智能制造
30年来，在智能制造领域，各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型，发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统，从传统行业进军新兴行业。
欧美技术基础较好，对技术的开发相对容易;但是在中国，检测设备技术，因技术基础的薄弱，要达到同样的效果，检测设备企业，并不容易。
计算机在制造业的应用始于二十世纪50年代，到二十世纪80年代分化成多级计算机控制，其中的二级系统具备今天智能制造系统的所有功能。
智能制造
考察智能制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。
目前机器代人是努力方向之一，但这只是在自动化层面上。
要实现优化的机器代人，首先必须对工程问题和工程参数进行建模，然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习；此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。
基于这些可以开发出智能系统，重庆检测设备，继而产生出即时可变的、一直是优化的生产参数，交给基础自动化执行。
这优化的机器代人正是智能制造。
智能制造
中国企业的智能制造现状究竟如何？至少在智能制造的中心环节(生产过程的优化)，比如工程建模、机器学习和智能系统架构开发方面，情况并不乐观。
现场智能制造项目中，企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。
这样智能系统供货商的成本很大。
企业对于现场遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。
小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。
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