Engineering management for high-end equipment intelligent manufacturing

The high-end equipment intelligent manufacturing (HEIM) industry is of strategic importance to national and economic security. Engineering management (EM) for HEIM is a complex, innovative process that integrates natural science, technology, management science, social science, and the human spirit. New-generation information technology (IT), including the internet, cloud computing, big data, and artificial intelligence, have made a remarkable influence on HEIM and its engineering management activities, such as product system construction, product life cycle management, manufacturing resources organization, manufacturing model innovation, and reconstruction of the enterprise ecosystem. Engineering management for HEIM is a key topic at the frontier of international academic research. This study systematically reviews the current research on issues pertaining to engineering management for HEIM under the new-generation IT environment. These issues include cross-lifecycle management, network collaboration management, task integration management of innovative development, operation optimization of smart factories, quality and reliability management, information management, and intelligent decision making. The challenges presented by these issues and potential research opportunities are also summarized and discussed.     

Human–Cyber–Physical Systems (HCPSs) in the Context of New-Generation Intelligent Manufacturing

An intelligent manufacturing system is a composite intelligent system comprising humans, cyber systems, and physical systems with the aim of achieving specific manufacturing goals at an optimized level. This kind of intelligent system is called a human–cyber–physical system (HCPS). In terms of technology, HCPSs can both reveal technological principles and form the technological architecture for intelligent manufacturing. It can be concluded that the essence of intelligent manufacturing is to design, construct, and apply HCPSs in various cases and at different levels. With advances in information technology, intelligent manufacturing has passed through the stages of digital manufacturing and digital-networked manufacturing, and is evolving toward new-generation intelligent manufacturing (NGIM). NGIM is characterized by the in-depth integration of new-generation artificial intelligence (AI) technology (i.e., enabling technology) with advanced manufacturing technology (i.e., root technology); it is the core driving force of the new industrial revolution. In this study, the evolutionary footprint of intelligent manufacturing is reviewed from the perspective of HCPSs, and the implications, characteristics, technical frame, and key technologies of HCPSs for NGIM are then discussed in depth. Finally, an outlook of the major challenges of HCPSs for NGIM is proposed.     

工业4.0视角下工业设计对制造业转型升级的作用

目的研究工业4.0视角下工业设计对我国制造业转型升级的作用。方法首先简单分析了工业4.0对工业设计的影响,然后分别从国内和国外两个角度说明了我国制造业转型升级压力与动力并存,最后,重点对企业如何利用工业4.0环境下的发展条件,通过工业设计,实现企业转型升级进行了分析。结论工业4.0时代,工业设计通过促进企业产品升级、技术升级、产业结构升级、功能升级来总体实现我国制造业的转型升级。     

复杂型材智能加工制造系统的设计

目的 实现新一代信息技术背景下传统铝门窗幕墙型材加工行业的转型升级,以应对复杂型材加工制造存在的成本高、工序繁多等诸多挑战。方法 根据型材加工工艺流程及该行业定制化生产的特点,提出一种涵盖网上下单、订单自动处理、机床智能加工生产的复杂型材智能加工制造系统架构,重点针对自主开发的门窗幕墙型材一站式加工智能机床,研发出一套复杂型材智能加工制造系统。结果 研究了加工信息数字化模型、工艺数据库等关键技术。通过工艺数据库的构建,实现了自动编程系统的搭建。结合Web Service与XML技术,研发出订单自助处理系统、机床智能操作管理系统及其与ERP系统的集成互连,打通了生产各环节之间的技术壁垒,形成了复杂型材一体化加工工艺。结论 实际测试表明,经复杂型材智能加工制造系统一体化制造的复杂型材从接受订单到产品加工完成只需40分钟,大幅提高了生产效率和产品质量,降低了加工成本。本研究为复杂型材智能加工及其他传统制造行业的转型升级提供了有益的借鉴和参考。     

基于全生命周期理念的制造业设计转型路径研究

目的 探究中国制造业高质量发展策略和工业设计转型升级路径。方法 以全生命周期理念为思想指引,根据制造业的发展现状以及工业设计与制造业的三个发展时期,对制造业高质量发展的设计策略及设计转型路径模式进行探讨。结果 在全生命周期理念的指导下,总结出企业全生命周期设计思维模型、工业设计赋能制造业高质量发展的设计策略模型以及覆盖全生命周期的制造业设计转型路径思路。结论 以全生命周期设计思维为指导,总结出数字化转型、全生命周期管理、全生命周期评价、设计服务与体验、全产业链融合、设计教育新范式等六大制造业设计转型和高质量发展路径。     

适老化智能产品的设计与开发策略

研究适老化智能产品的设计与开发策略。以互联网 大数据时代为背景,通过比较分析国内外的适老化智能产品,发现企业未来的发展方向更加趋向于产品研发技术的软硬件融合。基于我国智能技术、适老化产品的市场现状和潜在的消费需求、开发价值,提出适老化智能产品的设计方法与开发策略。在互联网 大数据的渗透下,加速了我国传统制造业的转型升级,智能化与情感化将成为未来适老化产品开发的两大趋势。智能产品开发能够满足老年群体的基本物质需求与精神情感需求,解决空巢老年人的孤独感,因此其市场开发潜力较大。功能定制式与情感体验式的设计方法是针对老年人的生理特征而进行的产品开发方式,能够满足老年消费市场的多样化需求。     

智能交互时代设计赋能智能制造创新发展路径研究

目的 总结智能交互时代设计赋能智能制造创新发展的策略和路径。方法 基于智能交互时代背景,以创新设计思维为指导,从智能制造的发展现状、动态趋势以及与创新设计的关联性等方面对智能制造的创新设计发展策略及路径进行探讨。结果 在创新设计思维的指导下,总结智能制造的创新设计模型与发展策略,以及设计赋能智能制造创新发展的可行性路径。结论 以智能制造创新设计思维为指导,总结了创新设计流程、数字化转型、柔性设计制造、协同集成平台、创新服务系统以及设计教育新范式等六大设计赋能智能制造创新发展的可行性路径。     

信息时代下3D打印助力文创产业发展路径探究

目的 建构信息时代背景下3D打印技术助力文创产业协同发展的路径。方法 首先研究信息时代的到来对文创产业发展产生的影响,接下来分析了3D打印技术的特点,以及3D打印在信息时代中的发展趋势,最后推导出从内容升级到体验、搭建分布式制造网点、鼓励众创式设计、通过加强社交属性主动制造需求、提供定制化服务、从供给侧出发培养储备人才的文创产业发展路径。结论 信息化时代背景下“科技+文创”是文创产业发展的切入点,3D打印技术的介入有助于文化信息的传播与实现,通过产业间的不断融合,定能推动文创产业走向蓬勃发展的道路。     

工业4.0与智能机械厂

目的探讨智能机械厂的构成和主要运作系统。方法在分析工业4.0的生产智能化特征和智能制造、智能工厂两大核心目标,以及智能工厂应具备数据、互联、集成、转型四大特点的基础上,对机械厂向智能工厂转变的必要性,智能机械厂的构成和主要运作系统,智能机械厂的运行流程进行分析和探索。结论智能机械厂应通过建立信息物理系统CPS建成覆盖全厂空间的智能网络;智能机械厂的智能化运作可划分为智能订货及支付、远程产品开发设计、智能生产和智能物流等系统;工业4.0是一个渐进的演变过程,机械厂向智能工厂转变应有一个完整的解决方案。     

科技创新与时尚产业发展

新一代信息技术、生物技术、新材料等技术的广泛应用,正逐步推动时尚产业生产工艺、生产模式、消费模式的变革。科技创新在促进产业升级,优化产业发展格局,创新产业发展模式等方面越来越深刻影响着时尚产业发展。     

敏捷制造中基于AI及Internet技术的电火花加工工艺决策

以电火花加工为例提出了一种实现敏捷制造技术的新方法。这种方法基于人工智能及因特网技术与传统制造技术的集成，通过网络化电火花加工工艺智能决策系统的软件以低成本远程快速的使用设计制造专家知识，从而实现设计制造的敏捷化。专家知识包括电火花加工工艺参数的智能选择及推理。通过因特网选择不同应用的加工条件与专家进行动态交互。本文得出结论，基于人工智能技术及因特网的敏捷制造技术的未来应用具有潜在的利益。     

Fundamental Theories and Key Technologies for Smart and Optimal Manufacturing in the Process Industry

Given the significant requirements for transforming and promoting the process industry, we present the major limitations of current petrochemical enterprises, including limitations in decision-making, production operation, efficiency and security, information integration, and so forth. To promote a vision of the process industry with efficient, green, and smart production, modern information technology should be utilized throughout the entire optimization process for production, management, and marketing. To focus on smart equipment in manufacturing processes, as well as on the adaptive intelligent optimization of the manufacturing process, operating mode, and supply chain management, we put forward several key scientific problems in engineering in a demand-driven and application-oriented manner, namely: ① intelligent sensing and integration of all process information, including production and management information; ② collaborative decision-making in the supply chain, industry chain, and value chain, driven by knowledge; ③ cooperative control and optimization of plant-wide production processes via human-cyber-physical interaction; and ④ life-cycle assessments for safety and environmental footprint monitoring, in addition to tracing analysis and risk control. In order to solve these limitations and core scientific problems, we further present fundamental theories and key technologies for smart and optimal manufacturing in the process industry. Although this paper discusses the process industry in China, the conclusions in this paper can be extended to the process industry around the world.     

制造业大数据顶层设计的内容和方法(上篇)

针对我国目前制造业仅有设备远程监控大数据、电子商务大数据,根本不能满足制造业转型升级需要的现状,提出开展制造业大数据顶层设计的思路.进行制造业大数据清单分析,提出了大数据的建立、有序化、结构化和集成应用等内容,包括制度设计、标准设计、平台设计、关键技术攻关等.研究了基于大数据的创新模式、大批量定制模式、制造服务模式和绿色制造模式等,并提出了我国制造业大数据顶层设计的组织实施方法.     

Intelligent Manufacturing for the Process Industry Driven by Industrial Artificial Intelligence

Based on the analysis of the characteristics and operation status of the process industry, as well as the development of the global intelligent manufacturing industry, a new mode of intelligent manufacturing for the process industry, namely, deep integration of industrial artificial intelligence and the Industrial Internet with the process industry, is proposed. This paper analyzes the development status of the existing three-tier structure of the process industry, which consists of the enterprise resource planning, the manufacturing execution system, and the process control system, and examines the decision-making, control, and operation management adopted by process enterprises. Based on this analysis, it then describes the meaning of an intelligent manufacturing framework and presents a vision of an intelligent optimal decision-making system based on human–machine cooperation and an intelligent autonomous control system. Finally, this paper analyzes the scientific challenges and key technologies that are crucial for the successful deployment of intelligent manufacturing in the process industry.     

制造业体制机制改革与政策调整

中国制造业的发展取得了举世瞩目的成就。目前中国制造业转型升级进入了改革深水期和关键机遇期,但中国制造从大国走向强国还面临体制机制障碍和政策的不完善,亟需进行制造业体制机制改革和政策调整。中国制造业体制机制改革要以新型工业化为引领,坚持市场化方向,释放制造领域劳动、知识、技术、管理、资本的活力。借鉴制造强国发展的经验与启示,未来我国应进一步完善市场竞争政策、金融政策、财政和税收政策、创新政策、人才政策、中小企业政策、对外开放政策,为制造业的发展创造良好的市场环境和制度环境。     

制造服务化发展战略

我国制造业正面临战略转型的关键阶段。服务化战略是中国制造的重要发展战略之一。服务化战略既包括发展服务型制造,也包括发展制造服务业。到2025年,为实现制造强国,我国应建立全球服务型制造基地和全球制造服务外包中心;同时,服务型制造业和制造服务业必将整合形成为实力强大的现代服务化大制造产业。     

数字文化新范式与人文创新研究

目的 针对传统文化产业存在的人工成本相对高昂、物资损耗相对较大等问题,利用科技赋能企业服务,从而节省人力资源、降低设计门槛、提高设计效率、灵活对接生产、服务更广人群。方法 将人工智能应用于文化产业,从智能设计和智能制造两方面,拆分文化产业服务环节。一方面,将智能设计具体化为平面设计和结构设计,再进一步将平面设计划分为智能配色和智能排版两个部分。另一方面,智能制造主要基于大数据来调整工厂产能,提高订单处理效率,减少不必要的人力、物力损耗。结果 浙江省北大信息技术高等研究院和大胜达人工智能包装设计联合实验室研发了人工智能设计师小方,并开发出包含AI设计、配材推荐、印前检测、智能供应链、订单管理、产能分配等环节在内的一体化文化设计服务模式,为非专业用户提供了从设计到生产的全流程新智造服务。结论 人工智能在文化产业领域实现了需求分析理解、一键生成设计方案、智能印前检测、灵活对接工厂、随时查询订单状态等功能创新,获得了高效迅捷、所见即所得的竞争优势。同时,人工智能技术尚未触达人类的情感层面,无法捕捉服务对象的人性温度,在人文关怀领域仍有进步空间。     

增材制造智能材料研究现状及展望EI北大核心CSCD

增材制造技术自问世以来成为拓展多学科发展、实现多学科研究融合以及联结材料与产品的关键性技术,该技术颠覆了传统加工设计和制造理念,同时也是实现智能制造的重要方法。智能材料是对环境具有感知、可响应、自修复和自适应的一类材料。将智能材料与增材制造技术有机结合,可实现具有感受外部刺激或环境激活的三维智能器件的一体化制造。智能材料增材制造技术被广泛应用于个性化医疗、柔性电子和软体机器人等领域。本文对增材制造中所涉及的智能材料进行综述,介绍通过增材制造方法对金属类、高分子类和陶瓷类智能材料所带来的优势及面临的问题。增材制造技术作为实现设计、材料和结构有机融合的有效手段,将成为推动智能材料发展的关键。     

金属多材料增材制造研究现状与展望

当代社会对产品的功能及性能的要求越来越高,苛刻的使役条件要求零件具有功能耦合、多环境适应的能力.金属多材料增材制造技术相比传统制造技术具备更大的优势,在航空航天、汽车工业、电力行业、生物医学等领域中均具有广阔的应用前景.研究了电子束增材制造、电弧增材制造和冷喷涂增材制造在金属多材料增材制造中的应用现状以及最新发展.重点研究了金属多材料增材制造技术在宏观成形精度、微观组织缺陷和粒子界面结合中存在的关键问题.最后,指出了金属多材料增材制造技术在材料种类、基础理论、零件复杂度、质量控制等方面的发展趋势.将为金属多材料应用于增材制造技术提供新的思路和借鉴价值.     

工业系统的智能交互模式及人因工效研究综述

随着物联网、CPS、大数据等技术的出现和发展,生产制造、航空驾驶、安全监控等工业系统已进入第四次工业革命的智能转型升级。目的 工业系统的智能交互模式与人因工效是人机协同共生的关键核心问题。方法 从工业制造的智能化转型、航空航天的人机协同、核电安全智能监控等多个重大行业背景出发,分析人—信息—物理系统智能交互的发展趋势;剖析工业智能背景下国内外人因工效测评技术、评价模型及多源指标关联性研究进展;梳理智能化工业系统的信息表征发展趋势及多通道交互研究方法。结论 从国内外研究综述表明,需要从多学科交叉融通的角度构建智能化工业系统的人机交互研究体系,这将极大地改善系统中的人（任务执行者）获取信息、知识推理、判断决策的认知绩效,达成智能交互的人机物闭环,实现人（自然人、机器人）、信息系统、物理系统的充分感知融合,即人机协同共生模式。