智能装备制造技术的前景如何？
关于智能装备制造技术就业前景如下：
智能制造工程专业毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。
培养目标
培养面向智能制造及可持续发展需要，适应未来科技进步，德智体美全面发展，知识、能力、人格三位一体，掌握机械、电子和控制等基本原理和知识，工程基础扎实、专业知识宽厚、实践能力突出，获得良好工程训练，能够胜任智能制造系统分析、规划、设计、运营管理，具有继续学习能力、创新能力、国际视野、社会责任、组织协调能力、团队精神与职业道德的专业精英和社会栋梁。
就业方向
毕业后可在智能制造相关领域从事系统的架构、规划，对产品进行全生命周期管理、科学研究、教学等工作，并具备向研究应用型（硕士）以及创新型、研发型高端人才（博士）的发展潜力。
智能制造装备:
智能制造装备是指具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
智能制造装备技术和智能控制技术哪个好
智能制造装备技术和智能控制技术各有优劣。智能制造装备技术和智能控制技术都是智能制造领域的重要技术。智能制造装备技术注重设备的自动化和智能化，可以提高生产效率和质量，但其应用范围受到设备类型和生产过程的限制。智能控制技术则注重生产过程的自动化和智能化，可以在保证产品质量的同时实现灵活生产，但其应用范围受到控制系统的能力和稳定性的限制。因此，选择哪种技术取决于生产过程的需求和设备的特点。下面分享相关内容的知识扩展：
哈尔滨工业大学先进材料与智能制造专业怎么样
哈尔滨工业大学（Harbin Institute of Technology，简称哈工大）先进材料与智能制造专业是一门融合材料科学与工程以及智能制造技术的综合性学科。下面是对该专业的介绍：
学科背景：先进材料与智能制造作为一门前沿学科，与现代材料科学、机械工程、自动化技术以及信息技术等学科紧密相关。该学科旨在培养具备材料设计、制备与加工、性能测试与评价、智能制造和控制等领域的综合能力的人才。
专业特色：该专业注重培养学生的实践创新能力和工程实践能力。学生将学习先进的材料设计、仿真与优化技术，了解现代材料制备和加工技术，掌握先进材料性能测试与评价手段，同时学习智能制造技术、自动化控制技术和信息技术等内容，使其能够在材料制备、产品设计、工业生产等方面具备较高的综合素质。
课程设置：在先进材料与智能制造专业的学习中，学生将进行材料科学基础课程的学习，包括材料力学、材料化学、材料物理等，同时也将学习工程基础课程，如制造工程、自动化控制、信息技术等。此外，学生还将学习先进材料制备与加工技术、材料性能表征与评价、智能制造技术与装备等专业核心课程。
实践教学：理论学习与实践能力培养相结合是该专业的一个重要特点。学生将参与实验室实践、工程实训以及校外实习等实践活动，通过实践锻炼，培养实际操作能力、解决问题的能力以及团队合作精神。
就业方向：先进材料与智能制造专业毕业生可以在材料制备与加工、先进制造业、智能制造领域、科研院所、高等教育机构等多个领域就业。他们可以从事材料设计与研发、制造工程师、品质控制、智能制造系统开发等工作，并且有机会参与到各类高新技术的研究和创新中。
总之，哈尔滨工业大学先进材料与智能制造专业是一门具有较高就业竞争力和发展前景的学科。通过该专业的系统学习和实践能力培养，学生将具备材料科学与工程、智能制造技术等方面的综合素质，为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。同时，学校的优质教育资源和实践机会也将给予学生更多的发展机遇。
一分钟了解智能制造未来的十大方向
在智能制造的关键技术当中，智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。智能制造十大方向是怎样的？1、智能产品
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。
2、智能服务
基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
3、智能装备
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
4、智能产线
很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
5、智能车间
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率(OEE)。因此，无论什么制造行业，制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。
6、智能工厂
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProducTIon planning)，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(producTIon sche *** ng)，MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
7、智能研发
离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。
8、智能管理
制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等，国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
9、智能物流与供应链
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
10、智能决策
企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。
塑性加工过程需要通过哪些途径实现智能制造
在过去的10年里，数字计算和通信的发展从根本上改变了制造工厂的运营模式。智能制造通过工业自动化与信息技术（IT）的融合，将很快提升工厂的生产灵活性，并可节约能源、保护环境、降低成本、提高质量和人身安全，从而使工厂的生产效率和质量得到大幅度的优化提高。这种新兴的智能制造技术正在经历如下3个阶段。之一阶段——精益制造+信息化的集成
这个阶段形成了贯穿车间、连接部门、跨越企业的以制造为核心的系统集成，信息数据的集成，将显著改善成本、安全和环境的影响，具有重大的意义。
在这一阶段，精益化流程再造和信息化建设将工厂企业互连，更好地协调制造生产的各个阶段，推进车间生产效率的提高。典型的制造车间使用信息技术、传感器、智能电动机、电脑控制、生产管理软件等来管理每个特定阶段或生产过程的操作。然而，这仅仅解决了一个局部制造岛的效率，并非全企业。
制造信息系统将整合这些制造岛屿，使整个工厂共享数据。机器收集的数据和人类智慧相互融合，推进了车间级优化和企业范围管理目标，包括经济效益大幅增加、人身安全和环境可持续性的实现。这种“制造智能”的出现将开启智能制造的第二阶段。
第二阶段——从车间优化到制造智能
之一阶段产生的大量现场实时数据，通过这些数据配合先进计算机仿真和建模，将创建强大的“制造智能”，实现生产节拍的变化、柔性制造、更佳生产速度和更快的产品定制。
这一阶段应用高性能计算平台（云计算）连接整个供应链体系，进行建模、仿真和数据集成，可以在整个供应链体系内建立更高水平的制造智能。
为了节约能源、优化产品的制造交付，整条生产线和全车间将实时、灵活改变运行速度，当然现在是不可行的。企业可以开发先进的模型并模拟生产流程，改善当前和未来的业务流程。
例如，当公司的需求超出了销售预期。为此，工厂必须开始全天候运转，并新增工作岗位。为更大程度的减少每个生产环节的浪费现象，公司开始采用仿真工具来进行分析。以消除供应链过程中的浪费，提高生产效率。
供应链仿真技术高度融合并优化传统的精益的生产测试和分析 *** 。解决了传统精益的换线研究等改进策略吸收了部分产能的弊端，通过虚拟世界中进行的试验而不会干扰生产，优化了精益供应链与精益生产流程之间的联系。
在7*24全天候的生产模式下，精益生产无法在周末利用闲置产能来进行工程测算。而仿真系统能够使你在不间断生产的情况下对实际设备做出更改前进行试验。
供应链管理的下一目标是转向更精益、更智能的供应链已经使制造企业开始关注进一步降低浪费并制定出更有利于生态环境的运营。随着公司开始寻求优化生产的 *** 、降低多余存货的工具、确定出更优的“正确的计划，并在降低整体废气排放的同时削减燃料及物流成本，这已经成为大势所趋。
在工厂中可以很直观地看到浪费和效率低下的现象。但具体到供应链，要做到这一点却是非常困难的，因为你无法亲自走过去查看到底浪费发生在哪个环节。
APS智能计划和仿真优化生产系统实现了与供应链的融合：系统把从公司销售运营机构中出现的预测需求提取出来，利用系统的需求管理模块将其量化，并随后将其传递至供应网络计划模块，最终算出为满足需求产品需要在什么时间和什么地点进行生产。
供应商也可以得益于这个“精益计划”的流程，以应对订货提前期、发货数量及运输中突然出现的不确定因素。
这样的数据在制造供应链的各个环节中流畅的运行并得到持续的运行优化，使得企业更加快速的与客户的需求连接在一起，对于所有的变化响应速度加快并能够进行柔性对接，保障产品的品质，成本，交期的高效运行。
第三阶段——数据驱动智能制造的实现
随着制造数据的大量积累，导致大数据分析产生制造智能技术的进步，将激励制造工艺过程和产品创新，实现智能制造，颠覆主要市场秩序。
这一阶段将广泛应用信息技术来改变商业模式，消费者习惯的100多年的大规模生产工业供应链将完全颠覆。灵活可重构工厂和IT更优化供应链将改变生产过程，允许制造商按个人需求定制产品，如同生产药物特定剂量和配方一样，客户会“告诉”工厂生产什么样式的汽车，构建什么功能的个人电脑，如何定制一款完美的牛仔裤……这种极富戏剧性的竞争力至关重要,越来越多的生产知识创新奠定了智能制造的第三阶段。这些改变不会停留在量变层面上，它们将彻底改变游戏规则，使产品和工艺市场发生颠覆性变化。
智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造，是高度网络连接、知识驱动的制造模式。智能制造优化了制造行业的全部业务和作业流程，可实现可持续生产力增长、高经济效益目标。并且，智能制造结合信息技术和工程技术，从根本上改变产品研发、制造、运输和销售过程。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。智能制造，是世界范围内信息化与工业化深度融合的大趋势，愈加成为衡量一个国家和地区科技创新和高端制造业水平。
制造技术的发展和仿真技术的应用
智能制造是由智能装备与互联网协同创新而来。智能装备即是智能硬件发展而来，使传统制造装备拥有了诸如分析、推理、判断、构思和决策等各种仿人类智能活动；而互联网技术则将过去单一设备的制造加工延展到分布式制造网络环境中，在单体装备智能基础上叠加网络群体智慧，实现了基于互联网的全球制造网络环境下智能制造系统。智能制造在制造的全生命周期中进行感知、分析、推理、决策与控制，实现产品需求的动态响应。
要实现一个生产系统的智能制造，关键智能基础共性技术需要突破。必须在信息实时自动化识别处理、无线传感器网络、信息物理融合系统、网络安全等方面得到突破，这其中涉及到如下智能制造的关键技术。
德国提出了工业4.0，美国提出了智能制造，智能制造的关键技术得到了飞速发展。它们都对未来的制造工厂描绘了一幅美好的蓝图。美国智能制造强调了信息物理融合系统，而德国工业4.0则强调了物联网技术，将未来工厂看成为一个物联的工厂。但无论如何，其中的关键技术都是一样的。
未来要在实时、可靠、高效、低成本基础上解决智能制造所需的传感器技术、网络技术、人工智能技术，将日常生活中已有的通信设施、互联网资源、个人的数字化设备终端连入未来工厂中得到充分的应用。
智能制造的巨大优势在于它是可以逐渐实现的。企业可以根据现行的管理与信息化的必要解决的问题点出发，按照智能制造的发展四阶段诊断报告进行资源的配置，并逐步升级企业的软硬件实力，应用信息物理融合系统技术来逐步升级正在运行的工厂，可以根据需要集成传感器，安装微型服务器系统组件取代总线系统。这意味着可以从单台机器入手，扩展到示范线，然后扩展到整个工厂。
但也应认识到，智能制造中的许多关键技术还不成熟，如无线网络存在过分密集的无线规划、缺乏更多的频率资源、容易受到环境变化攻击、实时传输性能差等问题，要满足工业的实时、可靠、高效、安全等需求，还应在实时、高效等关键应用中发挥作用。另外，实时定位存在传感系统欠稳定、精度低，没有实时定位行业标准，无法处理敏感信息（隐私）等问题，因而要有一个可靠、高精度的室内实时定位系统iGPS，必须关注敏感的隐私问题。
我们要创造一个智能制造的未来，必须要在这些重点领域做出突破，形成中国自己的标准定义，并快速应用形成标准化的产品，这样才可能形成变化下的弯道超车，屹立于世界制造业的前端。
