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智能制造

首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型，这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域---熟悉;其次，需要采集高的在线数据，并基于此数据对工程模型进行机器学习，使之与生产线充分绑定。然后建立智能系统，将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中，并产生出即时可变的优化的生产参数组合，交给基础自动化执行。

可见，智能制造是优化的机器代人。目前只在制造的头尾部分比如智能仓储方面进行了一定的智能制造，而在制造过程甚为---，主要是一些平台开发商。欧美技术较好的公司已经成功应用了智能制造，而技术一般的公司尚在努力中。

智能制造

企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。

现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，检测设备，尽管所提供数据基本满---数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高数据并不容易。这样智能系统供货商的成本很大。企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往---无法采集所需要的高数据。