爱华网2014“中国、实践、管理”论坛论文
一、互联网思维下的智能制造的定义及形态
互联网思维下的智能制造的定义为：智能制造是将信息技术、网络技术和智能技术应用于设计、制造、管理和服务等工业生产的各个环节，以进行感知、分析、推理、判断和决策，从而产生的一种新的工业形态，大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能化的新阶段。智能制造具有三个方面的基本特征：一是智能性。与数字化制造相比，智能制造具有预测、决策与自主调整优化能力。二是融合性。智能制造是信息化与工业化深度融合的产物。发展智能制造可大大提高制造过程的自动化和智能化水平。三是革命性。智能制造是一种新的生产方式，推动传统大规模批量生产向大规模定制生产转变。
如上所述，智能制造的实现是基于互联网技术的渗透和应用，并与未来先进制造技术相结合，形成新的智能化的制造体系。智能制造是将具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到制造过程的各个环节。智能制造在企业的具体形态是：大数据系统、全球虚拟制造、工业云体系、计算机集成智能设计系统（CIIDS）、工艺系统及协同机制、全能制造系统（HMS）、并行工程（concurerntengineering,CE）、构建全球云物流公共服务平台第三方支付系统、关于云物流数据标准化体系、云物流公共服务平台。
随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统，更是计算机技术，系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制，集中管理。通过分析与优化技术，找到最优的控制方法，是互联网带给DCS控制系统维系智能制造重要条件。
互联网思维下的智能制造具有以下形态：（1）制造业供应链管理：互联网应用于企业原材料采购、库存、销售等领域，通过完善和优化供应链管理体系，提高了供应链效率，降低了成本。企业通过在供应链体系中应用传感网络技术，构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。（2）生产过程工艺优化：互联网技术的应用提高了生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。智能制造应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，从而提高了产品质量，优化了生产流程。（3）泛在感知网络技术：建立服务于智能制造的泛在网络技术体系，为制造中的设计、工艺、设备、过程、管理和商务提供无处不在的网络服务。目前，面向未来智能制造的泛在网络技术发展还处于初始阶段。泛在制造信息处理技术 建立以泛在数据处理为基础的新型制造模式，提升制造行业的整体实力和水平。目前，泛在信息制造及泛在数据处理尚处于概念和实验阶段，现均将此列入国家发展计划，大力推动实施。（4）虚拟实现技术：采用真三维显示与人机自然交互的方式进行智能生产，进一步提高制造业的效率。目前，虚拟环境已经在许多重大智能制造领域得到了广泛的应用和研究。未来，虚拟现实技术的发展方向是三维数字产品设计、数字产品生产过程仿真、真三维显示和装配维修等。（5）人机交互技术：传感技术、传感器网、制造系统无线网以及新材料的发展，提高了人机交互的效率和水平。目前制造业处在一个信息有限的时代，人要服从和服务于机器。随着人机交互技术的不断发展，我们将逐步进入基于泛在感知的智能制造人机交互时代。（6）空间协同技术：空间协同技术的发展目标是以泛在网络、人机交互、泛在信息处理和制造系统集成为基础，突破现有制造系统在信息获取、监控、控制、人机交互和管理方面集成度差、协同能力弱的局限，提高制造系统的敏捷性、适应性、高效性。（7）平行管理技术：未来的制造系统将由某一个实际制造系统和对应的一个或多个虚拟的人工制造系统所组成。平行管理技术就是要实现制造系统与虚拟系统的有机融合，不断提升企业认识和预防非正常状态的能力，提高企业的智能决策和应急管理水平。（8）电子商务技术：目前制造与商务过程一体化特征日趋明显，整体呈现出纵向整合和横向联合两种趋势。未来要建立健全先进制造业中的电子商务技术框架，发展电子商务以提高制造企业在动态市场中的决策与适应能力，构建和谐、可持续发展的先进制造业。（9）系统集成制造技术：系统集成制造是由智能机器人和专家共同组成的人机共存、协同合作的智能制造系统。它集自动化、集成化、网络化和智能化于一身，使制造具有修正或重构自身结构和参数的能力，具有自组织和协调能力，可满足瞬息万变的市场需求，应对激烈的市场竞争。
二、互联网思维下智能制造的架构及模式
（一）互联网思维下的智能制造具有三个方面的架构：一是涵盖产品全生命周期的设计、生产、管理、服务的智能化；二是产品的智能化，包括智能装备、智能终端等；三是生产方式和商业模式的变革，产品生产方式由大规模批量生产向大规模定制生产转变。
智能终端 |
智能制造 |
图1智能制造架构
（二）互联网思维下智能制造的模式
按照功能流程，把智能制造的模式分为智能设计、智能生产、智能管理、智能服务四个方面，每个方面的关键技术如下图2所示。
图2智能制造关键环节与技术
1、智能设计
指应用智能化的设计手段及先进的设计信息化系统（CAx系列、网络化协同设计、设计知识库等），支持企业产品研发设计过程各个环节的智能化提升和优化运行。
（1）产品设计图形化建模与仿真技术
图形化编程通过导入、拖放基本图素并定义图素之间的连接关系和交互信息而完成系统建模和程序的自动生成，提供了直观、快速、高效、可靠的系统建模、编程与仿真方法。具体包括图形化建模技术、仿真技术、软件设计等，如图3所示。
应用软件有CAD、CAE、Simulink、ADAMS、ANSYS、UG。管理系统有PDM（Product Data Management）产品数据管理、PLM (product lifecyclemanagement)产品生命周期管理。
图3产品设计图形化建模与仿真技术构成示意图
（2）智能工艺规划和智能编程技术
机床和机器人的规划与编程应综合考虑机器结构、工件几何形状、工艺系统的物理特性和作业环境，优化加工参数和运动轨迹，保证加工质量和提高加工效率。具体包括工艺系统和作业环境集成建模与仿真技术、工艺参数和作业任务优化技术、材料/成形过程与工件性能的关联建模技术、规划与编程的智能推理和决策技术，如图4所示。应用软件有CAM、CAPP。
图4智能工艺规划和智能编程技术构成示意图
2、智能生产
指将智能化的软硬件技术、控制系统及信息化系统（分布式控制系统DCS、分布式数控系统DNC、柔性制造系统FMS、制造执行系统MES等）应用到生产过程中，支持生产过程优化运行，它是智能制造的核心。
(1)生产系统建模与自组织技术
实现系统动态建模与重构，实现生产资源的即插即用和可重构生产系统；开发面向功能模型的生产系统自组织与自协调技术；建立面向可重构模型的系统实时动态运控方法。
具体包括功能模型技术、可重构建模技术、自组织/自适应技术、即插即用/实时测控网络技术，如图5所示。
生产系统建模与自组织技术 |
图5生产系统建模与自组织技术构成示意图
(2)智能生产执行系统技术
生产执行系统（MES）是企业资源规划（MRP）和车间作业控制的纽结和桥梁，旨在加强MRP的执行功能。智能生产执行系统采用智能化技术实现MRP与生产现场各种控制装置的无缝连接。
具体技术有自动识别技术（如条码、RFID等）、车间状态的在线智能监控、车间数据挖掘/知识发现技术、智能车间调度技术、特种工艺与精密制造技术，如图6所示。
应用系统有MES制造执行系统、MDC机床监控系统、MEMS微机电系统技术。
智能生产执行系统技术 |
图6智能生产执行系统技术构成示意图
(3)智能控制技术
智能控制是提高流程制造经济效益的主要手段之一，包括流程制造自动化系统软、硬件装备的研发。具体技术有智能传感技术、智能仪器仪表技术、变送器/调节阀/执行器智能控制技术、现场总线分布智能控制技术、嵌入式技术、质量控制与预知维修技术。
图7智能控制技术构成示意图
广泛应用的有分散型控制系统（DCS）、紧急停车安全系统（EDS）和火灾与有毒有害气体检测系统（F&GS），以及离散制造中广泛应用的可编程控制系统（PLC）、机床数控系统（CNC）、装备专用控制系统和工业计算机控制系统（PAC）。
(4)智能全息人机交互技术
利用电/磁场力效应原理、融合温度、振动等物理信息开发具有物理作用效应的新一代人机交互技术，最终实现全浸入式的“人在场景中”智能人机交互系统。
具体包括基于图形、图像、视频、语音、触屏、数据手套、数据头盔、触觉反馈装置等多种人机交互方式技术；三维图形化显示技术。
图8智能全息人机交互技术构成示意图
3、智能管理
企业管理的内涵主要包括产品研发和设计管理、生产管理、库存/采购/销售管理、服务管理、财务/人力资源管理、知识管理、产品全生命周期管理等。
企业的智能管理是整合企业管理内涵、业务流程、基础数据、计算机技术于一体，以供应链管理为核心，通过综合应用信息技术，按照智能管理思想设计的管理理念。智能管理通过对整个供应链内的各种资源进行统一协调、优化，使其资源能够更有效地参与到产品设计、生产、投放市场的过程中，降低成本，减少库存，缩短产品开发、生产和投放市场的周期，获得最大的供应链综合效益。智能管理的核心是在智能管控的基础上实现对企业供应链上整体资源的有效管理。
（1）智能管控
智能企业管控系统将使企业信息集成化、管控智能化、人机一体化，并提高企业信息集成能力和海量数据的智能分析能力，增强分散、无序、含有噪声的知识的处理与应用能力，提升产品生命周期管理和制造服务能力。企业智能管控能够实现企业透明化，及时发现企业存在的问题；实现管控集成化，提供企业生产管理、执行等信息系统集成方案和智能管控平台；实现知识有序化，使企业知识有序关联，提高知识的搜索和主动推送水平。
根据管理决策的形成一般过程，具体涉及的技术有异构系统集成技术、智能数据挖掘技术、企业管控决策支持技术、多目标优化技术、集成动态智能企业管理技术。广泛应用的数据挖掘系统如SybaseIQ、决策管理系统如IBM SPSS、多目标优化有Matlab、IOSO NM 、modeFRONTIER等。
图9智能管控技术构成示意图
（2）智能供应链管理技术
智能供应链管理系统面向企业间的集成，包括协同研发和设计管理、协同生产管理、协同服务管理、协同知识管理、协同电子商务等。利用新一代信息技术，建立信息集成平台，促进企业间的信息流畅通，支持制造资源的优化配置、供需双方的快速匹配和网络化协同设计制造，提高产品设计和制造的效率，支持制造业提供高效率、高精度、环境友好型和能源节约型的装备和产品。
具体包括海量3D零件库技术、物流跟踪与管理技术、资金流管理技术、集成管理技术、面向多供应链物料配置自适应优化技术、全流程集群协同优化和自维护技术。
广泛应用的有进销存系统、ERP系统、客户管理系统（CRM）等。
图10智能供应链管理技术构成示意图
4、智能生产服务
智能生产服务包含产品服务和生产性服务。前者指对产品售前、售中及售后的安装调试、维护、维修、回收、再制造、客户关系的服务，强调产品与服务相融合；后者指与企业生产相关的技术服务、信息服务、物流服务、管理咨询、商务服务、金融保险服务、人力资源与人才培训服务等，为企业非核心业务提供外包服务。智能制造服务强调知识性、系统性和集成性，强调以人为本的精神，为客户提供主动、在线、全球化服务，它采用智能技术提高服务状态/环境感知、服务规划/决策/控制水平，提升服务质量，扩展服务内容，促进现代制造服务业这一新的产业业态的不断发展和壮大。
（1）服务状态/环境感知与控制的互联技术
智能生产服务状态/环境的智能感知与控制系统的智能互联技术是整个智能制造服务的基础；包括制造服务状态描述的标准技术，为制造服务状态智能感知与控制提供基础支持；突破数据智能过滤、状态演变、多传感器融合的技术（即提高传感网络的鲁棒性技术）；感知/传感装置、运动控制间的智能互联、集成方面的通信协议；用于数控机床工业产品服务系统、生产物流服务等领域的典型制造服务状态/环境的智能感知、传感及其与控制系统的智能互联模型。
具体包括多传感器信息融合技术、传感装置的通信协议标准化技术、嵌入式传感网络设计技术、传感网络与运动控制系统的智能互联技术。
图11服务状态/环境感知与控制的互联技术构成示意图
（2）产品智能服务技术
产品服务系统相关标准，产品服务系统的智能配置与运作技术，以及相应的系统，实现产品驱动的智能化服务工程应用；机械产品全生命周期性能监控的RFID技术与传感器，通过产品服务系统智能接入的接口，实现产品服务系统在用户车间/工厂的“即插即用”，确保服务流程与制造流程的融合运行；重大装备类多产品服务系统的智能运行、诊断与维护方法，以及自主智能服务平台，提升产品服务系统在用户车间/工厂的智能运行、诊断与维护水平。
具体包括产品全生命周期性能监控的RFID与传感器技术、物联网智能终端技术、开发具有产品服务系统智能接入的接口的MES/ERP系统技术、产品服务系统的智能运行、诊断与维护技术。
产品服务系统的智能运行、诊断与维护技术。 |
开发具有产品服务系统智能接入的接口的MES/ERP系统技术 |
物联网智能终端技术 |
产品全生命周期性能监控的RFID与传感器技术 |
图12产品智能服务技术构成示意图
（3）生产性服务过程的智能运行与控制技术
生产性服务的智能匹配与交付模型的建立，使生产性服务交易象网上购物一样高效快捷，并为设计/制造服务资源的高效聚集提供软件平台的支撑。车间制造过程信息采集与传感技术、加工装备性能在线监测传感器与故障预诊断技术、产品制造能耗测量、评估与优化技术的研究。生产性服务的跟踪与再现技术，及相应的平台，实现对多服务商协同参与、多种生产性服务并存情形下生产性服务的跟踪与监控。生产性服务活动链的智能调度优化技术，及相应的软件系统研究，实现对多种生产性服务并存情形下整个生产性服务过程链的调度优化。
具体包括生产性服务语义描述技术、基于云计算的服务匹配与组合技术、复杂制造物流的智能调度优化技术、复杂制造物流的智能跟踪技术。
图13生产性服务过程的智能运行与控制技术构成示意图
（4）制造物联网与智能物流服务技术
制造资源物联网标准和模型的建设，构建基于公共外库/第三方物流的物流智能服务平台，为库存服务的定制、智能化接入与运行控制提供支持。低成本、高效的跨企业物流服务的智能定位、跟踪与反溯及其平台。云计算服务管理技术，不确定性因素下制造物流的智能优化与调度控制技术和调度优化系统。智能物流成套设备，超高频低功耗RFID及识别设备、制造资源物联网、公共外库/第三方库存物流平台、制造物流调度优化系统等。
具体包括公共外库/第三方物流的智能服务技术、制造资源物联网相关标准化技术、智能物流成套装备技术、智能跟踪技术、动态智能调度技术。
图14制造物联网与智能物流服务技术构成示意图
（5）生产与服务的智能集成共享与协同技术
企业智能生产服务的体系结构、关键技术与术语的相关标准的制定，并依托云计算、普适计算等思想，开发制造服务智能配置与运控平台，实现智能生产服务的“即插即用”。物联网和电子商务系统的数据挖掘与知识管理技术，实现对生产商与客户行为的自动分析与理解，构建基于云计算的互联网主动营销与服务系统。基于M2M（Machine-to-Machine/Man）的实现设计服务、加工服务、装配服务、操作服务、维修服务、再循环服务的集成和共享平台。
具体包括生产服务统一表达与服务组合技术、生产服务的体系结构与即插即用技术、数据挖掘与云计算技术、向产品全生命周期的基于M2M的智能服务集成与共享共创技术。
图15生产与服务的智能集成共享与协同技术构成示意图
5、智能制造装备
智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，其主要技术特征有：对装备运行状态和环境的实时感知、处理和分析能力；根据装备运行状态变化的自主规划、控制和决策能力；对故障的自诊断自修复能力；对自身性能劣化的主动分析和维护能力；参与网络集成和网络协同的能力。
(1)智能制造装备的九大关键智能基础共性技术
新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术；模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术；先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术；系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术；故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术；高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术；功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术；特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等；识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。
(2)智能制造装备的八大核心智能测控装置与部件
新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络；智能控制系统——现场总线分散型控制系统（FCS）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（PLC）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统；智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器；精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品；工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人；精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨；伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性；液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。
(3)智能制造装备的八大重大智能制造成套装备
石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置；冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备；智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线；自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备；建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备；智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备；智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备；智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（CTP）及高速多功能智能化印后加工装备。
三、互联网思维下智能制造的发展意义及研究方向
（一）、互联网思维下的智能制造成为新一轮产业变革的核心
智能制造的核心是数字化与智能化。制造业数字化智能化是新一轮产业变革的核心技术，一方面，它是实现机电产品创新的共性使能技术，使机电产品向“数控一代”和“智能一代”发展，从根本上提高产品功能、性能和市场竞争力；另一方面，它也是制造技术创新的共性使能技术，使制造业向数字化智能化集成制造发展，全面提升产品设计、制造、管理与服务水平，深刻地改革制造业的生产模式和产业形态，并有效减少资源与能源消耗、提高环境持续性与安全性。
发达国家大力推进制造业数字化和智能化。美国于1999年执行新技术政策，大力支持包括信息技术和新的制造工艺、智能制造技术在内的关键重大技术；2011年6月，美国正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”；2012年２月又出台“先进制造业国家战略计划”，提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台，以加快智能制造的技术创新。德国在2013年4月的汉诺威工业博览会上正式提出“工业4.0”战略（INDUSTRIE4.0）。“工业4.0”战略是德国《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，联邦政府投入达2亿欧元，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新，被看作是提振德国制造业的有力催化剂。
（二）、智能制造大幅提高柔性化水平
随着数字化和智能化技术应用的深入，将从产品设计、生产工艺、制造装备和运营管理等主要方面持续推动工业的智能化和柔性化水平的提升。在产品设计方面，采用面向产品全生命周期、具有丰富设计知识库和模拟仿真技术支持的数字化智能化设计系统，在图形图像学、数据库、系统建模和优化计算等技术支持下，可在虚拟的数字环境里并行地、协同地实现产品的全数字化设计，结构、性能、功能的计算优化与仿真，极大提高产品设计质量和一次研发成功率。
在加工工艺方面，广泛采用加工过程的仿真优化、自适应控制等数字化智能化技术，可极大提高各种制造工艺的精度和效率，大幅度提升整个制造业的工艺水平。
在制造装备及系统方面，智能制造装备、柔性制造单元、数字化车间乃至于数字化工厂等智能化生产系统的广泛应用，将大幅度提升生产系统的功能、性能、柔性、自动化与智能化程度。
在管理方面，集成应用数字化智能化技术，形成计算机集成制造系统、智能化集成制造系统、以至于数字化智能化制造企业，可实现产品的全生命周期优化及企业的资源最优利用与最佳模式运作，不仅可有效提高企业的市场反应速度和产品开发速度，同时可大幅度提高制造效益、降低产品成本和资源消耗，使制造业由资源高消耗和环境高污染转变为资源节约型和环境友好型，实现绿色制造。
（三）、生产方式和商业模式面临重大变革
在互联网、物联网、云计算、大数据等信息技术的强力支持下，智能工业企业可进一步进行更大跨度的资源集成，方便地实现远程定制、异地设计、协同生产、就地加工与服务，不仅使产品制造模式由批量生产向面向客户需求的定制化、个性化制造模式转变，同时，企业的生产组织模式及商业与服务模式等均发生根本性的变化，可在有效提高产品服务质量的同时进一步降低产品成本、减少资源消耗。
（四）、以机器人为中枢钮结的智能制造装备应用日趋广泛
智能制造装备主要包括智能化生产设备和生产线（工业机器人、智能机床、智能生产线等），是智能企业的构成基础。全球工业机器人需求快速扩张。2002-2012年，全球新装工业机器人年均增速约为9%，2011年全球新装工业机器人同比增长38%，2012年全球共新装机器人16余万台。到2025年，预计全球装机量达到1500-2500万台，年均增速为25%-30%。2013年初，郭台铭宣布启动“百万台机器人”计划。比如，富士康在深圳的iPhone5耳机生产车间使用机器人后，每台机器人每12个小时可完成2.4万个产品的工作量，而此前人工仅能完成1万个。未来，机器人将出现在抛光、打磨、镭射打标、焊接、喷涂等越来越多的作业岗位。
（五）、智能制造重点实验室展开的有关研究课题
其研究课题和内容包括以下方面：（1）智能制造知识的结构及其表达,大型制造领域知识库, 适用于制造领域的形式语言、语义学；（2）计算智能在设计与制造领域中的应用,计算智能是一门新兴的与符号化人工智能相对应的人工智能技术,主要包括人工智能网络、模糊逻辑、遗传算法等方法；（3）制造信息模型(产品模型、资源模型、过程模型)；（4）特征分析、特征空间的数学结构；（5）智能设计、并行设计；（6）制造工程中的制造信息学；（7）具有自律能力的制造设备；（8）通讯协议和信息网络技术；（9）推理、论证、预测及高级决策支持系统,面向加工车间的分布式决策支持系统；（10）车间加工过程的智能监视、诊断、补偿和控制；（11）灵境技术和虚拟制造；（12）生产过程的智能调度、规划、仿真与优化等。
参考书目：
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5、车品觉决战大数据：驾驭未来商业的利器 浙江人民出版社 2014年3月。
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8、张波O2O：移动互联网时代的商业革命 机械工业出版社2013年2月。
9、 [美]戴夫柯本（DaveKerpen），特蕾莎布朗（Theresa Braun），瓦莱丽普里查德(Valerie Pritchard)互联网新思维：未来十年的企业变形计
中国人民大学出版社2014年4月。
10、雷万云 信息化与信息管理实践之道 清华大学出版社2012年4月。
