在物联网、大数据、人工智能等新兴技术的助推下，全球制造业于是以从自动化向智能化方向迈向，减缓前进智能生产的落地应用于对于提高中国生产竞争力具有十分最重要的意义。已完成“中国生产”向“中国智造”的转型升级某种程度是国家战略的拒绝，更加关系到万千中国传统生产企业的生死存亡。所谓智能生产，只不过就是要建构一套人机一体化智能系统，通过人与智能机器的合作共事，去不断扩大、伸延和部分地代替人类专家在生产过程中的脑力劳动。

也就是在目前机器自动化的基础上，让机器不具备 “智力”，让其在生产过程中能展开分析、推理小说、辨别、构想和决策等。那么如何构建智能生产？智能生产作为一个系统化的工程，必不可少大数据、物联网、云计算、智能机器、人工智能等技术的同步和护持。大数据工业设备相连网际网路后，厂商将可以取得非常丰富的现场数据，智能生产只不过就是利用大数据分析，去改良简单的工艺流程和管理供应链。

大数据分析的新优势在于更加较慢和精确地抓住机会，通过汇聚数据以及分析整理，有可能找到能用作未来决策的有益信息，或者为即时决策寻找看法。那么，现场数据是多种多样的，怎样的数据分析才有益制造商？第一个是常规性数据分析，它说明了了应当采行的行动，该分析结果为下一步行动获取建议。第二是预测性数据分析，它将指出有可能再次发生的事情。第三是临床类数据分析，查阅过去展现出来说明了再次发生的事情和原因。

最后一个是描述性分析，用来在动态仪表板表明。随着数据的搜集和累积，厂商将能精确评估和预测生产情况，使工厂系统更加合适现在业务市场需求并能超过效益最大化。物联网随着工业物联网的应用于发展，机器设备、人和产品等生产元素仍然是独立国家的个体，它们通过工业物联网紧密联系在一起，也就是物联网将生产现场的处理器、传感器连接起来，使得机器人之间可以展开通信，可以相互交流，而机器和人的工作将仍然不会严苛分工，未来生产系统把人和机器融合在一起。

目前早已有不少企业获取强劲的物联网联台，例如IBM公司发售的Watson IoT Platform云端服务平台等，该平台带入了人工智能技术，享有强劲的理解分析能力，提供数据和分析、预测、语义辨识、存储等非常丰富的模块功能。人工智能人工智能和生产系统的融合将是必定的，利用机器学习、模式识别、理解分析等算法模型，可以提高工厂掌控管理系统的能力，构建智能生产。整个智能生产过程主要环绕着智能工厂进行，而人工智能在智能工厂中充分发挥着最重要的起到，人工智能要对物联网搜集的数据展开研究、分析、决策，将之应用于到明确的产业中，这才是构建智能化的关键。

从现有的基础条件来看，不能构建部分领域的智能化，还无法从整个企业层面展开智能化改建。其中，传感器的发展水平是容许目前智能生产发展的最主要因素之一，由于传感器方面的短板，很难确保生产现场的精细化管理。

细节参数方面的缺少，使得人工智能在分析、辨别的过程中很难实行寻找问题再次发生的现实原因。智能机器智能机器，是智能生产的最重要组成部分，比起于目前依然正处于非常简单自动化阶段的机器人，这些机器人可以自律运营，并可以必要与生产系统展开通信，可以评估物理输出并区分有所不同的产品配备。

智能机器可以在没有人协助的情况下解决问题并作出要求，他们不仅可以构建最初编成的任务，而且还享有人工智能，可以从经验中自学科学知识，掌控新的技能。智能机器人具备自行配备和继续执行新任务等灵活性，它们需要对市场需求变更和产品创意作出较慢的反应，这比传统生产工艺极具优势。随着机器人理解能力的提升，机器人可以在人旁边协同工作，沦为人类未来高效工作中不可或缺的工具。

智能生产的构建是一个可观而简单的工程，大数据、物联网、云计算、智能机器、人工智能等任何一个技术不做到，都无法构建制造业的智能化转型，因此必须各个技术领域的专家学者各扬所长，大力钻研其专业技术。术业有专攻，华南理工大学教授、博导、广东省智能焊生产装备及机器人工程技术研究中心主任王振民，长年专门从事高端生产及机器人方面的研究，先后分担国家基金项目、广东省根本性专项等各类课题40多项，在IEEE ACCESS等期刊公开发表论文50余篇；申请人国际PCT 5件，许可专利50余件，软件著作权注册21件，在智能机器人领域有很深的理论基础和实践经验。水下机器人焊与增材生产是国民经济发展和国防安全性中必须重点发展、亟需科技获取承托的关键核心技术，对海洋资源研发、核电能源装备确保以及国土防卫与海洋维权装备的自动化维保具备最重要工程应用于价值。

7月26日在“OFweek2018中国智能生产创意发展高峰论坛（深圳站）”现场，王振民教授将带给《水下机器人智能焊与增材生产》主题演说，主要讲解水下机器人智能焊与增材生产系统的总体结构与实施方案，探究必须亟需突破的关键科学与技术难题，深入分析涉及的系列核心关键技术，详细讲解课题组研究进展，并对未来研究方向展开详细分析和未来发展。

本文来源：云开全站app·kaiyun-www.liangzifa.com