智能制造汇报（通用6篇）
篇1：智能制造汇报
智能工厂——以三一重工18号工厂为例
摘要：在理论上解释了智能工厂的概念，再以三一重工18号工厂作为研究对象，对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。关键词：物联网；智能制造；数字化工厂 中图分类号：TH161
INTELLIGENT FACTORY A CASE OF SANY HEAVY INDUSTRY NO.18TH FACTORY
Abstract：This paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry No.18th Factory as the research object, analyzes and discusses its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the factory.And further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent Factory.Key words：Networking of things;Intelligent manufacturing;Digital chemical plant 0 前言
随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。
本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。数字化工厂、智能工厂和智能制造
1.1 数字化工厂
对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：
图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造
技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。1.2
智能工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
图2
智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。1.3
智能制造
智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。
图3 2 从大厂房到智能工厂
在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。
三一重工作为重工领域的标杆，其18号厂房成为应用基础的示范。这间总面积约十万平方米的车间，成为了行业内亚洲最大最先进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体。2.1 18号厂房的“智慧”运转
18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。
在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3D技术开发公司达索的全球最佳案例。
厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。
当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的AGV小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一重工18号厂房有15台。
从大厂房到智能工厂，实施智慧化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%。2014年，18号厂房同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。此外，高精加工区也是18号厂房的特色之一。整个机加区集智能化、柔性化、少人化于一体，可以满足多品种、小批量生产要求。2.2
智能背后的生产模式进化
2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”
制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。
所谓“部件岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。三一重工:智能工厂实践
三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（PCC）中央控制系统等智能系统，完成了国家批复的项目建设内容[6]。
图4 同时，三一还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于DNC系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与AGV运输软硬件系统、基于RFID设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（APS）、制造执行系统（MES）、物流执行系统（LES）、在线质量检测系统（SPC）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。
3.1 智能加工中心与生产线
3.1.1 智能化加工设备
早在2007年，有“智能化机械手”之称的焊接机器人现身三一挖机生产线，并在2008年后得到进一步推广。2012年三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机器人大规模投入使用，大幅提升了产品的稳定性，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。由于规范了管理，又进一步提升了整个生产体系的效率。不但如此，机器人的使用减少了工人数量，管理模式的重心从原来的管人转移
到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2
智能刀具管理
在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。
三一在实践中，要充分考虑刀具寿命和加工工件成本的关系，根据不同结构的工件选择不同的刀具，包括刀具材料（分整体硬质合金、焊接硬质、高速钢等）、刀具结构（分机夹刀片、焊接刀片和整体材料刀具）以及刀具装夹方式（热装式、强力紧固式、侧固式）等。有的刀具选择涂层刀片来增加刀具的耐用度，延长刀具寿命。在高速加工时，对刀具动平衡也有要求，我们配备了刀具动平衡仪，并在加工成本允许的前提下选择耐用度较高的刀具。3.1.3
DNC
DNC是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。
图5
目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试，部分完成智能上料机械手、DNC实时监控装置及刀具管理系统的购置和开发。3.2 智能化立体仓库和物流运输系统
3.2.1 智能化立体仓库
立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。
三一智能化立体仓库总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。
从大厂房到智能工厂，实施智能化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%，2014年18号厂房预计同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。3.2.2 AGV智能小车
智能化立体仓库的核心是AGV智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于AGV小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，AGV依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的AGV自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。
图6
3.2.3 公共资源定位系统
公共资源定位系统是三一重工智能工厂的一个重要支撑。公共资源定位系统能实现包括对设备定位和状态检测、人员定位以及故障实时处理与报警等功能。通过公共资源定位监控中心，三一重工的生产管理人员能及时的了解生产车间的人员位置、设备位置和状态、加工生产情况，并及时的指导生产和进行故障处理等操作。3.3
智能化生产执行过程控制
3.3.1高级计划排程
在考虑企业资源所提供的可行物料需求规划与生产排程计划，让规划者快速结合生产限制条件与相关信息(如订单、途程、存货、BOM与产能限制等)，以做出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划与决策，满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。强化了ERP系统中以传统MRP规划逻辑为主的生产规划与排程的功能，APS 系统的同步规划能力，不但使得规划结果更具备合理性与可执行性，亦使企业能够真正达到供需平衡的目的[10]。3.3.2
执行过程调度
三一车间内一排排的MES终端机，生产线上明亮的LED屏幕，整齐划一的醒目安全灯是系统给我们带来直观的印象。SanyMES系统是指由三一集团IT总部自主研发的制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者[11]。该
系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的MES终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。
通过MES终端机，生产线工人不仅可以及时报完工、方便快捷地查询物料设计图纸和库存情况，更重要的是SanyMES终端机可以正确地指导工人每个工位如何进行安装、安装时候需要哪些零部件，同时给予安全提示。有了MES系统后，再也不用去借图纸，直接在MES终端就能查到最新的图纸信息，3.3.数字化质量检测
目前，三一在质检信息化方面，通过GSP、MES、CSM及QIS的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了SPC分析、质量追溯等功能。
以前质检，是采用纸质记录本记录检验结果和全触摸屏操作，简单方便，而且通过查看标准作业指导以规范工人的操作，避免了纸质作业指导书的损坏和更新不及时造成的附加作业，极大提高了工作效率和作业质量[12]。3.3.3 数字化物流管控
三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与AGV配套实现工位物料自动配送至各个工位。
根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。
仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。
拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用LED显示屏+RF手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了AGV系统的搬运效率。
质量问题，现在则是用生产管理系统（MES），每一个检验项目都标准化、电子化，以前在本子上的内容都作为数据录入PDA和平板电脑等终端。一旦发现质量异常，系统就会第一时间自动启动不合格处理流程，将情况发送给相关责任人。“在不合格品控制流程中的隔离、评审等6个环节，保证每道工序的每个产品在下一道工序前合格。”而数据的录入则会为产品质量追溯提供可靠依据。三一的自制件可以具体查到是某台产品零部件，制作时间、制作地点和工位、制作人、制作条件等信息，供应商提供的零部件则是可以查到批次和反馈。3.4
智能化生产控制中心
3.4.1中央控制室
1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统
计图；
2.智能计划系统操作界面；
3.生产现场监控、看板展示及异常报警； 4.各区域监控信息；
5.设计部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
6.各区域监控信息；
7.物流部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
8.质量部日常操作（支持10路信号同时切
入）。3.4.2
现场监视装置
全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过
程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3 现场Andon Andon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了Andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。
Andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。智能工厂理念
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。4.1 行业背景
“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国GE工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。
4.2
概念内涵
美国与德国的工业发展战略核心均为CPS（Cyber-Physical System）系统，是典型的二元战略。美国是C(Cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是P+C，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用CPPS（Cyber-Person-Physical System）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。
图7
所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，CPPS战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：
1.智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。
2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现
物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是CPS信息物理系
统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状
态的实时监控等。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。
6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。
图8 4.3
应用前景
“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。
从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模
具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。工业4.0落地战略
“工业4.0”不同的人从不同维度来解读，涉及到国家战略、产业战略、企业发展等不同的层面。就从企业的层面去研究，看看企业层面实现工业4.0该怎么做，怎么走，有没有路线图？
近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。
工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
5.1
建一个网络：信息物理网络系统（CPS）
CPS是英文CyberPhysical System的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
图9 5.2
三个集成
工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1 纵向集成
纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2 横向集成
横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3 端到端的集成
端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级„„）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级„„）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。
端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。
横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在SOA信息集成都能找到相应的解决方案。5.3
大数据分析利用
“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类： 5.3.1
产品数据
包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。5.3.2
运营数据
运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市
场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。5.3.3
价值链数据
包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。5.3.4 外部数据
包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。
工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。结论
以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：
1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。
2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。
3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。
4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好CPS和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。
参考文献
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篇2：智能制造汇报
作者：王玉石
湖北文理学院机械与汽车工程学院工业工程1311班 学号2013123106
摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标,人工智能与IMT、IM的关系,IMS和CIMS,智能制造的物质基础及理论基础,智能制造系统的特征及框架结构,并简要介绍了智能加工中心IMC,智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。
关键词：智能制造，IMS,IMC,IMT。1.主要研究内容和目标
智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节,以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此,智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化,它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标,，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前,IMT和IMS的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(AiM)发展到今天IMS,研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化,发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力,包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。2.人工智能与IMT，IMS 人工智能的研究一开始就未能摆脱制造机器生物的思想,即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线,严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、Newell、钱学森从计算机角度出发,提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资,以及日本第五代智能计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统,形成一系列的“智能化孤岛”。随着研究与应用的深入,人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90年代初,一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— IMT和新——代制造系统—— IMS 便脱颖而出。人工智能在制造领域中的应用与 IMT 和IMS 的一个重要区别在于, IMS 和 IMT 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起“辅助和支持”作用,在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。四IMS和CIMS发展的道路不是一帆风顺的。今天,CIMS的发展遇到了不可逾越的障碍,可能是刚开始时就对CIMS提出了过高的要求,也可能是CIMS本身就存在某种与生俱来的缺陷,今天的CIMS在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从CIMS的发展来看,众多研究者把重点放在计算机集成上,从科学技术的现状看,要完成这样一个集成系统是很困难的。CIMS作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略,是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次,但主要控制设施仍然是中心计算机。CIMS存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在CIMS概念下,手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在CIMS深入发展和推广应用的今天,人们已经逐渐认识到,要想让CIMS真正发挥效益和大面积推广应用,有两大问题需要解决:①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用CIMS。现有的CIMS概念是解决不了这两个难题的。今天,人力和自动化是一对技术矛盾,不能集成在一起,所能做的选择,或是昂贵的全自动化生产线,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑,更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。
3．智能制造的物质基础及理论基础
3.1.智能制造系统的物质基础主要有：
(1)数控机床和加工中心美国于1952年研制成功第一台数控铣床,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。
(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面,使生产结构发生重大变化,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。
(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程
中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。
(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用计算机一体化控制生产系统,使生产从概念、设计到制造联成一体,做到直接面向市场进行生产,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来,制造技术有了长足的发展和进步,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、=机器人等在工业公司得到了广泛的应用,越来越多的公司使用了“计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)”以及“智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)”和“智能制造系统(IMS)”等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。3.2.智能制造技术的理论基础
智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划JIRPIMS”明确提出:“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统“。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用,系统的智能调度等,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础,各种人工智能工具,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之,制造技术发展到今天,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看,智能制造系统是一个信息处理系统,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。4．结语
制造业是国家经济和综合国力的基础,被称为“立国之本”。而我国的制造工业与发达国家相比,差距很大,主要表现为自主开发能力和技术创新能力薄弱,核心技术、关键技术仍依赖进口。对此,我国已引起重视,在“九五”科技规划和15年科技发展规划中,将先进制造技术列为重点发展领域之一。进入21世纪,经济全球化的进程日益加快,制造业领域的竞争日益加剧,而竞争的核心是先进制造技术。在此环境下,我们只有抓住机遇,迎接挑战,利用先进制造技术改造传统产业,实现技术创新、机制创新、管理创新及人才创新,才能实现我国跻身世界制造强国的目标。
参考文献
篇3：以智能制造推动制造业大发展
智能制造是制造业发展的重大趋势,是推进制造业供给侧结构性改革的重要体现,是构建新型制造体系的必然选择,也是促进制造业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措。
推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程,需要不断探索、试错,难以一蹴而就,更不能急于求成,必须坚持不懈,系统推进。要加强智能制造的顶层设计和统筹规划,着力解决发展中的共性和基础问题,以点上示范带动面上提升,不断建立健全智能制造标准,加强工业互联网和信息安全基础,按照“市场牵引、以我为主、多路径协同推进”的发展思路,引导企业走出一条具有广东特色的智能制造发展道路。
与国际先进水平相比,广东在推进智能制造发展方面还有较大差距,一些突出问题迫切需要解决,推进智能制造既艰巨又紧迫,我们必须牢牢把握这一主攻方向,采取更有力的措施,推动信息技术与制造技术深度融合,促进制造业转型升级、跨越发展。
加快智能制造发展,是贯彻落实《中国制造2025》的主攻方向和完成中央赋予广东新使命的重要举措,对于广东抢抓新一轮工业革命机遇、推动经济结构战略性调整、加快构建现代产业新体系、确保率先全面建成小康社会具有十分重要的意义。
广东全面提升智能制造创新能力,要从推动制造业实现大发展的目标出发,高度重视试点示范工作,加强协同配合,发挥好智能制造试点示范的引领、推广、带动作用。智能制造试点工作,要着力抓好三个方面工作:一是要加强政策扶持,推进试点工作不断深入;二是要加强统筹协调,推动试点工作多出实效;三是要加大宣传力度,促进典型经验在更大范围内推广。
篇4：智能制造不等于“智能+制造”！
智能设备及企业内高效的信息支持体系等“内生”而来。
以往我们习以为常的制造业全球产业转移，正出现截然不同的趋势。
从制造业的历史看，以前出现过从英国向美国的产业转移，后来又出现过向“亚洲四小龙”的产业转移，到中国崛起的时期，则更是承接了这种产业转移。但是，现在这个趋势正在改变——产业转移开始向发达地区回流。
制造业“回流”，碾压传统制造
以世界上最先进的电动汽车特斯拉为例，它居然是在美国最贵的地方之一硅谷生产。而特斯拉之所以负担得起高生产成本，一个重要原因是采用了智能制造的方式，表现之一就是汽车生产线上大批量使用的机器人。
中国制造业面临的重大挑战，就是智能制造很快会使生产中的人力成本大幅下降，而生产的敏捷性和生产系统优化的效率将大幅提升。从而导致全球制造业转移的趋势，不再是简单的从人力成本高的地区向人力成本低的地区单向转移，而是开始出现“回流”趋势。而且越是“油水”足的制造领域，“回流”的力道越是强劲。
而促使这种历史性“回流”的关键，就是智能制造。中国制造未来的命脉，也在于能不能拿下智能制造这块高地。
“变态”的市场需求催生智能制造
值得一提的是，智能制造之所以是个历史机遇，还不仅仅因为前面所说的可以将成本变得比人工更便宜，因为智能制造本质上并不是个成本导向的生产“性价比”问题，而是一种跟随着市场趋势而诞生的生产方式变革。
这种市场趋势的变化，就是企业要生存，就得适应产品生命周期越来越短，而且消费者需求越来越个性化的趋势。
未来能够生存的企业，要能以批量生产的时间和成本，去生产出具有个性化的产品。唯有顺应智能制造的产业趋势，才能够真正解决产业升级问题。
再说直白一些，市场需要的是最短的交货期、最优的品质、最低的价格和最好的服务！这样“变态”的市场需求，会让只适应规模化生产的企业必死，除非你能转到敏捷化、数据化的智能制造轨道上来。
智能制造绝非凌空“跨越”
智能制造看起来高大上（一般可以表述为设备自动化、生产透明化、物流智能化、管理移动化、决策数据化），但有个笑话说得好：阿尔法狗再厉害，也经不住农民给电线上来一锄头。
也就是说，智能制造虽然本质上是一种生产方式的跨越，但在实操层面，可千万不能一“跨越”了之。反而要抛弃跨越思维，让智能制造从企业以前的管理基础上“内生”出来。
因为智能制造不是简单“移植”而来，它是从“敏捷的软件”——企业管理水平、员工素质、培训体系等，和“柔软的硬件”——智能设备及企业内高效的信息支持体系等“内生”而来。
无论是企业让生产分散化，与全球合作伙伴进行高效率“融合”，还是内部生产的定制化、敏捷化，都离不开原有的管理基础。
也就是说，智能制造的水平，依然是由企业的管理水平所决定的。但是，为适应这种变革趋势，原有的管理基础现在必须改造升级。
特斯拉智能制造的背后
以特斯拉为例。有特斯拉员工这样描述他们在公司内的工作状态。
“全公司仅有一个人享有Principal Engineer（首席工程师）这个最高的头衔，但是工程师团队内的‘阶级’基本不存在，所有人都在一个完全开放的工作环境中工作。可以将特斯拉理解成在足球场上放置多个办公桌子、椅子的公司。”
“我可以拿着手提电脑直接放到Principal Engineer的桌上，对他说我找到了一个bug（漏洞），也可以说这个地方的设计我觉得不合理，让他解释一下这部分的架构和设计理念。Elon（埃隆·马斯克）和公司的CTO就坐在公司的一角，离我的直线距离不到20米。马斯克的桌子就是完全开放的，这种工作环境的设定也是马斯克的决定，他觉得这样开放的工作环境更有利于信息的交流，打破公司内‘阶级’的存在，员工之间的交谈变得更加直接、便捷。Elon也很鼓励员工和他直接对话，让员工讲述对公司的想法。”
当人们看到特斯拉工厂大批量机器人炫酷般运行，并为之感慨的同时，应该意识到这些只是智能制造的“冰山一角”，后面更多的是特斯拉公司内生的信息支持水平和敏捷性管理的细节。
“横空出世”不属于智能制造
其实智能制造概念虽有横空出世的效果，但它本身，并不是个横空出世的生产方式，而是制造业内在发展逻辑的一个结果。
“智能制造”的内生逻辑的根本，是市场倒逼的作用。随着市场个性化和成本压力的趋势性变化，它集成了技术创新、模式创新和组织方式创新而诞生的新生产模式。
而这种生产模式，如果企业不能从以前的管理基础上“生出”，打好智能制造的“对接基础”，想要“跨越”得越远时，跟头反而可能摔得越惨。
任何一种生产方式的革命，必然带来企业组织结构、管理模式、经营模式等的深层改变。对于中国传统制造企业来说，就是要寻找和过去不同的成长方式以及新的竞争能力。
在此情况下，智能制造的对接基础，不在那些酷炫的机器人和所谓高大上的管理概念上，而在对身边管理环境和技术条件的重新审视和策略性升级上。
篇5：智能制造系统论文
摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与 I M T、I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心 IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。关键词：智能制造，IMS, IMC, IMT。
Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background, main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic.Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。
一.智能制造提出的背景
制造业是国民经济的基础工业部门, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～ 60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛, 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了不同程度的发展,但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术(In telligen t M anufactu r ingTechno logy, I M T)与智能制造系统(In telligen tM anufactu r ing System , I M S)[1 ]。
年代以后, 世界各国竞相大力发展 I M T 和I M S 的深层次原因有:(1)集成化离不开智能 制造系统是一个复杂的大系统, 其中有多年积累的生产经验, 生产过程中的人—机交互作用, 必须使用的智能机器(如智能机器人)等。脱离了智能化, 集成化也就不能完美地实现。
(2)机器智能化比较灵活 可以选择系统智能化, 也可以选择单机智能化;单机可发展一种智能,也可发展几种智能;无论在系统中或单机上, 智能化均可工作, 不像集成制造系统, 只有全系统集成才可工作。
(3)智能化的经济效益较高 现有的计算机集成制造系统(Compu ter In tegratedM anufactu r ingSystem , C I M S)少则投资数千万元, 多则投资数亿元乃至数十亿元, 很少有企业能承担得起, 而且投入正常运行的很少, 维护费用也高, 还要废弃原有的设备, 难以推广。
(4)白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少，产品制造技术越来越复杂, 促使使用人工智能和知识工程技术来解决现代化的加工问题。(5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化 人工智能与计算机管理相结合, 使得不懂计算机的人也能通过视觉、对话等智能手段实现生产管理的科学化。
总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展 ,为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合 ,形成了先进制造技术概念。冷战结束以后 ,国际间竞争的重点由单纯的军事实力较量转向以发展经济和提高国民生活水平的综合国力较量 ,随之而来的这种国际间高新技术领域的竞争愈演愈烈 ,且其发展形式由最初的仅依托本国的人力、物力和财力 ,发展到国际间的大规模合作。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的 “智能制造系统”、“信息高速公路” 等国际研究计划 ,无疑是该背景下的产物 ,也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领 21 世纪高科技制高点的象征。二.主要研究内容和目标
智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节, 以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此, 智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化, 它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标, 强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前, I M T 和 I M S 的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(A i M)发展到今天的I M S, 研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化, 发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力, 包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。
由日本提出的 I M S 国际合作研究计划对 I M S的解释可以看出, I M S 的研究包括智能活动、智能机器以及两者的有机融合技术, 其中智能活动是问题的核心。在 I M S 研究的众多基础技术中, 制造智能处理技术是最为关键和迫切需要研究的问题之一, 因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。在一个国家甚至世界范围内, 企业之间有着密切的联系, 譬如, 采用相同的生产设备和系统, 有着类似的生产控制与管理方式,上下游产品之间的联系, 等等。其间存在的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化、信息自动交换形式与接口以及制造智能共享等。
国际 I M S 计划的基本观点如下: ①I M S 是21世纪的制造系统, 必须开发与之相适应的制造技术;②应对这些技术进行组织化和系统化;③加强技术的标准化;④考虑人的因素;⑤保护环境。该计划由已有生产技术的体系化和标准化、21 世纪生产技术的研究与开发两大部分构成。
1992 年4 月在日本召开的第一次国际技术委员会, 确定了4 个主题: ①技术课题;②选择原则;③评价程序;④执行准则。由国际 I M S 中心成员提出的首批10 项研究课题是①企业集成;②全球制造;③系统单元技术;④清洁制造技术;⑤人与组织研究;⑥先进的材料加工技术;⑦全球并行工程(评估和实施);⑧自主模块的系统设备与分布控制;⑨快速产品开发;b k知识系统化(设计与制造)。美国国家科学基金会(N SF)已连续数年重点资助了与智能制造有关的研究项目, 这些项目覆盖了智能制造的绝大部分技术领域, 包括制造过程中的智能决策、基于多施主(mu lt i-agent)的智能协作求解、智能并行设计、物流传输的智能自动化、智能加工系统和智能机器等。
日本提出的智能制造系统国际合作计划, 以高新计算机为后盾、深受其 “真空世界” 计算机研究计划的影响。其主要研究内容如下: ①强调部分代替人的智能活动, 实现部分人的技能;②使用智能计算机技术来集成设计制造过程, 使之一体化, 以虚拟现实技术实现虚拟制造, 以多媒体的人机接口技术、虚拟现实技术, 实现职业教育;③强调全球制造网络的生产制造技术, 通过卫星、In ternet 和数字电话网络实现全球制造;④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化CNC、智能机器人的研究。⑤重视分布式人工智能技术的应用, 强调自律协作代替集中递阶控制。
I M T 与 I M S 的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本, 提高国家制造业响应市场变化的能力和速度, 以及提高国家的经济实力和国民的生活水准, 均具有重大的意义。其研究目标是要实现将市场适应性、经济性、人的重要性、适应自然和社会环境的能力、开放性和兼容能力等融合在一起的生产系统: ①使整个制造过程实现智能化, 并具有自组织能力;②I M S 是一个集成许多工厂和多种机器设备的混合系统;③具备满足各种社会需求的柔性;④能充分发挥人的作用;⑤易于操作;⑥总效率高;⑦能避免重复投资等。人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性 ,达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的 ,使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成 ,从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源 ,在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上 ,与人工系统相比 ,人的智力仍然是遥遥领先的。人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能 ,但人类的智能是随时间不断变化的 ,而这种变化又是无止境的 ,只有人与机器有机高度结合 ,才能实现制造过程的真正智能化。智能制造被称为新世纪的制造技术 ,目前之所以还不能实现 ,是由于要受到目前科学技术、人以及经济等诸多方面的制约。智能与思维智能 ,就是在各种环境和目的的条件下正确制定决策和实现目的的能力。在这里 ,给定的环境和目的是问题的约束条件 ,制定正确的决策是智能的中心环节 ,而有效地实现目的 ,则是智能的评判准则。从信息处理的角度讲 ,智能可以看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。而思维能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分 ,主要指处理和再生信息的能力。这种信息处理的过程是十分复杂和多样化的 ,归纳起来 ,大体可分为 3 种基本的类型 ,即:经验思维、逻辑思维和创造性思维。在工艺设计过程中 ,这三种类型的思维都存在 ,在不同层次的决策中起着重要作用。
总之，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为:智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过“ 智能设备 ” 和“ 自治控制 ” 来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力 ,因而适应性极强 ,而且由于采用 VR技术 ,人机界面更加友好。因此 , I M技术的研究开发对于提高生产效率与产品品质、降低成本 ,提高制造业市场应变能力、国家经济实力和国民生活水准 ,具有重要意义。智能制造是制造系统柔性自动化和集成自动化的新发展和重要组成部分 ,因此未来智能制造将向智能集成的方向发展 ,未来智能制造的研究将着重于智能传感与检测(如智能传感器、智能传感与检测技术、光纤传感技术等)。
三.人工智能与 I M T、I M S 人工智能的研究, 一开始就未能摆脱制造机器生物的思想, 即 “机器智能化”。这种以 “自主” 系统为目标的研究路线, 严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、N ew ell、钱学森从计算机角度出发, 提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资, 以及日本第五代智能
计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。
人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统, 形成一系列的 “智能化孤岛”。随着研究与应用的深入, 人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的
人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些 “孤岛” 的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90 年代初, 一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— I M T 和新——代制造系统—— I M S 便脱颖而出。
人工智能在制造领域中的应用与 I M T 和I M S 的一个重要区别在于, I M S 和 I M T 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起 “辅助和支持” 作用, 在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。
四.I M S 和C I M S C I M S 发展的道路不是一帆风顺的。今天,C I M S 的发展遇到了不可逾越的障碍, 可能是刚开始时就对C I M S 提出了过高的要求, 也可能是C I M S 本身就存在某种与生俱来的缺陷, 今天的C I M S 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从C I M S 的发展来看, 众多研究者把重点放在计算机集成上, 从科学技术的现状看, 要完成这样一个集成系统是很困难的。
C I M S 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略, 是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次, 但主要控制设施仍然是中心计算机。C I M S 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在C I M S 概念下, 手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在C I M S 深入发展和推广应用的今天, 人们已经逐渐认识到, 要想让C I M S 真正发挥效益和大面积推广应用, 有两大问题需要解决: ①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用C I M S。现有的C I M S概念是解决不了这两个难题的。今天, 人力和自动化是一对技术矛盾, 不能集成在一起, 所能做的选择, 或是昂贵的全自动化生产线, 或是手工操作, 而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑, 更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。
事实上, 在70 年代末和80 年代初, 人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。英国出版公司(IFS)于 1984 年就首次发起了第一届“制造中人的因素” 研讨会, 目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认识。事实证明, 人是 I M S 中制造智能的重要来源。值得指出的是, C I M S 和 I M S 都是面向制造过程自动化的系统, 两者密切相关但又有区别。
C I M S 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成;而 I M S 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自组织能力。从某种意义上讲, 后者难度更大, 但比C I M S 更实用、更实际。C I M S 中的众多研究内容是 I M S 的发展基础, 而 I M S 也将对C I M S 提出更高的要求。集成是智能的基础, 而智能也将反过来推动更高水平的集成。I M T 和 I M S 的研究成果将不只是面向21 世纪的制造业, 不只是促进C I M S 达到高度集成, 而且对于FM S、M S、CNC 以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言, 均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和C I M S 技术进行了全面的反思。他们在认识机器智能化的局限性的基础上, 特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用, 建立一种新型的人—机的协同关系, 从而产生高效、高性能的生产系统, 这是当前众多学者都会提出的问题, 也正是C I M S 所忽视的关键因素, 这一因素导致了C I M S 发展中不可逾越的障碍。值得一提的是有的学者特别强调 “人件(Humanw are)” 在系统中的重要性, 提出C I M S 的开放结构体系思想。最引人注目的是欧共体的ESPR IT 计划中单独列出的一个研究子项, 即 “以人为中心的C I M S”。甚至有人索性称以人为中心的 C I M S 为 H I M S(HumanIn tegrated M anufactu r ing System), 指出集成制造系统首先是 “人的集成”。耐人寻味的是, 目前研究的 “精良生产” 与 “敏捷制造” 等新型制造系统的主要出发点也是强调 “人” 的作用, 即 “以人为中心”。
五．智能制造的物质基础及理论基础 1.智能制造系统的物质基础主要有:
(1)数控机床和加工中心 美国于 1952 年研制成功第一台数控铣床 ,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期 ,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。
(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合 — — — 机器人开创了工业生产的新局面 ,使生产结构发生重大变化 ,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。
(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程
中特定环节、特定问题的 “智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。
(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用
计算机一体化控制生产系统 ,使生产从概念、设计到制造联成一体 ,做到直接面向市场进行生产 ,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来 ,制造技术有了长足的发展和进步 ,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、机器人等在工业公司得到了广泛的应用 ,越来越多的公司使用了 “计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)” 以及 “智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)” 和 “智能制造系统(IMS)” 等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战 ,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法 ,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。2.智能制造技术的理论基础
智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化” 或 “自组织能力” 与个体的 “自主性”。“智能制造国际合作研究计划J IRPIMS” 明确提出: “智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动 ,并将这种智能活动与智能机器有机融合 ,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中 ,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式 ,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容 ,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节 ,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用 ,系统的智能调度等 ,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础 ,各种人工智能工具 ,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用 ,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中 ,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统 ,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统 ,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制 ,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任 ,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多 ,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之 ,制造技术发展到今天 ,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科 ,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看 ,智能制造系统是一个信息处理系统 ,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人 员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程 ,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。
六．智能制造系统的特征及框架结构
1.为了提出有我国特色的智能制造模式 ,首先要搞清智能系统应具有什么特征。当前对智能系统的理解有两种不同的意见:一种是从科学的角度来看这个问题的意见 ,即认为只有具备下列特征的系统才能称为智能系统:一个系统既具有人类智能(或部分地),又具有与人类实现其智能相似的过程与途径。另一种是从工程的角度来看这个问题的意见 ,即认为一个系统只要具有(或部分具有)人类智能就称为智能系统 ,而不管实现其智能的过程与途径。我们这里所讨论的问题是关于智能制造系统的问题 ,也就是从工程角度来讨论智能系统的问题。我们认为:在工程上 ,智能系统的特征有以下几个方面 ,具有下列特征之一的系统 ,从工程角度看 ,就可称为智能系统：(1)多信息感知与融合;(2)知识表达、获取、存储和处理(主要是识别、设计、计算、优化、推理与决策);(3)联想记忆与智能控制;(4)自治性 自相似、自学习、自适应、自组织、自维护;(5)机器智能的演绎(分解)与归纳(集成);(6)容错。
2.智能制造系统模式的框架结构
整个系统是一个多智能体分布式网络结构 ,分成四个部分:中心层、管理层、计划层和生产层。每个层由具有自治性的多智能体组成 ,这种多智能体具有相似的结构 ,但根据任务的不同而有不同的自学习、自适应、自组织、自维护功能。智能系统有一定的容错能力 ,可以在不完整的信息或偶然误差出现时正常地工作。系统与因特网兼容 ,可以进行企业动态联盟、招标、投标及电子商务 ,还可形成虚拟制造的支持环境。
七． 智能加工中心 IMC 1.智能加工中心是智能制造系统中一种典型的智能加工机器。作为以 IMC 为主的智能加工单元 ,其任务为感知、决策、加工、控制与学习。智能加工中心既是智能制造过程和系统的实验和应用对象 ,也是智能制造技术的缩影和实现通道。它与普通的加工中心(MC)有着本质的区别 ,除了完成数控代码规定的加工任务外 ,能够根据信息的综合进行自主决策 ,实时调整自身行为 ,适应环境和自身的不确定性变化 ,即应具有 “自主性” 和 “自组织” 能力 ,实现对 IMC的数控系统进行实时干预与智能控制。数控加工中心的实时智能控制 ,表现为三个方面:第一是远程控制 ,通过通信线路对加工现场进行控制 ,对加工中心的加工操作和加工状态进行监视;第二是故障识别与处理 ,如刀具磨损识别与自动更换备用刀具、自激振动识别与自动抑制或消除等;第三是自适应控制 ,根据检测到的过程控制信息自适应地改变加工参数。而智能加工中心对信息的获取与处理表现在对加工环境和加工状态的自主响应能力 ,其中对刀具状态的监测是评判加工状态的重要依据。加工中心刀具状态实时在线智能监测系统 ,及基于神经网络与模糊识别模式的多传感器融合技术的刀具磨、破损监测
系统的成功开发 ,为智能制造信息的自动获取 ,成功提供了有力的保证。2.智能加工中心的主要功能
在智能加工中心中 ,智能数控系统是 IMC 的神经中枢 ,其智能化程度直接决定了整个智能制造系统的智能水平。智能数控系统具有高级的自主控制功能 ,能将任务请求、作业规划、轨迹控制、过程监视与控制、错误自修复等功能有机结合起来。面向制造系统 ,它是任务驱动的柔性规划学习系统 ,而面对复杂的物流加工环境 ,它又是 “刺激一反应” 型的再励系统 ,能对来自内部和外界环境的多种刺激做出理智的决策 ,从而以最优策略完成目标任务。通过对智能制造环境下的加工过程进行分析 ,确定加工中心应具备的主要功能有:(1)感知功能 ,根据多种传感器信号的收集、特征提取和信息融合 ,实现加工对象感知和系统状态感知。
(2)决策功能 ,在感知的基础上通过决策 ,明确其在整个制造系统中的作用、与其它智能机器的关系 ,并确定自身的行为方式。
(3)控制功能 ,智能加工中心根据决策结果进行处理 ,采用最优化的方式完成加工任务 ,并保证加工过程得到可靠的监视和维护。
(4)通信功能 ,包括与 CAD/ CAM 系统的智能通信 ,实现数据与知识的交流 ,支持并行工程策略;与其它智能加工机器的智能通信 ,交流状态信息 ,协调加工负荷;与人类专家和操作人员的智能通信 ,提供良好的人机交互环境 ,为智能机器提供知识单元 ,做出相应决策。
(5)学习功能 ,依据决策、控制和加工指令 ,以及由此引起的状态变化和最终加工任务 ,学习和积累相关知识 ,改进决策和控制策略。此外 ,还包括从人类专家和其它智能机器直接获取知识。
八．智能制造技木的发展趋势 智能制造是从 80 年代末发展起来的 ,最旱的几本有关智能制造及系统方面的专著是在 1988年由 Wrightfg MilaciC 等人编写的 ,随后、Kusiak和 Pain也相继出版了这方面的研究著作。这些专著所描述的 IMS仍基于设计与制造技术所提出的问题和解决的工具与方法。在许多工业化国家、人工智能已被当作求解现代工业提出的问题的工具和方法。因此 ,这些专著仅着力于人工智能在制造业中的应用和智能系统研究与应用中提出的问题的求解、使用基于知识的系统(如级联结构系统)和优化方法来解决自动化制造环境中零件、产品、系统的设计与制造 ,以及自动制造系统的规划与调度(管理)问题。先进的工业化国家在研究 FMS、CIMS、FA 及AI筹的基础上 ,为了进行国际间制造业的共同协作研究、开发、设计、生产、物流、信息流、经营管理乃至制造过程的集成化与智能化等而提出来的智能制造系统 ,也是为了解决各发达国家面临的企业活动全球化、重复投资增大、现场熟练技术工人不足和社会对产品的需求变化等因素而倡导的国际制造业的合作。在迸行智能制造及其相关技术与系统的研究方面、首推日本在 1990 年提议和倡导的日、美、欧之间建立的国际运营委员会、国际技术委员会和附属机构 IMS中。大有主宰未来制造技术的趋势。1991～ 1993 年 Barschdor 汀和 Monostori 等应用人工神经网络(ANNS)到智能制造中进行加工过程的建模、监测、诊断、自适应控制;通过神经网络的知识表示和学习能力 ,缩短 CIMS的反应时间 ,提高产品的质量 ,使系统更可靠。而 Furukawa则对智能机器的设计程序及它在自动导引车中的应用作了介绍。被称为是二十一世纪的制造技术的智能制造系统 ,目前国内外已相继开展了国际联合研究计划。智能制造系统与当前任何制造系统相比 ,在体系结构上有着根本意义上的不同 ,具体体现在:一是采用开放式系统设计策略。通过计算机网络技术 ,实现共享制造数据和制造知识 ,以保证系统质量。这是将计算机界先进的设计和开发思想融入到制造系统的结果 ,因而使制造系统向拟人化的方向进一步发展。二是采用分布式多自主体智能系统设计策略 ,其基本思想是:赋予制造系统中各组成部分或子系统一定的自主权 ,使其形成一个封闭的具有完整功能的自主体 ,这些自主体以网络智能结点的形式联接在通讯网络上 ,各个智能结点在物理上是分散的 ,在逻辑上是平等的。通过各结点的协同处理与合作 ,共同完成制造系统任务 ,实现人与人的知识在制造中的核心地位。此外 ,生物制造与仿生机械的科学与技术、生物自生长成形制造、绿色制造的科学与技术包括产品与人类和自然的协调理论 ,产品绿色工艺(如Near2Zero Waste)等也极大地丰富了智能制造的范畴 ,促进了智能制造系统的发展。目前 ,我国一些高等院校也在进行智能制造技术的研究 ,如南京航空航天大学机电学院朱剑英教授成立的智能制造科研组 ,一方面跟踪国际智能制造的最新研究动态 ,另一方面从事智能制造关键基础技术的预研工作 ,为地区及我国智能制造技术的发展做出了一定贡献。遗憾的是 ,由于种种原因 ,我国政府主管部门和有关大公司、厂家并无迹象表明对智能制造已引起足够的重视 ,至今也未得到我国机械学科的普遍关注。相信随着人们对智能制造系统认识的逐步深入 ,智能制造系统必将得以迅猛发展 ,迎头赶上世界先进发展水平。
九．智能制造系统研究成果及存在问题
目前对分布式制造系统的研究虽然还处于初期阶段 ,但已在不同层次、不同侧面上取得了大量令人振奋的基础理论研究成果和应用成果 ,如制造 Agent的个体目标机制(如奖惩机制、市场机制、目标函数等)等。这些研究成果奠定了MAS在制造控制中应用的基础。但是 ,由于制造 Agent 在信息、知识和控制上的完全分布 ,每个 Agent 对环境、对整个问题求解活动及其他Agent 的意图只有部分的、不完全的知识 ,并且拥有的知识可能互相不一致 ,各个 Agent只能根据不完备的知识与不完整、不同步的信息做出局部决策。又由于整个系统缺乏类似中央控制的机制 ,因而整个系统的控制和决策往往不能达到最优效果 ,而且不可避免地存在大量难以解决的决策冲突(C onflict)和死锁(Deadlock)。因此 ,对分布式自治制造系统中异构 Agent 间的相互合作以及全局协调机制的研究 ,是分布式自治制造系统最重要 ,也是最基本的问题 ,更是其走向实用所亟待解决的核心问题。协调是指一组 Agent 完成一些集体活动时相互作用的性质。在分布式制造系统中 ,全局协调和优化是一个在多目标动态约束下 ,各类活动和资源的最佳组合和排序的动态求取过程 ,它可以描述为两个子问题 ,即局部调度决策和全局资源协调。由于 “组合爆炸” 现象的存在 ,当前采用的普遍方法是谈判和投标(Neg otiation and Bidding)。谈判被定义为:在开放的、动态的制造控制环境下 ,拥有任务订单的 Agent(协调者),及欲参与任务执行的 Agent(投标者)之间传递各自的资源、愿望和能力信息 ,反复进行协商 ,直到其中一个Agent 或一组Agent 被选出组成执行该任务的队列的过程。在这个过程中出现的冲突和死锁或者由协调者来解决 ,或者由冲突中的 Agent 自行解决。为了加快谈判过程 ,许多研究工作致力于改进谈判策略和开发支持协商的协议和语言 ,目前已提出了诸如一步谈判、多步谈判、合同网等多种谈判策略和协议。分析这种谈判过程 ,可以看出:
(1)在当前所采用的模型中 ,谈判是基于对谈判者的知识与能力、讨价还价过程、收益计算 ,以及子系统的影响(或能力)的平衡的显式表达 ,以可计算的迭代模型模拟社会或生物界的组织形式和进化过程的协调和协作方法;
(2)各个Agent 总是将其他Agent 的局部调度作为其预测信息 ,以计算其自己的局部调度决策。依次地 ,又将决策结果传递给其他 Agent。宏观上看 ,这是一个串行过程。当一个Agent 产生的结果不可接受时 ,又需要进行反复通信和迭代。因而 ,各个 Agent 的内部可以看作是一个局部闭环反馈控制系统 ,而冲突则是其外部扰动;
篇6：智能制造汇报
继移动互联网之后，人工智能浪潮已开始掀起。今年5、6月，国务院连续印发了《中国制造2025》和《关于积极推进互联网+行动的指导意见》两个国家战略层面的文件，将我国智能产业推入快速发展的轨道。在中国人工智能学会近日于上海召开的“2015第五届中国智能产业高峰论坛”上，多位院士、专家解读了人工智能、互联网和智能制造的趋势和技术。
中国工程院院士卢秉恒在分析“中国制造2025”时认为，支撑智能制造的三大技术是：机器人、智能装备以及3D打印。
这其中，我国高端机器人和数控机床都处在产业化的艰苦攻关期，而3D打印技术正处于产业发展的起步期和企业的跑马圈地期。
卢秉恒认为，3D打印最符合工业4.0的制造工艺。它给制造业带来颠覆性变革——产品开发周期与成本成倍下降，基本上是原来的1/3至1/5，使用材料利用率由5%提升至85%。GE公司做了一个非常创新的工作，用3D打印把20个零件合成了1个零件，提高燃油效率15%，发动机前进了一代。
他还认为，中国制造在基础研究方面要强调三个新的基础：传感器、软件、大数据。
如今，大数据已成为网络时代人类社会的重要资产，被称之为“新时代的石油”。而手机、电视机、汽车和聊天机器人等作为“传感器”，为互联网商提供源源不断的大数据资产。各行各业的大数据，规模从TB到PB到EB到ZB，以三个数据级的阶梯迅速发展。
此外，机器人也在人工智能领域扮演重要角色。中国工程院院士李德毅认为，当前应该更多研发的不是人型机器人，而是云机器人。在云计算数据中心，用成千上万台的CPU+GPU服务器架构，通过大数据样本做混合的大规模深度学习的并行训练，可确定几十亿个参数的人工神经，成为人工智能又一大亮点。
“互联网、云计算、物联网和大数据可有力支撑云机器人如何听说、如何看、如何想，而解决机器人如何动作的‘智能制造2025’迎来了我国机器人的春天。”
生物识别同样是人工智能的重要一环。《关于继续推进互联网+行动指导意见》一共有11项“重点行动”，最后一个就是“互联网+人工智能”，其中特别提到“生物特征识别”的研发和产业化，为产业智能化升级夯实基础。
百度的特点是连接人与信息，阿里巴巴是连接人与商品，腾讯是连接人与人。中国人工智能学会副理事长、中国科学院院士谭铁牛认为，“互联网+”的本质就是“以人为本，连接一切。”既然是以人为本，一定要知道这个人是谁，所以“生物识别”将是智能化时代的一个关键技术。