智能制造是把傳統的制造技術和智能技術、數字技術、網絡技術相互融合，應用于產品的設計、生產、管理和服務過程，在制造過程中進行感知、分析、推理、決策、控制，實現產品需求的動態響應、產品的快速開發與優化的制造活動。

從上世紀八十年代起，主要工業國家先后開始進入智能制造領域，逐漸形成了以美國、日本和歐洲三大智能制造中心。各國為獲得智能制造的領先地位，紛紛推出本國的推進計劃，例如日本首先提出了“智能制造系統”的概念，美國也啟動了“先進制造伙伴計劃”， 隨后在2012年又出臺“先進制造業國家戰略計劃”， 提出了更詳盡的方法，力圖快速實現智能制造技術的技術革新。 德國也于2013 年實施“工業4.0”計劃，該計劃是以智能制造為核心內容，最終目的是為了保持德國制造業在國際上的領先地位。

從歷史發展來看，我國智能制造技術起步并不晚，基本和國外同步。也取得了很多優秀的技術成果。甚至在某些領域，如感知技術、控制技術、可靠性技術等領域。獲得了一批擁有自己知識產權的成果，保持了國家在這個領域的技術先進性。但我國在智能制造領域，仍然存在很多缺陷和不足，例如智能制造行業沒有統一標準，智能制造企業改造升級難度大，智能制造業缺乏獨立創新能力，智能制造相關的現代服務業發展滯后等，我國智能制造發展依然任重道遠。

▌智能制造關鍵技術

智能制造作為一個現代制造系統，系多個系統的組合，大致可分為智能設計、智能生產、智能管理、智能制造服務等內容，與之有關的關鍵技術，主要有如下幾個方面:

1  ：智能化工業裝備應用技術

發展智能制造，智能設備的應用是基礎。不同類型的企業，其智能設備不盡相同，大體可以分為高精度數控機床、智能控制系統、機器人、3D打印系統、工業自動化系統、智能儀表設備和關鍵智能設備七個主要類別。以3D打印為例， 它是目前數字化制造技術的典型代表，作為一種新興智能化設備，3D打印機可以使 用ABS、光敏樹脂、金屬為打印原料，實現計算機設計方案，無需傳統工業生產 流程，即可把數字化設計的產品精確打印出來。

這一技術顛覆了傳統產品的設計、銷售和交付模式，使單件生產、個性化設計成為可能，使制造業不再沿襲多年的流水線制造業模式，實現隨時、隨地、按不同個性需求進行生產。隨著3D打印技術的不斷進步，打印速度和效率不斷得到提升，打印材料不斷實現多樣化，如納米材料、生物材料等，傳統制造業模式將被徹底改變。

很多國內企業已經開始了 相關實踐，例如海爾集團在2012年就開始籌建數字化互聯網工廠，已經建成兩大支撐平臺和四大互聯工廠，形成了一個完整的互聯網工廠體系。

2  ：柔性制造和虛擬仿真技術

柔性制造技術(Flexible Manufacturing Technology，FMT)是建立在數控 設備應用基礎上并正在隨著制造企業技術進步而不斷發展的新興技術。它和虛擬仿真技術，在智能制造的實現中，扮演著重要的角色。

虛擬仿真技術包括面向產品制造 工藝和裝備的仿真過程、面向產品本身的仿真和面向生產管理層面的仿真，從這三方面進行數字化制造，才能實現制造產業的徹底智能化。　　 　　 　　 　　 　　      

首先在設計 階段，開發實現具有高度交互性的虛擬環境；其次要運用數字化制造的理念，通過虛擬仿真技術，進行風險評估，以及物聯網信息共享和系統優化。并在此基礎上，提出數字化工廠的概念，進一步對數字化工廠的工藝設備協調進行數字規劃。上圖為第一飛機設計研究院采用柔性制造和虛擬仿真技術實現對飛機進行虛擬裝配的場景。

3  ：物聯網應用技術

智能制造系統的運行，需要物聯網的統籌細化，通過基于無線傳感網絡、RFID、傳感器的現場數據采集應用，用無線傳感網絡對生產現場進行實時監控，與生產有關的各種數據，實時傳輸給控制中心，上傳給大數據系統并進行云計算。為了能有效管理一個跨學科、多企協同的智能制造系統，物聯網是必需的。德國工業4.0計劃就推出了“工業物聯網”的概念，從而實現制造流程的智能化升級，其他國家也都紛紛建立本國工業化制造標準。下圖為物聯網技術在汽車配件廠的應用示意圖。　　 　　 　　 　　 　　   

上述幾種關鍵技術在智能制造企業里面，起到了至關重要的作用，針對不同領域的智能制造企業，對分領域綜合效率、純技術效率、規模效率三個方面進行考察，得出表一統計結果，從表一數據可以看出，數控機床(CNC)行業是智能制造產業中發展 比較成熟的領域，但是純技術效率較低；我國機器人行業尚處于快速發展的初期階段，3D打印技術則處于快速成長期，智能儀表的相關企業發展速度緩慢，沒有形成一定的規模。　　 　　 　　 　　 　　      

▌智能制造與大數據

制造業企業在實際生產過程中，總是努力降低生產過程的消耗，同時努力提高制造業環保水平，保證安全生產。生產的過程，實質上也是不斷自我調整、自我更新的過程，同時還是實現全面服務個性化需求的過程。在這個過程中，會實時產生大量數據。依托大數據系統，采集現有工廠設計、工藝、制造、管理、監測、物流等環節的信息，實現生產的 快速、高效及精準分析決策。這些數據綜合起來，能夠幫助發現問題，查找原因，預測類似問題重復發生的幾率，幫助完成安全生產，提升服務水平，改進生產水平，提高產品附加值。

智能制造需要高性能的計算機和網絡基礎設施，傳統的設備控制和信息處理方式已經不能滿足需要。應用大數據分析系統，可以對生產過程自動進行數據采集并分析處理。鑒于制造業已經進入大數據時代，智能制造還需要高性能計算機系統和相應網絡設施。云計算系統提供計算資源專家庫，通過現場數據采集系統和監控系統，將數據上傳云端進行處理、存儲和計算，計算后能夠發出云指令， 對現場設備進行控制；例如控制工業機器人。

智能制造是未來的制造業發展方向，近些年得到不斷的研究和發展，受到世界各國的高度重視。智能制造為制造業提供了很多全新的概念觀點和理論，是對傳統生產制造業的根本性變革。實現傳統制造到智能制造的轉變，核心在于幾個關鍵技術的掌握:智能化工業裝備應用技術、柔性制造和虛擬仿真技術、物聯網應用技術、大數據系統及云計算技術。

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