制造业工厂智能化升级改造实施方案

制造业工厂智能化升级改造实施方案TOC\o"1-2"\h\u25450第1章项目背景与目标 3115761.1工厂现状分析 3314401.2智能化升级改造目标 351001.3项目预期效益 431261第2章智能化升级改造技术路线 4198212.1智能制造技术概述 4129282.1.1自动化技术 4215522.1.2信息化技术 4293372.1.3网络化技术 5272362.1.4智能化技术 5127032.2工厂智能化升级改造技术框架 564072.2.1设备层 542802.2.2网络层 5123782.2.3控制层 5194622.2.4决策层 574782.3关键技术选择与评估 5167022.3.1工业大数据技术 5168512.3.2人工智能与机器学习技术 681222.3.3工业互联网平台技术 6138252.3.4数字孪生与虚拟仿真技术 6139312.3.5智能技术 612766第3章生产线自动化改造 6138513.1自动化设备选型 6162743.1.1设备选型原则 6130093.1.2设备选型方案 6295943.2生产线布局优化 7177593.2.1布局优化目标 7103993.2.2布局优化方案 7303083.3控制系统设计与集成 7253373.3.1控制系统设计 797913.3.2控制系统集成 724904第四章数据采集与监控系统 84644.1数据采集技术 8191404.1.1传感器技术 8209764.1.2数据传输技术 8126064.1.3数据预处理技术 892314.2监控系统设计 830404.2.1系统架构 8318294.2.2系统功能 8146344.3设备故障预测与健康管理系统 915944.3.1故障预测技术 9188954.3.2健康管理策略 977954.3.3系统实现 99037第五章智能仓储与物流系统 9106555.1仓储管理系统设计 9165055.1.1系统架构 913175.1.2功能模块 10182755.2智能搬运设备选型与应用 1030935.2.1智能搬运设备选型 10100295.2.2智能搬运设备应用 10143535.3物流路径优化与调度 10178705.3.1物流路径优化 10262525.3.2物流调度 1117635第6章信息化系统集成 11196746.1企业资源规划（ERP）系统 11240486.1.1系统概述 11148246.1.2系统设计 1165966.1.3系统实施 11313846.2生产执行系统（MES）设计 119856.2.1系统概述 1176966.2.2系统设计 11168766.2.3系统实施 123896.3产品生命周期管理（PLM）系统 12310106.3.1系统概述 1218576.3.2系统设计 12300626.3.3系统实施 1215096第7章数据分析与决策支持 12279287.1数据分析与挖掘技术 12301217.1.1数据采集与预处理 13188407.1.2数据分析方法 13260087.2生产过程优化与调度 13266547.2.1生产过程优化 13172017.2.2生产调度 1360097.3决策支持系统设计与实现 134577.3.1系统架构 1416127.3.2功能模块设计 149227.3.3系统实现 1411169第8章智能制造设备与系统安全 14210998.1设备安全防护措施 14177568.1.1物理安全防护 14109558.1.2电气安全防护 1490008.1.3软件安全防护 15219568.2网络安全与数据保护 15270798.2.1网络安全防护 15280098.2.2数据保护 1566428.3系统安全评估与应急预案 15191308.3.1系统安全评估 15161718.3.2应急预案 154009第9章人才培养与培训 1536329.1智能制造人才需求分析 1557029.1.1人才需求类型 15143209.1.2人才需求层次 1657309.2培训体系建设 1674669.2.1培训内容 1674619.2.2培训方式 16123319.3人才引进与激励机制 1736879.3.1人才引进 17320619.3.2激励机制 1726065第10章项目实施与评估 172246610.1项目进度安排与资源配置 172408310.1.1项目进度安排 172281510.1.2项目资源配置 17580710.2项目风险管理 18200210.2.1风险识别 182179710.2.2风险应对措施 182877910.3项目效果评估与持续改进 18935410.3.1项目效果评估 18186910.3.2持续改进 18第1章项目背景与目标1.1工厂现状分析全球经济一体化的发展，我国制造业面临着激烈的国际竞争，提高生产效率、降低成本、提升产品质量成为企业持续发展的关键。当前，我国制造业工厂普遍存在以下问题：生产设备老化，自动化程度低；生产线布局不合理，物流运输效率低下；生产数据采集困难，信息化水平不高；产品质量检测依赖人工，存在一定的误差和隐患。为解决这些问题，实现制造业的转型升级，智能化升级改造势在必行。1.2智能化升级改造目标本项目旨在对现有工厂进行智能化升级改造，实现以下目标：（1）提高生产设备自动化程度，降低人工操作强度，提高生产效率。（2）优化生产线布局，实现物流运输的自动化、信息化，降低运输成本，提高运输效率。（3）建立生产数据采集与分析系统，实现生产过程的实时监控与调度，提高生产管理的科学性。（4）引入智能化质量检测设备，提高产品质量检测的准确性和效率。（5）通过智能化升级改造，提升企业整体竞争力，为企业的可持续发展奠定基础。1.3项目预期效益本项目实施后，预期将带来以下效益：（1）提高生产效率，缩短生产周期，降低生产成本。（2）优化资源配置，提高设备利用率，减少设备故障率。（3）提高产品质量，降低不良品率，减少售后投诉。（4）提升企业信息化水平，为决策层提供准确、实时的生产数据支持。（5）提高企业环保水平，降低能耗，减少废弃物排放。（6）提升企业整体形象，增强市场竞争力，拓展市场份额。通过本项目实施，将为我国制造业工厂的智能化升级改造提供成功案例，为行业的发展注入新的活力。第2章智能化升级改造技术路线2.1智能制造技术概述智能制造技术是指通过信息物理系统（CyberPhysicalSystems,CPS）的融合，实现制造过程的高效、灵活、绿色和个性化。其主要涵盖自动化、信息化、网络化和智能化四个方面。本节将从这四个方面对智能制造技术进行概述，为后续工厂智能化升级改造技术路线提供理论支撑。2.1.1自动化技术自动化技术是智能制造的基础，主要包括技术、自动检测与控制技术、智能物流技术等。通过自动化技术，可以降低生产成本、提高生产效率、保证产品质量。2.1.2信息化技术信息化技术是智能制造的核心，主要包括企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLM）等。信息化技术有助于企业实现生产、管理、销售等环节的信息共享，提高决策效率。2.1.3网络化技术网络化技术是智能制造的关键，包括工业互联网、物联网、大数据等技术。通过网络化技术，可以实现设备、生产线、工厂之间的互联互通，为智能化决策提供数据支持。2.1.4智能化技术智能化技术是智能制造的目标，包括人工智能、机器学习、深度学习等。智能化技术可以实现对制造过程的自感知、自决策和自适应，提高制造系统的智能化水平。2.2工厂智能化升级改造技术框架工厂智能化升级改造技术框架从以下几个方面展开：2.2.1设备层设备层是智能化升级改造的基础，主要包括生产设备、检测设备、物流设备等。通过对设备进行智能化改造，实现设备之间的互联互通、数据采集与处理。2.2.2网络层网络层是实现数据传输的关键，包括工业以太网、无线网络、5G等技术。网络层为设备层、控制层和决策层之间的数据交互提供支持。2.2.3控制层控制层主要负责生产过程的实时监控与控制，包括工业控制系统、智能控制器等。通过控制层，实现对生产过程的自动化、智能化控制。2.2.4决策层决策层是企业智能化升级改造的核心，包括企业级信息系统、大数据分析与决策支持系统等。决策层为企业提供战略决策、生产调度、资源配置等方面的支持。2.3关键技术选择与评估根据工厂智能化升级改造的需求，结合我国制造业现状，以下关键技术需要进行选择与评估：2.3.1工业大数据技术工业大数据技术是智能制造的关键，包括数据采集、存储、处理、分析等。通过对工业大数据技术的评估，为企业提供数据驱动的决策支持。2.3.2人工智能与机器学习技术人工智能与机器学习技术在制造过程中的应用日益广泛，如智能检测、故障预测、优化调度等。评估这两项技术，为企业实现智能化生产提供技术支持。2.3.3工业互联网平台技术工业互联网平台是实现工厂设备互联互通的关键技术。评估工业互联网平台技术，为企业构建统一的设备管理、生产调度和数据分析平台。2.3.4数字孪生与虚拟仿真技术数字孪生与虚拟仿真技术可以在虚拟环境中模拟实际生产过程，为生产优化提供依据。评估这两项技术，提高企业生产过程的智能化水平。2.3.5智能技术智能技术是自动化生产的重要组成部分，包括协作、移动等。评估智能技术，提高生产效率和产品质量。通过以上关键技术的选择与评估，为企业智能化升级改造提供技术支撑，推动制造业高质量发展。第3章生产线自动化改造3.1自动化设备选型3.1.1设备选型原则在自动化设备选型过程中，应遵循以下原则：（1）先进性：选用国内外先进、成熟的自动化设备，保证技术领先，提高生产效率。（2）可靠性：设备具有较高的稳定性和可靠性，降低故障率，减少停机时间。（3）兼容性：设备需与现有生产线设备兼容，便于整体集成。（4）扩展性：设备具备良好的扩展性，为未来生产线升级改造预留空间。（5）经济性：在满足生产需求的前提下，力求降低设备投资成本。3.1.2设备选型方案根据生产需求，选型以下自动化设备：（1）自动化：用于替代人工完成焊接、组装、搬运等重复性劳动。（2）自动化物流设备：包括自动搬运车、输送带、货架等，实现物料自动搬运。（3）自动化检测设备：对生产过程中的产品质量进行在线检测，提高产品质量。（4）自动化控制系统：实现生产过程的实时监控、数据采集、故障诊断等功能。3.2生产线布局优化3.2.1布局优化目标生产线布局优化旨在实现以下目标：（1）提高生产效率：通过合理布局，减少物料搬运距离，缩短生产周期。（2）降低生产成本：优化生产流程，减少人力、物力资源浪费。（3）提高产品质量：减少生产过程中的不良品，提高产品合格率。（4）改善作业环境：优化作业空间，提高员工满意度。3.2.2布局优化方案根据现有生产线情况，制定以下布局优化方案：（1）采用直线型布局，减少物料搬运距离。（2）调整生产线设备布局，实现生产流程的连续性。（3）设置合理的缓冲区，提高生产线抗干扰能力。（4）优化作业空间，提高作业安全性。3.3控制系统设计与集成3.3.1控制系统设计控制系统设计主要包括以下内容：（1）硬件设计：选用可靠性高的控制器、传感器、执行器等硬件设备。（2）软件设计：开发具有实时监控、数据处理、故障诊断等功能的控制软件。（3）网络设计：实现设备之间、设备与上位机之间的数据通信。3.3.2控制系统集成控制系统集成主要包括以下工作：（1）设备集成：将自动化设备与控制系统连接，实现设备联动。（2）数据集成：采集生产过程中的实时数据，实现数据共享。（3）系统集成：将控制系统与其他管理系统（如MES、ERP等）进行集成，实现生产管理一体化。（4）调试与优化：对集成后的控制系统进行调试，保证系统稳定运行，并根据实际生产情况进行优化。第四章数据采集与监控系统4.1数据采集技术数据采集是智能化升级改造的基础，对于实现工厂的实时监控、优化生产流程具有重要意义。本节主要介绍适用于制造业工厂的数据采集技术。4.1.1传感器技术采用高精度、高稳定性传感器，实现对生产过程中关键参数（如温度、压力、湿度等）的实时监测。传感器需具备良好的抗干扰功能，保证数据的准确性。4.1.2数据传输技术利用有线和无线网络技术，实现数据的高速、稳定传输。考虑到工厂环境的特殊性，选用工业级通信设备，提高数据传输的可靠性。4.1.3数据预处理技术在数据采集过程中，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据压缩、数据加密等，保证数据的质量和安全。4.2监控系统设计监控系统是工厂智能化升级改造的核心，通过对生产过程的实时监控，提高生产效率，降低生产成本。4.2.1系统架构设计分层、模块化的监控系统架构，便于系统扩展和升级。主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层、数据展示层和应用层。4.2.2系统功能（1）实时数据监控：实时显示生产过程中的关键参数，便于操作人员了解生产状况。（2）历史数据查询：存储历史数据，提供数据查询、统计、分析等功能，为生产决策提供依据。（3）报警与预警：对异常数据进行分析，实现故障预警，提高设备运行安全性。（4）数据分析与应用：利用大数据分析技术，挖掘生产过程中的潜在价值，优化生产流程。4.3设备故障预测与健康管理系统为降低设备故障率，提高设备运行效率，本节介绍设备故障预测与健康管理系统。4.3.1故障预测技术采用基于模型的故障预测技术，结合设备运行数据、历史故障数据等，建立故障预测模型，实现对设备潜在故障的提前预警。4.3.2健康管理策略（1）设备运行状态监测：实时监测设备运行状态，评估设备健康状况。（2）预防性维护：根据设备健康状况，制定合理的预防性维护计划，降低设备故障风险。（3）设备功能优化：通过数据分析，发觉设备功能瓶颈，提出优化方案，提高设备运行效率。4.3.3系统实现结合故障预测技术和健康管理策略，开发一套设备故障预测与健康管理系统，实现对工厂设备运行状态的实时监控、故障预测和健康管理。通过该系统，提高设备运行可靠性，降低维修成本，为企业创造更大价值。第五章智能仓储与物流系统5.1仓储管理系统设计本章节主要针对制造业工厂智能化升级改造中的仓储管理系统进行设计。仓储管理系统是智能仓储与物流系统的核心，负责对库存、出入库、库位等数据进行实时监控和管理。5.1.1系统架构仓储管理系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、业务应用层和用户界面层。数据采集层通过传感器、条码扫描器等设备收集库存信息；数据处理层对采集到的数据进行处理和分析；业务应用层负责实现库存管理、出入库管理等功能；用户界面层为用户提供友好、直观的操作界面。5.1.2功能模块仓储管理系统主要包括以下功能模块：（1）库存管理：实现库存的实时查询、预警、盘点等功能；（2）出入库管理：对物料的入库、出库、退库等操作进行管理；（3）库位管理：对库位进行优化分配，提高库房空间利用率；（4）报表管理：各类库存报表，为决策提供数据支持；（5）系统集成：与其他系统（如生产管理系统、采购管理系统等）进行集成，实现数据共享。5.2智能搬运设备选型与应用本节主要讨论智能搬运设备的选型与应用，以提高仓储物流效率，降低人工成本。5.2.1智能搬运设备选型根据工厂实际需求，选择以下智能搬运设备：（1）自动搬运车（AGV）：适用于短距离、高频次物料搬运；（2）无人叉车：实现库房内物料的自动搬运和堆垛；（3）输送线：连接生产线和仓储区，实现物料的连续输送；（4）分拣：提高分拣效率，降低人工劳动强度。5.2.2智能搬运设备应用智能搬运设备在制造业工厂的应用主要包括以下几个方面：（1）生产物流：将物料从生产线搬运到仓储区，或从仓储区搬运到生产线；（2）仓储物流：实现库房内物料的搬运、堆垛、拆垛等操作；（3）配送物流：将成品从生产线搬运到发货区，或实现发货区的自动分拣；（4）回收物流：对工厂内废弃物料进行搬运和回收。5.3物流路径优化与调度本节主要针对工厂物流路径优化与调度进行探讨，以提高物流效率，降低物流成本。5.3.1物流路径优化通过对工厂物流路径的分析，采用以下方法进行优化：（1）线路规划：根据物料的运输距离、时间等因素，制定合理的运输线路；（2）拥堵控制：分析物流拥堵原因，采取相应措施进行疏导；（3）路径调整：根据实际运行情况，动态调整物流路径。5.3.2物流调度物流调度是保证物流系统高效运行的关键环节，主要包括以下内容：（1）任务分配：根据物料的搬运需求，合理分配搬运设备；（2）实时监控：对物流运行状态进行实时监控，保证运行顺畅；（3）异常处理：对物流过程中的异常情况及时处理，降低影响；（4）调度策略优化：根据运行数据，不断优化调度策略，提高物流效率。第6章信息化系统集成6.1企业资源规划（ERP）系统6.1.1系统概述企业资源规划（ERP）系统作为制造业企业信息化的核心组成部分，通过集成企业内外部资源，实现采购、生产、销售、财务等环节的协同管理，提高企业运营效率。6.1.2系统设计（1）模块设计：根据企业实际需求，选择合适的ERP模块，包括财务管理、人力资源管理、供应链管理、生产管理等；（2）数据集成：实现各模块间的数据共享与交换，降低信息孤岛现象；（3）业务流程优化：对企业现有业务流程进行梳理和优化，提高工作效率。6.1.3系统实施（1）选型：根据企业规模、行业特点及需求，选择合适的ERP软件；（2）培训：组织员工进行ERP系统培训，提高系统应用能力；（3）上线实施：分阶段、分模块推进ERP系统上线，保证系统顺利运行。6.2生产执行系统（MES）设计6.2.1系统概述生产执行系统（MES）是企业生产管理的核心系统，主要负责生产计划的执行、生产过程的监控以及生产数据的采集与分析。6.2.2系统设计（1）模块设计：包括生产计划管理、生产调度、质量管理、设备管理、物料管理等模块；（2）数据采集与监控：实时采集生产数据，监控生产进度，提高生产过程的透明度；（3）系统集成：与ERP、PLC等系统实现数据交互，形成闭环的生产管理体系。6.2.3系统实施（1）需求分析：深入了解企业生产管理需求，为系统设计提供依据；（2）系统定制：根据企业特点，定制开发符合生产管理需求的MES系统；（3）上线实施：分阶段推进系统上线，保证系统稳定运行。6.3产品生命周期管理（PLM）系统6.3.1系统概述产品生命周期管理（PLM）系统通过集成设计、生产、销售、服务等多个环节，实现产品全生命周期的信息管理。6.3.2系统设计（1）模块设计：包括产品设计管理、工艺管理、项目管理、质量管理等模块；（2）数据管理：实现产品数据的一致性和准确性，提高产品设计效率；（3）协同工作：支持跨部门、跨区域的产品研发协同，提升研发效率。6.3.3系统实施（1）选型：根据企业产品特点和研发需求，选择合适的PLM软件；（2）培训：组织员工进行PLM系统培训，提高系统应用能力；（3）上线实施：分阶段推进PLM系统上线，保证系统稳定运行，提升产品研发水平。第7章数据分析与决策支持7.1数据分析与挖掘技术为提高制造业工厂的生产效率与质量，实现智能化升级改造，本章首先探讨数据分析与挖掘技术在工厂中的应用。通过对生产过程中产生的海量数据进行有效分析，为企业提供有力的决策依据。7.1.1数据采集与预处理数据采集是数据分析的基础，涉及各类传感器、生产设备、管理系统等数据源。需对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，保证数据质量。7.1.2数据分析方法采用统计分析、机器学习、深度学习等方法对数据进行挖掘，发觉生产过程中的潜在规律与问题。主要包括：（1）描述性分析：对生产数据进行汇总、统计，呈现整体趋势与分布特征。（2）关联分析：挖掘生产过程中不同因素之间的关联性，为生产调度提供依据。（3）预测分析：利用历史数据建立预测模型，对生产过程中的关键指标进行预测。（4）优化分析：通过优化算法，求解生产过程中的最佳参数配置。7.2生产过程优化与调度基于数据分析结果，对生产过程进行优化与调度，以提高生产效率、降低成本、保证质量。7.2.1生产过程优化结合数据分析与挖掘技术，对生产过程中的关键环节进行优化，包括：（1）设备参数调整：根据设备运行数据，优化设备参数，提高设备功能。（2）生产计划优化：根据市场需求、库存状况等因素，动态调整生产计划。（3）工艺优化：分析工艺数据，优化工艺流程，提高产品质量。7.2.2生产调度基于数据分析结果，构建生产调度模型，实现生产资源的合理分配与调度，包括：（1）订单分配：根据订单优先级、交货期等因素，合理分配生产任务。（2）设备调度：根据设备状态、生产任务等因素，合理安排设备运行。（3）人员调度：根据员工技能、工作强度等因素，合理配置人力资源。7.3决策支持系统设计与实现为提高企业决策效率，降低决策风险，本章提出一种决策支持系统设计与实现方案。7.3.1系统架构决策支持系统采用分层架构，包括数据层、服务层、应用层和展示层。数据层负责数据存储与访问；服务层提供数据挖掘、分析、优化等服务；应用层实现具体业务功能；展示层提供可视化界面。7.3.2功能模块设计决策支持系统主要包括以下功能模块：（1）数据管理模块：负责数据采集、预处理、存储与管理。（2）分析挖掘模块：实现数据分析与挖掘，提供决策依据。（3）优化调度模块：根据分析结果，进行生产过程优化与调度。（4）决策支持模块：为企业提供实时、准确的决策支持。7.3.3系统实现采用Java、Python等编程语言，结合大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）和机器学习算法库（如TensorFlow、Scikitlearn等），实现决策支持系统的开发与部署。同时利用可视化技术，为用户提供直观、易用的操作界面。通过以上设计与实现，为企业提供全面、高效的数据分析与决策支持，助力制造业工厂智能化升级改造。第8章智能制造设备与系统安全8.1设备安全防护措施8.1.1物理安全防护（1）在生产现场设置必要的安全防护设施，如安全围栏、防护罩、警示标志等，以防止意外伤害。（2）对智能制造设备进行定期检查、维护和保养，保证设备运行状态良好。（3）针对特殊设备，制定专门的安全操作规程，并对操作人员进行专业培训。8.1.2电气安全防护（1）采用符合国家标准的电气设备，保证设备本质安全。（2）对电气线路进行合理布局，降低电气故障风险。（3）定期对电气设备进行绝缘测试，保证绝缘功能良好。8.1.3软件安全防护（1）采用正版软件，防止恶意软件对系统造成破坏。（2）定期更新软件版本，修补安全漏洞。（3）对关键软件进行备份，以备不时之需。8.2网络安全与数据保护8.2.1网络安全防护（1）建立完善的网络安全管理制度，保证网络设备安全运行。（2）采用防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，提高网络防护能力。（3）定期对网络设备进行安全检查，及时消除安全隐患。8.2.2数据保护（1）建立数据备份机制，保证重要数据的安全。（2）对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。（3）制定数据访问权限管理制度，严格控制数据访问权限。8.3系统安全评估与应急预案8.3.1系统安全评估（1）定期对智能制造系统进行安全评估，发觉安全隐患，及时整改。（2）评估内容包括但不限于：设备安全、网络安全、数据安全、人员操作安全等。（3）建立安全评估档案，对评估结果进行记录和分析。8.3.2应急预案（1）制定智能制造系统安全应急预案，明确应急响应流程、责任人和应急资源。（2）针对不同类型的安全，制定相应的应急处理措施。（3）定期组织应急演练，提高应对突发事件的能力。第9章人才培养与培训9.1智能制造人才需求分析制造业工厂智能化升级改造的推进，对智能制造人才的需求日益迫切。本节将对智能制造人才需求进行分析，为人才培养与培训提供依据。9.1.1人才需求类型智能制造人才需求主要包括以下类型：（1）技术研发型人才：负责智能制造技术的研究与开发，包括硬件、软件及系统集成等方面。（2）运维管理型人才：负责智能制造设备的运行维护、生产管理及质量控制等方面。（3）应用实施型人才：负责智能制造技术的推广应用，协助企业完成智能化升级改造。9.1.2人才需求层次智能制造人才需求层次分为以下三个层次：（1）基层操作型人才：具备智能制造设备的基本操作、维护及简单故障处理能力。（2）中层管理型人才：具备智能制造项目管理、生产调度、质量控制等方面的能力。（3）高层决策型人才：具备智能制造战略规划、资源配置、技术创新等方面的能力。9.2培训体系建设为满足智能制造人才需求，企业应建立健全培训体系，提高员工的专业技能和综合素质。9.2.1培训内容培训内容应包括以下方面：（1）智能制造技术：涵盖硬件、软件、系统集成等方面的知识。（2）生产管理：包括生产计划、质量控制、设备维护等。（3）项目管理：涵盖智能制造项目的策划、实施、验收等环节。（4）法律法规：了解与智能制造相关的法律法规及政策。9.2.2培训方式采取以下培训方式：（1）内部培训：组织内部专家、技术骨干进行授课。（2）外部培训：邀请行业专家、院校教授进行授课。（3）在岗培训：通过实际操作、师带徒等形式进行。（4）网络培训：利用网络平台，开展线上学习。9.3人才引进与激励机制9.3.1人才引进（1）制定人才引进计划，明确需求岗位、人数及条件。（2）与高校、科研院所合作，引进智能制造领域的高端人才。（3）利用社会招聘、校园招聘等渠道，选拔优