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智能工厂、数字化车间——智能制造新模式关键要素
一、离散型智能制造模式
1、工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。
2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。
3、实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。
4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。
5、建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。
6、建立车间内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。
二、流程型智能制造模式
1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。
2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。
3、采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。
4、建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。
5、对于存在较高安全风险和污染排放的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。
6、建立工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。
三、网络协同制造模式
1、建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。
2、通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。
3、通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。
4、利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。
5、针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。
6、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。
通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。
四、大规模个性化定制模式
1、产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。
2、建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。
3、建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。
4、工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。
通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。
五、远程运维服务模式
1、智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。
2、建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。
3、实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统的协同与集成。
4、建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。
5、建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。
通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。
智能制造十大关键技术
在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。
基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（Production planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（production scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
数字化车间标准化与规划实施
工业化以来，制造行业在技术应用及管理模式上也经历了几次变革，每一次变革都带来了工业化水平的大幅提升，体现到车间层面的技术应用管理，则大致经历了手工作业、机械生产、流水线大批量生产、电子信息技术应用与自动化生产。从制造业的发展阶段角度，当前的制造企业发展也正处于从第三阶段向第四阶段的过渡时期，即从电子信息时代到智能制造时代的过渡阶段。
在第三阶段，电子信息技术的应用使制造过程自动化控制程度进一步大幅度提高，机器能够替代手工作业，不仅仅是一些体力劳动，还有一些脑力劳动。通过各种信息化系统（控制技术和管理系统）的应用，极大改善及优化了生产车间流程和管理效率，在资源优化、提高效率和辅助决策等方面充分发挥了信息化的优势。
数字化车间建设是实现智能制造的重要一环，是制造企业实施智能制造的主战场，是制造企业走向智能制造的起点。通过数字化车间的建设，充分发挥信息技术、工业技术的优势，以降本提质增效、快速响应市场为目的，在对生产工艺、生产组织、生产过程控制等环节优化管理的基础上，对人、机、 料、法、环、测等生产资源与生产过程进行设计、管 理、仿真、优化与可视化等，实现精细、精准、敏捷、高效地管理与控制。
在《GB/T 37393-2019 数字化车间 通用技术要求》、《GB/T 37413-2019 数字化车间 术语和定义》中对数字化车间的定义、体系结构、基本要求、车间信息交互、数字化技术要求等内容进行了说明。在《GB/T 37393-2019 数字化车间 通用技术要求》中提到，数字化车间是运用精益生产、精益物流、可视化管理、标准化管理、绿色制造等先进的生产管控理论和方法设计而建造的信息化车间，具有精细化管控能力，是实现智能化、柔性化、敏捷化的产品制造的基础。数字化车间作为智能制造的核心单元，涉及信息技术、自动化技术、机械制造、物流管理等多个技术领域。
数字化车间的体系结构如图1所示，分为基础层和执行层，管理层应在数字化车间之外。基础层主要包括制造设备及生产资源，参与生产过程，执行生产、检测、物流等任务；执行层主要包括车间计划与调度、生产物流管理、生产过程质量管理、设备管理、工艺执行与管理功能模块，对生产过程中的各类业务、活动或相关资产进行管理。
（8）设备运维计划与设备运行数据等，产生的主要数据流
数字化车间的基本要求包括资产和制造过程数字化要求、网络化要求、系统化要求、集成化要求和安全性要求。
（1）数字化要求：数字化车间的资产和制造过程信息应数字化，包括制造设备数字化、生产信息的采集、生产资源的识别、生产现场可视化和工艺设计数字化。
（2）网络要求：数字化车间应兼有互联互通的网络，可实现设备、生产资源与系统之间的信息交互。
（3）系统要求：数字化车间应建有制造执行系统或其他的信息化生产管理系统，支撑制造运营管理的功能。
（4）集成要求：数字化车间应实现执行层与基础层、执行层与管理层系统间的信息集成。
（5）安全要求：数字化车间应开展危险分析和风险评估，提出车间安全控制和数字化管理方案，并实施数字化生产安全管控。
数字化车间制造运行管理涵盖车间计划与调度、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理和车间设备管理模块，各功能模块的基本要求：
（2）应具有信息集成模型，通过对所有相关信息进行集成，实现自决策。
（4）模块能与企业其他管理系统（如ERP、PDM）实现信息双向交互。
数字化车间的规划实施要结合企业自身特点，切合实际，因地制宜，精益思想贯穿始终，以信息技术和工业技术应用为手段，以改善工艺流程、降本增效、提升质量水平和柔性能力为目标，切实提高企业的技术和管理水平。
数字化车间的业务范围会涉及到机加工、装 配、质检、物流、维修保养和管理等环节，数字化车间是一个整体性的解决方案，建设范围应该整体系统性考虑，应用到业务链的每一个环节，这样才能发挥各个环节的联动作用，提高整体水平。
数字化车间是信息技术与工业技术的融合，即IT和OT的融合，通过数字化设备、数控机床、自动检测仪器、自动化技术、自动识别技术、AGV、立体仓库、工业网络、SCADA、MES、APS、WMS等技术和系统的应用，通过信息技术的数据采集、数据传输与存储、工业大数据分析、监控与预测等技术的应用，实现对数字化设备的控制及各个业务环节的联动。
因此，数字化车间建设是一项复杂的系统工程，要先规划，后实施，即先进行成熟度评估、业务需求分析、蓝图规划、方案设计与实施路径规划，然后进行分步实施，如图3所示。
《GB/T 39116-2020智能制造能力成熟度模型》对车间制造、物流等环节定义了成熟度模型、成熟度等级、能力要素和成熟度要求，企业通过成熟度模型对自身的现状业务能力进行评估与识别差距，分析业务需求，对标行业最佳实践，找准数字化车间规划的抓手。基于企业数字化战略与成熟度评估结果，进行数字化车间蓝图规划，为数字化车间建设制定目标、业务蓝图、系统蓝图、系统边界、数据流等规划内容，是数字化车间建设成为全局性共识，确保目标达成。数字化车间建设不是一蹴而就，要根据蓝图规划，结合企业业务能力，设计解决方案，并综合分析技术可行性和财务可行性制定实施路径，以指导后续的实施落地工作。
数字化车间的规划与实施过程中，要注意以下几个方面：
（1）以问题为导向，明确要解决的主要问题，比如生产成本高，产品质量问题多等，需要从实际情况出发的分析问题，切不可盲目照搬和教条主义。
（2）通过工艺优化、组织优化、流程优化、管理优化等工作，为数字化车间建设提供坚实基础。
（3）设备互联互通很重要，设备联网、数据采集能为数字化车间管理提供实时可靠、准确、客观的数据。通过设备的互联互通，将车间的数控机床、工艺设备、物流设备、机器人等数字化设备实现程序集中管理、数据采集、状态监控、数据分析，将设备由单机控制模式升级为数字化、网络化、智能化的工作模式。
（4）车间网络建设是联接车间中的各项业务，使之互相协作的保障，建设工业以太网网络，比如PROFINET，以用于支持工业现场设备、模块、系统等之间的通信和数据传输。
（5）信息化与业务深度融合，促进业务协同，通过制造信息系统中的计划、调度、物流、质量、设 备、决策等模块，以信息化系统为手段，实现各种信息的共享与协同，做到车间层面精准化计划、精益化生产、可视化看板、精细化管理。
（6）重视精益生产管理理念、工具的应用，包括价值流分析、标准作业、精益布局与物流、TPM、防错防呆等。
（7）除了数据采集，数据在业务运行中的应用很关键，数据在流动中增值。车间各工位、各种设备都集成于信息系统中，人、机、料、法、环、测各环节的数据相互融合，有序流动，精准数据分析有效地支持管理决策，实现透明化管理。
数字化车间建设后，通常会在以下几方面有一定幅度的业务收益，但在不同行业不同制造企业的收益是不同的，各有侧重：
数字化车间成为制造企业车间的建设方向，数字化车间的建设要结合企业自身特点，应该能应对多品种小批量生产，通过从现场各生产单元与设备采集数据上传至制造信息系统，以实现生产的规划、管理、诊断和优化。通过透明化生产管理，可以快速地发现并减少生产过程中的操作等浪费，提高生产效率；可以跟踪监控生产全过程，在生产过程中快速检验并管控不良品，减少质检工作量，提高成品质量；可以自动化执行工艺操作，采集设备运行数据、人员绩效数据等，监控设备装备，提高员工工作效率。因此，数字化车间建设需要既切合实际生产，又能降本增效、提升质量水平和管理水平。
智能制造产业图谱与典型场景完整参考
智能制造产业链涵盖基础层(感知层)、技术层(网络层)、应用层，其中基础层主要包含传感器及机器视觉，技术层主要是指SAAS、IAAS、PAAS，应用层主要为智能生产线。
智能制造产业链-基础层：压力传感器、温湿度传感器、射频传感器、气体传感器、激光雷达传感器、工业通讯模块、RTU
智能制造产业链-技术层：SAAS、生产管理(DNC、HRM、ERP、SCM、CRM)、生产控制(EAS-MES、APS、SCADA、PLC)、研发设计(CAE、CAD、SAP、PLM、CAPP、CAM)、协同集成(协同应用软件、协同平台软件、协同工具软件)、IAAS(DCS/IPC、嵌入式控制器、网络及安全配置)、PAAS(通用PAAS、业务PAAS)
SAAS：Software-as-a-Service的缩写名称，意思为软件即服务，即通过网络提供软件服务。SaaS定义了一种新的交付方式，也使得软件进一步回归服务本质。企业部署信息化软件的本质是为了自身的运营管理服务，软件的表象是一种业务流程的信息化，本质还是第一种服务模式，SaaS改变了传统软件服务的提供方式，减少本地部署所需的大量前期投入，进一步突出信息化软件的服务属性，或成为未来信息化软件市场的主流交付模式。
IAAS：即基础设施即服务。指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。
PAAS：Platform as a Service的缩写，是指平台即服务。把服务器平台作为一种服务提供的商业模式，通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS(Software as a Service)，是云计算三种服务模式之一，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS(Platform as a Service)。
DNC：Distributed Numerical Control，称为分布式数控，是网络化数控机床常用的制造术语。其本质是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。
ERP：ERP 是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统。ERP 是一个以管理会计 为核心可以提供跨地区、跨部门、甚至跨公司整合实时信息的企业管理软件。针对物资资源管理(物流)、人力资源管理(人流)、财务资源管理(财流)、信息资源管理(信息流)集成一体化的企业管理软件。
SCM：软件配置管理(SCM)是指通过执行版本控制、变更控制的规程，以及使用合适的配置管理软件，来保证所有配置项的完整性和可跟踪性。配置管理是对工作成果的一种有效保护。
CRM：客户关系管理是指企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场。
SCADA：Supervisory Control And Data Acquisition系统，即数据采集与监视控制系统。SCADA系统是以计算机为基础的DCS与电力自动化监控系统;它应用领域很广，可以应用于电力、冶金、石油、化工、燃气、铁路等领域的数据采集与监视控制以及过程控制等诸多领域。
PLC：可编程逻辑控制器是种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统。它采用一种可编程的存储器，在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。
CAE：CAE(Computer Aided Engineering)指工程设计中的计算机辅助工程，指用计算机辅助求解分析复杂工程和产品的结构力学性能，以及优化结构性能等，把工程(生产)的各个环节有机地组织起来，其关键就是将有关的信息集成，使其产生并存在于工程(产品)的整个生命周期。而CAE软件可作静态结构分析，动态分析;研究线性、非线性问题;分析结构(固体)、流体、电磁等。
PLM：PLM，是一个英文缩写，表示产品生命周期管理(Product Lifecycle Management，PLM)。PLM是一种应用于在单一地点的企业内部、分散在多个地点的企业内部，以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的，支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案，它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息。
CAPP：CAPP(Computer Aided Process Planning)是指借助于计算机软硬件技术和支撑环境，利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等的功能来制定零件机械加工工艺过程。借助于CAPP系统，可以解决手工工艺设计效率低、一致性差、质量不稳定、不易达到优化等问题。也是利用计算机技术辅助工艺师完成零件从毛胚到成品的设计和制造过程。
CAM：CAM (Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造)主要是指：利用计算机辅助完成从生产准备到产品制造整个过程的活动，即通过直接或间接地把计算机与制造过程和生产设备相联系，用计算机系统进行制造过程的计划、管理以及对生产设备的控制与操作的运行，处理产品制造过程中所需的数据，控制和处理物料(毛坯和零件等)的流动，对产品进行测试和检验等。
机器人设备制造：AGV、真空机器人、激光加工机器人、装配机器人、码垛机器人、电弧焊机器人、电焊机器人、组装机器人、喷涂机器人、切割机器人、搬运机器人、扫地机器人、导购机器人、酒店机器人、迎宾机器人、休闲娱乐机器人、教育机器人、陪伴机器人、扫雷机器人、水下机器人、无人机、收拾机器人
机器人设备制造：康复机器人、医疗辅助机器人、巡检机器人、排爆机器人、侦查机器人
智能设备制造：金属表面处理及热加工设备、连续搬运设备、农副产品加工专用设备、食品生产专用设备、酒生产专用设备、饮料生产专用设备、茶生产专用设备、机械化农业及园艺机具
智能检测装备制造：金属切削机床、金属成形机床、铸造机械、金属切割及焊接设备、机床功能部件、供应用仪器仪表制造、试验机、工业自动控制装置、实验分析仪器。
重大成套装备制造：拖拉机、印刷专用设备、矿山机械、石油钻采专用设备、建筑材料生产专用机械、炼油/化工生产专用设备、冶金专用设备、塑料加工专用设备、 橡胶加工专用设备、纺织专用设备
智能装备是高端装备的核心，是制造装备的前沿和制造业的基础，已成为当今工业先进国家的竞争目标。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
随着行业竞争的不断加剧，国内优秀的行业企业愈来愈重视对市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。正因为如此，一大批国内优秀的行业企业迅速崛起，逐渐成为智能制造行业中的翘楚!
提醒各企业：项目申报找对服务机构尤为重要
要持续关注保呈科技
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