智能制造的知识产权风险

㈠ 传统制造与智能制造的区别是什么

区别：

一、定义不同：

传统制造模式由于工厂内部的设备是来自不同品牌的供应商，设备数据标准不统一，造成数据采集并上传到不同的数据库，只能做单点的分析，而无法做整体数据分析。

智能制造模式通过协议转换，实现了数据标准的归一化，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个数据库。能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。

二、运行方式不同：

传统制造在监控设备运行状态，被动的判断每道工序是"正常的"还是"故障的"，而任何一个工序发生故障，整条流水线就得停止生产。

智能制造将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排适当时间主动停机，将故障损失降到最低。

三、优化方式不同：

传统制造是人工巡检，成本高，故障排查率不高，设备运行数据不能及时上传，无法进行优化。

智能制造模式让设备的运行数据可远程直接上传到后端平台，能够有针对性的安排巡检，大大降低售后服务成本；同时，在平台上可对设备的运行数据进行分析并进行运行优化，延长使用寿命，降低风险。

㈡ 智能制造的管理模型和方法主要是什么

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，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。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。

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、建立生产执行系统（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、对于存在较高安全与环境风险的项目，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、建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。

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。

㈢ 中国推行智能制造政策是什么,有哪些计划和措施

智能制造各地政策及发展目标解读

重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。

力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。

到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。

到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。

中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。

广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显著增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到1.7%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到86.5。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。

2019智能制造业十大发展趋势

01

安全生产将成为重中之重

当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。

另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。

02

智能制造行业将会近一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

03

通用性技术或将成为AI+的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。

在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

04

数字双胞胎技术或将崛起

数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。

通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

05

打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。

要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

06

更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时网络智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。

互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

07

用户需求将引导企业转型

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

08

行业级工业互联网平台成熟发展

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

09

聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。

如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。

10

超高附加值制造领域带来机遇

增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。

㈣ 我国智能制造发展现状和难点

我国智能制造业发展现状

即将到来的2020年是“中国制造2025”的第五年，也是智能制造业“十三五”规划的最后一年。当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。围绕实现制造强国的战略目标，国务院发布了《中国制造2025》，明确制造业强国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的重要抓手。

整体来看，智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：
环渤海地区：依托地区资源与人力资源优势，形成“核心区域”与“两翼”错位发展的产业格局。其中，北京在工业互联网及智能制造服务等软件领域优势突出。
长三角地区：培育一批优势突出、特色鲜明智能制造装备产业集群，智能制造发展水平相对平衡。
珠三角地区：加快机器换人，逐步发展成为“中国制造”主阵地。其中，广州围绕机器人及智能装备产业核心区建设，深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业制造基地、国际合作基地及创新服务基地。
中西部地区：落后于东部地区，尚处于自动化阶段，依托高校及科研院所优势，以先进激光产业为智能制造发展的“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。

智能制造行业开发区主要集中在东部沿海地区：

㈤ 智能制造技术风险与应对措施

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，它把制造自动...

㈥ 智能制造专利，中国哪家单位申请最多

用“”“智能制造”这个词搜索的话，

给你个截图，相对这几个申请比较多

德清工业智能制造技术研究院

苏州紫金港智能制造装备有限公司

合肥工业大学智能制造技术研究院

泉州华中科技大学智能制造研究院

巨轮（广州）机器人与智能制造

仅供参考

㈦ 实现智能制造的重要条件

1、车间/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），实现产品设计、工艺数据的集成管理。

3、制造装备数控化率超过70%，并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之间的信息互联互通与集成。

4、建立生产过程数据采集和分析系统，实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，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、能效等管理功能。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功能。

6、建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的信息互联互通。

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、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，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。

▶流程型智能制造

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，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。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。

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、建立生产执行系统（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、对于存在较高安全与环境风险的项目，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、建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。

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

㈧ 智能制造有哪些利弊

优势：更高的产量、更高的精度、更好的预测、更好的自定义和个性化、更高的盈利回报；
弊端：大数据带来一定的互通，制造业企业之间能够更直面竞争对手，从而感受到更大的压力，加速了企业之间的竞争关系；智能制造会减少人员的操作，但对于操作人员的技能有了更高的要求，同时企业也需要更加有知识和经验的管理人员，因此智能制造对于高技术、高管理的人才更为需求。

㈨ 互联网+智能制造时代面临哪些风险和挑战

1、设备层安全挑战。
2、控制层安全挑战。
3、网络层安全挑战。
4、应用层安全挑战
5、人员管理的挑战

㈩ 哪些专利将是智能制造时代的金钥匙

您好，您想查询的智能制造时代的金钥匙相关专利信息可以进入该网页进行查询
1、网络“专利检索”会有许多检索网站 。如国家知识产权局--专利检索与查询。
2、在进入国家知识产权局专利检索网页后，进”中国专利查询系统“。
3、如果暂时没有电子申请帐号，进入公共查询。
4、点击“同意”，进入查询页面。
5、专利检索可以通过“专利号、专利名称、授权日期“等标准查询，如果要查重，就可以在专利名称输入关键字，比如以护腕为例，如果你要申请有关护腕的专利，就可以输入”护腕“，点击收索后会出现与护腕有关的专利，然后就需要很耐心的一个个看了，看是否有与你想法类似的。
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