2025年智能制造工程职业资格考试试题及答案

2025年智能制造工程职业资格考试试题及答案一、单项选择题1.智能制造的核心是（）A.自动化B.信息化C.智能化D.集成化答案：C解析：智能化是智能制造的核心，它强调通过人工智能、大数据、物联网等技术赋予制造系统自主学习、决策和适应能力，实现生产过程的高效、灵活和优化。自动化侧重于减少人工干预实现机器自动操作；信息化主要是实现信息的数字化和流通；集成化是将各种制造要素和系统进行整合。所以本题选C。2.以下哪种技术不属于工业物联网的关键技术（）A.传感器技术B.区块链技术C.云计算技术D.虚拟现实技术答案：D解析：工业物联网的关键技术包括传感器技术用于数据采集、区块链技术保障数据安全和可信、云计算技术提供强大的计算和存储能力。而虚拟现实技术主要用于创建虚拟环境和交互式体验，不属于工业物联网的关键技术范畴。所以本题选D。3.智能制造系统中，MES指的是（）A.制造执行系统B.企业资源计划系统C.产品生命周期管理系统D.供应链管理系统答案：A解析：MES即制造执行系统，它负责车间生产过程的管理和监控，协调生产资源，确保生产计划的有效执行。企业资源计划系统是ERP；产品生命周期管理系统是PLM；供应链管理系统是SCM。所以本题选A。4.工业机器人按坐标形式分类，不包括以下哪种（）A.直角坐标型B.圆柱坐标型C.极坐标型D.椭圆坐标型答案：D解析：工业机器人按坐标形式分类主要有直角坐标型、圆柱坐标型、极坐标型和关节坐标型等，不存在椭圆坐标型。所以本题选D。5.以下哪种数据处理技术常用于智能制造中的故障预测（）A.回归分析B.聚类分析C.时间序列分析D.主成分分析答案：C解析：时间序列分析常用于处理按时间顺序排列的数据，在智能制造中可以根据设备的历史运行数据进行分析，预测未来可能出现的故障。回归分析主要用于研究变量之间的关系；聚类分析用于将数据分组；主成分分析用于数据降维。所以本题选C。6.智能制造中的数字孪生技术是指（）A.对物理实体进行数字化建模和映射B.实现设备的远程监控和操作C.利用大数据进行生产优化D.提高生产过程的自动化程度答案：A解析：数字孪生技术是通过对物理实体进行数字化建模和映射，创建一个虚拟的数字模型，该模型能够实时反映物理实体的状态和行为，从而实现对物理实体的监测、分析和优化。B选项远程监控和操作只是数字孪生应用的一部分；C选项利用大数据进行生产优化是智能制造的一个方面，但不是数字孪生的定义；D选项提高生产过程的自动化程度与数字孪生的核心概念不同。所以本题选A。7.工业4.0的主题不包括（）A.智能工厂B.智能生产C.智能物流D.智能服务答案：D解析：工业4.0的主题包括智能工厂、智能生产和智能物流。智能服务虽然也是智能制造发展中的一个重要方面，但不属于工业4.0明确提出的主题。所以本题选D。8.以下哪种编程语言常用于工业机器人编程（）A.PythonB.JavaC.C++D.RAPID答案：D解析：RAPID是ABB工业机器人的编程语言，专门用于工业机器人的编程和控制。Python、Java和C++虽然也是常用的编程语言，但在工业机器人编程领域，RAPID更为专业和常用。所以本题选D。9.智能制造系统中的CPS是指（）A.信息物理系统B.计算机辅助制造系统C.计算机集成制造系统D.计算机辅助设计系统答案：A解析：CPS即信息物理系统，它将计算、通信与物理过程深度融合，实现物理世界和信息世界的交互和协同。计算机辅助制造系统是CAM；计算机集成制造系统是CIMS；计算机辅助设计系统是CAD。所以本题选A。10.以下哪种传感器常用于检测物体的位置和位移（）A.温度传感器B.压力传感器C.位移传感器D.气体传感器答案：C解析：位移传感器专门用于检测物体的位置和位移变化。温度传感器用于测量温度；压力传感器用于测量压力；气体传感器用于检测气体的成分和浓度。所以本题选C。二、多项选择题1.智能制造的特征包括（）A.自组织能力B.自律能力C.自学习和自维护能力D.整个制造环境的智能集成答案：ABCD解析：智能制造具有自组织能力，能够根据生产需求自动调整生产流程和资源配置；自律能力，可根据自身状态和环境变化自主决策；自学习和自维护能力，通过学习不断优化性能并进行自我维护；同时强调整个制造环境的智能集成，将各种制造要素和系统有机整合。所以ABCD选项均正确。2.工业物联网的应用场景包括（）A.设备监控与管理B.生产过程优化C.供应链协同D.质量控制与追溯答案：ABCD解析：工业物联网可以实现对设备的实时监控和管理，及时发现设备故障和异常；通过对生产过程数据的采集和分析，优化生产流程；促进供应链各环节的协同，提高供应链的效率和灵活性；对产品质量进行监控和追溯，确保产品质量。所以ABCD选项都是工业物联网的应用场景。3.智能制造系统中的先进制造技术包括（）A.增材制造技术B.虚拟制造技术C.柔性制造技术D.绿色制造技术答案：ABCD解析：增材制造技术即3D打印技术，能实现个性化制造；虚拟制造技术通过计算机模拟生产过程，降低成本和风险；柔性制造技术可快速适应不同产品的生产需求；绿色制造技术注重减少对环境的影响，实现可持续发展。这些都属于智能制造系统中的先进制造技术。所以ABCD选项正确。4.工业机器人的应用领域有（）A.汽车制造B.电子制造C.食品加工D.物流仓储答案：ABCD解析：工业机器人在汽车制造中用于焊接、装配等工序；在电子制造中进行高精度的零件组装；在食品加工中实现物料搬运和包装；在物流仓储中完成货物的分拣和搬运等工作。所以ABCD选项都是工业机器人的应用领域。5.智能制造中的大数据来源包括（）A.设备传感器数据B.生产管理系统数据C.供应链数据D.市场销售数据答案：ABCD解析：设备传感器数据可以反映设备的运行状态；生产管理系统数据记录了生产过程的各种信息；供应链数据涉及原材料采购、物流配送等环节；市场销售数据能了解产品的市场需求和销售情况。这些都是智能制造中大数据的重要来源。所以ABCD选项正确。6.数字孪生在智能制造中的应用价值有（）A.产品设计优化B.生产过程监控与优化C.设备预测性维护D.供应链协同管理答案：ABCD解析：数字孪生可以在产品设计阶段通过虚拟模型进行优化；在生产过程中实时监控并优化生产流程；对设备进行预测性维护，减少停机时间；还能促进供应链各环节的协同管理。所以ABCD选项都是数字孪生在智能制造中的应用价值。7.工业4.0的关键技术支撑包括（）A.物联网B.云计算C.大数据D.人工智能答案：ABCD解析：物联网实现设备之间的互联互通和数据采集；云计算提供强大的计算和存储能力；大数据用于分析和挖掘有价值的信息；人工智能赋予系统自主学习和决策能力。这些都是工业4.0的关键技术支撑。所以ABCD选项正确。8.智能制造系统中的网络安全技术包括（）A.防火墙技术B.入侵检测技术C.加密技术D.访问控制技术答案：ABCD解析：防火墙技术用于阻止非法网络访问；入侵检测技术能实时监测网络中的异常行为；加密技术保障数据在传输和存储过程中的安全性；访问控制技术限制用户对系统资源的访问权限。这些都是智能制造系统中常用的网络安全技术。所以ABCD选项正确。9.以下哪些是智能制造中常用的自动化设备（）A.自动化生产线B.自动导引车（AGV）C.自动化立体仓库D.工业机器人答案：ABCD解析：自动化生产线可以实现产品的连续生产；自动导引车（AGV）用于物料的自动搬运；自动化立体仓库能高效存储和管理货物；工业机器人可完成各种生产任务。这些都是智能制造中常用的自动化设备。所以ABCD选项正确。10.智能制造对企业的影响包括（）A.提高生产效率B.降低生产成本C.提升产品质量D.增强企业竞争力答案：ABCD解析：智能制造通过自动化、智能化等手段提高生产效率，减少人工成本和资源浪费，从而降低生产成本；能够实时监控和控制生产过程，提升产品质量；最终增强企业在市场中的竞争力。所以ABCD选项都是智能制造对企业的影响。三、填空题1.智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有_、_、____等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。___自感知、自决策、自执行___2.工业物联网的三层架构包括_、_和____。___感知层、网络层、应用层___3.智能制造系统中的PLM是指____。___产品生命周期管理系统___4.工业机器人的运动控制方式主要有_和_两种。___点位控制、连续轨迹控制___5.智能制造中的大数据分析流程包括_、_、____和____。___数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化___6.数字孪生模型主要包括_、_和____。___物理模型、虚拟模型、连接模型___7.工业4.0的两大主题是_和_。___智能工厂、智能生产___8.智能制造系统中的网络拓扑结构常见的有_、_和____。___总线型、星型、环型___9.自动化生产线按节奏特性可分为_和_。___强制节拍生产线、自由节拍生产线___10.智能制造中的供应链管理强调_、_和____。___协同性、敏捷性、柔性___四、判断题1.智能制造就是实现生产过程的完全自动化，不需要人工干预。（）答案：×解析：智能制造虽然强调自动化和智能化，但并不意味着完全不需要人工干预。在一些复杂决策、创意设计、设备维护等方面，仍需要人的智慧和经验。所以本题说法错误。2.工业物联网只需要关注设备之间的通信，不需要考虑数据的安全问题。（）答案：×解析：工业物联网中数据的安全至关重要，因为涉及到企业的生产机密、设备运行状态等敏感信息。如果数据安全得不到保障，可能会导致生产中断、信息泄露等严重后果。所以本题说法错误。3.MES系统主要负责企业的资源规划和管理。（）答案：×解析：MES系统即制造执行系统，主要负责车间生产过程的管理和监控，而企业资源规划和管理是ERP系统的主要功能。所以本题说法错误。4.工业机器人的负载能力是指机器人能够承受的最大重量。（）答案：√解析：工业机器人的负载能力就是指其能够承受的最大重量，这是衡量工业机器人性能的一个重要指标。所以本题说法正确。5.大数据分析在智能制造中只用于生产过程的优化，对产品设计没有作用。（）答案：×解析：大数据分析在智能制造中不仅可以用于生产过程的优化，还可以通过对市场数据、用户反馈数据等的分析，为产品设计提供有价值的参考，实现产品的优化设计。所以本题说法错误。6.数字孪生技术只能应用于产品的设计阶段，不能用于生产过程和设备维护。（）答案：×解析：数字孪生技术可以应用于产品的全生命周期，包括设计阶段、生产过程和设备维护等。在生产过程中可以实时监控和优化，在设备维护中可以进行预测性维护。所以本题说法错误。7.工业4.0的实现只需要企业自身的努力，不需要与供应商和客户进行协同。（）答案：×解析：工业4.0强调企业与供应商、客户之间的协同，实现供应链的高效运作和产品的快速响应市场需求。只有通过协同合作，才能充分发挥工业4.0的优势。所以本题说法错误。8.智能制造系统中的网络安全技术只需要保障内部网络的安全，不需要考虑外部网络的威胁。（）答案：×解析：智能制造系统面临来自外部网络的各种威胁，如黑客攻击、病毒入侵等。因此，不仅要保障内部网络的安全，还要采取措施防范外部网络的威胁。所以本题说法错误。9.自动化生产线一旦建成，就不需要进行调整和优化。（）答案：×解析：随着市场需求的变化、产品的更新换代等，自动化生产线需要不断进行调整和优化，以提高生产效率和产品质量。所以本题说法错误。10.智能制造可以完全替代传统制造，传统制造将不再存在。（）答案：×解析：智能制造虽然是制造业的发展方向，但传统制造在一些特定领域仍有其存在的价值，如一些手工制作、小批量定制等。智能制造和传统制造将长期共存并相互补充。所以本题说法错误。五、简答题1.简述智能制造的内涵和特点。(1).内涵：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。它将人工智能、大数据、物联网等技术与制造技术深度融合，实现制造的智能化升级。(2).特点：自组织能力：能够根据生产需求自动调整生产流程和资源配置，实现生产的高效运行。自律能力：可根据自身状态和环境变化自主决策，实时优化生产过程。自学习和自维护能力：通过对数据的学习不断优化性能，同时能够自动检测和修复设备故障，减少停机时间。智能集成：强调整个制造环境的智能集成，将各种制造要素和系统有机整合，实现信息的共享和协同工作。柔性化：能够快速适应不同产品的生产需求，实现多品种、小批量生产。2.说明工业物联网在智能制造中的作用。(1).设备监控与管理：通过传感器实时采集设备的运行数据，实现对设备的远程监控和故障预警，提高设备的可靠性和利用率。(2).生产过程优化：对生产过程中的各种数据进行采集和分析，发现生产过程中的瓶颈和问题，及时进行调整和优化，提高生产效率和产品质量。(3).供应链协同：实现供应链各环节的信息共享和协同，优化库存管理，提高供应链的响应速度和灵活性。(4).质量控制与追溯：对产品质量进行实时监控和追溯，确保产品符合质量标准，提高客户满意度。(5).决策支持：为企业管理者提供全面、准确的数据支持，帮助他们做出科学的决策。3.简述MES系统的主要功能。(1).生产计划管理：接收ERP系统下达的生产计划，并将其分解为具体的生产任务，合理安排生产资源和生产时间。(2).生产过程监控：实时监控生产过程中的设备状态、工艺参数、物料消耗等信息，及时发现生产过程中的异常情况并进行处理。(3).质量管理：对产品质量进行实时监控和检验，记录质量数据，分析质量问题的原因，采取相应的改进措施。(4).物料管理：对物料的采购、入库、出库、配送等环节进行管理，确保物料的及时供应和合理使用。(5).设备管理：对设备的运行状态、维护保养、故障维修等进行管理，提高设备的可靠性和使用寿命。(6).人力资源管理：对生产人员的考勤、绩效、培训等进行管理，提高人员的工作效率和素质。(7).数据统计与分析：对生产过程中的各种数据进行统计和分析，生成各种报表和图表，为企业管理者提供决策支持。4.工业机器人的编程方式有哪些？各有什么特点？(1).示教编程：特点：操作人员通过手动操作机器人，记录下机器人的运动轨迹和姿态，然后机器人按照记录的信息重复执行任务。这种编程方式简单直观，不需要操作人员具备专业的编程知识，但编程效率较低，适用于简单的任务和小批量生产。(2).离线编程：特点：利用计算机软件在离线状态下进行机器人的编程和仿真。可以在不影响实际生产的情况下进行编程和调试，提高编程效率和质量。适用于复杂的任务和大批量生产，但需要操作人员具备一定的编程和计算机知识。(3).自主编程：特点：机器人通过自身的传感器和算法，自动感知环境和任务要求，自主生成运动轨迹和控制策略。这种编程方式具有较高的智能化水平，但技术难度较大，目前还处于研究和发展阶段。5.阐述数字孪生技术在智能制造中的应用场景和优势。(1).应用场景：产品设计优化：在产品设计阶段，通过创建数字孪生模型，对产品的性能、结构等进行虚拟仿真和优化，减少物理样机的制作次数，降低研发成本。生产过程监控与优化：实时监控生产过程中的各种数据，将物理生产过程与虚拟模型进行对比分析，及时发现生产过程中的问题并进行调整和优化，提高生产效率和产品质量。设备预测性维护：通过对设备的运行数据进行实时监测和分析，利用数字孪生模型预测设备的故障发生时间，提前进行维护和保养，减少设备停机时间和维修成本。供应链协同管理：创建供应链的数字孪生模型，实时监控供应链的物流、信息流和资金流，优化供应链的配置和运作，提高供应链的响应速度和灵活性。(2).优势：降低成本：通过虚拟仿真和优化，减少物理样机的制作和测试次数，降低研发和生产成本。提高效率：实时监控和优化生产过程，减少生产过程中的浪费和延误，提高生产效率。提升质量：对产品和生产过程进行实时监测和分析，及时发现和解决质量问题，提升产品质量。增强决策支持：为企业管理者提供全面、准确的信息，帮助他们做出科学的决策。实现创新：通过数字孪生模型进行创新设计和实验，推动产品和生产过程的创新发展。六、论述题1.结合实际案例，论述智能制造对企业转型升级的重要意义和实现途径。(1).重要意义：提高生产效率：以某汽车制造企业为例，引入智能制造系统后，通过自动化生产线和工业机器人的应用，实现了汽车零部件的快速装配和焊接，生产周期大幅缩短，生产效率显著提高。同时，智能制造系统能够实时监控生产过程，及时发现和解决生产中的问题，减少了生产停顿时间，进一步提高了生产效率。降低生产成本：该企业通过智能制造技术实现了对原材料和能源的精准管理。例如，利用物联网技术实时监测原材料的库存和使用情况，实现了按需采购和精准配送，减少了库存积压和浪费。此外，智能设备的节能优化功能降低了能源消耗，从而降低了生产成本。提升产品质量：智能制造系统能够对生产过程中的每一个环节进行严格监控和质量检测。在汽车生产中，通过高精度的传感器和检测设备，对零部件的尺寸、形状、性能等进行实时检测，确保产品符合高质量标准。同时，利用大数据分析技术对质量数据进行深入分析，找出质量问题的根源，采取针对性的改进措施，不断提升产品质量。增强企业竞争力：在市场竞争日益激烈的今天，智能制造使企业能够快速响应市场需求，实现个性化定制生产。该汽车制造企业可以根据客户的不同需求，快速调整生产方案，生产出满足客户个性化需求的汽车产品，从而提高了客户满意度和市场竞争力。(2).实现途径：加强信息化建设：企业需要建立完善的信息管理系统，包括ERP、MES、PLM等系统，实现企业内部信息的共享和协同。通过信息化手段，企业能够实时掌握生产、销售、库存等方面的信息，为决策提供有力支持。引入先进制造技术：如工业物联网、工业机器人、3D打印等先进制造技术。以工业物联网为例，企业可以通过传感器和网络技术，实现设备之间的互联互通和数据采集，为智能制造提供数据基础。工业机器人的应用可以提高生产的自动化和智能化水平，实现高效、精准的生产。培养和引进人才：智能制造需要既懂制造技术又懂信息技术的复合型人才。企业可以通过内部培训、与高校和科研机构合作等方式，培养和引进相关人才，为智能制造的实施提供人才保障。推动产业协同发展：企业应加强与供应商、客户等产业链上下游企业的合作，实现产业协同发展。通过建立供应链协同平台，实现信息共享和资源优化配置，提高整个产业链的效率和竞争力。开展试点示范项目：企业可以选择一些关键环节或生产线开展智能制造试点示范项目，积累经验，逐步推广。通过试点示范项目，企业可以验证智能制造技术的可行性和有效性，为全面实施智能制造奠定基础。2.分析智能制造面临的挑战和应对策略。(1).挑战：技术难题：智能制造涉及到人工智能、大数据、物联网等多种先进技术，这些技术的融合和应用还存在一定的技术难题。例如，数据的安全和隐私保护问题，如何确保在数据采集、传输和存储过程中的安全性和保密性；人工智能算法的可靠性和可解释性问题，如何保证人工智能决策的准确性和可理解性。人才短缺：智能制造需要既懂制造技术又懂信息技术的复合型人才，但目前这类人才相对短缺。企业难以招聘到合适的人才，同时内部员工的培训和转型也面临一定的困难。成本投入：实施智能制造需要大量的资金投入，包括设备购置、系统开发、人员培训等方面。对于一些中小企业来说，难以承担如此巨大的成本压力，从而限制了智能制造的推广和应用。标准不统一：目前智能制造领域的标准和规范还不够完善和统一，不同企业和系统之间的兼容性和互操作性较差。这给企业的智能制造实施带来了一定的困难，增加了系统集成和数据共享的成本。安全风险：智能制造系统的网络化和智能化程度不断提高，面临着来自网络攻击、数据泄露等方面的安全风险。一旦系统受到攻击，可能会导致生产中断、数据丢失等严重后果，给企业带来巨大的损失。(2).应对策略：加强技术研发：加大对智能制造关键技术的研发投入，鼓励企业、高校和科研机构开展产学研合作，共同攻克技术难题。政府可以出台相关政策，支持技术创新和研发。培养和引进人才：加强职业教育和高等教育中智能制造相关专业的建设，培养适应智能制造发展需求的专业人才。企业可以通过高薪招聘、内部培训等方式，吸引和留住优秀人才。降低成本：政府可以出台相关的财政补贴和税收优惠政策，减轻企业的成本负担。企业可以通过与供应商合作、采用租赁设备等方式，降低设备购置成本。同时，加强成本管理，提高资金使用效率。完善标准体系：加快制定和完善智能制造领域的标准和规范，推动企业之间的标准统一和互认。行业协会可以发挥协调作用，促进企业之间的合作和交流。强化安全保障：建立健全智能制造系统的安全保障体系，加强网络安全防护和数据加密技术的应用。企业可以定期进行安全评估和演练，提高应对安全风险的能力。同时，加强员工的安全意识培训，防止人为因素导致的安全事故。3.探讨工业4.0背景下供应链管理的变革和发展趋势。(1).变革：信息共享与协同增强：在工业4.0背景下，供应链各环节通过物联网、大数据等技术实现了信息的实时共享和交互。供应商、制造商、物流商和客户之间可以实时获取产品的生产进度、库存水平、物流状态等信息，从而实现更紧密的协同合作。例如，制造商可以根据客户的实时需求调整生产计划，供应商可以根据制造商的生产进度及时供应原材料。供应链可视化：借助信息技术，供应链的各个环节变得更加可视化。企业可以实时监控整个供应链的运作情况，及时发现和解决问题。例如，通过物流跟踪系统，企业可以实时了解货物的运输位置和状态，提前做好货物接收和配送的准备工作。智能化决策：大数据分析和人工智能技术的应用，使供应链管理能够实现智能化决策。企业可以根据历史数据和实时数据，预测市场需求、优化库存管理、选择最佳的物流路线等。例如，通过对销售数据的分析，企业可以预测不同地区的产品需求，合理安排库存和生产。个性化定制：工业4.0推动了制造业向个性化定制方向发展，供应链也需要适应这一变化。供应链需要具备快速响应和灵活调整的能力，能够根据客户的个性化需求，快速组织生产和配送。例如，服装企业可以根据客户的身材尺寸和设计要求，定制个性化的服装产品。绿色供应链兴起：随着环保意识的增强，绿色供应链成为工业4.0背景下的发展趋势。企业需要在供应链的各个环节考虑环境因素，采用环保材料、优化物流路线、减少能源消耗等。例如，一些企业开始采用可降解的包装材料，减少对环境的污染。(2).发展趋势：数字化转型加速：未来，供应链管理将进一步向数字化方向发展，更多的企业将采用数字化技术实现供应链的自动化和智能化。例如，区块链技术将用于保障供应链数据的安全和可信，实现供应链的全程追溯。供应链生态系统形成：企业将不再局限于自身的供应链管理，而是与上下游企业、合作伙伴共同构建供应链生态系统。在这个生态系统中，各方通过资源共享、优势互补，实现共同发展。例如，汽车制造商、零部件供应商和物流企业可以共同构建一个汽车供应链生态系统，实现协同创新和价值共创。供应链金融创新：为了解决供应链中中小企业的融资难题，供应链金融将不断创新。金融机构将与供应链核心企业合作，基于供应链的真实交易数据，为中小企业提供融资服务。例如，银行可以根据供应商的应收账款数据，为其提供应收账款质押融资。人工智能和机器学习广泛应用：人工智能和机器学习技术将在供应链管理中得到更广泛的应用，实现供应链的预测、优化和决策自动化。例如，通过机器学习算法，企业可以对市场需求进行更准确的预测，提高库存管理的效率。可持续发展成为主流：绿色供应链和可持续发展将成为未来供应链管理的主流趋势。企业将更加注重环境保护和社会责任，在供应链的各个环节实现可持续发展。例如，企业将采用可再生能源、推广循环经济模式，减少对环境的影响。4.阐述智能制造对制造业就业结构的影响及应对措施。(1).影响：就业岗位的替代：智能制造的发展使得一些重复性、规律性的工作岗位被自动化设备和机器人所替代。例如，在制造业的装配、焊接等环节，工业机器人的应用越来越广泛，导致这些岗位的就业需求减少。新兴岗位的产生：同时，智能制造也创造了一些新兴的就业岗位。例如，智能制造系统的开发、维护和管理岗位，需要具备信息技术和制造技术的复合型人才；工业数据分析、人工智能算法设计等岗位，对专业技术人才的需求也在增加。技能要求的提升：智能制造对从业人员的技能要求发生了很大的变化。传统的制造业岗位主要要求操作人员具备一定的手工技能和机械知识，而智能制造岗位则需要从业人员具备信息技术、数据分析、人工智能等方面的知识和技能。就业结构的调整：智能制造的发展将导致制造业就业结构从劳动密集型向技术密集型和知识密集型转变。从事简单体力劳动的人员比例将减少，而从事技术研发、管理和服务等工作的人员比例将增加。(2).应对措施：加强职业教育和培训：政府和企业应加大对职业教育和培训的投入，建立适应智能制造发展需求的职业教育体系。开设相关的专业和课程，培养智能制造领域的专业人才。例如，开展工业机器人操作与维护、智能制造系统集成等方面的培训课程。推动在职人员转型：企业应鼓励和支持在职人员进行技能提升和转型。通过内部培训、在线学习等方式，帮助员工掌握新的技能和知识，适应智能制造的发展需求。例如，企业可以组织员工参加智能制造技术培训，提高员工的数字化和智能化技能水平。促进跨学科人才培养：高校和科研机构应加强跨学科人才的培养，打破传统学科之间的界限。培养既懂制造技术又懂信息技术的复合型人才，满足智能制造对人才的需求。例如，开设智能制造工程、工业互联网等跨学科专