中国有色金属行业供给侧结构性改革已经取得显着成效，但产业结构的调整和优化仍然任重道远。在国家大力推动“中国制造2025”的当下，加快实施智能制造、实现产业转型升级已成为业内共识。然而，智能制造技术如何与有色产业深度融合，如何加快推进智能制造和如何促进智能技术为企业提质增效服务已经成为企业思考的问题。9月22日，一场由上海市有色金属学会和上海应用技术大学联合举办、上海有色金属行业协会协办的，以“有色金属智能制造”为主题的研讨会在上海应用技术大学召开，中国工程院院士、大学院校教授、工程技术与智能制造技术专家、企业管理人员等数百人齐聚一堂，共同探讨有色金属行业智能制造的应用与发展。
研讨会特邀嘉宾、中国工程院院士王国栋教授作了题为《有色加工行业的绿色智能制造》的主题报告，对智能制造的内涵和金属行业的智能制造系统架构进行了深入的阐述，并介绍了金属行业智能制造项目的研究内容。他指出，第四次工业革命正在到来，其重心就是智能制造，有色金属行业应实施创新驱动发展战略，攻克关键共性技术，促进行业绿色发展，智能发展。
“以第四次工业革命的核心信息物理系统(CPS)为目标，对行业现有自动化系统进行拓展和改造，是行业实现智能化的必由之路。”他指出，具体通过拓展网络功能，强化计算能力和感知能力，建成可靠的、实时的、安全的、协作的智能化生产系统，实现行业的智能化发展。
他预计，经过3~5年的努力，金属工业将形成一批具有感知、记忆、思维、学习、适应、决策能力的生产线，做到信息深度感知-智慧优化决策-精准协调控制，助力金属行业转型升级、绿色发展、领跑世界。
上海理工大学刘新宽教授指出，目前铜加工行业企业面临企业数量众多、产业集中度差，产能过剩、同质化竞争严重，合金品种少、产品更新速度慢等问题。他以引线框架材料为例，国外研制的专有合金系列已达100余种，我国目前仅有2个品种。
他认为，传统有色金属加工产业升级和实现智能制造可以从以下两个层面努力：一是利用智能制造技术实现有色金属加工过程中重点、关键工序的控制升级和智能化，重点工序熔炼、铸造、轧制和热处理等实现人工智能;二是利用智能制造技术实现有色金属加工过程整体的智能化运行，从而实现企业运行的高效。
铸造行业是重要的基础工业之一，但目前我国铸造企业数量多、规模小、生产效率低，工人劳动强度大，中低端铸件严重产能过剩，而高端铸件产能不足;且工艺装备落后，能耗高、污染重，环保和安全不达标。
“智能化是铸造行业的发展方向。”上海交通大学疏达教授在演讲中指出。传统的铸造业未来的业态必然会向着优质、高效、智能、绿色方向发展。为此，他介绍了智能化铸造的几项关键技术：虚拟铸造、快速造型、人工智能、机器人应用。他认为，人工智能、3D打印等关键技术的创新将引领铸造行业的未来。
作为一家智能制造系统设备的供应商，上海先德电气系统工程有限公司董事长周燕强也感受到了智能制造的大势所趋。他表示，去年以来，自动化系统和设备的需求得到了快速增长，市场竞争正在推动行业内有远见的企业推行智能制造，占领先机。在他看来，目前智能制造普及的瓶颈在于投资回报率，对于传统行业来说，智能制造设备的投入需要在3年内通过产能的提升、质量的提高、人工的减少来实现回报，才能推动企业推行智能制造。他认为，未来压铸行业将在熔炼到成本的全流程上实现全智能作业。
此外，上海应用技术大学徐春教授作了题为《有色金属加工过程中工艺智能化趋势》的报告，介绍了其团队如何通过对材料在轧制过程中的智能处理来实现性能的控制，从而解决镁合金板带材轧制过程中存在塑性和边裂问题。北京科技大学刘鸿飞教授不仅从事科研工作，同时也是一名企业家，他在会场分享了其在管理铝加工厂时遇到的实际问题，以及为解决上述问题所引入的MES系统的设计、实施过程和使用心得。上海应用技术大学李晓斌教授则介绍了仿生装备与控制工程技术的发展及其在有色冶金行业的应用，为参会代表了解仿生技术与智能制造的关系及其对智能工程的作用起到了很好的宣传作用。
会议主持、上海市有色金属学会副理事长彭惠红在会议总结时指出，有色金属行业长期以来被人们认为是高污染、高能耗的行业，特别是在人们普遍关注PM2.5的当下，时常受环保掣肘被权衡限产或关闭。同时，随着人口红利的消失，有色金属行业人工成本不断上升，而劳动力日趋紧缺。因此，如何在新形势下化危机为机遇，并赋予其新使命、解决老问题和提质增效既是摆在有色志士肩上的重担，也是考验有色人智慧的好时机。企业可以从长期的生产对象中遴选出需要“智能化”的对象，利用现有的“智能技术”和条件，架构起智能制造过程的硬件，以及利用包括机器人核心部件、控制模型、数据采集运算、逻辑判断、过程优化与自学习等关键软件技术和共性技术，并将这些技术转化成现实的生产线或设备，以达到高效、低成本和进入智能制造的时代。“智能制造是一种技术手段，希望大家对其尽早知晓、尽快计划和尽能行动。”他说道。
会后，与会代表参观了上海应用技术大学的工业机器人应用实验室、自动化系统工程实验室、应用电子技术创新实验室和材料实验室。
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