論文是一個漢語詞語，拼音是lùnwén，古典文學常見論文一詞，謂交談辭章或交流思想。 以下是為大家整理的關于智能制造技術的發展（論文）的文章3篇 , 歡迎大家前來參考查閱！
第一篇: 智能制造技術的發展（論文）
摘要：智能制造專業強調多學科、多領域的知識融合.在有限學時內,完成眾多專業課程學習難度較大.合理設置課程及授課內容,有針對性的服務于綜合實踐教學環節,最后,通過綜合訓練的方法強化學生對多學科知識的共用能力.
關鍵詞：智能制造;專業課程;綜合訓練
0.引言
近年來,在工業4.0和中國制造2025的時代背景下,眾多高校依據就業市場需求和行業發展需要,紛紛設立智能制造相關專業.這一舉措,在提高畢業生專業競爭力的同時,為高校設立專業培養方案提出了更高的要求.在強調多學科融合的今天,如何利用有限的學時數,使學生能夠充分的掌握相關專業知識,成為當前培養計劃制定工作的一大難題.
對此,筆者結合實際工作經驗,針對智能制造專業特點,提出了專業課程設置的設想,力求合理利用學時,最大程度地提高學生對專業知識的理解能力.
1.智能制造類專業課程設置總體構想
當前,我國本科專業設置強調學科交叉.智能制造作為極為典型的交叉學科,涉及的專業領域極其廣泛,要求學生對機械、電子電器、信息技術、材料科學、自動化等專業領域均有一定了解.但受到學時數限制,在實際操作過程中很難使學生在有限的時間內了解眾多學科的核心知識.
對此,結合理論課程學習內容,設立合理有效的綜合實踐教學環節是解決上述問題的有效方式.在制定上述課程的教學大綱時,要有意識的偏重于綜合實踐環節所涉及的內容,然后通過時間教學環節實現多學科、多領域的交叉互融,讓學生做到對所學各學科內容的融會貫通.
2.具體專業設置與授課重點
2.1機械類專業課程
機械學科為所有制造類專業的基礎,即便是在高度強調智能控制的今天,機械學科的相關知識依然為制造類專業的根本.此類專業課主要涵蓋課程有：機械原理、機械設計和液壓與氣壓傳動等課程.針對新專業提出的新要求,此類課程在制定教學大綱時,著重強調對基本傳動結構、傳動原理及應用的講解,弱化對復雜理論知識的學習（如球面漸開線等知識點,當前錐齒輪加工已經高度規范化,學生只需知道如何選用參數即可）.此部分內容的學習,可時學生對智能制造系統的末端執行方式有一定程度的認識.
2.2控制類專業課程
機電結合是智能制造最為基本的要求,而以往制造類專業中“機電分離”的問題較為突出.對此,在開展電工電子技術、電機拖動、控制原理等課程教學時,課程內容重點偏向于電機控制、邏輯控制等知識點,與機械類專業課程高度結合.同時,弱化對模擬電路等知識的學習,原因是在電子產品高度模塊化的今天,繁雜的模擬電路相關知識對使用者來說已經并不重要.
2.3信息類專業課程
計算機學科為現代智能制造系統的大腦,因此,信息類學科在智能制造類專業課程的學習中也扮演著極為重要的角色.此類學科主要為各類程序語言與算法的學習.以往此類課程的學習基本為簡單的上級操作,缺乏對實際設備的編程控制.對此,在制定教學大綱時,加強了對實際機電一體化設備的編程訓練,為后續的綜合訓練打下基礎.
3.綜合性的實踐教學環節
脫離綜合性的實踐教學,各學科的知識難以做到互融.結合學校現有資源,對學生進行綜合性訓練具有非常重要的意義.在學生具備一定專業基礎后,對其開展選題內容豐富的實踐教學,考查學生對多學科知識交叉運用的能力.例如車間智能物流生產線的實踐環節,學生可利用實驗室中物流線、機器人等設備,完成工裝設計與制造、電路搭建、控制策略制定與程序編寫等工作,將各學科所學知識運用到實際操作中,大大提高了理論聯系實際的能力.
4.結語
通過合理設置專業課程及針對性的制定課程大綱,結合有效的綜合實踐環節,有效提高了智能制造專業學生對各學科知識的綜合運用能力,縮短了課堂到工作崗位的距離,提高了學生的就業競爭力.
參考文獻
[1]王宇.智能制造實訓教學研究與探索[J].教育進展,2019,9（05）：596-601.
[2]黃鳳霞.我國機械制造的智能化發展.信息科技探討,2019,（9）：162-163.
此文總結，此文為一篇關于對不知道怎么寫智能和制造和相關和本科和專業和課程和規劃論文范文課題研究的大學碩士、智能制造本科畢業論文智能制造論文開題報告范文和文獻綜述及職稱論文的作為參考文獻資料.
智能制造引用文獻:
[1]智能制造論文范文智能制造類有關專升本論文范文2000字[2]智能制造論文范文智能制造方面有關論文范文檢索10000字[3]智能制造論文范文智能制造有關論文范文素材8000字
第二篇: 智能制造技術的發展（論文）
摘要：智能制造已經成為中國制造業的主攻方向.面向機械制造企業提出五級智能制造能力成熟度模型,從基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面構建了智能制造能力成熟度評價指標體系,并采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業智能制造實施能力的量化測評,從而為企業客觀診斷自身實施智能制造的能力提供理論和方法支持.
關鍵詞：智能制造;能力成熟度;等級;評價指標;模糊綜合評判
中圖分類號：TH186文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）02-0055-03
Abstract：IntelligentmanufacturinghasbecomethestrategictrendofChina'smanufacturingindustry.Afive-levelintelligentmanufacturingcapabilitymaturity（IMCM）modelisproposedformechanicalmanufacturingenterprises,andanIMCMevaluationindexsystemisconstructedfromfouraspects：basicresourcecapability,businessactivityintegrationcapability,informationintegrationcapabilityandcontinuousimprovementcapability.Furthermore,basedontheestablishedIMCMevaluationindexes,atwo-levelfuzzycomprehensiveevaluationmethodbasedonanalytichierarchyprocessisappliedtomakeaquantitativeassesentofthecapabilitytoimplementintelligentmanufacturing,therebyprovidingtheoreticalandmethodologicalsupportformanufacturingenterprisestoobjectivelydiagnosetheirownintelligentmanufacturingimplementationability.
Keywords：intelligentmanufacturing;capabilitymaturity;level;evaluationindex;fuzzycomprehensiveevaluation
1概述
目前,全球產業競爭格局正在發生重大調整,新一代信息技術與制造業深度融合,工業發達國家都在加大科技創新力度,例如德國和美國相繼提出了“工業4.0”和“工業互聯網”戰略[1].與此同時,一些發展中國家也在加快謀劃和布局,積極參與全球產業再分工,承接發達國家產業及資本轉移.中國制造業面臨發達國家和其他發展中國家“雙向擠壓”的嚴峻挑戰,必須加緊戰略部署,搶占制造業新一輪競爭制高點,化挑戰為轉型升級和創新發展的機遇.為此,中國政府提出了《中國制造2025》發展戰略,并把智能制造作為信息技術和制造技術融合發展的主攻方向[2].
然而,目前國內外對智能制造的內涵尚未形成統一認識.以“工業4.0”、“工業互聯網”等為代表的智能制造模式都是基于發達國家已有的工業化水平提出的,而中國大多數機械制造企業在人員素質、自動化水平、管理水平等方面與發達國家存在較大差距.因此,在制造業新發展形勢下,國內機械制造企業轉型實施智能制造應先對自身的技術、管理水平進行綜合診斷,然后結合企業自身實際情況實施智能制造,并逐步實現完善.本文采用《中國機械工程技術路線圖》中對智能制造的定義,認為智能制造是研究制造活動中的信息感知與分析、知識表達與學習、智能決策與執行的一門綜合交叉技術[3].相應地,智能制造能力成熟度模型描述和反映了企業智能制造的核心要素、特征以及水平演進的路徑.
制造成熟度等級的概念最早由美國提出并用于軍用領域,后推廣應用至民用領域來管控技術及風險[4].目前,國內企業為推行智能制造,圍繞智能制造能力成熟度評價已經開展了相關探索和研究,例如：張蓉君等[5]提出了智能制造評價指數標準,從“制造維”和“智能維”對河南省41家調研企業的智能制造能力進行了分析,指出河南省企業在智能維方面存在較大發展空間;于秀明等[6]從制造工程、制造保障以及智能提升三個維度綜合考慮智能制造的關鍵特征及要素,提出了整體成熟度和單項能力成熟度兩種模型,然而并未涉及成熟度等級的確定方法;中國電子技術標準化研究院主導研究,發布了《智能制造能力成熟度模型白皮書》,盡管為企業評價其智能制造綜合水平提供了可參考的指導框架,但其在機械制造企業的適用性目前尚未充分驗證[7].因此,借鑒現有研究成果,本文提出面向機械制造企業的智能制造能力成熟度等級模型及評價指標體系,并利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估企業的智能制造能力成熟度,從而為企業診斷自身智能制造能力提供理論和方法支持.
2智能制造能力成熟度等級
3智能制造能力成熟度評價指標體系
廣義的制造過程是面向產品全生命周期的一系列生產活動集合,包括設計、生產、物流、銷售、服務等.顯然,成熟的智能制造環境下,制造過程的各項業務活動在相應基礎資源（涉及人、財、物等）的支撐下應當是充分集成和聯動的.相應地,在企業業務集成與聯動過程中,需要充分利用信息技術,強化信息融合使用能力.因此,本文從企業的基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面來綜合評價企業的智能制造能力成熟度.進一步,為了確定各能力域影響因子,采用企業調研與問卷調查相結合的方式進行：首先在問卷設計中盡可能全面地列舉相關影響因子,然后深入不同機械制造企業,由工位、工段、生產線、車間、工廠、企業不同管理層次的人員確認各能力域的影響因子,對于累計認同度達到80%以上的因子即認為是關鍵因子[9],進而建立如圖1所示的智能制造能力成熟度評價指標體系.
4智能制造能力成熟度評估
建立智能制造能力成熟度評價指標體系的目的是為具體企業量化測評智能制造實施能力提供指導依據.借鑒現有決策理論技術與方法,本文利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法評估制造企業的智能制造能力成熟度.由圖1可知,評價指標難以全部進行量化計算評價.針對難以量化計算的評價指標可以采用百分制打分,進而采用模糊數進行指標量化值的評價;對于能夠量化計算的評價指標,同樣可以采用模糊數進行指標量化值的評價,從而真實反映評價指標間的相對重要性程度.
評估過程如圖2所示,主要分兩階段進行,階段一主要利用層次分析法獲取指標體系中同層同類指標的權重;階段二主要結合階段一確定的指標權重,利用模糊綜合評判對智能制造能力成熟度影響因子做出綜合評判,進而確定智能制造能力成熟度級別,評估過程的具體實施細節可以參考文獻[9].此外,由于本文提出的智能制造能力成熟度級別分為5級,所以利用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法輸出的結果LIMCM進行智能制造能力成熟度級別（GIMCM）判定的準則為：
5結束語
面向機械制造企業,提出了五級智能制造能力成熟度模型,并從基礎資源能力、業務活動集成能力、信息融合使用能力以及持續改進能力四個方面出發構建了智能制造能力成熟度評價指標體系,進而采用基于層次分析法的二級模糊綜合評判法進行企業智能制造實施能力的客觀、量化測評.未來將進一步細化評價指標體系,并進行機械制造企業智能制造能力成熟度的快速評價方法研究.
參考文獻：
[1]延建林,孔德婧.解析“工業互聯網”與“工業4.0”及其對中國制造業發展的啟示[J].中國工程科學,2015,17（7）：141-144.
[2]周濟.智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J].中國機械工程,2015,26（17）：2273-2284.
[3]中國機械工程學會.中國機械工程技術路線圖[M].北京：中國科學技術出版社,2011.
[4]高原,高彬彬,董雅萍.制造成熟度管理方法研究[J].制造技術與機床,2012（3）：30-37.
[5]張蓉君,于秀明,胡靜宜.基于智能制造評價指數的河南企業智能制造能力分析[J].標準科學,2016（7）：24-27.
[6]于秀明,郭楠,王程安,等.智能制造能力成熟度模型研究[J].信息技術與標準化,2016（5）：39-42.
[7]智能制造：如何評價企業的智能制造能力成熟度?[J].智能制造,2019（Z1）：24-29.
[8]吳超,林家駿,唐斯亮,等.軍用通信裝備軟件能力成熟度模型[J].計算機工程,2005（11）：77-79.
[9]白翱.離散生產車間中U-制造運行環境構建、信息提取及其服務方法[D].杭州：浙江大學,2011.
第三篇: 智能制造技術的發展（論文）
21世紀以來，世界經濟發展迅速，人們開始走向智能化的時代，互聯網技術、人機交互技術以及各種各樣的智能設備充斥著我們的日常生活，這不僅使我們的生活越來越有效率，也對制造企業做出了很大貢獻。
縱觀當今社會，智能制造技術無疑是世界制造業未來發展的重要方向之一。所謂智能制造技術，是指在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上，通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術，實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化，是信息技術和智能技術與裝備制造過程技術的深度融合與集成。接下來，我們談談我國的智能制造技術發展現狀以及存在的一些問題。
一．我國智能制造技術的發展現狀
我國對的研究開始于20世紀80年代末。在最初的研究中在智能制造技術方面取得了一些成果，而進入21世紀以來的十年當中智能制造在我國迅速發展，在許多重點項目方面取得成果，智能制造相關產業也初具規模。我國已取得了一批相關的基礎研究成果和長期制約我國產業發展的智能制造技術，如機器人技術、感知技術、工業通信網絡技術、控制技術、可靠性技術、機械制造工藝技術、數控技術與數字化制造復雜制造系統、智能信息處理技術等；攻克了一批長期嚴重依賴并影響我國產業安全的核心高端裝備，如盾構機、自動化控制系統、高端加工中心等。建設了一批相關的國家重點實驗室、國家工程技術研究中心、國家級企業技術中心等研發基地，培養了一大批長期從事相關技術研究開發工作的高技術人才。
隨著信息技術與先進制造技術的高速發展，我國智能制造裝備的發展深度和廣度日益提升，以新型傳感器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業體系已經初步形成，一批具有自主知識產權的智能制造裝備也實現了突破。
二．我國智能制造技術存在的問題
近年來，我國智能制造技術及其產業化發展迅速，并取得了較為顯著的成效。然而，制約我國智能制造快速發展的突出矛盾和問題依然存在，主要表現在以下四個方面。
1.智能制造基礎理論和技術體系建設滯后
智能制造的發展側重技術追蹤和技術引進，而基礎研究能力相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創新匱乏。控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，技術體系不夠完整。先進技術重點前沿領域發展滯后，在先進材料、堆積制造等方面差距還在不斷擴大。
2.智能制造中長期發展戰略缺失
金融危機以來，工業化發達國家紛紛將包括智能制造在內的先進制造業發展上升為國家戰略。盡管我國也一直重視智能制造的發展，及時發布了《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》和《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》，但智能制造的總體發展戰略依然尚待明確，技術路線圖還不清晰，國家層面對智能制造發展的協調和管理尚待完善。
3.高端制造裝備對外依存度較高
目前我國智能裝備難以滿足制造業發展的需求，我國90%的工業機器人、80%的集成電路芯片制造裝備、40%的大型石化裝備、70%的汽車制造關鍵設備、核電等重大工程的自動化成套控制系統及先進集約化農業裝備嚴重依賴進口。船舶電子產品本土化率還不到10%。關鍵技術自給率低，主要體現在缺乏先進的傳感器等基礎部件，精密測量技術、智能控制技術、智能化嵌入式軟件等先進技術對外依賴度高。
4.關鍵智能制造技術及核心基礎部件主要依賴進口
構成智能制造裝備或實現制造過程智能化的重要基礎技術和關鍵零部件主要依賴進口，如新型傳感器等感知和在線分析技術、典型控制系統與工業網絡技術、高性能液壓件與氣動原件、高速精密軸承、大功率變頻技術、特種執行機構等。許多重要裝備和制造過程尚未掌握系統設計與核心制造技術，如精密工作母機設計制造基礎技術、百萬噸乙烯等大型石化的設計技術和工藝包等均未現國產化。幾乎所有高端裝備的核心控制技術嚴重依賴進口。
綜上所述，我國的智能制造技術還存在著一些問題，需要我們去挖掘更有效的方法來解決，我們更應該著重于思路的創新性，與國際化接軌。目前，世界各國都對智能制造系統進行了各種研究，未來智能制造技術也會不斷地發展。目前，以3D打印為代表的“數字化”制造技術已經嶄露頭角，未來智能制造技術創新及應用也會貫穿制造業全過程，世界范圍內智能制造國家戰略將會空前高漲，這對我國來說，無疑是一項挑戰也是巨大的動力。
