智能制造工程管理 结论与展望

主讲人：刘心报智能制造工程管理结论与展望1智能制造工程管理课程总结一智能制造工程管理研究展望二前沿性科学问题分析与讨论三2智能制造工程管理课程总结一智能制造工程管理研究展望二前沿性科学问题分析与讨论三3课程概要智能制造工程管理通过优化配置产品全生命周期的资源，缩短产品迭代周期，提高产品全生命周期质量，降低产品全生命周期成本与风险，对于促进智能制造业的高质量发展、提高企业的核心竞争力具有重要意义。全书系统性地介绍了智能制造工程管理的基础理论、方法和前沿技术，并深入探讨了其在高端装备制造领域的应用。章节章名称第一章绪论第二章智能制造的全生命周期管理第三章智能制造新模式与新业态第四章制造工程管理中的优化与决策技术第五章制造工程管理的数字化网络化智能化技术第六章制造工程绿色化管理技术第七章制造工程管理中的服务化技术总结与展望4主要内容智能制造的全生命周期覆盖研发、生产、运维及其一体化管理，也涉及到供应链各环节的协同管理和企业生态系统管理过程。在新一代信息技术环境下，智能制造逐渐涌现出了新模式和新业态，并深刻影响着企业生产经营方式和社会经济发展趋势。智能制造的全生命周期管理全面解析智能制造研发、生产、运维等环节的管理理论与方法，阐述供应商、企业生态系统各主体在智能制造全生命周期过程中的协同管理理论与方法。研发过程管理——多源数据驱动的研发需求管理，基于IPD的研发流程分级，研发项目的组合选择生产过程管理——装备的生产规划与组织、计划、调度、库存、全生命周期质量管理运维过程管理——装备寿命预测、故障诊断、运维成本预测、运维资源调度供应链管理——供应商选择与协同过程，供应链定价、补货、协调策略，供应链协同计划模型企业生态系统管理——企业生态系统构成要素与特征，群体成员选择标准与过程，生态系统网络结构分析、协同创新智能制造新模式与新业态从智能制造价值网络、运作模式、新业态、工程管理创新与变革等方面阐释新一代信息技术环境下智能制造及其工程管理的变革与创新。智能制造价值网络——智能制造价值链实施路径、产业链演化，智能制造价值网络智能制造运作模式——云制造，大规模个性化定制，社群化制造，网络协同制造，共享制造智能制造组织模式——中台组织、平台型组织、企业自组织管理，虚拟化组织、动态企业联盟智能制造服务新业态—服务型智能制造——服务型智能制造概述、功能模块与产业模式智能制造新模式新业态下管理创新与变革——企业战略管理创新与变革、企业生产管理创新与变革、智能制造全生命周期工程管理创新与变革5主要内容制造工程管理实践存在大量的预测、优化、决策和评估问题，需要在问题提炼的基础上运用科学方法进行求解。数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命的突出特征，也是制造工程管理中的核心技术。制造工程管理中的优化与决策技术系统深入地阐述智能制造工程管理中的预测、优化、决策和评估技术及其在智能制造工程管理中的应用。制造工程管理中的预测技术——预测问题与分类，均值、分位数、非线性回归，平稳及非平稳时间序列分析，自回归模型识别，神经网络、高斯混合模型制造工程管理中的优化技术——多类优化问题与模型，分支定界、定价法、动态规划法、变邻域搜索算法、遗传算法、数据与模型混合驱动的优化技术制造工程管理中的决策技术——基于机器学习的决策，考虑分布式偏好关系的多准则群决策方法，短期决策与长期决策等制造工程管理中的评估技术——评价等级效用的区间表达、不确定语言和数值评价信息的表达、人工智能与DEA模型的融合策略、产品多维度全生命周期评估制造工程管理的数字化网络化智能化技术系统深入地阐述智能制造工程管理中的智能感知技术、云边协同技术、智能网络安全技术、智能数据分析技术等及其在智能制造工程管理中的应用。制造工程管理的智能感知技术——智能传感器类型、最优配置，针对信噪比低的传感器感知技术、监督方法及非监督方法制造工程管理中的云边协同技术——云边协同技术及其挑战，云服务调度的特殊及技术难题，云服务选择组合流程与挑战制造工程管理中的智能网络安全技术——常见的制造工程管理网络化中的网络威胁、主动式网络安全技术、暗网威胁自动感知技术、针对多模态数据攻击的检测方法制造工程管理的数据分析技术——研发、生产和运维中的数据，制造工程管理中常见的数据分析方法，针对稀疏传感器数据的智能分析方法，数据的序列性问题6主要内容高端装备制造是资源与能源消耗、排放与环境污染的主要行业领域，实施绿色化管理技术将带来相当可观的经济利益和社会价值。服务型制造能够凭借服务化创造市场、资源、客户等优势促进我国制造业向价值链高端转移，促进制造质量的内涵式发展。制造工程绿色化管理技术系统深入地阐述智能制造的标准体系和智能制造工程能源管理、环境管理、资源循环利用等技术及其应用。能源管理技术——制造工程的能源管理概述、供给侧与需求侧用能优化、制造工程能效评价指标体系制造工程环境管理技术——环境监测内涵及技术，环境风险管理的内涵与基本过程，环境评价绩效的内涵、主要方法及相关应用资源循环利用技术——废物减量化、材料再利用、再循环技术，基于引文网络的技术前沿探测，基于复杂网络演化博弈模型的技术采纳决策，基于系统动力学模型的循环利用技术扩散，绿色供应链管理的内涵及回收模式优化制造工程管理中的服务化技术系统深入地阐述智能制造工程管理中的产品服务系统优化技术、制造与服务集成管控技术、智能故障监测与诊断技术、新技术赋能的服务化技术及其应用。服务化技术-产品与服务配置优化——产品与服务配置优化，产品服务的耦合关系，智能算法优化求解服务化技术-制造与服务集成管控——制造与服务联合管控框架体系，集成调度技术与策略，混合供应链、牛鞭效应，协同管控技术服务化技术-智能运维服务技术——智能运维维修、保养策略，状态监控与异常检测，故障智能诊断与预测服务化技术-数智化平台决策支持——新技术赋能服务化概述，基于数字化平台的服务，服务决策大数据分析技术，服务化决策数智化技术7智能制造工程管理课程总结一智能制造工程管理研究展望二前沿性科学问题分析与讨论三8新一代信息技术，包括5G、工业互联网、大数据、云计算、人工智能特别是生成式人工智能等，已经对智能制造工程管理产生深远影响，这些技术的应用将推动智能制造工程管理向数字化、网络化和智能化方向发展，为制造业带来全新的发展机遇。影响变革实时数据传输和智能化决策设备状态、生产进度数据的实时获取海量制造数据的分析、处理与挖掘提高动态实时决策的效率和精准性新一代信息技术将实现制造全过程的实时追踪和智能决策信息技术驱动的智能制造管理变革智能制造工程管理向服务化、平台化和生态化方向发展智能化技术将赋能精细化管理，推动产业绿色可持续发展提供个性化和定制化的专门服务搭建开放、共享的研制平台构建产业链成员间的生态系统适应市场变化、提高竞争力基于生产过程实时监控和控制提升全流程管理效率保证产品质量和可靠性整合跨领域优势资源优化能源消耗和减少废弃物排放9现代工程管理技术引领高端装备智能制造高质量发展的过程涉及多层次的复杂性和高度的专业性。新一代信息技术与智能制造工程管理技术的深度融合发展面临技术壁垒、管理模式滞后、数据整合难题以及跨界合作挑战等诸多困难。现实挑战组织架构僵化响应速度受限决策流程冗长错失市场机遇人才培养滞后技术转化困难跨部门协作低效融合进程受阻数据整合标准缺失，技术兼容难题跨学科知识断层，融合创新壁垒数据安全威胁加剧，信任构建挑战技术快速迭代，持续创新压力技术前沿广泛且复杂，融合难度大融合路径探索不清，需长期摸索研发投入需求持续高企，资金压力大创新性技术层出不穷，挑战持续不断挑战一：技术深度融合发展面临技术壁垒深层次前沿技术众多，技术融合亟待持续性研发投入挑战二：智能制造工程管理模式发展滞后传统管理体系难以适应智能制造与信息技术融合新需求挑战三：数据整合与跨界合作困难数据整合技术壁垒显著，跨学科融合创新面临严峻挑战10新一代信息技术的迅猛发展，深刻重塑了智能制造工程管理的理论与方法，促使我们重新审视其管理框架与策略，其发展趋势将深刻影响装备制造业的转型升级和全球工业格局。科学问题挑战一精准决策优化难挑战二服务型制造转型难挑战三绿色制造管理难挑战四供应网络协同难科学问题一：数据驱动的装备智能制造决策精准优化科学问题二：智能制造服务模式创新与价值共创机理科学问题四：智能制造供应网络多要素协同管理优化科学问题三：绿色化制造的资源与环境协同管理优化11智能制造工程管理课程总结一智能制造工程管理研究展望二开放性科学问题分析与讨论三12研究背景智能制造为企业带来了许多技术优势，但新的挑战也随之而至。在此背景下，智能制造工程管理面临诸多的战略性、前瞻性和开放性问题。这些问题不仅是当前制造工程实践面临的重大挑战，也是推动智能制造产业转型升级的关键所在，亟待深入探索有效的解决方案。智能制造解决问题刺激发展13分析讨论现代工程管理理论与工程管理实践的辩证关系理论源自实践并用于指导实践。离开了实践的理论是无源之水、无根之木；缺少了理论的指导，实践过程往往易于陷入谬误的泥潭。正确地理解现代工程管理理论与工程管理实践的辩证关系是智能制造工程管理学习过程中重要的一环。理论实践提供决策指导推动技术创新保证实践科学检验丰富理论促进优化创新相互依存相互促进14分析讨论现代工程管理技术如何引领高端装备智能制造的高质量发展加快产业结构优化升级，促进新旧动能接续转换是当今社会的重要议题。高端装备智能制造对实现产业升级有着重要意义，其高质量发展不仅要求技术创新，还需管理模式的同步升级。请分析现代工程管理技术如何引领高端装备智能制造的高质量发展。高端装备智能制造特点·涉及高精尖技术·产业链复杂·高附加值·整合资源·协调组织·数据分析和预测·质量管理·优化生产流程现代工程管理技术作用15分析讨论工程管理技术和智能制造技术如何深度融合发展智能制造是一套高度集成且错综复杂的生产运作系统，其进步不是某项技术的单独突破，而是多种不同领域的技术进步与创新协同并进、合力向前的结果。请思考智能制造在未来发展的过程中，工程管理技术和智能制造技术如何深度融合发展。交叉融合

协同创新协作和沟通优化与调度质量管理物联网大数据分析人工智能工程管理技术智能制造技术16讨论总结解决上述战略