在智能制造过程中，设备可以进行自我感知、自我分析、自我决策等智能活动，减少设备响应问题的时间，实时反馈和优化生产物流信息，提高企业生产效率。
智能制造可以分为三个层次:
一是智能制造装备，这离不开智能装备的支撑，包括先进的数控机床和配备新型传感器的智能化。机器人、智能化成套生产线等。，以实现生产过程的自动化、智能化和高效化；
二是智能制造系统，是由智能设备和人类专家结合物理信息技术构建的智能生产系统，能够随着技术进步和工业实践不断学习和优化自我，动态发展；
三是智能制造服务。结合物联网的智能制造过程覆盖了产品设计、生产、管理、服务的全生命周期，可以根据用户需求定制产品，最终形成全生产服务生态链。
智能制造企业控制着产品从生产到运营的全生命周期。通过整合生产流程、供应链物流和企业商业模式，将业务和制造流程有效串联，最终使工厂运行在一个灵活、敏捷、智能的制造环境中，极大地优化了生产效率和稳定性。
随着互联网技术和信息数字化技术的快速进步，大规模普及智能制造成为可能。经过十余年的技术积累，在21世纪的第二个十年，智能制造在全球范围内迅速发展，制造强国不断推出新的措施，通过政府、行业组织和企业推动智能制造的发展。工业制造实力，培育行业竞争优势。2011年，美国实施“先进制造业伙伴计划”战略，2013年，德国提出“工业4.0”计划，2014年英国推出“高价值制造”战略，2015年日本颁布“机器人新战略”，2016年，欧盟颁布“数字欧洲”工业计划”。智能制造产业的升级在世界范围内逐渐扩大和出现， 而中国的智能制造也应运而生。2015年5月，我国发布《中国制造2025》文件，也指出要把智能制造作为制造业发展的主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系。这些战略表明，智能制造已成为制造业的重要发展趋势，推动新的生产管理方式、商业运营模式和产业发展模式的形成将对全世界具有重要意义工业产业结构影响显著，进而导致第四次。工业革命。
装备制造业是制造业的核心和支柱，是社会经济发展的基础产业，是各行业产业升级和技术进步的基础条件。高度发达的装备制造业是实现工业智力的必要条件也是一个国家技术水平和综合国力的集中体现。经过几十年的发展，我国装备制造业已经形成门类齐全、产业规模巨大的产业集群，少数产品达到世界领先水平，取得了良好的成绩。但仍要认识到，我国传统装备制造业仍面临高端核心技术依赖国外进口、技术创新体系不完善、产品产能过剩等问题。
如今，智能制造在中国的快速发展为传统制造业的升级提供了良好的机遇。加快装备制造业的智能化，建立完整的智能制造装备产业体系，是实施工业信息化与信息化深度融合战略的重要举措。智能制造可以推动装备制造业的智能化升级，进而通过装备制造业的智能化改造，推动智能制造在全行业的普及，可以更好地实现中国的制造强国梦。
智能制造发展的主要领域
通过分析智能制造的发展现状可以知道，智能制造的集成创新和应用示范主要集中在感知、控制、决策和执行等核心关键环节。通过推进产学研联合创新，攻克关键技术，提高质量和可靠性；通过集成开发一批重大成套设备，推动工程应用和产业化。以下六个领域是智能制造的重点研发方向。
工业机器人
工业机器人工业机器人(IndustrialRobot)是集计算机技术、制造技术和自动控制技术于一体，配有传感器和人工智能系统的智能生产设备。其主体由机体、控制器、伺服驱动系统和检测传感器装置组成，具有拟人化、自控、可重复编程的特点。随着人工智能技术、多功能传感技术和信息采集、传输、分析技术的快速突破和推广，配备了传感器、机器视觉和智能控制系统。工业机器人逐渐呈现智能化、服务化、标准化的发展趋势。智能制造工业机器人根据对环境变化的感知，通过物联网，我们可以在机器和设备之间、人和机器之间进行交互， 并对环境做出独立的判断和决策，从而减少生产过程对人的依赖；服务需要未来机器人与互联网结合，在线下的基础上，实现线上主动服务；标准化指的是机器工业机器人的各种组件和部件被模块化，通用改变，制造工业机器人使用更加方便，降低了制造成本。
智能数控机床
智能数控机床是数控机床的高级形式，它结合了先进制造技术、信息技术和智能技术，具有自学习能力，能够利用历史数据预测自身的加工能力，估计设备零件的使用寿命。能够感知自己的加工状态，监控、诊断和纠正偏差；智能评估加工工件的质量；通过各种功能模块，可以实现多种加工工艺，提高加工效率和控制程度。其发展方向是智能化、多功能化和控制系统小型化。
3D打印(添加制造)
3D打印技术以数字模型文件为基础，使用粘合材料，逐层添加材料，生成三维实体。因此，它也被称为附加制造(AM)。它是集数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学、化学于一体的尖端综合应用技术，能够很好地控制个性化、小批量产品的成本。预计未来还会有更多。此外，为了节省支撑材料带来的打印成本，未来3D打印会向无支撑的研究方向发展，比如现在已经成熟的悬浮式3D打印和高速激光烧结(HSS)。
智能传感器
智能传感器(Intelligent Sensor)是一种将被感测和控制的参数量化，并将其集成到应用中的智能传感器。工业基于网络的新型传感器具有高性能、高可靠性、多功能等特点，配有微处理器系统，具有信息采集、诊断处理和交换的能力，是传感器集成和微处理器相结合的产物。未来，智能传感器将更多地与微处理器和新工艺材料相结合，如用于形成三维微机械结构的表面硅微加工和新型微立体光刻技术，以提高传感器的精度，增加其环境适应性。同时与物联网、互联网相结合，实现联网，可以实时采集和传输数据。除...之外工业制造业也可以广泛应用于生活服务。
智能物流仓储
存在工业在4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节，由硬件(智能物流仓储设备)和软件(智能物流仓储系统)组成。其中，硬件主要包括自动化立体仓库、多层穿梭巴士、巷道堆垛机、自动分拣机器和自动导航搬运汽车(AGV)等。；该软件根据实际业务需求，对企业的人员、物资、信息进行协调管理，并对信息进行链接。工业物联网让整个生产高效运行。智能物流仓储在减少人力成本和空间占用，大大提高管理效率， 并且是降低企业仓储物流成本的最终解决方案。无人化是智能物流仓储的重要发展趋势。搬运设备根据系统给出的网络指令，准确定位并抓取货物。搬运到指定位置，以后普通轨道AGV就无轨了。搬运机器人替换。
智能检测和装配装备
随着智能传感器的不断发展，各种算法不断优化，智能检测和装配技术已广泛应用于航空航天、汽车零部件、半导体电子、医学和医疗等诸多领域。基于机器视觉的多功能智能自动检测设备能够准确分析目标物体中的各种缺陷和瑕疵，确定目标物体的整体尺寸和准确位置，并进行自动检测。装配实现产品质量的有效稳定控制，增加生产的灵活性和可靠性，提高产品的生产效率。数字智能装配系统可以根据产品的结构特点、加工工艺、交付周期进行全局规划，最大限度的提高。装配设备利用率。除了在航空航天和汽车领域的应用之外， intelligent detection and装配Equipment will have great potential in the field of agricultural product sorting and environmental protection.
Development status and situation at home and abroad
Development of manufacturing power
In the 1980s,工业Developed countries have begun to study intelligent manufacturing, and gradually put forward intelligent manufacturing systems and related intelligent technologies. In the 21st century, with the rapid development of network information technology, the conditions for intelligent manufacturing are gradually mature. After the international financial crisis, there was a bubble in the virtual economy, and the traditional manufacturing powers began to shift their focus back to physical manufacturing, and issued a series of national strategies for developing intelligent manufacturing (Table 1), hoping to stimulate domestic economic growth and consolidate their status as big countries by developing manufacturing.
美国:先进制造业伙伴计划，重塑工业竞争力
美国通过先进制造伙伴计划重新规划了制造业发展战略，并投入超过20亿美元用于先进研究。工业材料、创新制造技术和首个基于移动互联网的技术三代工业机器人希望通过发展先进制造业，实现制造业的智能化升级，保持美国制造业价值链的高端地位和制造技术的全球领先地位。当前美国智能制造的重点研究领域和内容:
智力机器人:结合互联网技术，增加机器人互动能力；
物联网:将传感器和通信设备嵌入机器和生产线；
大数据和数据分析:开发能够解读和分析大量数据的软件和系统；
信息物理系统和系统集成:开发大型生产系统，实现高效、灵活的实时控制和定制；
可持续制造:通过绿色设计，使用环保材料，优化生产工艺，开发能够提高资源利用率，减少环境有害物质排放的生产系统；
增材制造:将3D打印技术应用于零部件和产品制造，以减少产品开发和制造的时间和成本。
欧盟:数字欧洲工业计划，推进工业数字化过程
随着智能制造的兴起，欧洲各国都提出了相应的战略规划。在整合各国战略的基础上，欧盟提出了数字欧洲。工业推广欧洲的计划工业的数字化进程。该计划主要通过三种技术来加强欧洲:物联网(IoT)、大数据(BigData)和人工智能(AI)。工业智力的程度；将5G、云计算、物联网、数据技术、网络安全等五个方面的标准化作为发展重点之一，以增强各国战略规划的协调性。同性；同时，投资5亿欧元建设数字区域网络，大力发展区域数字创新中心，实施大规模物联网和先进制造业试点项目， 并期望通过利用云计算和大数据技术提升大数据，将高性能计算与量子计算有效结合。工业智力上的竞争力。
德国:工业4.0，构建智能生产系统
2013年，德国正式发布《保障德国制造业的未来:关于实施》工业4.0“战略提案”和意愿工业4.0上升到国家战略，期望做到第四次。工业革命的领导者得到了各界的支持。该计划是一个全新的制造业升级计划，其模式是通过工业网络、多功能传感器和信息集成技术将被分散和结合。工业制造单元模块被构造成多功能、智能和高度灵活的。工业制造系统；将在生产设备、零配件、原材料上加载交互智能终端，借助物联网实现信息交互和实时交互，让机器自主决策，对生产进行个性化控制；与此同时， 新型智能工厂可以利用智能物流管理系统和社交网络整合物流资源信息，实现物料信息的快速匹配，改变传统制造业中人机与物料的被动控制关系，提高生产效率。
日本:创新工业规划和巩固自动化生产力量的地位
日本提出创新。工业规划并大力发展网络信息技术，以信息化带动制造业发展。通过加速协同发展机器人、多功能电子设备、嵌入式系统、智能机床和物联网等。，打造先进的无人智能工厂，提升国际竞争力。制造工厂非常重视自动化、信息化与传统制造业的融合发展，已经得到广泛普及。工业机器人通过信息技术与智能设备的结合，以及机器设备之间高效的信息交互，形成新的智能控制系统，大大提高了生产效率和稳定性。2016年，日本发布了工业价值链计划提出了“互联工厂”的概念 并联合100多家企业共同打造日本智能制造财团。与此同时，中小型工业以企业为突破口，探索企业间的合作方式，将物联网引入实验室，增加工业与其他领域的融合与创新。
国内发展形势
我国对智能制造的研究始于20世纪80年代，取得了一些成果，但研究规模一直较小，没有形成完整的研究体系。新世纪金融危机爆发后，各国经济衰退引发了各国政府对制造业的更多关注，我国政府和企业也逐渐加大了对智能制造的关注和投入。
从最初的《智能制造装备产业十二五发展规划》到2015年《中国制造2025》的正式发布，国家发展智能制造产业的政策逐步完善。这些政策都是以发展先进制造业为核心目标，旨在提升制造业核心技术，逐步实现中国的制造强国梦。网络信息技术和先进制造技术的快速发展，为推动我国智能制造的发展提供了良好的条件，提高了我国制造业的智能化水平。
中国自主研发的多功能传感器和智能控制系统逐步达到世界先进水平。工业机器人智能数控机床、自动化成套生产线等智能装备制造技术也取得了长足进步，逐步形成了完整的智能装备产业体系。智能制造装备和先进技术在重点行业得到推广，离散制造业智能装备、流程制造业过程控制和制造执行系统的应用，大大提高了制造企业的生产效率。通过在代表性制造企业实施智能制造技术和装备，逐步形成了一些可复制、可推广的智能制造应用模式。 为未来进一步推进智能制造奠定了一定的基础。
中国的装备制造业是在新中国成立后才起步的。经过改革开放40年的支持和发展，其工业体系和相关产业链逐步完善，取得了很多突出的成绩。从以前的低端制造业到中高端，在规模和水平上都有了很大的进步。目前已发展成为结构体系完整、水平较高、具有国际竞争力的国家支柱产业。工业、经济和国防建设。
到2015年，中国有39个。工业有191个大类、191个中类和5个子类，是世界上唯一一个拥有全部联合国工业分类的。工业国家类别。随着国家对高端装备制造业的日益重视，在国家政策的大力支持下，智能制造装备产业发展迅速，并已逐渐形成规模。
总体来看，中国对装备制造业的投资在逐年增加，这在很大程度上得益于政府的招商引资力度及其提供的良好政策环境。从2010年到2016年，我国智能制造装备产业产值从不足4000亿元增长到超过1.2万亿元，体现了我国智能制造装备产业巨大的发展潜力。同时，国内大规模的基础设施建设和市场规模的扩大，也为相关装备制造企业迎来了更好的发展前景，为国家推进传统产业智能化转型升级提供了良好的基础条件和环境优势。工信部数据显示，2017年， 这个国家超过了规定的规模工业企业利润增长21%，增加值增长12.5%，装备制造业增加值增长11.3%，高技术增加值增长13.4%。工业机器人产量增长68.1%，集成电路产量增长23.8%。
总体上看，我国装备制造业发展明显加快，形成了具有良好物质技术基础的独立性。工业系统，重大技术装备自主化水平显著提高，国际竞争力进一步增强。虽然已经取得了一些研究成果，但是从国内装备制造业智能化的实际应用来看，智能化只是解决了制造效率低、精度低的问题，并没有达到智能制造应用的设计水平。产品在市场上的竞争力较弱，市场供需仍存在较大偏差。
与装备制造强国相比，中国装备制造业的综合竞争力仍然较弱。在智能化过程中，存在核心技术自主创新能力不足、标准体系不完善、软件和信息技术发展薄弱、缺乏行业内优秀企业领军人物和相关先进制造服务支撑等问题。因此，中国装备制造业的智能化发展应从实际国情出发，借鉴国外发展的优秀经验，规划长远发展路线，抓住全球制造业转移的战略机遇，总结适合中国的发展道路。
中国装备制造业智能化发展需要解决的问题
通过分析关键技术和设备、核心支撑软件、工业互联网的分析等。工业强国对比和六大R&D重点领域展望，针对中国装备制造业的智能化发展，可以总结出以下四个问题。
自主创新能力不强，核心技术对外依存度高。
目前，我国制造业整体创新能力不强，装备制造业的产品和核心技术在国际上缺乏竞争力。在智能化过程中，我们需要大量依赖国外先进的制造设备、关键零部件和关键材料。同时在智能控制技术、在线分析技术、智能嵌入式软件、高速精密轴承等先进技术上自给率低，对外依存度高。此外，国产智能装备的性能和稳定性难以满足装备制造业智能化发展的需求，约占90%。工业机器人汽车制造关键设备70%，大型石化设备40%， 核电、大功率变频技术等重大项目的成套自动控制系统严重依赖进口。这些核心技术和设备的缺乏，增加了建设成本，增加了我国实施智能装备制造的难度。
智能装备制造标准化普及不够，企业建设没有统一标准。
各种信息集成软件、设备关键部件接口、信息网络端口等。装备制造业智能化进程中需要统一的连接标准来实现网络间信息的顺畅对接。然而，我国大多数企业注重技术的发展，忽视了设备的标准化和技术管理。由于厂商不同，国内大部分传统制造业的自动化系统技术参数缺乏统一标准，导致网络和设备之间存在严重的异构问题。虽然智能制造的发展带来了新的生产模式，但智能制造的生产组织模式和商业运营模式并没有统一的管理标准。2015年，工业信息产业部和国家标准化管理委员会发布了智能制造相关标准建设指南。但由于我国制造业发展不平衡，标准化普及不畅，仍会存在标准缺失、滞后、交叉等问题。
工业大数据的应用价值没有被充分挖掘。
智能装备制造业过程中会产生大量的数据。企业可以通过分析来充分挖掘这些数据。工业大数据的价值可以优化企业的生产、服务和商业模式，为企业智能化提供重要驱动力。工业大数据的分析和应用受到了各国的重视，德国。工业4.0战略信息互联技术专注于大数据分析和工业数据交换，欧盟数字欧洲工业该计划还花费巨资建立了一个数字创新中心，以提高工业大数据在工业智能应用。然而，这些数据由传感器、IOT设备、生产经营数据和外部互联网数据组成，数量庞大，来源分散，格式多样，难以有效利用。中国是对的工业大数据的应用刚刚起步， 并且存在核心技术体系不完善、数据集成缺乏统一标准、缺乏专业数据服务等问题。
智能装备制造相关的现代服务业发展滞后。
良好的现代服务业是制造业智能化发展的重要驱动力，而体系完备的先进制造业服务业对制造业的升级发展具有极其重要的作用。在智能装备制造实施过程中，智能工艺设计、智能监控技术和智能信息集成管理软件都需要相关现代服务业的支撑。中国先进生产性服务业的附加值和技术水平工业与发达国家相比还有一定差距。主要表现在以下几个方面:一是智能制造服务市场尚未完全开放，相关政策体系不完善，市场化程度低；第二，与制造业服务业相比， 传统服务业占比大，存在供过于求的情况，而先进生产性服务业占比小，供给严重不足；三是智能制造专业人才培养服务体系发展滞后，相关先进制造服务人才缺乏，不能满足智能制造技术人才需求。
中国装备制造业实施智能化的建议
深化产学研结合，建设创新研究基地
面对当今科技革命和产业革命的挑战和机遇，制造业的产业升级和发展应坚持强化基础、创新驱动的理念。同时，为了应对智能制造的发展趋势，我们必须积极调整和改变相关的教学和研究体系。企业有资金和实践平台，学校有人才和研究技术，要发挥各自优势，合作。学校根据产业发展要求，科学设置课程和实践，以实际应用为导向，努力培养创新型人才。然后把技术和人才带到企业，把研究应用到领域，进一步发挥人才和技术的作用，逐步建成完善的创新研究基地， 着力发展自主创新技术，更加有效地推动科技创新和产业升级。为有效发挥引领和带动作用，高校需要面向经济社会发展需求，深入推进产教融合，大力培养智能装备制造领域急需的高层次复合型应用人才，加大研究力度，提升产品和技术核心竞争力，推动智能制造发展。
大力推进智能装备制造相关技术和管理标准化。
推进装备制造业智能化，标准先行。智能装备制造是信息技术和先进制造的深度融合，具有很强的综合性，是一种新的生产组织模式和商业模式。要系统推进装备制造业智能化标准的制定和升级，支撑和引领产业生态系统的整体升级。政府在实施行业标准的过程中，应根据实际发展情况，把握总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层次、智能功能等多个维度构建参考模型和体系框架。从产学研的角度，共同制定关键零部件的标准， 系统软件端口等行业发展所需的重要技术。由政府主导，逐步强制执行并应用于产业生态链的各个阶段，构建完善的智能综合标准技术体系，充分发挥标准化的基础性和先导性作用，指导当前和未来智能装备制造标准化工作。
建立数字服务中心，加强工业大数据应用
加强工业大数据应用可以从两个方面进行。一、由国家联合大学出资建设数字化服务中心:一、提高对工业大数据基础的计算能力，然后是嵌入式数据库，关系数据库，各种工业深入研究数据应用软件和数据集成平台；同时，对吗工业产品设计、制造、物流、销售、售后服务等全生命周期的大数据应用标准规划。，从技术、安全、管理等多个维度梳理大数据应用标准，使工业大数据标准体系不断完善。二是实际应用与推广相结合:标准建立后，云计算、物联网、移动互联网技术由国家整合建设。工业大数据共享平台， 引导企业应用大数据，并对重点领域进行大数据标准验证，培育示范企业，在更多领域引领企业，促进发展。工业大数据和传统工业协调发展的新模式使得工业大数据在装备制造智能化中发挥更高效的作用。
发展现代智能装备制造服务业
随着智能制造的进一步推进，随着装备制造业的智能化升级，先进制造服务业的需求日益增加。智能装备制造服务业在现代服务业中的比重越来越高，在发达国家占比高达70%。我国还应重视相关高端服务业的发展，加大服务业对智能制造的支持力度。针对我国智能装备制造服务业发展落后的现状，可以从以下三个方向开展工作:一是构建智能生产网络平台，促进企业间信息资源共享和生产配置优化。对智能装备制造服务业的发展给予适当优惠政策， 吸引更多企业加入，拓展相关现代服务市场，为先进制造业服务业提供良好的发展空间。二是建立先进制造服务业生态园，鼓励和引导各方面社会资本投资，发展一批智能制造相关服务管理企业，为装备制造智能化技术和系统研发提供完善的支撑体系，同时做好生态园高端制造服务科技知识成果转化。三是构建相关高端创新人才培养培训服务体系，制定鼓励相关人才培养的政策，做好先进制造业服务专业人才输送。