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网络化制造的技术及其存在的问题Networked manufacturing technology and its existing problems苏州大学文正学院城市轨道交通系车辆工程专业沈义1017437014摘要：网络化制造的技术的产生及其发展的背景，介绍了网络化制造的模式特点和技术的体系及其关键的四种技术，并对网络化制造技术发展存在的问题进行分析简述，最后对网络化制造技术的应用与发展进行展望。
Abstract: the networked manufacturing technology and its development of the generation of background, this paper introduces the characteristics and networked manufacturing mode of the system and its key technology of four kind of technology, and the development of networked manufacturing technology and the analysis of existing problems briefly, the last of networked manufacturing technology application and development prospect.关键词：网络化制造技术，制造模式，关键技术，存在问题，应用发展引言所谓网络化制造是指通过采用先进的网络技术、制造技术及其其它相关技术, 构建面向企业特定需求的基于网络的制造系统, 并在系统的支持下, 突破空间对企业生产经营范围和方式的约束, 开展覆盖产品整个生命周期全部或部分环节的企业业务活动(如产品设计、制造、销售、采购、管理等) , 实现企业间的协同和各种社会资源的共享与集成, 高速度、高质量、低成本地为市场提供所需的产品和服务。
智能制造导论知识点总结一、智能制造概述1.1 定义智能制造是利用先进的信息技术、自动化和智能化设备，通过数字化工厂和智能供应链的方式，实现生产过程的智能化、柔性化和智能化的制造模式。
1.2 特点1）数字化生产：利用大数据、云计算等技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高生产效率和质量。
2）智能化设备：通过人工智能、机器学习等技术使设备具有自主感知、决策、执行能力，实现自动化生产。
3）柔性化生产：使生产设备和工艺具有较强的适应性和灵活性，能够随时根据需求进行调整和变化。
4）个性化定制：实现对产品的个性化定制，满足不同用户的需求。
1.3 智能制造的发展阶段1）传统制造：以人工操作为主，生产效率低下，质量难以保障。
2）自动化制造：引入传统的自动化设备，提高了生产效率和质量。
3）数字化工厂：利用信息技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高了生产效率和管理水平。
4）智能制造：引入人工智能、物联网、大数据等新技术，使生产过程更加智能化、柔性化和个性化。
二、智能制造的关键技术2.1 人工智能技术1）深度学习：利用多层神经网络对数据进行学习和模式识别，实现智能控制和决策。
2）强化学习：通过试错学习的方式，使智能系统能够在不断的尝试和调整中获得最优解。
3）自然语言处理：使智能系统能够理解和处理人类自然语言，实现人机交互和协作。
2.2 机器人技术1）协作机器人：能够与人类进行安全、高效的协作，实现生产过程的柔性化和智能化。
2）自主导航：能够自主感知环境和规划路径，实现自动化的物料运输和生产作业。
3）视觉识别：利用摄像头和图像处理技术实现对工件的定位、检测和装配，提高生产效率和质量。
2.3 物联网技术1）感知网络：通过传感器实时监测生产过程的各项指标，提供数据支持和反馈。
2）通信网络：实现设备之间的无线通信和互联互通，实现信息共享和协调。
3）云平台：提供分布式存储和计算能力，支持大规模数据处理和分析。
2.4 大数据技术1）数据采集与处理：对生产过程中产生的大量数据进行实时采集和处理，提供支持决策和控制。
制造业工业互联网平台解决方案第一章：概述 (3)1.1 制造业工业互联网平台简介 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.3 平台架构与功能 (4)第二章：平台设计与架构 (4)2.1 平台总体架构设计 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.3 系统模块划分 (5)第三章：数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 传感器采集 (6)3.1.2 工业以太网采集 (6)3.1.3 数据接口采集 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第四章：设备管理与优化 (7)4.1 设备接入与监控 (7)4.1.1 设备接入 (7)4.1.2 设备监控 (8)4.2 故障诊断与预测性维护 (8)4.2.1 故障诊断 (8)4.2.2 预测性维护 (8)4.3 设备功能优化 (8)4.3.1 设备参数优化 (8)4.3.2 设备运行策略优化 (8)4.3.3 设备维护保养优化 (8)第五章：生产管理与调度 (8)5.1 生产计划管理 (9)5.2 生产进度跟踪 (9)5.3 生产资源调度 (9)第六章：供应链协同 (10)6.1 供应商管理 (10)6.1.1 供应商选择与评估 (10)6.1.2 供应商关系维护 (10)6.1.3 供应商协同创新 (10)6.2 物流管理 (10)6.2.1 物流计划与调度 (10)6.2.2 物流跟踪与监控 (11)6.2.3 物流成本优化 (11)6.3 采购与库存管理 (11)6.3.1 采购计划与执行 (11)6.3.2 库存管理与优化 (11)6.3.3 供应链金融支持 (11)第七章：质量与安全监控 (11)7.1 质量数据采集与分析 (11)7.1.1 数据采集 (11)7.1.2 数据分析 (12)7.2 安全生产管理 (12)7.2.1 安全生产制度 (12)7.2.2 安全生产措施 (12)7.3 安全预警与应急响应 (12)7.3.1 安全预警 (12)7.3.2 应急响应 (13)第八章：能源管理与优化 (13)8.1 能源数据采集与监测 (13)8.2 能源消耗分析与优化 (13)8.3 节能减排策略 (14)第九章：智能制造与数字化工厂 (14)9.1 智能制造关键技术 (14)9.1.1 概述 (14)9.1.2 工业大数据 (14)9.1.3 云计算 (15)9.1.4 物联网 (15)9.1.5 人工智能 (15)9.1.6 边缘计算 (15)9.2 数字化工厂建设 (15)9.2.1 概述 (15)9.2.2 工厂设计 (15)9.2.3 设备选型 (15)9.2.4 生产管理系统 (15)9.2.5 数据分析与优化 (16)9.3 智能工厂运营与管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.2 设备管理 (16)9.3.4 人员管理 (16)9.3.5 安全管理 (16)第十章：平台实施与运营 (16)10.1 项目实施流程 (16)10.2 平台运维管理 (17)10.3 平台经济效益分析 (17)第一章：概述1.1 制造业工业互联网平台简介制造业工业互联网平台是一种新兴的信息技术，旨在实现制造业全要素、全流程、全生命周期的高度集成与协同。
数字化制造集成技术的研究与应用一、简介数字化制造是制造业中的重要领域之一，随着技术的不断进步和应用的不断深入，数字化制造集成技术也越来越受到人们的关注。
数字化制造集成技术可以将计算机技术和现代制造技术进行有机的结合，实现信息的快速传输和数据的实时更新与同步，从而提高整个制造过程的效率和质量。
本篇文章将对数字化制造集成技术进行研究和应用的相关内容进行详细介绍和探讨。
二、数字化制造集成技术的概念数字化制造集成技术是指以信息技术为核心，通过对计算机技术和现代制造技术的有机结合，实现生产流程、设备、材料、人员等各个方面的数字化、网络化、智能化，从而实现高效、智能、可持续的制造过程。
数字化制造集成技术涉及到多个领域的技术，如计算机技术、自动化技术、网络技术、人工智能技术等。
数字化制造集成技术的实现离不开制造业信息化的支撑，数字化制造技术通过信息化手段将现代制造与计算机技术进行有机结合，实现了制造过程与信息流的高度集成。
这不仅有利于提高制造效率和降低制造成本，同时也有利于提高产品质量和市场竞争力。
三、数字化制造集成技术的应用数字化制造集成技术的应用范围非常广泛，可以应用于各种制造领域，如汽车制造、航空制造、机械制造、电子制造、纺织制造等。
1. 汽车制造汽车制造是数字化制造集成技术的重要应用领域之一。
数字化制造集成技术可以在汽车制造过程中对各个环节进行数字化管理和控制，大大提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车的设计和制造中，数字化制造集成技术可以提供从3D立体模型、数字化样机到数字化图像和仿真技术等全程数字化的服务。
2. 航空制造航空制造是数字化制造集成技术的另一个重要应用领域。
数字化制造技术可以在航空制造过程中实现数据共享、工艺规划、加工和装配的数字化管理，减少了制造过程中的误差和漏洞，提高了制造效率和精度。
3. 机械制造机械制造是数字化制造集成技术的一个重要应用领域。
数字化制造集成技术可以在机械制造过程中实现数字化交流、数字化协作、数字化加工等技术，从而提高机械制造的效率、精度和质量。
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究智能制造是指基于人工智能技术实现的智能化生产制造系统。
在智能制造中，知识表示与推理是核心要素之一，它们为智能制造系统的决策和推理提供支持。
本文将介绍人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识表示是将领域知识转化为计算机可处理的形式，以便进行推理和决策。
在智能制造中，知识表示需要充分考虑生产制造领域的特点，如工艺流程、设备参数等。
目前，常用的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和图模型表示等。
逻辑表示是一种基于逻辑语言的知识表示方法，常用的有一阶逻辑和描述逻辑等。
通过逻辑表示，可以将领域知识转化为一系列的逻辑公式，以进行逻辑推理和推断。
逻辑表示具有形式化、精确性强的优点，能够准确地表达领域知识。
本体表示是一种基于本体论的知识表示方法，常用的有OWL和RDF等。
本体表示可以将领域知识组织为一种形式化的本体结构，其中包含实体、关系和属性等。
本体表示能够充分利用本体的推理能力，提供更加丰富的知识表达和推理功能。
图模型表示是一种基于图形结构的知识表示方法，常用的有贝叶斯网络和马尔可夫网络等。
图模型表示可以将领域知识表示为一张有向图或无向图，其中节点表示实体或变量，边表示实体之间的关系或变量之间的依赖。
图模型表示能够有效地处理不确定性和复杂性问题。
二、推理方法推理是基于已有知识进行推断和决策的过程，在智能制造中起着重要的作用。
常用的推理方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。
基于规则的推理是一种基于规则库进行推断的方法，常用的有产生式规则和逆向推理等。
基于规则的推理通过匹配规则库中的规则，推导出新的事实或结论。
规则库中的规则可以由领域专家提供，也可以通过机器学习方法自动生成。
基于逻辑的推理是一种基于逻辑关系进行推断的方法，常用的有前向推理和后向推理等。
基于逻辑的推理通过逻辑公式之间的推理规则，推导出新的逻辑公式。
逻辑推理具有精确性强、形式化程度高等优点，在智能制造中得到广泛应用。
协同设计系统主要由协同工作系统、协同设计系统、分布式产品数据管理、安全控制、决策支持和协同工具等功能模块组成。
(1)协同工作系统：它包括协同系统管理和协同工作管理2个子模块。
前者对整个系统进行有效管理，后者负责对协同设计过程进行管理，统筹安排开发中的各种活动和资源。
(2)协同设计系统：它提供系统的设计功能。
设计人员在数据库的支撑下，利用该模块进行协同设计(包括设计计算、结构设计和分析等)。
(3)分布式数据管理：该模块对所有产品数据信息、系统资源和知识信息等进行组织与管理。
(4)安全控制：该模块负责对进人系统的用户、协同过程中的数据访问和传输进行安全控制。
(5)决策支持：它为协同设计提供决策支持工具(包括约束管理和群决策支持等)。
(6)协同工具：该模块为协同设计提供通讯工具(包括视频会议、文件传输和邮件发送等)。
[编辑]协同设计涉及的关键技术有：(1)协同工作管理技术。
包括项目管理和工作流程管理技术；(2)分布式数据管理技术。
包括支持分布环境、版本控制管理和权限管理等技术；(3)网络数据库技术。
它是数据库技术与网络技术两者的有机结合，使数据库技术与网络技术的优点集于一体，支持CSCD对大量信息的调用和传输；(4)面向对象技术。
该技术把某一产品数据和相关产品或操作的集合在一起进行封装，便于网上传输和共享；(5)安全技术。
它包括访问控制和数据安全传输；(6)异地协同工作技术。
如Netmeeting、e_mail、Agent技术、CORBA技术等；(7)协同工作中的冲突消解。
此外，还包括标准化技术、网络基本技术等。
在这些关键技术中，有的研究理论已比较完善，如网络数据库技术、面向对象技术以及网络基本技术等，但协同设计的管理技术、协同工作中的冲突消解技术还处于探索阶段。
[编辑]化的知识服务、专家快速定位以及设计问题的解决等。
2、基于协同设计的知识管理模式协同设计的过程知识管理主要是对过程模型建立阶段建立起来的过程模型进行分类和管理，并以此建立产品设计的过程参考模型库，以便实现产品协同设计过程的重用和改进，并对各种知识活动中的知识进行关联，建立系统化的和集成的知识库。
吉林市人民政府关于促进新一代人工智能产业发展的实施意见文章属性•【制定机关】吉林市人民政府•【公布日期】2018.11.29•【字号】吉市政发〔2018〕15号•【施行日期】2018.11.29•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】工业和信息化管理其他规定正文吉林市人民政府关于促进新一代人工智能产业发展的实施意见吉市政发〔2018〕15号各县（市）区人民政府，各开发区管委会，市政府各有关部门、各直属机构：为抢抓国家新一代人工智能发展战略机遇，结合《国务院关于印发新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《工业和信息化部关于印发促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》（2018-2020）（工信部科〔2017〕315号）、《吉林省人民政府关于落实新一代人工智能发展规划的实施意见》（吉政发〔2017〕34号），力争吉林市在新一代人工智能发展领域率先实现突破，推动新一代人工智能与经济社会发展深度融合，特制定本实施意见。
一、指导思想全面贯彻落实党的十九大精神，坚定不移地深入实施“创新驱动发展”战略，充分发挥智能化对经济社会发展的驱动作用，通过内部整合，外部联盟，重点引进，校城融合，产学研合作，集聚创新资源，培育创新型企业，用新一代人工智能科技提升我市现有产业，以聚焦科技成果转化及示范应用为主攻方向，以智慧能源、智能制造、智慧矿山、智慧医疗康养、智慧农业等领域为发展重点，统筹布局人工智能创新平台，着力推动人工智能企业和创新创业人才集聚，启动新一代人工智能普及应用城市建设，加快实现新一代人工智能集群式发展，积极培育发展新动能，积极打造吉林市竞争新优势，为建设“创新吉林”，实现老工业基地全面振兴提供强有力支撑。
二、基本原则（一）资源整合。
引进国内外成熟共性技术，快速形成我市需要的新一代人工智能创新支撑平台；整合驻吉高校和企业相关创新资源，快速组成我市重点产业领域需要的新一代人工智能创新创业团队，完成新一代人工智能产业发展布局。
知识图谱在智能制造中的应用随着人工智能技术不断发展，知识图谱作为一种新型智能化工具正在逐步应用于各种领域。
在智能制造领域，知识图谱也得到了广泛的应用，可以帮助企业更好地进行生产管理、产品研发等方面的工作。
本文将从知识图谱的基本概念、智能制造的发展现状和知识图谱在智能制造中的应用等方面进行论述。
一、知识图谱的概念知识图谱是一种将各种实体之间的关系建立成网络结构的数据知识库。
它可以用于存储、表示并处理知识，具有高效、准确、可扩展的特点。
知识图谱不仅仅是一个图形数据库，还是一个基于语义的知识智能化型库，它可以帮助用户更好地理解大数据、快速找到数据之间的联系、推断出数据的隐藏信息等。
目前，知识图谱在人工智能、自然语言处理等领域得到了广泛应用，可以辅助人类更好地理解、应用和推广知识。
二、智能制造的发展现状智能制造是以先进制造技术为基础，通过信息化手段使企业生产达到智能化、自动化的目的，实现生产管理和生产流程的高度一体化。
智能制造一般分为三个层次：1）设备智能化；2）工厂智能化；3）供应链智能化。
近年来，智能制造领域得到了政府的大力支持，政策环境逐步完善，相关企业也呈现出逐年上升的趋势。
同时，智能制造技术也不断迭代升级，人工智能、大数据、物联网等技术的进一步发展，也为智能制造注入了更加强大的动力。
三、知识图谱在智能制造中的应用3.1 生产管理在智能制造中，生产管理是企业非常重要的一个环节。
通过利用知识图谱技术，企业可以将生产数据、设备状态、人员分布等多方面的信息进行综合分析、整合和管理，更好地进行生产资源的优化配置和合理调度。
例如，企业可以利用知识图谱技术建立不同设备之间的关系和影响，为设备故障和预测维护提供指导。
3.2 产品研发知识图谱在产品研发过程中也具有很好的应用效果。
通过建立产品知识图谱，企业可以实现产品数据的存储、分析、整合和维护，快速了解产品研发过程中的关键节点和指标，从而提高研发效率和产品质量。
网络化制造（Networked-manufacturing）姓名：班级：专业：摘要：网络化制造是指通过采用先进的网络技术、制造技术及其其它相关技术, 构建面向企业特定需求的基于网络的制造系统, 并在系统的支持下, 突破空间对企业生产经营范围和方式的约束, 开展覆盖产品整个生命周期全部或部分环节的企业业务活动(如产品设计、制造、销售、采购、管理等) , 实现企业间的协同和各种社会资源的共享与集成, 高速度、高质量、低成本地为市场提供所需的产品和服务。
关键词：网络化制造技术应用迄今为止, 国内外许多专家、学者、企业应用人员在网络化制造方面已经开展了大量的研究和应用实践工作, 德国Produktion2000 框架方案旨在建立一个全球化的产品设计与制造资源信息服务网; 欧洲联盟公布的“第五框架计划(1998- 2002 年) ”已将虚拟网络企业列入研究主体, 其目标是为联盟内各个国家的企业提供资源服务和共享的统一基础平台, 在此基础上公布的“第六框架计划(2002- 2006 年) ”的一个主要集成平台体系结构目标是进一步研究利用Internet 技术改善联盟内各个分散实体之间的集成和协作机制。
国内方面, 华中科技大学的杨叔子院士阐述了网络经济时代制造环境的变化与特点, 指出了网络化制造模式的必然性, 研究基于Agent 的网络化制造模式及基于利益驱动的动态重组机制。
重庆大学的刘飞教授对网络化制造的定义、内涵特征进行了描述, 并归纳出了支撑网络化制造的技术体系; 浙江大学的祁国宁和顾新建教授则分析了网络化制造的几种发展途径并指出了网络化制造模式在21 世纪制造业中的重要地位; 贵州工业大的谢庆生教授提出了基于ASP 模式的网络化制造系统结构, 并针对我国发展网络化制造的实际着重讨论了基于ASP 模式网络化制造的发展策略。
网络化制造内容企业信息涉及有关产品设计、计划、生产资源、组织等类型的数据，不仅数据量大，数据类型和结构复杂。
知识谱构建AI的知识体系随着人工智能的发展和应用，知识谱构建AI成为了研究的热点之一。
知识谱是指将人类知识进行结构化、整理和分类，形成一个完备的知识体系。
本文将从三个方面探讨知识谱构建AI的知识体系，包括知识表示、知识获取以及知识应用。
一、知识表示知识表示是指将人类知识以机器可理解的方式进行表达和存储。
在知识谱构建AI中，常用的知识表示方法包括本体论和图谱。
本体论是一种基于语义的知识表示方法，通过定义概念、属性和关系来描述知识之间的联系。
图谱则是通过构建节点和边的方式，将知识表示为图的形式，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。
二、知识获取知识获取是指从多样化的数据源中提取和抽取知识。
在知识谱构建AI中，常用的知识获取方法包括结构化数据抽取、文本挖掘和知识推理。
结构化数据抽取是指从结构化数据源中抽取有用的知识，例如从数据库中提取关系表。
文本挖掘则是通过自然语言处理技术从大量文本中提取有用的知识，例如从新闻报道中获取实体和关系信息。
知识推理是指通过逻辑推理和推理规则，从已有知识中生成新的知识。
三、知识应用知识应用是指将构建好的知识体系应用于实际问题中，帮助人们解决问题和做决策。
知识谱构建AI的知识体系可以应用于多个领域，例如智能问答系统、推荐系统和智能医疗。
在智能问答系统中，知识体系可以帮助系统理解用户的问题并给出准确的答案。
在推荐系统中，知识体系可以帮助系统根据用户的兴趣和需求，推荐符合用户喜好的商品或服务。
在智能医疗中，知识体系可以帮助医生进行病例分析和诊断，提供精准的医疗建议。
结论知识谱构建AI的知识体系在人工智能领域具有重要的作用。
通过知识表示、知识获取和知识应用，可以构建出丰富、准确的知识体系，为智能系统提供强大的知识支持。
未来，随着技术的进一步发展，知识谱构建AI的知识体系将在更多领域得到广泛应用，为人们的生活带来便利和创新。
