我国正在大力推动传统制造业向智能化转型。以下关于智能制造的叙述中，错误的是()。<b..

制造业信息系统是利用信息技术帮助企业在设计、生产和管理等方面实现信息化的各类业务应用系统，如设计信息化中的计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）、计算机辅助制造（Computer Aided Manufacturing，CAM）、计算机辅助工艺过程设计（Computer Aided Process Planning，CAPP）、产品数据管理（Product Data Management，PDM）等，生产信息化中的制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）、工作流系统（Workflow System）等，管理信息化中的企业资源规划（Enterprise Resource Planning，ERP）、客户关系管理（CustomerRelationship Management，CRM）、供应链管理（Supply Chain Management，SCM）等，以共同提升企业运营效率。

（1）集成运维需求强烈。制造业信息化涉及技术设计、生产制造与管理三个方面，但并非同步进行，造成了信息孤岛这一离散式的IT结构，加之业务的多元化、企业组织的集团化发展，以内部信息系统的集成、上下游供应链之间的协同为主的IT运维变得最为迫切。

（2）运维管理亟待重视。相对于金融和电信行业而言，该行业的信息化水平一般，加之制造业中的IT部门相对生产、营销、财务等部门似乎略显非主流，因此，制造企业大多对运维不够重视，对运维部门的建设和运维人员的培养做不到优先重视，运维工作及运维的管理工作长期处于较低的水平，相关部门和人仍缺乏进取和学习精神，只求维持现状，当有新技术应用后，出现了各种各样的技术的和非技术的问题，致使整个企业难以招架，应用效果差强人意。

（3）安全运维不可忽视。制造业网络呈现分散、多级、多节点的部署特点，应用人员素质水平参差不齐，内网畅通、技术资料保密和知识产权保护为主的安全运维尤为重要。

综上可以看出，这些行业都迫切需要流程化、规范化的运维体系来提升IT的管理效率，确保组织内信息系统安全、稳定、可靠地运行，进而提升组织的效率和效益。但由于行业自身和主营业务的不同，甚至同一行业中应用间的差异，都会对信息系统运维提出不同的精度要求，如可用级别、可靠程度、业务中断的容忍时间、负载强度、响应时间等，选择相应的运维方式、运维策略和运维流程等。

智能化

这是物流自动化、信息化的一种高层次应用，物流作业过程大量的运筹和决策，如库存水平的确定、运输（搬运）路径的选择、自动导向车的运行轨迹和作业控制、自动分拣机的运行、物流配送中心经营管理的决策支持等问题都需要借助于大量的知识才能解决。在物流自动化的进程中，物流智能化是不可回避的技术难题。

智能制造

随着“智能制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段。

大数据在智能制造领域的主要应用方向有：

.通过产品全生命周期数据的采集，工业大数据建模和数字仿真技术优化设计模型，及早发现设计缺陷，减少试制实验次数，降低研发成本、提升设计效率，缩短了产品研发周期。

.对综合制造过程中设备、效率、成本、耗能等数据展开建模分析，实现了运行过程的状态监测与优化工艺参数推荐。

.通过生产工艺过程参数、设备运行状态参数与产品质量性能、生产线排产负荷、耗能等数据进行关联性深度挖掘，形成数据闭环，可得出工艺参数的最优区间、车间排产计划的最优方案、厂房能效优化的最佳调控手段等。

.基于大数据构建的产品故障预测系统，能帮助用户实时掌握产品状态，在产品出现异常前展开预测性维修。

.基于工业生产大数据的互联工厂柔性化生产能力，保障了个性化设计订单低成本高效率的制造。

.结合物流大数据分析优化的物流配送系统，可充分保障个性化定制产品在最短时间内按承诺交付至用户。

例如中国某发动机公司通过实施以设备联网通信和数据采集为基础、以PLM技术为支撑、以数字化工单管控为核心的智能制造系统，实现了车间各类数控设备的联网、通信和设备状态数据采集，实现了技术文件的数字化下发，以及生产进度、质量等信息的实时反馈，将车间单元设备柔性制造能力快速提升为网络化柔性制造能力，提高了企业精益生产和智能制造能力。

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