智能制造技术研究三大方向 -行业资讯

　　中国制造业的发展提到了支撑智能制造的三大技术是机器人、智能装备、3D打印，而要实现这三大技术就需要强调三个新的基础研究方向：传感器、软件、大数据。
　　
　　传感器处于物联网的三大架构层的感知层，是物联网的一个基础层面，也将会是物联网设备数量最多的构件；软件应用是实现工业智能化的一大关键核心，对于提升制造业的生产效率与促进制造业的改革方面有着无可替代的作用；大数据与云平台将会是物联网领域“大脑”，大数据的涌现将不仅改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造业企业的运作模式。
　　
　　传感器
　　
　　传感器处于物联网的三大架构层的感知层，是物联网的一个基础层面，也将会是物联网设备数量最多的构件。
　　
　　追溯全球传感器产业的的起源，都是从工业自动化开始的。从二十世纪七十年代开始，为了提高工业生产和制造效率，人们开始尝试通过中央控制室控制各个生产节点上的参量，包括流量、物位、温度和压力四大参数，从而催生了传感器这一科学仪器。在传感器概念出现之前，早期的传感器是以整套仪器中一个部件的形式出现。或者我们可以这样认为，传感器概念的出现其实是测量仪器逐步走向模块化的结果。
　　
　　目前国内的传感器技术研发，还面临着两个瓶颈。首先因为传感器属于基础部件，存在着一个特性，即本身技术含量很高，但是售价却比较低廉，更大的作用是作为一种产业铺垫，需要和其他部件配套使用，才能最终形成价值，这在客观上减少了企业研发的热情;其次，国内对于传感器的技术保护并不到位，很多时候企业投入了巨资研发的产品，很容易被其他企业“借用”，这从客观条件上也不利于中国传感器产业的形成。
　　
　　当前，在全球范围内，新材料的运用和成本的不断降低，给中国企业发展传感器产业实现迎头赶超提供了**的契机。原子材料、纳米材料等使得传感器在电器、机械以及物理性能方面表现更为突出，展现出更强的灵敏性。集成化、小型化使更多的功能被集成在一起，应用更宽广，通用性更强。传感器技术及工艺的不断成熟与发展，使得生产成本降低，这些都在客观上促进了全球传感器产业的飞速发展。未来，传感器必将在更多的领域取得新的应用，从而彻底改变人类的生产生活方式。
　　
　　同时，中国制造2025的出台，又给了中国制造业一次腾飞的历史机遇。不管是在工业制造业的任何环节，测控技术必将起到至关重要的提升作用。为了尽快拉近与国外半导体巨头之间的差距，中国的传感器科研单位及生产厂家需要做的工作还有很多。在以工业控制、汽车、通讯、环保为重点的服务领域，我们需要发展具有自主知识产权的传感器技术和产品，从而适应日益扩大的生产需求。
　　
　　今后的传感器技术将会朝着小型化、集成化、网络化、智能化为方向发展，加强制造工艺和新型传感器的开发，使主导产品达到和接近国外同类产品水平，中国制造正当其时。
　　
　　软件
　　
　　软件应用是实现工业智能化的一大关键核心。软件对于提升制造业的生产效率与促进制造业的改革方面有着无可替代的作用。
　　
　　近年来，我国经济发展进入新的窗口期，制造业发展面临新挑战，由于受到资源和环境的约束，主要依靠资源要素的发展模式难以为继，调整结构、转型升级与提值增效已经刻不容缓。
　　
　　如何形成经济增长的新动力?从全球经济产业和制造业的发展态势看，迎合物联网的发展趋势，以软件为抓手实现智能制造是制造业的必由之路。
　　
　　如今，软件技术架构发生了体系变革。应用系统在以感知技术为基础的物联网和大数据的加入下发生了质的变化。因此，以数据模型和算法为各领域服务的软件变得至关重要，也迎来革命性的变革。
　　
　　软件正在重新定义经济社会各领域的业务模式。“工业互联网”“工业4.0”“先进制造”等都是在这样的背景下提出的概念。同时，电力驱动的机器正在变成软件驱动的机器。
　　
　　近些年，美国、德国等发达国家提出了再工业化，目的就是借助新一代信息技术革命的制高点带动经济增长。无论是德国工业4.0还是美国工业制造，都是利用互联网的概念，将技术嵌入到软件行业，通过软件再造业务流程，实现组织变革，实现零件和机器的互相交流，这就是所谓的正在向互联网化、智能化、网络化、服务化的方向发展。
　　
　　软件技术正在构建智能化的生产模式和产业结构。新一代信息技术和制造业深度融合，将引发影响深远的产业变革，形成新的资产方式、产业形态和增长方式。所以，网络众包、电子商务等正在重塑产业的价值链体系。
　　
　　大数据
　　
　　大数据与云平台将会是物联网领域“大脑”，大数据的涌现将不仅改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造业企业的运作模式。大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的**感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。
　　
　　大数据对制造业的意义
　　
　　1、实现智能生产
　　
　　在智能制造中，通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。
　　
　　过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
　　
　　此外，从生产能耗角度看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
　　
　　2、实现大规模定制
　　
　　大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。
　　
　　利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。
　　
　　实现消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化，就构成了产品需求的大数据。
　　
　　消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。

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