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《智能制造工程管理》第五章：数字化网络化智能化技术智能制造工程管理

一二三引言制造工程管理的智能感知技术制造工程管理的云边协同技术四制造工程管理的网络安全技术五制造工程管理的数据分析技术

一二三引言制造工程管理的智能感知技术制造工程管理的云边协同技术四制造工程管理的网络安全技术五制造工程管理的数据分析技术

一、引言研究背景随着云计算、大数据、物联网、5G通讯、人工智能等技术的迅猛发展，制造工程管理领域也迎来了新一轮的科技革命。这一革命不仅带来了技术层面的创新，还催生了管理模式、组织架构、生产流程等方面的深刻变革。在这场变革中，数字化、网络化和智能化成为了最为突出的特征，并且这三者相互融合、相辅相成，共同推动着制造工程管理的深刻变革。3数字化网络化智能化

一、引言数字化技术是指企业或组织将其研发、生产和运维全过程中的内部资源和业务流程转化为数字编码形式，以便进行数字化储存、传输、加工、处理和应用的技术。网络化技术是指将研发、生成和运维全过程生命周期中的人、机、物进行互通互联的技术，从而实现跨企业（组织）的资源共享和协同制造。智能化技术在数字化和网络化技术上的应用，通过大数据分析、人工智能和机器学习等前沿技术，为企业内外部生产要素和生产活动赋能，支持研发、制造和运维全过程生命周期的科学精准化管理。4数字化技术信息标准化与结构化高效的数据处理与传输精准与可追溯性网络化技术智能化技术资源互联互通协同制造与优化实时性与动态调整基于数据的智能决策自主学习与优化预测与预防能力概念

5本章以数字化技术、网络化技术和智能化技术为主线，重点介绍了智能制造工程管理中的智能感知技术、云边协同技术、网络安全技术以及智能数据分析技术。作为数字化技术的核心技术，智能感知技术能够时刻地感知内部资源和业务流程的状态，实现动态跟踪与分析。而网络化技术通过人、机、物的互通互联，实现云端和边缘设备之间的高效协同。网络安全技术是确保制造工程管理网络化成功的关键因素，能够减少潜在的安全威胁，保障企业的数字资产和生产运营效率。在数字化和网络化的基础上，智能化技术通过人工智能、机器学习、大数据分析等技术，采用针对不同类型传感器数据的智能数据分析方法，实现企业生产要素和业务流程的科学精准化管理。一、引言章节概要智能感知技术云边协同技术数据分析技术数字化网络安全技术网络化智能化

一三引言制造工程管理的云边协同技术四制造工程管理的网络安全技术五制造工程管理的数据分析技术二制造工程管理的智能感知技术

二、制造工程管理的智能感知技术智能感知技术作为数字化技术中的核心，将现实制造工程管理全生命周期中的温度、湿度、压力等全场景中的即时状态，通过各种传感器硬件设备进行直接感知或通过软传感技术进行间接感知，从而将制造工程管理的研发、生产和运维过程从物理空间映射到同构的数字空间，方便管理者基于数字空间洞悉实际物理空间中研发、生产和运维过程的状态。智能感知技术为数据存储、传输、处理等数字化任务提供了基础。研究背景感知层（数据采集与转换）：通过传感器硬件和软传感技术，实时采集和转化物理空间中的各类环境或设备状态数据（如温度、湿度、压力等），将物理信息转换为数字信号或标准化数据，作为后续分析的基础。数据存储与管理：采集到的数字化数据被存储在数据库中，进行系统化管理，确保数据的可追溯性和可查询性，为后续的数据处理和分析提供支持。数据传输与处理：通过网络将数据传输至云平台或数据处理中心，进行数据的进一步分析、处理和整合，确保信息流畅、高效地支持各类决策和操作。数字空间映射与分析：将物理空间中的实时数据映射到数字空间，通过数字化建模和数据分析，精准模拟和掌握实际研发、生产和运维过程的动态状态。基于分析的管理决策与优化：根据数字空间中的分析结果，管理者可以洞察物理空间中的运营状态，从而做出科学的决策，优化生产流程，提高生产效率、质量和安全性。智能感知技术在制造工程管理中的应用与优化

二、制造工程管理的智能感知技术基于传感器硬件设备的直接感知技术和基于软传感器的间接感知技术是智能制造管理中的两类关键感知技术。通过高精度、实时性强的物理传感器进行直接测量。基于传感器硬件设备的直接感知技术基于软传感器的间接感知技术适用于需要高精度和实时数据的场景。但面临多源传感器融合和配置优化的挑战。通过数学模型和智能算法推断无法直接测量的关键参数，具有成本低、灵活性高的优势。适用于需要间接测量和优化成本的场景。但面临低信噪比、标签稀疏、异构数据融合和性能成本权衡的挑战。研究背景

二、制造工程管理的智能感知技术基于传感器硬件设备的直接感知技术是指利用各种物理传感器设备直接测量特定对象的具体状态，其中的核心技术是传感器硬件设备的制造技术。基于传感器硬件设备的感知技术的优点在于：1）传感器硬件设备的感知精度高，能够提供高精度的测量结