智能制造技术大专就业前景(智能制造产业十大新趋势，发展前景广阔)

导读

如今，我国智能制造产业已进入洗牌期并呈现十大新趋势。国家产业扶持及企业发展需准确把握新的发展趋势，推动智能制造发展，进而带动产业结构整体转型升级。

当前，新一轮科技革命和产业变革不断深入，制造业数字化、网络化、智能化融合发展，正在不断突破新技术、催生新业态。智能制造已成为推动制造业转型升级、加快制造业高质量发展的重要抓手。经过多年培育，我国智能制造发展已从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力、点到线再到面的复制推广、多方协同推进的良好局面。展开来说，智能制造是智能技术与制造技术的融合，是运用智能技术来解决制造的问题。智能制造是对复杂装备、复杂产品，在全生命周期中加工、装备等环节的制造活动，并进行知识学习、信息感知与分析、智能决策与执行，实现制造过程、制造系统与制造装备的知识推理、动态传感与自主决策。。

01、聚焦智能制造的远景目标，擘画发展蓝图

需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。专家们分析认为，要实现这一目标，一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本；再者通过人工智能建造提高产能的自动化生产线。

在福建泉州、浙江台州、湖北武汉等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了可喜的变化。泉州华宝鞋业公司智能改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；广东慕思三年来通过浙江爱马斯提供的生产线解决方案完成20多条生产线的智能化改造，一线工人减少70%，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。

02、提升设备数字化和网络化能力，夯实智能制造基础

设备的数字化和网络化是智能制造的基础，根据平台结果分析，截至目前企业设备的数字化水平已有明显改进，设备数字化率达到50%，完成设备联网和设备运行数据采集的达到23%，实现设备远程监控的达到24%，开始探索设备预测性维护的达到14%。

工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。专家认为，在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫

03、加强资源库和知识库建设，扎实推进数字化设计

基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。数字化设计是实现智能制造的关键基础技术，是制造业提升智能制造能力水平的关键方面，目前已从传统二维设计，转变为基于知识库的参数化/模块化、模型化设计。

目前已有48%的企业开展了计算机辅助设计，27%的企业实现了基于三维模型的设计，25%的企业开展了数字化建模仿真，48%和39%的企业应用PDM/C