智能制造的关键技术篇1
机电一体化技术需要一个智能化的控制系统来运转，为了更好的促进制造生产工艺的创新和发展，维持企业智能制造的稳步推进，开发人员设计并研发了应对各种情况的智能化控制系统，能够对生产制造进行管理和控制，极大的提高了生产效率。下面就介绍几种常用的控制系统。人工神经网络系统是一种模仿动物的神经网络的行为特征，将各种信息处理工作才去分布于网络中，并行进行处理的控制系统，这种系统的复杂程度很高，方便利用和调整其内部存在的大量神经节点之间的相互连接的关系，以此来处理信息，而且能够适应大多数生产制造过程中遇到的情况，可以自主记忆和学习。专家控制系统主要是指一个高智能的计算机程序系统，内部包含着大量的专业知识和积累下来的宝贵经验，比如制造加工的工艺和相关技术，就可以存储在该系统之中，系统在处理生产制造某个故障和问题时，就可以将以往的知识和经验方法拿出来，迅速有效的解决问题，而且可以解决很多的高难度问题，高效迅速，节省了大量的检修时间和工作量。
2机电一体化技术在企业智能制造中的发展与应用
2．1传感技术的应用。传感技术在智能制造过程中发挥着传递与接收信息信号的重要作用，在电子设备与机械设备之间需要做出指令和信息的传递时，传感器就可以凭借其极高的敏锐度和高效的传递信息的能力，在指挥生产制造中起到重要的连接作用，目前，很多制造企业为了加强这种联系，强化信息传递的能力和水平，使生产效率进一步加快，使用了更加具备系统化和规范化的传感网络，也就是专门用于传递接收信息的处理系统，加快了信息传递的速度，并且缩短了反应时间，能够在很短的时间内完成对信息的识别和判断，经过解析后再发出有效信息，以其先进的技术和极高的效率极大地促进了智能制造的快速发展和应用。2．2数控生产中的应用。数控机床在生产制造中属于最关键的设备之一，而数字化和智能化机床的进一步研发和应用，也促进了相应的机电一体化相关技术的发展，可以说数控生产也是智能制造发展过程中的重要部分，将电子智能化产品与生产机械完美的融合在一起，这本身就是一种机电技术相结合的创举，我国的数控机床的最尖端产品已经处于世界领先地位，这就是将机电结合，生产制造智能化的重要体现，随着数控机床所利用的机电技术愈来愈多，功能更加多样实用，“中国智造”并将获得更快的发展和更大的进步。2．3自动生产线与自动机械的应用。由于智能制造的发展理念更加深入人心，企业的制造生产过程为了应对快速发展带来的挑战和机遇，自动化的生产流水线被大量装备到企业的厂房中，通过智能机械设备代替大量人工，在各个生产环节中减少误差，有助于提高产品的精密度，从而提高制造能力和工艺水平，打造智能化生产线。2．4工业智能机器人。工业智能机器人是机电一体化技术在智能制造中最先进的应用，并结合多种先进技术，是人工智能技术、仿生学还有计算机系统等众多学科相互作用的新型成果。机器人是当期科学技术的研究重点，我国在其研究上已经取得了一定的成绩，并且在生产行业中已经得到应用。工业智能机器人的出现，在提高产品质量中发挥重要作用。工业智能机器人在应用的过程中具有明显的优点:一是能够有效甄别信息资料;二是可快速地完成较为复杂的工作流程;三是生产的精准度高，可应用于军事生产制造中，受到社会各界的认可。
3机电一体化在企业的智能制造中的发展前景
智能化技术的发展从未有过像最近十年的发展速度，智能机器人的应用范围愈加宽广，中国资本一方面大力发展本国的智能技术的创新和应用，另一方面通过国家合作与资本收购其他先进智能制造产业来加快促进智能化建设，可谓双管齐下，发展速度极快。制造业的生产制造过程是核心，也是基础，而要将智能技术完美的融合进制造工艺之中，还必须有配套的技术和措施加以促进，这就是机电一体化技术，将拥有智能化的电子设备与企业的机械生产设备结合应用，就做到了制造业与智能制造的融合，机电一体化技术作为两者之间的重要联系纽带，也是目前国家制造业转型升级中的关键科学技术，其发展和技术上的突破，能够带动整个制造业的加速转型，为实现成为制造业强国的宏伟目标提供充足的动力源泉，无论是智能化的系统还是科学技术，为了增强制造加工的智能化水平，就必须借助发展机电一体化技术来促成，将每个生产设备和环节统一纳入到智能化管理和控制之中，制造企业的管理与生产将获得质的飞跃。
4结语
总而言之，机电一体化技术作为实现智能制造方式所不可获取的一种关键技术，将其与智能制造技术进行结合应用具有重要意义，必须引起我们高度的重视。此外，智能制造技术和机电一体化技术的结合还会推动二者各自拥有各大的发展空间，这对机械行业的未来发展也将产生巨大的积极作用。
作者:王哲
参考文献:
智能制造的关键技术篇2
关键词智能配电网；自愈控制技术；体系架构；关键技术
中图分类号TM6文献标识码A文章编号1674-6708（2014）119-0071-02
在我国城市建设的不断发展过程中，实施了大规模的城市电网改造，城市配电网的信息化和自动化水平也有了大幅度提高，随着各种新能源和新技术的开发应用，我国的配电网在运行过程中也面临着很多挑战，比如大量DG接入后的配电网电压越限问题等给我国配电网发展带来了很大阻碍。但是与此同时，配电网自愈控制技术的发展，实现了对电网资源的高效利用，确保了供电的安全性，有效地解决了我国配电网设备利用率低以及供电可靠性低等问题，更多的新技术发展和应用于配电网发展过程中，很好地促进我国电网的安全可靠利用。
1智能配电网体系架构
1.1自愈控制目标
智能配电网的自愈控制目标就是包含有DG网络的运行过程中，通过预先发现，及时地采取措施进行有效隔离和预防各种电网安全运行问题，能够对电网运行系统不断地进行优化，有效地应对系统内外产生的各种干扰，抵御外部造成的严重故障冲击，在故障情况下能够维持系统的连续安全运行，并且通过自愈控制技术能够实现对故障的有效且及时地检测，对于出现的故障能够迅速地实现定位和快速恢复。一方面减少了人为对配电网造成的干扰，一方面也减少了管理人员的工作量，智能配电网是直接面向用户的，因此自愈控制技术水平高低直接影响着供电的质量。
1.2方案设计
智能配电网自愈控制技术的实施方案主要是通过三种方式进行设计和完成功能实现的，第一，集中控制方式，通过利用计算机系统的主站功能将故障信息发送到主站，进一步对发生故障的位置进行定位，对其故障原因进行分析，从而实现对系统的保护；第二，分散控制方式，这种方式主要依靠保护装置和智能终端的相互配合来实现的；第三，集中――分散协调控制方式，通过结合集中控制和分散控制的优点，从而实现多级分布式协调控制管理，依靠终端系统的智能保护装置，从而完成故障处理。
2关键技术
配电网自愈控制技术的实施，能够有效地提高供电网设备的利用效率，实现对供电装置的协调和自我保护，和DG网实现协调控制，从而在供电过程中，通过智能化控制系统，进行智能化分析和决策，实现有效地配电网自愈控制。确保自愈控制功能的高效运行和实现。下面对当前配电网自愈控制的关键技术进行分析探讨。
2.1含DG、微网及储能装置的智能配电网建模与仿真技术
这项技术主要是针对配电网和DG网系统中的关键部件、智能元件、电子装置的仿真建模方法，通过运用多种模型――描述方法，从而实现智能配电网建模与仿真技术。在设计过程中，通过运用多种分析方法和手段，对已有的仿真模拟技术进行配电线路、配电变压器的稳态分析，从而实现对网络故障的智能化处理，同时对于配电网的仿真和计算速度也提出了更高的要求。
2.2含DG、微网及储能装置的智能配电网分析与试验技术
在这项技术实施过程中，主要对配电网和DG网中参数设置、参数可靠性评估、电能质量分析和控制技术进行分析和试验，通过研究配电网硬件在仿真条件下的单元测试，从而对整个智能配电网自愈控制技术实施有效地检测，实现对智能配电网核心装备的现场测试，通过完成有效地信息收集，将变流器作为一个整体提供给用户，当然变流器的运行参数，也就是主要的控制参数通常情况下难以获得，这就使得自愈控制技术在实施过程中会带来很大的难度。同时配电网的网络控制结构比较复杂，在进行分析、试验的过程中，难以对数据的准确性和可靠性等方面进行完全的保证，这就使得配电网自愈控制技术在计算和测验过程中必须具备良好的规模拓展和容错能力。
2.3在线智能分析和决策技术
配电网自愈控制技术实现了自动化和智能化控制，那么在系统运行过程中，就可以实现有效地在线智能分析，对于一些事故能够进行预先的预测和分析，从而制定有效的防御措施加以防护，通过自愈控制系统做出科学合理的决策，从而将在线风险降到最低。为了有效地保证多种不同控制预案的实施，就必须要求自愈控制系统能够自动地对这些不同控制预案进行分析，通过对其对立面和冲突的地方进行管理和控制，从而制定出最有效的控制方案。
2.4含DG、微网及储能装置的智能配电网故障特性分析技术
智能配电网故障特性会因为配电网的接地方式不同、负荷水平不同等出现不同的情况，因此在配电网自愈控制系统中，能够有效地、快速地、准确地对配电网控制系统的故障进行及时地分析，对其故障特征进行智能化识别，从而实现对故障类型、故障位置的定位，进一步提高故障识别和故障解决功能。
2.5智能配电网保护装置控制保护技术
在配电网系统运行过程中，由于自身的系统结构比较复杂，在运行过程中，就容易出现一些故障问题，对用户的供电造成影响，甚至对自身结构会造成较大的影响，因此在智能配电网运行过程中，就必须加强对自身电网的保护控制。通过智能配电网自愈控制技术的实施，能够有效地实现对智能配电网装置的保护控制，通过对智能配电网局域信息好全局信息进行良好的协调保护，从而研制出能够指示故障分支的故障指示装置。
3结论
智能配电网自愈控制技术的有效利用，一方面提高了供电系统的安全、稳定和可靠，另一方面也可以有效地降低供电系统的事故发生率，通过实现预先的故障分析，从而预防供电事故的发生，并且实施有效的解决，因此智能配电网自愈控制技术的发展前景是非常广阔的。
参考文献
[1]董旭柱，黄邵远，陈柔伊，，张文峰.智能配电网自愈控制技术[J].电力系统自动化，2012，36（18）：17-21.
智能制造的关键技术篇3
“智能制造如今已成为世界制造业的重要发展趋势，各国都在积极制定智能制造相关的扶持鼓励政策，将智能制造作为未来产业变革和发展的重要方向。”国家重大技术装备办公室主任、工信部装备工业司司长李东在接受《t望东方周刊》采访时感慨道。诞生于滨海城市的青岛制造业，与生俱来就有“出海”闯荡的心愿。图为运输繁忙的青岛港
近两年，中国在这一领域正频频发力。
一个值得注意的宣示是，2016年12月7日，工信部在世界智能制造合作高峰论坛上了《智能制造发展规划（2016―2022年）》，提出到2022年中国的传统制造业重点领域基本实现数字化制造。
“我们相信，在中央、地方的协同配合，系统集成商、装备制造企业、用户的多方共同努力下，这个目标一定能如期实现。”李东对本刊记者表示。
“机器换人”不等于智能制造
《t望东方周刊》：包括中国在内的世界许多国家现在都很注重智能制造的发展。目前看，我们在智能制造上跟欧美发达国家还存在很大的差距吗？
李东：相对于工业发达国家，在中国推动制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。因为中国是世界上极少数几个门类齐全的工业大国，而各行业处于机械化、电气化、自动化、数字化并存的阶段。
按照《智能制造发展规划（2016-2022年）》提出的目标：到2022年，中国传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
我们相信，在国家、地方协同配合，系统集成商、装备制造企业、用户联合实施，各方面共同努力下，规划的目标一定能实现。
《t望东方周刊》：政府层面对于智能制造的态度毋庸置疑，但公众对智能制造的认识似乎仍存在不少误解，比如认为智能制造就是“机器换人”，如何向他们介绍智能制造这一概念？
李东：其实，早在上世纪80年代，国际上就提出了智能制造的概念，探索人工智能技术在制造领域的应用;到90年代初，日本倡导发起了智能制造国际合作研究计划，相继开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统和智能辅助系统。
然而，在研究和应用过程中，人们逐渐认识到，智能制造的关键是制造系统要具备组织能力，而这取决于制造过程中各环节的集成智能水平。在当时的技术条件下，高度智能化集成很难实现。
近年来，新一代信息通信技术的快速发展给智能制造的内涵注入了巨大活力，带来了根本变化。从之前的关注外部环境，发展到关注设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，并解决生产制造过程中的实际问题。
通过新一代信息通信技术与制造技术的深度融合，使制造过程形成自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的一种新的制造方式、产业形态、商业模式，以消除复杂系统的不确定性，带来制造质量、效率的“两提升”和资源消耗、运营成本、研制周期的“三降低”。
所以，肯定不能简单地说，“机器换人”就是智能制造。
过去两年试点示范成效明显
《t望东方周刊》：工信部2015年开始做智能制造试点示范专项行动，这可以看作是国家层面在推动智能制造，那么中国此举战略意义何在？
李东：当前，中国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，但不同地区、不同行业、不同企业的发展不平衡，发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准、软件、网络、信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。
为此，工信部自2015年开始启动实施智能制造试点示范专项行动，聚焦制造的关键环节，在基础条件好、需求迫切的重点地区、行业，分类开展试点示范。
过去两年，工信部共遴选确定了109个试点示范项目，覆盖63个行业，分布在27个省（自治区、直辖市），并组织开展了多渠道、多层次、多形式的宣传与推广工作，推进了中德、中美、中韩智能制造标准、试点示范等国际合作。东莞一家精密技术有限公司的智能手C部件生产线。该生产线将机器手和人工检测相结合，提高了生产效率和产品合格率
《t望东方周刊》：效果如何？
李东：经过两年来的探索与实践，取得了初步成效：
一是试点示范项目实现“两提升三降低”。据初步摸底，试点示范项目智能化改造前后对比，生产效率平均提高32.9%以上、产品研制周期缩短30.8%、运营成本降低19.3%、产品不良品率降低26.3%;对于能源利用关注度较高行业的项目，其能源利用率平均提高11.3%。
二是初步探索形成若干可复制的经验模式。如服装、家具领域的以满足用户个性化需求为引领的大规模个性化定制模式，发电设备、工程机械领域的远程运维服务模式，航空、汽车领域的网络协同制造模式等。
三是不断夯实强化了智能制造发展基础。工信部和国标委联合制定并了国家智能制造标准体系建设指南，组织开展了智能制造综合标准化试验验证，开展工业互联网体系架构综合创新平台建设以及工业控制系统、可编程逻辑控制器和分布式控制系统的信息安全监测、测试平台建设。
四是形成了多方协同发展的良好环境。多个部委建立了联动机制、统筹谋划，各地主动对接、积极作为，形成了中央、地方协同配合，系统集成商、装备制造企业、用户联合实施，共同推进智能制造的良好局面。
2017年，我们仍将进一步扩大试点范围，全面推广有效的经验和模式。
企业智能制造积极性提高
《t望东方周刊》：本刊记者调查发现，在一些地方，企业对智能制造的热情不高，很多仍在观望中。你是否注意到这种现象？企业不敢大胆尝试智能制造的原因何在？
李东：客观来说，两年前在推进智能制造的起步阶段，企业热情不高的现象确实比较普遍，有些企业不敢大胆尝试智能制造主要原因有三方面：
首先智能制造是一个新生事物，是一个不断试错的过程，没有现成的模式可以借鉴，欧美等发达国家也是在不断探索之中;所以许多企业家的观望心态，是可以理解的。
其次，企业尤其是一些企业的“一把手”对实施智能制造的紧迫性意识还不够强。实施智能制造要有一定的先期投入，但在当前经济下行压力大的情况下，不少企业发展也确实面临着艰难的抉择，生存的压力大于发展。
再有就是发展环境的问题。智能制造关键技术标准存在滞后、缺失以及不协调等问题，与智能制造紧密相关的物联网、大数据、云计算等关键技术对应的标准规范也还没有统一，导致兼容性较差，集成难度高。
《t望东方周刊》：那你们如何来调动企业参与智能制造的积极性？
李东：在最初推进智能制造时，我们就确立了要充分调动企业的积极性和内生动力的总思路，在开展智能制造试点示范项目遴选中，将企业先行先试，先期投入并开始运营、成长性显著的项目作为重要条件，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范的主体作用。
在具体推进过程中，我们充分发挥地方、行业协会、企业的积极性，加大对智能制造试点示范的宣传推广力度，积极培育系统解决方案供应商，利用现有手段加大对企业推进智能化的支持力度，营造智能制造发展的良好生态。
从目前的情况来看，大多数企业已经对发展智能制造有了清楚的认识，转变了观念，开始从提高企业生产效率、降低运营成本、提高产品质量等角度考虑，对实施智能制造呈现出较高的积极性，这是一个可喜的变化。
分类施策，系统推进
《t望东方周刊》：有专家认为，一些行业比如汽车、3C属于比较适合推广智能制造的，也是程度较高的;而另外一些行业比如服装则不太适合推广智能制造，更多的还是依靠人工。你是否同意这种观点？
李东：推动智能制造是制造业各行业转型升级的重要手段，特别是推进传统产业智能转型，培育新动能，在当前一段时期更为突出和紧迫。
中国制造业由于不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，推进智能制造的基础和条件不同，各行业都有各自特点，在如汽车、3C等一些自动化、信息化程度较高的行业，推进智能制造确实相对比较顺利。
但在如服装衣帽等原来主要依靠手工的行业，虽然目前生产过程中自动化程度不一定很高，但在产品个性化定制方面却走在了前面。各个行业都有自身的发展途径，不同行业推广智能制造的路径会有差别，但这不等于说某些行业不太适合推广智能制造。
我们在制定《智能制造发展规划（2016-2022年）》时也提出，针对不同地区、行业、企业发展基础、阶段和水平差异，加强分类施策、分层指导，加快推动传统行业改造、重点领域升级、制造业转型。
《t望东方周刊》：工信部在2016年11月成立了智能制造系统解决方案供应商联盟，这是出于什么考虑？
李|：智能制造系统解决方案供应商是制造技术与信息通信技术深度融合必不可少的创新主体之一，也是有机联合产学研用优势资源，从供给侧加速推动我国制造业智能转型的关键力量。
当前，中国智能制造发展需求开始旺盛，但却面临系统解决方案不能完全满足市场需求，供应商技术偏弱、规模偏小、服务领域单一等问题，可以说正在成为发展智能制造的一个“短板”。
为进一步统筹产业资源，增强智能制造系统集成与服务能力，协同推动智能制造发展，我们在2016年指导成立了智能制造系统解决方案供应商联盟。
下一步，工信部将进一步强化智能制造系统解决方案供应商培育，主要包括以下两方面：
一是组织实施智能制造系统解决方案供应商培育专项行动，到2022年努力培育形成40家以上主营业务收入超10亿元的智能制造系统解决方案供应商。
二是发挥联盟的作用，有序协调跨行业跨领域系统集成商分工合作，协同推动智能制造发展;同时培育和规范市场环境，编制智能制造系统解决方案供应商推荐目录，建立健全推荐机制，引导系统解决方案供应商良性发展。
《t望东方周刊》：除了系统解决方案是未来推进智能制造的一个重点，还有哪些是我们接下来要突破的？
李东：《智能制造工程实施指南（2016-2022年）》明确了下一步推进智能制造的关键突破口，也就是要重点聚焦“五三五十”，即：
攻克高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等五类关键技术装备;
智能制造的关键技术篇4
就如北京元工国际科技股份有限公司总经理丁德宇在接受《中国信息化周报》记者采访时所说，CPS系统在国外目前主要是被应用在智慧工厂的建设上。在产品的生产过程中，通过CPS系统，实现生产环节的以虚控实，并最终完成产品生产。以后CPS应用的范围是很宽泛的，像能源系统或社会系统，“工业4.0”带来的革命性的改变是未来将进入一个虚实融合的时代。
另外，“下一代工业将建立在CPS之上，随着CPS技术的发展和普及，使用计算机和网络实现功能扩展的物理设备无处不在，并将推动工业产品和技术的升级换代，极大地提高汽车、航空航天、国防、工业自动化、健康/医疗设备、重大基础设施等主要工业领域的竞争力。”中国科学院院士何积丰表示，“CPS不仅会催生出新的工业，甚至还会重新排列现有的产业布局。”
不过，我们还需清楚地认识到，虽然借助“工业4.0”和《中国制造2025》发展战略的具体实践，使得国内传统制造业在经济转型关键期和经济持续下行的共同压力下浮现出一丝曙光，但是我国传统制造业，无论是在技术水平、人才体系，还是研发创新能力上面与德国、美国等欧美发达国家相比仍然处于劣势。
丁德宇提到，目前，西门子安贝格工厂能够很好地实现产品生产环节的以虚控实。实现这个目标需要一整套虚拟工厂的控制系统。国内的软件只是做过一些仿真的工作，还无法实现完全的智能控制。然而，对于西门子来讲，完全实现整个工厂的以虚控实还是有难度的。因为安贝格工厂主要是生产电子产品，这相对来说比制造机械设备要容易。所以说，像CPS这样的系统软件还是需要一定的成熟期。
另外，他还表示，《中国制造2025》与“工业4.0”不能等同。国内的企业面临着不同的阶段。对于《中国制造2025》来说关键的地方有两点：一方面是创新，另一方面是质量和绿色发展。
其实，提出智能制造规划就是要在制造领域实现创新发展、效率提升以及绿色生态。尽管我们在传统制造领域与发达国家存在差距，但是在互联网时代，各种新技术、新应用的涌现为我们带来了巨大的发展机遇和广阔的发展前景，并为我们追赶甚至超越欧美等发达国家提供了契机，从而能够使我们快速迈过传统制造领域长期的技术积累和沉淀阶段，尽快实现智能化生产。
从整体上看，尽管受到技术、设备、人才等多方面的影响，CPS还没有广泛应用到智能制造领域，但是其应用前景已经毋庸置疑。在《中国制造2025》国家战略的推动下，国内传统制造业在智能制造领域的布局正如火如荼展开。
智能制造的关键技术篇5
关键词：智能制造；新科技革命；复合型技能；人才困境；发展建议
基金项目：2016-2017年度苏州市“高技能人才培养研发”市级课题：“苏州‘智能制造’人才现状与培养对策研究”（项目编号：GJNP201604）阶段性研究成果
中图分类号：F24文献标识码：A
收录日期：2017年4月2日
一、智能制造技术是新科技革命实现的关键技术
科技革命是16世纪以来的一个历史现象，是科技发展的一种表现形式。在人类文明史和现代化研究领域，科技革命大致有三个判断标准：（1）科学范式或技术范式的转变；（2）人类生产、生活方式或思想观念的显著改变；（3）人口影响覆盖率超过50%。按照这种标准，16世纪以来世界科技大致发生了两次科学革命和三次技术革命。两次科学革命分别是16～17世纪的近代物理学诞生、20世纪初的相对论和量子论革命。三次技术革命分别是18～19世纪初的蒸汽机和机械革命、19～20世纪初的电力和运输革命、20世纪40年代以来的电子和信息革命。
从世界科技的前沿角度看，第三次技术革命即电子和信息革命即将结束，后信息时代即将来临，新一轮科技革命即将爆发。从人工智能到机器人，新兴技术的商业化正在重新定义各行各业并重塑社会准则。世界经济论坛创始人克劳斯?施瓦布指出：“第四次技术革命将数字技术、物理技术、生物技术有机融合，触及经济社会的方方面面，可植入技术、数字化身份、物联网、3D打印、无人驾驶、人工智能、机器人、大数据、智慧城市等将对社会产生深刻影响，重塑全球生产、消费、运输与交付体系，新产业、新业态、新经济将随之应运而生”。而这些变化的广度与深度预示着整个生产、管理及治理体系的变革。
制造在科学、技术与产业的转换之间具有桥梁和纽带作用。任何新兴科学或技术，都只有通过制造才能转化为现实生产力，制造技术是包括新一轮科技革命在鹊乃有科学技术的实现技术，见图1。而新科技革命中的制造技术则以智能制造为代表，正在改变人类生活的方方面面，智能家居、智能手机、智能设备与机器、智能建筑……所有一切都表明，人类智能的秘密正在缓缓拉开帷幕，智能制造技术将成为揭示未来新科技革命面纱的关键技术。（图1）
二、智能制造工作特点与人才技能分析
技术融合是现代社会的发展趋势，智能制造技术将通过与其他新兴技术，如语音、数据、视频、感知计算、生命科学……的交互融合，在经济产业结构、组织生产方式、基础设施建设等方面，通过递进协同效应带来社会生活的重大变革，并最终影响其工作特点与人才技能要求。
（一）智能制造工作特点
1、工作界限模糊化。传统企业将制造过程划分为三个层面，即工程层面、技术层面和技能层面。这三个层面的工作界线分明，工程层面（设计、规划、决策）的工作是产品的设计、规划与决策工作，技术层面（工艺、执行、中间）的工作是生产第一线的工艺设计或设备维护工作，技能层面（技艺、操作）的工作是生产第一线的设备操作工作。然而，在智能制造过程中，各层面的工作将相互融合，从而使工作结构呈扁平化趋势。这种不同层面间的融合需要大量融技术理论与技能操作于一体的复合型人才，也使智能制造在人才需求层次上整体呈上移趋势。
2、工作方式研究化。智能制造的关键在于使用什么样的方式与技术来达到智能化的效果。如果忽视了工作方式与技术本身的创新，只是一味地实施智能化，必是舍本逐末。制造业要保持旺盛的生命力，关键在于创新。《中国制造2025》对我国技术创新与高端制造业的发展做了具体规划。但创新是个极为复杂的过程，包括多个层面，既需要在研发设计层面创新，也需要在工艺应用层面创新。智能制造将内在地要求从业者进行创新性研究，研究与创新将成为智能制造工作内容中的应有成分。
3、操作技能高端化。智能制造生产体系所需要的是高端技能操作。高端技能操作主要存在于三大领域：（1）智能化生产系统的操作。由于智能化生产系统非常复杂，设备非常昂贵，因而对这类操作人员的能力要求也很高，操作者要能理解整个生产系统，并熟练运用各类工业软件进行柔性化生产；（2）智能化生产线本身的安装、调试与维护性操作；（3）特种加工所需要的高端操作。这是更为重要的方面，智能化生产系统无论如何复杂，它也只能生产常规产品，企业为了提高竞争力，往往要在此基础上生产特种加工的产品，而这种产品很可能是无法完全用智能化设备进行加工的，必须人工操作，但它的操作会非常复杂，对操作技能的要求也会大大提高。
4、生产服务一体化。尽管服务是企业的根本使命，但在传统制造企业中，就个体员工而言，服务与生产是相互分离的，服务属于销售或售后服务人员的工作范围，车间内的从业人员只是按标准生产产品，往往眼里只有“物”，没有“人”。这是由于在传统制造企业中，缺乏把生产与客户连通起来的技术和理念，智能制造则将完全改变这一状况。智能制造的目标是把生产线与库存、产品和客户全部连通起来，构成一个大系统，包括智能生产、智能工厂、智能物流和智能服务四大主题。在这种制造系统中，服务与生产融为一体，生产者将直接面向客户进行生产，这是一种全新的工作模式，生产者必须具备与客户沟通的能力以及按照客户需求进行定制化生产的理念。
（二）智能制造人才技能分析。智能制造的工作特点决定了其需要更多拥有跨学科背景的复合型人才，即更多具备通用性、专业性、融合性技能的人才。
1、通用性技能。智能制造将会改变从业人员原有的工作范式，对从业人员的专业性、能动性、灵活性、协作性等通用技能提出更高的要求。
（1）专业性技能。智能机器人可替代部分“低技能”劳动力，但智能化生产线和大数据系统的指挥、操作和运营需要更具专业能力的从业人员弥补机器的不足。从业人员需要能够将所学的知识和技能应用于构建真实的工业系统，以应对自动化系统故障。
（2）能动性技能。智能制造工作内容的变化要求从业人员兼具多种工作技能，以能动性地应变复杂性的工作要求。
（3）灵活性技能。智能制造要求能够迅速根据市场需求调整其生产适应能力。新形式的协作工厂让虚拟工作和移动工作成为现实，多模式、用户友好界面的智能辅助系统将协助从业者的工作。这些都可以帮助从业者实现更灵活的操作方式。
（4）协作性技能。一方面是“人人协作”，不同职业之间的分工运行模式将逐渐被合作模式所取代。智能制造将制造各个环节的联系变得更加紧密，不同的职业分工将需要更多的沟通与合作；另一方面是“人机协作”，在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里一般沟通协作，相互配合，重塑传统制造模式下人与设备之间的机械关系。
2、专业性技能。当前，制造企业包括很多专家都意识到一个问题，即企业无法明确需求，对自身的流程、内部业务关系无法理清，“专业性技能”的缺乏影响了智能制造工作推进的进程。
（1）精益化技能。精益生产本身提出了量化基础，而数字化车间的根基是可量化的被测对象。数学建模的控制过程、可量化的信息模型，都是依赖于精益提供基础数据源，精益缺乏的情况下也就会失去“数字化”的根基。
（2）信息化技能。很多精益生产基础很好的企业，同样困惑如何推动智能制造。因为，在传统的制造业里，也有所谓的“CIO”（ChiefInformationOfficer，首席信息官），这些CIO可能是IT出身，但是对于如何将底层数据、智能分析进行融合，由于缺乏对工艺对象的了解，使得具备智能制造意义下信息化技能的人才极其缺乏。
（3）自动化技能。自动化衔接了机器控制与数据采集，但是自动化在向更为智能的机器开发时，需要基于PLCopen的标准化编程、OPCUA、机器人应用与集成系统的规划与开发等技术人才。随着机器的智能性、集成性的提高，对于自动化本身的人才需求也与以往更加不同，对于软件工程的能力，包括软件开发、软件质量与进度控制这些综合能力的要求较之以往更高。
3、融合性技能。技术的融合，包括OICT（Operational、Information、Communication、Technology的缩写）的融合是一种趋势，但是规划与设计的全局性人才是缺乏的，这类人才需要具有统筹运作与规划的技能。
（1）项目规划技能。这项技能要求懂得精益生产，了解生产过程与工艺，能够将信息通过组织分类来设定企业的制造目标，并能够统筹自动化、信息化与通信规划流程、制定执行路线图，推动项目的进度并持续推进设计的改善。
（2）资源整合技能。整合技能包括内部各个部门之间的沟通、外部力量的协调，类似于一个中央节点来协调各方，对各方设定目标、提出需求，并定义标准接口，设计流程与检查，以及进行阶段性的目标监视。
（3）结构化思维与思维完整性技能。与所有的创新一样，智能制造的创新也不是大脑灵光一现的结果。创新需要系统性的思维，需要在一个问题中能够按照逻辑顺序将可能潜藏的问题进行结构化的规划，包括对问题的结构化思考、策略性思考，而这需要具备标准化、模块化思想，以及完整性思考的能力。
三、智能制造人才困境与发展建议
根据教育部官网2012～2014年统计数据测算，2014年度，我国十大重点制造领域年度人才总缺口粗略估计在50万人左右。其中，高档数控机床和机器人、农机装备、节能与新能源汽车三大智能制造领域人才缺口共计25.5万人左右。（图2）
《世界经理人》杂志2015年公布的《中国制造企业智能制造现状报告》显示，有近三成被访企业认为，使用智能设备生产的最大难题是人才，越来越多企业面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面。人社部的劳动力市场供需数据亦能说明我国技工的紧缺现象，数据显示，近几年我国技能劳动者的求人倍率一直在1.5∶1（1.5个岗位对应1个求职者）以上，高级技工的求人倍率更是达到2∶1以上的水平。
目前，智能制造人才除了在盗可洗嬖诰薮笕笨冢在技能上亦与发达国家相去甚远。以机器人行业为例，2013年我国就已超越日本成为全球最大的工业机器人应用市场，2014年我国共销售工业机器人5.6万台，2015年6.42万台，但多以三轴、四轴低端机器人为主，五轴、六轴等高端机器人较少，且关键零部件，如控制器、减速机、伺服电机等主要依靠进口。
人才的缺失极大地制约了智能制造的推进与发展，造成这种现象的主要原因有：
（一）缺乏能促进职业能力持续积累的人才培养体系。智能制造所需要的高度复合型人才的供给，需要一种能促进职业能力持续积累的人才培养体系。目前，我国的职业教育体系有完备的中等职业教育、高等职业教育，如果一批本科院校能顺利向技术应用型转换，我们还将拥有规模较大的技术应用型本科教育。同时，专业学位教育随着多元化学位制度改革的顺利进行，在人才培养中发挥的作用也将越来越强。但问题是，各个阶段的职业教育相互割裂，其关系更多的只是学制关联，而非课程关联。虽然许多省市推出了中高职衔接甚至是中本衔接项目，但这种衔接也更多地只是为了解决职业院校的招生问题，它们往往只是在现有课程框架下对课程体系做些整合，以提高人才培养效益，并没有系统探索这种框架在新的人才培养体系中的功能。
（二）缺乏基于职业能力开发的课程体系与组织方法。任何人才的培养最终都要依托课程设置。当前，既有职业院校的课程体系仍以应用系统的学科知识架构为主，且专业区分过于细化，跨学科的课程体系相对缺乏，造成懂信息化的不懂智能化，懂智能化的又不懂制造技术等，因而跟不上智能制造实践的发展需求。职业能力课程标准体系是智能制造人才培养体系有效运行的前提，只有设计直接针对基于实际工作职业能力的课程体系，才能保障智能制造意义上的人才供给。这就涉及到基于实际工作的职业能力开发及课程组织问题，这也是课程体系开发的关键环节，如果缺乏有效解决这一问题的方法，智能制造职业能力的培养就只能停留在概念或理想阶段。
（三）缺乏基于深度校企合作的工艺传承模式。目前，智能制造最具代表性的国家是德国、日本和美国。美国的制造业主要靠基础研究的重大突破作支撑，德国和日本的制造业则主要靠精湛的工艺与工艺创新作支撑。从我国制造业的发展轨迹来看，短期内期望通过基础研究的重大突破来提升竞争力不太现实，较为可靠的路径是工艺层面的突破。无论德国还是日本，之所以拥有大量技术精湛的工匠，能在工艺领域有重大创新，关键在于其技术技能人才培养都有着企业的成功介入，而且这种介入不是表层的校企合作，而是有着企业内稳定的师徒关系作保障。正是这种师徒关系，使其技术技能人才能获得大量企业技术专家的支持，并通过师徒传承持续地在某技术领域进行钻研，最终取得突破。目前，我国院校职业教育只能教给学生普通的技术知识，这种技术知识对于维持处于粗放型阶段的企业运行是可行的，但对定位于高技术的企业来说就远远不够了，对于从事智能制造的企业来说更显无力。
针对以上问题，建议如下：
（一）深化“专业能力”和“通用能力”兼具的人才培养体系。智能制造对人才的专业能力无疑提出了更高的要求。技术的日趋复杂和精密，专业化程度越来越高，无扎实的专业知识则无法满足岗位需要。为提高专业能力，需要加大专业训练的强度，增加专业知识的深度，在大学阶段就强化学生在校项目经验以及企业实习经历。除了专业能力，综合能力或通用能力也很重要。通用能力如沟通表达能力、自我管理能力、逻辑思维能力、问题解决能力、学习能力等，至为关键。优秀的个人素养和职业素养，也是人才持续发展的重要因素。德国慕尼黑工业大学机械工程系的社会软技能培训提供了一个通用能力培养的范例。除了在学士学位课程和硕士学位课程中分别设置有两学期和一学期的软技能模块，该系还成立了社会能力与管理培训中心、关键能力中心等专门的机构，并开设超越工程学科本身的职业技能主题工作坊。社会能力和管理培训中心的目标是增加本系学生除工程学科之外的各种技能。该中心的教学主题覆盖了社交途径、问题方法和管理培训等方面，具体包括团队和项目工作能力、解决问题的能力、创造力、肢体语言和领导能力、自我反思能力等。关键能力中心通过塑造高水平的课程，旨在为学生提供职业技能以及所需要的其他能力资质，并充分满足以服务和效率为导向的社会需要。
（二）开发“工作系统分析”与“职业能力研究”相结合的课程体系。适应智能制造职业能力开发的课程体系，必须按照职业教育课程开发原理，找到适合职业能力开发与课程框架的正确方法，否则很容易滑入偏向理论知识的学科课程体系中，从而培养不出技术应用型人才。这种课程开发方法应当朝两个方向进行研究：一是工作系统分析。这种方法不是把个体要执行的局部任务作为分析单元，而是把个体要完成的一个完整的工作系统作为分析单元，从而避免因任务的片段化而无法获得整体能力的问题；二是职业能力研究。智能制造系统对职业能力的要求是深层多样的，要开发出这种反映个体工作实际的能力标准，有必要在工作系统分析能力的基础上辅以职业能力研究。这种职业能力研究还应当建立在工作模式研究的基础上，结合心理学等学科挖掘智能制造所需要的职业能力。
（三）构建基于深度校企合作的高端现代学徒制。智能制造人才的培养必须有企业的深度介入，这需要在一贯制培养体系设计的基础上，进一步构建现代学徒制的人才培养方法。现代学徒制需要考虑以下三个方面的问题：（1）解决社会青年的就业问题；（2）培养技术精湛的技术技能型人才；（3）通过师徒之间技术的传承与长期积累实现技术创新。学校职业教育尽管存在许多优势，但它也只能让学生获得基础性的技术知识，无法让学生获得精深的技术知识，技术精湛并能实现技术创新的人才培养体系离不开现代学徒制。
四、结论
综上所述，以智能制造榇表的新科技革命在有望促进经济发展、改善人类生活品质的同时，对人才技能的培养也产生了深远影响。在智能制造过程中，从业人员将扮演规划者、协调者、评估者、决策者等多个角色，不仅需要懂得管理、研发与创新，还需要熟悉机械、电子、通信、互联网等领域，不仅需要承担起智能设备的设计、安装、改装、保养工作，还需要对相关信息物理系统、新型网络组件进行维护，并对生产设备模式、框架结构、规章条款、研发设计进行不断优化，这些都对从业人员提出了更多更高的技能性要求。智能制造人才的培养，需要我们对相关问题进行深入、系统的研究，这是一个庞大的工程，需要做好顶层设计，并采取果断行动。
主要参考文献：
[1]中国教育科学研究院课题组.完善先进制造业重点领域人才培养体系研究[J].教育研究，2016.1.
[2]朱剑英.智能制造的意义、技术与实现[J].机械制造与自动化，2013.3.
智能制造的关键技术篇6
人工成本日趋上升、产业结构优化升级、国家政策大力扶持，这三大因素将促使工业机器人迎来“春天”。近年来，我国不断出台新的政策支持装备制造业的发展，工业机器人作为高端装备制造中的智能制造装备得到了国家政策的持续支持。作为国家战略性新兴产业之一，机器人技术体现着国家科技的综合实力。
近两年，国家相继出台与机器人相关的政策，推动这个并不算太大、但却对未来的技术、产业和经济至关重要的新兴行业。《计算机世界》特别对2012年以来颁布的相关产业政策进行梳理，从政策利好角度厘清机器人产业成长的推手。
2012年4月，科技部出台《智能制造科技发展“十二五”专项规划》和《服务机器人科技发展“十二五”专项规划》，提出“十二五”期间将重点培育发展工业和服务机器人新兴产业，并明确支持工业机器人行业发展，包括攻克工业机器人本体、精密减速器、伺服驱动器和电机、控制器等核心部件的共性技术，自主研发工业机器人工程化产品，实现工业机器人及其核心部件的技术突破和产业化。
2012年5月，工业和信息化部印发《高端装备制造业“十二五”发展规划》，在发展重点和方向部分，将工业机器人列为八大核心智能测控装置与部件之一。同时，在重大工程与区域发展重点中提到，将围绕智能制造过程中的感知、决策、执行3个关键环节，突破新型传感、高精度运动控制、故障诊断与健康维护等关键技术。大力推进智能仪表、自动控制系统、工业机器人、关键执行和传动零部件的开发和产业化，开发基于机器人的自动化成形与加工装备生产线、自动化仓储与分拣系统以及数字化车间等一批典型标志性重大智能制造成套装备，推进智能制造技术、智能测控装备和智能基础制造装备在石油化工、煤炭开采、发电、环保、纺织、冶金、建材、机械加工、食品加工等典型制造领域中的示范应用。到2015年，智能制造装备技术创新体系初步建成，具有知识产权的智能测控装置及关键执行和传动零部件研制能力显著增强。
2012年8月，财政部公布了2012年智能制造装备项目拟支持单位名单，共有64个项目入围。其中，多家上市公司相关领域项目将获国家资金支持，包括：潍柴动力的WP5/7系列发动机柔性自动化装配生产线、软控股份和赛轮股份的轮胎行业工业机器人产业化、宝信软件的基于开放式标准总线大型自控系统等。
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