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表2-1 SPM的技术转变
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（2）路线图
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路线图共包括5条最终会聚为智能流程制造的实现路线（见图2-8），分别是：“从数据到知识”，关注采集与解释数据；“从知识到运行模型”，确定工厂运行时需要什么模型和仿真；“从运行模型到企业应用的关键工厂资产”，将这些模型和仿真集成为综合的工厂运行，向弹性的、积极主动的工厂运行迈出重要步伐；“从企业应用到全球应用的关键工厂资产”，关注全局思考与决策；“从人员、知识和模型到组合的关键绩效指标（KPI）”，关注员工培训和转变。
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4.“智能制造企业（联盟）”行动计划
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在SMLC 2011年6月发布的《实施21世纪的智能制造》报告中详细列出了“智能制造企业（联盟）行动计划”的愿景、2020年的目标和成果、绩效衡量准则，以及行动计划。行动计划包括4类：面向智能制造的工业界建模与仿真平台；经济可承受的工业数据收集与管理系统；企业范围集成（商务系统、制造工厂和供应商）；智能制造中的教育与培训。
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图2-8 智能流程制造的5条实现路线
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（1）愿景与目标
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理想的“智能制造企业（联盟）”应该包含制造的方方面面（从工厂运行到供应链），并且能够全生命周期地虚拟跟踪资本资产、工艺和资源，最终得到的将是柔性、敏捷和创新的制造环境，绩效和效率都是最优化的，业务和制造都是高效协同运行的。“智能制造企业（联盟）”的概念如图2-9所示。
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（2）行动计划
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行动计划1：面向智能制造的工业界建模与仿真平台。智能制造的大规模使用需要模型和计算平台向众多用户开放，并在提供轻松访问的同时保护知识产权。计算工具也需要拥有先进功能以支持在工厂环境中进行更复杂的分析和决策，并且在制造企业中与商务系统集成，这些功能包括所有关键绩效指标以及企业范围数据的集成，涉及原材料、设备、设施、产品和后勤。人员因素也必须在决策工具和自动系统中加入，把人类行为、行动与机器知识进行集成。
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图2-9 “智能制造企业（联盟）”的概念
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行动计划2：经济可承受的工业数据收集与管理系统。支持企业范围的智能制造系统需要大量数据，这些数据需要使用高效、标准化的方法收集、存储、分析和传送，高效且经济地管理、使用数据对智能制造是一个重大挑战。想解决当前数据系统的局限，则需要开发相容的数据方法以及新的收集体系结构，这一体系结构使用综合传感器网络并使数据传输简化。数据系统需要是不同平台与用户共用的且可在其间相互交换。
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行动计划3：企业范围集成（商务系统、制造工厂和供应商）。制造企业（联盟）比制造工艺和产品更大，包括横跨制造工厂、企业、工业界的众多业务和管理职能。供应链中制造运行与业务职能的集成是未来智能制造企业（联盟）的一个中心优势。成功地集成业务规划和制造决策将极大增加各种资源使用中的生产率、效率。无损知识产权的跨供应链集成将为改进供应商绩效开辟新方法，并且能让供应商占领新的或邻近的市场。
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行动计划4：智能制造中的教育与培训。为持续发展智能制造的技术及其他方面，并且使工厂有效采用、广泛使用智能制造，需要打造一支熟练的劳动力大军。这其中的关键在于向大学和学院课程中加入智能制造概念的讲解，在高等教育课程中介绍这些概念将确保工程师和科学家骨干在所需学科中得到培养。对于培训操作员使用新工具、确保将人员因素持续纳入计算和自动化工厂系统来说，工厂或工业培训项目也是需要的。能够在工厂运行中看到决策的影响，并且经过学习的操作员会成为高效的资产。
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智慧工厂：中国制造业探索实践 [:1704011771]
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智慧工厂：中国制造业探索实践 2.3.5 美国国防部“下一代制造技术”计划
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美国国防部对智能制造领域的关注比较早，而且由于美国航空航天企业对模型的理解和运用始终走在工业界的前列，它们对于“智能”的理解也会更加深入。“模型”对于智能制造来说是基础、前提，企业运行和制造操作中产生、交换的所有数据最终都需要以模型的形式来仿真、分析。也就是说，只有企业中的所有对象和过程都可以用模型来表达和解析，虚拟（数字）世界和现实（工业）世界的融合才能真正实现，为此我们要先打通这条“数字线”。
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1.计划概述
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美国国防部2005年启动的“下一代制造技术”（NGMTI）计划是一个旨在促进突破性制造技术开发的政府与工业界合作计划，这些技术可以用于加强国防工业基础并提升美国制造商的全球竞争力。该计划围绕6个领域开展，包括基于模型的企业（MBE），新兴工艺技术，安全、放心、可靠和可持续的制造过程，推进与动力，任务电子与光子器件，医学矫正与弥补。
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