首页-欧皇注册(全球站)？装备制造作为制造业的核心，作为实体经济的主要组成部分，在国际竞争中起到至关重要的作用，可以说为当今国力之根本。从“互联网+”到“物联网+”，高端装备制造的智能化转身，是当下国家大力推进实体经济、“中国制造2025”战略和“一带一路”等倡议，深度融入世界经济的关键。

　　泰富海洋工程装备（天津）有限公司（以下简称“泰富海工”）是泰富重装集团旗下全资子公司，其正在投资建设的“泰富港机及海工高端装备制造基地”项目占地2200亩，制造基地所追求的智能化、数字化、物联网化，以及全新的商业新模式。此基地位于中国高端装备较为集中的天津滨海新区临港经济区，基地建成后，泰富海工将成为我国该行业内智能制造示范基地和“中国制造2025”示范工厂、中国乃至世界高端装备制造的标杆和先进制造的引领者。

　　目前，装备制造行业的“智能制造”需重点关注两个方面：装备制造各环节的“智能化”和“物联化”。装备智能与物联的融合，将成为未来智能制造的主流发展趋势，不仅将带来生产力的解放，更能释放出新的经济能量，对产业链的上下游乃至不同行业带来深度影响。泰富在夯实现有企业技术基础的同时，也在智能制造的道路上开展了自己的探索。

　　泰富港机及海工高端装备制造基地陆域面积约145万平方米，按照功能布局，该基地分为七大板块，包括科研数据中心、联合厂房、移动厂房及调试坪、高端装备展示、超大件装配及模块组装、保税仓库、码头作业区。厂房建筑集成将运用绿色建筑、水源热泵空调、光伏发电等绿色环保节能技术，按照绿色建筑三星标准建设。

　　在基地的设计上突出智能、数据驱动与物联化，结合绿色、新能源等新技术应用。其中最具代表性的是科研数据中心，其内部中央控制中心是整个基地的智慧中心，可对基地所有产品的生产过程，包括从产品下料到零部件加工、焊接、涂装、检测、装配、调试、展示、体验、发运等进行实时监控和远程操作。

　　值得一提的是，该基地还将重点建设涵盖柔性制造及柔性生产线、智能化实时测控、智能化物流和零库存控制、信息化生产管理、大型机器人焊接单元的智能制造系统，以及辐射数字化研发创新平台、ERP系统平台、集团财务管控平台、客户服务平台及客户关系管理平台、企业管理门户的智能信息管理体系，创新性地变“制造”为“智造”， 并且从“生产型制造”向“服务型制造”转变，最大限度地满足国内外客户个性化定制需求，生产出一体化紧凑型高效装卸船设备、适应海上作业的高度稳定性系统、基于机器视觉的智能化卸船系统等一系列先进产品。

　　现下，基于物联网的智慧城市建设已日渐成熟，滴滴打车、ofo等共享经济概念的出现为人们的生活带来了无限便利。在装备行业领域内，通过物联网手段实现机器、人、原材料以及产品的联通正逐渐成为主流。泰富结合自身特点，通过在工厂内各实体和产品之间建立物联网通信系统，将实现企业和产品的平台化运维。基于泰富现有战略布局，目前除湖南湘潭制造基地外，泰富在天津临港、安徽蚌埠、湖北沙洋等地都建设有产业化制造基地，各制造基地在智能化主旋律的基础上，通过物联网协同系统的建设，将充分实现各基地内部和基地之间协同制造，极大提高生产效率。

　　同时，以港口机械、海洋工程装备、散料输送等大型成套系统设备为主的产品体系，其精细化、智能化程度高的特点为泰富实现产品物联带来了极大的便利。产品物联和制造协同的有机结合，将有效助推泰富平台化运维模式的实现，对企业建设具有实时感知、业务预测、信息反馈和智慧决策智能管理系统至关重要。

　　装备制造行业特别是大型装备制造行业普遍面临着设计、制造、施工、服务相互分割及集成性差的现象，资金运转很难灵活开展。泰富集团创新发展模式，实现了由制造型企业向制造综合服务型企业的转型，从单一产品制造商到系统配套服务提供商的模式转变。这为泰富的快速发展带来了强大动力，同时也槭谐∠钅康目展带来了复合挑战。

　　伴随着物联网的普及，智能设计、智能制造、智能产品的出现，原有行业内产业链上下游单一的业务模式将发生变革。以港机大型成套系统产品为例，其智能化和物联化的转型将使其运维方式更加多样，效能共享和效益分割将成为可能。通过与金融手段的结合，融资租赁这一装备行业现有主流金融模式将得以动摇和创新。

　　同时，伴随着以智能制造为核心的先进制造模式的普及，人在制造过程中的作用将逐渐往产业链两端延伸，泰富集团的工作重心也将向服务化转移。相信在不久的将来，在泰富集团内部，由服务带来的数据等无形资产价值将会比生产设备来的更为重要。

　　作为高端装备制造业发展的重要方向，近年来，海洋工程装备制造业发展迅猛，已经成为我国重点发展的战略性新兴产业，也是发展海洋经济的先导性产业，《中国制造2025》将海工装备及高技术船舶列为十大重点领域之一。凭借良好的基础设施和成本优势，中国已经具备承接国际海工产业转移的条件。2012年《海洋工程装备制造业中长期发展规划》就提出，未来10年，我国海洋工程装备制造业的发展目标是：在产业规模、自主创新能力和综合竞争力上大幅提升，形成较为完备的产业体系，产业集群形成规模，国际竞争力显著提高，推动我国成为世界主要的海洋工程装备制造大国和强国。

　　面对机遇与挑战，泰富集团顺势而起，先后承担了国家发改委、工信部产业振兴和技术改造项目、国家科技部火炬计划项目、2015年湖南省科技重大专项在内的国家、省市等多个重大专项，被工信部授予“全国工业企业质量标杆”称号。

　　2014年，泰富成功晋级“中国民营企业500强”，并跻身“湖南民营企业百强”第14位。

　　近两年，泰富一直在抓紧布局“一带一路”，2016年11月，泰富与南亚国际分销商SDN.BHD.签订了马来西亚巴生港项目战略合作协议。2014年，通过当地合作伙伴帮助，泰富第一个国际化战略项目落地巴西。结合“一带一路”倡议，在“走出去”的路上劈波斩浪，国际订单纷至沓来。纵观全球，泰富先后与上海鼎信科技有限公司签订采购合同，为其印度尼西亚项目提供斗轮堆取料机；与巴西SYNERGY集团累计签订2.3亿美元合同；与塞拉利昂签订7.08亿美元的弗里敦伊丽莎白二世港口改建工程合作协议；与印度签订Haldia港口基础设施建设项目；与印尼签订东南苏拉威西散杂货泊位港口工程EPC总承包项目。

　　此外，依托“互联网+”， 泰富正在努力围绕高端装备交易，建设具有行业前瞻性的“中国国际高端装备交易服务创新中心”项目。通过对产业链上下游各环节的线上整合，围绕高端装备推出一揽子解决方案，助推企业转型。循着“中国制造2025”的路线，泰富不断地在渤海之滨开疆拓土，快速发展。

　　我国工业正显现积极信号。国家统计局日前的工业企业财务数据显示，今年1月至10月，我国规模以上工业企业利润同比增长8.6%，增速比前三季度加快0.2个百分点。其中，10月份利润增长9.8%，比9月份快2.1个百分点。

　　从目前发展的情况来看，智能制造和人工智能、云计算、物联网、传感器、网络安全、边缘计算、大数据等七大产业密切相关。业内人士表示，人工智能和传感器作为智能制造的核心控制技术，后期发展空间巨大。边缘计算、云计算、物联网、大数据等产业将智能制造的数据共享互联，建立起网络化的大环境。W络安全保证工业互联网的数据安全。

　　在信息为王的经济发展时期，数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维，谁就能赢得主动，赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激活万亿产值。

　　智能制造将带动全产业和全领域的传感器应用和发展，从而成为新经济增长的巨大动力。同传统的智能化工厂不同，智慧工厂将实现工程技术、生产制造、生产供应和销售的全流程智能化；同时，还将带动智能电网、智能物流、智能建筑、智能移动设备和智能产品领域的快速发展。

　　基于此，霍尼韦尔大中华区研发副总裁兼首席技术官张大可认为，先进制造业、先进物流交通是今后五年投资的重点，市场规模将会达到2500亿美元。据了解，目前我国物联网产业规模已达到7500亿元，在智能交通、车联网、医疗健康等领域，已形成一批成熟的物联网运营服务平台和商业模式。

　　物联网（IoT）无疑是近两年来在科技产业界被讨论最多的热门话题，这个名词在消费性应用市场或许有大部分仍是天马行空的想像，以及因为业务模式刚起步、而显得有些“虚无飘渺”的商机，但是在工业应用领域，物联网却有一个更清晰的轮廓与更具实质性的内涵。

　　市场研究机构MarketsandMarkets预测，所谓的“工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）”市场规模到2020年可望达到1510亿美元的规模，2015到2020年间的复合平均年成长率（CAGR）为8.03%；而推动该市场的主要因素，包括相关半导体与电子技术的进步、云端运算技术的发展、IPv6标准化以及全球政府的政策推动等。藉由实现工业自动化技术以及智慧工厂概念，IIoT将是推动全球制造业转型的关键。德国提出的“工业4.0”──也就是第四次工业革命──即为其中的大规模策略之一，其他如美国、中国与印度等世界制造业大国，也各自拥有试图利用智慧科技来提升制造业效率、扩展营收规模与全球影响力的类似举措。

　　布署工业物联网所需的硬件技术其实都已经就绪，关键在于将这些硬件结合在一起、搭配适合不同应用之软件，以实现高效率智慧工厂的整体性解决方案；而由于工业物联网也包含电网架设、大量资料运算分析与传输，相关方案的稳定性、安全性、可靠性也缺一不可。此外，标准化以及一个能让其他产业链参与者共同合作的平台，会是其永续发展基础。

　　在制造业、IT产业与IC产业都具备丰富经验以及完整产业生态的台湾，可说拥有抢先掌握全球工业物联网商机的得天独厚条件；不过传统制造业者想转型智慧工厂，往往会因为不熟悉IT领域技术而不知该从何着手；有意切入工业物联网领域提供相关服务的IT业者，需要寻找能满足相关应用需求的最新软硬体技术与市场趋势；IC厂商要在工业物联网市场占据一席之地，则得从平台化的概念着手，以提供客户完整的解决方案。

　　随着劳动力成本上涨，工业机器人也迎来了顺势发展的良机。不过以往看到生产车间的机器人大多是独臂侠，而未来机器人的发展将会根据专业化研发出分工明确的机器人，并且与3D打印、工业VR等充分结合，形成相互协作、共同分享的智能制造新模式。

　　目前，中国正在进行《 中国制造2025 》，新形势下工业领域势必会采取一系列动作。相关研究报告显示，2015年中国工业机器人市场，其中以六轴多关节机器人为最，占总体销量的46.2%。预计未来几年将会维持30%以上的高增长率。当然这离不开现在的传统工业所处的转型阶段需要智能技术的力量加以推动，由此衍生巨大的需求空间。又加之如今的消费机器人有下行趋势，有商家纷纷瞄准工业机器人行业，里应外合对手遇“冷”，种种条件都适于其发展。

　　面对工业机器人四大家族瑞士的Abb、德国的库卡、日本的发那科和安川电机来说，中国企业若想突出重围还得靠先进的技术来填补自动化生产线的空缺。尤其是汽车及电子行业。随着自动化水平不断提高，机器人的自动化市场也越来越大。

　　现在所谓的工业机器人实际上是一个Manipulator，就是一个工业机械臂，没有手，更无关乎智慧。而要想在中国市场占据一席之地，则必须发展心灵手巧的双臂机器人和多臂机器人。那么怎样的机器人才算得上心灵手巧？最简单的就是双臂机器人，就像人一样工作，但是作为一个智能机器人来讲，可以仿造动物界的多臂多足。包括全工位的双臂机器人，一个机器人可以做八个工位的工作，是不是有种八爪鱼的既视感呢。

　　换言之，心灵手巧就是智能引擎的代名词，正如现在比较流行的“工匠精神及“私人定制”，这就不是生产线上输出的了，而是一个智能中断和CPS网络控制器以及云制造平台综合的、有智能和柔性动作的机器人，从而实现真正的个性化制造。如此看来，如果所流水线的兴起将工业制造推向程序化，提高了效率，那么具有柔性机械手和心灵手巧的手臂的机器人将真正实现智能化制造，这不仅仅助推制造进入“分享经济”，更是机器人发展历程的一次重大突破。

　　当前，以信息技术与制造业加速融合为特征的智能制造正风起云涌。但信息化与智能化到底该如何融合？大数据又与制造业有何关联？

　　对此，清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦瞬在论坛上给出回答：工业大数据是“智能”的来源，是制造业升级的重要驱动力。

　　韩亦瞬解释，无论是德国工业4.0，还是美国的工业互联网，其核心都离不开工业大数据。在美国，离散型制造积累的应用前景是最被看好的，甚至排在政府服务、通讯传媒领域之上，流程型制造业的潜力也排在银行业、健康服务之前。

　　在德国，无人工厂只是表象一部分，德国工厂已经可以做到两家竞争对手合作研发，甚至车间互换、共享，画地为牢的圈子、界限被打破，这都离不开大数据的支撑。“大数据是智能化的来源，未来制造企业的运营过程，或者说产品的全生命周期，都将由大数据串联起来。”韩亦瞬称。

　　他以知名工程机械三一重工和私人定制工厂青岛红领为例。前者已经建成了5000多个维度、每天2亿条、超过40TB的大数据，可以及时监测每台机器的运转受损情况等，提前做好主动服务。单单依靠其国内20万台设备，甚至可以成为我国宏观经济研判的重要依据。后者则探索了私人定制的C2M、M2B等模式。

　　北京工业大数据创新中心副主任陈晨也表示，对于工业企业来说，初级的大数据能让企业进行基础统计分析，这样对降本增效、新建业务模型有很大的好处。企业既可以做减法，依靠数据对标，减掉制造环节不必要的成本消耗；也可以做加法，例如拓宽业务渠道。而高级的工业大数据应用，则可以让企业先知先觉，开始做乘法、除法，比如预先判断企业的生产运行，以及整合供应链等。

　　工业大数据分析是智能制造的基础，也是支撑未来制造智能化的重要方向。加强大数据方法论的研究，开发出可以用于制造过程分析的工具和使用软件，才能真正推动制造技术的进步。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下， “中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等制造业国家战略，均旨在构建自身的智能制造体系，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，从而改变全球制造业的发展格局。

　　在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版，不过在实践目标上，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合，发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意，其目标都是要实现工业体系的转型升级，就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

　　虽然三者实践的目标大同小异，但是工业化程度和工业基础的不同，还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动，政府采纳，然后上升到国家战略，是一个自下而上的推进过程，而“中国制造2025”是国家推动，企业实施，一个自上而下的推进过程。

　　从实践层面来讲，德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导，而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身，以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距，以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

　　“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

　　采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

　　对此，TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。

　　其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

　　那么，又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢？他们之间仅仅是一种递进的关系吗？

　　宁振波认为，自动化是生产智能化的基础，而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到，机器换人是实现了生产环节的自动化，然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢？

　　其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。

　　另外，关于自动化、底只、智能化之间的关系，刘功效认为，三者既有可能是递进关系，也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段，又可能出现你中有我，我中有你的情况，这都要取决于企业所处的发展阶段，不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。实现智能制造的五个关键步骤

　　智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。

　　前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。

　　第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。

　　另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。

　　其实，无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

　　第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

　　关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。

　　不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

　　第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

　　目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。

　　采访中，崔丽丽表示，“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

　　另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。

　　2016年2月在德柏林成立的“数据空间协会（Industry Data Space Association）就是这样一个以建立数据所有权，使用权规范，以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。 而SICK作为此协会的创始会员之一，前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

　　第四步，构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前，无论是国家还是企业，针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面，已经了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出，要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

　　在企业层面，以英飞凌为例，去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议，共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”， 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系，并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。

　　苏华博士在接受本报记者采访时说道：“对于中国制造本身而言，标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议，同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

　　第五步，产业生态建设必不可少。采访中，无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分：第一是助力“中国制造2025”；第二是帮助更多的中国企业走向世界；第三是积极参与中国新兴市场的发展，包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等，为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案；第四就是积极搭建生态圈，希望与更多的企业一起成长。

　　另外，目前西克正在推进的第一个项目是――APP Spaces，其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品，将来智能传感器应该都可以被编程，这样一来其可以连接可编程的硬件和软件，系统集成商，OEM客户，可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时，该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求，所以说这是一个开放的生态系统。

　　除了企业自身积极推进的生态圈建设之外，囊括装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟也是推进行业生态建设的很好尝试，这样可以促进产业上下游产业链的协同发展。

　　此外，在智能制造的推进过程中，还需要完善技术转化与转移的畅通机制，同时构建成熟的人才培养、公平交易以及诚信环境体系，不断改善和提升中国智能制造推进实施过程中的制度环境。

　　摘 要：随着科学技术水平的不断提高，人工智能技术在众多的领域中进行了应用。因此，本文主要以人工智能技术与电气自动化技术结合形成的新型智能制造技术在智能制造业中应用为例子，主要就人工智能技术的基本介绍、人工智能技术在智能制造业中的应用两个方面内容进行论述。

　　网络信息技术与计算机技术等等众多学科的技术进行有效的融合，并且对于人类进行智能模拟，最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制，这种技术就是人工智能技术。随着时代的发展，人工智能技术具有重要的价值。比如：对于机械等进行智能化控制，可以在遗传编程、信息图像、语言等各个方面进行应用。

　　人工智能技术具有以下方面的特点。第一，性价比高。我们以智能制造业为例子进行具体说明。智能制造业一方面在运行中需要对于大量的数据信息等进行计算，分析等工作，另一方面需要对于运行的过程进行有效化监控。应用以往的方式需要花费大量的成本。而应用人工智能后，需要应用较小的成本，就能实现智能化控制与分析。第二，具有可靠性的特点。人工智能是在网络信息技术、计算机技术等为基础形成的新型高端技术类型，可以在全过程控制中保障智能制造业的安全。第三，具有可操作性的特点。光纤、电缆、网络信息、计算机等众多领域的进步与发展，为人工智能的应用提供了强大的技术支持，有利于其进步与发展。

　　在智能制造业中进行产品的生产操作比一般产品要复杂，尤其是对于操作流程的控制具有非常高的要求。而应用人工智能技术之后，有关的操作人员只需要应用网络操作智能控制系统就可以实现对于操作平台的全过程智能自动控制，一方面保障了产品的质量与安全，另一方面使得系统对于可能出现的故障进行提前判断，进行必要的安全规范处理。如图1所示。

　　人工智能在智能制造业中进行应用，可以对于事故和一些故障进行及时的预防和处理，最终保障智能制造业产品的质量和安全。这种应用方式的特点在于，有效的弥补了传统监测技术中存在的缺点和不足，建立起了动态化的监测网络系统，对其生产中的状态进行实时监控，对其质量的功能进行了有效的保障。除此之外，我们应用智能技术中的模糊理论可以建立起有效的刀具状态识别模型，建立起有效的监控参数和刀具状态之间的模糊关系，对于我们今后对于智能化制造技术的应用有重要的启示。但是，这种应用还存在一些问题。因此，我们需要在今后的应用中对于这种方式进行有效的改进，提高其应用的质量和水平，全面提高刀具监控的水平，提高智能制造业的质量，实现其良好的经济效益和社会价值。

　　以往的制造业设计中需要进行大量的实验，设计出众多的样品，一方面花费了大量的时间、经历、金钱，最终成型的产品也不一定达到令人满意的程度。而将人工智能技术在制造业设计中进行有效的应用，其可以对于设计工作建立起网络化信息模型，并且对于设计出的产品在网络上进行生产过程应用仿真，有效了解设计出的产品具有怎样的缺点和不足，在网络模型平台中进行有效改进，再次进行应用生产过程仿真，大大提高产品设计的质量与水平，还节省了大量的时间与金钱，对于产品进行了优化设计。

　　对于人工智能与制造自动化技术的挑战问题进行分析与研究，有利于我们了解人工智能发展的趋势与应用实践情况，最终可以在今后生a中有效应用这项技术，促进我国经济的发展与社会的进步。

　　【摘要】中国制造业转型升级工作已有序推进，宁波作为“中国制造2025”的首批试点城市，在“中国制造2025”的建设中起着重要的示范作用。本文主要以宁波汽配业为例对宁波制造企业智能工厂的建设现状进行介绍，并对在建设智能工厂时所遇到的问题提出一些建议。

　　面对工业4.0和工业互联网的新工业革命浪潮，由于大多数中国制造企业没有掌握制造的核心材料、设备及工艺，还处于劳动密集型“规模化流水线时代，仍然徘徊在价值链的低端。互联网引导下的新工业革命使得企业必须改变传统制造方式，提高生产效率，建立专业、高效的智能制造工厂或者将资源聚焦到产品的前端创新研发和后端用户服务以有效支撑企业走向低碳、智能、创新发展，占据激烈市场竞争中的有利地位，掌握发展主动权。而中国制造2025的提出就是为了实现中国制造业由大而弱转变为大而强，由制造大国升级为制造强国，实现中国经济从依靠投资和出口推动向技术进步和效率推动的转变。

　　2016年8月，工信部、中国工程院、新华社和宁波市政府联合，宁波成为中国制造2025的首个试点城市，工信部副部长辛国斌表示，宁波制造业有着扎实的基础，制造业产业格局清晰，宁波作为试点城市，以提质增效为核心，利用区域优势和政策优势，大力发展具有自身特色的新型制造业体系，着力推进智能经济。

　　在德国学术界和产业界的建议和推动下，德国政府于2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略。该项目旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其核心是连接，技术基础是网络实体系统及物联网，目的是把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密连接在一起。德国在推动工业4.0这一国策时将重点放在智能工厂上，这与德国制造业在德国经济中有着举足轻重的地位分不开。德国拥有强大的设备和机床制造能力，是最具竞争力的国家之一，推动智能工厂这个项目，可以全方位地提升德国工业界的整体实力，对于整个制造产业链（信息技术、生产物流管理技术、自动化控制技术、机电一体化技术、工业科技产品的科研和开发、3D技术、复杂工业过程的管理技术和电子嵌入式系统技术等）产生颠覆性的变化。

　　同时德国工业4.0可以概括为：一个核心，两个重点，三大集成，四个特征和六项措施。（如表1）

　　美国政府战略推动创新，积极实施“再工业化”实现美国的先进制造。金融危机后，美国政府将发展先进制造业上升为国家战略，希望以新的革命性生产方式重塑制造业。自2009年起，美国政府出台《重振美国制造业框架》，并先后启动“先进制造伙伴计划”和“先进制造业国家战略计划”，《国家制造业创新网络初步设计》，集中力量推动先进制造业的发展，力图打造一批具有先进制造能力的创新集群。

　　美国的先进制造，主要是借助信息化智能化来实现智能制造，着力发展纳米技术、生化科学，在信息、材料、能源、控制等工业技术领域保持领先地位，着力发展高级智能制造，总得来说美国先进制造主要有一下特征：（1）继续发展前沿科技，并利用先进技术对现有传统技术M行改造；（2）在关键技术领域保持绝对的领先，在制造业利用先进技术，如先进传感器、工业机器人、3D打印和智能化工厂等；（3）前沿科技相互交叉，催生新技术并发展新技术的新兴市场；（4）制造方式更加的低碳、智能、柔性化，体系技术创新和可持续发展。

　　日本推行的特色工业4.0，其突破口是人工智能。它的一大特色是通过对人工智能产业的探索来解决劳动力断层的问题，而其首先应用的领域就是工业化生产线。如本田公司通过对机器人等先进技术和产品的采用及改良，大幅缩短生产线，建成了世界上最短的高端车型生产线。与此同时，日本政府还加大了对3D打印机等尖端技术的财政投入，计划实施“以3D造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目，开发世界最高水平的金属粉末造型用3D打印机。

　　中国面对第四次工业革命，在2015年《中国制造2025》十年行动纲领，希望通过“互联网+”，实现产业结构改革和效益的增加，跻身世界制造强国行列，完成三步走战略。（如图1所示）

　　浙江省针对《中国制造2025》，自2013年开始，每年实施5000个机器换人项目，实现5000亿元机器换人投资，推动工业生产方式由“制造”向“智造”转变。作为浙江省第二大城市以及“中国制造2025”的首个试点示范城市，宁波制造业的转型升级进行得如火如荼，在智能工厂建设上已进入实质性阶段。如今，宁波市已与全球最先进的智能制造企业西门子公司开展对接洽谈，全面打造智能工厂。智能工厂将先在一些电器以及汽车零部件行业进行试点，到2016年10月，宁波市将启动智能工厂的整体设计方案，5000多家中小型电器及汽车零部件生产企业将尝到智能工厂的“头口水”。数控机床、工业机器人及智能化、高端化设备也将得到大幅度应用。

　　目前，宁波制造企业智能工厂建设的一大共同特点是：通过进口或自行研发的自动化生产设备、先进生产技术以及各种信息汇总系统及软件来实现生产流水线的少人化。以往需要花费大量人力才能完成的工作，现在许多都能通过各类软件或系统的运用来高效率地解决。就目前宁波制造企业建设智能工厂的大体情况来看，ERP系统以及仓库管理系统等这类基础性的信息系统已经较为普及。除去这些基础性的信息系统之外，其他更新、更高端的信息系统如条码系统，也在企业内部人才不断地向外学习并自行研发中得以逐渐发展，并在各制造企业中得到了不同程度的应用。宁波在《“中国制造2025”宁波行动纲要》中立足国际，以建成国际一线制造业创新体系为目标，在石墨烯、稀土磁性材料、高端金属合金材料、关键基础件、专用装备、光学电子、汽车电子、专用集成电路等8大细分行业，打造一批千亿级企业，在智能工厂的建设上有着表率作用。

　　江苏省聚焦新一代信息技术、新材料、高端装备等15个重点领域，着力做好高端装备创新建设、质量品牌建设、智能制造工程建设，加速健全智能工厂实现制造业国际化、绿色制造。南京作为江苏省省会，“中国制造2025”试点城市群，在2015年《中国制造2025南京实施方案》，其瞄准新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物医药和医疗器械等七大类14个重点领域，明确主攻方向，集中力量突破一批关键技术和重大装备（产品），加快产业化步伐，引领制造业向中高端迈进。

　　在全球经济放缓、需求萎缩、成本上升的大环境下，宁波制造同样面临挑战。成为试点城市后，宁波将探索4种产业培育模式：“产城融合+要素聚集”、“需求牵引+定制推广”、“民营经济+开放协同”、“基础技术+平台服务”。

　　制造业是宁波的支柱性产业，2015年宁波实现工业总产值16700亿元，其中规模上工业总产值13757亿元，2016年宁波实现工业增加值3766.6亿元，其中规模以上工业企业实现增加值2799.1亿元。分企业类型看，规模以上大、中、小型企业工业增加值分别增长12.4%、4.1%和5.0%。分经济类型看，有限责任公司、国有企业增加值分别增长15.7%和13.3%；私营企业增长7.1%；港澳台投资企业增长4.0%，外商投资企业增长5.2%。全年规模以上工业企业实现销售产值13886.2亿元，增长4.1%，其中出货值2816.9亿元，下降1.5%。全年规模以上工业企业实现利润总额993.8亿元，增长30.5%，实现利税总额1746.9亿元，增长18.0%。从以上数据可以看出，宁波工业在近几年保持了中高速的增长。

　　从统计报告中可以看出，宁波高端制造业和节能环保制造业占总体工业增加值比重较轻，且在固定资产投资上，第三产业投资额度同比上涨16.5%，第二产业投资额度下降2.1%，2016年全市规模以上工业科技活泳费支出205.9亿元，比上年增长12.1%。规模以上工业新产品产值4613.7亿元，增长14.3%，新产品产值率提高到32.0%，再创历史新高。工业结构趋新趋优，规模以上工业中，全年战略性新兴产业、高新技术产业、装备制造业增加值分别为484.5亿元、1153.7亿元和1319.9亿元，分别增长10.4%、9.1%和11.1%。可以看出，近年外商投资企业、港澳台投资企业增幅较大，但国有企业增幅较小。

　　（1）高端装备制造对外依存度高。目前，宁波仍处于工业化进程中，制造业大而不强，关键核心技术对外依存度高。随着制造业的规模化和现代化，宁波制造企业开始大幅度投入，采购国外先进技术和设备，一些企业已经与外资企业协同开发，但是仍未掌握核心技术，宁波较多制造企业集中在较为低端的工业生产，关键零部件如自动变速器、发动机控制系统等都由外资企业所掌握，这就造成宁波制造企业低附加值、低科技含量、低价格的局面。

　　（2）缺乏长期充足的资金支持。在《中国制造2025》的规划中提到高档数控机床和机器人的研发和使用，需要大量的资金投入和资金支持。企业在维持生产经营活动的同时需要资金投入以扩大生产，技术开发、设备购入以及核心技术都需要大量资金，企业对高端设备和技术的投入短期内对于经济利润没有较为明显的改善。这就需要政府对高端设备和技术进行研发。

　　（3）缺乏专业技术人才。相对宁波对技术人才的要求以及智能制造发展的要求，宁波市技能人才培养还存在较大差距，技术人才供给出现明显短缺。现今，行业指导和企业参与职业教育普遍缺乏积极性，考虑更多方面因素，众多企业对于接受职业院校学生实习的积极性并不高。校企合作结果不尽人意，合作内容和形式都较为单一。

　　（1）引入高端制造装备并掌握核心技术。宁波市政府可以资助企业自身开发或从国外引入高端材料和制造设备，同时为其配备专业的研发团队，在研发新技术的同时，关注和结合目前国际上已有的技术，在技术专利上不与其他国家发生冲突，但又能保证拥有该项技术的同时有新技术的支撑。从而改善工业原材料普遍存在的产品质量低、或者质量不稳定的情况，以及生产企业必须根据原材料情况进行调整，而造成的生产周期长、产品质量低的状况。

　　（2）保障充足有效的资金投入。企业应该积极寻找合作伙伴，筹集充足的资金，以自身的特点和优势、技术和质量吸引外资流入，或是与政府项目进行合作，从而在品质上进行强有力的推广和宣传，实现企业的发展和市场的扩张。同时，政府应支持企业围绕智能工厂开展管理经营模式创新，应当对制造企业加大人力、物力以及财力等方面的全面投入和支持。另外，企业应该从自身实力出发，结合自身发展情况，合理投入资金至相关产业链，实现产出和资金投入的正比增长，实现有效的资金投入和利润的增长。

　　（3）增强自身创新能力，实行“开放式创新”。企业发展应当从要素驱动转变为创新驱动，树立强烈的创新理念，转变仅仅依靠人力的传统生产模式，努力构建成本更低廉、产能更迅速、质量更稳定的无人化工厂，简化产业链，提高生产效率，同时进行产品技术创新，以技术优势带动品牌优势，以提高自身核心竞争力。同时，要采取创新优化的管理经营手段，例如将层级式组织结构转换成扁平式组织结构，减少因管理流程中繁复的手续所造成的时间上的损失。

　　（4）加强高素质人才的培养和引进。真正技术研发还是在人的身上，这是企业发展的隐形竞争力。我国的工业结构中，大型国有企业仍占主导地位，总体产能过剩，经济下行压力大，高质量产品创新能力都需要提升。社会环境中，青年人、大学生嫌弃黑脏乱，工业企业中招工困难，高素质人员缺乏，社会对工业企业从业人员评价低，直接影响工业企业的质量提升和效益提升。因此，加强高素质人才的培养势在必行。企业可以加强与周边各高校的合作，建立起人才合作培养机制。同时，加大内部员工培养力度和招聘优秀人才相结合，完善多层次人才体系，也是不可忽视的的关键一环。

　　宁波自2015年被设为“中国制造2025”试点城市已整一年，在智能工厂的建设上以技术创新和新产品开发为突破点、以自主创新为发展手段，在生产总成本、产品上市周期和企业管理都有优化。面临的问题主要是对资金、人才和政策的缺乏，而这些问题都可以通过多方面的联合，以一定的手段得以解决。《中国制造2025》下智慧制造的目的和对智能工厂的建立都可以达成。

　　[摘要]当今社会科学技术日新月异，科技产品更新换代的速度让人咋舌。智能产品在人们的生活中更加普遍，人们对智能产品需求越来越多，且对于智能技术的先进性、稳定性等质量要求也越来越严格。就目前的现状来讲，我们的生活已经离不开人工智能了。智能技术已经成为新技术改革的核心内容，将带来巨大的经济效益。要想在智能技术的发展方面有所突破，打造智能经济新动能是十分必要的。而在智能制造经济新动能中的财务管理工作是十分关键的，今天我们就对智能制造经济新动能中的财务管理来进行探讨。

　　当今，电子产业的发展在经济发展中起着十分关键的作用。智能信息技术在个人消费、工作、医疗等方面都起到了十分重要的作用，给人们的生活带来了便利。但电子产业的发展也遇到了难以突破创新的问题。人们对一些智能机器人以及虚拟现实技术等新兴电子产业开始有了浓厚的兴趣。这促进了新兴智能技术的产生与发展。为了能更好地促进电子产业的发展我们需要对目前的产业所面临的问题深入了解并想出对策。只有这样，才能打造经济新动能。无可置疑，新经济动能必定带来一定的经济效益，为了智能制造更好的发展，财务规划管理也是其中重要的部分。

　　智能制造产业虽然发展迅猛，但已到了一定的程度。为了找到创新发展的突破口，必须对当前市场进行分析，找出智能制造产业面临的问题和挑战，想出对策应对，为智能制造的持续发展注入动力。通过调查分析，对此有了一定的了解。

　　核心技术和高端产品供应能力不足。产品制造多于产品创造。归根结底是因为我国电子产业核心技术依然处于一种急需外来核心技术支持的阶段。创业创新支撑体系和公共服务平台不够完善。现在是数字信息时代，智能制造产业的发展对于创业创新支撑体系的依赖性高，而公共服务平台不完善使得消费大众对电子产品的了解和反馈有一定的阻碍。为了生活便利，人们经常在应用市场下载一些新研发的应用软件，但有的智能硬件在各类应用市场的云端服务层存在数目众多、组织混乱、标准不统一，且存在生态化碎片等问题，制约了智能软硬件的持续升级开发。此外安全性、兼容性、可靠性、标准模糊等问题仍然存在。

　　传统智能制造产业供给侧和应用侧的互动不显著，重要行业领域在信息化应用中供给方与应用方缺少良性互动。高端产品供应能力不足，难以满足高端客户的需求。这些都会阻碍我国智能制造产业的发展，这就要求我们必须掌握核心关键技术，提高高端产品的供应能力。

　　随着物质生活水平的提高，人们对智能产品的需求从通信工具、家电转化为智能衣物、智能机器人等新兴智能产品，这就是智能制造中的新动能。所以要注重这些新兴智能产品的开发和制造，打造经济新动能，开创新空间。

　　第一，引进高水平的智能科研人员。人才是技术发展的核心，要注重人才的培养，引进新型的创造性人才，打造新的智能产品来满足人们对新型智能产品的需求。新型智能产品更快地更新换代，智能经济的发展才能不断地提供新动能，相辅相成。

　　第二，注重经济新动能的探索。对广大人民群众的需求，必须要深入了解。只有深入了解，才能投其所好，创造出所需要的智能产品，开创经济发展新领地，抓住发展要点，把握好商机，打造经济新动能，智能产业的发展才会更有前途。

　　由于机构庞杂，权力的过于集中，会导致权力滥用、管理片面、管理效率低下等问题，尤其是财务管理关系着整个行业的命脉，所以财务管理中一定要注重权力的有效分散。只有权力有效分散了，各种权力之间才能相互制衡，才能保证管理工作中少出纰漏，资源才能得到有效的配置，才能发挥规模经济效应。而且权利的有效分散，利于财务管理的决策，经过各个管理职位上人员的讨论最终达成共识的财务决策，不仅降低了策略失误的可能性，而且集思广益，利于财务决策的统一性及可操作性，避免决策片面化。所以必须妥善处理好财务管理权力的集中与有效分散。

　　在实际工作过程中必须保证财务和业务的统一。两者只有保持同步，才能促进新动能经济的和谐。所以在财务管理过程中，一定要实现财务和业务的统一，只有以此为前提条件，经济新动能的发展才会有前途，智能产业的明天才会更加美好。

　　根据以往的经验，预算准确性对企业财政收入有显著正影响，财务信息效度对预算准确性有显著正影响。所以我们对于财务信息的记录、整理、核对等一系列工作都要认真对待，提高财务信息的效度。执行过程中如遇市场环境改变、国家政策调整等，预算要及时调整偏差，财务部门应建立相应的有效机制，规范企业各种生产经营行为，将其所有经营行为都纳入科学化管理的轨道上，在经营管理、资金监控和物资调配等方面实现同步控制信息流、资金流、物资流。

　　对于投资重点应用领域，我们要另辟蹊径，重点推动一些基础好、潜力大的应用的发展，使得这些应用快速普及，先行示范，带动智能技术的整体发展。并在这推动过程中形成一种标准，使得其他的应用也带动发展，进而逐步标准化、规范化，直至促进电子产业整体的发展。我们有理由相信我国的电子产业的前途将是一片光明的。在此过程中，财务管理的资金投入的比重十分关键。财务管理人员应充分考虑这些问题，依经济发展的风向及公司全局性的战略决断，财务在重点应用领域的投资的把握与运筹发挥着重要作用。财务管理得当，投资到重点应用领域的项目会为经济新动能的打造制造一定的物质基础，有了这些物质基础，我们加大在新动能方面的资金投入，快速壮大新动能经济，从而促进智能制造产业的发展。

　　智能化的到来使得电子产业的发展进入了“调速换挡期”，智能化转型孕育着发展的新动能经济。发展新动能经济的重中之重则是财务管理的新思路的突破。我们只有意识到这一点，我们的电子产业才有希望。所以，我们要合理进行财务管理，针对所面临的问题和挑战提出对应的策略，促进电子产业的转型，打造智能技术l展的新动能。需要财务管理对新动能技术各个环节分配合理，对于重要的环节、领域要加大资金分配。只有足够的资金支持，新动能发展的速度才能快速提升。所以经济新动能中的财务管理工作十分重要。这就要求财务管理讲究方式方法。也就是以上所说财务管理中应该注意的问题。

　　[摘要]制造业要素供给的巨大变化，使苏州对发展具有要素集约效应的“智能制造”有迫切需求。库卡机器人、发那科、微软苏州研发中心、绿的谐波等20余家企业的调研表明，智能制造时代的人才，除了要具有良好的职业道德和工匠精神外，还须具备以下能力：①精通专业技术；②极强的多领域理解力和沟通合作能力；③极高的人文素养和认知境界。苏州在实施人才优先发展战略中，已形成了“姑苏领军人才―紧缺人才―高技能人才”等人才层级，人才高地已初现雏形，但对于“智能制造”发展所急需的专业技术人才、中高端复合型人才，以及创新创业人才供给仍然捉襟见肘。因此，苏州应通过创新政府资金资助方式，加强长三角与国际区域人才交流与合作，完善智能制造人才培养培训计划，打造人才乐业环境等措施，有的放矢地培养、吸引、留住“智造”人才，使人才服账罩荨爸窃臁薄

　　人才资源是推动一个地区经济发展的力量之源。无论是德国的“工业40”、美国的“工业互联网联盟”，还是我国的《中国制造2025》和“互联网+”，都将变革的方向瞄准了代表先进制造业的“智能制造”产业。苏州经过改革开放近四十年的高速发展，制造业要素供给已发生巨大变化，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，苏州对发展具有要素集约效应的“智能制造”有迫切的要求。“智能制造”正在重塑人们既有的生产、生活模式，对从业人员的技能、素质提出了更高要求，苏州已有人才数量、技能与素质是否能满足智能制造业的发展需求，如何培养、吸引、留住“智造”人才，使人才服务苏州“智造”，是本文的研究目的。

　　“智能制造”（Intelligent Manufacturing，IM）源于人工智能的研究。一般认为“智能”是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是获取和运用知识求解的能力。“智能制造”通过智能机器与人的协作，去扩大、延伸和部分地取代人类在制造过程中的体力与脑力劳动。机器人、人工智能、虚拟现实、无人机、3D打印、无人驾驶、智能物流、智能装备、智能家居是目前智能制造已涉及的发展领域。2015年我国智能制造产值在1万亿元左右，2020年有望超过3万亿元人民币，年复合增长率约20%。智能制造的快速发展对人才供给模式产生巨大冲击，人才标准与企业岗位需求迫切需要加速对接。

　　课题组对库卡机器人上海有限公司、ABB上海公司、宝时得机械（中国）有限公司、微软苏州研发中心、科沃斯机器人科技（苏州）有限公司、苏州绿的谐波传动科技有限公司、苏州纽威阀门股份有限公司、易程（苏州）电子科技股份有限公司，等10余家企业的调查结果表明：智能制造时代的人才，除了要有良好的职业道德、工匠精神、扎实的基本功和基本的学习能力外，还须具备以下能力：①精通专业技术。专业技术作为支撑智能制造专业化分工的手段与条件，是智能产品升级和智能技术体系的创新要求。②极强的多领域理解力和沟通合作能力。比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集，同时能懂这三方面的人才是可遇不可求的。所以，在实际工作中，一定需要不同背景的人才共同协作，因此要求相关协作人员具有极强的多领域理解力和沟通合作能力。③极高的人文素养和认知境界。智能制造，是为了探索人类自我认知和极限、人和机器的关系、机器和机器的关系……并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。智能产品，本质是其设计者认知能量层次的外化，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。

　　自2007年启动 “姑苏人才计划”以来，苏州人才总体呈现出“量质齐升”态势。目前，“姑苏领军人才――紧缺人才――高技能人才”人才层级已逐渐成型。苏州市统计局的《苏州市2014 年人才发展状况简析》显示，截至2014年年末，苏州全市人才资源总量已达 21204 万人，其中专业技术人才 13661万人，高技能人才 4663 万人，高层次人才 1553 万人。从职称看，高层次人才中，苏州拥有正高职称的有4300 人、副高职称的有61100 人；从学历看，博士10500 人，硕士 93200 人，分别同比增长 162%和 203%。截至 2014 年年末，入选省“双创人才”累计达 501人，连续八年位列全省第一；入选国家“千人计划”专家累计达 157 人，处于江苏省领先水平。此外，苏州不仅建设了生物纳米园等近20个产业园区、63家省级以上科技孵化机构，还建成苏州科技城、独墅湖科教创新区、中科院纳米所、医工所等重大创新载体。这些平台的构建，吸引了大批高技能高层次人才集聚苏州。从科技成果看，截至 2014年年末，苏州全市累计有33项成果获国家科技奖，其中科技进步奖 28 项，技术发明奖4项。

　　《苏州市人力资源市场供求状况分析报告》显示，苏州制造业人才需求旺盛。以2013年一季度至2014年二季度为例，制造业人才需求占苏州人才总需求比重基本维持在63%以上。然而，与人才需求形成强烈反差的是制造企业人才缺失现象严重，苏州市统计局的《2014年苏州企业人才调查》结果显示，制造企业人才招聘艰难，主要表现在三个方面：（1）用人难。调查显示，制造企业人才缺失比重为618%，其中，390%的企业存在短期性人才缺失，98%的企业面临长期性人才缺失。从缺失工种来看，熟练可操作性技工缺口最大。（2）留人难。2014年年末苏州企业用工总人数为288万人，新招录员工79万人，离职人数59万人，离职率达170%。其中，制造业离职率最高，达256%。（3）招人难。多数制造企业反映招人难。从主要原因看，有约737%的企业认为求职人员中缺少受过培训、具备技能和经验的人员；约462%的企业认为求职者对薪酬期望过高；认为可供选择的求职人数减少、求职人员的专业知识不符合岗位要求的企业分别占到414%和335%。

　　先进制造业因处在苏州产业结构转型升级的发展过程中，多数企业正根据市场需求变化进行结构性调整，人才需求的重点正从数量向质量转变，未来人才需求方面以中高端技术类与综合管理类岗位为主。《苏州市重点产业紧缺人才需求目录》（以下简称《目录》）所涉及的9大产业中，先进制造业有五大产业被列入紧缺人才目录。目录将岗位紧缺指数分为“1～5”五个等级，其中“5”等级为紧缺度最高的急缺岗位。在2016年《目录》中，先进制造业的新一代技术产业中，自动化工程师、软件工程师等岗位，紧缺程度均为“5”。而人才紧缺的原因中排名前两位的是“市场上符合岗位能力要求的人才数量少”（39%）与“专业对口领域的人才数量少”（31%）。

　　随着产业结构持续优化，苏州制造企业对于专业技术人才的需求，特别是有信息传输、计算机服务和软件业工作经验的人才需求相当急迫。《苏州市人力资源市场2016年第三季度供求状况分析报告》的职业供求情况分析显示，专业技术人员的市场需求量为266341人，比重为3833%，求职数为183240人，比重为2904%，求人倍率为143，在所有职业中求人倍率最高。如果按技术等级分类，从职业资格五级到一级、从初级到高级专业技术职务，需求与求职都呈现技术等级越高，人数越少、求人倍率越大，供求关系越趋于紧张的情况。求人倍率增加最多的是职业资格一级（高级技师）类别，比二季度增加了217。与2015年同期相比增加最多的是高级专业技术职务，增加了058。可见，高级技术人才短缺问题仍然突出，结构性矛盾依然存在。

　　埃摩森研究院2015年苏州中高端人才招聘报告显示，在被调查的204家苏州企业中（被调研的企业既包括近几年新成立的创新型企业，也包括有数十年历史的传统企业），约70%的受访企业表示都有中高端管理人才招聘的需求，且人才需求集中在复合型人才，即专业技术能力以及管理能力两个方面。其中有37%的企业急需懂技术、懂管理的中高端人才；34%的企业急需懂市场、懂管理的中高端人才；42%的企业急需懂技术、懂市场的中高端人才；32%的企业急需懂管理、懂资本运作的中高端人才。但受访企业几乎都表示面临中高端人才招聘渠道不畅，市场人才储备不足等问题。

　　此外，报告还显示，在中高端人才关注的五大行业中，互联网行业是最被关注的行业，占比达到16%。随着国家对“互联网+”的大力推进，苏州互联网・游戏・软件行业的高速发展也备受瞩目，其对高端人才的吸引力也是毋庸置疑的。此外，电子・通信・硬件行业因是与互联网产业紧密相关的行业，在吸引中高端求职者中，仅次于互联网行业，占比达13%。

　　在创新驱动的诸多要素中，人才特别是创新人才是核心要素。苏州人才高地已初现雏形，但与北上广等城市相比，仍有差距。其中之一，就是创新类人才占比偏低。苏州的人才结构，特别是高层次人才构成中，创业类人才居多，创新类人才比例偏低。有三组数据可以说明：①在苏州已立项资助的共544个姑苏创新创业领军人才（团队）中，仅22个是创新类；②在公布的2014年省“双创计划”引才名单中，苏州有98人入选，其中，创新创业类共78人，78人中创新类为21人，创业类达57人；③在苏州157位入选国家“千人计划”的高层次人才中，创新类为28人，创业类为95人。其中之二，从城市能级角度看，苏州的政策、资源等对人才的吸引力也还不够，在产业环境、产业规模等方面，与上海、北京、广州等一线城市相比有一定差距，人才创业首选度还不够高，这从姑苏领军人才的创业经历可以看出。在立项的500多个创业人才（团队）中，约70%的人才（团队有在其他地方的创业经历（其中，20%来自北京，27%来自上海，6%来自广东）。主要原因是，苏州的创新创业综合环境与北上广深相比有差距，产业内的企业多处于成长期，组织架构尚不完全，职业发展空间、薪资水平等在吸引人才方面不具备明显优势。

　　互联网思维下的“创新模式”，使人们调配资金、技术和信息等生产要素的便利程度远超过去，也使提供智慧和创意的人力资源上升为决定成败的重要因素。长期以来，苏州政府通常采取资助项目和企业的方式，激励企业家参与苏州经济改革。然而，这种传统的资助方式，获利的多是项目中介人员和企业主，从而挫伤了技术人员的积极性。对于依靠智力资源的智能制造领域来说，专业技术人员应该成为项目资助的主要获利方之一。因此，苏州政府应顺应时展新特点，创新项目资金资助方式，使实施项目的技术人员能从中直接受益。比如，鼓励企业采用众包方式，借贷“大众智慧”，这种项目资助方式，可以将企业的发展目标和项目实施人员的经济利益捆绑在一起，使项目实施人员直接从中获益，从而可以激发出专业技术人才的创新动力。

　　在中国经济发展的转型期，长三角地区同样面临着经济结构调整以及产业转型升级的问题，苏州作为长三角经济发达城市，应抓住历史机遇，依据“互利共赢、优势互补”的原则共谋发展，通过人才招聘、培养、交流、合作等方式，积极参与长三角地区全方位、宽领域、高起点、的人才开发与协作工作。通过建立人才资源区域开发协作机制，与长三角其他地区建立多渠道、多层次、长期稳定的跨区域人才协同发展关系。通过“走出去，请进来”的交流方式，与长三角地区科研机构、高等院校知名企业等建立全方位合作关系，提升苏州人才平台的质量层次，形成多类型跨区域的长三角人才交流合作平台。

　　国际人才有四个判断标准：①是否具有广阔的国际视野和全球思维；②是否具有良好的跨文化沟通能力；③是否具有较强创造价值的能力；④是否通晓国际规则和惯例。随着苏州智能制造产业的快速发展，苏州应该进一步采取有效措施，引进、培养一批符合四项标准的国际优秀人才。一方面，苏州应该引进具有国际领先水平或全球影响力的国际领军人才，实现苏州人才集聚从“量”向“质”的转变。另一方面，苏州应引进国外培训机构，拓展境外人才培养渠道，鼓励和支持有条件的高校与海外高水平教育机构进行国际化合作，培育具有国际化素质的本土人才。同时，苏州还应探索国际化人才管理制度，通过市场机制在全球范围内配置人才，从而推动苏州人才国际化程度的提升。

　　44以紧缺专业技术人才和高层次创新人才为重点，组织实施人才知识更新工程和卓越工程师培养计划

　　紧缺专业技术人才和高层次创新性人才是智能制造业的发展引擎，对智能制造的发展起到引领和驱动的作用。紧缺专业技术人才和高层次创新性人才队伍建设，应瞄准世界高端产业水平，组织实施人才知识更新工程和卓越工程师培养计划。在实施智能制造业重点工程项目、科研项目和建设项目中，以产品设计、技术验证、专用设备及新工艺研发等科技创新活动为依托，培养大批技术研发、设计、工艺、工程、检测等方面的优秀人才。同时，加强本地高校与制造业相关信息技术、工程技术和管理类学科专业建设，适度超前培养人才，在智能制造企业中设立一批 “工程创新训练中心”。进一步加强企业紧缺专业技术人才和高层次创新人才的继续教育，鼓励和支持企业开展在职培训和高级研修，系统培养大批智能制造相关产业关键领域的紧缺专业技术人才、复合型专业技术领军人才和优秀创新团队。

　　人才引进和培育是人才建设的两条重要途径，通过人才引进解决苏州智能制造人才匮乏的“燃眉之急”，通过人才培育，搭建苏州智能制造人才层次梯队。苏州应依托本地知名企业、科研院所以及各类创新创业中心、科技园区的研发资源，建立智能制造人才培训和输送基地，自主培养一批智能制造高端人才，以人才高地造就产业高地，以人才结构优化促进智能制造产业结构的优化；鼓励各类主体积极创办多类型社会化培训机构，开办各类智能制造人才培训班，建立“智能制造工作室”等人才培养平台；依托苏州地方高校的学科优势和研究专长，结合产业发展需要，有针对性地培养适应苏州产业发展要求的各级各类智能制造人才，从而为苏州智能制造产业的发展提供人才储备和人力资源保障。

　　继续发扬苏州服务型政府职能，尝试国际化模式，建立一套服务智能制造人才发展的工作机制。在“崇文、融和、创新、致远”城市价值观的指引下，尊重智能制造高端人才在科学领域的自由研究及个人的特殊禀赋和个性，改革科研评估体系过分强调“短、平、快”的人才评价机制。通过政策引导、制度规范等方式督促用人单位建立现代化人才管理机制，为智能制造人才提供良好的工作环境和创业环境。通过“国际精英创业周”和“赢在苏州”等创新创业活动，邀请海内外“智造”业高层次人才与创业资本、创新载体、创业团队等智造业要素进行有效对接，促进智能制造优质科技成果在苏州实现产业化。探索国际化人才管理制度，实现专业技术人员职业资格的国际互认，完善国际化人才发展环境。不断提升苏州的文化软实力，构建丰富、多元、相融的文化氛围，提高智能制造高端人才对苏州的融入度和认同感，努力打造苏州 “智造”人才安居乐业大环境。

　　摘 要：在我国建设“工业4.0”的大背景下，新一次的工业革命正如火如荼的展开。智能制造作为新一代制造模式的典型代表，自20世纪80年代第一次提出，就收到了学术界和工业企业的广泛重视。但是现阶段工业界并没有建立起非常成功的智能制造体系，主要原因是对于智能制造内部原理的研究并不透彻，同时对于智能制造的发展趋势把握不准。本文立足于智能制造体系的本质，通过对现阶段国内外智能制造体系架构的研究，提出了未来一段时间内该体系发展的趋势。

　　智能制造是最新的制造模式之一，具有广阔的发展前景，智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统，对外操控机器人的动作，完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系，原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向，是我国实现制造业跨越的必经之路。

　　智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的，主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看，智能制造体系指的是应用集成工程的思想，通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术，最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人，所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。

　　智能制造在上世纪八十年代提出之后，在国际范围内形成了三个主要的研究中心，分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床，智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能，具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸，进而形成了一种开放性的操作系统，日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂，融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言，我国在该领域的研究起步较晚，九十年代后才申请成立了第一个智能制造国家级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。

　　智能制造的应用正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。然而，虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究，然而却难以得到工业界的广泛应用和推广，同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈，其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻，同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。

　　智能制造的总体架构自下而上包括业务层、运作层、功能系统、功能单元、支撑技术五个层次。智能生产线各个层次间相辅相成，联系密切，其中系统以需求订单为输入，以信息系统为核心，集成自动化上下料等多个子功能系统，以基本功能单元及支撑技术为依托，推动智能制造生产线的正常运作，实现大批量产品定制及个性化客户服务的目标，从而最大化地满足客户和市场需求。其中各个层次的内容及构成如下：（1）系统业务层：即系统目标，是为客户提供大批量定制产品及个性化的客户服务。（2）系统运作层：主要包含精益化、数字化和敏捷化等最新技术。（3）功能系统层：设备预警，优化加工参数，监控生产的全过程，精度检测的在线实现，最终通过信息技术系统进行集成。（4）功能单元层：此部分承担设备和加工装备的信息传输，使用传感网络和通信网络技术。（5）支撑技术层：系统设计技术主要有传感技术和模块化技术，设备故障诊断和维修系统，安全维护和设备及信号的有效识别。

　　智能制造想要完全提出人工干预，实现完全意义上的机器自主控制与分析，就需要建立一个智能化、数字化、信息化程度较高的企业管理网络，通过该网络完成产品的设计、装配制造直至仓储物流的全过程控制，其中还包括问题产品和故障设备的自动处理和维修。但是现阶段我国制造装配企业在各个制造要素的互联互通方面存在不小问题，主要体现在智能制造体系各功能单元之间横向、纵向集成通讯、端口到端口的信号传输。数据格式、通讯协议和语言识别等基础性的内容还没有完全解决。随着物联网、大数据和云计算等最新技术的融合，各功能单元之间的通讯是必须要解决的问题。人机交互、设备与设备之间、生产制造和仓储物流之间的信息交互都是困扰智能制造体系构建和发展的一大难题。

　　智能制造体系的柔性化方向石油柔性智能装配引发的，基本的基本思路为：柔性装配的研究层次从上到下分为柔性工装、柔性工艺规划和柔性车间调度。主要涉及的研究思路包含结构优化设计、工装驱动数据自动生成、装配顺序划和分配方法研究以及智能调度技术。柔性化发展是基于只能装配生产线上可能出现的各种问题及产品，所提出的新型发展方向。这其中可变参数和柔性调度是最重要的研究领域。

　　精益化的研究发祥包括四个方面的内容：（1智能制造环境下的自适应快速换模技术；（2）设备自诊断、自适应和自修复技术所组成的全员设备维护技术；（3）生产流程自动化的3P技术，该技术能够将生产过程中的资源浪费在设计和工艺研究等源头环节中进行降低；（4）均衡混流生产技术，该技术是基于对生产计划的合理规划以及现场动态调整和调配等智能制造手段进行的。

　　敏捷化主要有以下连两个研究方向：首先，对于客户订单变化的快速响应是只能制造的一大特点，通过前期客户需求的调查，在大数据分析的基础上，使用神经网络等算法对客户的订单可能发生的情况进行预测，并拟合相应的相应曲线，得到响应基本函数，然后优化设计生产关键因素，最终大幅度减少客户需求响应的时间。其次是对于功能单元的设计和配制。在使用智能制造生产线的时候，需要对参与生产的各要素（包括软件设计、硬件要求和工艺流程设计等）归类的功能模块划分。在功能划分之后组建各自成体系的模块单元，并配置相应的算法，以达到提升智能制造体系柔性化和可重构性的目的。

　　工业时代经历了三次大的变革，现在的工业4.0时代最主要的特征是智能化和远程控制，重点在于利用互联网技术、物联网技术、信息处理技术和智能机器人技术，最终实现产品加工的更高层次的自动化。本文通过对智能制造体系的深入分析，认为我国虽在在该领域取得了举世瞩目的成就，但是在智能化的本质和原理方面的研究仍然不足，未来建议在智能制造柔性化、精益化和敏捷化方面开展研究。

　　“一些地方式地推进‘机器换人’，认为这就是智能制造，这是一种片面化简单化的理解。”

　　全国政协委员、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰在政协十二届四次会议大会发言中指出，作为新一轮科技革命的核心，智能制造能够大幅度地提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，已成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。同时，智能制造也是我国加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造业强国的重要举措，是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。2015年5月，国务院印发的《中国制造2025》，明确提出智能制造是今后我国制造业发展的主攻方向。然而，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，需要不断探索乃至试错。

　　在徐晓兰委员看来，机器人并不能完全替代人工。智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工；服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题。总的来说，智能制造或机器人并未对社会就业率带来较大影响。

　　与此同时，机器人正在创造新的就业岗位。智能制造与机器人是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态更可吸纳大量劳动力。例如，新一代工业机器人、无人机、教育娱乐机器人等产品的国内外需求广泛、发展潜力巨大，将是我国实施“走出去”战略的重要智能装备和产品，也将是我国制造业向产业链中高端演进的重要抓手，可创造大量工作岗位。我国只有牢牢把握新一轮科技革命和产业变革所带来的发展窗口期，才能真正迈入制造业强国行列。

　　徐晓兰委员提出了几点措施建议：一是正确认识智能制造的深刻内涵。任何新技术、新产业在促进社会进步的同时，也会带来一些挑战。我们要特别注意对前瞻性和颠覆性技术的研究，要不断深入探讨产业生态和商业模式的变革对制造业发展的深刻影响，促进《中国制造2025》战略的实施。

　　二是分业施策优化产业规划布局。下大力气突破材料、核心零部件、生产工艺、系统集成、工业CPS（信息物理系统Cyber-PhsysicalSystems）等智能制造领域关键技术，针对不同产业环节采取更具针对性的政策。

　　三是打造制造业强国要标准先行。加快推进制造业领域标准体系建设，形成以标准带产业、产业促标准的良好发展格局。

　　四是加强智能制造人才体系建设。建立智能制造人才库，健全一线科研、技术人员激励机制。推进分类侧重培养，从科学研究、技术攻关、工程应用等方面培养各领域专业人才。

　　摘要：认为当前亟需泛在信息制造技术，使生产制造过程在广度上实现互联互通，在深度上实现信息空间和物理空间的融合。为此，提出了一种泛在信息化智能制造系统及相关技术群，实现制造资源的网络化互联，信息资源的语义化表达和制造服务的自组织运行。此外，还指出如何实现多种数据流的混合传输，如何实现异构信息的集成与互操作，以及如何面向复杂时空关系建立抽象模型，是需要解决的挑战性问题。

　　制造I经历多年发展，企业内部业务分工日趋明确，总体上可以划分为两大领域，即纵向生产管理控制和横向产品生命周期管理。根据ANSI/ISA 65[1]和IEC 62264-3[2]的定义，纵向生产管理控制可以概括为3个层次：经营决策、计划调度和生产控制；横向产品生命周期涉及4个领域：产品设计、工程实施、生产运行和产品服务。随着自动化、计算机和网络技术的发展，上述不同领域和层次逐渐形成了相应的计算机系统和网络，其中计算机系统包括企业资源计划系统（ERP）、制造执行系统（MES）、数据采集与监测控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS。 傲世皇朝招商主管，