智能制造的核心标准是什么

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随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。

　　制造企业推进智能制造，需要把握以下四项基本原则：

　　原则一：正确理解智能制造

　　智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。

　　原则二：正确理解和应用智能制造使能技术

　　据羿戓技术文件编制所了解，智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造(3D打印，包含设备、材料、工艺)、云计算、电子商务、EDI(电子数据交换)、PLC、DCS、自动识别技术(RFID、条码、机器视觉)、数控系统、大数据分析(包括工业大数据)、虚拟现实/增强现实、Digital twin(数字映射，包括产品、设备、车间)、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成(EAI、ESB)等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。

　　原则三：必须理解智能化与自动化的本质区别

　　企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

　　原则四：必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险

　　推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。

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