　　制造业是国民经济和国防建设的重要基础，是立国之本、兴国之器、强国之基。没有强大的制造业，就没有国民经济的可持续发展，更不可能支撑强大的国防事业。
　　自国际金融危机发生以来，随着以物联网、大数据、云计算为代表的新一代信息通信技术的快速发展，以及与先进制造技术的融合创新发展，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，智能制造正促使我国制造业发生巨大变化。当前，我国面临全球产业重新整合的机遇期，抓住了智能制造，就抓住了工业化和信息化融合的本质，就有望在新一轮产业竞争中抢占制高点。在经济发展新常态下，要充分认识智能制造的重要性和紧迫性。
　　智能制造涉及内容十分丰富，领域非常广泛，目前国内外均处在探索阶段。智能制造具有较强综合性，不仅仅是单一技术和装备的突破与应用，而且是制造技术与信息技术的深度融合与创新集成，更是发展模式的创新和转变。随着信息通信技术与先进制造技术的高速发展，我国制造业在信息化水平提升、智能制造技术突破、智能制造装备创新应用等方面已取得了积极成效，在自动化、数字化方面具备了一定的基础，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，一批具有知识产权的重大智能制造装备实现突破。然而，现阶段我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造仍然面临关键技术装备受制于人，智能制造标准、软件、网络、信息安全基础薄弱，智能制造新模式推广尚未起步，智能制造成套装备集成应用缓慢等突出问题。相比于工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更加复杂，形势更加严峻，任务更加艰巨。实施智能制造是一项长期而艰巨的任务，不可能一蹴而就，需要系统推进技术与装备开发、标准体系和工业互联网建设，需要解决好信息安全、软件和系统解决方案的提供，以及知识产权保护等关键问题。
　　为推进智能制造发展，工业和信息化部于2015年启动了“智能制造试点示范专项行动”。该专项行动坚持立足国情、统筹规划、分类施策、分布实施的方针，以企业为主体、市场为导向、应用为核心，注重发挥企业积极性，注重点面结合，注重协同推进，注重基础与环境培育，通过聚集制造关键环节，持续推进智能制造试点示范。同年，以“流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务”六个方面为重点，在基础条件好且需求迫切的重点地区、行业和企业中，遴选46个智能制造示范实践项目（分布21个省市地区，覆盖38个行业），这46个实践项目通过“先行先试”，在提高生产效率和能源利用率，降低企业运营成本和产品不良品率，缩短产品研制周期方面，取得了初步成效。例如，九江石化、西飞公司、海尔集团、红领集团、陕鼓动力、博创机械等一批企业，探索形成了流程型智能制造、网络协同开发、大规模个性化定制、远程运维服务等可复制的经验和模式，智能制造软／硬件产品安全可控水平明显提升，为推动制造业智能化转型提供了支撑，这些项目目前处于实施智能制造的起步阶段，还需要长期不断地进行探索，还有很大的持续增长空间。
　　《智能制造的探索与实践》具体详实地论述了智能制造的相关理论，在相关行业、企业、研究院所等单位的支持下，对上述46个试点示范项目实施情况进行了梳理、归纳，在了解一些做法和经验的基础上，为相关地区、行业、企业推进数字化、网络化、智能化制造提供一些借鉴和参考；为加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署，构建新型制造体系，推动制造业数字化、网络化、智能化发展作出一定的贡献；为在“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点攻克关键技术装备，夯实智能制造发展基础，培育推广智能制造新模式，推进重点领域智能制造成套装备集成应用，以推进传统制造业智能转型，为构建我国制造业竞争新优势，建设制造强国奠定扎实的基础，培育内生动力，在实践与探索智能制造发展的道路上不断前行。

作者简介

　　祝林，四川射洪人，中共党员，教授，硕士01993年毕业于西南农业大学（现西南大学）工程技术学院机械设计与制造专业，同年分配到四川职业技术学院任教至今，2008年获电子科技大学机械工程硕士学位。
　　祝林教授长期从事机械设计制造及自动化的理论、实践教学与科研工作，主持参与机械设计制造专业的教学改革与科研项目10项，其中省级6项，主持4项，横向2项；主编、参编机械类专业教材15部；在国内公开刊物发表论文20余篇，其中核心期刊5篇，EI收录1篇；专利3项。是学院第1、2、3届骨干教师，第四、第五届学术技术带头人，学院智能制造科研团队负责人。

内页插图

1 智能制造总论
1．1 智能制造的时代背景
1．2 智能制造的内涵和特点
1．3 智能制造的技术基础
1．4 智能制造的关键环节
1．5 从数字制造到智能制造发展的技术途径
1．6 本章小结

2 智能制造系统
2．1 智能制造系统架构
2．2 PLM系统
2．3 制造执行系统
2．4 赛博物理系统
2．5 西门子的智能制造系统
2．6 本章小结

3 智能制造装备与服务
3．1 智能制造装备
3．2 智能制造装备技术
3．3 智能制造服务
3．4 智能制造服务技术
3．5 数控机床云资源设计智能服务实例
3．6 本章小结

4 智能制造核心技术
4．1 工业物联网
4．2 云计算技术
4．3 工业大数据
4．4 工业机器人技术
4．5 3D打印技术
4．6 射频识别技术
4．7 实时定位和机器视觉技术
4．8 虚拟制造技术
4．9 人工智能技术
4．10 本章小结

5 智能制造的产业模式
5．1 商业思维的颠覆
5．2 新型价值体系
5．3 智能制造的产业前景
5．4 本章小结

6 智能制造的应用
6．1 我国企业智能制造的现状
6．2 中国企业智能制造的主要模式
6．3 我国企业智能制造的影响因素
6．4 智能制造的实践
6．5 本章小结

参考文献

附录
附录A 智能制造相关名词术语和缩略语
附录B 智能制造相关的国际标准化组织

前言/序言

　　制造业是国民经济和国防建设的重要基础，是立国之本、兴国之器、强国之基。没有强大的制造业，就没有国民经济的可持续发展，更不可能支撑强大的国防事业。
　　自国际金融危机发生以来，随着以物联网、大数据、云计算为代表的新一代信息通信技术的快速发展，以及与先进制造技术的融合创新发展，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，智能制造正促使我国制造业发生巨大变化。当前，我国面临全球产业重新整合的机遇期，抓住了智能制造，就抓住了工业化和信息化融合的本质，就有望在新一轮产业竞争中抢占制高点。在经济发展新常态下，要充分认识智能制造的重要性和紧迫性。
　　智能制造涉及内容十分丰富，领域非常广泛，目前国内外均处在探索阶段。智能制造具有较强综合性，不仅仅是单一技术和装备的突破与应用，而且是制造技术与信息技术的深度融合与创新集成，更是发展模式的创新和转变。随着信息通信技术与先进制造技术的高速发展，我国制造业在信息化水平提升、智能制造技术突破、智能制造装备创新应用等方面已取得了积极成效，在自动化、数字化方面具备了一定的基础，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，一批具有知识产权的重大智能制造装备实现突破。然而，现阶段我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，发展智能制造仍然面临关键技术装备受制于人，智能制造标准、软件、网络、信息安全基础薄弱，智能制造新模式推广尚未起步，智能制造成套装备集成应用缓慢等突出问题。相比于工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更加复杂，形势更加严峻，任务更加艰巨。实施智能制造是一项长期而艰巨的任务，不可能一蹴而就，需要系统推进技术与装备开发、标准体系和工业互联网建设，需要解决好信息安全、软件和系统解决方案的提供，以及知识产权保护等关键问题。
　　为推进智能制造发展，工业和信息化部于2015年启动了“智能制造试点示范专项行动”。该专项行动坚持立足国情、统筹规划、分类施策、分布实施的方针，以企业为主体、市场为导向、应用为核心，注重发挥企业积极性，注重点面结合，注重协同推进，注重基础与环境培育，通过聚集制造关键环节，持续推进智能制造试点示范。同年，以“流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务”六个方面为重点，在基础条件好且需求迫切的重点地区、行业和企业中，遴选46个智能制造示范实践项目（分布21个省市地区，覆盖38个行业），这46个实践项目通过“先行先试”，在提高生产效率和能源利用率，降低企业运营成本和产品不良品率，缩短产品研制周期方面，取得了初步成效。例如，九江石化、西飞公司、海尔集团、红领集团、陕鼓动力、博创机械等一批企业，探索形成了流程型智能制造、网络协同开发、大规模个性化定制、远程运维服务等可复制的经验和模式，智能制造软／硬件产品安全可控水平明显提升，为推动制造业智能化转型提供了支撑，这些项目目前处于实施智能制造的起步阶段，还需要长期不断地进行探索，还有很大的持续增长空间。
　　本书具体详实地论述了智能制造的相关理论，在相关行业、企业、研究院所等单位的支持下，对上述46个试点示范项目实施情况进行了梳理、归纳，在了解一些做法和经验的基础上，为相关地区、行业、企业推进数字化、网络化、智能化制造提供一些借鉴和参考；为加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署，构建新型制造体系，推动制造业数字化、网络化、智能化发展作出一定的贡献；为在“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点攻克关键技术装备，夯实智能制造发展基础，培育推广智能制造新模式，推进重点领域智能制造成套装备集成应用，以推进传统制造业智能转型，为构建我国制造业竞争新优势，建设制造强国奠定扎实的基础，培育内生动力，在实践与探索智能制造发展的道路上不断前行。
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