大学专业选择机器人工程还是智能制造?两者有什么区别?

智能制造其实是一个大概念，是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合。主要可以这三个方面：第一，智能制造是贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个环节，以及相应系统的优化集成。我们一谈到智能制造，首先想到的是。机器换人是生产过程的数字化、网络化、智能化，这是对的，但不全面。实际上智能制造应该包含产品、生产、服务以及他们整个的系统集成，像容商天下为制造企业做智能化改造时，是软件和硬件双管齐下的。第二，我们实现制造的数字化、网络化、智能化，实现制造业的数字化转型、智能化升级，也就是说这是一个大系统，包含了数字化、网络化、智能化。三、智能制造是不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推动制造业的创新、绿色、协调、开放、共享发展。

智能制造是将人类的智力和技能与先进的技术相结合，以实现制造过程的自动化、数字化、网络化、智能化和可视化。智能制造的技术包括人工智能、物联网、云计算、大数据、机器人等技术，这些技术能够实现对制造过程的全面感知、实时分析、自主决策和精准执行。智能制造包含智能制造技术和智能制造系统。可以帮助企业提高制造效率、降低成本、提高产品质量和服务水平，推动制造业的转型升级。

智能制造的概念如下：1、智能制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。2、智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能技术：1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于大量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。4、系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。5、故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。6、高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。7、功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。8、特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。9、识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。

智能制造（Smart manufacturing）是一种新的技术模式，通过让设备连接互联网，可实时监控生产过程。智能制造的主要目标是通过自动化生产及数据分析来提高工厂的生产表现。工业物联网 （IIoT）、人工智能 （AI） 和边缘计算的加入是加速制造业增长与扩张的重要因素。毫无疑问，工厂正在变得更智能、更高效、更具成本效益。它们不仅提高了自身的制造能力，也能够为客户提供更加卓越的服务。客户满意度是许多公司的核心关注点。为了及时响应客户订单，传统制造企业一般会储备大量库存。这导致这些企业必须尽可能长时间地保持设备以特定的配置运行，从而降低产品制造的成本。然而，这种传统的生产方式效率并不高。比如设备调试所需时间通常较长，且需在停机状态下进行，这将导致用于生产的时间减少，在大规模生产中容易带来不良影响。产品质量在任何制造过程中都是重要因素。如果使用传统的批量生产方法，有质量问题的产品在被送到质检流程前不会被注意到。产品问题被发现后，通常需要返工重做，这将占用更多的资源并导致成本增加和生产延误。智能制造的出现最大的改变是将生产流程自动化，并解决传统制造存在的问题。智能制造被视为一种可完全集成制造系统的协作方式，该系统可以实时响应并调整其所拥有的资源。随着生产条件和供应链中对工厂的需求不断变化，智能制造也成为了最理想的解决方案。华企工业大脑基于中小企业面临的市场痛点和市场需求，解决各大中小企业面临数字智能化转型升级资金不足、技术落后、人力成本高、设备不到位等问题。华企工业大脑——智能机，旨在让万千中小企业顺利智能化转型成功，让全国的中小企业能快速轻松的进入工业智能化新时代！

智造是智能制造（Intelligent Manufacturing）的缩写，是利用先进的信息技术（如云计算、大数据、人工智能等）和智能化生产设备，通过工业工程、设计工具和制造系统等技术手段，在制造过程中实现智能化生产的一种新型制造模式和生产方式。智造是以“产业4.0”为主要背景的智能制造革命，它将数字化和实体化深度融合，通过数据连接、人机协作，提升生产效率、质量和灵活性，实现智能化、自适应制造。 智造的特点包括： 1. 信息技术与制造技术深度融合，实现数字化和实体化的整合。 2. 智能化的生产设备和制造系统，提高生产效率、质量和灵活性。 3. 基于大数据、机器学习和人工智能的工业分析和预测，为决策提供支持。 4. 工业设计和工业工程的支持，协助生产过程的优化和改进。 智造将给制造业发展带来深刻的变革。它不仅能够提高生产效率和质量，同时也促进了制造业向数字化、网络化、智能化转型，推动了产业升级和转型升级，产生了更多的机会和创新。

智能制造是指采用先进的信息技术和自动化技术，将生产过程中的各个环节实现互联互通和智能化，从而实现生产过程的自动化、智能化和高效化。智能制造是数字化和智能化的产物，是工业4.0时代的核心。智能制造包括以下几个方面：信息化：通过信息化技术实现生产过程中各个环节的数据采集、传输、存储和处理，构建数字化的生产管理系统。自动化：采用自动化技术实现生产过程中的自动化控制和自动化运行，提高生产效率和产品质量。智能化：通过人工智能、机器学习等技术实现生产过程的智能化控制和智能化决策，提高生产过程的智能化程度。灵活性：通过生产线的灵活配置和可重构性，实现生产过程的快速调整和灵活应对市场需求的变化。网络化：通过构建数字化和网络化的生产环境，实现生产过程的多方协同和信息共享。华企工业大脑基于中小企业面临的市场痛点和市场需求，解决各大中小企业面临数字智能化转型升级资金不足、技术落后、人力成本高、设备不到位等问题。华企工业大脑——智能机，旨在让万千中小企业顺利智能化转型成功，让全国的中小企业能快速轻松的进入工业智能化新时代！

在这个科技飞速发展的时代，智能制造专业正逐渐崭露头角，成为备受关注的领域。那么，智能制造专业究竟有没有前途呢？本文将从多个方面进行分析，为你揭示这个问题的答案。首先，我们来看看智能制造的定义。智能制造是一种集成了自动化、数字化、智能化等技术的先进制造模式，其核心在于通过智能化技术实现制造过程的自动化和优化。简单来说，智能制造就是让机器代替人力，让生产线实现自动化，让企业更加高效地生产。既然智能制造的目标是实现制造过程的自动化和优化，那么它必然与工业4.0有着密不可分的关系。工业4.0是德国政府在2011年提出的概念，旨在通过数字化和智能化技术，将制造业从传统的人工操作模式升级为自动化、智能化的新模式。而智能制造正是实现工业4.0的重要手段之一。了解了智能制造的定义和背景，我们再来看看智能制造行业的前景。据《中国智能制造发展规划》统计，到2025年，中国智能制造行业市场规模将超过3万亿元。这是一个庞大的市场，具有巨大的发展潜力。而随着人口红利的逐渐消失，制造业对自动化、智能化的需求也在不断增长，因此智能制造行业的发展前景十分广阔。除了广阔的市场前景外，智能制造行业还拥有高技术、高附加值的特征。在这个行业中，技术的重要性不言而喻。从机器人研发、控制系统设计、传感器技术到数据分析，每一个环节都需要高端技术的支持。因此，从事智能制造行业的人员也需要具备较高的技术水平和创新能力。此外，智能制造行业还与新经济、新业态有着紧密的联系。随着互联网、物联网、大数据等技术的快速发展，传统制造业正在经历着数字化、智能化的转型。在这个过程中，智能制造行业成为了推动新经济、新业态发展的重要力量。当然，任何一个行业都有其发展的挑战和机遇。对于智能制造行业来说，人才短缺是其面临的一个重要问题。由于智能制造涉及到多个领域的技术，因此需要具备跨学科知识的复合型人才。此外，随着技术的发展和市场的变化，智能制造行业也需要不断进行技术创新和产品升级。然而，这些挑战并没有阻止智能制造行业的发展步伐。相反，随着国家对制造业转型升级的支持力度不断加大，以及各类创新企业的不断涌现，智能制造行业正迎来前所未有的发展机遇。综上所述，智能制造专业具有广阔的发展前景和巨大的市场潜力。虽然面临着人才短缺等挑战，但随着国家政策的支持和市场的推动，智能制造行业的前景将会越来越广阔。因此，对于那些对技术和创新有浓厚兴趣的人才来说，选择智能制造专业无疑是一个非常有前途的选择。

智能制造技术专业是顺应国家建设需求、国际发展趋势及新工科建设而设立的专业，主要培养精通制造制造及机器人基础理论和专业知识，具有创新精神和实践能力的高素质、国际化、复合型高层次应用型人才。智能制造技术专业以机械工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、材料科学与工程和认知科学等学科中涉及的智能制造、机器人科学技术问题为研究对象，综合应用自然科学、工程技术、社会科学等相关学科的理论、方法和技术，研究智能制造系统及机器人系统设计、智能感知、机器人机构设计、优化控制与系统设计、机器人智能导航、人机交互模式等学术问题。作为智能制造及机器人领域最前沿的学科专业，智能制造技术专业的毕业生具有厚基础、宽口径、重实践、富创新的特点，具有团队组织协调与综合运用所学知识的能力，具有融合掌握多学科基础理论的专业优势，就业和深造前景十分广阔。

智能制造装备是指通过数字化、自动化和智能化技术，实现高效、灵活、智能的制造生产和过程控制的装备。常见的智能制造装备包括：工业机器人：能够完成自动化、智能化的生产操作，包括装配、搬运、加工、焊接等。数控机床：具有数字控制系统，可自动化控制加工过程，实现高精度、高效率的加工。智能化物流设备：包括自动化搬运车、自动化仓储系统等，可以提高物流效率，减少人工干预。智能传感器：能够实现物联网、云计算等技术的无线传输、信息采集、数据处理等功能。智能制造系统：通过信息化技术，实现生产计划、物料管理、质量控制、设备维护等方面的智能化控制和优化。3D打印设备：通过激光或其他方式，将数字模型转化为实体物体，实现快速、灵活的原型制造和小批量生产。智能监控设备：包括视频监控、智能分析、安防等设备，可以实现对生产现场、设备运行状态等方面的实时监控和预警。人机交互设备：包括触摸屏、语音识别、虚拟现实等设备，能够实现人机交互的智能化、自然化和便捷化。其他智能化设备：如智能化控制器、智能化照明系统、智能化环境监测设备等。这些智能制造装备可以帮助企业提高生产效率和质量，降低生产成本和能源消耗，提高生产灵活性和适应性，实现可持续发展。

智能制造 *** art的层次是什么意思 智能制造就是要把不转换思维的企业淘汰了！ 前一段时间，德国KUKA公司单臂机器人(27.690, -0.47, -1.67%)DR Agilus与乒乓名将蒂姆u2022波尔的“人机大战”视频在网络上广为流传。虽然最终波尔以11：9的比分拿下比赛，但德国的工业技术依然让人惊叹。或许令人有些恐慌的是，这其实是一场两年前的比赛，成果来源于德国2013年提出的工业4.0高科技战略计划。 裹挟著智能制造、人工智能、大数据……等一些列新鲜概念的工业4.0时代已扑面而来。作为传统的制造业大国，中国也提出“中国制造2025”行动纲领，向制造业强国转变。中国的传统企业将如何利用这次技术革命实现转型?早已在机械扭转的“咔咔”声中嗅到商机的初创企业，又如何在大浪淘沙中站稳脚跟? 要坦然拥抱工业4.0时代，应从三个方面转变思维。1、解决用户痛点 此前在互联网创业圈中流传甚广的一句玩笑话：“不以解决用户痛点为目的的创业都是耍流氓”，亦可以套用于工业4.0时代专注转型、创业及技术提升的企业。当传统流水线式的标准化生产已对满足消费者个性化需求无能为力时，精准定位并解决用户的痛点就成为企业得以发展的关键。 在智能制造生态圈演化的时代，想要在人工智能、智能制造领域创业成功，首先需要找寻用户痛点、切入点跟引爆点。在旧有的生态圈里找到创新之处，你要找到这个生态圈里最乌烟瘴气的地方，这里蕴含着商机，然后你再针对痛点提出解决方案。” 在人工智能、无人机等概念被炒得火热时，创业者应冷静地思考。我们正处在从弱人工智能向强人工智能快速发展的时代，这中间有很长的一段路要走。所以科技创新人士要耐得住寂寞，而不是整天寻找风口，只有找到切入点，钻研怎样的解决方案可以击中用户核心的痛点，才能从中挖掘出商机。 2、从封闭到开放 机器人作为一个系统的整合，每一块都需要把已有的技术尽量融合。但目前并没有很好的工具来帮助机器人企业制定需求，设计原型。也正是如此，服务机器人领域没有大的玩家，因为每一个节点都需要巨大投入。 机器人创业公司应“抱团取暖”，面对如此高额的成本，若想使工业4.0落地，单靠机器人企业提升技术是无法做到的，产业链上的所有企业应该有一种合作的心态。 比如，根据汽车4S店服务的概念，也可以有机器人4S服务，对于企业级客户的机器人版块，可以承担所有的技术服务，提供维修、维护、改造等一条龙支持，以消除商业客户使用的后顾之忧。” 3、以系统价值代替数字指标 那么，是否当科创企业们找到了用户痛点，提出了精准的解决方案，并彼此打开传统封闭的大门，各领域本着开放的心态展开合作，将商机变为表格中实实在在的销量，资本会不会就对其穷追不舍，青睐有加呢? 数字化的指标已不是衡量价值的最重要标准，在工业4.0时代，需要转变思维的不止传统企业和创新企业，包括投资方都需要用崭新的视角来衡量企业价值。 资本对公司的评估将不再仅聚焦于单个的点，而是基于系统的、整体的价值。以智能硬件创业公司为例，中国智能硬件创业公司具有良好的供应链、优秀的科技人才，且设计实力提升快等优势，智能硬件创业要取得成功，需要明确的竞争策略、精确的产品定义、精致的设计和持续的产品演进路线图，这些都是传统制造未曾对企业提出的系统价值要求。 在提升企业系统价值的前提下，中国有机会在智能硬件领域出现多个世界级的企业，也有机会诞生更加创新的商业模式。... 有谁知道智能制造是啥意思 智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。 什么是智能制造 智能制造不是让机械设备学会了“思考”“学习”或是“反馈”，而是利用不断发展的科学技术，创造出新方法，新技术，做到资源合理利用，并尽可能提高资源利用率，再通过将新一代信息技术与制造业深度融合，达到智能制造。高效电机就是智能制造典型的案例。 智能制造的含义和研究内容有哪些 智能制造系统是指基于IMT,利用计算机综合应用人工智能技术(如人工神经网络、遗传算法等)、智能制造机器、代理(agent)技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法,在国际标准化和互换性的基础上,使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化,并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。 什么是智能制造？如何发展 首先，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。 关于发展： 加快技术研发与产品推广，促进软硬件协调发展。 加速全方位深度融合，提升生产过程智能化水平。 加大资金支持力度，拓宽企业投融资渠道。 发挥移动互联网平台作用，创新制造、管理、服务模式。 培育和引进融合型人才，强化人才队伍建设。 鼓励和扶持大众创业，完善产业发展环境。 智能制造是什么？要怎么做？ 智能制造的本质是在新技术快速发展下 ,重新审视原有核心能力的现状与未来，重新定义核心竞争力， 并运用新技术， 取得领先优势。——鼎捷 怎么理解智能制造？ 所谓智能制造，就是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。 智能制造属于什么专业 智能制造融合了很多专业，是工业化、自动化、信息化、智能化的产物。 智能制造 首先你要知道什么是工业4.0，否则根本无法下手，所以你才会问这个问题。 给你简单普及一下： 工业1.0：生产线流水工作模式； 工业2.0：自动设备生产模式； 工业3.0：协同制造生产模式，柔性化生产、精益化生产都是典型代表； 工业4.0：个性化定制生产模式，也叫做互联网制造模式。 你问的物联网、机械、自动化等等，仅仅是工业4.0中的一个个很小的局部技术而已。 工业4.0是解决了众多制造商通过互联网共享设计和制造数据，各自制造或者自定义3D打印制造，最后获取需要的产品的整个过程。SCM供应链和信息化是基础，互联网是通讯支持，3D打印是定制支持，其他的只是设备支持和工艺流程支持的层面。 本人92年开始玩计算机，玩物流系统集成2000年开始，期间还做过4年系统集成、4年互联网、3年大型商业连锁企业、3年服装制造业企业，同时懂得大型数据库、互联网、自动控制和通讯、软件开发、机械和电子等等，刚刚能跟上工业4.0不落伍，不是每个人都有我这个运气。 我正在帮中国第一大服装企业（世界第四）做工业4.0的企业架构设计，要完成ERP、SCM、财务、生产、供应链、销售的全部革命，未来所有人都可以通过互联网和支付宝，直接定制自己需要的运动服，且运动服配套的所有穿戴式电子设备也会同时考虑进去，你可以选择选配还是预留。 中国真正合格的物流专业尚不存在，何况是工业4.0专业，估计再过50年才可能出现。这年头有几个程序员同时懂得双机热备搭建和选型、PLC编程和OPC协议、VPN和网络安全、还要懂大型数据库和小型机操作系统、还要懂机械和设备动作、还要懂现场管理流程和人机协同配套作业的，大学教授懂的这个的全国也没几个，我们这个行业永远缺人，我们这种人通常都是世界50强的紧缺人才，但是基本上都是自己开公司单干，因为不愿意被公司束缚能力，咨询公司也牛不过我们，我们一个人顶他们一堆人，他们一堆人还存在不同专业的相互沟通问题，我们则早已融会贯通了，所以你别想了，学校的专业无法教你，靠自己吧。 什么是智能制造，为什么要用智能制造 智能制造不是让机械设备学会了“思考”“学习”或是“反馈”，而是利用不断发展的科学技术，创造出新方法，新技术，做到资源合理利用，并尽可能提高资源利用率，再通过将新一代信息技术与制造业深度融合，达到智能制造。高效电机就是智能制造典型的案例。

智能制造的主要特征概括起来有以下三点： 一是资源配置的高度智能化。智能制造以智能工厂为载体，智能制造的过程包括面向智能加工与装配设计、智能服务与管理等多个环节，而其中智能工厂中的全部活动基本上可以从产品生产制造、设计以及供应链三个层面来描述。由于智能制造主要是制造技术、信息网络技术以及人工智能技术三者的深度融合的产物，对智能工厂而言，其核心要求之一就是要实现信息流、物资流和管理流的统一，故智能制造通过对资源配置的高度智能化，也就是说可以在智能工厂中实现其三个层面资源共享、高效便捷服务等功能，以到达缩短研发设计周期、提高生产效率等效果。 二是生产过程的高度智能化。智能制造以关键制造环节的智能化为核心，其目的就是要为制造系统建立一个完整地生产与信息的回路，使得制造过程具有自我学习、组织、诊断、决策等智能化行为和能力，从而可以达到对制造过程中可能遇到的一些问题和情况进行自我分析、自我判断以及自我处理等功能。 三是产品的高度智能化。智能化既是一种设计理念又是一种生产流程，它在产品设计初期就根据用户所提出的多样化需求，进行设计或者再设计产品，并对产品从原材料到入厂再到成品的全流程进行重要的节点进行监控，从而掌握与产品相关的全部重要信息，与此同时，在产品的销售与售后环节中，针对产品的不同特性以及用户体验的反馈等信息来与用户进行交互，如此，不仅可以极大的将用户的需求第一时间反映到产品的设计和生产中来，从而达到满足用户的各种个性化需求，而且对生产企业来说也很大程度上能够降低物耗、能耗，有效的实现节能减排和避免产能过剩。

智能制造，源于人工智能的研究，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造的主要五个特点：一、自适应性智能制造系统具有自我学习和自我优化的能力，能够不断适应生产环境的变化和需求的变化。二、信息化智能制造系统通过数字化、网络化和互联化的手段，实现了生产过程中的信息共享和协同，提高了生产效率和质量。三、自动化智能制造系统采用自动化技术，可以实现无人值守的生产过程，降低了人工成本和生产风险。四、灵活性智能制造系统具有快速适应市场需求的能力，可以在较短时间内进行生产线的调整和更改，提高了生产效率和产品品质。五、可持续性智能制造系统通过提高生产效率和降低资源消耗，实现了可持续发展的目标，在同时实现经济效益和环保效益的基础上，保护了环境。深圳华企成长公司创立的初衷是为了更好地帮助中小型制造业进行数字化转型。核心产品“工业魔方”即“工业大脑”，实现软硬件一体化，即插即用，快速低成本把制造企业带入数字化新世界。核心技术团队是由拥有20多年智能物联、云计算、大数据、网络安全和精益生产经验的前华为专家团队组成。

智能制造包括智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。更多关于智能制造包括哪些内容，进入：https://www.abcgonglue.com/ask/96d4341616101443.html?zd查看更多内容

汽车智能网联专业未来就业方向大致如下1、政府主导的智慧城市建设项目等单位，比如公交集团、出租车集团的智能网联系统改造和加装，对目前市场上传统车型智能化，网联化系统的改装和升级。2、无人驾驶车应用平台技术员、工程师：比如滴滴公司、各大物流公司、机场，大型工厂配送中心等。3、无人驾驶开发者平台技术员和工程师：比如百度阿波罗，阿里的车联，以及各大整车厂自己开发的智能网联系统，都需要大量技术员和应用型工程师。

智能制造包括新材料、电池制造、新能源发电、钢铁制造、通信设备、智能家电、电动汽车、智能家居等上下游行业，而后续还将衍生出诸如智能城市、智能交通等更多新的行业。智能汽车和智能家居是影响人们生活最重要的两个方面，都具有非常巨大的市场空间。智能化汽车设备主要体现在众多辅助驾驶系统上，如智能雨刷、自动前照灯、智能空调、智能悬架、防打瞌睡系统等等。电子信息技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080213T培养目标培养目标专业定义 智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。 课程体系 《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。 就业方向 智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。 职业能力要求职业能力要求 专业教学主要内容专业教学主要内容《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等专业（技能）方向专业（技能）方向智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划职业资格证书举例职业资格证书举例 继续学习专业举例 就业方向就业方向 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：智能制造专业就业前景非常广阔，智能制造专业毕业生就业率非常高，毕业后可以从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。 智能制造专业岗位需求量比较大，但是市场上智能制造工程专业已经供不应求，将来智能制造工程专业发展一定会突飞猛进，另外智能制造工程专业以研发型人才为主，培养的是国家知识人才，相信很多人都会报考智能制造工程专业的。 智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。

智能制造专业特色课程主要包括工程图学、工程力学、机械原理及设计、电工电子学、公差与检测技术、数字化制造技术、智能设计与仿真技术、智能制造工程与技术、智能装备与控制技术、机器人工程、智能传感技术、工业互联网与物联网、工业大数据、智能运维与健康管理、智能制造系统规划与管理等。 智能制造专业前景怎么样 智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。 在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。 智能制造工程师工资 不同工作经验的待遇水平，其中应届生工资￥8610，1-3年工资￥9470，3-5年工资￥10870，5-10年工资￥14800，10年以上工资￥15400。智能制造工程师年薪：年收入最低挣5.4万-7.2万，一般年薪是13.788万，最高年薪36万-60万。以上仅供参考。

当前，世界经济进入下行趋势，各国对于制造业发展愈发重视，纷纷加快推动技术创新，促进制造业转型升级，智能制造行业由此不断升温。同时，在行业形势及国家大力支持下，我国智能制造产业发展迅速，未来仍有巨大的发展空间。智能制造越来越受到重视，所以智能制造在未来一定是一条长期发展的主线，有较快的发展机会。智能制造技术的相关说明智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等，通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造系统不单单是“人工智能系统，而且是人机一体化智能系统，是一种混合智能。想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担分析、判断、决策等任务，说是不现实的。人机一体化突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好的发挥人的潜能，使达到一种相互协作平等共事的关系，使二者在不同层次上各显其能，相辅相成。以上内容参考：百度百科-智能制造

导语：未来智能制造技术创新及应用将会贯穿制造业全过程，世界范围内智能制造国家战略将空前高涨，这对我国来说，无疑是一项挑战也是巨大的动力。

智能制造包括以下哪些方面？ A.产品的智能化 B.装备的智能化 C.生产的智能化 D.管理的智能化 E.服务的智能化 正确答案：ABCDE

智能制造工程专业代码是080213，专业介绍如下：一、专业简介：智能制造工程专业是研究如何运用先进的信息技术、控制技术和智能化设备来优化制造过程、提高生产效率和质量的一门工程学科。智能制造工程专业是随着信息技术和自动化技术的发展而兴起的研究方向。其主要目标是通过引入人工智能、物联网、大数据等新兴技术来实现制造过程的智能化、自动化和高效化，以提高企业的竞争力和生产效益。智能制造工程专业涵盖了多个学科领域，包括计算机科学与技术、自动化控制、机械工程、电子工程等。学生需要掌握计算机编程、机器视觉、传感器技术、嵌入式系统设计等知识，以及制造工艺、自动化生产线设计、产品质量控制等相关技术。智能制造工程专业涉及到多种智能化技术的应用。例如人工智能技术可以用于制造过程中的数据分析、预测性维护、机器学习等，以实现制造的自动化和智能化。二、应用以及前景：智能制造工程专业的应用领域非常广泛，包括汽车制造、航空航天、电子信息、医药制造等。在这些领域中，智能制造工程专业可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量和一致性。同时智能制造工程也有助于推动传统制造业向智能制造的转型升级。随着智能制造的快速发展，智能制造工程专业的就业前景广阔，智能制造工程专业在未来将继续发展壮大，毕业生可以就职于制造企业的研发部门、自动化设备厂商、软件开发公司等。可以从事智能制造系统的设计与开发、工艺改进与优化、设备维护与管理等工作。

智能制造是面向产品全生命周期，以新一代信息技术为基石，以制造生产系统为载体，在其制造活动的核心环节或过程，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信与协调控制等能力，能动态地适应制造生产环境的转变，从而实现某些需要优化的目标。智能制造的特点主要包含智能感知、智能优化决策、智能动态执行等。

中文实在是一门博大精深的语言。提到“智能制造”这个词，如果先前并未查阅相关资料，在中文的语法里，它可以有两种理解：第一，智能化的生产制造方式，可以简称为“智能制造”。第二，智能类产品的生产与制造，也可以简称为“ 智能制造”。比如智能手机的生产、智能穿戴设备的制造、智能机器人的生产、智能交通工具的制造，等等。并且这些智能产品同样可以是在智能化的生产方式中诞生的。作为专注智能制造领域的生态服务品牌，中发智造更侧重“智能化的生产方式”这一方向。智能制造，应该关注的是智能科技给某一行业的供给、生产、制造领域带来怎样的冲击、改变、优化与革新，而不是给人们的需求、消费、生活方面带来怎样的便利。比如自动驾驶/无人驾驶技术，研究智能制造的人应该关注的是这一技术如何改变优化邮递、运输、物流、仓储、配送等工作，而不是关注该技术如何便利人们的交通出行。

智能制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。中文名智能制造外文名Intelligent Manufacturing起源于人工智能的研究性质智能是知识和智力的总和快速导航DNCCIMS基本原理发展轨迹释义初探综合特征智能技术测控装置制造装备运作过程发展前景智能机器实施情况系统介绍智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗？而如果只是在企业的某个局部环节实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。[1]2015年9月10日，工业和信息化部公布2015年智能制造试点示范项目名单，46个项目入围。这些项目包括沈阳机床（集团）有限责任公司申报的智能机床试点、北京航天智造科技发展有限公司申报的航天产品智慧云制造试点、中化化肥有限公司申报的化肥智能制造及服务试点等。46个试点示范项目覆盖了38个行业，分布在21个省，涉及流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6个类别，体现了行业、区域覆盖面和较强的示范性。沈阳机床也是本次金属切削机床行业中入选的企业。[2] [3] [1] [4] [5] [6]工信部在2015年启动实施“智能制造试点示范专项行动”，主要是直接切入制造活动的关键环节，充分调动企业的积极性，注重试点示范项目的成长性，通过点上突破，形成有效的经验与模式，在制造业各个领域加以推广与应用。工信部部长苗圩在会议上表示，智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容，也是加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措，也是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。而推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，也是一件新生事物，这需要一个不断探索、试错的过程，难以一蹴而就，更不能急于求成。为此，“要用好试点示范这个重要抓手。[4]

随着工业4.0的兴起，由人工智能技术、机器人技术和数字化生产制造技术等结合的智能制造技术，正引领新一轮的制造业变革。智能制造技术逐渐涉及产品设计、生产过程、生产管理和售后服务等各个生产环节，随着智能化和产业化的制造技术的广泛应用，促进了智能制造业的发展。那么什么是智能制造，本文带领大家来了解一下。 2013年，德国在汉诺威工业博览会上推出“工业4.0国家战略”，这被认为是人类第四次工业革命的开端，也开启了各个国家在新一轮产业革命中竞争的序幕。世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发，制定了应对新一轮制造业革命的国家战略。美国在2012年3月提出了“国家制造业创新网络（NNMI）计划”，在制造业的4个重点领域列出了9个创新中枢项目；日本在2015年6月公布了《2015年版制造业白皮书》，将3D打印、人工智能和智能ICT作为转型升级的轴心；韩国提出了《制造业创新3.0战略行动方案》，在3D打印、大数据、物联网、ICT服务等8项核心智能制造技术中发力；法国提出了《工业新法国2.0》，将智慧物流、新能源开发、智慧城市、未来交通等9个重点领域作为改革的重心。中国也在2015年3月正式出台了《中国制造2025》，作为新一轮工业革命的指导纲要，将工业化与信息化“两化”深度融合发展作为主线，力争在10个重点领域实现突破性发展。 在过去三年中，关于工业4.0的定义和对世界各国战略的解读已有很多，也有许多专家学者和政府机构提出了一系列的实施路径和方案，我们看到政府相继提出了机器换人、智慧工厂、大数据、互联网＋和工匠精神等一系列改革举措。然而，有不少人都表达过这样一种感受：我们越深入分析各个国家的政策，越是去尝试不同的转型路径，反而愈发地感觉迷茫和浮躁。我认为之所以会有这样的感受，是因为大家把智能制造当成了一个技术问题来看待，因此在分析其他国家行动的时候也只是停留在表面的方法和技术上，却忽略了这些行动背后的思维和逻辑。于是当德国有“工业4.0”，我们就有了“中国制造2025”；美国提出“工业互联网”，我们也提出了“互联网＋”；日本精益制造做得好，我们就要大力提倡工匠精神。事实上，智能制造并不仅仅是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智慧的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。 制造系统的核心要素可以用5个M来表述，即材料、装备、工艺、测量和维护，过去的三次工业革命都是围绕这5个要素进行的技术升级。然而，无论是设备的精度和自动化水平提升，或是使用统计科学进行质量管理，或是状态监测带来的设备可用率改善，又或是精益制造体系带来的工艺和生产效率的进步等，这些活动依然是围绕着人的经验开展的，人依然是驾驭这5个要素的核心。生产系统在技术上无论如何进步，运行逻辑始终是：发生问题—>人根据经验分析问题—>人根据经验调整5个要素—>人积累经验。 而智能制造系统区别于传统制造系统最重要的要素在于第6个M，即建模。并且正是通过这第6个M来驱动其他5个要素，从而解决和避免制造系统的问题。因此，智能制造系统运行的逻辑是：发生问题—>模型（或在人的帮助下）分析问题—>模型调整5个要素—>解决问题—>模型积累经验，并分析问题的根源—>模型调整5个要素—>避免问题。因此，一个制造系统是否能够被称为智能，主要判断其是否具备以下两个特征： （1）是否能够学习人的经验，从而替代人来分析问题和形成决策。 （2）能否从新的问题中积累经验，从而避免问题的再次发生。 我们不难看出，无论是机器换人、物联网、或是互联网+，解决的只是5M要素的调整方式和途径，只是在执行端更加高效和自动化，并没有解决智能化的核心问题。 所以说，智能制造所要解决的核心问题是，如何对制造系统中的5M要素的活动进行建模，并通过模型（第6个M）驱动5M要素。智能制造所要解决的核心问题是知识的产生与传承过程。 大数据并不是目的，而是一个现象，或是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。通过分析数据，从而预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题和风险，和利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。 大数据与制造之间的关系可用用下图表示，这里面有3个重要的元素： （1）问题：制造系统中显性或隐性的问题，比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。 （2）数据：从制造系统的5M要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。也就是说数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。 （3）知识：制造系统的核心，也就是我们平时所说的know-how，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。 因此，大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量的数据，通过对大数据的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式；当这些信息被抽象化建模后转化成知识，再利用知识去认识、解决和避免问题。当这个过程能够自发自动地循环进行时，即我们所说的智能制造。从这个关系中不难看出，问题和知识是目的，而数据则是一直手段。在上图的要素中，当把“数据”换成“人”之后就是“工匠精神”，换成“自动化生产线和装备”之后就是德国的“工业4.0，换成”互联网“之后就变成了”互联网+“。 今天我们来谈利用大数据实现智能制造，是因为大数据的研究已经成为了一个日益受到关注的行为，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。利用大数据推动智能制造主要有以下3个方向： （1）把问题变成数据，利用数据对问题的产生和解决进行建模，把经验变成可持续的价值。 （2）把数据变成知识，从“可见解决问题”延伸到“不可见问题”，不仅要明白“how”，还要去理解“why”。 （3）把知识再变成数据，这里的数据指的是生产中的指令、工业参数和可执行的决策，从根本上去解决和避免问题。 在第一个方向上最成功的应用案例应该是美国在20世纪90年代开展的“2mm计划”，利用统计科学对汽车的设计和生产过程中的质量问题进行建模和管理，随后推广到了飞机制造等其他先进制造领域，对美国制造精度的提升起了重要的推动作用。 在第二个方向上的典型应用是制造系统中的数据预测性分析，包括虚拟量测、健康管理、衰退预测等。核心是通过先进的分析算法对数据中的隐性知识进行挖掘和建模，并在制造过程中预测和避免问题。 第三个方向上的典型应用是反向工程，即从问题的结果出发，利用知识反向推出问题发生的原因和过程；或是从产品最终的结果出，反向推出产品的设计和制造过程，以及这样去设计和制造的原因。这不仅需要知识，还需要了解知识之间的相关性和逻辑关系。 仔细观察第四次工业革命的进行过程，我们不难发现，与之前几次工业革命具有典型的技术不同，这次工业革命中每个国家所选择的路径和侧重点有非常明显的不同，这一方面取决于各个国家的制造业基础和国情，另一方面，更重要的是各个国家在制造文化和哲学方面的差异。在过去近200年的工业积累中，美国、日本、德国等工业强国都形成了非常鲜明的制造哲学，其根源是对知识的理解、积累和传承方式的差异。同时，各个国家在整个制造业的上、下游中也形成了非常明显的竞争力差异，在产业链的不同位置都有各自的相对优势。 第一，对知识的理解、积累和传承方式的差异决定了制造哲学和文化 在智能制造中的问题、数据和知识三者的关系上，从不断解决和理解新问题的过程中获取经验，再把经验抽象化的这个过程即为制造中获取知识的过程。解决问题的手段和方法决定了所获得知识的形式，而将知识抽象化加以运用的过程和形式则决定了知识传承的形式。这个过程可以通过人来完成、数据来完成、设备来完成，或是系统来完成，这也是决定一个国家制造哲学的最根本原因。 日本：通过组织文化和人的训练不断改善，在知识的承载和传承上非常依赖人 日本独特的克忍、服从和集体观念文化也深深地影响了日本的制造文化，其最主要的特征就是通过组织的不断优化、文化建设和人的训练来解决生产系统中的问题。这一点相信国内许多制造企业都感同身受，因为大家在接受精益培训的时候被反复强调的3个方面就是“公司文化”“三级组织”和“人才训练”。最典型的体现就是日本在20世纪70年代提出的以“全生产系统维护（TPM）”为核心的生产管理体系。其核心思想可以用“三全”来概括：全效率、全系统和全员参与。实现方式主要包括在3个方面的改善：提高工作技能、改进团队精神和改善工作环境。以致在20世纪90年代以后日本选择“精益制造”作为其转型方向，而非6-sigma质量管理体系。日本企业在人才的培养方面也是不遗余力的，尤其是雇员终身制文化，将雇员与企业的命运紧密联系在一起，使得人的经验和知识能够在企业内部积累、运用和传承。 日本企业解决问题的方式通常是：发生问题→人员迅速到现场、确认现物、探究现实（三现），并解决问题→分析问题产生的原因，通过改善来避免问题。最终的知识落在了人的身上，人的技能提升之后，解决和避免问题的能力也就上升了（见下图）。除了企业内部以外，日本还有独特的“企业金字塔梯队”文化，即以一个巨型企业（通常是产业链最下游，直接面对最终客户），如丰田、三菱等为核心，形成一个完整产业链上的企业集群，企业之间保持长期的合作，并且互相帮助对方进行改善和提升。这样能够保证知识在一个更大的体系中不断地积累、流通和传承。 因此对于日本企业而言，员工是最重要的价值，对人的信任远远胜于对设备、数据和系统的信任，所有的自动化或是信息化建设也都是围绕着帮助人去工作为目的，所以日本企业从来不会谈机器换人或是无人工厂。如果中国想要学习工匠精神，那么最应该借鉴的是日本孕育工匠的组织文化和制度。但是这样的文化在近几年遇到了一个十分巨大的挑战，就是日本的老龄化和制造业年轻一代大量短缺的问题，使得没有人能够去传承这些知识。日本也意识到了自己在数据和信息系统方面的缺失，开始在这些方面发力。这一点在日本的工业价值链（Industrial Value Chain Initiative，IVI）产业联盟的构架和目标上能够清晰地看到。该联盟提出的19条工作项目中有7条与大数据直接相关，分别是：①远程工厂的操作监控和管理；②设备生命周期管理；③生产线实时数据的动态管理；④设备集成的实时维护；⑤实时数据分析和预测维护；⑥云共享和维护数据的策划实施检查改进（plan-do-check action cycle）；⑦通过制造执行系统（MES）将自动化生产线、运输和人工检测进行集成；⑧自主的制造执行系统在公司外工作；⑨能处理意外情况的制造执行系统；⑩达到从实时数据获取制造知识；u246a以智能数据作为质量保证（故障的早期发现和阻止）；u246b中小型企业制造系统使用机器人；u246c制造技术与管理的无缝集成；u246d设计和制造的物料清单与可追溯管理的集成；u246e人与机器合作的工作方式的工厂的标准化；u246f连接中小企业；u2470信息物理生产和物理一体化；u2471远程站点的B2B收货服务；u2472面向用户的大规模定制。 具体的实施构架如下图所示，其中包括4个主要模块：①数据采集与执行（设备端接口）；②标准化的数据平台；③先进的数据分析算法；④专家系统为核心的决策支持工具。 可以说日本的转型战略是应对其人口结构问题和社会矛盾的无奈之举，核心是要解决替代人的知识获取和传承方式。日本在转型过程中同样面临着许多挑战，首先是数据积累的缺失，使得知识和经验从人转移到信息化体系和制造系统的过程中缺少了依据和判断标准。其次是日本工业企业保守的文化造成软件和IT技术人才的缺失，正如日本经产省公布的《2015年制造白皮书》中所表达的忧虑：“相对于在德国和美国正在加快的制造业变革，现在还没有（日本）企业表现出重视软件的姿态。” 德国：通过设备和生产系统的不断升级，将知识固化在设备上 德国的先进设备和自动化的生产线是举世闻名的，可以说在装备制造业的实力上有着傲视群雄的资格。同时德国人严谨的风格，以及其独特的“学徒制”（co-op）高等教育模式，使得德国制造业的风格非常务实，理论研究与工业应用的结合也最紧密。然而德国也很早就面临劳动力短缺的问题，在2015年各国竞争力指数的报告中，劳动力是德国唯一弱于创新驱动型国家平均水平的一项。因此，德国不得不通过研发更先进的装备和高度集成自动的生产线来弥补这个不足。 德国的制造业解决问题的逻辑是：发生问题→人（或装备）解决问题→将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中→对相似问题自动解决或避免（见下图）。举个比较直观的例子来比较日本和德国解决问题方式的不同：如果产线上经常发生物料分拣出错的现象，那么日本的解决方式很有可能是改善物料辨识度（颜色等）、员工训练，以及设置复查制度。而德国则很可能会设计一个射频识别（RFID）扫码自动分拣系统，或是利用图像识别＋机械手臂自动进行分拣。又比如，德国很早就将误差补偿、刀具寿命预测、多轴同步性算法、主轴震颤补偿等解决方式以功能包的形式固化到了机床中，因此即便是对制造工艺和操作并不熟练的工人也能够生产出可靠的产品。也正是这个原因成就了德国世界第一的装备制造业大国地位。除了在生产现场追求问题的自动解决之外，在企业的管理和经营方面也能够看到其尽力减少人为影响因素的努力。比如最好的企业资源管理（ERP）、生产执行系统（MES）、自动排程系统（APS）等软件供应商都来自德国，大量的信息录入和计划的生成及追溯通过软件自动完成，尽量减少人为因素带来的不确定性。然而德国同样对数据的采集缺少积累，因为在德国的制造系统中对故障和缺陷采用零容忍的态度，出现了问题就通过装备端的改进一劳永逸地解决，在德国人的意识中不允许出现问题，也就自然不会由问题产生数据，最直接的表现就是找遍德国的高校和企业几乎没有人在做设备预诊与健康管理（PHM）和虚拟测量等质量预测性分析。另外由于德国生产线的高度自动化和集成化，使得其整体设备效率（OEE）非常稳定，利用数据进行优化的空间也较小。 德国依靠装备和工业产品的出口获得了巨大的经济回报，因为产品优秀的质量和可靠性，使得德国制造拥有非常好的品牌口碑。然而德国近年来也发现了一个问题，那就是大多数工业产品本身只能够卖一次，所以卖给一个客户之后也就少了一个客户。同时，随着一些发展中国家的装备制造和工业能力的崛起，德国的市场也在不断被挤压。因此，在2008—2012年的5年时间里德国工业出口几乎没有增长。由此，德国开始意识到卖装备不如卖整套的解决方案，甚至同时如果还能够卖服务就更好了。于是德国提出的工业4.0计划，其背后是德国在制造系统中所积累的知识体系集成后所产生的系统产品，同时将德国制造的知识以软件或是工具包的形式提供给客户作为增值服务，从而实现在客户身上的可持续的盈利能力。这一点从德国的工业4.0设计框架中能够十分明显地看到，整个框架中的核心要素就是“整合”，包括纵向的整合、横向的整合和端到端的整合等，这简直太像德国制造体系的风格了，既是德国所擅长的，也为其提供增值服务提供了途径。所以第四次工业革命中德国的主要目的是利用知识进一步提升其工业产品出口的竞争力，并产生直接的经济回报。 美国：从数据和移民中获得新的知识，并擅长颠覆和重新定义问题 与日本和德国相比，美国在解决问题的方式中最注重数据的作用，无论是客户的需求分析、客户关系管理、生产过程中的质量管理、设备的健康管理、供应链管理、产品的服役期管理和服务等方面都大量地依靠数据进行，如下图所示。这也造成了20世纪90年代后美国与日本选择了两种不同的制造系统改善方式，美国企业普遍选择了非常依赖数据的6-sigma体系，而日本选择了非常依赖人和制度的精益管理体系。中国的制造企业在2000年以后的质量和管理改革大多选择了精益体系这条道路，一方面因为中国与日本文化的相似性，更多的还是因为中国企业普遍缺乏数据的积累和信息化基础，这个问题到现在也依然没有解决。除了从生产系统中获取数据以外，美国还在21世纪初提出了“产品全生命周期管理（PLM）”的概念，核心是对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理，管理的对象即为产品的数据，目的是全生命周期的增值服务和实现到设计端的数据闭环（closed-loop design）。 数据也是美国获取知识的最重要途径，不仅仅是对数据积累的重视，更重要的是对数据分析的重视，以及企业决策从数据所反映出来的事实出发的管理文化。从数据中挖掘出的不同因素之间的关联性、事物之间的因果关系，对一个现象定性和定量的描述和某一个问题发生的过程等，都可以通过分析数据后建立的模型来描述，这也是知识形成和传承的过程。除了利用知识去解决问题以外，美国也非常擅长利用知识进行颠覆式创新，从而对问题进行重新定义。例如美国的航空发动机制造业，降低发动机的油耗是需要解决的重要问题。大多数企业会从设计、材料、工艺、控制优化等角度去解决这个问题，然而通用电气公司（GE）发现飞机的油耗与飞行员的驾驶习惯以及发动机的保养情况非常相关，于是就从制造端跳出来转向运维端去解决这个问题，收到的效果比从制造端的改善还要明显。这也就是GE在推广工业互联网时所提出的“1％的力量（Power of1％）”的依据和信心来源，其实与制造并没有太大的关系。所以美国在智能制造革命中的关键词依然是“颠覆”，这一点从其新的战略布局中可以清楚地看到，利用工业互联网颠覆制造业的价值体系，利用数字化、新材料和新的生产方式（3D打印等）去颠覆制造业的生产方式。

智能制造的概念如下：1、智能制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。2、智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能技术：1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于大量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。4、系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。5、故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。6、高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。7、功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。8、特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。9、识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。

智能制造专业就业前景，如下：智能制造专业就业前景是十分广阔的。拓展知识：1、工业领域需求大 ，智能制造技术旨在提高生产效率并降低成本。由此，在工业领域，对于掌握智能制造技术的专业人才的需求十分大。因此，职业前景较好。2、互联网行业也有就业机会，智能制造涉及到大数据、人工智能等领域，而这些技术也广泛应用于互联网行业。因此，智能制造专业毕业生也可以在互联网行业中找到就业机会。从事互联网行业的智能制造专业毕业生主要会从事与数据分析、人工智能算法等相关的职位。3、技能需求高，智能制造专业是一个涉及多种技术的交叉学科，其中包括计算机科学、机械设计、传感器技术等。因此，对于想要从事智能制造行业的人来说，需要具备不同技能和知识。只有持续地学习和发展，才能具有竞争力，并获得更好的职业发展机会。4、职业范围广，智能制造专业毕业生可以进入制造企业、软件公司、机器人公司等各种行业。同时，可以从事与自动化、大数据分析、人工智能、机器学习等相关的职位。5、发展前景良好，随着技术的不断发展和推广，智能制造行业会越来越受到关注。这也意味着该行业将会有更多的职业机会，并会继续保持发展。6、智能制造工程专业就业方向，智能制造专业在智能制造工程、机电及自动化工程领域从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。在智能制造专业领域具有一些技能和知识的人可获得较好的职业前景，且呈增长趋势。

智能制造是面向产品全生命周期，以新一代信息技术为基石，以制造生产系统为载体，在其制造活动的核心环节或过程中，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信与协调控制等能力，能动态地适应制造生产环境的转变，从而实现需要优化的目标。智能制造的特点主要包含实时智能感知、智能优化决策、智能动态执行等。

一是资源配置的高度智能化。可以在智能工厂中实现其三个层面资源共享、高效便捷服务等功能，以到达缩短研发设计周期、提高生产效率等效果。二是生产过程的高度智能化。对制造过程中可能遇到的一些问题和情况进行自我分析、自我判断以及自我处理等功能。三是产品的高度智能化。智能化既是一种设计理念又是一种生产流程，它在产品设计初期就根据用户所提出的多样化需求，进行设计或者再设计产品，并对产品从原材料到入厂再到成品的全流程进行重要的节点进行监控，从而掌握与产品相关的全部重要信息，

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造，包括了机器人制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

智能制造和传统的制造相比，智能制造系统具有以下特征： IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，它只能具有逻辑思维（专家系统），最多做到形象思维（神经网络），完全做不到灵感（顿悟）思维，只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。因此，想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。因此，在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。 智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。

智能制造专业，是指智能制造学科的专业，智能制造类专业，本科专业有智能制造工程专业。2019年3月29日，教育部公布《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，统计显示，此次新增备案专业中，101所高校新增机器人工程专业；96所高校新增智能科学与技术专业；50所高校新增智能制造专业。新增审批专业中，35所高校获批人工智能专业。可以通过以下方法解决问题；1、主要是工业生产制造、智动化、3d打印等领域，牵涉到机械设计制造与自动化专业、电气自动化专业、人工智能专业、计算机专业等。

智能制造包括智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。智能制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。

智能制造工程专业毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。智能制造工程专业是比较新的专业，与大数据、人工智能专业一样，都是为了适应产业结构升级而推出的专业，从发展前景来看，智能制造工程专业是不错的选择。虽然目前智能制造领域的发展前景比较广阔，而且岗位需求量比较大，但是目前在人才需求上还是以研发型人才为主，所以如果想在智能制造领域有更强的职场竞争力，应该进一步提升自己。教育部的大力扶持也不无道理，智能技术关乎我国未来社会生产力的提高。毕业生可以从事智能技术与工程的科研、开发、管理等工作。随着现代智能化的发展，该专业的社会需求量大，就业前景好，薪资也很高

人工智能技术、物理电子、光电子、微电子学、电子线路、计算机语言、微型计算机原理、电动力学、工业机器人技术、数据库技术、信号与系统、电磁场与电磁波等关于智能制造工程专业　　智能制造工程专业是热门专业，智能制造作为一个系统工程，强调数字化设计与制造、智能装备、智能机器人、物联网、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科。　智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。常见的智能制造工程技术应用有：安装、调试、维护和维修工业机器人。

智能制造包括新材料、电池制造、新能源发电、钢铁制造、通信设备、智能家电、电动汽车、智能家居等上下游行业，而后续还将衍生出诸如智能城市、智能交通等更多新的行业。智能汽车和智能家居是影响人们生活最重要的两个方面，都具有非常巨大的市场空间。智能化汽车设备主要体现在众多辅助驾驶系统上，如智能雨刷、自动前照灯、智能空调、智能悬架、防打瞌睡系统等等。电子信息技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。

一是资源配置的高度智能化。可以在智能工厂中实现其三个层面资源共享、高效便捷服务等功能，以到达缩短研发设计周期、提高生产效率等效果。二是生产过程的高度智能化。对制造过程中可能遇到的一些问题和情况进行自我分析、自我判断以及自我处理等功能。三是产品的高度智能化。智能化既是一种设计理念又是一种生产流程，它在产品设计初期就根据用户所提出的多样化需求，进行设计或者再设计产品，并对产品从原材料到入厂再到成品的全流程进行重要的节点进行监控，从而掌握与产品相关的全部重要信息，

智能制造专业就业方向及前景介绍如下：本专业的研究对象是智能制造技术与系统。智能制造工程是一个系统工程，集成了智能化设计与制造、智能装备、工业机器人、工业物联网、人工智能、大数据、智能运维管理等关键技术，融合了机械工程、控制工程、计算机科学和管理科学等多个学科的最新发展技术。智能制造工程专业简介智能制造工程是中国普通高等学校本科专业，属于工学门类，专业类别属于机械类。智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。例如：安装、调试、维护和维修工业机器人。课程体系：《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。就业方向：智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。智能制造工程专业就业前景如何智能制造工程专业就业前景非常广阔，毕业生就业率非常高，毕业后可以从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。智能制造工程专业岗位需求量比较大，但是市场上智能制造工程专业已经供不应求，将来智能制造工程专业发展一定会突飞猛进，另外智能制造工程专业以研发型人才为主，培养的是国家知识人才，相信很多人都会报考智能制造工程专业的。

智能制造是十分复杂的行业，最大的特点是非标定制，涉及成千上万个技术类别，多行业解决方案。我在镑镑天工上找到好多智能制造解决方案，据说有成千上万个，还有不少智能技改升级的案例，可以参考，我觉得很实用。

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造，包括了机器人制造，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，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

智能制造专业就业前景，如下：智能制造专业就业前景是十分广阔的。拓展知识：1、工业领域需求大 ，智能制造技术旨在提高生产效率并降低成本。由此，在工业领域，对于掌握智能制造技术的专业人才的需求十分大。因此，职业前景较好。2、互联网行业也有就业机会，智能制造涉及到大数据、人工智能等领域，而这些技术也广泛应用于互联网行业。因此，智能制造专业毕业生也可以在互联网行业中找到就业机会。从事互联网行业的智能制造专业毕业生主要会从事与数据分析、人工智能算法等相关的职位。3、技能需求高，智能制造专业是一个涉及多种技术的交叉学科，其中包括计算机科学、机械设计、传感器技术等。因此，对于想要从事智能制造行业的人来说，需要具备不同技能和知识。只有持续地学习和发展，才能具有竞争力，并获得更好的职业发展机会。4、职业范围广，智能制造专业毕业生可以进入制造企业、软件公司、机器人公司等各种行业。同时，可以从事与自动化、大数据分析、人工智能、机器学习等相关的职位。5、发展前景良好，随着技术的不断发展和推广，智能制造行业会越来越受到关注。这也意味着该行业将会有更多的职业机会，并会继续保持发展。6、智能制造工程专业就业方向，智能制造专业在智能制造工程、机电及自动化工程领域从事智能产品设计及制造，数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修，智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。在智能制造专业领域具有一些技能和知识的人可获得较好的职业前景，且呈增长趋势。

　“互联网化智能制造是升级最优方向，坚定看好这将是未来持续3年的投资大机会。”华泰证券分析师在投资标的方面，目前重点看好两类：一是具备硬件制造和行业经验的集成商，推荐机器人、沈阳机床、科大智能、日发精机、东富龙、广日股份、京山轻机、华昌达、锐奇股份等；二是技术实力强、覆盖行业广的核心部件或通用设备企业，推荐海得控制、劲拓股份、万讯自控、巨星科技等。 　　国泰君安分析师认为智能制造板块可关注：智云股份、劲胜精密、均胜电子、康力电梯、美亚光电；工业互联主线可关注：永鼎股份、中恒电气、佳讯飞鸿、南都电源、特发信息、东方国信、光环新网、东土科技；行业应用：骆驼股份、江淮汽车、国轩高科、多氟多、大洋电机、正海磁材、方正电机、风帆股份、银河电子、日发精机。

智能制造离不开智能系统和人类专家的共同交互参与，它是人机智能生产，深度交互的制造系统，通过在制造过程中智能化的作业活动和人与智能机器的合作共事，使用如分析、推理、判断、构思和决策等拟人化思考方法来扩大、延伸其机器的传统指令性运作模式。它是制造自动化的概念更新，将传统生产制造过程的大批量，重复化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造可以部分地取代人类技术专家在重复性较高的制造过程中的脑力劳动，以下几个技术特征是智能制造的组成部分：虚拟现实技术、系统组织的超柔性、深度的学习与自我维护。

在这个科技飞速发展的时代，智能制造专业正逐渐崭露头角，成为备受关注的领域。那么，智能制造专业究竟有没有前途呢？本文将从多个方面进行分析，为你揭示这个问题的答案。首先，我们来看看智能制造的定义。智能制造是一种集成了自动化、数字化、智能化等技术的先进制造模式，其核心在于通过智能化技术实现制造过程的自动化和优化。简单来说，智能制造就是让机器代替人力，让生产线实现自动化，让企业更加高效地生产。既然智能制造的目标是实现制造过程的自动化和优化，那么它必然与工业4.0有着密不可分的关系。工业4.0是德国政府在2011年提出的概念，旨在通过数字化和智能化技术，将制造业从传统的人工操作模式升级为自动化、智能化的新模式。而智能制造正是实现工业4.0的重要手段之一。了解了智能制造的定义和背景，我们再来看看智能制造行业的前景。据《中国智能制造发展规划》统计，到2025年，中国智能制造行业市场规模将超过3万亿元。这是一个庞大的市场，具有巨大的发展潜力。而随着人口红利的逐渐消失，制造业对自动化、智能化的需求也在不断增长，因此智能制造行业的发展前景十分广阔。除了广阔的市场前景外，智能制造行业还拥有高技术、高附加值的特征。在这个行业中，技术的重要性不言而喻。从机器人研发、控制系统设计、传感器技术到数据分析，每一个环节都需要高端技术的支持。因此，从事智能制造行业的人员也需要具备较高的技术水平和创新能力。此外，智能制造行业还与新经济、新业态有着紧密的联系。随着互联网、物联网、大数据等技术的快速发展，传统制造业正在经历着数字化、智能化的转型。在这个过程中，智能制造行业成为了推动新经济、新业态发展的重要力量。当然，任何一个行业都有其发展的挑战和机遇。对于智能制造行业来说，人才短缺是其面临的一个重要问题。由于智能制造涉及到多个领域的技术，因此需要具备跨学科知识的复合型人才。此外，随着技术的发展和市场的变化，智能制造行业也需要不断进行技术创新和产品升级。然而，这些挑战并没有阻止智能制造行业的发展步伐。相反，随着国家对制造业转型升级的支持力度不断加大，以及各类创新企业的不断涌现，智能制造行业正迎来前所未有的发展机遇。综上所述，智能制造专业具有广阔的发展前景和巨大的市场潜力。虽然面临着人才短缺等挑战，但随着国家政策的支持和市场的推动，智能制造行业的前景将会越来越广阔。因此，对于那些对技术和创新有浓厚兴趣的人才来说，选择智能制造专业无疑是一个非常有前途的选择。

造良好的智能制造发展环境，除了参与智能制造的人通力配合外，一些像镑镑天工之类促进行业发展的平台也至关重要，只有借助互联网大数据和国际专家团的力量，才能整合产业链资源，推动行业快速发展

物联网，大数据，云计算。

就业趋势，但是要学精很难

市场需求稳中有增。智能制造行业供需平衡的现状是呈良好发展态势，市场需求稳中有增。智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。

智能制造龙头股票有：蓝思科技（300433）、工业富联（601138）、必创科技（300667）、赛意信息（300687）。温馨提示：以上内容仅供参考，不作任何建议，投资有风险，入市需谨慎。应答时间：2021-05-06，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html