智能制造的技术要求
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智能制造的技术要求范文第1篇
中图分类号：V262 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）11-0015-02
智能制造从本质上来说是一种以人机一体化为特点的系统，主要由人类专家和智能机器这两个方面所构成。从实际应用的角度上来说，智能制造表现出了突出的智能性、柔性以及集成性特征。将存在于人类专家思维中的智能活动以计算机模拟的方式所呈现，实现对问题或现象的综合分析、判断、推理、思考以及最终的决策。在制造领域中，智能制造可以说能够实现对部分脑力劳动的有效替代。而要想确保智能制造达到上述应用目的，最核心的一点在于确保智能机器运行的高效性与稳定性。如果将智能制造视作一个整体的话，那么智能机器无疑就可以说是整个整体的物理基础所在。在当前技术条件支持下，制造领域广泛应用的智能加工机床、工具和材料传送装置以及相关试验检测装置均属于智能机器的研究范畴。
挤压铸造是一种新型产品毛坯制造方法，它的制造原理是：在对铸型型腔内部进行液态金属浇筑作业的过程当中，对其施加一定量的机械压力，以保障浇筑过程中的液态金属能够成型、凝固并稳定，最终获取相应的铸件。传统意义上的挤压铸造工艺需要以摩擦压力机为基础所完成。这种方式因为受到压力和不能保压的局限，制造出来的产品容易形成气泡、缩松和缩孔。而通过对挤压铸造方式的合理应用，使得所成型铸件在成形稳定性能以及补缩性能方面均显著提升，机械能力也由此得到强化。此种铸造方法现阶段已经广泛应用于军工、汽车、航空等领域中。不仅如此，采用挤压铸造的方法还能大大降低能源消耗，这一点与现阶段整个社会可持续性发展的要求是充分契合的。
而挤压铸造设备作为在挤压铸造生产作业实施过程中的基础性设备，整个挤压铸造工艺质量在很大程度上受到了挤压铸造设备运行性能的影响，因此备受关注。特别是在铸造领域不断深化智能制造的过程当中，现代意义上的挤压铸造设备也应当具备突出的智能制造性能。本文试针对这一问题做详细分析与说明。
1 智能制造的特征
智能制造与传统模式最大的区别就是它具有智能化，而它的智能化主要包括以下几个方面：
一是自组织能力，即要求挤压铸造设备能够以生产指令为依据，自动地完成相应的挤压铸造生产任务。
二是自适应能力，即同一台挤压铸造设备能够支持并高效完成不同生产产品以及不同生产需求条件下的生产
任务。
三是自律能力，即确保挤压铸造设备所对应智能制造系统当中的各个单元均能够严格遵循统一的指令进行任务活动。
四是自学习能力，即要求挤压铸造设备能够在实践活动不断丰富的过程当中，实现对智能制造系统知识库的完善，达到提高智能基础活动能力水平的目的。
五是自维护能力，即要求挤压铸造设备所对应的智能制造系统能够在部分构成单元出现故障的情况下，对其自我修复。
六是自诊断能力，即智能制造系统发生故障时，能够实现对出现运行故障单元的自动诊断与识别，通过前面所提到的自维护能力，对发生故障段远程进行自动切换技术的修复，以保障挤压铸造设备中智能系统使用的持续性与有效性。
七是协作能力，即要求挤压铸造设备中智能系统下属构成单元能够协调配合。
2 现在挤压铸造设备的智能制造内涵
挤压铸造设备是挤压铸造工艺生产的必要设备。它根据挤压铸造工艺要求，以现代设计理论为基础，结合计算机技术、液压技术、自动控制技术及传感器技术而开发设计，主要工作是控制挤压铸造生产提供流程和参数。受智能制造的影响，现代挤压铸造设备强调集成，同时要求具有支持智能制造的功能，是智能制造模式的产物。实践表明，运用挤压铸造设备，有效地提高了挤压铸造生产工艺水平和生产效率。如今，日本、瑞士、荷兰、意大利都有专门生产挤压铸造设备的公司，并且取得了很大的成就，挤压铸造设备具有很高的实时控制功能和自动化水平，而日本的挤压铸造水平又遥遥领先。
现代挤压铸造设备普遍具有自组织能力、自适应能力、自维护能力、智能状态监测和协助能力，这是现代挤压铸造设备的智能特征，这些能力保证了挤压铸造设备运行的时候具有智能。同时，它和其他智能机器组成一个智能系统共同运作时就使该系统具有完整的智能机制，实现了智能制造的目标。
随着现代工业的蓬勃发展和国防装备的不断更新，挤压铸造工艺对设备提出了更多更高的要求，也使挤压铸造设备的设计和制造得到了很大的改进和进步。但是对挤压铸造设备的研究并没有止步，我们优秀的研究者和设计者依然在不停对挤压铸造设备研究和发展。今后的挤压铸造设备发展将会发展得更加先进、更加智能。比如为了改善和提高铸件的性能，可以利用挤压铸造在金属熔液凝固过程中，通过冲头的挤压作用而设计大吨位挤压铸造设备。但是这种设备受限于挤压铸造机的吨位，普通的挤压铸造铸件的重量通常小于30kg，这就使挤压铸造工作的应用范围受到了极大的限制。因此，大吨位挤压铸造机的研究和设计是目前的一个难题，无论国内还是国外都还在为此进行不懈的努力和研究，由此可见，挤压设备在未来还有一个很大的发展空间。
除了对挤压铸造设备的吨位改进以外，另一个热点就是对浇注系统的改进。虽然浇注系统在挤压铸造生产过程中退居二线，只是起辅的作用，但是它却是影响挤压铸造铸件的质量和生产效率的关键因素。现在挤压铸造的浇注系统主要有两种：直接浇料和间接输液，前者有着生产效率低、金属熔液容易氧化的缺陷；而后者虽然提高了效率，可以降低金属熔液氧化，但是成本和可靠性很低。因此，对挤压铸造的浇注方式的改进，也是摆在研究者和设计者面前的一个亟待解决的难题。
最后是对模具温度的控制：在铸造过程中，模具的温度直接关系着铸件的质量，挤压铸造也一样。而随着铸件质量要求越来越高，传统的模具温度控制方式已经满足不了生产需要。如何能更加精确地控制模具的温度，提高铸件的质量，将是挤压铸造设备在今后的发展过程中必须解决的问题。
3 结语
智能是21世纪热议的话题，也是未来科技发展的趋势。对于我国而言，在近年来的发展过程当中，挤压设备的设计和生产也取得了很大的成绩，但是与国际先进水平相比还是有很大差距，因此，我国使用的先进的挤压铸造设备还要依赖于进口。从这一角度上来说，我国需要加大对挤压铸造设备的研究力度，在未来，我们要把目标放在开发自动化程度高、结构工艺合理、出大吨位的挤压铸造设备上，赶上国际化水平。
参考文献
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智能制造的技术要求范文第2篇
【关键词】智能制造 制造业 再工业化 工业互联网 工业4.0
【中图分类号】TP27 【文献标识码】A
当前，新科技革命和产业变革正在兴起，全球工业技术体系、发展模式和竞争格局迎来重大变革。发达国家纷纷出台以先进制造业为核心的“再工业化”国家战略：美国大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局；德国“工业4.0”计划的提出旨在通过智能制造提振制造业竞争力；欧盟在“2020增长战略”中提出重点发展以智能制造技术为核心的先进制造；日本、韩国等制造强国也提出相应的发展智能制造的战略措施，可见，智能制造已经成为发达国家制造业发展的重要方向，成为各国发展先进制造业的制高点。我国在2015年推出的“中国制造2025”战略中也强调了智能制造的重要性。在当前以中高速、优结构、新动力、多挑战为主要特征的新常态下，发展智能制造不仅是我国产业转型升级的突破口，也是重塑制造业竞争优势的新引擎，被理论与实践各界普遍认为代表了制造业的未来方向。
智能制造的本质、发展趋势和影响
国际金融危机爆发以来，各国纷纷加大科技创新投入，在全球范围内引发了以绿色、低碳、智能为特征的新一轮技术创新浪潮。在新科技革命和产业变革背景下，智能制造必将对全球制造业的发展和转型升级产生深远影响。
智能制造的本质。智能制造（Intelligent Manufacturing， IM）是以新一代信息技术为基础，配合新能源、新材料、新工艺，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。虚拟网络和实体生产的相互渗透是智能制造的本质，一方面，信息网络将彻底改变制造业的生产组织方式，大大提高制造效率；另一方面，生产制造将作为互联网的延伸和重要结点，扩大网络经济的范围和效应。以网络互连为支撑，以智能工厂为载体，构成了制造业的最新形态，即智能制造。这种模式可以有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。从软硬结合的角度看，智能制造即是一个“虚拟网络+实体物理”的制造系统。美国的“工业互联网”、德国“工业4.0”以及我国的“互联网+”战略都体现出虚拟网络与实体物理深度融合――即智能制造的特征。
智能制造的发展趋势。20世纪80年代末，信息技术尚未对人类生产生活造成巨大影响之时，智能制造的概念就已经在欧美日等发达国家被提出。进入新世纪之后，实现智能制造的技术和成本条件成熟，并且，随着资源环境压力加大、劳动成本上升等制造业制约因素的增强，智能制造市场近年来在全球出现了爆发增长并呈现新的特征。
互联网技术是实现制造业智能化的动力引擎。互联网技术、云计算、大数据、宽带网络等一系列技术构成广义的互联网，只有借助互联网这一动力引擎，才能实现传感器设备的信息感知，通过宽带网络对数据进行精确控制和远程协作，这些都是智能制造的关键基础。基于互联网应用才能打破组织边界，实现制造业与服务业的融合。美国的先进制造业战略以及对下一代机器人的开发便是基于移动互联网技术的发展与应用，谷歌公司进军智能制造业正是依托其背后强大的互联网基因。
智能制造系统将具备自适应能力和人机交互功能。智能制造通过工况在线感知、智能决策和控制、装备自律执行的闭环过程，完成对周围环境的自适应能力。随着人工智能、仿真等技术的发展，智能制造系统将生成自身的操作、故障解决方案，人和系统之间也将建立协同共事、相互“理解”的合作关系，最终实现广泛的人机交互以及系统交互，从而使人从简单重复的劳动中解脱出来，从事更加富有创造性、附加值更高的生产活动。
跨国公司持续加大智能制造投入。一方面，互联网企业开始投资实体经济，充分发挥自身信息技术领域的优势。例如，谷歌公司2013年收购了8家与机器人有关的公司，2014年又陆续收购人工智能公司DeepMind和智能家居公司Nest，智能制造成为谷歌新的业务领域。另一方面，传统制造企业适应环境变化也大力投资智能制造实现改造升级。例如，富士康启动实施了“百万机器人”计划，其2015年规划提出在未来3年内由自动化设备、机器人取代7成左右的人力劳动。
以工业机器人为代表的智能制造装备被广泛应用。根据世界机械联合会的数据，2013年机器人销售量同比增长12%，达到17.8万台，在2008年到2013年之间，机器人年均销售增长为9.5%。同时，随着人工智能技术、新材料技术以及信息存储、传输和处理技术的快速发展，工业机器人逐渐呈现出智能化发展态势。装配传感器和具备人工智能的机器人能够自动识别环境的变化，从而减少对人的依赖。未来的无人工厂能够根据订单要求自动规划生产流程和工艺，在无人参与的情况下完成生产。高速网络和云存储使得机器人成为物联网的终端和结点。随着信息技术的进步，工业机器人将更有效地接入网络，组成更大的生产系统，多台机器人协同实现一套生产解决方案成为可能。
中国成为全球最大的智能制造装备市场。2008～2013年，我国工业机器人销量年均复合增长率达到37.2%，持续高于全球增速。2013年我国机器人销售规模高达36560万台，同比增长41%，占全球销量的20.5%，超越日本成为全球最大机器人需求市场，2014年的需求增速更是达到54%。但我国工业机器人的密度仍然非常低，为30台/万人，德国的机器人密度是我国的10倍，日本是我国的11倍，因此可预测，我国将成为全球主要机器人制造厂纷纷瞄准的智能装备需求市场。
智能制造的影响。智能制造将推动制造业生产方式变革。基于互联网、大数据、智能制造装备的智能制造具有更快和更准确的感知、反馈和分析决策能力，更加能够满足个性化的市场需求，进行柔性化的产品生产。与当前全球制造业普遍采用的大规模订单生产方式不同，智能制造使个性化产品的大规模定制成为可能，且这种方式即将成为现实。例如，大众汽车已经制定了一项全新的生产战略――模块化横向矩阵，通过标准化部件参数，最终达到通过一条生产线生产出市场所需的任何款型汽车的目的。
智能制造促进全球供应链管理创新。智能制造将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个生产过程，使得企业能够在全球范围配置和优化资源。新一代互联网技术将催生虚拟产业集群，促使全球供应链管理向网络化和虚拟化转变。3D打印（堆积制造）的广泛应用可以使消费者通过互联网将其所需要的产品就地“打印”出来，由此可以预计，传统的大型生产厂商将面临数以万计的小型社区生产者的挑战。
智能制造引领制造业服务化转型。智能制造贯穿产品制造的全过程，消费者不仅能够获得个性化的定制产品，还可以从产品设计阶段就参与其中，监督和指挥加工制造、销售物流环节，实现随时参与和决策自由配置各个功能组件。相应地，制造企业也可以在线生产所需要的各种制造服务，实现生产要素的优化配置。在这种情况下，智能制造生产商不仅提品或“产品+附加服务”，而且提供一揽子的“产品服务包”，角色由产品提供者转变为服务提供者。
智能制造加速制造企业成本再造。智能制造使得生产工艺和供应链管理更具有效率，能源消耗程度明显降低，通过系统的自我纠正还能够降低产品的不合格率，产品从设计到投入市场的周期也将缩短，快捷化、服务化的产品为企业创造更多的市场价值，这些都使制造企业的成本投入结构发生明显变化。
主要发达国家智能制造发展概况
国际金融危机之后，为了刺激本国经济增长，重新塑造在实体经济领域的竞争力，许多发达国家都实施了一系列国家战略，例如美国的“先进制造业伙伴计划”、德国的“工业4.0”计划、日本的“再兴战略”、韩国的“新增长动力战略”、法国的“新工业法国”等。尽管这些战略或计划各有侧重点，但都包括：对新兴产业的补贴和扶持；对前沿技术（未来技术）研发的扶持；对中小企业的扶持；对竞争环境的优化；对新产品市场的培育；对人才培育的改革，等等。此外，通过发展智能制造适应新的要素和市场环境也是这些战略或计划的重要内容。
美国：以智能制造弥补劳动力成本劣势。本轮金融危机以来，美国为重振本国制造业，密集出台了多项政策文件，对未来的制造业发展进行了重新规划，体现了美国抢占新一轮技术革命领导权，通过发展智能制造重塑国家竞争优势的战略意图。
智能制造能够在一定程度上弥补美国劳动力成本高的比较劣势，从而促进高端制造业的回归。2009年以来，美国先后了《重振美国制造业框架》、《制造业促进法案》和《先进制造业伙伴计划》，明确要降低制造业成本，促进就业，实现美国能源独立，并把美国打造为企业总部基地。而要实现这一目标，就必须以智能制造改造传统制造业，并大力发展智能电网、清洁能源、先进汽车、航空和太空技术、生物和纳米技术、新一代机器人、先进材料等新兴领域。美国发展制造业的最大约束是高劳动力成本，通过发展智能制造，能够大幅减少制造业的用工需求，使制造业劳动力成本支出维持在一个合理的比例内，从而使得美国的科技优势能够在本国转化为产业优势。
下一代机器人是实现智能制造的关键。美国在《重振美国制造业框架》中明确提出要发展先进机器人技术，在《先进制造业伙伴计划》中也提出要推出一项耗资7000万美元的下一代机器人研究计划。2011年6月奥巴马总统宣布启动国家机器人技术计划，并于2013年制定了《从互联网到机器人――美国机器人路线图》，从战略意义、研究路线图、重点发展领域等方面分析了美国制造机器人、医疗保健机器人、服务机器人、空间机器人、国防机器人的发展路线图，推动机器人技术在各领域的广泛应用，加强美国在机器人技术方面的领先地位。可见，下一代机器人是美国在智能制造产业布局的重点领域，工业机器人的普及和升级对缓解美国高劳动力成本的发展约束也起到积极作用。
德国：工业4.0构建智能生产系统。国际金融危机之后，德国经济在2010年率先欧洲其他发达国家回升，其制造业出口贡献了国家经济增长的2/3，是德国经济恢复的重要力量。德国始终重视制造业发展，并且专注于工业科技产品的创新和对复杂工业过程的管理。2010年，德国《高技术战略2020》，着眼于未来科技和全球竞争，并将工业4.0战略作为十大未来项目之一。2013年，德国联邦教研部与联邦经济技术部联手正式了《保障德国制造业的未来：关于实施“工业4.0”战略的建议》，并得到了德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的响应和推动，从而上升为国家级战略。
智能工厂成为发展方向。在工业4.0阶段，新型的智能工厂基于信息物理系统并借助社交网络，可实现自然的人机互动，这将重塑传统制造工厂模式下人与生产设备之间操控与被动反应的机械关系。为达此目的，需要在制造装备、原材料、零部件及生产设施上广泛植入智能终端，借助物联网不仅可实现终端之间的实时互动，自动信息交换，自动触发行动，而且可实施独立控制，对生产进行个性化管理。人还可以通过远程控制系统，对生产系统加以调控，可使从业人员的工作与家庭生活之间的关系更为协调。
构建嵌入式制造“智能生产”系统。在构建工业生产的各种要素中，除了传统的土地、劳动、资本、企业家等要素之外，数据将成为一种重要的甚至是影响全局的生产要素。依托于信息物理系统，智能工厂生产出可实时生成数据的“智能产品”，形成大数据系统。大数据经过实时分析与归总后，形成“智能数据”，经过可视化和互动式加工，向智能工厂反馈产品和工艺流程的实时优化方案，从而形成“智能工厂―智能产品―智能数据”闭环，驱动生产系统走向智能化。而这一切的实现，依赖于云技术等互联网基础设施的建设和应用。智能工厂和智能产品构成嵌入式制造系统，该系统的特点是：企业间的业务流程构成横向价值链，企业内部的运营流程构成纵向价值网络，终端到终端技术实现横向和纵向的整合。在智能工厂的基础上，通过物联网和服务联网，将智能交通、智能物流、智能建筑、智能产品和智能电网等相互连接，以新型工业化实现经济社会系统的全面智能化。
英国：重构制造业价值链。2008年的国际金融危机中，曾一度推行去工业化战略的英国实体经济遭受沉重打击，迫使英国政府重新摸索重振制造业的方法。为增强英国制造业对全球的吸引力，英国政府积极推进制造基地建设，面向境外企业进行招商。2011年12月，英国政府提出“先进制造业产业链倡议”，支持范围不仅包括汽车、飞机等传统产业，还包括在全球领先的可再生能源和低碳技术等领域，政府计划投资1.25亿英镑，打造先进制造业产业链，从而带动制造业竞争力的恢复。
随着新科学技术、新产业形态的不断涌现，传统制造模式和全球产业格局都发生深刻的变化，英国政府于2012年1月启动了对未来制造业进行预测的战略研究项目。该项目是定位于2050年英国制造业发展的一项长期战略研究，通过分析制造业面临的问题和挑战，提出英国制造业发展与复苏的政策。2013年10月，英国政府科技办公室报告《未来制造业：一个新时代给英国带来的机遇与挑战》。报告认为制造业并不是传统意义上“制造之后进行销售”，而是“服务+再制造（以生产为中心的价值链）”，并在通信、传感器、发光材料、生物技术、绿色技术、大数据、物联网、机器人、增材制造、移动网络等多个技术领域开展布局，从而形成智能制造的格局。
2014年，英国商业、创新和技能部了《工业战略：政府与工业之间的伙伴关系》，旨在增强英国制造业的竞争性，促使其可持续发展，并减少未来的不确定性。报告分析了当前产业现状，明确了重点扶持领域以及前沿技术，提出通过创新平台，加强创新研发与工业的衔接，并且提出完善技能培训体系，支持高成长性的小企业进行技术创新，激励商业合作创新，建立公平、透明的政府采购体系等多项政策措施，重点支持大数据、高能效计算，卫星以及航天商业化，机器人与自动化，先进制造业等多个重大前沿产业领域。
日本：巩固“机器人”大国地位。早在1990年6月，日本通产省就提出了智能制造研究的十年计划，并联合欧洲共同体委员会、美国商务部协商共同成立IMS（智能制造系统）国际委员会。在随后的10年，日本共投资1500亿日元进行智能制造系统的研究和实验。1992年，日、美、欧三方共同提出研发能使人和智能设备不受生产操作和国界限制的合作系统，并于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，其中包括全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制等。日本机器人在制造业工厂迅速普及，汽车制造商都广泛采取智能制造技术，注重自动化、信息化与传统制造业的融合发展，通过计算机软硬件技术将自动化制造系统有机集成起来。
日本是全球工业机器人装机数量最多的国家，其机器人产业也极具竞争力。为适应产业变革的需求和维持其“机器人大国”的地位，2015年1月，日本政府了《机器人新战略》，并提出三大核心目标：一是成为“世界机器人创新基地”，通过增加产、学、官合作，增加用户与厂商的对接机会，诱发创新，同时推进人才培养、下一代技术研发、开展国际标准化等工作，彻底巩固机器人产业的培育能力；二是成为“世界第一的机器人应用国家”，在制造、服务、医疗护理、基础设施、自然灾害应对、工程建设、农业等领域广泛使用机器人，在战略性推进机器人开发与应用的同时，打造应用机器人所需的环境，使机器人随处可见；三是“迈向世界领先的机器人新时代”，随着物联网的发展和数据的高级应用，所有物体都将通过网络互联，日常生活中将产生无数的大数据，因此，未来机器人也将通过互联网交换和存储数据，平台安全以及标准化也会不可或缺。
实施严格技术保密是日本智能制造设计研发的重要特征。为确保核心技术不被泄露和盗版，所有的大中型制造企业一般都设立了相应的智能制造“设计中心”，其主要职能是将研发中心产生的新工艺技术固化在所生产的智能制造装备之中。如日本机器人制造商发那科（FANUC）利用“黑匣子”的形式将控制软件浓缩然后再交付客户，以保证核心机密不被泄露和盗版；日本阿斯莫微电机有限公司的智能制造设计中心统揽了70%左右研发中心的设计图纸进行自行制造；日本天龙工场（YAZAKI）燃气仪表制造公司的所有设备都是工厂遵循“以需定制”的原则，根据客户的实际需求进行自主研发和制造。通过加大对智能装备硬件核心技术和智能软件核心技术的加密和保护，保障了智能制造产品的长期竞争力。
我国推动智能制造的进展、主要瓶颈及对策建议
我国推动智能制造的进展。为适应工业化进入后期阶段的发展特征，应对新科技革命和产业变革的挑战，近年来，我国中央政府、地方政府和企业都制定、实施了一系列促进智能制造和智能制造产业发展的战略、政策和具体措施，以推动智能制造的发展和普及。
中央政府连续出台政策力推智能制造，国家层面智能制造战略框架逐渐清晰完善。2010年10月，国务院《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，明确提出要加大培育和发展高端装备制造产业等七大战略性新兴产业，并将智能制造装备列为高端装备制造产业的重点方向之一。2012年5月，工业和信息化部《高端装备制造业“十二五”发展规划》，指出在智能制造装备领域将重点发展智能仪器仪表与控制系统、关键基础零部件、高档数控机床与基础制造装备、重大智能制造成套装备等四大类产品。2012年4月，科技部《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，布局了基础理论与技术研究、智能化装备、制造过程智能化成套技术与装备、智能制造基础技术与部件、系统集成与重大示范应用等五项重点任务。从2011年到2014年连续四年，国家发展和改革委员会同财政部、工业和信息化部共同实施《智能制造装备发展专项》，重点突破以自动控制系统、工业机器人、伺服和执行部件为代表的智能装置，加大对智能制造的金融财税政策支持力度。2015年3月，工业和信息化部启动智能制造试点示范专项行动，并且部署了智能制造综合标准化体系建设。2015年，“中国制造2025”成为国家战略，提出以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，以推动智能制造为主攻方向，重塑我国制造业的竞争优势。随着这一系列国家层面的战略、规划、政策的颁布和实施，我国智能制造发展的重点和方向逐渐清晰，支持智能制造发展的政策框架也基本完成。
发达地区率先推动智能制造发展。经过改革开放以来三十余年的高速发展，东部发达地区制造业要素供给发生巨大变化，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，对发展具有要素集约效应的智能制造有迫切的要求。在这种情况下，发达地区地方政府在全国率先制定相关发展计划，促进智能制造发展。例如，浙江省2012年开始部署“全面推进机器换人”，提出五年实施5000亿元机器换人项目。广东东莞自2014年起每年支出2亿元财政资金扶持企业“机器换人”，目前大量的机器人已运用到生产线中。在国家和地方政策的扶持下，机器人制造商不断涌现，江苏、上海、广东、河南洛阳等省市纷纷成立了工业机器人产业技术创新联盟。2013年3月，中国机器人产业创新联盟在北京成立，标志着我国机器人等智能制造产业跃升到一个新的发展阶段。
国内领军制造企业加快布局智能制造。2012年，海尔开始谋划建设数字化互联网工厂，探索智能制造的模式创新。目前，海尔已建成两大支撑平台――众创汇用户交互定制平台和海达源模块商资源平台，四大互联工厂――沈阳冰箱、郑州空调、佛山洗衣机和青岛热水器，开启定制化大规模生产模式，很好地契合了工业4.0的智能制造之路。用户通过多种终端登陆交互平台，实时跟踪由定制内容、定制下单、订单下线到订单配送等10个关节性节点构成的生产全过程。从此，用户不再是产品的被动接受者，而是产品的设计创造者。在生产制造的另一端，零部件供应商纷纷升级为模块商，直接对接用户需求，与用户共同参与产品设计，提升产品增值空间。海尔互联工厂颠覆了传统家电业的制造模式，在全球范围内实现行业引领。在汽车生产领域，奇瑞专门成立了机器人公司，并于2012年宣布将自己研发的200台机器人投入应用，将在3年内打造初具规模的工业机器人产业化基地。在通讯设备领域，中兴、华为都开启了智能制造，中兴位于西安的智能手机生产基地建设了25条全自动生产线，在多数环节实现全自动化生产。
我国智能制造发展面临的主要瓶颈。我国工业化起步晚，技术积累相对落后，先进技术的产业化能力也与发达国家存在显著差距，致使国产智能制造产品和系统的发展同时面临技术和市场的瓶颈。
关键零部件受制于人，导致国产智能制造装备价格倒挂，缺乏竞争力。以智能制造最核心的装备――工业机器人为例，目前我国精密减速机、控制器、伺服系统以及高性能驱动器等机器人核心零部件大部分依赖进口，而这些零部件占到整体生产成本70%以上。其中，精密减速器75%的份额被日本垄断，国内高价购买占到生产成本的45%，而在日本仅为25%，我国采购核心零部件的成本就已经高于国外同款机器人的整体售价，在高端机器人市场上根本无法与国外品牌竞争。绝大多数国内机械零部件企业都只能生产低端产品，不能够满足高端智能装备产业发展的要求，而这些产业的升级远比组装装配环节的制造业要困难得多，需要的时间也更漫长。短期内，我国智能制造装备产业的发展仍然需要采购国外零部件，但必须降低进口部件采购成本，实现采购渠道的稳定和多元化。
软件系统发展滞后造成智能化水平难以提高。相对于硬件方面的技术差距，软件技术水平与发达国家的差距更显著。长期以来，我国重硬件制造、轻软件开发的思维十分普遍，智能制造装备生产企业的软件技术积累严重不足。近年来，虽然制造企业和软件企业的系统集成能力有所增强，但鲜有企业和科研机构进行智能制造基础软件系统的开发，国产数控机床、机器人等高端产品还大量使用国外软件系统，国内软件企业的研发也主要针对消费产品市场。在跨国公司布局智能制造装备模块化生产和操作系统研发时，我国的智能制造装备产业将面临基础操作系统缺失的风险。
跨国公司垄断势力挤压国内企业发展空间。当前，全球智能制造产业的垄断势力已基本形成，对后发国家智能制造产业发展形成了掣肘作用。虽然我国成为全球最大的智能制造装备的需求市场，但70%以上的市场份额被ABB、FANUC、YASKAWA等几家国际巨头所占据，高端市场的90%依赖进口，国内还没有一家具有全球影响力的智能制造企业。近年来，随着我国工业机器人等智能装备市场的增长提速，跨国公司加快了在国内的战略布局，以合资或独资形式在我国经济发达地区建设工厂，虽然对带动我国智能制造产业的发展和技术进步起到一定的作用，但同时也进一步挤压国内自主品牌企业的市场空间。
促进我国智能制造发展的对策建议。新科技革命为我国发展智能制造及相关产业带来重大机遇，我国应把握“机会窗口期”，积极总结和借鉴国外先进经验，以智能制造为突破口，推动我国产业技术升级，实现制造业竞争优势由传统要素优势向技术优势的转型。
将基础系统软件的开发和标准的制定纳入到顶层设计中。未来智能制造的发展将围绕软件系统展开，例如，德国智能工厂建设就基于信息物理系统，GE、西门子等都由传统制造向服务化转型，为用户提供一整套的系统解决方案。作为互联网企业的谷歌将研发目标瞄准机器人的操作系统和标准建设。我国之所以要从国外进口高端装备和成套生产线，一个重要原因就是缺乏自主工艺数据库和专家系统，这是我国发展智能制造产业的短板。因此，必须重视基础软件系统和标准的制定工作，形成自主的智能制造产业制高点，避免在硬件制造中再次受制于国外操作系统。
加强关键核心技术攻关，打造国产机器人自主品牌。我国的机器人产业起步较晚，由于发展阶段、条件和目标不同，机器人产业很难也不能再走传统“市场换技术”的老路。将来应大力推动核心关键技术的攻关项目，加强对技术研发成果的知识产权保护工作。同时，培育具有国际影响力的机器人骨干企业，发展一批创新力强的中小型企业，提升国产自主品牌的国际竞争力。
大力培养技能工人，注重利用全球人才资源。从美国的《重振美国制造业框架》到《先进制造业伙伴计划》，再到《先进制造业国家战略计划》，都把提高劳动者素质作为重要的政策内容，通过对工人进行培训提高其劳动技能，以适应先进技术发展的需要。我国也要大力发展满足智能制造要求的职业技能教育和培训，以不断适应制造业变革所需要的技能要求，同时还要吸引全球制造业人才，尤其是高层次人才，利用全球人才资源发展中国智能制造。
完善落实相关配套政策，大力鼓励技术创新。美日欧等发达国家的先进制造业都获得了政府的大力扶持，财政资金也大量向研发创新倾斜。例如，日本在2006～2010年间为了攻克关键的服务机器人技术每年投入1000万美元，美国联邦政府当前对每个制造业创新研究资助7000万美元至1.2亿美元。为扶持智能制造产业的发展，我国也应从多个方面完善落实相关配套政策：加大财政和税收方面的扶持力度，建立智能机器人研发风险准备金，激发制造业企业创新活力；加大对国产智能制造装备的政府采购，给予这个幼稚产业一定的保护期；在部分地区、部分行业开展智能制造试点示范，探索新模式、新方法，并逐步推广普及。
参考文献
[美]里夫金：《第三次工业革命：新经济模式如何改变世界》，中信出版社，2012年。
[日]冈崎哲二：《质疑产业政策――培育新产业，成世界潮流》，《日本经济新闻》，2013年4月1日。
贾根良：《第三次工业革命与新型工业化道路的新思维――来自演化经济学和经济史的视角》，《中国人民大学学报》，2013年第2期。
左世全：《第三次工业革命背景下我国制造业的战略转型》，《机械管理开发》，2013年第6期。
智能制造的技术要求范文第3篇
关键词：机械制造；智能化；应用；发展趋势
引言
机械制造技术的开发及应用是目前社会快速发展的发动机，是促进机械制造业现代化、科学化发展的重要因素。智能化在机械设计制造设备应用是机械自动化发展的必然产物，也是人工智能化在机械自动化技术发展过程中的必然阶段，对于有效的降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力具有极大的作用。面对未来劳动力的匮乏及老龄化和日益激烈的市场，作为机械制造设备生产企业有必要不断探索、研究出一套在设备制造中的新思路、新模式以满足未来市场的需要，机械制造智能化的逐步应用及不断完善就成为了我们这些机械制造领域工匠们探究的方向。
1机械制造技术的定义
目前机械制造技术的定义是专门研究产品制造工艺、科学管理、智能化生产、智能检测综合化的工程学科，包含设计、生产、加工、制造、及后期的销售、管理等整个技术过程，以提高产品质量、企业效益、行业竞争力作为最终目标。
2机械制造智能化的特点
2.1智能制造自动化
智能制造系统是通过计算机预设程序，使设备根据工作中的各种需要自动的生成类似人类智能行为的一种最佳的结构模式，以最优的生产方式运转，并能自动拆分其完成程序组合新程序及自动化检测的一种高效率计算机控制的生产制造系统。
2.2可靠性
智能化机械制造具备的安全可靠性及产品的一致性，为未来机械制造的快速发展起到了保障性作用。
2.3高效性
未来无论是工作效率还是生产效率，都必须以高效性为发展目标。因此，在机械的设计和制造过程中，能降低企业生产成本，提高产品质量、生产效率成为了机械制造设备发展的主要特征，机械制造设备智能系统的引入为今后我国工业设备的快速发展提供了有力的技术保障。
3机械制造智能化的技术应用
3.1设备智能化
机械生产设备的智能化不仅能促进机械制造生产效率的大幅度提升，提高生产加工工艺及产品质量，更能促进生产流程的合理化。有效避免了传统生产方式造成的浪费，对于降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力起到了至关重要的作用。且机械制造智能化系统对生产工序相关数据的整理及检测、修正并能快速调整生产流程中存在的问题，降低了生产的故障发生率，有效的提高了生产效率。智能化机械制造的自动化运营管理，实现利用少量技术工人支持整个生产加工线路的高质量、高效率生产，并利用自动化运转机制进行设备的自行检测，及时发现问题并预警，有效避免可能产生的生产滞后问题，保证了正常生产运营。目前，设备的智能化已在很多领域得到了广泛应用，很大程度上改变了传统的生产加工模式，基本实现了自动化流水线模式，降低了劳动人员的劳动强度，并充分保障了产品质量，大大提高了生产效率，为企业的发展提供了有利保障。
3.2管理系统智能化
管理智能系统技术在工业生产过程中的应用，对其生产管理、产品生产、精确加工及产品的分类、检测起到了重要作用，使产品质量和生产效率得到有效提升。生产管理智能化系统的引进将成为未来企业发展必不可少的环节，对企业产品的精准化、标准化、生产高效化起到重要作用。智能化管理系统利用相关系统软件对生产加工过程中的相关技术数据、工艺参数的有效归纳、总结、筛选，并能做出及时调整，提供技术参数，修正相应加工技术方案，有效衔接企业生产、加工及对外销售与服务，统筹相关信息，充分利用互联网信息共享管理平台，促使企业生产效益最大化。管理系统智能化的发展是实现企业智能化生产、管理的先决条件，在生产过程中将解放大量的劳动力，降低劳动强度，降低生产成本的输出，保障产品质量及高效率的生产运行，是企业快速、扩容发展的基础。
3.3设计的智能化
随着智能化技术在机械制造行业的推广应用，不仅能实现企业生产效率的有效提高，同时也促进了相关技术产业的发展。这就需要机械制造企业对市场信息的收集、整理并积极地加以合理、有效利用，探索、开发市场需求的高效智能化设备。有机结合设备的智能化及模式的智能化，实现生产制造企业生产与产品综合竞争力的同步提高。设计不再单纯局限在机械设计人员相关技术软件智能化的提高，也包括加工技术人员操作设备的智能化，能自主实现加工的智能化，改变传统意义上对人员技术的高依赖性。
3.4数据智能化
智能化技术的发展离不开数据的整理、归纳、筛选，建立相应的数据库，统筹相关加工数据，将实现智能化在机械制造领域的完善，提高机械人机一体化的发展。数据库的完善将成为是否真正实现智能化的关键，成套的数据库系统就好比人类的大脑，任何一条指令的发出都会通过计算机的运行系统对数据进行优化、分析并作出最佳方案输出，以指令形式传输给相关结构部件，实现精准化执行。
4机械制造智能化发展趋势
机械制造智能化在现今工业技术领域的发展刚刚起步，还具有广阔的发展空间。机械制造智能化现在具体体现在采用数控智能系统控制设备替代了人力，降低劳动强度、降低生产成本的同时提高了生产效率，增加企业的经济效益，提升企业在行业中的核心竞争力。机械制造智能与自动化的结合，减少人为操作工序，有效地节约了人力资源，降低了制造过程中出现的人为因素对产品质量的影响，充分保证了产品的一致性及精准化，提升了产品难度的加工范围，拓展了机械设计人员的设计思维。机械制造智能自动化的应用在传统机械制造的基础上，利用现代先进的计算机工程软件、网络技术平台、智能检测技术，突破固有的人为因素影响及在生产制造中对人自身条件的限制，从而提高产品的精度和可靠性，完成以前人们靠自身无法完成的复杂加工、精准操作、检测。在未来机械制造智能化设备的研发过程中，将需更加成熟、稳定的操作系统，完善的管理智能系统、检测系统，设备应用更加便捷、智能、高效。相信在未来的科技发展过程中，随着计算机软件的开发、创新及网络平台的完善、扩容、细化，今后智能化会成为人们生活中司空见惯的事情，智能系统与机械制造联系也会越来越紧密，不会只简单体现在企业制造领域，更会与我们的日常生活紧密相关。以企业而论，会随着智能化的引进，生产效率的提高，产品的在线检测及设备的在线故障检测也成为机械制造智能化系统制造过程中必不可少的环节。这也就说明未来设备的发展不在局限单领域及单学科的发展，而是更多制造领域的强强联合，才能打造满足企业未来发展需求的制造设备。这就对机械设计制造人员提出了更高要求，不但要掌握扎实的传统技能，还要不断学习不同领域学科的基础知识，创新设计理念，做到在设计过程中，统筹资源，综合拓展设计思路。并同时了解行业相关发展动态，对自己的设计及时进行调整，以满足市场的需求。随着机械制造智能化的应用，相应的智能化系统的后期更新及维护，也将催生一个新兴行业的崛起。未来企业的发展不再是以传统机械制造为主，我们将会迎来一个制造行业高速发展的时代，也将是一个竞争的时代，以计算机控制智能化为主，机械制造为辅，多领域综合统筹发展的时代。
4.1智能系统的灵活性及工艺多元化
机械制造智能化技术多领域、多元化集成发展。将加工、检测、管理、通讯、远程控制等多方面灵活性转化、传输，实现机械制造数据化、信息化、动态化、智能化发展。随着机械制造智能化的发展，生产加工工艺的的改变更具多元化，不再是单一的模式，建立相应的数据平台，已成为未来加工的硬性条件，统筹数据、分析是实现复合加工工艺的基础，多系统全面控制将成为未来机械制造智能化的最大发展趋势。
4.2信息化管理
随着机械制造智能化的不断提高，生产效率的提高，市场竞争力的加大，企业对信息的整合，要求也就越来越高。不断优化、完善其内部管理，信息的智能化管理将会为企业的发展规避许多潜在的风险，无论在生产、市场的竞争中都将起到重要作用。全面发展信息化管理进程，发展机械制造的信息化管理环境，也是机械制造智能化发展的一个重要方向。
智能制造的技术要求范文第4篇
关键词：智能制造；机联网；机械行业；两化融合
“两化融合”就是通过工业信息化过程达到建成信息化工业目标。手段方法是信息化，实现目标是信息化的工业。信息化的工业是现代经济、信息社会的基础。所谓“两化”，工业化的需求是牵引；信息化的技术是驱动。在“两化融合”发展框架下智能制造是提高我国装备、产品自主知识产权，提高技术含量的重要技术手段。
1.机械智能制造的发展现状
（1）我国对智能制造的研究始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得一些成果，进入21世纪以来的十年中智能制造在我国得到迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一大批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，例如：机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造、复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高科技技术人才。
（2）智能制造装备产业体系初步形成。随着信息技术与制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备实现突破，2013年以来工业自动化控制系统、仪器仪表、数控机床、工业机器人及其系统等智能制造装备产业领域销售收入超过4000亿元。
（3）我国对智能制造的扶持力度不断加大。近年来，我国对智能制造的发展也越来越重视，越来越多的研究项目成立，研究资金大幅增长。我国了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，并设立《智能制造装备发展专项》，加快智能制造装备的创新发展和产业化，推动制造业转型升级。
2.智能制造的产业升级的必然选择
决定一个国家的智能化、自动化程度有几个因素：其一，它是国家产业发展到一定阶段的产物，例如：生产要求很高的高端设备，或在高温、高腐蚀、高危等恶劣的环境下，人工无法完成，需要机器人来完成；其二，当人工能效太低时，人的单位能效与之相比差十几二十倍，则需要使用机器人或自动化的装备来生产制造；其三，劳动力成本的快速增加也是一个重要影响因素，自动化设备和智能制造迎来了新的外部环境，对智能制造来讲是一个推动力。
目前中国已是世界第二大经济体和制造业大国，但自主创新能力薄弱、先进装备贸易逆差严重、高端装备与智能装备严重依赖进口，严重制约我国制造产业健康发展。随着世界经济迅速的发展与成长，智能化制造工厂将给所有产业升级带来冲击，也将引领全球制造业发展模式的前进与革新，对于中国制造业的产业升级来说已是必然选择。将专家的知识不断融入制造过程以实现设计过程智能化、制造过程智能化和制造装备智能化，实现拟人化制造，目的是使制造过程具有更完善的判断与适应能力，提高产品质量、生产效率，并将显著减少制造过程物耗、能耗和排放。
3.机械智能制造的发展方向
3.1以3D打印为代表的“数字化”技术崭露头角
“数字化”制造技术有可能改变未来产品的设计、销售和交付用户的方式，使大规模定制和简单的设计成为可能，使制造业实现随时、随地、按不同需要进行生产，并彻底改变自“福特时代”以来的传统制造业形态。3D打印技术呈现三个方面的发展趋势：打印速度和效率将不断提升；将开发出多样化的3D打印材料；3D打印机价格大幅下降。
3.2智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程
先进制造技术的加速融合使得制造业的设计、生产、管理、服务各个环节日趋智能化，智能制造正引领新一轮的制造业革命，主要体现在以下四个方面：一是建模与仿真使产品设计日趋智能化；二是以工业机器人为代表的智能制造装备在生产过程中应用日趋广泛；三是全球供应链管理创新加速；四是智能服务业模式加速形成。
3.3智能制造技术通讯网络化日趋成熟
机联网就是机器联网，指应用物联网、云计算、现代通信技术，对企业制造设备、工艺流程，空调、照明、仓储等辅助设备进行统一的改造升级管理，形成集中管理、资源共享的现代化智能制造模式，以提高生产效率，改善产品质量，促进节能减排，提高企业综合能力。“机联网”是实现“机器换人”的重要形式，是推进两化深度融合的重要载体。目前企业机器设备管理水平落后，一线劳动用工缺口持续扩大，加快机器设备联网成为企业提升生产经营水平、加快转型升级的重要突破口。实施“机联网”工程，推进企业生产制造从单机控制向多机控制，从“一人负责一机”向“一人负责多机”，甚至“一人负责一个车间”、“无人车间”方向发展，大幅减少生产一线尤其是脏活、累活、污染岗位、危险岗位的劳动用工。
4.结论
可以预见，智能制造装备在引领制造业在低碳、节能、高效发展进一步得到显现；同时，机械行业将在工业机器人、智能机床和基础制造装备、智能仪器仪表、三D打印装备、新型传感仪器、自动化成套生产线、机联网等重点领域形成快速发展。
参考文献：
[1]赵同春，麻洪秋， 金成海， 张军，黄赞军.金属注射成形用水雾化不锈钢粉末的制备
与应用.粉末冶金工业，2013年6月第23卷第3期
[2]王先逵.《制造工艺核心论》WMEM.2005.6
[3]《关于开展企业“机联网”工程建设的意见》（浙经信信息[2013]559号）
智能制造的技术要求范文第5篇
智能化是制造自动化的发展方向，很多专业性机械制造智能技术已经发展到相当水平，而在农业制造领域，还在起步阶段。农业机械制造智能技术是专门研究产品的设计、生产、加工、销售、售后乃至维护维修的整个技术过程，并将提高产品质量、效益、竞争力作为最终的目标。农业机械制造智能技术包含了生产对象、生产资料、能源、人力资源、生产和质量信息等内容。其中，生产对象、生产资料与能源属于硬件范畴，生产和质量信息则是软件范畴，而人力资源则是两者都属于。在诸多的生产要素之中，人的要素处于主要地位。
2兵团农业机械制造智能技术现状及其与内地的差距
2.1兵团农业机械制造智能技术现状
近年来，虽然很多企业在农业制造业方面不断采用先进的制造技术，像北疆的科神数控设备已占企业机加工设备的30%以上，且已经引进了CNC加工中心，企业的机加工能力得到了很大提升。公司已经启用了企业资源计划系统（ERP），以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理和服务。南疆的天诚对企业设备也进行了较大投资，且已经在某些焊接生产线采用了焊接机器人，大大提高了产品的焊接质量和工作效率。但是这些进步与内地专业化农业及机械制造业相比，仍在许多方面存在着较大的差距。
2.2兵团与内地在农业机械制造智能技术上的差距
2.2.1管理
内地优秀的农业机械制造业广泛采用计算机进行管理，对于组织和管理制度的更新与发展都较为重视，并对生产模式加以完善，力求达到准时、快速、高效的生产制造。比如采用MES（制造执行系统），该系统包括计划排产、过程纠偏、质量控制、资源优化、数据采集、电子看板、ERP集成等模块。系统依据ERP或手工输入的生产任务，通过精细排产，得到可执行的工序级生产排程，并通过对生产执行过程的详细进度、用料、用时及质量等信息实时跟踪统计，以数字化的方式、智能化的形式直观地展现生产全过程。而兵团农业机械制造业采用计算机管理的水平还正处于起步阶段，大多数的企业仍然处于陈旧的经验管理阶段，是兵团农业机械的制造业发展步伐缓慢的原因之一。
2.2.2技术设计
内地优秀的农业机械专业化厂家对设计方面要求严格，且更新速度较快。由于大量采用计算机辅助设计技术（CAD/CAM），部分大型企业甚至已经开始脱离图纸进行设计和生产制造。而兵团农业机械制造企业，对于计算机辅助设计技术的使用尚比较局限，使用水平有待提高，兵团农业机械制造业技术发展推动力不足。
2.2.3制造工艺
内地农业机械专业厂家比较广泛的使用数控加工，许多新型的加工方法，例如：激光切割、高精密加工、复合加工技术等也得到广泛应用。然而这些新型技术在兵团农机制造企业基本没有应用，有的甚至还在企业议程之中，使得兵团农机机械制造技术仍然处于低水平状态。
3发展建议
3.1系统优化
农业机械制造过程中对速度、精度和效率以及柔性化和智能化的要求较高。在采用高速控制系统的同时又改善了机床的特性，使得机床的速度、精度及效率大大提高。而柔性化不仅仅指机械本身，还有群控系统的柔性，数控系统的本身就是采用模块管理的方式进行管理，裁剪与组合性比较强，能够满足用户的不同设计和需求；群控系统则是根据制作流程的要求不同自动进行修正和调整，使得群控系统的效能充分发挥出来。为了适应快速变化的社会市场环境，仅有柔性化是不够的，机械制造智能化也需要不断升级改造以适应当今科学技术的不断发展和提高，只有具备了智能化才能应对更加复杂的市场发展环境。
3.2多媒体技术的应用
在智能化的数控系统中要做到用户界面的图形化、科学计算的可视化与多媒体的结合和应用。用户界面是系统与使用人员之间的桥梁与窗口，由于使用人员的要求不同和专业性差异，给计算机软件的开发与研制带来了较大的难度，采用图形化用户界面后，使用者在使用时较为方便。科学计算的可视化可使可视信息直接使用，比如说图像、动画演示等。可视化技术的应用与计算机的虚拟技术环境结合起来，使智能化领域又进一步得到拓宽。而计算机、声像以及通信技术完整的结合便形成了多媒体技术，它使计算机拥有了综合处理数据的能力。多媒体在智能化数控领域中可综合化、智能化地处理信息，在现场监控系统中也有着重大的应用价值。
3.3体系结构的优化
在农业机械制造过程中，改善和发展体系结构较为重要。首先，企业数控机床占用比例应不低于50%，使智能制造系统应用效率达到基本要求。在此基础上集成企业CPU资源系统来提高集成度和运行速度。采用高集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPRD、CPRD以及专用集成电路ASIC芯片的新一代PCNC数控系统，并应用LED平板显示器平台，以实现超大尺寸的显示传导和发散信息。采用增强集成电路的密度来改进性能，使组件的尺寸减小，可靠性提高。其次，硬件的模块化使数控系统的集成和标准化更加简单和方便。如显示器、CPU、输入输出设备、以及存储器等最基本的模块，都可成为独立的载体，在通过不同方法的组装、搭配以及减持和增加以便构成档次和功能不一的数控系统。最后，通过系统中心枢纽对机床进行网络化，通过机床联网的手段，可以在任意一台机床上进行多台操作，使不同机床的画面在同一台机床的屏幕上出现，实现对机床的远程控制或者是无人化操作。将计算机智能技术、网络技术、CAD/CAM、伺服系统、自适应控制动态数据管理及刀具补偿、动态仿真等高新技术融为一体，形成严密的制造过程闭环控制体系，使产品制作过程灵活多变，以适应当前农机市场多品种、多批次的市场需求。
4小结
智能制造的技术要求范文第6篇
关键词:高职教育;供给侧改革;服务;智能制造
《中国制造2025》提出:坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，实现制造强国的战略目标。明确了要把人才作为建设制造强国的根本前提，走人才引领的发展道路。职业教育作为与社会生产一线联系最为紧密的教育类型，其生存和发展与区域经济、社会发展的需求息息相关。《中国制造2025》赋予了高职教育新的新的使命和任务，对高职院校人才培养提出了新的要求，对高职院校技术服务与研发提出了新的挑战，更为高职院校创新发展带来了新的机遇。高职院校必须紧密适应国家战略和地方经济发展要求，加大专业改革力度，从专业结构优化、专业设置管理等方面，大力推进高职教育人才培养的供给侧改革，为国家战略发展和湖南智造提供匹配和优质的人力资源支持。
1智能制造对高职教育的影响
在智能制造发展的新阶段，制造企业纷纷将智能制造作为发展先进制造业的制高点，科技水平的提升和制造水平的进步将对传统制造业发展注入新的发展动力。在“中国制造2025”背景下，传统制造业也将面对一系列新的改革，企业发展趋势、岗位及人才需求变化对高职教育正在发生冲击，人才培养的标准与市场岗位对接正悄然发生变化。一方面，随着智能制造的推进，工业机器人产业快速发展有效提高了企业生产效率，减少对劳动力的需求;同时，企业的岗位设置也随之发生变化，一些传统岗位，比如工时审核员、晒图员等岗位正在消失，由此，智能制造对高职教育就业市场的冲击将成为不可回避的问题。另一方面，智能生产对高职教育的人才培养提出了更高的要求。一是智能制造的快速发展将产生新的工作岗位，如设备维护维修人员，数控操作编程人员等，需求旺盛。传统岗位的减少和新岗位的产生将直接影响到高职教育的专业设置。二是面对新的工作模式，技术技能人才的知识与能力结构将发生重大变化，高度复合型人才将成为智能化生产系统中的技术技能人才需求主流。对从业者的要求更高、设备智能化改造升级快、等特点和趋势。
2高职教育供给侧改革的内涵
供给侧结构性改革原意是指从提高供给质量出发，用改革的办法推进结构调整，矫正要素配置扭曲，扩大有效供给，提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性，提高全要素生产率，更好满足广大人民群众的需要，促进经济社会持续健康发展。当前，我国教育供给，包括高职教育供给远远没有满足社会经济生产活动的客观需要，这既有教育总量的问题，更关键的是由于教育供给与人民需求之间不匹配而产生的结构性矛盾问题。因此，该理论应用到高职教育当中则应该理解为运用供给侧结构性改革的视角，坚持以需求为导向，深刻分析社会和用人单位对技术技能人才需求变化和能力要求，以提升技术技能人才职业能力为核心，通过专业动态调整、深化校企合作、加强课程改革、提升师资队伍执教能力等方面实践，盘活资源、提升效益，实现由低水平供需平衡向高水平供需平衡跃升，不断创造和引领新的需求，培育和激发高职教育发展新动力。
3智能制造对高职教育的要求
3．1进一步深化校企合作
校企合作是高职教育办学永恒的主题。校企深度融合，充分发挥企业用人机制和学校育人机制的耦合作用，无疑是实现高职院校技术技能人才培养和企业人才需求无缝对接的最有效途径。特别是在制造业，校企双方共同编制培养计划、课程内容、实训就业，达到生产与教学一体化，为企业“个性定制”培养高素质技术技能人才的目标。
3．2对技术技能人才的要求更高
智能制造以现代信息技术与制造业深度融合为主要特征，对高端的一专多能的复合型、创新型人才需求旺盛。具体为迫切需要一批爱技术、驾驭技术的技术技能型人才、能适应时代需求、具有创新精神的科技研发人才和既掌握系统理论知识、又能转化先进技术的专业技术人员。
3．3对专业体系建设提出了新的要求
缘于智能制造对人才需求的要求进一步提高，特别是一专多能的复合型人才培养要求高职院校必须改变目前单个专业建设的模式，以对接产业为引领，以专业群建设为载体，构建特色专业体系，为学生综合技能培养奠定基础。
4高职教育服务智能制造发展的存在的问题
相较于普通高等教育，高职教育以高素质技术技能人才培养为主要使命，其与社会经济生产活动联系更加紧密，在长期的办学实践中，能主动关注并紧跟企业技术升级、设备改造步伐，服务企业人才需求更加精准、有效。但受限于办学层次的影响，对行业前沿科学技术水平把握不够，引领行业产业发展能力不足。由此，在智能制造迅猛发展的时代背景下，高职教育服务能力疲态犹显。
4．1产业引领能力缺乏
在我国高等教育长期以来坚持以学科建设为主要发展模式的大背景下，主要科研力量、项目、资金绝大多数流向本学院校和高水平院校。其次，重视科学研究但成果转化率低，大多数学术研究成果脱离国内产业实际水平，指导性不强，不能从战略上引导产业发展。
4．2校企合作深度不够
从我国制造业的发展轨迹来看，提升竞争力较为可靠的路径是工艺层面的突破。这就是我国高职教育提出要培养“大国工匠”的核心意义所在。而技术精湛的工匠培养关键在于校企深度合作，而我国目前的技术技能人才培养主要依托学校高职教育模式，校企合作深度还远远不够。
4．3专业动态调整力度不够
坚持以市场导向是高职院校专业设置与调整的重要依据。面对智能制造的迅猛发展，高职院校虽然意识到了要以专业调整进行适应，但受到学体制机制不活、对行业发展前景预测不准等因素限制，其力度还远远不够。
4．4课程体系建设有待加强
人才培养最终要依托课程。职业能力标准体系建立是高职教育人才培养体系有效运行的前提。基于实际岗位职业能力设计的课程体系是培养技术技能人才职业能力最直接有效的载体。这就涉及如何开发基于实际工作的职业能力并进行课程组织的问题，这是职业教育课程开发中的关键环节，如果缺乏有效解决这一问题的方法，职业能力的培养就只会是一种概念或理想，无法满足智能化时代对职业教育课程开发方法的需求。
5供给侧改革背景下的高职院校服务智能制造的策略
5．1以专业动态调整促进专业结构优化
目前，部分院校在专业规模上追求专业数量的大而全，导致师资、设备等教育资源不足，人才培养成效低、无特色，甚至与市场需求脱节，出现结构性浪费;同时，专业动态调整滞后于经济发展需求，不能及时适应产业转型升级和新兴职业的要求，从而出现结构性缺失，更无从引领产业发展。高职院校应首先深入开展企业调研，以调研报告为依据，根据区域制造产业结构的调整变化，相应地规划、优化专业布局，优化学生的知识、能力、素质结构，适应产业对人力资源的需求，促进人才供给链与经济产业链的无缝对接。同时，按照“专业基础相通、技术领域相近、职业岗位相关、教学资源共享”的原则，构建与制造产业发展高度契合的专业群，系统推进人才培养模式改革，打造服务智能制造业发展的特色专业体系。
5．2以教育教学改革提高人才培养质量
首先，大胆创新人才培养模式。以培养适应智能制造业需求的技术技能型人才为目标，以能力递进为主线，践行校企双主体育人，不断深化教育教学改革，构建与智能制造企业岗位无缝对接的人才培养平台，在此平台框架下，实施企业定制人才、交叉复合型人才、现代学徒制人才等多样化人才培养等个性化发展路径，形成个性化人才培养体系。其次，在课程体系建设方面，对接职业资格标准和岗位需求、校企共同参与制订课程标准、整合课程内容，并注重对行业新技术的引入和遵循技术技能习得规律和学生成长规律，形成对接紧密、特色鲜明、动态调整的课程体系。三是不断创新教学方法和学习方式，结合专业特点，以优化教学效果为核心，以促进学生学习能力提高为宗旨，改革传统的、旧的教学方法，大力推行先进的教学手段和方法。如现场教学、项目教学、讨论式教学、角色扮演等教学方法，采用多媒体、网络课程、技能竞赛、第二课堂等手段，强调教学效果的最优化，培养学生自主性学习、创造性学习的能力，提高教学质量。
智能制造的技术要求范文第7篇
智能制造指的是以信息化、网络化及数字化技术为基础，将人工智能引入到制造理和生产实践的一种智能化产品制造技术。智能制造已成为制造业优化升级的关键所在，本文面向智能制造技术，从数据集成、智能加工技术、基于COE的组织协同及过程协同等几个方面研究了航空发动机协同设计与制造的相关问题。
【关键词】智能制造 航空发动机 设计与制造 协同
相较于发达国家来说，国内航空发动机制造业的发展还较为落后，其中设计与制造的分离是重要的问题表现。在工业4.0时代，智能制造成为了制造业的重要变革和发展趋势，对于航空发动机协同设计与制造来说，在智能制造发展的背景下，揭示其协同设计制造内涵及过程对于促进航空发动机制造业的发展有着积极的意义。基于以上，本文简要探讨了基于面向智能制造的航空发动机协同设计与制造的相关问题。
1 基于模型的数据集成
数据集成是航空发动机协同设计与制造实现的基础，统一的产品数字化定义（MBD）是实现智能制造的基础。MBD以基于特征定义的三维模型为核心，实现设计、制造、工艺等各个部门信息的集成，统一数据源，以此来作为航空发动机设计与制造协同的信息载体。MBD模型中包括几何模型和标注信息两类数据，其中通过CAD系统管理几何模型，通过产品数据管理系统来存储和管理非几何信息，从而解决航空发动机协同设计与制造的数据集成问题，具体来说如下：
1.1 设计与设计协同过程
航空发动机被誉为“工业之花”，其产品结构复杂，制造难度大，需要分布在各地的设计所与制造厂高度的协同，才能满足当前先进航空发动机研制需要，这是传统二维设计模式难以满足的。以MBD模型为基础，航空发动机公司可以建立结构领域、热力领域、强度领域等多领域的仿真环境，通过多学科设计技术的优化和综合来实现各个专业设计的协同与并行。
1.2 设计与制造协同过程
设计与制造协同本质上就是设计与工艺的协同，即对航空发动机产品设计进行工艺性审查和制造可行性分析，对于生产准备周期长的零件来说，可以提前进行毛坯设计、工装设计等工艺准备工作。基于MBD的单一数据源能够保证工艺准备和工艺设计在同一数据模型下进行，从而实现设计与制造的协同。
1.3 制造与制造协同
航空发动机制造环节复杂，这些制造活动之间需要进行数据的交互与集成，MBD能够为装配工艺设计、工装设计及数控加工等环节提供单一数据源，从而实现各个制造环节及过程之间的协同。
2 智能加工技术
新一代航空发动机以轻量化、高性能薄壁整体结构为主，其结构复杂，虽然满足了高性能要求，但对应力集中及制造偏差也更为敏感，这就对航空发动机的制造工艺提出了更高的要求。因此，需要采用智能加工技术来实现机床、刀具、工件及工装的协同加工。
3 基于COE的组织协同
实现协同研制的组织协同是实现智能化航空发动机协同设计制造的前提条件。COE（即Centerof Excellence，意为“卓越研究基地”。是航空发动机关键技术的专业化研制中心。基于COE模式能够实现航空发动机设计与制造的组织集成，从而实现组织协同。以COE为基础形成协同平台，通过对产品定义数据的组织实现数据共享和管理控制，从而形成设计所与制造厂以MBD模型技术的应用为基础的协同研制。
利用项目牵引、总装拉动及总体设计等来实现航空发动机的协同研发，在整个平台环境中，依托于协同研发平台中的协同社区，异地总体设计人员、工艺人员及制造人员等能够实现MBD模型单一数据源的共享和可视化协作，通过协同异地管理保证异构平台用户在统一流程中执行相关工作。
4 产品BOM驱动下的过程协同
航空发动机的协同设计与制造是一个复杂的过程，涉及到多个学科领域的设计制造活动，以BOM为驱动，将PLM、MES、ERP系统进行纵向集成，打通从工艺到现场的数据链路，支持结构化工艺数据向生产管理过程的延伸，实现数据源的单一管理、车间自动获取工艺信息数据、生产加工任务、智能排产等车间现场数字化管理功能。通过对各系统中数据的整理分析，形成知识，最终实现生产管理的智能化。
通过BOM数据的流动，将PLM、ERP、MES、MRO、DNC等系统连接起来，形成一个统一的网络化的企业经营管理信息平台；通过引进智能装备，在生产管理环节关键控制点实现状态感知和自主决策功能，实现航空发动机领域关键生产环节的自动化、智能化制造技术应用。
4.1 产品数据共享区的建立
以成熟度模型为基础，设计部门将产品数据定期发送到共享区中，主要包括航空发动机外形、结构等的CAD模型和技术文件，通过这些数据来为制造人员的生产准备工作提供依据，提升准备效率。
4.2 协同数据共享
与工艺、制造相关的产品数据通过统一的定义、统一的平台、统一的编码实现了数据共享，从而最大限度的缩短的产品研制周期。
5 结论
综上所述，航空发动机的设计与制造存在着众多协同优化的问题，这种协同不仅仅指的是设计与制造之间的协同，同时也包括人、物料、设备及计算机之间的协同，在整个物理世界与信息时间及二者之间都存在协同过程，是对智能技术、信息技术及制造技术的整合、深度应用。在智能制造技术不断推广和实施的背景下，航空发动机协同设计与制造必将得到进一步的发展和应用。
参考文献
[1]陈冰.面向智能制造的航空发动机协同设计与制造[J].航空制造技术，2016（05）：16-21.
[2]单继东，王昭阳，陈贺利，曹增义.航空发动机智能制造生产线构建技术研究[J]. 航空制造技术，2016（16）：52-56.
[3]汪伟.基于面向对象Petri网的航空发动机协同设计过程动态建模方法研究[A].中国航空学会.2015年第二届中国航空科学技术大会论文集[C].中国航空学会，2015：8.
作者简介
陆波（1975-），男，贵州省镇远县人。研究生学历。现为贵阳市黎阳公司工程师。研究方向为软件工程。
智能制造的技术要求范文第8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。