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在當前新時期背景下，通過大數據分析、云計算以及人工智能為代表的智能化技術得到了高速發展和進步，使得中國射出模具設計與制造行業看見了發展方向。因此，智能制造應充分汲取傳統制造技術中的優勢，并與高速發展的科學技術加以融合，使射出模具的設計與制造變得越來越智能。

基于模具制造業發展形勢，需要積極研究和應用數字化設計與智能制造技術，將相關技術與現代工業信息化技術的結合，打造模具設計與制造的系統化平臺，從而提升模具設計與制造的智能化與數字化水平，以模具數字化設計、智能化制造促進高新技術科學應用，推動模具制造行業的創新與發展[2-4]。

調度問題的復雜特性，制約著相關技術的應用與發展，使得該領域內尋求有效方法的眾多努力長期以來難以完全滿足實際應用的需要；而智能調度技術的出現，為解決調度問題提供了新的方法；同時，也正是因為存在如此巨大的挑戰，多年來，對于這一問題的研究吸引了來自不同領域的大量研究應用人員，提出了若干現行的方法和技術，在不同程度上對實際問題的解決做出了各自的貢獻。「 3.

“高分子材料數字仿真技術大講堂”作為“仿真大講堂”系列活動的第7期，邀請到“長江學者”特聘教授、北京化工大學機電工程學院院長楊衛民作報告分享。楊衛民院長的報告題目為《高分子材料智能制造數字仿真技術》。

近年來，在工業4.0、智能制造等新一輪工業革命的興起，新技術與傳統制造的結合催生了大量新型應用，工程仿真軟件也開始與這些先進技術結合，在研發設計、生產制造、試驗運維等各環節發揮更重要的作用。隨著仿真技術的發展，這種技術被越來越多的領域所采納，逐漸發展出更多類型的仿真技術和軟件。

作為全尺寸鏈精密測量儀器制造商，為加快推進產業智能制造和現代化水平，有效提升光伏產業智能制造水平，中圖儀器VT6000共聚焦顯微鏡可以為太陽能行業實驗室和生產過程檢測需求服務，提供從二維到三維的多尺度檢測手段。

從早期的原型制作工具，到當下廣泛應用于眾多領域的先進增材制造技術，3D打印正以其獨有的優勢和創造力，持續推動著人們的生產和生活方式。它不僅簡化了傳統的模具制造流程，大幅降低了產品打樣的生產成本，還為個性化定制和小批量生產開辟了全新的可能性。這一技術的進步標志著對智能制造前沿的深入探索，為行業應用與創新突破開辟了新的途徑。

米思米直線電機模組：重塑智能制造的驅動力——技術解析、應用實踐與選型指南 米思米（MISUMI）作為自動化組件領域的領軍企業，其直線電機模組https://www.misumi.com.cn/vona2/detail/110311004939/以其出色的性能、高度的靈活性以及廣泛的應用范圍，成為了現代智能制造不可或缺的一部分。

現代工業智能制造領域中，三維輪廓測量儀是一項重要的測量技術。三維輪廓測量儀利用光學、激光或光電等技術手段，通過測量物體表面輪廓的三維坐標信息，能實現對物體形狀、尺寸和表面特征的準確測量。它可以廣泛應用于工業自動化、制造工藝控制、產品質量檢測等領域，為工業生產提供了更強大的技術支持。

隨著“雙碳”目標的提出，推動新能源汽車向智能化、網聯化方向發展，新能源汽車產業迎來了新的發展機遇。 在此背景下，AUTO TECH 2025 第五屆廣州國際新能源汽車產業智能制造技術展覽會將于2025年11月20日至22日在廣州保利世貿博覽館盛大召開。

其次，它的五維結構能與物聯網、大數據、人工智能等新信息技術集成與融合，滿足信息物理系統集成、信息物理數據融合、虛實雙向連接與交互等需求。再次，孿生數據（DD）集成融合了信息數據與物理數據，滿足信息空間與物理空間的一致性與同步性需求，能提供更加準確、全面的全要素/全流程/全業務數據支持。

，人工智能逐漸融入制造領域，先進制造開始步入以新一代人工智能技術為核心的智能化制造階段。

智能制造是指利用先進的信息技術、自動化技術和人工智能技術，實現生產過程的高效化、智能化和柔性化。 它是一種智能機器設備與人類共同構成的人機一體化智能系統。在制造過程中可以做到信息自行感知，問題自行決策、命令自動執行等，充分利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，提高生產效率的同時，讓制造更方便、更智能。 智能制造的核心是數字化、網絡化和智能化。

1）智能機器人 智能機器人是集成計算機技術、制造技術、自動控制技術、傳感技術及人工智能技術于一體的智能制造裝備，其主體包括機器人本體、控制系統、伺服驅動系統和檢測傳感裝置，具有擬人化、自控制、可重復編程等特點。

圖3 工廠運行控制優化工廠運行控制優化的主要關鍵技術包括制造系統的適應性技術、智能動態調度技術等。（1）制造系統的適應性技術：制造企業面臨的環境越來越復雜，比如產品品種與批量的多樣性、設計結果頻繁變更、需求波動大、供應鏈合作伙伴經常變化等等，這些因素會對制造成本和效率造成很不利的影響。

智能制造的研究方向與課題 論文的第三部分系統介紹了智能制造與系統的研究方向與課題，包括智能制造系統理論基礎與設計技術、制造智能理論及處理技術、智能制造單元技術的集成、知識庫系統與網絡技術、智能機器的設計，以及制造中人的因素六個方面。

在此基礎上，英國技術大學Williams教授對上述定義作了更為廣泛的補充，認為“集成范圍還應包括貫穿制造組織內部的智能決策支持系統”。隨著人工智能、物聯網、云計算、大數據、5G等新一代信息與通信技術的成熟及技術成本的降低，這些技術不斷融入到生產設備研發和系統集成應用中，智能制造的知識體系更加完善，更多中國元素從過去集中在產業鏈后端逐漸開始往前端滲透。

專家們分析認為，要實現這一目標，一方面，人工智能技術在制造業的應用重點在于工業智能產品或具體工業痛點的解決方案。另一方面，相較于“錦上添花”的工業智能產品，“雪中送炭”的技術更容易被制造業企業接受。比如，基于機器視覺的表面質量檢測技術幫助提升產品質量；或用基于知識圖譜的智能CAD來提高生產效率；又或者用基于人工智能的能源分配來降低生產成本。

通過開發形狀主動可控的智能增材制造技術，可以為未來增材制造技術在材料、工藝、結構設計、產品質量和使用效率等方面的跨越式提升提供充分的科技基礎。具有自采集、自建模、自診斷、自學習、自決策能力的智能增材制造設備是未來增材制造技術大規模應用的重要基礎。開展增材制造技術與材料、軟件、人工智能、生命醫學等學科的交叉研究，實現重大原始技術創新。

導讀：工業物聯網的發展和智能制造、工業4.0、OT與IT融合以及企業數字化轉型密切相關，本文重點介紹工業物聯網的發展背景。作者：胡典鋼來源：大數據DT01 智能制造與工業4.0智能制造在國際上尚無公認的定義，通常被認為是新一代信息通信技術與先進制造技術的深度融合。