大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能制造 市场趋势的问题，于是小编就整理了5个相关介绍智能制造 市场趋势的解答，让我们一起看看吧。
国内航天智能制造现状及趋势？
国内航天智能制造展现出更加广阔的发展前景，高水平或超高水平的航空航天活动更加频繁，其作用将远远超出科学技术领域本身，对政治、经济、军事以至人类社会生活都会产生更广泛和更深远的影响。应该指出，航空航天事业所取得的巨大成就，与航空航天材料技术的发展和突破是分不开的。材料是现代高新技术和产业的基础与先导，很大程度上是高新技术取得突破的前提条件。
智能制造和智慧工厂有什么不同？
2015年，智能制造在国内兴起。“中国制造2025”战略发布，智能制造确定为主攻方向，成为数字化、网络化和智能化的制造业进阶路线。从总体看，智能制造的范畴比较广，包括了智能装备（智能产品）、智能工厂（智慧工厂）和智能服务。
文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，工业互联网研习社发起人
虽然智能制造从2015年兴起，一直到2018年，无论是政策文件，还是中国工程院，其他研究机构及企业界，智能制造的内涵和边界并没有形成完全统一的共识。
数十年来，智能制造在实践演化中形成了众多范式，不同的国家工业企业也贡献了自己的实践经验，形成了包括柔性制造、精益生产、计算机集成制造、数字化制造及云制造等不同范式，在相互学习借鉴推动生产力提升的同时，也不利于形成统一的智能制造技术路线，造成企业在推进过程中产生了许多困扰。
基于此种现状，[造奇智能产业新媒体]在回顾2017年的总结时，特意致敬中国工程院院长周济。希望藉此通过这种行为和传播来推动行业共识的形成，然后在2018年及之后，业界把更多地精力探讨放在数字化工厂和智能制造的实践上。
智能制造，从广义上来说，它是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合，贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及制造系统集成，是实现制造的数字化、网络化、智能化，不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推动制造业创新、绿色、协调、开发、共享发展。
而智慧工厂，主要聚焦于柔性化制造工厂的建设，是新一代信息技术与制造工厂的集成应用，这就是场景！而智能制造，覆盖到了产品、制造（工厂）、服务全生命周期的各个环节，场景范畴更广。
【造奇智能】：有深度、有态度、有力度的原创型产业新媒体
造奇智能产业新媒体，是国内第一家正式成立并开展运营的智能制造产业新媒体机构，聚焦新工业革命与智能时代的价值创造，以“深度影响智能制造进程，守望智能制造产业成长”为使命，聚焦智能制造、工业互联网、工业4.0、数字化转型及人工智能产业应用，打造有深度、有态度、有力度的原创型产业新媒体平台。
2018年1月1日，造奇智能产业新媒体独家推出、业界首份聚焦工业互联网和智能制造领域的实名付费社群——工业互联网研习社。致力于打通工业互联网从资讯→信息→知识→认知→见识→服务的链式通路，助力您的职业发展和机遇把握。
智能制造
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[_a***_]判断和规划自身行为的能力。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。
智慧工厂
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地***集生产线数据，以及合理的生产***编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。
“智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可***集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
智慧工厂:人机有效交互
智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务;提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理***排程。同时集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智慧工厂已经具有了自主能力，可***集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
智能制造：人机一体化
智慧工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统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，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
目前，国内很多企业都在做所谓的智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平，极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智慧工厂的水平。
智能制造和智慧工厂是两个相关但不同的概念。
智能制造是一个涵盖了制造过程、设备、供应链、生产管理等方面的综合概念。它强调的是通过集成信息化和工业制造，实现制造过程的智能化、自动化和高效化。智能制造的核心在于通过先进的技术和设备，提高制造过程的效率和精度，降低成本，提升产品质量。
而智慧工厂则是智能制造的一个重要组成部分，它主要关注的是工厂内部的生产和管理。智慧工厂通过物联网、大数据、人工智能等技术的应用，实现对生产设备、生产线、生产过程等的实时监控和智能管理。智慧工厂的目标是提高生产效率，降低运营成本，提高产品质量，同时提供更优质的服务。
总的来说，智能制造是一个更广泛的概念，它涵盖了整个制造过程，而智慧工厂则是智能制造在工厂层面的具体应用。智能制造概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。
智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务；提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理***排程。同时集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智慧工厂已经具有了自主能力，可***集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
智慧工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统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，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
深圳华企成长科技有限公司，是一家致力于帮助中小型企业数字化转型的公司。企业使命是将创始团队数字化成果工业智能机推向全国，助力中国从制造转型为智能制造。深圳华企核心产品“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。
什么是智能制造，如何发展？
智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的生产方法。
目前，中国智能制造面临一些关键问题。比如，
一、关键装备与核心零部件受制于人，短期内难以实现国产替代。
二、中小微企业存在自有资金不足、信息化基础薄弱、缺乏相关人才等问题，难以融入智能制造浪潮。并且试错成本高，风险大，稍有不慎就会面临生存危机。
三、大部分中国企业缺少智能制造的文化内核，也就是“工匠精神”。这也是由于中国工业进程较短，发展又太快速导致企业文化被暂时忽视，来不及建设导致的。
那么，未来智能制造该如何发展呢？
一、率先使流程领域实现智能化。因为相较于离散领域，流程领域生产工艺校对简单、生产流程清晰连贯、生产全过程数字化难度相对较低。所以，流程领域企业下一步就是要在全面贯通整合各阶段数据的基础上，运用人工智能的深度学习、强化学习进行实时数据分析和实时决策。
二、供应链协同倒逼产业链上游企业施行智能制造。通过快速变化的消费品制造厂的市场需求，比如多品种、小批量生产，倒逼原材料工业和装备工业企业提升自身的产品创新能力、快速交货能力等。主动适应变化，进行智能化转型。
三、5G的应用带来新技术、新模式。将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来，构建统一的互联网络，帮助制造企业摆脱无线网络技术混乱的应用状态。像云化机器人、工业AR、物流追踪等都可以实现，真正达到万物互联、万物可控。
站在高处规划，从打地基开始，稳扎稳打。简单从系统来说，ERP有高屋建瓴的整体运营规划，如同大脑，MES就如身体的各个部分，去执行各种指令，并且能够适时调整动作，最终完成目标。要想智能制造落地，必须大脑灵活，四肢发达。
切记，制造业最重要的是质量和利润，高大上的概念往往就是空中楼阁。把人，机，料，法，环按流程，按标准建立起的信息生态，能够避免人的犯错，料的浪费，设备的停机，质量的瑕疵，就是智能制造。
将新一代信息技术与先进制造技术深度融合的智能制造，被称为第四次工业革命的核心，是未来的大势所趋。
智能制造领域的竞争，归根结底是人才和技术的竞争。我国智能制造技术人才呈现特点如下：
中国人才以“高学历白领”为主，工程属性有待加强：
1）学历高，经验浅
2）“计算机+制造”为主，工程属性较弱
3）“软硬结合度”较弱，存在“技能偏科”
如何发展？多方共同努力，走出人才困局！
1） 高校：注重实践能力，加强校企合作
2） 企业：提升管理水平，解决人才难题
3） 人才：了解行业趋势，重塑数字技能
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智能制造是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合。智能制造装备是高端装备的核心，是制造装备的前沿和制造业的基础，已成为当今工业先进国家的竞争目标。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
智能制造的未来发展将主要围绕“绿色”与“智造”展开。
绿色。智能制造是一种综合考虑环境问题和***效率的现代制造模式，其目标是使产品在设计、制造、包装、运输、使用、报废处理的整个产品生命周期对环境影响最小、***利用率最高。随着人类社会的进步和发展，绿色化是提高可持续发展水平的关键。我国***高度重视发展绿色产业和绿色经济，把可持续发展作为国家战略，把建设***节约型、环境友好型社会作为重点任务。
为了适应装备制造业领域对“绿色化”的迫切需求，必须确立管理、设计、材料、工艺、生产、物流、报废、回收、循环使用等全生命周期理念。绿色制造通过改进传统的制造技术、设计理念和生产方式，实现***能源的高效清洁利用和环境影响的最小化。制造过程的绿色化指从环境保护角度出发，在制造的各个阶段都要充分考虑环境保护，做到可持续发展，实现人类社会和自然界的统一与和谐。这里的环境不仅指自然环境，还包括生产环境和社会环境。
智造。智造是智能制造的高级阶段。今后，传统的制造业仍将朝着高性能、高精度、高灵敏、高稳定、高可靠、高环保和长寿命的“六高一长”方向发展。新型的先进制造技术将朝着小型化( 微型化)、集成化、成套化、电子化、数字化、多功能化、智能化、网络化、计算机化、综合自动化、光机电一体化方向发展；在服务上，将朝着专业化、简捷化、无维护化以及组装生产自动化、无尘（或超净）化等方向发展。在这些“化”中，占主导地位、起关键作用的是富含密集智力成果的智能化和网络化。
据中研产业研究院发布的《2018-2023年中国智能制造行业全景调研与发展战略研究咨询报告》统计数据显示
2014-2016年智能制造行业发展现状
一、我国智能制造产值规模
图表：2014-2016年我国智能制造行业产值规模
数据来源：中研普华
当前中国智能制造产业正处在新一轮技术革命周期的起点上，如今机器人、无人机、可穿戴设备、智能家居、智能医疗、智能汽车、无人机、人工智能、3D打印、AR/VR、智能物流等正在成为行业热点词汇。但是我国制造业整体处于2.0补课、3.0普及、4.0示范的现状，截止2017年，中国智能制造产业产值达到了1.51万亿。
二、我国智能制造市场规模
图表：2014-2016年我国智能制造市场规模
智能制造考研难不难？
智能制造考研是具有一定难度的。
1.因为智能制造作为一个前沿和综合性学科，其内容涉及到机械、电子、计算机等多个学科领域，需要具备较为广泛的知识储备和实践能力。
这就要求考生需要具备高强度的学习和钻研能力，因此考难度较大。
2.同时，智能制造技术在不断发展和创新，涉及到的内容更新较快，考生需要及时掌握和适应新的理论和技术，这对于备考来说也是一项挑战。
3.然而，如果考生积极备考、合理安排时间和精力，参加专业的培训和辅导，加强对相关知识的巩固和理解，那么智能制造考研并非不可逾越的难关，可以顺利应对考试要求。
智能制造考研也是不容易的，由于近几年考研人数的大量增加，就业形势严峻，也增加了智能制造工程专业考研的人数增加，这也无形当中增加了考研的难度，特别是考取985211高校智能制造工程专业的研究生，难度会更大一些
俩化融合，智能制造，工业互联网大背景下，数据管理的意义是什么？如何展开？
“互联网＋”下的数据，最显著的特点是“大”，海量数据，无法无天。咱们每个人每天使用手机、IPAD、电脑、城市服务（小区、公共交通、银行、监控等）会产生成千数万的数据，通过技术手段汇集到海量数据大洋中，将全社会、区域、行业、职业、各年龄段、男女等既可汇集也可分类分析，将总量、均量、趋势、离散形势、个性特点、共性特点、习惯等更高级更细化的指标以数据表现出来。离我们最近的是股票分析，但是股票数据分析对大黑马[_a1***_]来说完全与分析背离（所以好多人亏本了），是典型的失败案例。因此，工业信息化和工业化融合，如何开展和利用大数据分析是一个非常复杂的过程，不能简单、粗暴的利用大数据，个性与共性的取舍，大数据指导实践，任重道远。
到此，以上就是小编对于智能制造 市场趋势的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能制造 市场趋势的5点解答对大家有用。
