Page 63 - 机械设计制造与自动化技术研究

第二章 电气工程及机械制造研究

源规划和生产调度，提高企业管理水平。此外，在智能制造模式下，机械自动化
还可以与大数据、云计算等新技术结合，强化对生产过程的监管，提高智能化程度。

四、智能制造在机械行业的发展趋势

（一）智能制造新技术对自动化生产模式的推动
智能制造新技术对机械自动化生产的推动主要表现在以下几个方面。①人工
智能技术。通过应用深度学习、图像识别等人工智能技术，可以实现机器人等自

动化设备更为精确的运动控制和自适应性，提高生产效率及生产线灵活性。同时，
人工智能还可以让机器人拥有学习能力和自预测能力，从而实现更优化的生产调
度和资源利用。②物联网技术。物联网技术将传感器、硬件设备以无线网络系统
相联结，形成数字化信息生态环境，将企业内外的所有运营信息集中起来，可改

进传统生产管理方式和决策培养更多预判性选择。地理位置的存储与追踪特有功
能也使得产品售后服务质量显著提升。③大数据技术。采用大数据技术对整个生
产过程中采集到的数据进行综合分析，能够帮助企业更好地指导生产，优化生产
总结经验，不断优化生产管理模式，提高生产效率和产品质量。④云计算技术。

机械自动化设备集成云计算后，可以完美地实现资源共享和智能分配，以及将多
方面的业务联络到统一云端解决。通过利用云端大数据和模拟仿真等技术，可以
加速机器人、自动化等生产装置在研发、测试和生产中周期的时间，缩短产品的
制造时间和上市期限。智能制造新技术对机械自动化的推动能够大幅提升企业的

生产效率，优化了生产过程，并且进一步探索生产管理模式的革新。
（二）自动化生产与智能制造路径的整合
自动化生产与智能制造路径的整合趋势主要表现在以下几个方面。①统一平
台。未来机械自动化和智能制造将更多地采用统一的平台，如物联网平台、工业

互联网平台等。这些平台可以为设备与系统之间的数据交换提供支持，实现跨系
统、跨设备、跨厂家的集成。②数据集成。机械自动化和智能制造需要大量的数
据支撑，数据集成是关键。通过采用强大的信息技术，将生产线上各个节点采集
到的数据进行集成，并呈现可视化的结果让数据具有了更加强烈的决策意义。③

智能改进。机械自动化和智能制造相辅相成，二者之间需要密切的整合来达到相
互促进和智能化的作用。例如，在传统机械自动化中引入人工智能技术，增加自
学习功能，提升精准性和决策能力。④云服务。机械自动化和智能制造需求极高

·49·