有关飞机制造数智化的问题，近来有很多讨论，我在2025年年初由上海市经信委组织的论坛上发表了自己的一些观点，引起许多朋友的关注，他们和我讨论了很多问题，除了不方便在公众场合下讲的问题，这里主要就大家普遍关心的问题进行整理汇总。
问题1：飞机智能化的内涵是什么，现在哪些工厂已经实现了智能化
答：智能化是指事物在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。逐步具备类似于人类的感知能力、记忆和思维能力、学习能力、自适应能力和行为决策能力，与数字化和自动化不同的是，智能化的内涵在于系统在一定程度上能够自我感知，自我学习，自我适应，自我改善，自我修正程序，自我评价结果等等。
飞机智能化的内涵主要体现在数字化和智能化技术的应用上，包括数字化装配工艺规划与仿真、数字化定位与控制、自动化制控与连接等关键技术。这些技术能够提高装配精度、效率和自动化程度，同时降低生产成本。
目前，一些先进的飞机制造工厂已经实现了不同程度的智能制造智能化。例如，波音和空客等大型飞机制造商已经在其生产线上采用了数字化和智能化技术，实现了自动化装配、精准定位和智能化管理。
数字化、信息化和智能化之间既有区别又有联系。数字化是将现实世界的信息转化为数字形式的过程，是信息化的基础。信息化则是利用数字技术对信息进行采集、存储、处理、传输和应用，以提高效率和决策质量。智能化是在信息化基础上，进一步利用人工智能、机器学习等技术，使系统具备自主决策和优化能力。三者相辅相成，共同推动制造业向更高水平的发展。
问题2：对于飞机制造方面强基计划的发展，我们可以做些什么？中国制造2025的目标，我们目前实现了多少？
答：关于强基计划，我们当前的工作目标应该是机械化实现自动化（工业2.0），自动化达到数字化（工业3.0），数字化转型向智能化（工业4.0）发展。中国制造2025的目标在一些尖端科技领域已经趋近，从中国整体情况来看，还任重道远。
飞机制造领域的强基计划主要集中在培养航空发动机、飞行器设计与制造等关键领域的高端人才，以服务国家重大战略需求。以下是飞机制造相关强基计划的主要内容：
1.飞机制造领域强基计划的目标
强基计划旨在选拔和培养有志于服务国家重大战略需求、综合素质优秀或基础学科拔尖的学生，特别是在航空发动机、飞行器设计与制造等领域。这些领域对数学、物理、化学等基础学科要求极高，强基计划通过强化基础学科教育，培养具有原始创新能力的专业人才。
2.飞机制造相关专业
强基计划覆盖的飞机制造相关专业主要包括：
-飞行器动力工程：专注于航空发动机的设计、制造与研发，涉及气动热力、材料科学、燃烧技术等领域。
-航空宇航推进理论与工程：研究航空发动机的核心技术，包括高温材料、气动热力学等。
-力学、材料科学与工程：为飞行器结构设计和材料选择提供理论基础。
-智能制造与自动化：涉及飞机制造中的智能化生产技术。
3.培养模式与课程设置
强基计划在飞机制造领域的培养模式注重基础学科与专业知识的深度融合，具体包括：
-强化数理化基础：增加数学、物理、化学等基础课程的深度和广度，为航空发动机和飞行器设计提供坚实的理论基础。
-科研实践与创新：学生可提前进入科研团队，参与国家重点科研项目，如航空发动机的研发。
-本硕博贯通培养：强基计划学生可享受本硕博衔接培养政策，直接进入研究生阶段，参与更高层次的科研工作。
4.科研平台与资源
强基计划依托国家级科研平台，为学生提供丰富的科研资源：
-国家级实验室：如航空发动机气动热力国防科技重点实验室、先进航空发动机协同创新中心等。
-校企合作。
-国际视野：通过国际合作基地和学术交流，培养学生的国际竞争力。
5.未来发展方向
强基计划毕业生主要服务于国家重大战略需求，未来发展方向包括：
-航空发动机设计与制造：成为航空发动机领域的科学家或工程师，突破“卡脖子”技术。
-飞行器设计与研发：参与国产大飞机、无人机等飞行器的设计与制造。
-绿色航空技术：推动电动飞机、氢能源飞机等绿色航空技术的发展。
6.相关政策支持
国家通过多项政策支持飞机制造领域的强基计划：
-资金支持：设立专项基金，支持航空发动机和飞行器制造的基础研究。
-产业协同：推动低空制造产业发展，培育无人机、eVTOL等新兴领域。
-标准化建设：完善航空制造标准体系，推动产业高质量发展。
问题3：制造的智能化，数字化和信息化之间有什么区别和联系，这些概念应该怎样区分和定义的？
答：智能化其特点是自我适应，自我完善，不需要人全过程过度干涉。数字化实际上是信息化+，两者都是人们事先策划好的，其任何改变都需要人来干涉。这些概念有其本质上的区别。
制造的智能化、数字化和信息化是制造业发展的重要阶段，它们在概念、特点和应用上各有不同，但又相互关联。
区别
-信息化：指利用信息技术手段，将物理世界的信息和数据转换为二进制代码录入信息系统，提高效率、降低成本并提升可靠性。信息化主要关注信息的获取、处理、传输和利用，强调信息的流通和共享，以及信息系统的建设和应用。
-数字化：利用数字技术改变商业模式，提供新的收入和价值创造机会，转向数字业务的过程。数字化侧重于将物理世界中的事物以数字形式表达和处理，包括产品设计、供应链管理、生产与制造、质量控制等环节。
-智能化：在网络、大数据、物联网和人工智能等技术支持下，事物具有满足人的各种需求的属性。智能化赋予机器或系统自主学习、分析和决策的能力，实现自动化和智能化生产，提高生产效率和产品质量。
联系
-信息化是基础：为数字化和智能化提供了数据支持，将数据和信息保存在业务信息系统中，实现信息资源的共享和配置。
-数字化是提升：在信息化的基础上，构建管理信息系统，打破数据孤岛，挖掘数据价值，为智能化提供数据基础。
-智能化是目标：在数字化和信息化的基础上，实现更高层次的自动化和智能化，通过智能算法和数据分析，优化生产流程，实现智能决策和自主行动。
制造的智能化、数字化和信息化相互关联、相互促进，共同推动制造业的转型升级和发展。
问题4：中国制造2025的目标目前完成的近况如何，这些研究和技术已经达到了什么样的状态？
答：中国制造2025是中国政府为了提升国家制造业的竞争力和整体素质而制定的一项重要战略规划。根据最新的报道和数据，可以得出以下结论：
完成度：
超过86%的目标已经实现：根据香港《南华早报》的统计，截止到2024年3月，中国已经实现了“中国制造2025”计划中超过86%的既定目标。这些目标覆盖了从基础制造到高端技术的广泛领域，标志着中国制造业在转型升级的道路上取得了显著进展。
部分目标超额完成：例如，新能源汽车的产能占全球70%，汽车出口跃居世界第一；电力设备领域，光伏、风电、核电技术领跑全球，超高压输电技术傲视群雄。
关键领域成就：
新能源汽车：中国电动汽车的产量和销量远超全球其他国家，尤其在自主品牌中表现亮眼。2024年，中国新能源汽车产业继续保持强劲的增长势头，成为全球首个新能源汽车年度产量突破1000万辆的国家，产量达到1288.8万辆 。
电力设备 ：光伏、风电、核电技术领跑全球，超高压输电技术傲视群雄。
航空航天 ：大型客机投入商用运营，波音和空客的市场垄断被打破。六代机闪亮登场，增强中国的战略实力。载人空间站的持续成果惊动世界，是世界上唯一独立国家建造的空间站。
5G通信 ：中国在5G通信领域取得了举世瞩目的成就。
未来展望 ：
到2035年 ：我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平。
到新中国成立一百年 ：综合实力进入世界制造强国前列。
尽管大部分目标已经实现，但仍有部分领域存在不足，例如半导体光刻技术、新材料产业化等关键领域尚未突破、商用飞机规模化生产仍然受到国内基础工业短板的限制等。此外，中国制造业的全球排名虽然有所提升，但仍未跻身世界前三。
建议：
继续加大对关键领域的投入和研发，特别是在半导体、新材料、飞机基础工业等卡脖子的技术领域。继续推动制造业的转型升级，奠定制造业的整体基础，提升制造业的整体素质和竞争力。加强国际合作，借鉴国际先进经验，加速中国制造业的全球化进程。
问题5：制造业2.0，3.0，4.0齐头并进是否太过激进，是否会出现产业链相互钳制的情况，比如自动化的未完善影响到智能化的发展。
答：这个问题提得很好。2.0到 3.0 是一场翻天覆地的改变，而 3.0 到 4.0 则可认为是一种脱胎换骨的变化。齐头并进，从管理层面上都是困难重重的。不光产业链相互钳制，整个行业都会出现不稳定的因素，但真正认识客观世界，才能改造客观世界，根据百年之未有的大变局来看，我国制造业必须在2.0，3.0，4.0方面并行前进，别无选择，时不我待。
制造业2.0、3.0、4.0齐头并进确实可能带来一些挑战，尤其是在产业链的协调和技术发展上。以下是对这一问题的分析：
1.制造业2.0、3.0、4.0的定义
- 2.0（电气化与自动化）：以电气化和早期自动化为标志，流水线生产成为主流。
- 3.0（信息化）：引入计算机和信息技术，实现生产过程的数字化和部分自动化。
- 4.0（智能化）：基于物联网、大数据、人工智能等技术，实现智能制造和智能工厂。
2.齐头并进的潜在问题
-技术发展不平衡：不同地区和企业的技术基础差异大，可能导致发展不均衡。
-自动化未完善影响智能化：如果自动化（3.0）未成熟，智能化（4.0）的基础将不稳固，影响整体进展。
-产业链协同难度：不同阶段的技术需要不同的供应链支持，可能导致协同困难，甚至相互钳制。
3.可能出现的相互钳制情况
-自动化不完善：如果自动化技术未成熟，智能化系统可能无法有效运行，影响整体效率。
-数据孤岛：信息化阶段的数据孤岛问题可能阻碍智能化阶段的数据整合与分析。
-人才缺口：不同阶段的技术需要不同技能的人才，人才短缺可能制约发展。
4.应对策略
-分阶段推进：根据企业实际情况，逐步推进技术升级，避免盲目追求4.0。
-加强基础设施建设：完善自动化和信息化基础，为智能化提供支持。
-促进产业链协同：加强上下游合作，确保各环节技术同步发展。
-人才培养：培养跨领域人才，满足不同阶段的技术需求。
-政策支持：政府应提供政策引导和资源支持，推动协调发展。
5.成功案例
-德国工业4.0：德国通过逐步推进，确保自动化和信息化基础稳固，再向智能化过渡。
-中国制造2025：中国根据各地区发展水平，制定差异化策略，推动制造业升级。
6.结论
我国制造业必须走工业2.0、3.0、4.0并行道路 。这一结论是基于以下几点原因：
-科技创新发展的新趋势 ：当前，科技创新呈现出快速发展的趋势，世界主要国家都在加快变革，抢占未来经济科技发展的先机。在此背景下，中国制造业需要紧跟时代步伐，通过并行发展工业2.0、3.0、4.0，以保持竞争力和创新能力。
-应对相同挑战和问题 ：美国、德国、日本和中国等国家都面临着制造业转型升级的挑战和问题。通过并行发展工业2.0、3.0、4.0，可以更好地应对这些挑战，提升制造业的整体水平。
-补课、普及和示范的并联式发展 ：中国制造业尚处在工业2.0和工业3.0并行的发展阶段，需要补课工业2.0、普及工业3.0，并进行工业4.0的示范。这种并联式的发展道路可以确保中国制造业在短时间内实现跨越式发展。
-提升创新能力 ：中国制造必须走工业2.0补课、工业3.0普及和工业4.0示范的并联式发展道路，其核心在于提升创新能力，而不是单纯扩大制造业规模。这体现了生产性投资驱动向创新性投资驱动的转变。
-数字化、网络化、智能化的融合发展 ：智能制造是推进制造强国战略的主攻方向，中国制造业必须采取数字化、网络化、智能化“并行推进、融合发展”的技术方针。这种技术方针有助于实现制造业的转型升级，提高生产效率和质量。
因此，我国制造业必须走工业2.0、3.0、4.0并行道路，以应对科技创新发展的新趋势，解决制造业转型升级中的挑战和问题，提升创新能力，并实现数字化、网络化、智能化的融合发展。
问题6：如何将机器学习模型应用于飞机制造的各个方面？现在是否已经有了一些实际应用？
答；这个问题应该由点到线，由线到面，由面到体，机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题，比如，朴素贝叶斯生成模型，决策树非参数模型，KNN最近邻算法，SVM判别算法以及 logistic回归模型等等。
将机器学习模型应用于飞机制造的各个方面，可以显著提升飞机的性能、安全性和效率。以下是一些关键的应用领域和方法：
动力装置运行可靠性分析：
时变规律分析：通过分析飞机动力装置的运行数据，机器学习模型可以识别出影响动力装置可靠性的多维和耦合因素。例如，使用随机森林和多变量神经网络回归算法，可以建立动力装置运行可靠性分析模型，以优化飞行任务中的动力装置性能。
飞行控制优化：
飞行性能优化：机器学习可以分析大量飞行数据，识别出最佳的飞行参数和策略，以优化飞行性能。例如，通过预测最佳航路和速度，减少燃料消耗和飞行时间，从而提高运营效率。
零部件故障预测：通过分析零部件的使用情况和故障历史，机器学习模型可以预测零部件的寿命和故障概率，帮助航空公司及时更换故障零部件，减少飞机故障风险。
质量控制与维护：
表面缺陷检测：利用计算机视觉技术，机器学习模型可以识别飞机部件表面的各种缺陷，如划痕、凹痕、腐蚀和变形。通过图像分割和异常检测等方法，可以提高部件检测的准确性和效率。
图像生成与增强：生成模型如对抗生成网络（GAN）可以生成逼真的合成图像，用于增强训练数据集，提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而更准确地识别和分类缺陷。
预测性维护：
故障预测与健康管理（PHM）：通过分析飞机运行数据，机器学习模型可以预测潜在故障，并提前采取维护措施，从而延长飞机的使用寿命，减少意外故障的发生。
制造过程优化：
过程监控：机器学习可以实时监控飞机制造过程中的关键参数，确保生产过程的稳定性和一致性，提高产品质量。
供应链优化：
需求预测：通过分析历史数据和市场趋势，机器学习模型可以预测未来的需求，帮助航空公司合理安排库存和采购计划，降低运营成本。
乘客体验优化：
舒适度和安全性分析：机器学习可以分析乘客的反馈和飞行数据，识别影响乘客舒适度和安全性的因素，从而优化飞机内部设计和飞行路线规划。
建议
数据整合与预处理：在应用机器学习模型之前，确保数据的完整性和准确性，进行必要的数据清洗和预处理。
模型选择与训练：根据具体应用场景选择合适的机器学习算法，并进行充分的模型训练和验证。
持续监控与更新：机器学习模型需要定期更新和重新训练，以适应新的数据和变化的环境。
跨部门协作：机器学习在飞机制造中的应用需要航空工程、数据科学、维护等多个部门的紧密协作，确保模型的有效实施和应用。
飞机制造数智化时代的到来，为行业带来了前所未有的发展机遇和挑战。在这个时代，飞机制造商应积极拥抱数智化，加强数字化转型和人才培养，推动产业向智能化、高端化、绿色化、全球化方向发展。数智化不仅催生了新的技术手段，如大数据分析、人工智能和区块链，也促使制造商开发更具创新性的产品和服务。通过大数据分析，制造商可以深入了解客户的需求和偏好，提供个性化的飞机设计和定制化服务。借助人工智能技术，提高了飞机制造的效率。区块链技术则实现了供应链的透明化和可追溯性，进一步提升了供应链的效率和可靠性。
沈阳市特种加工学会
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