一、中国制造业智能制造谁提出的？

在中国制造业中，“智能制造”的理念是由三一重工提出来的。

扩展资料

三一集团有限公司是全球最大的混凝土机械制造商，也是中国最大、全球第六的工程机械制造商。近年来，三一连续获评为中国企业500强、工程机械行业综合效益和竞争力最强企业、福布斯“中国顶尖企业”、中国最具成长力自主品牌、中国最具竞争力品牌、中国工程机械行业标志性品牌、亚洲品牌500强。

三一集团有限公司始创于1989年。自成立以来，三一集团秉持“创建一流企业，造就一流人才，做出一流贡献”的企业宗旨，打造了业内知名的“三一”品牌。2007年，三一集团实现销售收入135亿元，成为建国以来湖南省首家销售过百亿的民营企业。2008年和2009年，尽管受金融危机影响，三一仍然延续了以往的增长。2010年，三一集团销售超过500亿。目前拥有员工6万余名。

三一集团主业是以“工程”为主题的机械装备制造业，目前已全面进入工程机械制造领域。主导产品为混凝土机械、筑路机械、挖掘机械、桩工机械、起重机械、非开挖施工设备、港口机械、风电设备等全系列产品。

其中混凝土机械、桩工机械、履带起重机械为国内第一品牌，混凝土泵车全面取代进口，国内市场占有率达57%国内首位，且连续多年产销量居全球第一。

二、离散型制造业如何实现智能制造？

PLC升级到智能制造控制，难点在于智能系统，还有硬件研发方面。

整体改造的话，需要的成本高，周期长。

如果从理论角度分析，不考虑准确性，直接通过改造开关控制系统即可实现。

三、模具制造业如何走智能制造路线？

关于这个问题，模具制造业可以通过以下几个方面来走智能制造路线：

1. 自动化生产：通过引入机器人、自动化设备等，实现生产过程自动化，提高生产效率和质量。

2. 数字化工厂：将生产线上的各个环节数字化，实现信息共享和可视化管理，提高生产效率和生产质量。

3. 人机协作：将人员与机器协作，实现生产过程的智能化和柔性化，提高生产效率和生产质量。

4. 大数据分析：通过采集和分析生产过程中的大量数据，实现生产过程的优化和预测，提高生产效率和生产质量。

5. 智能维护：通过引入物联网技术，实现设备的远程监控和维护，提高设备的可靠性和维护效率。

综上所述，模具制造业可以通过自动化生产、数字化工厂、人机协作、大数据分析和智能维护等多个方面来实现智能制造，提高生产效率和生产质量，促进产业转型升级。

四、先进制造业和智能制造业哪个国家更重视？

先进制造业辐射性强，智能制造业技术处在发展前沿，核心领域有较大市场投资价值，国家重视智能制造业产业密布

五、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？

人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。

在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？

从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。

1、人工智能在生产产线的应用

1.1产线设备维护

人工智能在工厂运维的应用：

比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。

人工智能在预测性维护的应用：

如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

1.2产线设备参数优化

生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。

2、人工智能在质量检测的应用

现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。

正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。

3、人工智能在仓储物流的应用

仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。

4、人工智能在整体运维的应用

运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。

2018年汉诺威工业展人工智能应用案例

在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。

在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”

在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。

在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。

上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。

特别感谢本文作者：

西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团

Sales100 B16培训生

李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽

六、制造业和非制造业区别？

制造业是指机械工业时代利用某种资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。

非制造业就是西方国家所说的服务业。在国民经济核算的实际工作中一般将服务业视同第三产业。

七、食品制造业属于制造业吗？

食品制造业不属于制造业。我们常说的制造业一般是指工业，是使用型的产品；食品制造业一般是指食品行业。但是生产食品制造的设备就属于制造业。所以说，制造业是生产设备，零件，日用品等等的产业。而食品制造业一般是生产食品的企业，是是食品行业。

八、医药制造业和设备制造业的区别？

医药制造业的意思是指原料经物理变化或化学变化后成为新的医药类产品的过程。

设备制造业的意思是指为经济各部门进行简单生产和扩大再生产提供装备的各类制造业的总称，是工业的核心部分，是其他制造业的基础。医药制造业也需要设备制造业的支撑。

九、面对工业4.0/智能制造，制造业该怎么做？

首先就是要接受先进的意识。

然后不断的调整设备的科学先进性。

可以购进部分先进加工器械。

也可以完善改造现有设备。

在我国4.0还只是一个噱头。

可以去德国看看。

十、智能制造业现状

随着科技的快速发展，智能制造业现状 日新月异，成为引领行业变革的关键力量。智能制造旨在通过整合先进技术和数字化手段，优化生产流程、提高效率并降低成本，从而推动整个制造产业向更智能化、自动化方向发展。

智能制造的概念

智能制造不仅仅是简单的机器自动化，更是利用人工智能、大数据、云计算等技术的综合运用。通过将传感器、软件和机器人等联网，实现设备之间的实时交互和数据共享，实现智能决策和自主协作。智能制造的核心在于数据驱动，通过数据分析和机器学习，实现生产过程的预测性维护、质量控制和资源优化。

智能制造的优势

在当前竞争激烈的市场环境中，采用智能制造技术具有诸多优势。首先，智能制造提高了生产效率，通过自动化和智能化的生产流程，大大缩短了生产周期，提升了生产能力。其次，智能制造降低了生产成本，通过优化资源配置和减少人为错误，降低了制造过程中的浪费，提高了生产效益。此外，智能制造还提升了产品质量和定制能力，通过智能监控和调整，确保产品达到准确度和一致性要求，满足客户个性化需求。

智能制造的挑战

然而，要实现智能制造并不是一帆风顺的。在实践过程中依然面临诸多挑战。首先，智能制造需要较高的技术投入和人才储备，包括人工智能专家、数据分析师等专业人才。其次，存在着信息安全和隐私保护等问题，智能制造过程中涉及大量敏感数据，一旦泄露将带来严重后果。此外，智能制造还需要面对传统制造企业的惯性思维和技术壁垒，推动企业转型需要耗费大量精力和时间。

智能制造的发展趋势

尽管存在挑战，但是智能制造仍然是未来制造业发展的必然趋势。未来智能制造将继续朝着数字化、网络化、智能化方向发展，实现制造过程的完全自动化和智能化。随着人工智能和物联网技术的不断进步，智能制造将在产品设计、生产制造、供应链管理等方面发挥越来越重要的作用。

结语

随着科技的不断革新和智能化趋势的加速，智能制造业现状已经呈现出丰富多彩的发展面貌。同时，智能制造也面临着诸多挑战，需要行业各方共同努力，推动智能制造技术的广泛应用和发展，为制造业转型升级注入新动力。