机械制造产业财务状况预警的经济学

机械制造产业财务状况预警的经济学

　　机械制造产业财务状况预警的经济学【1】

　　摘要 自从上个世纪60年代开始，就有外的相关学者对于企业的相关财务状况的相关预警工作进行了大量的探索和研究，并且有着“Z计分法”的诞生，但是在40年的不断发展中Z函数的相关应用和扩展已经非常的普遍。

　　但是，因为企业的国别、地域、行业、规模等的不同使得Z函数在我国的相关企业的实际应用是不符合我国企业的发展情形的。

　　关键词 机械制造业 财务状况预警 经济学分析

　　一、相关企业的样本选取以及变量选取

　　财务状况的相关预警预测对于企业的生存和发展有着非常重要的作用。

　　直到2002年的年底，在深圳和上海两个城市的A股市场中有着一百零五家ST公司，我们见面过在深圳的相关A股市场中进行机械制造产业的相关企业作为实际的研究资料，对其分别通过机械制造相关产业的相关ST作为其抽取的相关样本，并且对于机械制造产业中的ST企业中抽取十家，再将实际的机械制造相关产业中非ST的相关企业作为样本，并依据一定的比例间隔对于十家非ST相关公司进行随机抽取并作为其对照样本组。

　　除此之外，在进行五家相关机械制造产业的相关公司进行随意抽取并将其作为测试样本，依照这样的原则在深圳市的A股交易市场的二十五家已经上市的机械制造产业中的相关企业作为此次进行研究的相关样本，并且对他们分别计算出每股的实际收益、以及股东实际权益的相关比率和净资产的实际收益率以及总资产实际周转率和主营业务的实际利润率、企业的总资产的实际增长率。

　　详细的相关情况请见表一：

　　为了分析对于上面情况所叙述的相关财务比率是不是能够真正有效的进行ST公司同非ST公司有效的区别，我们对于上述的20家相关的上市公司的实际的相关估计样本通过相关统计软件来进行6个相关财务比率的T检验。

　　经过对于T检验所得出的结果的分析和了解，我们获得以下的相关结论：在每一股的实际收益以及主要经营项目业务的实际利润率进行双尾T的相关检验的实际显著性的概率都大于百分十零点零五。

　　可以认为对于每股收益以及其主要经营项目业务的实际利润率都不能对于ST公司以及非ST公司进行良好的有效的区分。

　　企业的净资产的实际收益率、总资产的实际周转率、股东权益的实际比率以及总资产的实际增长率的相关双尾T的实际检验的相关显著性的相关概率都小于百分之零点零五。

　　这四项相关比率都能够对于机械制造产业的非ST公司以及ST公司进行良好的区分。

　　以下将选用净资产的实际收益率(Y3)、总资产的实际周转率(Y2)、股东权益实际比率(Y1)以及总资产的实际增长率(Y4)这四项指标来将其作为研究的实际有效的相关财务变量并建立起实际的机械制造产业的相关财务状况的相关预警预测模型。

　　模型的建立

　　在对于20家相关企业的十几样本组的某年所进行上报的相关财务比率数据进行统计软件的相关统计之后进行了分析，对于其主要的成分特征值以及贡献率进行了相关对比。

　　得出Z1的实际运营能力的特征值是1.91，其贡献率是40.8%。

　　累计贡献率是38.08%;Z2的发展能力其特征值是0.97，贡献率是19.2%，累计贡献率是57.0%;Z3的盈利能力其特征值是1.12，贡献率是19.4%，累计贡献率是77.4;Z4的偿债能力其特征值是1.30，贡献率是21.6%，累计贡献率是100%。

　　我们将其累计贡献率取为100%，也就是说这四项主要的相关成分所包括的原有的相关变量信息的100%。

　　这四项财务的原始比率对于这四个的主要的成分的实际因子负荷量以及因子得分系数的相关矩阵见以下表3和表4。

　　依照上述的情况进行分析，我们能够得到在机械制造相关产业的实际ST公司的相关财务状况的实际预警预测模型应该如下所示：

　　RS=0.408*Z1+0.192*Z2+0.194*Z3+0.216*Z4

　　当RS大于等于0.07，就表明了该企业是一种非财务状况下预警的相关企业，当RS的值大于0.07，就表明该企业是财务状况的相关预警企业。

　　模型的实际检验

　　为了对于相关模型进行预警作用的实际检验，我们将其他的机械制造相关产业的相关测试样本组里面的6家企业(其中3家是机械制造相关产业的实际非ST公司和2家是机械制造相关产业的相关ST公司)中的以上四项实际的财务比率运用预警模型进行相关计算并得到了相关的RS预测分值。

　　其结果如下：

　　通过检测的相关结果显示，在机械制造相关产业中的ST公司其RS值都小于0.7，其检测的结果与实际情况一直，而三家非ST机械制造相关产业的企业的实际RS值都大于0.07，这就进一步说明了这三家企业并不是财务状况的相关预警企业，从而同实际情况达到一致。

　　模型局限性

　　1.预警预测的财务状况的前提是该企业对于其自身发布的相关财务数据具有真实可信的特点，但是由于现在的企业的相关会计信息出现着频繁的失真现象，因此有一些相关企业不能够对于自身的实际财务数据进行真实性的反应。

　　这样就会使得上面所涉及的模型里面的相关财务指标不能够真实完全对于企业的实际经营业绩进行反映。

　　因此，在对于企业的预警预测财务状况进行良好的模型规划之后，还要对于企业的实际会计管理进行加强，保证企业的会计信息的准确性，保证在企业进行财务数据的发布的时候，能够是企业的真实财务发展运营状况，从而保证企业在其进行相关统计和分析的时候，不会偏离公司的正常经营发展状况。

　　以便于有效的提高企业的综合运营水平，加强企业的综合竞争力。

　　2.从相关行业的方向来说，这项模型是通过机械制造相关产业作为实际分析和计算的样本而得到的，因为在不同的企业中的产业的实际财务比率都有着自己的特点，造成不同产业之间存在着差异，所以对于不是机械制造相关产业的企业在运用该模型进行相关研判的时候一定要在事先进行修正。

　　要根据自己所在公司的经营状况，市场经济发展情景以及自身的各项因素等进行详细的了解和对比，找出适合自己所在企业的预警预测财务状况的相关模型，从而真正的帮助企业建立起良好的财务预警预测系统。

　　3.根据本文中所设定的模型并没有对于非财务指标的相关因素的有关影响进行考虑。

　　所以模型的实际应用还会受到不用的企业的评价标准自身主观性、条件差异性等的限制，从而难以对于企业全面满足。

　　所以在进行预警模型的了解和分析的前提下，还应该对于非财务相关指标的干扰因素以及一些有经验的相关分析人员的实际直觉来进行定性的评价以及分析。

　　总结：财务状况的相关预警预测对于企业的生存和发展有着非常重要的作用。

　　在对于企业的预警预测财务状况进行良好的模型规划之后，还要对于企业的实际会计管理进行加强，保证企业的会计信息的准确性，保证在企业进行财务数据的发布的时候，能够是企业的真实财务发展运营状况，从而保证企业在其进行相关统计和分析的时候，不会偏离公司的正常经营发展状况。

　　本文通过对于上海和深圳的20家上市企业进行财务比率的统计和分析，得出在机械制造相关产业中的财务预警预测的相关模型。

　　从而有效的实现对于机械制造相关产业的财务状况实际的预警的经济学研究和分析。

　　参考文献：

　　[1]位文明，刘海涛，张俊，赵万华，张晓毅，朱祥.基于实际面压力分布的结合面有限元建模方法.中国科技论文在线.2011(08).

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　　[3]本刊编辑部.众口铸金 精益求精——南京金口机械制造有限公司新版GMP的应对之策.机电信息.2011(05).

　　[4]黄静，叶文亮，张明，李剑锋.镀铝板在发动机隔热中的应用及成形工艺.锻压装备与制造技术.2011(04).

　　基于Logistic模型的机械制造业上市公司财务预警应用【2】

　　【摘要】本文对Logistic回归模型应用于财务预警应用与分析做了深入理论分析，并以机械行业最新财务统计数据作为分析对象，利用SPSS统计学软件求得了回归模型参量，进一步构建了机械设备仪表类Logistic回归模型;并以某机械制造公司作为分析实例，对该模型的计算方法进行了进一步表达，对Logistic回归模型在财务预警中的分析和应用提供了一定的参考。

　　【关键词】Logistic模型 财务预警 回归模型

　　机械制造业作为工业的核心，随着我国经济及工业发展，其上市公司的数量日益增多。

　　截止2014年12月，机械行业上市公司共计556家(含机械、设备、仪表)，占整个沪深两市的21.05%。

　　在机械行业取得快速发展的同时，同样存在因财务状况异常而被特别处理或退市风险警示处理的制造业上市公司，而这特别是在2014年。

　　呈现出这一高比例的ST或*ST股的原因较多，由财务原因而被特别处理的主要原因是机械制造业财务风险管理意识淡薄，缺乏适合行业有效的财务预警体系。

　　为此，对机械制造业及整个机械行业上市公司进行财务预警分析势在必得。

　　通过构建有效的财务预警模型，防范、化解风险隐患，对机械制造业上市公司管理层、债权人、投资者、供货商以及其他利益相关主体而言都具有十分重要的现实意义[1]。

　　一、Logistic模型综述及相关表达

　　Logistic函数是在果蝇繁殖的研究工作中发现，并最早应用于人口估计与预测，通常把该函数又称为增长函数(Growth function)。

　　由该函数构建的多元逻辑模型Logistic是依据被研究对象(或分析对象)的条件概率从而判断其财务状况和经营风险。

　　模型的建立基础是累计概率函数，其优点是不需要严格的假设条件，突破了自变量服从两组间协方差相等和多元正态分布的局限性等。

　　相对于多元判别分析，该模型更为稳健且具有更广泛的使用范围。

　　为此，本文选择该方法对机械制造业公司进行分析[2]。

　　在财务预警分析中，通常将概率最佳分割因子设为0.5，当分析对象的值小于0.5时表明其财务状况健康，相反则表明存在财务危机。

　　在上市公司的财务分析中，Logistic模型表述为[3]：

　　■ 1.1

　　式中，Yi表示第i家企业的财务状况，当i=0时为财务危机企业，当i=1时为财务正常企业;Xki为第i家企业的k个财务比率。

　　将计算得到的Yi值代入下式1.2进行再计算：

　　■ 1.2

　　其Pi值便是由该模型得到的对第家企业的财务危机情况预估值。

　　当该值大于0.5时表明存在财务问题。

　　综合上述两市，并采用对数表达，得到Logistic模型的常用表达：

　　■ 1.3

　　从Logistic回归模型的原理可以看出，其模型不仅能对企业是否会发生财务风险做出很好的判断，同时还对其风险的大小可以进行量化。

　　根据模型的理论背景，在实际应用中需有这样两个假设作为前提：(1)样本数必须为非回归参数;(2)自变量之间不存在共线性。

　　二、研究对象样本及相关数据选取

　　本文以证券会行业板块中的机械、设备、仪表类上市公司作为研究对象，其分析数据来自其中新浪网财经股票数据库，该数据库分析数据准确、及时，数据全面、可靠。

　　该数据库显示，截止2014年12月，机械、设备、仪表类上市公司共计556家，该类中的ST和*ST共计26家，占该类上市公司中的4.68%。

　　每个分析对象中，选取资产负债率(分析时用X1表示)、应收账款率(分析时用X2表示)、总资产周转率(分析时用X3表示)、主营业务利润率(分析时用X4表示)、每股经营现金流(分析时用X5表示)作为分析模型在计算过程中的参与分析量。

　　资产负债率是资产负债表所有资产的总和同所有负债的总和相除得到的一个比值，对于其他指标的具体意义，在此不再详述。

　　三、机械制造业上市公司Logistic回归财务预警模型

　　(一)预警模型建立

　　采用统计软件――统计产品与服务解决方案软件SPSS16.0的Logistic回归功能，并选取回归方法为(Wald)法，对机械、设备、仪表类上市公司的资产负债比、应收账款周转率、总资产周转率、主营业务利润率、每股经营流数据进行3次回归计算，得到结果如下表1所示：

　　表1 SPSS软件回归求得系数值

　　表中，B为变量系数;S.E为标准差;Wald为Wald得分;df为自由度;sig为伴随概率。

　　由此得到Logistic回归方程为：

　　■ 3.1

　　得到分析对象企业的财务危机情况预估值为：

　　■ 3.2

　　(二)回归模型统计检验

　　为验证所构建的回归模型，在初值-2Log Likelihood为91.702时，再利用SPSS软件对其进行分析，其输出值为表2所示(限于篇幅，该处只列出第三步回归输出值)：

　　表2 SPSS软件对模型计算的输出值

　　从计算结果可以看出，-2Log Likelihood值较大，表明本文构建的机械制造业上市公司财务预警模型拟合度较高。

　　(三)以川润股份为例，进行回归模型实例检验

　　根据所建立的Logistic回归模型，下面以川润股份(股票代码为002272)为例，进一步实例验证回归模型的统计检验。

　　计算公式中单位为元。

　　资产负债比为：■=32.4%;应收账款率： ■=136.97%;总资产周转率：■=28.5%;主营业务利润率：■=0.705%;每股经营现金流：X5=-0.0956。

　　将上述计算得到的值代入式3.2中，得到：

　　■=0.534。

　　四、结果分析

　　通过对川润股份(股票代码为002272)为实例进行计算，其结果为稍大于财务危机情况预估的临界值，其财务状况正常。

　　该企业主要以生产制造销售液压润滑设备为主，通过结合当前的机械制造业情况来看，当前制造业确实处在“艰难时刻”，这是由于受到全球经济复苏乏力、国内实体经济低位运行的影响，投资增速逐步放缓这一些因素所致。

　　这一系列因素导致传统机械行业景气度低迷已成为不争的事实。

　　同时，从该股2014年9月30日公布的财务摘要中也可以看出：每股收益为0.0096元;每股现金含量为-0.0956元。

　　注：本文计算及结果依赖于企业公布数据的真实性，同时限于本文仅对财务预警模型的理论研究，因此其计算结果对投资人、债权人等所有利益相关方不具有实际参考意义。

　　五、结论

　　利用SPSS软件对机械设备仪表类上市公司财务数据进行统计学分析，得出Logistic回归模型参量。

　　从而构建出当前机械设备仪表类上市公司财务预警模型，进一步将该模型中利用软件进行统计验证，其结果表明本文构建的机械制造业上市公司财务预警模型拟合度较高。

　　以某公司为实例，利用该模型进行分析，其分析结果为该公司超过财务危机情况预估的临界值，该公司财务状况正常，对利用Logistic回归模型的构建方法、实际应用提供了有意义的参考。

　　参考文献

　　[1]常立华.对企业财务危机临界点的认识[J].财会月刊，2008(4).

　　[2]刘彦文.上市公司财务危机预警模型研究[D]. 大连理工大学 2009.

　　[3]P.Ravisankar，V.Ravi.Financial Distress Prediction in Banks Using Group Mrthod of Data Handling Neural Network，Counter Propagation Neural Network and Fuzzy APTMAP[J].Knowledege-Baesd Systems，2010(23)：823-831.

　　机械制造技术的发展【3】

　　摘要：机械制造技术水平的高低是衡量一个国家科学技术发展的重要标志，也是各国科技竞争的重点。

　　本文对我国现有的机械制造技术进行了分析，并阐述了未来的发展方向。

　　关键词：机械制造 技术特点发展分析

　　0 引言

　　目前，我国的机械制造技术与美、英、俄等发达国家相比，还有一定的差距，而科学技术的创新与发展，仍面临着巨大的挑战。

　　因此，我国现有的机械制造业已不能沿用20世纪时的，以凸轮及其机构为基础的专用机床、专用夹具、专用刀具组成的流水式生产，而要向着自动化(数控高速切削加工)、计算计综合自动化(CIM)发展。

　　本文就机械制造技术、发展分析等，作进一步的研究和探讨[1]。

　　1 机械制造技术

　　机械制造技术是研究制造生产装备过程中的基本原理、技术和方法的一门学科。

　　随着科技发展，对机械制造技术提出了更高的要求，例如，要求达到纳米(10-6mm)的超精密加工，大规模集成电路硅片的超微细加工重型装备超大型件的加工，难加工材料和具有特殊物理性能材料的加工等。

　　要想提高产品质量和劳动生产率，降低其成本，提高市场的竞争力，就必须采用先进的制造技术[2]。

　　1.1 随着微电子技术、计算机技术的发展，促使常规技术与精密检测技术、数控技术、传感技术、系统技术、伺服技术等相互结合，使机械制造业发生了质的飞跃。

　　1.2 随着计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)、柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)的应用，实现了自动化、柔性化、智能化、集成化生产加工，使产品质量和生产效率得到提高。

　　1.3 随着生产的发展和科学实验的需求，许多零件的形状越来越复杂，精度要求越来越高，表面粗糙度要求越来越低。

　　相继出现了化学机械加工、电化学加工、超声波加工、激光加工、超精密研磨与抛光、纳米加工等特种加工、超精密加工技术和复合加工技术。

　　2 发展分析

　　我国机械制造技术的发展：一是精密加工技术，二是CIMS计算机综合自动化技术，三是发展模式[3]。

　　2.1 精密加工技术。

　　精密加工的核心主要体现在对尺寸精度、仿形精度、表面质量的要求。

　　要实现高速切削与强力切削，必须有与之相适应的机床和切削刀具。

　　目前数控车床主轴转速已达5000r/min，加工中心主轴转速已达20000r/min，磨削速度已达40～60r/s，高的可达80～120r/s。

　　例如，电火花加工的精度要求可达±2-3μm、底面拐角R值可小于0.03mm，最佳加工表面粗糙度可低于Ra0.3μm。

　　而镜面加工效果且能够完成微型接插件、IC塑封、手机、CD盒等高精密模具部位的电火花加工。

　　例如，运用数控高速切削技术(High Speed Machining,HSM，或High Speed Cutting，HSC)，可提高加工效率和加工质量[4]。

　　2.1.1 高速切削。

　　高速切削技术综合了机床的高速主轴系统、快速进给系统、高性能刀夹系统、高性能刀具材料以及高性能CNC数控系统等诸多相关硬件和软件技术。

　　要实现高速切削与强力切削，必须有与之相适应的机床和切削刀具。

　　目前数控车床主轴转速已达5000r/min，加工中心主轴转速已达20000r/min，磨削速度已达40～60r/s，高的可达80～120r/s。

　　2.1.2 生产效率。

　　高速切削加工技术提高了切削加工的生产效率，表现在：①切削力小：在铣削加工中，主轴轴承、刀具、工件受到的径向切削力得到大幅度减少。

　　②材料切除率高：在相同时间内的材料切除率相应提高。

　　③工件热变形小：因为是高速切削，大部分的切削热来不及传给工件就被高速流出的切屑带走，所以，加工表面的受热时间短，不会导致热变形，提高了表面精度。

　　④精度高：由于高速切削力小于常规切削，加工系统的振动降低，加工过程平稳，提高了加工精度。

　　⑤环保：由于高速切削可实现干式切削，减少了切削液用量，从而使污染和能耗降低。

　　2.1.3 实际应用。

　　高速切削技术在精密制造中的实际应用，主要表现在：①非曲直对于薄壁类零件和细长的工件。

　　②采用数控高速切削加工，广泛应用于汽车、模具、航天航空等制造领域。

　　③采用数控高速切削技术，可实现在一台机床上对复杂整体结构件同时进行粗、精加工。

　　2.1.4 关键技术。

　　实现数控高速切削的关键技术，主要包括：切削机理、切削机床、切削刀具和切削工艺[5]。

　　①切削机理：研究各种材料在高速加工条件下，形成的切削力、切削热的变化规律，刀具磨损规律及对加工表面质量的影响规律，有利于促进高速切削工艺规范的确定和切削用量的选择，为具体零件和材料的加工工艺制定提供理论基础。

　　②切削机床：高速切削机床主要包括：主轴系统、快速进给系统和CNC控制系统。

　　a主轴。

　　一般主轴转速在10000r/min以上，最高可达60000-100000r/min，具有良好的动态和热态性能。

　　b高速进给。

　　机床进给系统能够满足快速移动和快速准确定位。

　　③切削刀具：由于切削速度的大幅度提高，对切削刀具材料、刀具几何参数、刀体结构等都提出了新的要求，高速切削刀具材料和刀具制造技术都有了新的变化。

　　高速切削加工时，不仅要保证高的生产率和加工精度，还要保证人身的安全和产品的可靠性。

　　因此，高速切削加工的刀具系统必须具有良好的几何精度、重复定位精度、装夹刚度、高速运转时良好的平衡状态和安全可靠性。

　　需要注意的是：要尽可能减轻刀体质量，使其在高速旋转时所受的离心力小，可提高高速切削时的安全性，改进刀具的夹紧方式。

　　④切削工艺：高速切削在实际生产加工中，缺乏可供参考的应用实例，也没有实用的切削用量和加工参数数据库，高速加工的工艺参数优化是加工技术的关键。

　　例如，数控高速切削的零件NC程序，要求在整个切削过程中保证载荷稳定，而在使用CNC软件中发现，自动编程功能不能满足这一的要求，需要由人工编程加以补充和优化。

　　因此，必须研制开发新的编程方式，使切削数据适合高速主轴的功率特性曲线。

　　2.2 CIMS计算机综合自动化技术。

　　CIMS(Computer Integrated Manufacturing System)计算机综合自动化，是基于CIM哲理构成的新型生产实体，是信息时代的一种新型生产制造模式。

　　CIMS是通过计算机网络技术、数据库技术等软硬件技术，把企业生产过程中经营管理、生产制造、售后服务等环节联系在一起，构成了一个能适应市场需求变化和生产环境变化的大系统[6]。

　　随着计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)、柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)的应用和开发，整个生产过程在计算机的数控下，实现自动化、柔性化、智能化、集成化，不仅使产品质量和生产效率得以提高，且缩短了生产周期，从而提高企业的经济效益和社会效益。

　　2.2.1 智能化。

　　智能制造技术IMT是将人工智能融入制造过程的各个环节能自动监测其运行状态，在受到外界干扰或内部激励时能自动调整其参数以达到最佳状态和具备自组织能力。

　　例如，新型数控电火花机床采用了模糊控制技术和专家系统智能控制技术。

　　模糊控制技术是由计算机监测来判定电火花加工间隙的状态在保持稳定电弧的范围内自动选择使加工效率达到最高的加工条件自动监控加工过程实现最稳定的加工过程的控制技术。

　　2.2.2 自动化。

　　自动操作过程不需人工干预可以提高加工精度、效率。

　　机床的自动化运转降低了操作人员的劳动强度、提高生产效率。

　　例如，对于批量较大的生产的自动化，可通过机床自动化改装、应用自动机床、专用组合机床、自动生产线来完成。

　　小批量生产的自动化，可通过NCMCCAMFMSCIMIMS等来完成。

　　为了提高生产效率，减轻劳动强度，改善劳动条件，尽可能地用机械作业替代人力劳动成为一种发展趋势，为适应这种工程作业环境使用要求，小型及微型工程机械的需求将迅速增长。

　　微型产品不但其外形尺寸受到具体约束，同时其外观形态、色调等方面的设计愈来愈体现了与自然、环境的融合。

　　2.2.3 高效化。

　　要求在保证加工精度的前提下大幅提高粗、精加工效率。

　　例如，手机外壳、家电制品、电器用品、电子仪表等领域都要求减少辅助时间，如编程时间、电极与工件定位时间等，同时又要降低粗糙度从原来的Ra0.8μm改进到Ra0.25μm使放电后不必再进行手工抛光处理。

　　2.2.4 信息化。

　　随着计算机、自动化与通讯网络技术在制造系统中的应用信息的作用越来越重要。

　　制造过程的实质是对制造过程中各种信息资源的采集、输入、加工和处理过程，最终形成的产品可看作是信息的物质表现。

　　因此，可以把信息看作是一种产业包括在制造之中。

　　2.2.5 集成化。

　　集成化的目的是实现制造企业的功能集成，功能集成要借助现代管理技术、计算机技术、自动化技术和信息技术。

　　实现技术集成同时还要强调人的集成，由于系统中不可能没有人，系统运行的效果与企业经营思想、运行机制、管理模式都与人有关，在技术上集成的同时还应强调管理与人的集成。

　　2.2.6 柔性化。

　　柔性是指一个制造系统适应各种生产条件变化的能力它与系统方案、人员和设备有关。

　　系统方案的柔性是指加工不同零件的自由度。

　　人员柔性是指操作人员能保证加工任务完成数量和时间要求的适应能力。

　　设备柔性是指机床能在短期内适应新零件的加工能力。

　　例如，在通用产品的基础上增加模块化的功能部件，实现产品功能的多样化，或通过全新的模块化设计、制造以及不同模块之间的柔性化组合，实现功能多样化。

　　应用机电液一体化技术、电子计算机技术、监测控制技术，使工程机械的信息化、智能化，可以提高工程机械各种故障的自我诊断和修复能力，降低施工人员的劳动强度、提高工作效率和工程质量。

　　2.2.7 绿色化。

　　绿色制造、环境意识的设计与制造、生态工厂、清洁化生产等概念是全球可持续发展战略在制造业中的体现。

　　依靠科技进步，节约资源，关爱生命，提高效益，减少废物排放，促进部分资源循环利用，实现经济、社会、资源、环境和谐的发展。

　　例如，行业可通过生产设施和生产工艺的改进，实现安全清洁生产;通过采用新技术、新工艺、新材料，优化、创新产品设计，减少产品资源消耗与废物排放，降低产品噪声，增加操作人员的舒适程度;通过研究新材料、材料表面工程技术开展再制造技术、回收技术，实现废旧工程机械的回收与再利用。

　　2.3 发展模式。

　　企业发展规模化、专业化、集约化和柔性化。

　　如大型工程机械整机生产企业或企业集团可通过内生增长和外延扩张等方式，迅速发展，扩大规模，增加产品种类，成长为综合性的工程机械企业，同时，行业的集中度将进一步提高。

　　零部件企业将由目前的规模小、分布散、企业多和依附于主机企业的状况，向专业化、与主机企业形成伙伴关系的方向发展;主机厂的非核心零部件业务将逐步剥离，零部件企业将迅速成长，并逐步形成与主机企业同步、甚至超前开发模块化部件的能力，推动主机产品的发展[7]。

　　4 结束语

　　随着科学技术的进步，我国机械制造技术应顺应国际市场大环境的需求，不断加强微电子技术、信息技术、光电技术、新材料技术与机械制造技术之间的结合、融合，促进产品向多样化、智能化、绿色化发展，从而进一步提高我国机械制造技术的创新和攻关能力，争取在较短的时间内，使我国机械制造技术达到世界先进水平[8]。

　　参考文献：

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　　[3]周正干，王美清，李和平.高速加工的核心技术和方法[J].航空制造技术，2000(3).

　　[4]马晓春.我国现代机械制造技术的发展趋势[J].森林工程，2002，(3).

　　[5]王世敬，温筠.现代机械制造技术及其发展趋势[J].石油机械，2002，(11).

　　[6]武永利.机械制造技术新发展及其在我国的研究和应用[J].机械制造与自动化，2003，(1).

　　[7]林式藩.CIMS的组成与应用，冶金自动化，1997年6月.

　　[8]寿云兴，郝万福.CIMS综述，黑龙江自动化技术与应用，1997年第3期.

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