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智能制造是实现我国汽车行业高质量发展的重要途径，智能装备是智能制造的关键体现载体。到现在，我国汽车行业的智能装备发展较为良好，主要成果有：自动化生产线、工业机器人以及高档数控机床等。
一、自动化成套生产线
自动化成套生产线在汽车行业已广泛应用，从零部件到整车制造均有所应用。根据生产工艺划分，自动化成套生产线主要包括自动化机加生产线、自动化冲压生产线、自动化焊接生产线、自动化装配生产线等，典型如发动机缸体/缸盖机加生产线、车身覆盖件/结构件冲压生产线、白车身焊接生产线、动力总成自动化装配线等。部分特殊生产工艺如铸造件、注塑件、发泡件等也实现了自动化生产。当前，工艺仿真技术已经开始应用于自动化生产线的设计过程，优化产线配置，提高效率。
二、工业机器人
在汽车行业制造过程中，集成了移动机器人、堆垛机器人、装配机器人、焊装机器人、检测机器人等，实现物料自动搬运、柔性物料传送、零部件自动清洗、白车身焊接、自动化装配等一系列作业任务。工业机器人未来发展方向是智能化、多机协作和标准化。
三、高档数控机床
数控机床在整车生产和零部件加工中均有应有， 整车生产主要是冲压工艺的压力机；零部件生产主要是发动机、变速器、传动系统、制动系统、转向系统、悬架系统中的各类零部件加工，这也是数控机床在汽车行业重点应用领域。高速化、高精度化、功能复合化已经成为高档数控机床必备要求。随着汽车工业对机加产品质量和效率要求的提高，对数控机床提出了高速、精密、柔性制造的要求，机床也由普通的三轴联动的机床逐渐发展为高速精密复合加工、五轴联动加工中心等高档数控机床，实现了工件一次装卡中进行铣、钻、镗等多工序的加工，不仅加工精度高，同时由于快速移动和定位准确，提高了生产效率。
达到了大多数车都配有一些智能化的设备，这些设备在使用的时候非常的方便，人们在买车的时候会考虑到这些问题。
中国智能制造发展现状和难点赛迪研究院 互联网研究所 陆峰博士智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径。以智能制造为抓手，推动中国装备制造升级，推进制造业数字化、软件化和网络化转型，以柔性化、定制化和智能化生产模式满足更广阔市场需求，已经成为了推进制造业供给侧改革、培育经济发展新动能、建设制造强国的重要抓手。一、发展现状（一）国家大力推进智能制造发展，出台政策加大扶持力度2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》，提出了五大重点工程，其中智能制造工程就是其中重点实施工程之一。2015年12月，工信部和国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出要建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。为了进一步推进智能制造工程实施，2016年4月，工信部、发改委、科技部和财政部四部委联合印发了智能制造工程实施指南，提出“攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用”。从《中国制造2025》，国家加大了对智能制造项目的扶持力度，2015年、2016年工信部连续开展两批次总计109个的智能制造试点示范项目，2015年工信部还开展了94个项目的智能制造专项。（二）智能制造区域、行业和企业发展水平差异较大从区域来看，上海、广东、江苏、浙江、山东等东部沿海省市由于经济发达，企业智能化改造起步较早，进度较快，区域企业整体智能制造水平相对较高，部分企业已经从数字化阶段向软件化、网络化和智能化阶段迈进，企业数字化、软件化和网络化改造比较全面，而西部省市目前制造业水平普遍处在机械化向自动化、数字化迈进阶段。从行业来看，电子信息、工程机械、石化冶炼、生物制药、家电电器等行业智能制造水平较高，普遍开展了数字化研发设计、软件化控制生产和网络化经营销售。从企业来看，部门企业智能制造已经走在了前列，涌现出了海尔家电智能制造、青岛红领服装个性化定制、陕鼓动力装备智能服务、沈阳机床智能机床等一批试点示范项目。（三）制造环节智能化是目前企业智能制造发展的普遍短板从目前以开展智能制造的企业来看，研发设计、经营销售、售后服务等环节信息化水平相对较高，普遍开展了数字化研发设计、网络化经营销售和在线化的远程运维，数字化研发设计工具普及率、电子商务普及率和在线监测普及率普遍较高，新服务、新模式和新业态创新较为活跃。相比研发设计和经营销售环节，制造环节的智能化是目前大多数企业智能制造发展的短板，多数企业关键工序数控化率偏低，受限于工业传感器和工业软件等技术短板，制造环节数字化、软件化、网络化和推进较为缓慢。二、发展难点（一）制造业数字化阶段尚处在起步阶段，机械化和数字化融合核心技术受制于人推进制造业机械化和数字化融合是发展智能制造先决条件，制造业只有率先实现了机械化和数字化融合，达到数字化研发设计和生产控制之后，才能推进软件化和网络化应用，进而方能实现智能化制造。工业传感器、数字伺服电机等关键技术是实现制造业机械化和数字化融合的关键，然而我国国产工业传感器和伺服电机应用种类偏少、运行可靠性不强、测量精度不高、特殊环境适应性较差，数字化、软件化和网络化程度偏低等多种因素是制约我国智能装备功能和性能提升重要瓶颈，重要领域工业传感器和伺服电机严重依赖国外使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人，制约了国际竞争力的提升。（二）国产工业软件全产业链缺失，工业软件化加速制造业核心技术空心化如果说集成电路是现代工业粮食，那么工业软件则是现代工业的灵魂。工业软件是工业技术工艺的数据化加密、程序化定义和软件化封装，是推进两化融合、发展智能制造的基石，是制造业模式变革和创新前提，代表着制造业先进生产力的发展方向。大力发展工业软件是我国走向制造强国的必要前提，工业软件强，则国家制造业竞争力才能强。然而重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯于用国外工业软件，但却不知道设计背后原理，而且缺乏基础工艺研发数据长期积累，导致基础技术原理数据积累差距越来越大。只要我国产业始终依赖国外工业软件工具，我国制造业水平永远不可能超越国外水平。（三）工业大数据采集和挖掘服务不健全，大数据对智能制造促进作用有限制造的智能化关键在数据的自由流动和有效挖掘使用，发展智能制造不仅靠几台联网的智能装备和几套应用控制软件，更是要通过对大数据的有效采集和深度挖掘使用来不断优化制造组织流程和服务模式、促进制造商业模式创新。然而，目前我国工业大数据采集和挖掘服务不健全，影响和制约着智能制造水平的提升。由于装备普遍智能程度不高、系统应用相对封闭、机器产生数据海量等多种原因，工业大数据实时采集和存储受到多种技术原因制约。另外，与服务业大数据都是消费数据、且方便建模和利用挖掘不同，工业大数据大多都是机器产生的物理运行数据，挖掘工业大数据需要更深层次物理机器运行建模,需要更加专业化的大数据挖掘专业信息服务提供商。（四）智能制造标准体系不健全，国产产品网络互联和信息共享难以有效实现发展智能制造，必须要实现企业、车间、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享，达到研发设计、生产制造、经营管理、售后服务的高度网络协同，对网络、设备和应用的标准化提出了新的要求。目前，我国智能制造工业网络异构性大量存在，智能装备接口五花八门，工业操作系统平台多种多样，尽管工信部和国标委联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》，但由于起步晚，统一智能制造标准体系尚未制定，严重制约着产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。另外，西门子、通用电气等国外公司利用智能装备的市场垄断地位，大力推广企业智能指标标准，智能制造标准体系事实上都被上述国外企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。另外，由于我国在重点制造业领域国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。（五）国产智能装备产品不成体系，智能制造国内产业生态圈尚未形成我国制造业数控装备目前发展还处在初期，智能装备发展更是起步阶段，国产智能装备产品不成体系，重点领域智能联网装备几乎都依赖进口。国外企业在智能制造标准方面相互掐架，导致我国购买国外不同企业工业智能装备集成联网相当困难。作为装备制造业大国，发展国产智能装备必须要有完善的产业生态圈做支撑，方能把控主导权，然而目前我国从工业自动化、工业传感器、工业操作系统、工业软件、工业互联网等关键领域都存在一定的技术短板，甚至技术空白，产业根基不牢固，导致我国发展智能装备都国外企业依赖程度态度，把控能力大大削弱，智能装备国际竞争力大大削弱。（六）智能制造对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等智能制造各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑,工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，工业软件综合集成效应尚未显现，对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥。三、应对策略（一）加快工业传感器、数字伺服电机等关键技术攻关研究和产业化，补齐工业数字化转型短板加快速度、视觉、重力、压力、温湿度、光电等各类工业传感器等设计研发，提升产品感应精准度，提高产品可靠性和安全性，推进产品软件化定义和网络化连接。加强直流伺服系统、三相永磁交流伺服系统等数字化伺服电机关键技术研发攻关，增强数字化和软件化控制能力，提高零漂、抗干扰、可靠性、精度和柔性等各方面特性。（二）大力发展和推广应用国产工业软件，推进制造技术和工艺软件化封装和定义成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业发展扶持力度。开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。加大国家各类专项资金对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。（三）大力推进工业大数据采集和挖掘服务，以大数据推进智能制造水平提升推进生产装备数字化、网络化和智能化转型升级，夯实工业大数据采集和利用基础。大力发展专业化的工业大数据信息服务提供商，培育开放式的工业大数据采集和挖掘服务平台，推进工业大数据流通交易，打造工业大数据采集、流通和开发利用生态圈。创新工业大数据开发利用模式，培育在线监测、远程运维、产业监测和流程优化等服务。（四）建立健全智能制造相关标准体系，夯实智能制造产业生态基础加快智能制造相关标准体系建设，鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定，推进智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准制定，以行业标准模式加快推进标准在联盟企业的应用，提高标准的开放性和兼容性。（五）打造我国智能制造产业生态圈，提升智能制造国际竞争力创新产业推进机制，以联盟模式助推智能制造产业生态圈式发展，鼓励装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件开放企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟，注重产业链上下游协同发展，加快推进标准制定、技术研发、产品生产、应用推广全链条发展。（六）培育智能制造新模式新业态，促进制造业模式变革创新大力推广智能制造模式，鼓励制造企业利用互联网推进研发设计、供应链管理、生产制造、营销模式等关键环节优化创新，培育大规模个性化定制、众包众设、网络制造、协同制造、按需制造、线上线下融合等新模式新业态，形成基于互联网的研发、制造和产业组织方式。鼓励增材制造、数控技术、传感器技术、工业机器人、工业云平台，工业大数据、工业互联网等先进技术在工业领域集成应用，提升深度感知和智能决策水平。加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪表控制、工业软件、工业控制系统等智能装置在机械装备和消费品中的集成应用，提升装备产品智能化水平。大力发展智能制造是推动我国走向制造强国的重要途径，智能制造是一项系统工程，需要从技术、标准、产业、应用等多方面统筹推进和全面部署，加强关键技术攻关研发，夯实产业基础支撑，推进应用服务创新，构建产业发展生态。(联系邮箱：)
当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战，在这种背景下，制造企业如何实现转型升级?推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点问题。概念满天飞，技术一大堆近几年来，从工业的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网(平台)、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN(时间敏感网络)、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效?很多企业还不得而知。摸着石头过河企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在三种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。企业目前也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。理想很丰满，现实很骨感推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”、“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。然而，为了争取政府项目，方案必须做得漂亮，档次必须高大上，投入必须上亿。大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，立体仓库、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，国产系统是必须用的。至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”了。自动化、数字化还是智能化?在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂，例如日本FANUC全自动装配伺服电机，40秒一个，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。从技术和管理的角度看，中国制造要走向智能制造，主要还存在五大难点：一，智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术(制造技术和信息技术)整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。二，装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G的深入应用上处于优势地位，但制造最后的执行单元还得是机床，在这方面我们与欧美日企业相比还存在很大的差距，比如工业机器人、3D打印、芯片光刻机、高精度的测量测试设备等。三，基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没有自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。四，算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要有IT技术思维。目前，我们在算法开放的资源上还存在很大的差距。五，管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。基于以上原因，未来智能制造之路还有很长一段时间需要去探索，其中有三点是需有所创新和突破：一是在技术上需要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链中的核心技术;二是在适应性上，需要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化。三是在智能化的道路上需要引入系统工程、顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。
工业工程在国内企业，尤其是大型企业的应用研究，作为一个具有很强的理论和实际意义的课题，被推到前所未有的显要位置。下面是我为大家整理的工业工程系研究 毕业 论文，供大家参考。
任务导向工业工程实践研究
1实践过程
小组成员进入企业生产现场实地观察、观测、搜集与企业相关的文档资料，并多次与企业相关部门负责人讨论，通过与企业生产现场6S管理的标准做对比(例如生产现场作业地面和容器货架的标准要求：地面物品摆放时应有定位、标识，地面应无污染、无积水、无油污、无卫生死角、无杂物、主干通道畅通，标志线清晰、区域划分合理，区域线与标识清晰无剥落、安全警示区划分清晰并有明显的警示标志、容器、货架本身标识明确，无过期及残余标识等、容器、货架无破损及严重变形等)，发现生产现场生产线工位器具定置以及生产线功能区域划分等方面存在很大的问题，因此企业生产现场成为我们的重要目标，经过反复研究最终我们把调查对象锁定在生产现场的中层领导和生产现场基层工作人员。
基层工作人员调查
根据对企业负责人的访谈，我们发现生产现场存在问题具有代表性的有以下几个部门，机加车间、装配车间、连杆车间、动力处和物流处。我们小组分别针对这几个重点部门，并且运用工业工程基础、精益生产、统计学的相关知识，设计了6S管理问题调查问卷。对调查问卷做出以下要求：问卷设计的方面有整理、整顿、清扫、素养、办公室清洁和安全。对于整理方面，主要从作业场所、休息区和物品摆放情况展开;整顿方面，从物品的定位、标识问题进行调查;清扫重点从作业场所、设备完好情况、通道线、周转车、周转器具和动力总成出库、零部件入库进行;素养，主要从工作人员的着装、个人行为习惯、休息室的环境和工作人员食堂就餐环境就行调查;办公室清洁从工作室的固定物品摆放情况、文件资料的摆放以及室内的卫生等进行;而安全问题主要从工作人员的 安全 教育 知识掌握情况进行调查。问卷设计内容，一部分是属于被调查者能够直接回答比较浅显的内容;另一部分是需要被调查者经过仔细思考才能得到的内容，这部分的问卷设计就是符合5W2H的应用 方法 。之后分别对五个典型部门的生产现场基层工作人员进行问卷调查，成功发放调查问卷，并对问卷进行统计汇总，与企业生产现场6S管理的标准做对比。
企业相关负责人调查
对现场工作人员展开问卷调查的同时，我们小组成员对机加车间、装配车间、连杆车间、动力处和物流处五个典型部门相关负责人进行了交谈。通过交谈，了解企业生产现场管理中存在的问题：上级任务下达的及时性、基层工作人员完成作业的有效性之间存在的矛盾，生产现场管理政策执行力度不到位，管理制度不完善、检查部门之间的互检性差、作业现场无效劳动人员普遍存在，生产无计划以及物料浪费严重等。并依据企业相关文件资料介绍，更深层次的发现问题，以便提出高质量的解决对策。
2 总结
本次调研达到了6S管理改善管理的目的，企业在实施改进 措施 时取得了一定的效果。这次实践提高了学生的 社会实践 能力，增强了运用知识解决实际问题的能力，有利于对理论知识的转化和拓展。
神经人因实验工业工程论文
一神经人因实验在工业工程学科中的应用
Kim等将影响生产系统的因素主要分为四大类，即人的因素、技术因素、结构因素和任务因素，并认为其中人的因素处于系统中四大因素之首的地位。当今的生产系统要能在新的复杂环境下进行有效决策和响应，应当对人的因素投入更多新的研究技术。这其中就包括神经人因实验的技术。神经人因实验以其能深入人的大脑思维和身体的生理反应层面所表现出的优势在工业工程领域备受瞩目。目前，各国学者在尝试运用神经人因实验来研究工业工程学科中的各项主题，神经人因学的提出者Parasuraman将神经人因实验的发展方向主要归纳为:多任务下脑力负荷的研究、个体认知差异的研究等。工业工程学科的实验教学与研究正由过去主要运用传统的行为学的研究方法向主要运用现代的神经人因实验的研究方法转变。
1神经人因实验在多任务脑力负荷研究中的应用
脑力负荷，是指工作者为达到作业标准而付出的注意力大小，其影响因素包括工作任务量的大小、工作时间要求、工作者素质和能力要求、工作者工作意愿以及工作环境和由环境引发的工作情绪等。在当今高度现代化的生产中，生产人员从过去大部分需要自己手工操作机器设备到现在更多地是监控自动化系统的运行。分布式的大型生产系统要求监控者管理更多的机器设备，各种工作任务以并行的方式将各种信息传送给高级的人机交互集成系统，人机交互集成系统将信息融合后以各种通道的方式呈现给监控者。在这种分布式的多任务并行处理的生产模式中，监控者需要监控大量的机器设备，感知和分析各种类型的数据信息，其脑力负荷较过去成倍增长，传统的行为学实验已经难以对多任务下的平行加工进行研究，而神经人因实验恰能对由过去经典的聚焦型注意转向分散型注意的多任务下脑力负荷进行有效测量。神经人因实验针对工作者在多任务监控过程中涉及到的对多种工作信息的自动感知、选择性注意以及敏捷操控，能够有效度量同时应对多项工作任务的脑力负荷。近年来，在工业工程的人的因素研究领域中，北京航空航天大学的人机与环境工程系运用神经人因实验系统地开展了多模式飞行模拟任务下飞行员的脑力负荷测量与评价。实验人员使用脑电的事件相关电位实验技术，选取听觉失匹配负波脑电成分为实验指标，采用oddball的神经人因实验范式，将听觉失匹配理论用于飞行员的脑力负荷评价中，在9种模式的飞行模拟任务条件下进行飞行员的脑力负荷测量，通过让被试者完成模拟飞行任务的同时，测试非注意条件下飞行员的听觉失匹配指标，得到脑力负荷与脑电的听觉失匹配负波同向变化的规律，为飞机座舱显示界面的设计提供了依据。除了航空领域，神经人因实验也能应用于道路交通、船舶航行、高危行业工作人员的脑力负荷度量。
2神经人因实验在个体认知差异研究中的应用
工业工程学科的主要任务是要对生产及服务系统中的人、机器、物料、环境和信息进行整体设计、评价和优化，在这些过程中，个体认知差异在感觉、动作和情绪过程中形成对各项任务的胜任力和局限性，由此产生的人的不同行为作用于技术系统和环境系统，最终影响整个系统的工作绩效。Karwowski从“人—技术—环境”3个系统之间的关系出发，认为人的不同行为是整个系统工作的核心，因此个体认知的差异是工业工程研究的重点。由于过去受实验技术条件的限制，对于人体认知的差异只能从外在行为学观察的角度进行实验。随着对被试的无损伤的神经测量技术的进步，神经人因实验现在能在大脑思维的层面从人的内在生理数据采集出发，进行基于人的生理与心理分析的个体认知差异实验。近年来，众多学者开始引入神经人因实验的技术，针对个体认知差异开展工作过程中个体和群体的心理与行为反应规律的研究。浙江大学神经工业工程团队通过采用神经人因实验中的事件相关电位技术，进行工作人员对安全标志信号词的感知和评价的神经过程实验。研究发现:人对安全标志信号词的处理过程分为早期感知和信息评价两个阶段，安全标志信号词的主观风险感知存在差异，不同的安全标志信号词能够传递不同的风险信息，人对安全标志信号词的认识会受到情绪的影响。这些研究结果为安全管理中的安全培训、安全标志信号词的设计及使用提供了依据。神经人因实验将在 系统安全 、产品可用性、职业安全等领域的个体认知差异研究方面有着广泛的应用前景。
二神经人因实验实例神经人因实验的过程
一般分为实验前的实验设计、实验实施和实验后的数据处理和分析。相较于以往的工业工程实验，神经人因实验的不同之处在于:在实验前的设计阶段，要根据实验目的选取合适的神经实验技术，比如事件相关电位技术、生物反馈技术、眼动技术、功能性核磁共振技术、脑磁技术、近红外脑成像技术等。在明确了具体的神经实验技术后，采用相应的实验范式设计实验，比如go-nogo范式、oddball范式、等概率范式、n-back范式等。在实验过程中，需要严格按照神经实验的国际规范开展神经人因实验。实验后要根据神经实验的统计分析方法进行神经测试数据的统计分析，在此基础上进行讨论并得出神经人因实验的结论。下面以笔者开展的一例关于船舶数字化界面测试的神经人因实验来展现神经人因实验的一般过程和方法。该实验使用真实的海洋工程船拖缆机的自动化控制界面作为刺激材料，通过模拟拖缆机的现实工况，让被试者在执行监控拖缆机卷筒转速变化任务的同时，感知自动化控制界面中的事故报警信号的变化，通过认知神经实验测试应急人员对事故报警信号的反应能力，从大脑思维的层面直接揭示船舶操作人员在事故信号变化下的应急反应机理。
1实验前准备
参考神经人因实验中关于视觉失匹配的论文，实验被试的数量分布在8～12名。本实验选择12名健康人员参加实验(6位男性，6位女性，年龄24～30岁，平均年龄岁，均为右利手)，所有被试者实验前24h内未曾服用镇静催眠药物或者精神活性类物质。均向每位参加实验人员支付了被试费(20元/h)。每位被试均具有正常的视觉敏锐度和正常的色彩分辨力。本实验遵守《赫尔辛基宣言》，每位被试在实验前均签署了实验信息的知情同意书。被试在充分理解实验内容和进行练习后进行正式实验。实验刺激材料由E-Prime0软件编写和呈现，刺激材料采用的是海洋工程船拖缆机的自动化控制界面，显示于19寸液晶 显示器 中央。所有刺激材料的大小、亮度、对比度等指标一致。在实验刺激材料中，界面中央的数字表示拖缆机在正常工作情况下的卷筒速度为，界面两侧的图形符号代表拖缆机的系统压力报警信号，正常状态下为绿色，形成实验的标准刺激。异常报警时为红色，形成实验的偏差刺激。界面中的报警信号有5种类型的变化，分别为颜色、持续时间、朝向、形状和大小的不同变化。5种类型刺激融入一个完整的oddball实验范式中，在同一实验环境下测试这5种类型刺激变化下被试者的视觉失匹配指标。
2实验过程
实验在隔音、光线事宜和电磁屏蔽的房间中进行，被试者取舒适坐位，距离显示器1m。被试者被要求注视屏幕中的拖缆机控制界面。界面中央为拖缆机在工作情况下的卷筒速度，正常状态下为，超过允许的速度范围后，要求被试者尽快和尽可能准确地进行相应的反应动作，规则为:当速度由增大为时按键盘“Z”键，当速度由减小为时按键盘“/”键。这一工作任务代表拖缆机的监控者对卷筒工作速度的实时调整。在实验的过程中，被试者被要求专心完成拖缆机卷筒速度的监控工作，忽视界面两侧系统压力报警信号的变化。界面中央数字的变化与两侧报警信号的变化无关联性。通过这一设定，形成对报警信号的非注意，真正做到对任务不相关的刺激材料变化的视觉失匹配的检测。实验包括3个块(Block)，每个块开始的前15个刺激为标准刺激，以形成一个记忆模板。每个块之间有一个休息过程，中间休息的过程由屏幕中的休息提示呈现，被试休息好后，按空格键继续。整个实验用于记录和分析的标准刺激有450个，每种类型的偏差刺激各有90个。整个实验大约用时18min。
3实验后数据处理和分析
使用脑电分析软件对实验数据进行离线分析。首先对原始脑电数据进行DC校正，然后进行脑电预览，拒绝具有明显漂移或杂质的脑电数据。接着去除眼电对 其它 导联数据的影响。然后进行脑电分段，分析时程为刺激后400ms，基线为刺激前100ms。接着进行基线校正，然后去除伪迹，波幅大于±100μV者被视为伪迹去除。接着分别对标准刺激和各类偏差刺激的脑电进行分类叠加平均，然后进行20Hz无相移低通数字滤波，最后将偏差刺激与标准刺激相减，得到视觉失匹配脑电波形(时间窗口:150～200ms)。统计分析时采用统计软件对视觉失匹配数据采用重复测量方差分析，因素分别为视觉失匹配类型(颜色、朝向、持续时间、形状、大小)×大脑半球(左、右)。可采用Greenhouse-Geisser法进行校正。分别列出了五种视觉失匹配的均值、标准误差和95%置信区间。描述性统计结果显示，视觉失匹配脑电波幅由大到小排列依次为:朝向偏差引起的失匹配、形状偏差引起的失匹配、颜色偏差引起的失匹配、持续时间偏差引起的失匹配和大小偏差引起的失匹配。根据球形检验(Mauchly’sTestofSphericity)的统计结果，Mauchly的W=，Sig.=，表示各组间的方差矩阵接近相等，故接受球形假设，应接受“SphericityAssumed”的分析结果:各类型视觉失匹配脑电数据的重复测量结果之间的差异显著(F=193，p<);大脑左右半球间的差异不显著(F=336，p>);“视觉失匹配类型”与“大脑半球”的交互作用差异不显著(F=，p>)。根据实验的重复测量方差分析结果和脑电图(见图1)，五种类型的视觉失匹配的主效应差异显著。实验结果说明采用oddball实验范式在同一个刺激序列中，不同类型的自动化控制界面的报警信号分别成功诱发出相应的视觉失匹配脑电波;各种类型的视觉失匹配之间的差异显著，视觉失匹配脑电波幅由大到小排列依次为:朝向偏差引起的失匹配、形状偏差引起的失匹配、颜色偏差引起的失匹配、持续时间偏差引起的失匹配和大小偏差引起的失匹配。2D脑电电位分布图可看出，视觉失匹配在人脑的颞枕区最为明显。根据实验结果，可以指导设计人员在设计自动化控制界面时，优先选用视觉失匹配强的信号作为自动化控制界面的安全报警信号，以提高安全报警信号的感知效果，从而提升人—机系统的应急反应能力。
三结语
神经人因实验以其能深入探究生产作业中人的生理和心理的技术优势而在第三代工业工程的实验教学中占据重要地位。相较于以往工业工程以行为观察和问卷调查为主要手段的实验技术，神经人因实验不仅能有效将人的认知过程与行为过程相分离，避免认知与行为两者在实验测度上互相混淆，而且能研究工作中的人的内隐行为，解除人类内部认知过程的黑箱，通过神经人因实验揭示生产信息加工中各环节内隐行为的认知机理。因此，神经认知实验借助最新的神经测量技术手段和设备，突破过去工业工程实验教学的局限，满足第三代工业工程的教学与研究要求。随着当今生产自动化的程度日益提高，人机系统中的人的因素逐渐成为系统优化的瓶颈，随之而来的是人的注意力分散、警戒水平下降、人误概率增加等一系列问题凸现。神经人因实验能有效进行多任务下脑力负荷、个体认知差异等研究，揭示上述问题形成的机理，提供测度和评价指标，为改进和优化薄弱的人的因素提供客观依据。神经人因实验有其自身独特的研究方法和过程。本文通过一例具体的关于船舶数字化界面测试的神经人因实验展现了该类实验的实验范式选择、实验数据采集与分析等一般过程和方法。
本科生培养模式下工业工程论文
1国内外工业工程本科生培养模式对比
国外工业工程专业本科生培养模式
美国佐治亚理工学院在1924年建立了工业与系统工程系。他们认为，在当今信息社会中，传统的工业工程专业技术已经不能满足现代制造业和服务信息系统等企业的分析、设计和改善等多方面需求，只有借助计算机技术才能更好地发展工业工程技术。通过调整工业工程本科生的培养模式，更好地为社会提供具有复杂系统的监测控制和优化能力的工业工程师。该校重点培养学生的专业技术，开设众多具有特色的专业课程，其中包括:基础统计方法学、工程经济学、质量工程、随机制造与服务系统、仿真系统、供应链建模概论、工业工程建模、工程优化、健康系统概念、人机集成系统设计、物流学、技术预测与评价、机器人与自动化数据采集应用等课程。英国诺丁汉大学的工业工程专业主要开设制造工程和管理专业有关课程，他们致力于培养制造和管理工程师，使之能够通过生产和管理等措施达到降低生产成本、改进产品质量和提高生产率的目标，从而保持并提高企业的竞争力。第一学年主要安排制造工程和管理的基础课程以及分析方法的课程。第二学年制造工程领域的课程包括基于制造的设计模块，自动化模块和制造过程模块;管理领域的课程主要有工业关系模块，质量工程模块以及商业会计模块。在第三学年，学校安排了广泛的选修课程，使学生可以根据各自的 兴趣 爱好 选择所修课程。而在第四学年，诺丁汉大学加强了实践教学，通过与众多企业建立合作关系，为学生安排与本专业相关的实践活动，对实际研究项目进行调研、分析和答辩，进一步培养学生应用专业理论知识解决实际问题的能力。
国内工业工程专业本科生培养模式
上海交通大学的工业工程专业设置在工科院系，学生具有扎实的专业技术，有较好的工科基础，不仅掌握工程专业技术还掌握计算机、管理和工业工程专门技术，是社会急需的既懂技术又擅长管理的复合型专业技术人才，主要研究方向包括:
(1)生产与服务系统工程;
(2)现代物流工程;
(3)生产与服务系统规划、设计与控制;
(4)质量与可靠性工程。但是，学校安排的实践课程和去企业实习课程少，学生动手实践能力不足。天津大学工业工程专业隶属于管理学院，这种模式的专业基础为管理学、管理经济学、系统工程学、运筹学和一门工程学科(以机械工程为主)。本科毕业生需掌握工作研究、生产计划与控制、先进制造系统、物流工程、质量管理与控制、工程经济学、成本控制、人因工程和管理信息系统等工业工程专业知识和技能，成绩合格毕业授予管理学学士学位。其专业培养目标是旨在培养具有管理学、经济学和系统工程理论与方法的坚实基础，懂得自然科学和社会科学的基本理论，拥有扎实的专业工程技术。
主修课程:管理学、 市场营销 学、运筹学、应用统计学、经济学、企业 财务管理 、会计学、管理信息系统、经济法、工程经济学、系统分析、机械设计基础、现代制造技术、基础工业工程、质量管理、成本控制、生产计划与控制、精益生产、物流工程、可靠性工程、人机工程学、实验设计、制造系统仿真、工业工程应用与实践等。由此可见，学校基础课程比例高，而专业工程类课程比例较少。
由上述典型高校工业工程培养模式可知，我国高校工业工程专业的课程设置中管理类课程所占比重较高，而国外高校的工业工程专业课程安排大多以工程学科内容为主，管理类内容为辅。从专业实践能力来看，美国高校的工业工程专业更注重培养学生的实践动手能力。许多学校都安排了与机械有关的工厂实习和实际项目研究等方面的学习，使学生有机会获得生产第一线的基础 经验 ，不仅为以后工作打下了良好的基础，也使学生对所学专业内容有了具体的认识，对以后学习工作都有很大帮助。学习最终是为了投入实践，我国的工业工程专业也应该进一步加强学生实践能力的培养，真正做到理论与实践相结合，为国家和社会培养出优秀的工业工程专业人才。
2对国内高校的几点教学建议
根据各大高校的调查研究，我国现存教学方案存在以下不足: 教学方法 古板;教学实践环节薄弱;课程结构不合理;学生学习目标不明确。针对以上不足，现提出以下改革建议:(1)大力推行以学生为主体的启发式教学，改变学生思维模式。在国外经济发达国家，实行以学生为中心的启发式教学，以启发学生的思维为核心，促进他们生动活泼地学习，而我国采取的是以教师为中心的灌输式教学。启发式教学的特点是调动学生的主动性，启发学生独立思考，发展学生的 逻辑思维 能力。美国本科教育采取启发式互动教学方法，教师提问，学生分组讨论。只有每个学生都积极地进行讨论，才能真正参加到学习过程中。他们把学生在课堂上的活跃度作为平时考核很重要的一部分;
(2)将课程设计作为考核科目，锻炼动手能力。首先，手的操作不仅可以促进视觉、触觉、感知能力的发展，还可以增加身体协调性。其次，通过动手设计，可以掌握其产品原理和方法，对理论的理解更加深刻。再次，通过具体的实践操作把知识从课堂延伸到具体研究项目的执行、完成，为未来的学习、工作做好准备;
(3)实施开放式教学，完善课程结构。开放式教学的核心是学生自主探究，主动参与学习到过程中，突出展现了学生的主观能动性。教师在教学过程中不只是注重学习内容，重要的是从学生的实际需求和兴趣爱好出发，让学生选择所学内容，培养积极价值观。目前，开放式教学主要采用案例教学、项目教学和模拟教学等多种开放性的教学方法。案例教学法，一般来源于真实的生活环境，通过相似的组织结构、人员关系与时间，运用同样的资源约束、竞争压力、数据和信息，从总体战略的角度出发，培养学生的政策观点和解决实际问题的能力。
项目教学法，由学校和企业合作组成小组，深入实践第一线，在解决实际问题的同时，学习如何运用已有的知识，在实际操作中获取解决问题的能力。模拟教学法是计算机虚拟现实技术的使用，通过模拟企业实际的情况以及所面临的市场环境的复杂流动，来制定相应的营销策略，以培养学生解决问题的能力。在国外，一些知名大学几乎没有统一教材，学生也没有统一的课本。
教师总是想方设法地挑选最新的、最有发展前途的、就业率最好的内容来进行教学。毫无疑问，不局限于教材、注重实践能力培养的开放式教学更容易培养出适合社会需要的人才;(4)加大工厂实习力度，明确学习目标。注重理论教育的高校，很多学生不知道所学习的知识到底可以用在何处，以致最后渐渐失去了兴趣，没有了学习目标和学习动力。学校可以结合学生的就业，有针对性地选择典型的行业和企业，尝试建立校外实习基地。在学习过程中引导学生对企业生产经营中存在的实际问题进行分析，提出改革方案，实现校企共赢。
3结语
通过对国内外高校工业工程本科专业人才培养模式的对比研究，从而了解到国内外在工业工程专业人才培养上存在课程设计、培养目标等方面的差异，找出我国高校现存的工业工程专业人才培养模式的不足之处。从而调整现有工业工程专业的培养计划，不断优化培养方案，为制定和完善符合现代工业工程发展的专业人才培养模式提供参考。
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如何提高生产效率 在多年的生产实践中，制造型企业生产主管经常问到的问题无非是效率、品质、成本之类的话题，而这三者本来就是唇齿相依的关系，现依据这些年在工厂生产合理化的经验，简捷的谈谈生产主管如何高效的促进生产效率大提升。 生产率是衡量一个企业的生产要素（资源）使用效率的重要尺度，即在材料、劳动力和生产设施等方面花费相同的成本，能够生产多少产品。对于制造业企业来说，有效的提高生产效率是降低生产成本的关键。 一．解除瓶颈生产工序：这是最简单的一招，但也是最厉害的一招，我自己的“名言”是，“把简单的招式练到极至就是绝招”。有一句格言：“瓶颈工序决定最大产能”。众所周知，均衡是生产进度的重要保证，在100个环节中，只要存在一个环节效率低下，那么99个环节的努力都可能解决不了进度落后的问题。因此，抓住瓶颈工序的生产节拍,不断予以改善，是提升效率最重要的法宝。 旧的瓶颈解决，新的瓶颈又产生，不断消除瓶颈，持续推动组合优化，实现生产效率大提升。 那么，如何有效解除瓶颈工序呢？常采用的是解除瓶颈五步法：①.找出系统的瓶颈;②.决定如何挖尽瓶颈的潜能;③.给予瓶颈最优质的资源支持;④.给瓶颈松绑（绕过、替代、外包）;⑤.假如步骤四打破了原有的瓶颈，那么就回到步骤一,持续改进,重新寻找新瓶颈。 二．实施绩效、计件薪酬：记得一位管理大师曾说过：“如果一家企业员工的固定工资超过70%，这家企业就已经离死亡不远了”。这句话很容易理解，因为“旱涝保收”的员工根本就不可能有积极性，我们经常讲的一句俏皮话是“计时不要脸（摸鱼），计件不要命”。 实际上，管理就是利益分配，分配得好就是双赢和多赢。我曾到过一家上万人的企业，他们企业内部有10多名IE工程师，天天研究如何再提升效率，但效率就是提升不上来。我的说法非常简单，“现场效率改善不是牺牲员工利益达成公司的利益，这样的改善注定会失败”。意思是：“IE工程师是研究如何让员工做得更快更好，但员工做得更快更好相对于来讲就更辛苦，员工更辛苦如果工资没有上涨他肯定就不干了”。 实际上，生产管理最宝贵的财富是员工，员工的核心是激励，激励的重点是满足员工的需求。 生产现场作业部分（比如说点焊，焊锡等加工工序）必须采用计件制。在以往的咨询经历中，实施计件薪酬后产能效率一般都能提升10%以上。计件本来就是一种合理的薪酬方式，它鼓励员工多做多得，这样不仅能调动员工的积极性，更能提高现场的工作效率，确保流水线不待料,断料发生,降低生产成本。当然，实施计件薪酬，要重点解决以下六个问题：①.不良品返修、②.补制数量、③.新员工培训、④.计件单价核算、⑤.标准产能的合理化、⑥.生产线主管分工的合理性与公平性。 目前企业的生产管理形态不适合实施计件工资，那么在某些工位上，如果把生产现场的秩序再理顺一下，工作方法再改进一点（减少不必要的工作步骤，或使必要的操作用最迅速、最安全、最舒适的方法完成），那么提高我们工作效率、提高生产率实施绩效奖金制度则是必须的，而这时重点要关注的则是：①.考核项目、②.计算方式、③.项目内涵、④.目标权重、⑤.项目配分、⑥.评分规则、⑦.数据来源、⑧.考核周期、⑨奖金额配置。 三．鼓励员工自检与互检：在生产管理中，一般来讲，只要品质好，效率自然高。不良品返修往往会影响3倍以上的效率。在以往的生产合理化咨询中，发现一般企业都花费大量的资源做好首末件、全检、专检，却忽略了员工的自检与互检。 “品质是制造出来的”这个道理谁都懂，但如何执行很多人就不懂了，我们的做法是有两点： 一．员工自检，员工在生产过程中要做到：①.“确认上道工序零部件的加工质量”;②.“确认本工序加工的技术、工艺要求和加工质量”; ③.“确认交付到下道工序的完成品质量”。 二．员工互检，一般有两条质量管理原则：第一原则，当第一道工序给第二道工序提供产品的时候,如果第二道工序检测出存在不良产品,比如提供10个产品 ,被第二道工序检出来9个是合格的,1个不合格,那么,第二道工序有权对上游工序进行指数索赔。这里的索赔指数相当惊人，是成几何数递增的。第二个原则，在第一道工序给第二道工序提供产品之后，如果第二道工序没有检出已经存的不良品，而流到第三道工序去了，第三道工序就要扣第二道工序的奖金…… 通过设计一系列制度，让员工做好自检与互检，不但可以大幅度提升效率，而且，可以大幅度削减品质检验员。 四.建立灵活的生产组织体系，以生产组织架构和运作为主体，而展开的一系列综合应用活动的形式和要素，它的最终目的是在保证质量良好地完成生产任务的前提下使全体人员得到以发展。 1.生产组织的职能将总体任务分配给每一个单位或个人，并建立既有分工又有合作的关系。 2.按流程图排工位，依据作业时间量决定间距及复杂性，配置指导书工位，材料的投入，不良品的标识，工具•夹具•仪器设备的放置。 3.确定工位平衡与流水线的顺畅，依据熟练程度合理安排员工，生产线不会堆料，流空间，不会有的人忙死，有的人空闲，不会导致漏作业。 4.人员工位顶替，合理分配个人特长，快手•慢手心中有数。 5.注重管理新员工，指定负责指导的专门人员，并明确责任，定时检查•确认。 6.确定有效生产能力与资格管理，分实习期•独立期•自主期•熟练期•级别期•发展期。 7.权力线要明确：员工（完成任务，报告问题）－组长（执行任务，处理问题，报告结果）－班长（执行计划，报告生产，处理问题）－主任（监察执行，总结计划，上报成果） 8.造就多面手，区别员工强项，注意栽培和使用•充员，在平时工作中有意识地培养。 五.达成计划并增产，管理人员更应注意： 1.生产前的准备工作要充分（人员，机器，设备，材料，工艺，现场） 2.控制拉速得当，保持人员作业时有适度的紧迫感，不要松懈。 3.及时确认产量，并填写看板。 4.控制不良品，及时纠正，纠正无效停止工作，另找适宜人或寻找正确途径操作。 5.来料不良品，产生的不良品及时确认退料•补料•换料。 影响生产效率的原因是多方面的，如设计开发的“先天不足引起的后天失调”、采购欠料导致生产线换型或停工待料等，抓住问题的主要矛盾予以针对性解决，产能效率大提升并非太难的事情。 当然，在精益生产中，提高效率常用的方法还有。但做为管理，一定要记住，生产管理要追求简单化，简单就是效率；生产管理，最有效的方法往往是最简单和最直接的，而不是都去赶时髦做所谓的六西格玛和丰田式生产。 建国初期有一句名言这样说道：“理解了也要执行，没理解也要执行，在执行中加深理解”。 我们必须严格根据工艺标准来操作，为了使操作者能够更加了解生产过程，提高工作效率，应该把上下两道工序分别了解并仔细分析，坚持不断改良工艺的原则，以可行的途径，求得一种最合理的作业方式。 在我们作业时，我们是否应考虑以下几个问题：1.做某个动作是否有必要？有没有更好的方法？2.为什么要在此处做？有无更合适的地方？3.为什么此时做，有没有更合适的时间？ 那么，就如何提高生产率这个问题，我结合自己工作现场的体会提出以下几点看法： 一.改良我们的作业习惯 1．保持良好的坐姿，使身体与工作台结合的更合理，有利于作业。 2．在生产过程中尽量使用双手从事生产工作。 3．操作范围内，尽量保持在短距离的移动，以提高时间利用率。 4.工作区域内,一定要保持清洁,符合5S规范要求。 二.合理分配工作场所,注意原材料摆放位置 1．手和手臂的运动途径应在正常工作区域内（正常坐姿手能够触及到的范围）。 2．必须用眼睛注意的工作，应保证有正常视野，能够看清作业点的状况。 3．工具和材料应置于固定位置，方便一次拿的到。也可将最常用、重复使用率高的材料放置就近处，按照材料装配顺序依次摆放 三.工具和设备 1．工具和设备应放置在随手即可拿到的地方。 2．设计和使用简单的辅助工具或工装，使生产更顺利，更合理，方便作业。 四.材料搬运 1．为方便取拿，事先要有良好的设计。 2．是否考虑安排依重力原理设计一些工装将材料送使用地点。 3．预置和分类标明下一工序所需的材料和零件。 五.节省时间， 1．工作时应精神集中，这样既能改善人工的迟疑或暂时停止的问题。同时还可避免造成安全事故。如烙铁烫伤，刀片划伤,物品砸伤等。 2．对我们工作时的动作进行分析，那些动作是必须的，那些动作是可以合并的，这样既能减少步骤，又能缩短时间。 若一个己本身在各方面都会有所提高，公司的发展也会更加稳健与快速员工通过有效的方法一天能够节省一分钟，那车间100位员工一天就能节省100分钟，以此类推，那公司一年又能多生产多少只电池呢？如果大家每天都进步一点点，每天都多思考一点点， 不仅自己本身在各方面都会有所提高，公司的发展也会更加稳健与快速！
你问的应该是“互联网+垃圾回收”的新模式，这种模式就是扫码投递+上门回收，平时的垃圾分类在人们丢弃垃圾的时候会觉得自己去搞垃圾分类比较麻烦，有时候还要提前上网查一下“自己是什么垃圾”，这种扫码投递就是平时丢弃垃圾的手机扫描二维码，就能知道“自己是什么垃圾”，再懒点的话就是上门回收，这种是不用出门的，有专业人员上门进行回收，希望我的解释能帮到你。
更多参考资料
你要先了解智能垃圾桶的概念，工作原理，从而理解他的工作系统，然后再了解垃圾分类是什么意思，你可以从分类垃圾桶里面来了解找概念，把这两者结合起来，就可以了，其实大概意思就是把分类垃圾桶和智能化结合起来，分析这一系统的好处 、 原理 、 必要性。 关于这些新闻你可以来这里找找，希望能帮到你。
摘要：垃圾分类，在全国的很多城市都面临着同样的尴尬，根据分析垃圾分类问题上的一些现象，调查研究分类垃圾桶只“装”不“分”的各方面原因，进行综合分析，以便对症下药，增强公民的环保意识，使得垃圾分类这一举措能真正达成人们心中的共识，街头垃圾桶也就不再形同虚设。关键词：垃圾分类 分类垃圾桶 环保 [本文转自：]一、垃圾分类现状分析：在美国，垃圾分类已成为一种时尚，作为垃圾生产大国之一，各色各样的分类垃圾桶随处可见，垃圾分类观念意识早已深入人心。同时美国政府在垃圾处理问题上进行长期性的监管，提供各类垃圾分类的基础设施，使垃圾分类工作有条不紊地进行着。垃圾分类在例如巴西、菲律宾等发展中国家也都形成了必然的趋势，垃圾分类已逐步成为世界性的潮流。[本文转自：]尽管我国曾今在垃圾分类这一领域曾今做了各类尝试和努力，例如通过媒体进行垃圾分类知识以及意义的宣传，有关部门走进社区进行直接性的号召，以及政府制定一系列相关的法律法规等，但至今收效甚微。二、我国垃圾分类现状的原因分析相关人士指出，与发达国家相比，我国没有形成相应的垃圾分类配套法规，推动垃圾分类的强制性动力不够。同时，全社会尚未养成自觉将垃圾分类的习惯，仅靠社会宣传动员的手段来推动垃圾分类是远远不够的。（一）居民缺乏垃圾分类意识据调查，近八成的居民表示，平日扔垃圾时没有分类扔放的意识和想法，居民对于垃圾桶分类标识关注度较低，往分类垃圾桶内扔垃圾很少注意扔得对不对，仅仅是寻求方便，甚至部分人认为将垃圾放入垃圾桶就已经很环保了，以至于几乎所有的分类垃圾桶内的垃圾都是混装的。与此同时，居民对于可回收、不可回收垃圾概念模糊，仅仅认为，可用的，用来卖钱的就是可回收垃圾，又对于垃圾分类的意义不了解。何况分类垃圾桶早已被环卫工或拾荒者多次光顾，大多可用于回收的垃圾已经被拾走，最终环卫部门在统一收垃圾时仍是将所有垃圾一齐倒入拉机车，居民认为在源头进行垃圾分类的效果不大，逐渐失去了垃圾分类的动力。（二）垃圾分类缺乏强制性约束我国的垃圾分类工作在立法层面上既没有约束机制，又没有鼓励机制，是一大问题。政府等相关国家机构现阶段仅仅采用宣传的手段是不足以从根本上推动垃圾分类工作的，在日本，如果居民没有进行垃圾分类，环卫工人不会收你的垃圾，即使你丢进垃圾桶，也会被送回门口。（三）垃圾处理的基础设备及资金投入的匮乏由于人力物力有限，环卫处采取的也就是单一的垃圾车。相关机构人员表示，如果要实现真正分类，就要在投放分类垃圾桶之后，调派不同的车辆运输不同的垃圾。经粗略测算，分类运输至少要增加几千台车，对交通的压力巨大。而到了处理环节，我国几乎没有各类可回收垃圾的专项处理设备。因此，分了类的垃圾最终还是被混合运走。一次环保产品展示会上，一套德国产的废旧电器无害化处理的生产线展示了垃圾处理的先进性，一边放进废旧设备的同时，另一边就会分解出金、银、铜等可利用的现成资源，但这样的设备标价却要1000多万元。对于发展中国家而言，资金和问题是垃圾分类急需解决的首要问题之一。三、有关垃圾分类工作的建议垃圾分类的法律法规不完善，资金投入不足，公民的环保意识薄弱，导致开展垃圾分类工作举步维艰。随着垃圾混合处理带来的浪费和污染越来越严重，分类处理垃圾势在必行，那么应当如何突破这一瓶颈呢？（一）垃圾分类观念的推广垃圾分类观念的推广需要相关部门和公众的共同努力。垃圾分类有赖于全体公民的环保意识的增强，环境素养的提高，更需要政府等部门进行定期的宣传指导，并配合以长期的监督工作。在当代社会，可持续发展是时代的主题，这事众所周知的事情。首先，相关部门需要从垃圾分类的积极意义和作用出发，引导公民自觉意识到垃圾分类工作对于环保事业的巨大贡献；其次，国家应加强可回收垃圾概念以及处理问题等相关知识的普及率，同时辅助相关的经济鼓励和制裁措施，将垃圾分类的观念植入公民意识中。也可从校园着手，提高这些即将迈入社会、易于接受新鲜事物的青少年的垃圾分类意识，从而实现分类垃圾桶的真正作用。（二）在垃圾分类工作上加大投入垃圾分类收集是一项社会系统工程，只有社会形成了封闭的资料循环利用，建设起完整的系统，分类收集才可能持久，才会有生命力，垃圾分类工作不是只利用大范围投放分类垃圾桶就能实施进行的，政府应在垃圾分类上加大投入，这种投入包括政策引导、技术研究、运输体系的完善，更重要的是资金上的投入，逐步建立起相关基础设施、配套设施等垃圾处理硬件，从而建立起分类回收系统。（三）鼓励各类环境社会团体的参与我国存在大量的社会环境团体，他们的影响力和号召力并不亚于国家政府等相关机构，通过这些团体的共同参与，来完善垃圾分类制度与法规，并广泛推广与实施，来促进垃圾回收以及环境这一块的体制健全。垃圾分类的制度及法规的制定实施工作不仅仅是国家和社会的事，个人同样负有重要的责任。除了专门的立法执法机构，公民也可通过媒体以及环保机构等其他一些社会性渠道来参与相关法规的健立和实施。结论人们面对日益增长的垃圾产量和环境状况恶化的局面，如何通过垃圾分类管理，最大限度地实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境质量，是当前世界各国共同关注的迫切问题之一。垃圾分类是一个长期的工作，随着中国的经济发展和各项社会体制的健全，我相信在不久的将来中国会是国际上著名的“生态国家”。
当前，中国每年垃圾总量超过10亿吨，且每年还以5-8%速度增长，国内至少有三分之二城市面临“垃圾围城”窘境，因此建立系统的垃圾分类体系变得刻不容缓，而体系的建设就离不开产业政策的扶持。从2000年6月发布的《关于公布生活垃圾分类收集试点城市的通知》发展至今，我国垃圾分类制度建设已经历了将近20年的发展历程，如今“两网融合”渐成趋势，垃圾分类开始进入收费时代，且各大重点城市在国家政策的号召下陆续发布垃圾分类细则。
“两网融合”渐成趋势，垃圾分类开始进入收费时代
我国早在1955年就曾号召全国人民进行垃圾分类。在当时，民众可以将旧纸壳、牙膏皮、玻璃瓶等与其余生活垃圾分开，并上交指定地点便可以换取现金。虽然当时民众积极响应这一号召，但并不是出于对环境的保护或提高垃圾处理的效率。由于当时物质匮乏，全民回收垃圾仅仅只是勤俭节约或补贴家用。改革开放后，国民生活质量提高，垃圾种类也越来越丰富，许多小商小贩看好垃圾可以卖钱这一机会，选择性的回收垃圾，却使更多垃圾涌入城市。
为解决终端垃圾处理的难题，住建部在2000年6月发布《关于公布生活垃圾分类收集试点城市的通知》，首次提出8个垃圾分类试点城市：北京、上海、广州、南京、杭州、深圳、厦门、桂林。但由于居民端意识不强、政府出资不够、垃圾分类产业链不完善等因素，首批试点城市均未有明显效果。但首批试点城市仍没有停止脚步，2013年，北京试行垃圾定量定时定点投放、上海市政府推行《上海市促进生活垃圾分类减量办法(草案)》、广州实行垃圾计量收费、南京市实行《南京市生活垃圾分类管理办法》。虽然垃圾分类效果有所改善，但由于市民对于垃圾分类知识匮乏，垃圾正确投放率仅为10%-20%。
到被认为是环保元年的2015年，《中共中央国务院关于加快推进生态文明建设的意见》、《生态文明体制改革总体方案》这两个环保产业的顶层文件出台，明确要求加强“生活垃圾分类回收”与“再生资源回收”有效衔接。
2016年承接《关于加快推进生态文明建设的意见》中构建资源循环利用体系要求，在“十三五”工作中做了相应部署，其中北京和上海均要求到“十三五”末实现原生垃圾零填埋。
2017年我国垃圾分类产业政策开始密集发布。2017年3月，住建部、发改委联合发布《生活垃圾分类制度实施方案》，指出到2020年底，要基本建立垃圾分类相关法律法规和标准体系，形成可复制、可推广的生活垃圾分类模式，在实施生活垃圾强制分类的城市，生活垃圾回收利用率达到35%以上。同年12月，住建部发布的《关于加快推进部分重点城市生活垃圾分类工作的通知》确定北京、天津、上海等46个重点城市先行实施生活垃圾分类。2018年7月，《关于创新和完善促进绿色发展价格机制的意见》指出，要全面建立覆盖成本并合理盈利的固体废物处理收费机制，加快建立有利于促进垃圾分类和减量化、资源化、无害化处理的激励约束机制。
到2019年，垃圾分类进程明显加快。2019年6月，住建部发布《关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知》提出，自2019年起，全国地级及以上城市要全面启动生活垃圾分类工作;2020年底，46个重点城市要基本建成垃圾分类处理系统;2022年前，各地级城市至少有1个区实现生活垃圾分类全覆盖;2025年底前，全国地级及以上城市要基本建成垃圾分类处理系统。
我国的生活垃圾处理收费制度建立始于2002年，虽有相关政策推动，但实施情况并不理想，收费制度的强制性和规范性有较大欠缺，导致收费制度的推广和实施就此搁浅;2017年，随着我国具备了全面推行垃圾分类制度的基础(居民素质提升，垃圾收运处置设施初具规模)，垃圾分类收费制度重新被提起;2019年6月5日，人大常委会会议审议通过《中华人民共和国固体废物污染环境防治法(修订草案)》，指出要按照产生者付费原则实行生活垃圾处理收费制度，该《草案》的通过也意味着，在鼓励、试点、强制等手段之后，未来我国垃圾分类或将进入收费时代。
各大重点城市陆续发布垃圾分类细则
2017年3月，国家发改委、住房城乡建设部发布《生活垃圾分类制度实施方案》，提出到2020年底，我国要基本建立垃圾分类相关法律法规和标准体系，形成可复制可推广的生活垃圾分类模式，在46个城市实施生活垃圾强制分类，生活垃圾回收利用率要求达到35%以上。
当前，除西藏日喀则外，其他45个重点城市均以意见、实施方案或行动计划的形式对垃圾分类进行了日程规划，其中20%的试点城市已步入垃圾分类“有法可依”时代，剩余部分城市也已将垃圾分类立法工作提上日程。 特别是北京、深圳和广州等重点城市都已开始进入落地阶段。2019年6月，北京市管理委主任提出，将推进北京垃圾分类立法进程，明确垃圾分类单位、个人责任，引入罚款机制，罚款标准将不低于上海。
——更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国生活垃圾处理行业发展前景与投资预测分析报告》。
1.市场发展加速 智能化成更多产品发展方向智能化已经成为硬件升级的重要趋势。从传统智能硬件到前沿硬件都将提高智能化程度设为重要目标，以吸引用户并提供更好的用户体验。2.产品质量和用户体验成关键衡量因素对于成长期的智能硬件产品，由于其非刚需、利润空间未被压低等特点，产品质量和用户体验显得尤为重要。产品质量和用户体验较好的产品才能拥有稳定且不断增长的用户群。3.产品工艺要求提高 设计与性能须兼顾消费者对智能硬件产品的工艺要求提高，要有高性能的基础硬件，也要智能化的产品设计和有美观、潮流的外观设计。这就要求智能硬件企业既要提升技术，提高产品本身的性能，也要有逻辑合理、特点鲜明的产品设计，又要有一定的审美水平，并能推出多种款式的产品以供选择。4.企业综合实力要求提高对于成长型产品，行业准入门槛低，企业资质良莠不齐，产业链未完善，产品价格不稳定;对于成熟型产品，竞争形势已基本稳定，但头部厂商仍竞争激烈，且产品整体价格较高;且随着产品渗透率的提升，行业竞争将日趋激烈。5.关于中国智能硬件行业的市场现状、细分领域情况等，可查看艾媒咨询发布的《2020中国智能硬件行业发展全景研究报告》。
题主，我来回答你吧。智能硬件咱们早已经在使用了（例：智能手机、运动手环），而智能家居还未普及到每家每户。原因的话，想必大家都清楚，这里不做赘述，但国内目前的发展形势来看已然到了智能家居普及的时期，于此同时，国家也一直在推进“智慧城市”、“智慧社区”的建设工作，所以从发展前景上来说，已经是非常好的结果。至于发展现状么，国内从事智能硬件、智能家居的公司虽多，但同质化竞争严重，例如，现在市面上无论知名公司还是创业公司做出来的产品使用方式都是APP，并且产品自身可拓展性差，无法兼容客户家中常见的家电品牌，有使用局限及门槛，这些都极大的阻碍了这个行业的发展和普及。所幸的是，做的企业多了就会有比较出彩的公司脱颖而出，目前，市面上已经有了可以直接微信聊天说话使用的Ohh智能家居，侧重人工智能方向，在使用方式上有了质的突破，在一大票APP产品堆中非常突出，没有使用门槛，价格亲民，已经在国内获得相当一众爱好电子数码产品的粉丝，题主关注这些，不妨关注一下，希望对你有帮助。
一、智能硬件发展现状1.智能硬件的概念一句话描述：软硬结合，更具智能化的传统硬件设备。 其实，生活中有各种各样的硬件设备，比如电视，空调，电饭煲，冰箱。而这个硬件就是对这些传统设备的改造，使之拥有更智能化的功能。比如一个智能浇花硬件，如果花缺水了，然后自动浇水是智能，如果要打开APP，然后自动的点击才能浇水，并不是智能。如果一个智能晾衣机，下雨了，它自动收衣服是智能，如果我要点一下手机才能收衣服，并不是智能。 2.智能硬件的类别 智能硬件层出不穷，只有你想不到，没有做不到，目前市场上的智能硬件种类特别多。按行业来分的话，分为智能家居，智能农业，智能交通，智慧医疗，智慧工厂等。 3.智能硬件的发展趋势 从行业产品服务三个层次，总结智能硬件未来的发展趋势。 市场规模上涨，巨头企业持续做生态，比如小米，华为。 互联互通交互方式优化是发展重点。比如说智能家居中的小杜小助手推出带屏幕的智能音箱。 优势互补，平台介入，更多的第三方服务。 二、智能硬件应用场景 智能硬件应用场景有智能家居，智能农业，智能交通，智慧医疗，智慧工厂等。1.智能家居国内比较出名的有小米，小米的智能家居品类很齐全，智能手机，智能手环，智能空调，智能音响，智能电视等。2.智能农业智慧农业是将互联网技术运用到传统农业中，用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业进行控制是传统农业更有智慧。智能农业常见系统有农业大棚智慧监控系统、智能农业灌溉系统、智能土壤测试仪。3.智慧医疗病人挂号、看病、取药需要排很长的队，而看医生的时间只有几分钟。但是为医疗发展到足够普及的时候，一些普通的病直接在家就可以，不用跑到医院，在用的检测仪器和传感器收集到别人的数据，传送给医生医生诊断，给出相应的药物，看病完成。常见的智能医疗硬件有智能心率计，智能血压计，智能胎心仪。 三、智能硬件主流技术 智能硬件主流技术有硬件技术、通讯技术、软件技术。物联网体系结构自下而上分为底层，负责信息采集的感知层（硬件技术），中间负责通讯网络层（通讯技术）、顶层应用层（软件技术）三个层次，这三个城市缺一不可。1.硬件技术硬件技术应用于物联网的感知层。感知层就像物联网的皮肤和五官，用于识别物体和采集信息是物联网的核心是采集信息关键部分。常见的硬件技术有传感器技术，pcb制造技术。2.通讯技术常见的通讯技术有zigbee、wifi、蓝牙、NB-IOT、Lora（Long Range）。zigbee、wifi、蓝牙多用在智能家居领域，这也是我们生活比较用的比较多的技术。NB-IOT、Lora用于远距离，低流量的场合。比如NB-IOT就被应用在共享单车的智能锁上。 3.软件技术软件技术有云计算、APP技术。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池。 云计算可以把它当作是一个运算能力强大的计算机，是一个庞大的资源池，可以按需来购买，人就像自来水，电，煤气那样子计费。
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、 智能家居-系统设计方案安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。 未来三年，中国数字家庭市场会形成500亿以上的新增规模，并在五年内迅速达到1000亿规模。在未来五年，全球智能家居设备市场实现2倍增长，从2012年的不足2000万个节点增长至2017年的9000多万个节点。由于智能家居市场上缺乏有品牌影响力、实力雄厚的大厂商，使得市场的进入门槛极低。在新一轮的浪潮中，依然会有大量其他行业的企业进入，这其中，最可能引起市场剧变的将会是熟悉移动互联网的企业。 中国产业研究报告网发布的《2014-2018年中国智能家居（智能住宅）行业市场运行态势及投资前景预测报告》共十三章。首先介绍了中国智能家居（智能住宅）行业的概念，接着分析了中国智能家居（智能住宅）行业发展环境，然后对中国智能家居（智能住宅）行业市场运行态势进行了重点分析，最后分析了中国智能家居（智能住宅）行业面临的机遇及发展前景。您若想对中国智能家居（智能住宅）行业有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。
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随着现代科技的进步与发展，工程机械的广泛应用， 工程机械的自动化、智能化水平提高。工程机械的操作与控制实现了自动化、集成化、智能化的结合。在智能化控制系统被引入工程机械控制领域后，给工程机械的发展带来了划时代的变化，工程机械的操作便利性、安全性、经济性都得到了大幅提高。智能化已成为各种工程机械现代化最明显的标志。工程机械的智能化现阶段主要体现在三个方面，智能控制技术、工程机械的智能监控、检测、故障诊断与维护技术，网络机群集成控制。1、智能控制技术 智能控制技术包括，电液控制自动换档变速器技术、无人操作技术、机电液一体化控制技术等等。 电液控制自动换档系统由液压换挡控制系统和电子换挡控制系统两部分组成。电液换档控制系统结构紧凑、体积小、重量轻代替了较复杂的机械联动装置。改善了换档反应的可靠性。自动换档与机电一体化控制技术在工程机械巾的使用广泛。 无人操作技术是机械工程的一个突破性发展。无人操作技术在特定的领域中。如在军事、勘测、高空摄影、易燃易爆地区、高空危险作业区、辐射高危区、卫星探测等领域。需要使用智能化的无人操作机械工程技术。自动化中心无人控制系统，机器人操作、GPS导航、无线、有线网络通讯。无人汽车驾驶等技术都是无人操作技术在机械工程中的应用。20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。我国国防科技大学在1992成功研制了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。目前，无人驾驶技术在我闻无人操作技术中的研究和产品开发中取得一定的成果。但是，我国的无人操作技术发展水平较低，如需形成产业化生产还需要付出更多努力。2、工程机械智能监控、检测、故障诊断与维护技术。国外学者对工程机械故障诊断系统进行了大量的研究，已经取得了较为成熟和完善的技术成果，并广泛应用于产品中。如德国OK公司开发的BORD电子监测系统，能监测与液压挖掘机作业和维修有关的全部重要参数，利用微处理机检查挖掘机作业数据、快速监测、评估和显示所计算的数据。可识别发生故障和超出极限值的趋势，在重大事故前显示报警信息。日本日立公司在ZAXIS系列液压挖掘机上安装了电子监测与故障诊断系统。可对挖掘机40种以上的作业状态进行实时检测，包括发动机机油压力、冷却水温度、燃油油位、液压油油位、空滤器堵塞、发动机转速、液压流量和所有电气系统参数。并具备报警功能，同时通过与该机相配的专用检测仪，可自动诊断机器的故障。 国内在工程机械的故障诊断方面的研究起步较晚。但发展较快。近年来，很多高校、科研单位在工程机械故障诊断理论与方法的研究方面取得了很大进展。如西安交通大学的学者首创的全息谱理论，全面集成机器振动的幅、频、相信息。显著提高了故障识别率。清华大学的学者针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景以及现实中不易获取大量典型故障样本的特点。将柔性形态滤波技术用于滚动轴承的缺陷诊万方数据断中，局部存在缺陷的轴承振动信号经过柔性形态滤波后，既可以有效地提取出信号的边缘轮廓和信号的形状特征。同时，又具有稳健性。在实际应用方面。20世纪90年代以来，浙江大学和同济大学等高校的学者开始从事工程机械故障诊断方面的研究。并与长江挖掘机厂、广西玉林柴油机厂等企业合作开发完成了工况监测系统。实时监测液压、发动机、电气运行状态参数。并在液晶显示屏上显示，当检测到故障信息时，通过声、光、图像进行报警。3、网络机群集成控制，机群是将多台不同功能的工程机械利用网络通讯组成—个系统。通过多机协调、联合作业共同完成某一个工程任务。机群控制技术是机群的最优配置或最佳组合。即以机械化作业机群系统为对象，运用统计学、运筹学、模拟仿真等方法。经分析判断建立系统坐标函数，进而采用优化的方法求得系统的最佳结果。使系统中各种机械设备之间在作业相互协调吗，从而获得技术先进、经济合理、运行可靠、工作效率高的机群控制系统。 2003年江苏徐工集团承担完成“机群智能化工程机械”项目。包括智能化摊铺机、拌和站、压路机、装载机、铰接式自卸车和全路面汽车起重机等5种产品。将施工综合效益提高25以上，施工设备维护成本下降20。中科院合肥智能所和合肥叉车厂研制的wD—10型自动多项无轨堆垛机，是我困第一台基于网络控制的高架堆垛叉车。该项技术就融合了机群优化配置、智能调度、协同控制及数据通信技术等。