在智能制造中应用与发展策略研究

在智能制造中应用与发展策略研究TOC\o"1-2"\h\u2521第一章智能制造概述 3323481.1智能制造的内涵与特征 3212471.2智能制造的发展历程与趋势 376131.2.1发展历程 315391.2.2发展趋势 419556第二章技术概述 4126902.1技术的发展概况 4305322.2技术的主要类别及其特点 511246第三章在智能制造中的关键技术研究 531693.1机器学习在智能制造中的应用 51693.1.1引言 5286993.1.2机器学习在智能诊断中的应用 6218433.1.3机器学习在智能优化中的应用 64323.1.4机器学习在智能预测中的应用 6175273.2计算机视觉在智能制造中的应用 6206673.2.1引言 6270313.2.2计算机视觉在质量检测中的应用 6296293.2.3计算机视觉在导航中的应用 6281753.2.4计算机视觉在智能仓储中的应用 6122833.3人工智能算法在智能制造中的应用 797323.3.1引言 7259033.3.2人工智能算法在设备维护中的应用 714813.3.3人工智能算法在生产优化中的应用 79923.3.4人工智能算法在供应链管理中的应用 715194第四章技术在生产流程中的应用 7192954.1技术在生产调度中的应用 7217354.2技术在生产质量控制中的应用 7134944.3技术在生产预测与优化中的应用 825734第五章技术在设备维护与管理中的应用 8230555.1设备故障诊断与预测 8211125.1.1故障诊断技术 8262075.1.2故障预测技术 8232175.2设备功能优化与健康管理 9141695.2.1功能优化技术 9223975.2.2健康管理技术 9276285.3设备远程监控与维护 9190685.3.1远程监控技术 9112375.3.2远程维护技术 924139第六章技术在物流与供应链管理中的应用 1065066.1仓储管理与优化 10119146.1.1货物智能识别与分类 1090556.1.2仓库布局优化 10207846.1.3库存智能预测与管理 10266226.2运输管理与优化 10131206.2.1运输路线优化 1043926.2.2货物跟踪与监控 10113536.2.3运输资源调度与优化 1082456.3供应链协同与风险控制 1119926.3.1供应链数据挖掘与分析 1134046.3.2风险预警与控制 11304516.3.3供应链金融服务 1132405第七章技术在产品设计与研发中的应用 11164767.1产品设计智能化 11157977.2产品研发数据挖掘与分析 11224177.3虚拟仿真与实验优化 121656第八章智能制造系统的集成与优化 12117138.1系统集成技术 12244788.1.1设备集成技术 12183828.1.2信息集成技术 13304908.1.3控制系统集成技术 13199858.2系统优化策略 1313548.2.1设备优化策略 13110598.2.2生产调度优化策略 1358728.2.3能源管理优化策略 13150388.3智能制造系统的安全与稳定性 13235418.3.1安全防护措施 13198038.3.2稳定性保障措施 14187478.3.3应急响应措施 1414292第九章智能制造产业发展策略 1435959.1政策法规与标准制定 1429009.1.1完善政策法规体系 1486709.1.2制定行业标准 14185589.1.3加强政策宣传与培训 1455289.2产业链协同发展 14113379.2.1优化产业链结构 14275009.2.2加强产学研合作 14278529.2.3建立产业链服务平台 1548639.3人才培养与引进 15116149.3.1加强人才培养 15213829.3.2拓宽人才引进渠道 15278279.3.3建立人才激励机制 1531728第十章智能制造发展前景与挑战 15124410.1智能制造发展趋势 151264410.1.1技术创新驱动发展 152159010.1.2产业协同发展 151397210.1.3跨界融合 15833410.2智能制造面临的挑战 16683310.2.1技术瓶颈 16141110.2.2安全隐患 162996210.2.3人才短缺 16906710.3智能制造的发展机遇与对策 161500410.3.1政策扶持 1664110.3.2企业主体作用 162587910.3.3人才培养与引进 16984410.3.4安全保障 16第一章智能制造概述1.1智能制造的内涵与特征智能制造作为制造业转型升级的关键途径，其内涵是指利用信息技术、网络技术、大数据技术、人工智能技术等现代科技手段，对制造过程进行智能化改造，实现制造资源的优化配置、生产过程的自动化控制、产品质量的全面提升以及企业运营的高效协同。智能制造的特征主要体现在以下几个方面：（1）信息化：智能制造以信息技术为核心，将生产设备、生产线、管理系统等各个环节进行信息化整合，实现信息资源共享。（2）网络化：智能制造通过网络技术，实现生产设备、生产线、管理系统等各个环节的互联互通，提高制造过程的协同性。（3）智能化：智能制造利用大数据技术、人工智能技术等，对生产过程进行实时监控、智能分析，实现制造过程的自动化、智能化。（4）柔性化：智能制造通过模块化、定制化设计，实现生产线的快速调整，满足多样化、个性化的市场需求。（5）绿色化：智能制造注重环保，通过节能减排、循环经济等手段，实现生产过程的绿色化。1.2智能制造的发展历程与趋势1.2.1发展历程智能制造的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时我国制造业正处于快速发展阶段。计算机技术、网络技术等现代科技的不断进步，智能制造逐渐成为制造业转型升级的重要方向。以下是智能制造发展的几个阶段：（1）自动化阶段：20世纪80年代，我国制造业开始引入自动化技术，实现生产过程的自动化控制。（2）信息化阶段：20世纪90年代，我国制造业逐步实现信息化，提高生产效率和管理水平。（3）网络化阶段：21世纪初，我国制造业开始实现网络化，提高制造过程的协同性。（4）智能化阶段：我国智能制造取得了显著成果，智能制造体系逐渐完善。1.2.2发展趋势（1）技术创新：人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，智能制造将迎来更多技术创新。（2）产业融合：智能制造将推动制造业与其他产业的深度融合，实现产业链的优化升级。（3）区域协同：智能制造将促进区域制造业协同发展，实现资源优势互补。（4）国际合作：智能制造将加强国际交流与合作，推动全球制造业的共同发展。（5）政策支持：我国将继续加大对智能制造的政策支持力度，推动制造业高质量发展。第二章技术概述2.1技术的发展概况人工智能（ArtificialIntelligence，简称）是计算机科学领域的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和系统。自20世纪50年代诞生以来，其发展历程大致可以分为以下几个阶段：（1）创立阶段（19561969年）：1956年，达特茅斯会议标志着的正式诞生。此阶段，研究主要集中在基于逻辑的符号主义方法和启发式搜索算法。（2）摸索阶段（19701980年）：此阶段，研究开始关注知识表示、自然语言处理和专家系统等领域。但由于硬件和算法的限制，发展进入瓶颈期。（3）复兴阶段（19801990年）：计算机技术的飞速发展，研究逐渐回归。此阶段，神经网络、遗传算法等新技术和方法得到广泛关注。（4）应用阶段（1990年至今）：技术逐渐走向实用化，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习、等领域。2.2技术的主要类别及其特点技术可以分为以下几类：（1）符号主义方法：符号主义方法以逻辑为基础，通过表示和推理来实现智能。其主要特点包括：a.基于规则：符号主义方法通常使用一套规则来表示知识，并通过推理来解决问题。b.可解释性：符号主义方法的推理过程具有较好的可解释性，易于理解。c.通用性：符号主义方法具有一定的通用性，可以应用于多种领域。（2）连接主义方法：连接主义方法以神经网络为基础，通过调整神经元之间的连接权重来实现智能。其主要特点包括：a.分布式表示：神经网络中的信息以分布式方式存储，具有较强的鲁棒性。b.自适应学习：神经网络可以通过训练数据自动调整连接权重，实现自适应学习。c.泛化能力：神经网络具有较强的泛化能力，可以处理未知数据。（3）行为主义方法：行为主义方法以模拟生物行为为基础，通过模拟生物行为来实现智能。其主要特点包括：a.简洁性：行为主义方法通常使用简单的模型来模拟生物行为，易于实现。b.实时性：行为主义方法具有较强的实时性，适用于实时控制系统。c.可扩展性：行为主义方法可以方便地扩展到多智能体系统。（4）混合方法：混合方法结合了上述几种方法的优点，旨在实现更强大的智能系统。其主要特点包括：a.灵活性：混合方法可以根据实际问题灵活选择和组合不同类型的技术。b.互补性：混合方法可以充分利用各种技术的互补优势，提高系统功能。c.鲁棒性：混合方法具有较强的鲁棒性，可以适应复杂多变的环境。第三章在智能制造中的关键技术研究3.1机器学习在智能制造中的应用3.1.1引言机器学习作为人工智能的重要分支，其核心是通过算法使计算机具备自我学习和改进的能力。在智能制造领域，机器学习技术具有广泛的应用前景。本节主要介绍机器学习在智能制造中的关键技术研究。3.1.2机器学习在智能诊断中的应用智能诊断是智能制造过程中的关键环节，通过机器学习算法对设备运行数据进行实时分析，可以实现对设备故障的早期预警和诊断。目前常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。3.1.3机器学习在智能优化中的应用智能制造过程中，生产效率和产品质量的优化是关键问题。机器学习算法可以针对生产过程中的各种参数进行优化，以提高生产效率和产品质量。例如，通过神经网络算法对生产数据进行建模，从而实现对生产过程的智能优化。3.1.4机器学习在智能预测中的应用在智能制造过程中，对生产计划的预测和调度具有重要意义。机器学习算法可以对企业历史数据进行挖掘，从而实现对生产计划的智能预测。常用的算法有线性回归、时间序列分析等。3.2计算机视觉在智能制造中的应用3.2.1引言计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，其主要任务是使计算机能够像人类一样识别和理解图像。在智能制造领域，计算机视觉技术具有广泛的应用价值。3.2.2计算机视觉在质量检测中的应用计算机视觉技术在智能制造中的质量检测环节具有重要应用。通过对产品图像进行识别和处理，可以实现对产品表面缺陷、尺寸偏差等问题的检测。常用的计算机视觉算法包括边缘检测、特征提取、图像分类等。3.2.3计算机视觉在导航中的应用在智能制造过程中，导航是关键环节。计算机视觉技术可以实现对周围环境的感知，从而实现自主导航。目前常用的计算机视觉算法有基于深度学习的目标检测、场景理解等。3.2.4计算机视觉在智能仓储中的应用智能仓储是智能制造的重要组成部分。计算机视觉技术在智能仓储中的应用主要包括货架识别、商品识别等。通过计算机视觉算法，可以实现仓储自动化和智能化。3.3人工智能算法在智能制造中的应用3.3.1引言人工智能算法在智能制造中的应用涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。本节主要探讨人工智能算法在智能制造中的关键技术研究。3.3.2人工智能算法在设备维护中的应用人工智能算法可以实时监测设备运行状态，对设备故障进行预测和诊断。目前常用的算法有深度学习、强化学习等。3.3.3人工智能算法在生产优化中的应用人工智能算法在生产优化中的应用包括生产调度、工艺优化等。通过算法对生产过程进行建模和分析，可以实现对生产效率和产品质量的优化。3.3.4人工智能算法在供应链管理中的应用人工智能算法在供应链管理中的应用主要包括需求预测、库存管理等方面。通过算法对供应链中的数据进行挖掘和分析，可以实现对供应链的智能化管理和优化。第四章技术在生产流程中的应用4.1技术在生产调度中的应用生产调度是生产流程中的环节，其目标是在有限资源约束下，实现生产任务的高效完成。技术在生产调度中的应用，可以有效提高生产效率，降低生产成本。技术可以通过智能算法对生产任务进行排序和优化，实现生产任务的合理分配。通过对生产任务的时间、资源、工艺等数据进行深度分析，算法可以找出最优的生产调度方案，从而提高生产效率。技术还可以实现生产过程的实时监控和动态调度。通过传感器、摄像头等设备收集生产现场数据，系统可以实时掌握生产进度，对可能出现的问题进行预测和预警，从而实现生产过程的动态调度。4.2技术在生产质量控制中的应用生产质量是企业生存和发展的关键，技术在生产质量控制中的应用，有助于提高产品质量，降低质量成本。，技术可以通过机器视觉、深度学习等手段，对生产过程中的产品质量进行实时检测和分析。通过对产品质量数据的深度挖掘，系统可以找出产品质量问题，并提出改进措施。另，技术还可以通过预测性维护，提高生产设备的运行效率，从而保证产品质量。通过收集设备运行数据，系统可以预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免因设备故障导致的产品质量下降。4.3技术在生产预测与优化中的应用生产预测与优化是提高企业生产效益的重要手段，技术在生产预测与优化中的应用，有助于提高企业的市场竞争力。技术可以通过大数据分析，对市场需求、原材料价格等进行预测，为企业提供准确的生产计划依据。通过对市场趋势的深度分析，系统可以帮助企业制定合理的生产策略，降低生产风险。技术还可以通过优化生产流程，提高生产效益。通过对生产过程的仿真模拟和优化算法，系统可以找出生产过程中的瓶颈和优化点，提出改进措施，从而提高生产效率。技术还可以通过供应链优化，降低企业的物流成本。通过对供应链数据的深度分析，系统可以优化供应链结构，提高供应链效率，从而降低企业的物流成本。第五章技术在设备维护与管理中的应用5.1设备故障诊断与预测智能制造的深入推进，设备故障诊断与预测成为工业生产中的环节。技术在设备故障诊断与预测中的应用，可以有效提高设备运行可靠性，降低维修成本，保障生产安全。5.1.1故障诊断技术故障诊断技术是通过监测设备运行状态，对设备可能出现的故障进行识别和诊断的方法。技术在此方面的应用主要包括：机器学习、深度学习、神经网络等。这些技术可以自动从大量数据中提取特征，实现对设备故障的智能诊断。5.1.2故障预测技术故障预测技术是在故障发生前，通过对设备运行数据的分析，预测设备可能出现的故障。技术在故障预测方面的应用主要包括：时间序列分析、关联规则挖掘、灰色预测等。这些技术可以帮助企业提前发觉设备潜在故障，制定合理的维修计划。5.2设备功能优化与健康管理设备功能优化与健康管理是提高生产效率、降低能耗、延长设备寿命的关键环节。技术在设备功能优化与健康管理方面的应用，主要体现在以下几个方面：5.2.1功能优化技术功能优化技术是通过分析设备运行数据，找出影响设备功能的关键因素，并对其进行调整，以提高设备整体功能。技术在功能优化方面的应用包括：遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。这些技术可以帮助企业实现设备功能的智能优化。5.2.2健康管理技术健康管理技术是对设备运行状态进行实时监控，分析设备健康状况，制定合理的维护保养策略。技术在健康管理方面的应用包括：聚类分析、主成分分析、支持向量机等。这些技术可以帮助企业实现对设备健康状况的智能评估和管理。5.3设备远程监控与维护物联网技术的快速发展，设备远程监控与维护成为智能制造领域的一个重要方向。技术在设备远程监控与维护方面的应用，可以有效提高设备维护效率，降低人力成本。5.3.1远程监控技术远程监控技术是通过传感器、摄像头等设备，实时采集设备运行数据，并将其传输至云端进行分析和处理。技术在远程监控方面的应用包括：图像识别、语音识别、自然语言处理等。这些技术可以帮助企业实现对设备运行状态的远程监测和分析。5.3.2远程维护技术远程维护技术是通过网络连接，对设备进行远程诊断、调试和维护。技术在远程维护方面的应用包括：专家系统、远程故障诊断、智能问答等。这些技术可以帮助企业实现对设备故障的远程诊断和快速处理。通过以上分析，可以看出技术在设备维护与管理中的应用具有广泛前景。技术的不断发展和完善，其在智能制造领域的应用将更加深入，为企业带来更高的效益。第六章技术在物流与供应链管理中的应用6.1仓储管理与优化智能制造的不断发展，技术在仓储管理中的应用日益广泛。仓储管理作为物流与供应链管理的重要组成部分，其效率和准确性直接影响到整个供应链的运行。以下为技术在仓储管理与优化方面的具体应用：6.1.1货物智能识别与分类利用计算机视觉技术，可以对仓库内的货物进行智能识别与分类，提高入库、出库效率。通过对货物的图像进行实时采集，系统可以自动识别货物的种类、数量和状态，从而实现自动化、精确化的仓储管理。6.1.2仓库布局优化技术可以根据仓库的实际情况，运用大数据分析和优化算法，为仓库提供合理的布局方案。通过优化仓库的货架摆放、通道设置等，提高仓库空间的利用率，降低人工成本。6.1.3库存智能预测与管理利用机器学习算法，可以对历史销售数据进行挖掘，预测未来一段时间内的销售趋势，从而实现库存的智能管理。通过对库存数据的实时监控，系统可以自动调整库存策略，降低库存成本，提高库存周转率。6.2运输管理与优化运输管理是物流与供应链管理的关键环节，技术在运输管理与优化方面的应用主要包括以下几个方面：6.2.1运输路线优化技术可以通过实时分析路况、运输成本等因素，为运输车辆提供最优的路线规划。通过减少行驶距离和时间，降低运输成本，提高运输效率。6.2.2货物跟踪与监控利用物联网技术和算法，可以对运输途中的货物进行实时跟踪与监控。通过分析货物的位置、状态等信息，保证货物安全、及时送达目的地。6.2.3运输资源调度与优化技术可以对运输资源进行智能调度，根据货物的数量、种类、目的地等因素，合理分配运输资源。通过优化运输资源的使用，降低运输成本，提高运输效率。6.3供应链协同与风险控制6.3.1供应链数据挖掘与分析技术可以对供应链中的海量数据进行分析，挖掘出有价值的信息，为供应链协同提供决策支持。通过分析供应商、客户等合作伙伴的信誉、质量、价格等信息，实现供应链的优化与协同。6.3.2风险预警与控制利用技术，可以对供应链中的风险进行实时监控和预警。通过分析历史风险事件，建立风险预测模型，提前发觉潜在风险，并采取相应措施进行控制。6.3.3供应链金融服务技术可以应用于供应链金融服务，为中小企业提供融资、保险等金融服务。通过对供应链中的数据进行挖掘和分析，评估企业的信用状况，降低金融风险。通过对技术在物流与供应链管理中的应用进行深入研究，有助于提高我国智能制造的竞争力，推动产业升级。第七章技术在产品设计与研发中的应用7.1产品设计智能化智能制造技术的快速发展，技术在产品设计中扮演着越来越重要的角色。产品设计智能化主要表现在以下几个方面：（1）设计参数优化：技术可以基于大数据分析，对产品设计参数进行优化。通过学习历史项目数据，可以自动调整设计参数，使产品在功能、成本和可靠性等方面达到最优。（2）设计创新：技术可以辅助设计师进行创新设计。通过深度学习算法，可以从大量设计案例中提取规律，为设计师提供创新思路和灵感。（3）设计自动化：技术可以实现设计过程的自动化。例如，在计算机辅助设计（CAD）软件中，可以自动完成零部件的布局、尺寸标注等工作，提高设计效率。（4）设计验证：技术可以应用于产品设计验证环节，通过仿真分析、实验验证等方法，保证设计方案的可行性和可靠性。7.2产品研发数据挖掘与分析技术在产品研发数据挖掘与分析方面的应用主要包括：（1）数据挖掘：技术可以从海量的研发数据中挖掘有价值的信息。通过关联规则挖掘、聚类分析等方法，可以帮助研发团队发觉产品功能、成本和可靠性等方面的潜在问题。（2）数据分析：技术可以对研发数据进行分析，为产品研发提供决策支持。例如，通过时间序列分析、趋势预测等方法，可以预测产品市场前景和潜在风险。（3）数据驱动优化：技术可以基于数据驱动方法，对产品研发过程进行优化。通过构建数据模型，可以指导研发团队在产品设计和制造过程中实现成本、功能和可靠性的最佳平衡。7.3虚拟仿真与实验优化技术在虚拟仿真与实验优化方面的应用主要体现在以下几个方面：（1）虚拟仿真：技术可以应用于虚拟仿真领域，提高仿真模型的准确性和可靠性。通过深度学习算法，可以自动调整仿真模型参数，使其更加接近实际工况。（2）实验优化：技术可以辅助实验优化过程。在实验设计中，可以基于遗传算法、粒子群优化等方法，自动寻找最优实验方案，提高实验效率。（3）故障诊断与预测：技术可以应用于实验过程中的故障诊断与预测。通过实时监测实验数据，可以及时发觉异常情况，并预测潜在故障，为实验安全提供保障。（4）实验结果分析：技术可以对实验结果进行智能分析，为产品研发提供有力支持。通过机器学习算法，可以自动提取实验数据中的关键信息，为研发团队提供有价值的参考依据。第八章智能制造系统的集成与优化8.1系统集成技术智能制造技术的不断发展，系统集成技术在制造业中的应用日益广泛。系统集成技术旨在将各类制造资源、设备、信息及控制系统进行有效整合，实现制造过程的自动化、智能化和网络化。以下是几种常见的系统集成技术：8.1.1设备集成技术设备集成技术是指将各类制造设备通过物理连接、数据传输和控制系统整合在一起，实现设备间的信息共享和协同作业。该技术包括设备硬件接口、通信协议、数据格式等方面的统一，以及设备控制系统的集成。8.1.2信息集成技术信息集成技术是指将企业内部各信息系统进行整合，实现数据的一致性和完整性。该技术包括数据库集成、应用系统集成、企业服务总线（ESB）等。信息集成有助于提高企业内部信息流转效率，降低信息孤岛现象。8.1.3控制系统集成技术控制系统集成技术是指将制造过程中的各种控制系统进行整合，实现控制策略的统一和优化。该技术涉及控制算法、控制策略、执行器等方面的集成。控制系统集成有助于提高制造过程的稳定性和效率。8.2系统优化策略为了提高智能制造系统的功能和效益，系统优化策略。以下几种优化策略：8.2.1设备优化策略设备优化策略包括对制造设备进行功能评估、故障预测和健康管理。通过对设备运行数据的实时监测和分析，制定合理的维护计划，降低设备故障率，提高设备利用率。8.2.2生产调度优化策略生产调度优化策略旨在提高生产过程的效率和响应速度。通过运用数学模型、优化算法和人工智能技术，实现生产任务的合理分配、生产节奏的优化和生产资源的合理配置。8.2.3能源管理优化策略能源管理优化策略包括对制造过程中的能源消耗进行监测、分析和优化。通过采用节能技术、能源回收利用等措施，降低能源成本，提高能源利用效率。8.3智能制造系统的安全与稳定性智能制造系统的安全与稳定性是保障制造过程顺利进行的关键。以下措施有助于提高系统的安全与稳定性：8.3.1安全防护措施安全防护措施包括对制造设备、网络和信息系统进行安全防护。采用防火墙、入侵检测、数据加密等技术，防止外部攻击和内部泄露，保证系统的安全运行。8.3.2稳定性保障措施稳定性保障措施包括对制造设备的运行状态进行实时监测，对故障进行预警和处理。通过建立故障预测模型、实施健康管理策略，降低设备故障率，保证系统的稳定运行。8.3.3应急响应措施应急响应措施包括对突发事件的快速反应和处理。建立应急预案，明确应急流程和责任分工，提高应对突发事件的能力，保证系统的稳定运行。通过对智能制造系统的集成与优化，可以提高制造过程的效率、降低成本、提高产品质量，为我国制造业的发展奠定坚实基础。第九章智能制造产业发展策略9.1政策法规与标准制定9.1.1完善政策法规体系为推动智能制造产业的健康发展，我国应进一步完善政策法规体系，明确智能制造产业发展的总体目标、战略布局和重点任务。部门需加强对智能制造产业的监管，保证政策法规的有效实施。9.1.2制定行业标准智能制造产业涉及多个领域，制定统一的标准对于推动产业链协同发展具有重要意义。我国应加快制定智能制造行业标准，规范各环节的技术要求、产品质量和安全功能，提高产业整体竞争力。9.1.3加强政策宣传与培训部门应加强对智能制造政策法规的宣传与培训，提高企业和社会各界对智能制造的认识和重视。同时鼓励企业积极参与政策制定和标准制定，推动产业发展。9.2产业链协同发展9.2.1优化产业链结构我国应优化智能制造产业链结构，推动产业链上下游企业深度合作，实现产业链协同发展。可引导企业加强产业协同，推动产业链整合，提高产业集聚效应。9.2.2加强产学研合作产学研合作是推动智能制造产业发展的重要途径。我国应鼓励企业、高校和科研机构建立产学研合作机制，共同开展技术研发、人才培养和产业推广，提高产业整体创新能力。9.2.3建立产业链服务平台为促进产业链协同发展，我国可建立智能制造产业链服务平台，为企业提供技术交流、信息共享、人才培训等服务。同时加强与国际智能制造产业链的对接，推动全球产业链协同发展。9.3人才培养与引进9.3.1加强人才培养智能制造产业对人才的需求较高，