智能制造发展规划(2016_2020年)

制造业智能化转型升级的前因条件诊断综述作者：初铭畅尚银斐来源：《商场现代化》2021年第15期基金项目：辽宁省社会科学基金重点项目“十四五辽宁制造业智能化转型升级的前因条件构型诊断与治理路径研究”（项目编号：L20AJL001）摘要：随着中国智造2025的提出，制造业智能化加快了转型升级的步伐，因此研究制造业智能化转型升级的前因条件非常必要。

基于此，本文分别从制造业智能化、制造业前因条件的识别两方面对制造业智能化转型升级前因条件的文献综述进行研究。

通过对制造业智能化转型升级前因条件的文献综述研究，可以为后期的研究做理论指导。

关键词：制造业智能化;智能化转型升级;综述一、引言制造业作为我国发展的重要动力，其发展趋势对我国经济的发展具有重要作用。

随着新一代信息技术的出现和中国智造2025的提出，智能制造已成为当今世界各国技术创新和经济竞争的重点，制造企业也迎来了发展的新机遇。

而制造企业在向智能化转型的过程中，面临着前所未有的挑战和瓶颈。

因此，笔者对制造业智能化转型升级的前因条件进行研究，找到制造业智能化转型升级的前因条件，为制造业企业的发展提供理论指导，同时对于推动制造业的高质量发展具有重要意义。

二、制造业智能化的界定李廉水等（2021）认为智能制造是制造业智能化的具体形式，制造业智能化总共分为三个阶段：数字化、网络化和智能制造。

其中数字化是智能化发展的起始阶段;网络化是制造业智能化的发展阶段;智能制造是制造业智能化发展的成熟阶段。

在20世纪80年代末，有学者开始关注制造业智能化，同时也有学者对智能制造的概念进行了拓展。

美国学者最早提出“智能制造”的概念，并指出智能制造是利用技术知识系统、生产制造系统工程以及机器人控制系统的集成，来对生产工人们的操作技术能力和研究专家的知识进行建模，从而使智能机器能够独立自主实现小批量生产的目的。

我国在《智能制造发展规划（2016-2020 年）》对智能制造的定义是以新一代信息产业为支撑，贯穿于智能制造活动的全过程，如研发、设计、服务、经营决策等环节，具有自执行、自感知的新型生产方式。

第38卷㊀第12期2020年12月环㊀境㊀工㊀程Environmental EngineeringVol.38㊀No.12Dec.㊀2020钢铁行业智能制造技术发展现状王㊀冠1,2㊀焦礼静1,2㊀王惠明3㊀杨雅娟1,4㊀王㊀珲1,4∗㊀朱晓华1,4(1.中冶建筑研究总院有限公司,北京100088;2.湛江中冶环保运营管理有限公司,广东湛江524000;3.武钢集团昆明钢铁股份有限公司安宁公司,昆明650300;4.中冶节能环保有限责任公司,北京100088)摘要:智能制造是我国钢铁行业紧跟世界发展趋势㊁实现转型升级的关键所在,是制造技术㊁信息技术和人工智能技术等深度融合与创新集成,是生产组织方式和商业模式的变革㊂通过研究钢铁行业智能制造的发展现状,探讨智能化在钢铁行业中的应用与关键技术,列出了包括湛江钢铁等国内钢铁企业的智能制造发展现状,指出钢铁行业智能制造的重难点和发展前景㊂关键词:钢铁;智能制造;除尘系统;运营管理DOI:10.13205/j.hjgc.202012029DEVELOPMENT STATUS OF INTELLIGENT MANUFACTURING INIRON AND STEEL INDUSTRY IN CHINAWANG Guan 1,2,JIAO Li-jing 1,2,WANG Hui-ming 3,YANG Ya-juan 1,4,WANG Hui 1,4∗,ZHU Xiao-hua 1,4(1.Centrial Research Institute of Building &Construction,MCC Group,Beijing 100088,China;2.Zhanjiang MCC Environmental Protection Operation &Management Co.,Ltd,Zhanjiang 524000,China;3.Anning Company,Kunming Iron &Steel Co.,Ltd.,Kunming 650300,China;4.MCC Energy Saving &Environment Protection Co.,Ltd,Beijing 100088,China)Abstract :Intelligent manufacturing is the key for China s steel industry to keep up with the world s development trend andrealize transformation and upgrading.It is the deep integration and innovation integration of manufacturing technology,information technology and artificial intelligence technology,as well as the transformation of production organization andbusiness model.This paper discussed the applications and key technologies of intelligence in the iron and steel industry bystudying the development status of intelligence,and explored the key difficulties and development prospects of intelligent manufacturing in the iron and steel industry by studying the status in Zhanjiang Plant of Baosteel Corp.and other iron and steel enterprises in China.Keywords :iron and steel industry;intelligent manufacturing;dedusting system;operation management㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2020-06-01基金项目:国家重点研发计划 高温烟尘散发特性与控制关键技术研究 (2018YFC0705302);中冶建筑研究总院重大课题 钢铁企业环境除尘系统智能运营关键技术研究与应用 (XAC2018Ky01)㊂第一作者:王冠(1980-),男,硕士研究生,高级工程师,主要研究方向为钢铁行业大气污染物治理技术㊂wangguan@ ∗通信作者:王珲(1982-),男,博士,教授级高级工程师,主要研究方向为大气污染防治及监测技术㊂wanghui@0㊀引㊀言中国钢铁行业目前仍处于上升发展时期,以规模效益为代表的旧动能已经开始稍显动力不足,无法满足未来的发展需要㊂中国钢铁行业在未来的发展过程中需要不断获取新动能,使整个产业链不断向高端迈进㊂对于钢铁企业而言,除了夯实自身转型升级的硬件基础㊁不断逐步提升装备水平外,更要从基础制造向智能制造方向转变㊂实现优质㊁高效㊁绿色㊁智能制造,对我国钢铁工业转型升级实现高质量发展具有重要意义㊂1㊀背㊀景1.1㊀智能制造发展现状近年来,随着国家供给侧结构性改革的逐步推环㊀境㊀工㊀程第38卷进,我国钢铁行业生产经营情况得到显著改善,自身竞争力得到显著提高[1]㊂ 十三五 期间,国家积极推进信息化发展,中共中央办公厅㊁国务院办公厅印发了‘国家信息化发展战略纲要“,落实国家大数据战略㊁ 互联网+ 行动等相关要求,贯彻创新㊁协调㊁绿色㊁开放㊁共享发展理念,以提升国家经济社会智能化水平[2]㊂‘工业绿色发展规划(2016 2020年)“中提到,近五年是落实制造强国战略的关键时期,是实现工业绿色发展的攻坚阶段[3]㊂‘智能制造发展规划(2016 2020年)“指出:到2020年制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过70%,关键工序数控化率超过50%,数字化车间/智能工厂普及率超过20%[4]㊂所以,进一步落实‘中国制造2025“,推进信息化和工业化深度融合,抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期,以智能制造为突破口,加快信息技术与制造技术㊁产品㊁装备融合创新,全面提升企业研发㊁生产㊁管理和服务的智能化水平,实现信息化智能化发展,是我国钢铁行业未来发展的重要方向㊂1.2㊀钢铁行业智能制造技术需求德国提出的 工业4.0 概念是以智能制造为主导的第四次工业革命,将制造业向智能化转型,作为制造业的重要组成部分,中国钢铁行业应当与新一代信息技术深度融合形成新的经济增长点㊂但是,我国国内钢铁行业智能化建设中,智能化基础比较薄弱,整体行业水平相对较低㊂尽管钢铁行业智能化在国内的发展已经取得很大进步,但智能化发展速度相对缓慢,缺乏信息共享㊁大数据集成等相关核心技术㊂此外,行业智能化资金支持上相对薄弱;管理机制㊁运作机制和人才机制尚未完善,缺乏专业性强的高素质人才[5]㊂同时, 十九大 在报告 贯彻新发展理念,建设现代化经济体系 部分明确指出,要加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网㊁大数据㊁人工智能和实体经济深度融合㊂由此可见,智能制造已然成为钢铁行业转型升级的现实需要和必然选择㊂2㊀技术体系钢铁行业积极布局智能制造项目,参与了工信部实施的智能制造试点示范专项行动㊂工信部网站发布的‘工业和信息化部办公厅关于开展2018年智能制造试点示范项目推荐的通知“中提到:钢铁行业现已设置了包含宝钢㊁鞍钢㊁河钢㊁南钢㊁太钢等7家企业共9个项目智能制造试点,涵盖智能车间㊁智慧矿山㊁大规模定制等试点示范项目㊂目前,钢铁行业智能制造水平提升明显,各企业正逐步由点到面地推进智能制造进程,成果初步显现㊂1)数字化㊂2018年,我国大型钢铁行业数字化基础水平(以基础建设得分水平反映)和应用水平(以单项应用得分水平反映)分别达到64.9㊁59.4,较2015年增长2.5%㊁2.8%[6]㊂生产数字化:2018年大型钢铁行业关键工序数控化率达到78.1%,高于全国制造业水平(48.4%) 28.7百分点,较2015年增长4.5百分点,生产流程关键工序装备基本实现较为全面的数字化控制㊂能源管理数字化:2018年已有58.5%的大型钢铁企业应用数字化手段实现能源在线实时监控管理,但部分企业在能源平衡㊁调度㊁计划,尤其是预测方面,尚存在一定的提升空间㊂质量管理数字化:2018年,55.4%的大型钢铁企业应用数字化手段实现覆盖产成品㊁产成品制造过程和原材料入场等环节的质量管理,较2015年增长8.7百分点㊂2)网络化㊂底层装备网络化基础:2018年全国数字化生产设备联网率仅为39.4%,其中大型钢铁行业为54.8%,较2015年仅增长1百分点[6],故钢铁企业亟须大幅提升工业设备设施网络化水平,突破发展瓶颈㊂纵向集成:目前我国大型钢铁行业实现纵向管控集成的企业比例仅为29.5%㊂钢铁企业应进一步提升生产管控水平,实现自动化㊁过程控制㊁生产控制㊁质量管理的数据自下而上贯通,由此实现管控衔接和工序衔接,以及行程制造过程的整体协调,突破个性化高端产品制造的瓶颈㊂横向集成:2018年我国大型钢铁行业实现产供销横向集成的企业比例仅为37.1%,钢铁企业应着力突破供应链集成关键环节,形成产供销相结合的整体供应链体系,加快供应链能力和绩效的有效增长㊂3)智能化㊂2018年大型钢铁行业智能制造就绪率达到19.9%,较全国平均水平(7.0%)高出12.9百分点[8],这些企业底层装备数控化程度较高,在管理信息化与底层自动化之间及内部供应链上主要业务环节实现集成,并不断向智能工厂㊁智慧企业迈进㊂471第12期王㊀冠,等:钢铁行业智能制造技术发展现状从智能生产新体系的构建上看:目前大数据技术在大型钢铁企业中得到了广泛应用,主要包括工业污染与环保监测㊁预警,产品质量管理与分析,生产计划与排程,销售预测与需求管理,供应链分析和优化,生产流程优化,产品设计与开发等方面,其中我国42.6%的大型钢铁企业已经针对工业大数据采集分析体系开展产品质量管理与分析㊂3㊀重点应用案例3.1㊀韶钢智慧中心钢铁一体化智能管控平台韶钢打造的智慧中心整合了铁区和能介全部单元的控制与决策,实现了距离5km以上跨工序㊁跨区域㊁远距离的大规模集控和无边界协同㊂一体化管控后,高炉㊁烧结㊁焦化㊁料场㊁能介等环节各生产终端与智慧中心连接起来,通过采取 厂直管作业区 模式,现场42个中控室全部撤并,取消9个分厂(车间),作业区从64个减少到25个,操作屏从原来的454块减少到193块,人员效率提升31%,实现35万点数据的全覆盖,报表自动生成,并由手机APP自动推送,分层级按时发布给相关人员㊂智慧中心将现场生产与管控平台无缝对接,完善了现场监控手段,实现了跨厂㊁跨工序的远距离沟通,使得管理层得以专注于精细化管理㊂3.2㊀宝钢股份1580热轧智能车间改造2016年9月,宝钢正式启动1580智能车间改造项目,搭建一个自动化㊁无人化㊁智慧化的平台,实现产品的生产管理㊂宝钢股份1580智能车间改造项目,是我国钢铁业唯一正式入围国家工信部‘2015年智能制造试点示范专项行动实施方案“试点示范的项目㊂目前,宝钢产线自动化㊁信息化建设基础较好,但产线自动化率低㊁产品质量和关键消耗指标等仍有提升空间㊂宝钢将1580智能车间改造项目划分为3个阶段推进实施:智能化车间㊁模块优化㊁平台搭建㊂通过使用无人行车解决方案和全套产品㊁优化吊装及物流系统算法㊁应用互联互通系统和专家工程服务等,将生产工序能耗降低6.5%,内部质量损失降低30.6%,废次降低10%,全自动投入率提升10.5%,指标实绩优于设定目标㊂完工后的1580热轧智能车间将成为中国钢厂热轧车间中第1个真正意义上的无人行车车间,为我国钢铁工业的智能化转型提供经验㊂3.3㊀宝钢节能绿色智慧钢渣处理技术上海宝钢节能环保技术有限公司针对钢渣处理技术的智能化,以设备三维非标设计为核心,将产品设计信息㊁制造要求共同定义到该数字化模型中,实现更高层次的设计㊁制造一体化㊂同时,钢渣处理车间无人化生产以渣罐流转为中心,实现起重机无人化运行及实时动态优化调整,提高滚筒系统的定位精度和远程扒渣技术;并通过对滚筒系统的状态数据进行梳理,筛选与设计㊁生产㊁运维密切相关的数据,利用网络手段采集滚筒法渣处理系统的关键数据,实现滚筒渣处理生产线的实时监测㊁管理及设备状态预测诊断㊂从基于滚筒法的钢渣一次处理技术,到针对性的钢渣二次分选处理,最终到因地制宜的钢渣三次资源化利用,各个环节创新协同,旨在构建绿色㊁智慧相融合的钢渣全流程处理技术㊂3.4㊀武钢推进智能制造项目2017 2020年,武钢公司共投资60多亿元用于节能环保领域,全力推进 智能制造与绿色发展 ,一改传统钢铁制造业的发展模式,自动化㊁智能化的智能制造从最初的探索逐步走向成熟,生产清洁化㊁工厂园林化让企业与城市不断亲近㊁融合㊂仅2019年,武钢建成验收了67个智能制造项目,企业智能化率已接近70%,居国内行业前列㊂通过智能制造建设,武钢公司推进 四个一律 (操作室一律集中㊁操作岗位一律机器人㊁运维一律远程㊁服务环节一律上线),以无人化㊁集控化㊁一键化㊁可视化为目标,实现 千米之外 操纵, 千里之外 决策㊂以1个管控中心对多个操控中心构建智慧工厂,实现了所有操作在1个中心,所有操作一键化㊂如今,武钢公司已建成公司级管控中心和铁区㊁炼钢㊁热轧㊁CSP 共4个操控中心,生产工序实现了深度整合, AI+ 5G 的技术在4个操控中心普及,使得工程师们运用移动设备就可以监控机器运行状况并发出指令㊂3.5㊀湛江钢铁环境除尘系统智能化运营管理平台湛江钢铁生产流程涉及码头㊁原料㊁烧结㊁焦化㊁炼铁㊁炼钢㊁连铸㊁热轧㊁厚板㊁冷轧及其他配套建设的公辅等单元㊂湛江钢铁信息化建设是企业全面管理变革的过程,包括生产㊁经营㊁财务㊁质量㊁设备㊁物资㊁运输㊁消防㊁安全环保等管理业务再造,即营销方式㊁生产组织㊁人员管理㊁业务流程和信息化的重新整合[9],实现对生产的集中管理㊁统一指挥㊂湛江钢铁在国内首创将生产管制中心㊁能源管控中心㊁物流管制中心㊁设备管理中心㊁安保消防中心合并的 五部571环㊀境㊀工㊀程第38卷合一 的管控模式,实现了钢铁基地制造流程的多维物流控制,为大型钢铁企业结构优化和发展模式创新提供了技术手段㊂应环保设施运营管理的实际需要,中冶建筑研究总院有限公司作为BOO单位,率先建成1套环境除尘系统智能化运营管理平台[10]㊂该平台集生产运行监控㊁能源管理㊁环保数据中心等功能为一体,以自动化㊁工业网络㊁工业电视㊁计算机软件为基础,实现对各种信号的集中处理,以及与主体㊁点检㊁能环部㊁物流部的信号联络(图1)㊂集中监控平台由生产运行监控系统㊁能耗统计系统㊁排放监测系统㊁视频监控系统㊁电气室监测系统㊁数据中心等子系统组成,通过数据接口与主体厂部通信㊂该平台结合信息化网络技术,集成SCADA系统㊀㊀图1㊀环境除尘集中监控平台信号联络结构Figure1㊀Signal contact diagram of the centralized monitoring platform forenvironmental dust removal实现实时集中监控,并支持制作报表及对实时数据进行应用分析,利用大数据技术,通过算法模型对设备故障进行诊断,对能源用量进行实时监控㊂其开发的关键技术包括数据采集㊁远程传输㊁存储与集中显示技术等,工作平台主界面如图2所示㊂图2㊀环境除尘集中监控平台主界面Figure2㊀Main screen of the environment dedusting centralized monitoring platform1)数据采集㊂非工艺除尘的数据采集对象主要包括除尘系统㊁能源介质㊁在线监测系统㊂除尘系统主要是由PLC完成设备状态监测与控制㊁仪表数据监测㊂主要设备包括风机㊁风机电动机㊁除尘器㊁输灰卸灰阀㊁输灰刮板机㊁斗提机㊁储灰仓卸灰阀等设备,PLC采集设备的运行㊁故障㊁远程㊁电流等状态信息,实现对设备控制和连锁保护㊂能源介质包括电能㊁压缩空气㊁水㊁氧气,其计量数据作为湛江中冶环保与湛江钢铁结算的依据㊂能源数据进入PLC系统进行累计,通过在电气室内安装通信管理机,进行能耗数据采集㊂在线监测系统包括粉尘浓度仪和CEMS系统, CEMS通过数据采集仪进行无线数据传输,用于采集国控源及重点监控的除尘系统㊂2)远程传输㊂非工艺除尘的运营范围包括原料㊁烧结㊁焦化㊁高炉㊁炼钢5个单元,共计90套除尘系统㊂各单元控制室分散布置,独立控制㊂湛江钢铁由于占地面积大,各单元分散,距离远,采用光缆进行网络连接,将各单元的控制网络接入集中监控中心㊂生产运行监控系统通过画面展现生产运行情况,实现对现场设备的实时监控㊁远程操作㊁报警等功能;视频监控系统通过大屏幕展示现场的生产情况,在一些主要工位㊁吸尘点㊁区域设置摄像机,帮助操作人员及时掌握现场情况㊂3)设备运行监控与故障预警技术㊂自动化数据传输到集中监控中心后,读取并存入数据库㊂其中,自主开发的SCADA系统,完成对设备的监视与控制,历史数据查询,数据曲线,能源数据显示等功能㊂同时,平台可以对风机㊁除尘器等关键设备的运行状态进行实时监控,并首次实现设备故障诊断及预报预警功能,为除尘系统的稳定高效运营提供了技术支撑㊂4㊀结㊀语我国制造业目前尚存在各行业机械化㊁电气化㊁自动化㊁信息化参差不齐,不同地区㊁行业㊁企业间发展不平衡,发展智能制造面临关键技术装备受制于人,智能制造标准㊁软件㊁网络㊁信息安全基础薄弱,智能制造新模式推广尚未起步,智能化集成应用缓慢等㊀㊀(下转第137页)671。

智能制造工程实施指南(2016—2020）为贯彻落实《中国制造2025》，组织实施好智能制造工程（以下简称“工程”）,特编制本指南。

一、背景自国际金融危机发生以来,随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势.世界主要工业发达国家加紧谋篇布局，纷纷推出新的重振制造业国家战略，支持和推动智能制造发展，以重塑制造业竞争新优势.为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》,并将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。

当前,我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。

发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。

相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻,任务更加艰巨.《中国制造2025》明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一，目的是更好地整合全社会资源，统筹兼顾智能制造各个关键环节，突破发展瓶颈,系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。

加快组织实施智能制造工程，对于推动《中国制造2025》十大重点领域率先突破，促进传统制造业转型升级，实现制造强国目标具有重大意义。

二、总体要求加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署,牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,以构建新型制造体系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线,坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破"的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步骤持续推进。

“十三五"期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范,重点聚焦“五三五十”重点任务，即：攻克五类关键技术装备,夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用，持续推动传统制造业智能转型,为构建我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。

中国纺织行业信息化产业现状分析，纺织工业信息化转型进入深度融合阶段内容概况：国内纺织信息化建设相较其他行业较早，经过数十年的发展，目前进入到两化深度融合阶段，行业信息化转型是提升企业竞争力，拉动行业增量的重要变革方式。

纺织行业信息化是以纺织工业发展为基础，据国家统计局数据，2022年我国规模以上纺织企业工业增加值同比下降1.9%，规模以上纺织企业数量达到3.6万户，较2021年3.34万家，同比增长7.78%；规模以上企业营业收入为5.26万亿元，同比增长0.9%。

2022年，纺织行业在“高成本、弱需求”的供需环境下，纺织行业销售及盈利压力持续加大。

随着纺织企业信息化投入增加，近年来中国纺织行业信息化保持逐年增长态势，数据显示，2022年中国纺织行业信息化市场规模约为236.54亿元，同比增长10.64%，其中硬件规模占比达到57%，其次为软件规模和服务规模，分别为30%、13%。

关键词：纺织工业、纺织信息化、纺织数字化一、国内纺织信息化建设较早，目前行业处于转型关键时期纺织行业主要是将初级的棉、毛、丝绸等原材料经过一定的加工手段后形成服装等日用品原料的工业行业。

纺织业的分类非常广泛，根据国民经济行业分类，纺织业属于制造业门类的第十七大类，主要包括棉纺织及印染精加工、毛纺织及染整精加工、麻纺织及染整精加工、丝绢纺织及印染精加工、化纤织造及印染精加工、针织或钩针编织物及其制品制造、家用纺织制成品制造、产业用纺织制成品制造等八个子行业。

另外，纺织行业按用途可分为产业用纺织品、服装用纺织品和家用纺织品三大类，按照产品加工方式不同，产业用纺织品可进一步分为非织造、针织、梭织、多层复合纺织等细分品类，其中非织造工艺生产产业用纺织品即为非织造布。

另外，纺织行业按用途可分为产业用纺织品、服装用纺织品和家用纺织品三大类，按照产品加工方式不同，产业用纺织品可进一步分为非织造、针织、梭织、多层复合纺织等细分品类，其中非织造工艺生产产业用纺织品即为非织造布。

《中国制造2025》中国高端装备制造产业相关政策解析高端装备制造业是装备制造业的核心，是以高新技术为引领、处于价值链高端和产业链核心环节、决定整个产业链综合竞争力的战略性新兴产业。

我国高度重视发展高端装备制造业，《中国制造2025》部署了高端装备创新工程，引领制造业向高端方向发展。

各地方政府也积极行动，落实国家有关政策文件。

目前，我国高端装备制造业基本形成了以战略为引领、以规划为支撑、以政策措施为配套保障的政策体系。

同时，着力创新政策工具，引导产业健康可持续发展。

一产业相关主要政策进展（一）高端装备制造业总体政策现状《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》（国发〔2010〕32号，以下简称《决定》）提出，高端装备制造领域要重点发展以干支线飞机和通用飞机为主的航空装备，做大做强航空产业。

积极推进空间基础设施建设，促进卫星及其应用产业发展。

依托客运专线和城市轨道交通等重点工程建设，大力发展轨道交通装备。

面向海洋资源开发，大力发展海洋工程装备。

强化基础配套能力，积极发展以数字化、柔性化及系统集成技术为核心的智能制造装备。

根据“十二五”规划纲要和《决定》的部署和要求，国务院印发了《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，提出高端装备制造业要重点发展航空装备产业、卫星及应用产业、轨道交通装备产业、海洋工程装备产业、智能制造装备产业五大产业，并制定了各领域的产业发展线路图，分别提出了到2015年和2020年的发展目标、重大行动及重大政策。

进一步地，工业和信息化部印发《高端装备制造业“十二五”发展规划》，从产业规模、创新能力、基础配套能力、产业组织结构四个方面提出了高端装备制造业到2015年的主要发展目标，明确了“十二五”期间，航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备和智能制造装备发展的重点任务，部署了重大工程与区域发展重点，安排了金融财税政策支持、技术改造、技术创新、优化产业组织结构、质量品牌建设、加大市场培育力度、加强人才队伍建设以及提升对外合作水平等保障措施。

第1篇随着科技的不断发展，制造业正面临着前所未有的变革。

智能制造作为一种新型的生产模式，已成为全球制造业发展的重要趋势。

智能制造生产系统作为智能制造的核心，将信息化、网络化、智能化等先进技术应用于生产过程，实现了生产过程的自动化、智能化和高效化。

本文将从智能制造生产系统的定义、特点、关键技术及发展趋势等方面进行探讨。

一、智能制造生产系统的定义智能制造生产系统是指通过应用现代信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等，实现生产过程的智能化、网络化、绿色化和高效化，从而提高产品质量、降低生产成本、提升企业竞争力的生产系统。

二、智能制造生产系统的特点1. 自动化：智能制造生产系统通过自动化设备、机器人等实现生产过程的自动化，降低人力成本，提高生产效率。

2. 智能化：智能制造生产系统利用人工智能、大数据等技术，实现生产过程的智能决策、优化和自适应调整。

3. 网络化：智能制造生产系统通过物联网、工业互联网等技术，实现生产设备、生产过程、供应链等各环节的信息共享和协同工作。

4. 绿色化：智能制造生产系统注重节能减排，采用环保材料和节能设备，降低生产过程中的能耗和污染。

5. 高效化：智能制造生产系统通过优化生产流程、提高生产效率，降低生产成本，提升企业竞争力。

三、智能制造生产系统的关键技术1. 自动化技术：包括机器人、自动化生产线、自动化物流等，实现生产过程的自动化。

2. 信息化技术：包括物联网、大数据、云计算等，实现生产过程的信息化和智能化。

3. 人工智能技术：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，实现生产过程的智能决策和优化。

4. 网络安全技术：保障智能制造生产系统的信息安全，防止网络攻击和数据泄露。

5. 传感器技术：实现生产过程的数据采集和监测，为生产过程的智能化提供数据支持。

四、智能制造生产系统的发展趋势1. 智能制造生产系统将进一步向模块化、标准化、集成化方向发展，提高系统的通用性和可扩展性。

公需课2023 《“十四五”智能制造发展规划》解读参考答案单选题（共7题，每题5分）1、“大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段”是从（D）视角看大数据的价值体现。

A、资源B、技术C、经济人D、社会2、为推动大数据产业高质量发展，《“十四五”大数据产业发展规划》提出了以释放数据要素价值为导向、做大做强产业本身为（B）、以强化产业支撑为保障的路径设计。

A、标准B、核心C、路线D、内容3、截至2021年4月，我国已经有（B）个省级和地市级数据开放平台。

A、164B、174C、184D、1944、预计2023年大数据产业规模就将达到（B）。

A、1.5万亿B、2.5万亿C、3.5万亿D、2万亿5、截至（A）年年底，我国数据中心市场规模为1958亿元。

A、2020B、2019C、2021D、20186、关于大数据中心服务的主要特征，以下表述错误的是（D）。

A、大型化B、虚拟化C、综合化D、资源化7、我国已建设（D）个国家大数据综合试验区。

A、5B、6C、7D、8多选题（共6题，每题5分）1、大数据产品和服务体系涵盖哪些方面？（ABCDE）A、数据资源B、基础硬件C、通用软件D、行业应用E、安全保障2、“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制约因素，具体表现在（ACDE）。

A、社会认识不到位B、法律规范不完善C、技术支撑不够强D、市场体系不健全E、安全机制不完善3、大数据产业是以数据的（ABCDE）等为主的一个战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，也是经济社会高质量发展，实现质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。

A、生成B、采集C、存储D、加工E、分析4、数据中心囊括四大主要业务范畴，具体包括（ABCD）。

A、电信业务B、云服务C、房地产出租D、互联网接入服务E、资产分配5、如何发挥大数据特性优势？（ABCDE）A、加快数据“大体量”汇聚B、强化数据“多样性”处理C、推动数据“时效性”流动D、加强数据“高质量”治理E、促进数据“高价值”转化6、大数据中心的发展趋势有（ABCDE）。

工业互联网协同智能制造系统设计摘要：传统的工业生产方式已经不能完全满足时代发展需要，在终端需求和生产力发展的驱动下，未来工业不仅要自动化，更要智能化、信息化。

所以需要充分利用工业互联网，打通物理层，链路层到网络层的壁垒，从OT逐步向IOT、AIOT转变，促进智联网生产系统的发展，才能满足越来越多用户个性化的需求服务。

关键词：工业互联网；协同；智能制造引言近年来，用人单位对于毕业生的实践能力要求越来越高，希望毕业生有较好的专业技能，因此职业院校也逐步开设了工业互联网相关专业，用于培养具有初步工业互联网技术技能的学生，这是国家发展的需要，也是工程类职业技能培养的任务。

1智能制造的内涵1.1智能制造的定义我国发布的《智能制造发展规划（2016—2020年）》将智能制造定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

智能制造是制造技术和信息技术的创新集成，可以促使企业实现生产智能化、管理智能化、服务智能化和产品智能化，打造核心竞争优势。

1.2智能制造的特征智能制造集自动化、柔性化、集成化和智能化于一体，可以实时感知、优化决策、动态执行，具体来看，其特征主要表现为以下几个方面。

自组织能力。

智能制造中的各组成单元能够根据工作任务需要，结合成一种超柔性最佳结构，完成特定的工作。

运行方式具有柔性，结构组成也具有柔性。

自律能力。

自律能力的基础是强大的知识库和基于知识的模型。

智能制造系统可以对环境信息和自身信息进行理解并分析，能够监测环境和自身作业状况并对信息进行处理，根据处理结果自行调整控制策略，以采取最佳方案运行，使整个制造系统具有自适应能力，不被干扰、容错纠错。

自学习能力。

智能制造系统在实践中不断学习，更新和充实原有的专业知识库，删除不合适的知识，使知识库更加完善合理化。

在运行过程中，对系统故障进行诊断、排除和自我修复，系统可以进行自我优化调整并适应复杂环境。

国内外智能制造现状分析智能制造是一种集自动化、网络化、数字化和智能化为一体的制造模式，它借助先进的信息技术和制造技术，使得制造过程能够实现自我学习、自我适应、自我决策，实现制造过程的智能化。

近年来，随着技术的不断进步和应用，智能制造在全球范围内得到了快速发展，并成为制造业的重要发展方向。

以下是对国内外智能制造现状的分析。

一、国外智能制造发展现状1.美国：作为全球科技创新的领导者，美国在智能制造领域也拥有着较强的实力和经验。

美国政府通过实施“先进制造业”国家战略计划，大力推动智能制造的发展，加快传统制造业的智能化转型升级。

同时，美国还通过建立多个智能制造研究中心和产业联盟等方式，推动产学研用各方的合作，加快智能制造的技术创新和应用推广。

2.德国：德国是全球制造业的重要基地之一，也是智能制造领域的领先者。

德国政府提出了“工业4.0”计划，将智能制造作为国家战略加以推进。

德国的智能制造领域在机械制造、汽车制造、化工等领域得到了广泛应用，并推动了制造业的数字化转型和升级。

3.日本：日本在机器人技术、人工智能等方面有着非常出色的研究和应用。

日本政府提出了“社会5.0”计划，旨在推动制造业与数字化技术的融合，实现制造业的高效、环保和可持续性发展。

二、国内智能制造发展现状1.国家政策支持：近年来，中国政府高度重视智能制造的发展，出台了一系列支持智能制造发展的政策措施。

例如，《中国制造2025》、《智能制造发展规划（2016-2020年）》等，这些政策的出台为智能制造的发展提供了强有力的政策支持。

2.技术创新：我国在智能制造领域也取得了许多重要的技术创新成果。

例如，中国已经成功研制出一系列自主可控的智能制造装备和系统，如数控机床、工业机器人、自动化生产线等。

同时，中国在人工智能、物联网、云计算等关键技术方面也取得了重要进展。

3.应用领域不断拓展：我国智能制造的应用领域已经从传统的制造业扩展到了医疗、教育、交通、农业等多个领域。

智能制造发展规划（2016-2020年）智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。

根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。

一、发展现状和形势全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。

智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。

发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。

经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。

随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。

加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。

随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。