侧重于扶持领域生产过程的优化(有别于---领域比如智能仓储)。领域智能制造技术含量高,作用大,需要的投入---,因而目前较少;---领域比如智能仓储、agv小车等,目前已渐成气候,已经可以为企业带来较好利润,纵使不重点扶持,自动化集成技术,企业也会努力推进此领域。
依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据:数字化只有在达到智能制造的数据要求时才应该得到资金扶持;如果数据不齐全,甚至有假数据等,不应该扶持。
考察智能制造基本要求,从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一,但这只是在自动化层面上。要实现优化的机器代人,自动化集成产业,首先必须对工程问题和工程参数进行建模,然后利用所采集到的高数据进行模型的机器学习;此后的模型则与机械设备和生产现状---绑定。基于这些可以开发出智能系统,继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数,交给基础自动化执行。这优化的机器代人正是智能制造。
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,天津自动化集成,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。
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