智能制造案例分析范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇智能制造案例分析范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

篇1

中国兵器集团科技带头人、兵科院总体部部长李军致辞时指出，工业服务云平台+人工智能更高水平的融合创新，将是军民融合项目的发展方向。目前，在国家军民融合项目战略发展推动下，兵器行业用开放合作、技术共享的模式与民用企业紧密合作，打造更大的共同体，推行全价值链的体系化经济管理。军民融合项目的成果和技术的提升应用在兵器行业和民用行业领域，将会大力推动工业发展和服务创新，不断升级工业生产理念、产品制造和组织模式升级，希望工业企业能有效利用物联网、大数据、人工智能技术，加快提升自身竞争力并汇聚新动力。

篇2

“共享制造”可如下定义：共享制造是依托互联网技术，将企业或个人闲置的设备、技术、人才等资源进行合理集成和配置的共享服务模式。

1.共享制造的特点

共享制造的核心是“面向服务”，将更多的闲置资源有效配置，达到资源共享的目的，实现“双赢”。它具有如下特点：（1）灵活性，在共享制造的模式下，需求方可以随时随地按需获取自己所需要的，供给方所剩余的设备、技术、人才等资源。（2）全面性，在共享制造的模式下，设备、人才、技术、知识、场地、信息、物料等资源都可以共享。（3）开放性，共享资源不受限制，只要闲置的制造资源都可以共享。（4）直接性，供需双方只需在共享制造平台选择提供或需要的资源，即可直接对接供需双方，无第三方的介入。（5）重复性，在共享制造模式下，如设备、工厂等共享制造资源可以重复利用以降低成本，提高效率。

2.“共享制造”生产运行现状

对于共享制造的研究起源于对共享经济的研究。近几年来，学者们对于智能制造、共享经济及其相关问题的研究非常热衷。目前，沈阳机床、深圳MouldLao、易制造、1688淘工厂、“寻机”共享制造等平台的运营已初见成效，但由于共享制造模式还不够成熟，对于其完整的生产运营模式的认识尚且还在研究之中。

二、典型案例研究分析

本文主要通过网络爬虫软件，针对我国现有开展共享制造的主要平台进行数据爬取、分类总结、数据分析，从而总结出各共享制造实践案例的特征、要素、模式优劣和发展前景。

1.MouldLao众创空间

MouldLao众创空间可以共享厂房、设备和人才，就连创意和品牌也可以分享。创客和企业主可以根据使用情况分担资金，以此来达到厂房共享;而对于一些大型且价格高昂的设备，则根据每小时使用计费，来达到设备共享。在这里，工人通过自报身价，共享自身的技术。此外，财务、行政人员这些人力费用的支出则由数十个小微企业和团队共同承担。同理，高层次的设计人员和技术顾问，亦可共享，达成共享制造的目的。在创客空间里，有专门的团队拉取订单，各个团队再在内部竞争报价来争取该项目，即达成订单共享。最后，MouldLao形成自己的品牌知名度，来帮助拿到客户订单。

2.易制造平台

易制造是一个为我国制造业提供大数据服务的工业资源共享互联网智能平台，该平台提供供求信息和智能检索等功能。它是制造业首款采用了小程序技术的信息化智能平台，实现了pc和手机双联动新型模式。

通过网络爬虫软件发现：易制造工业资源共享平台平均一个月为企业提供了在线信息资源共享加工信息2255条、设备供求信息1265条、厂房供求信息343条、材料采购信息327条。制造企业尤其是中小企业将其闲置的制造资源通过易制造工业资源共享平台实现市场化配置。易制造工业资源共享智能平台为相关企业建立起跨区域、开放式的社交商圈共享平台，形成区域性、服务型、社会化生产模式，实现制造需求和社会化制造资源的高效高质对接。

3.沈阳机床

沈阳机床研发出工业化、信息化、网络化、智能化、集成化的智能机床具有智能与互联网功能，通过i5智能共享平台连接沈阳机床和机床用户，通过工业操作系统，实现生产、资源、人才、技术、服务等内容共享。利用东北工业基地的优势，为中小企业带回订单，在该平台上，制造企业可以找到自己所需要的订单，同时沈阳机床将大型设备租赁给机床用户，解决大型设备的问题，并且也能共享相关熟悉技术的人才。企业出现订单过多情况，可以与其他企业共享订单，既能完成订单又能提高效率，共同获利。

4.“1688”淘工厂

“1688”淘工廠则不同，它提供大量的订单，而非提供技术支持的模式。“1688”淘工厂是给淘宝卖家与工厂厂家提供机会的平台，解决淘宝卖家找工厂难、试单难、翻单难、新款开发难的问题。将懂电商，但不懂供应链的电商卖家，和懂供应链但不懂电商的工厂厂家连接起来。“1688”淘工厂为电商卖家提供众多大中小型工厂，其他工厂也可申请入驻淘工厂，开通旺铺。

经过一段时间的观察与数据挖掘分析，淘工厂平台中的工厂月销售平均销售额大都分布在0-5万元，有少数工厂可以达到5万元以上。1688淘工厂与淘宝网的盈利模式大致类似，收入来源自：（1）展示广告、竞价排名费用。（2）会员费、旺铺使用费用。（3）信息咨询费。（4）账户暂存的高额利息。

各平台属性特点总结如下：（1）MouldLao众创空间。平台组建者为众多需求者，平台属性为线上线下结合线下为主，需求方为众多企业个体，供给方则是由需求方共同合资建立按使用量计费的单一主体，由唯一供给方提供生产制造服务，不存在平台匹配问题;（2）易制造。平台组建者为第三方，平台属性为线上，需求方和供给方由众多个体组成，双方把供求信息于平台，平台汇总并分类信息为双方提供合作方，由供需双方根据自身需要在平台中自行匹配;（3）沈阳机床：平台组建者为单一供给者或需求者，平台属性为线上线下结合线下为主，需求者或供给者中有一方为单一企业，其通常在行业内处于领导甚至垄断地位，另一方则数量众多规模较小，由唯一核心方直接与另方实现供需匹配，不存在平台匹配问题;（4）“1688”淘工厂：平台组建者为第三方，平台属性为线上，需求方和供给方由众多个体组成，供给方将产能以商品形式于平台，需求方按需要购买，由需求方根据自身需要选择供给方，平台不进行匹配但挂名推荐。

篇3

与“中国制造”类似，“德国制造”曾经是廉价产品的标签，但经历100多年的变迁，德国制造成为一种风靡全球的完美品质的象征。在行业内处于领先位置，或拥有数一数二的市场份额，或具有一马当先的技术优势；在公众视野内相对低调，年收入在50亿欧元以上——具备上述特征的企业被赫尔曼?西蒙（Hermann Simon）教授称之为“隐形冠军”。《德国制造：一个国家品牌如何跑赢时间》的作者认为，这些“隐形冠军们大多从事制造业且极为专注自己的细分领域，在创新和研发上不遗余力，拥有出色的产品和服务，并且在全球化的进程中释放出巨大的竞争力。”所以，“中国制造”不应急于炒“概念”，而应静下心来把德国企业最传统的精华学会。西蒙教授认为，中小企业要想做大，就必须专注，即在产品和业务上选择“做深”，而不是“做广”。简言之，对德国工业4.0的经验要本着“学标杆、找差距、谋发展”的战略思维去粗取精、去伪存真，然后仔细分析我国各行业、企业现状，进而提出具体的改进方向和措施。

本书是一部“朝圣”之旅，将以“德国制造”的真实案例及细节分析为中国制造和我们众多高端读者发掘深层次的启示。

全书将分为宏观与微观两大层面，依次从“探寻——解读——思考”三大维度展示和分析德国制造的成功历程，内容涵盖德国百年制造业的产业制度、文化环境、创新机制以及背后的教育、养老等与德国百年制造密不可分的一系列鲜为人知的影响因素。

大量丰富翔实的案例分析

篇4

二、数据驱动的高校教育管理智能平台架构

在海量教育数据亟待有效利用的驱动下，为提高高校管理效益，将商业智能技术应用到高校教育管理中，对高校产生的大量数据用数据挖掘等商业智能技术进行分析研究与处理，可以帮助高校决策者做出对学校发展更为有利的科学决策。其关键是建立综合层面上的、能反映高校整体教育教学管理的信息集成系统平台(下文简称高校BI系统平台)。高校BI系统平台体系架构由数据源、数据存储与管理层、数据分析层和用户接口层组成，如图1所示。

(一)数据源

数据源是整个系统的基础，包括高校各类业务管理信息系统的内部数据和其他外部数据。内部数据包括存放于操作型数据库中的各种业务数据和办公自动化系统包含的各类文档数据，如学校财务处、人事处、教务处、科研处、设备处等部门数据库中业务数据;外部信息包括各类教育信息、外部统计和调研数据及文档等。

(二)数据存储与管理

数据存储与管理层是整个系统的核心，包括ETL管理工具、公共数据集、元数据、数据仓库和数据集市。高校BI系统平台建设采用数据驱动设计方法，从学校原有的各个部门的业务处理系统和外部数据源中经过ETL提取数据，并根据常见的分析和统计主题，建设校级数据仓库以及人才培养、师资队伍、科学研究、办学资源、交流合作等主题的数据集市。

(三)数据查询与分析

高校决策者常常希望从不同的角度审视教育数据，比如从时间、区域、学科、教学或科研成果、课程建设、学生层次、交流合作、办学资源等维度全面了解学校的教育质量和状态。高校BI系统平台的数据分析层利用商业智能技术为高校管理主要提供固定报表、即席查询、统计分析、多维分析、预警功能、预测分析、数据挖掘建模分析及优化分析等，根据学校现有学生、教师、资源、科研和人才培养等状况，有助于高校决策者全面地对学校资源配置进行调控、对学校整体办学信息的内部结构进行调整等，做出对学校发展更为有利的科学决策。

(四)用户接口

用户接口层根据高校用户访问需求和角色访问授权机制，提供强大的多用户数据查询操作，并以仪表盘或表格、直方图、饼图等直观方式将查询结果或决策信息呈现给用户。

三、应用案例

下面以高校BI系统平台中的调研数据为商业智能技术应用案例，利用回归方法对大学生学习成果进行数据挖掘分析。

(一)数据来源

案例分析的数据来源于高校BI系统平台中“中山大学学生学习状况调查”项目于2012在中山大学全校范围内开展的在线调研数据。［13］调查覆盖全校36个学院(系)，调查总体约为3．3万名本科生。让学生在无压力的情况下答题，共回收问卷7051份，回收率约为21．2%，与国际上通用的问卷回收率相当。案例分析聚焦于本科样本，全部回收的问卷根据答题时长、问卷质量标准等原则，筛选出有效问卷数据6673份，有效率为94．6%。本研究从学生学习经历角度，在“生源－学习－成果”的逻辑框架中，考察分析学校因素和学生因素对于学生学习成果的影响机制。调查把学生学习经历和成果分解为生源情况、学校学习资源供给、学生与学校的融合、学生学习投入、学生成果、学校成果6大维度，各维度下题目的内部一致性均达到0．9以上，具有较高的信度。

(二)数据分析

逐步回归提供了一种识别与学生学习成果相关的具体经历的方法，对于学生学习状况调查中的227项进行相似项合并，用向前和向后逐步回归确定与学习成果相关的项目，对残差图和诊断法的彻底审查，最后确定17个独立变量出现在多元回归模型中(如表2所示)，其中，相关系数R为0．994，校正判定系数R2为0．988，因变量变化中有98．8%左右的信息可以由预测变量解释，说明模型的拟合优度较好;Durbin－Watson为1．937，接近最佳理想值，如表1所示。表2显示的是回归系数的相关统计量，可以看出，这17个独立变量的显著性概率Sig．都小于0．05，说明其系数显著不为0，这17个变量均与学生学习成果显著相关。分析表2中的数据可以看出，学生学习经历中的学校学习资源提供、学生学习投入和校园文化及学校成果等四大维度的17个变量均为影响学生学习成果的重要预测变量，包括课程作业评价、专业学习经历评价、学术规范指导、平等文化、多元能力的培养氛围等学校因素变量，以及朋辈交流情况、自主学习情况、活动参与情况、课外阅读情况、论文写作情况、讨论关注的内容情况、师生交流、课业活动及个人闲暇活动时间分配等学生因素变量。同时，在校经历满意度、综合满意度和能力培养满意度等融合学校因素和学生因素的学校成果也对学生学习成果具有一定的影响。通过标准系数可以看出，朋辈交流情况、自主学习情况和讨论关注的内容情况分别是第一、第二和第三重要的预测变量，而性别、年级、所在校区等人口学变量并未出现在该回归分析模型中，对学生学习成果的影响不显著。进一步分析朋辈交流情况和自主学习情况调查指标应答概况，如表3所示，“有时”、“时常”或“频繁”进行朋辈交流的比例为63．7%～97．7%，自主学习的比例为52．5%～92．9%，朋辈交流和自主学习的平均比例相当高(81．8%)。“有时”、“时常”或“频繁”地进行朋辈交流方面的主要比例情况为:“与家庭背景(社会、经济的)不同的同学交流”为97．7%、“与兴趣不同的同学交流”为95．6%、“在与同学的谈话中得到启发，改变自己的想法”为94．4%、“与世界观、价值观不同的同学交流”为93%、“与不同专业的同学交流”为92．6%、“同学与你谈话后，表示受到了你的启发”为90．8%。“有时”、“时常”或“频繁”地进行自主学习的主要比例情况为:“利用图书馆、网络等资源丰富自己的学识”为92．9%、“根据课程安排，做课堂展示”为91．3%、“努力掌握对自己而言较难的课程内容”为91．3%、“随着学习经历的丰富不断整合、梳理自己的知识系统”为88．4%，“因课程设置和教师的要求具有挑战性而更加努力地学习”为85．9%。上述情形符合VincentTinto在研究大学生退学问题时提出的理论模型:学生取得较好的学习成果，依赖于他们在学习经历中能否将自身的经验和目标与学校系统内部的学术系统和社交系统相融合。［10］学术系统代表学生个人的课业表现、智力发展、学业成就等综合表现，如表2中自主学习情况、活动参与情况、课外阅读情况、论文写作情况、讨论关注的内容情况及课业活动等属于学术系统的范畴。社交系统代表学生在校内的同伴关系、师生关系、社交行为等综合表现，如朋辈交流情况、师生交流及个人闲暇活动时间分配等属于社交系统的范畴。学生在其学习经历中，有效地利用学习资源和校园文化氛围、将学术系统和社交系统进行整合，可以从学业和人际关系上自我提升，从而提高学习成果。

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法国著名的思想家、文学家、哲学家伏尔泰曾经说过：“人生来就要不断地行动，就像火总向上腾，石头总是下落。对人来说，如果没有行动，也就等于他并不存在。”对于这些新兴产业的发展而言，政府的作用举足轻重。可是，除了政策、规划以外，政府还能给企业带来哪些更直接有效的支持呢？

在国内一些后知后觉地区的工作还停留在研究这些概念所代表的深刻内涵时，广东佛山却早已开始脚踏实地、有条不紊地推进各项政策的落地，并采取“走出去”、“请进来”等多种举措，帮助企业搭建桥梁、发现商机。

今年6 月中旬，佛山市顺德中德工业服务区组织了国内50 多家企业的代表，赴德国和法国进行商务考察，这些出访企业的年销售收入总和几乎等于顺德经济总量的一半。中德工业区在出访前进行了细致的准备工作，收到企业对欧洲企业合作需求82项，欧洲对中国企业合作项目需求36 项。结合它们常年对德合作的资源积累，此次商务考察取得了良好效果，最终有超过九成的企业初步与德国企业达成合作意向。6 月23 日，国际项目路演大会又在佛山市新启用的中欧中心举行，来自多个国家的近百个项目正式对外公布了合作需求，所涉及行业包括汽车、机器人、IT、环保等领域。此活动吸引了300 多家本地中小企业和50 多家风投机构现场涉猎合作商机。9 月，佛山又将举办“中国制造2025 对话德国工业4.0 大会”，以及涵盖智能装备、机器人、“互联网+”等多个领域的博览会。推进合作、拓展商机，已经成为当地政府的常态性工作。