从实际来看，国内制造业整体配套设施和基础都相对落后，缺乏在智能制造领域的大数据和人工智能核心技术以及平台级应用，但大量民营企业和人才对大数据、人工智能的未来充满着渴望，并且具备发展的能力和实力，但由于资金的限制或是政策支持力度的相对薄弱，在智能化发展上难度颇大。因此，仪器智能化的发展不仅仅要依靠企业自身的，同时相关部门以及政策的支持也。要让人才和政策相匹配，让人才和相关部门的支持相匹配，避免科研人才因客观限制因素而阻碍的步伐。
带表卡尺的维修拆装注意事项
1.安装时，表芯齿轮与卡尺齿条配合并非完全紧密，二者要有一定间隙，以保证齿轮在齿条上自如运行并能将磨损降到。所以表底座的位置姿态很关键，三颗固定一字螺丝先不要上太紧，桂量，需反复调整滑动到顺畅运行后再行固定锁紧。
2.卡尺上的齿条用久了也会有污垢，安装前应卸下清理，务必使齿间清洁并少许加油润滑。
3.拆装过程往往会发现表针回位不准的原因。据本人经验，多为齿条及表芯齿轮污垢或底座移位(摔碰造成)引起的。如观察齿轮磨损较严重，就没必要再安装了。可购买新表芯替换。
4.卡尺的滑动锁紧螺丝两端各有一颗顶丝，用以调整内外量爪间隙，这通常也是表针回位不准确的一个原因。通常调至闭合时内外量爪都无缝隙为宜。
对于国内分析仪器制造企业而言，很多企业都跳过了数字化生产这一关键步骤而直接进入智能制造领域，但实际上，实现数字化是为了给智能化奠定坚实的基础。以样品前处理为例，在现如今的实验室，样品前处理占据了实验人员大部分的工作时间。如果能够为实验室分析人员减少在样品前处理时所使用的时间，无疑会大大提升实验效率。因此，发展数字自动化技术，以此为基向智能化过渡，zui终实现通过大数据、人工智能等方式对分析仪器设备进行智能分析和控制。
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