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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #008080" align= center| '''<big>智能制造</big> ''' |- | [[File:A71ea8d3fd1f4134f2b47deb271f95cad0c85ea7.jpg|缩略图|居中|[https://baike.baidu.com/pic/%E8%92%99%E5%A5%87%C2%B7D%C2%B7%E8%B7%AF%E9%A3%9E/726966/1/a8014c086e061d95f662155f76f40ad162d9cab5?fr=lemma&ct=single 原图链接][https://baike.baidu.com/item/蒙奇•D•路飞/726966?fr=aladdin 来自百度的图片]]] |- | style="background: #008080" align= center| |- | align= light| |} 智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)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。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。谈起智能制造,首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元,对100个项目实施前期科研计划。毫无疑问,智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计,工艺过程设计,生产调度,故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方,生产调度等,实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是,要在企业制造的全过程中全部实现智能化,如果不是完全做不到的事情,至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题,下个世纪会实现智能自动化吗?而如果只是在企业的某个局部环节实现智能化,而又无法保证全局的优化,则这种智能化的意义是有限的。 =='''简介'''== 2015年9月10日,工业和信息化部公布2015年智能制造试点示范项目名单,46个项目入围。这些项目包括沈阳机床(集团)有限责任公司申报的智能机床试点、北京航天智造科技发展有限公司申报的航天产品智慧云制造试点、中化化肥有限公司申报的化肥智能制造及服务试点等。46个试点示范项目覆盖了38个行业,分布在21个省,涉及流程制造、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个类别,体现了行业、区域覆盖面和较强的示范性。沈阳机床也是本次金属切削机床行业中入选的企业。工信部在2015年启动实施“智能制造试点示范专项行动”,主要是直接切入制造活动的关键环节,充分调动企业的积极性,注重试点示范项目的成长性,通过点上突破,形成有效的经验与模式,在制造业各个领域加以推广与应用。 =='''评价'''== 工信部部长苗圩在会议上表示,智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容,也是加快发展方式转变,促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措,也是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。而推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程,也是一件新生事物,这需要一个不断探索、试错的过程,难以一蹴而就,更不能急于求成。为此,“要用好试点示范这个重要抓手。DNC早期只是作为解决数控设备通讯的网络平台,随着客户的不断发展和成长,仅仅解决设备联网已远远不能满足现代制造企业的需求。早在90年代初,美国Predator Software INC就赋予DNC更广阔的内涵—生产设备和工位智能化联网管理系统,这也是全球范围内最早且使用最成熟的“物联网”技术——车间内“物联网”,这也使得DNC成为离散制造业MES系统必备的底层平台。DNC必须能够承载更多的信息。同时DNC系统必须能有效的结合先进的数字化的数据录入或读出技术,如条码技术、射频技术、触屏技术等,帮助企业实现生产工位数字化。 <ref>[https://baike.baidu.com/reference/757860/1067RJdLe8f5fhzJhp-xGRdyBd178vQgibEDvxIl7PLuvxs6eK4br_Zc6O3Tl79B7utlaR99EClz8PQ-hqS0LK5QhA--zoPqjIji 智能制造]百度</ref> =='''参考文献'''== [[Category:470 製造總論]]
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