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此前，中國工程院院士、寧夏大學前沿科學與技術學部部長機械工程學院院長、中國儀器儀表學會副理事長馬玉山在第二屆信息通信儀器儀表產業技術峰會上發表了題為《面向智能制造的檢測裝備及應用》的主題演講，他不僅分享了自身在智能制造領域超過20年的豐富實踐與研究經驗，并詳細介紹了智能檢測對于實現智能制造閉環的重要性及該技術實際落地所面臨的問題與挑戰。
"智能制造是邁向制造強國的必經之路。"馬玉山院士指出，"圍繞工業企業的五大要素——技術、物料、制造、裝備、管理，怎樣通過新一代信息技術，通過智能化、網絡化、信息化等等技術手段，最終提高企業效率與質量，降低企業成本，最終使企業獲得更好的效益，這是搞智能制造的根本目的。
他表示，目前智能制造相對實施的比較多，而智能檢測是智能制造一個重要環節。智能檢測為智能制造技術架構提供眼、耳、鼻的感知能力，同時為企業提供質量提升、工藝流程、設備健康管理等集成應用落地的能力。沒有智能檢測裝備和技術支撐，智能制造就無法形成一個閉環。
實際上，無論是在設計研發環節還是生產制造環節，再或者是產品交付環節，整個生產業務流程需要進行大量的檢測。但現實情況是，"目前還沒有實現在線檢測，更談不上智能檢測，在設備異常定位，包括設備的預測性維護以及生產過程的控制等方面，還存在大量的缺失。"
目前智能檢測主要分為檢測裝備、數據分析和決策機制幾個方面。那么，目前智能檢測落地存在哪些問題呢？馬玉山院士分析稱，這其中主要是在檢測技術產品方案應用推廣，價值實現持續提升方面還存在一些短板弱項，檢測技術與設備共享不足，檢測方案和運營落地困難，這些問題影響了檢測應用落地和對制造企業的賦能效果。
針對這些問題，馬玉山院士及其團隊提出了智能檢測一體化的解決方案。其中，針對技術設備的耦合性強、技術創新共享不足，其團隊通過開放解耦，實現了檢測技術創新的共享，技術和設備的解耦；針對檢測方案的適配性差，柔性不足，其團隊通過柔性異構，實現了柔性化的適配，模塊化的部署，低成本的介入；針對應用場景大而全，投入產出比例過高，其團隊通過最小可用原則，從最小場景落地，實現價值閉環；針對檢測分析方面，其團隊通過大數據AI賦能進行深入分析；針對成本過高，其團隊通過云端的集中部署，實現了云端的統一升級，專線專業高效。
"總的來講，我們通過依托大數據、AI、云、邊、端等技術，實現了檢測技術與設備的開放與解耦，檢測方案柔性適配，為中小微企業提供低成本、高可靠、易實施，具備智能的在線分析和數據融合能力的智能檢測解決方案。"馬玉山院士尤其強調了向中小微企業提供低成本、高可靠、易實施技術解決方案的重要性，"智能制造、智能檢測需求并非大型企業所獨有，我們國家有千千萬萬的中小微企業，這些企業更迫切地需要通過智能制造來改造提升傳統行業，以及通過智能制造來實現企業的效率與效益的提高。"
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