智能制造的實現(xiàn)是一個從手工到半自動化，再到全自動化，最終實現(xiàn)智能化、柔性化生產(chǎn)的過程。智能制造將制造業(yè)與信息技術和互聯(lián)網(wǎng)技術相結合，在生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)管理、供應鏈體系、營銷體系等多個方面實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的互聯(lián)互通。

那么，企業(yè)該如何實現(xiàn)自己的智能制造改革呢？以下十項技術都是知識點：

1.多源多通道數(shù)據(jù)實時采集感知技術

多源傳感器數(shù)據(jù)采集是智能制造過程中實現(xiàn)智能感知的前提，通過各類傳感器（壓力傳感器、位移傳感器、視覺傳感器等）組成，實現(xiàn)對多源多通道分布式數(shù)據(jù)的實時采集、分析和轉換等。

多源傳感器數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包含以下幾項技術：

· 信號轉換技術

· 實時網(wǎng)絡通信技術

· 多線程管理技術

· 數(shù)據(jù)緩存池技術

· 黑匣子技術

· 信息安全技術

2.異構數(shù)據(jù)內(nèi)容融合與傳輸共享技術

通過對各種異構計算數(shù)據(jù)進行內(nèi)容分析和融合處理，從海量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏信息和有效數(shù)據(jù)，提高智能制造過程中各種裝備狀態(tài)監(jiān)測的準確性。

異構數(shù)據(jù)包括：海量的多媒體傳感數(shù)據(jù)、文本/超文本、聲音數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、視頻序列等。

3.復雜工況的多任務自適應協(xié)同技術

智能制造的實現(xiàn)往往需要能夠自主分析當前的工況環(huán)境和任務要求，實現(xiàn)多任務自適應協(xié)同規(guī)劃，并根據(jù)不同任務難度自適應調(diào)整作業(yè)策略。

多工況包含以下幾種（以挖掘作業(yè)為例）：

· 常用，挖掘形狀規(guī)則，且經(jīng)常使用該功能

· 特殊，挖掘形狀規(guī)則，但不經(jīng)常使用

· 自主標記，挖掘形狀不規(guī)則，但經(jīng)常使用

· 高度自定義，高度依賴駕駛經(jīng)驗的操作

4.多機協(xié)同的集群化交互與控制技術

智能制造的多機集群模仿生物集群行為，單機間通過彼此信息交互與自主控制來進行協(xié)同工作，從而可在各種險惡環(huán)境下低成本完成多樣性的復雜任務。

具體包括：

· 遠程操控端，人機交互裝置遠程遙控，任務指派和監(jiān)控

· 移動用戶端，網(wǎng)頁、APP做任務指派和監(jiān)控

· 智能機械端，環(huán)境感知、機身工況傳感、自主作業(yè)控制

· 移動互聯(lián)網(wǎng)，無線數(shù)據(jù)通訊承載

· 衛(wèi)星定位，導航與測量輔助

· 云端數(shù)據(jù)中心，環(huán)境建模分析，任務和軌跡規(guī)劃，大數(shù)據(jù)分析和診斷

5.大數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷深度學習技術

制造裝備運行過程中產(chǎn)生的海量特征數(shù)據(jù)蘊含大量的故障信息，在收集智能裝備運行特征數(shù)據(jù)的基礎上，應用深度學習算法對大數(shù)據(jù)進行知識挖掘，獲尋與故障有關的診斷規(guī)則，實現(xiàn)對制裝備的故障進行智能預測和分析。

6.數(shù)字孿生與數(shù)字樣機建模分析技術

數(shù)字孿生充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映了相對制造過程中各裝備的全生命周期過程。

7.多技術路線工作方案優(yōu)化決策技術

針對不確定性的、半結構化或非結構化的智能制造工作方案決策問題，通過信號推理、定量推理等方法，在不確定性、不完備、模糊信息的環(huán)境下實現(xiàn)智能制造與產(chǎn)品設計旨在服役多目標多技術路線工作方案優(yōu)化的自主決策。

8.工藝工裝協(xié)同推送與自動裝夾技術

個性化推送技術及語義檢索技術融入工藝工裝推送過程中，基于融合智能裝備與產(chǎn)品工藝工裝特征的個性化語義檢索，形成個性化的工藝工裝協(xié)同推送機制，提高智能制造工藝設計過程中獲取產(chǎn)品工藝工裝的效率。

9.產(chǎn)品知識圖譜與知識網(wǎng)絡構建技術

通過對分布的多學科知識數(shù)據(jù)進行結構層次上的集成，消除多學科多領域知識數(shù)據(jù)的語法和語義分歧，使得數(shù)據(jù)結構具有一致性，進而對設計設計庫數(shù)據(jù)進行知識表示，完成知識庫的建立。 

結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)通過結構化改造和篩選整合，形成趨同或者一致且無冗余的結構化數(shù)據(jù)，也就是將客觀世界主觀抽象成設計數(shù)據(jù)庫，再通過知識表示形成知識庫。

10.機電液一體化云平臺知識服務技術

知識服務技術著手于知識的自動推送，有序地組織機、電、液一體化跨學科知識，并在合適的設計過程中推送給設計人員合適的設計知識，從而實現(xiàn)跨學科知識服務的個性化、高效化和智能化。