智能制造技术分析
智能制造技术分析范文第1篇
关键词：物联网技术；智能建筑；成本控制；工程造价
1引言
随着国家对智慧城市的重视，智能建筑也进入了高速发展时期，智能建筑在物联网技术下对增强安防措施、改善居住体验、节约能耗等方面进行改善。物联网是通过多种信息传感器实时采集各类信息，在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行分析。智能建筑可以利用物联网技术对建筑内暖通空调、供水、发电、照明系统、网络等通过人工智能处理器对于建筑的整体分析和优化，可以大大节省运营成本，提高投资回报率。智能建筑的核心是5A系统：建筑设备自动化系统（BA）、通讯自动化系统（CA）、办公室自动化系统（OA）、火灾报警与消防连动自动化系统（FA）、安全防范自动化系统（SA），通过5A系统使建筑具有安全、便捷、高效、节能的特点。根据数据统计，2019年我国物联网连接量在45.7亿，到2025年将增至199亿，市场空间非常广阔，对于智能建筑在物联网技术下成本控制和造价分析，将成为行业关注的热点。
2物联网技术对智能建筑的成本控制
利用物联网技术对智能建筑进行工程预算是一种新型的技术手段，物联网技术通过智能系统提高成本控制的准确性，对于智能建筑项目进行成本预算和控制有十分重要的作用。物联网技术的广泛应用是智能建筑的基本特点，一般通过开环控制和闭环控制的结合，以及定性控制与定量控制的结合的采用多模态控制方式，这种方式可以帮人们处理大量的系统问题，通过大数据收集资料和人工智能的科学推理，可以对人类的行为和思维进行感知模拟，对智能建筑中5A系统的精准控制。物联网通常使用射频设备、定位系统、激光扫描设备和红外感应器设备等信息通讯传感器，通过网络把所有设备都连接起来，来使信息互联互通，实现在物联网技术下智能识别、智能定位、智能跟踪、智能监控的管理体系，可以对智能建筑中的各种设备进行有效管理，让设备和系统进行信息互通和远程共享，通过收集大量的数据信息可以构建一个参量体系，通过参量系统优化智能建筑使用成本，给人们提供绿色环保、舒适健康的生活环境。
3物联网技术下智能建筑工程造价
利用物联网技术和参量体系可以得到大量信息，通过信息的处理计算得到成本数据和工程量，根据国家规定定额标准得到工程造价的目标函数。运用BIM智能建筑模型，合理的博弈控制函数设计进行智能建筑的造价预测。物联网技术下智能建筑的工程造价分析模型主要有三种，（1）通过对建筑的主要参数数据的基础上构建模型。（2）通过物联网技术模糊控制和逻辑控制来构建模型。（3）通过物联网技术下拟自然随机最小二乘拟合来构建模型。这种方法由于计算量较大，计算复杂程度较高，无法保证计算的准确性。为了提高计算的准确性，本文提出一种基于物联网技术约束参量和工程造价预测模型的方法来提高智能建筑成本控制进度和工程造价预测准确性。
4物联网技术进行成本控制参量体系
在智能建筑中工程造价是指工程建设中所需要投入的资金，主要包括前期的投资估算、项目过程中的工程结算、完工后的竣工决算。在智能建筑施工过程中，可以运用物联网技术对项目成本和工程造价进行有效控制。第一，合理分析智能建筑工程造价的约束函数和参量体系；第二，为了构建物联网技术下智能建筑参量体系和约束模型，需要对建筑规划、消防、交通、环保等实现工程造价合理评估和预测。通过参量体系和约束模型进行智能管理控制，保证智能建筑项目施工进度和施工品质。通过构建物联网技术参数模型，保证了智能建筑材料合理选择和建筑施工成本的精准预测。在物联网技术智能建筑成本控制预算中，往往忽视交叉因子对成本的影响。智能建筑在物联网技术的支持下实现自动网络控制，利用智能建筑自动控制网络中的三种通信协议实现效益评估，可以有效地计算出智能建筑控制成本，在构建物联网技术下智能建筑的成本控制参量体系中，利用物联网技术对工程造价模型设计，实现对智能建筑工程造价成本有效控制和精准预测。由此可见，在物联网技术下构建智能建筑参量体系是实现成本控制的重要途径。
5智能建筑目标模型构建及设计优化
利用物联网技术建立智能建筑目标模型，通常是采用均衡博弈的计算方法来分析智能建筑的工程和造价，这种方法是用预测函数以及最小方差来进行成本的预测和造价控制，可以有效地控制智能建筑造价计算精度。但是由于需要收集大量的数据，在没有足够数据作为基础的情况下，智能建筑工程造价预测精度是不准确的。本文为了提高控制精度采用了一种在物联网技术下智能建筑成本约束参量。通过约束参量贡献度加权的方法建立工程造价预测和成本控制模型，在参量分析基础上设计工程造价预测和成本控制模型，构建物联网下成本控制系统得到最佳的博弈函数，得到工程造价施工优化参数。在物联网技术智能建筑施工过程中，不但要考虑在施工成本，还需要对管理成本等多方面进行综合考量，通过智能建筑成本分析建立工程成本预测模型。为了合理地评估智能建筑的性能，可以采用一种分数阶差分函数的公式对评价进行有效分析，用函数公式得出智能建筑成本和建筑质量的关系。在智能建筑模型构建时，利用分析方法实现成本投入的时间序列的采集，通过智能建筑施工中的各方面因素进行线性二乘拟合计算构建约束关系模型，可以实现智能建筑工程造价的量化评价参数模型。在实际施工过程中，包括固定成本和非固定成本，非固定成本是由很多不确定因素造成的，为了实现有效的成本控制，应该对不确定因素进行有效控制。通过物联网技术构建量化控制模型，可以有效地对物联网技术下智能建筑工程项目实现效益最大化。在物联网技术下智能建筑的控制必须满足非线性方程的连续性条件，通过连续性条件构建一个模型，由此可以得出物联网技术下智能建筑施工过程中生产效益最大化，并且在物联网技术下实现成本与效益最优匹配，通过以上决策，智能建筑工程造价的效益值和带量值可以有效均衡。此外，为了保证施工效率和质量构建模型，通过累计方差的公式对建筑成本的参量贡献度进行自适应加权处理。通过上述介绍的参数模型，可以在物联网技术下对施工成本、施工效率和施工质量进行优化，不但提高了施工质量还降低了施工成本。
6物联网技术下仿真实验和分析
为了对上述模型和参数进行检验，以及物联网技术下智能建筑成本控制和工程造价分析的可行性，通常需要采用一种仿真软件进行分析和研究，根据国家预算定额可以设计物联网技术下智能建筑成本参量数据表。通过成本参量数据表进行物联网技术下智能建筑成本控制和工程造价仿真建模，对物联网技术下预测数值仿真，通过仿真可以得到不同的成本控制数据，为了要论证结果，可以把物联网技术智能建筑仿真结果和传统模型计算结果进行对比。从仿真结果可以看出，采用本文所使用的方法有效地降低了项目建设成本，成功的对智能建筑成本控制进行了优化。由此可见，通过仿真实验模拟进行实验得出的结果是有科学性和可行性的。
7物联网下智能建筑展望
物联网技术在建筑业、工业、电子行业、交通行业、汽车行业都有了深入的应用。随着科技的不断进步，智能建筑在物联网的发展下将结构、系统、服务、管理跟用户需求进行优化组合。智能建筑不仅可以提高舒适的环境，还可以提高工作效率，降低建筑成本，已经成为智慧城市发展的必然趋势。目前智能建筑主要体现在系统设备自动化和通信系统信息化，随着科技的发展，物联网技术下的智能建筑会采用系统信息综合管理，对智能建筑内所有的设备信息进行收集、传输和处理，在物联网下智能建筑可以实现人与物的连接，物与物的连接，通过云计算收集处理和人工智能逻辑分析决策，朝着智能化方向发展。
智能制造技术分析范文第2篇
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
智能制造技术分析范文第3篇
继“中国服装行业供应链与物流技术研讨会”、“中国快速消费品供应链与物流高峰会”、“中国物流装备产业发展大会”之后，“中国制造业供应链与物流技术研讨会”将成为《物流技术与应用》杂志倾力打造的又一精品会议，并将持续举办。
中国作为制造业大国，制造企业的经营管理和技术水平较之以往显著提高，但其物流发展却相对滞后。可喜的是，随着工业4.0的影响，《中国制造2025》的出台，推动制造业的升级发展已经成为政府和行业的共识，而物流作为贯穿产品整个生命周期的重要活动，其优化升级需求不断增加，制造企业对物流的关注度上升到新的阶段，
正是在此背景下，《物流技术与应用》杂志以“智能制造与智慧物流”为主题，于3月17～18日在沈阳召开了“2016中国制造业供应链与物流技术研讨会”。本届大会由沈阳新松机器人自动化股份有限公司协办，得到了业界的积极响应：来自华为、卡西欧、上汽、益佰制药、SEW、方太等制造业代表企业，安吉、中世国际等供应链物流企业，以及昆船、今天国际、普天等物流技术装备企业的百余位代表汇聚一堂，探讨在新的时代背景下制造企业的物流升级优化之道：
共话智能制造与智慧物流
本届大会精心设置“解密智能工厂”与“聚焦智慧物流”两大版块，通过主题演讲及互动讨论.探讨智能工厂的建设与智慧物流的实施。
本届大会主持人、《物流技术与应用》杂志执行主编江宏在致辞中表示，《中国制造2025》明确将“智能制造”作为中国制造业的发展方向，实现智能制造是一项长期任务，现阶段要做好制造业数字化普及和智能化试点示范工作。而智能制造离不开智慧物流的支撑：在当前经济增速放缓的情况下.制造企业面临越来越大的成本上升压力，特别是身处“互联网+”时代，中国制造业亟待从技术、管理、商业模式等多个方面进行调整，其中包括供应链优化和物流自动化、信息化、智能化改造提升。
沈阳新松机器人股份有限公司物流与仓储自动化事业部总经理王家宝先生紧随其后致辞。新松公司作为国内机器人第一股，长期致力于包括各类型机器人、以及自动化物流系统和AGV系统在内的数字化智能高端装备的研发制造，目前正在向数字化智能工厂整体解决方案提供商迈进。
沈阳市浑南高新技术产业开发区寿波处长以《提升智能装备产业水平，带动地区经济快速发展》为题的演讲，介绍了当地鼓励高端制造业发展的产业政策，体现出政府部门对制造业转型升级给予的支持，给企业带来更多的信心。
随后，新松机器人高端装备与3D打印技术事业部总经理助理张军宝、中国仓储协会副会长王继祥、法布劳格物流咨询（北京）有限公司总经理张芸、新松智能移动机器人事业部副总经理王玉鹏、山东现代物流供应链管理研究发展中心主任段沛佑、全面库存管理咨询独立顾问程晓华、北京机械工业自动化研究所物流中心副主任吴双，分别以《数字化车间，制造业的未来》、《CPS时代智慧制造与智慧物流变革》、《转型升级中的制造业物流优化》、《移动机器人在智能制造与智能物流中的应用》、《“互联网+”T业物流发展模式探讨》、《制造业库存控制技术与策略》、《现代物流在传统制造业的创新发展与应用》为题进行了全面的讲解，就如何打造数字化工厂，智能制造与智慧物流的发展方向，物流管理在生产制造过程中的重要性，以及如何优化物流促进制造业的转型升级并实现提高效率、降低成本等多方面内容进行了深入的分析。
除了主题演讲，大会还围绕智能工厂和智慧物流设置了两大主题互动论坛，吸引了台上台下嘉宾的热烈互动，将大会气氛一次次推向高潮。
为了推广先进技术、促进创新应用、引导行业发展，大会举办了“2016中国制造业供应链与物流技术研讨会荣誉评选颁奖仪式”。此外，大会还组织参观了世界首个以机器人生产机器人的数字化生产车间――新松“智慧工厂”，近距离了解中国式“智能工厂”的建设。
智能制造离我们有多远？
《中国制造2015》指明了“智能制造”发展方向，国家明确要求整合财政专项资金重点支持关键领域发展，大量的资金和资源正在向智能制造领域加速汇集。那么，中国式智能工厂究竟什么样，智能制造离我们有多远？这一话题成为本届大会关注的焦点之一。
据王继祥副会长介绍，智能制造是一种在CPS（信息物理系统）基础上由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中能进行分析、推理、判断、构思和决策等智能活动：智能制造把制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。《中国制造2025》的技术主线就是在“两化”融合的基础上，推动云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在制造业中的应用，推进制造过程智能化。智能制造是从资源驱动变为信息驱动，随着新一代信息技术的发展，工厂车间内越来越多功能强大的智能设备将以无线方式实现与互联网或设备之间的互联，由此衍生出物联网、服务互联网，实现信息驱动下的产品制造，体现出智能制造的价值――科学地编排生产工序，提高生产效率，实现个性化定制生产，节省能源消耗等。
张芸指出，从本质上讲，工业4.0包括将虚拟网络一实体物理系统技术一体化应用于制造业和物流行业，以及在工业生产过程中使用物联网和服务技术。这将对制造业的价值创造、商业模式、下游服务和工作组织产生影响。信息物理系统（CPS）强调物理过程与信息间的反馈，以信息物理生产系统CPPS为模型构建智慧工厂或者数字化工厂。
有观点认为，尽管智能制造的概念非常火爆，但是目前包括提出工业4.0的德国在内，全球并未真正建成具有工业4.0特征的智能工厂。张军宝认为，我们离智能工厂还有一定的距离，目前大多数工厂最多只是实现了生产线的智能化，进入数字化车间的发展阶段。数字化车间，从广义上来讲，指以制造产品和提供服务的企业为核心，由核心企业以及一切相关联的成员（包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商、合作伙伴、协作厂家、客户、分销商等）构成的、使一切信息数字化的动态组织方式；狭义的数字化车间是指，以制造资源（Resource）、生产操作（Operation）和产品（Product）为核心、将数字化的产品设计数据，在现有实际制造系统的虚拟现实环境中，对生产过程进行计算机仿真优化的虚拟制造方式。据此张军宝认为，现阶段中国更多落地的是数字化工厂及数字化车间。
上海汽车进出口有限公司物流规划经理赵子龙也基本认同这一观点，他指出，智能化有别于信息化、电子化，它不仅仅是自动化，还应该具备自主分析、判断、执行等能力。从目前中国制造业的发展情况以及政策支持力度来看，我们有希望迎头赶上国外的发展脚步，但是需要相当长的一段时间。而具有丰富物流咨询经验的张芸给了这段时间一个具体的数值――十年：她甚至认为，十年后智能工厂将过剩。
智慧物流碰撞火花
毫无疑问，实现智能制造肯定离不开智慧物流，围绕这一话题，与会嘉宾从多个角度进行了探讨。
王继祥副会长指出，随着物联网、云计算、大数据技术的应用，随着互联网的广泛覆盖，现代物流将进人物流互联网时代（物流4.0时代），也就是智慧物流时代。智慧物流更重视将物联网、互联网、智能制造、电子商务整合起来，通过以精细、动态、科学的管理，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化。智慧物流利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智慧物流正推动着四大物流模式创新，即协同物流、实时物流、单元化物流和程控化物流。
移动机器人（AGV）作为智能工厂内物料运输及产品装配等环节的重要设备，其技术发展和应用趋势颇受关注。王玉鹏在会上不仅详细介绍了AGV的技术发展及典型案例，同时还详细分析了AGV在最新领域的应用前景，特别指出电商、码头及智能停车场将是AGV未来的重点应用领域。
张芸分析称，工厂内的自动识别、全程定位等技术，即智慧物流，实际上是供应链互动的概念，如果供应链不能有效联动，那么智能物流就非常难以实现。
对于如何进一步让智慧物流落地，来自制造业及物流设备商代表均发表了自己的看法。吴双建议，制造业企业在对现有物流系统进行升级改造时，不要好高骛远，而应做好总体规划、逐步分阶段推进，在满足当前市场需求的同时有一点前瞻性。此外，重视物流技术，包括如何获取、传递、处理、应用信息，并进行循环。实现物流的智能化。
贵州益佰制药股份有限公司物流总监吴巍也进一步表达了数据对于智慧物流的重要性。他认为，数据是智慧化供应链的核心，采集有用数据后要进行分析，此外还要有管控信息的人才以及使得每一个环节都能有效协调、控制的合理流程，只有这样，数据才能真正发挥作用并真正实现物流智慧化。
解析供应链与物流优化之道
物流对制造企业的重要性毋庸置疑。仅从产品生产时间来分析，只有30%～40%的时间用在生产上，60%～70%的时间花费在原材料运输、拆包装、质检、存储、分拣、上线运输、成品包装、暂存、分拨、成品配送、安装、测试、配件供应、回流、信息交换等非生产的物流活动中。制造业在转型过程中，物流能力的提升，不仅可以改善企业快速反应能力，增强产品的交付能力，而且可以有效降低物流成本，因此，近年来制造企业越来越重视优化物流与供应链管理。多位与会嘉宾从物流系统规划建设、全面库存管理及物流模式变革等方面进行了经验分享。
张芸建议，制造企业实施物流优化时应该遵循四个步骤：数据分析.概念方案规划-技术细节设计-项目实施。她认为，物流体系建设和优化需要分步实施并且长期坚持，即“长期坚持+点面结合”，并以量体裁衣的物流方案先行作为基础，以定制化的信息系统作为支撑，以持续改善提升标准化固化为方向，使企业逐级实现整体统筹物流规划到信息的实时交互，并最终实现逐点改善、标准化以及物流体系的持续优化。
吴双分析认为，由于制造业企业存在物流活动分散、物流规划设计格局不清晰以及物流扩建及流程优化难等问题，导致企业物流成本增加，物流运作效率低下并影响企业运营和进一步发展。为此，制造业应该优化管理库存，发展集智能化、一体化、层次化、柔性化及社会化为一体的智能物流。
物流优化可以给制造企业带来哪些效益？吴双通过分享多个案例道出了这一问题的答案。例如，美克美家通过实施智能物流项目，将传统仓储物流的边界突破并延伸至生产物流，物流信息也随之延伸至生产车间、加工单元以及上下游供应商.从而贯穿整个供应链，不仅有效地对整个生产仓储过程进行精准管理，提高企业的执行效率和生产率，还可以实时掌握库存，合理保持和控制企业库存，降低成本，最终改善公司的综合效益水平。
20多年专注于库存管理的程晓华，则从库存角度解读了制造业供应链管理问题，指出全面库存管理的重要性。他认为，企业计划购买的原材料、生产出的产品以及已交付的产品都是库存，库存水平直接反应了企业供应链的能力和流程状况。特别是在智能化时代，个性化制造及需求会越来越多。预测也会越来越难做，因此库存管理对于企业发展的意义不言而喻。他建议，企业应该从流程设计、组织架构搭建以及组织能力提升等方面着力，最终实现整个供应链管理绩效的提升：
段沛佑则对驱动制造业创新发展的“互联网+”工业物流模式进行了全面解读，包括：基于行业协同集中采购、面向客户订单敏捷供应链、面向成本控制的精益物流管理、“互联网+”面向大规模定制化、面向供应链一体化、面向产品生命周期、面向物联网的智能集成，以及基于金融资本的供应链融资八个物流管理模式，并对海尔、红领集团等先进的物流模式进行了分析。
制造业物流升级任重道远
与会嘉宾普遍认为，中国要从制造业大国转型升级为制造业强国还有许多事要做，但其中最难的是物流。值得欣慰的是，物流在制造业企业中的地位正不断提高，企业领导人对物流也越来越重视。一方面，是基于物流本身的重要性。另一方面，则是基于企业自身业务模式的变化及成本压力反映在整个供应链与物流上的问题日益突出。吴巍分析到，去年医药行业出现库存积压现象，药品无法入库，生产通道堵塞，种种问题开始暴露。来自成本的压力则促使整个供应链结构发生巨大变化，鼓励制药企业直接走向终端，向药店配送。这些都对物流提出了更高的要求。
智能制造技术分析范文第4篇
关键词:物联网;节能技术;智慧节能;技术研究
在全球能源压力日益增大的背景下，降低能耗就是在提高效率，节能能量就是再生利用能量。物联网技术是将大量传感器迁入到车辆、设备、建筑、电器以及各个系统之中，在实现物物相连的同时，提高智能节能的水平，避免能量徒耗。比如在智慧城市的建设中，不仅需要物联网技术搭建智慧系统，更需要物联网节能技术进行能耗控制。在推进“中国制造2025 ”的进程中，物联网节能技术起到了促进作用，物联网节能技术的发展、优化对其发展有着深远的影响，是实现“中国制造2025 ”的重要基础，对中国未来的发展提供了技术层面的支撑。
1 物联网节能技术原理分析
物联网节能技术是以物联网技术为核心，实现智慧节能减排，具体包括智慧城市、智慧汽车、智慧电器、智慧工业、智慧农业、智慧家居等部分，通过结构节能、自身节能、设备节能、技术节能、管理节能等方式来实现。技术应用包括全面感知、可靠传输和智能处理等环节，通过不断推动计算机技术的更新换代、算法的升级和基础感知网络技术的进步来简化操作，提升系统的节能性。操作上通过部署大量低能耗传感器，全面监测温度、湿度、光照、能耗、电量等，传感器之间以低能耗形式实现互联互通，提升整体感知能力，全面掌握能量消耗的信息。采用物联网技术可以实现节能技术的高度自身能源管理的信息化、流程化、可视化和智能化，可以在任何区域通过加密技术访问节能系统，进行智能决策和分析。在未来，随着物联网技术的发展，节能系统能够像人体感知饥饿一样感知能量的消耗，通过实时监控、仿真分析、智能分析等过程，对整个系统实现物联网化，做出决策，让系统选择最佳节能状态。最常见的就是，系统通过物联网设备能够自动感知当前最佳的光照和温度，从而实现节能的目的［1 ］。
2 物联网节能技术的最新进展
2 ．1 物联网节能技术的发展方向
物联网节能技术目前从传统单一的节能技术向综合智能化系统方案转变，已经从一种单一的技术手段发展为综合化的节能方案，过去节能技术的使用是核心，而现在，节能系统的打造成为根本。采用“物联网+”智慧节能系统对环境进行全面监测，实现数据采集，按照节能计划和策略进行智能降耗。以智能建筑为例，不仅能够实现节能控制，还能实现火警、烟雾入侵、安全的监测，能量流量和费用的实时计算，远程控制和移动端的管理等。未来物联网技术还会体现出高度的智能性，通过网络之间的互通互连，打造一种新的网络模式。物联网节能技术未来发展最大的特点是打破过去单一的节能系统，实现系统间的融合［2 ］。比如智能建筑通过传感器和汽车连接在一起，打造智能车库节能系统。无论是家电、车辆、家居、建筑，还是工作设备，都可以纳入整体的节能生态系统，物联网将会打造一个节能的全面感知系统。
2 ．2 物联网节能技术的特征
首先，技术不断高精尖化，通过技术创新，努力降低能耗。比如华盛顿大学的学生开发出来一种新的WiFi，其能耗是正常WiFi的万分之一，该技术就代表了物联网节能技术的新发展方向。其次，高度个性化。以用户体验为中心，通过物联网数据的共享，给用户提供精准的服务体验。比如电脑屏幕的亮度可以根据用户的需要自动调节，既能够满足用户日常的需求，还充分考虑到对其眼睛的保护。温度也是如此，物联网根据用户自身肌体的感应和变化提供一个最舒适的温度，既满足了最低能量消耗，又提升了用户的体验。最后，高度智慧化，物联网节能技术将会打造一个整体智慧生态系统，整体的智能水平将不断提高，这需要AI技术的进一步发展和计算机算法的进步。
2 ．3 物联网节能减排技术的应用
首先，在互联网节能技术层面进行优化和创新，实现节能减排的基础支持，虽然我国起步较晚，但是强大的工业化和人才储备能够实现技术层面的问题解决和技术创新。还需要对各种资源进行技术层面的重复利用。这也是节能的主要措施之一，也是符合更加有效地利用日益减少的资源的方针。其次，要通过管理的细化对消耗和排放进行最优控制，通过物联网大数据对设备进行数据收集、分析、整理、优化，不能通过技术解决的要通过管理方式实现控制，充分利用物联网的大数据功能。最后，要对物联网节能减排技术进行数据分析，这个数据分析层次是基于技术的改进、优化和创新，任何技术都是需要经过试验、改进、再试验、再改进不断的循环后得到成熟的技术，物联网节能技术也是如此［3 ］。“中国制造2025 ”也是对物联网节能进行了规划，通过物联网节能技术实现中国制造业的升级换代，逐渐向各个领域延伸，将成功的经验分享到其他领域中，为实现物联网节能技术普及奠定基础。
2 ．4 物联网节能技术系统建设
物联网节能技术逐步发展，已经广泛应用到智慧城市、智慧汽车、智慧电器、智慧工业、智慧农业、智慧家居等领域，在部分领域的应用有明显的提升效果。着眼于未来，智能是发展的方向，物联网节能技术还应不断发展、创新，进而实现更加高阶的智慧层级。这就需要一个更加长远的规划，将不同智慧领域的物联网节能技术，例如智慧家居、智慧汽车、智慧城市等，连接成为一个系统，实现全方位的智能服务，这是未来物联网节能技术研究的方向［4 ］。包括将不同的产品、技术、应用环境等，实现技术层面的对接，使系统更好地为人类服务。
3 物联网节能技术的应用案例分析
选择在智慧建筑系统中应用物联网节能技术，就要在建筑电气设备中全面引入物联网传感器，对其进行节能控制。同时对系统能耗进行监测，检验其效果。为了测量其特性，要对装置的日均节能进行系统的研究。除了需要计算能量分布之外，在网络运行过程中，不同时期其能耗特性不同，因此，需要对数据进行系统分析，深入研究系统的节能特性。对日均节能的柱状图和曲线图进行研究，可以看出其分布规律，如果系统非常稳定，节能效果就明显;如果系统运行不稳定，节能效率就有待改进。总体统计数据显示，尽管各个站点的节能数据不同，但是整体节能效率在13%以上，节能效果明显。但是在应用中仍然存在技术问题，比如在电气设备做功过程中会产生大量热能，采用相关设备及时收集热能，如果收集装置系统利用率高，可能节约20%以上的电能。但是目前如何利用做功的热能仍然是需要解决的技术问题，这需要结合物联网节能技术进一步研究。
4 结语
在物联网节能技术的应用中，首先，要选择低能耗传感器设备，全面监控能耗信息，提高智能化水平，减少维护和设施成本，实现一机多用、节省投资的目的，这样更容易取得明显效果。要优先解决技术层面的瓶颈和难关，并符合我国物联网节能技术应用的环境，不断利用大数据进行试验、分析、总结，实现技术的发展和成熟化。再通过物联网大数据对物联网节能技术进行数据收集、整理、分析，找到技术存在的问题，并根据问题进行优化改进，不断完善物联网节能技术的应用。最后，通过成熟的技术进行各个领域的普及，实现物联网节能技术带来的增益。在此过程中依旧要坚持对技术进行优化、革新，技术是发展、前进的动力源泉。
参考文献
［1 ］凌文青．物联网技术在建筑电气节能中的应用分析［J］．湖北农机化，2019(18):57 ．
［2 ］陈威．基于物联网技术的建筑能耗监测系统研究与分析［J］．绿色建筑，2019(1):81 －82 ．
智能制造技术分析范文第5篇
关键词：智能设计技术；农业机械研发；应用探讨
1智能设计技术概述
智能设计技术是近年来逐渐兴起的技术类型，它在传统研发设计的基础上，融入了大数据、智能制造、虚拟现实、智能建模、知识工程等技术形态，并根据行业设计研发的需求，形成适配于行业产品研发生产的一种全新技术形态[1]。换句话说，智能设计技术虽然基于智能制造、大数据、虚拟现实等技术范畴，但在不同行业的应用中却体现出了差异性。本文主要探讨农业机械研发制造中智能设计技术的应用，结合农业机械研发制造行业的具体情况，重点探讨了CAD智能建模技术、知识工程智能技术和虚拟现实智能验证技术三种智能设计技术的应用。
2农业机械研发制造中智能设计技术的应用
2.1CAD智能建模技术及应用
传统的CAD设计技术已被广泛应用在农业机械制造领域，能够辅助农机产品的设计、研发和三维仿真等设计工作，但在产品设计知识的高效利用领域体现了诸多问题，例如：传统CAD技术能够解决农业机械产品研发的结构性问题，但在建模设计知识与建模生成的融合上，存在灵活性、适应性和移植性不强的弊端。基于知识的CAD智能建模技术能够较好地攻克这一难题，该技术以智能化设计为基础，涵盖CAD建模标准规范、材料特性、装配语义、建模融合等新的技术形态，在农业机械研发制造中的应用体现出了新的价值。国内山东农业大学最新研发了一种基于CAD智能建模技术的农机产品制造模型特征提取方法，该方法将三维小波变换和CAD智能建模技术融合在一起，构建了农机产品设计ESB通用智能模型库，技术人员在设计农业机械产品时，可以从智能模型库中直接调取通用的设备模型，并运用三维小波变换进行智能分析，得到匹配性能最佳的产品模型，大大提升了大型复杂农业机械产品研发制造的效率和建模仿真的准确性[2]。
2.2知识工程智能技术及应用
知识工程智能技术源于专家系统的研究分支，贯穿于整个智能设计和制造领域，它以知识设计内容为基础，通过科学的表示、获取和推理过程，获得制造产品的最佳研发方案。以知识推理智能技术为例，它根据待制造产品的设计需求，从已知的知识判断得出新的设计思维方案，通过基于规则、实例和模型的推理过程，完成制造产品的智能设计过程。近年来，随着现代农业机械产品功能和性能的多元化发展，设计一款农机产品所需的知识系统越来越复杂，传统单一的设计推理模式难以满足产品的设计和研发需求，采用集成的多推理知识工程智能技术能够更好地解决现代农机产品研发面临的这一问题。例如：中国农业大学研究了一种基于知识工程的快速设计推理方法，该方法以相似度匹配算法为核心，能够对履带式收获机传动系的机械构件进行快速推理，有效地缩短了产品设计周期，提升了产品的设计智能性[3]。
2.3虚拟现实智能验证技术及应用
虚拟现实技术能够对结构复杂且设计困难的大型农业机械产品研发起到很好的辅助作用，研发人员运用虚拟现实技术能够实现对农机产品结构、外观和进行的仿真建模，在虚拟现实系统中构建真实感很强的运作场景，完成对研发农机产品的仿真运行。近年来，在传统虚拟现实技术的基础上，一种新的虚拟现实智能验证技术被逐渐应用在农业机械研发制造中，该技术不仅能够实现传统虚拟现实技术的所有功能，还能够对仿真的效果进行智能验证，验证的效果与产品开发出的实际使用效果无限接近。例如：中国农业机械化科学研究院采用虚拟现实智能验证技术，开发了基于视景仿真的联合收获机虚拟研发系统，该系统能够在虚拟现实情境下建立联合收获机轮胎模型，并对联合收获机作业过程进行虚拟受力分析，进一步通过对收获机运行时周边环境如农田、树木、草地等地表环境的虚拟建模和仿真，在VegaPrime中设计运动路径，实现了联合收获机作业的3D视景仿真和作业效果测定，结果表明：虚拟环境下的仿真测定结果与后期开发的联合收获机运行效果误差率小于1%[4]。
