电子信息技术在智能制造领域的应用与未来发展路径

摘要：智能制造是制造业发展的一个新方向，它以电子信息技术为基础，以创新突破为契机，引发了生产方式、产业结构的深刻变革。随着信息技术和制造技术的深度融合，智能制造不仅要求生产设备具有较高的自动化和智能化水平，而且要求对生产过程进行实时、准确的数据采集和分析，从而达到对整个生产过程的最优管理。这一趋势对传统制造业产生了巨大的冲击，推动了全球产业数字化转型。在这种情况下，如何有效地利用电子信息技术来提高智能制造的水平就成了未来制造业发展面临的一个重要课题。

关键词：电子信息技术；智能制造；自动化

引言

随着科技的飞速发展，我们正处在一个信息化、智能化的新时代。在这个时代背景下，制造业作为国民经济的支柱产业，其转型升级显得尤为重要。智能制造作为制造业发展的新方向，不仅代表着技术的革新，更是生产方式和产业结构的深刻变革。电子信息技术作为智能制造的重要支撑，其在制造领域的应用日益广泛，正逐步改变着传统制造业的面貌。

1在智能制造中电子信息技术的应用

1.1大数据技术提升生产决策的精准性

大数据的采集、存储与分析是制造企业生产决策的重要手段。运用数据挖掘与分析技术，可对生产历史数据，设备状况，原料供应，产品质量等进行深入分析。这些信息可以帮助管理人员及时发现生产过程中存在的瓶颈和问题，从而优化生产计划。大数据的应用可以提高生产效率，降低不必要的资源消耗，从而提高生产效率。

1.2物联网技术与智能制造的结合

物联网是一种新型的智能制造系统，它通过将设备、传感器与互联网相连接，实现对生产数据的实时采集与传输。该技术可以对生产过程中的设备进行全面地监测和管理，保证生产过程中各个环节都能高效率地运行。利用物联网技术，可以实现生产线自动调度，优化设备维护，提高设备利用率。同时，物联网技术还能更好地实现信息流和物流的协同，实现生产过程各个环节的数据共享和同步，实现生产过程的智能化管理。随着物联网技术的发展与应用，智能制造可以更准确地预测、调整生产过程，降低生产不确定性，降低资源浪费。

1.3人工智能与自动化控制的协同作用

将人工智能技术与自动控制系统相结合，使智能制造既具有较高的适应性，又能在复杂环境下进行智能决策与自寻优。人工智能技术利用算法对生产过程的海量数据进行分析，可以预测产品质量波动，优化工艺参数，实时调整生产线。自动控制系统通过传感器、执行器把人工智能发出的指令转换成实际操作，从而达到自动生产的目的。二者的协同作用使生产线能更好地适应复杂的生产任务，在提高生产效率的同时保证产品质量的一致性。

2电子信息技术推动智能制造发展的挑战

2.1数据安全与隐私保护的隐患

智能制造环境下海量敏感数据的实时采集、存储与传输，对数据的安全性与隐私保护提出了严峻挑战。如果生产过程中涉及的设备、生产工艺、商业秘密等，一旦被不法分子获取，将会给企业带来巨大的经济损失和品牌声誉危机。随着物联网、大数据等技术的广泛应用，海量数据在不同终端、不同平台间流动，极大地增加了数据泄漏、篡改、丢失等风险。在智能制造系统中，除了生产数据外，还包含了员工、顾客等个人隐私信息，因此对智能制造系统的保护提出了更高的要求。在智能制造领域，如何构建完备的安全保护机制，保证数据采集、存储、传输等环节不受非法访问与滥用，是智能制造领域亟须解决的关键问题。

2.2技术整合与兼容性问题

智能制造的复杂性要求各种信息技术与制造技术的深度融合。不同技术间的兼容问题往往阻碍了它的广泛应用。随着物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，不同平台、设备与系统间的数据传输与交互存在着技术标准不统一、协议各异、接口间不兼容等问题。这不仅增加了系统的部署与维护难度，也会引起信息断层与错误，影响生产过程的效率与精度。如何实现各类技术与装备的无缝对接，构建高效稳定的技术生态，是实现智能制造规模化进程中亟待解决的关键问题。

2.3人才缺口与技术创新的瓶颈

高科技人才是智能制造得以广泛应用的重要支撑。目前，我国制造业缺乏电子信息、人工智能、自动控制等方面的人才。随着科技的飞速发展，企业对高技能人才的需求越来越大，很多先进技术很难应用到实际生产中去。同时，科技创新也面临着人才短缺的瓶颈，特别是在机器学习、智能算法、工业互联网等前沿领域，高端技术人才匮乏。技术研发与应用人才匮乏是制约智能制造技术创新速度的瓶颈，也是我国制造业转型升级的瓶颈。如何培养具有交叉学科知识和实践经验的专业人才是推动智能制造发展的一个重要问题。

3电子信息技术在智能制造中未来发展

3.1新兴技术推动智能制造持续创新

新兴技术的不断涌现，为智能制造注入了源源不断的创新动能。随着人工智能，区块链，5 G通信，云计算等新兴技术的出现，为制造业的发展带来了更高的效率和智能化。人工智能、机器学习等技术的应用使得生产过程自动化程度大大提高，使得设备具有自学习能力，能够适应不同生产环境的能力。5 G为智能制造提供了超高速、低时延的通信支撑，推动了设备与系统之间的实时数据传输和协同工作。区块链技术能够保证生产数据的安全、透明、可追踪性。新兴技术的全面运用，使智能制造不断向更高层次和更广的方向发展，不断释放出巨大的创新潜能。

3.2跨领域融合促进智能制造深度发展

跨域融合是推动智能制造向纵深发展的重要动力。随着人工智能、物联网、大数据、自动化等技术的发展，各个领域之间的技术界限越来越模糊，跨领域融合逐渐成为提升智能制造核心竞争力的关键。通过多项技术的深度融合，实现生产流程中的信息流、物流与控制流的有效融合，实现生产流程的智能化、个性化和柔性化。跨域融合不仅可以提升生产装备的智能水平，而且可以优化资源配置，提高供应链的快速响应能力与适应能力。这一融合的推进，将进一步拓展智能制造的应用范围，推动制造业向高端化、智能化和绿色化方向发展。

3.3产业链协同提升智能制造整体效率

产业链协作关系到整个智能制造效率的高低。制造企业间的有效协同可以有效地提高生产资源利用效率，降低各环节之间的“信息孤岛”。智能制造可以打破各个环节之间的壁垒，加强上、下游企业之间的信息共享和交互，实现资源优化配置和快速响应。产业链深度协同不仅可以加快产品从研发到生产的整个流程，而且可以通过实时数据监测与反馈机制实现供应链的柔性与高效。

4结束语

综上所述，智能制造的迅速发展依赖于对电子信息技术的深入应用和创新。随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断融合，制造过程智能化程度不断提高，生产效率不断提高。技术集成，数据安全，人才短缺等问题依然存在。未来，随着各领域技术的不断融合，新兴技术的应用以及产业链的协同发展，智能制造将进一步迈向一个新的高度，为世界制造业带来更多的机遇和变革。只有解决了目前存在的问题，才能实现全面推广和不断创新。

参考文献

[1]李诗英。电子信息工程在智能制造领域的应用与研究[A]第五届创新教育与发展学术会议论文集（二）[C].延安市教育学会，延安市教育学会，2023：8.

[2]季长业.电子信息技术在智能制造中的应用及趋势初探[J].产品可靠性报告，2023，（03）：82-83.

[3]区维韬。浅析“中国制造2025”背景下“电子信息+计算机技术”对于智能制造的影响[J].数字通信世界，2017，（11）：136-137.