生活中，使得生产和生活更加智能便利。

（4）大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。

大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。云计算（Cloud Computing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。两项技术相辅相成，大数据中蕴含众多的信息，只有利用云计算才能快速有效地计算和处理这些海量数据，挖掘利用大数据中的信息，这两项技术的潜在价值无可估量。

2.2 智能工厂的应用

智能工厂的具体建设需要根据企业自身的发展需求而定，应用智能工厂无疑会在生产效率、质量、安全以及成本方面带来益处。传统重型制造业如冶金炼钢等，在过去并没有考虑客户的个性需求，而是生产共性产品，追求产品数量的粗放式发展，导致了高耗能、高污染、产能过剩和低效益等问题，智能工厂的解决方案将有利于解决这些问题。例如炼钢中的全程反馈自动化炼钢技术，即在转炉冶炼过程中，能实时反馈炉内信息，并能依据反馈信息进行动态调整，而传统的副枪矫正模型，并不能实时反馈连续的过程信息。该技术中的全程反馈和根据数据自行规划调整技术则体现了机器自主运行的优势，减省了人工操作。

随着“互联网+”的不断推进，中国工业化和信息化的融合越来越深，在交通运输领域，中国制造2025中指出的“先进轨道交通装备”和到2025年努力实现“智能化中车”的目标，要形成一个从产品、装备、生产、管理到服务的完备体系，即智能制造所包含的生产体系。该体系的形成离不开智能工厂及其所依托的信息和物理技术，可见，在体系尚未成形时大力发展信息技术及其相关的新兴技术，从而促进智能工厂到智能制造的发展，对当今我国的工业生产及制造业由大到强的进展大有裨益。

3 智能工厂发展趋势

3.1 国内外发展现状

当前，我国制造企业正面临巨大的转型压力，由于国内劳动力成本的迅速攀升、行业产能过剩、企业间竞争激烈、客户日益增长的个性化需求等因素，迫使制造企业需要从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。与此同时，物联网、智能機器人、增材制造、机器学习、计算机视觉等新兴技术的快速发展，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。目前，国内实际上达到数字化水平的企业只占少数，也只有极少数的企业达到了智能工厂水平。国际上，美、日、德、法、韩、印等国都在积极建设智能工厂的过程中，目前尚未有完整意义上的智能工厂，一些技术先进的企业，如西门子、艾默生、施耐德等已发展出了一系列较为典型的智能工厂雏形与服务，在国际上具有较大的影响力和较强的竞争力。

如今各国正致力于以技术创新引领产业升级，更加注重资源节约和可持续发展，智能化、数字化已成为全球制造业的发展必然趋势，智能制造的发展也必将成为各国竞争的焦点和工业生产所必备的技术。未来，智能工厂和智能制造的发展必将促进如AI、CPS等先进技术的发展，进而形成智能工厂完备的生产体系。

3.2 未来发展趋势

分散与集中共存、人机共融和虚实结合将成为未来智能工厂生产的主要特征。未来的智能工厂将会比现有的自动化工厂更加的自动化，甚至是智能化和无人化，会将人类从现有繁杂而重复的工作中解放出来，有更多的时间充实提升自己来从事富有创造性的工作，同时智能工厂也会更加的个性化，甚至做到根据每个客户的不同喜好和需求来生产相应的产品，让生活中的各类产品不再是千篇一律，而是更具个人特色与艺术美感，使得人们的生活丰富多彩和具有艺术气息。

4 结语

在日新月异的今天，智能工厂只会是我们迈向数字化、智能化社会的一块基石和台阶。但是伴随着各类智能信息处理技术的不断发展，依托现有技术的智能工厂未来将朝着产品个性化、生产高度自动化与自主化的方向发展，但随着某些技术的跨越式发展或者新兴技术的出现，智能工厂的发展趋势将会发生重大的变化，也必将会令人类的生活更加的便捷高效、丰富精彩和舒适健康，推动社会的发展与繁荣。

参考文献

[1]佚名.工业4.0时代的智慧工厂有多完美？[J].智慧工厂，2018，（05）：24-25.

[2]姚立根，王学文.工程导论 ：Introduction to engineering[M].北京：电子工业出版社，2012.

[3]于艳华，宋美娜.大数据（3）[J].中兴通讯技术，2013，19（03）：57-62.

[4]赵兴芝，臧丽，朱效丽，谭凤华.云计算概念、技术发展与应用[J].电子世界，2017，（03）：193-194.

[5]田陆，胡志刚，徐祖宏.智能工厂设计及智能制造关键技术[C].第十一届中国钢铁年会论文集——S02.炼钢与连铸，2017.

[6]张泉灵，洪艳萍.智能工厂综述[J].自动化仪表，2018，39（08）：1-5.

[7]孙柏林.未来智能装备制造业发展趋势述评[J].自动化仪表，2013，34（1）：1-5.

[8]王天然，库涛，朱云龙，等.智能制造空间[J].信息与控制，2017，46（6）：641-645.