2.1 智能制造技术
物联网 (IoT) 技术：
利用传感器、执行器和网络技术实现设备间的互联互通。
收集实时数据，用于监控、分析和优化生产流程。
大数据分析：
处理和分析大量数据，以发现生产过程中的模式和趋势。
预测设备维护需求，优化库存管理。
云计算：
提供按需访问计算资源，支持数据存储、处理和分析。
允许远程访问和协作，降低IT基础设施成本。
人工智能 (AI) 和机器学习：
通过算法使机器能够学习和适应，提高生产效率。
用于质量控制、预测性维护和自动化决策。
数字孪生技术：
创建物理资产的虚拟副本，用于模拟和测试不同的生产场景。
优化产品设计和制造流程。
边缘计算：
在数据产生的地点进行数据处理，减少延迟。
适用于需要快速响应的应用，如自动化控制。
增材制造技术 (3D打印)：
允许按需制造复杂的零件，减少材料浪费。
提供设计和制造的灵活性。
2.2 智能制造系统
制造执行系统 (MES)：
实时监控和管理工厂的生产活动。
优化生产调度，提高生产效率。
企业资源规划 (ERP) 系统：
集成管理企业的核心业务流程，如财务、人力资源、供应链。
提供企业级的数据分析和决策支持。
供应链管理 (SCM) 系统：
优化供应链流程，提高物料流动的效率。
实现供应商、制造商和分销商之间的信息共享。
产品生命周期管理 (PLM) 系统：
管理产品从概念到退市的整个生命周期。
支持产品开发、配置管理、变更控制和发布。
质量管理系统：
监控产品质量，确保符合标准和规范。
实施质量改进措施，减少缺陷和返工。
预测性维护系统：
使用数据分析预测设备故障，减少意外停机。
优化维护计划，降低维护成本。
2.3 智能制造工具
计算机辅助设计 (CAD) 软件：
用于创建精确的产品和工程图纸。
支持复杂的设计和模拟。
计算机辅助制造 (CAM) 软件：
用于编程和优化制造过程。
控制数控机床和其他制造设备。
计算机辅助工程 (CAE) 工具：
用于模拟产品性能，预测产品在实际使用中的表现。
支持设计验证和测试。
自动化设备和机器人：
执行重复性任务，提高生产效率和质量。
可以集成AI和机器学习，实现更复杂的任务。
智能传感器和执行器：
收集关键数据，如温度、压力、振动等。
响应MES系统的指令，自动调整生产参数。
协作机器人 (Cobots)：
与人类工人协同工作，执行复杂的任务。
提高生产灵活性和安全性。
增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 技术：
提供交互式和沉浸式的培训、设计和操作体验。
支持远程指导和故障排除。
