时间：2023-08-01 17:08:04
导语：在智能制造技术分析的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键词：EEDI；主机选型；航速；功率；影响分析
The Influence of New Ship Energy Efficiency Index on Main Engine Selection
TIAN Changwei, ZHAO Cui
(CSSC Guangzhou Longxue Shipbuilding Co., Ltd. Guangzhou 511458)
Abstract: EEDI (Energy Efficiency Design Index) is a criterion to judge CO2 emission of a ship in navigation. This paper analyzes the influence of EEDI on main engine selection according to the interim formula in MEPC.59. Taking 230,000 DWT ore carrier as an example, reducing the design service speed to decrease the installed power of main engine to meet the EEDI requirement proves the validity of this method. Other methods to meet EEDI requirement are also introduced in this paper.
Keywords: EEDI; Main engine selection;Service speed;Power;Influence analysis
1引言
随着全球环保意识的日益增强，一种适应环境发展的低碳时代已经到来。这种以减少煤炭、石油等高碳能源的消耗、减少温室气体排放，从而达到社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态，势必冲击到全球造船业。对中国这个新兴造船大国而言，冲击和影响将是全方位的，船舶温室气体的排放越来越引起世界各国的重视。国际贸易的快速发展推动着船舶日益大型化，船舶功率也随之增大，快速攀升的大型船舶，犹如一座座工厂在大海上航行并排放大量的二氧化碳，人们不得不以立法的手段来限制温室气体的排放。 2009年7月，国际海事组织（IMO）通过了一揽子自愿性的技术，制定了《新船能效设计指数（EEDI）计算方法临时导则》和《能效设计指数自愿验证临时导则》，推出了“新造船能效设计指数”作为新造船舶能效衡量标准，尽管该导则仍属于自愿试用阶段，但随着环保要求的不断提高，该导则被纳入到强制实施的时间也指日可待。EEDI的最终实施，势必对新造船舶从设计到建造的各个方面产生深远影响。
EEDI提出看起来只是出现了一个新的术语，但是它已经引起了国内外船舶企业的格外关注。实际上，它给出了关于船舶设计建造新方法一个主流发展方向，鼓励船厂、船舶设计者和设备制造商采用有效地方法提高船舶能效从而促进造船技术的革新进步。当前，国内外船舶研发、设计、建造单位都将EEDI作为一项课题进行研究，探索如何降低CO2排放。在降低EEDI的一些新技术、新方法出现之前，通过降低航速来适当降低主机安装功率从而满足EEDI要求不失为一种直接有效地方法。
2 EEDI浅析
国际海事组织IMO第57届环境与保护委员会MEPC57会议同意了按照“新造船CO2设计指数”进行审议。在MEPC第58次会议上，同意了将“新造船CO2设计指数”更名为“新造船能效设计指数EEDI”，并且在该次会议上形成了“新造船EEDI计算CO2方法临时导则草案”。2009年7月的MEPC第59次会议对EEDI导则草案作了进一步的修订并提出了以下指导公式：
其中：
CF―无量纲转化系数，基于含碳量的将燃料的消耗量转化为CO2的排放量。下标ME(i)和AE分别代表主机和辅机。对于重燃油取CF=3.114；
Vref ―航速，Kn；
Capacity―按照不同船型定义：对干货船、液货船、集装箱船等，Capacity为载重吨；对客船为总吨；
nME―主机台数；
nAE―辅机台数；
PME(i)―每台主机额定装机功率（MCR）减去轴带发电机后的75%时的功率值；
PPTI(i)―每台轴带发电机额定功率的75%除以发电机的加权平均效率；
Peff(i)―由于采用了创新的机械能效技术而减少的主机功率的75%；
PAEeff(i)―系指当船舶在PME(i)状态下由于采用了创新的电能效技术而减少的辅机功率；
PAE―系指在设计工况下以Vref航速航行时所需求的提供正常最大波浪载荷的辅机功率；
SFC―系指发动机经核定的特定燃油消耗量。下标ME(i)和AE(i)分别表示主机和辅机；
f j―考虑船舶特殊性的系数，该系数用于冰区加强型的船舶，将通过指导性文件中的标准f 曲线查得；
f j―非量纲系数，包含了因浪高、浪频和风速导致船舶减速的因素；
f w―装载量系数，如无需考虑该系数，取1.0；
f i―每个创新能效技术的可用系数，对于废能回收系统，f eff(i)应为1.0。
关于基线的回归公式，与会各方一致同意：采用EEDI公式和同样的船型数据（英国劳氏Fairplay的数据）作重新计算。丹麦代表团在2009年3月的温室气体工作组第二次会议（GHG-WG2/2/7）上，重新提交了基线的计算公式，利用以下公式求得：
（BLV）=a*Capacity-c其中，a,c均为常数。
经过DNV和GL的计算，各主要船型的a和c值如表1。
以干散货船（包括矿砂船）为例，EEDI基线随载重量的变化关系如图1所示。
表1各船型的a和c值
图1散货船EEDI基线随载重量的变化
通过分析不难发现，包括其它船型在内，随着载重吨位的不断增加EEDI基线的要求越来越严格。
3EEDI对主机选型的影响
以230 000 DWT矿砂船为例，初始设计航速为15 kn，通过船模实验报告得出结构吃水状态下主机传递功率与航速关系如图2。
图2主机传递功率与航速关系
根据曲线啮合的三次多项式为：PD= 39.88 Vs3 - 1394 Vs2 + 18274 Vs 78 969b
RME = 0.999（2）
RZ表示和理论值的吻合度。
考虑1%的轴功率损失、15%的海况裕度及15%主机裕度，需要的主机安装功率为：
PME = （P /0.99）*1.15/0.85 （3）
主机可选用MAN B&W 6S80ME-C8.2 Tier II, SMCR点取PME =22 000 kW,依据EEDI指导公式及基线公式对该设计状态进行EEDI核算如表2所示。
从表2可以看出，在设计航速为15 kn的情况下，依据EEDI指导公式核算结果，不能满足基线的要求。从公式（1）和（2）可知，通过降低设计航速可以较大程度的降低主机安装功率，从而可以有效地降低EEDI值。
假设主机耗油率不变，仍然取163.4 g/kW. h,满载吃水状况下设计航速分别为14.8 kn、14.6 kn、14.4 kn，根据公式（2）、（3）可知需要的主机安装功率如表3。
通过表3分析知，在耗油率不变的情况下，如果把满载吃水设计航速定为14.6 kn，主机装机功率为20224 kW,EEDI值能够满足基线的要求。经过利用公式（1）进一步核算，主机75%SMCR主机的耗油率可以在165.5 g/kW.以下变动。
根据MAN B&W主机厂提供的相关资料，满足以上状态下的主机可选择6S80ME-C8.2和7S70ME-C8.2,两款机子相关参数如表4。
可见由于6S80ME-C8.2主机降功率使用幅度比较大，在油耗方面有比较明显的优势，并且由于气缸较少，在日常营运过程中的维护成本相比较低一些,另外，由于转速较后者较低，推进效率会比使用后者要高一些，虽然7S70ME-8.2主尺度、重量以及初始投入成本都有一定的优势，但从客户长期营运的角度考虑 ，仍然选择6S80ME-C8.2作为推进主机。
4应对EEDI的其它措施
预计到2015～2020年，EEDI基线值将比刚实施阶段降低10%，2020~2024年降低20%。随着IMO对CO2气体排放要求日益严格，单纯的从牺牲航速的角度降低主机安装功率从而满足EEDI基线要求是不够的。船舶设计、船舶设备新技术、新能源技术在船舶上的运用等方面在降低EEDI上将起着决定性作用。对于我国蒸蒸日上的造船业来说，如果想有效的应对未来被强制实施的EEDI，还应主要从以下方面做出努力：
1) 提高燃油经济型。在设备选型阶段，在满足效能的前提下，选择耗油率低的主机、发电机等一些耗油设备；通过优化主机功率可以降低燃油耗油率。另外，在船上安装节能措施如废热回收发电系统也能达到较好的效果。
2) 提高船舶快速性。通过优化船体型线或采用低阻力的喷涂材料等方法来降低船舶阻力从而提高船舶的航速是一种行之有效地方法。
3) 增加载重量。通过优化船体结构、采用轻质材料、减少压载水等措施可以有效地增加船舶载重量。
4) 采用环保型能源。LNG、太阳能、风能、燃料电池等新能源的使用，能够满足任何气体的排放标准，实现真正意义上的绿色船舶。
4结论
二氧化碳减排是一项长期而艰巨的任务。本文将EEDI指导性公式应用于船舶主机选型阶段，如果核算的EEDI值距离基线不是很大，可以适当降低船舶的设计航速来降低主机安装功率从而满足EEDI基线要求。通过分析表明，该方法在设计阶段能够把EEDI值控制在基线范围内。除此之外，广大船舶工作者还要从其它方面进行研究和探索，积极应对即将实施的EEDI要求，从而设计出更为环保的绿色船舶。
参考文献
[1] 赵远哲.低碳时代的呼唤“绿色造船”[J] .中国海事,2010,(2).
[2] 张丽瑛.船舶能效设计指数及其未来对船舶业的影响[J].中国水运,2011,11(1).
哈尔滨金融学院学报
JournalofHarbinFinanceUniversity
总第122期
上市公司杠杆率动态变化及影响因素
——基于制造业的面板数据实证分析
冯晓琪．朴哲范
（浙江财经大学金融学院，浙江杭州310018）
摘要：以2003－－2011年间我国制造业1191家上市公司为样本构建面板数据固定效应回归模型，
对我国制造业不同子行业、不同所有权的上市公司杠杆率的影响因素及货币政策等宏观环境变动下杠杆
率的特征进45－研究。研究结果表明，除了企业层面的影响因素外，杠杆率还受银44－依存度、货币政策的影
响，且国有企业和非国有企业所受的影响不同。
关键词：杠杆率；信贷供给；企业性质；面板数据
中图分类号：F832一、引言
文献标识码：A
文章编号：1004－9487（2013）06－0019旬4
KonstantinosandRichard（201
1）分别对美国和日本
现代意义上的资本结构理论研究始于1958年Modi。gliani和Miller的资本结构无关论。在此
之后出现的众多的资本结构理论研究，更多的是
的情况进行研究，发现资本结构决策确实受到金融状况和信贷供应影响。
国内对资本结构的研究比国外晚，且正在逐
渐深入。陆正飞（1996），洪锡熙和沈艺峰（2000），
从企业的融资需求出发来探讨资本结构问题。这
对于市场化程度较高、政府干预较少、企业融资限制较少的发达经济体而言，是具有一定的现实意义的。然而。在我国经济转型、市场化程度较低的特定背景－F，由政府牵头进行的股权分置改革、金融机构市场化以及一系列货币政策等政府干预的情况，决定了企业在进行融资决策时还不得不考虑到资金供给的状况。
二、文献综述
目前，国内外对企业资本结构影响因素的实
肖作平（2004）等研究了公司特征因素如何影响资本结构决策的。郭鹏飞和孙培源（2003），黄辉和
王志华（2006）等的研究发现不同行业的杠杆率存在显著差异。贾利军和彭明雪（2007）、郑家喜和杜长乐（2008）分别对单个行业的杠杆率影响因素进行了实证分析。肖作平和吴世农（2002），李朝
霞（2003），肖泽忠、邹宏（2008）等研究了不同性
质的企业的杠杆率，研究认为国有股股本与债务
水平呈正相关关系。此后，苏冬蔚，曾海舰
（201
证研究大多都考虑了企业特征和行业特征，对制
度因素和宏观经济因素的关注也在逐渐增强。Wessels和Titman（1988）率先将企业特征因素作为资本结构的影响因素进行实证分析，其后有众多学者用不同的方式对其进行检验并得出并不同的结论（Harris和Raviv，1991；Nivorozhkin，2004；Akhtar，2005；Pao，2007等）。Bradley（1984）和Daly、Bowen等（1984）发现企业资本结构变化存在行业影响因素。LevyandHennessy（2007）考虑了宏观变量，认为经济收缩期企业倾向于使用债务融资，而在经济扩张器则相反。Leafy（2009）和
收稿日期：2013—10—28
1）、马文超（2012）从宏观政策方面对企业的
融资决策进行了研究。
三、数据和模型
本文选取了2003卅011年制造业上市公
司中数量较多的六个行业：食品饮料业、石油化
（一）样本来源与处理
工、电子、金属、机械设备和生物制药，并对样本经
过如下处理：（1）剔除ST、tST、PT公司；（2）剔除数据缺损的上市公司；（3）剔除无法获得相关数据的上市公司。最后得到符合条件的1191家上市公司、共6267个观察值组成非平衡面板数据样
基金项目：本文受浙江财经大学2012年度研究生科研项目“信贷供给波动下浙江非国有上市公司融资特征研究”资助。
作者简介：冯晓琪（1988一），女，汉族，湖北广水人，浙江财经大学金融学院，金融硕士研究生，研究方向为资本运营，公司金融；朴哲范（1969一），男，朝鲜族，吉林人，浙江财经大学金融学院，副教授，浙江财经大学高级讲师，财务管理博士，研究方向为企业融资的理论与应用。
一19—
万方数据
本。数据主要来源于国泰安数据库。
（二）变量设置及依据
对于资本结构的度量，主要有面值杠杆比率
此本文选取资产负债率来衡量资本结构。自变量
则选取研究资本结构时常被采用的、能够体现企
业特征的财务指标，并选取央行贷款基准利率、银行业贷款总额增长率两个指标来衡量不同年份的
和市值杠杆比率两类。由于我国上市公司中存在着一定比例的非流通股，无法计算其市场价值，因
变量类型因变量
变量名称资产负债率营业收人的对数有形资产比率非债务税盾息税前利润率
解释变量
收益留存率应付账款比率银行依存度货币政策1货币政策2GDP增长率
行业企业性质
变量符号
Levi．tLSTAND7ISEBITRTAPBDMPlMP2GDP
信贷供给状况。具体情况如表1所示。
变量定义
总负债／总资产
营业收入以10为底的对数有形资产总额／总资产（折旧＋摊销费用）／总资产息税前利润／总资产
（盈余公积＋各种自愿储备＋留存收益结转）／总资产（应付票据＋应付账款）／总资产
虚拟变量。该企业总负债相对于上一年增加为1，否则为0。虚拟变量。央行基准贷款利率大于前一年为l，不变或下降为0。虚拟变量。银行业商业银行贷款总额较E一年增加为1，不变或下降为0。GDP增长率
虚拟变量。食品饮料也为l，石油化工为2，电子为3，金属业为4，机
表1变量定义表
ID
控制变量
械设备为5，医药生物为6。
S0
虚拟变量。国有企业为1，非国有为0。
（三）模型构建
借鉴已有的国内外文献（Leary，2009和Kon—Richard，2011），本文构建了如下面板
数据回归模型：
stantinosand
D
％5
n5
Lev¨＝d＋“1BD＋d2MPl＋“3＾zP2＋a4SO＋乏…
B
叭5
叭4
9
卢i，tX州＋乏，D。＋乏形＋n1＋占印
式中，Lev。。为资产负债率、短期杠杆率和长期杠杆率；a为常数项；BD为银行依存度；MP，为货币政策1；MP2为货币政策2；SO为企业性质；Bi，t为Xi，t的系数；X。为企业层面变量有形资产比率、
∞5
n3
息税前利润率、收益留存率、非债务税盾、应收账款比、营业收入的对数所组成的矩阵；IDi为行业虚
拟变量；W。为虚拟变量，如果属于第t个截面给1，其他给0，t＝1，2，3…9；Ui为固定效果；8i．。为残差。
四、实证结果分析（一）描述统计分析
由图1、图2明显看出，样本期间，国有企业的杠杆率始终显著高于非国有企业，表明国有企业所面临的债务融资环境始终优于非国有企业，并且杠杆率的变动基本上是由长期负债率的变动引起的。
毗5
图12003m2011年非同有企业与国有企业资产负债率、长期负债资产比率均值走势
此外，我国制造业上市公司的杠杆率在样本期间经
历了两次比较明显的变动：第一次发生在2007年，由于前两年经济过热，2007年政府采用紧缩的货币政策，导致企业杠杆率在2006年达到顶峰后，于2007年急剧下降；第二次发生在2009年，国有企业和非国有企业均同时大幅度提高流动负债比率，
但由于长期负债比率的不。同变动而导致了不同的
杠杆率变动。
－N2
2003－－2011年非固有企业与国有企、Ip流动负债比率均值走势
一20一
万方数据
n6
¨5
n5
M5
n4
墙5
吡3
地5
200320042005200620072008200920102011
图3
2003－－2011年各行业的资产负债率
图4
2003—20l1年各行业的长期负债比率
图3和图4描述了各个行业在样本期间的总杠
趋势相同，均在2006年达到顶峰，并从2007年开
始一路下降。金属行业的杠杆率均大幅高于其他行业，而电－7＝行业和医药生物行业的杠杆率则均处于行业最低水平，并且在2006年之后较其他行业有更大幅度的－F降。
TAO．950．960．97O．96O．960．950．950．970．970．970．97O．96
杆率、长期负债比率变动趋势。从图中可以看出，
不同行业的杠杆率具有明显的行业特征。此外，除食品饮料行业外，其他行业的长期负债比率的变动
表2各行业不同企业性质的公司的财务指标均值
行业类别食品饮料
非
国
Levl0．430．420．340．480．420．370．430．490．400．540．490．44
Lev20．04O．070．040．090．04O．050．040．10O．06O．110．04O．05
Lev3O．390．350．30O．39O．380．320．390．39O．350．430．450．40
EBrrO．070．070．060．07O．07O．080．06O．060．04O．060．050．06
RT0．070．12O．100．1l0．11O．13O．08O．100．08O．09O．07O．1l
ND7I弓O．060．060．060．06O．06O．07O．050．040．03O．050．040．05
APO．08O．120．12O．12O．160．09O．080．110．11O．120，17O．10
KS2．142．141．882．352．071．9l2．052．132．052．512．142．00
石油化工电子金属非金属机械设备医药生物食品饮料石油化工电子金属非金属机械设备医药生物
有企业
国
有企业
表2是各行业不同企业性质的公司的财务指标均值。由表可知，电子行业的杠杆率和盈利能力均处于制造业的最低水平。除食品饮料行业外，其
具体来说，有形资产率、非债务税盾和营业收入这
3个企业层面解释变量与GDP增长率、货币政策2的相关关系出现反转，且都非，g－显著。这表明，GDP的增长可能会促进企业进行债务融资，且宏
他各行业的国有企业的规模、债务担保能力均大于
非国有企业，但其盈利能力却远远小于非国有企
观经济因素不仅直接影响企业杠杆率，而且还通过
影响企业特征变量进而影响到杠杆率水平。
（三）回归结果分析
样本期间不同杠杆率、不同企业性质的固定效应回归结果如表4。从表中可以看出，不同因变量的回归结果均支持固定效应模型，且除长期杠杆率
业。与此同时，各个行业的非国有企业的收益留存
率、非债务税盾和应付账款比率均显著大于国有企业，表明非国有企业在进行债务融资时更加偏好于内部融资和商业信用，间接表明非国有企业在债务融资时存在限制。
（二）相关性分析
双变量相关分析的Pearson相关性结果…显示除了公司层面因素外，杠杆率还与GDP增长2率、
较低外（R2值0．1611），总杠杆率和短期杠杆率均具有较强的拟合度（R2值为0．6671和0．6680）。
总杠杆率与营业收入的对数、息税前利润率、货币政策2显著iE相关，与收益留存率显著负相关，说明资产规模大、盈利能力强的企业在银行总贷款规模扩张时更易获得银行借款，且在进行融资决策时优先考虑内部融资。长期杠杆率与营业收入的对
银行依存度、货币政策等宏观因素有关，且不同所
有权性质、不同行业上市公司有着不同的杠杆率。然而，在控制了年份、行业类别和企业性质三个条件进行偏相关分析时12J，各种杠杆率与解释变
量的相关关系并无太大差异，企业层面解释变量与宏观解释变量之间的相关关系却出现了较大差异。
数、银行依存度、货币政策2显著正相关，并与非债务税盾、应4，－1－账款比率、货币政策1之间存在显著
一2l一
万方数据
的负相关关系。这表明规模较大、对银行依赖程度
较高的企业会在信贷供给宽松时增加长期债务比率，而在信贷供给紧缩时降低长期负债比率。短期杠杆率与息税前利润比率、营业收入、应付账款比率以及银行依存度、货币政策1显著正相关，说明盈利能力较好、规模较大的企业拥有更多的短期债
务，并利用短期债务来弥补应付账款缺口，且银行依赖程度大的企业在信贷供给紧缩时会增加短期债务。短期杠杆率与收益留存率、非债务税盾、企业性质显著负相关，则表明企业主要利用留存收益
来解决营运资本问题，且非国有企业比国有企业可
能面临更大的流动性压力而拥有更多的短期债务。
表3固定效应回归结果
不同杠杆率
杠杆率
一o．077
不同企业性质
短期杠杆率
一0．067
长期杠杆率
一0．010
非国有企业
一O．214｝｝＋
非国有企业
一0．023
有形资产比率
（一I．78）
5．088｝｝十
（一0．30）
0．284｝
（一1．50）
4．804｝｝｝
（一2．99）
4．368￥｝｝
（一0．39）
5．087￥￥￥
息税前利润率
（30．96）
一O．127木乖车
（2．28）
一O．008
（28．20）
一O．119｛｝｛
（17．24）
一O．068｝｝＋
（22．91）
一0．14l丰￥4
收益留存率非债务税盾
（一14．46）
一5．457｝｝＋
（一1．26）
一0．367｝｝
（一13．04）
一5．090女｝｝
（一4．24）
一4696｝￥｝
（一13．35）
一5．456｝｝＋
（一33．94）
0．363｝｝｝
（一3．01）
一0．123｝木木
（一30．54）
0．486｝｝｝
（一18．73）
0．383｝｝｝
（一25．12）
0．301｛｝｝
应付账款比率
（20．05）
0085｝｝｝
（一8．97）
0．03l｝｝
（25．89）
O．054｝｝｝
（12．83）
0．035｛｝｝
（12．82）
O．097｝｝｝
营业收入的对数
（14．27）
0．046｝｝｝
（6。84）
0．016￥｝｝
（8．77）
0．030｝｝｝（3．32）0．044｝｝｝（12．22）
0．000
（12．07）
O．046｝｝女
银行依存度
（18．80）
0．002
（8．64）
一O．014｝｝＋
（11．82）
0．016｝｝｝
（14．40）
0．014｝
货币政策1
（0．38）
0．018｝｝｝
（一4．07）
0．020｝｛｝
（3．34）
一O．002
（0．06）
一0．010
（1．70）
0．020｝｝｝
货币政策2
（3．56）
一0．014｝｝＋
（5．10）
一0．001
（一0．29）
一0．013｝｝＋
（一1．04）（3．06）
企业性质
（一4．42）
0．234｝｝｝
（一0．31）
O．003
（一4．04）
0．23t￥｝｝
0459｝｝｝
0．172｝｝
常数项
（5．38）
R—sqoverall
O．667l
（0．08）
0．1611
（5．14）
0．6180
（6．21）
0．6747
（2．99）
0．6296
注：1．括号里为t值；2．｝表示P＜O．10，｝｝表示P＜0．05，｝｝｝表p＜o．01。
不同企业性质的固定效应回归的结果也都支持固定效应模型，且均具有较强的拟合度（R2值为O．6747和O．6296），并且企业特征解释变量回归结
会增加长期债务比率，并在紧缩时期降低长期负债比率。
（＝－－）国有企业的杠杆率和规模大于非国有企业，其债务融资环境优于非国有企业，但其盈利能力却刚好相反，且信贷供给变动会对其杠杆率的影响不同。
参考文献：［1］
KonstantionsVoutsinas，Richard
果也无太大差异。但是，在信贷供给波动即货币政
策的回归结果h却出现了较大差异。非国有企业与货币政策不相关或不显著相关，而国有企业却与
货币政策显著正相关（显著性水平分别为10％和
1％）。这表明在信贷供给宽松时，国家会优先将信贷资源配置给国有企业，因而国有企业更容易获得债务资金，存在债务融资优势，而民营企业可能只能获得剩余资源。
五、结论
A．werner．Wemer．Credit
supplyandcorporatecapitalstructure：EvidencefromnationalReviewofFinancial
Japan［J］．Inter－
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choice，andcorporatecapital
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本文以2003－－2011年间我国制造业上市公司为样本，综合考虑了微观需求因素和宏观供给因素对我
国上市公司杠杆率所产生的影响，得出以下结论：（一）除了受盈利能力、规模、收益留存率以及商业信用等公司特征因素的影响外，上市公司杠杆率还受银行依存度和信贷供给的影响，且杠杆率水平及变动趋势具有行业特征。
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（二）规模大、盈利能力强的企业更易获得债
务融资，并在融资决策时优先考虑内部融资。而在信贷供给宽松的环境下，银行依赖程度较高的企业
责任编校：李航史洪涛
一22～
万方数据
上市公司杠杆率动态变化及影响因素——基于制造业的面板数据实证分析
作者：
作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：
冯晓琪， 朴哲范
浙江财经大学金融学院,浙江 杭州,310018金融理论与教学
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关键词：机电一体化 智能制造 应用
中图分类号：TH-39 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（b）-0092-02
机电一体化又称为机械电子学，随着科学技术的进步和经济的迅速发展，机电一体化技术在生产中逐步的得到了广泛的应用，尤其是在市场经济下竞争激烈的今天，机电一体化技术成为了工业生产的强劲动力，机电一体化技术将电子与机械进行紧密的集合，从而实现了人们对机械设备的智能化管理，新世纪的制造必然是智能制造。智能制造包含两重含义，即智能制造系统和智能制造技术，在目前的工业企业生产过程中，智能制造已经成为了制造业的主流，智能制造通过计算机模拟人脑，对制造过程中的各个环节进行分析、推理、判断以及进行生产的决策，从而实现整个企业生产过程的智能化以及高度人性化，以电脑的模拟分析代表人脑的分析过程，对生产过程进行准确的控制。该文介绍目前机电一体化技术的发展现状以及智能制造的概念，着重说明智能一体化技术在智能制造中的应用，希望对读者有所帮助。
1 机电一体化技术发展的现状
机电一体化技术是电子技术和机械技术的集合。机电一体化技术在20世纪60年代初步形成，这种技术的出现是为了满足工业生产的需要，在发展的最初阶段是通过电子手段对机械设备进行控制，提升企业的生产效率。最初的机电一体化技术十分简单，技术含量也不高，智能适用于简单小型设备的生产。经过几十年的发展，机电一体化技术已经逐步的融合了计算机技术的精华和微处理技术的精髓，尤其是进入21世纪以来，机电一体化技术又和信息技术以及电子技术等高新技术融合，模拟人脑对生产过程进行分析和判断，使生产逐步的智能化。
如今的机电一体化技术，尤其是在一些大型企业的生产过程中，涵盖了机械技术、电子技术、控制技术、计算机技术、声学技术、光学技术等。机电一体化技术的发展依赖众多科学技术的发展，机电一体化的发展是为了适合生产的实际需要，机电一体化技术将更加的智能化、模块化和网络化。机电一体化技术能够高度的模拟人脑，对整个的生产过程进行分析和判断，发出各种操作指令，完成复杂的生产，对生产所用的机械设备进行智能控制，整个生产的过程也十分的人性化，电脑代替人脑进行控制大大的减轻了人们工作的负担。目前，随着经济全球化进程的不断推进，工业生产已经不仅仅局限于某个区域，而是就地取材，遍布世界的各个角落，因此，机电一体化技术也有了新的含义，远程控制技术以及远程监视技术也在渐渐的被应用到机电一体化技术中来，机电一体化技术的发展是随着科学技术的发展和生产的需要而不断发展的，机电一体化技术有着广阔的发展空间。机电一体化技术的发展也势必会使企业打破自有的生产模式，逐步的实现模块化集成机电生产，统一机电产品的部分标准，规范生产过程，提升产品质量。
2 智能制造技术及其发展
随着科学技术的迅速发展，机械制造技术也不再拘泥于陈旧的生产模式，科学技术赋予了机械制造新的活力，机械制造技术正在逐渐的吸取各种技术的精华，实现自身的改革和进步。现如今，生产逐步的实现机械化，人们对于机械设备的需求不断加剧，为了满足这种需求，人们不断的研究新的技术提升机械生产效率。智能制造技术是目前机械制造技术的主流，智能制造技术是使机械设备自主驱动并且自主的控制机械设备的元件，实现机械设备系统控制的智能化，智能制造也必然是机械制造的主流趋势。智能制造能够储存大量的信息，能够有效的获取生产过程中的信息，能够对生产过程中出现的问题进行及时的处理，具有组织、学习、分析、优化、维护的功能。智能制造技术克服了传统制造中的诸多缺点，大幅度提升了产品的质量，提升了产品的合格率和科技含量。智能制造技术正在逐步的借助三维动态演示，模拟技术、计算机编程、多方向视图技术以及比例缩放等技术，对所要制造的产品进行设计和生产过程控制，使生产过程能够满足设计图纸的高精度需要。智能制造技术在大幅度提升制造效率的同时还能够实现人机的互动。
智能自造技术能够对产品的设计生产等各个环节进行有效的控制，减少了人工的劳动，解放了大量的劳动力，在劳动力紧缺和劳动力成本很高的今天，智能制造技术对于企业的生存和发展有着特殊的意义。另外，对于一些污染较重以及危险技术较高的生产制造单位而言，使用智能制造技术不失为最佳的选择，使用智能制造技术能够及时发现安全隐患，有利于企业的安全生产。一些具有特殊生产要求的企业必须使用智能制造技术以实现劳动工人无法实现的操作控制，智能制造技术的使用还在很大程度上减少了误差和人为失误的出现，提升了产品的质量和生产效率。
3 机电一体化技术在智能制造中的应用
智能制造技术随着生产的需要发展迅速，并在短短的十几年间广泛的应用到绝大多数的工业生产当中来。当前，机电一体化技术正在逐步的和智能制造技术进行结合，用以满足多样化的工业企业的生产需要，同时两种技术的有机结合也为两者的发展提供了更为广阔的发展空间。机电一体化技术在智能制造中的逐步应用必然会应用到一些核心的技术。传感技术就是其中的核心技术之一，传感技术如若应用到智能生产当中来必须要保证其准确性和灵敏性，并且保证传感器不被目标信号以外的其他信号所干扰，单纯的传感器是不行的，还要建立相应的传感器网络系统，传感器用于目标信号的收集，无线传感器网络实现信息的传输，通过计算机收集的信息进行分析和处理，最终达到对于整个生产过程的控制。就目前生产制造而言，主要采用的是非接触性的检测手段以及光纤电缆传感器，采用统一且标准化的接口，将设计的难度适当降低，主要开发成本较低的串行接口。
机械制造在国民经济中占有重要的地位，同时机械制造对于国家农业和工业的发展有着重要的意义，在我国，数控领域最早将机电一体化技术应用到智能制造中来，数控生产对于智能控制的要求非常高，其中还要涉及到模拟、信息处理等多种技术，在生产过程中，智能控制技术能够对无法进行建立模型的环节以及模糊的信心进行处理，优化整个生产过程的管理和控制。目前的数控机床主要采用多CPU和总主线的结构形式，通过在线诊断以及模糊智能控制技术，采用大型的储存设备、提升数控能力，提供二维和三维的仿真动态画面，对整个生产的过程实现多过程和多通道的控制。
自动机械和自动生产线也在智能制造中得到了很好的应用，其使用人机界面控制装置、光电控制系统以及可编程序控制装置等。机电一体化技术在智能制造中的极高体现表现为工业机器人的使用，工业机器人综合了人工智能、遥感技术、通讯技术、仿生学技术等，它可以对生产信息记性获取、识别和处理，工业机器人在目前工业生产中发挥着不可替代的作用。
4 结语
机电一体化技术技术的在智能制造中得到了极为广泛的应用，提升了以往低下的生产效率，革新了传统的生产模式，机电一体化技术在智能制造中广泛的应用是经济发展的结果，也是工业生产的需要，这种生产制造模式实现了技术的融合，提升了生产效率，推进了工业生产的革新。
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【关键词】智能控制 机械制造 应用 探讨
一、引言
在人类发展的漫长过程中，技术是重要的一个环节，和人们的生活息息相关。智能控制技术作为20世纪科学技术发展的主要标志，是现代机械制造工业中最为热门的一项。智能技术和现代信息社会光电子技术成为了现代工业的支柱。本文将会针对智能技术和智能产业的发展前景和局限做出探讨，研究其在机械制造中的应用和发展。毕竟是受到世界先进国家的高度重视的智能控制技术，在机械制造工业中的应用前景还是很大的。
二、相关概念的基本定义
在详细介绍智能控制在机械制造中的应用探讨之前，先简单介绍一下其中基本术语的简单定义。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
（二）机械制造
机械制造指从事各种动力机械、起重运输机械、农业机械、冶金矿山机械、化工机械、纺织机械、机床、工具、仪器、仪表及其他机械设备等生产的工业部门。
三、智能控制在机械制造中的应用优势
智能控制在机械制造中起到了一定的应用优势。如，帮助提升开拓市场的桥梁，智能加工工艺提高了整体的机械制造水平。当然，智能控制在机械制造中也对生产工艺产业的水准提高起到了决定性的重要作用。这些对智能控制的前景发展是具有非常重要的作用的。推土机主机架智能的理论在这里也是不容忽视的。
在机械制造中，机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，在这个过程中由工人亲自操刀设计，进行一切的制造工艺，那是一个相当劳重的任务。因为这些任务不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。如果在现代机械制造工业中大范围融入只能控制技术，这样就可以减少大批的劳力。因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，智能控制在机械制造中的应用效果也很好。减少机械自动化过程、减少制作时长，成为了智能控制在机械制造中最为主要的优势。
四、智能控制在机械制造中的不足之处
中国机械制造业经过几十年的努力已经具有相当的规模，智能控制技术的研究也已经逐渐成熟。智能控制在机械制造中的应用也有些年日，积累了大量的技术和经验。但是随着世界经济一体化的形成，智能控制在唉机械制造中的应用局限性也越来越明显。由于中国潜在的巨大市场和丰富的劳动力资源，导致机械制造工业速度跟不上，智能控制技术在国外属于较为先进成熟的技术，在国内却尚属于新兴技术。因此，智能控制技术在机械制造中依然存在一些不足之处。笔者在经过探讨和研究智能控制在机械制造中的优势之后，也按着现在所面临的前所未有的工业行业激烈竞争局面整理出了智能控制的些许不足之处。
（一）企业应变能力差
今天的市场瞬息万变，需求多样化。机械制造行业如果想要在市场中占到头名，就要有先进的生产技术做支撑。然而，企业虽然响应国家号召，积极使用智能控制技术，可惜企业的应变能力差，按订单装配MTO，按订单制造MTO，按订单设计MTD，大规模定制MC，忽略了智能控制技术的根本，导致无法好好利用智能控制技术。这是智能控制技术在机械制造应用中最大的不足。机械加工行业的品种规格繁多，生产、采购异常复杂，如果能够好好利用智能控制技术，改善企业的应变能力，想必能够大幅度提升机械制造行业的生产力。
（二）成本计算不准确，成本控制差
人工成本核算一般只能计算产品成本，无法计算零部件成本。在机械制造行业中成本的费用分摊更是非常粗糙，没有办法进行精密而细致的预算、估算。在使用了智能控制技术之后，大量成本数据采集都是通过电脑计算机归集的，然而个别企业在使用操作不当，导致计算机的估算、预算数据准确性也很差，这样子非但不能利用智能控制技术提高机械制造工艺的进展，也不能控制成本计算精准度，协助控制成本。这种利用智能控制还不能提高成本计算准确度的难题也成为了限制智能控制在机械制造中应用的一大因素。一般机械制造行业都不进行标准成本的计算，也很少进行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及时、不准确、不共享
在机械制造业中，产、供、销、人、财、物是一个有机的整体，他们之间存在大量信息交换。利用传统的机械制造加工模式，全部都是通过人工管理信息的，这样的管理速度很慢。如果利用智能控制技术在行业中的应用，辅助管理信息则能够提高速度，然而目前在机械制造中的应用却显示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基础数据等不足之处。由此可见，要想将智能控制很好的应用在机械制造行业的各个部分，一定要先解决信息分散、不及时、不准确、不共享、大大影响管理决策的科学性等难题。
五、智能控制在机械制造中应用的提升探讨
如果管理工具落后，大部分企业就无法提升自己的产业管理工作或者加工进度，在机械制造类行业中，这些阻力更加明显。在前文中已经提过了关于智能控制在机械制造中的不足，接下来将针对机械制造中的应用管理方面，整理一些有建议性的改善方案，希望对于仍处于分散管理或微机单项管理阶段的智能控制应用有较好的提升和完善。
（一）共享和资源的优化配置
在机械制造中，很多加工链条都是采用一条龙这样一个完美的供应链管理系统。从科学的供应链管理里节约了大量的成本，共享和资源的优化配置，这是现代企业中都需要优先学习的管理方法。所以，在提升智能控制系统在机械制造中的应用效果时，最先考虑的就是如何利用智能控制提升共享资源的效果，并且优化资源配置，给客户提供最好的服务和商品。只有加入了这样的改动，才能够使得机械制造业发展更加飞速。是机械制造业就要找扩展ERP，做成一个非常完整的集成系统，减少集成的费用。“集成”两个字说起来非常简单，只要完善和优化智能控制技术在机械制造中的应用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把计算机从数值处理扩展到非数值处理，这样的操作和改动使得计算机能够更好的为人类工业产业服务，智能控制技术就是在这种情况下发展起来的，包括知识与经验的集成、推理和决策，这些都是发展智能控制在机械制造中的巨大优势。只有力图使机械设计过程自动化发展，增加智能控制程度，才能够减少人类的劳累，并且提升社会生产产值。智能控制下的机械制造技术与传统的设计机械制造技术方法相比，智能控制在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。 （三）利用智能控制技术实现管理创新
机械制造企业是管理非常复杂的企业，目前管理中存在诸多的问题，智能控制在机械制造中的应用非常利于激烈的市场竞争环境。然而个别企业的利用率很低，不能够最大限度的发挥智能控制的应用效果。只有利用智能控制技术创新，实现管理和控制技术的双重创新，这样才能真正的提高智能控制技术在机械制造加工中的管理水平和发展速度。智能控制技术在机械制造中的优势是不容置疑的，然而因为不同的难题阻挠了智能控制技术的进步和发展，要想提升智能控制在机械制造中的应用效果，就必须按着控制理论的发展实现管理上的创新。
（四）增加相关科技技术的相互渗透
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展给国内的各项工业企业带来了一定的推动发展作用。现在兴起的智能控制技术要想在机械制造业中进一步发展，就必须要增加和其他相关学科的发展和相互渗透，这样才能够更好地推动机械制造的加工工艺，为科学与工程的研究带来不断深入的启发性质。要知道智能控制系统本身就属于控制系统向新兴科技的过度发展，如果能够增加智能控制系统与其他相关科技技术的渗透发展，增能够更好的带动智能控制在机械制造中的应用趋势。
六、结论：
在现如今的社会上，智能控制的产品已经多不胜数，有专项研究表明，这是一个非常具有前途的发展行业。本文在研究了智能技术在机械制造中的应用优势和局限性之后，经过借鉴和反思整理出了相关的建议。希望这些建议能够对智能控制在机械制造中的应用和发债带来一定的帮助。无论放在哪个时期来说，机械制造都是工业产业中最重要的环节，应当对其提起高度重视。
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关键词：机电一体化 智能制造 制造企业
机电一体化又称机械电子学(Mechatronics，由英文机械学Mechanics的前半部分与电子学Electronics的后半部分组合而成)。随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电一体化技术获得前所未有的发展。现在的机电一体化技术，是机械和微电子技术紧密集合的一门技术，它的发展使冷冰冰的机器有了人性化和智能化。如今的现代化企业已经进入了崭新的智能制造时代。
一、智能制造的概念
智能制造应当包含智能制造技术(IMT)和智能制造系统(IMS)。因本文不涉及智能制造技术本身，只侧重于论述制造模式，所以重点讨论智能制造系统。智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动，并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来，将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统，以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。智能制造系统是指基于IMT，利用计算机综合应用人工智能技术、智能制造机器、技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法，在国际标准化和互换性的基础上，使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化，并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。
IMS是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。IMS理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机制上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动地完成设计、加工、控制管理过程，旨在解决适应高度变化的环境制造的有效性。由于智能制造模式突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。
二、智能制造系统的特点
IMS具有以下几个特征:
一是自组织能力，二是自律能力，三是自学习和自维护能力，四是整个制造系统的智能集成，五是人机一体化智能系统，六是虚拟现实。
综上所述，可以看出IMS作为一种模式，它是集自动化、柔性化、集成化和智能化于一身，并不断向纵深发展的先进制造系统。
三、智能制造的支撑技术
人工智能技术；
并行工程；
虚拟制造技术；
信息网络技术。
四、智能制造主要研究内容及目标
1.智能制造主要研究内容
（1）智能制造理论和系统设计技术；
（2）智能制造单元技术的集成；
（3）智能机器的设计。
2.智能制造主要研究目标
（1）整个制造过程的全面智能化，在实际制造系统中，以机器智能取代人的部分脑力劳动作为主要目标，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力。
（2）信息和制造智能的集成与共享，强调智能型的集成自动化。
五、智能制造的发展简况
1.国外发展简况
自20世纪80年代美国提出IMS概念以来，IMS一直受到众多国家的重视和关注。日本、美国、加拿大、澳大利亚、瑞士和欧洲自由贸易协定国在1991年1月联合开展了由日本首先于1990年4月提出的为期10年的IMS国际合作计划。
2.国内发展简况
我国20世纪80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人方面取得了一批成果。1993年，中国国家自然科学基金委员会重点项目“智能制造技术基础的研究”获准设立，1994年开始实施，由华中理工大学、南京航空航天大学、西安交通大学和清华大学联合承担。研究内容为IMS基础理论、智能化单元技术、智能机器等。至今，已取得了不少可喜的研究成果。
综上所述，可以看出IMS是一种集自动化、柔性化、集成化和智能化于一身的制造模式，具有不断向纵深发展的高技术和高水平的先进制造系统，同时也是需要投入巨大科研力量去突破一个个技术难点的先进制造系统。目前研究的重点为虚拟企业、分布式智能系统、并行工程和基于的IMS。同时也应看到，这是一个人机一体化智能系统，只要努力追求人的智能和机器智能的有效结合，这样的系统就有可能实现。当然，这种实现是一个从初级到高级的发展过程。
关键词：智能制造；中国制造2025；工业4.0
1 概述
智能制造是工业化与信息化深度融合的产物，当前，我国政府正在推进《中国制造2025》这一战略规划和行动计划，应该抓住这一有利时机，在已有的数字化网络化设计/制造基础上，打造航空智能制造，提升我国航空制造业的整体能力和水平[1]。
2 必要性分析
随着航空产品的不断发展，航空产品制造技术也在不断变革和进步。为了满足航空企业对于产品日益发展的高要求，必须积极引进和开发新技术。智能制造技术是指机械设备自主驱动和控制机械设备原件，自动化控制机械生产系统，是机械制造领域的必然发展趋势[2]。
3 智能制造在航空制造企业应用中的关键技术
3.1 利用工艺成组技术优化工艺过程
在现有产品制造工艺、生产资源以及计算机辅助制造技术应用的基础上，重点研究零件的制造工艺，优化工艺路线、制造资源，以成组技术为基础，形成规范化的工艺规程、刀具系列、工装结构等，从而满足生产管理、过程控制、操作管理的不同层次，形成优化的生产工艺和制造资源配置，适应企业现状，强调可用性。
3.2 采用自动交换式工作台技术实现工件快速装卸
为了适应智能生产线的高效率要求，可以配置交换式工作台，并将现有的数控设备改造成可交换工作台形式，机床在一个工作台的加工过程中，即可进行另外一个工作台上的零件装夹，使得工件装夹时间与机床加工时间重合，从而大量缩短机床的辅助工作时间，提高加工效率。智能生产线单机操作采用两个工作台，多机共同操作时采用多个工作台。
交换工作台的配置可以大大节省复杂零件装卸定位夹紧的辅助时间，提高机床开动率，从而缩短零件的加工周期。
3.3 建立数据采集与分析系统，实现生产现场可视化动态监控
建立数据采集与分析系统，实现生产线的设备数据采集与监控、质量数据采集与反馈、刀具数据采集与计划、物料数据采集与监控，对获取的实施运行状态数据进行快速、及时的分析。
3.4 利用现代物流仓储自动化技术实现物料自动传输
在零件的加工生产中，存在毛坯材料、半成品与成品、加工刀具与夹具等诸多物料的存储与使用问题，利用现代物流仓储自动化技术可以很好的解决这一问题。
建立工装、刀具、工件的自动化库站，分析库区大小、出入库流程布局、货位的数量规格等，从而确定合理的货位分布，实现工装、刀具、工件的自动仓储。
在智能生产线中铺设自动运输导轨，并与自动化库站连接，利用AGV小车实现工装、工件在仓库与机床、机床与机床间的自动运输。
采用条码技术和RFID技术对工装、工件等物料进行标识，并建立信息采集系统，实现工装、工件等物料的全程数据采集与状态监控。
3.5 采用APS系统实现自动排产
高级计划与排程系统（APS系统），可以根据产品加工路线、物料、工序、设备、人员、交货时间等自动编排生产计划，对所有的资源具有同步的、实时的约束能力、模拟能力，并将APS系统与生产设备、现场网络及硬件集成，使得APS系统能够发挥最大的效能。
4 结束语
采用集成化的生产线及其智能化的管控系统，减少了人工干预、人为出错的几率，可以使生产流程规范化、标准化、自动化，提高在制工件的质量稳定性；自动化的物流系统、集成化的生产数据管理系统可以减少加工设备及工作站点的准备时间，提高整个生产线的加工效率，从而缩短工件交付周期。
参考文献
5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。
2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出， 以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。
智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
智能制造具有以智能工S为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。
C9型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。
中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。
专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。
为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小小每一种零件都配上“身份档案”和“电子履历”，引入11万种以上的物料主数据。王文捷表示，即使在像马航MH370这样的事件中，任何零件都可追溯还原为一架完整的飞机，甚至倒查出某零件的前世今生。目前，C919研制已形成全程管控中心，可实现三维可视化分析。
“对于民用飞机来说，不仅仅是实现技术上的成功，把飞机飞上天，还要让这架飞机在航线上取得商业成功。中国商飞在飞机的研制过程中，伴随产品的演化衍生出各类试飞数据、试演数据、在航线运营过程中关机监控的数据，所有的数据贯穿始终。”王文捷说。
“我国智能制造未来发展潜力巨大，2020年我国智能制造产值有望超过3万亿元，年均复合增长率约20%。”国家信息中心副主任马忠玉在大数据智能应用推动制造业变革与升级研讨会上强调，智能制造是中国制造业转型升级的战略支点。
随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计智能化、生产过程智能化、 管理经营智能化、市场营销智能化、服务运维智能化、新业态新模式智能化的关键要素。
工业大数据的演变
自工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人用铁锹送煤到锅炉的时间开始，是对制造管理数据的采集和使用；福特汽车的流水化生产，是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用；丰田的精益生产模式，将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链；核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。
任何数据的采集和使用都是有成本的，工业数据也不例外。但随着信息技术的发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例，传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统，成本在千万以上，如果采用云架构模式，成本可以降低7成以上。
社会需求的演进是工业变革的重要动力。当经济发展进入新常态，商品极大丰富甚至出现过剩，以个性化、多元化为代表的消费文化，使得工业企业的产出物，要最大限度匹配个性需求和多元需求。
以服装定制为例，通过制订一套数据采集手段，通过线上或线下采集用户身形数据，然后将数据传回总部，结合生产原材料数据，对需求和工艺进行分解，实现柔性生产，达到定制化要求的服装，而且效率和质量都可以得到保证。随着生产线的扩容线性提升和工艺的不断改进，定制化生产的成本将得以显著摊薄，可以满足大批量个性化定制的社会生产需求。
无论是德国工业4.0，还是美国的工业互联网，其核心都离不开工业大数据。德国“工业 4.0 ”战略的实施重点在于信息互联技术与传统工业制造结合， 其中大数据分析作为关键技术将得到较大范围应用。一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及 3D 技术在工业生产过程中的应用等；三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有供应方的效率，需求方则能够快速获得服务匹配。
美国拥有强大的互联网、云计算及大数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。2014 年，美国白宫总统行政办公室《 2014 年全球大数据白皮书》，指出美国大型企业在投资数据科技方面存在以下几个关键驱动因素：分析运营和交易的能力；洞察客户线上消费的行为，以向市场提供新的高度复杂的产品；对组织中的机器和设备进行更加深入的感知。
中国相对于德国、美国而言，在工业自动化和数字化方面都处于发展期。《中国制造2025》明确提出通过工业化和信息化融合发展的方式，制定一系列的重点工程和推进计划。为推动智能制造的发展，国务院又于2015年8月了《促进大数据发展行动纲要》，强调要发展工业大数据，推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和三维（3D）打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。
工业大数据来源及特点
在工业生产中，无时无刻不产生数据。那么什么是工业大数据？中国电子技术标准化研究院的《工业大数据白皮书（2017版）》指出，工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据（包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划ERP、产品生命周期管理PLM、供应链管理SCM、客户关系管理CRM和环境管理系统EMS等）和产业链跨界数据（包括气象、地理、环境、宏观经济）。
今天做工业大数据分析，不仅要看自己数据还要看别人的数据，比如优化供应链的时候还需要市场销售的数据、供应商的数据等。风电优化分析除了利用风机的数据，也需要结合气象的数据。很多外部数据原来工业界从来没有尝试过管理这些数据，这是大数据分析的时候传统工业管理数据的机制遇到的一些挑战。
“制造业大数据是一座金矿！”北京大学工学院工业工程与管理系主任侍乐媛表示，制造业拥有的大数据远超其他行业，但到现在为止距开采出来还差得很h，很多数据天天“流淌”都没有办法收集起来。究其原因，制造业大数据具有复杂性，是动态复杂的拆分合并数据。从全球应用现状看，制造业基本上是纵向数据的采集和利用，缺乏横向数据的链接和利用。实际上，制造业需要经纬纵横的数据采集能力。
工业大数据除了具有一般大数据的特征，比如容量大、类型多、存取速度快、应用价值高，业界认为还具有实时性、准确性、闭环性、集成性、透明性、预测性等特征。
清华大学数据科学研究院工业大数据研究中心总工程师、昆仑数据公司CTO王晨表示，工业大数据主要面临两方面的变化，第一是人才的变化，以前用大数据是互联网公司的复合型极客，这些人有很强的数学功底、编程能力、数据管理技术、分布式计算技术，同时掌握领域的业务知识，是具备四大方面的全面型的人才。在产业互联网领域里的人更多的是熟悉领域业务知识，而计算机能力真的很有限。第二是数据种类的变化，以前互联网领域是大量的文本数据、社交数据、多媒体数据等，而产业互联网领域是大量的传感器产生的实时数据、企业内部的业务过程数据，大量的非结构化工程数据、仿真数据、设计的CAD数据，这些数据跟传统互联网的数据都不太一样。
工业大数据如何变革制造业
“大数据驱动智能制造加快发展，加快互联网与制造业快速融合，是传统制造业变革与升级的重要内容。”马忠玉表示，大数据智能应用发展对生产、生活都产生重大影响，以数据挖掘分析为核心的应用和服务，为经济社会发展带来了深刻变革。
工业大数据技术是指工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术和方法，包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据是智能制造的关键技术，主要作用是打通物理世界和信息世界，推动生产型制造向服务型制造转型。其在智能制造中有着广泛的应用前景，在智能制造中有着广泛的应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、智能化生产、网络协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥出巨大的作用。
创新研发设计模式实现个性化定制
实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。
私人定制工厂青岛红领也探索出了C2M、M2B等服装定制模式，通过精准的量体裁衣，在其他成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。小米手机也属于这一类。
利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。
促进研发资源集成共享和创新协同。企业通过建设和完善研发设计知识库，促进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在企业内部以及供应链上下游企业间的资源共享和创新协同，提升企业跨区域研发资源统筹管理和产业链协同设计能力。提升企业管理利用全球研发资源能力，优化重组研发流程，提高研发效率。例如，C9型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了以中国商飞公司为平台，包括设计研发、总装制造、客户服务、适航取证、供应商管理、市场营销等在内的我国民用飞机研制核心能力，形成了以上海为龙头，陕西、四川、江西、辽宁、江苏等22个省市、200多家企业、近20万人参与的民用飞机产业链。
在C919飞机的智能制造项目建设过程中，形成了一套主制造商―供应商模式下的协同制造技术、管理方法。C919飞机的研发成员企业包括了设计与主制造商、10家机体结构、24家机载设备、16家材料供应商和54家标准件等供应商，另有200多家企业参与了项目的研制过程。通过协同设计、敏捷生产与智能管理等先进技术手段，将飞机从设计到制造过程中涉及的设计商、制造商、供应商、集成商等成员有机紧密联合。
其中，在协同设计方面，中国商飞通过构建多供应商协同设计环境，并实施基于模型的定义、工艺设计等应用技术，建立起民用飞机联合协同研制的新模式，建设协同研制平台，实现了设计与制造过程的一体化。同时，在智能管理方面，全面实施了PLM、ERP、MES、BI等信息化平台，实现了各系统之间的信息互通和集成，支撑了制造现场层、车间控制层、业务操作层、业务管理层、企业决策层的一体化智能管理。
培育研发新模式。基于设计资源的社会化共享和参与，企业能够立足自身研发需求开展众创、众包等研发新模式，提升企业利用社会化创新和资金资源能力。在帝樽空调和天樽空调的研发过程中，海尔集团前期通过互联网平台与数十万用户实时互动，提取用户对产品的共性需求。然后利用HOPE（开放创新平台）平台对接全球100多万个领域专家和上千家全球一流的研发资源。
建立先进生产体系实现智能化生产
提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。
优化生产流程。将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析，此举将会大大降低能耗。
德国安贝格电子工厂基于西门子PLM软件在虚拟环境中仿真产品的研发和生产，并在真实世界的工厂中进行实际操作，即实现了产品跨行业的多样化，也提升了生产效率和质量。研发环节，安贝格拥有一个虚拟的工厂，研发设计部门把虚拟的研发产品同步给生产部门来生产，两部门有着统一平台，并时刻保持着协调的一致性。真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂来反映出来，而人则通过虚拟工厂对现实中的真实工厂进行把控。生产环节，当一个元件进入烘箱时，机器会判断该用什么温度以及温度持续的时间长短，并可以判断下一个进入烘箱的元件是哪一种，并适时调节生产参数。安贝格工厂的每一条生产线每天并不是一成不变地只生产一种产品，生产系统会实时同步研发部门的最新指示，自动跳转到不同产品或者器件的生产模式。在这样的生产模式下，该工厂每年可生产约1000个品种共计1200万件工业控制产品。按照每年生产230天计算，平均每秒就能生产出一件产品，其中百万件缺陷仅为15，缺陷率仅为德国工人的1/25。
优化经营管理体系实现精益化管理
优化工业供应链。RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。
推动经营管理全流程的衔接和优化。整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源，通过数据挖掘分析，能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化，推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变，利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。
例如，三一公司通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。
促进商业模式创新实现服务型制造
大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器，企业能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务，扩展产品价值空间，使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。
比如，GE不销售发动机，而是将发动机租赁给航空公司使用，按照运行时间收取费用，这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态，通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命，获得的经济回报高于发动机销售。
保利协鑫是中国首家突破年产万吨级以上多晶硅产能和产量、全球最大的光伏切片企业。在光伏切片的生产过程中，有数千个生产参数会影响到切片良品率。
保利协鑫仅切片厂就有1000多台智能装备，加上DCS以及复杂的ERP系统，每天产生大量的数据，但是数据存在于“孤岛”之上，并没有实现互联互通；虽然从采购、生产、销售、物流等业务全方位实现了信息化，企业在生产过程中重视对数据分析与利用，但都是依靠以往的经验进行人工分析，很难把握这些数据的关联性，缺乏可靠的技术支持，也很难得出科学的结果。
据悉，这款产品搭载两块超高分辨率与刷新率的微显示屏，可实现双目4K超高清显示，同时搭配新型的多片式复合光学透镜模组，在显著改善光学显示性能的同时，极大地提升显示效果和佩戴舒适度，整个产品结合了歌尔在光学、工业设计、机械结构、电子电路等方面的一系列创新设计。
前几天，歌尔与中科院长春光机所共建的青岛歌尔长光研究院正式完成揭牌，这是歌尔面向光学技术、智能制造等重点领域打造、科研与产业相结合的创新产业应用研发平台。
同时，在今天的消费电子时代，歌尔一直积极把握时下具有划时代意义的智能可穿戴、虚拟现实、无人机与机器人等产业机会，以全球市场和创新技术为导向，深耕精密制造，布局智能工厂，深度融入全球产业链。
以下内容为歌尔围绕“智能音频、智能可穿戴、智能家居、智能娱乐”等智能生态领域，进行智能产品研发、制造、销售的业务布局，打造智能制造工厂的主要做法。
智能工厂布局模式
歌尔成立于2001年，自2008年5月上市以来营业收入和营业利润年复合增长率超过45%，是全球领先的VR头显及VR 外设产品厂商，致力于为合作伙伴提供一站式的VR/AR整机系统解决方案。
2016年，歌尔VR头显出货量超过百万台，在全球基于PC与游戏主机的VR头显出货量中占据约80%的份额，已与VR行业内领导厂商合作了多款VR参考设计产品。同时，歌尔是国家重点高新技术企业，是中国电声行业龙头企业，也是全球微电声领域领导厂商。
在国家“稳定经济增长，要更加注重供给侧结构性改革”的大背景下，歌尔紧密围绕智能穿戴产品研发生产主线，以信息集成为技术手段，建设支撑制造生命周期全过程的智能工厂统一平台，建立设计制造协同体系和高效的生产运行模式。进一步有效提升企业的精益制造能力、全面管控能力、高效协同能力和快速反应能力，为企业客户和终端消费者提供智能化、个性化、时尚化的智能穿戴产品，增强歌尔核心竞争力。
自动化产线的建设
自动化示范线体搭建采用智能设备和6轴多关节机器人代替操作员，保证产品稳定、高效；采用分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统装备。
信息系统的建设与集成
通过各业务领域信息系统的建设与集成，实现全数字化设计、工艺、制造的一体化，精细工艺管理和工艺仿真以及制造执行系统的深度优化。制造执行系统（MES）深度优化，基于SCADA，实现与自动线可编程逻辑控制器（PLC）等底层设备的数据互联，实现与产品全生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、仓库管理系统（WMS）等软件的无缝连接。
物流自动化的建设
建立基于射频识别技术（RFID）的智能管理系统，研究基于射频识别技术（RFID）的物料自动运送，实现物料从采购入库、物料出库、车间接料、车间物料流转到成品入库、发放和销售流向跟踪的全流程管理整个电子化的过程。
可视化集成控制中心的建设
建立产线一体化集成控制平台，通过此平台从而将订单、计划、执行、物流、质量等业务板块的实时决策数据与图表集中展示，打通各功能域的关联关系，建设可视化集成控制中心，支持从订单、计划、物流、质量、采供等多功能组织的全局协同生产与调度。另外，歌尔在打造智能制造工厂方面具有很多先进的创新模式，包括数字化研制模式；基于标准化、模块化的二维/三维数据模型；实现产品虚拟设计、虚拟工艺、虚拟制造，打通研发与制造隔热墙，产品全生命周期透明可视，实现跨越设计、工艺和制造的全新数字化研制模式。
全数据流打通
依托通信网络，基于SOA标准的集成总线，整合研发工艺平台、供应链平台、MES平台和自动化装备，实现端到端的全过程数据流的畅通，直接贯通到制造现场，实现生产过程的闭环管理；可视化与远程控制，基于采集的实时生产数据、质量数据、工艺信息等为基础，通过可视化集成控制中心，实现对各工序的生产状况和消耗情况进行实时监控；基于预测分析模型，通过大数据分析，实现对工厂运转不利因素的提前预测、预警，通过信息化与自动化的无缝集成，实现对生产现场的远程合理指挥调度。并计划用5―10年r间建成兼具中国“智”造和中国“匠”造特点的歌尔生产制造模式，智能制造和精密制造齐头并进，打造国家级智能硬件制造创新中心。
智能工厂未来愿景
建设经验推动行业发展
歌尔智能工厂采用了科技信息技术与制造技术深度融合的智能制造模式。在生产手段上，实现了智能可穿戴产品全生命周期的数字化、虚拟化生产；在生产模式上，实现了柔性化、网络化和个性化。歌尔工厂建设过程中积累的成功经验都将会面向外界推广，这在一定程度上将有助于提升我国电子信息产业整体制造水平。智能工厂不仅是对自身产品质量水平的提升，其生产制造的智能化水平也将大大提升智能制造设备的使用以及集成技术的应用，特别是推动大规模、多批次、个性化产品的制造成为可能，从而实现从消费者需求到个性化制造的模式变革。
其实，在我国供给端的互联网变革刚刚起步，未来通过互联网与生产制造端的融合很可能将产生万亿级市场规模，也将加速推进制造模式和商业模式的创新。
而供给端的互联网变革将进一步释放消费需求，扩大内需规模，促进经济的可持续发展。
经济效益与社会效益并行
歌尔的“智能制造+”布局，在促进我国电子信息产业智能工厂建设标准和重点技术标准的建立上提供了很大的助力，也对拉动国内电子信息产业智能化制造升级方面发挥了积极力量。歌尔智能工厂的信息化布局，将很好的推动3C行业实现新一代信息技术与制造技术深度融合为特征的智能制造模式，将有助于提升3C领域整体制造水平，提升我国制造业核心竞争力，抓住全球制造业变革的历史机遇。
打造示范区带动产业发展
歌尔拥有庞大的合作企业群体和供应链体系，是山东半岛和环渤海经济带消费类电子制造业中重要力量之一，其智能工厂的建设将逐步形成行业和区域示范带动效应。
机电自动化发展作为科学技术在制造业当中的重要发展标志，其所能够为社会生活带来的不仅是机械设备制造技术上的发展与进步，更是推动社会生产力水平向科技化、高效化发展的重要支持。随着机电自动化在机械系统设计、调试等方面的应用，其对工程机械制造业的发展及效益提升带来了重要推动。文章选择机电自动化在工程机械制造中最常见的集中技术进行分析。
1.1集成自动化技术集成自动化技术是指机械制造中对各类生产经营、技术功能的集成性发展。在传统技术模式下，实现对机械制造技术的集成化发展是不切实际的，但随着信息技术的逐步完善与应用，集成自动化技术不仅得以实现，还成为了机械制造过程中使用最普遍的技术内容。随着市场经济体制地到来，机械制造业地竞争越来越激烈，为了能够在市场竞争中站稳脚跟，很多机械制造企业开展技术研究与发展，通过将电子计算机辅助设计技术、数控教工技术以及企业管理系统等多种技术与系统内容引入到企业的机械生产制造系统中，得到了非常显著地发展，并成为了机械制造业当中企业的发展潮流，CIMS工程应用的有效保持，在提升机械制造企业的生产能力和市场竞争里的基础上，也实现了集成自动化技术地有效发展。
1.2柔性自动化技术所谓“柔性自动化技术”是以数控技术为核心，在融合其他先进技术的前提下而建立起的新兴技术类型。从生产与操作过程方面来看，柔性自动化技术能够实现机械制作与生产全自动化发展。在柔性自动化技术当中，包括机械设备的材料准备、制作、生产等一系列生产行为都由计算机来予以控制和操作。相比于传统人力机械生产模式，柔性自动化技术不仅能够在计算机技术的精确控制下，保证机械设备生产、制作过程中的各项生产行为、尺寸的准确性，同时还能大大减少对劳动力的应用，实现了对生产成本的有效控制，并在此基础上实现生产效率地有效提升，在确保机械设备生产秩序的基础上，提高生产效益。无论是从机械制造业未来发展角度考虑，还是制造企业的效益提升角度分析，柔性自动化技术都将成为机械设备自动化生产的主流模式。
1.3智能自动化技术智能自动化技术即智能华机电自动化技术，其是在计算机技术发展支持下，通过利用计算机智能系统对人类行为地模拟，从而替代人类去进行机械设备的生产操作及相关行为。从表面上看智能自动化技术与柔性自动化技术有一定的共同性，但智能自动化技术要比柔性自动化技术更高级，相比于柔性自动化技术而言，智能自动化技术能够通过对人类行为地模仿，来提高自身的工作能力，并对生产行为产生一定的判断力，这是柔性自动化技术所不具备的优势。智能自动化技术在机械设备制造中的应用，能够更进一步提升机械制造行为的准确性，并保证这一行为能够始终保持在一个高水平状态之上。需要注意的是由于智能自动化技术需要人工操作来作为主观工作支持，因此要经常对智能自动化技术进行维护，以确保智能自动化技术的良好工作状态。
2注意事项
虽然机电自动化在机械制造中展现出了多方面的优势，但针对当前的机电自动化水平来看，其仍存在诸多不足，因此在实际应用过程中，要做好以下几方面的控制：（1）规范应用流程。机电自动化在为机械制造提供支持是建立起机电自动化设备、系统软件的规范安装与应用前提下的，为此企业必须要严格按照机电自动化要求进行工作，避免操作不当而为企业带来不必要的损失；（2）做好质量控制。机电自动化在机械制造当中的应用，确实能够为机械制造带来重要帮助，但企业必须要保证其所制造出来的机械设备质量符合质检与应用要求，否则机电自动化为工程机械制造带来的进步意义都是空谈。
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