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【關鍵詞】裝備制造業；創新能力；因子分析
一、引言
裝備制造業作為我國的基礎性和戰略性產業，其發展水映了一個國家的自主創新能力、產業競爭力和在全球價值鏈分工中的地位。我國裝備制造業經過多年發展，已經形成了相當規模和一定技術水平的裝備制造業體系，并成為經濟發展的重要支柱產業。但我國裝備制造業“大而不強”的特征明顯，呈現出一定程度的產業“空心化”現象，技術創新能力不足已經成為裝備制造業升級的瓶頸因素。關于裝備制造業的技術創新能力評價問題，近年來引起許多學者的關注。陳紅梅（2009）將AHP和DEA模型引入技術創新能力評價領域，對裝備制造業的行業技術創新能力進行績效評價。商瀟丹（2007）認為影響裝備制造業技術創新能力的主要因素是創新投入水平、創新產出實現效益水平和創新環境。王章豹等（2006）認為必須通過技術創新、組織創新、制度創新的有效互動來推動裝備制造業的結構升級。柳喜花（2006）利用灰色關聯度評價法對我國裝備制造業技術創新能力進行了測算和分析。這些文獻都從某一層面對我國裝備制造業創新水平進行研究，無法了解我國裝備制造業自主創新能力整體不足的主要根源。基于此，本文運用因子分析方法對技術創新能力進行全面評價，了解我國裝備制造業整體產業技術創新能力的優勢和劣勢，為制定我國裝備制造業產業發展戰略提供科學依據。
二、指標體系的構建
（一）指標的選擇
本文在構建我國裝備制造業技術創新能力評價指標體系時，遵循指標選取的科學性、可比性、代表性及可獲取性的原則，構建如下指標體系。
（二）模型設定
三、實證分析
（一）樣本選擇及數據來源
因子分析法對樣本數有一定的要求，為提高測評的準確性，我們在進行主成分分析時，將樣本數據擴大到制造業29個行業，從中再挑出裝備制造業七個行業進行綜合評價和實證分析。原始數據主要采集自《中國統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及國家統計局網站公布的2010年“大中型企業自主創新統計資料”。
（二）因子分析步驟
1.KMO統計檢驗及Bartlett球形檢驗。當KMO值越大，表示其越適合進行因子分析，若其值小于0.5，則不適合進行因子分析。檢驗結果顯示KMO的值為0.724>0.5，所以適合做因子分析。
2.根據主成分法提取公共因子，前4個主成分的累積方差貢獻率達到91.627%，選取前4個因子為公共因子。由旋轉后的結果可以看出第一公因子的特征值最大，為5.559，方差貢獻率達到了34.774%，第二因子、第三因子以及第四因子的方差貢獻率分別為26.726%、23.276%、6.881%。
3.由旋轉后的因子載荷陣可知，第一因子在科技項目人員數、RD項目數、新產品開發項目數、有科技活動企業數、RD項目經費支出、新產品開發經費上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，可定義為技術創新保障因子；第二因子在科技活動人員占從業人員比重、新產品產值比重、新產品銷售收入占主營業務收入比重、RD經費占主營業務收入比重、新產品勞動生產率上的載荷遠遠大于其他指標的載荷，它體現了我國在裝備制造業創新資源的投入強度以及產出能力，故命名為創新資源投入產出因子；第三因子在技術改造經費支出、購買國內技術經費支出、引進技術經費支出、消化吸收經費支出上的載荷大于其他指標，可將其命名為技術創新轉化吸收能力因子；第四因子只在每千人專利申請數上的載荷比較大，故將其命名為自主創新能力因子。
四、實證結果分析
（一）由表2中各因子的排名可知，交通運輸裝備制造業技術創新綜合實力最強，該行業的投入產出因子F2和自主創新能力因子F4都排在第1位，遠遠高于其它行業。但是，從該行業的創新投入產出原始數據看出，其技術創新的投入較多，產出卻較差，這說明位列首位的投入產出因子是由較大的創新投入拉動的。投入多，產出少，說明該行業整體運作能力相對較弱。該行業的專利申請數相對較多，說明其自主創新能力較強
（二）通信設備、計算機及其它電子設備制造業綜合排名第2。其創新資源保障能力因子得分最高，但轉化吸收能力因子位居倒數第1，創新資源投入產出因子及自主創新能力因子均排名第6位。說明雖然該行業技術創新整體投入較高，擁有較多的技術創新資源，但技術創新的轉化吸收能力和產出能力及自主創新能力都很弱，該行業在創新資源利用上效率較低。
（三）電氣機械及器材制造業技術創新綜合排名第3。該行業創新資源保障能力因子排名第2，投入產出能力排名第3，轉化吸收能力因子及自主創新能力因子均排名第5，該行業技術創新能力在創新資源保障及創新產出方面能力較強，但轉化吸收能力及自主創新能力不足。
（四）通用設備制造業技術創新能力綜合排名居第4位，其投入產出能力排名第2，轉化吸收能力因子和技術創新保障能力因子及自主創新能力因子排名均為第4位，說明其投入產出能力較強，其他技術創新能力均一般。
（五）專用設備制造業和儀器儀表及文化、辦公用器械制造業綜合得分分別居第5位和第6位，這兩個行業在創新資源保障因子及創新資源投入產出因子排名都比較靠后。但是，專用設備制造業的創新技術轉化吸收能力排名第一，說明該行業在這方面做得比較好。辦公用器械制造業在技術創新轉化吸收能力及自主創新能力因子的排名均為第二，說明該行業在這兩方面做的相對較好。
（六）金屬制品業綜合排名在最后一位，各個因子的排名也都比較靠后，自主創新能力更是排在最后一位。該行業屬于傳統的機械業，技術創新能力相對較弱，目前仍處于技術含量低的行業狀態。因此，加大科技投入和產出，提升其整體運作能力和技術創新支撐能力是其首要任務。
五、幾點相關建議
（一）加強裝備制造業企業間的研發合作和產學研合作，實現各行業自主創新能力的同步發展。
（二）強化政府和金融機構的作用，創建良好的技術創新環境。
（三）增大企業研究開發投入強度，構建以企業為主體、市場為導向、產學研相結合的技術創新體系。
參考文獻
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[關鍵詞] 噴霧干燥條件；吸濕性；含水量；吸濕率-時間曲線；吸濕速度
骨痹顆粒復方是由桑寄生、骨碎補、千年健、牛膝、雞血藤、油松節、土鱉蟲等組成的純中藥制劑，臨床上用來治療老年性關節炎具有很好的效果。噴霧干燥是骨痹顆粒制備工藝的重要工序。中藥粉體的吸濕性一直是噴霧干燥領域研究的重點，但其研究內容多為考察不同制劑輔料[1]，以及粉體表面改性技術對中藥粉體吸濕性的影響[2]。本文以骨痹顆粒復方為實驗體系，通過考察不同工藝條件下噴霧干燥樣品含水量與吸濕性能，建立吸濕過程動力學模型，結合掃描電鏡技術，分析相關吸濕機制，為中藥噴霧干燥工藝優化研究提供一種新的方法。
1 材料
BUCHI B-290小型噴霧干燥機（瑞士布奇公司）；S4800掃描電鏡（日本日立公司） ；Waters2695高效液相色譜儀，Waters2998光電二極管陣列檢測器（美國沃特世公司）；RE52AA旋轉蒸發器（上海亞榮生化儀器廠）；SK8200H超聲波清洗器（上海科導超聲儀器有限公司）；754型紫外分光光度儀（上海光譜儀器有限公司）；賽多利斯MA30快速紅外水分測定儀（德國賽多利斯有限公司）；GQ105管式離心機（上海市離心機械研究所）；島津AUW120D電子天平（日本島津公司）。
川續斷（產地東北，批號111026）；懷牛膝（產地貴州，批號111026）；骨碎補（產地貴州，批號111026）；千年健（產地廣東，批號111026）；雞血藤（產地廣西，批號111026）；土鱉蟲（產地安徽，批號111026）；桑寄生（產地廣西，批號111026）；油松節（產地安徽，批號111026）均購自亳州市中藥材飲片廠，經本校吳啟南教授鑒定，均符合2010年版《中國藥典》（二部）要求。
2 方法
2.1 骨痹顆粒水提液的制備
按如下處方：川續斷（25 g）、懷牛膝（15 g）、骨碎補（15 g）、千年健（15 g）、雞血藤（25 g）、土鱉蟲（10 g）、桑寄生（25 g）、油松節（15 g）稱取總處方量145 g水煎煮2次，每次10倍量水。水提液經過4層紗布過濾得濾過液，旋轉蒸發濃縮到相對密度為1.05 g?mL-1備用。
2.2 噴霧干燥工藝考察因素及其水平的確定
中藥提取液的噴霧干燥工藝研究，一般以進出、口溫度，空氣流量，霧化壓力，送料速度，送料密度及噴霧輔料為考察因素[3-6]。根據預實驗并結合有關文獻，本實驗中選擇進口溫度（A）、送料密度（B）、送料速度（C）、空氣流量（D）4個因素進行考察。為了確定各因素水平的考察范圍，進行了如下單因素實驗。
2.2.1 進口溫度對噴霧干燥的影響 控制送料密度為1.01 g?mL-1，送料速度為15 mL?min-1，空氣流量40 m3?h-1，選取進口溫度分別為110，120，150，180，200 ℃，分析進口溫度對噴霧干燥過程的影響。實驗發現進口溫度為110 ℃與200 ℃時均出現了黏壁現象。為了使客觀存在的差異明顯，在考察溫度的影響時選擇了120，180 ℃這2個水平。
2.2.2 送料密度對噴霧干燥的影響 控制進口溫度為150 ℃，送料速度為15 mL?min-1，空氣流量為40 m3?h-1，選取送料密度分別為1.01，1.03，1.05，1.10 g?mL-1，分析送料密度對噴霧干燥過程的影響。結果顯示，送料密度為1.10 g?mL-1時物料過濃，在噴霧干燥過程中會發生噴頭堵塞的情況。與上同理，送料密度選擇了1.01，1.05 g?mL-1這2個水平。
2.2.3 送料速度對噴霧干燥的影響 控制進口溫度為150 ℃，空氣流量為40 m3?h-1，送料密度為1.01 g?mL-1，選取送料速度分別為5，10，15，20，30 mL?min-1分析送料速度對噴霧干燥過程的影響。實驗發現送料速度為30 mL?min-1時，出口溫度為48 ℃，粉末黏附在噴霧干燥室內壁上；而送料速度為5 mL?min-1時雖然干燥完全，但是噴干效率較低。送料速度選擇了10，20 mL?min-1這2個水平。
2.2.4 空氣流量對噴霧干燥的影響 控制進口溫度為150 ℃，送料密度為40 m3?h-1，送料速度為15 mL?min-1，選取空氣流量分別為20，30，40，50，60 m3?h-1分析空氣流量對對噴霧干燥過程的影響，實驗發現空氣流量為20 m3?h-1時物料完全粘附在內壁。而在其他條件下均正常，但空氣流量在60 m3?h-1時噴干用氮氣使用過快，使空氣流量無法始終保持在高流量，會出現無法準確控制條件的情況。于是空氣流量選擇了30，50 m3?h-1這2個水平。
綜上所述，選擇進口溫度（120，180 ℃）；進樣密度（1.01，1.05 g?mL-1）；送料速度（10，20 mL?min-1）；空氣流量（30，50 m3?h-1）進行以下實驗。
2.3 噴霧干燥實驗設計
以上述因素水平設計平行比較實驗，控制除考察因素以外的條件保持一致，考察不同噴霧干燥因素對粉體含水量與平衡吸濕量的影響。
2.4 粉體含水量與吸濕性的測定
2.4.1 含水量測定 樣品在噴霧干燥完成后，立即采用賽多利斯MA30快速紅外水分測定儀測定水分含量。
2.4.2 粉體的吸濕性測定 中藥粉體的吸濕性能往往采用平衡吸濕量表征，但平衡吸濕量所代表的是物料達到吸濕平衡時的含水量[7]。有些物料雖然平衡吸濕量很大，吸濕過程卻很緩慢；而有些物料在一定短時間內吸濕量猛增，之后卻增長緩慢。所以平衡吸濕量只能衡量吸濕終點物料的特性，而不能反映物料吸濕過程的速度特征。為表征物料吸濕速率，本研究參考文獻[8]，引入吸濕率-時間曲線以及吸濕初速度、吸濕速度、吸濕加速度等參數。以冀能較全面的表征中藥噴干粉的吸濕行為。
平衡吸濕量測定方法：取樣品約300 mg，精密稱量，平攤于稱量瓶中，厚度不超過5 mm，開蓋置于干燥器中48 h脫濕平衡。精密稱重后置于25 ℃，相對濕度75%的恒溫恒濕箱中，每隔一定時間測定，計算吸濕增重，一直維持24 h。
噴霧干燥樣品吸濕率-時間曲線的繪制：計算吸濕率，以吸濕率為縱坐標，時間為橫坐標，繪制吸濕率-時間曲線。吸濕率=（吸濕后樣品質量-吸濕前樣品質量）/吸濕前樣品質量×100%。
吸濕過程動力學分析：粉體吸濕過程數據一般可用多項式方程進行擬合，對噴霧干燥各樣品的吸濕曲線數據進行回歸擬合，可得到如下吸濕方程[9]。
由方程（1）～（3）求算各樣品的吸濕初速度、吸濕平衡時間、吸濕速度與吸濕加速度。
2.5 微粒的形貌觀察
取不同條件下制備的噴霧干燥粉末少許，固定于電鏡樣品臺導電膠上噴金，然后在真空條件下進行成像觀察。
3 結果與討論
3.1 吸濕曲線的繪制與吸濕過程速度方程的計算與比較
骨痹顆粒噴霧干燥實驗結果見表1。
為了表征不同噴霧干燥條件下粉末的吸濕特征，按照表3的擬合方程以2.4.2項下方法進行了數學計算，得到各組不同條件噴干粉末的吸濕初速度與吸濕平衡時間數據，見表4。按照表3的吸濕速度方程繪制出了吸濕速度變化曲線，見圖1。
由表3，4中的數據可知，D2組的吸濕初速度最大，B2組的吸濕初速度最小，D2組的吸濕平衡時間最短，A1組的吸濕平衡時間最長。由表4中可知，吸濕加速度也不像文獻[10]報導的維持在一個恒定的值，以A2組為例，由它的一元二次方程可知其吸濕加速度曲線呈“拋物線”型。即吸濕過程不是一個勻減速過程。由圖1可知，同一組的噴干粉末吸濕速度變化情況也不一樣。此處要說明的是，4組實驗中均出現了吸濕速度變為負值的情況，作者推測這種情況基本排除實驗誤差的情況，原因可能是物料的吸濕性能由化學組成和物理性質共同決定，隨著吸濕過程的進行，中藥出現液化的情況，顆粒的物理結構漸漸消失，便會釋放出一部分水分。由此可見不同噴霧干燥條件下，化學組成相同的噴霧干燥粉體的吸濕過程存在較大差異。中藥噴干粉體的吸濕過程相對復雜，里面可能包含著很多相互影響的作用，其中的具體機制待進一步探究。
3.2 粉體微觀形貌分析
按2.5項下方法，獲取噴霧干燥粉末不同樣品微粒的的掃描電鏡圖見圖2。
溫度下，均出現了較強程度的黏連，結合前面的含水量測定結果分析，認為過低的的進口溫度與過高的進口溫度均不利于噴霧干燥的進行，過低的進口溫度導致含水量過高，而這誘導了粉末的黏性產生；過高的進口溫度使粉末的含水量過低，不僅粉末吸濕活性更強，且粉末易于團聚也會加劇粉末的黏連。不同的進料密度下粉體的粒徑出現了明顯的差異，送料密度為1.01 g?mL-1，粉體的粒徑在1～3 μm；而送料密度為1.05 g?mL-1，大部分粉體粒徑都集中在6 μm左右。不同送料速度下的噴干粉體的形態與粒徑未見明顯差異。不同空氣流速的粉體粒徑也出現了明顯差異，空氣流速30 m3?h-1中大顆粒的數量明顯多，粒徑集中在4～10 μm；而空氣流速50 m3?h-1粒徑明顯偏小，大部分集中在1～2 μm。另外實驗也發現，除了120，180 ℃時粉末發生嚴重黏連之外，其他各組的粉末均呈現出了較優的球狀，一般認為球形顆粒具有更好的粉體學性質，這也說明了骨痹顆粒的噴霧干燥溫度控制在150 ℃左右較為適宜。
3.3 關于吸濕機制的若干分析
整個吸濕過程的主要影響因素有兩大類：一類是制劑原料的物理特性，如制劑原料的孔隙率、含水量，粒徑[11]、粒子的表面性質[12]等；另一類則是由制劑原料的化學特性，如化學基團所決定的制劑原料與水分子之間的吸引力。從本文的實驗結果來看，噴霧干燥條件的不同，造成了粉體物理性質，如含水量、粒徑等的差異，而這些差異也確實帶來了粉體吸濕性能上的不同。
吸附理論[13]認為制劑原料吸濕的主要動力是水的擴散，環境中的水分子吸附于制劑原料表面，隨著水分子濃度的增大，內外壓差促使水分逐步向內部滲透。因而，中藥的吸濕行為可以描述為水分子向內部擴散的一個過程，而此過程可以用FICK′s定理來描述[14]。dw/dt=-DA（dc/dx），式中，w為t時浸膏表面含水量，dw/dt為擴散速度，A為擴散面積，dc/dx為濃度梯度，dc代表表面的水分子濃度，dx表示擴散間距。“-”表示擴散方向為濃度梯度的反方向，即擴散物質由高濃度區向低濃度區擴散，D為擴散系數（其受多方面因素影響，如溫度）。
由FICK′s定律可知，擴散面積、擴散系數、濃度梯度越大，水分的擴散速度越快，也就是吸濕性越強，反之則越弱。所以吸濕曲線的分析結果可以結合圖2和FICK′s定理來得到合理的解釋。
圖2顯示，由于溫度較高，A2組粉末的含水量更低，其表面的活性基團具有更強的吸水活力。所以其在短時間內可以吸附大量的水，具有更高的吸濕初速度10.412 0 g?h-1。當表面吸附一定的水后，由于A2組粉末內部的含水量（2.66%）也很低，造成了內外大的濃度梯度，所以吸濕速度也較A1組更快（由圖1中A圖可以看出）。但隨著內部水分的越來越多，內外水分子濃度梯度的減小，其吸濕速度也急劇減緩。而120 ℃粉末由于內外的含水量（6.79%）均要高，所以無論是外部的吸水速度還是水分向粉體內部擴散的速度都要慢，造成了總體吸濕過程的緩慢，吸濕平衡時間也更長為13.55 h。
圖2中B2組的粉體粒徑要比B1組明顯大，可見相同質量的粉體，B1組的比表面積要比B2組大。由FICK′s定律可知，B1組的擴散初速度與擴散速度要比B2組快。所以B1達到吸濕平衡的時間也更短。這與表4和圖1中B圖的結果相符。在實驗中發現隨著實驗過程的進行，粉體B1出現了部分液化的現象。其原因可能是隨著吸水過程快速進行，誘導了粉體之間的黏性增大，導致粉體之間互相粘附，見圖3。而此過程帶來的影響是擴散表面積減小，擴散速度變慢。與此同時，也伴隨著濃度差的影響，即隨著水分擴散的進行，粉體內外的水分濃度差快速減小，進而導致擴散速度的進一步變慢。圖2中D1、D2也可以通過上述原理來解釋，在此不重復說明。
C1，C2圖中粉體粒徑未見明顯差異，可見進樣速度不同對粉體粒徑的影響不大。由表2知，C1組粉體含水量為3.97%，C2組含水量為4.73%，可見含水量的差異也不大。由表2，3可發現，2組噴干粉末的吸濕擬合曲線很相似，每個時間點的吸濕率也相差較小。C1，C2 2組的上述結果再一次提示了粉體的粒徑差異和含水量是影響粉體吸濕性的主要因素。
綜上所述，根據實驗結果，在本研究的實驗體系中，可得較佳工藝條件為進口溫度150 ℃，進料密度1.05 g?mL-1，進料速度20 mL?min-1，空氣流速30 m3?h-1。在此綜合條件下，得到的粉體具有較優的形態特征，并且具有較優的吸濕動力學過程，包括較小的吸濕速度，與較長的吸濕平衡時間。
4 結論
本文以骨痹顆粒水提液為模型體系考察了噴霧干燥條件對粉體的含水量與平衡吸濕量的影響。研究發現，噴霧干燥諸多工藝條件中，送料密度和空氣流量對粉體的吸濕性影響較大，這對探索中藥物料復雜體系噴霧干燥作用機制，指導實際生產具有參考意義。本研究所采用的研究方法與考察指標，亦可為評價中藥物料改性條件提供借鑒。
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Research about effect of spray drying conditions on hygroscopicity of spray
dry powder of Gubi compound′s water extract and its mechanism
ZONG Jie1，2，SHAO Qi2，ZHANG Hong-qing2，PAN Yong-lan1，2，ZHU Hua-xu1，2*，GUO Li-wei1，2*
（1. College of Pharmacy，Nanjing University of Traditional Chinese Medicine，Nanjing 210023，China；
2. Key Laboratory of Chinese Herbal Compound Separation，Nanjing 210023，China）
[Abstract] Objective： To investigate moisture content and hygroscopicity of spray dry powder of Gubi compound′s water extract obtained at different spray drying conditions and laying a foundation for spray drying process of chinese herbal compound preparation.Method： In the paper，on the basis of single-factor experiments，the author choose inlet temperature，liquid density，feed rate，air flow rate as investigated factors.Result： The experimental absorption rate-time curve and scanning electron microscopy results showed that under different spray drying conditions the spray-dried powders have different morphology and different adsorption process. Conclusion： At different spray-dried conditions，the morphology and water content of the powder is different，these differences lead to differences in the adsorption process，at the appropriate inlet temperature and feed rate with a higher sample density and lower air flow rate，in the experimental system the optimum conditions is inlet temperature of 150 ℃，feed density of 1.05 g?mL-1，feed rate of 20 mL?min-1，air flow rate of 30 m3?h-1.
關鍵字：智能制造體系；整體架構；功能特征；柔性化
1 前言
智能制造是最新的制造模式之一，具有廣闊的發展前景，智能制造從本質上說是一個智能化的信息處理系統，對外操控機器人的動作，完成產品的制造和加工。該系統屬于一種開放性的體系，原料、信息和能量都是開放的。智能制造是新世紀制造業振興的發展方向，是我國實現制造業跨越的必經之路。
2 智能制造系統研究現狀
2.1 智能制造系統內涵分析
智能制造體系是上世紀八十年代有先進的工業化國家率先提出的，主要包含只能制造技術和智能制造系統兩部分。總體來看，智能制造體系指的是應用集成工程的思想，通過制造軟件專家系統、機器人視覺和控制等先進技術，最終達到智能裝配生產線上的機器人能夠在人工不進行干預的情況下完場生產任務。智能制造的目的是人的腦力活動轉化為制造機器人的智能化思維。智能化制造體系的物理基礎是智能化機器人，所必需的設備包括智能加工機床、工具和設備的智能化輸送平臺以及裝配設備等。
2.2 智能制造體系國內外研究現狀
智能制造在上世紀八十年代提出之后，在國際范圍內形成了三個主要的研究中心，分別是美國、歐洲和日本。最初的內涵指的是智能機床，智能機床能夠完場熟練機械師操作普通機床完成的所有功能，具有一定的智能性。后來的智能制造概念得到發展和延伸，進而形成了一種開放性的操作系統，日本于1990年完成了世界范圍內第一個智能制造工廠，融合了人工智能技術的機器人同時具備視覺的觸覺功能。相對而言，我國在該領域的研究起步較晚，九十年代后才申請成立了第一個智能制造國家級項目。在理論研究領域主要集中于智能制造基礎理論分析、智能化單元制造與控制、智能機器人的研發等。
智能制造的應用正在世界范圍內興起，它是制造技術發展，特別是制造信息技術發展的必然，是自動化和集成技術向縱深發展的結果。然而，雖然智能制造得到了學術界的廣泛重視和深入研究，然而卻難以得到工業界的廣泛應用和推廣，同時近幾年關于智能制造系統新理論方面的研究遇到了瓶頸，其問題在于智能制造系統的體系架構尚未研究透徹，同時對于智能制造系統的發展趨勢沒有比較好的掌控。
3 智能制造體系架構研究
3.1 智能制造體系整體架構分析
智能制造的總體架構自下而上包括業務層、運作層、功能系統、功能單元、支撐技術五個層次。智能生產線各個層次間相輔相成，聯系密切，其中系統以需求訂單為輸入，以信息系統為核心，集成自動化上下料等多個子功能系統，以基本功能單元及支撐技術為依托，推動智能制造生產線的正常運作，實現大批量產品定制及個性化客戶服務的目標，從而最大化地滿足客戶和市場需求。其中各個層次的內容及構成如下：（1）系統業務層：即系統目標，是為客戶提供大批量定制產品及個性化的客戶服務。（2）系統運作層：主要包含精益化、數字化和敏捷化等最新技術。（3）功能系統層：設備預警，優化加工參數，監控生產的全過程，精度檢測的在線實現，最終通過信息技術系統進行集成。（4）功能單元層：此部分承擔設備和加工裝備的信息傳輸，使用傳感網絡和通信網絡技術。（5）支撐技術層：系統設計技術主要有傳感技術和模塊化技術，設備故障診斷和維修系統，安全維護和設備及信號的有效識別。
3.2 智能制造體系亟待解決的問題
智能制造想要完全提出人工干預，實現完全意義上的機器自主控制與分析，就需要建立一個智能化、數字化、信息化程度較高的企業管理網絡，通過該網絡完成產品的設計、裝配制造直至倉儲物流的全過程控制，其中還包括問題產品和故障設備的自動處理和維修。但是現階段我國制造裝配企業在各個制造要素的互聯互通方面存在不小問題，主要體現在智能制造體系各功能單元之間橫向、縱向集成通訊、端口到端口的信號傳輸。數據格式、通訊協議和語言識別等基礎性的內容還沒有完全解決。隨著物聯網、大數據和云計算等最新技術的融合，各功能單元之間的通訊是必須要解決的問題。人機交互、設備與設備之間、生產制造和倉儲物流之間的信息交互都是困擾智能制造體系構建和發展的一大難題。
4 智能制造體系發展趨勢分析
4.1 智能制造體系柔性化發展方向分析
智能制造體系的柔性化方向石油柔性智能裝配引發的，基本的基本思路為：柔性裝配的研究層次從上到下分為柔性工裝、柔性工藝規劃和柔性車間調度。主要涉及的研究思路包含結構優化設計、工裝驅動數據自動生成、裝配順序規劃和分配方法研究以及智能調度技術。柔性化發展是基于只能裝配生產線上可能出現的各種問題及產品，所提出的新型發展方向。這其中可變參數和柔性調度是最重要的研究領域。
4.2 智能制造體系精益化發展方向分析
精益化的研究發祥包括四個方面的內容：（1智能制造環境下的自適應快速換模技術；（2）設備自診斷、自適應和自修復技術所組成的全員設備維護技術；（3）生產流程自動化的3P技術，該技術能夠將生產過程中的資源浪費在設計和工藝研究等源頭環節中進行降低；（4）均衡混流生產技術，該技術是基于對生產計劃的合理規劃以及現場動態調整和調配等智能制造手段進行的。
4.3 智能制造體系敏捷化的發展方向
敏捷化主要有以下連兩個研究方向：首先，對于客戶訂單變化的快速響應是只能制造的一大特點，通過前期客戶需求的調查，在大數據分析的基礎上，使用神經網絡等算法對客戶的訂單可能發生的情況進行預測，并擬合相應的相應曲線，得到響應基本函數，然后優化設計生產關鍵因素，最終大幅度減少客戶需求響應的時間。其次是對于功能單元的設計和配制。在使用智能制造生a線的時候，需要對參與生產的各要素（包括軟件設計、硬件要求和工藝流程設計等）歸類的功能模塊劃分。在功能劃分之后組建各自成體系的模塊單元，并配置相應的算法，以達到提升智能制造體系柔性化和可重構性的目的。
5 結語
工業時代經歷了三次大的變革，現在的工業4.0時代最主要的特征是智能化和遠程控制，重點在于利用互聯網技術、物聯網技術、信息處理技術和智能機器人技術，最終實現產品加工的更高層次的自動化。本文通過對智能制造體系的深入分析，認為我國雖在在該領域取得了舉世矚目的成就，但是在智能化的本質和原理方面的研究仍然不足，未來建議在智能制造柔性化、精益化和敏捷化方面開展研究。
參考文獻
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【關鍵詞】智能控制 機械制造 應用 探討
一、引言
在人類發展的漫長過程中，技術是重要的一個環節，和人們的生活息息相關。智能控制技術作為20世紀科學技術發展的主要標志，是現代機械制造工業中最為熱門的一項。智能技術和現代信息社會光電子技術成為了現代工業的支柱。本文將會針對智能技術和智能產業的發展前景和局限做出探討，研究其在機械制造中的應用和發展。畢竟是受到世界先進國家的高度重視的智能控制技術，在機械制造工業中的應用前景還是很大的。
二、相關概念的基本定義
在詳細介紹智能控制在機械制造中的應用探討之前，先簡單介紹一下其中基本術語的簡單定義。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。
（二）機械制造
機械制造指從事各種動力機械、起重運輸機械、農業機械、冶金礦山機械、化工機械、紡織機械、機床、工具、儀器、儀表及其他機械設備等生產的工業部門。
三、智能控制在機械制造中的應用優勢
智能控制在機械制造中起到了一定的應用優勢。如，幫助提升開拓市場的橋梁，智能加工工藝提高了整體的機械制造水平。當然，智能控制在機械制造中也對生產工藝產業的水準提高起到了決定性的重要作用。這些對智能控制的前景發展是具有非常重要的作用的。推土機主機架智能的理論在這里也是不容忽視的。
在機械制造中，機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，在這個過程中由工人親自操刀設計，進行一切的制造工藝，那是一個相當勞重的任務。因為這些任務不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優方案，制定合理結構等方案設計工作。如果在現代機械制造工業中大范圍融入只能控制技術，這樣就可以減少大批的勞力。因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，智能控制在機械制造中的應用效果也很好。減少機械自動化過程、減少制作時長，成為了智能控制在機械制造中最為主要的優勢。
四、智能控制在機械制造中的不足之處
中國機械制造業經過幾十年的努力已經具有相當的規模，智能控制技術的研究也已經逐漸成熟。智能控制在機械制造中的應用也有些年日，積累了大量的技術和經驗。但是隨著世界經濟一體化的形成，智能控制在唉機械制造中的應用局限性也越來越明顯。由于中國潛在的巨大市場和豐富的勞動力資源，導致機械制造工業速度跟不上，智能控制技術在國外屬于較為先進成熟的技術，在國內卻尚屬于新興技術。因此，智能控制技術在機械制造中依然存在一些不足之處。筆者在經過探討和研究智能控制在機械制造中的優勢之后，也按著現在所面臨的前所未有的工業行業激烈競爭局面整理出了智能控制的些許不足之處。
（一）企業應變能力差
今天的市場瞬息萬變，需求多樣化。機械制造行業如果想要在市場中占到頭名，就要有先進的生產技術做支撐。然而，企業雖然響應國家號召，積極使用智能控制技術，可惜企業的應變能力差，按訂單裝配MTO，按訂單制造MTO，按訂單設計MTD，大規模定制MC，忽略了智能控制技術的根本，導致無法好好利用智能控制技術。這是智能控制技術在機械制造應用中最大的不足。機械加工行業的品種規格繁多，生產、采購異常復雜，如果能夠好好利用智能控制技術，改善企業的應變能力，想必能夠大幅度提升機械制造行業的生產力。
（二）成本計算不準確，成本控制差
人工成本核算一般只能計算產品成本，無法計算零部件成本。在機械制造行業中成本的費用分攤更是非常粗糙，沒有辦法進行精密而細致的預算、估算。在使用了智能控制技術之后，大量成本數據采集都是通過電腦計算機歸集的，然而個別企業在使用操作不當，導致計算機的估算、預算數據準確性也很差，這樣子非但不能利用智能控制技術提高機械制造工藝的進展，也不能控制成本計算精準度，協助控制成本。這種利用智能控制還不能提高成本計算準確度的難題也成為了限制智能控制在機械制造中應用的一大因素。一般機械制造行業都不進行標準成本的計算，也很少進行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及時、不準確、不共享
在機械制造業中，產、供、銷、人、財、物是一個有機的整體，他們之間存在大量信息交換。利用傳統的機械制造加工模式，全部都是通過人工管理信息的，這樣的管理速度很慢。如果利用智能控制技術在行業中的應用，輔助管理信息則能夠提高速度，然而目前在機械制造中的應用卻顯示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基礎數據等不足之處。由此可見，要想將智能控制很好的應用在機械制造行業的各個部分，一定要先解決信息分散、不及時、不準確、不共享、大大影響管理決策的科學性等難題。
五、智能控制在機械制造中應用的提升探討
如果管理工具落后，大部分企業就無法提升自己的產業管理工作或者加工進度，在機械制造類行業中，這些阻力更加明顯。在前文中已經提過了關于智能控制在機械制造中的不足，接下來將針對機械制造中的應用管理方面，整理一些有建議性的改善方案，希望對于仍處于分散管理或微機單項管理階段的智能控制應用有較好的提升和完善。
（一）共享和資源的優化配置
在機械制造中，很多加工鏈條都是采用一條龍這樣一個完美的供應鏈管理系統。從科學的供應鏈管理里節約了大量的成本，共享和資源的優化配置，這是現代企業中都需要優先學習的管理方法。所以，在提升智能控制系統在機械制造中的應用效果時，最先考慮的就是如何利用智能控制提升共享資源的效果，并且優化資源配置，給客戶提供最好的服務和商品。只有加入了這樣的改動，才能夠使得機械制造業發展更加飛速。是機械制造業就要找擴展ERP，做成一個非常完整的集成系統，減少集成的費用。“集成”兩個字說起來非常簡單，只要完善和優化智能控制技術在機械制造中的應用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把計算機從數值處理擴展到非數值處理，這樣的操作和改動使得計算機能夠更好的為人類工業產業服務，智能控制技術就是在這種情況下發展起來的，包括知識與經驗的集成、推理和決策，這些都是發展智能控制在機械制造中的巨大優勢。只有力圖使機械設計過程自動化發展，增加智能控制程度，才能夠減少人類的勞累，并且提升社會生產產值。智能控制下的機械制造技術與傳統的設計機械制造技術方法相比，智能控制在機械設計中有著不可比擬的優勢，它不僅可以長期穩定工作、節省成本，還可以為專家知識特別是啟發式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。 （三）利用智能控制技術實現管理創新
機械制造企業是管理非常復雜的企業，目前管理中存在諸多的問題，智能控制在機械制造中的應用非常利于激烈的市場競爭環境。然而個別企業的利用率很低，不能夠最大限度的發揮智能控制的應用效果。只有利用智能控制技術創新，實現管理和控制技術的雙重創新，這樣才能真正的提高智能控制技術在機械制造加工中的管理水平和發展速度。智能控制技術在機械制造中的優勢是不容置疑的，然而因為不同的難題阻撓了智能控制技術的進步和發展，要想提升智能控制在機械制造中的應用效果，就必須按著控制理論的發展實現管理上的創新。
（四）增加相關科技技術的相互滲透
20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的快速發展給國內的各項工業企業帶來了一定的推動發展作用。現在興起的智能控制技術要想在機械制造業中進一步發展，就必須要增加和其他相關學科的發展和相互滲透，這樣才能夠更好地推動機械制造的加工工藝，為科學與工程的研究帶來不斷深入的啟發性質。要知道智能控制系統本身就屬于控制系統向新興科技的過度發展，如果能夠增加智能控制系統與其他相關科技技術的滲透發展，增能夠更好的帶動智能控制在機械制造中的應用趨勢。
六、結論：
在現如今的社會上，智能控制的產品已經多不勝數，有專項研究表明，這是一個非常具有前途的發展行業。本文在研究了智能技術在機械制造中的應用優勢和局限性之后，經過借鑒和反思整理出了相關的建議。希望這些建議能夠對智能控制在機械制造中的應用和發債帶來一定的幫助。無論放在哪個時期來說，機械制造都是工業產業中最重要的環節，應當對其提起高度重視。
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關鍵詞：遼寧工業發展；高端智能制造業；發展優勢
一、高端智能制造業概述
高端智能制造業中包含了傳統行業與新興行業，在制造工藝方面充分引入現代智能技術，產品質量得到提升的同時在質量上也有很大的進步。遼寧地區傳統行業中的高端智能制造業所占有比例比較大，在新型行業中仍然處于發展階段。高端智能所體現的層面也有很大差異性，比較常見的是技術層面的高端創新，增大了對創新技術的應用比例，其次是在價值方面體現的高端智能，通過產品創新設計，在原有功能基礎上增加了操作的智能比例，更符合商品的市場需求。由此可見遼寧開展高端智能制造業規劃發展是一項長期項目，對遼寧地區的經濟發展也有很強的持續促進作用。
二、遼寧高端智能制造業的發展現狀分析
（一）發展具有絕對性優勢
遼寧地區制造產業基礎資源豐富，屬于國家重點規劃發展的重工業基地，在制造行業中的發展經驗也十分豐富，因此與其他區域相比較更具有發展優勢。尤其是重工業配電機械的生產制造，具有多項自主研究專利，在全國范圍內也名列設計創新前茅。高端智能領域的制造發展在我國起步較晚，遼寧地區也率先進入到高端智能產品的研究行列中，擁有豐富的傳統模式重工業制造經驗，向高端智能轉型自然也可以節省時間。統計遼寧占據全國前10位的制造產業共有58類，其中也包含了計算機等高端智能化產業，由此可見在開展高端智能制造領域中擁有絕對性的優勢，但想要達到高端智能產業的全國領導性地位，仍然需要從根本上進行轉型。
（二）高端智能制造業劣勢分析
雖然制造產業的規模大，但在生產能力以及經濟獲利能力上并不相匹配，存在著規模大能力弱的現象。同時遼寧地區的工業發展習慣以密集勞動力來提升生產加工能力，這一點與高端智能產業存在理念上的沖突。雖然從表面分析遼寧的制造業經濟收益在不斷的增長，但密集勞動型的產業在技能創新上存在落后的現象，經濟收益進步也是以勞動成本低為前提的，這樣的經濟體系建立后并不牢固，受高端智能生產沖擊影響嚴重，想要實現高端智能制造業的全面發展，需要從根源上轉變這一模式，大規模逐漸過渡到高精準，采用先進的技術方法來提升產量與經濟收益，這樣的發展計劃才是長遠可行的，并且能夠幫助解決傳統產業中所存在的問題。這種落后的發展模式對吸引外商投資也造成了極大的阻礙，下面是統計2009～2013年遼寧吸引外商直接投資的項目數量變化表格。
通過觀察上述表格可以發現遼寧地區在高端智能制造業的外商直接投資項目數量上是逐年遞減的，造成這一現象的原因與產業發展結構有直接關系，也就是上述文章分析的勞動生產形成原因。
（三）高端智能制造業發展機遇
經濟全球化對各省份工業影響嚴重，對傳統產業帶來沖擊的同時，全面接軌國際先進技術也為企業帶來了全新的發展機遇。遼寧省如果能夠緊跟潮流，抓住這次機遇在發展理念上做出轉變，創造適合高端智能制造業發展的環境，在發展成果上會取得更大的進展。全球化科技發展浪潮所帶來的機遇比較顯著，大量的國外科技企業在轉移過程中會選擇國內的承接地，而遼寧省屬于國內著名的制造業發展區自然被選擇的機遇也是相對比較大的，遼寧工業產區適當的調整自身模式，必然可以獲得更多的機遇。其次是金融危機環境下所帶來的機遇，此時的機遇與沖擊是并存的，受金融危機影響一些外國的高端智能制造產業競爭能力被大大削弱，正為遼寧地區的新興企業創造了機會。一些高端生產設備的采購成本也因此而下降，專業領域人才也會重新考慮發展平臺，為遼寧地區所開展的高端智能制造領域突破性發展創造有利基礎環境。
三、遼寧高端智能制造業的發展策略
（一）從制度層面入手，建立適宜高端智能制造業發展的市場環境
市場氛圍營造需要政府采取干擾措施，對現有的制度體系進行探討，重點解決落實過程中所遇到的問題，通過這種方法也能促進企業更合理的利用資源，實現高端智能產業的資源優化利用。制定符合高端智能制造業發展需求的市場環境體系，市場公平環境的維護也十分重要，一些剛剛起步的產業在競爭能力上相對較弱，只有在公平的環境中才能夠得到穩定發展。加大民營企業的扶持力度，這樣可以幫助更好的協調現場工作環境，從根源上解決國營企業市場活性不足的問題。制定清晰的市場競爭制度，有利于市場環境下不同規模企業共同發展進步，政府要加大力度對私有財產的保護力度，發揮宏觀調控作用，在如此的制度市場環境下才是最適合遼寧高端智能制造業發展的。政府對企業扶持同時也要考慮是否會造成企業的依賴性，要培養企業的自主創新能力，這樣才能更快適應市場競爭環境，實現企業在高端智能制造領域上突破性的發展。
（二）轉變發展模式，增強自主創新能力和競爭力
高端智能領域與常規的工業生產制造領域不同，決定企業發展前景的關鍵性因素是科技創新，傳統工業制造中僅僅依靠提升勞動力生產量來實現經濟收益增長，缺乏自主創新很難在高端智能領域占據有利位置，還會造成同行業之間的競爭能力下降。廣州省在高端智能領域中的發展十分迅速，同時也吸引了大量外商直接投資，原因在于注重企業自主創新，企業都具有同行業中獨特的競爭吸引因素，在此基礎上所開展的規模擴大也更穩定，具有長期發展的潛質。遼寧高端智能制造業發展也應當充分借鑒這一模式，對傳統的發展模式做出轉變，注重企業經營理念創新，同時加大自主研發力度，在這樣的工作模式下，企業的管理資源也能夠得到高效利用，在同行業中更具備競爭優勢，實現遼寧省智能工業的全面發展。自主創新能力是競爭能力提升的基礎，企業在轉型初期可能還不具備相關方面的能力，但經過一段時間的經驗總結與技術積累，要逐漸向自出創新研發方面轉型，更好的適應綜合市場環境，達到預期的發展建設目標。
（三）鼓勵中小企I發展，培育知名品牌，進而建立創新型產業集群
大型企業雖然在綜合能力上比較突出，但僅僅依靠發展大型企業會造成遼寧高端智能制造業發展后勁不足，甚至還會造成市場壟斷現象。針對這一問題，有效解決措施是扶持中小型企業，鼓勵民營形式的高端智能制造企業發展，這樣可以在市場環境中引入競爭，對國營企業發展也能起到激勵作用。培育遼寧地區知名的高端智能制造品牌也是十分必要的，通過這種方法來吸引更多的外商選擇投資，同時品牌形成后在市場環境中也更具有競爭能力，會有更多的消費者認可，為企業發展帶來更多的經濟效益。企業既要保障各自的自主創新研究體系，同時在經營發展過程中相互配合交流也是十分重要的，通過這種方法有利于企業做出更準確的自身定位。創新型產業集群的建立需要政府做出控制，建立公共企業交流平臺，對平臺的維護也要定期進行，確保其中所提供的信息與市場實際情況保持一致，這樣也能夠協調好發展資源利用問題。遼寧高端智能制造業發展要放眼世界標準，在生產制造技術與企業管理上與國際接軌，成為我國的智能制造業領導企業。增添新活力更要結合市場宏觀環境來進行，開展高端智能制造業發展同時也要注重對傳統工業的保護，以免影響到工人的就業生存，這樣的配合發展模式才能更長遠發展，達到企業的需求標準。
高端智能制造業是現階段制造業的核心和基礎，而高端智能制造業是高端智能制造業中技術含量高、附加值高和占據產業鏈核心部位的高端智能制造業。技術創新是高端智能制造業發展的關鍵性推動力，技術結構升級與高端智能制造業內部結構升級具有高度的耦合性。高端智能制造業是遼寧省重點發展的戰略新興產業之一。經過多年的發展，遼寧已經形成航空產業、軌道交通裝備業、海洋工程裝備以及智能制造裝備四個細分領域內的行業領軍企業，和以沈陽、大連為核心，以鞍山、撫順、鐵嶺等為輔的高端智能制造業集群區域。通過這種全面發展規劃的落實，對促進遼寧制造業進步也有很大的幫助。
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關鍵詞：智能制造；機械裝備制造；產業轉型
中圖分類號：F426.4 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-0232-02
于2015年5月8月總理提出《中國制造2025》，而其主要的核心則為智能制造。因此，當前我國的發展趨勢主要為智能制造。智能制造的提出有效的推動了我國信息產業化的發展，同時，智能制造也成為工業化轉型的目標。在提升國民經濟的過程中，智能制造發揮重要的作用，所以，機械裝備在轉型的過程中，需要明確智能制造的涵義，進而根據智能制造的優勢，提升自身的內在競爭力，而這也就充分的表面，在轉變機械裝備制造的過程中要主抓智能制造。
1 智能制造是機械裝備制造產業轉型升級關鍵
1.1 智能制造
所謂智能制造，就是人類通過先進的科學技術研制出一種智能系統，尤其智能系統與人類合作完成一些任務，而其智能系統具有分析、判斷、決策等多種功能。人類會通過與智能制造的合作，去探索人類大腦無法延伸的東西。而人類也會充分的利用智能制造去完成更多的工作，這種智能制造有效的代替了腦力勞動。
1.2 智能制造性質
作為新興時代的產品，其新穎性獨特性的概念更加得到人們的關注與認可，其主要具有自動化的功能，它可以不斷的通過更新增強柔韌性，智能化和高度集成化使得智能制造的裝置更加具有特色。其外，智能制造的裝備也比較高端，其裝備具有感知、決策、執行等多種功能，而且能儲存大量的信息，以便于人類的使用。這種綠色制造產品，充分的快速的實現了信息化的轉變，并在一定程度上幫助人們提升了工作效率，也為人類帶來了巨大的經濟效益。
1.3 智能制造對機械裝備制造產業轉型的重要性
當今時代，機械裝備在市場的競爭力越來越激烈，機械裝備要想在市場中占據有利地位，并且能深入發展，就要能跟上時代的步伐，在新的時代中發展并進行變革，這樣才能凸顯出自身的價值和地位，也才可以穩定于市場中。因而，對于機械裝備而言，智能制造使其轉型的重要途徑。
2 機械裝備制造的發展狀況
以某地為主要實例，其地區在轉變機械制造的過程中仍在采用傳統的方法，即便這種傳統的方式為機械產業帶來了良好的經濟效益，但卻無法做到與時俱進，其中仍然存在大量的弊端，此地區作為機械制造生產的主要產地，其生產方式和產生的效益影響著國內的經濟。為了確保政府制定的正常能繼續扶持機械制造產業的發展，相關企業也應主動積極改變當前的工作現狀。以智能制造為主，對產業結構進行相應的調整，使其能夠逐步的形成具有影響力的產業，如數控機床、先進糧機裝備，特種電力裝備等相關的產業裝備都能成為當前機械a業發展的目標。此外，伴隨著近幾年科技的機器人、互聯網+、的產生，為相關引進大量人才，從中得知，不同層次的人才如何推動其機械裝備的發展[1]。盡管本地區已經在合理的利用智能制造對機械裝備進行轉型，但由于大部分企業對于智能制造缺乏了解，進而導致企業在運用智能制造的過程中仍讓存在大量的問題，而問題主要集中于以下幾個方面：
2.1 研發能力較為薄弱
自主研發是當今時展的新興的趨勢，只有自主研發的產品才能速度的深入市場，而這也就充分的說明自主研發的重要性，但目前，智能制造在促進機械裝備轉型的過程中，并沒有合理的做到自主研發，而是采用破舊的產品，進而導致智能制造無法在機械裝備中發揮主要的作用[3]。
2.2 創新能力較弱
據研究，目前我國對于機械裝備的創新并沒有符合智能制造的要求，在技術裝備和基礎零件方面，其創新能力都比較薄弱，大部分機械裝備在生產的過程中都缺乏可靠的依靠力，從而使得整個創新能力無法得到顯著的提升。
2.3 企業缺乏動力
由于大部分機械裝備在轉型的過程中會遇到多種困難，進而使得部分企業缺乏積極的轉變動力，在轉型的過程中沒有制定先進的方案和策略，也缺乏完善的管理方案，從而影響機械裝備轉型的效率[2]。
3 針對智能制造促進機械裝備轉型的策略
3.1 明確轉型方案，確定轉型目標
在利用智能制造促進機械裝備轉型的過程中，首先，相關部門要對市場進行調研，要能充分的了解機械裝備在市場中情況，進而結合實際發展狀況，合理的使用智能制造。但在此過程中，相關部門需要注重頂層設計，構建轉型結構，明確轉型方案，從而在轉型時能夠更加具有規范性和秩序性，這對于一個產業而言十分有利。另一方面，要想促進機械裝備轉型的效率。相關部門應引進科技人才，并形成一個完整的團隊，促進團隊之間的合作探究，加強對團隊成員的培訓，提升整個團隊的素質。
3.2 搶占先機產業，抓住關鍵點
在進一步對機械裝備進行改進時，相關部門要形成正確的改革觀念，以創新的視角，尋找轉型方向，并明確轉型目標，進而抓住轉型的主要關鍵點，這樣企業就能著重的朝著轉型方向發展。企業必須要為機械裝備的轉型的打通道路，只有真正的實現科技創新，才能贏得良好的成果。其次，企業要能大力發展新一代的產品，讓能在信息化的時代中，積極的展開行動，并保證工作人員能進一步對產業的產品進行研究，進而建立完整的機制體制。與此同時，合作也是當前機械裝備轉型的關鍵點，企業要能與用戶進行合作，從用戶的反饋中獲取大量的信息量，并讓用戶參與到其中，對產品進行研發、設計等，這樣用戶得到新的體驗，就能為企業提供比較實際的信息，久而久之，企業就能增強研制效率。
4 結語
總而言之，在利用智能制造促進機械裝備轉型的過程中，企業必須要找到一條合適的道路，并在此道路上，探索更多有利于機械裝備轉型的方案，進而結合方案，進而人才引進，人才培養，只有這樣，才能推動機械裝備的發展，也才能保障機械轉變在轉型的過程中能為企業營造良好的經濟條件，確保企業能健康的成長與發展。
參考文獻：
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關鍵詞：物聯網；制造業；物流業；實時聯動
中圖分類號：F273.7 文獻標識碼：A
Abstract： At present， China is in the accelerating transition to a post-industrial phase. How to make modern manufacturing and modern logistics industry achieve win-win and joint development is a serious problem currently. With the application of IOT technology in the field of manufacturing and logistics， for the problem of combination of the traditional manufacturing processes and logistics processes in independent mode， this paper uses innovative IOT technologies and systems to build a manufacturing-logistics joint smart collaborative services platform based on IOT and demonstrates the effectiveness of the“manufacturing-logistics”real-time joint system.
Key words： the internet of things（IOT）； manufacturing industry； logistics industry； real-time joint
0 引 言
現代制造業的發展需要現代物流業的支撐，現代物流業的發展也要以現代制造業的發展為基礎。目前我國正處于加速向工業化后期過渡的階段，如何使現代制造業與現代物流業實現聯動式共贏發展，是當前亟待解決的問題。制造業與物流業聯動是制造業與物流業互相深度介入對方企業的管理、組織、計劃、運作、控制等過程，共同追求資源集約化經營與企業整體優化的協同合作方式。制造業與物流業聯動本質上是社會分工專業化的體現，即制造業與物流業各自專注于自身核心競爭力的培養與發展，最終實現“兩業”聯動雙贏。
在傳統的制造流程與物流流程獨立運作的模式下，由于信息溝通的局限，制造與物流的業務邏輯在橫向上缺乏關聯，諸多環節上造成了計劃可行性差，運作效率低下等問題。然而，當物流過程與制造過程各個環節實現橫向聯動，以上的問題將得到全面改觀。物聯網技術已成為制造物流產業聯動的重要推動力。“物聯網”的產生為建設面向制造―物流聯動的智能協同服務平臺帶來了良好的契機。然而，當面向生產制造與物流服務互相深度介入、實現全面聯動的這一新需求時，目前的物聯網設備、技術和系統平臺的發展仍無法滿足其需要，這已成為制約制造業和物流業快速聯動發展的重要障礙。
本文以“物聯網”概念和相關技術的發展、普及應用為契機，以推動制造業與物流業在管理、組織、計劃、運作、控制等過程的深度融合，并實現資源集約化經營與企業整體優化的協同合作為最終目的，提出了一套“制造―物流聯動”協同決策服務信息架構。并在數據采集、信息整合、服務封裝以及上層決策等多個層級開發了一系列物聯網關鍵技術和系統平臺，實現制造環節與物流環節的全面多維動態聯動。
1 文獻綜述
1.1 “制造―物流聯動”發展現狀。從2005年始，國內研究者紛紛就本地區制造業與物流業聯動發展現狀開展深入的研究，并針對實際問題提出聯動發展的對策及建議[1-2]；同時，運用計量經濟學的灰色關聯模型，得出福建省制造業與物流業的協調發展正處于協調與不協調的臨界狀態的結論[3]；應用灰色關聯理論對廣東省制造業與物流業的關系進行定量分析，得出廣東制造業與物流業沒有實現有效聯動的事實，進而提出促進廣東“兩業”聯動發展的一些建議[4]；從產業集群演化的角度分析制造業集群與物流產業的關系，并證實了長三角制造業集聚與物流業發展的耦合關系[5]；也有一些學者運用投入產出法，對中國物流業對制造業的關聯波及效應進行分析[6]。目前我國在各環節中的“兩業”聯動存在以下問題：生產上游產品研發及設計的“兩業”聯動，涉及到物流基礎設施的應用，我國物流業競爭市場規范化較差，管理水平和信息化程度相對較低；中游產品制造中與上下游企業之間信息不暢通，政策落實不到位，在物料需求、生產控制及銷售控制上，制造業和物流業信息集成及信息共享不暢通等；生產下游中，產品從下生產線開始，經過包裝、裝卸搬運、儲存、流通加工、運輸、配送，直至最后送到用戶手中的整個產品實體流動過程中，通過通訊及計算機技術、管理軟件以及各種新思想和新方法來實現物流信息的共享、跟蹤及JIT（準時制）物流是當前面臨的重要任務之一。
1.2 物聯網技術在制造及物流行業的應用。從當前技術發展和應用前景來看，物聯網在工業領域的應用主要集中在以下幾個方面：（1）制造業供應鏈管理。如空中客車通過在供應鏈體系中應用傳感網絡技術，構建了全球制造業中規模最大、效率最高的供應鏈體系。（2）生產過程工藝優化。如鋼鐵企業應用各種傳感器和通信網絡，在生產過程中實現對加工產品的寬度、厚度、溫度實時監控，提高產品質量，優化生產流程。（3）生產車間智能制造。具體包括：柔性生產和流程可視。（4）產品全生命周期監控。具體包括：單品管理、全程監控、綠色環保。
物流業是很早就應用物聯網的行業之一。概括起來，目前相對成熟的應用主要在如下三大領域：（1）產品的智能可追溯的網絡系統。如食品的可追溯系統、藥品的可追溯系統等等。（2）物流過程的可視化智能管理網絡系統。如基于GPS衛星導航定位技術、RFID技術、傳感技術等多種技術，在物流過程中可實時實現車輛定位、運輸物品監控，在線調度與配送可視化與管理系統。（3）智能化的企業物流配送中心。
根據對制造和物流行業相關物聯網設備的國內外發展趨勢的分析可以得到以下幾點結論：（1）RFID技術是物品自動識別領域的必然趨勢。（2）多維制造加工和倉儲環境信息的監控已成為制造和物流行業提升生產控制能力、服務質量的新需求，多傳感器和傳感器網絡技術成為實現該項任務的基礎技術。
2 面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺框架
本文提出的面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺框架如圖1所示，包括四個聯動層：最下層為設備聯動層，用于制造流程及物流過程中的多維實時信息的采集；信息聯動層把實時采集的信息進行統一整合，通過處理后形成標準的信息流；服務聯動層通過標準的信息流輸入，采用一系列的智能體，提供各種服務；最高層決策聯動層包括一系列的決策應用系統，為制造過程和物流流程提供相應的指導，以此形成四層相互聯動、統一優化資源的物聯網驅動的綠色服務模式。
2.1 物聯網驅動的制造―物流聯動服務模式。物聯網驅動的制造―物流聯動服務模式主要包括縱向和橫向聯動服務模式，所謂橫向聯動，即在整個物聯網過程的兩個階段：制造階段和物流階段，通過聯動的方式優化其交叉資源，利用智能物聯網感知設備把兩個階段無縫連接起來，形成相互融合和動態交互的橫向聯動模式；縱向聯動即在物聯網信息傳遞與使用的過程中的相互聯動過程，該過程包括感知、處理、整合、應用幾個層面，分別對應于四個聯動層，因而形成上下層級之間的動態交互，最終達到縱橫聯動模式。該模式將以資源利用最優化為前提，以綠色化為目標，避免資源特別是各階段、各層級緊缺資源的浪費，最終達到可持續性發展。
2.2 物聯網驅動的制造―物流聯動關鍵使能設備。本文的物聯網驅動的制造―物流聯動關鍵使能設備包括兩類：一是多維RFID主動標簽，另外是制造和物流信息統一集成網關。
（1）多維RFID主動標簽。實現制造―物流聯動環境下的RFID標簽設備及實時數據可視化；針對特定制造―物流聯動應用的GPS信息和3G視頻模組及實時信息獲取；針對制造―物流聯動敏感環境（如保鮮食品倉，易碎物品倉）的多傳感器智能主動式RFID標簽設備及實時信息獲取。（2）制造和物流信息網關。制造―物流聯動信息集成網關包括制造信息網關和物流信息網關。這兩類網關的主要任務是對所部署的傳感器，數據采集設備提供標準化數據獲取和傳輸接口，實現異構信息系統之間的平滑信息交換和整合。它們都提供一套數據獲取、處理和交換的標準化接口，其功能主要包括：數據源標準化定義，實現對多樣化數據源元素歸一化描述，如數據提供源唯一地址描述，數據結構，數據查詢條件的標準化描述；數據標準化處理，提供一種異構數據標準化轉換的技術，將數據通過統一標準的描述格式返回給數據請求方；數據交換接口標準化，實現異構信息系統之間數據獲取，更新和存儲的通用方法和調用接口。
2.3 物聯網驅動的制造―物流聯動協同服務平臺信息架構。物聯網驅動的制造―物流聯動協同服務平臺信息架構主要包括以下幾層：（1）設備聯動層。設備聯動層通過把制造和物流流程的數據進行感知采集，在制造流程當中，通過多種類的傳感器，如生產線信息終端設備、手持式RFID終端、固定式RFID設備等把制造流程中各結點的信息如生產進度、車間在制品和成品等統一采集；在物流流程中，采用多維主動RFID標簽、3G視頻、GPS和RFID倉儲管理硬件等設備把物流過程的環境信息、配送信息和倉儲信息等統一整合，為制造―物流聯動提供基礎的數據支持。（2）信息聯動層。信息聯動層把設備聯動層的信息進行統一管理，這一層主要包括兩個信息網關，制造信息網關針對制造流程的感知信息進行統一的管理，物流信息網關對物流過程中的感知信息進行集中整合，兩個網關之間相互實時交互針對兩個階段的資源進行統一管理，信息聯動層的網關主要包括四個主要使能模塊，分別是：①智能網關異構硬件管理模塊：對接入物聯網的硬件設備進行統一的管理，包括硬件MAC地址分配、物聯網唯一標識管理、注冊管理等；②基于ISA95的異構信息標準化模塊：對異構感知設備獲取的信息進行標準化處理，包括數據字段定義、數據格式描述、數據表達、語義分析、謂詞詮釋等；③層級化復雜事件處理模塊：對海量事件進行分層動態處理，其中包括事件分類操作、事件組合管理、事件響應決策等；④動態工作流定義配置模塊：針對制造―物流聯動機制下的動態工作流管理，提供自定義和可重配的方法，其中包括流程結點定義、結點互聯操作、流程配置服務和流程優化等。（3）服務聯動層。服務聯動層通過一系列的智能體對象，把信息聯動層提交的數據進行處理，然后為決策聯動層提供支持服務，該層主要的智能體包括：①實時制造資源智能體：把制造過程中的資源封裝成智能體（Smart Object Agent），為制造流程提供資源配置、優化、協調和整合，以實現制造過程中制造資源的閉合管理；②實時WIP（work in product）智能體：制造過程中的在制品通過智能化封裝后成為WIP智能體，為在實時在制品庫存預測及管理、WIP優化等；③實時倉儲資源智能體：倉儲資源通過智能化封裝后成為實時倉儲資源智能體，這些智能體為制造和物流環節提供各種資源的實時信息服務；④實時車輛資源智能體：車輛資源通過多種傳感器及智能化技術封裝成車輛資源智能體，對物流的承載主體進行統一規劃、合理調度、優化路徑、實時監控等綜合；⑤實時在途品智能體：物流過程中的在途品通過封裝后成為在途品智能體，通過感知技術可以實時獲得在途品的溫度、濕度、氣壓等承載環境信息，以及在途品數量、狀態等信息。（4）決策聯動層。決策聯動層通過服務層中各種智能體提供的服務信息，為一系列的系統提供支持，其中包括以下幾個系統：傳統制造應用系統（MES）、傳統物流應用系統、JIT型實時對線配送系統、智能化WIP管理系統和智能化物流配送系統。其中傳統制造應用系統（MES）、傳統物流應用系統為企業現有系統，本文的決策聯動層主要包括以下三個系統：①JIT型實時對線配送系統：制造―物流聯動機制下的物聯網，以控制原料庫存、減低在制品存量，實現精細化JIT型生產為目的綠色管理模式，為各個生產廠商的基于生產節拍的原材料需求信息，以及所需物料的實時倉儲位置信息進行智能規劃、綜合越庫、轉運以及直接配送等。②智能化WIP管理系統：在對制造―物流聯動環境下的在制品進行最優化管理的前提下，控制各制造流程階段的WIP數量，綜合考慮物流成本、倉儲成本等約束，在物流調度、路徑規劃、生產協同的基礎上得到最優的組織方式，以達到綠色化的制造過程WIP管理。③智能化物流配送系統：在對原材料進行協同采購的前提下，利用實時動態化物流資源信息（包括倉儲位置，載具，車輛等資源的信息），對多種類、多批次的整個物流過程進行規劃、決策以及執行監管。
3 系統演示
3.1 生產聯動物流。該情況為最經典的生產物流聯動過程，核心決策環節為生產車間子系統：由生產車間的實時生產流程拉動配送和倉儲環節提供生產物流服務，常見于生產計劃的調整余地較小、調整成本偏高、或調整難度大，而物流資源（例如配送車輛和倉儲空間）較為充足而具有較大調整空間的生產企業中。針對該情況，開發了基于RFID的智能生產線實時管理系統，其運作情況如圖2所示。
3.2 物流聯動生產。該情況的核心決策環節為倉庫子系統：由倉庫實時狀態（倉儲空間的釋放計劃、客戶成品需求/供應商供貨節拍、及預設倉儲策略等）拉動生產車間及物流車隊進行生產與配送出/入庫計劃。此情況多見于珠三角及沿海發達地區，由于企業不斷擴大生產規模，卻無力擴大倉庫面積而造成。針對該情況，開發了基于IOT的成品物流規劃與管理系統，其運作情況如圖3所示。
4 結論與展望
本文從制造―物流聯動物聯網背景入手，利用創新的物聯網設備、技術和系統構建了面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺，并詳細介紹了該平臺的信息架構。具有以下三方面的特色：（1）面向制造―物流聯動的物聯網智能協同服務平臺的服務模式。（2）物聯網背景下制造―物流聯動中的整合規劃、合理利用和資源優化。（3）提出一套適用于制造―物流聯動物聯網下的關鍵使能設備。
本文以制造物流聯動為切入點，將企業生產和倉儲、物流流程在多環節緊密銜接，并集中應用物聯網技術，通過“集中式共享、服務化運營”的策略在工業園區和大型集團集群企業中進行應用推廣，個體企業應用物聯網技術的種種弊端將被屏蔽和緩沖。
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互聯網+人工智能+制造新時代
李伯虎認為大數據是智能制造的戰略資源，大數據的感知、采集、存儲、通信、分析、可視化等技術都是智能制造技術的一部分。
因此，要想提升大數據在云制造中的應用率，大數據發展一定要和制造業技術深度融合，同時要和信息通信技術發展深度融合。“所以，我的觀點是‘互聯網+人工智能+制造’，這個時代正在到來。我們現在把大數據當做智能制造核心支撐中的很重要的組成部分，從感知、采集開始，到存儲、通信、分析、可視化，把大數據和信息技術、人工智能技術結合起來進行研究。” 李伯虎說。
同時，李伯虎強調，大數據在智能制造的發展必須要和應用結合，不清楚制造業的特性和制造產品的行業特性，就會連采集什么樣的數據都不清楚。采集的目的不是為了采集，而是為了改進制造流程，因此要對模型、算法等有一定基礎的理解才可以順利完成大數據的采集和應用。
技術、產業、應用協調發展
目前工業大數據研究剛剛開始，李伯虎認為其突破點是技術、產業和應用的協調發展。比如說以應用牽頭，利用大數據技術可以p少制造時間，降低污染，提升產品質量與服務；在系統改進中需要利用各種各樣的技術，而技術后面又必須要有產業支撐，將其工程化。即應用牽頭系統，系統牽頭技術和產業，在系統和產業改進以后，以改進后的系統再去推廣新應用，達到良性循環。這其中，人才、技術創新體系，政策支撐都不可或缺。
