時間：2023-08-01 17:08:04
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關鍵詞：EEDI；主機選型；航速；功率；影響分析
The Influence of New Ship Energy Efficiency Index on Main Engine Selection
TIAN Changwei, ZHAO Cui
(CSSC Guangzhou Longxue Shipbuilding Co., Ltd. Guangzhou 511458)
Abstract: EEDI (Energy Efficiency Design Index) is a criterion to judge CO2 emission of a ship in navigation. This paper analyzes the influence of EEDI on main engine selection according to the interim formula in MEPC.59. Taking 230,000 DWT ore carrier as an example, reducing the design service speed to decrease the installed power of main engine to meet the EEDI requirement proves the validity of this method. Other methods to meet EEDI requirement are also introduced in this paper.
Keywords: EEDI; Main engine selection;Service speed;Power;Influence analysis
1引言
隨著全球環保意識的日益增強，一種適應環境發展的低碳時代已經到來。這種以減少煤炭、石油等高碳能源的消耗、減少溫室氣體排放，從而達到社會發展與生態環境保護雙贏的一種經濟發展形態，勢必沖擊到全球造船業。對中國這個新興造船大國而言，沖擊和影響將是全方位的，船舶溫室氣體的排放越來越引起世界各國的重視。國際貿易的快速發展推動著船舶日益大型化，船舶功率也隨之增大，快速攀升的大型船舶，猶如一座座工廠在大海上航行并排放大量的二氧化碳，人們不得不以立法的手段來限制溫室氣體的排放。 2009年7月，國際海事組織（IMO）通過了一攬子自愿性的技術，制定了《新船能效設計指數（EEDI）計算方法臨時導則》和《能效設計指數自愿驗證臨時導則》，推出了“新造船能效設計指數”作為新造船舶能效衡量標準，盡管該導則仍屬于自愿試用階段，但隨著環保要求的不斷提高，該導則被納入到強制實施的時間也指日可待。EEDI的最終實施，勢必對新造船舶從設計到建造的各個方面產生深遠影響。
EEDI提出看起來只是出現了一個新的術語，但是它已經引起了國內外船舶企業的格外關注。實際上，它給出了關于船舶設計建造新方法一個主流發展方向，鼓勵船廠、船舶設計者和設備制造商采用有效地方法提高船舶能效從而促進造船技術的革新進步。當前，國內外船舶研發、設計、建造單位都將EEDI作為一項課題進行研究，探索如何降低CO2排放。在降低EEDI的一些新技術、新方法出現之前，通過降低航速來適當降低主機安裝功率從而滿足EEDI要求不失為一種直接有效地方法。
2 EEDI淺析
國際海事組織IMO第57屆環境與保護委員會MEPC57會議同意了按照“新造船CO2設計指數”進行審議。在MEPC第58次會議上，同意了將“新造船CO2設計指數”更名為“新造船能效設計指數EEDI”，并且在該次會議上形成了“新造船EEDI計算CO2方法臨時導則草案”。2009年7月的MEPC第59次會議對EEDI導則草案作了進一步的修訂并提出了以下指導公式：
其中：
CF―無量綱轉化系數，基于含碳量的將燃料的消耗量轉化為CO2的排放量。下標ME(i)和AE分別代表主機和輔機。對于重燃油取CF=3.114；
Vref ―航速，Kn；
Capacity―按照不同船型定義：對干貨船、液貨船、集裝箱船等，Capacity為載重噸；對客船為總噸；
nME―主機臺數；
nAE―輔機臺數；
PME(i)―每臺主機額定裝機功率（MCR）減去軸帶發電機后的75%時的功率值；
PPTI(i)―每臺軸帶發電機額定功率的75%除以發電機的加權平均效率；
Peff(i)―由于采用了創新的機械能效技術而減少的主機功率的75%；
PAEeff(i)―系指當船舶在PME(i)狀態下由于采用了創新的電能效技術而減少的輔機功率；
PAE―系指在設計工況下以Vref航速航行時所需求的提供正常最大波浪載荷的輔機功率；
SFC―系指發動機經核定的特定燃油消耗量。下標ME(i)和AE(i)分別表示主機和輔機；
f j―考慮船舶特殊性的系數，該系數用于冰區加強型的船舶，將通過指導性文件中的標準f 曲線查得；
f j―非量綱系數，包含了因浪高、浪頻和風速導致船舶減速的因素；
f w―裝載量系數，如無需考慮該系數，取1.0；
f i―每個創新能效技術的可用系數，對于廢能回收系統，f eff(i)應為1.0。
關于基線的回歸公式，與會各方一致同意：采用EEDI公式和同樣的船型數據（英國勞氏Fairplay的數據）作重新計算。丹麥代表團在2009年3月的溫室氣體工作組第二次會議（GHG-WG2/2/7）上，重新提交了基線的計算公式，利用以下公式求得：
（BLV）=a*Capacity-c其中，a,c均為常數。
經過DNV和GL的計算，各主要船型的a和c值如表1。
以干散貨船（包括礦砂船）為例，EEDI基線隨載重量的變化關系如圖1所示。
表1各船型的a和c值
圖1散貨船EEDI基線隨載重量的變化
通過分析不難發現，包括其它船型在內，隨著載重噸位的不斷增加EEDI基線的要求越來越嚴格。
3EEDI對主機選型的影響
以230 000 DWT礦砂船為例，初始設計航速為15 kn，通過船模實驗報告得出結構吃水狀態下主機傳遞功率與航速關系如圖2。
圖2主機傳遞功率與航速關系
根據曲線嚙合的三次多項式為：PD= 39.88 Vs3 - 1394 Vs2 + 18274 Vs 78 969b
RME = 0.999（2）
RZ表示和理論值的吻合度。
考慮1%的軸功率損失、15%的海況裕度及15%主機裕度，需要的主機安裝功率為：
PME = （P /0.99）*1.15/0.85 （3）
主機可選用MAN B&W 6S80ME-C8.2 Tier II, SMCR點取PME =22 000 kW,依據EEDI指導公式及基線公式對該設計狀態進行EEDI核算如表2所示。
從表2可以看出，在設計航速為15 kn的情況下，依據EEDI指導公式核算結果，不能滿足基線的要求。從公式（1）和（2）可知，通過降低設計航速可以較大程度的降低主機安裝功率，從而可以有效地降低EEDI值。
假設主機耗油率不變，仍然取163.4 g/kW. h,滿載吃水狀況下設計航速分別為14.8 kn、14.6 kn、14.4 kn，根據公式（2）、（3）可知需要的主機安裝功率如表3。
通過表3分析知，在耗油率不變的情況下，如果把滿載吃水設計航速定為14.6 kn，主機裝機功率為20224 kW,EEDI值能夠滿足基線的要求。經過利用公式（1）進一步核算，主機75%SMCR主機的耗油率可以在165.5 g/kW.以下變動。
根據MAN B&W主機廠提供的相關資料，滿足以上狀態下的主機可選擇6S80ME-C8.2和7S70ME-C8.2,兩款機子相關參數如表4。
可見由于6S80ME-C8.2主機降功率使用幅度比較大，在油耗方面有比較明顯的優勢，并且由于氣缸較少，在日常營運過程中的維護成本相比較低一些,另外，由于轉速較后者較低，推進效率會比使用后者要高一些，雖然7S70ME-8.2主尺度、重量以及初始投入成本都有一定的優勢，但從客戶長期營運的角度考慮 ，仍然選擇6S80ME-C8.2作為推進主機。
4應對EEDI的其它措施
預計到2015～2020年，EEDI基線值將比剛實施階段降低10%，2020~2024年降低20%。隨著IMO對CO2氣體排放要求日益嚴格，單純的從犧牲航速的角度降低主機安裝功率從而滿足EEDI基線要求是不夠的。船舶設計、船舶設備新技術、新能源技術在船舶上的運用等方面在降低EEDI上將起著決定性作用。對于我國蒸蒸日上的造船業來說，如果想有效的應對未來被強制實施的EEDI，還應主要從以下方面做出努力：
1) 提高燃油經濟型。在設備選型階段，在滿足效能的前提下，選擇耗油率低的主機、發電機等一些耗油設備；通過優化主機功率可以降低燃油耗油率。另外，在船上安裝節能措施如廢熱回收發電系統也能達到較好的效果。
2) 提高船舶快速性。通過優化船體型線或采用低阻力的噴涂材料等方法來降低船舶阻力從而提高船舶的航速是一種行之有效地方法。
3) 增加載重量。通過優化船體結構、采用輕質材料、減少壓載水等措施可以有效地增加船舶載重量。
4) 采用環保型能源。LNG、太陽能、風能、燃料電池等新能源的使用，能夠滿足任何氣體的排放標準，實現真正意義上的綠色船舶。
4結論
二氧化碳減排是一項長期而艱巨的任務。本文將EEDI指導性公式應用于船舶主機選型階段，如果核算的EEDI值距離基線不是很大，可以適當降低船舶的設計航速來降低主機安裝功率從而滿足EEDI基線要求。通過分析表明，該方法在設計階段能夠把EEDI值控制在基線范圍內。除此之外，廣大船舶工作者還要從其它方面進行研究和探索，積極應對即將實施的EEDI要求，從而設計出更為環保的綠色船舶。
參考文獻
[1] 趙遠哲.低碳時代的呼喚“綠色造船”[J] .中國海事,2010,(2).
[2] 張麗瑛.船舶能效設計指數及其未來對船舶業的影響[J].中國水運,2011,11(1).
哈爾濱金融學院學報
JournalofHarbinFinanceUniversity
總第122期
上市公司杠桿率動態變化及影響因素
——基于制造業的面板數據實證分析
馮曉琪．樸哲范
（浙江財經大學金融學院，浙江杭州310018）
摘要：以2003－－2011年間我國制造業1191家上市公司為樣本構建面板數據固定效應回歸模型，
對我國制造業不同子行業、不同所有權的上市公司杠桿率的影響因素及貨幣政策等宏觀環境變動下杠桿
率的特征進45－研究。研究結果表明，除了企業層面的影響因素外，杠桿率還受銀44－依存度、貨幣政策的影
響，且國有企業和非國有企業所受的影響不同。
關鍵詞：杠桿率；信貸供給；企業性質；面板數據
中圖分類號：F832一、引言
文獻標識碼：A
文章編號：1004－9487（2013）06－0019旬4
KonstantinosandRichard（201
1）分別對美國和日本
現代意義上的資本結構理論研究始于1958年Modi。gliani和Miller的資本結構無關論。在此
之后出現的眾多的資本結構理論研究，更多的是
的情況進行研究，發現資本結構決策確實受到金融狀況和信貸供應影響。
國內對資本結構的研究比國外晚，且正在逐
漸深入。陸正飛（1996），洪錫熙和沈藝峰（2000），
從企業的融資需求出發來探討資本結構問題。這
對于市場化程度較高、政府干預較少、企業融資限制較少的發達經濟體而言，是具有一定的現實意義的。然而。在我國經濟轉型、市場化程度較低的特定背景－F，由政府牽頭進行的股權分置改革、金融機構市場化以及一系列貨幣政策等政府干預的情況，決定了企業在進行融資決策時還不得不考慮到資金供給的狀況。
二、文獻綜述
目前，國內外對企業資本結構影響因素的實
肖作平（2004）等研究了公司特征因素如何影響資本結構決策的。郭鵬飛和孫培源（2003），黃輝和
王志華（2006）等的研究發現不同行業的杠桿率存在顯著差異。賈利軍和彭明雪（2007）、鄭家喜和杜長樂（2008）分別對單個行業的杠桿率影響因素進行了實證分析。肖作平和吳世農（2002），李朝
霞（2003），肖澤忠、鄒宏（2008）等研究了不同性
質的企業的杠桿率，研究認為國有股股本與債務
水平呈正相關關系。此后，蘇冬蔚，曾海艦
（201
證研究大多都考慮了企業特征和行業特征，對制
度因素和宏觀經濟因素的關注也在逐漸增強。Wessels和Titman（1988）率先將企業特征因素作為資本結構的影響因素進行實證分析，其后有眾多學者用不同的方式對其進行檢驗并得出并不同的結論（Harris和Raviv，1991；Nivorozhkin，2004；Akhtar，2005；Pao，2007等）。Bradley（1984）和Daly、Bowen等（1984）發現企業資本結構變化存在行業影響因素。LevyandHennessy（2007）考慮了宏觀變量，認為經濟收縮期企業傾向于使用債務融資，而在經濟擴張器則相反。Leafy（2009）和
收稿日期：2013—10—28
1）、馬文超（2012）從宏觀政策方面對企業的
融資決策進行了研究。
三、數據和模型
本文選取了2003卅011年制造業上市公
司中數量較多的六個行業：食品飲料業、石油化
（一）樣本來源與處理
工、電子、金屬、機械設備和生物制藥，并對樣本經
過如下處理：（1）剔除ST、tST、PT公司；（2）剔除數據缺損的上市公司；（3）剔除無法獲得相關數據的上市公司。最后得到符合條件的1191家上市公司、共6267個觀察值組成非平衡面板數據樣
基金項目：本文受浙江財經大學2012年度研究生科研項目“信貸供給波動下浙江非國有上市公司融資特征研究”資助。
作者簡介：馮曉琪（1988一），女，漢族，湖北廣水人，浙江財經大學金融學院，金融碩士研究生，研究方向為資本運營，公司金融；樸哲范（1969一），男，朝鮮族，吉林人，浙江財經大學金融學院，副教授，浙江財經大學高級講師，財務管理博士，研究方向為企業融資的理論與應用。
一19—
萬方數據
本。數據主要來源于國泰安數據庫。
（二）變量設置及依據
對于資本結構的度量，主要有面值杠桿比率
此本文選取資產負債率來衡量資本結構。自變量
則選取研究資本結構時常被采用的、能夠體現企
業特征的財務指標，并選取央行貸款基準利率、銀行業貸款總額增長率兩個指標來衡量不同年份的
和市值杠桿比率兩類。由于我國上市公司中存在著一定比例的非流通股，無法計算其市場價值，因
變量類型因變量
變量名稱資產負債率營業收人的對數有形資產比率非債務稅盾息稅前利潤率
解釋變量
收益留存率應付賬款比率銀行依存度貨幣政策1貨幣政策2GDP增長率
行業企業性質
變量符號
Levi．tLSTAND7ISEBITRTAPBDMPlMP2GDP
信貸供給狀況。具體情況如表1所示。
變量定義
總負債／總資產
營業收入以10為底的對數有形資產總額／總資產（折舊＋攤銷費用）／總資產息稅前利潤／總資產
（盈余公積＋各種自愿儲備＋留存收益結轉）／總資產（應付票據＋應付賬款）／總資產
虛擬變量。該企業總負債相對于上一年增加為1，否則為0。虛擬變量。央行基準貸款利率大于前一年為l，不變或下降為0。虛擬變量。銀行業商業銀行貸款總額較E一年增加為1，不變或下降為0。GDP增長率
虛擬變量。食品飲料也為l，石油化工為2，電子為3，金屬業為4，機
表1變量定義表
ID
控制變量
械設備為5，醫藥生物為6。
S0
虛擬變量。國有企業為1，非國有為0。
（三）模型構建
借鑒已有的國內外文獻（Leary，2009和Kon—Richard，2011），本文構建了如下面板
數據回歸模型：
stantinosand
D
％5
n5
Lev¨＝d＋“1BD＋d2MPl＋“3＾zP2＋a4SO＋乏…
B
叭5
叭4
9
盧i，tX州＋乏，D。＋乏形＋n1＋占印
式中，Lev。。為資產負債率、短期杠桿率和長期杠桿率；a為常數項；BD為銀行依存度；MP，為貨幣政策1；MP2為貨幣政策2；SO為企業性質；Bi，t為Xi，t的系數；X。為企業層面變量有形資產比率、
∞5
n3
息稅前利潤率、收益留存率、非債務稅盾、應收賬款比、營業收入的對數所組成的矩陣；IDi為行業虛
擬變量；W。為虛擬變量，如果屬于第t個截面給1，其他給0，t＝1，2，3…9；Ui為固定效果；8i．。為殘差。
四、實證結果分析（一）描述統計分析
由圖1、圖2明顯看出，樣本期間，國有企業的杠桿率始終顯著高于非國有企業，表明國有企業所面臨的債務融資環境始終優于非國有企業，并且杠桿率的變動基本上是由長期負債率的變動引起的。
毗5
圖12003m2011年非同有企業與國有企業資產負債率、長期負債資產比率均值走勢
此外，我國制造業上市公司的杠桿率在樣本期間經
歷了兩次比較明顯的變動：第一次發生在2007年，由于前兩年經濟過熱，2007年政府采用緊縮的貨幣政策，導致企業杠桿率在2006年達到頂峰后，于2007年急劇下降；第二次發生在2009年，國有企業和非國有企業均同時大幅度提高流動負債比率，
但由于長期負債比率的不。同變動而導致了不同的
杠桿率變動。
－N2
2003－－2011年非固有企業與國有企、Ip流動負債比率均值走勢
一20一
萬方數據
n6
¨5
n5
M5
n4
墻5
吡3
地5
200320042005200620072008200920102011
圖3
2003－－2011年各行業的資產負債率
圖4
2003—20l1年各行業的長期負債比率
圖3和圖4描述了各個行業在樣本期間的總杠
趨勢相同，均在2006年達到頂峰，并從2007年開
始一路下降。金屬行業的杠桿率均大幅高于其他行業，而電－7＝行業和醫藥生物行業的杠桿率則均處于行業最低水平，并且在2006年之后較其他行業有更大幅度的－F降。
TAO．950．960．97O．96O．960．950．950．970．970．970．97O．96
桿率、長期負債比率變動趨勢。從圖中可以看出，
不同行業的杠桿率具有明顯的行業特征。此外，除食品飲料行業外，其他行業的長期負債比率的變動
表2各行業不同企業性質的公司的財務指標均值
行業類別食品飲料
非
國
Levl0．430．420．340．480．420．370．430．490．400．540．490．44
Lev20．04O．070．040．090．04O．050．040．10O．06O．110．04O．05
Lev3O．390．350．30O．39O．380．320．390．39O．350．430．450．40
EBrrO．070．070．060．07O．07O．080．06O．060．04O．060．050．06
RT0．070．12O．100．1l0．11O．13O．08O．100．08O．09O．07O．1l
ND7I弓O．060．060．060．06O．06O．07O．050．040．03O．050．040．05
APO．08O．120．12O．12O．160．09O．080．110．11O．120，17O．10
KS2．142．141．882．352．071．9l2．052．132．052．512．142．00
石油化工電子金屬非金屬機械設備醫藥生物食品飲料石油化工電子金屬非金屬機械設備醫藥生物
有企業
國
有企業
表2是各行業不同企業性質的公司的財務指標均值。由表可知，電子行業的杠桿率和盈利能力均處于制造業的最低水平。除食品飲料行業外，其
具體來說，有形資產率、非債務稅盾和營業收入這
3個企業層面解釋變量與GDP增長率、貨幣政策2的相關關系出現反轉，且都非，g－顯著。這表明，GDP的增長可能會促進企業進行債務融資，且宏
他各行業的國有企業的規模、債務擔保能力均大于
非國有企業，但其盈利能力卻遠遠小于非國有企
觀經濟因素不僅直接影響企業杠桿率，而且還通過
影響企業特征變量進而影響到杠桿率水平。
（三）回歸結果分析
樣本期間不同杠桿率、不同企業性質的固定效應回歸結果如表4。從表中可以看出，不同因變量的回歸結果均支持固定效應模型，且除長期杠桿率
業。與此同時，各個行業的非國有企業的收益留存
率、非債務稅盾和應付賬款比率均顯著大于國有企業，表明非國有企業在進行債務融資時更加偏好于內部融資和商業信用，間接表明非國有企業在債務融資時存在限制。
（二）相關性分析
雙變量相關分析的Pearson相關性結果…顯示除了公司層面因素外，杠桿率還與GDP增長2率、
較低外（R2值0．1611），總杠桿率和短期杠桿率均具有較強的擬合度（R2值為0．6671和0．6680）。
總杠桿率與營業收入的對數、息稅前利潤率、貨幣政策2顯著iE相關，與收益留存率顯著負相關，說明資產規模大、盈利能力強的企業在銀行總貸款規模擴張時更易獲得銀行借款，且在進行融資決策時優先考慮內部融資。長期杠桿率與營業收入的對
銀行依存度、貨幣政策等宏觀因素有關，且不同所
有權性質、不同行業上市公司有著不同的杠桿率。然而，在控制了年份、行業類別和企業性質三個條件進行偏相關分析時12J，各種杠桿率與解釋變
量的相關關系并無太大差異，企業層面解釋變量與宏觀解釋變量之間的相關關系卻出現了較大差異。
數、銀行依存度、貨幣政策2顯著正相關，并與非債務稅盾、應4，－1－賬款比率、貨幣政策1之間存在顯著
一2l一
萬方數據
的負相關關系。這表明規模較大、對銀行依賴程度
較高的企業會在信貸供給寬松時增加長期債務比率，而在信貸供給緊縮時降低長期負債比率。短期杠桿率與息稅前利潤比率、營業收入、應付賬款比率以及銀行依存度、貨幣政策1顯著正相關，說明盈利能力較好、規模較大的企業擁有更多的短期債
務，并利用短期債務來彌補應付賬款缺口，且銀行依賴程度大的企業在信貸供給緊縮時會增加短期債務。短期杠桿率與收益留存率、非債務稅盾、企業性質顯著負相關，則表明企業主要利用留存收益
來解決營運資本問題，且非國有企業比國有企業可
能面臨更大的流動性壓力而擁有更多的短期債務。
表3固定效應回歸結果
不同杠桿率
杠桿率
一o．077
不同企業性質
短期杠桿率
一0．067
長期杠桿率
一0．010
非國有企業
一O．214｝｝＋
非國有企業
一0．023
有形資產比率
（一I．78）
5．088｝｝十
（一0．30）
0．284｝
（一1．50）
4．804｝｝｝
（一2．99）
4．368￥｝｝
（一0．39）
5．087￥￥￥
息稅前利潤率
（30．96）
一O．127木乖車
（2．28）
一O．008
（28．20）
一O．119｛｝｛
（17．24）
一O．068｝｝＋
（22．91）
一0．14l豐￥4
收益留存率非債務稅盾
（一14．46）
一5．457｝｝＋
（一1．26）
一0．367｝｝
（一13．04）
一5．090女｝｝
（一4．24）
一4696｝￥｝
（一13．35）
一5．456｝｝＋
（一33．94）
0．363｝｝｝
（一3．01）
一0．123｝木木
（一30．54）
0．486｝｝｝
（一18．73）
0．383｝｝｝
（一25．12）
0．301｛｝｝
應付賬款比率
（20．05）
0085｝｝｝
（一8．97）
0．03l｝｝
（25．89）
O．054｝｝｝
（12．83）
0．035｛｝｝
（12．82）
O．097｝｝｝
營業收入的對數
（14．27）
0．046｝｝｝
（6。84）
0．016￥｝｝
（8．77）
0．030｝｝｝（3．32）0．044｝｝｝（12．22）
0．000
（12．07）
O．046｝｝女
銀行依存度
（18．80）
0．002
（8．64）
一O．014｝｝＋
（11．82）
0．016｝｝｝
（14．40）
0．014｝
貨幣政策1
（0．38）
0．018｝｝｝
（一4．07）
0．020｝｛｝
（3．34）
一O．002
（0．06）
一0．010
（1．70）
0．020｝｝｝
貨幣政策2
（3．56）
一0．014｝｝＋
（5．10）
一0．001
（一0．29）
一0．013｝｝＋
（一1．04）（3．06）
企業性質
（一4．42）
0．234｝｝｝
（一0．31）
O．003
（一4．04）
0．23t￥｝｝
0459｝｝｝
0．172｝｝
常數項
（5．38）
R—sqoverall
O．667l
（0．08）
0．1611
（5．14）
0．6180
（6．21）
0．6747
（2．99）
0．6296
注：1．括號里為t值；2．｝表示P＜O．10，｝｝表示P＜0．05，｝｝｝表p＜o．01。
不同企業性質的固定效應回歸的結果也都支持固定效應模型，且均具有較強的擬合度（R2值為O．6747和O．6296），并且企業特征解釋變量回歸結
會增加長期債務比率，并在緊縮時期降低長期負債比率。
（＝－－）國有企業的杠桿率和規模大于非國有企業，其債務融資環境優于非國有企業，但其盈利能力卻剛好相反，且信貸供給變動會對其杠桿率的影響不同。
參考文獻：［1］
KonstantionsVoutsinas，Richard
果也無太大差異。但是，在信貸供給波動即貨幣政
策的回歸結果h卻出現了較大差異。非國有企業與貨幣政策不相關或不顯著相關，而國有企業卻與
貨幣政策顯著正相關（顯著性水平分別為10％和
1％）。這表明在信貸供給寬松時，國家會優先將信貸資源配置給國有企業，因而國有企業更容易獲得債務資金，存在債務融資優勢，而民營企業可能只能獲得剩余資源。
五、結論
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本文以2003－－2011年間我國制造業上市公司為樣本，綜合考慮了微觀需求因素和宏觀供給因素對我
國上市公司杠桿率所產生的影響，得出以下結論：（一）除了受盈利能力、規模、收益留存率以及商業信用等公司特征因素的影響外，上市公司杠桿率還受銀行依存度和信貸供給的影響，且杠桿率水平及變動趨勢具有行業特征。
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（二）規模大、盈利能力強的企業更易獲得債
務融資，并在融資決策時優先考慮內部融資。而在信貸供給寬松的環境下，銀行依賴程度較高的企業
責任編校：李航史洪濤
一22～
萬方數據
上市公司杠桿率動態變化及影響因素——基于制造業的面板數據實證分析
作者：
作者單位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：
馮曉琪， 樸哲范
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關鍵詞：機電一體化 智能制造 應用
中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（b）-0092-02
機電一體化又稱為機械電子學，隨著科學技術的進步和經濟的迅速發展，機電一體化技術在生產中逐步的得到了廣泛的應用，尤其是在市場經濟下競爭激烈的今天，機電一體化技術成為了工業生產的強勁動力，機電一體化技術將電子與機械進行緊密的集合，從而實現了人們對機械設備的智能化管理，新世紀的制造必然是智能制造。智能制造包含兩重含義，即智能制造系統和智能制造技術，在目前的工業企業生產過程中，智能制造已經成為了制造業的主流，智能制造通過計算機模擬人腦，對制造過程中的各個環節進行分析、推理、判斷以及進行生產的決策，從而實現整個企業生產過程的智能化以及高度人性化，以電腦的模擬分析代表人腦的分析過程，對生產過程進行準確的控制。該文介紹目前機電一體化技術的發展現狀以及智能制造的概念，著重說明智能一體化技術在智能制造中的應用，希望對讀者有所幫助。
1 機電一體化技術發展的現狀
機電一體化技術是電子技術和機械技術的集合。機電一體化技術在20世紀60年代初步形成，這種技術的出現是為了滿足工業生產的需要，在發展的最初階段是通過電子手段對機械設備進行控制，提升企業的生產效率。最初的機電一體化技術十分簡單，技術含量也不高，智能適用于簡單小型設備的生產。經過幾十年的發展，機電一體化技術已經逐步的融合了計算機技術的精華和微處理技術的精髓，尤其是進入21世紀以來，機電一體化技術又和信息技術以及電子技術等高新技術融合，模擬人腦對生產過程進行分析和判斷，使生產逐步的智能化。
如今的機電一體化技術，尤其是在一些大型企業的生產過程中，涵蓋了機械技術、電子技術、控制技術、計算機技術、聲學技術、光學技術等。機電一體化技術的發展依賴眾多科學技術的發展，機電一體化的發展是為了適合生產的實際需要，機電一體化技術將更加的智能化、模塊化和網絡化。機電一體化技術能夠高度的模擬人腦，對整個的生產過程進行分析和判斷，發出各種操作指令，完成復雜的生產，對生產所用的機械設備進行智能控制，整個生產的過程也十分的人性化，電腦代替人腦進行控制大大的減輕了人們工作的負擔。目前，隨著經濟全球化進程的不斷推進，工業生產已經不僅僅局限于某個區域，而是就地取材，遍布世界的各個角落，因此，機電一體化技術也有了新的含義，遠程控制技術以及遠程監視技術也在漸漸的被應用到機電一體化技術中來，機電一體化技術的發展是隨著科學技術的發展和生產的需要而不斷發展的，機電一體化技術有著廣闊的發展空間。機電一體化技術的發展也勢必會使企業打破自有的生產模式，逐步的實現模塊化集成機電生產，統一機電產品的部分標準，規范生產過程，提升產品質量。
2 智能制造技術及其發展
隨著科學技術的迅速發展，機械制造技術也不再拘泥于陳舊的生產模式，科學技術賦予了機械制造新的活力，機械制造技術正在逐漸的吸取各種技術的精華，實現自身的改革和進步。現如今，生產逐步的實現機械化，人們對于機械設備的需求不斷加劇，為了滿足這種需求，人們不斷的研究新的技術提升機械生產效率。智能制造技術是目前機械制造技術的主流，智能制造技術是使機械設備自主驅動并且自主的控制機械設備的元件，實現機械設備系統控制的智能化，智能制造也必然是機械制造的主流趨勢。智能制造能夠儲存大量的信息，能夠有效的獲取生產過程中的信息，能夠對生產過程中出現的問題進行及時的處理，具有組織、學習、分析、優化、維護的功能。智能制造技術克服了傳統制造中的諸多缺點，大幅度提升了產品的質量，提升了產品的合格率和科技含量。智能制造技術正在逐步的借助三維動態演示，模擬技術、計算機編程、多方向視圖技術以及比例縮放等技術，對所要制造的產品進行設計和生產過程控制，使生產過程能夠滿足設計圖紙的高精度需要。智能制造技術在大幅度提升制造效率的同時還能夠實現人機的互動。
智能自造技術能夠對產品的設計生產等各個環節進行有效的控制，減少了人工的勞動，解放了大量的勞動力，在勞動力緊缺和勞動力成本很高的今天，智能制造技術對于企業的生存和發展有著特殊的意義。另外，對于一些污染較重以及危險技術較高的生產制造單位而言，使用智能制造技術不失為最佳的選擇，使用智能制造技術能夠及時發現安全隱患，有利于企業的安全生產。一些具有特殊生產要求的企業必須使用智能制造技術以實現勞動工人無法實現的操作控制，智能制造技術的使用還在很大程度上減少了誤差和人為失誤的出現，提升了產品的質量和生產效率。
3 機電一體化技術在智能制造中的應用
智能制造技術隨著生產的需要發展迅速，并在短短的十幾年間廣泛的應用到絕大多數的工業生產當中來。當前，機電一體化技術正在逐步的和智能制造技術進行結合，用以滿足多樣化的工業企業的生產需要，同時兩種技術的有機結合也為兩者的發展提供了更為廣闊的發展空間。機電一體化技術在智能制造中的逐步應用必然會應用到一些核心的技術。傳感技術就是其中的核心技術之一，傳感技術如若應用到智能生產當中來必須要保證其準確性和靈敏性，并且保證傳感器不被目標信號以外的其他信號所干擾，單純的傳感器是不行的，還要建立相應的傳感器網絡系統，傳感器用于目標信號的收集，無線傳感器網絡實現信息的傳輸，通過計算機收集的信息進行分析和處理，最終達到對于整個生產過程的控制。就目前生產制造而言，主要采用的是非接觸性的檢測手段以及光纖電纜傳感器，采用統一且標準化的接口，將設計的難度適當降低，主要開發成本較低的串行接口。
機械制造在國民經濟中占有重要的地位，同時機械制造對于國家農業和工業的發展有著重要的意義，在我國，數控領域最早將機電一體化技術應用到智能制造中來，數控生產對于智能控制的要求非常高，其中還要涉及到模擬、信息處理等多種技術，在生產過程中，智能控制技術能夠對無法進行建立模型的環節以及模糊的信心進行處理，優化整個生產過程的管理和控制。目前的數控機床主要采用多CPU和總主線的結構形式，通過在線診斷以及模糊智能控制技術，采用大型的儲存設備、提升數控能力，提供二維和三維的仿真動態畫面，對整個生產的過程實現多過程和多通道的控制。
自動機械和自動生產線也在智能制造中得到了很好的應用，其使用人機界面控制裝置、光電控制系統以及可編程序控制裝置等。機電一體化技術在智能制造中的極高體現表現為工業機器人的使用，工業機器人綜合了人工智能、遙感技術、通訊技術、仿生學技術等，它可以對生產信息記性獲取、識別和處理，工業機器人在目前工業生產中發揮著不可替代的作用。
4 結語
機電一體化技術技術的在智能制造中得到了極為廣泛的應用，提升了以往低下的生產效率，革新了傳統的生產模式，機電一體化技術在智能制造中廣泛的應用是經濟發展的結果，也是工業生產的需要，這種生產制造模式實現了技術的融合，提升了生產效率，推進了工業生產的革新。
參考文獻
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【關鍵詞】智能控制 機械制造 應用 探討
一、引言
在人類發展的漫長過程中，技術是重要的一個環節，和人們的生活息息相關。智能控制技術作為20世紀科學技術發展的主要標志，是現代機械制造工業中最為熱門的一項。智能技術和現代信息社會光電子技術成為了現代工業的支柱。本文將會針對智能技術和智能產業的發展前景和局限做出探討，研究其在機械制造中的應用和發展。畢竟是受到世界先進國家的高度重視的智能控制技術，在機械制造工業中的應用前景還是很大的。
二、相關概念的基本定義
在詳細介紹智能控制在機械制造中的應用探討之前，先簡單介紹一下其中基本術語的簡單定義。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。
（二）機械制造
機械制造指從事各種動力機械、起重運輸機械、農業機械、冶金礦山機械、化工機械、紡織機械、機床、工具、儀器、儀表及其他機械設備等生產的工業部門。
三、智能控制在機械制造中的應用優勢
智能控制在機械制造中起到了一定的應用優勢。如，幫助提升開拓市場的橋梁，智能加工工藝提高了整體的機械制造水平。當然，智能控制在機械制造中也對生產工藝產業的水準提高起到了決定性的重要作用。這些對智能控制的前景發展是具有非常重要的作用的。推土機主機架智能的理論在這里也是不容忽視的。
在機械制造中，機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，在這個過程中由工人親自操刀設計，進行一切的制造工藝，那是一個相當勞重的任務。因為這些任務不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優方案，制定合理結構等方案設計工作。如果在現代機械制造工業中大范圍融入只能控制技術，這樣就可以減少大批的勞力。因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，智能控制在機械制造中的應用效果也很好。減少機械自動化過程、減少制作時長，成為了智能控制在機械制造中最為主要的優勢。
四、智能控制在機械制造中的不足之處
中國機械制造業經過幾十年的努力已經具有相當的規模，智能控制技術的研究也已經逐漸成熟。智能控制在機械制造中的應用也有些年日，積累了大量的技術和經驗。但是隨著世界經濟一體化的形成，智能控制在唉機械制造中的應用局限性也越來越明顯。由于中國潛在的巨大市場和豐富的勞動力資源，導致機械制造工業速度跟不上，智能控制技術在國外屬于較為先進成熟的技術，在國內卻尚屬于新興技術。因此，智能控制技術在機械制造中依然存在一些不足之處。筆者在經過探討和研究智能控制在機械制造中的優勢之后，也按著現在所面臨的前所未有的工業行業激烈競爭局面整理出了智能控制的些許不足之處。
（一）企業應變能力差
今天的市場瞬息萬變，需求多樣化。機械制造行業如果想要在市場中占到頭名，就要有先進的生產技術做支撐。然而，企業雖然響應國家號召，積極使用智能控制技術，可惜企業的應變能力差，按訂單裝配MTO，按訂單制造MTO，按訂單設計MTD，大規模定制MC，忽略了智能控制技術的根本，導致無法好好利用智能控制技術。這是智能控制技術在機械制造應用中最大的不足。機械加工行業的品種規格繁多，生產、采購異常復雜，如果能夠好好利用智能控制技術，改善企業的應變能力，想必能夠大幅度提升機械制造行業的生產力。
（二）成本計算不準確，成本控制差
人工成本核算一般只能計算產品成本，無法計算零部件成本。在機械制造行業中成本的費用分攤更是非常粗糙，沒有辦法進行精密而細致的預算、估算。在使用了智能控制技術之后，大量成本數據采集都是通過電腦計算機歸集的，然而個別企業在使用操作不當，導致計算機的估算、預算數據準確性也很差，這樣子非但不能利用智能控制技術提高機械制造工藝的進展，也不能控制成本計算精準度，協助控制成本。這種利用智能控制還不能提高成本計算準確度的難題也成為了限制智能控制在機械制造中應用的一大因素。一般機械制造行業都不進行標準成本的計算，也很少進行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及時、不準確、不共享
在機械制造業中，產、供、銷、人、財、物是一個有機的整體，他們之間存在大量信息交換。利用傳統的機械制造加工模式，全部都是通過人工管理信息的，這樣的管理速度很慢。如果利用智能控制技術在行業中的應用，輔助管理信息則能夠提高速度，然而目前在機械制造中的應用卻顯示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基礎數據等不足之處。由此可見，要想將智能控制很好的應用在機械制造行業的各個部分，一定要先解決信息分散、不及時、不準確、不共享、大大影響管理決策的科學性等難題。
五、智能控制在機械制造中應用的提升探討
如果管理工具落后，大部分企業就無法提升自己的產業管理工作或者加工進度，在機械制造類行業中，這些阻力更加明顯。在前文中已經提過了關于智能控制在機械制造中的不足，接下來將針對機械制造中的應用管理方面，整理一些有建議性的改善方案，希望對于仍處于分散管理或微機單項管理階段的智能控制應用有較好的提升和完善。
（一）共享和資源的優化配置
在機械制造中，很多加工鏈條都是采用一條龍這樣一個完美的供應鏈管理系統。從科學的供應鏈管理里節約了大量的成本，共享和資源的優化配置，這是現代企業中都需要優先學習的管理方法。所以，在提升智能控制系統在機械制造中的應用效果時，最先考慮的就是如何利用智能控制提升共享資源的效果，并且優化資源配置，給客戶提供最好的服務和商品。只有加入了這樣的改動，才能夠使得機械制造業發展更加飛速。是機械制造業就要找擴展ERP，做成一個非常完整的集成系統，減少集成的費用。“集成”兩個字說起來非常簡單，只要完善和優化智能控制技術在機械制造中的應用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把計算機從數值處理擴展到非數值處理，這樣的操作和改動使得計算機能夠更好的為人類工業產業服務，智能控制技術就是在這種情況下發展起來的，包括知識與經驗的集成、推理和決策，這些都是發展智能控制在機械制造中的巨大優勢。只有力圖使機械設計過程自動化發展，增加智能控制程度，才能夠減少人類的勞累，并且提升社會生產產值。智能控制下的機械制造技術與傳統的設計機械制造技術方法相比，智能控制在機械設計中有著不可比擬的優勢，它不僅可以長期穩定工作、節省成本，還可以為專家知識特別是啟發式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。 （三）利用智能控制技術實現管理創新
機械制造企業是管理非常復雜的企業，目前管理中存在諸多的問題，智能控制在機械制造中的應用非常利于激烈的市場競爭環境。然而個別企業的利用率很低，不能夠最大限度的發揮智能控制的應用效果。只有利用智能控制技術創新，實現管理和控制技術的雙重創新，這樣才能真正的提高智能控制技術在機械制造加工中的管理水平和發展速度。智能控制技術在機械制造中的優勢是不容置疑的，然而因為不同的難題阻撓了智能控制技術的進步和發展，要想提升智能控制在機械制造中的應用效果，就必須按著控制理論的發展實現管理上的創新。
（四）增加相關科技技術的相互滲透
20世紀80年代以來，信息技術、計算技術的快速發展給國內的各項工業企業帶來了一定的推動發展作用。現在興起的智能控制技術要想在機械制造業中進一步發展，就必須要增加和其他相關學科的發展和相互滲透，這樣才能夠更好地推動機械制造的加工工藝，為科學與工程的研究帶來不斷深入的啟發性質。要知道智能控制系統本身就屬于控制系統向新興科技的過度發展，如果能夠增加智能控制系統與其他相關科技技術的滲透發展，增能夠更好的帶動智能控制在機械制造中的應用趨勢。
六、結論：
在現如今的社會上，智能控制的產品已經多不勝數，有專項研究表明，這是一個非常具有前途的發展行業。本文在研究了智能技術在機械制造中的應用優勢和局限性之后，經過借鑒和反思整理出了相關的建議。希望這些建議能夠對智能控制在機械制造中的應用和發債帶來一定的幫助。無論放在哪個時期來說，機械制造都是工業產業中最重要的環節，應當對其提起高度重視。
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關鍵詞：機電一體化 智能制造 制造企業
機電一體化又稱機械電子學(Mechatronics，由英文機械學Mechanics的前半部分與電子學Electronics的后半部分組合而成)。隨著計算機技術的迅猛發展和廣泛應用，機電一體化技術獲得前所未有的發展。現在的機電一體化技術，是機械和微電子技術緊密集合的一門技術，它的發展使冷冰冰的機器有了人性化和智能化。如今的現代化企業已經進入了嶄新的智能制造時代。
一、智能制造的概念
智能制造應當包含智能制造技術(IMT)和智能制造系統(IMS)。因本文不涉及智能制造技術本身，只側重于論述制造模式，所以重點討論智能制造系統。智能制造技術是指利用計算機模擬制造專家的分析、判斷、推理、構思和決策等智能活動，并將這些智能活動與智能機器有機地融合起來，將其貫穿應用于整個制造企業的各個子系統，以實現整個制造企業經營運作的高度柔性化和集成化，從而取代或延伸制造環境中專家的部分腦力勞動，并對制造業專家的智能信息進行收集、存儲、完善、共享、繼承和發展的一種極大地提高生產效率的先進制造技術。智能制造系統是指基于IMT，利用計算機綜合應用人工智能技術、智能制造機器、技術、材料技術、現代管理技術、制造技術、信息技術、自動化技術、并行工程、生命科學和系統工程理論與方法，在國際標準化和互換性的基礎上，使整個企業制造系統中的各個子系統分別智能化，并使制造系統形成由網絡集成的、高度自動化的一種制造系統。
IMS是智能技術集成應用的環境，也是智能制造模式展現的載體。IMS理念建立在自組織、分布自治和社會生態學機制上，目的是通過設備柔性和計算機人工智能控制，自動地完成設計、加工、控制管理過程，旨在解決適應高度變化的環境制造的有效性。由于智能制造模式突出了知識在制造活動中的價值地位，而知識經濟又是繼工業經濟后的主體經濟形式，所以智能制造就成為影響未來經濟發展過程的制造業的重要生產模式。
二、智能制造系統的特點
IMS具有以下幾個特征:
一是自組織能力，二是自律能力，三是自學習和自維護能力，四是整個制造系統的智能集成，五是人機一體化智能系統，六是虛擬現實。
綜上所述，可以看出IMS作為一種模式，它是集自動化、柔性化、集成化和智能化于一身，并不斷向縱深發展的先進制造系統。
三、智能制造的支撐技術
人工智能技術；
并行工程；
虛擬制造技術；
信息網絡技術。
四、智能制造主要研究內容及目標
1.智能制造主要研究內容
（1）智能制造理論和系統設計技術；
（2）智能制造單元技術的集成；
（3）智能機器的設計。
2.智能制造主要研究目標
（1）整個制造過程的全面智能化，在實際制造系統中，以機器智能取代人的部分腦力勞動作為主要目標，強調整個企業生產經營過程大范圍的自組織能力。
（2）信息和制造智能的集成與共享，強調智能型的集成自動化。
五、智能制造的發展簡況
1.國外發展簡況
自20世紀80年代美國提出IMS概念以來，IMS一直受到眾多國家的重視和關注。日本、美國、加拿大、澳大利亞、瑞士和歐洲自由貿易協定國在1991年1月聯合開展了由日本首先于1990年4月提出的為期10年的IMS國際合作計劃。
2.國內發展簡況
我國20世紀80年代末也將“智能模擬”列入國家科技發展規劃的主要課題，已在專家系統、模式識別、機器人方面取得了一批成果。1993年，中國國家自然科學基金委員會重點項目“智能制造技術基礎的研究”獲準設立，1994年開始實施，由華中理工大學、南京航空航天大學、西安交通大學和清華大學聯合承擔。研究內容為IMS基礎理論、智能化單元技術、智能機器等。至今，已取得了不少可喜的研究成果。
綜上所述，可以看出IMS是一種集自動化、柔性化、集成化和智能化于一身的制造模式，具有不斷向縱深發展的高技術和高水平的先進制造系統，同時也是需要投入巨大科研力量去突破一個個技術難點的先進制造系統。目前研究的重點為虛擬企業、分布式智能系統、并行工程和基于的IMS。同時也應看到，這是一個人機一體化智能系統，只要努力追求人的智能和機器智能的有效結合，這樣的系統就有可能實現。當然，這種實現是一個從初級到高級的發展過程。
關鍵詞：智能制造；中國制造2025；工業4.0
1 概述
智能制造是工業化與信息化深度融合的產物，當前，我國政府正在推進《中國制造2025》這一戰略規劃和行動計劃，應該抓住這一有利時機，在已有的數字化網絡化設計/制造基礎上，打造航空智能制造，提升我國航空制造業的整體能力和水平[1]。
2 必要性分析
隨著航空產品的不斷發展，航空產品制造技術也在不斷變革和進步。為了滿足航空企業對于產品日益發展的高要求，必須積極引進和開發新技術。智能制造技術是指機械設備自主驅動和控制機械設備原件，自動化控制機械生產系統，是機械制造領域的必然發展趨勢[2]。
3 智能制造在航空制造企業應用中的關鍵技術
3.1 利用工藝成組技術優化工藝過程
在現有產品制造工藝、生產資源以及計算機輔助制造技術應用的基礎上，重點研究零件的制造工藝，優化工藝路線、制造資源，以成組技術為基礎，形成規范化的工藝規程、刀具系列、工裝結構等，從而滿足生產管理、過程控制、操作管理的不同層次，形成優化的生產工藝和制造資源配置，適應企業現狀，強調可用性。
3.2 采用自動交換式工作臺技術實現工件快速裝卸
為了適應智能生產線的高效率要求，可以配置交換式工作臺，并將現有的數控設備改造成可交換工作臺形式，機床在一個工作臺的加工過程中，即可進行另外一個工作臺上的零件裝夾，使得工件裝夾時間與機床加工時間重合，從而大量縮短機床的輔助工作時間，提高加工效率。智能生產線單機操作采用兩個工作臺，多機共同操作時采用多個工作臺。
交換工作臺的配置可以大大節省復雜零件裝卸定位夾緊的輔助時間，提高機床開動率，從而縮短零件的加工周期。
3.3 建立數據采集與分析系統，實現生產現場可視化動態監控
建立數據采集與分析系統，實現生產線的設備數據采集與監控、質量數據采集與反饋、刀具數據采集與計劃、物料數據采集與監控，對獲取的實施運行狀態數據進行快速、及時的分析。
3.4 利用現代物流倉儲自動化技術實現物料自動傳輸
在零件的加工生產中，存在毛坯材料、半成品與成品、加工刀具與夾具等諸多物料的存儲與使用問題，利用現代物流倉儲自動化技術可以很好的解決這一問題。
建立工裝、刀具、工件的自動化庫站，分析庫區大小、出入庫流程布局、貨位的數量規格等，從而確定合理的貨位分布，實現工裝、刀具、工件的自動倉儲。
在智能生產線中鋪設自動運輸導軌，并與自動化庫站連接，利用AGV小車實現工裝、工件在倉庫與機床、機床與機床間的自動運輸。
采用條碼技術和RFID技術對工裝、工件等物料進行標識，并建立信息采集系統，實現工裝、工件等物料的全程數據采集與狀態監控。
3.5 采用APS系統實現自動排產
高級計劃與排程系統（APS系統），可以根據產品加工路線、物料、工序、設備、人員、交貨時間等自動編排生產計劃，對所有的資源具有同步的、實時的約束能力、模擬能力，并將APS系統與生產設備、現場網絡及硬件集成，使得APS系統能夠發揮最大的效能。
4 結束語
采用集成化的生產線及其智能化的管控系統，減少了人工干預、人為出錯的幾率，可以使生產流程規范化、標準化、自動化，提高在制工件的質量穩定性；自動化的物流系統、集成化的生產數據管理系統可以減少加工設備及工作站點的準備時間，提高整個生產線的加工效率，從而縮短工件交付周期。
參考文獻
5月5日15時19分，一架在后機身涂有象征天空藍色和大地綠色的大型客機，瀟灑穩健地降落在第四跑道上。這是一個歷史性的時刻――它標志著中華民族百年的“大飛機夢”終于取得了歷史性突破。而C919的下線以及首飛，不僅僅是一個產品的成功研制，更是一種新模式新體系――智能制造的實踐檢驗。
2015年5月，國務院印發《中國制造2025》規劃，部署全面推進實施制造強國戰略。規劃提出， 以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向。
智能制造是一系列熱點技術的總稱，它是基于物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術，貫穿于研發、設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。
智能制造具有以智能工S為載體、以關鍵制造環節智能化為核心、以端到端數據流為基礎、以全面深度互聯為支撐四大特征，其目標是縮短研發周期、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能耗。
C9型客機成功首飛意味著中國實現了民機技術集群式突破，形成了我國大型客機發展的核心能力，其中就包括工業大數據技術。
中國商用飛機有限責任公司信息化中心主任王文捷介紹，大飛機一次飛行產生的數據量達到10個TB的量級，也就是說至少20臺500G大硬盤的電腦才能裝得下。而中國商飛公司，不僅要成功研制自主知識產權大飛機，還要成功運營大飛機制造商，從適航試飛到供應鏈管理，分分秒秒、日新月異的大數據堪稱天量。
專家表示，設計圖紙將成為過去，飛機完全是在數字世界里設計的，3D幾何數據模型以數字模型的形式呈現飛機。數字化樣機將含有制造所需的全部信息，不僅含有產品幾何體，而且還含有制造產品所需的信息，比如材料、技術要求、包含的標準件、授權的文件等。在裝配階段，數字化裝配技術將實現飛機裝配建模、裝配序列建模、裝配路徑規劃和裝配過程分析。
為此，中國商飛已經新合并成立信息化與管理創新部，并專門下設數據處，用數據驅動創新。如今，中國商飛建立起以零件號、版次、物料組等為基礎的編碼標準，給大大小小每一種零件都配上“身份檔案”和“電子履歷”，引入11萬種以上的物料主數據。王文捷表示，即使在像馬航MH370這樣的事件中，任何零件都可追溯還原為一架完整的飛機，甚至倒查出某零件的前世今生。目前，C919研制已形成全程管控中心，可實現三維可視化分析。
“對于民用飛機來說，不僅僅是實現技術上的成功，把飛機飛上天，還要讓這架飛機在航線上取得商業成功。中國商飛在飛機的研制過程中，伴隨產品的演化衍生出各類試飛數據、試演數據、在航線運營過程中關機監控的數據，所有的數據貫穿始終。”王文捷說。
“我國智能制造未來發展潛力巨大，2020年我國智能制造產值有望超過3萬億元，年均復合增長率約20%。”國家信息中心副主任馬忠玉在大數據智能應用推動制造業變革與升級研討會上強調，智能制造是中國制造業轉型升級的戰略支點。
隨著產業互聯網和智能制造時代的到來，工業大數據技術將成為制造業轉型升級的重要引擎，是驅動研發設計智能化、生產過程智能化、 管理經營智能化、市場營銷智能化、服務運維智能化、新業態新模式智能化的關鍵要素。
工業大數據的演變
自工業從社會生產中獨立成為一個門類以來，工業生產的數據采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計算工人用鐵鍬送煤到鍋爐的時間開始，是對制造管理數據的采集和使用；福特汽車的流水化生產，是對汽車生產過程的工業數據的采集和工廠內使用；豐田的精益生產模式，將數據的采集和使用擴大到工廠和上下游供應鏈；核電站發電過程中全程自動化將生產過程數據的自動化水平提高到更高程度。
任何數據的采集和使用都是有成本的，工業數據也不例外。但隨著信息技術的發展，一批智能化、高精度、長續航、高性價比、微型傳感器面世，以物聯網為代表的新一代網絡技術在移動數據通信的支持下，能做到任何時間、任何地點采集、傳送數據。以云計算為代表的新型數據處理基礎架構，大幅降低工業數據處理的技術門檻和成本支出。以工業領域的SCADA系統為例，傳統模式下每個電網、化工企業都需要建立一套SCADA系統，成本在千萬以上，如果采用云架構模式，成本可以降低7成以上。
社會需求的演進是工業變革的重要動力。當經濟發展進入新常態，商品極大豐富甚至出現過剩，以個性化、多元化為代表的消費文化，使得工業企業的產出物，要最大限度匹配個性需求和多元需求。
以服裝定制為例，通過制訂一套數據采集手段，通過線上或線下采集用戶身形數據，然后將數據傳回總部，結合生產原材料數據，對需求和工藝進行分解，實現柔性生產，達到定制化要求的服裝，而且效率和質量都可以得到保證。隨著生產線的擴容線性提升和工藝的不斷改進，定制化生產的成本將得以顯著攤薄，可以滿足大批量個性化定制的社會生產需求。
無論是德國工業4.0，還是美國的工業互聯網，其核心都離不開工業大數據。德國“工業 4.0 ”戰略的實施重點在于信息互聯技術與傳統工業制造結合， 其中大數據分析作為關鍵技術將得到較大范圍應用。一是“智能工廠”，重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；二是“智能生產”，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及 3D 技術在工業生產過程中的應用等；三是“智能物流”，主要通過互聯網、物聯網、物流網，整合物流資源，充分發揮現有供應方的效率，需求方則能夠快速獲得服務匹配。
美國擁有強大的互聯網、云計算及大數據處理能力，基于此，提出工業互聯網戰略，將單個設備、單條生產線、單個工廠的數據聯網，通過大數據處理后，在診斷、預測、后服務等方面挖掘工業服務的價值。2014 年，美國白宮總統行政辦公室《 2014 年全球大數據白皮書》，指出美國大型企業在投資數據科技方面存在以下幾個關鍵驅動因素：分析運營和交易的能力；洞察客戶線上消費的行為，以向市場提供新的高度復雜的產品；對組織中的機器和設備進行更加深入的感知。
中國相對于德國、美國而言，在工業自動化和數字化方面都處于發展期。《中國制造2025》明確提出通過工業化和信息化融合發展的方式，制定一系列的重點工程和推進計劃。為推動智能制造的發展，國務院又于2015年8月了《促進大數據發展行動綱要》，強調要發展工業大數據，推動大數據在工業研發設計、生產制造、經營管理、市場營銷、售后服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠。建立面向不同行業、不同環節的工業大數據資源聚合和分析應用平臺。抓住互聯網跨界融合機遇，促進大數據、物聯網、云計算和三維（3D）打印技術、個性化定制等在制造業全產業鏈集成運用，推動制造模式變革和工業轉型升級。
工業大數據來源及特點
在工業生產中，無時無刻不產生數據。那么什么是工業大數據？中國電子技術標準化研究院的《工業大數據白皮書（2017版）》指出，工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。
工業大數據主要來源于機器設備數據、工業信息化數據（包括傳統工業設計和制造類軟件、企業資源計劃ERP、產品生命周期管理PLM、供應鏈管理SCM、客戶關系管理CRM和環境管理系統EMS等）和產業鏈跨界數據（包括氣象、地理、環境、宏觀經濟）。
今天做工業大數據分析，不僅要看自己數據還要看別人的數據，比如優化供應鏈的時候還需要市場銷售的數據、供應商的數據等。風電優化分析除了利用風機的數據，也需要結合氣象的數據。很多外部數據原來工業界從來沒有嘗試過管理這些數據，這是大數據分析的時候傳統工業管理數據的機制遇到的一些挑戰。
“制造業大數據是一座金礦！”北京大學工學院工業工程與管理系主任侍樂媛表示，制造業擁有的大數據遠超其他行業，但到現在為止距開采出來還差得很h，很多數據天天“流淌”都沒有辦法收集起來。究其原因，制造業大數據具有復雜性，是動態復雜的拆分合并數據。從全球應用現狀看，制造業基本上是縱向數據的采集和利用，缺乏橫向數據的鏈接和利用。實際上，制造業需要經緯縱橫的數據采集能力。
工業大數據除了具有一般大數據的特征，比如容量大、類型多、存取速度快、應用價值高，業界認為還具有實時性、準確性、閉環性、集成性、透明性、預測性等特征。
清華大學數據科學研究院工業大數據研究中心總工程師、昆侖數據公司CTO王晨表示，工業大數據主要面臨兩方面的變化，第一是人才的變化，以前用大數據是互聯網公司的復合型極客，這些人有很強的數學功底、編程能力、數據管理技術、分布式計算技術，同時掌握領域的業務知識，是具備四大方面的全面型的人才。在產業互聯網領域里的人更多的是熟悉領域業務知識，而計算機能力真的很有限。第二是數據種類的變化，以前互聯網領域是大量的文本數據、社交數據、多媒體數據等，而產業互聯網領域是大量的傳感器產生的實時數據、企業內部的業務過程數據，大量的非結構化工程數據、仿真數據、設計的CAD數據，這些數據跟傳統互聯網的數據都不太一樣。
工業大數據如何變革制造業
“大數據驅動智能制造加快發展，加快互聯網與制造業快速融合，是傳統制造業變革與升級的重要內容。”馬忠玉表示，大數據智能應用發展對生產、生活都產生重大影響，以數據挖掘分析為核心的應用和服務，為經濟社會發展帶來了深刻變革。
工業大數據技術是指工業大數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現的一系列技術和方法，包括數據采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業大數據是智能制造的關鍵技術，主要作用是打通物理世界和信息世界，推動生產型制造向服務型制造轉型。其在智能制造中有著廣泛的應用前景，在智能制造中有著廣泛的應用前景，在產品市場需求獲取、產品研發、制造、運行、服務直至報廢回收的產品全生命周期過程中，工業大數據在智能化設計、智能化生產、網絡協同制造、智能化服務、個性化定制等場景都發揮出巨大的作用。
創新研發設計模式實現個性化定制
實現定制化設計。企業通過互聯網平臺能夠收集用戶的個性化產品需求，也能獲取到產品的交互和交易數據；挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，實現定制化設計，再依托柔性化的生產流程，就能為用戶生產出量身定做的產品。例如，海爾集團沈陽冰箱工廠利用云將用戶需求和生產過程無縫對接，用戶個性化需求可直接發送到生產線上，實現定制化生產。用戶還可通過生產線上的上萬個傳感器隨時查到自己冰箱的生產進程。目前，一條生產線可支持500多個型號的柔性化大規模定制，生產時間可以縮短到10秒一臺。
私人定制工廠青島紅領也探索出了C2M、M2B等服裝定制模式，通過精準的量體裁衣，在其他成衣服裝規模關店的市場下，能保持每年150%的收入和利潤增長，每件衣服的成本僅比成衣高10%。小米手機也屬于這一類。
利用大數據進行虛擬仿真。傳統生產企業在測試、驗證環節需要生產出實物來評測其性能等指標，成本隨測試次數增加而不斷提升。利用虛擬仿真技術，可以實現對原有研發設計環節過程的模擬、分析、評估、驗證和優化，從而減少工程更改量，優化生產工藝，降低成本和能耗。長安福特采用虛擬仿真技術改良汽車設計環節，設計師帶著3D眼鏡能夠看見最新設計的福特轎車，甚至還能夠模擬坐進車內，感受內裝是否符合心意。如果有任何不好的地方，設計師能夠馬上通過軟件修改，減少了開發產品的次數，能夠在短時間內完成更多的設計工作，更快地反映市場的需求。
促進研發資源集成共享和創新協同。企業通過建設和完善研發設計知識庫，促進數字化圖紙、標準零部件庫等設計數據在企業內部以及供應鏈上下游企業間的資源共享和創新協同，提升企業跨區域研發資源統籌管理和產業鏈協同設計能力。提升企業管理利用全球研發資源能力，優化重組研發流程，提高研發效率。例如，C9型客機成功首飛意味著中國實現了民機技術集群式突破，形成了以中國商飛公司為平臺，包括設計研發、總裝制造、客戶服務、適航取證、供應商管理、市場營銷等在內的我國民用飛機研制核心能力，形成了以上海為龍頭，陜西、四川、江西、遼寧、江蘇等22個省市、200多家企業、近20萬人參與的民用飛機產業鏈。
在C919飛機的智能制造項目建設過程中，形成了一套主制造商―供應商模式下的協同制造技術、管理方法。C919飛機的研發成員企業包括了設計與主制造商、10家機體結構、24家機載設備、16家材料供應商和54家標準件等供應商，另有200多家企業參與了項目的研制過程。通過協同設計、敏捷生產與智能管理等先進技術手段，將飛機從設計到制造過程中涉及的設計商、制造商、供應商、集成商等成員有機緊密聯合。
其中，在協同設計方面，中國商飛通過構建多供應商協同設計環境，并實施基于模型的定義、工藝設計等應用技術，建立起民用飛機聯合協同研制的新模式，建設協同研制平臺，實現了設計與制造過程的一體化。同時，在智能管理方面，全面實施了PLM、ERP、MES、BI等信息化平臺，實現了各系統之間的信息互通和集成，支撐了制造現場層、車間控制層、業務操作層、業務管理層、企業決策層的一體化智能管理。
培育研發新模式。基于設計資源的社會化共享和參與，企業能夠立足自身研發需求開展眾創、眾包等研發新模式，提升企業利用社會化創新和資金資源能力。在帝樽空調和天樽空調的研發過程中，海爾集團前期通過互聯網平臺與數十萬用戶實時互動，提取用戶對產品的共性需求。然后利用HOPE（開放創新平臺）平臺對接全球100多萬個領域專家和上千家全球一流的研發資源。
建立先進生產體系實現智能化生產
提升車間管理水平。現代化工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析等。在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，一旦某個流程偏離了標準工藝，就會發出報警信號，快速地發現錯誤或者瓶頸所在。
優化生產流程。將生產制造各個環節的數據整合集聚，并對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程。當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，對各環節制造數據的集成分析有助于制造商改進其生產流程。例如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析，此舉將會大大降低能耗。
德國安貝格電子工廠基于西門子PLM軟件在虛擬環境中仿真產品的研發和生產，并在真實世界的工廠中進行實際操作，即實現了產品跨行業的多樣化，也提升了生產效率和質量。研發環節，安貝格擁有一個虛擬的工廠，研發設計部門把虛擬的研發產品同步給生產部門來生產，兩部門有著統一平臺，并時刻保持著協調的一致性。真實工廠生產時的數據參數、生產環境等都會通過虛擬工廠來反映出來，而人則通過虛擬工廠對現實中的真實工廠進行把控。生產環節，當一個元件進入烘箱時，機器會判斷該用什么溫度以及溫度持續的時間長短，并可以判斷下一個進入烘箱的元件是哪一種，并適時調節生產參數。安貝格工廠的每一條生產線每天并不是一成不變地只生產一種產品，生產系統會實時同步研發部門的最新指示，自動跳轉到不同產品或者器件的生產模式。在這樣的生產模式下，該工廠每年可生產約1000個品種共計1200萬件工業控制產品。按照每年生產230天計算，平均每秒就能生產出一件產品，其中百萬件缺陷僅為15，缺陷率僅為德國工人的1/25。
優化經營管理體系實現精益化管理
優化工業供應鏈。RFID等電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟蹤產品庫存和銷售價格，而且準確地預測全球不同區域的需求，從而運用數據分析得到更好的決策來優化供應鏈。
推動經營管理全流程的銜接和優化。整合企業生產數據、財務數據、管理數據、采購數據、銷售數據和消費者行為數據等資源，通過數據挖掘分析，能夠幫助企業找到生產要素的最佳投入比例，實現研產供銷、經營管理、生產控制、業務與財務全流程的無縫銜接和業務協同，促進業務流程、決策流程、運營流程的整合、重組和優化，推動企業管理從金字塔靜態管理組織向扁平化動態管理組織轉變，利用云端數據集成驅動提升企業管理決策的科學性和運營一體化能力。
例如，三一公司通過在線跟蹤銷售出去的挖掘機的開工、負荷情況，就能了解全國各地基建情況，進而對于宏觀經濟判斷、市場銷售布局、金融服務提供調整依據。
促進商業模式創新實現服務型制造
大數據將幫助工業企業不斷創新產品和服務，發展新的商業模式。通過嵌在產品中的傳感器，企業能夠實時監測產品的運行狀態，通過商務平臺，企業能夠獲得產品的銷售數據和客戶數據，通過對這些數據的分析和預測，企業能夠開展故障預警、遠程監控、遠程運維、質量診斷等在線增值服務，提供個性化、在線化、便捷化的增值服務，擴展產品價值空間，使得以產品為核心的經營模式向“制造+服務”的模式轉變。
比如，GE不銷售發動機，而是將發動機租賃給航空公司使用，按照運行時間收取費用，這樣GE通過引入大數據技術監測發動機運行狀態，通過科學診斷和維護提升發動機使用壽命，獲得的經濟回報高于發動機銷售。
保利協鑫是中國首家突破年產萬噸級以上多晶硅產能和產量、全球最大的光伏切片企業。在光伏切片的生產過程中，有數千個生產參數會影響到切片良品率。
保利協鑫僅切片廠就有1000多臺智能裝備，加上DCS以及復雜的ERP系統，每天產生大量的數據，但是數據存在于“孤島”之上，并沒有實現互聯互通；雖然從采購、生產、銷售、物流等業務全方位實現了信息化，企業在生產過程中重視對數據分析與利用，但都是依靠以往的經驗進行人工分析，很難把握這些數據的關聯性，缺乏可靠的技術支持，也很難得出科學的結果。
據悉，這款產品搭載兩塊超高分辨率與刷新率的微顯示屏，可實現雙目4K超高清顯示，同時搭配新型的多片式復合光學透鏡模組，在顯著改善光學顯示性能的同時，極大地提升顯示效果和佩戴舒適度，整個產品結合了歌爾在光學、工業設計、機械結構、電子電路等方面的一系列創新設計。
前幾天，歌爾與中科院長春光機所共建的青島歌爾長光研究院正式完成揭牌，這是歌爾面向光學技術、智能制造等重點領域打造、科研與產業相結合的創新產業應用研發平臺。
同時，在今天的消費電子時代，歌爾一直積極把握時下具有劃時代意義的智能可穿戴、虛擬現實、無人機與機器人等產業機會，以全球市場和創新技術為導向，深耕精密制造，布局智能工廠，深度融入全球產業鏈。
以下內容為歌爾圍繞“智能音頻、智能可穿戴、智能家居、智能娛樂”等智能生態領域，進行智能產品研發、制造、銷售的業務布局，打造智能制造工廠的主要做法。
智能工廠布局模式
歌爾成立于2001年，自2008年5月上市以來營業收入和營業利潤年復合增長率超過45%，是全球領先的VR頭顯及VR 外設產品廠商，致力于為合作伙伴提供一站式的VR/AR整機系統解決方案。
2016年，歌爾VR頭顯出貨量超過百萬臺，在全球基于PC與游戲主機的VR頭顯出貨量中占據約80%的份額，已與VR行業內領導廠商合作了多款VR參考設計產品。同時，歌爾是國家重點高新技術企業，是中國電聲行業龍頭企業，也是全球微電聲領域領導廠商。
在國家“穩定經濟增長，要更加注重供給側結構性改革”的大背景下，歌爾緊密圍繞智能穿戴產品研發生產主線，以信息集成為技術手段，建設支撐制造生命周期全過程的智能工廠統一平臺，建立設計制造協同體系和高效的生產運行模式。進一步有效提升企業的精益制造能力、全面管控能力、高效協同能力和快速反應能力，為企業客戶和終端消費者提供智能化、個性化、時尚化的智能穿戴產品，增強歌爾核心競爭力。
自動化產線的建設
自動化示范線體搭建采用智能設備和6軸多關節機器人代替操作員，保證產品穩定、高效；采用分散式控制系統（DCS）、可編程邏輯控制器（PLC）、數據采集系統（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系統裝備。
信息系統的建設與集成
通過各業務領域信息系統的建設與集成，實現全數字化設計、工藝、制造的一體化，精細工藝管理和工藝仿真以及制造執行系統的深度優化。制造執行系統（MES）深度優化，基于SCADA，實現與自動線可編程邏輯控制器（PLC）等底層設備的數據互聯，實現與產品全生命周期管理（PLM）、企業資源計劃（ERP）、倉庫管理系統（WMS）等軟件的無縫連接。
物流自動化的建設
建立基于射頻識別技術（RFID）的智能管理系統，研究基于射頻識別技術（RFID）的物料自動運送，實現物料從采購入庫、物料出庫、車間接料、車間物料流轉到成品入庫、發放和銷售流向跟蹤的全流程管理整個電子化的過程。
可視化集成控制中心的建設
建立產線一體化集成控制平臺，通過此平臺從而將訂單、計劃、執行、物流、質量等業務板塊的實時決策數據與圖表集中展示，打通各功能域的關聯關系，建設可視化集成控制中心，支持從訂單、計劃、物流、質量、采供等多功能組織的全局協同生產與調度。另外，歌爾在打造智能制造工廠方面具有很多先進的創新模式，包括數字化研制模式；基于標準化、模塊化的二維/三維數據模型；實現產品虛擬設計、虛擬工藝、虛擬制造，打通研發與制造隔熱墻，產品全生命周期透明可視，實現跨越設計、工藝和制造的全新數字化研制模式。
全數據流打通
依托通信網絡，基于SOA標準的集成總線，整合研發工藝平臺、供應鏈平臺、MES平臺和自動化裝備，實現端到端的全過程數據流的暢通，直接貫通到制造現場，實現生產過程的閉環管理；可視化與遠程控制，基于采集的實時生產數據、質量數據、工藝信息等為基礎，通過可視化集成控制中心，實現對各工序的生產狀況和消耗情況進行實時監控；基于預測分析模型，通過大數據分析，實現對工廠運轉不利因素的提前預測、預警，通過信息化與自動化的無縫集成，實現對生產現場的遠程合理指揮調度。并計劃用5―10年r間建成兼具中國“智”造和中國“匠”造特點的歌爾生產制造模式，智能制造和精密制造齊頭并進，打造國家級智能硬件制造創新中心。
智能工廠未來愿景
建設經驗推動行業發展
歌爾智能工廠采用了科技信息技術與制造技術深度融合的智能制造模式。在生產手段上，實現了智能可穿戴產品全生命周期的數字化、虛擬化生產；在生產模式上，實現了柔性化、網絡化和個性化。歌爾工廠建設過程中積累的成功經驗都將會面向外界推廣，這在一定程度上將有助于提升我國電子信息產業整體制造水平。智能工廠不僅是對自身產品質量水平的提升，其生產制造的智能化水平也將大大提升智能制造設備的使用以及集成技術的應用，特別是推動大規模、多批次、個性化產品的制造成為可能，從而實現從消費者需求到個性化制造的模式變革。
其實，在我國供給端的互聯網變革剛剛起步，未來通過互聯網與生產制造端的融合很可能將產生萬億級市場規模，也將加速推進制造模式和商業模式的創新。
而供給端的互聯網變革將進一步釋放消費需求，擴大內需規模，促進經濟的可持續發展。
經濟效益與社會效益并行
歌爾的“智能制造+”布局，在促進我國電子信息產業智能工廠建設標準和重點技術標準的建立上提供了很大的助力，也對拉動國內電子信息產業智能化制造升級方面發揮了積極力量。歌爾智能工廠的信息化布局，將很好的推動3C行業實現新一代信息技術與制造技術深度融合為特征的智能制造模式，將有助于提升3C領域整體制造水平，提升我國制造業核心競爭力，抓住全球制造業變革的歷史機遇。
打造示范區帶動產業發展
歌爾擁有龐大的合作企業群體和供應鏈體系，是山東半島和環渤海經濟帶消費類電子制造業中重要力量之一，其智能工廠的建設將逐步形成行業和區域示范帶動效應。
機電自動化發展作為科學技術在制造業當中的重要發展標志，其所能夠為社會生活帶來的不僅是機械設備制造技術上的發展與進步，更是推動社會生產力水平向科技化、高效化發展的重要支持。隨著機電自動化在機械系統設計、調試等方面的應用，其對工程機械制造業的發展及效益提升帶來了重要推動。文章選擇機電自動化在工程機械制造中最常見的集中技術進行分析。
1.1集成自動化技術集成自動化技術是指機械制造中對各類生產經營、技術功能的集成性發展。在傳統技術模式下，實現對機械制造技術的集成化發展是不切實際的，但隨著信息技術的逐步完善與應用，集成自動化技術不僅得以實現，還成為了機械制造過程中使用最普遍的技術內容。隨著市場經濟體制地到來，機械制造業地競爭越來越激烈，為了能夠在市場競爭中站穩腳跟，很多機械制造企業開展技術研究與發展，通過將電子計算機輔助設計技術、數控教工技術以及企業管理系統等多種技術與系統內容引入到企業的機械生產制造系統中，得到了非常顯著地發展，并成為了機械制造業當中企業的發展潮流，CIMS工程應用的有效保持，在提升機械制造企業的生產能力和市場競爭里的基礎上，也實現了集成自動化技術地有效發展。
1.2柔性自動化技術所謂“柔性自動化技術”是以數控技術為核心，在融合其他先進技術的前提下而建立起的新興技術類型。從生產與操作過程方面來看，柔性自動化技術能夠實現機械制作與生產全自動化發展。在柔性自動化技術當中，包括機械設備的材料準備、制作、生產等一系列生產行為都由計算機來予以控制和操作。相比于傳統人力機械生產模式，柔性自動化技術不僅能夠在計算機技術的精確控制下，保證機械設備生產、制作過程中的各項生產行為、尺寸的準確性，同時還能大大減少對勞動力的應用，實現了對生產成本的有效控制，并在此基礎上實現生產效率地有效提升，在確保機械設備生產秩序的基礎上，提高生產效益。無論是從機械制造業未來發展角度考慮，還是制造企業的效益提升角度分析，柔性自動化技術都將成為機械設備自動化生產的主流模式。
1.3智能自動化技術智能自動化技術即智能華機電自動化技術，其是在計算機技術發展支持下，通過利用計算機智能系統對人類行為地模擬，從而替代人類去進行機械設備的生產操作及相關行為。從表面上看智能自動化技術與柔性自動化技術有一定的共同性，但智能自動化技術要比柔性自動化技術更高級，相比于柔性自動化技術而言，智能自動化技術能夠通過對人類行為地模仿，來提高自身的工作能力，并對生產行為產生一定的判斷力，這是柔性自動化技術所不具備的優勢。智能自動化技術在機械設備制造中的應用，能夠更進一步提升機械制造行為的準確性，并保證這一行為能夠始終保持在一個高水平狀態之上。需要注意的是由于智能自動化技術需要人工操作來作為主觀工作支持，因此要經常對智能自動化技術進行維護，以確保智能自動化技術的良好工作狀態。
2注意事項
雖然機電自動化在機械制造中展現出了多方面的優勢，但針對當前的機電自動化水平來看，其仍存在諸多不足，因此在實際應用過程中，要做好以下幾方面的控制：（1）規范應用流程。機電自動化在為機械制造提供支持是建立起機電自動化設備、系統軟件的規范安裝與應用前提下的，為此企業必須要嚴格按照機電自動化要求進行工作，避免操作不當而為企業帶來不必要的損失；（2）做好質量控制。機電自動化在機械制造當中的應用，確實能夠為機械制造帶來重要幫助，但企業必須要保證其所制造出來的機械設備質量符合質檢與應用要求，否則機電自動化為工程機械制造帶來的進步意義都是空談。
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