工业制造领域智能制造技术应用推广计划

工业制造领域智能制造技术应用推广计划TOC\o"1-2"\h\u18661第一章智能制造概述 273071.1智能制造的背景与意义 2152581.1.1背景 269341.1.2意义 3262661.1.3智能化水平不断提高 398071.1.4网络化协同发展 381571.1.5跨界融合加速 3273581.1.6绿色制造成为主流 4322041.1.7区域协同发展 422620第二章智能制造技术体系 42711.1.8概述 4180481.1.9关键技术 4157461.1.10概述 4124591.1.11关键技术 510431.1.12概述 589291.1.13关键技术 5236441.1.14概述 529231.1.15关键技术 621551第三章传感器与智能感知技术 6324441.1.16传感器技术概述 672881.1.17传感器技术发展趋势 6100641.1.18我国传感器技术发展现状与展望 7261311.1.19智能感知技术概述 7106461.1.20智能感知技术的应用领域 7180691.1.21智能感知技术的应用挑战与展望 817453第四章工业与智能装备 8276711.1.22技术发展趋势 8304531.1.23应用发展趋势 8246971.1.24智能焊接装备 840371.1.25智能检测装备 9245171.1.26智能物流装备 912749第五章智能制造生产线 988491.1.27改造目标 9217271.1.28改造内容 10175591.1.29改造路径 10256591.1.30生产流程优化 10288881.1.31生产计划优化 1183441.1.32生产质量控制 1120491.1.33生产安全管理 1118293第六章互联网智能制造 11232891.1.34背景及意义 11209891.1.35融合路径 1288821.1.36融合优势 12286741.1.37云计算在智能制造中的应用 12265521.1.38大数据在智能制造中的应用 12183931.1.39云计算与大数据在智能制造中的协同作用 1324344第七章智能制造系统集成 1325981.1.40概述 13121741.1.41主要技术 1383961.1.42案例一：某汽车制造企业智能制造系统集成 14269141.1.43案例二：某家电制造企业智能制造系统集成 14150091.1.44案例三：某化工企业智能制造系统集成 142707第八章智能制造安全与环保 14167971.1.45政策法规与标准体系 1528891.1.46企业安全生产管理 15306171.1.47环保要求 15219221.1.48安全生产监测与预警 1555851.1.49环保设施智能化 15155691.1.50生产过程智能化优化 15281161.1.51智能应急处理 154791第九章智能制造人才培养与政策支持 16159971.1.52加强智能制造相关学科建设 16259321.1.53推进职业技能培训 16179621.1.54激发企业人才培养活力 16267791.1.55制定政策支持措施 1690481.1.56优化产业规划布局 1731073第十章智能制造项目实施与推广 17243781.1.57项目启动 17178601.1.58项目调研与方案设计 1766761.1.59项目实施与监控 17217071.1.60项目验收与交接 18203171.1.61项目推广策略 18108701.1.62效果评估 18第一章智能制造概述1.1智能制造的背景与意义1.1.1背景全球工业化的深入推进，工业制造领域正面临着转型升级的压力。我国正处于经济转型期，制造业是国民经济的重要支柱，提升制造业的智能化水平，是实现产业转型升级、提高国家竞争力的关键。智能制造作为一种全新的制造模式，正逐步成为推动工业制造领域变革的重要力量。1.1.2意义（1）提高生产效率智能制造通过引入先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术，实现了生产过程的自动化、智能化，大大提高了生产效率。在保证产品质量的前提下，缩短生产周期，降低生产成本。（2）优化资源配置智能制造能够实时监测生产过程中的各种资源消耗，通过大数据分析和优化算法，实现资源的合理配置，降低资源浪费，提高资源利用效率。（3）提升产品质量智能制造系统通过对生产过程的实时监控，能够及时发觉生产过程中的问题，并进行调整，从而保证产品质量的稳定和提升。（4）促进产业升级智能制造有助于推动制造业向高端、智能化方向发展，提高产业链整体竞争力，为我国制造业走向世界舞台提供有力支撑。（5）提升创新能力智能制造为我国制造业提供了新的创新平台，有助于培育新技术、新产品、新业态，推动制造业转型升级。第二节智能制造的发展趋势1.1.3智能化水平不断提高人工智能、大数据、云计算等技术的发展，智能制造的智能化水平将不断提高。未来，智能制造将更加注重人机协同、自适应学习和智能优化，实现生产过程的自动化、智能化。1.1.4网络化协同发展智能制造将推动制造业向网络化协同方向发展，实现产业链上下游企业之间的信息共享、资源整合和业务协同，提高整体运营效率。1.1.5跨界融合加速智能制造将促进制造业与其他行业的跨界融合，如工业互联网、工业大数据、工业物联网等，推动制造业向服务化、个性化方向发展。1.1.6绿色制造成为主流智能制造将更加注重绿色制造，通过优化生产过程、降低能耗和污染物排放，实现制造业的可持续发展。1.1.7区域协同发展智能制造将推动区域制造业协同发展，实现产业链、供应链、价值链的优化，提高区域制造业的整体竞争力。第二章智能制造技术体系智能制造技术体系是工业制造领域实现智能化、网络化、自动化的关键。本章将从以下四个方面对智能制造技术体系进行详细阐述。第一节信息化技术1.1.8概述信息化技术是智能制造技术体系的基础，其主要任务是通过信息技术手段，实现制造过程中的信息集成、资源共享和决策支持。信息化技术在智能制造中的应用包括以下几个方面：（1）产品设计与管理：利用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工艺过程规划（CAPP）等工具，提高产品设计效率和质量。（2）生产过程管理：通过制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）等软件，实现生产计划、调度、库存等环节的优化。（3）设备管理与维护：运用物联网技术，实现对生产设备的实时监控、故障诊断和预测性维护。1.1.9关键技术（1）云计算：提供弹性的计算资源和数据存储服务，支持大规模制造数据的处理和分析。（2）大数据：通过对制造数据的挖掘和分析，为决策者提供有价值的信息。（3）人工智能：运用机器学习、深度学习等技术，实现智能决策和优化。第二节自动化技术1.1.10概述自动化技术是智能制造技术体系的核心，其主要任务是实现对生产过程的自动控制，提高生产效率和质量。自动化技术在智能制造中的应用包括以下几个方面：（1）生产线自动化：通过、自动化设备等实现生产线的自动化作业。（2）质量检测与监控：利用机器视觉、传感器等技术，实现对产品质量的实时检测和监控。（3）智能调度与优化：通过智能算法，实现对生产过程的调度和优化。1.1.11关键技术（1）技术：包括工业和服务，具备感知、决策和执行能力。（2）传感器技术：实现对生产过程中各种物理量的实时监测。（3）控制系统：实现对生产设备的精确控制，提高生产效率和质量。第三节网络通信技术1.1.12概述网络通信技术是智能制造技术体系的重要支撑，其主要任务是实现对制造过程中各类信息的传输和共享。网络通信技术在智能制造中的应用包括以下几个方面：（1）工业互联网：通过互联网技术，实现生产设备、系统和人员的互联互通。（2）物联网：利用物联网技术，实现对生产设备、物料等资源的实时监控和管理。（3）网络安全：保障制造过程中的数据安全和系统稳定。1.1.13关键技术（1）5G通信技术：提供高速、低延迟的网络传输，满足智能制造对实时性的需求。（2）边缘计算：将计算任务从云端迁移到边缘设备，降低网络延迟和功耗。（3）网络安全技术：包括加密、认证、防火墙等手段，保障制造系统的安全。第四节数据分析与处理技术1.1.14概述数据分析与处理技术是智能制造技术体系的关键环节，其主要任务是对制造过程中的数据进行挖掘、分析和处理，为决策者提供有价值的信息。数据分析与处理技术在智能制造中的应用包括以下几个方面：（1）数据采集与存储：利用传感器、数据库等技术，实现对生产过程中各类数据的采集和存储。（2）数据清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗、预处理，为后续分析提供准确的数据基础。（3）数据挖掘与分析：运用统计学、机器学习等方法，对数据进行挖掘和分析，发觉潜在的规律和趋势。1.1.15关键技术（1）数据挖掘技术：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。（2）机器学习算法：如支持向量机、神经网络、决策树等，用于数据分析和预测。（3）人工智能技术：通过深度学习、自然语言处理等方法，实现对复杂数据的分析和理解。第三章传感器与智能感知技术第一节传感器技术的发展1.1.16传感器技术概述传感器技术作为智能制造领域的基础技术，承担着将各种物理、化学、生物等信号转换为电信号的重要任务。传感器技术的发展水平直接关系到智能制造系统的感知能力和控制水平。1.1.17传感器技术发展趋势（1）高精度、高可靠性工业制造领域对传感器精度的要求不断提高，传感器技术正向高精度、高可靠性方向发展。这要求传感器在设计和制造过程中，采用更先进的材料、工艺和算法，以满足智能制造系统的需求。（2）多功能、集成化多功能、集成化是传感器技术发展的另一重要趋势。将多种传感器集成在一个芯片上，可以实现多种信号的检测，提高系统的集成度和灵活性。（3）智能化、网络化传感器技术正逐渐向智能化、网络化方向发展。通过内置微处理器、存储器等元件，使传感器具备一定的数据处理、通信和自诊断能力，实现与上位机的实时通信，提高系统的智能程度。（4）低功耗、低成本在工业制造领域，传感器的功耗和成本一直是关注的焦点。未来传感器技术将朝着低功耗、低成本方向发展，以满足大规模应用的需求。1.1.18我国传感器技术发展现状与展望我国传感器技术取得了显著成果，但与发达国家相比仍存在一定差距。未来，我国应加大对传感器技术的研发投入，提高创新能力，推动传感器技术向高端、智能化方向发展。第二节智能感知技术的应用1.1.19智能感知技术概述智能感知技术是指利用计算机、通信、控制等手段，对环境中的各种信息进行感知、处理和识别的技术。在工业制造领域，智能感知技术为智能制造系统提供了强大的信息支持。1.1.20智能感知技术的应用领域（1）机器视觉机器视觉是智能感知技术的重要应用之一，主要用于产品检测、质量监控、设备故障诊断等环节。通过图像处理和模式识别技术，实现对产品的自动检测和分类，提高生产效率和产品质量。（2）语音识别语音识别技术可以实现人与机器的语音交互，为智能制造系统提供便捷的人机界面。在工业制造领域，语音识别技术可以应用于设备操作、生产线监控等方面。（3）振动监测与故障诊断振动监测与故障诊断技术通过对设备振动信号的实时采集和分析，实现对设备运行状态的实时监控，预防设备故障，降低停机时间。（4）环境监测环境监测技术通过传感器对环境中的温度、湿度、气体等参数进行实时监测，为工业制造过程提供良好的环境保障。1.1.21智能感知技术的应用挑战与展望智能感知技术在工业制造领域的应用虽然取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战，如数据传输延迟、数据处理能力不足、系统可靠性等。未来，传感器技术、通信技术、人工智能等领域的不断发展，智能感知技术在工业制造领域的应用将更加广泛和深入。第四章工业与智能装备第一节工业的发展趋势1.1.22技术发展趋势科技的不断进步，工业的技术发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）高功能：未来工业将具备更高的精度、速度和负载能力，以满足复杂的生产任务需求。（2）智能化：工业将具备更强的自主学习、推理和决策能力，实现与人类协作、自适应调整等功能。（3）网络化：工业将实现与互联网、物联网的深度融合，实现远程监控、故障诊断和预测性维护等功能。（4）安全性：工业将具备更高的安全功能，降低发生的风险，保障生产安全。1.1.23应用发展趋势（1）应用领域拓展：工业将从传统的汽车、电子等制造业领域向食品、药品、化妆品等行业拓展。（2）协作型：人机协作技术的不断发展，工业将与人类共同完成生产任务，实现高效、灵活的生产模式。（3）个性化定制：工业将具备个性化定制的能力，满足不同生产场景和客户需求。第二节智能装备的应用案例1.1.24智能焊接装备智能焊接装备通过引入计算机视觉、激光扫描等技术，实现了对焊接过程的实时监测和控制，提高了焊接质量和效率。以下是一个应用案例：某汽车制造企业采用智能焊接装备，实现了车身焊接过程的自动化。该装备具备以下特点：（1）实时监测焊接质量，及时发觉并处理焊接缺陷。（2）自动调整焊接参数，适应不同焊接材料和厚度。（3）高效节能，降低生产成本。1.1.25智能检测装备智能检测装备通过引入机器视觉、传感器等技术，实现了对生产过程中产品质量的实时监测和控制。以下是一个应用案例：某电子制造企业采用智能检测装备，实现了对手机屏幕的自动检测。该装备具备以下特点：（1）实现对屏幕外观、尺寸、缺陷等指标的实时检测。（2）自动分类合格与不合格产品，提高生产效率。（3）减少人工检测环节，降低人工成本。1.1.26智能物流装备智能物流装备通过引入物联网、大数据等技术，实现了对物流过程的实时监控和优化。以下是一个应用案例：某电商企业采用智能物流装备，实现了对仓储、配送等环节的自动化。该装备具备以下特点：（1）实现对货物存储、搬运、配送等环节的实时监控。（2）自动调整物流策略，提高配送效率。（3）降低物流成本，提升企业竞争力。第五章智能制造生产线第一节生产线智能化改造科技的快速发展，工业制造领域正面临着前所未有的变革。智能制造作为产业转型升级的关键环节，生产线智能化改造成为我国制造业发展的必然趋势。本节将从以下几个方面阐述生产线智能化改造的实施策略。1.1.27改造目标生产线智能化改造的主要目标是提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和安全性，以及增强企业的核心竞争力。具体包括以下几个方面：（1）提高生产效率：通过智能化改造，实现生产线自动化、数字化和智能化，减少人力投入，提高生产效率。（2）降低生产成本：优化生产流程，降低能耗、物料消耗和人工成本，提高企业经济效益。（3）提升产品质量：采用高精度、高稳定性的智能化设备，提高产品加工精度和一致性，降低不良品率。（4）提高安全性：加强生产过程中的安全监控，降低风险，保障员工生命安全和身体健康。1.1.28改造内容生产线智能化改造主要包括以下几个方面：（1）设备升级：采用高精度、高速度、高稳定性的智能化设备，替代传统设备，提高生产效率。（2）自动化生产线：实现生产线的自动化控制，减少人工干预，降低生产成本。（3）信息管理系统：构建生产过程信息管理系统，实现生产数据的实时采集、传输、分析和应用。（4）人工智能技术：运用人工智能技术，对生产过程进行优化，提高产品质量和安全性。1.1.29改造路径（1）评估现状：对现有生产线进行评估，明确改造需求和目标。（2）制定方案：根据企业实际情况，制定切实可行的生产线智能化改造方案。（3）试点实施：选择具有代表性的生产线进行试点改造，验证方案可行性。（4）推广应用：在试点成功的基础上，逐步推广至其他生产线，实现生产线的智能化改造。第二节生产过程优化生产过程优化是智能制造生产线的关键环节，通过对生产过程的不断优化，可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和安全性。以下将从以下几个方面阐述生产过程优化的策略。1.1.30生产流程优化（1）精简流程：对现有生产流程进行梳理，去除冗余环节，简化生产过程。（2）流程再造：运用流程再造理论，对生产流程进行优化，提高生产效率。（3）信息共享：构建生产过程信息共享平台，实现各环节的信息传递和协同作业。1.1.31生产计划优化（1）需求预测：运用大数据分析技术，对市场需求进行预测，为生产计划提供依据。（2）生产调度：根据生产能力和市场需求，合理安排生产任务，实现生产过程的平衡。（3）灵活调整：针对生产过程中的异常情况，及时调整生产计划，保证生产顺利进行。1.1.32生产质量控制（1）过程监控：采用智能化设备，对生产过程进行实时监控，保证产品质量。（2）数据分析：收集生产过程中的数据，进行分析和挖掘，找出潜在质量问题。（3）持续改进：针对质量问题，采取纠正措施，实现生产过程的持续优化。1.1.33生产安全管理（1）安全监控：加强对生产过程中的安全监控，降低风险。（2）安全培训：提高员工安全意识，加强安全培训，提高安全技能。（3）安全法规：严格遵守国家安全生产法律法规，保证生产安全。通过以上生产过程优化的策略，企业可以不断提高智能制造生产线的运行效率，提升产品质量和安全性，为我国制造业的发展贡献力量。第六章互联网智能制造第一节互联网智能制造的融合1.1.34背景及意义互联网技术的飞速发展，我国工业制造领域正面临着前所未有的机遇与挑战。互联网智能制造作为一种全新的制造模式，将互联网的创新基因与工业制造相结合，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量，推动我国制造业转型升级。1.1.35融合路径（1）信息化基础设施建设：以互联网为基础，构建企业内部网络、外部网络以及云计算平台，为智能制造提供数据传输、存储和计算能力。（2）智能设备接入：将各类智能设备接入互联网，实现设备间的互联互通，为智能制造提供实时数据支撑。（3）平台化服务：通过搭建互联网智能制造平台，提供设备管理、数据分析、故障诊断等服务，助力企业实现智能化生产。（4）个性化定制：利用互联网技术，实现客户需求与生产制造的实时对接，提供个性化、定制化的产品和服务。1.1.36融合优势（1）提高生产效率：通过互联网智能制造，实现生产过程的自动化、智能化，降低人力成本，提高生产效率。（2）优化资源配置：互联网智能制造有助于企业实现资源的合理配置，降低库存成本，提高资源利用率。（3）提升产品质量：通过实时数据分析，发觉生产过程中的问题，及时进行调整，提升产品质量。（4）拓展市场空间：互联网智能制造有助于企业拓展市场渠道，提高产品竞争力，满足客户多样化需求。第二节云计算与大数据在智能制造中的应用1.1.37云计算在智能制造中的应用（1）资源池化：通过云计算技术，实现计算资源、存储资源、网络资源的池化，为企业提供灵活、可扩展的资源配置。（2）弹性伸缩：云计算技术可根据企业生产需求，实现计算资源的自动扩展和收缩，提高生产效率。（3）数据安全：云计算平台采用加密、备份等技术，保证数据安全，为企业提供可靠的数据存储和计算环境。1.1.38大数据在智能制造中的应用（1）数据采集与整合：通过大数据技术，采集企业生产过程中的各类数据，实现数据的整合与分析。（2）故障预测与诊断：利用大数据分析技术，对设备运行数据进行实时监测，发觉潜在故障，提前进行预警和诊断。（3）优化生产调度：大数据技术可为企业提供实时、全面的生产数据，帮助企业优化生产调度，提高生产效率。（4）产品质量提升：通过大数据分析，发觉产品质量问题，为企业提供改进措施，提升产品质量。1.1.39云计算与大数据在智能制造中的协同作用（1）数据共享：云计算平台可为大数据分析提供丰富的数据资源，实现数据共享，提高数据利用率。（2）优化计算能力：云计算技术可为大数据分析提供强大的计算能力，缩短数据分析周期，提高分析效果。（3）安全保障：云计算与大数据技术的结合，可实现数据安全、可靠地存储和计算，为企业提供稳定的智能制造环境。第七章智能制造系统集成智能制造技术的发展，系统集成成为工业制造领域转型升级的关键环节。本章主要从系统集成技术及案例分析两个方面展开论述。第一节系统集成技术1.1.40概述系统集成技术是指在智能制造系统中，将多种技术、设备和系统进行有机整合，形成一个高效、协同、稳定的整体。系统集成技术的核心目标是实现信息流、物流和资金流的统一管理，提高制造系统的智能化水平。1.1.41主要技术（1）硬件集成：包括传感器、执行器、控制器、通信设备等硬件设备的集成，实现设备间的互联互通。（2）软件集成：包括数据库、中间件、应用软件等软件资源的整合，实现数据共享和业务协同。（3）网络集成：通过有线和无线网络技术，实现设备、系统和平台之间的数据传输和通信。（4）平台集成：将不同厂商、不同类型的平台进行整合，实现资源统一调度和管理。（5）互联互通标准：制定统一的数据接口、通信协议等技术标准，保证系统间的互联互通。第二节系统集成案例分析1.1.42案例一：某汽车制造企业智能制造系统集成（1）项目背景：为提高汽车制造效率，降低生产成本，某汽车制造企业计划进行智能制造系统集成。（2）技术方案：采用硬件集成、软件集成、网络集成等方法，将生产线上的各种设备、系统和平台进行整合。（3）实施效果：通过系统集成，实现了生产线的自动化、数字化和智能化，提高了生产效率，降低了生产成本。1.1.43案例二：某家电制造企业智能制造系统集成（1）项目背景：为提升家电产品质量和竞争力，某家电制造企业决定进行智能制造系统集成。（2）技术方案：运用硬件集成、软件集成、平台集成等技术，将企业内部各生产线、车间及外部供应链进行整合。（3）实施效果：通过系统集成，企业实现了生产过程的实时监控、数据分析和智能决策，提高了产品质量和客户满意度。1.1.44案例三：某化工企业智能制造系统集成（1）项目背景：为保障化工生产安全，提高生产效率，某化工企业启动智能制造系统集成项目。（2）技术方案：采用硬件集成、软件集成、网络集成等技术，实现生产设备、控制系统和监控平台的整合。（3）实施效果：通过系统集成，企业有效降低了生产风险，提高了生产效率，实现了安全、绿色生产。第八章智能制造安全与环保第一节安全生产与环保要求智能制造技术的不断发展和应用，工业制造领域对安全生产与环保的要求越来越高。为实现智能制造的安全与环保，以下为主要安全生产与环保要求：1.1.45政策法规与标准体系（1）完善相关法律法规，明确智能制造企业的安全生产与环保责任。（2）制定智能制造行业安全生产与环保标准，保证技术、产品和服务符合国家标准。1.1.46企业安全生产管理（1）建立健全企业安全生产责任制，明确各级领导和员工的安全生产职责。（2）加强安全生产培训，提高员工的安全意识和操作技能。（3）定期开展安全生产检查，及时发觉和整改安全隐患。1.1.47环保要求（1）严格遵循国家和地方环保政策，保证生产过程中的污染物排放符合标准。（2）采用环保型原材料和工艺，降低生产过程中的环境污染。（3）加强废弃物处理和资源回收利用，提高资源利用率。第二节智能制造在安全生产与环保中的应用智能制造技术在安全生产与环保方面的应用，有助于提高工业制造领域的安全水平和环保效果，以下为智能制造在安全生产与环保中的应用实例：1.1.48安全生产监测与预警（1）利用传感器、物联网等技术实时监测生产现场的安全状况，及时发觉异常情况并预警。（2）采用大数据分析和人工智能技术，对生产过程中的安全数据进行实时分析，为安全生产提供决策支持。1.1.49环保设施智能化（1）对环保设施进行智能化升级，实现自动监控、故障诊断和优化控制。（2）采用智能控制系统，优化生产过程中的能源消耗，降低污染物排放。1.1.50生产过程智能化优化（1）利用智能制造技术优化生产流程，降低生产过程中的能耗和废弃物产生。（2）实施绿色制造，采用环保型原材料和工艺，提高产品的环保功能。1.1.51智能应急处理（1）建立智能应急处理系统，实现对突发的快速响应和处置。（2）利用人工智能技术，为调查和处理提供技术支持。通过智能制造技术在安全生产与环保方面的应用，可以有效提高工业制造领域的安全水平和环保效果，为我国工业制造领域的可持续发展奠定基础。第九章智能制造人才培养与政策支持智能制造技术在工业制造领域的广泛应用，人才培养和政策支持成为推动智能制造发展的关键因素。本章将从人才培养策略和政策支持与产业规划两个方面展开论述。第一节人才培养策略1.1.52加强智能制造相关学科建设（1）在高等教育阶段，加大智能制造相关专业的设置和投入，优化课程体系，培养具备创新精神和实践能力的智能制造人才。（2）加强产学研合作，推动高校与企业的深度交流与合作，实现人才培养与产业需求的紧密对接。1.1.53推进职业技能培训（1）针对智能制造技术特点，开展针对性的职业技能培训，提高产业工人的技能水平。（2）建立健全职业技能评价体系，推动职业技能等级认证，为智能制造人才提供职业发展通道。1.1.54激发企业人才培养活力（1）鼓励企业设立智能制造人才培养基金，用于支持企业内部人才培养和外部人才引进。（2）实施企业智能制造人才梯度培养计划，加强企业内部人才储备。第二节政策支持与产业规划1.1.55制定政策支持措施（1）加大财政投入，支持智能制造技术研发、人才培养和产业基础设施建设。（2）实施税收优惠政策，鼓励企业加大智能制造技术研发投入。（3）制定智能制造人才培养相关政策，推动人才培养