1.現状現在、グローバルなデジタル波はアセンダントにあり、新世代のインテリジェントテクノロジーと製造業の深い統合は、製造業の開発モデルを大きく変化させています。インテリジェントな製造業の開発は、競争上の利点を再構築し、産業特性を形成し、開発概念を変革するためのグローバル製造業の鍵となり、中国の製造業が高品質の開発を達成するための重要な変革戦略でもあります。第20回国民会議の報告書は、製造業のハイエンド、インテリジェント、グリーン開発を促進することを提案しました。デジタルテクノロジーでサポートされている産業用インターネットは、データなどの生産要因の効率的な流れを促進し、企業が製品の革新、ビジネスモデルの革新、技術革新を実施するためのより多くのサポートを提供します。経済的および社会的デジタル変革の一般的な傾向に沿って、従来の産業における企業の科学的かつ効率的なデジタル変革を促進することは、ビジネスエンティティの活力を刺激し、新しい競争上の利点を形成し、高品質の開発を達成するために重要です。製造業の支部として、近年、ファスナー企業はインテリジェントな製造の開発を加速しており、候補に登録されているインテリジェント製造デモの数には20近くあります。人工知能、5G、産業インターネット、モノのインターネット、ブロックチェーン、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、製造などの新世代情報技術の統合開発を加速します。サプライチェーンネットワーク、スマートワークショップ、スマートファクトリー。インテリジェントな生産計画と生産プロセスの調整を探索します。さまざまな業界での「機械交換」の建設と、インテリジェントな製造モデル工場（ワークショップ）のデモンストレーションプロジェクトをサポートします。インテリジェントな変換を通じてファスナーエンタープライズエンタープライズマシンの交換、生産ラインの変更、製品の交換、生産効率を平均で約20％増加させ、製品のアップグレード研究開発サイクルは平均で約31％増加し、製品の欠陥率は約20％減少しました平均して。インテリジェントな機器テクノロジーを開発および変換し、特殊なインテリジェント機器を開発します。複合CNC機械工具、産業用ロボット、統合アプリケーション、インテリジェントな特別な機器、および多くの高度な適用製品の開発のその他の側面では、輸入製品の交換の実現を促進します。インテリジェントな製造業は、製造力の建設を促進する主な方向として、政府、産業、大学、研究のすべての分野で高く評価されており、高度なコンセンサスを形成し、実装の実装を積極的に促進しました。あらゆるレベルの政府は、一連のインテリジェントな製造開発計画、インテリジェントな製造工学の実装ガイドライン、行動計画、および特別な行動を発行し、実りある結果を達成した多くのスマートマニュファクチャリング関連のパイロットデモンストレーションプロジェクトを開始しました。ファスナー企業は、インテリジェントな製造の主な方向性を確立し、実装の促進において顕著な結果を達成しましたが、インテリジェントな製造の開発を深刻に制限する多くの顕著な問題がまだあります。技術レベルには多くのボトルネックがあり、インテリジェントな製造業の才能は非常に短く、エンタープライズ財団は弱く、非常に異なり、地域開発は非常に不均衡であり、インテリジェント製造の実装の主要な体があり、企業の大部分は強い需要がありますインテリジェントなアップグレードですが、多くのパズルと問題があります。 GAF2023 Global Screw Jun Technology Conference and Expoは、トレンドとともに「ハイエンドファスナーインテリジェント製造およびスマートファクトリー、コスト削減および効率性会議」をテーマ別の議論を行うために設定しました。ただし、主要なファスナー企業は一般に、メインエリアでデジタルおよびネットワークの変換を完了し、デジタルツールと情報ソフトウェアを導入し、デジタル工場を構築し、データは徐々に企業の重要な生産要因になりました。 2.困難現在、インテリジェントな製造データ分析は、産業ビッグデータクラッターの問題を解決するためのツールと方法がないため、主に情報システムで特定のタイプのデータを使用することであり、さまざまな生産リンクによって生成されたデータは異なります。特性、それでは、インテリジェントな製造データの問題の一般的なデータの問題と特性を解決する方法は？これらのデータを効果的に使用して、インテリジェントな製造業者の人間マシンコラボレーションシナリオを実現する方法は？これは、データサイエンスと機械工学の間の相互研究の重要な方向です。
（1）ファスナーエンタープライズコンプレックス不均一なビッグデータ処理と標準化センサーと5Gネットワークの普及と適用により、エンタープライズ生産データ、運用データ、機器データ、品質データ、材料、エネルギー消費データがオンラインで収集されており、産業データは大規模な爆発的な成長を示しています。ただし、既存のテクノロジーのモデリングとパフォーマンス機能が限られているため、複雑で異種のデータの処理と識別の精度は、産業データの価値創造を実現できません。データマイニングと機械学習方法を導入し、普遍的な標準化されたモデルと統一データ標準を確立することにより、産業データの特性をよりよく特定でき、大規模で散在した大規模な産業データの問題を解決できます。
（2）データフローのプロセス全体のインテリジェントスケジューリング生産ライン内のデジタル機器の継続的な増加により、異なる機器によって生成されるデータの整然としたフローは、データフローの製造プロセス全体を構成し、データフローと生産プロセスの統合を通じて、エンタープライズスケジューリングは大きな変化を遂げました。企業の生産プロセスに関与する計画とスケジューリング、材料バランス、予測メンテナンス、その他の次元の関連データ情報に関する詳細なインテリジェントなデータ収集とマイニングを実行し、さまざまなビジネスシナリオの下でインテリジェントスケジューリングアルゴリズムモデリングを実行します。生産計画とスケジューリングプロセスに関与するジャストインタイムの生産とハイブリッド生産。さまざまな角度からの企業のさまざまな生産ビジネスインジケーターをより適切に分析し、ルール、早期警告の異常、緊急対応能力を改善し、最終的に生産活動を監視し、生産効率を提供し、企業の生産バランスをサポートする目的を達成することができます。
（3）インテリジェント製造の人間のコンピューターの相互作用と統合ファスナー企業におけるインテリジェントターミナルの3次元処理能力が急速に発展し、低コストのセンシングとディスプレイコンポーネントの出現により、仮想世界と物理世界はインテリジェントターミナルを通じて接続できます。ただし、産業分野におけるビッグデータの特性により、ヒューマンコンピューターの相互作用シナリオの収集と識別の精度は低く、ヒューマンコンピューターの相互作用の効率と相互作用の程度は、ファスナーエンタープライズシナリオのニーズを満たすことができません。製造業のすべての側面は互いに独立しており、協力は弱いため、インテリジェントな機器の多様性が低下します。データフローによって駆動されるヒューマンマシン相互作用シナリオの確立を通じて、仮想情報技術と実際の経済は、生産と製造の全体およびさまざまな分野で包括的、深く、そして知的に結びついています。データ情報のリアルタイムの更新と正確な制御を通じて、統合された最適化モデリングの設計、プロセス、製造、管理、およびロジスティクスの研究を実行できます。製造の実行とプロセス制御の精度を改善し、ヒューマンコンピューターの相互作用と統合の一般的な問題を解決できます。この目的のために、データDAA、データ送信、認識相互作用、およびファスナー企業のその他のリソースと組み合わせて、R＆Dの設計、生産と製造、産業アセンブリ、産業検査、リモートの運用とメンテナンスの5つの側面から、国家認識を確立します。 、バーチャルリアリティプレゼンテーション、マンマシンコラボレーション、エンタープライズビジネス管理の正確な実行、および視覚的なプレゼンテーション方法でのデータ、認識分析、意思決定の自動フローを実現します。産業データの仮想および実際の統合シナリオの実現、生産プロセスを継続的に推進、改善、強化し、複雑な生産システムの不確実性を減らし、生産のさまざまな次元のビジネス管理レベルのスパイラル上昇を促進するプロセスは、デジタル経済の発展をサポートするためにインテリジェントな製造の実現を加速するために実際的に重要です。
