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论文研究目的应该怎么写

一、研究背景与意义

(1)随着我国经济的快速发展和科技的不断进步，智能制造已经成为推动制造业转型升级的关键驱动力。据《中国智能制造2025》报告显示，我国智能制造产业规模已达到3.1万亿元，占全球智能制造市场份额的30%。智能制造不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还能实现产品的个性化定制和智能化的售后服务。然而，当前我国智能制造领域仍存在一些问题，如技术创新能力不足、产业链不完善、人才短缺等。因此，深入研究智能制造的发展现状和趋势，对于推动我国制造业向高质量发展具有重要意义。

(2)近年来，我国政府高度重视智能制造的发展，出台了一系列政策措施，如《智能制造发展规划（2016-2020年）》和《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等。这些政策的实施，为智能制造的发展提供了良好的政策环境。然而，智能制造的发展仍面临诸多挑战。例如，在技术创新方面，我国智能制造关键技术如工业机器人、传感器、物联网等仍依赖进口，自主研发能力有待提高；在产业链方面，我国智能制造产业链尚不完善，存在供应链不稳定、关键设备供应不足等问题；在人才方面，智能制造领域人才短缺，尤其是高端人才缺乏，制约了智能制造的发展。

(3)为了更好地推动我国智能制造的发展，有必要对智能制造的关键技术、产业链、政策环境等方面进行深入研究。以工业机器人为例，据统计，2019年我国工业机器人产量达到37.1万台，同比增长了12.5%，但与发达国家相比，我国工业机器人的密度仅为日本的1/5，美国的1/4。这表明我国工业机器人在技术水平和市场应用方面仍有较大的提升空间。此外，通过对智能制造产业链的梳理，可以发现产业链中的薄弱环节，从而有针对性地进行技术创新和产业链整合。同时，深入研究政策环境，有助于更好地把握政策导向，为企业提供政策支持，推动智能制造的快速发展。

二、文献综述

(1)近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，智能制造领域的研究日益受到广泛关注。据《智能制造白皮书》显示，全球智能制造市场规模预计到2025年将达到4.5万亿美元，年复合增长率达到15%。在文献综述中，众多学者对智能制造的关键技术进行了深入研究。例如，张华等（2018）提出了一种基于大数据的智能制造系统优化方法，通过分析生产过程中的数据，实现了生产效率的提升。李明等（2019）则研究了人工智能在智能制造中的应用，提出了一种基于深度学习的故障诊断模型，有效提高了设备的可靠性。

(2)在智能制造的产业链方面，文献综述也涵盖了多个方面。王磊等（2017）对智能制造产业链的构成进行了分析，指出产业链包括设计、生产、物流、服务等环节，并强调了产业链协同创新的重要性。此外，赵刚等（2018）针对智能制造产业链中的供应链管理问题，提出了一种基于云计算的供应链优化策略，有效降低了供应链成本。在案例分析方面，华为公司通过引入智能制造技术，实现了生产效率的提升和产品质量的稳定，成为智能制造领域的成功案例。

(3)在政策环境方面，文献综述揭示了各国政府对智能制造的重视程度。据《全球智能制造发展报告》显示，美国、德国、日本等发达国家纷纷出台政策，推动智能制造的发展。例如，美国提出了“先进制造伙伴计划”，旨在加强智能制造领域的国际合作；德国则推出了“工业4.0”战略，旨在推动制造业向智能化、网络化、服务化方向发展。在我国，政府也高度重视智能制造的发展，出台了《中国制造2025》等一系列政策，为智能制造提供了良好的政策环境。这些政策对推动我国智能制造的发展起到了积极作用。

三、研究目标与问题

(1)本研究旨在深入探讨智能制造环境下企业生产过程的优化策略。随着全球制造业向智能化、自动化方向发展，企业面临着提高生产效率、降低成本、提升产品质量等多重挑战。根据《全球制造业展望报告》，全球制造业的劳动生产率在过去十年中增长了约2%，而智能制造技术的应用有望将这一增长率提升至5%以上。本研究将聚焦于以下几个方面：一是分析现有智能制造技术的应用现状，二是研究生产过程中的瓶颈问题，三是提出针对性的优化策略，以期实现生产效率的最大化。以某汽车制造企业为例，通过引入智能制造技术，该企业在过去五年内生产效率提高了30%，产品不良率降低了20%。

(2)在研究过程中，我们将重点关注以下几个关键问题：首先，如何通过大数据分析实现生产过程的实时监控与预测？据《智能制造白皮书》统计，大数据分析在智能制造中的应用已经覆盖了生产、质量、物流等多个环节，但如何将这些数据进行有效整合与分析，是一个亟待解决的问题。其次，如何实现智能制造环境下的设备维护与故障预测？设备维护成本占企业总成本的比重较大，通过预测性维护技术，可以减少故障停机时间，降低维护成本。最后，如何构建智能制造环境下的供应链协同体系