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智能制造的定义
智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率，提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。
智能制造的意义
智能制造具备四个特征：以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑。
以智能工厂来说，智能工厂不是无人工厂，而是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂也不是简单地实现机器换人。一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种、小批量生产模式的工厂。
智能制造的意义在于“让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式，自动传递给正确的人和机器，以实现资源配置效率的优化”。因此，基础数据的准确性和规范性都是推进智能制造的必要条件。
智能制造的挑战
《中国制造2025》以体现信息技术与制造技术深度融合的智能制造作为的主攻方向，然而，各领域或企业本身对智能制造的理解却存在差异，导致“概念满天飞，变化特别快”，这给企业推进智能制造带来了挑战。一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”，这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
制造业企业通常需要对生产过程、产品质量和设备运维三个部分的数据进行监控、管理和分析，利用智能分析、智能预警和智能预测等方法实现智能制造管理，减少体力和脑力劳动的同时，极大的提升劳动生产率。
而许多流程工业中存在的痛点正是如此，除了大家一直关注的能耗、物耗、产能和安全等问题，另一大痛点便是质量一致性问题。产品的质量一致性和稳定性直接关系到市场和价格，要求很高，但是往往检测手段复杂、检测周期长、检测装备贵、涉及安全和环境影响等，这就需要先进的测量技术、数据分析水平、信息挖掘能力作为支撑，打下坚实的数据基础。
在线近红外光谱技术解决方案
长期经验已表明，近红外光谱分析技术适用于几乎全部有机物和大部分无机物的定量分析，对于很多金属离子的含量检测也十分精确，同时还适用于许多物理指标的检测如色度、浊度、黏度、密度、酸度、灰分等等。
在线近红外光谱技术与传统的在线传感器只能测某一种指标不同，在线近红外可以快速准确地同时检测多项指标，如待测组分定性和定量、污染及缺陷、酸碱度、转化率、均匀度等，都能够在同一时刻获得数据并发送至中控系统，进行数据监测、管理和分析，现已成熟的应用于众多行业领域，受到广泛认可。
在线近红外光谱分析技术，结合智能制造质量监控需求，可应用于配料、生产、传送、仓储等智能制造的多个典型环节，适用于实时监控从原材料到成品的各项品质指标，同时可作为大数据的数据基础，进一步实现流程工业的故障预报和超前预警等，为“中国智造”保驾护航。
