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智能制造论文

摘要:网络信息技术与计算机技术等等众多学科的技术进行有效的融合,并且对于人类进行智能模拟,最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制,这种技术就是人工智能技术。人工智能技术具有重要的价值。随着时代的发展,人工智能与制造自动化技术的分析与研究,有利于我们了解人工智能发展的趋势与应用实践情况,最终可以在今后生中有效应用这项技术,促进我国经济的发展与社会的进步。
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智能制造论文:迎接智能制造新时代

装备制造作为制造业的核心,作为实体经济的主要组成部分,在国际竞争中起到至关重要的作用,可以说为当今国力之根本。从“互联网+”到“物联网+”,高端装备制造的智能化转身,是当下国家大力推进实体经济、“中国制造2025”战略和“一带一路”等倡议,深度融入世界经济的关键。

泰富海洋工程装备(天津)有限公司(以下简称“泰富海工”)是泰富重装集团旗下全资子公司,其正在投资建设的“泰富港机及海工高端装备制造基地”项目占地2200亩,制造基地所追求的智能化、数字化、物联网化,以及全新的商业新模式。此基地位于中国高端装备较为集中的天津滨海新区临港经济区,基地建成后,泰富海工将成为我国该行业内智能制造示范基地和“中国制造2025”示范工厂、中国乃至世界高端装备制造的标杆和先进制造的引领者。

目前,装备制造行业的“智能制造”需重点关注两个方面:装备制造各环节的“智能化”和“物联化”。装备智能与物联的融合,将成为未来智能制造的主流发展趋势,不仅将带来生产力的解放,更能释放出新的经济能量,对产业链的上下游乃至不同行业带来深度影响。泰富在夯实现有企业技术基础的同时,也在智能制造的道路上开展了自己的探索。

变定制制造为流程智造

泰富港机及海工高端装备制造基地陆域面积约145万平方米,按照功能布局,该基地分为七大板块,包括科研数据中心、联合厂房、移动厂房及调试坪、高端装备展示、超大件装配及模块组装、保税仓库、码头作业区。厂房建筑集成将运用绿色建筑、水源热泵空调、光伏发电等绿色环保节能技术,按照绿色建筑三星标准建设。

在基地的设计上突出智能、数据驱动与物联化,结合绿色、新能源等新技术应用。其中最具代表性的是科研数据中心,其内部中央控制中心是整个基地的智慧中心,可对基地所有产品的生产过程,包括从产品下料到零部件加工、焊接、涂装、检测、装配、调试、展示、体验、发运等进行实时监控和远程操作。

值得一提的是,该基地还将重点建设涵盖柔性制造及柔性生产线、智能化实时测控、智能化物流和零库存控制、信息化生产管理、大型机器人焊接单元的智能制造系统,以及辐射数字化研发创新平台、ERP系统平台、集团财务管控平台、客户服务平台及客户关系管理平台、企业管理门户的智能信息管理体系,创新性地变“制造”为“智造”, 并且从“生产型制造”向“服务型制造”转变,最大限度地满足国内外客户个性化定制需求,生产出一体化紧凑型高效装卸船设备、适应海上作业的高度稳定性系统、基于机器视觉的智能化卸船系统等一系列先进产品。

“物联协同”实现平台运维

现下,基于物联网的智慧城市建设已日渐成熟,滴滴打车、ofo等共享经济概念的出现为人们的生活带来了无限便利。在装备行业领域内,通过物联网手段实现机器、人、原材料以及产品的联通正逐渐成为主流。泰富结合自身特点,通过在工厂内各实体和产品之间建立物联网通信系统,将实现企业和产品的平台化运维。基于泰富现有战略布局,目前除湖南湘潭制造基地外,泰富在天津临港、安徽蚌埠、湖北沙洋等地都建设有产业化制造基地,各制造基地在智能化主旋律的基础上,通过物联网协同系统的建设,将充分实现各基地内部和基地之间协同制造,极大提高生产效率。

同时,以港口机械、海洋工程装备、散料输送等大型成套系统设备为主的产品体系,其精细化、智能化程度高的特点为泰富实现产品物联带来了极大的便利。产品物联和制造协同的有机结合,将有效助推泰富平台化运维模式的实现,对企业建设具有实时感知、业务预测、信息反馈和智慧决策智能管理系统至关重要。

“智能服务”助推商业创新

装备制造行业特别是大型装备制造行业普遍面临着设计、制造、施工、服务相互分割及集成性差的现象,资金运转很难灵活开展。泰富集团创新发展模式,实现了由制造型企业向制造综合服务型企业的转型,从单一产品制造商到系统配套服务提供商的模式转变。这为泰富的快速发展带来了强大动力,同时也槭谐∠钅康目展带来了复合挑战。

伴随着物联网的普及,智能设计、智能制造、智能产品的出现,原有行业内产业链上下游单一的业务模式将发生变革。以港机大型成套系统产品为例,其智能化和物联化的转型将使其运维方式更加多样,效能共享和效益分割将成为可能。通过与金融手段的结合,融资租赁这一装备行业现有主流金融模式将得以动摇和创新。

同时,伴随着以智能制造为核心的先进制造模式的普及,人在制造过程中的作用将逐渐往产业链两端延伸,泰富集团的工作重心也将向服务化转移。相信在不久的将来,在泰富集团内部,由服务带来的数据等无形资产价值将会比生产设备来的更为重要。

主动适应海工装备发展

作为高端装备制造业发展的重要方向,近年来,海洋工程装备制造业发展迅猛,已经成为我国重点发展的战略性新兴产业,也是发展海洋经济的先导性产业,《中国制造2025》将海工装备及高技术船舶列为十大重点领域之一。凭借良好的基础设施和成本优势,中国已经具备承接国际海工产业转移的条件。2012年《海洋工程装备制造业中长期发展规划》就提出,未来10年,我国海洋工程装备制造业的发展目标是:在产业规模、自主创新能力和综合竞争力上大幅提升,形成较为完备的产业体系,产业集群形成规模,国际竞争力显著提高,推动我国成为世界主要的海洋工程装备制造大国和强国。

面对机遇与挑战,泰富集团顺势而起,先后承担了国家发改委、工信部产业振兴和技术改造项目、国家科技部火炬计划项目、2015年湖南省科技重大专项在内的国家、省市等多个重大专项,被工信部授予“全国工业企业质量标杆”称号。

2014年,泰富成功晋级“中国民营企业500强”,并跻身“湖南民营企业百强”第14位。

“全球布局”实现国际化转型

近两年,泰富一直在抓紧布局“一带一路”,2016年11月,泰富与南亚国际分销商SDN.BHD.签订了马来西亚巴生港项目战略合作协议。2014年,通过当地合作伙伴帮助,泰富第一个国际化战略项目落地巴西。结合“一带一路”倡议,在“走出去”的路上劈波斩浪,国际订单纷至沓来。纵观全球,泰富先后与上海鼎信科技有限公司签订采购合同,为其印度尼西亚项目提供斗轮堆取料机;与巴西SYNERGY集团累计签订2.3亿美元合同;与塞拉利昂签订7.08亿美元的弗里敦伊丽莎白二世港口改建工程合作协议;与印度签订Haldia港口基础设施建设项目;与印尼签订东南苏拉威西散杂货泊位港口工程EPC总承包项目。

此外,依托“互联网+”, 泰富正在努力围绕高端装备交易,建设具有行业前瞻性的“中国国际高端装备交易服务创新中心”项目。通过对产业链上下游各环节的线上整合,围绕高端装备推出一揽子解决方案,助推企业转型。循着“中国制造2025”的路线,泰富不断地在渤海之滨开疆拓土,快速发展。

智能制造论文:工业大数据是智能制造基础

我国工业正显现积极信号。国家统计局日前发布的工业企业财务数据显示,今年1月至10月,我国规模以上工业企业利润同比增长8.6%,增速比前三季度加快0.2个百分点。其中,10月份利润增长9.8%,比9月份快2.1个百分点。

从目前发展的情况来看,智能制造和人工智能、云计算、物联网、传感器、网络安全、边缘计算、大数据等七大产业密切相关。业内人士表示,人工智能和传感器作为智能制造的核心控制技术,后期发展空间巨大。边缘计算、云计算、物联网、大数据等产业将智能制造的数据共享互联,建立起网络化的大环境。W络安全保证工业互联网的数据安全。

在信息为王的经济发展时期,数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维,谁就能赢得主动,赢得先机,占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核,所迸发出来的价值或将激活万亿产值。

智能制造将带动全产业和全领域的传感器应用和发展,从而成为新经济增长的巨大动力。同传统的智能化工厂不同,智慧工厂将实现工程技术、生产制造、生产供应和销售的全流程智能化;同时,还将带动智能电网、智能物流、智能建筑、智能移动设备和智能产品领域的快速发展。

基于此,霍尼韦尔大中华区研发副总裁兼首席技术官张大可认为,先进制造业、先进物流交通是今后五年投资的重点,市场规模将会达到2500亿美元。据了解,目前我国物联网产业规模已达到7500亿元,在智能交通、车联网、医疗健康等领域,已形成一批成熟的物联网运营服务平台和商业模式。

IIoT推动全球制造业转型

物联网(IoT)无疑是近两年来在科技产业界被讨论最多的热门话题,这个名词在消费性应用市场或许有大部分仍是天马行空的想像,以及因为业务模式刚起步、而显得有些“虚无飘渺”的商机,但是在工业应用领域,物联网却有一个更清晰的轮廓与更具实质性的内涵。

市场研究机构MarketsandMarkets预测,所谓的“工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)”市场规模到2020年可望达到1510亿美元的规模,2015到2020年间的复合平均年成长率(CAGR)为8.03%;而推动该市场的主要因素,包括相关半导体与电子技术的进步、云端运算技术的发展、IPv6标准化以及全球政府的政策推动等。藉由实现工业自动化技术以及智慧工厂概念,IIoT将是推动全球制造业转型的关键。德国提出的“工业4.0”──也就是第四次工业革命──即为其中的大规模策略之一,其他如美国、中国与印度等世界制造业大国,也各自拥有试图利用智慧科技来提升制造业效率、扩展营收规模与全球影响力的类似举措。

布署工业物联网所需的硬件技术其实都已经就绪,关键在于将这些硬件结合在一起、搭配适合不同应用之软件,以实现高效率智慧工厂的整体性解决方案;而由于工业物联网也包含电网架设、大量资料运算分析与传输,相关方案的稳定性、安全性、可靠性也缺一不可。此外,标准化以及一个能让其他产业链参与者共同合作的平台,会是其永续发展基础。

在制造业、IT产业与IC产业都具备丰富经验以及完整产业生态的台湾,可说拥有抢先掌握全球工业物联网商机的得天独厚条件;不过传统制造业者想转型智慧工厂,往往会因为不熟悉IT领域技术而不知该从何着手;有意切入工业物联网领域提供相关服务的IT业者,需要寻找能满足相关应用需求的最新软硬体技术与市场趋势;IC厂商要在工业物联网市场占据一席之地,则得从平台化的概念着手,以提供客户完整的解决方案。

机器人自动化市场越来越大

随着劳动力成本上涨,工业机器人也迎来了顺势发展的良机。不过以往看到生产车间的机器人大多是独臂侠,而未来机器人的发展将会根据专业化研发出分工明确的机器人,并且与3D打印、工业VR等充分结合,形成相互协作、共同分享的智能制造新模式。

目前,中国正在进行《 中国制造2025 》,新形势下工业领域势必会采取一系列动作。相关研究报告显示,2015年中国工业机器人市场,其中以六轴多关节机器人为最,占总体销量的46.2%。预计未来几年将会维持30%以上的高增长率。当然这离不开现在的传统工业所处的转型阶段需要智能技术的力量加以推动,由此衍生巨大的需求空间。又加之如今的消费机器人有下行趋势,有商家纷纷瞄准工业机器人行业,里应外合对手遇“冷”,种种条件都适于其发展。

面对工业机器人四大家族瑞士的Abb、德国的库卡、日本的发那科和安川电机来说,中国企业若想突出重围还得靠先进的技术来填补自动化生产线的空缺。尤其是汽车及电子行业。随着自动化水平不断提高,机器人的自动化市场也越来越大。

现在所谓的工业机器人实际上是一个Manipulator,就是一个工业机械臂,没有手,更无关乎智慧。而要想在中国市场占据一席之地,则必须发展心灵手巧的双臂机器人和多臂机器人。那么怎样的机器人才算得上心灵手巧?最简单的就是双臂机器人,就像人一样工作,但是作为一个智能机器人来讲,可以仿造动物界的多臂多足。包括全工位的双臂机器人,一个机器人可以做八个工位的工作,是不是有种八爪鱼的既视感呢。

换言之,心灵手巧就是智能引擎的代名词,正如现在比较流行的“工匠精神及“私人定制”,这就不是生产线上输出的了,而是一个智能中断和CPS网络控制器以及云制造平台综合的、有智能和柔性动作的机器人,从而实现真正的个性化制造。如此看来,如果所流水线的兴起将工业制造推向程序化,提高了效率,那么具有柔性机械手和心灵手巧的手臂的机器人将真正实现智能化制造,这不仅仅助推制造进入“分享经济”,更是机器人发展历程的一次重大突破。

大数据驱动智能制造

当前,以信息技术与制造业加速融合为特征的智能制造正风起云涌。但信息化与智能化到底该如何融合?大数据又与制造业有何关联?

对此,清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦瞬在论坛上给出回答:工业大数据是“智能”的来源,是制造业升级的重要驱动力。

韩亦瞬解释,无论是德国工业4.0,还是美国的工业互联网,其核心都离不开工业大数据。在美国,离散型制造积累的应用前景是最被看好的,甚至排在政府服务、通讯传媒领域之上,流程型制造业的潜力也排在银行业、健康服务之前。

在德国,无人工厂只是表象一部分,德国工厂已经可以做到两家竞争对手合作研发,甚至车间互换、共享,画地为牢的圈子、界限被打破,这都离不开大数据的支撑。“大数据是智能化的来源,未来制造企业的运营过程,或者说产品的全生命周期,都将由大数据串联起来。”韩亦瞬称。

他以知名工程机械三一重工和私人定制工厂青岛红领为例。前者已经建成了5000多个维度、每天2亿条、超过40TB的大数据,可以及时监测每台机器的运转受损情况等,提前做好主动服务。单单依靠其国内20万台设备,甚至可以成为我国宏观经济研判的重要依据。后者则探索了私人定制的C2M、M2B等模式。

北京工业大数据创新中心副主任陈晨也表示,对于工业企业来说,初级的大数据能让企业进行基础统计分析,这样对降本增效、新建业务模型有很大的好处。企业既可以做减法,依靠数据对标,减掉制造环节不必要的成本消耗;也可以做加法,例如拓宽业务渠道。而高级的工业大数据应用,则可以让企业先知先觉,开始做乘法、除法,比如预先判断企业的生产运行,以及整合供应链等。

工业大数据分析是智能制造的基础,也是支撑未来制造智能化的重要方向。加强大数据方法论的研究,开发出可以用于制造过程分析的工具和使用软件,才能真正推动制造技术的进步。

智能制造论文:实现智能制造 需走好这几步

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下, “中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等制造业国家战略,均旨在构建自身的智能制造体系,特别是新一代信息技术与制造业的深度融合,以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革,从而改变全球制造业的发展格局。

同一个目标 不同的实践路径

在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版,不过在实践目标上,德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合,发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意,其目标都是要实现工业体系的转型升级,就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

虽然三者实践的目标大同小异,但是工业化程度和工业基础的不同,还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动,政府采纳,然后上升到国家战略,是一个自下而上的推进过程,而“中国制造2025”是国家推动,企业实施,一个自上而下的推进过程。

从实践层面来讲,德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导,而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身,以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距,以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的,并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗?不是,对于我们来说一定是先解决应用需求,通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求,来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期,与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题

采访中,宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括:状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来,机器换人其实就是换的生产一线的工人,而有数据显示,实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系,所以说智能制造是完整的工业体系的转型,而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

对此,TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为,智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程,它能进行逻辑思维的自主判断;而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率,而智能化能够提高工艺水平。

其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程,并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化,在自动化的基础上发展信息化,然后通过自动化与信息化的融合,再发展数字化,最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化,将是不切实际的,逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

那么,又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢?他们之间仅仅是一种递进的关系吗?

宁振波认为,自动化是生产智能化的基础,而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到,机器换人是实现了生产环节的自动化,然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢?

其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点,基于产品模型,再完成工艺设计,由于是三维模型,工艺设计过程中还可以做仿真分析,最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模,仿真分析;工艺,仿真分析;制造过程,仿真分析;实验,仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。

另外,关于自动化、底只、智能化之间的关系,刘功效认为,三者既有可能是递进关系,也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段,又可能出现你中有我,我中有你的情况,这都要取决于企业所处的发展阶段,不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。实现智能制造的五个关键步骤

智能制造的完成在于工业基础和能力。目前,随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展,我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距,但已经开始形成自身的发展特色。

前面已经提到,智能化的实现一定是一个渐进发展的过程,不会立竿见影,也不会一蹴而就。在这个过程中,除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外,还需要在众多软实力方面下功夫。

第一步,要转变观念,形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入,制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示,现在企业更多的不是缺技术,而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事,挣大钱,这种思想在智造转型过程中是行不通的。

另外,作为传感器厂商,德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示,前些年,由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进,从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近,好像沾到了边,就摇身一变成为了先进制造企业。实际上,这种发展是不现实的。

其实,无论是“工业4.0”,还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程,短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来,这也许是智能制造发展必经的一个过程吧,就是从一开始的一哄而上,然后到慢慢趋于理智,最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

第二步,加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代,国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中,工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分,而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

关于这种软实力,中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化,通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律,从而适应动态变化的环境,达到机器与人的协同。

不过目前,在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据,关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样,过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑,导致我们只能依靠国外软件进行产品建模,这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因,所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

第三步,数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到,智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升,而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

目前,由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制,导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制,进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时,工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂,需要更完善、更先进的技术水平予以应对。

采访中,崔丽丽表示,“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化,智能化的基础是大数据分析技术,国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

另外,崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后,随着企业智能化水平的越来越高,这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题,建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法,体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义,明确界限。

2016年2月在德柏林成立的“数据空间协会(Industry Data Space Association)就是这样一个以建立数据所有权,使用权规范,以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。 而SICK作为此协会的创始会员之一,前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

第四步,构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前,无论是国家还是企业,针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面,已经发布了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出,要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用,建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

在企业层面,以英飞凌为例,去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议,共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”, 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系,并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。

苏华博士在接受本报记者采访时说道:“对于中国制造本身而言,标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议,同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

第五步,产业生态建设必不可少。采访中,无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分:第一是助力“中国制造2025”;第二是帮助更多的中国企业走向世界;第三是积极参与中国新兴市场的发展,包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等,为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案;第四就是积极搭建生态圈,希望与更多的企业一起成长。

另外,目前西克正在推进的第一个项目是――APP Spaces,其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品,将来智能传感器应该都可以被编程,这样一来其可以连接可编程的硬件和软件,系统集成商,OEM客户,可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时,该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求,所以说这是一个开放的生态系统。

除了企业自身积极推进的生态圈建设之外,囊括装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商,软件企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与,组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟也是推进行业生态建设的很好尝试,这样可以促进产业上下游产业链的协同发展。

此外,在智能制造的推进过程中,还需要完善技术转化与转移的畅通机制,同时构建成熟的人才培养、公平交易以及诚信环境体系,不断改善和提升中国智能制造推进实施过程中的制度环境。

智能制造论文:智能制造工程

摘 要:随着科学技术水平的不断提高,人工智能技术在众多的领域中进行了应用。因此,本文主要以人工智能技术与电气自动化技术结合形成的新型智能制造技术在智能制造业中应用为例子,主要就人工智能技术的基本介绍、人工智能技术在智能制造业中的应用两个方面内容进行论述。

关键词:智能制造技术;人工智能技术;智能制造业;基本介绍;应用

1 人工智能技术的基本介绍

1.1 概念

网络信息技术与计算机技术等等众多学科的技术进行有效的融合,并且对于人类进行智能模拟,最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制,这种技术就是人工智能技术。随着时代的发展,人工智能技术具有重要的价值。比如:对于机械等进行智能化控制,可以在遗传编程、信息图像、语言等各个方面进行应用。

1.2 特点

人工智能技术具有以下方面的特点。第一,性价比高。我们以智能制造业为例子进行具体说明。智能制造业一方面在运行中需要对于大量的数据信息等进行计算,分析等工作,另一方面需要对于运行的过程进行有效化监控。应用以往的方式需要花费大量的成本。而应用人工智能后,需要应用较小的成本,就能实现智能化控制与分析。第二,具有可靠性的特点。人工智能是在网络信息技术、计算机技术等为基础形成的新型高端技术类型,可以在全过程控制中保障智能制造业的安全。第三,具有可操作性的特点。光纤、电缆、网络信息、计算机等众多领域的进步与发展,为人工智能的应用提供了强大的技术支持,有利于其进步与发展。

2 人工智能技术在智能制造业中的应用

2.1 对于自动化控制流程的简化

在智能制造业中进行产品的生产操作比一般产品要复杂,尤其是对于操作流程的控制具有非常高的要求。而应用人工智能技术之后,有关的操作人员只需要应用网络操作智能控制系统就可以实现对于操作平台的全过程智能自动控制,一方面保障了产品的质量与安全,另一方面使得系统对于可能出现的故障进行提前判断,进行必要的安全规范处理。如图1所示。

2.2 对事故和故障的及时处理

人工智能在智能制造业中进行应用,可以对于事故和一些故障进行及时的预防和处理,最终保障智能制造业产品的质量和安全。这种应用方式的特点在于,有效的弥补了传统监测技术中存在的缺点和不足,建立起了动态化的监测网络系统,对其生产中的状态进行实时监控,对其质量的功能进行了有效的保障。除此之外,我们应用智能技术中的模糊理论可以建立起有效的刀具状态识别模型,建立起有效的监控参数和刀具状态之间的模糊关系,对于我们今后对于智能化制造技术的应用有重要的启示。但是,这种应用还存在一些问题。因此,我们需要在今后的应用中对于这种方式进行有效的改进,提高其应用的质量和水平,全面提高刀具监控的水平,提高智能制造业的质量,实现其良好的经济效益和社会价值。

2.3 对产品设计的优化

以往的制造业设计中需要进行大量的实验,设计出众多的样品,一方面花费了大量的时间、经历、金钱,最终成型的产品也不一定达到令人满意的程度。而将人工智能技术在制造业设计中进行有效的应用,其可以对于设计工作建立起网络化信息模型,并且对于设计出的产品在网络上进行生产过程应用仿真,有效了解设计出的产品具有怎样的缺点和不足,在网络模型平台中进行有效改进,再次进行应用生产过程仿真,大大提高产品设计的质量与水平,还节省了大量的时间与金钱,对于产品进行了优化设计。

3 结语

对于人工智能与制造自动化技术的挑战问题进行分析与研究,有利于我们了解人工智能发展的趋势与应用实践情况,最终可以在今后生a中有效应用这项技术,促进我国经济的发展与社会的进步。

智能制造论文:中国制造2025下“智能工厂”建设的分析

【摘要】中国制造业转型升级工作已有序推进,宁波作为“中国制造2025”的首批试点城市,在“中国制造2025”的建设中起着重要的示范作用。本文主要以宁波汽配业为例对宁波制造企业智能工厂的建设现状进行介绍,并对在建设智能工厂时所遇到的问题提出一些建议。

【关键词】中国制造2025 智能工厂 建设 建议

一、引言

面对工业4.0和工业互联网的新工业革命浪潮,由于大多数中国制造企业没有掌握制造的核心材料、设备及工艺,还处于劳动密集型“规模化流水线”的工业2.0时代,仍然徘徊在价值链的低端。互联网引导下的新工业革命使得企业必须改变传统制造方式,提高生产效率,建立专业、高效的智能制造工厂或者将资源聚焦到产品的前端创新研发和后端用户服务以有效支撑企业走向低碳、智能、创新发展,占据激烈市场竞争中的有利地位,掌握发展主动权。而中国制造2025的提出就是为了实现中国制造业由大而弱转变为大而强,由制造大国升级为制造强国,实现中国经济从依靠投资和出口推动向技术进步和效率推动的转变。

2016年8月,工信部、中国工程院、新华社和宁波市政府联合发布,宁波成为中国制造2025的首个试点城市,工信部副部长辛国斌表示,宁波制造业有着扎实的基础,制造业产业格局清晰,宁波作为试点城市,以提质增效为核心,利用区域优势和政策优势,大力发展具有自身特色的新型制造业体系,着力推进智能经济。

二、国内外智能工厂建设现状

(一)国外研究现状

在德国学术界和产业界的建议和推动下,德国政府于2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略。该项目旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其核心是连接,技术基础是网络实体系统及物联网,目的是把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密连接在一起。德国在推动工业4.0这一国策时将重点放在智能工厂上,这与德国制造业在德国经济中有着举足轻重的地位分不开。德国拥有强大的设备和机床制造能力,是最具竞争力的国家之一,推动智能工厂这个项目,可以全方位地提升德国工业界的整体实力,对于整个制造产业链(信息技术、生产物流管理技术、自动化控制技术、机电一体化技术、工业科技产品的科研和开发、3D技术、复杂工业过程的管理技术和电子嵌入式系统技术等)产生颠覆性的变化。

同时德国工业4.0可以概括为:一个核心,两个重点,三大集成,四个特征和六项措施。(如表1)

美国政府战略推动创新,积极实施“再工业化”实现美国的先进制造。金融危机后,美国政府将发展先进制造业上升为国家战略,希望以新的革命性生产方式重塑制造业。自2009年起,美国政府出台《重振美国制造业框架》,并先后启动“先进制造伙伴计划”和“先进制造业国家战略计划”,发布《国家制造业创新网络初步设计》,集中力量推动先进制造业的发展,力图打造一批具有先进制造能力的创新集群。

美国的先进制造,主要是借助信息化智能化来实现智能制造,着力发展纳米技术、生化科学,在信息、材料、能源、控制等工业技术领域保持领先地位,着力发展高级智能制造,总得来说美国先进制造主要有一下特征:(1)继续发展前沿科技,并利用先进技术对现有传统技术M行改造;(2)在关键技术领域保持绝对的领先,在制造业利用先进技术,如先进传感器、工业机器人、3D打印和智能化工厂等;(3)前沿科技相互交叉,催生新技术并发展新技术的新兴市场;(4)制造方式更加的低碳、智能、柔性化,体系技术创新和可持续发展。

日本推行的特色工业4.0,其突破口是人工智能。它的一大特色是通过对人工智能产业的探索来解决劳动力断层的问题,而其首先应用的领域就是工业化生产线。如本田公司通过对机器人等先进技术和产品的采用及改良,大幅缩短生产线,建成了世界上最短的高端车型生产线。与此同时,日本政府还加大了对3D打印机等尖端技术的财政投入,计划实施“以3D造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目,开发世界最高水平的金属粉末造型用3D打印机。

(二)国内研究现状

中国面对第四次工业革命,在2015年发布《中国制造2025》十年行动纲领,希望通过“互联网+”,实现产业结构改革和效益的增加,跻身世界制造强国行列,完成三步走战略。(如图1所示)

浙江省针对《中国制造2025》,自2013年开始,每年实施5000个机器换人项目,实现5000亿元机器换人投资,推动工业生产方式由“制造”向“智造”转变。作为浙江省第二大城市以及“中国制造2025”的首个试点示范城市,宁波制造业的转型升级进行得如火如荼,在智能工厂建设上已进入实质性阶段。如今,宁波市已与全球最先进的智能制造企业西门子公司开展对接洽谈,全面打造智能工厂。智能工厂将先在一些电器以及汽车零部件行业进行试点,到2016年10月,宁波市将启动智能工厂的整体设计方案,5000多家中小型电器及汽车零部件生产企业将尝到智能工厂的“头口水”。数控机床、工业机器人及智能化、高端化设备也将得到大幅度应用。

目前,宁波制造企业智能工厂建设的一大共同特点是:通过进口或自行研发的自动化生产设备、先进生产技术以及各种信息汇总系统及软件来实现生产流水线的少人化。以往需要花费大量人力才能完成的工作,现在许多都能通过各类软件或系统的运用来高效率地解决。就目前宁波制造企业建设智能工厂的大体情况来看,ERP系统以及仓库管理系统等这类基础性的信息系统已经较为普及。除去这些基础性的信息系统之外,其他更新、更高端的信息系统如条码系统,也在企业内部人才不断地向外学习并自行研发中得以逐渐发展,并在各制造企业中得到了不同程度的应用。宁波在《“中国制造2025”宁波行动纲要》中立足国际,以建成国际一线制造业创新体系为目标,在石墨烯、稀土磁性材料、高端金属合金材料、关键基础件、专用装备、光学电子、汽车电子、专用集成电路等8大细分行业,打造一批千亿级企业,在智能工厂的建设上有着表率作用。

江苏省聚焦新一代信息技术、新材料、高端装备等15个重点领域,着力做好高端装备创新建设、质量品牌建设、智能制造工程建设,加速健全智能工厂实现制造业国际化、绿色制造。南京作为江苏省省会,“中国制造2025”试点城市群,在2015年发布《中国制造2025南京实施方案》,其瞄准新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物医药和医疗器械等七大类14个重点领域,明确主攻方向,集中力量突破一批关键技术和重大装备(产品),加快产业化步伐,引领制造业向中高端迈进。

三、宁波“智能工厂”发展现状

在全球经济放缓、需求萎缩、成本上升的大环境下,宁波制造同样面临挑战。成为试点城市后,宁波将探索4种产业培育模式:“产城融合+要素聚集”、“需求牵引+定制推广”、“民营经济+开放协同”、“基础技术+平台服务”。

制造业是宁波的支柱性产业,2015年宁波实现工业总产值16700亿元,其中规模上工业总产值13757亿元,2016年宁波实现工业增加值3766.6亿元,其中规模以上工业企业实现增加值2799.1亿元。分企业类型看,规模以上大、中、小型企业工业增加值分别增长12.4%、4.1%和5.0%。分经济类型看,有限责任公司、国有企业增加值分别增长15.7%和13.3%;私营企业增长7.1%;港澳台投资企业增长4.0%,外商投资企业增长5.2%。全年规模以上工业企业实现销售产值13886.2亿元,增长4.1%,其中出口交货值2816.9亿元,下降1.5%。全年规模以上工业企业实现利润总额993.8亿元,增长30.5%,实现利税总额1746.9亿元,增长18.0%。从以上数据可以看出,宁波工业在近几年保持了中高速的增长。

从统计报告中可以看出,宁波高端制造业和节能环保制造业占总体工业增加值比重较轻,且在固定资产投资上,第三产业投资额度同比上涨16.5%,第二产业投资额度下降2.1%,2016年全市规模以上工业科技活泳费支出205.9亿元,比上年增长12.1%。规模以上工业新产品产值4613.7亿元,增长14.3%,新产品产值率提高到32.0%,再创历史新高。工业结构趋新趋优,规模以上工业中,全年战略性新兴产业、高新技术产业、装备制造业增加值分别为484.5亿元、1153.7亿元和1319.9亿元,分别增长10.4%、9.1%和11.1%。可以看出,近年外商投资企业、港澳台投资企业增幅较大,但国有企业增幅较小。

四、宁波建设“智能工厂”面临的问题及建议

(一)面临的问题

(1)高端装备制造对外依存度高。目前,宁波仍处于工业化进程中,制造业大而不强,关键核心技术对外依存度高。随着制造业的规模化和现代化,宁波制造企业开始大幅度投入,采购国外先进技术和设备,一些企业已经与外资企业协同开发,但是仍未掌握核心技术,宁波较多制造企业集中在较为低端的工业生产,关键零部件如自动变速器、发动机控制系统等都由外资企业所掌握,这就造成宁波制造企业低附加值、低科技含量、低价格的局面。

(2)缺乏长期充足的资金支持。在《中国制造2025》的规划中提到高档数控机床和机器人的研发和使用,需要大量的资金投入和资金支持。企业在维持生产经营活动的同时需要资金投入以扩大生产,技术开发、设备购入以及核心技术都需要大量资金,企业对高端设备和技术的投入短期内对于经济利润没有较为明显的改善。这就需要政府对高端设备和技术进行研发。

(3)缺乏专业技术人才。相对宁波对技术人才的要求以及智能制造发展的要求,宁波市技能人才培养还存在较大差距,技术人才供给出现明显短缺。现今,行业指导和企业参与职业教育普遍缺乏积极性,考虑更多方面因素,众多企业对于接受职业院校学生实习的积极性并不高。校企合作结果不尽人意,合作内容和形式都较为单一。

(二) 建议

(1)引入高端制造装备并掌握核心技术。宁波市政府可以资助企业自身开发或从国外引入高端材料和制造设备,同时为其配备专业的研发团队,在研发新技术的同时,关注和结合目前国际上已有的技术,在技术专利上不与其他国家发生冲突,但又能保证拥有该项技术的同时有新技术的支撑。从而改善工业原材料普遍存在的产品质量低、或者质量不稳定的情况,以及生产企业必须根据原材料情况进行调整,而造成的生产周期长、产品质量低的状况。

(2)保障充足有效的资金投入。企业应该积极寻找合作伙伴,筹集充足的资金,以自身的特点和优势、技术和质量吸引外资流入,或是与政府项目进行合作,从而在品质上进行强有力的推广和宣传,实现企业的发展和市场的扩张。同时,政府应支持企业围绕智能工厂开展管理经营模式创新,应当对制造企业加大人力、物力以及财力等方面的全面投入和支持。另外,企业应该从自身实力出发,结合自身发展情况,合理投入资金至相关产业链,实现产出和资金投入的正比增长,实现有效的资金投入和利润的增长。

(3)增强自身创新能力,实行“开放式创新”。企业发展应当从要素驱动转变为创新驱动,树立强烈的创新理念,转变仅仅依靠人力的传统生产模式,努力构建成本更低廉、产能更迅速、质量更稳定的无人化工厂,简化产业链,提高生产效率,同时进行产品技术创新,以技术优势带动品牌优势,以提高自身核心竞争力。同时,要采取创新优化的管理经营手段,例如将层级式组织结构转换成扁平式组织结构,减少因管理流程中繁复的手续所造成的时间上的损失。

(4)加强高素质人才的培养和引进。真正技术研发还是在人的身上,这是企业发展的隐形竞争力。我国的工业结构中,大型国有企业仍占主导地位,总体产能过剩,经济下行压力大,高质量产品创新能力都需要提升。社会环境中,青年人、大学生嫌弃黑脏乱,工业企业中招工困难,高素质人员缺乏,社会对工业企业从业人员评价低,直接影响工业企业的质量提升和效益提升。因此,加强高素质人才的培养势在必行。企业可以加强与周边各高校的合作,建立起人才合作培养机制。同时,加大内部员工培养力度和招聘优秀人才相结合,完善多层次人才体系,也是不可忽视的的关键一环。

五、总结

宁波自2015年被设为“中国制造2025”试点城市已整一年,在智能工厂的建设上以技术创新和新产品开发为突破点、以自主创新为发展手段,在生产总成本、产品上市周期和企业管理都有优化。面临的问题主要是对资金、人才和政策的缺乏,而这些问题都可以通过多方面的联合,以一定的手段得以解决。《中国制造2025》下智慧制造的目的和对智能工厂的建立都可以达成。

智能制造论文:智能制造经济新动能中的财务管理探究

[摘要]当今社会科学技术日新月异,科技产品更新换代的速度让人咋舌。智能产品在人们的生活中更加普遍,人们对智能产品需求越来越多,且对于智能技术的先进性、稳定性等质量要求也越来越严格。就目前的现状来讲,我们的生活已经离不开人工智能了。智能技术已经成为新技术改革的核心内容,将带来巨大的经济效益。要想在智能技术的发展方面有所突破,打造智能经济新动能是十分必要的。而在智能制造经济新动能中的财务管理工作是十分关键的,今天我们就对智能制造经济新动能中的财务管理来进行探讨。

[关键词]智能制造;经济新动能;财务管理

当今,电子产业的发展在经济发展中起着十分关键的作用。智能信息技术在个人消费、工作、医疗等方面都起到了十分重要的作用,给人们的生活带来了便利。但电子产业的发展也遇到了难以突破创新的问题。人们对一些智能机器人以及虚拟现实技术等新兴电子产业开始有了浓厚的兴趣。这促进了新兴智能技术的产生与发展。为了能更好地促进电子产业的发展我们需要对目前的产业所面临的问题深入了解并想出对策。只有这样,才能打造经济新动能。无可置疑,新经济动能必定带来一定的经济效益,为了智能制造更好的发展,财务规划管理也是其中重要的部分。

1智能制造当前遇到的挑战

智能制造产业虽然发展迅猛,但已到了一定的程度。为了找到创新发展的突破口,必须对当前市场进行分析,找出智能制造产业面临的问题和挑战,想出对策应对,为智能制造的持续发展注入动力。通过调查分析,对此有了一定的了解。

11内部因素

核心技术和高端产品供应能力不足。产品制造多于产品创造。归根结底是因为我国电子产业核心技术依然处于一种急需外来核心技术支持的阶段。创业创新支撑体系和公共服务平台不够完善。现在是数字信息时代,智能制造产业的发展对于创业创新支撑体系的依赖性高,而公共服务平台不完善使得消费大众对电子产品的了解和反馈有一定的阻碍。为了生活便利,人们经常在应用市场下载一些新研发的应用软件,但有的智能硬件在各类应用市场的云端服务层存在数目众多、组织混乱、标准不统一,且存在生态化碎片等问题,制约了智能软硬件的持续升级开发。此外安全性、兼容性、可靠性、标准模糊等问题仍然存在。

12外部因素

传统智能制造产业供给侧和应用侧的互动不显著,重要行业领域在信息化应用中供给方与应用方缺少良性互动。高端产品供应能力不足,难以满足高端客户的需求。这些都会阻碍我国智能制造产业的发展,这就要求我们必须掌握核心关键技术,提高高端产品的供应能力。

2经济新动能的发展

随着物质生活水平的提高,人们对智能产品的需求从通信工具、家电转化为智能衣物、智能机器人等新兴智能产品,这就是智能制造中的新动能。所以要注重这些新兴智能产品的开发和制造,打造经济新动能,开创新空间。

第一,引进高水平的智能科研人员。人才是技术发展的核心,要注重人才的培养,引进新型的创造性人才,打造新的智能产品来满足人们对新型智能产品的需求。新型智能产品更快地更新换代,智能经济的发展才能不断地提供新动能,相辅相成。

第二,注重经济新动能的探索。对广大人民群众的需求,必须要深入了解。只有深入了解,才能投其所好,创造出所需要的智能产品,开创经济发展新领地,抓住发展要点,把握好商机,打造经济新动能,智能产业的发展才会更有前途。

3经济新动能中的财务管理思路

31财务管理权利要有效分散

由于机构庞杂,权力的过于集中,会导致权力滥用、管理片面、管理效率低下等问题,尤其是财务管理关系着整个行业的命脉,所以财务管理中一定要注重权力的有效分散。只有权力有效分散了,各种权力之间才能相互制衡,才能保证管理工作中少出纰漏,资源才能得到有效的配置,才能发挥规模经济效应。而且权利的有效分散,利于财务管理的决策,经过各个管理职位上人员的讨论最终达成共识的财务决策,不仅降低了策略失误的可能性,而且集思广益,利于财务决策的统一性及可操作性,避免决策片面化。所以必须妥善处理好财务管理权力的集中与有效分散。

32财务管理中实现财务与业务的统一

在实际工作过程中必须保证财务和业务的统一。两者只有保持同步,才能促进新动能经济的和谐。所以在财务管理过程中,一定要实现财务和业务的统一,只有以此为前提条件,经济新动能的发展才会有前途,智能产业的明天才会更加美好。

33提高财务信息效度,提高预算准确性,增加经济效益

根据以往的经验,预算准确性对企业财政收入有显著正影响,财务信息效度对预算准确性有显著正影响。所以我们对于财务信息的记录、整理、核对等一系列工作都要认真对待,提高财务信息的效度。执行过程中如遇市场环境改变、国家政策调整等,预算要及时调整偏差,财务部门应建立相应的有效机制,规范企业各种生产经营行为,将其所有经营行为都纳入科学化管理的轨道上,在经营管理、资金监控和物资调配等方面实现同步控制信息流、资金流、物资流。

34财务管理中投资聚焦重点应用领域,推动产业整体发展

对于投资重点应用领域,我们要另辟蹊径,重点推动一些基础好、潜力大的应用的发展,使得这些应用快速普及,先行示范,带动智能技术的整体发展。并在这推动过程中形成一种标准,使得其他的应用也带动发展,进而逐步标准化、规范化,直至促进电子产业整体的发展。我们有理由相信我国的电子产业的前途将是一片光明的。在此过程中,财务管理的资金投入的比重十分关键。财务管理人员应充分考虑这些问题,依经济发展的风向及公司全局性的战略决断,财务在重点应用领域的投资的把握与运筹发挥着重要作用。财务管理得当,投资到重点应用领域的项目会为经济新动能的打造制造一定的物质基础,有了这些物质基础,我们加大在新动能方面的资金投入,快速壮大新动能经济,从而促进智能制造产业的发展。

4结论

智能化的到来使得电子产业的发展进入了“调速换挡期”,智能化转型孕育着发展的新动能经济。发展新动能经济的重中之重则是财务管理的新思路的突破。我们只有意识到这一点,我们的电子产业才有希望。所以,我们要合理进行财务管理,针对所面临的问题和挑战提出对应的策略,促进电子产业的转型,打造智能技术l展的新动能。需要财务管理对新动能技术各个环节分配合理,对于重要的环节、领域要加大资金分配。只有足够的资金支持,新动能发展的速度才能快速提升。所以经济新动能中的财务管理工作十分重要。这就要求财务管理讲究方式方法。也就是以上所说财务管理中应该注意的问题。

智能制造论文:苏州“智能制造”人才现状与培养发展对策

[摘要]制造业要素供给的巨大变化,使苏州对发展具有要素集约效应的“智能制造”有迫切需求。库卡机器人、发那科、微软苏州研发中心、绿的谐波等20余家企业的调研表明,智能制造时代的人才,除了要具有良好的职业道德和工匠精神外,还须具备以下能力:①精通专业技术;②极强的多领域理解力和沟通合作能力;③极高的人文素养和认知境界。苏州在实施人才优先发展战略中,已形成了“姑苏领军人才―紧缺人才―高技能人才”等人才层级,人才高地已初现雏形,但对于“智能制造”发展所急需的专业技术人才、中高端复合型人才,以及创新创业人才供给仍然捉襟见肘。因此,苏州应通过创新政府资金资助方式,加强长三角与国际区域人才交流与合作,完善智能制造人才培养培训计划,打造人才乐业环境等措施,有的放矢地培养、吸引、留住“智造”人才,使人才服账罩荨爸窃臁薄

[关键词]智能制造;人才调研;苏州;问题与对策

人才资源是推动一个地区经济发展的力量之源。无论是德国的“工业40”、美国的“工业互联网联盟”,还是我国的《中国制造2025》和“互联网+”,都将变革的方向瞄准了代表先进制造业的“智能制造”产业。苏州经过改革开放近四十年的高速发展,制造业要素供给已发生巨大变化,劳动力、土地、资源、能源约束都相继出现,已经进入必须依靠技术进步和产业变革实现发展的新阶段,苏州对发展具有要素集约效应的“智能制造”有迫切的要求。“智能制造”正在重塑人们既有的生产、生活模式,对从业人员的技能、素质提出了更高要求,苏州已有人才数量、技能与素质是否能满足智能制造业的发展需求,如何培养、吸引、留住“智造”人才,使人才服务苏州“智造”,是本文的研究目的。

1 “智能制造”对人才能力的要求

“智能制造”(Intelligent Manufacturing,IM)源于人工智能的研究。一般认为“智能”是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是获取和运用知识求解的能力。“智能制造”通过智能机器与人的协作,去扩大、延伸和部分地取代人类在制造过程中的体力与脑力劳动。机器人、人工智能、虚拟现实、无人机、3D打印、无人驾驶、智能物流、智能装备、智能家居是目前智能制造已涉及的发展领域。2015年我国智能制造产值在1万亿元左右,2020年有望超过3万亿元人民币,年复合增长率约20%。智能制造的快速发展对人才供给模式产生巨大冲击,人才标准与企业岗位需求迫切需要加速对接。

课题组对库卡机器人上海有限公司、ABB上海公司、宝时得机械(中国)有限公司、微软苏州研发中心、科沃斯机器人科技(苏州)有限公司、苏州绿的谐波传动科技有限公司、苏州纽威阀门股份有限公司、易程(苏州)电子科技股份有限公司,等10余家企业的调查结果表明:智能制造时代的人才,除了要有良好的职业道德、工匠精神、扎实的基本功和基本的学习能力外,还须具备以下能力:①精通专业技术。专业技术作为支撑智能制造专业化分工的手段与条件,是智能产品升级和智能技术体系的创新要求。②极强的多领域理解力和沟通合作能力。比如服务机器人行业,会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集,同时能懂这三方面的人才是可遇不可求的。所以,在实际工作中,一定需要不同背景的人才共同协作,因此要求相关协作人员具有极强的多领域理解力和沟通合作能力。③极高的人文素养和认知境界。智能制造,是为了探索人类自我认知和极限、人和机器的关系、机器和机器的关系……并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。智能产品,本质是其设计者认知能量层次的外化,需要超越纯逻辑性的思维和内涵。

2苏州高技能高层次人才发展现状

自2007年启动 “姑苏人才计划”以来,苏州人才总体呈现出“量质齐升”态势。目前,“姑苏领军人才――紧缺人才――高技能人才”人才层级已逐渐成型。苏州市统计局发布的《苏州市2014 年人才发展状况简析》显示,截至2014年年末,苏州全市人才资源总量已达 21204 万人,其中专业技术人才 13661万人,高技能人才 4663 万人,高层次人才 1553 万人。从职称看,高层次人才中,苏州拥有正高职称的有4300 人、副高职称的有61100 人;从学历看,博士10500 人,硕士 93200 人,分别同比增长 162%和 203%。截至 2014 年年末,入选省“双创人才”累计达 501人,连续八年位列全省第一;入选国家“千人计划”专家累计达 157 人,处于江苏省领先水平。此外,苏州不仅建设了生物纳米园等近20个产业园区、63家省级以上科技孵化机构,还建成苏州科技城、独墅湖科教创新区、中科院纳米所、医工所等重大创新载体。这些平台的构建,吸引了大批高技能高层次人才集聚苏州。从科技成果看,截至 2014年年末,苏州全市累计有33项成果获国家科技奖,其中科技进步奖 28 项,技术发明奖4项。

3“智能制造”视角下市场凸显的苏州人才问题

31制造业人才“需求大”与“招聘难”形成强烈反差

《苏州市人力资源市场供求状况分析报告》显示,苏州制造业人才需求旺盛。以2013年一季度至2014年二季度为例,制造业人才需求占苏州人才总需求比重基本维持在63%以上。然而,与人才需求形成强烈反差的是制造企业人才缺失现象严重,苏州市统计局发布的《2014年苏州企业人才调查》结果显示,制造企业人才招聘艰难,主要表现在三个方面:(1)用人难。调查显示,制造企业人才缺失比重为618%,其中,390%的企业存在短期性人才缺失,98%的企业面临长期性人才缺失。从缺失工种来看,熟练可操作性技工缺口最大。(2)留人难。2014年年末苏州企业用工总人数为288万人,新招录员工79万人,离职人数59万人,离职率达170%。其中,制造业离职率最高,达256%。(3)招人难。多数制造企业反映招人难。从主要原因看,有约737%的企业认为求职人员中缺少受过培训、具备技能和经验的人员;约462%的企业认为求职者对薪酬期望过高;认为可供选择的求职人数减少、求职人员的专业知识不符合岗位要求的企业分别占到414%和335%。

32先进制造业岗位人才紧缺

先进制造业因处在苏州产业结构转型升级的发展过程中,多数企业正根据市场需求变化进行结构性调整,人才需求的重点正从数量向质量转变,未来人才需求方面以中高端技术类与综合管理类岗位为主。《苏州市重点产业紧缺人才需求目录》(以下简称《目录》)所涉及的9大产业中,先进制造业有五大产业被列入紧缺人才目录。目录将岗位紧缺指数分为“1~5”五个等级,其中“5”等级为紧缺度最高的急缺岗位。在2016年《目录》中,先进制造业的新一代技术产业中,自动化工程师、软件工程师等岗位,紧缺程度均为“5”。而人才紧缺的原因中排名前两位的是“市场上符合岗位能力要求的人才数量少”(39%)与“专业对口领域的人才数量少”(31%)。

33有工作经验的专业技术人才需求急迫

随着产业结构持续优化,苏州制造企业对于专业技术人才的需求,特别是有信息传输、计算机服务和软件业工作经验的人才需求相当急迫。《苏州市人力资源市场2016年第三季度供求状况分析报告》的职业供求情况分析显示,专业技术人员的市场需求量为266341人,比重为3833%,求职数为183240人,比重为2904%,求人倍率为143,在所有职业中求人倍率最高。如果按技术等级分类,从职业资格五级到一级、从初级到高级专业技术职务,需求与求职都呈现技术等级越高,人数越少、求人倍率越大,供求关系越趋于紧张的情况。求人倍率增加最多的是职业资格一级(高级技师)类别,比二季度增加了217。与2015年同期相比增加最多的是高级专业技术职务,增加了058。可见,高级技术人才短缺问题仍然突出,结构性矛盾依然存在。

34中高端复合型人才储备不足

埃摩森研究院2015年苏州中高端人才招聘报告显示,在被调查的204家苏州企业中(被调研的企业既包括近几年新成立的创新型企业,也包括有数十年历史的传统企业),约70%的受访企业表示都有中高端管理人才招聘的需求,且人才需求集中在复合型人才,即专业技术能力以及管理能力两个方面。其中有37%的企业急需懂技术、懂管理的中高端人才;34%的企业急需懂市场、懂管理的中高端人才;42%的企业急需懂技术、懂市场的中高端人才;32%的企业急需懂管理、懂资本运作的中高端人才。但受访企业几乎都表示面临中高端人才招聘渠道不畅,市场人才储备不足等问题。

此外,报告还显示,在中高端人才关注的五大行业中,互联网行业是最被关注的行业,占比达到16%。随着国家对“互联网+”的大力推进,苏州互联网・游戏・软件行业的高速发展也备受瞩目,其对高端人才的吸引力也是毋庸置疑的。此外,电子・通信・硬件行业因是与互联网产业紧密相关的行业,在吸引中高端求职者中,仅次于互联网行业,占比达13%。

35创新创业人才与北上广等城市相比仍有差距

在创新驱动的诸多要素中,人才特别是创新人才是核心要素。苏州人才高地已初现雏形,但与北上广等城市相比,仍有差距。其中之一,就是创新类人才占比偏低。苏州的人才结构,特别是高层次人才构成中,创业类人才居多,创新类人才比例偏低。有三组数据可以说明:①在苏州已立项资助的共544个姑苏创新创业领军人才(团队)中,仅22个是创新类;②在公布的2014年省“双创计划”引才名单中,苏州有98人入选,其中,创新创业类共78人,78人中创新类为21人,创业类达57人;③在苏州157位入选国家“千人计划”的高层次人才中,创新类为28人,创业类为95人。其中之二,从城市能级角度看,苏州的政策、资源等对人才的吸引力也还不够,在产业环境、产业规模等方面,与上海、北京、广州等一线城市相比有一定差距,人才创业首选度还不够高,这从姑苏领军人才的创业经历可以看出。在立项的500多个创业人才(团队)中,约70%的人才(团队有在其他地方的创业经历(其中,20%来自北京,27%来自上海,6%来自广东)。主要原因是,苏州的创新创业综合环境与北上广深相比有差距,产业内的企业多处于成长期,组织架构尚不完全,职业发展空间、薪资水平等在吸引人才方面不具备明显优势。

4苏州“智能制造”人才培养发展对策

41创新政府资金资助方式,激发技术人才价值

互联网思维下的“创新模式”,使人们调配资金、技术和信息等生产要素的便利程度远超过去,也使提供智慧和创意的人力资源上升为决定成败的重要因素。长期以来,苏州政府通常采取资助项目和企业的方式,激励企业家参与苏州经济改革。然而,这种传统的资助方式,获利的多是项目中介人员和企业主,从而挫伤了技术人员的积极性。对于依靠智力资源的智能制造领域来说,专业技术人员应该成为项目资助的主要获利方之一。因此,苏州政府应顺应时代发展新特点,创新项目资金资助方式,使实施项目的技术人员能从中直接受益。比如,鼓励企业采用众包方式,借贷“大众智慧”,这种项目资助方式,可以将企业的发展目标和项目实施人员的经济利益捆绑在一起,使项目实施人员直接从中获益,从而可以激发出专业技术人才的创新动力。

42加强长三角区域人才开发与协作,打造跨^域人才交流合作平台

在中国经济发展的转型期,长三角地区同样面临着经济结构调整以及产业转型升级的问题,苏州作为长三角经济发达城市,应抓住历史机遇,依据“互利共赢、优势互补”的原则共谋发展,通过人才招聘、培养、交流、合作等方式,积极参与长三角地区全方位、宽领域、高起点、的人才开发与协作工作。通过建立人才资源区域开发协作机制,与长三角其他地区建立多渠道、多层次、长期稳定的跨区域人才协同发展关系。通过“走出去,请进来”的交流方式,与长三角地区科研机构、高等院校知名企业等建立全方位合作关系,提升苏州人才平台的质量层次,形成多类型跨区域的长三角人才交流合作平台。

43集聚国际优秀人才,提升苏州人才国际化程度

国际人才有四个判断标准:①是否具有广阔的国际视野和全球思维;②是否具有良好的跨文化沟通能力;③是否具有较强创造价值的能力;④是否通晓国际规则和惯例。随着苏州智能制造产业的快速发展,苏州应该进一步采取有效措施,引进、培养一批符合四项标准的国际优秀人才。一方面,苏州应该引进具有国际领先水平或全球影响力的国际领军人才,实现苏州人才集聚从“量”向“质”的转变。另一方面,苏州应引进国外培训机构,拓展境外人才培养渠道,鼓励和支持有条件的高校与海外高水平教育机构进行国际化合作,培育具有国际化素质的本土人才。同时,苏州还应探索国际化人才管理制度,通过市场机制在全球范围内配置人才,从而推动苏州人才国际化程度的提升。

44以紧缺专业技术人才和高层次创新人才为重点,组织实施人才知识更新工程和卓越工程师培养计划

紧缺专业技术人才和高层次创新性人才是智能制造业的发展引擎,对智能制造的发展起到引领和驱动的作用。紧缺专业技术人才和高层次创新性人才队伍建设,应瞄准世界高端产业水平,组织实施人才知识更新工程和卓越工程师培养计划。在实施智能制造业重点工程项目、科研项目和建设项目中,以产品设计、技术验证、专用设备及新工艺研发等科技创新活动为依托,培养大批技术研发、设计、工艺、工程、检测等方面的优秀人才。同时,加强本地高校与制造业相关信息技术、工程技术和管理类学科专业建设,适度超前培养人才,在智能制造企业中设立一批 “工程创新训练中心”。进一步加强企业紧缺专业技术人才和高层次创新人才的继续教育,鼓励和支持企业开展在职培训和高级研修,系统培养大批智能制造相关产业关键领域的紧缺专业技术人才、复合型专业技术领军人才和优秀创新团队。

45依托本市智力资源,完善智能制造人才自主培育体系

人才引进和培育是人才建设的两条重要途径,通过人才引进解决苏州智能制造人才匮乏的“燃眉之急”,通过人才培育,搭建苏州智能制造人才层次梯队。苏州应依托本地知名企业、科研院所以及各类创新创业中心、科技园区的研发资源,建立智能制造人才培训和输送基地,自主培养一批智能制造高端人才,以人才高地造就产业高地,以人才结构优化促进智能制造产业结构的优化;鼓励各类主体积极创办多类型社会化培训机构,开办各类智能制造人才培训班,建立“智能制造工作室”等人才培养平台;依托苏州地方高校的学科优势和研究专长,结合产业发展需要,有针对性地培养适应苏州产业发展要求的各级各类智能制造人才,从而为苏州智能制造产业的发展提供人才储备和人力资源保障。

46加强政府精细化管理职能,打造“智造”人才乐业环境

继续发扬苏州服务型政府职能,尝试国际化模式,建立一套服务智能制造人才发展的工作机制。在“崇文、融和、创新、致远”城市价值观的指引下,尊重智能制造高端人才在科学领域的自由研究及个人的特殊禀赋和个性,改革科研评估体系过分强调“短、平、快”的人才评价机制。通过政策引导、制度规范等方式督促用人单位建立现代化人才管理机制,为智能制造人才提供良好的工作环境和创业环境。通过“国际精英创业周”和“赢在苏州”等创新创业活动,邀请海内外“智造”业高层次人才与创业资本、创新载体、创业团队等智造业要素进行有效对接,促进智能制造优质科技成果在苏州实现产业化。探索国际化人才管理制度,实现专业技术人员职业资格的国际互认,完善国际化人才发展环境。不断提升苏州的文化软实力,构建丰富、多元、相融的文化氛围,提高智能制造高端人才对苏州的融入度和认同感,努力打造苏州 “智造”人才安居乐业大环境。

智能制造论文:智能制造体系架构探究

摘 要:在我国建设“工业4.0”的大背景下,新一次的工业革命正如火如荼的展开。智能制造作为新一代制造模式的典型代表,自20世纪80年代第一次提出,就收到了学术界和工业企业的广泛重视。但是现阶段工业界并没有建立起非常成功的智能制造体系,主要原因是对于智能制造内部原理的研究并不透彻,同时对于智能制造的发展趋势把握不准。本文立足于智能制造体系的本质,通过对现阶段国内外智能制造体系架构的研究,提出了未来一段时间内该体系发展的趋势。

关键字:智能制造体系;整体架构;功能特征;柔性化

1 前言

智能制造是最新的制造模式之一,具有广阔的发展前景,智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统,对外操控机器人的动作,完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系,原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向,是我国实现制造业跨越的必经之路。

2 智能制造系统研究现状

2.1 智能制造系统内涵分析

智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的,主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看,智能制造体系指的是应用集成工程的思想,通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术,最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人,所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。

2.2 智能制造体系国内外研究现状

智能制造在上世纪八十年代提出之后,在国际范围内形成了三个主要的研究中心,分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床,智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能,具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸,进而形成了一种开放性的操作系统,日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂,融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言,我国在该领域的研究起步较晚,九十年代后才申请成立了第一个智能制造国家级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。

智能制造的应用正在世界范围内兴起,它是制造技术发展,特别是制造信息技术发展的必然,是自动化和集成技术向纵深发展的结果。然而,虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究,然而却难以得到工业界的广泛应用和推广,同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈,其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻,同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。

3 智能制造体系架构研究

3.1 智能制造体系整体架构分析

智能制造的总体架构自下而上包括业务层、运作层、功能系统、功能单元、支撑技术五个层次。智能生产线各个层次间相辅相成,联系密切,其中系统以需求订单为输入,以信息系统为核心,集成自动化上下料等多个子功能系统,以基本功能单元及支撑技术为依托,推动智能制造生产线的正常运作,实现大批量产品定制及个性化客户服务的目标,从而最大化地满足客户和市场需求。其中各个层次的内容及构成如下:(1)系统业务层:即系统目标,是为客户提供大批量定制产品及个性化的客户服务。(2)系统运作层:主要包含精益化、数字化和敏捷化等最新技术。(3)功能系统层:设备预警,优化加工参数,监控生产的全过程,精度检测的在线实现,最终通过信息技术系统进行集成。(4)功能单元层:此部分承担设备和加工装备的信息传输,使用传感网络和通信网络技术。(5)支撑技术层:系统设计技术主要有传感技术和模块化技术,设备故障诊断和维修系统,安全维护和设备及信号的有效识别。

3.2 智能制造体系亟待解决的问题

智能制造想要完全提出人工干预,实现完全意义上的机器自主控制与分析,就需要建立一个智能化、数字化、信息化程度较高的企业管理网络,通过该网络完成产品的设计、装配制造直至仓储物流的全过程控制,其中还包括问题产品和故障设备的自动处理和维修。但是现阶段我国制造装配企业在各个制造要素的互联互通方面存在不小问题,主要体现在智能制造体系各功能单元之间横向、纵向集成通讯、端口到端口的信号传输。数据格式、通讯协议和语言识别等基础性的内容还没有完全解决。随着物联网、大数据和云计算等最新技术的融合,各功能单元之间的通讯是必须要解决的问题。人机交互、设备与设备之间、生产制造和仓储物流之间的信息交互都是困扰智能制造体系构建和发展的一大难题。

4 智能制造体系发展趋势分析

4.1 智能制造体系柔性化发展方向分析

智能制造体系的柔性化方向石油柔性智能装配引发的,基本的基本思路为:柔性装配的研究层次从上到下分为柔性工装、柔性工艺规划和柔性车间调度。主要涉及的研究思路包含结构优化设计、工装驱动数据自动生成、装配顺序划和分配方法研究以及智能调度技术。柔性化发展是基于只能装配生产线上可能出现的各种问题及产品,所提出的新型发展方向。这其中可变参数和柔性调度是最重要的研究领域。

4.2 智能制造体系精益化发展方向分析

精益化的研究发祥包括四个方面的内容:(1智能制造环境下的自适应快速换模技术;(2)设备自诊断、自适应和自修复技术所组成的全员设备维护技术;(3)生产流程自动化的3P技术,该技术能够将生产过程中的资源浪费在设计和工艺研究等源头环节中进行降低;(4)均衡混流生产技术,该技术是基于对生产计划的合理规划以及现场动态调整和调配等智能制造手段进行的。

4.3 智能制造体系敏捷化的发展方向

敏捷化主要有以下连两个研究方向:首先,对于客户订单变化的快速响应是只能制造的一大特点,通过前期客户需求的调查,在大数据分析的基础上,使用神经网络等算法对客户的订单可能发生的情况进行预测,并拟合相应的相应曲线,得到响应基本函数,然后优化设计生产关键因素,最终大幅度减少客户需求响应的时间。其次是对于功能单元的设计和配制。在使用智能制造生产线的时候,需要对参与生产的各要素(包括软件设计、硬件要求和工艺流程设计等)归类的功能模块划分。在功能划分之后组建各自成体系的模块单元,并配置相应的算法,以达到提升智能制造体系柔性化和可重构性的目的。

5 结语

工业时代经历了三次大的变革,现在的工业4.0时代最主要的特征是智能化和远程控制,重点在于利用互联网技术、物联网技术、信息处理技术和智能机器人技术,最终实现产品加工的更高层次的自动化。本文通过对智能制造体系的深入分析,认为我国虽在在该领域取得了举世瞩目的成就,但是在智能化的本质和原理方面的研究仍然不足,未来建议在智能制造柔性化、精益化和敏捷化方面开展研究。

智能制造论文:智能制造不能简单的理解为“机器换人”

“一些地方大跃进式地推进‘机器换人’,认为这就是智能制造,这是一种片面化简单化的理解。”

全国政协委员、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰在政协十二届四次会议大会发言中指出,作为新一轮科技革命的核心,智能制造能够大幅度地提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。同时,智能制造也是我国加快发展方式转变,促进工业向中高端迈进、建设制造业强国的重要举措,是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。2015年5月,国务院印发的《中国制造2025》,明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。然而,推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程,需要不断探索乃至试错。

在徐晓兰委员看来,机器人并不能完全替代人工。智能制造并不排斥人工,例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工;服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题。总的来说,智能制造或机器人并未对社会就业率带来较大影响。

与此同时,机器人正在创造新的就业岗位。智能制造与机器人是多种技术的交叉融合,自身发展离不开大量专业技术人员,其催生的新产业生态更可吸纳大量劳动力。例如,新一代工业机器人、无人机、教育娱乐机器人等产品的国内外需求广泛、发展潜力巨大,将是我国实施“走出去”战略的重要智能装备和产品,也将是我国制造业向产业链中高端演进的重要抓手,可创造大量工作岗位。我国只有牢牢把握新一轮科技革命和产业变革所带来的发展窗口期,才能真正迈入制造业强国行列。

徐晓兰委员提出了几点措施建议:一是正确认识智能制造的深刻内涵。任何新技术、新产业在促进社会进步的同时,也会带来一些挑战。我们要特别注意对前瞻性和颠覆性技术的研究,要不断深入探讨产业生态和商业模式的变革对制造业发展的深刻影响,促进《中国制造2025》战略的实施。

二是分业施策优化产业规划布局。下大力气突破材料、核心零部件、生产工艺、系统集成、工业CPS(信息物理系统Cyber-PhsysicalSystems)等智能制造领域关键技术,针对不同产业环节采取更具针对性的政策。

三是打造制造业强国要标准先行。加快推进制造业领域标准体系建设,形成以标准带产业、产业促标准的良好发展格局。

四是加强智能制造人才体系建设。建立智能制造人才库,健全一线科研、技术人员激励机制。推进分类侧重培养,从科学研究、技术攻关、工程应用等方面培养各领域专业人才。

智能制造论文:泛在信息化智能制造系统

摘要:认为当前亟需泛在信息制造技术,使生产制造过程在广度上实现互联互通,在深度上实现信息空间和物理空间的融合。为此,提出了一种泛在信息化智能制造系统及相关技术群,实现制造资源的网络化互联,信息资源的语义化表达和制造服务的自组织运行。此外,还指出如何实现多种数据流的混合传输,如何实现异构信息的集成与互操作,以及如何面向复杂时空关系建立抽象模型,是需要解决的挑战性问题。

关键词: 智能制造;网络化制造;工业控制网络;信息物理融合系统;服务化

制造I经历多年发展,企业内部业务分工日趋明确,总体上可以划分为两大领域,即纵向生产管理控制和横向产品生命周期管理。根据ANSI/ISA 65[1]和IEC 62264-3[2]的定义,纵向生产管理控制可以概括为3个层次:经营决策、计划调度和生产控制;横向产品生命周期涉及4个领域:产品设计、工程实施、生产运行和产品服务。随着自动化、计算机和网络技术的发展,上述不同领域和层次逐渐形成了相应的计算机系统和网络,其中计算机系统包括企业资源计划系统(ERP)、制造执行系统(MES)、数据采集与监测控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS),以及包括计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助工程(CAE)在内的计算机辅助系统(CAX);网络包括互联现场设备、控制器、传感器的现场总线、工业以太网、工业无线网络,以及企业管理所需的以太网和互联网等[3]。

然而,种类繁多的系统和网络造成了以下两方面问题:

(1)在广度上,部分网络虽然实现了少数系统的互联互通,但是企业内部仍然存在大量信息孤岛,受时间、空间的限制,人与人、系统与系统、人与系统之间还无法建立起广泛的互联,信息无法在企业内部高效地流转;

(2)在深度上,数字化制造的发展,虽然初步形成了信息空间的概念,但是信息空间还未能实现与物理制造空间的深度融合,无法根据物理空间的需求,主动提供数据、应用和服务。

综上所述,当前制造业企业亟需广泛、深度互联的基础,纵向上打破系统之间的壁垒,横向上打通信息与物理的隔阂,实现跨层次、跨领域的业务集成,提高制造业企业的运行效率和敏捷性。

与此同时,随着芯片制造、无线宽带、射频识别、信息传感及网络业务等信息通信技术(ICT)的发展,信息网络已更加全面、深入地融合人与人、人与物,乃至物与物之间的现实物理空间与抽象信息空间,并向无所不在的泛在网络方向演进[4]。

根据国际电信联盟的定义,泛在网络是指在预订服务的情况下,个人和/或设备无论何时、何地、何种方式以最少的技术限制接入到服务和通信的能力[5]。泛在网络可以将信息空间与物理空间深度融合,其服务能够以无所不在、无所不包、无所不能的方式,实现在任意时间、地点,任意的人、物都能顺畅地通信,获得个性化的信息服务。

显然,泛在网络的相关理念、技术和方法有助于解决制造业当前面临的问题。正是在这种背景下,有学者提出了泛在信息制造技术的概念:泛在信息制造技术是以泛在网络为基础,以泛在感知为核心,以泛在服务为目的,并以泛在智能拓展和提升为目标的综合性、一体化的信息处理技术[6]。

泛在信息制造技术为解决制造业当前面临的问题提供了全新的思路和手段:将物理制造空间中跨层次、跨领域的物理制造资源映射到信息空间,从广度上打破信息壁垒,实现人、制造设备、生产过程的泛在互联互通;在深度上实现制造信息空间与物理空间的深度融合,按需提供主动的智能制造服务。因此,泛在信息制造技术的提出符合当前技术发展趋势和产业需求。

1 泛在信息化智能制造

系统的架构

根据泛在信息制造技术的内涵,基于该技术的泛在信息化智能制造系统应当要满足以下3方面的功能需求。

(1)制造实体网络化:分布式物理资源接入、数据感知和信息传输,要求系统具备网络化能力;

(2)信息资源模型化、语义化:多尺度、异构虚拟资源的统一组织,要求虚拟资源的形式是模型化的,并且具备丰富的语义;

(3)制造能力服务化:支持多种应用业务协作式运行,需要系统为不同的业务提供核心服务。

为此提出了如图1所示的泛在信息化智能制造系统的4层架构,包括:泛在化感知层、全互联制造网络层、语义化信息集成层和服务化制造应用层。

首先,网络化是泛在信息化制造系统的本质特征。针对制造系统网络化的特殊需求提出了两层的网络架构,其中泛在化感知层实现与生产过程密切相关的现场物理资源泛在接入、感知,在此之上全互联制造网络层使现场级传感网、控制网与企业级管理网、互联网实现扁平化、对等化互联。

其次,模型化是信息空间的虚拟信息资源统一组织的必要形式,语义化是异构模型能够跨层次、跨领域集成的核心。一方面,模型化是信息资源集中组织的有效手段;另一方面,语义化是模型能够进行跨层次、跨领域异构集成的核心。针对这种需求提出了语义化信息集成层,基于模型化和语义化手段,实现跨层次、跨领域虚拟信息资源的统一组织、集成和管理。

最后,服栈是制造物理空间与虚拟信息空间实现集成的技术手段。制造服务聚集在信息空间根据具体业务特点,按需进行组合,实现制造应用的动态自组织。因此,针对系统服务化的需求提出了服务化制造应用层,为具体的制造应用业务运行提供核心服务。

2 泛在信息化智能制造

系统的支撑技术群

图1所示的泛在信息化智能制造系统的架构需要相应技术群才能支撑其系统特征。本节分别总结了各层相应的技术群。

2.1 面向泛在化感知的无线传感网

技术群

面向泛在化感知的无线传感网技术群是指实现工业现场传感器、控制器、生产设备接入、感知和控制的一系列无线传感技术[7]。作为泛在信息化制造系统中虚拟信息空间与物理制造空间的接口,该技术群一方面从物理制造空间获取数据并映射入信息空间;另一方面接收信息空间的指令,完成对物理制造过程的控制。如图2所示,该技术群具体包括两方面:物理资源接入技术[8]和物理过程感知技术[9]。在资源接入方面,包括面向多种协议的物理资源即插即用技术,即根据协议类型、设备类别、生产流程等信息动态适配多种网络协议,为资源构建逻辑链路,满足其通信关系。在感知方面的主要支撑技术包括智能传感器技术[10]和以无线射频识别(RFID)为代表的智能识别技术[11]等。

在无线传感网技术的支撑下,工业现场的信息泛在化感知和设备可移动运行促进信息流转,提升系统运行效率和信息―物融合深度。此外,无线传感网模块化、可重构、即插即用等特点,能够最大限度满足底层系统对可组合性的需求,实现协作运行。

2.2 面向全互联制造网络的组网与

传输技术群

面向全互联制造网络的组网与传输技术群是指实现工厂全覆盖,管理和控制业务混流传输,并提供安全可靠保障的一系列组网与传输技术。作为泛在信息化制造系统中完成网络化互联的核心,该技术群基于互联网的传输控制协议(TCP)/互联网协议(IP)架构实现对工厂管理网络、控制网络、传感网络进行全面互联,并与互联网集成,实现无缝信息传输。如图3所示,该技术群的组成主要体现在两个方面:一是对当前现场传感网、设备网采用的专用传输协议的IP化设计[12],具体包括针对嵌入式设备的IP 协议裁剪技术、针对嵌入式设备的低开销IP 协议实现技术、面向完整和裁剪后IP 的多协议适配和转换技术和轻量级IP 设备的管理与维护技术;二是信息流混合传输服务质量(QoS)保障技术[13],具体包括面向扁平网络的实时流交换传输技术、面向异构网络的资源动态认知与管理技术和面向混合业务流的流量控制技术。

上述技术群通过IP化手段,实现网络扁平化,同时提供混合传输保障机制,实现了不同业务的按需服务。

2.3 面向时空动态制造信息资源的

语义化集成技术群

面向时空动态制造信息资源的语义化集成技术群是指实现制造业中跨层次、跨领域的海量、异构信息资源语义化描述、存储、集成、组织与管理的一系列技术群[14]。如图4所示,该技术群主要包括3个方面。首先,底层网络中信息资源如原始数据等,其质量不高,存在大量错误、不完整或多余的原始数据。因此,需要采用数据清洗技术、过滤技术、压缩技术和消冗技术等,处理质量较差的原始信息资源,保证其正确性[15]。其次,泛在信息化制造系统中大量跨层次、跨领域信息资源不具备统一的格式。因此,采用数据建模等语法转换技术对多种语法格式的信息资源进行规范化处理,保证信息的语法一致性[16]。最后,异构信息资源只有具备统一的语义,才能实现语义级互操作性,直接被跨层次、跨领域的应用业务访问和使用[17]。因此,采用语义转换技术,对模型化后的信息资源进行语义标注,构建统一的语义模型。

在上述技术群支撑下,跨层次、跨领域的虚拟信息资源实现了模型化、语义化组织与管理,在统一层面上根据上层应用业务的特点,为其提供所需的信息资源。

2.4 面向制造业务的服务化技术群

面向制造业务的服务化技术群是指一系列实现物理/虚拟资源服务化封装、注册、查询、组合、部署与管理的技术,以模块化、服务化的模式,完成制造应用的动态自组织[18]。如图5所示,该技术群主要分为3类:一是服务的封装和注册技术,是指采用服务化和虚拟化手段,将各种资源进行服务化封装,并在服务库中完成注册[19];二是服务的查询与组合技术,是指根据应用业务的需求,在服务库中查找合适的服务,并根据规则进行组合[20];三是服务的部署与管理技术,是指将服务部署到具体的软硬件资源上,并根据具体的业务要求对服务的执行过程进行监测、控制与调度,满足共享资源上不同业务的运行要求。服务化首先将软、硬件资源抽象为简单的计算、存储、传输等基本服务,在此基础上,根据服务的组合规则,将基本服务组合为复杂的诸如加工、控制、监测、诊断、设计等服务,并且在面向具体业务实例化之后,可以满足不同业务的应用需求。

正是在服务化的这种特性支撑下,系统能够以开放的、可扩展的方式集成多种服务。并且能够随着业务的需求变化动态组织相应的服务,使得系统功能具备可演进性。

3 实现泛在信息化制造

面临的技术挑战

3.1 异构动态网络环境下,多流混合

传输的路径规划与流量控制

泛在信息化制造系统的全互联网络基于IP将传感网、控制网、管理网互联构成扁平化的异构传输网络,实现控制、管理和知识流的混合传输,但控制流传输需要保障实时性、可靠性,管理流和知识流传输需要保障吞吐量和带宽利用率,管理人员的移动性使得网络拓扑和知识流的传播具有很强的动态性。

综上所述,针对控制、管理和知识流不同的应用需求和负载特征,同时考虑工业物理网异构和拓扑结构的动态变化,构建针对时延、可靠性、能耗、带宽利用率等混合关键性指标的网络资源调度策略和控制方法,是泛在信息化制造所面临的技术挑战之一。

3.2 工业多维、异构信息资源的集成

与互操作

泛在信息化制造需要构建跨域、跨层的统一信息资源组织与管理体系,但设计域,实施域,运行域,维护域涉及多维异构的信息资源。一方面信息格式不同,既有结构化的生产数据、控制指令、设计模型等,也有非结构化的声音、图像、文本等信息;另一方面是信息的含义不同,各领域涵盖了多个学科,包括物理、化学等工艺知识,热学、力学等结构知识和电子、电气等自动化知识。因此,如何构建可集成、互操作的统一信息模型是泛在信息化制造面临的又一技术挑战。

3.3 面向制造物理空间复杂时空

关系的抽象与建模

泛在信息化制造系统的关键是信息空间能够准确对物理空间进行抽象与建模,以实现信息与物理的深度融合。制造物理空间生产过程具有明确的时间和空间特性,并且时空特性耦合性强,如描述流程工业复杂的物理、化学反应过程,通常采用动态偏微分方程来构建相关的机理模型。而传统意义上,信息空间的建模和抽象过程多面向离散事件以及解耦的多变量关系,显然无法实现对制造物理空间连续物理过程的抽象和建模。因此,面χ圃煳锢砜占涓丛拥氖笨展叵担信息空间如何进行描述、抽象和建模,是泛在信息化制造面临的一大技术挑战。

4 结束语

当前,在中国相继推出“工业化信息化两化融合”“互联网+”行动计划、“中国制造2025”等一系列顶层设计方案的大背景下,无论是代表传统力量的制造业,还是代表新兴力量的互联网界,都在积极探索中国制造的创新模式,如何寻找到符合中国特色的智能制造模式成为共同关注的焦点。泛在信息化制造正是在制造业内部需求拉动,外部ICT使能技术推动的基础上,提出的一种符合当前技术、政策发展趋势的智能制造创新模式,因此开展泛在信息化制造相关理论研究、技术攻关、工程研发与应用推广等方面的工作,有利于国家宏观政策的落实,能够切实推动中国制造业转型和自主创新等。

智能制造论文:智能制造与中国产业的变革

中国产业的发展伴随着各种问题,以前由于我国制造业以劳动密集型产业占主导地位,缺乏核心技术,生产基本靠人,低成本的优势使得中国成为“世界工厂”,“中国制造”遍布世界各地。近些年,在劳动力成本提高以及全球经济发展缓慢等多方面的制约下,我国传统制造业正面临着来自世界各国家的竞争威胁。加上互联网技术应用的崛起,转型升级成了企业必须面临的问题。

目前世界各国都在进行工业改革,德国、美国纷纷提出了工业4.0和工业互联网的改革主题。而中国《中国制造2025》已完成初稿,围绕在我国工业有待加强的领域进行强化,力争在2025年从工业大国转型为工业强国。我国传统制造企业应首先对自身有一个清楚的认识。其次紧跟改革脚步,加大产品的创新力度,逐步成为技术导向型的生产企业。

《智慧城市》:什么是促使我国传统制造业向智能化转型的必然因素?

侯炳辉:一方面,中国传统制造业属于粗放式经济,生产主要靠人来完成,即使在很多年前中国制造就已经遍布世界各地,但总体来看还偏向低端制造的范畴,无法具有较强的持续性。另一方面,在生产过程中,无论从能源消耗源还是环境层面上来看,传统制造业都不得不由低端制造向中高端的智能制造转型。

作为工业最核心的问题,制造业的重点是高端制造业。中国虽然每年出口大量数控机床,但都属于中低端产品,高级的数控机床仍需要进口,这就造成了进口数量少,但花费钱却较高的局面。在我看来,这归根结底在于技术没有跟上,而工业智能化力度不够是造成这种尴尬境地的最根本诱因。此时就需要考虑产业的转型与升级,就回到了工业4.0的主题上。

《智慧城市》:我国为何会提出工业4.0的规划?

侯炳辉:多年前智能制造、工业信息化的内容对于中国传统制造业来说是陌生的。但现如今为什么开始提出工业4.0的主题,并将其作为国家产业发展战略,主要有两个原因:第一,德国作为率先提出工业4.O战略的国家,已经开始践行工业改革之路;第二,此前我国工业相对落后,出现了一系列的问题,不得不重视智能化在工业发展中的作用。

未来,随着信息网络技术与工业融合,工业4.O将会成为一个连接人与机器、资源,互联互通的网络化社会,各种终端设备、应用软件之间可以进行数据信息交换、识别、处理、维护等一系列活动。

《智慧城市》:在中国版工业4.0下,哪些传统制造业将首先被改造?

侯炳辉:2008年由美国次贷危机引发的世界性金融危机使得欧美许多发达国家的经济都在不同程度上受到了重创,但德国受到的影响就相对少了很多。根本原因,其实主要是由于德国的基础很扎实,因此才能在二战后迅速崛起。

多年后的今天,以强大的工业基础为特征的德国经济提出工业4.O的理念,强调“智能生产”和“智能工厂”,实质上是实现信息化与自动化技术的高度集成,保持德国制造业在全球的竞争优势。

我国在工业方面,无论从发展水平、核心理念还是发展内容上来看都与德国制造业改革有着很大的区别。中国版工业4.0其实应称为信息化与工业化的深度融合,把信息化的技术完全渗透融合到工业里面去,并且将智能制造“嵌入”到传统工业转型升级的过程当中。

传统制造业哪些是要先被改造?目前我国ERP管理系统已经十分成熟,但在芯片、传感器这样的短板方面,应该作为重点发展目标以及未来我国制造业的投资方向。此外,国计民生部分,譬如医疗、食品行业也是短板的其中之一。

比如今年年初在互联网上被炒得十分火热的日本抢购马桶盖事件。中国消费者不远万里从日本背回来马桶盖,但最后发现还是中国制造,究竟是什么造成了如此尴尬的局面?

这主要是有产品质量和人两方面的原因。我国制造业水平相较日本或一些西方发达国家还是有一段距离,技术水平跟不上,而在杭州下沙经济技术开发区和松下公司合作制造的这种马桶盖是按照日本标准的要求制造的,这就是为什么中国消费者宁愿花着昂贵的机票钱,也要不辞辛苦从国外背回马桶盖的原因。所以,如果企业要想持续地运行下去,就不得不从自身提高技术水平,从而使得产品质量、技术水平的问题能够得到有效解决。相反,人的问题就复杂了许多,当前有很多人更看重短期利益,这就需要相当长的一段时间来逐渐提高人们的意识。

《智慧城市》:中国的制造企业该如何实现自身的发展,达到“中国制造2025”的目标?

侯炳辉:国务院总理李克强在政府工作报告中提出要实施“中国制造2025”,加快从制造业大国转向制造强国。那么对于国际上正在兴起的新一轮科技革命和产业变革,中国制造业该如何抓住这一时机实现战略转型?其实,由大到强,这是中国制造业发展的目标,需要每个制造企业共同努力。

然而在实现的道路上,就难免会遇到阻碍的因素。这里主要有三点:一是企业中的浮躁;二是思维艺术;三是改革会存在风险。

当前在很多企业中间都存在着或多或少的浮躁现象。这里的浮躁是包括信息化界的浮躁。此前企业里只要一提到ERP系统,可能就认为它是万能的,可以解决任何问题,而没有把技术放在重要位置。

思维艺术指的是实现工业4.O的前提条件就是要将多方面人的思想集中在一起,无论是从事政治方面还是技术方面,大家一定要有统一的观念,一致将制造业改革作为产业升级发展的主要内容。

那么,企业该如何走智能化的道路?在此建议要将定性和定量相结合。定性就是企业对于自身怎样转型需要有一个清楚的认识,定量则是指如何具体实施,通过哪些步骤进行转型。企业需要建立一个模型,然后通过不断试验来调整。

因此,企业的信息化道路应该是问题导向型,当问题发生时,利用倒推找寻问题的关键以及缺失的环节。每个企业都是一个开放式的“大系统”,信息系统只是其中的一个子系统。对于开放式的复杂系统,解决问题时就不能靠单纯的逻辑思维或者形象思维,也不能单方面由领导或者技术人员决定。最好的方法就是企业里需要解决哪些问题,集中各部门相关人员去协同。改革需要经过长时间的规划,也会存在一定的风险,这就需要靠“四个全面”的战略,全面深化改革开放。

智能制造论文:面向智能制造智能科学与技术专业实验平台建设探索

摘要:根据广东智能制造发展的人才需求和工程用型人才培养目标,结合广州大学华软软件学院电子信息技术的特色和优势,围绕智能科学与技术专业实验实践课程设置,实验教学体系建设、实验保障等方面,探讨如何构建一个与广东智能产业深度融合的,强应用重创新的专业实验平台。

关键词:智能制造;智能科学与技术;人工智能技术;机器人;实验平台建设

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。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造,是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地,也对接印发了《广东省智能制造发展规划(2015-2025年)》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题,大力实施创新驱动发展战略,推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发,推进制造过程智能化升级改造,实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动,智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节,以“机器智能”为方向,完善实验教学体系、整合实验教学资源,开设综合性、创新性的实验项目,培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业,针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力;能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。

1专业实验平台建设思路

面向智能制造专业实验平台的建设,依据《广东省智能制造发展规划(2015-2025年)》中发展智能装备与系统,工业产品、制造流程智能化升级改造的任务,从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程,建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心,以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段,培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验,分析实际问题的能力,培养学生查询检索资料文献获取知识的能力,培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动,培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作,掌握基本创新方法,并让学生具有追求创新的态度和意识,以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势,按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路,完善支撑体系,优化验教学资源配置,建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。

2实验平台建设内容

智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建,突出面向智能制造工程实践为特色,按照学生的成长需要,建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。

2.1专业实践课程体系建设

面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的,是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识,人文社会科学知识和外语应用能力为基础,其次是智能科学与技术专业技术基础课程,如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路;c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程,也是专业的核心课程,如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件,工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别;数据通信与网络;嵌入式系统移植和驱动开发;嵌入式应用开发;人工智能与神经网络;智能控制技术;机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术,完成系统集成,并配合专业实践课程体系如图1,完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验,并在工程应用中实施的能力。

2.2实践教学体系建设

依据专业实践课程体系,构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。

1)基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目,并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外,还要注重工作方法和学习方法的能力培养,如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。

2)专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目,人工智能技术实验项目,知识表示与推理项目,计算智能项目,专家系统,多智能体系统;机器人项目,如最小机电系统组成,如何完成对电机的控制;利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。

3)综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始,获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等;直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。

4)科技竞赛、与企业协同创新,通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程,发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法,团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛;以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计;针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用;针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用;工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。

2实验教学保障

智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心,结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源,仪器设备共享共建的原则,系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用,基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02(包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等)

可以开展的项目有:利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价;利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策;利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题,寻求最优规则,提高调度的速度;利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。

履带机器人可开展电机控制实验;运动控制实验;HD轨迹控制实验;无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验;倒立摆算法实验;双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验;步态规划实验;双足平衡实验;机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验;颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。

通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。

3结束语

智能制造是基于人工智能的研究,机器人是实现智能制造的重要基础。所以面向智能制造智能科学与技术专业实验平台的建设要把人工智能技术在智能装备、智能系统中的应用和机器人技术与应用作为专业知识技能培养的重点,更要让实验平台既能帮助学生理解掌握所学的基础理论知识,培养学生的实际动手能力,掌握学习研究的方法,基本的科学实验技能外,又要调动学生学习的主观能动性,进行创新实践。

智能制造论文:维尚家具智能制造助力无人生产 规模定制

2016年9月,在佛山维尚家具制造有限公司(以下简称维尚家具)第五分厂正式开业之际,维尚家具智能制造试点示范(全屋家居大规模个性化定制)项目正式启动。该项目在今年6月份入选“2016年智能制造试点示范项目”,是全国家具行业唯一入选企业。

维尚家具董事长李连柱介绍,维尚家具智能制造试点示范项目包括智能制造生产线建设项目、家居电商华南配套中心建设项目以及第五分厂。该项目有三大突出亮点:以需求端驱动生产和服务(C2B),实现“客户需要什么,企业就设计什么、生产什么”的服务导向型发展模式;发展低成本柔性化生产技术(大规模定制),通过信息技术改造建立企业“大规模家具设计定制生产系统”,有效解决个性化定制与标准化批量生产这一突出矛盾;建设新居网互动开放式设计平台(O2O),提高消费者购买体验。

从人力成就的“制造”到机器人手臂铸就的“智造”,维尚家具自2004年成立以来,一直坚持用互联网的思维做定制家具,目前在广州、上海、北京、深圳等10多个一线城市拥有近百家直营店,在全国400多个城市拥有加盟店800多家。

打造“o人化”车间

维尚家具五厂从仓库到车间只有不多的工人随着装有“电子看板”的裁板机紧张工作。从车间到仓库都只看到板材,却没见到任何一件成品或半成品的家具,偌大个车间,竟然工人寥寥几个,干活的都是机器人。

只见所有板材分门别类摆放在仓库不同层架上,巨型机器人根据电脑发出的指令存取板材,整个仓储中心容量达1.8万个货位,可同时生产满足1.8万个客户需求。而这样大型的仓库储备却仅需2天即可实现存货更新一番。

这么多的板材同时生产、存放,是如何做到与客户订单一一对应的呢?原来,开料切割板材的时候,生产员工会根据显示屏上发出的“指令”调整板材位置。而在完成板材切割后,员工会从显示屏左下角的一大版二维码贴纸中,按顺序撕下贴在对应的板材上。在下一个流程中,这些二维码将成为板材的“身份证”,决定其何去何从。

维尚家具五厂占地总面积203亩,总建筑面积约19.7万平方米,总投资近10亿元,日产能可达30万~40万件、年产值约60亿元。采用了最先进的互联网化的开料、封边和CNC钻孔等设备,车间信息化进一步升级,全新引入RGV线,配置大量的机器人手臂以及全自动立体库货位17926个,真正实现了“无人化”操作。厂房采用先进的链条刮板高大吸尘器,大大提升了环境健康。维尚家居致力于将五厂打造成为家具行业工业4.0的典范,务实推进互联网+,提升智能制造水平。

在指尖上定制家具

买家具还要自己跑商场?维尚家具旗下品牌――维意定制帮你省下一堆麻烦:只需在微信上找到维意定制,就能免费预约专业设计师,为你定制家具。10000套家居案例随便挑 ,如果不知道自己想要什么样的设计,维意定制还拥有全国设计研发中心,实时研发采集全国5000名专业设计师的设计方案,各种户型风格、功能的设计方案任消费者挑选。

定制家具的生产除了有完美的设计方案,更要有专业而强大的工厂和技术的支持。维意定制用最智能制造的思维来定制家具,保证家具定制更快更省更专业。全线引进德国西门子, 德国豪迈(世界领先木工机械)生产设备,配合自主研发的虚拟生产系统,实现智能制造。维意定制配置大量的智能设备,板材饰面、封边等工序全部由机器人进行统一操作,让家具达到高标准要求;同时减少板件在生产过程中的磕碰伤,从源头上预防质量问题的发生。智能机器手利用三维坐标精准控制钻孔位置和深度,定位可以精确到毫米,再也不用怕买的家具尺寸有误差。

很多人都说定制成本高,价格贵。维意定制智能开料机,能对板材进行最大化利用,大大减少原材料的浪费,让定制家具再也不是少数人的专享。国内普遍的加工设备,在同一块板材上只能做相同的尺寸的切割。将近30%以上板材无法完全利用,剩下大量余料,造成成本浪费。而维意定制,利用自主研发的开料软件,能在同一块板材上,做不同尺寸的切割。近90%的利用率,大大节约了板材成本。

买家具麻烦,最担心的就是装修好了之后家具迟迟没有进场,从而影响到搬进新家的时间。引进RGV线,成功实现材料全自动输送,大大减少了家具制作工期。智能立体仓按不同类别、时段自动分配进出货,超高速运转加速你的家具智造。

信息技术破解规模定制难题

过去,个性化需求与大规模生产似乎无法同时存在,如何实现低成本的规模化定制问题,也一直困扰着家具行业。

然而,维尚采用了独有的信息化技术,打破定制必然高价的固有判断,解决了大规模生产和个性化定制的难题。

“一个设计方案出来后,基本上每一块板材的数据都有了。”李连柱说道。事实上,在客户参与完成设计方案后,这些设计方案都转化成一个又一个的数字,被传送到维尚家具的订单中心。

收集到大量数据之后,订单系统会将所有的订单进行分解、重新合并。例如,将所有订单中对某一板材的需求合并在一起,用同一块材料的不同部位来生产。采用这种方式,板料基本能被各个部件填满,即使是边角料也能被有效利用。据了解,维尚家具生产材料的利用率比传统家具生产的利用率高3%,生产效率是传统家具制造企业的7到8倍,出错率大幅降低。

此外,在传统家具制造过程中,需要员工向机器输入指令,让其运作。这种方式,对员工的技术与经验都有较高的要求。而维尚则将“人指挥机器干活”变成了“机器指挥人干活”。它采用条形码应用系统、生产过程自动控制系统等技术,无论是开料,还是打孔,加工设备与设计系统都实现无缝对接,工人只需要根据电脑提示操作即可。

智能制造论文:两化融合主战场

继续推动信息化和工业化融合,是十八大作出的一个重要战略部署。

我国还是一个发展中国家,需要继续完成工业化的任务。而从世界总体发展进程看,信息化时代的来临要求我们必须打破原有的工业化模式,把信息化的先进成果和理念融合到工业化中,充分发挥其“提质增效”这一倍增器的作用。

新形势,新动力

“没有信息化就没有现代化”,“两化融合是‘四化’同步发展的引擎”,这是对两化融合重要性的定论。但是当前社会生产力的发展速度前所未有,信息技术的更新迭代更是日新月异,因此跟几年前相比,两化融合的环境和内涵都发生了很大的变化:发展环境日益复杂,发展条件和动力发生深刻变革。

首先,全球产业格局面临重大调整,围绕抢占制造业发展制高点的竞争愈演愈烈,两化融合发展迎来新空间。为应对新一轮科技革命和产业变革带来的挑战和机遇,以美国工业互联网、德国工业4.0为代表,发达国家纷纷实施以重振制造业为核心的“再工业化”战略,对高端制造业进行再调整再布局,以打造国家制造业竞争新优势。

再放眼国内,产业结构升级和供给结构优化需求迫切,对两化融合发展提出新需求。我国经济发展进入新常态,工业发展面临资源环境约束强化、要素成本上升、投资出口放缓等挑战,“十三五”时期亟须推动两化深度融合,优化企业资源配置,提升生产经营效率,改善产品品种结构,提高供给结构适应性和灵活性,形成经济增长新动力。

于此同时,信息技术高速发展,成为构建新型制造体系的重要力量,给两化融合发展带来新支撑。以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术正在向制造业加速渗透融合,工业云、工业互联网、智能设备逐步成为制造业发展新基础,个性化定制、服务型制造成为生产方式变革新趋势,融合创新、系统创新、迭代创新、大众创新等正在成为制造业转型升级新动力。

此外还有一个不容忽视的衍生话题,那就是工业领域信息安全形势日益严峻,对两化融合发展提出新要求。随着两化融合发展进程不断深入,工业信息系统逐步从单机走向互联、从封闭走向开放,为网络安全威胁向其加速渗透提供了条件,工业领域面临的信息安全形势日益紧迫,急需加速完善工业信息系统安全保障体系。

可见,我国两化融合工作正进入向纵深发展的新阶段。准确把握战略机遇,有效应对各种风险和挑战,通过大力推进两化融合,促进经济社会转型发展,显得尤为重要和紧迫。

推进两化融合是一项全局性、系统性工程。需要统筹谋划、提早布局,着力加强顶层设计,明确融合路径,把握发展方向,实现重点突破。制造业是国民经济的脊梁,如果没有制造业的发展,即使其他行业有巨大的发展,对中国这样一个制造大国来讲也是一件危险的事情。

从当前的国内外形势来看,智能制造作为两化深度融合的集中体现,业已成为我国两化融合工作的最主要抓手和突破口。正如工业和信息化部苗圩部长所指出的:“在新一轮科技革命和产业变革中,各国都在研究如何抢占新一轮发展的制高点。我们认为,互联网和传统工业行业的融合是要认真重视和抢抓的机遇,这也是所说的制高点问题。还有一个切入点的问题,或者说主攻方向,那就是智能制造。在之前两化融合的基础上把智能制造抓在手里,是解决我国制造业由大变强的根本路径。”

将智能制造作为推进两化深度融合的突破口,可以有效带动创新驱动、绿色低碳和服务化发展,并促进产品和技术结构、产业组织结构、产业空间布局和制造业内部结构等四个方面的优化升级,能够逐步实现制造业转型升级,推动工业持续平稳发展,是中国经济在发展中升级、在升级中发展并有竞争力的重要保障。

所以,作为两化深度融合的集中体现,智能制造将成为未来一段时间我国两化融合工作的主战场和核心目标,是建立国家制造业创新体系的关键。而这从《信息化和工业化融合发展规划(2016-2020)》这一顶层设计中也可见一斑。

顶层出台,行动落地

《信息化和工业化融合发展规划(2016-2020)》于2016年10月12日正式印发,是未来几年我国两化融合工作的行动指南和纲领。

根据《规划》,到2020年,信息化和工业化融合发展水平进一步提高,提升制造业创新发展能力的“双创”体系更加健全,支撑融合发展的基础设施和产业生态日趋完善,制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展,新产品、新技术、新模式、新业态不断催生新的增长点,全国两化融合发展指数达到85,比2015年提高约12,进入两化融合集成提升与创新突破阶段的企业比例达30%,比2015年提高约15个百分点。

基于互联网的制造业“双创”体系不断完善――“双创”成为制造业转型发展的新引擎,“双创”服务平台体系支撑能力显著提升,创新资源和服务在线化、平台化和共享水平显著提升;

新型生产模式在重点行业广泛普及――生产方式精细化、柔性化、智能化水平显著提升,关键工序数控化率达50%,网络协同制造、个性化定制、服务型制造成为引领制造业高端化的重要模式,制造企业组织管理模式进一步趋向扁平开放;

基于互联网的服务业态成为新增长点――产品全生命周期管理、工业电子商务等服务新模式新业态蓬勃发展,工业电子商务交易额突破10万亿元;

智能装备和产品自主创新能力快速提升――智能制造关键技术装备、智能制造成套装备、智能产品研发和产业化取得重大突破,新型智能硬件产品和服务市场规模突破万亿元,智能制造系统解决方案能力显著提升;支

支撑融合发展的基础设施体系基本建立――自动控制与感知技术研发和产业化取得突破,工业软硬件供给能力稳步提高,工业云与智能服务平台逐步成为智能制造关键应用基础设施,低时延、高可靠、广覆盖、更安全的网络服务支撑能力进一步增。

2016年12月26日,全国工业和信息化工作会议在京召开,会议部署了2017年重点工作,智能制造是所有工作的核心和主线。

会议指出,要把握引领经济发展新常态,坚持以提高发展质量和效益为中心,坚持以供给侧结构性改革为主线,立足制造强国、网络强国战略全局,全面实施“中国制造2025”,深化创新驱动,全面做好稳增长、促改革、调结构、深融合、惠民生、保安全各项工作,加快新动能培育和传统动能修复,努力实现工业通信业平稳增长和提质增效。

会议具体要求抓好六方面的工作,其中前两项工作都直接与两化融合有关。

其一是坚持创新驱动发展,全面实施“中国制造2025”。细化落实“1+X”体系目标任务,重点组织实施30项重大标志性项目。实施国家制造业创新中心建设工程。大力推进工业强基工程。实施高端装备创新工程,抓好高档数控机床与基础制造装备、大飞机、“两机”等国家科技重大专项。推动实施重点新材料研发及应用重大工程。大力拓展重大技术装备及工业“四基”应用。

其二是深化制造I和互联网融合发展,培育壮大新业态新模式。深入实施智能制造工程,持续推进智能制造专项。着力打造“双创”平台,支持大型制造企业、互联网企业、基础电信企业建设一批“双创”服务平台。夯实融合基础和安全支撑,实施“芯火”创新计划和传感器产业提升工程。出台推进两化融合管理体系工作的指导意见,绘制全国两化融合发展数据地图。开展服务型制造专项行动。

而从工信部各司局2017年的重点工作来看,智能制造也是焦点所在。

规划司:围绕“七个一”体系化深入推动“中国制造2025”。做好国家“十三五”规划纲要重点任务推进和31项部规划宣贯、实施、评估等工作。修订《中国制造2025分省市指南》,引导地方差异化发展。协同推进五大工程实施,通过标志性项目促进关键突破。

财务司:围绕“中国制造2025”确定的重点领域、重点工程,积极争取资金。优化工业转型升级资金管理模式,为“中国制造2025”提供长期稳定资金保障。

装备工业司:全面实施“中国制造2025”,组织实施智能制造综合标准化与新模式应用专项,全面推动智能制造标准体系建设,继续推进智能制造试点示范,遴选90个左右智能制造试点示范项目,编制推进船舶智能制造指导意见、促进智能网联汽车产业发展的指导意见。

电子信息司:落实“中国制造2025”,以智能制造为主攻方向,大力发展工业智能传感器、智能工控系统、工业机器人等核心技术产品和智能装备系统,积极推进行业智能制造试点示范。

信息化与软件服务司:深入落实国发〔2016〕28号文件(国务院《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》),围绕工业云、工业大数据、工业电子商务,组织开展制造业与互联网融合发展行业应用示范,支持建设一批面向重点行业和区域的信息物理系统测试验证平台、综合验证试验床。加快推动制造业与互联网融合发展“新四基”建设,建设和完善工业云、工业大数据等技术支撑平台,培育一批面向重点行业的系统解决方案。开展信息物理系统(CPS)参考模型等重点标准研制工作,逐步完善制造业与互联网融合发展标准框架。

后台支撑,前端裂变

智能制造更多的是在管理和生产环节通过企业信息系统与运营系统的融合来达到“提质增效”的目的,从而打破长期以来我国工业依靠资源要素投入、规模扩张的粗放发展模式,是企业的内部行为,侧重后端支撑。但是,要想实现企业转型升级的大目标,仅仅依靠“后端”的智能制造肯定不够的。

企业在“前端”面对消费者和市场竞争时,还需要辅以新的理念和新的商业模式。这也是为什么我国在提倡推广智能制造的同时大力推动制造业与互联网在发展理念、产业体系、生产模式、业务模式等方面全面融合,也就是互联网+制造(“互联网+制造”跟工业互联网有着本质的不同)。利用“互联网+”,积极发展众创、众包、众扶、众筹等新模式,促进生产与需求对接、传统产业与新兴产业融合,有效汇聚资源推进分享经济成长,从而形成叠加效应和聚合效应,加快新旧发展动能和生产体系转换,助推“中国制造2025”。

根据国发〔2016〕28号文,以激发制造企业创新活力、发展潜力和转型动力为主线,以建设制造业与互联网融合“双创”平台为抓手,围绕制造业与互联网融合关键环节,积极培育新模式新业态,强化信息技术产业支撑,完善信息安全保障,夯实融合发展基础,营造融合发展新生态,充分释放“互联网+”的力量,改造提升传统动能,培育新的经济增长点,发展新经济,加快推动“中国制造”提质增效升级,实现从工业大国向工业强国迈进。

推动制造业与互联网融合一项核心工作是制造企业互联网“双创”平台的建设。国发〔2016〕28号文要求相关政府部门积极组织实施制造企业互联网“双创”平台建设工程,支持制造企业建设基于互联网的“双创”平台,深化工业云、大数据等技术的集成应用,汇聚众智,加快构建新型研发、生产、管理和服务模式,促进技术产品创新和经营管理优化,提升企业整体创新能力和水平。鼓励大型制造企业开放“双创”平台聚集的各类资源,加强与各类创业创新基地、众创空间合作,为全社会提供专业化服务,建立资源富集、创新活跃、高效协同的“双创”新生态。

在互联网时代,创新已不再是一个企业的行为,将消费和研发真正结合起来,针对大企业和小企业的不同特点构建“双创”平台,是促进制造业和互联网深化融合的必要条件。

工业和信息化部信息化和软件服务业司司长谢少锋在介绍2017年工作思路时表示“将开启大企业‘双创’新局面”:统筹部署,加快实现“到2018年年底制造业重点行业骨干企业互联网‘双创’平台普及率达到80%”的发展目标。成立制造企业“双创”发展联盟,推动制造业“双创”领域技术研发、标准制定、应用推广、人才培养和交流合作。研究制定政策文件,明确大企业“双创”发展的中长期目标、战略路线图和重点任务。支持建设基于互联网的大型制造企业“双创”平台和面向中小企业的第三方“双创”服务平台,推动开展“双创”成效及水平评估、测试验证、产融合作等第三方服务。

新的形势,新的需求,新的挑战,两化融合工作依然任重道远。其中,协同推动智能制造和“互联网+制造”,后端和前端同时发力,可以更快更有效更健康地重塑制造业竞争新优势,加快制造强国建设,促进经济社会全面转型发展。

智能制造论文:罗克韦尔自动化:智能制造从互联企业开始

“当前,新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇,国际产业分工格局正在重塑。必须紧紧抓住这一重大历史机遇,按照‘四个全面’战略布局要求,实施制造强国战略。”这是《中国制造2025》的一段话。

智能制造将成为我国工业领域未来几年的工作重点和目标方向。

融合IT与OT

罗克韦尔自动化公司日前在北京拉开其全球路演的序幕,议题聚焦在“如何打造互联企业并实现智能制造”上。罗克韦尔自动化大中华区董事总经理鲍博文(Bob Buttermore)认为:实现智能制造要从打造互联企业开始。

他说:“当前的宏观经济环境有三个不容忽视的趋势。新兴市场的中产阶层增长导致的消费品制造走高、劳动力红利的消失导致技能填补需求的提升以及全球化的需求对生产效率需求的拉动。于此同时,技术更新迭代日新月异,企业互联成本迅速降低,信息技术与运营技术的融合不断深入,计算和数据无处不在,为企业决策提供关键性支撑。所以我们看到包括中国在内的世界各国都将智能制造作为国家未来的发展战略。但这一战略的落地与实现需要互联企业或者说信息化企业的支撑与助力。信息化可以显著优化企业流程,提高企业生产效率和业务水平,运营稳定,网络安全,生产改进,决策优化,从而帮助他们提高全球竞争力。”

在鲍博文看来,实现互联企业的核心要务就是将信息技术 (IT) 与运营技术(OT) 融合。以往,这些职能各司其职,彼此独立。如今,IT 与 OT 融合成为工I企业获得成功的关键所在,能够帮助企业采集、分析数据,并将数据转化为可指导行动的信息,从而创造切实的业务成果,提高生产过程的安全性、可预测性及可持续性。

互联企业的优势在于可以帮助中国制造企业将其人员、生产流程和资产连接起来从而实现业务价值。举例来说,食品生产商可以通过实施互联企业来提高多个工厂中多条生产线的整体设备效率。制药公司可实现产品序列化,从而满足行业法规的要求。矿业公司可以分析其矿石产量,而上游的石油和天然气公司则能够利用互联企业对油井井口进行优化。

四步进阶

那么如何打造互联企业呢?

作为一家全球制造商,罗克韦尔自动化也面临相同的挑战。通过亲身践行,罗克韦尔自动化总结了一套互联企业四阶段执行模型:评估与计划、安全与升级、数据与分析以及优化与协作。

企业首先对现有资源(比如IT和网络基础设施、自动化系统和设备、安全规章以及技术能力)和需求进行评估,设立一个科学合理的目标并进行蓝图规划。其次看看能不能实现IT基础设施和OT基础设施的智能互联与整合,实现信息与控制一体化,从而确保整个系统能够在安全、可靠、高效的情况下运行能。然后需要研究如何利用数据转化为信息,利用信息转化为企业决策,这样的公司往往可以在竞争力方面远远地超过其同行。最后就是通过信息化来增强企业协作能力。在一个智能制造、互联企业的环境下,协作成为可能,基于丰富的数据信息,企业可以实现7×24小时的实时决策,从而提高企业的创新力和竞争力。

根据经验,一个成功的互联企业生产效率每年能够提高5%左右。当然,这需要企业拥有世界级的合作伙伴及生态系统。

世界级生态

在路演期间,罗克韦尔自动化与中国橡胶和轮胎行业的领先供应商软控股份有限公司签署了一项价值为人民币 1 亿元的战略性合作协议。根据该协议,双方将在橡胶和轮胎领域合作开发信息和自动化机械技术、机械安全应用,并共同开展全球市场营销。此次合作有助于软控提高效率并降低服务成本,助力公司通过智能工厂实现智能制造。

“软控和罗克韦尔自动化在中国乃至世界范围内有着数十年的成功合作基础。我们紧密合作,探索智能机械和信息化方面的创新制造技术。我们怀着一个共同的目标:让软控成为世界领先的集成橡胶和轮胎制造解决方案提供商。” 鲍博文表示,“中国政府已经明确了 2017 年经济工作的总基调:稳中求进,并坚持推进供给侧结构性改革。根据政府规划,将继续削减煤炭和钢铁等重工业的过剩产能。但由于产能过剩和劳动力成本上涨的问题相继出现,提高生产率和全球竞争力对中国企业来说变得极为重要。所有这些趋势都表明实施智能制造势在必行,而这正是罗克韦尔自动化的优势所在。我们深知中国工业企业面临的各种挑战,我们将借助我们的全球项目经验为他们提供价值。”

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