工业自动化智能制造系统解决方案

工业自动化智能制造系统解决方案

第一章工业自动化智能制造系统概述...............................................2

1.1工业自动化智能制造系统简介..............................................2

1.2智能制造系统的发展趋势..................................................2

第二章智能感知与检测技术........................................................3

2.1智能传感器技术...........................................................3

2.1.1智能传感器的分类.......................................................3

2.1.2智能传感器的关键技术..................................................3

2.2机器视觉技术.............................................................4

2.2.1机器视觉系统的组成...................................................4

2.2.2机器视觉的关健技术...................................................4

2.3智能检测技术.............................................................4

2.3.1智能检测技术的分类.....................................................4

2.3.2智能检测技术的关键技术................................................4

第三章智能控制与执行系统........................................................5

3.1工业控制技术.............................................................5

3.1.1控制系统架构...........................................................5

3.1.2控制算法...............................................................5

3.1.3运动规划与路径规划.....................................................5

3.2数控系统与PLC............................................................5

3.2.1数控系统...............................................................6

3.2.2PLC.....................................................................6

3.2.3数控系统与PLC的融合..................................................6

3.3智能执行器技术...........................................................6

3.3.1电机驱动技术..........................................................6

3.3.3控制策略与算法.........................................................6

3.3.4系统集成与优化.........................................................6

第四章信息化管理平台............................................................7

4.1制造执行系统（MES）.....................................................7

4.2企业资源规划（ERP）.....................................................7

4.3数据采集与监控...........................................................8

第五章智能调度与优化............................................................8

5.1生产调度算法............................................................8

5.2能源管理与优化...........................................................8

5.3设备维护与预测性维修....................................................9

第六章智能制造系统集成..........................................................9

6.1系统集成技术.............................................................9

6.2互联互通标准与协议......................................................10

6.3工业大数据应用..........................................................10

第七章人工智能与机器学习.......................................................11

7.1机器学习算法...........................................................11

7.2深度学习技术...........................................................12

7.3人工智能应用案例........................................................12

第八章安全与可靠性.............................................................13

8.1安全防护技术...........................................................13

8.2故障诊断与预测..........................................................13

8.3系统可靠性评估..........................................................13

第九章智能制造系统的实施与推广.................................................14

9.1项目管理与实施策略.....................................................14

9.2技术培训与人才储备.....................................................14

9.3政策法规与产业环境.....................................................15

第十章未来发展趋势与挑战.......................................................15

10.1智能制造系统的发展方向................................................15

10.2面临的挑战与应对策略..................................................16

10.3产业创新与应用前景....................................................16

第一章工业自动化智能制造系统概述

1.1工业自动化智能制造系统简介

工业自动化智能制造系统是指将自动化技术与人工智能、大数据、云计算、

物联网等新一代信息技术相结合，应用于制造业的各个环节，以提高生产效率、

降低成本、优化资源配置和提升产品质量为目标的一体化系统。该系统通过实时

监控、智能调度、自动控制等功能，实现对生产过程的智能化管理，从而实现制

造业的高效、绿色、可持续发展。

工业自动化智能制造系统主要包括以下几个关键部分：

（1）感知层：通过传感器、摄像头等设备收集生产过程中的各种信息，为

后续处理提供数据支持。

（2）网络层：利用工业以太网、无线通信等技术，将感知层收集到的数据

传输至控制层和决策层。

（3）控制层：根据上层指令，对生产设备进行实时控制，保证生产过程的

稳定运行。

（4）决策层：通过大数据分析和人工智能算法，对生产数据进行处理，最

优的生产方案。

（5）应用层：将智能制造系统应用于实际生产过程中，实现生产自动化、

智能化。

1.2智能制造系统的发展趋势

科技的不断进步，智能制造系统的发展呈现出以下趋势：

(1)高度集成：未来智能制造系统将实现各个层次的高度集成，形成一个

完整的生态系统，实现信息流、物流、资金流的全面融合。

(2)个性化定制：智能制造系统将能够根据市场需求和客户需求，实现大

规模个性化定制，提高生产效率和产品质量。

(3)智能决策：通过人工智能算法和大数据分析，智能制造系统将具备更

强的决策能力，为企业提供更为精准的生产方案。

(4)网络化协同：智能制造系统将实现与互联网的深度融合，实现企业内

外部资源的优化配置，提高协同创新能力。

(5)绿色制造：智能制造系统将注重绿色环保，通过优化生产过程和资源

配置，降低能源消耗和污染物排放。

(6)安全可靠：智能制造系统将注重安全性和可靠性，保证生产过程的稳

定运行，降低生产风险。

(7)跨界融合：智能制造系统将与其他领域技术(如5G、边缘计算等)相

互融合，推动制造业向更高水平发展。

第二章智能感知与检测技术

2.1智能传感器技术

智能传感器技术是工业自动化智能制造系统中的关键组成部分，其主要功能

是实现各种物理量、化学量、生物量的实时监测与控制。智能传感器具有高精度、

高可靠性、低功耗、小型化等特点，能够在复杂环境下稳定工作。

2.1.1智能传感器的分类

智能传感器按照感知对象的不同，可以分为以下几类：

(1)物理传感器：如温度传感器、压力传感器、湿度传感器、流量传感器

等；

(2)化学传感器：如气体传感器、湿度传感器、离子传感器等；

(3)生物传感器：如酶传感器、微生物传感器、免疫传感器等；

(4)光学传感器：如光电传感器、光纤传感器等；

(5)声学传感器：如超声波传感器、麦克风传感器等。

2.1.2智能传感器的关键技术

（1）传感器材料：采用新型材料，提高传感器的灵敏度、稳定性和选摇性;

（2）信号处理技术：利用数字信号处理技术，提高传感器输出信号的准确

度和可靠性；

（3）网络通信技术：通过无线或有线网络实现传感器与控制系统之间的数

据传输；

（4）软件算法：开发具有自适应、自学习、自诊断等功能的智能算法。

2.2机器视觉技术

机器视觉技术是利用计算机分析和处理图像信息，实现对客观世界中的物

体、场景进行识别、定位、测量等操作的技术。在工业自动化智能制造系统中，

机器视觉技术具有重要的应用价值。

2.2.1机器视觉系统的组成

（1）图像获取设备：包括摄像头、图像采集卡等：

（2）图像处理设备：包括计算机、图像处理软件等；

（3）执行设备：如、自动化设备等；

（4）控制系统：实现对整个视觉系统的控制与调度。

2.2.2机器视觉的关键技术

（1）图像预处理：包括图像增强、去噪、边缘检测等；

（2）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征信息；

（3）目标识别与定位：识别图像中的目标物体，并确定其位置.；

（4）三维重建：利用多个视角的图像信息，重建物体的三维结构；

（5）深度学习算法：通过训练神经网络，提高视觉系统的识别能力。

2.3智能检测技术

智能检测技术是指利用计算机、通信、传感器等技术，对生产过程中的各种

参数进行实时监测、分析、处理，以保证生产过程的稳定性和产品质量。

2.3.1智能检测技术的分类

（1）在线检测技术：对生产过程中的实时数据进行监测和分析；

（2）离线检测技术：对生产后的产品进行质量检测；

（3）预测性检测技术：通过对历史数据的分析，预测未来可能出现的问题。

2.3.2智能检测技术的关键技术

(1)数据采集与处理.：实现生产过程中各种参数的实时采集和处理；

(2)故障诊断与预测：通过对采集到的数据进行分析，诊断系统故障并预

测未来可能发生的问题：

(3)优化控制策略：根据检测到的数据，调整生产过程中的控制参数，实

现优化控制；

(4)信息融合技术：将多种检测手段获取的信息进行融合，提高检测的准

确性和可靠性。

第三章智能控制与执行系统

3.1工业控制技术

工业控制技术是工业自动化智能制造系统中的核心组成部分。其主要功能是

实现的精确运动控制，保证其在复杂环境下的作业效率与安全性。以下从几个方

面介绍丁业控制技术：

3.1.1控制系统架构

工业控制系统通常采用分层架构，包括硬件层、软件层、管理层和用户层。

硬件层主要包括传感器、执行器、控制器等；软件层包括控制算法、运动规划、

路径规划等；管理层负责协调各层次之间的信息交互；用户层则提供人机交互界

面。

3.1.2控制算法

工业控制算法主要包括P1D控制、模糊控制、神经网络控制等。P1D控制算

法简单易行，适用于大多数工业场景；模糊控制具有较强的鲁棒性，适用于非线

性系统；神经网络控制则具有较强的自适应性和学习能力，适用于复杂环境下的

运动控制。

3.1.3运动规划与路径规划

运动规划与路径规划是工业控制技术中的关键环节。运动规划主要解决从一

点到另一点的运动轨迹问题，包括直线插补、圆孤插补等；路径规划则关注在作

业过程中避开障碍物、优化作业路径等问题。

3.2数控系统与PLC

数控系统(NumericalControlSystem)和可编程逻辑控制器(Programmable

LogicController,PLC)是工业自动化智能制造系统中常用的控制设备。

3.2.1数控系统

数控系统是一种采用计算机控制的自动化机床，其核心是数控装置。数控系

统具有高精度、高效率、高可靠性和易于操作等特点。其主要组成部分包括数控

装置、伺服驱动系统、反馈系统等。

3.2.2PLC

PLC是一种广泛应用于工业自动化领域的通月控制器，其主要功能是实现生

产过程的自动控制。PLC具有编程灵活、易于扩展、抗干扰能力强等特点。其主

要组成部分包括处理单元(CPU)、输入/输出模块、电源模块等。

3.2.3数控系统与PLC的融合

工业自动化技术的发展，数控系统与PLC之间的融合越来越紧密。，数控系

统可以采用PLC作为底层控制器，实现更灵活的控制系统；另，PLC可以集成数

控功能，实现更高效的生产过程控制0

3.3智能执行器技术

智能执行器技术是工业自动化智能制造系统中实现精确控制的关键环节。以

下从几个方面介绍智能执行器技术：

3.3.1电机驱动技术

电机驱动技术是智能执行器技术的核心部分。主要包括伺服电机、步进电机、

直线电机等。伺服电机具有高精度、高速度、低噪音等特点，适用于高精度控制

场景；步进电机具有低成本、易于控制等特点，适用于低精度控制场景；直线电

机则适用于高速、高精度直线运动控制。

(3).3.2传感器技术

传感器技术是智能执行器技术的重要组成部分。传感器能够实时监测执行器

的状态，为控制系统提供反馈信号。常见的传感器包括位移传感器、速度传感器、

力传感器等。

3.3.3控制策略与算法

智能执行器技术中的控制策略与算法主要包书PID控制、模糊控制、神经网

络控制等。通过合理的控制策略与算法，可以实现对执行器的精确控制，提高系

统的功能。

3.3.4系统集成与优化

系统集成与优化是智能执行器技术发展的关键环节。通过将各种智能执行器

技术与控制系统、传感器等技术进行集成，实现整个系统的优化，提高生产效率

和产品质量。

第四章信息化管理平台

在现代工业自动化智能制造系统中，信息化管理平台是提升生产效率、优化

资源配置、加强过程监控的关键环节。本章将重点介绍制造执行系统（MES）、企

业资源规划（ERP）以及数据采集与监控三个方面的内容。

4.1制造执行系统（MES）

制造执行系统（MES）是连接生产计划与实际生产过程的关键环节，其主要

功能如下：

（1）生产调度：MES根据生产计划对生产资源进行动态调度，保证生产任

务按时完成C

（2）生产跟踪：MES实时跟踪生产进度，为生产管理者提供准确的生产数

据。

（3）质量控制：MES对生产过程中的质量控制数据进行实时采集，及时发

觉问题并采取措施。

（4）设备管理：MES对生产设备进行实时监控，提高设备利用率。

（5）物料管理：MES对物料库存进行实时监控，保证物料供应与生产需求

相匹配。

4.2企业资源规划（ERP）

企业资源规划（ERP）是一种集成了企业内部所有资源的管理信息系统，其

主要功能如下：

（1）财务管理：ERP对企业的财务活动进行统一管理，提高财务管理效率。

（2）人力资源管理：ERP对员工信息、薪资、福利等进行统一管理，优化

人力资源配置。

（3）供应链管理：ERP对供应商、客户以及物流等信息进行整合，降低供

应链成本。

（4）生产管理：ERP对生产计划、生产进度、物料需求等进行统一管理，

提高生产效率。

（5）项目管理.：ERP对项目进度、成本、风险等进行实时监控，保证项目

顺利进行。

4.3数据采集与监控

数据采集与监控是工业自动化智能制造系统中不可或缺的部分，其主要功能

如下：

（1）数据采集：通过传感器、控制器等设备，实时采集生产过程中的各类

数据，如温度、湿度、压力等。

（2）数据传输：将采集到的数据传输至信息化管理平台，为后续分析和处

理提供基础数据。

（3）数据存储：将采集到的数据存储至数据库中，便于进行历史数据分析。

（4）数据分析：对采集到的数据进行分析，发觉生产过程中的问题，为优

化生产提供依据.

（5）数据监控：通过实时监控生产过程中的数据，及时发觉问题并采取措

施，保证生产过程的稳定。

（6）报警与预警：当生产过程中出现异常时，系统自动发出报警或预警，

提醒操作人员采取相应措施。

通过上述功能，数据采集与监控为工业自动化智能制造系统提供了实时、准

确的数据支持，为生产过程的优化提供了有力保障。

第五章智能调度与优化

5.1生产调度算法

生产调度算法是工业自动化智能制造系统的核心组成部分，其目标是在满足

生产计划的前提下，实现生产资源的最优配置和调度。当前，常用的生产调度算

法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法通过模拟自然界中的生物

进化、蚁群寻路等过程，实现生产任务的高效分配。

在生产调度算法中，首先需要对生产任务进行建模，包括任务类型、任务优

先级、任务处理时间等。根据生产资源的状态，如设备可用性、人员安排等，制

定生产调度策略。通过算法求解，得到最优的生产调度方案。

5.2能源管理与优化

能源管理与优化是工业自动化智能制造系统的重要组成部分，旨在降低能源

消耗、提高能源利用效率，从而降低生产成本。能源管理与优化主要包括以下几

个方面：

(1)能源监测与数据分析：通过安装能源监测设备，实时采集生产过程中

的能源数据，包括电力、燃气、蒸汽等。对采集到的数据进行处理和分析，为能

源管理与优化提供依据。

(2)能源需求预测：根据历史能源数据，结合生产计划、设备运行状态等

因素，预测未来一段时间内的能源需求，为能源优化提供参考

(3)能源调度与优化：根据能源需求预测结果，制定能源调度策略，实现

能源在不同生产环节、不同设备之间的合理分配。同时通过优化设备运行参数、

调整生产计划等手段，降低能源消耗。

5.3设备维护与预测性维修

设备维护与预测性维修是T业自动化智能制造系统的重要组成部分，其目标

是通过科学的管理和维护手段，保证设备正常运行，降低故障率，延长设备寿命。

(1)设备状态监测与评估：通过安装传感器、执行器等设备，实时采集设

备运行数据，包括温度、振动、电流等。对采集到的数据进行处理和分析，评估

设备运行状态。

(2)故障诊断与预测：根据设备运行数据，运用故障诊断技术，识别设备

潜在故障。结合设备历史故障数据，预测设备未来故障发展趋势。

(3)设备维护与预测性维修：根据故障诊断和预测结果，制定设备维护策

略，实现设备的预测性维修。通过定期维护、更换易损件等手段，降低设备故障

率，提高生产效率。

通过设备维护与预测性维修，企业可以降低设备维修成本，提高设备可靠性,

保证生产过程的稳定运行。

第六章智能制造系统集成

6.1系统集成技术

工业自动化技术的不断发展，系统集成技术在智能制造领域扮演着的角色。

系统集成技术主要指将多个分散的子系统通过一定的技术手段整合为一个协同

工作的整体，以提高生产效率、降低成本和优化资源配置。

系统集成技术包括以下几个方面:

(1)硬件集成：将各种自动化设备、传感器、执行器等硬件设备通过物理

连接或网络连接形成一个统一的硬件平台，实现设备之间的信息交互和数据共

早。

(2)软件集成：将不同来源的软件系统、应用程序和数据集成到一个统一

的平台上，实现软件之间的互联互通和协同工作。

(3)网络集成：通过构建企业内部网络、外部网络及互联网等多种网络环

境，实现设备、系统和人员之间的实时信息传递。

(4)数据集成：对来自不同子系统的数据进行清洗、转换和整合，形成统

一的数据格式，为后续的数据分析和决策提供支持。

(5)功能集成：将各个子系统的功能进行整合，形成一个完整的生产流程,

实现生产过程的自动化、智能化和协同化。

6.2互联互通标准与协议

为实现不同设备、系统和平台之间的互联互通，制定一系列统一的标准与协

议。以下为几种常见的互联互通标准与协议：

(1)工业以太网：工业以太网是一种适用于工业现场的通信协议，具有高

速、稳定、可靠的特点，广泛应用于工业自动化领域。

(2)Modbus：Modbus是一种串行通信协议，用于连接工业设备，支持多

种通信介质，如串行线、以太网等。

(3)OPCUA：OPCUA(OpenPlatformCommunicationsUnified

Architecture)是一种跨平台的、面向对象的通信协议，适用于工业自动化、物

联网等领域。

(4)Profinet：Profinet是一种基于以太网的工业通信协议，支持实时

通信和分布式自动化系统。

(5)CAN：CAN(Controllei,Area.Network)是一种用丁汽车和工业自动

化领域的串行通信协议，具有高抗干扰性和可靠性。

6.3工业大数据应用

工业大数据是指工业生产过程中产生的海量数据，包括设备运行数据、生产

数据、质量数据等。通过对工业大数据的分析和挖掘，可以为智能制造提供有力

支持。

以下是工业大数据在智能制造系统中的应用：

（1）设备故障预测：通过对设备运行数据的实时监测和分析，预测设备可

能出现的故障，实现故障的提前预警和预防性维担。

（2）生产过程优化：通过对生产数据的分析，发觉生产过程中的瓶颈和问

题，优化生产流程，提高生产效率。

（3）质量控制：通过对质量数据的挖掘，找出产品质量问题，优化生产工

艺，降低不良品率。

（4）能源管理：通过分析能源消耗数据，发觉能源浪费环节，实现能源的

合理分配和利用。

（5）供应链协同：通过对供应链数据的分析，优化供应链结构，提高供应

链协同效率。

（6）客户需求预测：通过对市场数据和客户需求的分析，预测未来市场需

求，为企业决策提供支持。

第七章人工智能与机器学习

7.1机器学习算法

工业自动化智能制造系统的发展，机器学习算法在其中的应用日益广泛。机

器学习算法是指通过从数据中学习，使计算机自动获取知识或技能的方法。在工

业自动化领域，常见的机器学习算法包括以下儿种：

（1）线性回归：线性回归是一种预测连续值的算法，适用于处理输入与输

出之间存在线性关系的问题。在工业自动化中，线性回归可用于预测生产过程中

的各项参数，如温度、压力等。

（2）逻辑回归：逻辑回归是一种分类算法，适用于处理二分类问题。在工

业自动化中，逻辑回归可用于识别不良品、故障诊断等场景。

（3）决策树：决策树是一种基丁树结构的分类与回归算法，通过递归分割

数据集，构建一棵树来进行决策。决策树在工业自动化中可用于分类和预测生产

过程中的各项参数。

（4）支持向量机（SVM）：支持向量机是一种二分类算法，通过找到一个最

优的超平面，将数据集分为两类。SYM在工业自动化中可用于故障诊断、分类等

场景。

(5)神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的算法，具有强大的

非线性拟合能力。在工业自动化中，神经网络可用于预测、分类、聚类等任务。

7.2深度学习技术

深度学习技术是机器学习的一个重要分支，其核心思想是通过构建多层的神

经网络模型，实现对复杂数据的自动特征提取和表示。以下几种深度学习技术在

工业自动化中具有广泛应用：

(1)卷积神经网络(CNN)：卷积神经网络是一种局部感知、端到端的神经

网络结构，适用于处理图像、语音等数据。在工业自动化中，CNN可用于图像识

别、缺陷检测等任务。

(2)循环神经网络(RNN)：循环神经网络是一种具有循环结构的神经网络,

适用于处理序列数据。在工业自动化中，RNN可用于时间序列分析、故障预测等

场景C

(3)长短期记忆网络(LSTM)：长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络,

具有较好的长时记忆能力。在工业自动化中，LSTM可用于时间序列预测、故障

诊断等任务。

(4)对抗网络(GAN)：对抗网络是一种由器和判别器组成的神经网络，适

用于新数据。在工业自动化中，GAN可用于数据增强、故障模拟等场景。

7.3人工智能应用案例

以下是一些工业自动化领域的人工智能应用案例：

(1)智能故障诊断：通过机器学习算法，对生产过程中的数据进行分析，

实现对设备故障的自动诊断和预警。

(2)智能优化调度：利用深度学习技术，对生产过程中的各项参数进行优

化，提高生产效率。

(3)智能质量检测：采用图像识别技术，对产品进行实时质量检测，保证

产品质量。

(4)智能仓储物流：通过无人驾驶车辆、智能货架等设备，实现仓储物流

的自动化和智能化。

(5)智能运维：利用机器学习算法，对设备运行状态进行实时监测，预测

设备寿命，降低维修成本。

（6）智能决策支持：通过数据挖掘和分析，为企业提供有针对性的决策建

议，提高企业竞争力。

第八章安全与可靠性

8.1安全防护技术

工业自动化智能制造系统的安全防护技术主要包括物理安全、网络安全和功

能安全三个方面。

物理安全方面，系统需要采取有效的防尘、防水、防震等措施，保证设备在

恶劣环境下仍能正常运行。同时对于关键设备，应设置防护装置，如限位开关、

紧急停止按钮等，以防止设备在异常情况下造成伤害。

网络安全方面，工业自动化智能制造系统应采用防火墙、入侵检测系统等安

全设备，保障系统与外部网络的隔离。还需对系统进行定期安全检查，及时修复

安全漏洞，防止黑客攻击C

功能安全方面，系统需遵循相关安全标准，如ISO13849.1EC61508等，

保证在异常情况下，系统能够自动进入安全状态，降低风险。

8.2故障诊断与预测

故障诊断与预测是工业自动化智能制造系统安全与可靠性的关键环节。系统

应采用以下方法进行故障诊断与预测：

（1）基于信号处理的故障诊断方法：通过分析设备运行过程中产生的信号，

如振动、噪声、温度等，判断设备是否存在故障。

（2）基于模型的故障诊断方法：建立设备运行模型，将实时数据与模型进

行对比，发觉异常情况，实现故障诊断。

（3）基于数据挖掘的故障预测方法：通过分析历史数据，挖掘出设备放障

的潜在规律，从而实现故障预测。

（4）基于人工智能的故障诊断与预测方法：采用神经网络、支持向量机等

人工智能技术，对设备运行数据进行处理，实现故障诊断与预测。

8.3系统可靠性评估

工业自动化智能制造系统的可靠性评估是对系统在规定时间和条件下完成

规定功能的概率进行评估。系统可靠性评估主要包括以下内容：

（1）设备可靠性评估：对系统中的关键设备进行可靠性评估，包括设备的

故障率、寿命周期等指标。

(2)软件可靠性评估：对系统软件进行可靠性评估，包括软件的缺陷密度、

故障恢复能力等指标。

(3)系统级可靠性评估：综合考虑设备、软件、操作人员等因素，对整个

系统的可靠性进行评估。

(4)可靠性增长分析：通过对系统运行过程中故障数据的收集和分析，评

估系统可靠性的增长趋势。

系统可靠性评估的方法包括故障树分析、可靠性框图分析、蒙特卡洛仿真等。

通过对系统可靠性进行评估，可以为系统优化和故隙预防提供依据。

第九章智能制造系统的实施与推广

9.1项目管理与实施策略

在智能制造系统的实施过程中，项目管理与实施策略C为保证项目顺利推进,

企业应制定以下策略：

(1)明确项目目标：在项目启动阶段，明确智能制造系统的目标、范围和

预期效果，以便为项目实施提供清晰的方向。

(2)组建专业团队：组建一支具备丰富经验和技术实力的项目团队，保证

项目在技术、管理和协调方面得到有效支持。

(3)制定实施计划：根据项目目标和实际情况，制定评细的实施计划，包

括项目进度、资源分配、风险评估等。

(4)阶段划分与冬制：将项目划分为若干阶段，每个阶段设立明确的目标

和验收标准，保证项目按计划推进。

(5)沟通与协作；加强项目团队内部及与相关方的沟通与协作，保证项目

信息的准确传递和问题的高效解决。

9.2技术培训与人才储备

智能制造系统的实施需要大量具备相关技能的人才。以下措施有助于技术培

训与人才储备：

(1)内部培训：针对企业内部员工，开展智能制造相关技术的培训，提高

员工的技术水平和应用能力。