智能制造的关键技术体系涵盖感知与数据采集、工业网络与边缘计算、工业大数据与人工智能、工业机器人与自动化、数字孪生与虚拟调试、工业网络安全六大核心技术领域。
2.1 感知与数据采集技术
工业传感器、机器视觉等技术构成数据采集的基础。工业传感器能够实时监测温度、压力、振动、流量等物理量，为设备状态监控、工艺参数优化提供原始数据。机器视觉则通过图像采集与处理，实现对产品外观、尺寸、缺陷等的自动化检测，显著提升了检测效率与精度。
2.2 工业网络与边缘计算
工业以太网、5G等工业网络技术为设备间的互联互通提供了高速通道，确保数据传输的实时性与确定性。边缘计算技术则将数据处理能力下沉至网络边缘，实现对关键数据的实时分析与快速响应，减少了数据向云端传输的带宽压力和延迟。
2.3 工业大数据与人工智能
工业大数据技术致力于解决海量、异构、多源制造数据的存储、清洗、分析与挖掘问题。而人工智能，特别是机器学习、深度学习等算法，则是赋予制造系统”智能”的核心引擎，在预测性维护、质量异常检测、生产调度优化、供应链智能决策等方面展现出巨大潜力。
2.4 数字孪生技术
数字孪生是实现物理世界与虚拟世界互联互通的关键技术。通过构建物理实体的数字化模型，数字孪生能够实时映射物理设备或生产线的运行状态，支持在虚拟环境中进行仿真分析、故障诊断、工艺优化和虚拟调试。这不仅可以缩短新产品研发周期、降低试错成本，还能为生产过程的持续改进提供有力工具。