【簡介：】智能制造這個專業(yè)的發(fā)展前景以及就業(yè)都很好，是一個新型的專業(yè)。
智能制造，源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎(chǔ)，后者是指獲取和運用知識求解
智能制造這個專業(yè)的發(fā)展前景以及就業(yè)都很好，是一個新型的專業(yè)。
智能制造，源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎(chǔ)，后者是指獲取和運用知識求解的能力。
智能制造應(yīng)當包含智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng)，智能制造系統(tǒng)不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環(huán)境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規(guī)劃自身行為的能力。
智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng)，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。
擴展資料：
智能制造工程的原理：
1、制造原理
從智能制造系統(tǒng)的本質(zhì)特征出發(fā)，在分布式制造網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，根據(jù)分布式集成的基本思想，應(yīng)用分布式人工智能中多Agent系統(tǒng)的理論與方法，實現(xiàn)制造單元的柔性智能化與基于網(wǎng)絡(luò)的制造系統(tǒng)柔性智能化集成
2、分布式網(wǎng)絡(luò)化
智能制造系統(tǒng)的本質(zhì)特征是個體制造單元的“自主性”與系統(tǒng)整體的“自組織能力”，其基本格局是分布式多自主體智能系統(tǒng)?；谶@一思想，同時考慮基于Internet的全球制造網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，可以提出適用于中小企業(yè)單位的分布式網(wǎng)絡(luò)化IMS的基本構(gòu)架。
制造是什么
我們先看看制造究竟是一個什么過程。生產(chǎn)制造過程就是把一組原材料轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品，比如投入鋼板及相關(guān)零部件通過生產(chǎn)過程產(chǎn)出一輛汽車。那么生產(chǎn)過程要涉及什么東西呢，我們看看制造業(yè)的組織架構(gòu)
制造業(yè)組織結(jié)構(gòu)
如上圖，我們先關(guān)注中間一部分，也就是生產(chǎn)部分，制造業(yè)的核心環(huán)節(jié)。
計劃控制：可以理解為生產(chǎn)的大腦中樞，它決定了生產(chǎn)什么，何時生產(chǎn)，生產(chǎn)多少。同時也調(diào)度生產(chǎn)資源(人，設(shè)備，物料，技術(shù)，能源)合理分配實現(xiàn)資源利用最大化。
采購：根據(jù)生產(chǎn)計劃，確定何時需要采購什么原材料
制造：包括加工、組裝、工裝工具等管理
質(zhì)量保證：對外購零部件、材料以及生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品進行質(zhì)量檢驗和質(zhì)量管理等
設(shè)計：產(chǎn)品的設(shè)計和研發(fā)
所以，制造過程是需要以上所有相關(guān)部門的密切配合、協(xié)調(diào)工作的。制造過程是一個多部門參與、協(xié)調(diào)的過程。任何一個小的環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，生產(chǎn)都會被迫中斷。
智能制造干什么
當前階段
上面我們說了，制造過程涉及到多個部門的協(xié)作，那么當然，智能制造中的智能也要覆蓋到所有這些相關(guān)部門。
智能實際上更需要靠軟件來實現(xiàn)，目前我們離真正的智能還很遠。目前我們大多還是在做信息化，信息化，數(shù)字化是智能的基礎(chǔ)?？纯锤鱾€環(huán)節(jié)都需要什么信息化系統(tǒng)吧。
設(shè)計：CAD/CAE,PLM 等
計劃控制：ERP,APS 等
采購：ERP
制造：MOM/MES,精益生產(chǎn)，智能設(shè)備，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
質(zhì)量：MOM/QMS
所以，目前普遍意義上說的做智能制造相關(guān)工作，基本是在做上面這些信息化系統(tǒng)。當然也有一些做工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的，當然工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源就是上面我們所說的各種信息化系統(tǒng)
真正的智能制造
看過安筱鵬博士的書，里面提到智能制造的本質(zhì)是以數(shù)據(jù)的自動流動化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，優(yōu)化制造資源的配置效率。
這句話的意思可以用我們自身來類比一下，我們的大腦很智能吧，他可以感知外界環(huán)境的變化來控制我們的身體來做出對應(yīng)的反應(yīng)。對應(yīng)三步，感知、分析、決策
智能制造中的智能就是要打造出一個制造系統(tǒng)的大腦中樞，這個大腦可以感知到整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各種因素的變化，并且經(jīng)過分析計算做出最優(yōu)的決策。
第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生產(chǎn)系統(tǒng)中可以理解為通過數(shù)據(jù)采集來實時掌握生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各個狀態(tài)，比如原材料庫存情況，設(shè)備運行情況，人員情況等。目前我們的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，各個環(huán)節(jié)的信息化系統(tǒng)都可以理解為數(shù)據(jù)采集。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集的是設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集的是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
第二步是數(shù)據(jù)的流動和數(shù)據(jù)分析。首先實現(xiàn)各個系統(tǒng)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。比如采購就影響著原材料庫存，庫存又影響著生產(chǎn)，所以我們要讓不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。之后通過大數(shù)據(jù)分析或者各種人工智能算法得出某個環(huán)節(jié)的最優(yōu)解。
第三步就是決策，通過分析，智能系統(tǒng)可以控制生產(chǎn)環(huán)節(jié)做出調(diào)整。最簡單的就是調(diào)度，比如發(fā)現(xiàn)某一產(chǎn)品原材料庫存不足會自動切換另一種產(chǎn)品。發(fā)現(xiàn)一臺設(shè)備有空閑，利用率不夠，可以自主分配任務(wù)給此設(shè)備，提高資源利用率。
此時，整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從采購到生產(chǎn)到質(zhì)量控制到交付。全部由智能系統(tǒng)來調(diào)度，仿佛是有一個大腦在控制著各個環(huán)節(jié)做出相應(yīng)的動作。
所以，你看。我們目前大部分只是在做第一步，極少一部分在做第二步的工作。至于最終目標的實現(xiàn)還有很遠的距離。
這一部分也回答了開頭的第二個，第三個問題。正是因為生產(chǎn)環(huán)節(jié)涉及到機械設(shè)備、自動控制、軟件分析、生產(chǎn)流程等，所以智能制造就必須是一個交叉學科。
專業(yè)及就業(yè)
來回答你的第四個問題，大學本科里面的培養(yǎng)方案都是一些基礎(chǔ)學科的教育，是讓我們對此有基本的理論知識和概念。和實際工作中用到的還是有很大差距的?？梢岳斫鉃椋瑢I(yè)是一個很寬的概念，交給你很多方向的基本概念，但是工作就是從中選擇一個方向并深入下去。
所以，即使你要做本專業(yè)的工作，也只會是做智能制造體系中的某一個環(huán)節(jié)。也許是各個信息化系統(tǒng)的實施，也許是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，也許是數(shù)據(jù)分析，智能算法等。
你的培養(yǎng)方案中關(guān)于軟件方面并不算多，我建議你選擇一到兩門編程語言及一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，達到熟練掌握的地步。
至于深造的話，更多的就偏向于理論研究了，我朋友圈中也有幾個碩士，博士在做智能制造方向的理論和算法研究。這個看個人選擇了。
至于你題目中提到的和計科，智科對比，我認為沒必要，既然選擇了這個專業(yè)就好好的學習這個專業(yè)，目前全世界的制造業(yè)都在尋求轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)生產(chǎn)力的進一步提高，另外政策層面也是非常給力的。不要過多糾結(jié)于選擇上。
思想價值決定企業(yè)命運的時代已經(jīng)到來。
在日益全球化和移動互聯(lián)、人工智能技術(shù)日趨普及的趨勢下，優(yōu)勢企業(yè)之間的最高階段的競爭，不能局限于硬技術(shù)的競爭，而是體現(xiàn)在企業(yè)軟實力的競爭，亦即思想的競爭。面對今天的市場格局及為未來趨勢，你的企業(yè)應(yīng)該有什么樣的價值判斷，應(yīng)該有什么樣的思想基礎(chǔ)，應(yīng)該發(fā)出什么樣的聲音，這才是關(guān)鍵。
巴黎高科路橋大學秉承法國精英式高等教育體系，針對工業(yè)發(fā)展需求，將技術(shù)、人文與管理相結(jié)合，教學內(nèi)容具有更新快，目的性強的特點，在學術(shù)科研上以項目為主線，擁有強大的企業(yè)合作背景和資源。學校注重全球發(fā)展和國際合作，在四大洲共有67個合作伙伴院校。
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