智能制造技术相关课题，智能制造技术相关课题有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能制造技术相关课题的问题，于是小编就整理了1个相关介绍智能制造技术相关课题的解答，让我们一起看看吧。

工业大数据如何成为智能制造的核心动力？

当前，大数据已成为业界公认的工业升级的关键技术要素。马云在云栖大会上也表达了以前制造业靠电，未来靠数据的观点。在“中国制造2025”的技术路线图中，工业大数据是作为重要突破点来规划的，而在未来的十年，以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。

工业大数据有哪些特点？我们总结为“多模态、高通量、强关联”的特性。我们在工业领域总结了约有130多种不同类型的数据，数据模态多样，结构关系复杂。高通量是指数据持续不断地产生，采集频率高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑，不同学科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。

而对工业大数据的分析应用，也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识，而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足，这是工业大数据应用的基础。

智能制造在不断获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率。

工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入，从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的，一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，刚好可以去敲有需求的钉子，业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质，而不是技术驱动。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

深圳华企成长科技有限公司，是一家致力于帮助中小型企业数字化转型的公司。企业使命是将创始团队数字化成果工业智能机推向全国，助力中国从制造转型为智能制造。创始技术公司元创达科技于2014年成立，创始研发公司深圳渊联于2018年成立，是业内领先的智能制造产品提供商，用工业安全边缘云构建本地化智能制造平台，服务于制造企业数字化、自动化、智能化转型升级。

纵观工业发展历史，制造业的每一次转型升级都是基于知识发展的转型升级，每一次工业革命都是技术突变导致的必然变革，所以知识与技术的发展才是制造业升级的源动力。

我们这里单独说工业大数据是成为智能制造的核心动力其实还不完全，因为工业的本质还是提质、降本、增效，利用失败中得到的数据，寻找数据规律，进而修正工艺参数，工艺流程，提高产品质量，确保生产的产品满足更大众的客户需求。从而提升生产力，推动生产关系变革。

所以说“数据并不产生价值，知识产生价值”，工业大数据只有和人的知识、经验相结合，在众多数据中找到“解药”，进而发现问题，解决问题，将数据中产生的知识沉淀下来，反馈到执行端，生产端，才能达到制造的本质目的。

现在提工业大数据，第一是建立在大数据计算的基础上，我们说是“算力强”，因为原本工业发展也对数据极其重视，只是现在知识数据量大了，人力或者一般计算机根本无法计算出结果，导致数据用不起来。第二是建立在大数据的传输通道上，我们说是“采集强”，因为现在大量的电子设备、智能设备用在工业生产现场的方方面面上，设备产生的数据以毫秒计算，这么大的数据量，要想快速接入，快速汇传递，快速存储，都需要较强的技术能力。第三是建立在算法上的，我们说是“算法强”，这里说的算法不只包含人工智能这种复杂算法，简单的同比，往比也是算法，大量数据来了，展现出相关趋势也能解决很多目前工业上50%的问题。换句话说，计算能力强能够使简单的算法用起来了，能够发现数据下面的知识。

所以我们说，工业大数据需要结合算力、算法、互联，才能成为智能制造的核心动力。只有具有分布式大数据和边缘计算能力的物联网开发平台，才能支撑未来大数据在智能制造的真正落地。

到此，以上就是小编对于智能制造技术相关课题的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能制造技术相关课题的1点解答对大家有用。