智能製造的知識產權風險

㈠ 傳統製造與智能製造的區別是什麼

區別：

一、定義不同：

傳統製造模式由於工廠內部的設備是來自不同品牌的供應商，設備數據標准不統一，造成數據採集並上傳到不同的資料庫，只能做單點的分析，而無法做整體數據分析。

智能製造模式通過協議轉換，實現了數據標準的歸一化，使得不同品牌的設備數據以及各類不同的環境數據統一採集並上傳到同一個資料庫。能夠在同一個資料庫中對所有的設備運行數據和環境數據進行整體的分析。

二、運行方式不同：

傳統製造在監控設備運行狀態，被動的判斷每道工序是"正常的"還是"故障的"，而任何一個工序發生故障，整條流水線就得停止生產。

智能製造將設備運行的數據進行分析比對，提前預知可能發生故障的設備，邀請相關廠家的維護人員上門進行更換，安排適當時間主動停機，將故障損失降到最低。

三、優化方式不同：

傳統製造是人工巡檢，成本高，故障排查率不高，設備運行數據不能及時上傳，無法進行優化。

智能製造模式讓設備的運行數據可遠程直接上傳到後端平台，能夠有針對性的安排巡檢，大大降低售後服務成本；同時，在平台上可對設備的運行數據進行分析並進行運行優化，延長使用壽命，降低風險。

㈡ 智能製造的管理模型和方法主要是什麼

1、工廠總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，並進行模擬模擬，實現生產流程數據可視化和生產工藝優化。

2、實現對物流、能流、物性、資產的全流程監控，建立數據採集和監控系統，生產工藝數據自動數采率達到90％以上。實現原料、關鍵工藝和成品檢測數據的採集和集成利用，建立實時的質量預警。

3、採用先進控制系統，工廠自控投用率達到90％以上，關鍵生產環節實現基於模型的先進控制和在線優化。

4、建立生產執行系統（MES），生產計劃、調度均建立模型，實現生產模型化分析決策、過程量化管理、成本和質量動態跟蹤以及從原材料到產成品的一體化協同優化。建立企業資源計劃系統（ERP），實現企業經營、管理和決策的智能優化。

5、對於存在較高安全與環境風險的項目，實現有毒有害物質排放和危險源的自動檢測與監控、安全生產的全方位監控，建立在線應急指揮聯動系統。

6、建立工廠通信網路架構，實現工藝、生產、檢驗、物流等製造過程各環節之間，以及製造過程與數據採集和監控系統、生產執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）之間的信息互聯互通。

7、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網路防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，採用全生命周期方法有效避免系統失效。

通過持續改進，實現生產過程動態優化，製造和管理信息的全程可視化，企業在資源配置、工藝優化、過程式控制制、產業鏈管理、節能減排及安全生產等方面的智能化水平顯著提升。

㈢ 中國推行智能製造政策是什麼,有哪些計劃和措施

智能製造各地政策及發展目標解讀

重慶：力爭2022年智能製造關聯產業產值突破400億元近期，重慶印發了發展智能製造實施方案，該方案明確了重慶在智能製造方面的目標及任務。

力爭到2020年，全市智能製造取得明顯進展，累計推動2500家企業實施智能化改造，建設5個具備國內較強競爭力的工業互聯網平台、20個智能工廠和200個數字化車間，創建10個行業級智能製造標桿企業，建設5個智能製造示範園區，68%以上規模工業企業邁入數字化製造階段，52%以上規模工業企業邁入數字化網路化製造階段，「兩化」融合發展水平指數達到58，智能製造關聯產業產值突破300億元，汽車、電子、裝備等有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯效果。

到2022年，全市智能製造進一步發展，累計推動5000家企業實施智能化改造，建設10個具備國內較強競爭力的工業互聯網平台。84%以上規模工業企業邁入數字化製造階段，64%以上規模工業企業邁入數字化網路化製造階段，「兩化」融合發展水平指數達到62，智能製造關聯產業產值突破400億元。

山東：加速企業智能化轉型根據《規劃》到2022年，山東傳統製造業重點領域將基本實現數字化製造，條件、基礎好的重點產業和重點企業基本實現智能化轉型。

到2022年，山東省傳統產業企業數字化研發設計工具普及率要達到72%以上，規模以上工業企業關鍵工序數控化率達到57%以上，萬人機器人數量將達到200台以上，山東省製造業數字化、智能化水平在國內位居前列；智能製造試點示範項目實施前後企業運營成本降低20%，產品研製周期縮短20%，生產效率提高20%，能源利用率提高13%，產品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智慧產業發展規劃到2020年，人工智慧發展環境和基礎設施不斷完善，重點前沿理論和應用技術進步明顯，在產品智能、工業智能和服務智能等重點領域涌現一批優秀企業，集聚一批高水平的領軍人才和創新團隊，在人工智慧平台、智能工業機器人、智能家電、智能裝備製造等領域形成特色應用。人工智慧產業規模超過150億元，帶動相關產業規模達到1000億元。

中期目標。到2025年，重點前沿理論和應用技術在部分領域取得突破，相關技術在智能農業、智能製造、智能醫療、智慧城市等領域得到廣泛應用，在智能無人設備、服務機器人等領域確立競爭優勢，培育若干具有國際先進水平的人工智慧企業和人才團隊。人工智慧產業規模達到500億元，帶動相關產業規模達到4500億元。

廣東：2025製造業全面進入智能化製造階段到2025年，廣東省製造業綜合實力、可持續發展能力顯著增強，在全球產業鏈、價值鏈中的地位明顯提升，全省建成全國智能製造發展示範引領區和具有國際競爭力的智能製造產業集聚區。

到2025年：全省製造業全面進入智能化製造階段，基本建成製造強省。製造業水平顯著提升，規模以上工業全員勞動生產率提升至25萬元/人。自主創新能力明顯提升，規模以上工業企業研發投入佔主營業務收入的比重達到1.7%以上，安全可控的智能技術產品配套能力和信息化服務能力明顯增強。信息化與工業化深度融合，規模以上工業企業信息技術集成應用達到國內領先水平，製造業質量競爭力指數達到86.5。骨幹企業國際地位凸顯，培育一批年主營業務收入超100億元、1000億元的工業企業，涌現一批掌握核心關鍵技術、擁有自主品牌、開展高層次分工的國際化企業。具有自主知識產權的技術、產品和服務的國際市場份額大幅提高，建成全國智能製造發展示範引領區和具有國際競爭力的智能製造產業集聚區。

上海：製造業轉型升級發展規劃深入貫徹製造強國、全球科技創新中心建設戰略和供給側結構性改革部署，將智能製造作為「上海製造」向「上海智造」轉變的主攻方向，實施智能製造應用「十百千」工程，堅持應用牽引、軟硬協同、分類施策、政府引導，大力推廣智能製造應用新模式，建立智能製造應用新機制，到2020年，力爭把上海打造成為全國智能製造應用的高地、核心技術的策源地以及系統解決方案的輸出地。

江蘇：2020年將建成1000家智能車間日前，為加快推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合，推進工業經濟高質量發展，江蘇省印發《關於進一步加快智能製造發展的意見》。目標到2020年，全省建成1000家智能車間，創建50家左右省級智能製造示範工廠，試點創建10家左右省級智能製造示範區。

根據《意見》要求，要加強領軍服務機構建設，進一步提升智能製造專業服務水平——培育壯大系統解決方案供應商。到2020年，江蘇省培育形成100家左右國內有影響力的本土化、品牌化智能製造領軍服務機構。

2019智能製造業十大發展趨勢

01

安全生產將成為重中之重

當智能製造融合了機器人、人工智慧眾多前沿科技後，人為能夠及時控制的事故似乎變得更加簡單，但是在設備增多的情況下，如何有效管理人機交互時的安全性是重點之一。

另外，在工業物聯網進入製造業後，工業物聯網遭到數據攻擊的事件常有發生，所以企業的設備、產品等數據的安全也顯得尤為重要。

02

智能製造行業將會近一步擴大

智能製造在汽車行業、3C電子領域的應用已經逐步加深，當各企業開始認識到智能製造是實現中國製造2025的重要方向後，數字化、網路化、智能化能夠對企業的產值和效率持續優化，智能製造會進一步滲透石化、紡織、機械等行業。

03

通用性技術或將成為AI+的突破口

在定製化柔性製造、多場景生產的大力發展下，通用性技術並不能滿足生產需求。對於AI賦能傳統工業，就能夠容易解決這些需求。

在大數據的積累下，企業能夠利用AI實現專業場景的快速轉變，真正做到製造向「智」造轉型。

04

數字雙胞胎技術或將崛起

數字孿生技術將作為企業數字化升級和智能工廠建設的第一選擇，車企可以通過這些技術在研發過程中解決生產過程復雜、資源浪費等產生高成本的問題，以更低的成本做出數字化模型。

通過降低成本，汽車行業在明年的銷量可期。同時，在3C領域引入數字雙胞胎技術也可帶動行業的發展。

預計到2020年，至少50%年收入超過10億元的製造商將為其產品或資產啟動至少一項數字孿生項目。

05

打造精準大數據閉環

近些年，工業大數據開始被企業所重視，利用大數據能夠挖掘那些隱藏在背後的客戶價值，幫助企業完成時限客戶需求、生產系統、商業模式、決策模式的轉變。大數據能夠幫助企業從0做到1，然後再從1做到N，從N做到1(個性化)。

要實現這樣的模式，就需要企業構建從構建從採集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環。

06

更多互聯網企業進軍智能製造

互聯網企業進軍工業領域，即「互聯網+智能製造」已取得初步成效。阿里雲與西門子合作，宣布正式進軍工業物聯網，同時網路智慧工廠以及京東智慧供應鏈等都在打造自己的智能製造產業。

互聯網企業具有長時間的數據積累和技術優勢，在進軍工業領域後，能夠給傳統製造企業帶來更多的技術應用場景，加速企業智能製造的轉型。

07

用戶需求將引導企業轉型

工業發展進程正在從企業產品牽引用戶需求轉變為用戶需求引領企業生產，智能製造將會改變傳統製造從生產環節降低成本增效，進而轉向提供高附加值的衍生服務，從提供智能產品到智能服務實現附加值提升。

08

行業級工業互聯網平台成熟發展

通用性行業平台由於縱深程度有限，市場供給與需求並不匹配，使得企業上雲意願不強，尚未探索出成熟的市場化模式。

行業級工業互聯網平台由於兼具聚焦和普適雙重特性，面對智能製造各行業不同需求，有望率先探索出可行的市場化商業模式。

09

聚焦智能製造解決方案等細分行業

由於國內智能製造起步較晚，對於人才的挖掘和培養以及資金壓力是企業所面臨的最大問題，如果從幾個發展方向上切入智能製造，或許只有大企業才能負擔起。

如果中小企業從智能製造系統等細分領域深入研究將有望成為獨角獸。

10

超高附加值製造領域帶來機遇

增材製造技術應用在桌面級應用以及簡單的工藝大規模的場景不具備成本優勢，而作為發動機、風電葉片、潛艇螺旋槳等為代表的超高附加值、超大型定製化單品製造領域可能會在2019年給增材製造在工業領域帶來機會。

㈣ 我國智能製造發展現狀和難點

我國智能製造業發展現狀

即將到來的2020年是「中國製造2025」的第五年，也是智能製造業「十三五」規劃的最後一年。當前全球各國都將製造業放到非常重要的戰略位置，智能製造已成為高端製造業競爭的主戰場。圍繞實現製造強國的戰略目標，國務院發布了《中國製造2025》，明確製造業強國的五大工程和十大領域。智能製造工程作為五大工程之一，成為國家全力打造製造強國的重要抓手。

整體來看，智能製造產業市場潛力大，各地爭相搶占智能製造高地。目前，我國智能製造形成了4大聚集區：
環渤海地區：依託地區資源與人力資源優勢，形成「核心區域」與「兩翼」錯位發展的產業格局。其中，北京在工業互聯網及智能製造服務等軟體領域優勢突出。
長三角地區：培育一批優勢突出、特色鮮明智能製造裝備產業集群，智能製造發展水平相對平衡。
珠三角地區：加快機器換人，逐步發展成為「中國製造」主陣地。其中，廣州圍繞機器人及智能裝備產業核心區建設，深圳重點打造機器人、可穿戴設備產業製造基地、國際合作基地及創新服務基地。
中西部地區：落後於東部地區，尚處於自動化階段，依託高校及科研院所優勢，以先進激光產業為智能製造發展的「新亮點」，發展出了技術領先、特色突出的先進激光產業。

智能製造行業開發區主要集中在東部沿海地區：

㈤ 智能製造技術風險與應對措施

智能製造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在製造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在製造過程中的腦力勞動，它把製造自動...

㈥ 智能製造專利，中國哪家單位申請最多

用「」「智能製造」這個詞搜索的話，

給你個截圖，相對這幾個申請比較多

德清工業智能製造技術研究院

蘇州紫金港智能製造裝備有限公司

合肥工業大學智能製造技術研究院

泉州華中科技大學智能製造研究院

巨輪（廣州）機器人與智能製造

僅供參考

㈦ 實現智能製造的重要條件

1、車間/工廠的總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，並進行模擬模擬，實現規劃、生產、運營全流程數字化管理。

2、應用數字化三維設計與工藝技術進行產品、工藝設計與模擬，並通過物理檢測與試驗進行驗證與優化。建立產品數據管理系統（PDM），實現產品設計、工藝數據的集成管理。

3、製造裝備數控化率超過70%，並實現高檔數控機床與工業機器人、智能感測與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備等關鍵技術裝備之間的信息互聯互通與集成。

4、建立生產過程數據採集和分析系統，實現生產進度、現場操作、質量檢驗、設備狀態、物料傳送等生產現場數據自動上傳，並實現可視化管理。

5、建立車間製造執行系統（MES），實現計劃、調度、質量、設備、生產、能效等管理功能。建立企業資源計劃系統（ERP），實現供應鏈、物流、成本等企業經營管理功能。

6、建立工廠內部通信網路架構，實現設計、工藝、製造、檢驗、物流等製造過程各環節之間，以及製造過程與製造執行系統（MES）和企業資源計劃系統（ERP）的信息互聯互通。

7、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網路防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，採用全生命周期方法有效避免系統失效。

通過持續改進，實現企業設計、工藝、製造、管理、物流等環節的產品全生命周期閉環動態優化，推進企業數字化設計、裝備智能化升級、工藝流程優化、精益生產、可視化管理、質量控制與追溯、智能物流等方面的快速提升。

▶流程型智能製造

1、工廠總體設計、工藝流程及布局均已建立數字化模型，並進行模擬模擬，實現生產流程數據可視化和生產工藝優化。

2、實現對物流、能流、物性、資產的全流程監控，建立數據採集和監控系統，生產工藝數據自動數采率達到90%以上。實現原料、關鍵工藝和成品檢測數據的採集和集成利用，建立實時的質量預警。

3、採用先進控制系統，工廠自控投用率達到90%以上，關鍵生產環節實現基於模型的先進控制和在線優化。

4、建立生產執行系統（MES），生產計劃、調度均建立模型，實現生產模型化分析決策、過程量化管理、成本和質量動態跟蹤以及從原材料到產成品的一體化協同優化。建立企業資源計劃系統（ERP），實現企業經營、管理和決策的智能優化。

5、對於存在較高安全與環境風險的項目，實現有毒有害物質排放和危險源的自動檢測與監控、安全生產的全方位監控，建立在線應急指揮聯動系統。

6、建立工廠通信網路架構，實現工藝、生產、檢驗、物流等製造過程各環節之間，以及製造過程與數據採集和監控系統、生產執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）之間的信息互聯互通。

7、建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網路防護、應急響應等信息安全保障能力。建有功能安全保護系統，採用全生命周期方法有效避免系統失效。

通過持續改進，實現生產過程動態優化，製造和管理信息的全程可視化，企業在資源配置、工藝優化、過程式控制制、產業鏈管理、節能減排及安全生產等方面的智能化水平顯著提升

㈧ 智能製造有哪些利弊

優勢：更高的產量、更高的精度、更好的預測、更好的自定義和個性化、更高的盈利回報；
弊端：大數據帶來一定的互通，製造業企業之間能夠更直面競爭對手，從而感受到更大的壓力，加速了企業之間的競爭關系；智能製造會減少人員的操作，但對於操作人員的技能有了更高的要求，同時企業也需要更加有知識和經驗的管理人員，因此智能製造對於高技術、高管理的人才更為需求。

㈨ 互聯網+智能製造時代面臨哪些風險和挑戰

1、設備層安全挑戰。
2、控制層安全挑戰。
3、網路層安全挑戰。
4、應用層安全挑戰
5、人員管理的挑戰

㈩ 哪些專利將是智能製造時代的金鑰匙

您好，您想查詢的智能製造時代的金鑰匙相關專利信息可以進入該網頁進行查詢
1、網路「專利檢索」會有許多檢索網站 。如國家知識產權局--專利檢索與查詢。
2、在進入國家知識產權局專利檢索網頁後，進」中國專利查詢系統「。
3、如果暫時沒有電子申請帳號，進入公共查詢。
4、點擊「同意」，進入查詢頁面。
5、專利檢索可以通過「專利號、專利名稱、授權日期「等標准查詢，如果要查重，就可以在專利名稱輸入關鍵字，比如以護腕為例，如果你要申請有關護腕的專利，就可以輸入」護腕「，點擊收索後會出現與護腕有關的專利，然後就需要很耐心的一個個看了，看是否有與你想法類似的。
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