機械制造產(chǎn)業(yè)財務(wù)狀況預警的經(jīng)濟學(xué)
機械制造產(chǎn)業(yè)財務(wù)狀況預警的經(jīng)濟學(xué)【1】
摘要 自從上個(gè)世紀60年代開(kāi)始，就有外的相關(guān)學(xué)者對于企業(yè)的相關(guān)財務(wù)狀況的相關(guān)預警工作進(jìn)行了大量的探索和研究，并且有著(zhù)“Z計分法”的誕生，但是在40年的不斷發(fā)展中Z函數的相關(guān)應用和擴展已經(jīng)非常的普遍。
但是，因為企業(yè)的國別、地域、行業(yè)、規模等的不同使得Z函數在我國的相關(guān)企業(yè)的實(shí)際應用是不符合我國企業(yè)的發(fā)展情形的。
關(guān)鍵詞 機械制造業(yè) 財務(wù)狀況預警 經(jīng)濟學(xué)分析
一、相關(guān)企業(yè)的樣本選取以及變量選取
財務(wù)狀況的相關(guān)預警預測對于企業(yè)的生存和發(fā)展有著(zhù)非常重要的作用。
直到2002年的年底，在深圳和上海兩個(gè)城市的A股市場(chǎng)中有著(zhù)一百零五家ST公司，我們見(jiàn)面過(guò)在深圳的相關(guān)A股市場(chǎng)中進(jìn)行機械制造產(chǎn)業(yè)的相關(guān)企業(yè)作為實(shí)際的研究資料，對其分別通過(guò)機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)ST作為其抽取的相關(guān)樣本，并且對于機械制造產(chǎn)業(yè)中的ST企業(yè)中抽取十家，再將實(shí)際的機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)中非ST的相關(guān)企業(yè)作為樣本，并依據一定的比例間隔對于十家非ST相關(guān)公司進(jìn)行隨機抽取并作為其對照樣本組。
除此之外，在進(jìn)行五家相關(guān)機械制造產(chǎn)業(yè)的相關(guān)公司進(jìn)行隨意抽取并將其作為測試樣本，依照這樣的原則在深圳市的A股交易市場(chǎng)的二十五家已經(jīng)上市的機械制造產(chǎn)業(yè)中的相關(guān)企業(yè)作為此次進(jìn)行研究的相關(guān)樣本，并且對他們分別計算出每股的實(shí)際收益、以及股東實(shí)際權益的相關(guān)比率和凈資產(chǎn)的實(shí)際收益率以及總資產(chǎn)實(shí)際周轉率和主營(yíng)業(yè)務(wù)的實(shí)際利潤率、企業(yè)的總資產(chǎn)的實(shí)際增長(cháng)率。
詳細的相關(guān)情況請見(jiàn)表一：
為了分析對于上面情況所敘述的相關(guān)財務(wù)比率是不是能夠真正有效的進(jìn)行ST公司同非ST公司有效的區別，我們對于上述的20家相關(guān)的上市公司的實(shí)際的相關(guān)估計樣本通過(guò)相關(guān)統計軟件來(lái)進(jìn)行6個(gè)相關(guān)財務(wù)比率的T檢驗。
經(jīng)過(guò)對于T檢驗所得出的結果的分析和了解，我們獲得以下的相關(guān)結論：在每一股的實(shí)際收益以及主要經(jīng)營(yíng)項目業(yè)務(wù)的實(shí)際利潤率進(jìn)行雙尾T的相關(guān)檢驗的實(shí)際顯著(zhù)性的概率都大于百分十零點(diǎn)零五。
可以認為對于每股收益以及其主要經(jīng)營(yíng)項目業(yè)務(wù)的實(shí)際利潤率都不能對于ST公司以及非ST公司進(jìn)行良好的有效的區分。
企業(yè)的凈資產(chǎn)的實(shí)際收益率、總資產(chǎn)的實(shí)際周轉率、股東權益的實(shí)際比率以及總資產(chǎn)的實(shí)際增長(cháng)率的相關(guān)雙尾T的實(shí)際檢驗的相關(guān)顯著(zhù)性的相關(guān)概率都小于百分之零點(diǎn)零五。
這四項相關(guān)比率都能夠對于機械制造產(chǎn)業(yè)的非ST公司以及ST公司進(jìn)行良好的區分。
以下將選用凈資產(chǎn)的實(shí)際收益率(Y3)、總資產(chǎn)的實(shí)際周轉率(Y2)、股東權益實(shí)際比率(Y1)以及總資產(chǎn)的實(shí)際增長(cháng)率(Y4)這四項指標來(lái)將其作為研究的實(shí)際有效的相關(guān)財務(wù)變量并建立起實(shí)際的機械制造產(chǎn)業(yè)的相關(guān)財務(wù)狀況的相關(guān)預警預測模型。
模型的建立
在對于20家相關(guān)企業(yè)的十幾樣本組的某年所進(jìn)行上報的相關(guān)財務(wù)比率數據進(jìn)行統計軟件的相關(guān)統計之后進(jìn)行了分析，對于其主要的成分特征值以及貢獻率進(jìn)行了相關(guān)對比。
得出Z1的實(shí)際運營(yíng)能力的特征值是1.91，其貢獻率是40.8%。
累計貢獻率是38.08%;Z2的發(fā)展能力其特征值是0.97，貢獻率是19.2%，累計貢獻率是57.0%;Z3的盈利能力其特征值是1.12，貢獻率是19.4%，累計貢獻率是77.4;Z4的償債能力其特征值是1.30，貢獻率是21.6%，累計貢獻率是100%。
我們將其累計貢獻率取為100%，也就是說(shuō)這四項主要的相關(guān)成分所包括的原有的相關(guān)變量信息的100%。
這四項財務(wù)的原始比率對于這四個(gè)的主要的成分的實(shí)際因子負荷量以及因子得分系數的相關(guān)矩陣見(jiàn)以下表3和表4。
依照上述的情況進(jìn)行分析，我們能夠得到在機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的實(shí)際ST公司的相關(guān)財務(wù)狀況的實(shí)際預警預測模型應該如下所示：
RS=0.408*Z1+0.192*Z2+0.194*Z3+0.216*Z4
當RS大于等于0.07，就表明了該企業(yè)是一種非財務(wù)狀況下預警的相關(guān)企業(yè)，當RS的值大于0.07，就表明該企業(yè)是財務(wù)狀況的相關(guān)預警企業(yè)。
模型的實(shí)際檢驗
為了對于相關(guān)模型進(jìn)行預警作用的實(shí)際檢驗，我們將其他的機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)測試樣本組里面的6家企業(yè)(其中3家是機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的實(shí)際非ST公司和2家是機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)ST公司)中的以上四項實(shí)際的財務(wù)比率運用預警模型進(jìn)行相關(guān)計算并得到了相關(guān)的RS預測分值。
其結果如下：
通過(guò)檢測的相關(guān)結果顯示，在機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)中的ST公司其RS值都小于0.7，其檢測的結果與實(shí)際情況一直，而三家非ST機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)的實(shí)際RS值都大于0.07，這就進(jìn)一步說(shuō)明了這三家企業(yè)并不是財務(wù)狀況的相關(guān)預警企業(yè)，從而同實(shí)際情況達到一致。
模型局限性
1.預警預測的財務(wù)狀況的前提是該企業(yè)對于其自身發(fā)布的相關(guān)財務(wù)數據具有真實(shí)可信的特點(diǎn)，但是由于現在的企業(yè)的相關(guān)會(huì )計信息出現著(zhù)頻繁的失真現象，因此有一些相關(guān)企業(yè)不能夠對于自身的實(shí)際財務(wù)數據進(jìn)行真實(shí)性的反應。
這樣就會(huì )使得上面所涉及的模型里面的相關(guān)財務(wù)指標不能夠真實(shí)完全對于企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jì)進(jìn)行反映。
因此，在對于企業(yè)的預警預測財務(wù)狀況進(jìn)行良好的模型規劃之后，還要對于企業(yè)的實(shí)際會(huì )計管理進(jìn)行加強，保證企業(yè)的會(huì )計信息的準確性，保證在企業(yè)進(jìn)行財務(wù)數據的發(fā)布的時(shí)候，能夠是企業(yè)的真實(shí)財務(wù)發(fā)展運營(yíng)狀況，從而保證企業(yè)在其進(jìn)行相關(guān)統計和分析的時(shí)候，不會(huì )偏離公司的正常經(jīng)營(yíng)發(fā)展狀況。
以便于有效的提高企業(yè)的綜合運營(yíng)水平，加強企業(yè)的綜合競爭力。
2.從相關(guān)行業(yè)的方向來(lái)說(shuō)，這項模型是通過(guò)機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)作為實(shí)際分析和計算的樣本而得到的，因為在不同的企業(yè)中的產(chǎn)業(yè)的實(shí)際財務(wù)比率都有著(zhù)自己的特點(diǎn)，造成不同產(chǎn)業(yè)之間存在著(zhù)差異，所以對于不是機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)在運用該模型進(jìn)行相關(guān)研判的時(shí)候一定要在事先進(jìn)行修正。
要根據自己所在公司的經(jīng)營(yíng)狀況，市場(chǎng)經(jīng)濟發(fā)展情景以及自身的各項因素等進(jìn)行詳細的了解和對比，找出適合自己所在企業(yè)的預警預測財務(wù)狀況的相關(guān)模型，從而真正的幫助企業(yè)建立起良好的財務(wù)預警預測系統。
3.根據本文中所設定的模型并沒(méi)有對于非財務(wù)指標的相關(guān)因素的有關(guān)影響進(jìn)行考慮。
所以模型的實(shí)際應用還會(huì )受到不用的企業(yè)的評價(jià)標準自身主觀(guān)性、條件差異性等的限制，從而難以對于企業(yè)全面滿(mǎn)足。
所以在進(jìn)行預警模型的了解和分析的前提下，還應該對于非財務(wù)相關(guān)指標的干擾因素以及一些有經(jīng)驗的相關(guān)分析人員的實(shí)際直覺(jué)來(lái)進(jìn)行定性的評價(jià)以及分析。
總結：財務(wù)狀況的相關(guān)預警預測對于企業(yè)的生存和發(fā)展有著(zhù)非常重要的作用。
在對于企業(yè)的預警預測財務(wù)狀況進(jìn)行良好的模型規劃之后，還要對于企業(yè)的實(shí)際會(huì )計管理進(jìn)行加強，保證企業(yè)的會(huì )計信息的準確性，保證在企業(yè)進(jìn)行財務(wù)數據的發(fā)布的時(shí)候，能夠是企業(yè)的真實(shí)財務(wù)發(fā)展運營(yíng)狀況，從而保證企業(yè)在其進(jìn)行相關(guān)統計和分析的時(shí)候，不會(huì )偏離公司的正常經(jīng)營(yíng)發(fā)展狀況。
本文通過(guò)對于上海和深圳的20家上市企業(yè)進(jìn)行財務(wù)比率的統計和分析，得出在機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)中的財務(wù)預警預測的相關(guān)模型。
從而有效的實(shí)現對于機械制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)的財務(wù)狀況實(shí)際的預警的經(jīng)濟學(xué)研究和分析。
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基于Logistic模型的機械制造業(yè)上市公司財務(wù)預警應用【2】
【摘要】本文對Logistic回歸模型應用于財務(wù)預警應用與分析做了深入理論分析，并以機械行業(yè)最新財務(wù)統計數據作為分析對象，利用SPSS統計學(xué)軟件求得了回歸模型參量，進(jìn)一步構建了機械設備儀表類(lèi)Logistic回歸模型;并以某機械制造公司作為分析實(shí)例，對該模型的計算方法進(jìn)行了進(jìn)一步表達，對Logistic回歸模型在財務(wù)預警中的分析和應用提供了一定的參考。
【關(guān)鍵詞】Logistic模型 財務(wù)預警 回歸模型
機械制造業(yè)作為工業(yè)的核心，隨著(zhù)我國經(jīng)濟及工業(yè)發(fā)展，其上市公司的數量日益增多。
截止2014年12月，機械行業(yè)上市公司共計556家(含機械、設備、儀表)，占整個(gè)滬深兩市的21.05%。
在機械行業(yè)取得快速發(fā)展的同時(shí)，同樣存在因財務(wù)狀況異常而被特別處理或退市風(fēng)險警示處理的制造業(yè)上市公司，而這特別是在2014年。
呈現出這一高比例的ST或*ST股的原因較多，由財務(wù)原因而被特別處理的主要原因是機械制造業(yè)財務(wù)風(fēng)險管理意識淡薄，缺乏適合行業(yè)有效的財務(wù)預警體系。
為此，對機械制造業(yè)及整個(gè)機械行業(yè)上市公司進(jìn)行財務(wù)預警分析勢在必得。
通過(guò)構建有效的財務(wù)預警模型，防范、化解風(fēng)險隱患，對機械制造業(yè)上市公司管理層、債權人、投資者、供貨商以及其他利益相關(guān)主體而言都具有十分重要的現實(shí)意義[1]。
一、Logistic模型綜述及相關(guān)表達
Logistic函數是在果蠅繁殖的研究工作中發(fā)現，并最早應用于人口估計與預測，通常把該函數又稱(chēng)為增長(cháng)函數(Growth function)。
由該函數構建的多元邏輯模型Logistic是依據被研究對象(或分析對象)的條件概率從而判斷其財務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險。
模型的建立基礎是累計概率函數，其優(yōu)點(diǎn)是不需要嚴格的假設條件，突破了自變量服從兩組間協(xié)方差相等和多元正態(tài)分布的局限性等。
相對于多元判別分析，該模型更為穩健且具有更廣泛的使用范圍。
為此，本文選擇該方法對機械制造業(yè)公司進(jìn)行分析[2]。
在財務(wù)預警分析中，通常將概率最佳分割因子設為0.5，當分析對象的值小于0.5時(shí)表明其財務(wù)狀況健康，相反則表明存在財務(wù)危機。
在上市公司的財務(wù)分析中，Logistic模型表述為[3]：
■ 1.1
式中，Yi表示第i家企業(yè)的財務(wù)狀況，當i=0時(shí)為財務(wù)危機企業(yè)，當i=1時(shí)為財務(wù)正常企業(yè);Xki為第i家企業(yè)的k個(gè)財務(wù)比率。
將計算得到的Yi值代入下式1.2進(jìn)行再計算：
■ 1.2
其Pi值便是由該模型得到的對第家企業(yè)的財務(wù)危機情況預估值。
當該值大于0.5時(shí)表明存在財務(wù)問(wèn)題。
綜合上述兩市，并采用對數表達，得到Logistic模型的常用表達：
■ 1.3
從Logistic回歸模型的原理可以看出，其模型不僅能對企業(yè)是否會(huì )發(fā)生財務(wù)風(fēng)險做出很好的判斷，同時(shí)還對其風(fēng)險的大小可以進(jìn)行量化。
根據模型的理論背景，在實(shí)際應用中需有這樣兩個(gè)假設作為前提：(1)樣本數必須為非回歸參數;(2)自變量之間不存在共線(xiàn)性。
二、研究對象樣本及相關(guān)數據選取
本文以證券會(huì )行業(yè)板塊中的機械、設備、儀表類(lèi)上市公司作為研究對象，其分析數據來(lái)自其中新浪網(wǎng)財經(jīng)股票數據庫，該數據庫分析數據準確、及時(shí)，數據全面、可靠。
該數據庫顯示，截止2014年12月，機械、設備、儀表類(lèi)上市公司共計556家，該類(lèi)中的ST和*ST共計26家，占該類(lèi)上市公司中的4.68%。
每個(gè)分析對象中，選取資產(chǎn)負債率(分析時(shí)用X1表示)、應收賬款率(分析時(shí)用X2表示)、總資產(chǎn)周轉率(分析時(shí)用X3表示)、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤率(分析時(shí)用X4表示)、每股經(jīng)營(yíng)現金流(分析時(shí)用X5表示)作為分析模型在計算過(guò)程中的參與分析量。
資產(chǎn)負債率是資產(chǎn)負債表所有資產(chǎn)的總和同所有負債的總和相除得到的一個(gè)比值，對于其他指標的具體意義，在此不再詳述。
三、機械制造業(yè)上市公司Logistic回歸財務(wù)預警模型
(一)預警模型建立
采用統計軟件――統計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案軟件SPSS16.0的Logistic回歸功能，并選取回歸方法為(Wald)法，對機械、設備、儀表類(lèi)上市公司的資產(chǎn)負債比、應收賬款周轉率、總資產(chǎn)周轉率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤率、每股經(jīng)營(yíng)流數據進(jìn)行3次回歸計算，得到結果如下表1所示：
表1 SPSS軟件回歸求得系數值
表中，B為變量系數;S.E為標準差;Wald為Wald得分;df為自由度;sig為伴隨概率。
由此得到Logistic回歸方程為：
■ 3.1
得到分析對象企業(yè)的財務(wù)危機情況預估值為：
■ 3.2
(二)回歸模型統計檢驗
為驗證所構建的回歸模型，在初值-2Log Likelihood為91.702時(shí)，再利用SPSS軟件對其進(jìn)行分析，其輸出值為表2所示(限于篇幅，該處只列出第三步回歸輸出值)：
表2 SPSS軟件對模型計算的輸出值
從計算結果可以看出，-2Log Likelihood值較大，表明本文構建的機械制造業(yè)上市公司財務(wù)預警模型擬合度較高。
(三)以川潤股份為例，進(jìn)行回歸模型實(shí)例檢驗
根據所建立的Logistic回歸模型，下面以川潤股份(股票代碼為002272)為例，進(jìn)一步實(shí)例驗證回歸模型的統計檢驗。
計算公式中單位為元。
資產(chǎn)負債比為：■=32.4%;應收賬款率： ■=136.97%;總資產(chǎn)周轉率：■=28.5%;主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤率：■=0.705%;每股經(jīng)營(yíng)現金流：X5=-0.0956。
將上述計算得到的值代入式3.2中，得到：
■=0.534。
四、結果分析
通過(guò)對川潤股份(股票代碼為002272)為實(shí)例進(jìn)行計算，其結果為稍大于財務(wù)危機情況預估的臨界值，其財務(wù)狀況正常。
該企業(yè)主要以生產(chǎn)制造銷(xiāo)售液壓潤滑設備為主，通過(guò)結合當前的機械制造業(yè)情況來(lái)看，當前制造業(yè)確實(shí)處在“艱難時(shí)刻”，這是由于受到全球經(jīng)濟復蘇乏力、國內實(shí)體經(jīng)濟低位運行的影響，投資增速逐步放緩這一些因素所致。
這一系列因素導致傳統機械行業(yè)景氣度低迷已成為不爭的事實(shí)。
同時(shí)，從該股2014年9月30日公布的財務(wù)摘要中也可以看出：每股收益為0.0096元;每股現金含量為-0.0956元。
注：本文計算及結果依賴(lài)于企業(yè)公布數據的真實(shí)性，同時(shí)限于本文僅對財務(wù)預警模型的理論研究，因此其計算結果對投資人、債權人等所有利益相關(guān)方不具有實(shí)際參考意義。
五、結論
利用SPSS軟件對機械設備儀表類(lèi)上市公司財務(wù)數據進(jìn)行統計學(xué)分析，得出Logistic回歸模型參量。
從而構建出當前機械設備儀表類(lèi)上市公司財務(wù)預警模型，進(jìn)一步將該模型中利用軟件進(jìn)行統計驗證，其結果表明本文構建的機械制造業(yè)上市公司財務(wù)預警模型擬合度較高。
以某公司為實(shí)例，利用該模型進(jìn)行分析，其分析結果為該公司超過(guò)財務(wù)危機情況預估的臨界值，該公司財務(wù)狀況正常，對利用Logistic回歸模型的構建方法、實(shí)際應用提供了有意義的參考。
參考文獻
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機械制造技術(shù)的發(fā)展【3】
摘要：機械制造技術(shù)水平的高低是衡量一個(gè)國家科學(xué)技術(shù)發(fā)展的重要標志，也是各國科技競爭的重點(diǎn)。
本文對我國現有的機械制造技術(shù)進(jìn)行了分析，并闡述了未來(lái)的發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞：機械制造 技術(shù)特點(diǎn)發(fā)展分析
0 引言
目前，我國的機械制造技術(shù)與美、英、俄等發(fā)達國家相比，還有一定的差距，而科學(xué)技術(shù)的創(chuàng )新與發(fā)展，仍面臨著(zhù)巨大的挑戰。
因此，我國現有的機械制造業(yè)已不能沿用20世紀時(shí)的，以凸輪及其機構為基礎的專(zhuān)用機床、專(zhuān)用夾具、專(zhuān)用刀具組成的流水式生產(chǎn)，而要向著(zhù)自動(dòng)化(數控高速切削加工)、計算計綜合自動(dòng)化(CIM)發(fā)展。
本文就機械制造技術(shù)、發(fā)展分析等，作進(jìn)一步的研究和探討[1]。
1 機械制造技術(shù)
機械制造技術(shù)是研究制造生產(chǎn)裝備過(guò)程中的基本原理、技術(shù)和方法的一門(mén)學(xué)科。
隨著(zhù)科技發(fā)展，對機械制造技術(shù)提出了更高的要求，例如，要求達到納米(10-6mm)的超精密加工，大規模集成電路硅片的超微細加工重型裝備超大型件的加工，難加工材料和具有特殊物理性能材料的加工等。
要想提高產(chǎn)品質(zhì)量和勞動(dòng)生產(chǎn)率，降低其成本，提高市場(chǎng)的競爭力，就必須采用先進(jìn)的制造技術(shù)[2]。
1.1 隨著(zhù)微電子技術(shù)、計算機技術(shù)的發(fā)展，促使常規技術(shù)與精密檢測技術(shù)、數控技術(shù)、傳感技術(shù)、系統技術(shù)、伺服技術(shù)等相互結合，使機械制造業(yè)發(fā)生了質(zhì)的飛躍。
1.2 隨著(zhù)計算機輔助設計與制造(CAD/CAM)、柔性制造系統(FMS)、計算機集成制造系統(CIMS)的應用，實(shí)現了自動(dòng)化、柔性化、智能化、集成化生產(chǎn)加工，使產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率得到提高。
1.3 隨著(zhù)生產(chǎn)的發(fā)展和科學(xué)實(shí)驗的需求，許多零件的形狀越來(lái)越復雜，精度要求越來(lái)越高，表面粗糙度要求越來(lái)越低。
相繼出現了化學(xué)機械加工、電化學(xué)加工、超聲波加工、激光加工、超精密研磨與拋光、納米加工等特種加工、超精密加工技術(shù)和復合加工技術(shù)。
2 發(fā)展分析
我國機械制造技術(shù)的發(fā)展：一是精密加工技術(shù)，二是CIMS計算機綜合自動(dòng)化技術(shù)，三是發(fā)展模式[3]。
2.1 精密加工技術(shù)。
精密加工的核心主要體現在對尺寸精度、仿形精度、表面質(zhì)量的要求。
要實(shí)現高速切削與強力切削，必須有與之相適應的機床和切削刀具。
目前數控車(chē)床主軸轉速已達5000r/min，加工中心主軸轉速已達20000r/min，磨削速度已達40～60r/s，高的可達80～120r/s。
例如，電火花加工的精度要求可達±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。
而鏡面加工效果且能夠完成微型接插件、IC塑封、手機、CD盒等高精密模具部位的電火花加工。
例如，運用數控高速切削技術(shù)(High Speed Machining,HSM，或High Speed Cutting，HSC)，可提高加工效率和加工質(zhì)量[4]。
2.1.1 高速切削。
高速切削技術(shù)綜合了機床的高速主軸系統、快速進(jìn)給系統、高性能刀夾系統、高性能刀具材料以及高性能CNC數控系統等諸多相關(guān)硬件和軟件技術(shù)。
要實(shí)現高速切削與強力切削，必須有與之相適應的機床和切削刀具。
目前數控車(chē)床主軸轉速已達5000r/min，加工中心主軸轉速已達20000r/min，磨削速度已達40～60r/s，高的可達80～120r/s。
2.1.2 生產(chǎn)效率。
高速切削加工技術(shù)提高了切削加工的生產(chǎn)效率，表現在：①切削力�。涸阢娤骷庸ぶ�，主軸軸承、刀具、工件受到的徑向切削力得到大幅度減少。
�、诓牧锨谐矢撸涸谙嗤瑫r(shí)間內的材料切除率相應提高。
�、酃ぜ䶮嶙冃涡。阂驗槭歉咚偾邢�，大部分的切削熱來(lái)不及傳給工件就被高速流出的切屑帶走，所以，加工表面的受熱時(shí)間短，不會(huì )導致熱變形，提高了表面精度。
�、芫雀撸河捎诟咚偾邢髁π∮诔Ｒ幥邢�，加工系統的振動(dòng)降低，加工過(guò)程平穩，提高了加工精度。
�、莪h(huán)保：由于高速切削可實(shí)現干式切削，減少了切削液用量，從而使污染和能耗降低。
2.1.3 實(shí)際應用。
高速切削技術(shù)在精密制造中的實(shí)際應用，主要表現在：①非曲直對于薄壁類(lèi)零件和細長(cháng)的工件。
�、诓捎脭悼馗咚偾邢骷庸�，廣泛應用于汽車(chē)、模具、航天航空等制造領(lǐng)域。
�、鄄捎脭悼馗咚偾邢骷夹g(shù)，可實(shí)現在一臺機床上對復雜整體結構件同時(shí)進(jìn)行粗、精加工。
2.1.4 關(guān)鍵技術(shù)。
實(shí)現數控高速切削的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括：切削機理、切削機床、切削刀具和切削工藝[5]。
�、偾邢鳈C理：研究各種材料在高速加工條件下，形成的切削力、切削熱的變化規律，刀具磨損規律及對加工表面質(zhì)量的影響規律，有利于促進(jìn)高速切削工藝規范的確定和切削用量的選擇，為具體零件和材料的加工工藝制定提供理論基礎。
�、谇邢鳈C床：高速切削機床主要包括：主軸系統、快速進(jìn)給系統和CNC控制系統。
a主軸。
一般主軸轉速在10000r/min以上，最高可達60000-100000r/min，具有良好的動(dòng)態(tài)和熱態(tài)性能。
b高速進(jìn)給。
機床進(jìn)給系統能夠滿(mǎn)足快速移動(dòng)和快速準確定位。
�、矍邢鞯毒撸河捎谇邢魉俣鹊拇蠓忍岣�，對切削刀具材料、刀具幾何參數、刀體結構等都提出了新的要求，高速切削刀具材料和刀具制造技術(shù)都有了新的變化。
高速切削加工時(shí)，不僅要保證高的生產(chǎn)率和加工精度，還要保證人身的安全和產(chǎn)品的可靠性。
因此，高速切削加工的刀具系統必須具有良好的幾何精度、重復定位精度、裝夾剛度、高速運轉時(shí)良好的平衡狀態(tài)和安全可靠性。
需要注意的是：要盡可能減輕刀體質(zhì)量，使其在高速旋轉時(shí)所受的離心力小，可提高高速切削時(shí)的安全性，改進(jìn)刀具的夾緊方式。
�、芮邢鞴に嚕焊咚偾邢髟趯�(shí)際生產(chǎn)加工中，缺乏可供參考的應用實(shí)例，也沒(méi)有實(shí)用的切削用量和加工參數數據庫，高速加工的工藝參數優(yōu)化是加工技術(shù)的關(guān)鍵。
例如，數控高速切削的零件NC程序，要求在整個(gè)切削過(guò)程中保證載荷穩定，而在使用CNC軟件中發(fā)現，自動(dòng)編程功能不能滿(mǎn)足這一的要求，需要由人工編程加以補充和優(yōu)化。
因此，必須研制開(kāi)發(fā)新的編程方式，使切削數據適合高速主軸的功率特性曲線(xiàn)。
2.2 CIMS計算機綜合自動(dòng)化技術(shù)。
CIMS(Computer Integrated Manufacturing System)計算機綜合自動(dòng)化，是基于CIM哲理構成的新型生產(chǎn)實(shí)體，是信息時(shí)代的一種新型生產(chǎn)制造模式。
CIMS是通過(guò)計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、數據庫技術(shù)等軟硬件技術(shù)，把企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中經(jīng)營(yíng)管理、生產(chǎn)制造、售后服務(wù)等環(huán)節聯(lián)系在一起，構成了一個(gè)能適應市場(chǎng)需求變化和生產(chǎn)環(huán)境變化的大系統[6]。
隨著(zhù)計算機輔助設計與制造(CAD/CAM)、柔性制造系統(FMS)、計算機集成制造系統(CIMS)的應用和開(kāi)發(fā)，整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程在計算機的數控下，實(shí)現自動(dòng)化、柔性化、智能化、集成化，不僅使產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率得以提高，且縮短了生產(chǎn)周期，從而提高企業(yè)的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益。
2.2.1 智能化。
智能制造技術(shù)IMT是將人工智能融入制造過(guò)程的各個(gè)環(huán)節能自動(dòng)監測其運行狀態(tài)，在受到外界干擾或內部激勵時(shí)能自動(dòng)調整其參數以達到最佳狀態(tài)和具備自組織能力。
例如，新型數控電火花機床采用了模糊控制技術(shù)和專(zhuān)家系統智能控制技術(shù)。
模糊控制技術(shù)是由計算機監測來(lái)判定電火花加工間隙的狀態(tài)在保持穩定電弧的范圍內自動(dòng)選擇使加工效率達到最高的加工條件自動(dòng)監控加工過(guò)程實(shí)現最穩定的加工過(guò)程的控制技術(shù)。
2.2.2 自動(dòng)化。
自動(dòng)操作過(guò)程不需人工干預可以提高加工精度、效率。
機床的自動(dòng)化運轉降低了操作人員的勞動(dòng)強度、提高生產(chǎn)效率。
例如，對于批量較大的生產(chǎn)的自動(dòng)化，可通過(guò)機床自動(dòng)化改裝、應用自動(dòng)機床、專(zhuān)用組合機床、自動(dòng)生產(chǎn)線(xiàn)來(lái)完成。
小批量生產(chǎn)的自動(dòng)化，可通過(guò)NCMCCAMFMSCIMIMS等來(lái)完成。
為了提高生產(chǎn)效率，減輕勞動(dòng)強度，改善勞動(dòng)條件，盡可能地用機械作業(yè)替代人力勞動(dòng)成為一種發(fā)展趨勢，為適應這種工程作業(yè)環(huán)境使用要求，小型及微型工程機械的需求將迅速增長(cháng)。
微型產(chǎn)品不但其外形尺寸受到具體約束，同時(shí)其外觀(guān)形態(tài)、色調等方面的設計愈來(lái)愈體現了與自然、環(huán)境的融合。
2.2.3 高效化。
要求在保證加工精度的前提下大幅提高粗、精加工效率。
例如，手機外殼、家電制品、電器用品、電子儀表等領(lǐng)域都要求減少輔助時(shí)間，如編程時(shí)間、電極與工件定位時(shí)間等，同時(shí)又要降低粗糙度從原來(lái)的Ra0.8μm改進(jìn)到Ra0.25μm使放電后不必再進(jìn)行手工拋光處理。
2.2.4 信息化。
隨著(zhù)計算機、自動(dòng)化與通訊網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在制造系統中的應用信息的作用越來(lái)越重要。
制造過(guò)程的實(shí)質(zhì)是對制造過(guò)程中各種信息資源的采集、輸入、加工和處理過(guò)程，最終形成的產(chǎn)品可看作是信息的物質(zhì)表現。
因此，可以把信息看作是一種產(chǎn)業(yè)包括在制造之中。
2.2.5 集成化。
集成化的目的是實(shí)現制造企業(yè)的功能集成，功能集成要借助現代管理技術(shù)、計算機技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)和信息技術(shù)。
實(shí)現技術(shù)集成同時(shí)還要強調人的集成，由于系統中不可能沒(méi)有人，系統運行的效果與企業(yè)經(jīng)營(yíng)思想、運行機制、管理模式都與人有關(guān)，在技術(shù)上集成的同時(shí)還應強調管理與人的集成。
2.2.6 柔性化。
柔性是指一個(gè)制造系統適應各種生產(chǎn)條件變化的能力它與系統方案、人員和設備有關(guān)。
系統方案的柔性是指加工不同零件的自由度。
人員柔性是指操作人員能保證加工任務(wù)完成數量和時(shí)間要求的適應能力。
設備柔性是指機床能在短期內適應新零件的加工能力。
例如，在通用產(chǎn)品的基礎上增加模塊化的功能部件，實(shí)現產(chǎn)品功能的多樣化，或通過(guò)全新的模塊化設計、制造以及不同模塊之間的柔性化組合，實(shí)現功能多樣化。
應用機電液一體化技術(shù)、電子計算機技術(shù)、監測控制技術(shù)，使工程機械的信息化、智能化，可以提高工程機械各種故障的自我診斷和修復能力，降低施工人員的勞動(dòng)強度、提高工作效率和工程質(zhì)量。
2.2.7 綠色化。
綠色制造、環(huán)境意識的設計與制造、生態(tài)工廠(chǎng)、清潔化生產(chǎn)等概念是全球可持續發(fā)展戰略在制造業(yè)中的體現。
依靠科技進(jìn)步，節約資源，關(guān)愛(ài)生命，提高效益，減少廢物排放，促進(jìn)部分資源循環(huán)利用，實(shí)現經(jīng)濟、社會(huì )、資源、環(huán)境和諧的發(fā)展。
例如，行業(yè)可通過(guò)生產(chǎn)設施和生產(chǎn)工藝的改進(jìn)，實(shí)現安全清潔生產(chǎn);通過(guò)采用新技術(shù)、新工藝、新材料，優(yōu)化、創(chuàng )新產(chǎn)品設計，減少產(chǎn)品資源消耗與廢物排放，降低產(chǎn)品噪聲，增加操作人員的舒適程度;通過(guò)研究新材料、材料表面工程技術(shù)開(kāi)展再制造技術(shù)、回收技術(shù)，實(shí)現廢舊工程機械的回收與再利用。
2.3 發(fā)展模式。
企業(yè)發(fā)展規�；�、專(zhuān)業(yè)化、集約化和柔性化。
如大型工程機械整機生產(chǎn)企業(yè)或企業(yè)集團可通過(guò)內生增長(cháng)和外延擴張等方式，迅速發(fā)展，擴大規模，增加產(chǎn)品種類(lèi)，成長(cháng)為綜合性的工程機械企業(yè)，同時(shí)，行業(yè)的集中度將進(jìn)一步提高。
零部件企業(yè)將由目前的規模小、分布散、企業(yè)多和依附于主機企業(yè)的狀況，向專(zhuān)業(yè)化、與主機企業(yè)形成伙伴關(guān)系的方向發(fā)展;主機廠(chǎng)的非核心零部件業(yè)務(wù)將逐步剝離，零部件企業(yè)將迅速成長(cháng)，并逐步形成與主機企業(yè)同步、甚至超前開(kāi)發(fā)模塊化部件的能力，推動(dòng)主機產(chǎn)品的發(fā)展[7]。
4 結束語(yǔ)
隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，我國機械制造技術(shù)應順應國際市場(chǎng)大環(huán)境的需求，不斷加強微電子技術(shù)、信息技術(shù)、光電技術(shù)、新材料技術(shù)與機械制造技術(shù)之間的結合、融合，促進(jìn)產(chǎn)品向多樣化、智能化、綠色化發(fā)展，從而進(jìn)一步提高我國機械制造技術(shù)的創(chuàng )新和攻關(guān)能力，爭取在較短的時(shí)間內，使我國機械制造技術(shù)達到世界先進(jìn)水平[8]。
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