智能生产是一个十分大十分甚广的概念，除了牵涉到生产企业本身，还与供应链的上下游企业息息相关，它包括自动化、信息化、智能物流、智能计算出来、智能决策等多个方面。市场背景：智能生产改革牵涉的是整个制造业，毫无疑问这是一个万亿级别的大市场。所属的细分市场各个都是大片蓝海：未来10年中国机器人市场将约6000亿元人民币；预计2018年，中国民用无人机市场将超过110.9亿元；预计至2020年，中国自动化物流系统市场规模将多达1000亿元……智能生产的构建是一个从手工到半自动化，再行到全自动化，最后构建智能化、柔性化生产的过程。智能生产将制造业与信息技术和互联网技术相结合，在生产工艺、生产管理、供应链体系、营销体系等多个方面构建仅有产业链的互联互通。

那么，企业该如何构建自己的智能生产改革呢？以下十项技术都是知识点：1.多源多通道数据动态收集感官技术多源传感器数据采集是智能生产过程中构建智能感官的前提，通过各类传感器（压力传感器、偏移传感器、视觉传感器等）构成，构建对多源多通道分布式数据的动态收集、分析和切换等。多源传感器数据采集系统包括以下几项技术：·信号切换技术·动态网络通信技术·多线程管理技术·数据内存池技术·黑匣子技术·信息安全技术2.异构数据内容融合与传输分享技术通过对各种异构计算数据展开内容分析和融合处置，从海量数据中挖出隐蔽信息和有效地数据，提升智能生产过程中各种装备状态监测的准确性。异构数据还包括：海量的多媒体传感数据、文本/超文本、声音数据、影像数据、视频序列等。

3.简单工况的多任务自适应协同技术智能生产的构建往往必须需要自律分析当前的工况环境和任务拒绝，构建多任务自适应协同规划，并根据有所不同任务可玩性自适应调整作业策略。多工况包括以下几种（以挖出作业为事例）：·常用，挖出形状规则，且常常用于该功能·类似，挖出形状规则，但不常常用于·自律标记，挖出形状点状，但常常用于·高度自定义，高度倚赖驾驶员经验的操作者4.多机协同的集群化交互与控制技术智能生产的多机集群仿效生物集群不道德，单机间通过彼此信息交互与自律掌控来展开协同工作，从而可在各种严峻环境下低成本已完成多样性的简单任务。明确还包括：·远程操纵末端，嵌入式装置远程遥控，任务指派和监控·移动用户末端，网页、APP做到任务指派和监控·智能机械末端，环境感官、机身工况传感、自律作业控制·移动互联网，无线数据通讯支撑·卫星定位，导航系统与测量辅助·云端数据中心，环境建模分析，任务和轨迹规划，大数据分析和临床5.大数据驱动故障诊断深度自学技术生产装备运营过程中产生的海量特征数据蕴藏大量的故障信息，在搜集智能装备运营特征数据的基础上，应用于深度自学算法对大数据展开科学知识挖出，获寻与故障有关的临床规则，构建对制装备的故障展开智能预测和分析。

6.数字孪生与数字样机建模分析技术数字孪生充分利用物理模型、传感器改版、运营历史等数据，构建多学科、多物理量、多尺度、多概率的建模过程，在虚拟空间中已完成同构，从而体现了比较生产过程中各装备的全生命周期过程。7.多技术路线工作方案优化决策技术针对不确定性的、半结构化或非结构化的智能生产工作方案决策问题，通过信号推理小说、定量推理小说等方法，在不确定性、不完善、模糊不清信息的环境下构建智能生产与产品设计目的服役多目标多技术路线工作方案优化的自律决策。

8.工艺工装协同启动时与自动装夹技术个性化启动时技术及语义检索技术带入工艺工装启动时过程中，基于融合智能装备与产品工艺工装特征的个性化语义检索，构成个性化的工艺工装协同启动时机制，提升智能生产工艺设计过程中提供产品工艺工装的效率。9.产品科学知识图谱与科学知识网络建构技术通过对产于的多学科知识数据展开结构层次上的构建，避免多学科多领域科学知识数据的语法和语义分歧，使得数据结构具备一致性，进而对设计设计库数据展开科学知识回应，已完成知识库的创建。结构化数据、半结构化数据、非结构化数据通过结构化改建和检验统合，构成趋同或者完全一致且无校验的结构化数据，也就是将客观世界主观抽象化成设计数据库，再行通过科学知识回应构成知识库。

10.机电液一体化云平台科学知识服务技术科学知识服务技术着手于科学知识的自动启动时，有序地的组织机、电、液一体化跨学科科学知识，并在适合的设计过程中启动时给设计人员适合的设计科学知识，从而构建跨学科科学知识服务的个性化、高效化和智能化。

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