新型工业化背景下的建材行业智能制造转型

新型工业化背景下的建材行业智能制造转型

 张国洪

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摘要：建材行业是我国重要的基础产业，一直以来都面临着高能耗、高成本、低效率等诸多挑战。当前，新一轮科技革命和产业变革加速推进，建材行业需不断适应时代变革和科技进步，把握新型工业化建设重点，强化云计算、物联网、大数据、人工智能等先进技术的应用，以智能制造转型为主攻方向和突破口，推动数字技术与生产制造的深度融合，实现建材行业高效率、高质量、可持续、绿色发展。本文立足国家新型工业化建设的指引和要求，基于对建材行业智能制造转型的分析和研究，结合用友智能制造解决方案，深度挖掘应用场景，推动智能制造在建材行业的应用和发展。

关键词：新型工业化背景；建材行业；智能制造转型

引言

建材工业是我国国民经济和社会发展的基础性行业，是战略性新兴产业发展的重要保障，是改善人居条件、治理生态环境和发展循环经济的重要支撑。加快推动建材行业智能化发展，是推动建材行业转方式、调结构、增动力，加快实现高质量发展的必然选择和重要途径。

1智能制造技术在机械加工设计中的重要性

在机械制造工程领域中，机械加工设计是生产的首要环节。我国机械制造工程的发展起步较晚，相较于发达国家，在设计和生产上都存在不足，还有较大的发展空间。传统的研发设计模式的主要问题在于技术的先进性和精细度不足，在“设计—打样—修改”的过程中不断反复，导致设计周期较长，资源投入过多，对后续的生产环节造成了不利影响。智能制造技术在机械加工设计中的应用能够有效改善这一模式，即通过计算机软件完成研发设计工作，制作设计图纸，并进行 3D 建模和生产流程的模拟推演，发现设计图纸中存在的问题，及时进行调整和控制。设计流程模拟完毕后进入打样环节，能够提高样品的成功率。这种方式相较于传统设计模式更加快捷、高效，资源投入少，设计周期短，实现了设计流程和制造工艺的标准化和规范化。

2新工科背景下智能制造专业人才培养存在的问题

2.1缺乏全面的跨学科能力

在新工科背景下，智能制造作为融合了机械、电气、计算机等多个学科领域的交叉专业，对人才提出了更高层次的要求。随着传统的机械、电气、计算机等专业的边界逐渐模糊，要求工程人才具备更广泛的跨学科知识和综合应用能力。当前，智能制造专业人才培养在专业跨学科方面存在明显的不足，学科知识单一。学生在智能制造专业学科中只专注于其中某一领域，如机械工程或计算机科学，而缺乏对其他学科的深入了解，使得他们在实际应用中难以做到多学科知识整合。

2.2教学内容创新性不足

在智能制造专业人才培养过程中，一个亟待解决的、不可忽视的问题是教学内容创新性不足。传统的课程设置和教学方式未能及时跟上智能制造领域的迅猛发展，导致学生在校期间接触到的知识和技能难以紧密贴合行业的实际需求。这种不足不仅使学生难以真正掌握最新的技术和方法，也影响了他们在面对复杂多变的智能制造环境时的适应能力。这一问题的背后反映出教育体系在适应快速发展的智能制造领域的挑战时面临着一系列复杂因素。

2.3实践环节不足

智能制造是实践导向的领域，学生需要具备实际操作和应用的能力，但是目前大多数高校都存在实践环节不足的突出问题。这主要表现为学生在课程学习中缺乏足够的实际操作机会，缺乏与智能制造真实工业场景的接触，且参与的实践环节设计过于简单，难以覆盖复杂多样的工业流程和技术应用等方面。学生实践不充分，导致他们在面对真实工作场景时缺乏必要的经验和技能，也使得学生在解决智能制造实际问题时缺乏创新性和灵活性。

3智能制造技术在机械制造工程领域应用中的关键技术

3.1虚拟仿真技术

虚拟仿真技术是设计研发和装配制造环节的核心技术。传统的设计研发采用图纸设计方式，容易出现模型计算错误、图纸不合要求等情况，且修改和调整较为复杂。虚拟仿真技术的应用优势在于实现了设计研发环节的虚拟化和可视化，借助计算机建模和虚拟场景搭建的方式，模拟整个产品的研发、制造和运行过程，并通过算法明确产品的各项指标数据。在模拟运行过程中，设计者和其他工作人员乃至客户都能够清楚看到产品的运行模式，还能够根据即时需求对设计方案进行调整和二次模拟，压缩研发流程，确保产品符合设计需求。

3.2大数据技术

大数据技术的深入应用使得各行各业的信息化、智能化进程加快，其中机械制造工程领域的研发工作、生产工作和管理工作都逐步融入了大数据技术。在研发阶段，大数据技术的应用主要在于市场调研和产品需求分析，通过采集产品研发所需的各项指标，包括市场供需指数、行业数据、同类产品数据等搭建需求模型，充分贯彻以市场为导向的研发原则，将用户需求融入产品研发、设计和生产的各个阶段，生产具有针对性的产品。在生产工作中，大数据技术能够实现对生产设备的实时监控、对产品质量的标准化控制以及生产计划优化等。以生产计划优化为例，大数据技术能够采集并分析历史生产数据、销售数据、库存去化周期，并结合现阶段的市场供需情况预测未来的生产需求，编制生产计划，提升生产行为的准确性。

3.3物联网技术

当前，物联网技术在机械制造工程领域的诸多层面都有应用，主要通过无线感知设备、智能通信技术和信息技术实现一定范围内的人、物、环境的网联化，从当前的实践情况来看，物联网技术在生产制造、仓储管理和物流管理层面融合较为深入。在生产制造上，物联网能够借助射频识别（RadioFrequency Identification，RFID）、摄像头、无线通信技术，将生产车间内的机器设备与生产管理信息化系统进行数据连接，实时监控生产流程，实现生产线的运行管理和数据监测，并对生产环节进行数据分析和评估，勾勒生产趋势图，降低生产过程中的资源消耗和能源消耗，实现绿色生产。

3.4环境可持续性的实践

在智能制造工程中，环境可持续性的实践主要集中在降低能耗、减少废弃物排放等方面。降低能耗是实现环境可持续性的关键。智能制造通过自动化、精益生产和生产过程优化等方式，显著降低了生产过程中的能源消耗。例如，使用节能型的自动化设备和优化的生产工艺，可以在生产过程中节约大量能源。此外，智能制造还可利用人工智能和大数据技术进行能源管理，如预测能源需求、实时监控能源使用情况和优化能源消耗，进一步减少能源浪费。

结语

综上所述，本文详细讨论了智能制造工程的现状和挑战，并对智能制造工程中可持续发展与绿色制造的实践进行了深入的分析。分析认为，智能制造工程通过引入新的技术和材料，优化生产过程，减少废弃物排放，提高生产效率，降低生产成本，实现了生产过程的可持续发展和绿色化。未来，智能制造工程将在可持续发展与绿色制造方面取得更多的突破，为全球环境问题的解决贡献更大的力量。

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