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2023-02-20
本文目录一览:
智能制造工程专业就业前景非常广阔智能制造生产线企业前景,毕业生就业率非常高智能制造生产线企业前景,毕业后可以从事智能产品设计及制造智能制造生产线企业前景,数控机床和工业机器人安装、调试、维护和维修,智能化工厂系统集成、信息管理、应用研究和生产管理等工作。
智能制造工程专业岗位需求量比较大,但是市场上智能制造工程专业已经供不应求,将来智能制造工程专业发展一定会突飞猛进,另外智能制造工程专业以研发型人才为主,培养智能制造生产线企业前景的是国家知识人才,相信很多人都会报考智能制造工程专业智能制造生产线企业前景的。
智能制造工程专业立足“新工科”培养理念,该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修,智能工厂系统运行、管理及系统集成等,培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。
课程体系:《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计(Python、Java)》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。
就业方向:智能制造行业:智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。
智能制造装备覆盖范围广
在新时代,智能制造是制造业正迎来智能制造生产线企业前景的一次历史性变革,将重塑全球产业竞争格局。智能制造装备是制造业转型升级的关键,智能制造装备的水平已成为当今衡量一个国家工业化水平的重要标志。
智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策和控制功能的制造装备的统称,是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合,体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。国家统计局发布的《战略性新兴产业分类(2018)》中,智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业,智能制造装备产业覆盖范围广,主要包括机器人与增材设备制造、重大成套设备制造、智能测控装备制造、其智能制造生产线企业前景他智能设备制造和智能关键基础零部件制造。
智能制造装备行业发展保障大
装备制造业是为国民经济发展和国防建设提供技术装备的基础性产业,装备制造业的发展水平在一定程度上集中体现了国家的综合实力,其发展也为我国产业升级和技术进步,智能制造装备行业发展提供了重要保障。其中计算机、通信和其他电子设备行业营业收入规模最大。2019年达到11.37万亿元。
将国家统计局关于金属制品业,通用设备制造业,专用设备制造业,汽车制造业,铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业,电气机械和器材制造业,计算机、通信和其他电子设备制造业,仪器仪表制造业等营业收入规模进行加总,初步可得装备制造业规模在35万亿元以上水平发展,2019年达到38.06万亿元,同比增长3.44%。2020年1-5月达到13.02万亿元。装备制造业规模大,为智能制造装备行业发展提供保障。
机器人与增材料设备制造发展较好
智能制造装备产业中包括工业机器人制造、金属切削机床制造、金属成型机床制造等,数控机床行业是装备制造业智能制造的工作母机,没有数控机床的智能化,就无法实现装备制造业的智能制造。2016-2019年数控金属成形机床、数控金属切削机床产量下降,工业机器人产量上升,表明机床智能化仍不够成熟,我国数控机床的智能化技术尚处于起步阶段,需要进一步发展。工业机器人产量呈增长趋势,机器人与增材料设备制造发展相对较好。
中国制造业产能巨大,结构性产能过剩,有强烈的智能化改造需求。智能制造装备行业覆盖范围广,机器人、传感器、工业软件、3D打印等都蕴含百亿甚至千亿的市场容量。但是当前我国智能制造装备行业仍然处于初级发展阶段,未来发展任重而道远。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智能制造装备行业发展前景与转型升级分析报告》。
《智能制造能力成熟度模型》的5个等级
2021 年5 月智能制造生产线企业前景,《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)发布,该标准将智能制造能力定义为:为实现智能制造的目标,企业对人员、技术、资源、制造等进行管理提升和综合应用的程度。并且提出智能制造生产线企业前景了企业智能制造成熟度的5个等级,分别为一级(规划级)、二级(规范级)、三级(集成级)、四级(优化级)、五级(引领级)。
三大行业智能制造成熟度领先
根据《智能制造发展指数报告(2021)》统计数据,2021年计算机电子设备制造业、汽车制造业以及电子机械和器材制造业位于各行业智能制造能力成熟度水平前列。
计算机电子设备制造业智能制造成熟度水平领先
根据《智能制造发展指数报告(2021)》统计数据,2021年中国计算机电子设备制造业智能制造成熟度在一级及以下的企业占比为52.7%,二级企业占比超过20%,三级和四级及以上企业占比均超过12%,位于各行业智能制造能力成熟度水平前列。
汽车制造业二级及以上企业占比超46%
根据《智能制造发展指数报告(2021)》统计数据,2021年中国汽车制造业智能制造能力水平达到二级及以上的企业数量占比超过46%,其中四级及以上企业占比超10%。
中国电子机械和器材制造业二级及以上企业占比超40%
根据《智能制造发展指数报告(2021)》统计数据,2021年中国电子机械和器材制造业智能制造能力水平达到二级及以上的企业数量占比超过40%,其中四级及以上企业占比超11%。
综上所述,国家标准《智能制造能力成熟度模型》将智能制造能力分为5个等级。2021年,计算机电子设备制造业、汽车制造业以及电子机械和器材制造业位于各行业智能制造能力成熟度水平前列。计算机电子设备制造业二级及以上企业占比超47%,汽车制造业二级及以上企业占比超46%,电子机械和器材制造业二级及以上企业占比超40%。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》,
(一)发展背景
当今世界,各国制造企业普遍面临着提高质量、增加效率、降低成本、快速响应的强烈需求,还要不断适应广大用户不断增长的个性化消费需求,应对资源能源环境约束进一步加大的挑战。然而,现有制造体系和制造水平已经难以满足高端化、个性化、智能化产品和服务增值升级的需求,制造业的进一步发展面临巨大瓶颈和困难。解决问题,迎接挑战,迫切需要制造业的技术创新、智能升级。
新一轮工业革命方兴未艾,其根本动力在于新一轮科技革命。新世纪以来,移动互联、超级计算、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术日新月异、飞速发展,并极其迅速地普及应用,形成了群体性跨越。这些历史性的技术进步,集中汇聚在新一代人工智能技术的战略性突破,实现了质的飞跃。新一代人工智能呈现出深度学习、跨界协同、人机融合、群体智能等新特征,为人类提供认识复杂系统的新思维、改造自然和社会的新技术。当然,新一代人工智能技术还处在极速发展的进程中,将继续从“弱人工智能”迈向“强人工智能”,不断拓展人类“脑力”,应用范围将无所不在。新一代人工智能已经成为新一轮科技革命的核心技术,为制造业革命性的产业升级提供了历史性机遇,正在形成推动经济社会发展的巨大引擎。世界各国都把新一代人工智能的发展摆在了最重要的位置。
新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合,形成了新一代智能制造技术,成为了新一轮工业革命的核心驱动力。
(二)新一代智能制造是新一轮工业革命的核心技术
科学技术是第一生产力,科技创新是经济社会发展的根本动力。第一次工业革命和第二次工业革命分别以蒸汽机和电力的发明和应用为根本动力,极大地提高了生产力,人类社会进入了现代工业社会。第三次工业革命以计算、通信、控制等信息技术的创新与应用为标志,持续将工业发展推向新高度。
新世纪以来,数字化和网络化使得信息的获取、使用、控制以及共享变得极其快速和普及,进而,新一代人工智能突破和应用进一步提升了制造业数字化网络化智能化的水平,其最本质的特征是具备认知和学习的能力,具备生成知识和更好地运用知识的能力,这样就从根本上提高工业知识产生和利用的效率,极大地解放人的体力和脑力,使创新速度大大加快,应用范围更加泛在,从而推动制造业发展步入新阶段,即数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。如果说数字化网络化制造是新一轮工业革命的开始,那么新一代智能制造的突破和广泛应用将推动形成新工业革命的高潮,将重塑制造业的技术体系、生产模式、产业形态,并将引领真正意义上的“工业4.0”,实现新一轮工业革命。
(三)愿景
制造系统将具备越来越强大的智能,特别是越来越强大的认知和学习能力,人的智慧与机器智能相互启发性地增长,使制造业的知识型工作向自主智能化的方向发生转变,进而突破当今制造业发展所面临的瓶颈和困难。
新一代智能制造中,产品呈现高度智能化、宜人化,生产制造过程呈现高质、柔性、高效、绿色等特征,产业模式发生革命性的变化,服务型制造业与生产型服务业大发展,进而共同优化集成新型制造大系统,全面重塑制造业价值链,极大提高制造业的创新力和竞争力。
新一代智能制造将给人类社会带来革命性变化。人与机器的分工将产生革命性变化,智能机器将替代人类大量体力劳动和相当部分的脑力劳动,人类可更多地从事创造性工作;人类工作生活环境和方式将朝着以人为本的方向迈进。同时,新一代智能制造将有效减少资源与能源的消耗和浪费,持续引领制造业绿色发展、和谐发展。
新一代智能制造是一个大系统,主要由智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集合而成(图8)。
新一代智能制造技术是一种核心使能技术,可广泛应用于离散型制造和流程型制造的产品创新、生产创新、服务创新等制造价值链全过程的创新与优化。
(一)智能产品与制造装备
产品和制造装备是智能制造的主体,其中,产品是智能制造的价值载体,制造装备是实施智能制造的前提为基础。
新一代人工智能和新一代智能制造将给产品与制造装备创新带来无限空间,使产品与制造装备产生革命性变化,从“数字一代”整体跃升至“智能一代”。从技术机理看,“智能一代”产品和制造装备也就是具有新一代HCPS特征的、高度智能化、宜人化、高质量、高性价比的产品与制造装备。
设计是产品创新的最重要环节,智能优化设计、智能协同设计、与用户交互的智能定制、基于群体智能的“众创”等都是智能设计的重要内容。研发具有新一代HCPS特征的智能设计系统也是发展新一代智能制造的核心内容之一。
(二)智能生产
智能生产是新一代智能制造的主线。
智能产线、智能车间、智能工厂是智能生产的主要载体。新一代智能制造将解决复杂系统的精确建模、实时优化决策等关键问题,形成自学习、自感知、自适应、自控制的智能产线、智能车间和智能工厂,实现产品制造的高质、柔性、高效、安全与绿色。
(三)智能服务
以智能服务为核心的产业模式变革是新一代智能制造的主题。
在智能时代,市场、销售、供应、运营维护等产品全生命周期服务,均因物联网、大数据、人工智能等新技术而赋予其全新的内容。
新一代人工智能技术的应用将催生制造业新模式、新业态:一是,从大规模流水线生产转向规模化定制生产;二是,从生产型制造向服务型制造转变,推动服务型制造业与生产性服务业大发展,共同形成大制造新业态。制造业产业模式将实现从以产品为中心向以用户为中心的根本性转变,完成深刻的供给侧结构性改革。
(四)智能制造云与工业智联网
智能制造云和工业智联网是支撑新一代智能制造的基础。
随着新一代通信技术、网络技术、云技术和人工智能技术的发展和应用,智能制造云和工业智联网将实现质的飞跃。智能制造云和工业智联网将由智能网络体系、智能平台体系和智能安全体系组成,为新一代智能制造生产力和生产方式变革提供发展的空间和可靠的保障。
(五)系统集成
新一代智能制造内部和外部均呈现出前所未有的系统“大集成”特征:
一方面是制造系统内部的“大集成”。企业内部设计、生产、销售、服务、管理过程等实现动态智能集成,即纵向集成;企业与企业之间基于工业智联网与智能云平台,实现集成、共享、协作和优化,即横向集成。
另一方面是制造系统外部的“大集成”。制造业与金融业、上下游产业的深度融合形成服务型制造业和生产性服务业共同发展的新业态。智能制造与智能城市、智能农业、智能医疗等交融集成,共同形成智能生态大系统——智能社会。
新一代智能制造系统大集成具有大开放的显著特征,具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性,具有广阔的发展前景。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下,优势企业之间的最高阶段的竞争,不能局限于硬技术的竞争,而是体现在企业软实力的竞争,亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势,你的企业应该有什么样的价值判断,应该有什么样的思想基础,应该发出什么样的声音,这才是关键。
巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系,针对工业发展需求,将技术、人文与管理相结合,教学内容具有更新快,目的性强的特点,在学术科研上以项目为主线,拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作,在四大洲共有67个合作伙伴院校。
ENPC DBA(IM)项目关注学员成长,更关注学员背后企业和行业发展,旨在为学员提供前沿的学术思想,科学的理论支持,同时结合中国当前制造业发展,为学员提供理论与实践之间科学转换的视角、方法和工具。
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果说消费互联网改变的是人们的消费方式智能制造生产线企业前景,那么智能制造将彻底改变人们的生产方式智能制造生产线企业前景,其所带来的影响要比消费互联网大上十倍,甚至是百倍,一个仅仅是在价值的流通环节实现了信息的连接,而另一个则要在价值创造阶段实现信息的沟通交互。这里不仅仅涉及到人与人之间的信息沟通,还涉及到人与设备、人与产品、设备与设备的信息沟通,及所谓的万物互联。
要想做到全面的万物互联,产品从设计到制造交付乃至售后服务的价值链和业务模式都将被重新定义。首先需要研究客户的个性化需求,在产品进行初期设计的时候进行规划,用模块化设计来匹配个性化特征以及个性化选择。从某种程度上来说,完全意义上的个性化定制是无法实现或成本非常高的,除非是3D打印,但也受制于材质。
接下来,就是个性化生产的过程,这里仍然需要生产流程的设计,生产流程被整个连接起来实现连续均衡生产,而不是每个工序断断续续的生产,这也是精益化生产的要求。
最后,就是产品生产出来之后交付到客户手中,客户使用过程中的产品数据通过网络发回给制造商,制造业通过这些产品使用大数据,分析客户的使用习惯,优化产品设计,也可远程调整这些产品参数,提高使用性能,降低产品的使用和维护成本。
所以说,智能制造并不是简单的信息、云计算、检测、传感等先进技术的应用,整个实施的过程需要先行规划设计,实现产品全生命周期的连续。如果没有先期的规划设计,这些信息系统、自动化等都会各自为政,根本无法融为一体发挥该有的功效。在实际的调研中,我们会经常发现许多企业上了各种各样的IT系统,结果都变成了信息孤岛,数据无法实现有效利用,决策也就失去了科学性。
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