曾雁
衡阳技师学院
摘要：智能制造是科学家及技术人员将信息化与机械制造结合为有机整体，顺应时代发展形势与需求的人工智能产物，可以显著降低人工成本，提升机械制造质量与效率。文章以当代社会我国机械智能制造现状出发，结合自身对机械智能制造的思考与实践 探究机械智能制造创新发展的路径。
1、当代社会下机械智能制造现状
自我国社会步入智能制造以来，国家加大了对机械智能制造的政策及资金投入，智能机器、智能集成控制系统、智能终端产品的研发成果如百花齐放，大部分机械制造企业也逐步实现生产的半自动化及自动化。机械智能制造已经涉及3C电子、新能源、医药制药、智能物流及仓储、食品机械化等各个领域。
2021年1月21日，工信部网站发布《智能制造发展指数报告（2020）》（以下简称为《报告》），报告显示，截至2020年12月，全国12000余家企业通过“智能制造评估评价公共服务平台”（以下简称为平台）开展智能制造能力成熟度评估。该平台实行《智能制造能力成熟度模型》及《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准，对企业人员、技术、资源及制造进行全面评估，具有针对性、精准性的优势。《报告》总结我国智能制造发展现状，具体如下：
其一，智能制造能力水平明显提升。报告显示，2019年在平台上进行自诊断的企业中，有 85%企业智能制造成熟度为一级及以下；12%企业智能制造成熟度为二级；2%企业智能制造成熟度为三级；1%企业智能制造成熟度为四级及以上。2020 年，在平台上进行自诊断的企业中，有75%企业智能制造成熟度为一级及以下；14%企业智能制造成熟度为二级；6%企业智能制造成熟度为三级；5%企业智能制造成熟度为四级及以上。处于成熟度二级的企业应用自动化及信息化技术对核心设备及生产流程进行再造，实现了单一生产流程信息的共享；处于成熟度三级的企业对装备、系统进行网络化集成，实现了跨业务数据的共享；处于四级及以上成熟度的企业能够对生产要素，包括人员、物料、设备等数据价值进行深入挖掘，构建模型与知识库，并基于模型及数据分析结果对核心业务进行优化，初步形成了新型机械制造模式与商业模式。相对于 2019年，我国智能制造成熟度为二级、三级、四级及以上的企业数量规模都有不同程度的增加，表明我国机械智能制造水平明显提升。
其二，重点龙头企业发挥示范引领效应。12000 余家在平台上进行智能制造成熟度自诊断的企业内，有 370 家企业获得了国家重点支持，2019 年，370 家企业平均得分为 2.81 分，2020 年此类企业平均得分为 3.05 分，相比于2019 年提升了 0.24 分。370 家企业内，或为工信部批准的智能制造试点企业，或为获得新模式项目的企业，其在机械制造人员、技术、资源等方面获得了强有力的支撑，有望成为智能制造行业龙头企业。不仅如此，370 家企业在相关行业内大量移植、分享智能制造的成功经验，未来不仅会继续保持领先优势，向成熟度等级更高发展，而且会服务与区域经济的均衡发展，可促进智能制造技术资源的均衡配置。
其三，中小企业聚焦生产制造模式转型。机械智能制造领域重点龙头企业布局追求大而全，业务涉及范围广泛，并且在新能源领域进行积极拓展。中小企业则集中精力在细分市场深耕细作。《报告》显示，参与自诊断的企业内有 87.92%的企业为中小型企业，其以装备的自动化改造、生产流程的优化为两大着力点，专注于专业化生产、服务以及协作配套，但当前中小型企业在产品质量与生产效率方面还有很大的提升空间。
综合来看，当前我国机械智能制造发展由最初的理念普及、道路探索及初步尝试，现已转变为机械智能制造技术的广泛应用与普及推广，在龙头企业的示范引领下，机械智能制造供给与需求两端衔接，机械智能制造成功经验及技术成果得到移植与分享，虽然存在发展不均衡的不足，但总体上呈现良好态势。
2 当代社会下机械智能制造的发展趋势
2.1 夯实数字化及网络化基础
机械设备的数字化及网络化不仅是实现智能制造的先决条件，而且是适应信息时代发展形势的必由之路。《报 告》显示，参与自诊断的企业中有 50%的企业已经实现设备的数字化；23%的企业能够借助物联网、互联网等技术及传感器等设备实现机械制造数据的实时采集；仅有 14%的企业开始探索设备的预防性维护保养，表明我国机械智能制造中机械设备数字化与网络化水平仍有待提升。
2.2 大力推进数字化设计
数字化设计是机械智能制造中关键性技术之一，当前我国 48%的制造企业已经开始采用计算机辅助设计技术，但仍有 52%的企业沿用传统的二维设计技术，导致我国机械制造设计技术能力较为薄弱。适用于机械智能制造的数字化技术包括三维模型设计、PDM/CAPP、数字化建模仿真等。为进一步提升机械智能制造设计的科学性，还需要构建典型组件与设计知识库，实现设计的参数化、模块化及模型化，继而保证机械智能制造能够适应技术的更新迭代速度、及时相应市场的不确定需求变化。
2.3 着力建设智能化车间
当前我国机械制造智能化车间建设初步实现了作业指导、加工程序等指令的远程下达，能够对各道生产工序、各类生产要素信息、设备运行参数等的自动化采集，但在车间的系统化、流程化、集约化管理上还略显不足，因此还需要进一步开发相应的机械智能制造管理系统，根据生产计划及作业工单对生产流程进行自动化排序，提升生产数据的可视化与可控化程度。
2.4 研发在线质量监测技术
质量是机械智能制造的核心目标，在实际的加工生产过程中，在线质量监测能够及时发现产品质量问题，对相关生产工序进行优化。但当前我国机械智能制造中在线质量监测技术存在一定的不足，具体表现为传感器的选择、设计及最优定位，数据冗余导致的信息混乱，及传感器实效引起的监测不全面；过程模型中参数具有不可知性、信息模糊性；加工生产过程过快，系统在处理多级信息时响应速度、信息处理能力等无法适应快节奏的生产。因此，还需要进一步研发高效、便捷的在线质量监测技术，以此全面提升机械智能制造质量。
3 结束语
机械智能制造是机械制造行业未来发展的必由之路，《智能制造发展指数报告（2020）》从人员、资源、技术及制造四个层面对当前我国机械智能制造发展状况进行了梳理，中国机械工业联合会智能制造分会一届三次理事会会议对我国机械智能制造未来发展指明了方向，各机械制造相关企业需要以问题为驱动，聚焦补短板、保质量、提效力，仅仅围绕“十四五”期间信息技术与制造业纵深融合的发展战略，持续推进机械智能制造的转型升级，继而为我国机械智能制造能力与水平的提升蓄势赋能。
参考文献：
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