热门关键词：
智能制造渊于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。
智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗？而如果只是在企业的某个局部环节实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。
从广义概念上来理解，CIMS（计算机集成制造系统），敏捷制造等都可以看作是智能自动化的例子。的确，除了制造过程本身可以实现智能化外，还可以逐步实现智能设计，智能管理等，再加上信息集成，全局优化，逐步提高系统的智能化水平，最终建立智能制造系统。这可能是实现智能制造的一种可行途径。
共有几种先进制造模式：
多智能体（Multi-Agent）系统
Agent原为代理商，是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后来被借用到人工智能和计算机科学等领域，以描述计算机软件的智能行为，称为智能体。1992年曾经有人预言：“基于Agent的计算将可能成为下一代软件开发的重大突破。”随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、并行设计，并实现智能制造提供了更有效的手段。
整子系统（HolonicSystem）
整子系统的基本构件是整子（Holon）。Holon是从希腊语借过来的，人们用Holon表示系统的最小组成个体，整子系统就是由很多不同种类的整子构成。整子的最本质特征是：
●自治性，每个整子可以对其自身的操作行为作出规划，可以对意外事件（如制造资源变化、制造任务货物要求变化等）作出反应，并且其行为可控；
●合作性，每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为，也可以对其他整子提出的操作申请提供服务；
●智能性，整子具有推理、判断等智力，这也是它具有自治性和合作性的内在原因。整子的上述特点表明，它与智能体的概念相似。由于整子的全能性，有人把它也译为全能系统。
整子系统的特点是：
●敏捷性，具有自组织能力，可快速、可靠地组建新系统。
●柔性，对于快速变化的市场、变化的制造要求有很强的适应性。
除此之外，还有生物制造、绿色制造、分形制造等模式。
制造模式主要反映了管理科学的发展，也是自动化、系统技术的研究成果，它将对各种单元自动化技术提出新的课题，从而在整体上影响到制造自动化的发展方向。
展望未来，21世纪的制造自动化将沿着历史的轨道继续前进。
智能制造的基本原理
从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。
分布式网络化的基本构思
智能制造系统的本质特征是个体制造单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”，其基本格局是分布式多自主体智能系统。基于这一思想，同时考虑基于Internet的全球制造网络环境，可以提出适用于中小企业单位的分布式网络化IMS的基本构架。一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其自治独立、功能完善；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。
基于以上构架，结合数控加工系统，开发分布式网络化原型系统相应的可由系统经理、任务规划、设计和生产者等四个结点组成。
系统经理结点包括数据库服务器和系统Agent两个数据库服务器，负责管理整个全局数据库，可供原型系统中获得权限的结点进行数据的查询、读取，存储和检索等操作，并为各结点进行数据交换与共享提供一个公共场所，系统Agent则负责该系统在网络与外部的交互，通过Web服务器在Internet上发布该系统的主页，网上用户可以通过访问主页获得系统的有关信息，并根据自己的需求，以决定是否由该系统来满足这些需求，系统Agent还负责监视该原型系统上各个结点间的交互活动，如记录和实时显示结点间发送和接受消息的情况、任务的执行情况等。
任务规划结点由任务经理和它的代理（任务经理Agent）组成，其主要功能是对从网上获取的任务进行规划，分解成若干子任务，然后通过招标——投标的方式将这些任务分配个各个结点。
设计结点由CAD工具和它的代理（设计Agent）组成，它提供一个良好的人机界面以使设计人员能有效地和计算机进行交互，共同完成设计任务。CAD工具用于帮助设计人员根据用户要求进行产品设计；而设计Agent则负责网络注册、取消注册、数据库管理、与其他结点的交互、决定是否接受设计任务和向任务发送者提交任务等事务。
生产者结点实际是该项目研究开发的一个智能制造系统（智能制造单元），包括加工中心和它的网络代理（机床Agent）。该加工中心配置了智能自适应。该数控系统通过智能控制器控制加工过程，以充分发挥自动化加工设备的加工潜力，提高加工效率；具有一定的自诊断和自修复能力，以提高加工设备运行的可靠性和安全性；具有和外部环境交互的能力；具有开放式的体系结构以支持系统集成和扩展。
智能制造和传统的制造相比，智能制造系统具有以下特征：
自律能力
即搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
人机一体化
IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，它只能具有逻辑思维（专家系统），最多做到形象思维（神经网络），完全做不到灵感（顿悟）思维，只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。因此，想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。
因此，在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
虚拟现实（VirtualReality）技术
这是实现虚拟制造的支持技术，也是实现高水平人机一体化的关键技术之一。虚拟现实技术是以计算机为基础，融信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。但其特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造的一个显著特征。
自组织与超柔性
智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅表现在运行方式上，而且表现在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。
学习能力与自我维护能力
智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。
1、人工智能技术。因为IMS的目标是计算机模拟制造业人类专家的智能活动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，因此人工智能技术成为IMS关键技术之一。IMS与人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊逻辑）息息相关。
2、并行工程。针对制造业而言，并行工程是一种重要的技术方法学，应用于IMS中，将最大限度的减少产品设计的盲目性和设计的重复性。
3、信息网络技术。信息网络技术是制造过程的系统和各个环节“智能集成”化的支撑。信息网络同时也是制造信息及知识流动的通道。
4、虚拟制造技术。虚拟制造技术可以在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生命周期，从而更有效，更经济、更灵活的组织生产，实现了产品开发周期最短，产品成本最低，产品质量最优，生产效率最高的保证。同时虚拟制造技术也是并行工程实现的必要前提。
5、自律能力构筑。即收集和理解环境信息和自身的信息并进行分析判断和规划自身行为的能力。强大的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
6、人机一体化。智能制造系统不单单是“人工智能系统，而且是人机一体化智能系统，是一种混合智能。想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担分析、判断、决策等任务，目前来说是不现实的。人机一体化突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好的发挥人的潜能，使达到一种相互协作平等共事的关系，使二者在不同层次上各显其能，相辅相成。
7、自组织和超柔性。智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，使其柔性不仅表现运行方式上，而且表现在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，类似于生物所具有的特征，如同一群人类专家组成的整体。
所谓的智能机器也就是智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，运动要素和思考要素。 智能机器人是一个多种新技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。机器人已进入智能时代，不少发达国家都将智能机器人作为未来技术发展的制高点。美国、日本和德国在智能机器人研究领域占有明显优势。近年来，中国大力研发智能机器人，并取得了可喜的成就。
科学技术向来是把“双刃剑”，智能机器人技术在发挥其积极作用的同时也会给人们带来社会和伦理问题。因此有人担忧：智能机器人将来是否会在智能上超越人类，以至对就业造成影响，甚或威胁人类的生命财产？其实，这方面的担心完全没有必要。智能机器人并非无所不能，它的智商只相当于4岁的儿童，它的“常识”比正常成年人就差得更远了。 中国知名学者周海中教授早在1990年发表的《论机器人》一文中就指出：机器人在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面不可能超越人类。日本机器人专家广濑茂男教授最近也指出：即使智能机器人将来具有常识，并能进行自我复制，也不可能带来大范围的失业，更不可能对人类造成威胁。只有正确看待和使用智能机器人，才能使其更好地服务人类、造福人类。
1、石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置。
2、冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备。
3、智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线。
4、自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备。
5、建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备。
6、智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备。
7、智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备。
8、智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（CTP）及高速多功能智能化印后加工装备。
1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。
2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。
3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于大量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。
4、系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。
5、故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。
6、高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。
7、功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。
8、特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（MEMS）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。
9、识别技术——低成本、低功耗RFID芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频RFID核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。
1、新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络。
2、智能控制系统——现场总线分散型控制系统（FCS）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（PLC）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。
3、智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器。
4、精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品。
5、工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人。
6、精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨。
7、伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性。
8、液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。
智能制造成熟度评估是一种系统化的评估方法，用于评估企业在智能制造方面的成熟度和能力水平。这种评估方法有助于企业了解自身在智能制造领域的现状，识别短板与不足，从而制定改进计划，提升企业智能制造水平。以下是对智能制造成熟度评估的详细介绍：
智能制造成熟度评估模型有多种，其中较为知名的包括CMMI模型、IMA模型、GIM模型和ISO/IEC 15504模型等。此外，中国还推出了智能制造能力成熟度模型（CMMM），这是由中国电子技术标准化研究院推出的，用于实施智能制造过程改进提升的成熟度评估模型。
1. CMMI模型
CMMI模型是一种通用的软件和系统工程成熟度评估模型，也可用于评估企业在智能制造领域的成熟度。该模型分为5个成熟度级别，从初始级别到优化级别，每个级别都包括若干个过程领域。企业可以通过评估自身在每个过程领域的成熟度来确定整体的智能制造成熟度。
2. CMMM模型
CMMM模型是在对国内外相关成熟度模型研究的基础上，结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论。该模型覆盖了人员、资源、技术三个基础要素和制造要素（包括产品的设计、生产、物流、销售、服务的全生命周期），并给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径。CMMM模型共分为5个等级，等级从低到高依次为规划级、规范级、集成级、优化级和引领级。每个等级都代表了企业在智能制造方面的不同成熟度和能力水平。
智能制造成熟度评估方法依据《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)和《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T 39117-2020)两项国家标准开展。评估过程通常包括提交申请、预评估、正式评估和发布评估结果等阶段。
1. 提交申请
申请评估的企业应在规定的制造业范围内，且处于正常生产经营状态。企业通过“智能制造评估评价公共服务平台”进行注册，免费开展自诊断，形成自诊断报告，并提交评估申请表。
2. 预评估
评估组确认企业申请评估范围，结合行业和企业特点，确定评估范围权重值；识别企业就绪情况，是否具备开展正式评估的条件。
3. 正式评估
评估组根据企业申请范围，通过访谈、举证、操作演示、现场勘查等方式验证企业满足标准要求的证据。对每项证据的符合程度进行打分，计算评估分数，判定成熟度等级。
4. 发布评估结果及专家复核
评估组计算评估分数，判定成熟度等级；由主任评估师发布评估结果。同时，由智能制造能力成熟度工作组秘书处组织专家对评估组提交的过程文件和评估报告等资料进行复核，通过复核后授予标准符合性证书。
智能制造成熟度评估对于企业和行业具有重要意义：
1、明确智能制造定位与发展路径：帮助企业识别自身在智能制造方面的短板和不足之处，为制定改进计划提供依据。
2、提升智能制造能力：通过评估结果的反馈和指导，企业可以针对性地改进和提升智能制造能力，增强市场竞争力。
3、政策支持与资金奖励：各地政府相继出台相关政策，鼓励企业开展智能制造成熟度评估，并根据评估结果给予不同程度的资金奖励和政策支持。
4、标杆示范效应：智能制造能力成熟度等级较高的企业优先推荐为标杆/示范企业，有助于提升企业的行业地位和影响力。
总之，智能制造成熟度评估是企业提升智能制造水平、增强市场竞争力的重要手段之一。通过科学的评估方法和流程，企业可以全面了解自身在智能制造领域的现状和发展潜力，为未来的智能制造发展奠定坚实基础。
智能制造专业是一个结合了机械工程、人工智能、计算机科学与工程等多个学科的交叉学科，旨在培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的工程技术人才。以下是对智能制造专业的详细介绍：
智能制造是制造业与信息技术、人工智能等高新技术深度融合的产物。它旨在通过集成先进的制造技术、信息技术和智能技术，提高制造过程的智能化水平，实现制造过程的优化和升级。智能制造涉及的核心技术领域包括工业互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等。
智能制造工程专业的培养目标是让学生掌握机械工程、电气控制、人工智能、计算机与信息技术等智能制造相关学科的基础知识和技能，具备智能化产品设计开发、加工制造及生产组织管理等方面的基本能力。同时，该专业还注重培养学生的创新精神和自主学习、实践应用等能力，旨在培养高素质应用型技术人才。
智能制造工程专业的核心课程包括但不限于：
基础学科：工程图学、工程力学、机械原理及设计、电工电子学、公差与检测技术、数字化制造技术、智能设计与仿真技术、智能制造工程与技术、智能装备与控制技术、机器人工程、智能传感技术、工业互联网与物联网、工业大数据、智能运维与健康管理、智能制造系统规划与管理等。
专业课程：三维设计与工程制图、机械设计、数字化设计与仿真、数字制造及应用、智能机床与制造系统、机器人学、机器人控制、人工智能、智能生产线仿真技术等。
在当前制造业数字化、网络化、智能化转型的大背景下，智能制造专业的就业前景是非常广阔的。具体就业方向包括：
智能装备设计与制造：从事智能装备、工业机器人、自动化设备等的设计、制造、调试、维护等工作。
智能化工厂规划与管理：参与智能化工厂的整体规划、系统集成、信息管理等工作。
工业大数据与人工智能应用：利用工业大数据、人工智能技术进行优化控制、智能调度、故障诊断等工作。
工业物联网与云计算：从事工业物联网平台的开发、部署、维护等工作。
智能检测与质量控制：从事智能检测设备的研发、生产质量控制、产品质量检测等工作。
智能服务与营销：利用智能技术进行产品推广、客户服务、市场分析等工作。
此外，随着制造业的转型升级和智能化发展，智能制造领域的人才需求持续增长，薪资待遇也相对优厚。
智能制造行业的发展趋势包括：
智能化技术与制造业深度融合：随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智能化技术将在制造业中得到更广泛的应用。
自动化、信息化、智能化水平不断提高：制造业将向更高水平的自动化、信息化、智能化迈进，提高生产效率和产品质量。
研发型人才需求量增加：随着智能制造技术的不断创新和应用，对具备研发能力的人才需求将不断增加。
综上所述，智能制造专业是一个具有广阔发展前景和丰富就业机会的专业方向。它要求学生具备扎实的学科基础知识和创新实践能力，以适应未来制造业的发展需求。
智能制造行业作为高端装备制造业的重点方向之一，涵盖了多个细分领域。以下是智能制造行业的主要细分领域：
根据《工业战略性新兴产业分类目录（2023）》，智能制造装备产业主要分类包括：
机器人与增材设备制造
重大成套设备制造
智能测控装备制造
智能关键基础零部件制造
其他智能设备制造
智能制造相关服务
上游：以基础材料和高性能元件为主，包括零部件及系统，如减速器、轴承、传感器、显示器、电子元器件、控制器、传动装置、伺服系统、人机交互系统等。
中游：涉及环节众多，包括高端数控机床、工业机器人、3D打印设备、智能传感与控制装备、智能仓储与物流装备、智能专用设备、智能检测与装配装备等。
下游：应用于多领域如电子信息、新能源、轨道交通、生物医药、农业、物流、环境监测等。
机器人技术：机器人在智能制造中扮演着重要角色，可以完成搬运、装配、焊接、喷涂等多种任务，提高生产效率和产品质量。
传感器技术：传感器是实现工业自动化的关键技术之一，可以实时监测生产过程中的各种参数，为控制系统提供数据支持。
控制系统：控制系统是工业自动化的核心，通过接收传感器的数据，对生产过程进行实时控制和调整。
执行机构：执行机构是实现工业自动化的执行部件，如伺服电机等，根据控制系统的指令完成相应的动作。
信息技术：如物联网技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等，通过数据的采集、传输、处理和分析，实现生产过程的智能化管理。
先进制造技术：如3D打印技术、激光加工技术、精密加工技术、复合材料技术等，通过采用新材料、新工艺、新技术等，提高产品的质量和性能。
供应链管理：通过供应链协同、物流管理和库存管理等手段，降低生产成本，提高生产效率。
质量管理：包括在线检测、质量追溯、质量控制和质量改进等环节，确保产品质量的稳定性和可靠性。
工业机器人与特种机器人：包括焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人，以及安防、危险作业、救援等特种机器人。
智能测控设备：包括新型传感器、智能控制器、可编程控制器、现场总线控制系统（FCS）、嵌入式系统、智能仪表、精密仪器、精密传动装置、伺服控制机构、液气密元件及系统等。
重大智能装备：如石油石化智能成套设备、冶金智能成套设备、智能化成形和加工成套设备、自动化物流成套设备、建材制造成套设备、智能化食品制造生产线、智能化纺织成套装备、智能化印刷装备等。
软件系统及平台：包括制造执行系统（MES）、信息物理系统（CPS）、计算机仿真系统（CAE）、虚拟现实、云计算、大数据等。
工业无人机：作为智能制造装备产业中的明星市场，工业无人机领域近年来发展迅速，五年复合增速超过50%。
3D打印设备：3D打印设备在智能制造装备产业中的规模占比接近50%，是一个具有高增长潜力的领域。
综上所述，智能制造行业细分领域众多，涉及技术广泛且应用前景广阔。随着技术的不断进步和市场的不断拓展，智能制造行业将迎来更加广阔的发展前景。
智能制造的发展轨迹可以追溯到上世纪六十年代，当时科学家开始研究计算机辅助设计和制造（CAD/CAM）技术。以下是智能制造的发展轨迹概述：
20世纪50年代：数控（Numerical Control，NC）机床在美国首次出现，实现了从人工控制向自动化的过渡。
20世纪60年代：计算机辅助设计/制造（CAD/CAM）软件出现，柔性制造系统（FMS）诞生，这些技术改变了传统制造流程，提升了硬件设备的生产能力。
20世纪70年代：CAD和CAM技术的融合，使得信息交互更加规范，机床可以根据制造程序进行生产。
20世纪80年代：计算机集成制造系统（CIMS）通过计算机软硬件，使各种技术之间、各类数据之间有了更高级的数字化融合，为制造技术的发展奠定了基础。此时，智能制造的概念逐步兴起，追求产品质量、机械化、劳动密集型生产。
20世纪90年代：互联网得以普及应用，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。智能制造的概念在国际上得到更广泛的认可，并开始在实际生产中应用。
21世纪初：随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造。
智能制造的发展可以归纳为三个基本范式，也是其发展的三个阶段：
数字化制造：这是智能制造的第一个阶段，也称为第一代智能制造。它通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，实现快速生产。
数字化网络化制造：这是智能制造的第二个阶段，也称为“互联网+制造”或第二代智能制造。它通过互联网技术实现人、流程、数据和事物等节点的网络连接，推动制造业从数字化制造发展到数字化网络化制造阶段。
数字化网络化智能化制造：这是智能制造的第三个阶段，也称为新一代智能制造。它在新一代人工智能技术的推动下，实现制造的数字化、网络化、智能化，为制造业带来革命性的变化。
全球层面：随着全球新一轮科技革命和产业变革的深入发展，智能制造已成为各国制造业转型升级的关键方向。美国、德国、日本等工业大国纷纷实施“再工业化”战略，以智能制造为主要抓手，重塑国际制造业竞争新优势。
中国层面：中国作为制造业大国，高度重视智能制造的发展。近年来，国家出台了一系列政策鼓励智能制造行业发展与创新，智能制造装备产业规模持续扩大。目前，中国智能制造行业正处于快速发展阶段，部分企业已经实现了智能化转型，但整体上仍面临技术升级、人才培养等方面的挑战。
随着技术的不断进步和市场的不断需求，智能制造将继续向更高水平发展。未来，智能制造将更加注重绿色、高效、个性化定制等方面的发展，推动制造业实现创新、绿色、协调、开放、共享式发展。同时，随着5G、人工智能等新一代信息技术的融合应用，智能制造将迎来更加广阔的发展前景。
