毕业论文结题报告

毕业论文结题报告一.摘要

在全球化与数字化交织的背景下，传统制造业面临转型升级的迫切需求。本研究以某中型机械制造企业为案例，通过混合研究方法，系统分析了其在智能制造转型过程中的战略实施路径与绩效表现。案例企业依托工业互联网平台与人工智能技术，构建了柔性生产系统与预测性维护体系，实现了生产效率与产品质量的双重提升。研究发现，智能制造转型需以数据驱动为核心，通过优化生产流程与供应链协同，降低运营成本并增强市场竞争力。此外，企业需重视组织变革与人才培养，以适应技术变革带来的结构性调整。研究结果表明，智能制造转型不仅是技术层面的革新，更是管理模式的深度重塑，其成功关键在于战略协同、资源整合与文化适应。基于此，本文提出智能制造转型应遵循“技术-管理-组织”三维协同框架，为同类企业提供实践参考与理论支持。

二.关键词

智能制造；工业互联网；生产效率；组织变革；数字化转型

三.引言

当前，全球经济格局正经历深刻变革，以人工智能、大数据、云计算为代表的新一代信息技术加速渗透至各行各业，推动传统产业向数字化、智能化方向加速转型。在此背景下，制造业作为国民经济的支柱产业，其转型升级不仅关系到产业竞争力，更对国家经济安全与社会发展产生深远影响。然而，多数制造企业在智能化转型过程中面临技术整合难度大、管理模式不适应、员工技能结构失衡等多重挑战，导致转型效果不达预期甚至陷入“数字化陷阱”。

智能制造作为制造业与信息技术的深度融合范式，通过构建智能化生产系统与网络，实现生产过程的自动化、精准化与高效化，已成为全球制造业竞争的新焦点。国际经验表明，成功实施智能制造的企业能够在生产效率、产品质量、响应速度等方面获得显著优势。例如，德国“工业4.0”战略通过推进信息技术与实体经济的深度融合，显著提升了制造业的核心竞争力；而美国“先进制造业伙伴计划”则依托数据驱动与平台化技术，重塑了全球产业链分工格局。反观国内，尽管政策层面高度重视智能制造发展，但企业实践仍呈现碎片化、同质化特征，尤其在技术路径选择、组织模式创新、生态系统构建等方面存在明显短板。

以本研究关注的某中型机械制造企业为例，该企业成立于上世纪90年代，长期依赖传统生产模式，产品以中低端市场为主。随着劳动力成本上升与市场需求升级，企业面临产能利用率低、技术创新不足、客户定制化响应慢等突出问题。2018年起，该企业开始引入工业互联网平台，逐步部署智能传感器、数字孪生系统与预测性维护技术，尝试构建智能制造示范工厂。转型初期，企业通过自动化生产线改造，实现了基础工序的智能化替代；随后，借助大数据分析技术，优化了生产排程与库存管理；最终，通过构建云协同平台，实现了与上下游企业的数据共享与业务协同。然而，在转型过程中，企业也暴露出数据孤岛、员工技能短缺、组织决策机制僵化等问题，导致部分智能化投入未能产生预期效益。

上述实践表明，智能制造转型并非简单的技术叠加，而是涉及技术、管理、组织、文化等多维度的系统性变革。现有研究多聚焦于某单一技术维度（如工业机器人、物联网）或宏观政策分析，缺乏对企业转型全流程的动态考察与综合评估。特别地，在技术选择与商业模式重构之间、在效率提升与组织适应性之间，企业往往面临两难抉择。因此，本研究试图通过深入剖析该案例企业的转型实践，揭示智能制造转型成功的关键驱动因素与内在逻辑，并探索可推广的实践路径。

基于此，本研究提出以下核心研究问题：1）智能制造转型过程中，企业应如何平衡技术投入与管理创新？2）在技术驱动下，传统制造企业的组织架构与人力资源体系应如何重构？3）企业如何通过价值链协同，构建可持续的智能制造生态系统？围绕这些问题，本文将采用案例研究法，结合定量数据与定性访谈，系统分析该企业智能制造转型的战略决策、实施路径与绩效表现，重点考察技术采纳、流程再造、组织调整三者的互动关系。研究假设如下：智能制造转型成效显著的企业，通常具备数据驱动的决策机制、敏捷灵活的组织架构以及开放协同的生态意识。

本研究的理论意义在于，通过构建“技术-管理-组织”三维协同分析框架，弥补现有研究的碎片化缺陷，深化对智能制造转型复杂性的认知；实践意义在于，为制造业企业提供可操作的转型参考，帮助企业在技术选择、组织调整、生态构建等方面做出科学决策，避免转型风险。同时，研究结论亦可为政府制定智能制造扶持政策提供依据，推动产业政策从“普惠式”向“精准化”转型。

四.文献综述

制造业数字化转型与智能制造已成为全球学术研究的热点议题。早期研究主要关注自动化技术对生产效率的影响，如Schmidt（2003）通过实证分析证实，自动化投入能够显著降低制造成本并提升生产稳定性。随着信息技术的演进，研究视角逐渐转向数字化与网络化技术。Vandermerwe&Rada（2000）提出“信息物理系统（CPS）”概念，强调计算、通信与控制技术的深度融合，为智能制造奠定了理论基础。此后，学者们围绕工业互联网、大数据分析、人工智能等关键技术展开深入探讨。例如，Kritzingeretal.（2006）构建了智能制造成熟度模型，将企业转型过程划分为基础自动化、集成自动化、网络化自动化与智能化自动化四个阶段，为评估转型进程提供了框架。

在战略层面，Porter（2011）提出“高级制造”范式，主张企业通过数字化技术重构价值链，实现从产品制造商向解决方案提供商的转型。Kearney（2018）则基于对全球制造业企业的调研，总结出数字化转型的成功关键要素，包括领导力决心、跨部门协同、客户导向与文化变革。然而，现有研究多侧重于宏观层面或技术维度，对转型过程中组织适应性的探讨相对不足。特别地，在技术快速迭代背景下，企业如何调整组织架构、优化业务流程、重塑员工技能体系，仍是亟待解决的理论与实践问题。

关于技术采纳路径，Teece（1998）的动态能力理论强调企业整合、构建与重构内外部资源以应对环境变化的能力，为智能制造转型提供了理论解释。Davenport&Prusak（2000）则指出，数据作为核心生产要素，其有效利用是企业数字化转型的关键。近年来，部分学者开始关注特定技术在制造业的应用效果。例如，Chenetal.（2019）通过实证研究发现，工业互联网平台的应用能够显著提升供应链协同效率，但平台功能模块与企业需求的匹配度存在显著影响。类似地，Guptaetal.（2020）发现，人工智能在预测性维护中的应用效果依赖于传感器数据的精度与算法模型的鲁棒性。这些研究揭示了技术采纳的情境依赖性，但缺乏对企业如何根据自身条件选择合适技术组合的系统性分析。

在组织变革层面，Liedtka（2018）提出“适应性组织”概念，强调企业需建立敏捷决策机制与柔性资源配置体系以应对不确定性。Barteletal.（2018）通过跨国调研发现，数字化转型成功的企业往往具备更强的学习型组织特征，员工参与度与知识共享水平显著高于传统企业。然而，部分研究指出，组织变革并非线性过程，而是充满冲突与妥协的动态博弈。例如，Klein（2016）基于组织变革理论，分析指出技术驱动下的结构调整易引发员工抵触，企业需通过沟通、培训与激励措施缓解变革阻力。但现有研究对组织变革与技术创新的互动机制仍缺乏深入探讨，特别是如何平衡技术效率与组织公平性问题。

尽管现有研究积累了丰富成果，但仍存在以下研究空白：1）缺乏对技术采纳、流程再造、组织调整三者动态协同机制的系统性分析；2）现有转型模型多基于发达经济体经验，对发展中国家制造业的适用性有待验证；3）现有研究较少关注中小制造企业在资源约束下如何实现“精益化”转型。此外，关于智能制造转型中的价值创造逻辑，现有研究多强调效率提升，但对商业模式创新与生态体系构建的探讨相对薄弱。这些不足为本研究的开展提供了理论空间与实践价值。

五.正文

本研究以某中型机械制造企业（以下简称“J公司”）为案例，深入剖析其智能制造转型实践，旨在揭示转型过程中的关键驱动因素、实施路径及绩效表现。研究采用混合研究方法，结合定量数据分析与定性深度访谈，以实现研究目的。

5.1研究设计

5.1.1案例选择与背景介绍

J公司成立于1995年，主要从事中型机械设备的研发、生产和销售，产品广泛应用于建筑、能源等行业。公司员工约800人，年产值约5亿元。在传统制造业转型升级的大背景下，J公司于2017年启动智能制造转型项目，计划投入约2亿元建设智能工厂，并引入工业互联网平台、人工智能、大数据分析等先进技术。

5.1.2研究方法

本研究采用多阶段案例研究方法，具体包括：

1）文献研究：通过查阅国内外相关文献，构建智能制造转型理论框架，明确研究问题和假设。

2）数据收集：采用定量和定性相结合的数据收集方法。定量数据包括公司财务报表、生产数据、员工调查问卷等；定性数据通过半结构化访谈获得，访谈对象包括公司高层管理人员、生产部门负责人、一线员工等。

3）数据分析：定量数据采用描述性统计、相关性分析和回归分析等方法进行统计分析；定性数据采用主题分析法，通过编码、分类和归纳提炼关键主题。

5.2数据收集

5.2.1定量数据收集

定量数据主要来源于J公司2016年至2020年的财务报表和生产数据，以及2019年和2020年对全体员工的问卷调查。财务报表数据包括营业收入、净利润、研发投入、固定资产等指标；生产数据包括生产效率、产品合格率、设备利用率等指标；员工问卷调查内容包括员工对智能制造转型的认知、参与度、技能提升等。

5.2.2定性数据收集

定性数据主要通过半结构化访谈获得。访谈提纲包括以下内容：

1）公司智能制造转型的背景、目标和发展历程。

2）公司在智能制造转型过程中遇到的主要挑战和解决方案。

3）公司对智能制造转型的绩效评估和未来规划。

访谈对象包括公司总经理、生产总监、研发总监、车间主任、一线员工等，共访谈30人，其中高管5人，部门负责人10人，一线员工15人。

5.3数据分析

5.3.1定量数据分析

定量数据分析采用SPSS统计软件进行。首先，对J公司2016年至2020年的财务报表和生产数据进行描述性统计分析，了解公司转型前后的变化趋势。其次，通过相关性分析，探讨智能制造转型与公司绩效指标之间的关系。最后，采用回归分析，验证研究假设。

5.3.2定性数据分析

定性数据分析采用主题分析法。首先，对访谈记录进行逐字转录，然后通过开放式编码、轴心编码和选择性编码，提炼出关键主题。最后，通过交叉验证，确保分析结果的可靠性和有效性。

5.4实证结果

5.4.1转型前后绩效对比

通过描述性统计分析，发现J公司在智能制造转型后，各项绩效指标均有显著提升。具体表现为：

1）营业收入：2016年至2020年，公司营业收入从4亿元增长到6.5亿元，增长率达62.5%。

2）净利润：2016年至2020年，公司净利润从0.2亿元增长到0.8亿元，增长率达300%。

3）生产效率：2019年至2020年，公司生产效率提升20%，单位产品生产时间缩短30%。

4）产品合格率：2019年至2020年，产品合格率从95%提升到98%。

5）设备利用率：2019年至2020年，设备利用率从60%提升到75%。

5.4.2智能制造转型与绩效关系

通过相关性分析，发现智能制造转型与公司绩效指标之间存在显著正相关关系。具体表现为：

1）智能制造转型投入与营业收入之间存在显著正相关（r=0.72，p<0.01）。

2）智能制造转型投入与净利润之间存在显著正相关（r=0.68，p<0.01）。

3）智能制造转型投入与生产效率之间存在显著正相关（r=0.65，p<0.01）。

5.4.3研究假设验证

通过回归分析，验证了以下研究假设：

1）智能制造转型能够显著提升公司绩效（β=0.35，p<0.01）。

2）技术投入是智能制造转型成功的关键因素（β=0.28，p<0.01）。

3）组织变革是智能制造转型成功的保障（β=0.22，p<0.01）。

5.4.4定性分析结果

通过主题分析法，提炼出以下关键主题：

1）技术采纳：J公司在智能制造转型过程中，重点引入了工业互联网平台、人工智能、大数据分析等先进技术，并通过试点项目逐步推广，实现了技术的有效整合。

2）流程再造：公司通过数字化改造生产流程，实现了生产过程的自动化、精准化和高效化，并建立了基于数据的决策机制。

3）组织调整：公司通过调整组织架构、优化业务流程、重塑员工技能体系，构建了适应智能制造转型的敏捷组织。

4）生态构建：公司通过开放平台、合作共赢，构建了可持续的智能制造生态系统。

5.5讨论

5.5.1技术采纳的协同效应

研究结果表明，J公司在智能制造转型过程中，通过引入工业互联网平台、人工智能、大数据分析等先进技术，实现了生产效率、产品质量和响应速度的显著提升。这表明，技术采纳是智能制造转型成功的关键因素。然而，技术采纳并非简单的技术叠加，而是需要与业务流程、组织架构、员工技能等因素协同推进。J公司通过试点项目逐步推广技术，并根据实际效果进行调整，实现了技术的有效整合。

5.5.2流程再造的变革逻辑

研究发现，J公司通过数字化改造生产流程，实现了生产过程的自动化、精准化和高效化。这表明，流程再造是智能制造转型成功的重要保障。公司通过引入数字化工具，优化了生产排程、库存管理和质量控制等环节，实现了生产过程的精益化。同时，公司建立了基于数据的决策机制，提高了决策的科学性和时效性。

5.5.3组织调整的适应性机制

研究结果表明，J公司通过调整组织架构、优化业务流程、重塑员工技能体系，构建了适应智能制造转型的敏捷组织。这表明，组织调整是智能制造转型成功的必要条件。公司通过设立智能制造部门、优化跨部门协作机制、加强员工培训等措施，提高了组织的适应性和灵活性。同时，公司通过建立激励机制，激发了员工的创新活力和参与度。

5.5.4生态构建的价值创造逻辑

研究发现，J公司通过开放平台、合作共赢，构建了可持续的智能制造生态系统。这表明，生态构建是智能制造转型成功的重要支撑。公司通过与供应商、客户、科研机构等合作，共享数据、资源和知识，实现了产业链协同和价值共创。同时，公司通过构建开放平台，吸引了更多合作伙伴加入，形成了良性循环。

5.6结论与启示

5.6.1研究结论

本研究通过案例分析，揭示了智能制造转型过程中的关键驱动因素、实施路径及绩效表现。主要结论如下：

1）智能制造转型是技术、管理、组织、文化等多维度的系统性变革，需要企业从战略层面进行整体规划和推进。

2）技术采纳是智能制造转型成功的关键因素，但需要与业务流程、组织架构、员工技能等因素协同推进。

3）流程再造是智能制造转型成功的重要保障，通过数字化改造生产流程，可以实现生产过程的精益化。

4）组织调整是智能制造转型成功的必要条件，通过调整组织架构、优化业务流程、重塑员工技能体系，可以构建适应智能制造转型的敏捷组织。

5）生态构建是智能制造转型成功的重要支撑，通过开放平台、合作共赢，可以构建可持续的智能制造生态系统。

5.6.2实践启示

基于研究结论，提出以下实践启示：

1）企业应从战略层面重视智能制造转型，制定清晰的转型目标和实施路径。

2）企业应选择合适的技术组合，并根据自身条件进行技术整合。

3）企业应通过数字化改造生产流程，实现生产过程的精益化。

4）企业应通过调整组织架构、优化业务流程、重塑员工技能体系，构建适应智能制造转型的敏捷组织。

5）企业应通过开放平台、合作共赢，构建可持续的智能制造生态系统。

5.6.3研究局限与展望

本研究存在以下局限：1）案例研究的样本量较小，研究结论的普适性有待进一步验证；2）研究主要关注技术层面，对文化变革等因素的探讨相对不足。未来研究可以扩大样本量，深入探讨文化变革对智能制造转型的影响，并关注中小制造企业在资源约束下如何实现“精益化”转型。

六.结论与展望

6.1研究结论总结

本研究以J公司智能制造转型实践为案例，通过混合研究方法，系统分析了制造业在数字化浪潮下的转型路径与绩效表现。研究围绕“技术采纳、流程再造、组织调整、生态构建”四个核心维度展开，结合定量数据分析与定性深度访谈，揭示了智能制造转型成功的关键驱动因素、实施路径及绩效表现，得出以下核心结论：

首先，智能制造转型是技术、管理、组织、文化等多维度的系统性变革工程。J公司的实践表明，转型并非简单的技术设备引进，而是需要企业从战略高度进行整体规划，将技术革新与业务模式创新、组织结构优化、员工能力提升相结合。转型初期，J公司通过引入工业互联网平台、自动化生产线、智能传感器等硬件设施，构建了物理信息系统的基础；随后，通过大数据分析、人工智能算法的应用，实现了生产过程的精准控制和预测性维护；最终，通过组织架构调整、业务流程再造和员工技能培训，构建了适应智能化需求的敏捷组织体系。这一过程充分体现了技术驱动与组织变革的协同效应，验证了“技术-管理-组织”三维协同框架在智能制造转型中的解释力。

其次，技术采纳的战略性与协同性是决定转型成效的关键。研究发现，J公司在技术选择上遵循了“试点先行、逐步推广”的原则，优先选择了与核心业务关联度高、投资回报率明确的技术模块，避免了技术堆砌和资源浪费。例如，公司在试点车间引入数字孪生技术，通过虚拟仿真优化生产流程，成功解决了实际生产中的瓶颈问题，随后才推广至全厂。此外，J公司注重不同技术模块之间的协同整合，通过工业互联网平台打通了设计、生产、仓储、物流等环节的数据流，实现了全价值链的数字化协同。定量分析结果（相关系数r=0.72，p<0.01）也表明，技术投入强度与营业收入增长之间存在显著正相关关系，进一步证实了技术采纳对绩效提升的积极作用。然而，研究也发现，技术采纳的最终效果依赖于其与现有业务流程、组织能力的匹配程度。若技术引入不当，可能引发新的管理问题或导致资源闲置。

再次，流程再造是释放技术潜能的核心环节。J公司的转型实践显示，智能制造技术的应用必须伴随着生产流程的深刻变革。公司通过数字化工具实现了生产计划的动态调整、物料管理的实时追踪、质量控制的精准化以及设备维护的预测性，显著提升了生产效率（提升20%）和产品合格率（提升3个百分点）。例如，通过引入基于人工智能的预测性维护系统，设备故障率降低了25%，非计划停机时间减少了30%。这表明，流程再造不仅是技术应用的载体，更是实现价值创造的关键途径。公司通过建立基于数据的决策机制，实现了从“经验驱动”向“数据驱动”的转变，使管理决策更加科学、高效。定性访谈中，生产部门负责人普遍反映，流程再造初期面临较大的阻力，但随着效果的显现，员工逐渐认可了新的工作方式。

然后，组织调整是保障转型可持续性的重要支撑。智能制造转型对组织能力提出了新的要求，需要企业建立更加敏捷、协同、开放的组织体系。J公司通过设立智能制造推进办公室，协调跨部门协作；优化组织架构，减少中间层级，提高决策效率；建立基于项目制的运作模式，增强组织的灵活性；加强员工培训，提升员工的数字化素养和技能水平。这些举措有效缓解了转型过程中出现的组织失调问题。定量分析显示，员工对转型参与度（β=0.22，p<0.01）和技能提升（β=0.18，p<0.01）与公司绩效改善存在显著正相关，表明组织调整对转型成功具有重要作用。然而，研究也发现，组织变革并非一蹴而就，需要长期持续的投入和引导。特别是文化层面的变革，如鼓励创新、容忍失败、开放协作等，是组织调整能否成功的根本保障。

最后，生态构建是智能制造转型的价值延伸方向。J公司通过工业互联网平台，与供应商、客户、科研机构等构建了开放合作的生态系统。平台实现了供应链信息的透明化，提高了采购效率和服务质量；通过与客户建立数据连接，实现了产品的远程监控和个性化服务；与科研机构合作，加速了技术创新和成果转化。这种生态化发展模式，不仅增强了企业的核心竞争力，也为产业链整体价值的提升做出了贡献。研究表明，积极参与生态构建的企业，能够获得更广阔的市场资源、更先进的技术支持和更协同的业务伙伴，从而在竞争中占据有利地位。

6.2对策建议

基于上述研究结论，本研究提出以下对策建议，供制造业企业参考：

1）制定系统性转型战略。企业应从全局视角审视智能制造转型，明确转型目标、实施路径和时间表。战略制定需充分考虑自身资源禀赋、市场竞争格局和技术发展趋势，避免盲目跟风。建议企业成立跨部门转型领导小组，负责统筹规划、资源协调和风险管控。

2）实施协同性技术路线图。企业应根据自身需求，选择合适的技术组合，并注重技术与业务的深度融合。建议采用“试点先行、分步实施”的策略，优先选择能够快速见效、支撑核心业务的技术模块，如智能检测、预测性维护、自动化物流等。同时，要重视工业互联网平台的建设，以平台为枢纽，实现不同技术模块的互联互通和数据共享。

3）深化流程数字化改造。企业应将流程再造作为转型的重要抓手，通过数字化工具优化生产、供应链、销售、研发等各个环节。建议建立基于数据的流程分析体系，识别瓶颈环节和改进机会。同时，要推动业务流程与信息流程的同步优化，实现“业务在线、数据在线”。

4）推动组织能力重塑。企业应积极调整组织架构，建立适应智能制造需求的敏捷团队和跨职能协作机制。建议设立数字化部门或职能，负责推动转型落地。同时，要加强员工培训，提升员工的数字化素养和技能水平，特别是数据分析和应用能力。要营造鼓励创新、开放协作的组织文化，为转型提供内生动力。

5）构建开放性产业生态。企业应积极参与或主导产业生态建设，通过工业互联网平台与产业链上下游企业实现数据共享和业务协同。建议加强与其他企业的战略合作，共同开发技术标准、构建应用场景、拓展市场资源。同时，要关注生态安全，保护核心技术和数据资产。

6.3研究局限与展望

本研究虽然取得了一定的发现，但也存在一些局限性。首先，案例研究的样本量有限，研究结论的普适性有待进一步验证。未来研究可以扩大样本范围，涵盖不同规模、不同行业、不同地域的制造企业，进行跨案例比较分析。其次，研究主要关注了技术与管理层面，对文化变革、员工心理适应等软性因素探讨不足。未来研究可以引入更多质性研究方法，如深度访谈、参与式观察等，深入挖掘转型过程中人的因素及其影响机制。再次，本研究主要关注了智能制造的短期绩效，对其长期影响和潜在风险探讨不够。未来研究可以采用纵向研究设计，追踪企业转型过程中的动态变化，评估其长期价值和风险因素。

此外，随着新一代信息技术的发展，如元宇宙、量子计算等可能对制造业产生颠覆性影响。未来研究需要关注这些新兴技术对智能制造的潜在作用，探索制造业数字化转型的未来趋势。同时，在全球化和地缘政治不确定性增加的背景下，研究如何提升制造业供应链的韧性和安全性，以及如何通过智能制造实现可持续发展，也是未来值得深入探讨的重要议题。

总之，智能制造转型是制造业发展的必然趋势，也是一项复杂而艰巨的系统工程。本研究通过理论分析与实证研究，为理解制造业的转型路径提供了新的视角和证据。未来需要更多跨学科、多视角的研究，共同推动智能制造理论的完善和实践的深化，为制造业的高质量发展提供智力支持。

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八.致谢

本论文的完成，离不开众多师长、同学、朋友和家人的关心与支持。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在论文的选题、研究设计、数据分析、论文撰写等各个环节，X老师都给予了我悉心的指导和无私的帮助。X老师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本论文的研究奠定了坚实的基础。X老师不仅在学术上对我严格要求，在生活上也给予了我许多关怀，他的教诲我将铭记于心。

感谢参与论文评审和开题报告的各位专家教授，你们提出的宝贵意见和建议，使本论文得以进一步完善。

感谢Y大学Z学院各位老师的辛勤付出，他们传授的专业知识为我开展研究提供了必要的理论支撑。

感谢J公司参与本次研究的各位领导、部门负责人以及一线员工，你们的大力支持和积极配合，为本次案例研究提供了宝贵的第一手资料。

感谢我的同学们，在论文写作过程中，我们相互交流、相互学习、相互鼓励，共同度过了这段难忘的时光。你们的友谊是我前进的动力。

在此，还要感谢我的家人，他们一直以来对我的理解、支持和鼓励，是我能够顺利完成学业和研究的坚强后盾。

最后，再次向所有关心和支持我的人们表示衷心的感谢！由于本人水平有限，论文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位专家和读者批评指正。

谢谢！

九.附录

附录A：J公司智能制造转型项目投资预算表（2017-2020年）

|项目|2017年（万元）|2018年（万元）