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摘 要：制造業是国家支柱产业之一，其发展的好坏直接影响着国家发展和国民生活水平。智能制造在降低企业成本，提高生产效率和产品附加值上具有重要的地位，因此传统制造业向智能制造的发展将必将成为主流。本文对工业4.0的背景下对机械制造业的影响做浅析。
关键词：工业4.0；制造业；智能制造
1、前言
自从1784年第一次工业革命以来，“第一机械织机”机械系统在工业中得到了广泛的应用并发挥了重要作用。随着全球制造业产品的竞争强度越来越大，制造厂商需要巨大的改进来满足不断优化的产品需求。机械织机问世三个世纪后，为了实现计算机科学、通信和信息技术的最新进步，提高当今机械系统的性能和生产率，出现了第四次工业革命即工业4.0。
工业4.0最初是德国的一项战略举措，是指在通过网络物理系统（CPS）、物联网（IoT）和云计算升级的创建智能工厂的技术[1]。工业4.0将嵌入式生产系统技术与智能生产过程相结合，为进入一个从根本上改变工业价值链、生产价值链和商业模式的新技术时代铺平道路。
在工业4.0的背景下，制造系统更新至智能级别。智能制造利用先进的信息和制造技术来实现灵活、智能和可重构的制造过程，以便了解市场动态和市场变化趋势[3]。智能制造需要很多支撑技术，以便使设备或机器能够根据过去的经验或者根据自身的学习能力使在不同的情况和要求下改变它们的生产行为。进而解决生产制造的问题众多，并及时做出适应性决策。
2、智能制造的方式
智能制造目的是通过充分利用先进的信息和制造技术来优化生产和产品交易。它被认为是基于智能科学技术的新型制造模式，极大地提升了典型产品的设计、生产、管理和整个生命周期的集成。一般可以通过智能设计，智能机器，智能监控，智能控制，智能调度这五种方式来实现智能制造。
2.1智能设计（Smart design）
随着近年来VR和AR（即虚拟现实和增强现实技术）的快速发展，传统设计将得到升级并进入“智能时代”。计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）等设计软件能够与智能设备进行交互。
2.2智能机器（Smart machine）
在工业4.0中，智能机器可以在智能机器人和各种其他类型的智能对象的帮助下实现实时感测并相互交互，最大化保证机器运转效率。
2.3智能监控（Smart monitoring）
智能监控是工业4.0制造系统在操作、维护和优化调度的一个重要方面。各种传感器的广泛部署和应用使得实现智能监控成为可能，例如，可以实时获得关于温度、电耗、振动和速度等各种制造因素的数据和信息。
2.4智能控制（Smart control）
通过开发智能生产控制系统，可以实现制造业的高分辨率的自适应生产控制。智能控制主要是通过云功能的平台来管理各种智能机器或工具。终端用户能够通过智能手机关闭机器或机器人。
2.5智能调度（Smart scheduling）
智能调度主要包括先进的模型和算法以及对传感器捕获的数据进行绘制。
整个企业或行业的智能制造应用程序在Industry 4.0中意义重大，其中现实中的公司可以从尖端技术中受益。
3、关键技术
3.1大数据
大数据可以来自于，包括传感器、设备、网络、日志文件等渠道。从众多渠道获取的数据使制造业逐渐形成了“大数据环境”。
在大数据环境中，数据量非常大，但对于传统的数据分析软件来说也过于复杂。因此，对于拥有大量操作数据和车间数据的组织和制造商来说，拥有先进的大数据分析技术，对于发现隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势、客户偏好以及其他有用的业务信息上具有至关重要的地位。
3.2物联网
物联网是指一个联网的世界，其中各种对象嵌入有电子传感器、制动器或其他数字设备，使它们能够在网络上相互连接，进行信息交换和通信。物联网的制造具有实时数据收集和共享各种制造资源的以及实现按需使用和有效共享资源的特点。
3.3云计算
云计算是一个通用术语，指的是通过互联网上的可视化和可伸缩资源来提供计算服务。根据美国国家标准与技术研究所（NIST）的建议，理想的云计算应当：可以宽网络接入；拥有资源池；可以按需自助服务；有快速弹性；可以提供可测量的服务这的五个基本特征
云计算制造作为一种新的智能制造形式，它首先在中国提出。且中国的云计算的成果在许多学术著作中得到了广泛的引用和实际应用。将云计算融入智能制造中，我们称为云制造。在云制造中，各种生产资源和能力可以被智能地感知并连接到云中。它可以覆盖产品的设计、制造、测试和维护等方面，乃至整个生产周期。云制造的特点是灵活性高、成本降低、弹性和最佳资源利用率高。
4、结论
随着工业4.0越来越受到重视，智能制造在现代工业和经济发展中的地位越来越重要。它被认为是未来制造业重要的发展方向，因为它通过将尖端技术应用于制造和服务中的传统产品，为各种产品降低成本。中国作为云计算，物联网以及大数据技术的强国，也正在大跨步的向智能制造迈进。希望本文能对推动制造业向前发展起到一定的启示和启发作用。
参考文献
[1]一个日本制造业者的视角谈：工业4.0真相[J].智慧工厂，2016（01）：37-38.
[2]邵曙光，王晓强，魏加栋.工业机器人在烧结矿（球团矿）自动检测中的应用[J].冶金自动化
[3]马靖.制造业物联网环境下的机械产品智能装配系统建模及关键技术研究[D].合肥工业大学，2015.
关键词：工业4.0；制造业；智能制造
1、前言
自从1784年第一次工业革命以来，“第一机械织机”机械系统在工业中得到了广泛的应用并发挥了重要作用。随着全球制造业产品的竞争强度越来越大，制造厂商需要巨大的改进来满足不断优化的产品需求。机械织机问世三个世纪后，为了实现计算机科学、通信和信息技术的最新进步，提高当今机械系统的性能和生产率，出现了第四次工业革命即工业4.0。
工业4.0最初是德国的一项战略举措，是指在通过网络物理系统（CPS）、物联网（IoT）和云计算升级的创建智能工厂的技术[1]。工业4.0将嵌入式生产系统技术与智能生产过程相结合，为进入一个从根本上改变工业价值链、生产价值链和商业模式的新技术时代铺平道路。
在工业4.0的背景下，制造系统更新至智能级别。智能制造利用先进的信息和制造技术来实现灵活、智能和可重构的制造过程，以便了解市场动态和市场变化趋势[3]。智能制造需要很多支撑技术，以便使设备或机器能够根据过去的经验或者根据自身的学习能力使在不同的情况和要求下改变它们的生产行为。进而解决生产制造的问题众多，并及时做出适应性决策。
2、智能制造的方式
智能制造目的是通过充分利用先进的信息和制造技术来优化生产和产品交易。它被认为是基于智能科学技术的新型制造模式，极大地提升了典型产品的设计、生产、管理和整个生命周期的集成。一般可以通过智能设计，智能机器，智能监控，智能控制，智能调度这五种方式来实现智能制造。
2.1智能设计（Smart design）
随着近年来VR和AR（即虚拟现实和增强现实技术）的快速发展，传统设计将得到升级并进入“智能时代”。计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）等设计软件能够与智能设备进行交互。
2.2智能机器（Smart machine）
在工业4.0中，智能机器可以在智能机器人和各种其他类型的智能对象的帮助下实现实时感测并相互交互，最大化保证机器运转效率。
2.3智能监控（Smart monitoring）
智能监控是工业4.0制造系统在操作、维护和优化调度的一个重要方面。各种传感器的广泛部署和应用使得实现智能监控成为可能，例如，可以实时获得关于温度、电耗、振动和速度等各种制造因素的数据和信息。
2.4智能控制（Smart control）
通过开发智能生产控制系统，可以实现制造业的高分辨率的自适应生产控制。智能控制主要是通过云功能的平台来管理各种智能机器或工具。终端用户能够通过智能手机关闭机器或机器人。
2.5智能调度（Smart scheduling）
智能调度主要包括先进的模型和算法以及对传感器捕获的数据进行绘制。
整个企业或行业的智能制造应用程序在Industry 4.0中意义重大，其中现实中的公司可以从尖端技术中受益。
3、关键技术
3.1大数据
大数据可以来自于，包括传感器、设备、网络、日志文件等渠道。从众多渠道获取的数据使制造业逐渐形成了“大数据环境”。
在大数据环境中，数据量非常大，但对于传统的数据分析软件来说也过于复杂。因此，对于拥有大量操作数据和车间数据的组织和制造商来说，拥有先进的大数据分析技术，对于发现隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势、客户偏好以及其他有用的业务信息上具有至关重要的地位。
3.2物联网
物联网是指一个联网的世界，其中各种对象嵌入有电子传感器、制动器或其他数字设备，使它们能够在网络上相互连接，进行信息交换和通信。物联网的制造具有实时数据收集和共享各种制造资源的以及实现按需使用和有效共享资源的特点。
3.3云计算
云计算是一个通用术语，指的是通过互联网上的可视化和可伸缩资源来提供计算服务。根据美国国家标准与技术研究所（NIST）的建议，理想的云计算应当：可以宽网络接入；拥有资源池；可以按需自助服务；有快速弹性；可以提供可测量的服务这的五个基本特征
云计算制造作为一种新的智能制造形式，它首先在中国提出。且中国的云计算的成果在许多学术著作中得到了广泛的引用和实际应用。将云计算融入智能制造中，我们称为云制造。在云制造中，各种生产资源和能力可以被智能地感知并连接到云中。它可以覆盖产品的设计、制造、测试和维护等方面，乃至整个生产周期。云制造的特点是灵活性高、成本降低、弹性和最佳资源利用率高。
4、结论
随着工业4.0越来越受到重视，智能制造在现代工业和经济发展中的地位越来越重要。它被认为是未来制造业重要的发展方向，因为它通过将尖端技术应用于制造和服务中的传统产品，为各种产品降低成本。中国作为云计算，物联网以及大数据技术的强国，也正在大跨步的向智能制造迈进。希望本文能对推动制造业向前发展起到一定的启示和启发作用。
参考文献
[1]一个日本制造业者的视角谈：工业4.0真相[J].智慧工厂，2016（01）：37-38.
[2]邵曙光，王晓强，魏加栋.工业机器人在烧结矿（球团矿）自动检测中的应用[J].冶金自动化
[3]马靖.制造业物联网环境下的机械产品智能装配系统建模及关键技术研究[D].合肥工业大学，2015.