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有關智能制造基金申請書一

回顧生產制造中心20__年的工作，主要有以下六個方面的進展：

1.生產制造中心20__年年產量比20__年提高1.2倍，人均日產量從7.5件提升到9件左右，超越了當時預定的1.1倍的目標。

2.通過精細化管理，制定一系列控制卡，對生產制造中心的工作流程進行了規(guī)范。從執(zhí)行結果來看，雖然有些控制卡還需完善改進，但車間日清工作、后道回修、“6s”等改善明顯，生產管理看板的運行也使生產部每天可以直觀看到各班組效率，并采取相應措施調整改進。

3.品控部的品質控制，從原料到成品的整個環(huán)節(jié)，控制得更為完善，品質的數據更科學與客觀，并有針對性，如不良率、線毛、違規(guī)率等等。

4.技術ie部通過模版改進、普及，ie流程中轉款、清尾的加快，提高了生產制造中心的產品加工能力以及快速周轉能力。轉款時間基本控制在該款工時的3.5倍以下。比起往年，進步明顯。

5.測時部標準工時數據搜集工作已完成，并已整理出各品類的標準工時基本框架。

當然，20__年生產制造中心還有很多工作有待改進，如車間員工流失率太高，冬裝計劃完成有拖延，精細化管理中有些控制卡執(zhí)行后效果不明顯，車間有些班組效率低下等等。

20__年，生產制造中心主要針對上述情況作出相應調整。歸納起來有以下幾點：

1.生產產能爭取20__年比20__年再提高1.05至1.1倍，具體來講，即從人均9件提升到9.5-10件之間。

2.加強以班組為單位的基層管理團隊建設，開設試點并推行包括工會小組長在內的核心領導小組管理機制，提高管理團隊服務能力與溝通能力，讓員工工作生活更和諧、穩(wěn)定。

3.完善現存的各類流程控制卡，對工作中存在的不規(guī)范流程繼續(xù)進行整理規(guī)范，使精細化管理更深入生產各環(huán)節(jié)。

4.生產效率提升方面：

①逐步在車間開始試行標準工時，公開工序工價，提高員工工作積極性與主動性。

②培訓標準動作，提高員工技能，減少動作浪費。

③技術ie部的工作流程更為獨立。封樣等產前準備工作提前，工價提前到上線前。制訂更為科學統(tǒng)一的節(jié)拍模式。

④對自動智能化設備的接觸與學習引進，以及模版夾具的提升，如自動化模版機、充絨機、自動化裁床、自動化訂扣機等，都可節(jié)約人手，提高效率。

⑤技術ie部流程優(yōu)化，定點扶持較弱班組，營造同步氛圍，不斷提高各班組的同步能力。

⑥更加科學運行生產管理看板，提高生產制造中心的計劃達成監(jiān)控能力，與解決生產異常能力。

5.品控部重點提高產前與半成品品質控制能力，讓車間更加順利地生產。

以上就是20__年生產制造中心主要的工作設想與目標。生產是企業(yè)品牌運營中的一個重要環(huán)節(jié)，只有做好了每個環(huán)節(jié)的工作，企業(yè)才有可能在危機中求得生存，繼而變危機為商機，抓住機遇促使品牌取得新的發(fā)展。

有關智能制造基金申請書二

21世紀以來，世界經濟發(fā)展迅速，人們開始走向智能化的時代，互聯(lián)網技術、人機交互技術以及各種各樣的智能設備充斥著我們的日常生活，這不僅使我們的生活越來越有效率，也對制造企業(yè)做出了很大貢獻。

縱觀當今社會，智能制造技術無疑是世界制造業(yè)未來發(fā)展的重要方向之一。所謂智能制造技術，是指在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上，通過智能化的感知、人機交互、決策和執(zhí)行技術，實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化，是信息技術和智能技術與裝備制造過程技術的深度融合與集成。接下來，我們談談我國的智能制造技術發(fā)展現狀以及存在的一些問題。

一．我國智能制造技術的發(fā)展現狀

我國對的研究開始于20世紀80年代末。在最初的研究中在智能制造技術方面取得了一些成果，而進入21世紀以來的十年當中智能制造在我國迅速發(fā)展，在許多重點項目方面取得成果，智能制造相關產業(yè)也初具規(guī)模。我國已取得了一批相關的基礎研究成果和長期制約我國產業(yè)發(fā)展的智能制造技術，如機器人技術、感知技術、工業(yè)通信網絡技術、控制技術、可靠性技術、機械制造工藝技術、數控技術與數字化制造復雜制造系統(tǒng)、智能信息處理技術等；攻克了一批長期嚴重依賴并影響我國產業(yè)安全的核心高端裝備，如盾構機、自動化控制系統(tǒng)、高端加工中心等。建設了一批相關的國家重點實驗室、國家工程技術研究中心、國家級企業(yè)技術中心等研發(fā)基地，培養(yǎng)了一大批長期從事相關技術研究開發(fā)工作的高技術人才。

隨著信息技術與先進制造技術的高速發(fā)展，我國智能制造裝備的發(fā)展深度和廣度日益提升，以新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機器人、自動化成套生產線為代表的智能制造裝備產業(yè)體系已經初步形成，一批具有自主知識產權的智能制造裝備也實現了突破。

二．我國智能制造技術存在的問題

近年來，我國智能制造技術及其產業(yè)化發(fā)展迅速，并取得了較為顯著的成效。然而，制約我國智能制造快速發(fā)展的突出矛盾和問題依然存在，主要表現在以下四個方面。

1.智能制造基礎理論和技術體系建設滯后

智能制造的發(fā)展側重技術追蹤和技術引進，而基礎研究能力相對不足，對引進技術的消化吸收力度不夠，原始創(chuàng)新匱乏?？刂葡到y(tǒng)、系統(tǒng)軟件等關鍵技術環(huán)節(jié)薄弱，技術體系不夠完整。先進技術重點前沿領域發(fā)展滯后，在先進材料、堆積制造等方面差距還在不斷擴大。

2.智能制造中長期發(fā)展戰(zhàn)略缺失

金融危機以來，工業(yè)化發(fā)達國家紛紛將包括智能制造在內的先進制造業(yè)發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。盡管我國也一直重視智能制造的發(fā)展，及時發(fā)布了《智能制造裝備產業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》和《智能制造科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》，但智能制造的總體發(fā)展戰(zhàn)略依然尚待明確，技術路線圖還不清晰，國家層面對智能制造發(fā)展的協(xié)調和管理尚待完善。

3.高端制造裝備對外依存度較高

目前我國智能裝備難以滿足制造業(yè)發(fā)展的需求，我國90%的工業(yè)機器人、80%的集成電路芯片制造裝備、40%的大型石化裝備、70%的汽車制造關鍵設備、核電等重大工程的自動化成套控制系統(tǒng)及先進集約化農業(yè)裝備嚴重依賴進口。船舶電子產品本土化率還不到10%。關鍵技術自給率低，主要體現在缺乏先進的傳感器等基礎部件，精密測量技術、智能控制技術、智能化嵌入式軟件等先進技術對外依賴度高。

4.關鍵智能制造技術及核心基礎部件主要依賴進口

構成智能制造裝備或實現制造過程智能化的重要基礎技術和關鍵零部件主要依賴進口，如新型傳感器等感知和在線分析技術、典型控制系統(tǒng)與工業(yè)網絡技術、高性能液壓件與氣動原件、高速精密軸承、大功率變頻技術、特種執(zhí)行機構等。許多重要裝備和制造過程尚未掌握系統(tǒng)設計與核心制造技術，如精密工作母機設計制造基礎技術、百萬噸乙烯等大型石化的設計技術和工藝包等均未現國產化。幾乎所有高端裝備的核心控制技術嚴重依賴進口。

綜上所述，我國的智能制造技術還存在著一些問題，需要我們去挖掘更有效的方法來解決，我們更應該著重于思路的創(chuàng)新性，與國際化接軌。目前，世界各國都對智能制造系統(tǒng)進行了各種研究，未來智能制造技術也會不斷地發(fā)展。目前，以3d打印為代表的“數字化”制造技術已經嶄露頭角，未來智能制造技術創(chuàng)新及應用也會貫穿制造業(yè)全過程，世界范圍內智能制造國家戰(zhàn)略將會空前高漲，這對我國來說，無疑是一項挑戰(zhàn)也是巨大的動力。

有關智能制造基金申請書三

隨著達日縣經濟社會快速發(fā)展，改革開放不斷深入，基層社會治理中各種新舊矛盾相互交織，治理的復雜性和艱巨性更加凸顯，基層社會治理短板弱項較多。為切實提高牧區(qū)社會治理科學化、規(guī)范化、精細化水平，實現對片區(qū)內全覆蓋、全方位、全過程動態(tài)管理和服務，達日縣提檔升級“牧長制”，呈現出黨建引領、牧民為主、數據支撐的自治集群效應，為全縣和諧發(fā)展、牧民安居樂業(yè)提供了有力保障。

劃分片區(qū)，科學合理劃分484個牧業(yè)片區(qū)，將村、社區(qū)、寺院、學校等全部納入片區(qū)。較之前增加了227個，管理更加精細。健全隊伍，實行黨員領導干部帶頭進片區(qū)，將鄉(xiāng)鎮(zhèn)政法委員、村“兩委”班子成員、離退休黨員、人民調解員、寺院指導員、草原管護員等全部納入牧長隊伍，領導干部、優(yōu)秀黨員擔任片區(qū)組長，推動黨員在基層社會治理中指導幫帶、組織協(xié)調、示范引領。截止目前，共有牧長1310個，較之前牧長增加609人，黨員占總人數的41%。完善機制，深入推行“縣—鄉(xiāng)—村—社—片區(qū)”五級牧長管理機制，制定“牧長十大員”職責和“牧長十三條”紀律，實行“一年一聘”制，嚴格落實片區(qū)牧長招聘考核程序和片區(qū)牧長準入退出機制，對片區(qū)內事項定人、定崗、定責，規(guī)范事件采集辦理流程。

縣鄉(xiāng)村三級共44個綜治中心已掛牌，工作人員由各級牧長兼任，牧長制領導小組辦公室發(fā)揮牽頭抓總協(xié)調作用，推動綜治中心規(guī)范化運行。統(tǒng)籌要素，將鄉(xiāng)村級綜治中心與基層黨員活動室、派出所、基層司法所有機融合，發(fā)揮基層黨政的主體作用，實現對基層社會治理工作集中統(tǒng)一領導，統(tǒng)一指揮調度，抓實綜治中心職能建設，賦予黨組織“總開關”作用。建設大數據平臺。結合綜治“9+x”模式，以搭建大數據平臺為出發(fā)點，以建立數字化社會服務管理體系為落腳點，打造了集應急指揮中心、綜合治理中心、牧區(qū)社會治理大數據管理中心為一體的達日縣綜治中心，形成綜治中心最強“大腦”。

堅持把加強智治支撐作為推動社會治理體系和治理能力現代化建設的有效手段，不斷加快構建“黨建＋牧長制＋信息化＋n”的牧區(qū)社會治理新模式，努力讓數據多跑路、群眾少跑腿。信息采集智能化。牧長利用電子民情采集儀、手機app等方式采集多方面信息，適時錄制矛盾糾紛調解、談心談話、應急處置、幫扶管控等方面影視資料，通過縣鄉(xiāng)村綜治中心平臺，實現信息互聯(lián)互通，為各類風險隱患預測預警和分析研判提供“原始標本”。人員管控自動化。通過大數據管理中心實時監(jiān)測重點場所、重點人員動態(tài)，對發(fā)現的可疑動向第一時間自動向牧長發(fā)送指令，方便牧長及時進行教育引導跟蹤，確保重點人員牢牢掌握在牧長視野中。應急處置一鍵式。結合應急指揮平臺發(fā)揮預警、分析、指揮、調度作用，牧長第一時間發(fā)現并趕赴現場，一鍵上報事態(tài)、協(xié)助開展應急處置工作。

近年來，在基層黨組織和黨員的模范帶頭下，組建了一批為地方治安防控、矛盾化解、宣傳教育、便民服務、慈善救助等做出積極貢獻的人民隊伍，大大降低了基層治理成本。兩年來，基層牧長采集錄入上報各類數據300余萬條，解決了牧區(qū)長期以來家底不清的問題?！半S手調”各類矛盾糾紛1000余件，調處歷史遺留、跨區(qū)域、疑難復雜重大矛盾糾紛42件，調解成功率100%，為社會穩(wěn)定奠定了堅實基礎。通過這兩年的努力，黨組織的凝聚力越來越強了，為基層服務越來越周到了，群眾的心氣兒越來越順暢了，牧民群眾參與社會治理的積極性也越來越高了。雖然牧長制提檔升級工作取得了顯著成效，但仍然存在一些不足。一是思想認識還需再提高。二是牧長職責培訓還需再加強。三是鄉(xiāng)、村級綜治中心等陣地建設還需強化。四是數據應用方面還需再提升。

經過這幾年的探索，我們深刻感到，基層黨組織是社會治理的核心，只有覆蓋到底，才能確保基層政權堅強有力；群眾是社會治理的主體，只有發(fā)揮群眾作用，才能切實提高基層公共服務精細化水平；服務是最好的治理，只有全心全意為群眾服務，才能夯實牧區(qū)社會治理基礎；智治是實現資源共享的有效途徑，只有加強科技的運用水平，才能實現社會治理體系和治理能力現代化。

有關智能制造基金申請書四

實踐出真知。答主就依我公司石油黨建平臺為例，解答如何借助智慧黨建平臺做好智慧黨建工作。

我公司黨建平臺分六大核心功能。分別包括信息資訊、業(yè)務管理、線上活動、學習教育、交流服務、考核監(jiān)督功能。

借助信息資訊平臺，充分發(fā)揮網絡優(yōu)勢，中央精神、上級要求、黨建動態(tài)、基層聲音等信息資訊一鍵傳遞，直達基層黨組織及廣大黨員、群眾，增強黨建工作的覆蓋面、影響力，成為傳遞高層聲音的新渠道。

業(yè)務管理平臺可以將黨建工作管理制度、標準規(guī)范內嵌到黨建信息化平臺，實現黨建業(yè)務線上辦理，既規(guī)范了流程，又提高了效率，成為黨建業(yè)務高效運行、規(guī)范管理的新助手。

學習教育平臺匯聚豐富的學習資源，通過網上黨校、黨建百科、知識庫等欄目，打造24小時在線課堂，實現學習教育自主化、效果顯性化，成為黨員學習教育的新陣地。

線上活動平臺利用平臺開展線上活動，彌補線下活動的局限性，線上與線下相結合，實現活動形式創(chuàng)新、內容創(chuàng)新，增強基層黨組織的活力，成為黨組織開展活動的新載體。

交流服務平臺利用移動端全覆蓋優(yōu)勢，開設討論組、對話、公眾號、專家問答等多種在線互動方式，增強黨組織親和力、凝聚力，推動服務型黨組織建設，成為黨內交流和服務的新方式。

考核監(jiān)督平臺建立黨建數據分析中心和考核評價中心，解決安排易、監(jiān)督難，重計劃、輕落實的問題，實現考核過程公開透明、及時高效，成為科學評價黨建工作的新工具。

越來越智能化的產品和服務滿足各級黨組織和廣大黨員群眾的需求，推進黨建工作數字化轉型，建立一種線上線下相互融合、促進的黨建工作新方式。

有關智能制造基金申請書五

人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關。邏輯學始終是人工智能研究中的基礎科學問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數，奠定了現代形式邏輯研究的基礎。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與n形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎上，克林對一般遞歸函數理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數字計算機的馮·諾依曼型體系結構，以及1946年美國的莫克利和?？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數學計算機eniac做出了開拓性的貢獻。

以上經典數理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎。

現代邏輯發(fā)展動力主要來自于數學中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數學化，發(fā)展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。

2.1邏輯學的大體分類

邏輯學是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學。從17世紀德國數學家、哲學家萊布尼茲(z)提出數理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產生。邏輯學大體上可分為經典邏輯、非經典邏輯和現代邏輯。經典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

2.2泛邏輯的基本原理

當今人工智能深入發(fā)展遇到的.一個重大難題就是專家經驗知識和常識的推理?，F代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關于不精確推理的邏輯學作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應的邏輯學，這便是柔性邏輯學。而泛邏輯學就是研究剛性邏輯學(也即數理邏輯)和柔性邏輯學共同規(guī)律的邏輯學。

泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據需要自由伸縮變化的柔性邏輯學，剛性邏輯學將作為一個最小的內核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學的研究成果不但為人工智能學科的誕生奠定了理論基礎，而且它們還作為重要的成分被應用于人工智能系統(tǒng)中。

3.1經典邏輯的應用

人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數學定理證明程序(lt)。在此基礎之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(gps)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領域。經典數理邏輯只是數學化的形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

3.2非經典邏輯的應用

(1)不確定性的推理研究

人工智能發(fā)展了用數值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設推理、定性推理和證據空間理論等經驗性模型。

歸納邏輯是關于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應的知識庫中調用有關知識來處理新問題。

(2)不完全信息的推理研究

常識推理是一種非單調邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論。非單調邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的nml非單調邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關系合成原則，現有的絕大多數模糊推理方法都是關系合成規(guī)則的變形或擴充。

現代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數學中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

人工智能的產生與發(fā)展和邏輯學的發(fā)展密不可分。

一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎;另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學者又在基于其他邏輯的基礎上研究概率推理，使得邏輯學盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術上的突破，還有賴于邏輯學研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學，努力學習與運用并不斷深入挖掘其基本內容，拓寬其研究領域，才能更好地促進人工智能學科的發(fā)展。