智能制造系统的特点精选(九篇)

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第1篇：智能制造系统的特点范文

关键词：制造系统；智能主体；数据采集

随着社会经济的高速发展，先进制造技术已经成为全球经济竞争的主战场。数据采集技术是在不同学科之间交叉渗透的基础上出现的，对于制造企业而言，传统的信息采集方式已经难以满足制造业信息化的实时需求，所以迅速及时地将相关学科领域的最新研究成果应用到数据采集技术中，研究新型的数据采集技术方法，方便企业及时引进生产技术实现制造自动化，对产品质量的提高以及企业的竞争力增强是不可或缺的。

1制造系统数据采集方式

制造企业外部环境与自身环境复杂多变，要实现生产制造的安全高效，在注重环保效益的前提下生产出高品质的产品，需要制造系统安置大量的传感器与数据采集系统。对生产中设备运行状况、工艺水平、产品品质以及内外部环境变化数据实时监控反馈，为生产提供技术保障。制造系统数据采集技术主要有以下三种：

1.1集中式采集方式

集中式采集方式适用于小规模与相对简单的系统，这种方式系统全部传感器与数据采集系统直接相连，用一台工控机可以实现所有的数据采集与处理，具有结构简单、易于操作、维护方便、价格低廉的特点。

1.2分布式采集集中控制方式

这一方式适合规模适中且生产线较为简单的系统，可以实现生产线上分散的单体设备集中管理，被各大中型制造系统广泛采用。该方式将系统需要采集的数据依据一定的条件进行分组，由各组独立采集所辖区域的数据信息，各组协同完成整个生产过程的数据采集任务。通过各数据采集点设有独立的数据采集服务器，对站点进行维护管理，形成相对独立的局域网络。具有结构复杂、成本相对较高、使用维护简单以及具备网络功能的特点。

1.3集中式与分布式相结合方式

这种数据采集方式是前两种方式的高效组合，适用于大规模且承担复杂制造的系统，兼具前两种采集方式的优势。

2基于智能主体的制造系统数据采集技术

2.1智能主体与分布式人工智能

智能主体（Agent）涉及人工智能(Artificial Intelligent)技术的深层次问题，为人工智能技术以及计算机科学发展提供了新的计算求解范例和方法，也为CIMS（Computer Integrated Manu-facturing Systems，计算机集成制造系统）提供了更加高效便利的解决方案。应用智能主体思想与方法构建基于智能主体的数据采集系统，进一步推进数据采集智能化发展。智能主体属于分布式人工智能（DAI， Dis-tributed Artificial Intelligent）研究范围。分布式人工智能是相对于集中控制技术而言的，分布式问题求解的思想在工程领域应用始于分布式控制系统的研究。控制系统规模的扩大以及结构复杂化、功能增多等一系列影响系统性能的因素增加，需求一种基于整体优化的控制策略，亦即整体的总目标函数最优化控制方式。该函数包括质量产量技术指标，以及能源、成本与环保等经济社会指标，实现综合自动化生产。将大系统分解为若干相关小系统，控制小系统的目标对象，同时要考虑小系统之间的相互影响与作用，以小系统的最优化促进大系统的最优。

2.2基于智能主体的数据采集技术

该智能主体技术以主体感知外部环境信息以及对信息分析、推理、评估，为下一步采取应对措施为基本思想。制造系统之所以要设置数据采集系统，是为了通过传感器监控制造过程中的各种信息，并对其处理、分析，对系统的运行状况以及运行趋势做出判断预测，对故障指出处理措施。基于这一思想，构造依托于多智能体的数据采集系统可以对当下的数据采集方法给予加强改进，一种适用于先进制造系统的数据采集系统模式应运而生。该模式由若干传感器与一个数据采集平台组成，数据采集平台由一个数据采集服务器与多个数据采集点组成。传感器用以监控生产过程中的各种内部外部信息，数据采集平台负责数据的采集、处理、存储与输出，在形式上依然是分布式与集中式采集集中管理模式。

3结语

计算机技术与信息技术的飞速发展为制造系统数据采集技术提供了更多的可能性，基于智能主体的制造系统数据采集技术，对于制造企业运用现代化的制造技术，在制造自动化、提高生产力与生产制造高品质的产品、增强企业的综合竞争能力，实现经济效益与社会效益有重要意义。

参考文献:

[1]王聪，纪志成.基于智慧车间的生产执行系统的研究及应用[J].计算机时代，2012(08)

第2篇：智能制造系统的特点范文

    一、规模

    按规模大小FMS可分为如下4类:

    1.柔性制造单元(FMC)

    FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年,它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成,具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS,是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物,其特点是实现单机柔性化及自动化,迄今已进入普及应用阶段。

    2.柔性制造系统(FMS)

    通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等),由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来,可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。

    3.柔性制造线(FML)

    它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床;亦可采用专用机床或NC专用机床,对物料搬运系统柔性的要求低于FMS,但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表,其特点是实现生产线柔性化及自动化,其技术已日臻成熟,迄今已进入实用化阶段。

    4.柔性制造工厂(FMF)

    FMF是将多条FMS连接起来,配以自动化立体仓库,用计算机系统进行联系,采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM,并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际,实现生产系统柔性化及自动化,进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平,反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体,以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表,其特点是实现工厂柔性化及自动化。

    二、关键技术

    1.计算机辅助设计

    未来CAD技术发展将会引入专家系统,使之具有智能化,可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术,该项新技术是直接利用CAD数据,通过计算机控制的激光扫描系统,将三维数字模型分成若干层二维片状图形,并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描,被扫描到的液面则变成固化塑料,如此循环操作,逐层扫描成形,并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起,仅需确定数据,数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

    2.模糊控制技术

    模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能,可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整,使系统性能大为改善,其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

    3.人工智能、 专家系统及智能传感器技术

    迄今,FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理,求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合,因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来,以知识密集为特征,以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术,预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初,人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程,系统能自动监测其运行状态,在受到外界或内部激励时能自动调节其参数,以达到最佳工作状态,具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的,它使传感器具有内在的“决策”功能。

    4.人工神经网络技术

    人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域,神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统,成为现代自支化系统中的一个组成部分。

    三、发展趋势

    1.FMC将成为发展和应用的热门技术

    这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近,更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。

    2.发展效率更高的FML

    多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。

    3.朝多功能方向发展

第3篇：智能制造系统的特点范文

[关键词]MES系统、智能制造、助力

中图分类号：F714 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）05-0136-02

1 传统MES系统的定义与应用

MES系统是制造执行系统的简称，它是由美国的AMR公司在90年代初期的时候提出来的，目的是为了使MPR计划的执行功能进行加强，把车间作业现场和MPR计划进行现场的控制，利用执行系统把它们连接起来。这里面所说的现场控制主要指的是数据采集器、条形码、PLC程序控制器、机械手以及各种各样的检测和计量的仪器。MES系统通过设置必要的接口，和厂商之间建立起合作关系。现代的MES系统是一种管理系统，它是面向制造企业和执行层的生产信息化。它能够给企业提供计划排程管理、设备管理、采购和成本管理、对生产过程进行控制、对项目看板进行管理、对底层数据进行集成分析、对上层数据进行集成分解等等的管理模块，目的是为企业打造出一个可靠、全面、可行并且扎实的制造协同管理的一个平台。

MES的体系结构经历过两个发展历程，即从T-MES向I-MES的发展历程。传统的MES（即T-MES）是在1960年在零星的车间级应用里面发展起来的。它又可以分为专用MES和集成MES两大类。专用的MES是属于一种自己就是一体的应用系统。它一般是对单一的生产问题来说的。这些问题包括制品的库存过大、设备的利用率低以及a品的质量不能够得到更好的保证，它能够给这些问题去提供有限功能。比如质量设备、设备的维护、作业维度、物料管理，还可以适合于某一种特定的生产环境（如应用于MEMS车间和半导体的MES，应用于FMS系统的MES）。专用的MES具有投入少、实施快等等的优点，但是它的可集成性和通用性都比较差。集成MES系统的初衷是为了针对某些特定的行业（如装配、半导体、食品和卫生、航空等等）特定的环境而进行设定的。目前整个的工业领域都得到了拓展。它在功能上面已经实现了与上层处理事务和下层控制系统进行实时的集成。MES集成化具有相当丰富的应用功能，还具有统一的逻辑数据库和产品及工程的模型等优点。但是这类系统一般都会对特定的车间环境有着特殊的依赖，柔性相对来说也比较差，缺少广泛的集成能力和通用性，很难伴随着业务的过程发生变化而进行重新的配置。

可集成MES这个概念是AMR在发展和分析信息技术的方面和MES应用的前景之下提出来的，它是将消息机制、组件技术模块化应用到MES系统的开发中，它是两类传统的MES系统的结合。在表现形式方面看，I-MES具有专业MES系统的特点，就是说可以实现上下两层的集成。另外，I-MES还具有可扩展、可重构、客户化和互操作等等的特性。能够实现各个不同厂商之间的集成和原有系统方便的进行，目前的基于组件的I-MES是MES发展的主要的方面。综合利用成熟的技术和理论，形成可以适应，可以集成，可以重构的MES的框架体系，为了进一步提高MES软件能够跨行业的使用、适应和协调能力进行强有力的支持。基于现在已经具有的成果和基础，发出符合我国流程工业和离散制造业特点及需求的MES软件系统、构件库和相关的工具。

2 智能制造的概念及体系架构

智能制造的定义是由人类专家和智能设备一起组成的人和机器一体化的一种智能系统，它主要在制造的过程中进行智能的活动，比如一系列了判断、分析和决策等等。主要通过人与机器结合在一起共同做事，进而扩大延伸或者部分的去取代人类的专家从事制造中进行的脑力劳动。它更新了制造及其自动化的概念，并扩展到高度集成化、柔性化和智能化。

产品的智能化一般包括自适应工况、产品的个性化定制与服务、人机交换、自主决策；而装备的智能化，是将很多歌专家的经验和他们的专业知识进行融入感知、执行和决策的环节，给产品制造在线注入知识进化和学习的能力，比如来说在很多机械装备里面实现各种动态信息的制造；车间的智能化，主要表现为一个车间到底要生产什么，车间的设备的运行状态如何，质量如何的去管控，物料是否能做到及时的配送，是不是具有生产防范错误的系统，是不是有作业的指导，什么时候可以开始进行生产的统计，产品是不是能进行及时的发送和运输等等都可以成功的实现全局的生产和管理控制；工厂的智能化，一般包括智能化生产的管理与控制。智能化的物流与仓储、智能的生产线和加工中心，还有智能化生产的管理与控制；当然最重要还是要实现一个完整生产现场的智能化控制，举例而言很多很多的企业都开始使用了自动化的仓库，还有没人引导的小车等等。实现了工厂智能化最应该重视的人与机器的互动。智能制造还体现在建立制造一体化知识库与产品设计体系；以生产知识的再次利用和共享作为目标聚焦制造问题下的制约条件，从而进一步建立产品设计的体系；把那些长期研究目标的工厂和生产过程中的一些知识的共享作为目的，来建立出可以重构的生产与生产管理的体系；构造建立出柔性的设备，把研究库的研究成果加以利用，从而开发探讨出一种柔性人机一体化的新模式，进一步的去探讨出大规模下的生产模式。

第4篇：智能制造系统的特点范文

3月4日，格力在北京举办智能装备高峰论坛，首次了其研发的机器人产品。3月8日，美的在上海举办“智启未来”战略会，介绍其在智能家居、智能制造的布局策略。

这两家中国最大的家电巨头同时布局机器人、智能制造产业，是国内制造业升级转型的一个缩影。两家公司都既把智能装备作为提升自身制造能力的工具，又把智能制造作为一个新的市场，要出售机器人和解决方案。但在实现路径上，两家的思路和做法大不相同。

对内，两家公司都把机器人作为提升制造能力的手段，通过机器换人，提高自动化率，降低成本，提高生产质量。不过，格力展示的重点是 “黑灯工厂”，而美的总裁方洪波则多次表示，智能制造的本质不是无人工厂。

格力介绍其智能制造的进展时，强调通过应用机器人、机床、机械手等自动化设备，实现对工人的替代，侧重的是生产现场的自动化改造。

美的总裁方洪波的表述是，智能制造的本质是基于数据的所有业务的链接。相比格力，数据、信息这样的关键词在美的阐述智能制造时出现的频率要高得多，是比自动化设备更重要的概念。

3月8日的会上，美的空调事业部有关高管介绍了其智能工厂的内容：1998年开始上线ERP、集团层面整合上线“632”信息系统，终端设备的数据采集给中控中心提供决策依据，生产人员通过智能手机监控调节生产，通过物联网、信息化技术连接人、设备和终端，这些是美的在智能制造方面重点传达的理念。

两家企业的上述思路差异，使其对外的机器人产品也有所不同。

2012年前后，安川、ABB的机器人就开始进入格力的制造工厂，在意识到市场对机器人的需求之后，格力决定自主研发，自己生产机器人。这一决策延续了其“掌握核心科技”的企业文化基因，格力希望将之前攻克空调核心部件压缩机的经验复制到工业产品领域。近两年，除了机器人，格力还在研发数控机床、模具，布局非标系统集成业务。具体到机器人，格力表示三大核心零部件：电机伺服系统、减速器及控制系统，格力都在进行自研。减速器是三大核心零部件中难度最大的领域，基本被日本企业垄断。

美的则通过收购来迅速扩充实力，出手库卡，拿下以色列运动控制供应商高创，结合已有的威灵电机，在机器人的核心零部件版图上，美的掌握了电机、伺服驱动和控制系统，仅剩减速器还需外购。

收购库卡、高创是为了进入机器人市场，但美的意图不止于产品本身。出席美的l布会的库卡CEO介绍说，过去七年，库卡软件人员从之前的一半增长到三分之二，未来还将继续增长。云计算、大数据、IT系统将对机器人产业带来变革。高创创始人也在强调软件数据如何提升产品的智能化水平，带来更多利润和价值，在顾炎民的表述中，大数据、云计算和人工智能是美的新房子的黏合剂。

简要总结，格力更“硬”，美的更“软”。格力的关注焦点是自动化设备本身的应用和制造，美的则更关注如何用数据、信息来打通产业链，创造更多价值。

第5篇：智能制造系统的特点范文

关键词： 计算机辅助工艺设计；单元；特征技术；三维

中图分类号：TB4文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）07-0028-01

0引言

计算机辅助工艺过程设计（简称CAPP）是指借助于计算机软硬件技术和支撑环境，利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等的功能来制定零件机械加工工艺过程。当前科学技术飞速发展，产品更新换代频繁，多品种、小批量的生产模式已占主导地位，传统的工艺设计方法已不能适应造业的需要。基于三维模型的产品建模与分析技术越来越引起企业重视，针对系列产品或新产品的基于3D的参数化工艺设计模型，可以对零部件进行快速准确的工艺设计，如定位、装夹规划、工序图生成、NC程序生成、工装设计等，是柔性制造环境下CAPP的发展趋势。

1技术现状

在设计方法上，CAPP经历了检索式、派生式、创成式以及混合式系统，相比较而言，混合式CAPP系统较为实用。20世纪50年代人工智能AI的发展促进了智能式CAPP的发展。围绕知识库和推理机组织的专家系统是智能式CAPP的核心[1]。随着先进制造技术的发展，人们对CAPP系统也有了新的认识，其发展呈现出集成化、系统化、智能化、标准化等特点。

2柔性参数化三维CAPP系统功能与建模

柔性制造模式下参数化三维CAPP所包括的四个功能：装夹规划；工序规划；尺寸链计算和工艺模型评价[2]，与传统CAPP相比柔性参数化三维CAPP在功能上具有以下特点：

2.1 工序规划功能日益突出强大产品的拓扑结构确定后，改变几何参数时，相对应的装夹方案变化较小，而工序规划中的内容则变化较大。工序规划中的数控编程技术（刀具选择、路径规划、切削参数的选取）成为主要工作内容，编程质量直接影响着制造周期和成本。

2.2 特征技术成为柔性制造模式下实现CAPP的重要途径多品种小批量制造环境下，使得传统CAPP技术难以实现快捷统一的装夹规划，而传统的CAPP技术又着重于检索和派生技术，内容集中在工序图的生成，无法为企业提供实用的推理和决策功能，成为制造过程中的瓶颈。特征技术的出现为实现CAPP技术的柔性化提供可能，特征被分为总体特征、制造特征、主特征和载体特征，通过特征分类与设计特征自动识别技术，以及设计特征到工艺特征的映射技术[3]，实现基于特征的柔性CAPP技术。

3柔性参数化三维CAPP系统结构与特点

柔性制造模式下CAPP系统以商品化CAD/CAM环境为开发平台，建立了集成的零件工艺信息模型和丰富的制造特征库，综合利用各种工艺设计方法。采用XML技术实现对制造资源、工艺数据和工艺知识的描述，并采用面向对象的思想设计数据库以方便管理,完善地实现数据、知识的动态更新。

3.1 基于特征技术的信息集成在三维CAD平台上提供三维标准件库、设计特征库，在产品的几何层与零件层增加特征层，将几何形状特征和设计约束特征通过特征映射成工艺特征，基于特征加工知识进行辅助工艺决策，再经过基于特征的数控编程技术实现快速制造。同时建立三维的工艺装备库，并生成三维工序简图，不仅实现可视化装夹规划，而且实现自动化工序规划。

3.2 基于知识描述的智能工艺设计在知识表达上可采用面向对象的方法，混合式知识表达模型，以及各种模糊知识的表示。在推理方面，人工智能中的神经网络的发展对于知识自学习和联想记忆有很大进展，不精确推理也有所应用。在系统结构方面，出现知识系统，分布式系统，多层次系统等。在决策方法上，基于Agent的智能决策技术，分级规划的决策方法等，从强调工艺决策的自动化转变到注重工艺基本数据结构及基本设计功能，开发重点从注重工艺过程的自动生成，转向整个产品工艺设计的辅助工具。

3.3 工艺设计过程管理标准化每个制造企业的生产技术和产品类型是不同的，在应用CAPP的过程会产生各自特点的制造资源、流程控制、工艺数据和报表，但是其工艺设计过程则是相似的，可分为任务分配、工艺设计、工艺签审和工艺归档四个阶段[4]，用户类型也可分为工艺设计员、工艺组长、译审员、质保员、车间主任和系统管理员等，签审路线也是明确的，便于在PDM中实施角色和流程的规范管理。

4总结

随着国际市场的开放和一体化，先进制造模式是制造企业创造效益的新途径，在多品种小批量的制造环境下，柔性参数化三维CAPP系统是适应产品多样化的新技术途径，有助于制造业发挥先进制造模式的技术优势，也代表了CAPP系统发展的趋势。

参考文献：

[1]刘艳斌，赵海兵.基于3D-CAPP技术及其发展研究[J].机械制造，2006年09期：14-16.

[2]章万国，蔡力钢.基于三维的定量化CAPP及其关键技术研究[J].中国机械工程，2003年22期：1926-1929.

第6篇：智能制造系统的特点范文

2016年1～11月纺织工业增加值为5.2%，较去年同期减少1.2个百分点。主要产品产量增速放缓，出口压力较为突出，盈利能力保持稳定，投资增速有所回落，运行质量持续改善。

面对这一形势，如何做强内功，提高创新能力，加快转型升级以化解行业整体经济下行的压力，成为我国纺织企业面临的关键课题，深入开展信息化建设成为必不可少的重要措施。

中央经济工作会议指出，2017年是改革深化年，供给侧结构性改革是重点任务，中国的信息化进程已经汇入供给侧改革的洪流，制造业转型升级是改革的重要战场。

转型升级化解经济下行压力

《国家信息化发展战略纲要》、《“十三五”国家信息化规划》和《智能制造发展规划》、《深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等一系列指导性文件相继出台，立足于我国信息化建设的新局面，明确了新的指导思想、战略目标和基本方针，并对智能制造、“互联网+”等领域做出具体指导。2016年，纺织信息化向着智能制造和互联网融合发展的方向，取得了脚踏实地的进展。

智能装备取得进展

装备的智能化是实现智能制造的基础，近年来纺织装备的数字化、网络化、智能化取得普遍进展。在纺纱设备方面，清梳联、粗细联、细络联都形成了成套设备；印染设备方面，具有优化功能的染色机、具有自适应功能的数码印花机投入应用；在其他方面也有亮点，如杭州爱科的真皮智能裁剪机，考虑到真皮面料形状不规则并有疵点的特点，先扫描面料，自动识别，再按照形状进行优化排料，并避开疵点，最后自动裁剪、收料，整个过程都在流水线上连续完成。

智能物流系统形成突破

化纤、棉纺企业的自动化物流输送与管理系统近年来在技术上形成突破，应用取得快速发展。如青岛赛特环球的筒纱自动包装物流系统，包括筒纱的自动识别输送、堆垛、拆垛、视觉检测、称重筛重、多方式自动成包、自动装箱、整包（箱）称重贴标、打包、码垛、入库出库等功能。可以对筒纱品种自动识别跟踪，并采用视觉识别技术全过程质量监控，自动剔除不合格筒纱。已经应用于魏桥纺、临清三和、山东华兴、浙江鸿海等企业，大大提高了纺纱生产线后道工序的自动化水平。

智能生产线有了试点

以智能生产线为代表的生产过程智能化是智能制造的核心，投入最大，最受关注。去年终于建设了山东华兴、江苏大生等纺纱生产线试点，在行业内很有影响力。如山东华兴的环锭纺智能生产线，包括在线监测信息系统、条筒AGV 输送系统、细纱接头智能导航系统、筒纱智能包装与输送系统等，实现了对国内外不同供应商的设备和系统全流程综合集成，建成了从原料投入到成品入库的连续化、自动化生产线。该项成果获得2016年纺织行业科学技术一等奖。

个性化定制多点开花

随着电子商务的快速发展，服装个性化定制模式得到越来越多的企业青睐。继青岛红领之后，宁波慈星、太平鸟、泉州海天2016年被工信部确定为个性化定制的示范企业。如宁波慈星开发了针织毛衫定制系统，提供可随时获取、按需使用的毛衫款式、制版软件、织造工艺单和设备改造等服务功能。通过整合上下游资源，形成包括产品设计、订单受理、工艺制版、原料仓库、织造生产、半成品仓库、缝制生产、去污柔软、整烫定型、质量检测、成品仓库、物流配送等环节的网络化产业链。

云服务平台发挥作用

基于互联网的云服务平台是“互联网+”的重要内容，在纺织行业有很好的发展前景。如福建睿能开发了针织横机网络监控云平台，用户可以通过电脑、手机、平板电脑等终端访问监控管理系统。该系统支持横机远程数据采集、数据实时跟踪、运行维护等，便于机械厂对出厂设备进行后期维护，还可以提供远程基站定位、远程锁机、远程解锁等服务。

2017年：着力供给侧结构性改革

纺织工业要加快信息化建设，主要是结合行业的具体情况，发挥其在供给侧改革中的推动作用，助力自主创新，提高管理水平，培育新模式新业态，全面提升供给系统的效率和经济增长的质量。

突出纺织信息化的重点领域

2017年是推进纺织工业由大国向强国转变进程中承前启后的一年。《纺织工业“十三五”发展规划》中强调了要实现两化融合能力增强，成套智能纺织技术装备实现产业化应用，形成纺织各专业领域智能制造系统化解决方案；要推动互联网、大数据、云计算、物联网在纺织行业融合应用，促进要素资源优化配置，推动制造模式和商业模式创新。

智能制造提供纺织经济发展的重要推动力

智能制造是制造业转型升级的突破口和重点，各级政府也将其作为做强制造业的抓手，会继续给予专项支持。在纺织行业，智能制造包括装备、产品、生产过程、制造方式的智能化，以及管理、服务的智能化。其中装备的数字化、网络化、智能化的重要性不言而喻，而生产过程智能化是整个智能制造的核心。发展规划提出的目标是建设纺纱示范生产线、从纺丝到产品包装的长丝示范生产线、全流程数字化监控的印染示范生产线、新型非织造布示范生产线、经编和纬编针织示范生产线和服装家纺示范生产线。在这些生产线中，基于物联网的在线监测系统实时从设备采集数据，是生产过程智能化必不可少的基础；生产物流信息化系统是生产线的重要组成部分和连接各个环节的纽带，提高了生产线的自动化程度；MES与ERP的集成，提高了精细化管理水平，可以充分发挥生产线的整体效益；需要着力开发是知识获取和优化决策功能，以实现智能化的目标。

就纺织行业的现状而言，选择和培育试点示范是实施智能制造的有效途径。在基础条件好的重点细分行业，选择需求迫切的骨干企业，围绕智能化生产线、网络协同制造等主题，开展不同模式和不同技术方案的试点示范，形成有效的经验，在全行业推广。

互联网融合发展注入纺织转型升级新动能

纺织工业与互联网的融合发展，覆盖设计、研发、生产、管理、物流、营销和服务等全产业链业务，涉及物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，有利于形成叠加效应和倍增效应，为行业转型升级注入新动能，前景广阔、潜力巨大。

第7篇：智能制造系统的特点范文

【关键词】机电一体化技术；智能制造；应用前景；实践探索

1引言

在科技迅速发展的时代，机械智能制造与机电一体化技术在不断向前发展。机械智能制造与机电一体化产品设计在社会生产以及日常生活的应用越来越广泛和普遍，它可以反映出电力系统是否稳定安全运行，根据发生情况向运行人员发出警示，便于迅速准确地处理安全隐患。在我国机电一体化是一个综合技术，也是现代化象征。有关企业实现自身的发展并提高生产效率，需要高度重视机电一体化技术，并加强该领域研究与应用。

2机械智能制造的相关概述

机械工程对于当今的机械工程行业发展来说，可谓是新的科技发展方向。机械工程不仅关系到机械的加工与生产，还关系到机械使用方式和效果[1]。

2.1我国机电一体化智能制造现状

我国的机电自动化技术仍处于初级阶段，机电自动化水平仍低于其他发达国家。此外智能制造的总体进程和发展速度较慢，而自动化与机械化是目前机械和电气自动化的两个轴心，需要它们更好地融入到当前机电行业当中。由于我国机械技术发展缓慢，相关理论缺乏完善，其中一些技术通常需要引进其他国家的技术，需要我们不断努力和探索。

2.2机电工程企业的便捷性

在机械智能制造系统控制的产品相关设计上，我们要针对性借助国外先进的系统知识理论，结合我国机电信息发展行情，切实加强自身机械与信息技术工程的发展进步；同时对于现在错综复杂的电子机电信息工程发展环境，需要大力发展机电系统设计与机械智能制造来改善当前的大环境，让人们信息生活更加有秩序，机械控制系统工程的产品设计也更加方便快捷。机电一体化技术在智能制造中的应用能够给相关企业带来稳定且长久的发展空间，在国家的政策和市场调节作用下也能够获得更宽广的企业经营生产模式，也体现智能制造对机电工程企业发展带来的便利性。

3机电一体化技术的优点

3.1安全可靠，提高工作效率

更大的安全性和可靠性，作为机电一体化技术的主要优势，在很大程度上保证了获得机电一体化技术的人员安全，并为电气自动化技术的分析和研究提供了坚实的基础。电机自动化技术的自动检测系统在运行过程中，可以实时监视相关运行状态。安全可靠是机电一体化技术应用所要实现的主要目的之一，这也体现了在未来的超数据时代人工将会被取代的趋势。机电一体化技术在智能制造中的应用能够有效减少由于人工计算、调配等出现的可避免的失误，从而实现在企业生产的各个流程中功效效率的提高。

3.2有利于设备检测和维修

对于机电一体化设备而言，机电一体化设备的组成部分多种多样，主要包括反应设备、仪表、机泵等，它的构成结构复杂多样，维护过程复杂易变化。在企业的具体生产应用当中，所需要的机电一体化设备应用数据也会有所不同，这就会导致机电一体化设备存在一定的损害性与预告性，我们可以借此进行机电设备的相关故障诊断。在实际的设备应用运行维护上，我们要全方位考虑电气维修与运行维护措施、备用的替换措施。在电位计合理调节之后，可以有效修正相关系统故障问题，可将电气系统中电位计进行准确调整，预防因为调节混乱出现问题。机电一体化设备自身在电路数据监测上，可能对一些已经发生的初级电路故障没有及时地反映出来。导致在后面的数据中，根据整条电路中物理量测量值进行比较，会发现有些反应数据与其他位置输出数据有着明显差别。明显的数据差别反映在仪器设备上，会出现设备短路、工作温度降低等电气设备故障的发生；应进行检查和维修，避免滚雪球造成后来较大经济损失[2]。

4机电一体化技术在智能制造中的构想

4.1设计构想

在机电一体化控制下，机械设计制造的相关产品设计可以多用一些智能化设施完善设备的建设，减少一些因设备问题而浪费的时间；同时也使管理更加方便，减少人力的投入，使工作可以被更快且更高效率地完成，减少因人工的粗心而导致的错误；对于机电信息工程技术发展来说，可以有效避免一些错误，从而使效率更高。不同的人要有不同的分工，各部门一起合作，把工作落实到每一个人的身上，利用协同合作来完成上级指定工作任务，工作效率高，负责人满意度高。最后，值得一提的便是设计模型的交付工作，机电信息技术的应用完全改变了原有方式，优化了工作程序。

4.2关键技术

科技不断向前进步发展，单一的主体技术构建模式已经不能满足人们对机电系统整体控制发展的需要，而把不同的系统控制模式融合在一起慢慢地变成了发展的趋势。在机电信息技术工程的系统控制产品设计上，我们要针对性地借助国外先进的系统知识理论，结合我国机电信息发展行情，切实加强自身机械与信息技术工程的发展。在互联网的背景下，机械工程行业自动控制系统的构建以及产品智能化的生产已成为大势所趋。目前机械智能化产品设计行业，需要切实把握时代特点，融合计算机信息元素，开创性地推动机电自动化信息工程技术发展。机电行业自动控制系统的构建，可以极大缩减人的数据计算、工程产品设计、数据模型构建等繁杂的数据操作。

5机电一体化技术在智能制造中的实践

5.1机电一体化技术的系统优化

对于机电工程一体化在智能制造中的应用而言，各模块的整合工作显得尤其重要。我们要切实做好模块整合工作，主要任务是实现机电控制系统的高效有序与运行统一。电子与机械系统的整合控制，实质是机械系统的整合利用，考虑到机电信息模块系统性整合在机电系统整体控制运行中的重要性，相关部门要尽快制定相关操作规范和对操作员专业素养的考核；为保证工程机械的智能化模块系统优化及其发展，必须建立在电子智能化的监控体系上。当今时展背景下，多方位、全面有序系统地控制与整合，已成了必要性。

5.2自动化监控技术

机电工程的自动监视技术是一种远程监视技术，使用传感器和计算机网络实现监控目标。自动电力监视技术提供多个实时监视目标，通过监测中心来建立，不仅有助于打破时间和空间限制，而且在很大程度上为监控提供便利。由于该技术是一种远程监控技术，其运行速度有限，一般不适合大自动化系统的远程监视。在对自动化系统中的多个功能进行集中和统一的监视，需要使用同一处理器来执行中央监视功能。作为一种监视系统的方法，在监视时，根据设备的不同功能需要设置相应的间隔。同时，不同的监视装置在功能上是独立的，并且具有较高可靠性，减少绝缘装置和系统中端子柜的使用频率，从而大大节省了投资成本。

5.3机械与信息技术工程融合发展

对于机电信息工程技术发展来说，可以通过有效避免一些错误来实现效率提高。科技不断向前发展，单一的主体技术构建模式已经不能满足人们对机电系统整体控制发展的需要，而把不同的系统控制模式融合在一起慢慢地变成了发展的趋势。同时对于现在错综复杂的电子机电信息工程发展环境，大型机械设备不可或缺。我们需要两者兼备，同时并用。在此基础上，还要吸收借鉴更为先进的技术、系统知识。最大限度实现机械系统设备中各组成部分有机结合，提升系统巡行质量与优化设计，推进机电一体化在智能制造中的应用进步[3]。

6结语

第8篇：智能制造系统的特点范文

关键词：智能化机械发展

中图分类号：TH186 文献标识码：A

1 引言

机械系统设计，主要是按照力学结构原理设计，没有任何生命特征，特别是早期机械设计，为了保证机械的使用功能以及运行可靠，设计过程中选用的安全系数较大，尺寸和重量都比较大，这样浪费了材料也降低了机械的有效载荷。在机械使用过程中，震动、噪声、断裂破坏，以及机械与环境的适应性，机械与人的匹配性，影响设备的安全可靠、节能等问题。为了增加机械的适应性，降低能耗，使其更适合使用，需要对机械设计过程进行改进，一方面可以引入人机械工程学，更为符合人的使用特点，另一方面也可以增加相关的配套设施，通过电子控制方式，使机械具有一定的智能。

2 智能机械的基本结构

（1）智能结构，在传统机械中嵌入传感器和工作部，通过传感器采集数据，控制装置处理后驱动工作部进行加工，同时在加工过程中实时反馈相关数据到控制器，做出判断，发出指令，进行加工，如此反复循环，直到完成全部工作。更进一步能够实现动态的、智能化的检测、诊断、修复等操作。

（2）智能机械和装置主要由驱动系统、传感器、数据处理方法和控制系统等组成，目前主要在智能控制、诊断、修复等方面得到应用。尤其是在智能机械结构、减震以及机械的自适应等方面得到研究。

（3）传感器、致动器和控制器是智能机械结构重要的三个组成部分。传感器需要感知外部环境的变化，采集外部信息，一般采用能够感受力学状态的材料，能够将温度、压力、应力应变、位移等信号转化为电信号输出。制动器在接收到信息指令时，按照预定逻辑方式，进行加工做出相应的动作，能够将控制器发送的相关信息，转变为相应的位移，具有改变智能结构形状、刚度、位置、固有频率、阻尼及其它机械特性的能力。控制器是一个中央处理系统，集成有大部分的逻辑运算及收发信息过程。必须具有实时在线控制性能，其功能更为智能化。

（4）电子信息技术与传统机械的结合。电子技术的发展已经深入到了生产的各个领域，特别是随着电脑技术的应用发展，通过在传统机械中增加微电脑，通过程序指令对机械加工做到精确控制。提高了制造精度，降低人工操作的风险。未来机械的智能化发展必然会涉及到生产生活的各个领域。

3 智能机械发展面临的问题

智能机械是未来工业机械及家用机械的发展趋势，但由于其交叉于机械、电子技术、以及人工智能等多个学科，因此在发展过程中也面临一定的问题。

（1）设计制造过程复杂。设计过程中必须同时考虑机械、电子、信息交换、软件开发等相关问题，需要不同领域的设计人员密切配合，容易出现融合性问题，设计周期较长。制造过程中需要的精度高，需要精细设置智能化控制部件。

（2）制造成本较高。智能机械需要配置大量的传感器、检测器等高科技元件，生产成本高，精度控制要求越高，成本投入越大。因此在智能机械的民用化领域大范围普及受到限制，如果不能找到有效的途径使生产过程流程化、规模化，就无法实现效益的最大化。同时智能机械的自动化程度较高，简单的人力控制降低了其使用效率，需要实现多台不同机械的协调自动化发展，而现有机械一般都是独立系统，不同机械的融合性较差，不同机械都有各自配套软件，很难用一种普遍的软件加以全面协调控制。软件的开发成本高昂，又需要不断的维护更新，一般开发公司难以承受，严重影响了智能机械的推广。

（3）较易损坏。智能化机械设备，各个部位制造精细，连接过程复杂，越多的连接检测点，系统出现错误的概率就越大，任何一个错误都会对系统造成一定的影响。必须是经过专业培训的人员才能有效操作，否则机械的出错概率会快速上升。因此较传统机械而言，智能机械的寿命较短。

（4）维修过程复杂。

智能机械设计到各个领域，驱动软件、驱动原理和设备各不相同，没有统一的接口标准，使用过程中出现坏损，多数情况需要向原生产商购买配件。产品的规范、通用性、互换性等得不到统一，就会产生较高的制造成本，生产厂家少。当前应该从以下几方面入手加快智能机械的发展，加强自主研发力度，打造自主品牌；采用集成化、模块化工作单位，以提高互换性；统一相关大类的接口、电力参数，实现不同设备间的数据传输的方便性；软件开发的兼容性问题，软件应留有相应的二次开发接口，能够实现个性需求开发，网络化等后期发展需求接口。

4 智能机械的发展前景

尽管智能机械与传统机械相比有一定的发展难道，但是智能机械代替传统机械的发展是必然趋势。智能机械在电子设备的支撑下，会进一步占领市场，陆续在各个生产领域的到广泛应用。

从其发展角度看，主要有以下几种趋势：智能化――柔性自动化的重要组成部分，它是为适合多变的客户需求及多样化订单发展来的；信息化――机械制造业不是简单的由物质和能量借助于信息的力量生产出价值，而是由信息借助于物质和能量的力量生产出价值；柔性化――使工艺装备与工艺路线能适用于生产各种产品的需要，能适用于迅速更换工艺、更换产品的需要；灵捷化――机械制造必须在最短的时间内能够响应市场需求。

5 结束语

智能机械的出现是，传统机械与现代电子、微电脑技术发展的产物，是生产力发展的产物，是一个时展的产物。尽管目前采用的技术、原理、方法不够完善统一，制造维护成本较高，但随着科技创新的集成化和模块化的发展，机械的智能化是一个必然的趋势，势必会应该到各个领域。

参考文献：

[1] 康凤华,陈英莫. 21 世纪初机械制造业发展的特点和趋势[J]. 机械工人, 2002(2):6-7.

第9篇：智能制造系统的特点范文

关键词：数控智能；机械制造；领域；应用；研究

1.数控智能在机械制造领域中的应用

智能控制机械制造主要包括以下四个部分：机械设计；机械制造；机械电子；机械系统故障诊断。

1.1 机械设计

机械设计在现实生产中是指技术人员对想要设计物体的一个模型进行综合和分析的过程，这个过程包括大量高精度的计算、分析、绘图等精确数值计算工作，同时还需要结合多方面的知识，在通过设计人员自身丰富的实践经验，进行多元综合，最终做出最佳的设计。但是在实际的设计中，很难用精确数值计算的方法来建立准确数据模型，而现在流行的CAD制图技术对这一部分工作也是无能为力的。这就要求 CAD/CAM的操作系统具有智能性，利用计算机系统把一些数值数据处理扩展到非数值数据处理，包括把数据数值知识与实际操作中的经验进行集成、推理和决策，使机械设计过程自动化智能化，弥补设计专家在现实中对机械设计过程中由于人为因素造成的不足。

1.2 机械制造

在机械生产制造中，人们首先要做的是确定机械生产计划，制定机械生产计划就是指从多种因素（设计、制造、生产等）的组合中选出最能满足所有约束条件（生产成本、设计图形、生产工序等）的最佳方案。这些过程是很难用数学模型来准确地表示出来的。数字化智能化技术一方面使数字化制造装备等得到快速发展，大幅度提升生产系统的功能、性能和自动化程度。另一方面这些技术集成可形成柔性制造单元、数字化车间乃至数字化工厂，使生产系统的柔性自动化不断提高，并想着具有感知、决策、执行能功能特征的智能化系统发展。目前以智能机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在某些领域得到应用。

1.3 机械电子

机械电子系统结构比较简单，元件和运动部件较少，高性能，但是其系统的内部结构非常复杂。传统的数学解析的方法固然严密、精确，但是只能适用于相对比较简单的电子系统，对于那些比较复杂的系统是不能给出数学解析式的，这样就只能通过烦琐的操作系统来完成。由于智能化的处理是以知识信息为基础进行的推理和计算，这种推理具有复杂性、不确定性和模糊性，而且这种智能化的处理一般不存在已知的算法（传统数学公式化的方法），所以，对不能用传统的数学解析方法解决的问题，人工智能提供了新的解决思路和方法。一般通过人工智能建立的系统有两种方法：神经网络系统和模糊推理系统。目前只有智能系统可以适用于相对比较复杂的电子系统。

1.4 机械系统故障诊断

所谓的机械系统故障的诊断，就是指根据电子系统出现的一些不正常的现象，按照一定的法则，推论出产生问题的原因，找出设备出现故障的所在的部位。故障诊断包括三个方面的内容：故障监测，故障分析和处理决策。但是由现象推出故障原因是一个复杂的推理过程，需要根据维护保修人员多年积累的实际经验，才能得出正确的结论，假如把人工智能的方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新途径。机械故障中的人工智能诊断方法主要包括专家系统、人工神经网络，模糊集理论等。

2.数控智能机械制造领域中的应用方法

2.1 专家系统

专家系统是计算机的一种智能程序，这种程序运用知识和推理步骤来解决出现只有专家才能解决的一些比较复杂的问题。智能控制专家系统的框架主要由五个部分组成：知识库，综合数据库，推理机，用户接口和系统输出。

2.2 人工神经网络

人工神经网络是指只智能控制系统摸拟的生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里的输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值。

2.3 模糊集理论

人在认知世界的时候，出现一些不确定的事物的时候，就会对所获得的信息进行一定的模糊化处理，以此来减少问题的复杂程度。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，是一种具有完整的推理体系的智能技术。一般的模糊系统的结构与专家系统的结构比较类似，由模糊知识库、模糊推理机和人机界面等几个部分组成，可以这么说模糊系统是模糊理论与专家系统结构的结合体。

3.智能控制在机械制造系统中的发展趋势

智能控制的实施主要有四个部分，虽然这四个部分在机械领域都有不同程度的应用，但各自使用的时候都存在一定的局限。所以目前，要找到一种普遍的有效的方法把这四个部分有效的结合到一起应用于机械制造系统的各个领域，因此，从这可以看出数控智能组合将成为机械制造系统新的发展趋势。

4.结语

综合起来，数字化智能化技术可以对产业的模式进行创新升级。以数字化技术为基础，在互联网、物联网、云计算、大数据等技术的强力支持下，制造业的产业模式将发生根本性的变化。因此，无论从哪个角度考虑，“制造业数字化智能化”都是新一轮工业革命的核心技术。

参考文献：

[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.军事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57

[2]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报：自然科学版，2010，37（1）：37-39.

[3]刘若冰.物联网的研究进展与未来展望[J].物联网技术，2011（5）：58-62.