智能化制造的关键技术主要包括工业物联网（IIoT）、人工智能（AI）、数字孪生（Digital Twin）、大数据分析和机器人流程自动化（RPA）等，这些技术通过实时数据采集、智能决策优化和自动化执行，显著提升生产效率与产品质量。
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工业物联网（IIoT）
工业物联网通过传感器、RFID等设备连接生产环节，实现设备间的数据互通。例如，机床运行状态、能耗数据可实时上传至云端，便于远程监控与预测性维护，减少停机时间。 -
人工智能（AI）与机器学习
AI算法能分析生产数据，优化工艺参数或预测设备故障。比如，在质检环节，视觉识别技术可快速检测产品缺陷，准确率远超人工，同时降低漏检率。 -
数字孪生（Digital Twin）
数字孪生通过虚拟模型映射物理生产线，模拟不同生产策略的效果。企业可在虚拟环境中测试新方案，避免实际生产中的资源浪费，缩短产品迭代周期。 -
大数据分析
生产过程中产生的海量数据（如温度、压力、良品率）经分析后可揭示潜在规律。例如，通过历史数据对比，企业能精准调整供应链节奏，减少库存积压。 -
机器人流程自动化（RPA）
RPA可替代重复性人工操作，如物料搬运、装配等。协作机器人（Cobot）还能与工人安全配合，在柔性生产中快速切换任务，适应小批量定制需求。
未来，随着5G、边缘计算等技术的普及，智能化制造将进一步打破信息孤岛，实现全产业链协同。企业需结合自身需求，分阶段引入关键技术，逐步迈向“无人化”与“自适应”生产。
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