测试台（Testbeds）

　　测试台是指：SMLC基于智能制造平台正在开发和部署的特定用例（use case），面对制造的挑战和机遇。这些应用案例今后会放入智能制造平台，提供给更多的用户使用和参考。

　　使用行业驱动的方法

　　不同行业对智能制造的要求千差万别，所以按照不同行业对企业进行划分，进行案例的实施、研究、分析和总结，能起到很好的示范作用。这与我国实施的示范工程项目有异曲同工之妙。

　　为了让智能制造平台能为所有的潜在用户使用，针对特定应用的控制和管理解决方案，能明显降低开发成本。为此，智能制造平台同时为各种应用开发智能制造系统测试台。这种方法为智能制造平台开发注入设计理念，创建了一种推动或拉动的商业化战略，加速早期的应用者尽快获得可测量的收益。测试台能为企业部署和实施智能制造降低各种风险。 SMLC联合工业、政府、制造商和高校资源，加快智能制造方法和技术的开发。

　　智能制造平台的原型是根据美国能源部要求而开发的项目。其他的测试台会利用该项目的成果。

　　试验台案例

　　在所有智能制造测试台的项目中，第一个成功的案例应能提供一组对特定目标而定义的语境数据，具有数据管理、分析和建模的实践经验，以及使用度量与标准的可操作结果。这些信息为今后案例的成功推广奠定了基础。另外，成功的厂区可作为一个样板，之后把其推广到其他厂区，这样能减小开发和实施的成本与风险。作为结果，试验台与智能制造平台技术一起，还能降低短期与长期投资的风险、提高回报率、提供复制方法、缩短实施智能制造系统的开发时间。

　　案例1，金属零件制造

　　离散工厂具有高耗能的运营特性 -- 金属零件制造包括一系列锻造、热处理、机械加工步骤，把原材料转换成各种符合用户要求和产品规格的零件。热锻造和热处理是能量密集型工艺，加热炉的炉温经常超过750℃。这家制造商生产多种产品，需要满足不同的客户订单。新加热炉控制系统和数控加工对生产过程进行了优化，从而节省了能源，提高了生产率。除了这些，该智能制造系统计划使用原位测量和推理分析，把金属特性的热处理影响模型加入了控制。该数据可用来动态管理零件的金相结构和能源使用，提高下游加工的生产率、减少次品，以及动态管理所有运行的燃料和电力。在整个制造线中，天然气与电能使用、机器维护等的改进还在进行中。该智能制造平台，可使用高性能计算，基于模型方案进行运营、业务和财务实现。在生产运行中可建立初始模型，然后不断成长和成熟。还可以试用不同的模型和分析组件，开发自己的模型和数据配置。

　　案例2，过程与制造

　　可配置数据、模型快速分析、用“大数据”开发模型 -- 这个过程和制造测试台主要针对过程建模，包括感知、分析、平台和集成。该特定目标是为用数据做决策的企业减少时间和工作。90％的企业都在忙着收集数据、情境化和分析数据，如工厂历史数据库、实时过程数据和部件质量数据、设备规范数据和供应链数据库。该测试台使用智能制造平台，采用良好定义的绩效目标，始终用情境数据和建模需求来驱动，通过不断增长的数据和日益成熟的模型，逐步发展和应用制造智能。智能制造平台的经济学分析（相对于没有平台）指出：部署智能制造的成本，使用建模方法能减少25％。相似应用的复制和重用，在第一次使用时能减少60％的工作量。

　　其他的项目如：蒸汽甲烷改造、食品供应链等也正在进行，随着时间的推进，更多的测试台会不断地涌现和累积。