械自動化生產可保證產品精度符合要求。

    ②自動設計。智能機器具有強大的推理、預測、判斷等功能,制造設備可參照接收到的數字信號或程序代碼設計工業產品。產品研發人員把某個產品的重點參數及程序代碼輸入智能機器中,則可通過自動設計將產品模型顯示在計算機上,讓企業根據產品的實際情況選擇最佳方案投入生產。如:許多企業采用CAD、proE UG等自動化設計軟件,獲得的產品模型更加精準。

    ③虛擬生產。虛擬技術依舊以計算機為核心控制,并結合信號處理、動畫技術、智能推理、數據預測、模擬仿真等功能,對工業產品的生產流程進行模擬。虛擬化模擬生產可及時發現設計產品存在的問題,對生產制造工藝做進一步改學原料比例調整提供依據。

    3 結 語

    總之,隨著工業經濟效益持續增長,企業致力于擴大生產規模,制造產品的數量相比之前更多。面對這種狀況若依舊采用傳統的生產制造模式,則難以滿足生產效率指標的要求。

    參考文獻:

    [1] 孟俊煥,孫汝軍,姚俊紅,張秀英.智能制造系統的現狀與展望[J].機械工程與自動化,2005,(4).

篇2

關鍵詞：智能制造；機器人；電機；傳感器；大數據

DIO：10.3969/j.issn.1005-5517.2016.2.003

2016年智能機器前景預測

智能機器的各種功能已足夠穩定與透明，各企業可以嘗試著利用智能機器以創造商業價值。智能機器領域的商業投資將快速增長，其中以收入增長與運營效率為投資重點。到2020年，智能機器將成為30%以上首席信息官的五大投資優先領域之一

Gartner研究副總裁暨杰出分析師Whit Andrews，Gartner研究副總裁暨院士級分析師Tom Austin，Gartner研究總監劉軼認為，以下三大發展趨勢將促使智能機器未來5年內更廣泛、經濟和高效地應用在各個領域

1.全新處理硬件；

2.更強大的算法；

3.海量數據。

智能機器的種類及其相關商業案例正在不斷豐富，這表明了智能機器解決各種工作難題的商機正在真實而快速地增長。有效識別這些機會將大大促進智能機器發展計劃的商業投資。

預計在5年以上的時間內有望為企業帶來最大收益的技術包括：智能顧問、智能機器人、商業無人航空器（無人機）、自動駕駛車輛以及虛擬個人助理。

智能機器的使用通常依賴于改變現有的IT系統與工具接口。因此，首席信息官、IT領導者與戰略規劃部門應提前規劃智能機器開發、使用、持續支持與維護的相關成本以及為智能機器部署而變革現有IT基礎架構。

此外，首席信息官們還需預測一系列組織問題。智能機器由多種資產組成，所有這些資產需要統籌管理。這些資產可能屬于不同的所有人，有著與所有人業務系統主要目的相關的不同優先級別。

到2020年，首席財務官必須處理由智能機器數據以及“算法業務”衍生的估值問題

由智能機器引擎主動收集、交付信息及洞察結果的技術正在促進從人類生成信息資產到機器生成信息資產的轉變。而這些資產包括：新內容、分析與業務流程知識本體、知識產權。

智能機器將完善和推進被稱之為“算法業務”的新型業務模式。

這是一種涉及到大量互聯、各類關系及動態洞察的經濟形態，它基于以算法形式呈現的連接、大數據和新知識產權來支持行動。

智能機器技術遍布多個市場，因此沒有單獨的“智能機器市場”；相反，它是面向廣泛應用案例的綜合市場。

智能機器的崛起與其他發展趨勢相輔相成，并必將與這些趨勢共同顛覆我們的業務方式。新興的算法業務即是其中最重要的趨勢之一，它將帶動能夠產生新收入的新業務模式，借助算法充分利用大量與互聯和關系有關的大數據的動態洞察結果。此類業務模式與智能機器之間的關系非常密切，它將各種技術與智能機器的服務結合在一起。

同時，有關此類服務的知識產權有望產生大量或永久性收入流，因為知識產權可以依法獲得專利，從而提升價值.

未來5年，首席財務官將面臨解決這些新資產結構經濟問題的壓力。

到2018年，全球300多萬勞動者將接受“機器主管”的監督

監督職責將逐漸轉變為基于與產出和客戶評價直接掛鉤的績效指標來監督員工的工作。

“零工經濟”――勞動者為短期合同而展開競爭而非為了薪水工作，正在讓企業通過結構化、細分任務等形式獲得大量人才。

機器主管將直接根據勞動者的業績數據和自身能力從中獲取洞察力，這一功能人類可能無法企及或者無法快速實現。

智能機器技術與服務目前已實現了商業化，并展示出部分關鍵屬性，包括：

輕松應對高度的復雜性與不確定性，并基于學習能力形成假設條件。

檢驗這些假設條件，得出具體的概率性結論。

針對具體任務環境形成超出許多行業觀察家所預泗的理解力。

機器主管將日益充當決策人的角色，而以往這些決策只由人類管理者制定。

注重績效評估、激勵與支付的商業流程外包商將開發出智能機器“承包管理者”，專門用于評估和監督特殊類別的勞動者。

隨著智能機器成為分析績效的主要工具，勞動者績效評估將變得更加精細。

針對此類評估的反應也將隨之變得靈活和個性化。2016年工業4.0技術動向

制造業和庫存管理正向著智能化過渡。例如低功耗連接、嵌入式處理和嵌入式感測等推動智能化過渡的技術已經在提供低功耗、智能網絡互聯感測解決方案等領域取得了巨大進步。然而，為了實現工業4.0更加廣泛和快速的部署，安全性和可靠性才是最值得關注的問題。諸如濕度、溫度和壓力感測等多模式感測解決方案經常被集成在許多工業和樓字自動化系統中。從延長電池使用壽命到最終的能量采集，超低功耗是關鍵所在。正是因為有了高效的電源管理和信號鏈技術，我們才得以實現少于1微瓦的待機功率以及低于100nA的睡眠模式電流。包括模擬和數字信號處理器在內的集成式超聲波和毫米波感測解決方案能夠在流量計量、診斷和很多其它工業應用中提供全新的多模式功能。工業4.0值得關注

智能制造的相關技術趨勢

英飛凌作為德國工業4.0的創始成員和工業4.0的積極倡導者，與其他成員一起負責工業4.0標準化的制定，特別是工業4.0場景下的核心器件和技術的研發。

從技術角度看，智能制造的核心是物聯網和服務互聯網在工業的應用，所以物聯網和互聯網的技術趨勢會推動智能制造的發展。

同時，互聯網和物聯網在促進智能制造整合價值鏈的過程中，其核心部分還是為制造過程服務以實現高效率、高質量和高效資源利用。這樣制造過程中的人機交互、機器和機器交互、物料和機器交互、機器和環境交互等技術成為必然，并已經逐漸成熟和進行嘗試。工業4.0的參考架構和軟件模型也已經，相信不久就會有基于參考架構的應用實例出現。

為了符合個性化制造的要求，產品生命周期管理的系統和設計及制造的系統的結合度現在越來越緊密，這將成為一個趨勢。智能化制造還會推動制造大數據分析來更好地為經營決策和質量控制服務。

英飛凌的特色技術和產品

英飛凌在智能制造領域和工業4.0領域有獨到的技術.英飛凌不光有高效能的電機馬達驅動芯片、還有微控制芯片、高性能傳感器等成熟領先的產品。針對工業4.0，或者更廣的物聯網環境，我們一直認為安全是一個重要并斟待解決的問題，所以我們開發并提供了世界領先的基于硬件的安全芯片解決方案服務于工業控制安全和物聯網安全。

例如，針對工業智慧人一機、機一機等接口的發展，我們推出了高精度的3D磁性傳感器。通過檢測x、y和z方向的磁場，傳感器能夠可靠地感測三維、線性和旋轉運動.所采用的數字12C接口可在傳感器與單片機之間實現快速雙向通信.適合于需要快速三維、角度測量或低功耗的應用。

最近我們也推出了3D圖像傳感器，英飛凌全新的傳感器新技術不僅幫助3D攝像頭實現了具有真實感的成像功能，還能識別手勢及面部表情。如在醫療檢測儀器中，可幫助醫生無需觸碰電腦顯示屏，查看病人的檢測數據；在高級輔助駕駛系統中，可主動獲取駕駛員的面部表情，判斷駕駛員的精神狀態，在駕駛員面露疲倦時，給予及時的警示，當車輛處于即將與其他車輛碰擦的危險時及時剎車，避免交通事故的發生.在工業場景中幫助人通過手勢控制機器及虛擬現實應用。

電機需要精確位置控制及電流控制

智能制造是一個很大的概念，包含若干的技術應用。從電機控制的角度來看，節能、高效、精準、互通肯定是毋庸置疑的趨勢。

在伺服控制中，高精度電流和電壓檢測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具有業界領先的ADC技術，包括了隔離ADC產品，它們可以很好地滿足高精度控制的要求。ADI可以提供高精度RDC來滿足使用旋轉變壓器的位置檢測場合。從優先考慮安全和保護的角度，信號采樣和功率器件驅動應采用隔離技術，ADI公司的iCoupler數字隔離器產品可滿足高壓安全隔離要求。在工業應用的設計中，IC產品需要更長的生命周期和更高的可靠性。普通的交流感應電機向永磁同步電機轉變已是大勢所趨，要求系統設計師能提供更高效率和更靈活的算法。

傳感器和分布式計算迅速增長

據Gartner，物聯網（IoT）是2015最熱門的技術。與此相關的話題大多聚焦在消費類應用，如智能家居、車聯網和消費類可穿戴應用（如腕帶運動追蹤器）。然而，物聯網的工業分支（也稱作智能制造業）對于商業和社會經濟層面的潛在影響將最終超越消費類應用。智能制造業的變革將改變眾多產業，包括制造業、油氣行業、農業、礦業、運輸及保健行業。上述產業的總和占到世界經濟總量的近三分之二。

智能制造的本質意味著收集并利用機器和傳感器生成的大量數據，以優化生產運營。這將影響眾多系統設計，包括工廠車間的設備（系統）、通信集線器和控制器本身的設計。

智能制造趨勢

智能傳感器、分布式控制和復雜的安全軟件是智能制造業不可或缺的因素。Maxim Integrated的芯片適用于諸多自動化系統和傳感器，因而我們對于自動化系統架構的演進如何支持工業IoT有獨特的理解。

制造業系統發展的關鍵趨勢是傳感器和分布式計算的迅速增長。

普適測量。傳感器及其接口的成本持續降低，使得制造商能夠對更多變量和數據類型進行追蹤。

分布式控制。將過程控制器（可編程邏輯控制器，PLC）移近至被控機器，打破控制瓶頸，提高生產吞吐率和靈活性。

智能制造業正在經歷工廠自動化傳感器領域數字IO-Link標準的爆發性增長。IO-Link協議是第一個開放的、低成本、點對點串行通信標準，基于全球標準化I/O技術（IEC 61131-9）。該協議適用于任何位置的PLC和傳感器以及/或執行器之間的通信.

這種功能強大的點對點協議基于成熟的3線連接。理解IO-Link通信的最好方式是將其理解成傳感器領域的USB――非常容易使用和部署，并且能夠提供來自于智能傳感器的智能數據。

Maxim的技術能夠助力上述新型系統的發展。圖1所示的傳感器是Maxim認為迄今業界最小的IO-Link環境光傳感器，可以讀取顏色值并通過IO-Link連接發送信息。整個系統只有回形針大小。

另外一個重要趨勢是這些外型日益縮小的工業自動化設備中的電源系統設計必須具備超高效率，因為系統無法承受額外的散熱。

Maxim憑借先進的工藝技術和創新設計提供品類眾多的電源調節器，可實現超高電源轉Q效率（寬負載電流范圍內高于90%）。這些器件集成眾多分立元件，如FET、肖特基二極管等，提供超小占位面積的封裝.我們認為我們具備品類全面的同步電壓調節器――這類器件在工業系統中幾乎無所不在在50mA至5A負載電流范圍內實現高于90%的效率。

機器人及智能制造對元件需求提升

中國的智能制造開始出現大規模擴張態勢。這一發展形勢的推動因素包括自動化制造的持續發展，其中包括為這一發展提供支持的零配件以及電子制造的大規模生態系統。同時，人工成本持續攀升，這也推動了自動化生產的需求，尤其是對機器人生產的需求。

據國際機器人聯合會（0FR）預計，2018年全球所安b的工業機器人中，中國將占有1/3。最新數據顯示，2014年工業機器人的銷售己飆升至大約57.000臺――上升了56%。

中國的機器人行業還將在中國政府發起的新一輪競爭攻勢“中國制造2025”中實現更多發展，獲益良多。據IFR預測，中國的工業機器人銷售數字有望繼續飆升，到2018年將總計達到大約15萬臺。

莫仕（Molex）提供的眾多連接解決方案可以應用到機器人領域，但尤其值得關注的是Flamar定制電纜。該款產品性能好，韌性強，多芯布線，經久耐用，適用于傳感器、測量、控制、機器人以及機器驅動。傳感器電纜可支持重量、溫度、壓力、流動狀態、液位、振動及位移方面的測量。

另外，智能制造通過部署“智能”設備，使靈活且自我設置的無線“網眼式”網絡實現靈活移動、微型化及網絡化管理，從而實現最優生產效率。對于這類工業自動化，Molex提供了一系列標準天線。目前的Molex標準天線系列適用于通過ISM和蜂窩頻段實現機器-對-機器（M2M）溝通，同時也適用于Wi-Fi各種應用”

工業大數據的未來：從智能終端設備到企業系統

隨著傳感和網絡連接技術的普及，在系統中添加測量功能從未如此簡單和經濟。在這個工程和測量數據爆炸的時代，如果企業沒有制定穩妥的數據管理戰略，幾年后他們將無法有效應對和管理所有的數據。因此，一流的測量和分析解決方案必須具備兩個基本功能：1.終端分析，2.智能企業管理和分析。

將測量分析推向智能終端

過去十年來，數據采集設備和傳感器的智能功能快速增加，而且變得更加分散，處理元件也放置在更靠近傳感器的位置。如果看一下ARM、Intel和Xilinx等公司的最新芯片和IP所集成的采集系統和節點就可以充分證明這一點。但是除了測量設備更加智能之外，傳感器同樣也日益智能化，智能傳感器將傳感器、信號調理、嵌入式處理器和數字接口/總線集成到一個極其小巧的封裝或系統中。

鑒于這一趨勢，現在許多應用都強調了邊緣設備的智能化和高級信號處理。在資產監控應用中，傳統的測量系統將每個數據點記錄到磁盤上，即使所測量的物理現象沒有發生任何實質性的行為。這將導致所部署的系統會產生數干兆字節甚至數萬億字節的數據需要進行分析和線下篩選。

由于處理在更加靠近傳感器的位置進行，測量系統軟件必須有助于在邊緣設備上高效地進行分析。未來基于終端的系統軟件需要能夠快速配置和管理成千上萬個聯網的測量設備，并在這些節點上進行大量分析和信號處理。展望未來，企業必須過渡到更加智能且基于軟件的測量節點，才能跟上模擬數據爆炸式增長的速度。

更智能的企業管理和分析

采集智能系統的數據后，下一個步驟就是將數據傳送到企業系統來有效地管理和整合數據以及進行大規模分析。一個來源于多工程數據的企業數據管理和分析解決方案將有助于正確的人員在正確的時間獲得正確的數據，從而做出正確的決策。其中兩個主要的考量因素是能否正確地歸檔數據以及更智能地進行分析。

正確地歸檔數據

為了準確地對多個數據源進行數據分析，所有數據集應包含一致的元數據或描述性信息來解釋測試數據被保存的原因。元數據包含的信息包括測試設置、測試結果、測量單位等。據IDC的調查顯示，大多數公司僅對22%的采集數據進行文檔記錄，而實際上能夠進行分析的數據平均只有5%。因此還有許多可能非常重要的數據沒有被充分利用。重視將元數據標準化的公司將能夠實現更高程度的數據分析自動化，從而獲得明顯的競爭優勢。

但是在開始進行元數據標準化之前，工程師必須首先在哪些元數據對分析非常重要這個問題上達成一致。一流的公司通常會有一個項目規范來定義所采集的元數據的命名和屬性。應用程序應該在采集時試圖記錄盡可能多的已定義屬性。但是在采集數據之后，許多公司會通過運行自動檢查和插入缺少的屬性來添加數據屬性。比如，捷豹路虎對元數據進行自動化質量檢查，并在一年內開發和實現了企業數據管理解決方案，以前該公司僅能分析10%的數據，預計接下來這類數據將可達到驚人的95%。元數據的一致性使得它們能夠應用一致的自動化分析來匹配已定義的屬性。

更智能的分析

根據Frost&Sullivan市場調查公司2015年9月對全球測試與測量大數據分析市場報告指出，如果將大數據分析應用到測試中，產品開發成本將可減少近25%，運營成本將可減少近20%，維護成本將可降低50%。由于大模擬數據是增長最快且數量最龐大的數據類型，尋找新的相關性并預測未來行為是保持競爭優勢的關鍵。

要做到這一點，為了研究、設計和驗證目的而進行測量的公司需要大大優化采集和分析邊緣設備數據的方式，并在企業內部對數據進行管理和分析，以確保能夠有效地利用這些數據來做出正確的決策。他們越早這樣做，就能夠越早利用更精準的數據獲得更大回報。

感言

正如惠普企業超大型主機服務器和物聯網系統總經理和副總裁Tom Bradicich所說：“物聯網的智能終端分析和其他工業解決方案對于解決工業大數據問題發揮著重要的作用。智能測量節點提供在線數據分析，從而更快速獲得有意義的結果。現在是時候通過大數據獲得更多信息了。”

NI分布式了業大數據系統

大數據可以分成數字和模擬數據兩大類。數字數據又可以分成結構化數據（如來自企業應用程序的數據）或非結構化數據（例如通過Twitter或Facebook等社交媒體產生的數據）。另一方面，模擬數據是指工程（由工業系統產生）和環境數據（例如射頻、光和溫度數據以及自宇宙形成至今產生的數據），這類數據可使用傳感器測量，并使用模數轉Q器來數字化，以便進一步挖掘和分析。NI產品（CompactDAQ、PXI、CompactRIO和WSN）能夠用于模擬物聯網/M2M網關，用以采集、匯總和數字化模擬數據。此外，NI還推出了InsightCMEnterprise套件，提供了基礎設施/云層的數據管理和傳輸、數據分析和系統管理軟件，以便進行大數據分析和挖掘。總之，這些產品形成了強大的平臺來構建用于工業物聯網的大“模擬”數據系統。

為用戶提供專業的測試設備及系統

篇3

隨著電力科學技術的不斷發展，我國的智能化技術已經得到了很大的發展，智能化技術逐漸地進入我們的日常生活。對此，本文就智能化技術在電網改造中的應用進行簡單的分析與思考，并提出一些可供參考的意見與措施。

【關鍵詞】智能化技術 電網 改造

電力體系中大部門元件是具備龐大的物資性子，這也就申明電力體系是一個典范的動態大體系。然而正是由于這個原因，對電力系統控制就會增加難度。隨著電力系統不斷擴張，隨之而來的是電力系統控制需要更加先進的智能技術，智能技術通過先進的設備、控制方法、決策支持系統，在電力系統運用中發揮著重大的作用，使電力系統安全平穩的運行。

1 智能電網的概念

智能電網的核心技術是采用世界較為先進的傳感測量技術、先進的通信技術、先進的自動控制技術以及能源電力技術。由于每個國家的國情不同，企業由于自身建設的不同，對于未來智能化技術也提出了不同的構想。歐盟委員會根據自身國情，定義智能化技術的電網為一個可以整合的傳輸網絡，進而達到能夠提供較為持續、經濟和安全的電能。

2 智能化技術在電網中的運用

電力系統自動化不斷的完善和改進恰是由于智能技術的運用，它的應用不但使電力更加廉價與便利，還協調電力系統發展的不成熟性和該系統自身的不穩定性。智能技術主要包括一下幾大類：

2.1 模糊控制

它是一種十分簡單且很容易掌握的方法，能夠對系統宏觀的控制，最主要的特點是能夠有效的對隨機、非線性和不確定性系統的控制。它是一種比較新穎的方法，相對于常規的模式相比更具有優越性。

2.2 專家系統控制

它在實現控制是利用智能協調、組織和決策，最大的特點就是能夠對各種啟發式和不確定的知識信息進行控制。專家系統在得到廣泛應用的同時也有其不足之處，就是具有較大的局限性。主要是因為專家系統控制技術僅僅運用的是一些淺層技術對于那些功能理解的深層適應無法滿足，其次是無法完全模仿電力全家的創造性和及時的應付新情況能力不足，對于一些復雜的問題因為沒有良好的分析組織能力工具得不到解決。所以在專家系統控制的分析方法等相關問題得到提升后，電力系統自動化技術才能夠得到快速發展，取得非同一般的效果。

2.3 神經網絡控制

由于神經網絡控制與電力系統自動化相適應的特征，加之神經網絡控制本身具備較強的自我組織和學習能力以及其有強壯的網絡系統和處理能力，所以神經網絡控制能夠實現非線性的復雜映射，在很過范疇中發揮了巨大的作用。神經網絡控制的方式是由大量且簡單的神經元構成的神經網絡控制技術，神經網絡控制的基本原理是利用一定的學習算法，調節了隱藏在其連接權值上的大量信息權值，實現了非線性的復雜映射。這個概念得到了廣泛的運用，比如在自動控制領域、傳感型號處理領域和醫學領域中得到充分的運用。

2.4 線性最優控制技術

線性最優控制技術是電力系統控制技術中最重要的一部分，其重點就是控制發電系統。線性最優控制技術研究的主要問題是如何提高發電系統的工作效率，如何改善發電系統的運行品質。現如今，發電機制電阻中應用最多的一項是線性最優控制技術，它不僅僅適用于發電機電阻中，還應用于大型機組方面，通過最優勵磁控制方式，能夠對動態的品質進行改善，特別是對于遠距離輸電線路能力有一個比較大的提高。電力系統控制技術中應用最多且最廣泛的就是線性最優控制技術。

2.5綜合智能控制

它的重要發展方向就是智能集成化，不再是單取某一項的優勢，而是將多項智能技術結合于一體。它實現了現代控制方法和智能控制這二者支架的難度集合，能夠在自適應性組織模糊控制、模糊變結構控制、自適應性神經網絡控制、神經網絡變結構控制等。綜合智能控制能夠實現對各種智能控制方法的融合，在復雜而且龐大的電力系統中，綜合智能控制系統能夠發揮出更為突出的作用。神經網絡系統中的不足之處就是只適合于非機構化信息的處理工作，而模糊控制系統對于機構化知識的處理更加行之有效，所以如何使神經網絡系統與模糊控制系統結合就顯得尤為重要，但是這必須有一定的技術作為支撐。模糊邏輯和神經網絡的強項就是能夠從不同方向來為智能系統提供服務，然而兩種技術又有其不同之處，對于非統計性的不確定問題可以在模糊邏輯中得到解決，模糊邏輯屬于高層次推理過程，而神經網絡主要適用于低層計算方法。如何能夠使兩者的有機結合，通過一定的技術支撐便能到達事半功倍的效果。

3 智能化技術在實際應用中的分析

智能化的改造能夠降低投資以及降低運行成本，主要是從節約占地面積和建筑面積、建筑工程量、能耗幾個方面（見表1），智能化技術同時也可以降低運行成本以及維護。

4 結束語

現代化社會的發展趨勢必然是電力系統自動化與智能的技術的結合，電力系統的發展從低級到高級，從局部到整體中進步。研究和發展電力系統中的智能技術對于促進我國電力系統自動化的進程具有重要意義，我國目前的電力系統自動化中的智能技術發展還不成熟，只有不斷的在實踐中去發現問題，找到問題的不足，然后對于問題加以研究，積極學習國外的先進技術加上我國的現實情況在學習的基礎上不斷創新，發展出一套屬于我國的電力系統自動化與智能技術結合的理論，推動我國的智能化技術的發展，相信在不久的以后這一切都會實現。

參考文獻

[1]劉進升.智能控制方法在電力系統自動化中的應用[J].科技創新導報，2008（34）.

[2]肖云峰等.智能技術在電力系統自動化中的應用探析[J].科技與企業，2011（15）.

篇4

關鍵詞：機械制造；實訓教學；校企合作；項目驅動；企業需求

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）33-7979-02

機械制造技術是高職機電一體化、數控技術、機電設備維修與管理專業的一門專業核心課，在整個教學體系中起著舉足輕重的作用。該課程前后應有機械制圖、金屬工藝學、工程力學、公差配合與測量技術、機械設計基礎，液壓與氣動技術、機械制造技術、數控加工工藝與編程、機械CAD/CAM、模具技術、機電設備故障診斷與維護，重點在于機械制造工藝系統內在規律的研究[1]。而隨著社會的發展進步，社會對人才的需求逐漸從數量型向技能型轉變，越來越需要高素質的應用創新型人才。而實訓教學作為《機械制造技術》課程理論教學相配合進行的集中性實踐教學，是課程由理論層次提升到應用層次的關鍵環節。其目的是培養學生掌握機械零件的加工工藝過程所需要的機械制造技術知識，培養學生的創新能力和面向企業需求及社會生產實踐的適應性和綜合解決工程問題的能力等。

1　目前實訓教學中存在問題

當學生完成“機械制造技術”課程中大部分教學內容的學習之后，絕大部分高職院校都會安排大約2周左右的時間進行相應內容的實訓教學環節。要求學生對本課程及其相關課程的理論和生產實習的實踐知識有進一步理解，例如需要掌握工藝文件的編制或者進行專用夾具的設計等。筆者發現目前大部分職業院校在“機械制造技術”課程實訓教學存在如下問題[2-4]：

1）實訓時間短，任務重。

“機械制造技術”課程內容多而廣，　但涉及到一些具體教學內容時卻又不夠深入，學生感覺很難理解和掌握，如講授刀具時只以車刀為例講解，對于成形表面加工刀具、孔加工刀具復合刀具、螺紋加工刀具、平面加工刀具等常用表面的加工刀具講解較少；在講授機械加工裝備與方法時也僅簡單的介紹的常用的設備和加工對象，對各設備加工質量、尺寸精度、粗糙度、形位精度等介紹很少，而這些內容在工藝設計中又是非常重要的。這就造成了理論課程和工程實踐之間的脫節，這就需要在實訓環節進行加強。但是隨著教學改革的不斷深入，實訓環節的教學時間不斷進行壓縮。而為了保證教學質量，實訓教學內容并沒有減少，這樣導致的結果就是學生在實訓時有些細節問題不可能去認真思考，從而影響了教學效果。

2）實訓內容相對陳舊，缺乏數控加工工藝的訓練。

隨著數控技術的普及，對數控工藝處理能力的訓練和培養日益成為機械制造專業高級技能人才培養的基本能力要求。然而當前機械制造技術實訓教學依然以傳統機械加工為主線進行的，它涵蓋了“機械制造技術”課程中大部分內容，但對數控加工工藝設計的訓練很少甚至沒有，從而也嚴重影響著學生對先進制造技術的熟悉和掌握。

3）缺乏對零部件及整機檢測相關工藝內容的訓練。

當前的實訓教學環節中，尤其是在工藝分析階段，設計人員往往側重于對零件的技術要求和質量標準的分析，但在后續的設計中由于學生或者教師缺乏對企業技能整體需求的缺乏導致對整機、零件及工序加工檢驗的具體設計無法進行貫通，致使學生缺乏對典型檢測方法、設備及應用的訓練。

4）CAD＼CAE技術應用很難少。

三維CAD＼CAE技術目前已廣泛應用于機械設計與制造企業的各個領域，并頒發制定了許多三維設計的有關標準。當前的實訓教學過程中CAD技術雖然也有一定的應用，但幾乎以AutoCAD等二維軟件為主，而對于在大量企業中廣泛應用的三維CAD軟件如UG、PRE等則應用較少，致使學生缺乏實際企業需求的相關技能的訓練，不利于職業類學生獨立自主學習和創新能力的培養。

5）標準化問題。

在應用創新人才和卓越工程師的培養中，標準化訓練是基本素質訓練，主要涉及圖紙標準化、公差標準化、表面粗糙度標準化、技術文件填寫的標準化（切削用量、機床設備、夾具、量具、刀具、工序余量、工時額定等）等內容。當前的實踐環節中，由于圖紙主要以二維為主，致使學生浪費了大量時間在圖紙標準化上，而用在加工工藝能力培養上的時間減少，最終導致所出技術文件質量不高，也即缺乏技術文件填寫的標準化的能力和訓練。

2　整合企業需求技能訓練的實訓模式

針對當前的問題，在多年實踐的基礎上，提出了整理企業需求技能訓練、以應用創新型能力培養為目的的機械制造實訓教學模式，其主流程如圖1示[5]。

我校一直致力于在機械制造實訓教學過程中最大程度整合企業需求技能的訓練研究工作，經過最近幾年的探索和實踐，將企業需求提煉為一個個的實訓項目，逐漸形成了“項目驅動式”人才培養模式[6]。“項目驅動式”人才培養模式是根據企業在實際生產中所需要的需求技能，將其融入到課程理論教學體系和實踐性教學體系中，將學生所學的專業理論基礎和實際技能知識“活化”，使學生具備一定的創新能力和可持續發展能力，形成和社會、行業無縫連接的人才培養方式。

實訓中心聘請企業工程技術人員和技師指導學生實習，通過模擬企業各個部門的工作情境，通過在真實的職業環境中體驗職業角色，讓學生直接感受機床操作、生產管理、品質管理等活動以及企業的考核、激勵、管理機制，提高對專業知識和技能要求熟練度的認識，體會職業競爭所帶來的壓力，積累工作經驗。通過將企業需求技能訓練融合到機械制造實訓教學中，能夠讓學生直接面對企業生產中技術的難題，極大地鍛煉了學生解決工程實際問題的能力。通過這種模擬企業實際技能需求的教學模式，學生能夠更好的感受未來將要進入的企業氛圍及文化，極大增強了學員今后崗位適應能力，教學效果非常顯著。

在實訓教學過程中整合企業需求技能對于提高勞動者素質、拓寬就業渠道具有不可替代的作用。目前，我國正在大力發展新型工業，急需調整機械制造行業產業結構，對技術型、應用型等人才的需求量將越來越多。通過在實訓教學中最大程度整合企業技能需求，可以促進企業、社會等多角色全面參與到專業建設以及教學全過程中，必然會促進企業、社會對職業院校畢業生的認可程度，提高畢業生的就業率，為學校贏得聲譽，同時也可利用企業、社會的設備等，彌補職業技術院校教學資源的不足。這種教育模式是未來機械制造專業實訓教學的必由之路，其整合的核心是充分利用學校和社會物質與智力的雙向資源，為學校的人才培養和地方經濟發展服務。實訓中心采用互利互惠、雙向共贏的原則引進企業的設備和項目，通過邀請企業工程技術人員進入實訓中心充當兼職教師或者讓實訓教師去企業接受對應培訓；廣泛聯系行業協會、企業和職業技能鑒定部門，對機械制造類專業的學生進行技能鑒定，加強對外技術服務、新產品開發和新技術研究工作，這是不斷提升實訓技術水平的重要工作。

合作企業也可以通過機械制造實訓過程來考察學生的表現以及專業能力，挑選到他們滿意的準員工。在實訓教學中通過整合企業需求技能訓練已經使得這些準員工熟悉了企業工作流程、運作機制，在技術上已經成熟，不需要再培訓就可走上工作崗位，解決了企業高技能型應用人才的儲備，其他學生也能夠非常迅速地適應使用同類設備企業的崗位要求，進一步擴大了學生的就業渠道，達到了雙方共享校企合作成果的目的。

3　結論

機械制造實訓是和機械制造技術課程配合進行的獨立實踐教學模塊，旨在培養學生獨立分析和解決機械加工工程實踐的能力。構建和實施新的數控實訓教學體系，對培養新世紀高技能的人才有著舉足輕重的作用，目前各高職院校的校內實訓教學內容還存在學校教學與現代工業技術發展脫節的問題，只有緊貼企業生產實際需求構建實訓技能教學訓練體系，并不斷根據企業技術發展狀況進行動態調整，才能真正為社會培養高水平的數控高技能型應用技術人才。

該文分析了當前實訓教學環節存在的問題，以應用創新型人才培養為主線，提出了以項目教學為依托，整合企業需求技能訓練，將企業實際技能需求融入到實訓教學，提高實訓教與學的目的性、針對性的教學方法，和松散和集中相結合的綜合實訓模式。

參考文獻：

[1]　劉迎春，熊志卿，寧立偉.機械類應用工程師人才培養模式的改革與實踐[J].中國大學教學.　2010（8）：18-20.

[2]　張愛梅.新時期機械制造類專業實踐教學改革的探討[J].教育與職業，2008（9）：161-162.

[3]　路海萍.課程項目化：高職院校課程改革走向的選擇[J].職業技術教育，2009（8）.

[4]　鐘波，陳容，馮云.高職機電一體化專業實踐教學模式的改革與探索[J].職教論壇，2006（06）.

篇5

關鍵詞：智能制造；機電一體化；具體應用

在科技技術逐漸發展下，機電一體化技術也具備了更多的優勢，并且使其在更多的領域中被運用。機電一體化技術的出現，讓電子和機械有效的結合在一起，進而達到了對機械設備進行智能化管控的目標，這是智能制造的基礎構成。在目前的生產制造中，主要是包含了智能系統以及智能制造技術。其是目前社會工業化發展的主流趨勢。

1智能制造相關概念以及機電一體化技術的現狀

在我們目前的社會發展現狀來看，智能制造具體是包括了2個方面內容：其一是智能制造技術，具體是技術人員將計算機模擬系統作為輔助工具，進而對特定系統進行分析以及決策，從而節省了大量的人力與財力。相關人員只需要使用計算機系統就能夠對系統進行分析，提升了研發的可行性，并且也確保了生產制造的高效性。其二是智能制造系統，這就能夠簡單的理解為人機一體化，是經由智能機器人與人類專家構成的，在運用的時候主要是將計算機作為工具，讓人類專家進行分析以及構思等等，以此替代了在制造工廠中人為的腦力活動。智能制造系統是對智能制造技術的延伸與發展，其是將網絡化、自動化技術整合為一體的制造系統，讓整個子系統能夠進行智能化的運行。在機電一體化技術發展初期時，電子技術和機械技術并沒有有效結合，其主要是依靠電子技術在機械工業中的使用，以此提升機械生產效率和產品質量。不過，在目前的計算機技術以及信息技術發展現狀下，機電一體化被注入了新的活力，其在生產中得到了普遍的應用。將其運用在智能制造中，更加促進了整個機械各行業的發展，讓生產管理工作實現了智能化、自動化，從而讓生產工作的實施更加的方便。在機電一體化中涵蓋了很多種技術，并且隨著科學技術的發展也融合了更多新的技術，確保了這種技術的先進性與實時性。機電一體化技術運用了電子技術，在人工智能的基礎上運用計算機系統，進而達到了對機械設備的自動化管理以及控制，從而讓整個生產過程更加的方便和高效，也讓生產活動更加的規范。

2機電一體化技術在智能制造中的具體應用

（1）傳感技術的相關應用。在集體一體化技術中，傳感技術是最為基本與關鍵的構成。因為其具備很高的準確性以及敏感度，能夠盡可能的避免受到外界雜亂信號設備的干擾。如果把其運用在智能生產中，能夠發揮其巨大的作用，在這個基礎上建設相關的傳感網絡系統，這樣就能夠實現信息之間的相互傳輸，并且使用計算機把其收集到的相關信息進行整理與分析，進而讓整個生產過程能夠被有效管控。在目前的生產制造中運用的傳感器中，其是以光纖電纜傳感器為主要，運用標準化的接口，大幅度減少了設計難度以及成本。（2）數控生產中的相關應用。我們將機電一體化最早是運用在數控加工技術方面，其在我國機械制造水平方面發揮了很大的作用。把機電一體化技術運用在數控制造中，能夠提高機械加工的精準度和機械加工的效率，數控生產的主要是在其加工精準度方面，因此數控在智能控制系統方面要求比較嚴格，現在數控機床中運用的智能控制系統大部分運用的是CPU預計總主線模式，這種模式主要是進行在線判斷以及智能控制技術，在此基礎上進行三維仿真，對整個數控技術加工的過程進行模擬實驗，以此對實際操作提供參考依據。（3）在自動線和自動機械中的應用。當前很多比較大的企業中，均是運用了自動化生產線依據自動生產機械，這種技術是使用了電子技術中光電控制系統和人機界面控制系統，進而對整個生產制造系統進行全面控制。自動生產線和自動機械運用范圍比較廣泛，比如目前的電腦以及手機都是自動化生產線。其主要是運用計算機控制系統對在生產中的相關設備進行有效融合，即為數控設備、計算機設備等相關的方面進行一體化管控，進而進行集約化以及網絡化的生產模式。（4）機電一體化技術的發展應用。將機電一體化技術運用在智能制造中，工業智能機器人是最為先進的應用，其融合了各種相對先進的技術，是將人工智能、仿生技術以及計算機技術等相關的科學技術融合的新技術。機器人是目前科學技術中研究的重點，是控制論以及傳感技術等相關的總體，其在生產制造行業中被廣泛的應用。在工業生產中智能機器人的出現與應用，提升了產品質量的同時也增加了產品產量，并且也減輕了工作人員的勞動量。工業智能機器人在運用時具備了能夠對信息進行判斷、迅速完成復雜的工作流程以及生產準確度高等相關的優點，并且還能夠運用在軍事生產制造中，其得到了各行各業的高度認可。

3結束語

綜上所述，在目前的工業生產行業中，智能制造是最為主要的發展趨勢，其能夠對工業生產進行自動化以及智能化的管理，從而提高了生產效率以及質量。而機電一體化是智能制造的關鍵與基礎，其應用水平對智能制造的實現有很大的影響。所以必須要重視機電一體化在智能制造中的相關應用，在此基礎上保障了智能制造能夠更好的發展，從而為生產企業帶去更多的經濟效益。

參考文獻：

[1]林少銳.機電一體化技術在智能制造中的應用[J].科技資訊,2015(14):92+94.

[2]王偉.機電一體化技術在智能制造中的應用淺析[J].中小企業管理與科技(中旬刊),2016(10):160-161.

[3]徐小涵,付洪磊.機電一體化技術在化工企業中的應用[J].山東工業技術,2017(07):162.

篇6

【關鍵詞】機電一體化；智能制造；實踐研究

1前言

近年來隨著科學技術的發展，機電一體化系統已經逐步成為機械制造與發展的主要趨勢，使更多的機械設備制造實現自動化、智能化的主要方式，機電一體化系統在智能制造中的深入應用，極大的滿足社會發展需求，它將在工業發展中表現出無法比擬的優越性，滿足工程可靠性與效率需求的同時，有效減少因人工操作造成的失誤，從而實現精度的生產，對促進企業生產自能化方面有著舉足輕重的作用。

2機電一體化概述及發展現狀

首先，機電一體化技術主要是為了滿足社會工業生產的需求，于20世紀60年代出現，主要是將電子與機械集于一體的先進科學技術，其中它涵蓋了計算機、機械、信息技術、傳感和自動控制等多項技術于一體的綜合性技術。其中，詳細的說機電一體化的基本組成部分主要有機械體，實現各部件之間的連接構造;驅動動力部分，提供動力并幫助機械實現能量的轉化，使實現動力功能;遙感測試部分，檢測機械內外部環境實現其預算計測功能;執行部位，接受控制信息，對要求動作完成;信息處理單元，運算、處理、決策、實現控制功能。這一技術進入21世紀以來，融入了微處理技術和計算機技術的精華，得到了快速發展，之后又融入信息電子技術，模擬人腦對生產流程進行分析判斷，使企業的生產逐步實現智能化。其次，機電一體化發展現狀介紹，機電一體化技術主要是應用于一些大型的生產企業中，機電一體化依賴于眾多學科的先進技術的融合，實現對人腦的模擬，使其對企業機器生產的全過程能夠進行有效分析，判斷和處理，通過發出各項指令操作，通過機器實現復雜的生產流程，通過機械設備進行智能控制，運用機械操作代替人力的操作，使整個生產過程簡單，便于管理，在極大減輕人工工作用負擔的同時，也為企業的發展減少了很大的成本。隨著世界經濟一體化進程的加深，世界工業的發展早已不再僅僅局限于某一領域內，或是某一區域內，而是考慮利用最小成本的同時，實現世界各地的就地取材，面對這種發展現狀，機電一體化體系也有了新的發展要求，將遠程控制技術也應用于機電一體化體系中來，因此，不難看出機電一體化技術是伴隨著生產技術要求和科學技術的發展不斷向前發展的，機電一體化技術有著廣闊的發展空間，另外，機電一體化技術也逐步打破企業的自有生產方式，通過對機電生產產品的統一標準，生產流程的規范，從而實現模塊化的集成機電生產。

3智能制造技術及其發展

智能制造是指通過運用計算機程序模擬人類的思維活動，實現機器對在無人控制操縱下的機械自動化生產。智能制造技術已經成為現階段機械制造技術主流的趨勢，通過智能化的制造可以有效幫助人解決很多復雜繁瑣的操作，極大的避免了因人工不小心失誤造成的生產損失，提高了生產設備的精確度，因此，智能制造的應用要比往往傳統的制造具有無法比擬的優越性。使機械設備的制造在人類不可能達到的空間展開。智能制造在機械生產制造方面已經為人類創造了很大的價值。智能控制技術是發展人類智能中一個重要的領域，其主要目的是為了改善以往傳統制造中較為復雜多樣的控制任務。

4機電一體化技術在智能制造中的應用

機電一體化體系中，智能控制的應用途徑十分的廣泛，在我們社會生產生活的方方面都有體現，隨著科學技術的進步，現階段的機電一體化正在逐漸向人工智能化的方向發展，這是社會發展所需求的在必然趨勢，是經濟發展水平與科技發展相結合的應然產物，在我國機械制造業發展過程中，能夠有效快速實現機電一體化是機械制造發展的重點內容，機電一體化能在提高生產產品效率的同時，還能確保產品的質量，目前的科學技術水平在機械制造的領域內最大的實現計算機網絡技術和智能制造控制技術有機結合，從而實現由人工管理操作到智能控制監管的有效過度。同時，智能監管控制的部分，還可以實現對機械設備運作的檢測預測管理工作，實現對可能發生的機械事故有預測的作用，以確保生產的順利進行，或是通過智能控制系統有效協調工作的進行。(1)機電一體化中應用智能制造的優勢。智能控制技術對機電一體化系統中的程序或部分結構進行智能化調試與控制以保證程序系統工作的可靠安全性;工作人員采用計算機網絡技術將編寫的程序或是代碼輸入到機電一體化系統中，實現對機械的智能控制;智能控制技術可以實現根據外部環境變化，對其工作內容，進行調控，實現機電一體化工作的精確度。(2)以機電一體化體系中智能制造在建筑領域的應用做詳細解釋說明，智能控制在建筑領域的廣泛應用主要體現在兩方面，分別是在保暖制冷系統和建筑照明系統中。其中的照明智能控制系統，是通過應用通信技術和計算機網絡技術兩者有效結合實現的，能夠有效的實現對照明區域，照明亮度，照明時間的合理控制與調節。從而有效節約能源，較大可能的提高資源利用率。(3)機電一體化技術中的智能制造在數控領域的有效應用。社會生活的各行各業都在應用機電一體化技術，而其中的數控技術對機電一體化技術的要求越來越高，數控技術由于其是進行大規模的生產，數控技術在逐步實現智能化方面具有很大的發展空間，利用計算機網絡技術在數控方面實現智能監控，編程，建立自身的數據庫。智能控制技術在數控技術中的應用還可以實現，在一些較為大型復雜的工程問題或是機器設備有問題的情況下，人工無法實現的檢測，借助數控技術可以進行推理與演算，適時給出修改意見。

5結語

伴隨著科技的發展，機電一體化在智能制造中的應用產品已經滲透到了我們生產生活的多方面，這種通過多種高新技術結合的產物極大的為我們生產生活帶來便捷，這種機電一體化的智能發展方式進一步推動生產方式的深化改革。仍將有廣闊的發展前景，需要我們相關從業人員根據實際的生產生活不斷的進行改進，為我們社會經濟的發展做更大的貢獻。

參考文獻:

［1］吳小龍．機電一體化技術在智能制造中的應用［J］．城市建設理論研究:電子版，2015，1(29):68．

［2］秦立峰．機電一體化技術在智能制造中的應用分析［J］．工程技術:引文版，2016(4):272．

［3］紀鈺珩．機電一體化技術在企業智能制造中的發展與應用［J］．企業技術開發月刊，2014(8):42．

［4］林少銳．機電一體化技術在智能制造中的應用［J］．科技資訊，2015(14):92．

篇7

關鍵詞：智能制造；智能科學與技術；人工智能技術；機器人；實驗平臺建設

智能制造是基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節。具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。是信息技術和智能技術在裝備制造過程技術的深度融合與集成。加快推進智能制造，是我國在全球新一輪產業變革競爭背景下出臺的《中國制造2025》的主攻方向。廣東省作為國內制造大省和全球重要制造基地，也對接印發了《廣東省智能制造發展規劃（2015-2025年）》。針對廣東省制造業的創新能力、產業結構、信息化水平的缺乏競爭力的問題，大力實施創新驅動發展戰略，推動智能制造核心技術攻關和關鍵零部件研發，推進制造過程智能化升級改造，實現“制造大省”向“制造強省”轉變。創新驅動，智能化升級改造需要國際領先水平人才的引進和高等院校實戰型工程技術人才培養。我院智能科學與技術專業就是面向廣東智能產業的深度融合設置的。其專業實驗平臺的建設需要針對廣東省高端裝備、制造過程、工業產品智能化等領域的薄弱環節，以“機器智能”為方向，完善實驗教學體系、整合實驗教學資源，開設綜合性、創新性的實驗項目，培養學生實踐能力和創新意識。緊密聯系企業，針對智能制造關鍵技術協同創新。培養具有智能系統開發與設計、智能裝備的應用與工程管理能力；能在智能裝備、智能機器人、智能家居等領域從事智能系統的是開發與設計、應用于維護、運營與管理的“厚基礎、強應用、能創新”的高素質工程應用型人才。

1專業實驗平臺建設思路

面向智能制造專業實驗平臺的建設，依據《廣東省智能制造發展規劃（2015-2025年）》中發展智能裝備與系統，工業產品、制造流程智能化升級改造的任務，從智能科學與技術知識體系中提取專業發展方向的課程，建立完善專業實踐教學體系。以“機器智能”為方向建設人工智能與機器人實驗室為核心，以項目、科技競賽、緊密對接企業協同創新為手段，培養學生能夠運用工程基礎知識和專業理論知識設計工程實驗，分析實際問題的能力，培養學生查詢檢索資料文獻獲取知識的能力，培養學生能夠綜合運用自然科學知識、專業理論知識和技術手段設計系統和過程解決實際問題的能力。通過科技競賽等活動，培養學生在團隊里具有工程組織管理能力、表達能力和人際交往能力。通過與企業的合作，掌握基本創新方法，并讓學生具有追求創新的態度和意識，以培養學生的綜合素質和能力為重點。立足華軟學院電子系電子信息工程嵌入式專業、自動化專業、通信工程專業現有的平臺優勢，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撐體系，優化驗教學資源配置，建設一個能夠與廣東智能產業深度融合的階梯形層次化實驗平臺。

2實驗平臺建設內容

智能科學與技術專業實驗實踐平臺的建設要依據實驗教學體系的構建，突出面向智能制造工程實踐為特色，按照學生的成長需要，建立階段化、層次化、模塊化的實驗教學體系。

2.1專業實踐課程體系建設

面向智能制造的智能科學與技術專業定位是以工程應用型人才培養為目標的，是在通識教育基礎上的特色專業教育。專業課程體系的建設首先還是以培養學生具有扎實自然科學基礎知識，人文社會科學知識和外語應用能力為基礎，其次是智能科學與技術專業技術基礎課程，如數字系統與邏輯設計、數字信號處理基礎、信號與系統、電路分析與電子電路；c語言程序設計與算法分析、數據結構、數據庫與操作系統、微機原理與接口、傳感器與檢測技術等。最后是專業方向類課程，也是專業的核心課程，如制造業基礎軟件中的嵌入式軟件、工業控制系統軟件，工業機器人中人工智能技術應用和智能控制技術。主要有知識獲取模式識別；數據通信與網絡；嵌入式系統移植和驅動開發；嵌入式應用開發；人工智能與神經網絡；智能控制技術；機器人學等課程。培養學生具備計算機技術、自動控制技術、智能系統方法、傳感信息處理等技術，完成系統集成，并配合專業實踐課程體系如圖1，完成電子工藝實習、技術基礎課程、核心課程的課程設計和綜合項目實驗，并在工程應用中實施的能力。

2.2實踐教學體系建設

依據專業實踐課程體系，構建主要包括計算機基礎、電路基礎、信息與控制基礎、嵌入式技術、機器智能系統五大模塊開展不同學習階段層次化的實驗教學體系。主要包括基礎類、專業實訓類、綜合創新類。

1）基礎類實驗注重開設與課堂教學中基本理論相結合的精品實驗項目，并逐步提升基礎實驗課時的比例。從實踐中啟發引導學生牢固掌握基礎理論知識。除此之外，還要注重工作方法和學習方法的能力培養，如收集信息查找資料、制定工作計劃步驟、從基礎理論到解決實際問題的思路以及獨立學習新技術的方法和評估工作結果的方法。培養學生厚實的專業基礎知識和能力。

2）專業實訓類實驗主要以項目教學、案例教學、情景教學方式培養學生利用專業知識及方法獨立解決行業領域內的任務和問題并能夠評價結果的能力。如智能傳感應用項目，人工智能技術實驗項目，知識表示與推理項目，計算智能項目，專家系統，多智能體系統；機器人項目，如最小機電系統組成，如何完成對電機的控制；利用單軸或雙軸控制平臺實現基本搬運裝配作業。

3）綜合創新類實驗注重培養學生從理解問題域開始，獲取數據和知識、開發原型智能系統、開發完整智能系統、評估并修訂智能系統、到整合和維護智能系統六個階段構建智能系統。如開展人工智能技術在智能制造中的應用包括產品設計加工、智能生產調度、智能工藝規劃、智能機器人、智能測量等；直角坐標機器人實現碼垛搬運、多關節串聯機器人、弧焊機器人實訓等。

4）科技競賽、與企業協同創新，通過觀察記錄待智能化升級的工廠生產過程，發現定義問題、提出假設、搜集證據檢驗假設、發表結果、建構理論等實驗過程設計的能力。培養學生掌握基本創新的方法，團隊協作管理能力、表達溝通能力等。如嵌入式設計大賽、機器人大賽等科技競賽；以及針對自動化生產線的嵌入式工業控制系統設計；針對原材料制造企業的集散控制、制造絳屑成應用；針對裝備制造企業的敏捷制造、虛擬制造應用；工業機器人在汽車、電子電氣、機械加工、船舶制造、食品加工、紡織制造、輕工家電、醫藥制造等行業的應用。

2實驗教學保障

智能科學與技術實驗平臺建設以人工智能與機器人實驗室建設為核心，結合目前學院嵌入式系統實驗室、自動控制實驗室、傳感器技術實驗室、通信原理實驗室資源，儀器設備共享共建的原則，系統化籌備購置。人工智能機器人實驗室主要針對智能系統設計開發和機器人應用，基于計算機系統的人工智能技術學習應用包括人工智能技術在智能制造應用和工業機器人仿真軟件ABB Robot Studio。基于“探索者”機器人系統控制實訓箱Rino-MRZ02（包含履帶機器人、雙輪自平衡機器人、5自由度機械臂、6自由度機械臂等）

可以開展的項目有：利用啟發式算法、遺傳算法、蟻群算法等模糊數學理論對工業產品設計進行性能模擬、運動分析、功能仿真與評價；利用人工神經網絡自學習、自組織構造產品加工過程新能參數預測模型。利用模式識別、機器學習、專家系統、多智能體系統進行感知、并對環境的改變進行解讀、動作進行規劃和決策；利用專家系統、遺傳算法、模糊邏輯集中式解決生產調度多目標性、不確定性和高度復雜性的問題，尋求最優規則，提高調度的速度；利用蟻群算法、遺傳算法分布式多智能體系統進行問題分解、彼此協商、任務指派、解決沖突。

履帶機器人可開展電機控制實驗；運動控制實驗；HD軌跡控制實驗；無線通信實驗。雙輪自平衡機器人呢可開展自平衡模塊實驗；倒立擺算法實驗；雙輪載具運動實驗。6自由度雙足機器人可開展雙足運動控制實驗；步態規劃實驗；雙足平衡實驗；機構改裝實驗。5自由度機械臂可開展機械臂運動控制實驗；顏色分揀實驗。可擴展為8自由度雙足機器人、輪腿式機器人等技能提高類課程設計。

通過ABB公司的機器人仿真軟件RobotStudio進行工業機器人的基本操作、功能設置、二次開發、在線監控與編程、方案設計和驗證的學習。

篇8

同一個目標 不同的實踐路徑

在綜述當中已經提到了“中國制造2025”并不是“工業4.0”的翻版，不過在實踐目標上，德國“工業4.0”、美國“工業互聯網”與“中國制造2025”所提出的工業化和信息化深度融合，發展物聯網或者工業互聯網有著異曲同工之意，其目標都是要實現工業體系的轉型升級，就是從傳統的工藝體系轉型到以自動化、網絡化、數字化以及智能化為主的新型工業體系。

雖然三者實踐的目標大同小異，但是工業化程度和工業基礎的不同，還是決定著三者之間要采取不同的實踐路徑。德國“工業4.0”和美國“工業互聯網”都是企業推動，政府采納，然后上升到國家戰略，是一個自下而上的推進過程，而“中國制造2025”是國家推動，企業實施，一個自上而下的推進過程。

從實踐層面來講，德國“工業4.0”和美國“工業互聯網”都是以信息技術為先導，而“中國制造2025”是站在應用端和制造業本身，以應用需求為引領。這樣就可以更大限度地彌補自身在工業基礎和技術水平的差距，以一種特色發展之路縮小與歐美國家之間的差距。

“我們與歐美國家之間的技術差距是現實存在的，并不能在短時間內完全消除。在智能制造推進實施過程中一定是先發展技術嗎？不是，對于我們來說一定是先解決應用需求，通過應用牽引技術的發展。所以我覺得‘中國制造2025’是基于制造業轉型升級的需求，來牽引技術的發展。這樣能夠縮短我們在技術研發上的時間周期，與我們現階段制造業的現狀相匹配。”劉功效如此解釋道。

“機器換人就實現了智能化”是一個偽命題

采訪中，寧振波多次強調“機器換人就實現了智能化”一定是偽命題。智能系統的基本特征可以由20個字來概括：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行以及學習提升。在他看來，機器換人其實就是換的生產一線的工人，而有數據顯示，實際上在一線生產崗位上機器能夠換掉的工人數量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了產品研發、工藝、生產、交付、管理以及服務等完整的工業體系，所以說智能制造是完整的工業體系的轉型，而不僅僅體現在生產環節的自動化方面。

對此，TCL集團董事長、CEO李東生也談到了自己的理解。他認為，智能化意味著機器自己就可以判斷和處理工藝流程，它能進行邏輯思維的自主判斷；而自動化則是每一次都精準地重復著同一個動作。自動化能夠提高工作效率，而智能化能夠提高工藝水平。

其實智能制造能力的形成一定是一個漸進的過程，并不是一蹴而就的。“企業首先要做到自動化，在自動化的基礎上發展信息化，然后通過自動化與信息化的融合，再發展數字化，最后才能在數字化的基礎上實現智能化。如果一開始就想要實現智能化，將是不切實際的，逐步完善、迭代升級的過程一點是要有的。”西克中國市場總監崔麗麗對本報記者如此說道。

那么，又要如何理解自動化、數字化與智能化之間的區別和聯系呢？他們之間僅僅是一種遞進的關系嗎？

寧振波認為，自動化是生產智能化的基礎，而數字化是產品研發智能化的基礎。之前提到，機器換人是實現了生產環節的自動化，然而數字化成為研發智能化的基礎又要如何去理解呢？

其中就涉及到三維模型的產品設計與仿真。產品三維模型的建立是難點，基于產品模型，再完成工藝設計，由于是三維模型，工藝設計過程中還可以做仿真分析，最后根據工藝將產品生產出來。這一過程就是產品建模，仿真分析；工藝，仿真分析；制造過程，仿真分析；實驗，仿真分析的過程。當有三維模型深入其中的時候企業就開始具備智能基因了。

另外，關于自動化、底只、智能化之間的關系，劉功效認為，三者既有可能是遞進關系，也有可能是平行關系。因為既可以單獨來講某一個發展階段，又可能出現你中有我，我中有你的情況，這都要取決于企業所處的發展階段，不同的發展階段會采用不同的技術手段去解決實際需求。實現智能制造的五個關鍵步驟

智能制造的完成在于工業基礎和能力。目前，隨著我國在產品技術、工業技術、產業規模以及基礎核心產業等方面快速提升和發展，我們開始具備實踐智能制造的基礎條件。雖然整體上與德國、美國等歐美國家還存在一定差距，但已經開始形成自身的發展特色。

前面已經提到，智能化的實現一定是一個漸進發展的過程，不會立竿見影，也不會一蹴而就。在這個過程中，除了已經具備一定程度的工業基礎硬實力之外，還需要在眾多軟實力方面下功夫。

第一步，要轉變觀念，形成正確認識。在轉型升級的過程中由于對智能制造的理解不夠深入，制造企業可能存在盲目建設的情況。寧振波表示，現在企業更多的不是缺技術，而是缺意識。長期形成的以短期利益驅動為導向的功利思想導致有些企業還在想著能夠做小事，掙大錢，這種思想在智造轉型過程中是行不通的。

另外，作為傳感器廠商，德國西克在實踐以及與客戶企業的溝通合作過程中也有這方面的認識。西克中國市場總監崔麗麗表示，前些年，由于對“工業4.0”和“中國制造2025”的炒作顯得過于熱情和激進，從而導致不管是處于何種發展階段的企業都想著建立智能工廠或者向“工業4.0”方向靠近，好像沾到了邊，就搖身一變成為了先進制造企業。實際上，這種發展是不現實的。

其實，無論是“工業4.0”，還是“中國制造2025”都需要一個長期的發展過程，短期的投資并不能馬上兌現。不過在崔麗麗看來，這也許是智能制造發展必經的一個過程吧，就是從一開始的一哄而上，然后到慢慢趨于理智，最后到能根據自身情況有選擇性地進行產業和技術的迭代升級。

第二步，加快國產工業軟件研發速度以及在制造業當中的更新換代步伐。有人曾談到在智能制造時代，國產工業軟件任重而道遠。而在信息化與工業化融合的進程中，工業軟件作為使能工具是衡量企業軟能力的重要部分，而軟能力在某種程度上是一個企業核心競爭力的代名詞。

關于這種軟實力，中國工程院院士李培根認為是指軟件對機器或系統的感知進行分析、處理、決策優化，通過連接物理、人、信息系統并發現隱性規律，從而適應動態變化的環境，達到機器與人的協同。

不過目前，在眾多領域關鍵核心技術還是被國外軟件所占據，關鍵核心工業輔助設計、工業流程控制、模擬測試等軟件幾乎都是清一色的國外企業軟件。就像寧振波所提到的那樣，過去由于中國在虛實結合方面缺乏相應的工業軟件支撐，導致我們只能依靠國外軟件進行產品建模，這其實是導致我國制造業大而不強的深層原因，所以說智能制造的關鍵之處還是在于自主研發能力的培育和提升。

第三步，數據的采集、分析與處理在智能制造當中扮演著重要角色。之前也提到，智能系統的基本特征是狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行以及學習提升，而實現這些功能的基礎在于數據的采集、分析以及挖掘處理。

目前，由于受到大多數制造企業生產設備不高、信息孤島和系統應用封閉普遍存在等技術層面的限制，導致無法形成有效的數據采集和分析處理機制，進而制約著企業生產方式、組織流程以及服務模式的改進和創新。與此同時，工業領域數據的采集、分析以及挖掘處理過程較其他行業來說更為復雜，需要更完善、更先進的技術水平予以應對。

采訪中，崔麗麗表示，“工業4.0”有別于3.0的最大的一個方面就是智能化，智能化的基礎是大數據分析技術，國外有一種觀點就是可以把“工業4.0”簡單地理解為精準的數據管理。

另外，崔麗麗還提出了數據的所有權和控制權問題。今后，隨著企業智能化水平的越來越高，這勢必將成為行業內無法回避的難題。而要想從根本上解決這個問題，建立數據交換安全認證體系會是一個很好的方法，體系當中可以將相關技術協議、數據安全和所有權問題進行清晰定義，明確界限。

2016年2月在德柏林成立的“數據空間協會（Industry Data Space Association）就是這樣一個以建立數據所有權，使用權規范，以最大限度保證數據在網絡空間的傳輸交換的安全性為目的的非營利第三方技術機構。 而SICK作為此協會的創始會員之一，前瞻性地為未來的數據世界能夠做到隨時隨地對自己的數據進行控制做好充足的準備。

第四步，構建和完善智能制造標準體系。俗話說“無規矩不成方圓。”目前，無論是國家還是企業，針對智能制造標準體系建設都做了眾多工作。在國家層面，已經了《國家智能制造標準體系建設指南》。《指南》指出，要充分發揮標準在推進智能制造建設發展中的基礎性和引導性作用，建立政府主導制定與市場自主制定的標準協同發展、協調配套的新型標準體系。

在企業層面，以英飛凌為例，去年英飛凌與西安交通大學簽署了戰略合作協議，共同成立“西安交通大學管理學院-英飛凌智能制造管理聯合實驗室”， 雙方將建立長期、全面的戰略合作伙伴關系，并充分利用各自的經驗、技術和資源致力于智能制造領域。

蘇華博士在接受本報記者采訪時說道：“對于中國制造本身而言，標準建設還有待完善。我們與西安交通大學的合作主要是希望給國家在智能制造標準建設方面提出一些合理化建議，同時撰寫出一些有關智能制造管理的白皮書。”

第五步，產業生態建設必不可少。采訪中，無論是英飛凌還是西克都提到了行業生態的打造和建設問題。英飛凌提出的“與中國共贏”戰略包括四個部分：第一是助力“中國制造2025”；第二是幫助更多的中國企業走向世界；第三是積極參與中國新興市場的發展，包括智慧家居、智慧城市、高級輔助駕駛、智能交通等，為新興市場提供一些英飛凌的產品和解決方案；第四就是積極搭建生態圈，希望與更多的企業一起成長。

另外，目前西克正在推進的第一個項目是――APP Spaces，其有自學習的功能。是西克去年提出的基于工業4.0的開放平臺和生態系統。該平臺包括第三方、可編程的產品，將來智能傳感器應該都可以被編程，這樣一來其可以連接可編程的硬件和軟件，系統集成商，OEM客戶，可以在這個平臺上開發屬于他們自己的軟件系統。同時，該平臺在將來還可以滿足客戶千變萬化的應用需求，所以說這是一個開放的生態系統。

篇9

實際上，一些家電企業的這種說法太過淺薄：智能制造不等于機器人，智能制造的核心更加不是機器人，而是源自于企業由內到外的一場智能化革命。這其中涉及上游的產品研發、下游的分銷。

重新定義智能制造

智能制造其實是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在生產制造過程中能夠代替人進行各種智能活動。比如，分析、推理、判斷、構思和決策等。在產品的生產制造環節，通過機器與人的合作，去延伸和取代部分生產過程中的腦力勞動。它更新了自動化的概念，擴展到智能化、柔性化和高度集成化。

簡單來說，智能制造和機器人之間的關系就是機器人屬于智能制造的范圍，是實現智能制造的重要智能設備。但智能制造卻不只包括機器人。智能制造是指從產品設計、生產、加工、銷售等全部周期的數字化和智能化的體現。

智能制造核心是什么？

顯然，智能制造的核心并不是機器人。其本質是把制造過程中的黑盒子打開，把看不見的東西透明化，真正實現生產設備互聯互通，從消費需求到產品創新的數字化、智能化。

比如，海爾就主動向外界開放其互聯網工廠，并打造為“透明工廠”，讓消費者可以隨時了解、觀察海爾每一臺家電的生產制造過程。消費者可以隨時了解其家電產品的生產、制造以及發貨周期。

對所有家電企業來說，智能制造應該理解為一種智能化、信息化、技術化三化深度融合的過程。要實現智能制造，就要打破以往的傳統觀念，用創新思維進行管理，改變傳統的商業模式和生產模式。為了機器換人，為了自動化而自動化，甚至可能會把好企業給拖垮。

智能制造核心不是機器人

其實不管是智能制造、第三次工業革命還是“德國工業4.0”，都包含制造裝備，而機器人就是非常靈活的制造裝備。這一點是沒有什么爭議的，發展機器人既是順應歷史潮流，也是把握未來發展趨勢。

機器人的發展，應該可以分為制造和應用兩個方面。從應用層面講，國家工業機器人自2000年以來一直呈快速上升的態勢。在全部應用的機器人中，國產只占10%左右。這一方面說明，中國經濟形勢發展到了一個新的階段：工人工資上漲，勞動力短缺，機器人的大范圍應用是必然；另一方面也說明中國正在從制造業大國向制造業強國轉型，對包括機器人在內的自動化高端設備需求的迫切性很高。當然，要成為機器人強國就不能大量依靠進口，而是自己有能力來制造。

目前，中國工業機器人數量每年還在以超過10%的速度增長，國內正在建設的機器人產業園已經達到36個，還有一些公司也在做。在發展過程中，大浪淘沙是不可避免的，會冒出來一些在中國機器人發展歷史上有重要地位的公司，也必定有一些會銷聲匿跡。

中國和歐美等制造業的情況不太一樣。德國工業4.0實際上對應的是智能制造時代，而在這之前人家已經走過了1.0、2.0、3.0。我們國家可能現在剛剛處于2.0的時代，制造業基礎還欠缺比較多，但我們在互聯網方面的創新還是非常令人振奮的，比如說阿里巴巴、小米。

正是利用了互聯網的思維和技術，中國的小米手機能夠在智能手機中異軍突起，這在以往是很難想象的。實際上，我們的信息技術發展和國外的距離已經沒有那么遠，有理由從這里突破“走中國自己的智能制造道路”。智能制造主要是信息技術發展促進的結果，包括網絡、傳感器、IC芯片、物聯網等。這樣的進步使得獲取、傳遞和處理信息的能力和以往完全不一樣，使得以往不可及的地方變為可及，這樣制造才能智能起來。

現在也有些人把“德國工業4.0”簡化為“工業4.0”，甚至有人把“工業”也丟掉了直接叫“4.0”，好像要把其變成為中國踐行的信條。中德政府也在推動相關方面的合作開發，但是到底怎么合作，還需要仔細考慮。不同的制造行業智能的含義也有所不同，到底是自己主導開發，還是依照德國的技術標準，可能具體問題需要具體分析。

誠然，在“中國制造2025”戰略推動下，因為一些利好政策與政治因素，中國的制造企業都在積極推動生產線向智能制造方向轉型升級。但在熱潮之下，更應該冷靜分析：智能制造一定要先醫后藥、量力而行。因為缺少投資回報率的成本投入，哪怕是30%，也可能把一個好企業給拖垮。

所謂先醫后藥，就是先對企業進行診斷，再擬出最適合企業的路徑方法。任何步驟都繞不過先做好產品，進行創意產品設計，使其產品易于面向機器人裝配、低成本又高質量；再打造卓越的流程，擁有最少的浪費和最好的質量。在成功完善了以上兩步之后，再評估企業在通往工業4.0的道路上所到達的層次，進行業務需求排序，搭建智能制造的框架，構建良好的布局等。說到底，引進機器人，推動智能化進程，更像是一個結果，而非神奇的濟世良方，適合于所有的企業。

所謂量力而行，指的就是企業主必須認清企業所處位置、擁有的實力，清楚認知每一個位置的前進目標，在紛繁復雜的現狀里找到最適合企業所走的路徑，切忌盲目跟風。不貼合實際地去購置大量機器人的后果，只能是造成資金的浪費以及機器人的閑置，這樣的例子比比皆是。

“人”的作用正在凸顯

無論是不是局限于機器人生產，智能制造畢竟提升了效率、降低了成本，是大勢所趨。那么人究竟應該在智能制造中處于什么樣的地位？以機器人為代表的“硬件”與人所代表“軟件”，在智能制造中又該以誰為主？

篇10

機電自動化發展作為科學技術在制造業當中的重要發展標志，其所能夠為社會生活帶來的不僅是機械設備制造技術上的發展與進步，更是推動社會生產力水平向科技化、高效化發展的重要支持。隨著機電自動化在機械系統設計、調試等方面的應用，其對工程機械制造業的發展及效益提升帶來了重要推動。文章選擇機電自動化在工程機械制造中最常見的集中技術進行分析。

1.1集成自動化技術集成自動化技術是指機械制造中對各類生產經營、技術功能的集成性發展。在傳統技術模式下，實現對機械制造技術的集成化發展是不切實際的，但隨著信息技術的逐步完善與應用，集成自動化技術不僅得以實現，還成為了機械制造過程中使用最普遍的技術內容。隨著市場經濟體制地到來，機械制造業地競爭越來越激烈，為了能夠在市場競爭中站穩腳跟，很多機械制造企業開展技術研究與發展，通過將電子計算機輔助設計技術、數控教工技術以及企業管理系統等多種技術與系統內容引入到企業的機械生產制造系統中，得到了非常顯著地發展，并成為了機械制造業當中企業的發展潮流，CIMS工程應用的有效保持，在提升機械制造企業的生產能力和市場競爭里的基礎上，也實現了集成自動化技術地有效發展。

1.2柔性自動化技術所謂“柔性自動化技術”是以數控技術為核心，在融合其他先進技術的前提下而建立起的新興技術類型。從生產與操作過程方面來看，柔性自動化技術能夠實現機械制作與生產全自動化發展。在柔性自動化技術當中，包括機械設備的材料準備、制作、生產等一系列生產行為都由計算機來予以控制和操作。相比于傳統人力機械生產模式，柔性自動化技術不僅能夠在計算機技術的精確控制下，保證機械設備生產、制作過程中的各項生產行為、尺寸的準確性，同時還能大大減少對勞動力的應用，實現了對生產成本的有效控制，并在此基礎上實現生產效率地有效提升，在確保機械設備生產秩序的基礎上，提高生產效益。無論是從機械制造業未來發展角度考慮，還是制造企業的效益提升角度分析，柔性自動化技術都將成為機械設備自動化生產的主流模式。

1.3智能自動化技術智能自動化技術即智能華機電自動化技術，其是在計算機技術發展支持下，通過利用計算機智能系統對人類行為地模擬，從而替代人類去進行機械設備的生產操作及相關行為。從表面上看智能自動化技術與柔性自動化技術有一定的共同性，但智能自動化技術要比柔性自動化技術更高級，相比于柔性自動化技術而言，智能自動化技術能夠通過對人類行為地模仿，來提高自身的工作能力，并對生產行為產生一定的判斷力，這是柔性自動化技術所不具備的優勢。智能自動化技術在機械設備制造中的應用，能夠更進一步提升機械制造行為的準確性，并保證這一行為能夠始終保持在一個高水平狀態之上。需要注意的是由于智能自動化技術需要人工操作來作為主觀工作支持，因此要經常對智能自動化技術進行維護，以確保智能自動化技術的良好工作狀態。

2注意事項

雖然機電自動化在機械制造中展現出了多方面的優勢，但針對當前的機電自動化水平來看，其仍存在諸多不足，因此在實際應用過程中，要做好以下幾方面的控制：（1）規范應用流程。機電自動化在為機械制造提供支持是建立起機電自動化設備、系統軟件的規范安裝與應用前提下的，為此企業必須要嚴格按照機電自動化要求進行工作，避免操作不當而為企業帶來不必要的損失；（2）做好質量控制。機電自動化在機械制造當中的應用，確實能夠為機械制造帶來重要幫助，但企業必須要保證其所制造出來的機械設備質量符合質檢與應用要求，否則機電自動化為工程機械制造帶來的進步意義都是空談。

3結束語