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工业智能化的发展趋势及技术路线研究

随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，工业智能化已经成为全球

制造业的趋势和必然选择，是推动制造业转型升级的“关键词”。那么，究竟工业智

能化的发展趋势和技术路线是什么呢？

一、工业智能化发展趋势

1.深度智能化

未来，工业智能化不仅仅是机器自动化，而是要有深度智能化的运作特征，即

通过模型优化、深度学习、自主决策等技术，全面完成技术、工艺、产量、质量等

环节的优化升级。

2.灵活性

未来的工业智能化，将充分考虑灵活性的需求，即支持多样化的生产、个性化

的服务、定制化需求的协作、和追求快速反应的智能系统。

3.数字化

工业智能化将实现全面数字化运营，即“数字孪生”技术，即将客户需求、关键

业务流程等实时纪录下来，建立虚拟的产品、服务、系统、工厂的数字模型，达到

随时可视化、可预测化、可评估化的全面数字化运作。

4.智能协作

工业智能化将实现智能协作运作，即工作人员与设备、设备间、工艺流程之间

的智能协作，形成基于技术分业的协作系统。

二、工业智能化技术路线

1.物联网

物联网是工业智能化的基石。实现企业各阶段的全面数字化，将所有的设备

（设施、机器、物料等）与人员的数据都集中起来，构建一个虚拟世界。物联网还

可以实现与外部环境信息同步监测，进一步提高运营效率和改善产品质量。

2.大数据

工业智能化还需要大数据技术。企业通过对数据的分析，了解客户需求、市场

前景、产品动态等重要信息，从而调整生产计划和产品技术。另外，通过对设备的

运行数据分析，可以提前预知设备故障，及时进行检修和维护，提高生产效率。

3.智能制造

智能制造是工业智能化的核心技术之一。其核心理念在于实现工厂自主决策和

运营升级。通过智能化设备和人工智能，将工厂的操作不断优化复杂的生产流程，

提高效率和品质，降低成本，以适应未来市场的需求。

4.模型优化

模型优化是工业智能化从机器自动化到深度智能化的关键技术。通过模型优化

技术，可以预测机器运行状态和产量水平，优化复杂的生产流程，降低运营成本。

自主智能化模型优化技术的应用，将使得工业生产更加智能化，并充分释放出人才

创造的价值。

总之，工业智能化是探索新型制造理念的必选之路，实现数字化运营、提高效

率、提高产能、降低企业运营成本和实现智能制造是其主要发展趋势，物联网、大

数据、智能制造和模型优化技术是实现工业智能化的核心技术路线。未来，工业智

能化将成为各行业竞争力的重要指标。