引言

机械制造行业作为国民经济的支柱产业，其发展水平直接关系到工业体系的完整性与竞争力。传统机械制造模式以人工操作为主，存在生产效率低下、产品质量稳定性不足、资源浪费严重等问题，已难以适应现代市场对个性化、高精度、快响应产品的需求。随着物联网、大数据、人工智能、工业机器人等技术的迅猛发展，智能制造技术应运而生，为机械制造行业的转型升级提供了新的路径。智能制造技术通过对生产过程的全面感知、实时分析、智能决策与精准控制，能够实现生产要素的优化配置与生产流程的高效协同，推动机械制造行业从“规模驱动”向“创新驱动”转变。在此背景下，深入探讨智能制造技术在机械制造领域的应用现状与面临的挑战，对于推动行业技术革新、提升核心竞争力具有重要的理论与实践意义。

一、智能制造技术在机械制造领域的核心应用

（一）生产过程智能化监测与控制

生产过程的精准管控是机械制造保证产品质量的关键，智能制造技术在此环节实现了从被动检测到主动防控的转变。通过在生产设备、工装夹具及产品部件上部署各类传感器，可实时采集设备运行参数、加工精度数据、环境温湿度等多维度信息，这些数据经工业互联网传输至数据处理中心，由专用算法进行实时分析与异常识别。当系统检测到参数偏离预设阈值时，能够自动发出预警信号，并根据故障类型触发相应的调整指令，实现设备运行状态的动态优化与加工过程的精准控制。这种智能化的监测与控制模式，不仅减少了人为干预带来的误差，还能提前规避生产风险，确保生产过程的稳定性与连续性。

（二）智能设计与研发体系构建

设计研发是机械制造的源头环节，智能制造技术为该环节注入了新的活力，推动设计模式从传统经验驱动向数据智能驱动转变。基于大数据技术，企业可整合历史设计案例、客户需求数据、市场反馈信息等多源数据，构建庞大的设计数据库，为新产品研发提供数据支撑。人工智能技术中的机器学习算法能够对数据库中的数据进行深度挖掘，提炼设计规律与优化方向，辅助设计人员完成方案选型、参数优化等工作。

（三）柔性生产与供应链协同优化

面对市场需求的多元化与个性化趋势，智能制造技术助力机械制造企业构建起柔性生产体系，实现了多品种、小批量生产的高效落地。通过工业机器人、智能物流设备与柔性生产线的有机结合，借助智能控制系统的统一调度，生产车间能够根据订单需求快速调整生产流程、更换加工工装，实现不同规格产品的连续化生产，打破了传统刚性生产线的局限性。在供应链层面，智能制造技术实现了供应链各环节信息的实时共享与协同联动，从原材料采购、生产进度跟踪到成品仓储物流，各环节数据均可通过平台实现可视化管理，企业能够根据市场需求变化及时调整生产计划与供应链策略，优化库存结构，减少资金占用，提升供应链的响应速度与整体运营效率。

二、智能制造技术在机械制造领域应用的主要挑战

（一）核心技术自主化不足

核心技术的自主可控是智能制造技术在机械制造领域深度应用的基础，当前我国机械制造企业在这方面仍面临诸多短板。在高端工业软件领域，如计算机辅助设计、生产执行系统等，市场主要被国外知名企业垄断，国内相关软件在功能完整性、稳定性及兼容性上与国际先进水平存在差距，难以满足复杂机械制造场景的需求。在核心硬件方面，高精度传感器、高端工业机器人的核心部件等依赖进口，不仅增加了应用成本，还面临着技术封锁与供应风险。

（二）复合型人才队伍短缺

智能制造技术的应用需要既掌握机械制造专业知识，又熟悉物联网、大数据、人工智能等新兴技术的复合型人才，而当前这类人才的短缺已成为制约行业发展的重要瓶颈。传统机械制造企业的从业人员多具备扎实的机械专业技能，但缺乏对数字化、智能化技术的系统认知，难以快速适应智能制造生产模式的需求。高校及职业院校作为人才培养的主阵地，相关专业设置与教学内容更新滞后于技术发展速度，课程体系仍以传统机械知识为主，新兴技术课程占比不足，导致培养出的毕业生实践能力与企业实际需求脱节。

（三）管理模式与技术应用不匹配

许多机械制造企业在引入智能制造技术的过程中，忽视了管理模式的同步革新，导致技术优势难以充分发挥。部分企业仍沿用传统的金字塔式管理结构，层级繁多、决策链条长，无法快速响应智能制造生产过程中出现的各类问题。在生产管理方面，传统管理模式注重单一环节的效率提升，缺乏对生产全流程的系统统筹，与智能制造技术所强调的全流程协同优化理念相悖。

三、推动智能制造技术在机械制造领域应用的应对策略

（一）强化核心技术研发与自主创新

提升核心技术自主化水平是突破应用瓶颈的关键，需要政府、企业与科研机构形成协同创新合力。政府应加大对智能制造核心技术研发的政策支持与资金投入，设立专项研发基金，鼓励企业与高校、科研院所开展产学研合作，聚焦高端工业软件、高精度传感器、核心算法等关键技术领域进行联合攻关。企业应树立自主创新意识，加大研发投入占比，建立完善的研发体系，培养核心研发团队，同时积极引进国际先进技术与理念，通过消化吸收再创新提升自主研发能力。

（二）构建多元化人才培养体系

解决人才短缺问题需要构建高校培养、企业培训与社会引进相结合的多元化人才培养体系。高校应根据智能制造技术发展趋势与企业需求，优化专业设置，调整课程体系，增加物联网、大数据、人工智能等相关课程的比重，强化实践教学环节，与企业共建实训基地，提升学生的实践操作能力与职业素养。企业应建立完善的内部培训体系，针对不同岗位员工制定个性化培训方案，通过线上线下相结合的培训方式，提升现有员工的数字化操作技能与智能化管理水平。

（三）推进管理模式数字化革新

实现管理模式与智能制造技术的协同适配，需要企业推进管理理念、组织架构与管理机制的全面革新。企业应树立数字化管理理念，打破传统管理思维的束缚，构建扁平化的组织架构，减少管理层级，缩短决策链条，提升管理效率与响应速度。在生产管理方面，建立全流程协同管理体系，以智能制造技术为支撑，实现生产计划、设备管理、质量控制、物流仓储等各环节的一体化管理与协同优化。

结束语

智能制造技术为机械制造领域带来了前所未有的发展机遇，其在生产管控、设计研发、供应链优化等环节的应用，推动了行业生产模式的变革与发展质量的提升。然而，核心技术自主化不足、复合型人才短缺、管理模式不匹配等挑战，仍在一定程度上制约着智能制造技术的深度应用。面对这些问题，机械制造企业需强化自主创新意识，加大核心技术研发力度，构建多元化人才培养体系，推进管理模式数字化革新。

参考文献

[1]李伟杰,焦腾.智能制造技术在机械设计制造领域的应用分析[J].中国机械,2025,(18):112-115.

[2]程永康,赵晨悦,胡小波.智能制造技术在机械设计制造领域中的应用[J].内燃机与配件,2025,(01):106-108.

[3]时鹏.智能制造技术在机械制造工程领域的实践应用分析[J].装备维修技术,2024,(05):60-62.