制造技术能力评价，制造技术能力评价标准

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于制造技术能力评价的问题，于是小编就整理了2个相关介绍制造技术能力评价的解答，让我们一起看看吧。

机械设计制造及其自动化专业就业前景怎么样？薪资如何？

机械设计制造及其自动化，这个专业非常不错，国之重器，重在机械，所以发展机械专业，是我们男孩子一项重要的技术。机械设计制造及其自动化，包括数控技术，自动化控制技术，三维造型设计，机器人，工业机器人集成应用，智能制造等技术。这些技术和主要课程主要是对机械的发展非常有用，比较务实。大学生或者研究生更应该爱好机械，发展机械，只有装备制造业发展了，我们制造这个零件的精度，才能达到要求，才能制造出更高水平的装备，才能够制造出更高水平的航空母舰。武器装备水平提高，那离不开我们机械设计制造。所以，国家要发展必须重视机械行业发展，

发展装备制造业，为提高我国的军事武器水平有着非常重要的作用。

你好，本人从事制造业14年，希望我的工作经验能帮助你：

首先，本人不建议女生选择该专业，下面本人的观点是对于男生来分析的。其实自动化专业包含了机械设计。自动化包含软件和硬件两大块，软件就是设计动作逻辑和一些参数等等。那边硬件就包括机械设计制造，比如用UG，SolidWorks等等软件画图设计设备的形状尺寸，工装的尺寸，操作太台面高度等等。

目前工业4.0以及人工智能全面开展，未来的总趋势是自动化代替人工。因为人工成本高，而且自动化操作的精度和一致性比人工好，甚至有些岗位由于环境，危害性人工不能操作的，但是自动化完全没有问题。所以自动化未来的前景非常不错。

那么选择这两个方向的话我觉得和个人性格和爱好有很大的关系，比如你是技术控，性格偏内向，我觉得选机械设计比较好。如果你性格外向，善于交际，那么选自动化专业比较合适，因为后期可以做销售，售后等等工作，当然还是在自动化行业（我身边就有很多例子，从做技术转到销售）。

所以，综上所述选择自动化专业是没有错的，至于做不做机械设计制造看个人的爱好和性格吧！

谢谢邀请

我是“一个考研过来人”，很高兴回答您的问题。

本人就是机械设计制造及其自动化专业，本科在山西读的大学。怎么说呢？这个专业几乎是大学所有专业里名字最长的，但也是比较难，还很枯燥。

个人还是比较建议∶如果比较喜欢机械，选择这个专业没有问题，兴趣就是动力嘛。但如果是毫无目的的选择，建议选择机械里边的机械电子类，偏控制类的专业；机械制造类专业，目前前景一般，而且学起来还比较类，像机械设计、机械原理、理论力学、材料力学、流体力学等，大学里能完全学明白的人也是凤毛麟角！

至于薪资呢？在当前电子信息科技如此发展的背景下，机械类专业，尤其是非控制类专业的毕业生薪资待遇的确不高！和人家电子信息，电气类，软件类专业相比∶人家的底薪有可能是我们高不可攀的顶薪！

比如，去年硕士毕业那年，找工作就能看出，软件类随随便便就是年薪15万开外！而机械类专业，包括结构设计类岗位，能拿到年薪15万屈指可数！月薪基本都在6000-8000以内，当然我们也是双非硕士，可能也有学校的原因！

那对于本科学历来说，机械专业毕业生的待遇可想而已。当初我们本科同学到现在还从事机械行业的也是非常少了，很大一个原因就是起薪太低！记得当初还有公司开出月薪2500的待遇！那可是2016年啊！当然学校一般也是待遇较低的原因之一！

当然，根据本人了解∶机械结构设计类也有拿到高薪的，但也必须是国内顶级院校的硕士学历，或者更高学历，年薪15万才有可能。普通学校毕业生刚入职几乎不可能有这么多！

说实话，机械专业作为一个老牌工科专业，的确各行各业都不能缺少这个专业，但现实是这个必须在这个行业深耕多年，你才更有可能拿到更好的待遇，这是整个机械行业的现状！

所以，高考分数已出，现在也是大学考虑专业的时候，如果想趁着科技的风口，在未来的短时间内大赚一笔，那请忽略机械！如果想稳步前进，对机械有兴趣，那就请考虑一下机械！

您好，我本人就是学习机械设计制造及自动化专业的，我不知道您选择这个专业是自已选择的，还是学校调剂的？我就这个问题谈一谈我浅显的看法。

首先想说的是，如果以后想通过所学专业就业的话，一定要选择一个自己喜欢的专业，不然真的很难坚持下去。

学习课程及就业方向

机械设计制造及自动化专业涉及材料力学、机械设计、机械制图、数控机床、CAD制图等多门课程。毕业后就业是不用发愁的，可以去汽车制造企业，机械加工企业。还可以学习机械制图类软件，类似UG-NX、Pro-E、SolidWorks、Creo、CATIA，将来从事设计工作。

薪资待遇

这个分地区吧，汽车制造企业新入职的能开个5000—6000元，后期看个人发展。数控机床加工，我这边薪资水平低，也就3000—4000元吧，现在加工的活也不多了。从事机械制图软件搞设计工作的，工资还可以，我一同学在天津，能挣到10000+。

工作环境

数控机床加工行业:环境不是很好，噪音较大，机油味儿重，地上还可能有铁屑。而且不停的上件儿，取件儿，比较枯燥。

汽车制造企业:大型公司厂房一般比较干净，而且是流水线作业，优点是干净整洁，缺点是容易枯燥，而且还有倒班，比较辛苦。

设计公司:工作环境很理想，在办公室工作，工作时间较固定，软件操作对熟练性要求很高，熟练后工作完成度高，可以兼职，收入颇丰。

精心提示

如果您未来不准备从事机械设计之类的工作，比如想考公务员、教师编，那么请换选计算机、汉语言文学、会计等相关专业学习，机械设计制造及自动化专业在报考公务员时，没有一点优势，只能报一些三不限的岗位，竞争压力会非常大。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？

大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

大数据 big data 国标定义：

支持一个或多个应用领域，按概念结构组织的数据集合，其概念结构描述这些数据的特征及其对

应实体间的联系。具有数量巨大、种类多样、流动速度快、特征多变等特征，并且难以用传统数据体

系结构和数据处理技术进行有效组织、存储、计算、分析和管理的数据集。

[来源：GB/T 35274-2017，定义3.1]

1、基础概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。

2、特点分析

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

3、发展过程

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

到此，以上就是小编对于制造技术能力评价的问题就介绍到这了，希望介绍关于制造技术能力评价的2点解答对大家有用。