智能制造研究分析
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智能制造研究分析范文第1篇
【關鍵詞】裝備制造業(yè)；創(chuàng)新能力；因子分析
一、引言
裝備制造業(yè)作為我國的基礎性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水映了一個國家的自主創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)競爭力和在全球價值鏈分工中的地位。我國裝備制造業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)形成了相當規(guī)模和一定技術水平的裝備制造業(yè)體系，并成為經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱產(chǎn)業(yè)。但我國裝備制造業(yè)“大而不強”的特征明顯，呈現(xiàn)出一定程度的產(chǎn)業(yè)“空心化”現(xiàn)象，技術創(chuàng)新能力不足已經(jīng)成為裝備制造業(yè)升級的瓶頸因素。關于裝備制造業(yè)的技術創(chuàng)新能力評價問題，近年來引起許多學者的關注。陳紅梅（2009）將AHP和DEA模型引入技術創(chuàng)新能力評價領域，對裝備制造業(yè)的行業(yè)技術創(chuàng)新能力進行績效評價。商瀟丹（2007）認為影響裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新能力的主要因素是創(chuàng)新投入水平、創(chuàng)新產(chǎn)出實現(xiàn)效益水平和創(chuàng)新環(huán)境。王章豹等（2006）認為必須通過技術創(chuàng)新、組織創(chuàng)新、制度創(chuàng)新的有效互動來推動裝備制造業(yè)的結構升級。柳喜花（2006）利用灰色關聯(lián)度評價法對我國裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新能力進行了測算和分析。這些文獻都從某一層面對我國裝備制造業(yè)創(chuàng)新水平進行研究，無法了解我國裝備制造業(yè)自主創(chuàng)新能力整體不足的主要根源。基于此，本文運用因子分析方法對技術創(chuàng)新能力進行全面評價，了解我國裝備制造業(yè)整體產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力的優(yōu)勢和劣勢，為制定我國裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供科學依據(jù)。
二、指標體系的構建
（一）指標的選擇
本文在構建我國裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新能力評價指標體系時，遵循指標選取的科學性、可比性、代表性及可獲取性的原則，構建如下指標體系。
（二）模型設定
三、實證分析
（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源
因子分析法對樣本數(shù)有一定的要求，為提高測評的準確性，我們在進行主成分分析時，將樣本數(shù)據(jù)擴大到制造業(yè)29個行業(yè)，從中再挑出裝備制造業(yè)七個行業(yè)進行綜合評價和實證分析。原始數(shù)據(jù)主要采集自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的2010年“大中型企業(yè)自主創(chuàng)新統(tǒng)計資料”。
（二）因子分析步驟
1.KMO統(tǒng)計檢驗及Bartlett球形檢驗。當KMO值越大，表示其越適合進行因子分析，若其值小于0.5，則不適合進行因子分析。檢驗結果顯示KMO的值為0.724>0.5，所以適合做因子分析。
2.根據(jù)主成分法提取公共因子，前4個主成分的累積方差貢獻率達到91.627%，選取前4個因子為公共因子。由旋轉(zhuǎn)后的結果可以看出第一公因子的特征值最大，為5.559，方差貢獻率達到了34.774%，第二因子、第三因子以及第四因子的方差貢獻率分別為26.726%、23.276%、6.881%。
3.由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣可知，第一因子在科技項目人員數(shù)、RD項目數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、有科技活動企業(yè)數(shù)、RD項目經(jīng)費支出、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，可定義為技術創(chuàng)新保障因子；第二因子在科技活動人員占從業(yè)人員比重、新產(chǎn)品產(chǎn)值比重、新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務收入比重、RD經(jīng)費占主營業(yè)務收入比重、新產(chǎn)品勞動生產(chǎn)率上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，它體現(xiàn)了我國在裝備制造業(yè)創(chuàng)新資源的投入強度以及產(chǎn)出能力，故命名為創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出因子；第三因子在技術改造經(jīng)費支出、購買國內(nèi)技術經(jīng)費支出、引進技術經(jīng)費支出、消化吸收經(jīng)費支出上的載荷大于其他指標，可將其命名為技術創(chuàng)新轉(zhuǎn)化吸收能力因子；第四因子只在每千人專利申請數(shù)上的載荷比較大，故將其命名為自主創(chuàng)新能力因子。
四、實證結果分析
（一）由表2中各因子的排名可知，交通運輸裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新綜合實力最強，該行業(yè)的投入產(chǎn)出因子F2和自主創(chuàng)新能力因子F4都排在第1位，遠遠高于其它行業(yè)。但是，從該行業(yè)的創(chuàng)新投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)看出，其技術創(chuàng)新的投入較多，產(chǎn)出卻較差，這說明位列首位的投入產(chǎn)出因子是由較大的創(chuàng)新投入拉動的。投入多，產(chǎn)出少，說明該行業(yè)整體運作能力相對較弱。該行業(yè)的專利申請數(shù)相對較多，說明其自主創(chuàng)新能力較強
（二）通信設備、計算機及其它電子設備制造業(yè)綜合排名第2。其創(chuàng)新資源保障能力因子得分最高，但轉(zhuǎn)化吸收能力因子位居倒數(shù)第1，創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出因子及自主創(chuàng)新能力因子均排名第6位。說明雖然該行業(yè)技術創(chuàng)新整體投入較高，擁有較多的技術創(chuàng)新資源，但技術創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化吸收能力和產(chǎn)出能力及自主創(chuàng)新能力都很弱，該行業(yè)在創(chuàng)新資源利用上效率較低。
（三）電氣機械及器材制造業(yè)技術創(chuàng)新綜合排名第3。該行業(yè)創(chuàng)新資源保障能力因子排名第2，投入產(chǎn)出能力排名第3，轉(zhuǎn)化吸收能力因子及自主創(chuàng)新能力因子均排名第5，該行業(yè)技術創(chuàng)新能力在創(chuàng)新資源保障及創(chuàng)新產(chǎn)出方面能力較強，但轉(zhuǎn)化吸收能力及自主創(chuàng)新能力不足。
（四）通用設備制造業(yè)技術創(chuàng)新能力綜合排名居第4位，其投入產(chǎn)出能力排名第2，轉(zhuǎn)化吸收能力因子和技術創(chuàng)新保障能力因子及自主創(chuàng)新能力因子排名均為第4位，說明其投入產(chǎn)出能力較強，其他技術創(chuàng)新能力均一般。
（五）專用設備制造業(yè)和儀器儀表及文化、辦公用器械制造業(yè)綜合得分分別居第5位和第6位，這兩個行業(yè)在創(chuàng)新資源保障因子及創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出因子排名都比較靠后。但是，專用設備制造業(yè)的創(chuàng)新技術轉(zhuǎn)化吸收能力排名第一，說明該行業(yè)在這方面做得比較好。辦公用器械制造業(yè)在技術創(chuàng)新轉(zhuǎn)化吸收能力及自主創(chuàng)新能力因子的排名均為第二，說明該行業(yè)在這兩方面做的相對較好。
（六）金屬制品業(yè)綜合排名在最后一位，各個因子的排名也都比較靠后，自主創(chuàng)新能力更是排在最后一位。該行業(yè)屬于傳統(tǒng)的機械業(yè)，技術創(chuàng)新能力相對較弱，目前仍處于技術含量低的行業(yè)狀態(tài)。因此，加大科技投入和產(chǎn)出，提升其整體運作能力和技術創(chuàng)新支撐能力是其首要任務。
五、幾點相關建議
（一）加強裝備制造業(yè)企業(yè)間的研發(fā)合作和產(chǎn)學研合作，實現(xiàn)各行業(yè)自主創(chuàng)新能力的同步發(fā)展。
（二）強化政府和金融機構的作用，創(chuàng)建良好的技術創(chuàng)新環(huán)境。
（三）增大企業(yè)研究開發(fā)投入強度，構建以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研相結合的技術創(chuàng)新體系。
參考文獻
[1]陳紅梅.基于AHP和DEA的裝備制造業(yè)行業(yè)技術創(chuàng)新能力綜合評價[J].企業(yè)經(jīng)濟，2009（3）：
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[2]丁耀民.著力推進裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新[J].中國經(jīng)貿(mào)導刊，2008（6）.
[3]王章豹，孫陳.基于主成分的裝備制造業(yè)行業(yè)技術創(chuàng)新能力評價研究[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2007（12）：63-68.
[4]商瀟丹.提升遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新能力的研究[D].吉林大學，2007.
[5]楊華峰，申斌.裝備制造業(yè)原始創(chuàng)新能力評價指標體系研究[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2007.
[6]王章豹，吳慶慶.我國裝備制造業(yè)自主創(chuàng)新之問題透視與路徑選擇[J].合肥工業(yè)大學學報（社會科學版），2006（5）：1-8.
智能制造研究分析范文第2篇
【關鍵詞】智能控制 機械制造 應用 探討
一、引言
在人類發(fā)展的漫長過程中，技術是重要的一個環(huán)節(jié)，和人們的生活息息相關。智能控制技術作為20世紀科學技術發(fā)展的主要標志，是現(xiàn)代機械制造工業(yè)中最為熱門的一項。智能技術和現(xiàn)代信息社會光電子技術成為了現(xiàn)代工業(yè)的支柱。本文將會針對智能技術和智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景和局限做出探討，研究其在機械制造中的應用和發(fā)展。畢竟是受到世界先進國家的高度重視的智能控制技術，在機械制造工業(yè)中的應用前景還是很大的。
二、相關概念的基本定義
在詳細介紹智能控制在機械制造中的應用探討之前，先簡單介紹一下其中基本術語的簡單定義。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)控制目標的自動控制技術。
（二）機械制造
機械制造指從事各種動力機械、起重運輸機械、農(nóng)業(yè)機械、冶金礦山機械、化工機械、紡織機械、機床、工具、儀器、儀表及其他機械設備等生產(chǎn)的工業(yè)部門。
三、智能控制在機械制造中的應用優(yōu)勢
智能控制在機械制造中起到了一定的應用優(yōu)勢。如，幫助提升開拓市場的橋梁，智能加工工藝提高了整體的機械制造水平。當然，智能控制在機械制造中也對生產(chǎn)工藝產(chǎn)業(yè)的水準提高起到了決定性的重要作用。這些對智能控制的前景發(fā)展是具有非常重要的作用的。推土機主機架智能的理論在這里也是不容忽視的。
在機械制造中，機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，在這個過程中由工人親自操刀設計，進行一切的制造工藝，那是一個相當勞重的任務。因為這些任務不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數(shù)值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優(yōu)方案，制定合理結構等方案設計工作。如果在現(xiàn)代機械制造工業(yè)中大范圍融入只能控制技術，這樣就可以減少大批的勞力。因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，智能控制在機械制造中的應用效果也很好。減少機械自動化過程、減少制作時長，成為了智能控制在機械制造中最為主要的優(yōu)勢。
四、智能控制在機械制造中的不足之處
中國機械制造業(yè)經(jīng)過幾十年的努力已經(jīng)具有相當?shù)囊?guī)模，智能控制技術的研究也已經(jīng)逐漸成熟。智能控制在機械制造中的應用也有些年日，積累了大量的技術和經(jīng)驗。但是隨著世界經(jīng)濟一體化的形成，智能控制在唉機械制造中的應用局限性也越來越明顯。由于中國潛在的巨大市場和豐富的勞動力資源，導致機械制造工業(yè)速度跟不上，智能控制技術在國外屬于較為先進成熟的技術，在國內(nèi)卻尚屬于新興技術。因此，智能控制技術在機械制造中依然存在一些不足之處。筆者在經(jīng)過探討和研究智能控制在機械制造中的優(yōu)勢之后，也按著現(xiàn)在所面臨的前所未有的工業(yè)行業(yè)激烈競爭局面整理出了智能控制的些許不足之處。
（一）企業(yè)應變能力差
今天的市場瞬息萬變，需求多樣化。機械制造行業(yè)如果想要在市場中占到頭名，就要有先進的生產(chǎn)技術做支撐。然而，企業(yè)雖然響應國家號召，積極使用智能控制技術，可惜企業(yè)的應變能力差，按訂單裝配MTO，按訂單制造MTO，按訂單設計MTD，大規(guī)模定制MC，忽略了智能控制技術的根本，導致無法好好利用智能控制技術。這是智能控制技術在機械制造應用中最大的不足。機械加工行業(yè)的品種規(guī)格繁多，生產(chǎn)、采購異常復雜，如果能夠好好利用智能控制技術，改善企業(yè)的應變能力，想必能夠大幅度提升機械制造行業(yè)的生產(chǎn)力。
（二）成本計算不準確，成本控制差
人工成本核算一般只能計算產(chǎn)品成本，無法計算零部件成本。在機械制造行業(yè)中成本的費用分攤更是非常粗糙，沒有辦法進行精密而細致的預算、估算。在使用了智能控制技術之后，大量成本數(shù)據(jù)采集都是通過電腦計算機歸集的，然而個別企業(yè)在使用操作不當，導致計算機的估算、預算數(shù)據(jù)準確性也很差，這樣子非但不能利用智能控制技術提高機械制造工藝的進展，也不能控制成本計算精準度，協(xié)助控制成本。這種利用智能控制還不能提高成本計算準確度的難題也成為了限制智能控制在機械制造中應用的一大因素。一般機械制造行業(yè)都不進行標準成本的計算，也很少進行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及時、不準確、不共享
在機械制造業(yè)中，產(chǎn)、供、銷、人、財、物是一個有機的整體，他們之間存在大量信息交換。利用傳統(tǒng)的機械制造加工模式，全部都是通過人工管理信息的，這樣的管理速度很慢。如果利用智能控制技術在行業(yè)中的應用，輔助管理信息則能夠提高速度，然而目前在機械制造中的應用卻顯示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基礎數(shù)據(jù)等不足之處。由此可見，要想將智能控制很好的應用在機械制造行業(yè)的各個部分，一定要先解決信息分散、不及時、不準確、不共享、大大影響管理決策的科學性等難題。
五、智能控制在機械制造中應用的提升探討
如果管理工具落后，大部分企業(yè)就無法提升自己的產(chǎn)業(yè)管理工作或者加工進度，在機械制造類行業(yè)中，這些阻力更加明顯。在前文中已經(jīng)提過了關于智能控制在機械制造中的不足，接下來將針對機械制造中的應用管理方面，整理一些有建議性的改善方案，希望對于仍處于分散管理或微機單項管理階段的智能控制應用有較好的提升和完善。
（一）共享和資源的優(yōu)化配置
在機械制造中，很多加工鏈條都是采用一條龍這樣一個完美的供應鏈管理系統(tǒng)。從科學的供應鏈管理里節(jié)約了大量的成本，共享和資源的優(yōu)化配置，這是現(xiàn)代企業(yè)中都需要優(yōu)先學習的管理方法。所以，在提升智能控制系統(tǒng)在機械制造中的應用效果時，最先考慮的就是如何利用智能控制提升共享資源的效果，并且優(yōu)化資源配置，給客戶提供最好的服務和商品。只有加入了這樣的改動，才能夠使得機械制造業(yè)發(fā)展更加飛速。是機械制造業(yè)就要找擴展ERP，做成一個非常完整的集成系統(tǒng)，減少集成的費用。“集成”兩個字說起來非常簡單，只要完善和優(yōu)化智能控制技術在機械制造中的應用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把計算機從數(shù)值處理擴展到非數(shù)值處理，這樣的操作和改動使得計算機能夠更好的為人類工業(yè)產(chǎn)業(yè)服務，智能控制技術就是在這種情況下發(fā)展起來的，包括知識與經(jīng)驗的集成、推理和決策，這些都是發(fā)展智能控制在機械制造中的巨大優(yōu)勢。只有力圖使機械設計過程自動化發(fā)展，增加智能控制程度，才能夠減少人類的勞累，并且提升社會生產(chǎn)產(chǎn)值。智能控制下的機械制造技術與傳統(tǒng)的設計機械制造技術方法相比，智能控制在機械設計中有著不可比擬的優(yōu)勢，它不僅可以長期穩(wěn)定工作、節(jié)省成本，還可以為專家知識特別是啟發(fā)式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。 （三）利用智能控制技術實現(xiàn)管理創(chuàng)新
機械制造企業(yè)是管理非常復雜的企業(yè)，目前管理中存在諸多的問題，智能控制在機械制造中的應用非常利于激烈的市場競爭環(huán)境。然而個別企業(yè)的利用率很低，不能夠最大限度的發(fā)揮智能控制的應用效果。只有利用智能控制技術創(chuàng)新，實現(xiàn)管理和控制技術的雙重創(chuàng)新，這樣才能真正的提高智能控制技術在機械制造加工中的管理水平和發(fā)展速度。智能控制技術在機械制造中的優(yōu)勢是不容置疑的，然而因為不同的難題阻撓了智能控制技術的進步和發(fā)展，要想提升智能控制在機械制造中的應用效果，就必須按著控制理論的發(fā)展實現(xiàn)管理上的創(chuàng)新。
（四）增加相關科技技術的相互滲透
20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的快速發(fā)展給國內(nèi)的各項工業(yè)企業(yè)帶來了一定的推動發(fā)展作用。現(xiàn)在興起的智能控制技術要想在機械制造業(yè)中進一步發(fā)展，就必須要增加和其他相關學科的發(fā)展和相互滲透，這樣才能夠更好地推動機械制造的加工工藝，為科學與工程的研究帶來不斷深入的啟發(fā)性質(zhì)。要知道智能控制系統(tǒng)本身就屬于控制系統(tǒng)向新興科技的過度發(fā)展，如果能夠增加智能控制系統(tǒng)與其他相關科技技術的滲透發(fā)展，增能夠更好的帶動智能控制在機械制造中的應用趨勢。
六、結論：
在現(xiàn)如今的社會上，智能控制的產(chǎn)品已經(jīng)多不勝數(shù)，有專項研究表明，這是一個非常具有前途的發(fā)展行業(yè)。本文在研究了智能技術在機械制造中的應用優(yōu)勢和局限性之后，經(jīng)過借鑒和反思整理出了相關的建議。希望這些建議能夠?qū)χ悄芸刂圃跈C械制造中的應用和發(fā)債帶來一定的幫助。無論放在哪個時期來說，機械制造都是工業(yè)產(chǎn)業(yè)中最重要的環(huán)節(jié)，應當對其提起高度重視。
參考文獻：
[1]宋建麗；鄧琦林；陳暢源；葛志軍；胡德金；；寬帶智能熔覆高硬度火焰噴涂層組織和裂紋行為[J]；機械工程學報；2006年12期
[2]余廷；鄧琦林；董剛；楊建國；張偉；；鉭對智能熔覆鎳基涂層的裂紋敏感性及力學性能的影響[J]；機械工程學報；2011年22期
智能制造研究分析范文第3篇
關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；制造業(yè)；物流業(yè)；實時聯(lián)動
中圖分類號：F273.7 文獻標識碼：A
Abstract： At present， China is in the accelerating transition to a post-industrial phase. How to make modern manufacturing and modern logistics industry achieve win-win and joint development is a serious problem currently. With the application of IOT technology in the field of manufacturing and logistics， for the problem of combination of the traditional manufacturing processes and logistics processes in independent mode， this paper uses innovative IOT technologies and systems to build a manufacturing-logistics joint smart collaborative services platform based on IOT and demonstrates the effectiveness of the“manufacturing-logistics”real-time joint system.
Key words： the internet of things（IOT）； manufacturing industry； logistics industry； real-time joint
0 引 言
現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展需要現(xiàn)代物流業(yè)的支撐，現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展也要以現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展為基礎。目前我國正處于加速向工業(yè)化后期過渡的階段，如何使現(xiàn)代制造業(yè)與現(xiàn)代物流業(yè)實現(xiàn)聯(lián)動式共贏發(fā)展，是當前亟待解決的問題。制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動是制造業(yè)與物流業(yè)互相深度介入對方企業(yè)的管理、組織、計劃、運作、控制等過程，共同追求資源集約化經(jīng)營與企業(yè)整體優(yōu)化的協(xié)同合作方式。制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動本質(zhì)上是社會分工專業(yè)化的體現(xiàn)，即制造業(yè)與物流業(yè)各自專注于自身核心競爭力的培養(yǎng)與發(fā)展，最終實現(xiàn)“兩業(yè)”聯(lián)動雙贏。
在傳統(tǒng)的制造流程與物流流程獨立運作的模式下，由于信息溝通的局限，制造與物流的業(yè)務邏輯在橫向上缺乏關聯(lián)，諸多環(huán)節(jié)上造成了計劃可行性差，運作效率低下等問題。然而，當物流過程與制造過程各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)橫向聯(lián)動，以上的問題將得到全面改觀。物聯(lián)網(wǎng)技術已成為制造物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)動的重要推動力。“物聯(lián)網(wǎng)”的產(chǎn)生為建設面向制造―物流聯(lián)動的智能協(xié)同服務平臺帶來了良好的契機。然而，當面向生產(chǎn)制造與物流服務互相深度介入、實現(xiàn)全面聯(lián)動的這一新需求時，目前的物聯(lián)網(wǎng)設備、技術和系統(tǒng)平臺的發(fā)展仍無法滿足其需要，這已成為制約制造業(yè)和物流業(yè)快速聯(lián)動發(fā)展的重要障礙。
本文以“物聯(lián)網(wǎng)”概念和相關技術的發(fā)展、普及應用為契機，以推動制造業(yè)與物流業(yè)在管理、組織、計劃、運作、控制等過程的深度融合，并實現(xiàn)資源集約化經(jīng)營與企業(yè)整體優(yōu)化的協(xié)同合作為最終目的，提出了一套“制造―物流聯(lián)動”協(xié)同決策服務信息架構。并在數(shù)據(jù)采集、信息整合、服務封裝以及上層決策等多個層級開發(fā)了一系列物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術和系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)制造環(huán)節(jié)與物流環(huán)節(jié)的全面多維動態(tài)聯(lián)動。
1 文獻綜述
1.1 “制造―物流聯(lián)動”發(fā)展現(xiàn)狀。從2005年始，國內(nèi)研究者紛紛就本地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展現(xiàn)狀開展深入的研究，并針對實際問題提出聯(lián)動發(fā)展的對策及建議[1-2]；同時，運用計量經(jīng)濟學的灰色關聯(lián)模型，得出福建省制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展正處于協(xié)調(diào)與不協(xié)調(diào)的臨界狀態(tài)的結論[3]；應用灰色關聯(lián)理論對廣東省制造業(yè)與物流業(yè)的關系進行定量分析，得出廣東制造業(yè)與物流業(yè)沒有實現(xiàn)有效聯(lián)動的事實，進而提出促進廣東“兩業(yè)”聯(lián)動發(fā)展的一些建議[4]；從產(chǎn)業(yè)集群演化的角度分析制造業(yè)集群與物流產(chǎn)業(yè)的關系，并證實了長三角制造業(yè)集聚與物流業(yè)發(fā)展的耦合關系[5]；也有一些學者運用投入產(chǎn)出法，對中國物流業(yè)對制造業(yè)的關聯(lián)波及效應進行分析[6]。目前我國在各環(huán)節(jié)中的“兩業(yè)”聯(lián)動存在以下問題：生產(chǎn)上游產(chǎn)品研發(fā)及設計的“兩業(yè)”聯(lián)動，涉及到物流基礎設施的應用，我國物流業(yè)競爭市場規(guī)范化較差，管理水平和信息化程度相對較低；中游產(chǎn)品制造中與上下游企業(yè)之間信息不暢通，政策落實不到位，在物料需求、生產(chǎn)控制及銷售控制上，制造業(yè)和物流業(yè)信息集成及信息共享不暢通等；生產(chǎn)下游中，產(chǎn)品從下生產(chǎn)線開始，經(jīng)過包裝、裝卸搬運、儲存、流通加工、運輸、配送，直至最后送到用戶手中的整個產(chǎn)品實體流動過程中，通過通訊及計算機技術、管理軟件以及各種新思想和新方法來實現(xiàn)物流信息的共享、跟蹤及JIT（準時制）物流是當前面臨的重要任務之一。
1.2 物聯(lián)網(wǎng)技術在制造及物流行業(yè)的應用。從當前技術發(fā)展和應用前景來看，物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領域的應用主要集中在以下幾個方面：（1）制造業(yè)供應鏈管理。如空中客車通過在供應鏈體系中應用傳感網(wǎng)絡技術，構建了全球制造業(yè)中規(guī)模最大、效率最高的供應鏈體系。（2）生產(chǎn)過程工藝優(yōu)化。如鋼鐵企業(yè)應用各種傳感器和通信網(wǎng)絡，在生產(chǎn)過程中實現(xiàn)對加工產(chǎn)品的寬度、厚度、溫度實時監(jiān)控，提高產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化生產(chǎn)流程。（3）生產(chǎn)車間智能制造。具體包括：柔性生產(chǎn)和流程可視。（4）產(chǎn)品全生命周期監(jiān)控。具體包括：單品管理、全程監(jiān)控、綠色環(huán)保。
物流業(yè)是很早就應用物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)之一。概括起來，目前相對成熟的應用主要在如下三大領域：（1）產(chǎn)品的智能可追溯的網(wǎng)絡系統(tǒng)。如食品的可追溯系統(tǒng)、藥品的可追溯系統(tǒng)等等。（2）物流過程的可視化智能管理網(wǎng)絡系統(tǒng)。如基于GPS衛(wèi)星導航定位技術、RFID技術、傳感技術等多種技術，在物流過程中可實時實現(xiàn)車輛定位、運輸物品監(jiān)控，在線調(diào)度與配送可視化與管理系統(tǒng)。（3）智能化的企業(yè)物流配送中心。
根據(jù)對制造和物流行業(yè)相關物聯(lián)網(wǎng)設備的國內(nèi)外發(fā)展趨勢的分析可以得到以下幾點結論：（1）RFID技術是物品自動識別領域的必然趨勢。（2）多維制造加工和倉儲環(huán)境信息的監(jiān)控已成為制造和物流行業(yè)提升生產(chǎn)控制能力、服務質(zhì)量的新需求，多傳感器和傳感器網(wǎng)絡技術成為實現(xiàn)該項任務的基礎技術。
2 面向制造―物流聯(lián)動的物聯(lián)網(wǎng)智能協(xié)同服務平臺框架
本文提出的面向制造―物流聯(lián)動的物聯(lián)網(wǎng)智能協(xié)同服務平臺框架如圖1所示，包括四個聯(lián)動層：最下層為設備聯(lián)動層，用于制造流程及物流過程中的多維實時信息的采集；信息聯(lián)動層把實時采集的信息進行統(tǒng)一整合，通過處理后形成標準的信息流；服務聯(lián)動層通過標準的信息流輸入，采用一系列的智能體，提供各種服務；最高層決策聯(lián)動層包括一系列的決策應用系統(tǒng)，為制造過程和物流流程提供相應的指導，以此形成四層相互聯(lián)動、統(tǒng)一優(yōu)化資源的物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的綠色服務模式。
2.1 物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動服務模式。物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動服務模式主要包括縱向和橫向聯(lián)動服務模式，所謂橫向聯(lián)動，即在整個物聯(lián)網(wǎng)過程的兩個階段：制造階段和物流階段，通過聯(lián)動的方式優(yōu)化其交叉資源，利用智能物聯(lián)網(wǎng)感知設備把兩個階段無縫連接起來，形成相互融合和動態(tài)交互的橫向聯(lián)動模式；縱向聯(lián)動即在物聯(lián)網(wǎng)信息傳遞與使用的過程中的相互聯(lián)動過程，該過程包括感知、處理、整合、應用幾個層面，分別對應于四個聯(lián)動層，因而形成上下層級之間的動態(tài)交互，最終達到縱橫聯(lián)動模式。該模式將以資源利用最優(yōu)化為前提，以綠色化為目標，避免資源特別是各階段、各層級緊缺資源的浪費，最終達到可持續(xù)性發(fā)展。
2.2 物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動關鍵使能設備。本文的物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動關鍵使能設備包括兩類：一是多維RFID主動標簽，另外是制造和物流信息統(tǒng)一集成網(wǎng)關。
（1）多維RFID主動標簽。實現(xiàn)制造―物流聯(lián)動環(huán)境下的RFID標簽設備及實時數(shù)據(jù)可視化；針對特定制造―物流聯(lián)動應用的GPS信息和3G視頻模組及實時信息獲取；針對制造―物流聯(lián)動敏感環(huán)境（如保鮮食品倉，易碎物品倉）的多傳感器智能主動式RFID標簽設備及實時信息獲取。（2）制造和物流信息網(wǎng)關。制造―物流聯(lián)動信息集成網(wǎng)關包括制造信息網(wǎng)關和物流信息網(wǎng)關。這兩類網(wǎng)關的主要任務是對所部署的傳感器，數(shù)據(jù)采集設備提供標準化數(shù)據(jù)獲取和傳輸接口，實現(xiàn)異構信息系統(tǒng)之間的平滑信息交換和整合。它們都提供一套數(shù)據(jù)獲取、處理和交換的標準化接口，其功能主要包括：數(shù)據(jù)源標準化定義，實現(xiàn)對多樣化數(shù)據(jù)源元素歸一化描述，如數(shù)據(jù)提供源唯一地址描述，數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)查詢條件的標準化描述；數(shù)據(jù)標準化處理，提供一種異構數(shù)據(jù)標準化轉(zhuǎn)換的技術，將數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一標準的描述格式返回給數(shù)據(jù)請求方；數(shù)據(jù)交換接口標準化，實現(xiàn)異構信息系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)獲取，更新和存儲的通用方法和調(diào)用接口。
2.3 物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動協(xié)同服務平臺信息架構。物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的制造―物流聯(lián)動協(xié)同服務平臺信息架構主要包括以下幾層：（1）設備聯(lián)動層。設備聯(lián)動層通過把制造和物流流程的數(shù)據(jù)進行感知采集，在制造流程當中，通過多種類的傳感器，如生產(chǎn)線信息終端設備、手持式RFID終端、固定式RFID設備等把制造流程中各結點的信息如生產(chǎn)進度、車間在制品和成品等統(tǒng)一采集；在物流流程中，采用多維主動RFID標簽、3G視頻、GPS和RFID倉儲管理硬件等設備把物流過程的環(huán)境信息、配送信息和倉儲信息等統(tǒng)一整合，為制造―物流聯(lián)動提供基礎的數(shù)據(jù)支持。（2）信息聯(lián)動層。信息聯(lián)動層把設備聯(lián)動層的信息進行統(tǒng)一管理，這一層主要包括兩個信息網(wǎng)關，制造信息網(wǎng)關針對制造流程的感知信息進行統(tǒng)一的管理，物流信息網(wǎng)關對物流過程中的感知信息進行集中整合，兩個網(wǎng)關之間相互實時交互針對兩個階段的資源進行統(tǒng)一管理，信息聯(lián)動層的網(wǎng)關主要包括四個主要使能模塊，分別是：①智能網(wǎng)關異構硬件管理模塊：對接入物聯(lián)網(wǎng)的硬件設備進行統(tǒng)一的管理，包括硬件MAC地址分配、物聯(lián)網(wǎng)唯一標識管理、注冊管理等；②基于ISA95的異構信息標準化模塊：對異構感知設備獲取的信息進行標準化處理，包括數(shù)據(jù)字段定義、數(shù)據(jù)格式描述、數(shù)據(jù)表達、語義分析、謂詞詮釋等；③層級化復雜事件處理模塊：對海量事件進行分層動態(tài)處理，其中包括事件分類操作、事件組合管理、事件響應決策等；④動態(tài)工作流定義配置模塊：針對制造―物流聯(lián)動機制下的動態(tài)工作流管理，提供自定義和可重配的方法，其中包括流程結點定義、結點互聯(lián)操作、流程配置服務和流程優(yōu)化等。（3）服務聯(lián)動層。服務聯(lián)動層通過一系列的智能體對象，把信息聯(lián)動層提交的數(shù)據(jù)進行處理，然后為決策聯(lián)動層提供支持服務，該層主要的智能體包括：①實時制造資源智能體：把制造過程中的資源封裝成智能體（Smart Object Agent），為制造流程提供資源配置、優(yōu)化、協(xié)調(diào)和整合，以實現(xiàn)制造過程中制造資源的閉合管理；②實時WIP（work in product）智能體：制造過程中的在制品通過智能化封裝后成為WIP智能體，為在實時在制品庫存預測及管理、WIP優(yōu)化等；③實時倉儲資源智能體：倉儲資源通過智能化封裝后成為實時倉儲資源智能體，這些智能體為制造和物流環(huán)節(jié)提供各種資源的實時信息服務；④實時車輛資源智能體：車輛資源通過多種傳感器及智能化技術封裝成車輛資源智能體，對物流的承載主體進行統(tǒng)一規(guī)劃、合理調(diào)度、優(yōu)化路徑、實時監(jiān)控等綜合；⑤實時在途品智能體：物流過程中的在途品通過封裝后成為在途品智能體，通過感知技術可以實時獲得在途品的溫度、濕度、氣壓等承載環(huán)境信息，以及在途品數(shù)量、狀態(tài)等信息。（4）決策聯(lián)動層。決策聯(lián)動層通過服務層中各種智能體提供的服務信息，為一系列的系統(tǒng)提供支持，其中包括以下幾個系統(tǒng)：傳統(tǒng)制造應用系統(tǒng)（MES）、傳統(tǒng)物流應用系統(tǒng)、JIT型實時對線配送系統(tǒng)、智能化WIP管理系統(tǒng)和智能化物流配送系統(tǒng)。其中傳統(tǒng)制造應用系統(tǒng)（MES）、傳統(tǒng)物流應用系統(tǒng)為企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)，本文的決策聯(lián)動層主要包括以下三個系統(tǒng)：①JIT型實時對線配送系統(tǒng)：制造―物流聯(lián)動機制下的物聯(lián)網(wǎng)，以控制原料庫存、減低在制品存量，實現(xiàn)精細化JIT型生產(chǎn)為目的綠色管理模式，為各個生產(chǎn)廠商的基于生產(chǎn)節(jié)拍的原材料需求信息，以及所需物料的實時倉儲位置信息進行智能規(guī)劃、綜合越庫、轉(zhuǎn)運以及直接配送等。②智能化WIP管理系統(tǒng)：在對制造―物流聯(lián)動環(huán)境下的在制品進行最優(yōu)化管理的前提下，控制各制造流程階段的WIP數(shù)量，綜合考慮物流成本、倉儲成本等約束，在物流調(diào)度、路徑規(guī)劃、生產(chǎn)協(xié)同的基礎上得到最優(yōu)的組織方式，以達到綠色化的制造過程WIP管理。③智能化物流配送系統(tǒng)：在對原材料進行協(xié)同采購的前提下，利用實時動態(tài)化物流資源信息（包括倉儲位置，載具，車輛等資源的信息），對多種類、多批次的整個物流過程進行規(guī)劃、決策以及執(zhí)行監(jiān)管。
3 系統(tǒng)演示
3.1 生產(chǎn)聯(lián)動物流。該情況為最經(jīng)典的生產(chǎn)物流聯(lián)動過程，核心決策環(huán)節(jié)為生產(chǎn)車間子系統(tǒng)：由生產(chǎn)車間的實時生產(chǎn)流程拉動配送和倉儲環(huán)節(jié)提供生產(chǎn)物流服務，常見于生產(chǎn)計劃的調(diào)整余地較小、調(diào)整成本偏高、或調(diào)整難度大，而物流資源（例如配送車輛和倉儲空間）較為充足而具有較大調(diào)整空間的生產(chǎn)企業(yè)中。針對該情況，開發(fā)了基于RFID的智能生產(chǎn)線實時管理系統(tǒng)，其運作情況如圖2所示。
3.2 物流聯(lián)動生產(chǎn)。該情況的核心決策環(huán)節(jié)為倉庫子系統(tǒng)：由倉庫實時狀態(tài)（倉儲空間的釋放計劃、客戶成品需求/供應商供貨節(jié)拍、及預設倉儲策略等）拉動生產(chǎn)車間及物流車隊進行生產(chǎn)與配送出/入庫計劃。此情況多見于珠三角及沿海發(fā)達地區(qū)，由于企業(yè)不斷擴大生產(chǎn)規(guī)模，卻無力擴大倉庫面積而造成。針對該情況，開發(fā)了基于IOT的成品物流規(guī)劃與管理系統(tǒng)，其運作情況如圖3所示。
4 結論與展望
本文從制造―物流聯(lián)動物聯(lián)網(wǎng)背景入手，利用創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)設備、技術和系統(tǒng)構建了面向制造―物流聯(lián)動的物聯(lián)網(wǎng)智能協(xié)同服務平臺，并詳細介紹了該平臺的信息架構。具有以下三方面的特色：（1）面向制造―物流聯(lián)動的物聯(lián)網(wǎng)智能協(xié)同服務平臺的服務模式。（2）物聯(lián)網(wǎng)背景下制造―物流聯(lián)動中的整合規(guī)劃、合理利用和資源優(yōu)化。（3）提出一套適用于制造―物流聯(lián)動物聯(lián)網(wǎng)下的關鍵使能設備。
本文以制造物流聯(lián)動為切入點，將企業(yè)生產(chǎn)和倉儲、物流流程在多環(huán)節(jié)緊密銜接，并集中應用物聯(lián)網(wǎng)技術，通過“集中式共享、服務化運營”的策略在工業(yè)園區(qū)和大型集團集群企業(yè)中進行應用推廣，個體企業(yè)應用物聯(lián)網(wǎng)技術的種種弊端將被屏蔽和緩沖。
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智能制造研究分析范文第4篇
關鍵詞：智能制造技術；人工智能技術；智能制造業(yè)；基本介紹；應用
中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）09-0025-01
1 人工智能技術的基本介紹
1.1 概念
網(wǎng)絡信息技術與計算機技術等等眾多學科的技術進行有效的融合，并且對于人類進行智能模擬，最終對于機械或者是其它領域進行智能化與自動化的控制，這種技術就是人工智能技術。隨著時代的發(fā)展，人工智能技術具有重要的價值。比如：對于機械等進行智能化控制，可以在遺傳編程、信息圖像、語言等各個方面進行應用。
1.2 特點
人工智能技術具有以下方面的特點。第一，性價比高。我們以智能制造業(yè)為例子進行具體說明。智能制造業(yè)一方面在運行中需要對于大量的數(shù)據(jù)信息等進行計算，分析等工作，另一方面需要對于運行的過程進行有效化監(jiān)控。應用以往的方式需要花費大量的成本。而應用人工智能后，需要應用較小的成本，就能實現(xiàn)智能化控制與分析。第二，具有可靠性的特點。人工智能是在網(wǎng)絡信息技術、計算機技術等為基礎形成的新型高端技術類型，可以在全過程控制中保障智能制造業(yè)的安全。第三，具有可操作性的特點。光纖、電纜、網(wǎng)絡信息、計算機等眾多領域的進步與發(fā)展，為人工智能的應用提供了強大的技術支持，有利于其進步與發(fā)展。
2 人工智能技術在智能制造業(yè)中的應用
2.1 對于自動化控制流程的簡化
在智能制造業(yè)中進行產(chǎn)品的生產(chǎn)操作比一般產(chǎn)品要復雜，尤其是對于操作流程的控制具有非常高的要求。而應用人工智能技術之后，有關的操作人員只需要應用網(wǎng)絡操作智能控制系統(tǒng)就可以實現(xiàn)對于操作平臺的全過程智能自動控制，一方面保障了產(chǎn)品的質(zhì)量與安全，另一方面使得系統(tǒng)對于可能出現(xiàn)的故障進行提前判斷，進行必要的安全規(guī)范處理。如圖1所示。
2.2 對事故和故障的及時處理
人工智能在智能制造業(yè)中進行應用，可以對于事故和一些故障進行及時的預防和處理，最終保障智能制造業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全。這種應用方式的特點在于，有效的彌補了傳統(tǒng)監(jiān)測技術中存在的缺點和不足，建立起了動態(tài)化的監(jiān)測網(wǎng)絡系統(tǒng)，對其生產(chǎn)中的狀態(tài)進行實時監(jiān)控，對其質(zhì)量的功能進行了有效的保障。除此之外，我們應用智能技術中的模糊理論可以建立起有效的刀具狀態(tài)識別模型，建立起有效的監(jiān)控參數(shù)和刀具狀態(tài)之間的模糊關系，對于我們今后對于智能化制造技術的應用有重要的啟示。但是，這種應用還存在一些問題。因此，我們需要在今后的應用中對于這種方式進行有效的改進，提高其應用的質(zhì)量和水平，全面提高刀具監(jiān)控的水平，提高智能制造業(yè)的質(zhì)量，實現(xiàn)其良好的經(jīng)濟效益和社會價值。
2.3 對產(chǎn)品設計的優(yōu)化
以往的制造業(yè)設計中需要進行大量的實驗，設計出眾多的樣品，一方面花費了大量的時間、經(jīng)歷、金錢，最終成型的產(chǎn)品也不一定達到令人滿意的程度。而將人工智能技術在制造業(yè)設計中進行有效的應用，其可以對于設計工作建立起網(wǎng)絡化信息模型，并且對于設計出的產(chǎn)品在網(wǎng)絡上進行生產(chǎn)過程應用仿真，有效了解設計出的產(chǎn)品具有怎樣的缺點和不足，在網(wǎng)絡模型平臺中進行有效改進，再次進行應用生產(chǎn)過程仿真，大大提高產(chǎn)品設計的質(zhì)量與水平，還節(jié)省了大量的時間與金錢，對于產(chǎn)品進行了優(yōu)化設計。
3 結語
對于人工智能與制造自動化技術的挑戰(zhàn)問題進行分析與研究，有利于我們了解人工智能發(fā)展的趨勢與應用實踐情況，最終可以在今后生a中有效應用這項技術，促進我國經(jīng)濟的發(fā)展與社會的進步。
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智能制造研究分析范文第5篇
關鍵詞：智能科學與技術；知識結構；應用型人才；人才培養(yǎng)；知識型能力本位教育
中圖分類號：G64文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內(nèi)容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現(xiàn)機理和方法；智能技術則是將這種方法應用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習能力，讓機器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學與技術專業(yè)是計算機類之下的特設專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設資格），智能科學與技術專業(yè)與全球范圍大力推進與快速發(fā)展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業(yè)發(fā)展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，可以實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰(zhàn)略性技術，世界主要發(fā)達國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。
隨著人工智能時代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學與技術專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學領域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產(chǎn)、應用、裝配、服務等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計局向社會了13個新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術人員、大數(shù)據(jù)工程技術人員等，這也從另外一個側(cè)面說明人工智能等技術推動了產(chǎn)業(yè)結構的升級，催生了相關專業(yè)技術類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。
3應用型人才培養(yǎng)模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強化職業(yè)教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉(zhuǎn)型，建立一批實訓基地，開展現(xiàn)代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。
通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產(chǎn)、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識結構、能力結構、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學與技術應用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學與技術的工程設計、開發(fā)及應用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設計、研發(fā)、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應用型工程技術人才。
3.2知識結構
智能科學與技術專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識別、智能系統(tǒng)設計與制造、智能信息處理三個方面的專業(yè)內(nèi)涵。
（1）智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統(tǒng)與數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等。
（2）智能系統(tǒng)設計與制造
屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統(tǒng)分析與設計等。
（3）智能信息處理
屬于計算機領域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數(shù)據(jù)結構與算法、嵌入式系統(tǒng)設計等。
3.3能力結構
智能科學與技術應用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、應用的能力；具備智能系統(tǒng)的設計、開發(fā)、集成、運行與管理的能力；注重培養(yǎng)學生綜合運用所學的智能科學與技術專業(yè)的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標；模塊化的課程結構；能力為基準的目標評價體系。該模式所培養(yǎng)的本科應用型人才具有較強的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會產(chǎn)生動態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動性以及知識和經(jīng)驗的進化，才能真正適應人工智能時展的需求。
自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養(yǎng)，也必須讓學生筑牢學科專業(yè)基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導向
從智能科學與技術專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應用型人才以“智能化應用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：
（1）智能感知與模式識別領域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業(yè)視頻檢測與識別、視頻監(jiān)控、傳感器設計及應用等。
（2）智能系統(tǒng)設計與制造領域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運營與服務等。
（3）智能信息處理領域
主要從事計算機數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與預測、交通大數(shù)據(jù)分析應用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產(chǎn)業(yè)領域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務等。
產(chǎn)業(yè)需求帶動人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關產(chǎn)業(yè)與智能科學與技術應用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑
智能科學與技術專業(yè)應用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養(yǎng)應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現(xiàn)“應用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實踐教學。結合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識結構在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。
（1）筑牢智能科學與技術專業(yè)知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系
在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數(shù)學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業(yè)的內(nèi)涵，讓學生對所學專業(yè)有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業(yè)基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數(shù)據(jù)結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數(shù)理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
（2）增強智能科學與技術專業(yè)的實踐環(huán)節(jié)，構建以能力培養(yǎng)為重心的教學體系
按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據(jù)人工智能企業(yè)實際情況靈活設置實踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時調(diào)整課程體系以避免教學內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。
