智能制造工程师是从事智能制造相关工作的专业人员，他们的工作内容丰富多样，主要包括以下几个重要方面：
一、系统设计与规划
智能制造系统架构设计
负责设计整体的智能制造架构，包括硬件和软件的布局。例如，在一个汽车制造工厂的智能化改造中，智能制造工程师要规划自动化生产线的布局，确定工业机器人的位置、传感器的分布以及数据传输网络的架构。他们会考虑如何将不同的生产设备（如数控机床、 3D 打印设备等）通过工业互联网连接起来，实现信息的互联互通。
同时，还要设计系统的层级结构，从设备层、控制层、车间层到企业层，确保各个层级之间能够高效协同工作。比如，在控制层，要设计合适的 PLC（可编程逻辑控制器）程序，使设备能够按照预设的工艺流程准确运行；在企业层，要与企业资源规划（ERP）系统和制造执行系统（MES）等进行集成，实现生产计划、调度和执行的无缝对接。
工艺规划与优化
智能制造工程师需要对产品的生产工艺进行规划。他们会利用先进的仿真软件，如 DELMIA 等，对生产过程进行虚拟建模和仿真。以飞机零部件制造为例，在仿真环境中，工程师可以模拟零部件的加工过程，包括材料去除、热处理、装配等环节。
根据仿真结果，对工艺参数进行优化。比如，通过调整数控加工的切削速度、进给量等参数，提高加工精度和效率，同时减少材料浪费和刀具磨损。他们还会考虑如何引入新的制造工艺，如增材制造（3D 打印）与传统减材制造相结合，以满足复杂结构零部件的制造需求。
工厂布局规划
从智能制造的角度对工厂的布局进行整体规划。他们会考虑物流的高效性，确保原材料、零部件和成品在工厂内的运输路线最短、成本最低。例如，在电子产品制造工厂中，将原材料仓库、贴片车间、组装车间和成品仓库进行合理布局，使物料通过自动化输送系统能够快速流转。
同时，还要考虑设备的维护和人员的操作便利性。在布局时，为设备预留足够的维护空间，并且根据人体工程学原理，规划操作人员的工作位置，提高工作效率和安全性。
二、智能装备研发与应用
自动化设备研发
参与自动化设备的研发工作，包括工业机器人的设计与改进。例如，研发新型的六轴工业机器人，提高其负载能力、运动精度和速度。他们会根据不同的应用场景，如焊接、搬运、装配等，对机器人的机械结构、控制系统和末端执行器进行优化设计。
研究和开发先进的自动化检测设备。在精密机械加工领域，研发高精度的光学检测设备，能够快速、准确地检测零部件的尺寸、形状和表面质量。这些设备可以与生产设备联动，实现在线检测，及时发现质量问题并反馈给控制系统进行调整。
智能控制系统开发
开发智能控制系统，使设备能够实现自主决策和自适应控制。例如，为智能机床开发自适应控制系统，该系统可以根据刀具的磨损情况、材料的硬度变化等因素，自动调整切削参数，保证加工质量。
利用工业物联网（IIoT）技术，开发设备的远程监控和诊断系统。通过在设备上安装传感器，收集设备的运行数据，如温度、振动、压力等，将这些数据传输到云端服务器。工程师可以通过手机应用或电脑软件远程监控设备状态，当设备出现故障时，能够快速进行诊断并提供维修建议。
智能装备集成应用
负责将各种智能装备集成到生产系统中。在智能工厂中，将工业机器人、自动化仓储系统、AGV（自动导引车）等装备进行集成，实现自动化的生产和物流配送。例如，在电商物流仓库，集成自动化分拣机器人、AGV 和智能仓储货架系统，使货物能够快速分拣、搬运和存储。
确保智能装备之间的兼容性和协同工作。在集成过程中，要解决不同设备之间的通信协议、数据格式等问题，使它们能够像一个有机的整体一样高效运行。
三、数据分析与优化
数据采集与管理
建立数据采集系统，从生产设备、传感器、质量检测设备等多个数据源收集数据。在化工生产过程中，采集反应釜的温度、压力、物料流量等数据，以及产品质量检测数据。这些数据通过数据采集终端，按照一定的协议（如 Modbus、OPC 等）传输到数据中心。
对数据进行有效的管理，包括数据存储、清洗和分类。使用数据库管理系统（如 SQL Server、MongoDB 等）对海量的数据进行存储，通过数据清洗算法去除异常数据和噪声数据，将数据按照不同的类型（如设备运行数据、质量数据、能源数据等）进行分类存储，方便后续的数据分析。
数据分析与挖掘
运用数据分析工具和技术，如数据统计分析、机器学习算法等，对采集到的数据进行分析。在汽车发动机生产中，通过分析设备运行数据和产品质量数据，找出影响产品质量的关键因素，如某个加工参数的波动与发动机性能指标之间的关系。
进行数据挖掘，发现隐藏在数据中的模式和规律。例如，通过关联规则挖掘，发现不同生产工艺参数之间的关联，或者通过聚类分析，将生产过程中的设备故障进行分类，为故障预测和维修策略制定提供依据。
生产优化与决策支持
根据数据分析的结果，对生产过程进行优化。在电子电路板生产中，通过分析生产数据，优化生产排程，减少生产周期和库存积压。同时，为企业的生产决策提供支持，例如，根据市场需求预测和生产成本分析，确定产品的生产数量和生产策略。
建立生产绩效评估体系，通过数据分析评估生产系统的性能，如设备利用率、生产效率、产品质量合格率等指标，根据评估结果制定改进措施，不断提升生产系统的竞争力。