智能制造关键技术是推动制造业数字化转型的核心驱动力，其核心在于通过工业物联网、人工智能、数字孪生等技术的深度融合，实现生产全流程的自动化、透明化和智能化。 关键亮点包括：设备互联与实时数据分析（工业物联网）、智能决策与预测性维护（AI与大数据）、虚拟仿真与优化（数字孪生）、柔性生产与资源高效配置（云计算与边缘计算）。以下分点展开：
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工业物联网（IIoT）
通过传感器、RFID等技术连接生产设备，实现设备状态实时监控与数据采集。例如，工厂中的机床、机械臂等设备互联后，可自动上报运行参数，结合边缘计算快速响应异常，减少停机时间。数据聚合至云端后，还能优化供应链协同与能源管理。 -
人工智能与大数据
机器学习算法分析历史生产数据，预测设备故障（如轴承磨损趋势），提前触发维护工单。在质量检测中，AI视觉识别缺陷的准确率远超人工。大数据技术则挖掘工艺参数与产品质量的关联，动态调整生产参数以降低废品率。 -
数字孪生
物理设备的虚拟模型可模拟生产流程，测试不同工艺方案的效果。例如，汽车厂商通过数字孪生验证焊接机器人路径规划，缩短实际调试周期。结合AR技术，还能辅助工人远程维修复杂设备。 -
柔性自动化
工业机器人配合MES系统，实现多品种小批量生产快速切换。3D打印技术直接制造复杂零件，支持个性化定制。AGV小车与智能仓储系统联动，实现物料精准配送。 -
云计算与信息安全
云平台整合企业ERP、PLM等系统，支持跨工厂数据共享与协同设计。区块链技术确保供应链数据不可篡改，追溯原材料来源。工业防火墙与加密技术防护关键数据免受攻击。
总结：智能制造的关键技术正从单点应用向全链条协同演进，未来需重点关注技术标准化与人才储备。企业应优先选择与自身痛点匹配的技术组合，避免盲目堆砌。