智造专题：智能制造概念详解及架构探究
智造专题：智能制造概念详解及架构探究
一、智能制造的内涵(一)概念关于智能制造的
研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80 年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20 世纪90 年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21 世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing) ”。
20 世纪80 年代：概念的提出。1998 年，美国赖特(Paul Kenneth Wright ) 、伯恩(David Alan
Bourne) 正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智
能》(Smart
Manufacturing) ，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams 教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳
- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
20 世纪90 年代：概念的发展。20 世纪90 年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家
的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT) 与智能制造系统(IMS) 开展国际合作研究。1991 年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“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”。
21 世纪以来：概念的深化。21 世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing) 。2010 年9 月，美国在华盛顿举办的“ 2世1 纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0 战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS) 。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。
（二）特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、
动态执行等三个方面：
一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统;
二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
三是动态执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。
（三）构成1、智能产品（装备）智能产品是发展智
能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、
有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。
智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环
境的特定变化做出反应; 优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率;自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。
2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。
3、智能服务通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、
存储器、处理器以及SCADA 系统，实现对风机运行的实时监控。还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
（四）作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空
间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。通过智能
制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。
二是提高生产的灵活性。通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。
三是创造新价值。通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。
二、国外智能制造系统架构自美国20 世纪80 年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为
国家级计划并着力发展。目前，在全球范
围内具有广泛影响的是德国“工业4.0 ”战略和美国工业互联网战略。
(一)德国2013 年4 月，德国在汉诺威工业博览会上
正式推出了“工业4.0 ”战略，其核心是通过信息物理系统(CPS) 实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在这种模式下，生产由集中向分散转变，规模效应不再是工业生产的关键因素;产品由趋同向个性的转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造; 用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造
的全过程。
德国工业4.0 战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成，即通过应用CPS ，加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进，以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作;二是全价值链的纵向集成，即在企业内部通过采用CPS ，实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化;三是端对端系统工程，即在工厂生产层面，通过应用CPS ，根据个性化需求定制特殊的IT 结构模块，确保传感器、控制器采集的数据与
ERP 管理系统进行有机集成，打造智能工厂。
2013 年12 月，德国电气电子和信息技术协会发表了《德国
“工业4.0 ”标准化路线图》，其目标是制定出一套单一的共同标准，形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系，最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成。德国
“工业4.0 ”提出的标准参考体系是一个通用模型，适用于所有合作伙伴公司的产品和服务，提供了“工业4.0 ”相关的技
术系统的构建、开发、集成和运行的框架，意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法。
（二）美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最
早由通用电气于2012 年提出，与工业4.0 的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。工业互联网和“工业4.0 ”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。
工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素
构成，数据流、硬件、软件和智能的交互。由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。
——智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智
能互联产品。为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第
一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：
一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个
比过去更经济的方式装备和监测工业机器。二是微处理器芯片的
计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使
得机器拥有数字智能成为可能。三是高级分析：“大数据”软件
工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供
了手段。
——智能系统：将设备互联形成的一个系统。智能系统包
括各种传统的网络系统，但广义的定义包括了部署在机组和网络
中并广泛结合的机器仪表和软件。随着越来越多的机器和设备加
入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同
效应。智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。当越来
越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩
大并能自主学习，而且越来越智能化。
——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理。当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能
决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。
2014 年3 月，美国通用电气、IBM 、思科、英特尔和AT&T 五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC) ，其目的是通过制定通用标准，打破技术壁垒，使各个厂商设备之间可以实现数据共享，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构，该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准，用于指导相关标准的制定，帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，推动整个工业产业链的效率全面提升。
2、智能制造2011 年6 月24 日美国智能制造领导
联盟(Smart Manufacturing Leadership
Coalition ，SMLC) 发表了《实施21 世纪智能制造》报告。报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全。该报告给出了智能制造企业框架。智能制造企业将融合所有方面的制造，从工厂运营到供应链，并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期。最终结果，将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中，优化性能和效率，并且使业务与制造过程有效串联在一起。图1 美国智能制造企业框架三、对我国智能制造系统架构的设想借鉴德国、美国智能制造的发展经验，我国的智能制造系统架构，应该是一个通用的制造体系模型，其作用是为智能制造的技术系统提供构建、
开发、集成和运行的框架;其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业，实现研发、生产、服务的智能化，通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络，形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系。
（一）基本架构智能制造系统是供应链中的各个企业
通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的。企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成，智能制造系统具有可持续优化的特征。智能制造系统可分为五层，第一层是生产基础自动化系统，第二层是生产执行系统，第三层是产品全生命周期管理系统，第四层是企业管控与支撑系统，第五层是企业计算与数据中心（私有云）。图2 智能制造系统架构
（二）具体构成1、生产基础自动化系统层主要包括
生产现场设备及其控制系统。其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC 、机器人、机床、检测设备、物流设备等。控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统，适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统。
2 、制造执行系统层制造执行系统包括不同的子系统功能模块（计算机软件模块），典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数
据集成分析系统、上层数据集成分解系统等。
3、产品全生命周期管理系统层产品全生命周期管理系统层，横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节。研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真，仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈，促进设计提升，在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一。生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容。服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护，应用大数据对监测数据进行分析，形成和服务有关的决策，指导诊断和维护工作，新的服务记录将被采集到数据系统。
4、企业管控与支撑系统层企业管控与支撑系统包括不
同的子系统功能模块，典型的子系统有：战略管理、投资管
理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售
管理、健康安全与环保管理等
5、企业计算与数据中心层主要包括网络、数据中心
设备、数据存储和管理系统、应用软件，为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能，能够提供可视化的应用界面。
对智能制造的认识
浅谈智能制造 智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。由于这种制造模式，突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要生产模式。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为是一个复杂的相互关联的子系统的整体集成，从制造系统的功能角度，可将智能制造系统细分为设计、计划、生产和系统活动四个子系统。在设计子系统中，智能制定突出了产品的概念设计过程中消费需求的影响；功能设计关注了产品可制造性、可装配性和可维护及保障性。另外，模拟测试也广泛应用智能技术。在计划子系统中，数据库构造将从简单信息型发展到知识密集型。在排序和制造资源计划管理中，模糊推理等多类的专家系统将集成应用；智能制造的生产系统将是自治或半自治系统。在监测生产过程、生产状态获取和故障诊断、检验装配中，将广泛应用智能技术；从系统活动角度，神经网络技术在系统控制中已开始应用，同时应用分布技术和多元代理技术、全能技术，并采用开放式系统结构，使系统活动并行，解决系统集成。由此可见，IMS 理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机理上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动地完成设计、加工、控制管理过程，旨在解决适应高度变化环境的制造的有效性。 智能制造系统的特点 和传统的制造系统相比，IMS具有以下几个特征：(1)自组织能力。IMS中的各种组成单元能够根据工作任务的需要，自行集结成一种超柔性最佳结构，并按照最优的方式运行。其柔性不仅表现在运行方式上，还表现在结构形式上。完成任务后，该结构自行解散，以备在下一个任务中集结成新的结构。自组织能力是IMS的一个重要标志。(2)自律能力。IMs具有搜集与理解环境信息及自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。IMS能根据周围环境和自身作业状况的信息进行监测和处理，并根据处理结果自行调整控制策略，以采用最佳运行方案。这种自律能力使整个制造系统具备抗干扰、自适应和容错等能力。(3)自学习和自维护能力。IMS 能以原有的专家知识为基础，在实践中不断进行学习，完善系统的知识库，并删除库中不适用的知识，使知识库更趋合理；同时，还能对系统故障进行自我诊断、排除及修复。这种特征使IMs能够自我优化并适应各种复杂的环境。(4)整个制造系统的智能集成IMS在强调各个子系统智能化的同时，更注重整个制造系统的智能集成。这是IMS与面向制造过程中特定应用的“智能化孤岛”的根本区别。IMS包括了各个子系统，并把它们集成为一个整体，实现整体的智能化。(5)人机一体化智能系统。IMs不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥了人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使两者在不同的层次上各显其能，相辅相成。因此，在IMS中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智
(完整版)智能制造基本概念解读
智能制造基本概念解读 前言 德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样，但本质上异曲同工，核心都是智能制造。2017年用友网络股份有限公司-制造事业部也正式更名为“智能制造事业部”，以响应国家号召推动智能制造的发展。但是，智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。目前国际和国内还没有关于智能制造的准确定义。在用友公司内部也没有明确的关于智能制造的定义。为此本人查阅了相关资料，并将学习过程中的摘录及笔记整理成本文，以供大家进行概念普及。由于时间紧迫、资料有限，错误及疏漏难免，望大家积极反馈（hhp@https://www.sodocs.net/doc/aa10389696.html,），以便及时修正。 1. 智能制造的概念 2015年5月8日，国务院印发关于《中国制造2025》的通知。通知中明确提出要大力推进智能制造，以带动各个产业数字化水平和智能化水平，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。通知中明确了五大工程来推动中国制造2025的落地，智能制造工程为五大工程中的其中一个。 为了进一步落实中国制造2025,2016年12月8日，工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。 《智能制造发展规划（2016-2020年）》对智能制造给出了较为明确的定义。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。 2. 智能制造的发展目标 《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了智能制造的发展目标。 2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。 由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于2.0阶段，有的处于3.0阶段，有的在走向4.o阶段。我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化
什么是智能制造
1、智能制造概念 “智能制造”可以从制造与智能两方面进行解读。首先,制造就是指对原材料进行加工或再加工,以及对零部件进行装配的过程。通常,按照生产方式的连续性不同,制造分为流程制造与离散制造(也有离散与流程混合的生产方式)。根据我国现行标准GB/T4754-2002,我国制造业包括31个行业,又进一步划分约175个中类、530个小类,涉及了国民经济的方方面面。 智能就是由“智慧”与“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程,称为“智慧”,智慧的结果产生了行为与语言,将行为与语言的表达过程称为“能力”,两者合称为“智能”。因此,将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程,它就是智慧与能力的表现。 目前,国际与国内尚且没有关于智能制造的准确定义,但工信部组织专家给出了一个比较全面的描述性定义:智能制造就是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征,可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能与经济目标,体现了智能制造对于我国工业转型升级与国民经济持续发展的重要作用。
然而,由于我国技术基础薄弱发展不平衡,企业在智能制造实施与升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此,以下将根据智能制造的描述性定义,提出关于智能工厂、制造环节及装备智能化、网络互联互通、端到端数据流等四个方面的初步认识,以期说明智能制造的主要内容。 2、什么就是智能工厂 智能工厂就是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具与智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理,进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同,以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。 一方面,“工欲善其事,必先利其器”,实现智能制造的利器就就是数字化、网络化的工具软件与制造装备,包括以下类型: 计算机辅助工具,如CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、CAPP (计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助测试,如ICT 信息测试、FCT功能测试)等; 计算机仿真工具,如物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真)、工艺仿真等; 工厂/车间业务与生产管理系统,如ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等;
什么是智能制造
1、智能制造概念 “智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造(也有离散和流程混合的生产方式)。根据我国现行标准GB/T4754-2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。 智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。 目前，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，但工信部组织专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。
然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节及装备智能化、网络互联互通、端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。 2、什么是智能工厂 智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。 一方面，“工欲善其事，必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型： 计算机辅助工具，如CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、CAP P(计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助测试，如I CT信息测试、FCT功能测试)等; 计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真)、工艺仿真等;
智能制造概念详解及架构探究讲课稿
摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 一、智能制造的内涵 (一)概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。
麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“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”。 21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
智能制造的内涵及其系统架构探究
一、智能制造的内涵 （一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“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”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时
智能制造现状与前景
智能制造现状与前景公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
智能制造的发展与前景展望 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。 关键词：智能制造人工智能机械制造工业 The development and research of intelligent manufacturing JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics ＆Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract：This paper depicts the cause of formation and conception of presents status in the development on indication is given of the trend of development and question confronting IM. Key words:IM;AI;mechanical manufacture;Industrie 0 前言 智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。 1研究背景 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，
智能制造的基本内容诠释
智能制造的基本内容诠释 2014-11-10智慧城市圈子邱文斌 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、IMS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。 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(IntelligentManufacturingTechnology，IMT)与智能制造系统(IntelligentManufacturingSystem，IMS)[1]。 90年代以后，世界各国竞相大力发展IMT和IMS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(ComputerIntegratedManufacturingSystem，CIMS)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。
先进制造技术论文智能制造
智能制造 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
智能制造概念、研究内容、特点
题目智能制造（概念、研究内容以及特点） 课程名称数字制造技术基础 智能制造的概念、研究内容及特点 摘要：概括了智能制造的概念;分析了智能制造的研究内容；阐述了智能制造的研究方向；探讨了智能制造的支撑技术；研究了智能制造系统的构成和典型结构；概述了智能制造系统的特点。 关键词：智能制造；智能制造系统；智能制造技术；智能机器；智能化； 1 智能制造的概念 智能制造应当包含智能制造技(intelligent manufacturing technology，IMT )和智能制造系统(intelligent manufacturing system，IMS) 。 智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动, 并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来, 将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统(如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等), 以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化, 从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动, 并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术[1]。 智能制造系统是指基于IMT, 利用计算机综合应用人工智能技术(如人工神经网络、遗传算法等) 、智能制造机器、代理(agent)技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法, 在国际标准化和互换性的基础上, 使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化, 并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。 IMS 是智能技术集成应用的环境, 也是智能制造模式展现的载体。IMS 理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机制上, 目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制, 自动地完成设计、加工、控制管理过程,旨在解决适应高度变化的环境制造的有效性。
智能制造(1)
智能制造 王明建 122020037 摘要：文章介绍了智能制造的产生背景、概念、支撑技术、研究内容，并对智能制造与 人工智能和计算机集成制造系统的关系作了简介。 关键词：智能制造智能制造系统智能制造技术 Abstract：This paper are introduced creating background，concept，support techniques，research content of IM． Key words： intelligent manufacturing(IM) intelligent manufacturing system(IMS) Intelligence manufacturing technique.(IMT) 智能制造产生的背景 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与智能制造系统。 智能制造的概念 智能制造应当包含智能制造技术(IMT)和智能制造系统(IMS)。 智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动，并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来，将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统(如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等)，以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。 智能制造技术的支撑技术： 人工智能技术 IMT的目标是利用计算机模拟制造业人类专家的智能活动，取代或延伸人的部分脑力劳动，而这些正是人工智能技术研究的内容。因此，IMS离不开人工智能技术。IMS的智能水平的提高依赖于人工智能技术的发展。当然，由于人类大脑活动思维的复杂性，人们对其的认识还很片面，人工智能技术目前尚处于低级阶段。目前IMS中的智能主要是人(各专业领域专家)的智能，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
智能制造的含义
智能制造的含义 所谓智能制造通俗的讲就是一个“人智变机智”的过程——即把人类的智慧通过机器自动化展现出来。如此，机器在软件支撑下具有了一定的人类思考能力，当软件算法越好，芯片算力越强，工业数据越多机器的灵活性就越高。 智能制造是一个与工业物联网密切相关的概念，它指的是使用物联网机器来监控生产流程。智能制造和工业物联网都依赖于从机器和设备中的嵌入式传感器收集到的数据。这些传感器可以测量多种变量数据，如温度、压力和湿度，这些数据可用于评估和改进生产流程。如果使用得当且有效，这些数据可以提供多种好处。 对于任何运营目标，都需要有相关数据源。数据源可以像传真机、平板电脑或智能手机一样基本，或像广域传感器网络一样复杂。重点是，数据在运营目标的背景下是有价值的，有许多非常有价值的应用程序可以利用数据。 基础设施的变化需要适应在智能平台上使用和操作数据的应用程序，为制造商的基础设施最小变化提供便利。随着时间的推移，智能制造将会导致商业机会和运营的重大变化。可参考WSI和生集团的智慧工业方案。 目前，我国正在大力推进制造强国建设，智能制造无疑是重中之重的核心策略。在国家大战略布局及企业内生动力的驱动之下，智能制造成为制造企业转型升级关注的焦点，特别是在引入智能化
装备方面投入巨大。 智能制造的关键在于精益化、自动化、信息化的深度融合，目前很多企业都在实施自动化，机器代人，却忽略了工业互联网和工业软件在制造过程的调度指挥作用和中枢神经作用。工业互联网是工业企业的大脑，是中国实现制造强国，企业实现智能制造的重要手段。但工业互联网的本质核心是融合各种工业知识和行业经验的工业软件，通过互联网的形式为工业企业赋能。 智能制造工厂的建设是制造业未来能够实现长期健康发展的蓝海，不仅能够实现制造业的转型，增加经营利润，还能根据产品的实际运行性能和用户的个性化需求，提高产品的质量和更新换代的速度，让企业将更多的经历投入到产品创新研发中。
智能制造定义
1.智能制造的定义 智能制造是一项综合系统工程，以传统管理技术和标准化为基础，突出人的核心作用，将互联网技术、设备联网技术、云计算和大数据信息化技术广泛应用于生产设施、控制、操作、制造执行、企业运营、分析决策、商业模式、协同创新过程；实现自动识别、自动记录、自主分析、自主判断、自主决策、自主优化，并通过设备联网、智能运营模式、协同创新，对传统制造业进行改造升级，实现企业管理过程的智能化、柔性化、集成化。需要指出一点：制造过程的时间、安全、质量、效率、交期、成本、服务等依然是智能制造管理目标的主题。 2.以传统技术为基础的智能制造体系 经典的管理技术如工业工程、精益生产、六西格玛、管理体系等依然是智能制造管理的基石，无论任何系统在设计时都必须遵循相应的管理原则，这也是智能管理实施成功的关键所在。智能制造中，需把这些管理工具在系统中进行工具化和智能化，如我们在设计仓库管理系统（WMS），一个原则必须遵守-先进先出，在流程设定、作业执行等环节必须遵循这一原则，并提供相应的自动化的流程、预警放错和反馈机制。再如在进行整体规划或单一系统，甚至单一模块设计时必须遵守过程方法PDCA原则，形成闭环控制。 3.设备联网系统是实现智能制造的重要手段 设备联网系统核心指导思想是实现分布式控制，分为三个部分：设备联网通讯、生产程序传输、数据采集与监控 （1）设备联网通讯 设备联网通讯是设备联网控制的核心部分，通过设备网口或网络通讯模块，对不同操作系统、不同性能的设备与服务器双向并发远程通讯，以实现设备与服务器的数据通信。
（2）设备生产程序管理 在正常情况下，程序是按照程序名放在不同的目录下的，有时同一程序又往往存在不同的版本，这样查找所需的程序就较为困难，并且容易出现程序调用错误的情况。既想准确快速地调用相应的程序，又要保证程序的版本正确，联网系统必须做到这一点。 程序管理系统平台构架在客户端/服务器体系结构上，产品数据集中放置在服务器中实现数据的集中和共享。程序管理系统包括产品结构树的管理、加工程序的流程管理、人员权限的管理、安全管理、版本管理、产品及设备管理。 （3）设备数据采集与监控 采集与监控模块负责设备实时信息的采集。包括远程监控设备状态（运行、空闲、故障、关机、维修等状态）、设备的运行参数（转速等）、实时获知每台设备的当前加工产品状况、产品加工的工艺参数、工单信息等。 4.智能工厂是智能制造载体 智能工厂利用设备联网技术和监控预警手段增强信息准确性及实时性，并提高生产服务质量；让制程按照设定的流程工艺运行，具有高度的可控性，减少人为干预；具有采集、分析、判断、规划、推理预测，通过生产仿真系统和可视化手段，制造情景实时呈现，并可以进行自行协调、自行优化；智能工厂的形成是自下而上的过程:人和智能设施、智能管理形成智能工序，多智能工序的集成形成智能产线，智能产线的集成形成智能车间，智能车间的集成形成智能工厂。 5.智能运营模式是智能制造的成功的关键因素 通过标准化流程体系建立和三项集成实现智能运营模式。 （1）管理标准化是智能制造的基础。 中国很多企业运营了很多年，甚至一些规模比较大的企业，从开厂之初都在建立标准化工作，现在还是在做基础管理，其中问题之一就是标准化工作未落到
智能制造的内涵及其系统架构探究 (2)
一、智能制造的内涵 (一)概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段:起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用,智能制造概念正式提出,发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 , 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 世纪80年代:概念的提出。1998年,美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing),就智能制造的内涵与前景进行了系统描述,将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模,以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上,英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充,认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为,采用自适应环境与工艺要求的生产技术,最大限度的减少监督与操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代:概念的发展。20世纪90年代,在智能制造概念提出不久后,智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视,围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年,日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出:“智能制造系统就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”。 ——21世纪以来:概念的深化。21世纪以来,随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用,智能制造被赋予了新的内涵,即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月,美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出,智能制造就是对先进智能系统的强 化应用,使得新产品的迅速制造,产品需求的动态响应以及对工业生产与供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4、0战略,虽没明确提出智能制造概念,但包含了智能制造的内涵,即将企业的机器、存储系统与生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中,这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统与生产设施,能够相互独立地自动交换信息、触发动作与控制。 综上所述,智能制造就是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合,实现工厂与企业内部、企业之间与产品全生命周期的实时管理与优化的新型制造系统。 (二)特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面:一就是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持,通过利用高效、标准的方法实
智能制造现状与前景
智能制造的发展与前景展望 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。 关键词：智能制造人工智能机械制造工业4.0 The development and research of intelligent manufacturing JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics＆Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract：This paper depicts the cause of formation and conception of IM.And presents status in the development on IM.Finally indication is given of the trend of development and question confronting IM. Key words:IM;AI;mechanical manufacture;Industrie 4.0 0 前言 智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。 1研究背景 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。近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8-2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍，这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度（其实质是决策自动化程度）则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题（包括社会问题、生理问题等）在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如:（1）专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；（2）现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；（3）制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时间要求更短；（4）制造过程的自动化程度受制于制造系统的自组织能力，即智能水平；（5）现代生产要求专家们在更大范围内进行更及时的
智能制造包括哪些方面
智能制造这一概念通常被认为是智能制造技术与智能制造系统的统称，是制造业与信息化相结合的产物。当前，世界经济进入下行趋势，各国对于制造业发展愈发重视，纷纷加快推动技术创新，促进制造业转型升级，产业逐渐深入我们生活生产的各个方面，智能制造战略由此不断升温。 智能制造是由多个部分组成的，形成一个统一的整体： 1.智能产品 它通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。比如在工程机械上添加传感器，可以对产品进行定位和关键零部件的状态监测，为实现智能服务打下基础。 2. 智能服务 基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。 3. 智能装备 制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能
装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。 4.智能产线 目前，很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。目前，很多汽车整车厂已实现了混流生产，在一条装配线上可以同时装配多种车型。 关于这个智能制造，其实是涵盖了这个制造业产业链的智能化创新，是信息化和工业化深度融合进一步的提升。目前来说智能化制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，并且通过准确执行指令，实现闭环的反馈。智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。 智能制造在制造业和互联网产业中已经全面覆盖，目前智能制造已经从覆盖范围广转向到更高效率的运作。而这就意味着各少的时间做更多的事情。 上海惠和化德生物科技有限公司，是一家专注于微反应器连续工艺开发及工业化的创新性高科技公司。公司于2015年6月在中国（上海）自由贸易试验区内成立，随着业务的发展，公司于2019年10