智能制造的內(nèi)涵和特征

1、智能制造的內(nèi)涵和特征摘要本章闡述了智能制造的內(nèi)涵，給出了智能制造的定義，分析了智能制造的建設目標，梳理了智能制造的技術體系，最后總結了智能制造的系統(tǒng)特征， 并就智能制造相關問題進行了探討。一、制造與智能智能制造（IM，Intelligent Manufacturing）通常泛指智能制造技術和智能制造系統(tǒng)，它是人工智能技術和制造技術相結合后的產(chǎn)物。因此，要理解智能制造的內(nèi)涵，必須先了解制造的內(nèi)涵和人工智能技術。制造是把原材料變成有用物品的過程，它包括產(chǎn)品設計、材料選擇、加工生產(chǎn)、質量保證、管理和營銷等一系列有內(nèi)在聯(lián)系的運作和活動。這是對制造的廣義理解。對制造的狹義理解是指從原材料到成品的生產(chǎn)過程

2、中的部分工作內(nèi)容，包括毛坯制造、零件加工、產(chǎn)品裝配、檢驗、包裝等具體環(huán)節(jié)。對制造概念廣義和狹義的理解使“制造系統(tǒng)”成為一個相對的概念，小的如柔性制造單元（FMC，F(xiàn)lexible Manufacturing Cell）、柔性制造系統(tǒng)（FMS， Flexible Manufacturing System），大至一個車間、企業(yè)乃至以某一企業(yè)為中心包括其供需鏈而形成的系統(tǒng)，都可稱之為“制造系統(tǒng)”。從包括的要素而言， 制造系統(tǒng)是人、設備、物料流/信息流/資金流、制造模式的一個組合體。人工智能（AI，Artificial Intelligence）是智能機器所執(zhí)行的與人類智能有關的功能，如判斷、推理、證

3、明、識別、感知、理解、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等思維活動。人工智能具有一些基本特點，包括對外部世界的感知能力、記憶和思維能力、學習和自適應能力、行為決策能力、執(zhí)行控制能力等。一般來說，人工智能分為計算智能、感知智能和認知智能三個階段。第一階段為計算智能，即快速計算和記憶存儲能力。第二階段為感知智能，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。第三階段為認知智能，即能理解、會思考。認知智能是目前機器與人差距最大的領域，讓機器學會推理和決策異常艱難。將人工智能技術和制造技術相結合，實現(xiàn)智能制造，通常有如下好處：智能機器的計算智能高于人類，在一些有固定數(shù)學優(yōu)化模型、需要大量計算、但無需進行知識推理的地方，

4、比如，設計結果的工程分析、高級計劃排產(chǎn)、模式識別等，與人根據(jù)經(jīng)驗來判斷相比，機器能更快地給出更優(yōu)的方案，因此，智能優(yōu)化技術有助于提高設計與生產(chǎn)效率、降低成本，并提高能源利用率。智能機器對制造工況的主動感知和自動控制能力高于人類，以數(shù)控加工過程為例，“機床/工件/刀具”系統(tǒng)的振動、溫度變化對產(chǎn)品質量有重要影響，需要自適應調整工藝參數(shù)，但人類顯然難以及時感知和分析這些變化。因此，應用智能傳感與控制技術，實現(xiàn)“感知分析決策執(zhí)行”的閉環(huán)控制，能顯著提高制造質量。同樣，一個企業(yè)的制造過程中，存在很多動態(tài)的、變化的環(huán)境，制造系統(tǒng)中的某些要素（設備、檢測機構、物料輸送和存儲系統(tǒng)等）必須能動態(tài)地、自動地響應系

5、統(tǒng)變化，這也依賴于制造系統(tǒng)的自主智能決策。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術的普及應用，制造系統(tǒng)正在由資源驅動型向信息驅動型轉變。制造企業(yè)能擁有的產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)可能是非常豐富的，通過基于大數(shù)據(jù)的智能分析方法，將有助于創(chuàng)新或優(yōu)化企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理過程，為企業(yè)帶來更快的響應速度、更高的效率和更深遠的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預測、企業(yè)供需鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準營銷等諸多方面。由此可見，無論是在微觀層面，還是宏觀層面，智能制造技術都能給制造企業(yè)帶來切實的好處。我國從制造大國邁向制造強國過程中制造業(yè)面臨 5 個轉變：產(chǎn)品從跟蹤向自主創(chuàng)新轉變；從傳統(tǒng)模式向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智

6、能化的轉變；從粗放型向質量效益型轉變；從高污染、高能耗向綠色制造轉變； 從生產(chǎn)型向“生產(chǎn)+服務”型轉變。在這些轉變過程中，智能制造是重要手段。在“中國制造 2025”中，智能制造是制造業(yè)創(chuàng)新驅動、轉型升級的制高點、突破口和主攻方向。二、智能制造概念的產(chǎn)生與發(fā)展國際上智能制造的研究始于 20 世紀七八十年代，智能制造領域的首本研究專著1于 1988 年出版，它探討了智能制造的內(nèi)涵與前景，定義其目的是“通過集成知識工程、制造軟件系統(tǒng)、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產(chǎn)”。1989 年，Kusiak 出版專著Intell

7、igent Manufacturing Systems2，并于次年創(chuàng)辦智能制造領域著名的國際學術期刊Journal of Intelligent Manufacturing3。世紀 90 年代初，日本提出了“智能制造系統(tǒng) IMS”國際合作研究計劃，其目的是把日本工廠的專業(yè)技術與歐盟的精密工程技術、美國的系統(tǒng)技術充分地結合起來，開發(fā)出能使人和智能設備都不受生產(chǎn)操作和國界限制， 且能彼此合作的高技術生產(chǎn)系統(tǒng)。美國于 1992 年執(zhí)行新技術政策，大力支持包括信息技術、新的制造工藝和智能制造技術在內(nèi)的關鍵重大技術。歐盟于 1994 年啟動新研發(fā)項目，在其中的信息技術、分子生物學和先進制造技術中均突出了

8、智能制造技術的地位。這段時期，由于人工智能進展緩慢，智能制造技術未能在企業(yè)廣泛應用。世紀以來，在經(jīng)歷一段時間的沉寂后，智能制造又蓬勃發(fā)展起來。美國以智能制造新技術引領“再工業(yè)化”，2011 年 6 月，啟動包括工業(yè)機器人在內(nèi)的“先進制造伙伴計劃”；2012 年 2 月，出臺“先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃”，提出建設智能制造技術平臺以加快智能制造的技術創(chuàng)新；2012 年 3 月， 建立全美制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡，其中智能制造的框架和方法、數(shù)字化工廠、3D打印等均被列為優(yōu)先發(fā)展的重點領域。德國通過政府、弗勞恩霍夫研究所和各州政府合作投資于數(shù)控機床、制造和工程自動化行業(yè)的智能制造研究。2011 年，日本發(fā)布了第四

9、期科技發(fā)展基本計劃，在該計劃中主要部署了多功能電子設備、信息通信技術、測量技術、精密加工、嵌入式系統(tǒng)等重點研發(fā)方向；同時加強智能網(wǎng)絡、高速數(shù)據(jù)傳輸、云計算等智能制造支撐技術領域的研究。2012 年，美國通用公司提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）4”，通過它將智能設備、人和數(shù)據(jù)連接起來，并以智能的方式分析這些交換的數(shù)據(jù)， 從而能幫助人們和設備做出更智慧的決策。AT&T、思科、通用電氣、IBM 和英特爾隨后在美國波士頓成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟5，以期打破技術壁壘，促進物理世界和數(shù)字世界的融合，目前，該聯(lián)盟的成員已經(jīng)超過 200 個。在 2013 年 4 月的漢諾威工業(yè)博覽會上，德

10、國政府宣布啟動“工業(yè) 4.0（Industry 4.0）”國家級戰(zhàn)略規(guī)劃，意圖在新一輪工業(yè)革命中搶占先機，奠定德國工業(yè)在國際上的領先地位?！肮I(yè) 4.0”通過利用信息-物理系統(tǒng)（CPS， Cyber-Physical Systems），實現(xiàn)由集中式控制向分散式增強型控制的基本模式轉變，其目標是建立高度靈活的個性化和數(shù)字化的產(chǎn)品與服務的生產(chǎn)模式， 推動現(xiàn)有制造業(yè)向智能化方向轉型。在中國，“智能制造”的研究問題于 1988 年首次在國家自然科學基金委（NSFC）提出，并于 1993 年設立 NSFC 重大項目“智能制造系統(tǒng)關鍵技術”，之后相關的理論研究一直在進行，但大規(guī)模的應用探索研究并未開展。2

11、010 年，國務院關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定中首次將“智能 制造及裝備”列為高端制造裝備中的重點發(fā)展領域。之后，智能制造技術被 列入國家“十二五”規(guī)劃、國家中長期發(fā)展規(guī)劃優(yōu)先發(fā)展和支持的重點領域， 并制定了智能制造裝備產(chǎn)業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃和智能制造科技發(fā)展 “十二五”專項規(guī)劃。2015 年，國務院正式發(fā)布中國制造 2025，在“戰(zhàn)略任務和重點”一節(jié)中，明確提出“加快推動新一代信息技術與制造技術融合發(fā)展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向；著力發(fā)展智能裝備和智能產(chǎn)品，推進生產(chǎn)過程智能化；培育新型生產(chǎn)方式，全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務的智能化水平?！笨v觀智能制造概念與技術的發(fā)

12、展，經(jīng)歷了興起和緩慢推進階段，直到2013 年以來的爆發(fā)式發(fā)展。究其原因有很多，其一，近幾年來，世界各國都將“智能制造”作為重振和發(fā)展制造業(yè)戰(zhàn)略的重要抓手；其二，隨著以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為代表的信息技術的快速發(fā)展，智能制造的范疇有了較大擴展，以 CPS、大數(shù)據(jù)分析為主要特征的“智能制造”已經(jīng)成為制造企業(yè)轉型升級的巨大推動力。三、智能制造的定義關于“智能制造”一詞的定義非常多，下面列舉了其中一些定義：（1）1991 年，日、美、歐共同發(fā)起實施的“智能制造國際合作研究計劃”中定義“智能制造系統(tǒng)是一種在整個制造過程中貫穿智能活動，并將這種智能活動與智能機器有機融合，將整個制造過程從訂貨、產(chǎn)品設計

13、、生產(chǎn)到市場銷售等各個環(huán)節(jié)以柔性方式集成起來的能發(fā)揮最大生產(chǎn)力的先進生產(chǎn)系統(tǒng)”。（2）百度百科中“智能制造”一詞采用了路甬祥報告中的定義6，“一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng)，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化的概念更新、擴展到柔性化、智能化和高度集成化”。（3）2011 年 6 月，美國智能制造領導聯(lián)盟（SMLC，Smart Manufacturing Leadership Coalition）發(fā)表了實施 21 世紀智能制造報告。定義智能制造是

14、先進智能系統(tǒng)強化應用、新產(chǎn)品制造快速、產(chǎn)品需求動態(tài)響應，以及工業(yè)生產(chǎn)和供應鏈網(wǎng)絡實時優(yōu)化的制造。智能制造的核心技術是網(wǎng)絡化傳感器、數(shù)據(jù)互操作性、多尺度動態(tài)建模與仿真、智能自動化，以及可擴展的多層次的網(wǎng)絡安全。在中國智能制造科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃中，定義智能制造是“面向產(chǎn)品全生命周期，實現(xiàn)泛在感知條件下的信息化制造，是在現(xiàn)代傳感技術、網(wǎng)絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上， 通過智能化的感知、人機交互、決策和執(zhí)行技術，實現(xiàn)設計過程智能化、制造過程智能化和制造裝備智能化等。智能制造系統(tǒng)最終要從以人為主要決策核心的人機和諧系統(tǒng)向以機器為主體的自主運行轉變”。在中國2015 年智能

15、制造試點示范專項行動實施方案中，定義智能制造是“基于新一代信息技術，貫穿設計、生產(chǎn)、管理、服務等制造活動各個環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準控制自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)與模式的總稱。具有以智能工廠為載體，以關鍵制造環(huán)節(jié)智能化為核心，以端到端數(shù)據(jù)流為基礎、以網(wǎng)絡互聯(lián)為支撐等特征， 可有效縮短產(chǎn)品研制周期、降低運營成本、提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質量、降低資源能源消耗”。（6）2015 年 12 月，國家智能制造標準體系建設指南（2015 年版）提出了智能制造系統(tǒng)架構模型，該模型從生命周期、系統(tǒng)層級和智能功能三個維度來闡述智能制造的內(nèi)涵，所構建的智能制造標準體系結構包括基礎共性標

16、準、關鍵技術標準和重點行業(yè)標準三大部分，其中，關鍵技術標準包括智能裝備、智能工廠、智能服務、工業(yè)軟件和大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 5 個部分。從上述定義可以看出，隨著各種制造新模式的產(chǎn)生和新一代信息技術的快速發(fā)展，智能制造的內(nèi)涵在不斷變化，人工智能的成分在弱化，而信息技術、網(wǎng)絡互聯(lián)等概念在強化，同時，智能制造的范圍也在擴大，橫向上從傳統(tǒng)制造環(huán)節(jié)延伸到產(chǎn)品全生命周期，縱向上從制造裝備延伸到制造車間、制造企業(yè)甚至企業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。關于智能制造的理解存在一定的分歧，比如，在國家 973 項目“高品質復雜零件智能制造基礎研究”中，認為智能制造的“科學理念集中體現(xiàn)在智能工藝和智能裝備上，是復雜工況下高性能產(chǎn)品制造

17、的有效手段”，這可視為對智能制造的狹義理解。雖然“工業(yè) 4.0”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“中國制造 2025”都沒有給出智能制造的定義，但“工業(yè) 4.0”中強調智能生產(chǎn)（Smart Production）和智能工廠（Smart Factory），“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”強調智能設備（Intelligent Devices）、智能系統(tǒng)（Intelligent Systems）和智能決策（IntelligentDecisioning）三要素的整合，“中國制造 2025”把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向。因此，也有一種觀點認為這些戰(zhàn)略規(guī)劃就是在講“智能制造”，這實際上過于泛化了，不利于理解智能制造的本質特征。本

18、書從智能制造的本質特征出發(fā)，嘗試給出智能制造較為普適的定義， 即“面向產(chǎn)品的全生命周期，以新一代信息技術為基礎，以制造系統(tǒng)為載體， 在其關鍵環(huán)節(jié)或過程，具有一定自主性的感知、學習、分析、決策、通信與協(xié)調控制能力，能動態(tài)地適應制造環(huán)境的變化，從而實現(xiàn)某些優(yōu)化目標”。關于該定義的解釋如下：智能制造面向產(chǎn)品全生命周期而非狹義的加工生產(chǎn)環(huán)節(jié)，產(chǎn)品是智能制造的目標對象。智能制造以新一代信息技術為基礎，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等，是泛在感知條件下的信息化制造。智能制造的載體是制造系統(tǒng)，如圖 2-1 所示，制造系統(tǒng)從微觀到宏觀有不同的層次，比如制造裝備、制造單元、制造車間、制造企業(yè)和企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)等。制造系

19、統(tǒng)的構成包括產(chǎn)品、制造資源（機器、生產(chǎn)線、人等）、各種過程活動（設計、制造、管理、服務等）以及運行與管理模式。圖 2-1 智能制造系統(tǒng)的層次智能制造技術的應用是針對制造系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié)或過程，而不一定是全部?！爸悄堋钡闹圃煜到y(tǒng)，必須具備一定自主性的感知、學習、分析、決策、通信與協(xié)調控制能力，這是其區(qū)別于“自動化制造系統(tǒng)”和“數(shù)字化制造系統(tǒng)”的根本地方，同時，“能動態(tài)地適應制造環(huán)境的變化”也非常重要，一個只具有優(yōu)化計算能力的系統(tǒng)和一個智能的系統(tǒng)是不同的。構建“智能”的制造系統(tǒng)，必然是為了實現(xiàn)某些優(yōu)化目標。這些優(yōu)化目標非常多，比如，增強用戶體驗友好性、提高裝備運行可靠性、提高設計和制造效率、提升產(chǎn)品

20、質量、縮短產(chǎn)品制造周期、拓展價值鏈空間等。應當注意，不同的制造系統(tǒng)層次、制造系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)和過程、不同的行業(yè)和企業(yè)，其優(yōu)化目標及其重要性都是不同的，難以一一枚舉，必須具體情況具體分析。四、智能制造的目標“智能制造”概念剛提出時，其預期目標是比較狹義的，即“使智能機器在沒有人工干預的情況下進行小批量生產(chǎn)”，隨著智能制造內(nèi)涵的擴大，智能制造的目標已變得非常宏大。比如，“工業(yè) 4.0”指出了 8 個方面的建設目標，即滿足用戶個性化需求，提高生產(chǎn)的靈活性，實現(xiàn)決策優(yōu)化，提高資源生產(chǎn)率和利用效率，通過新的服務創(chuàng)造價值機會，應對工作場所人口的變化，實現(xiàn)工作和生活的平衡，確保高工資仍然具有競爭力?！爸袊圃?/p>

21、 2025” 指出實施智能制造可給制造業(yè)帶來“兩提升、三降低”，“兩提升”是指生產(chǎn)效率的大幅度提升，資源綜合利用率的大幅度提升?！叭档汀笔侵秆兄浦芷诘拇蠓瓤s短，運營成本的大幅度下降，產(chǎn)品不良品率的大幅度下降。下面結合不同行業(yè)的產(chǎn)品特點和需求，從 4 個方面對智能制造的目標特征作歸納闡述。滿足客戶的個性化定制需求在家電、3C（計算機、通信和消費類電子產(chǎn)品）等行業(yè)，產(chǎn)品的個性化來源于客戶多樣化與動態(tài)變化的定制需求，企業(yè)必須具備提供個性化產(chǎn)品的能力，才能在激烈的市場競爭中生存下來。智能制造技術可以從多方面為個性化產(chǎn)品的快速推出提供支持，比如，通過智能設計手段縮短產(chǎn)品的研制周期，通過智能制造裝備（

22、比如智能柔性生產(chǎn)線、機器人、3D 打印設備）提高生產(chǎn)的柔性，從而適應單件小批生產(chǎn)模式等。這樣，企業(yè)在一次性生產(chǎn)且產(chǎn)量很低（批量為 1）的情況下也能獲利。以海爾為例，2015 年 3 月，首臺用戶定制空調成功下線，這離不開背后智能工廠的支持。實現(xiàn)復雜零件的高品質制造在航空、航天、船舶、汽車等行業(yè)，存在許多結構復雜、加工質量要求非常高的零件。以航空發(fā)動機的機匣為例，它是典型的薄殼環(huán)形復雜零件， 最大直徑可達 3m，其外表面分布有安裝發(fā)動機附件的凸臺、加強筋、減重型槽及花邊等復雜結構，壁厚變化劇烈。用傳統(tǒng)方法加工時，加工變形難以控制，質量一致性難以保證，變形量的超差將導致發(fā)動機在服役時發(fā)生振動， 嚴

23、重時甚至會造成災難性的事故。對于這類復雜零件，采用智能制造技術， 在線檢測加工過程中力-熱-變形場的分布特點，實時掌握加工中工況的時變規(guī)律，并針對工況變化即時決策，使制造裝備自律運行，可以顯著地提升零件的制造質量。保證高效率的同時，實現(xiàn)可持續(xù)制造可持續(xù)發(fā)展定義為：“能滿足當代人的需要，又不對后代人滿足其需要的能力構成危害的發(fā)展”。可持續(xù)制造是可持續(xù)發(fā)展對制造業(yè)的必然要求。從環(huán)境方面考慮，可持續(xù)制造首先要考慮的因素是能源和原材料消耗。這是因為制造業(yè)能耗占全球能量消耗的 33%，CO2 排放的 38%7。當前許多制造企業(yè)通常優(yōu)先考慮效率、成本和質量，對降低能耗認識不夠。然而實際情況是不僅化工、鋼鐵

24、、鍛造等流程行業(yè)，而且在汽車、電力裝備等離散制造行業(yè)，對節(jié)能降耗都有迫切的需求。以離散機械加工行業(yè)為例，我國機床保有量世界第一，約 800 多萬臺。若每臺機床額定功率按平均為 5 千瓦10 千瓦計算，我國機床裝備總的額定功率為 4000 萬千瓦8000 萬千瓦，相當于三峽電站總裝機容量 2250 萬千瓦的 1.83.6 倍。智能制造技術能夠有力地支持高效可持續(xù)制造，首先，通過傳感器等手段可以實時掌握能源利用情況；其次，通過能耗和效率的綜合智能優(yōu)化，獲得最佳的生產(chǎn)方案并進行能源的綜合調度，提高能源的利用效率；最后，通過制造生態(tài)環(huán)境的一些改變，比如改變生產(chǎn)的地域和組織方式，與電網(wǎng)開展深度合作等，可

25、以進一步從大系統(tǒng)層面實現(xiàn)節(jié)能降耗。提升產(chǎn)品價值，拓展價值鏈產(chǎn)品的價值體現(xiàn)在“研發(fā)制造服務”的產(chǎn)品全生命周期的每一個環(huán)節(jié)，根據(jù)“微笑曲線”理論，制造過程的利潤空間通常比較低，而研發(fā)與服務階段的利潤往往更高，通過智能制造技術，有助于企業(yè)拓展價值空間。其一，通過產(chǎn)品智能化升級和產(chǎn)品智能設計技術，實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新，提升產(chǎn)品價值；其二，通過產(chǎn)品個性化定制、產(chǎn)品使用過程的在線實時監(jiān)測、遠程故障診斷等智能服務手段，創(chuàng)造產(chǎn)品新價值，拓展價值鏈。五、智能制造的技術體系智能制造技術體系的總體框架如圖 2-2 所示，智能制造基礎關鍵技術為智能制造系統(tǒng)的建設提供支撐，智能制造系統(tǒng)是智能制造技術的載體，它包括智能產(chǎn)品、智能

26、制造過程和智能制造模式三部分內(nèi)容。圖 2-2 智能制造技術體系的總體框架智能產(chǎn)品所謂智能產(chǎn)品，是指深度嵌入信息技術（高端芯片、新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)接口等），在其制造、物流、使用和服務過程中，能夠體現(xiàn)出自感知、自診斷、自適應、自決策等智能特征的產(chǎn)品。產(chǎn)品智能化是產(chǎn)品創(chuàng)新的重要手段，和非智能產(chǎn)品相比，智能產(chǎn)品通常具有如下特點：能夠實現(xiàn)對自身狀態(tài)、環(huán)境的自感知，具有故障診斷功能；具有網(wǎng)絡通信功能， 提供標準和開放的數(shù)據(jù)接口，能夠實現(xiàn)與制造商、服務商、用戶之間的狀態(tài)和位置等數(shù)據(jù)的傳送；具有自適應能力，能夠根據(jù)感知的信息調整自身的運行模式，使其處于最優(yōu)狀態(tài)；能夠提供運行數(shù)據(jù)或用戶使用習慣數(shù)據(jù)

27、，支撐制造商、服務商、用戶進行數(shù)據(jù)分析與挖掘，實現(xiàn)創(chuàng)新性應用等。下面從使用、制造和服務三個環(huán)節(jié)對智能產(chǎn)品的關鍵技術進行闡述。面向使用過程的產(chǎn)品智能化技術無人機、無人駕駛汽車、智能手機等是典型的創(chuàng)新型智能產(chǎn)品，它們的“人機”或“機機”互動能力強，用戶體驗性好，甚至可以代替或者輔助用戶完成某些工作，因而具有較高的附加值。其智能性主要通過自主決策（如環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、智能識別等）、自適應工況（控制算法及策略等）、人機交互（多功能感知、語音識別、信息融合等）、信息通信等技術來實現(xiàn)。借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析技術，這類產(chǎn)品的使用信息也可以反饋回設計部門，為產(chǎn)品的改進與創(chuàng)新設計提供支持。還有一類特殊的產(chǎn)

28、品就是智能制造裝備，比如智能數(shù)控機床，它將專家的知識和經(jīng)驗融入感知、決策、執(zhí)行等制造活動中，并賦予產(chǎn)品制造在線學習和知識進化能力，從而實現(xiàn)高品質零件的自學自律制造。智能制造裝備和智能制造工藝密切相關。面向制造過程的產(chǎn)品智能化技術產(chǎn)品是制造的目標對象，要實現(xiàn)制造過程的智能化，產(chǎn)品（含在制品、原材料、零配件、刀具等）本身的智能化是不可缺少的，它的智能特征體現(xiàn)在可自動識別、可精確定位、可全程追溯、可自主決定路徑和工藝、可主動報告自身狀態(tài)、可感知并影響環(huán)境等諸多方面?！肮I(yè) 4.0”中描述了這樣一個場景，產(chǎn)品進入車間后，自己找設備加工，并告訴設備如何加工。這就是面向制造過程的產(chǎn)品智能化的具體體現(xiàn)，其實

29、現(xiàn)的關鍵技術包括無線射頻識別（RFID，Radio Frequency Identification）等自動識別技術、CPS 技術、移動定位技術等。面向服務過程的產(chǎn)品智能化技術對于工程機械、航空發(fā)動機、電力裝備等產(chǎn)品，遠程智能服務是產(chǎn)品價值鏈中非常重要的組成部分。以通用電氣（GE）為例，其位于美國亞特蘭大的能源監(jiān)測和診斷中心，收集全球 50 多個國家上千臺 GE 燃氣輪機的數(shù)據(jù)， 每天的數(shù)據(jù)量多達 10G，通過大數(shù)據(jù)分析可對燃氣輪機的故障診斷和預警提供支撐。為了實現(xiàn)遠程智能服務，產(chǎn)品內(nèi)部嵌入了傳感器、智能分析與控制裝置和通信裝置，從而實現(xiàn)產(chǎn)品運行狀態(tài)數(shù)據(jù)的自動采集、分析和遠程傳遞。智能制造過程

30、作為制造過程創(chuàng)新的重要手段，智能制造過程包括設計、工藝、生產(chǎn)和服務過程的智能化。1智能設計產(chǎn)品設計是產(chǎn)品形成的創(chuàng)造性過程，是帶有創(chuàng)新特性的個體或群體性活動，智能技術在設計鏈的各個環(huán)節(jié)上使設計創(chuàng)新得到質的提升。通過智能數(shù)據(jù)分析手段獲取設計需求，進而通過智能創(chuàng)成方法進行概念生成，通過智能仿真和優(yōu)化策略實現(xiàn)產(chǎn)品的性能提升，輔之以智能并行協(xié)同策略來實現(xiàn)設計制造信息的有效反饋，從而大幅縮短產(chǎn)品研發(fā)周期，提高產(chǎn)品設計品質。面向多源海量數(shù)據(jù)的設計需求獲取技術設計的感知來源于客戶需求，如何有效獲取客戶需求用于產(chǎn)品設計是保證產(chǎn)品設計有效性的前提，信息技術的飛速發(fā)展已使產(chǎn)品設計需求超越了客戶調查的傳統(tǒng)范疇，呈現(xiàn)為

31、廣泛存在于產(chǎn)品生命周期中的多樣化數(shù)據(jù)信源， 它可來自于互聯(lián)網(wǎng)的客戶評價、來自于服務商的協(xié)商調研、來自于設計伙伴的信息交互、甚至來源于正在服役產(chǎn)品關鍵性能數(shù)據(jù)的實時在線反饋，各種智能方法被用于發(fā)現(xiàn)這些信息中所隱含的設計需求，包括智能聚類方法、神經(jīng)網(wǎng)絡技術、機器學習策略、軟計算方法、數(shù)據(jù)挖掘技術等；而對于當前廣泛存在于廣域有線和工業(yè)無線網(wǎng)絡中的各種異構海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析方法和云計算技術正成為處理這些信息進而獲取個性化定制需求的有力工具，巨量數(shù)據(jù)的有效分析使得傳統(tǒng)方法不易獲得的設計需求被智能化地呈現(xiàn)出來， 使設計概念的創(chuàng)新提升到一個新的層次。設計概念的智能創(chuàng)成技術如何從設計需求轉變?yōu)楦拍町a(chǎn)品是設計

32、智能的實際體現(xiàn)和具化過程，各種人工智能和系統(tǒng)工程方法的運用使這一階段更具智能化和科學化。發(fā)明問題的解決理論（TRIZ）提出了一系列的理論、方法和工具來使設計創(chuàng)新過程系統(tǒng)化和規(guī)則化，有效拓展了創(chuàng)新思維能力。而各種基于知識的理論則著眼于經(jīng)驗知識的形式化表達和智能獲取，包括基于規(guī)則的方法、基于案例的方法、基于模型的方法、知識流分析方法、基于語義網(wǎng)絡的方法等，它們將知識工程的最新成果與設計概念形成原理相結合來形成有效的知識載體實現(xiàn)設計概念的智能創(chuàng)成。而隨著互聯(lián)網(wǎng)絡的發(fā)展與普及，知識資源的和設計服務的共享將成為設計知識再利用的有效途徑，相應分布式資源管理理論和平臺技術的不斷完善將使得設計效率得到顯著提升

33、；而在創(chuàng)新理念層出不窮的今天，支持多個創(chuàng)客群體實時交互、基于群體智能機制的實時協(xié)同創(chuàng)新平臺也將成為設計概念產(chǎn)生的一種有效支持手段，促進新概念產(chǎn)品的創(chuàng)造性生成?；谀M仿真的智能設計技術產(chǎn)品功能是產(chǎn)品性能的具體載體，由設計概念信息發(fā)展為具體產(chǎn)品需要進行產(chǎn)品性能的具體量化實現(xiàn)，隨著高性能計算技術的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)越來越傾向于使用高性能仿真來替代昂貴的物理性能實驗，在節(jié)約成本的同時大幅縮短研制周期?；谟嬎銠C數(shù)字模型的模擬仿真已成為產(chǎn)品設計必不可少的手段，仿真的層次也從宏觀逐步遞進到用來真實反映介觀、微觀等多個層次的物理現(xiàn)象。而對于物理性能要求很高的產(chǎn)品，鑒于尺度之間的強關聯(lián)特性，模擬仿真已突破了單尺

34、度的限制，進入宏細觀結合的跨尺度分析的范疇， 如集成計算材料工程（ICME，Integrated Computational Materials Engineering）利用計算工具所得的材料信息與工業(yè)產(chǎn)品性能分析和制造工藝模擬集成，通過界面分析及材料產(chǎn)品工藝的一體化設計來實現(xiàn)產(chǎn)品的性能提升。隨著產(chǎn)品性能要求的不斷提升，基于高精度模擬仿真數(shù)據(jù)、融高效實驗設計和智能尋優(yōu)為一體的優(yōu)化技術已成為產(chǎn)品設計性能提升的不可或缺的手段。面對空間飛行器、航天運載工具、高性能艦船等具有極高維度、極復雜設計空間的設計系統(tǒng)，多學科優(yōu)化技術已成為處理復雜設計系統(tǒng)綜合性能優(yōu)化的有效方法，它通過探索和利用系統(tǒng)中相互作用的

35、協(xié)同機制，利用學科子系統(tǒng)間的目標耦合策略和協(xié)調計算方法來構建系統(tǒng)的智能迭代優(yōu)化策略，從而在較短的時間內(nèi)獲取系統(tǒng)整體最優(yōu)性能。而用于提高優(yōu)化性能的一系列關鍵技術伴隨著優(yōu)化體系的形成而逐漸展開，如用于提升模擬仿真效率的智能實驗設計技術、用于減少高成本仿真次數(shù)的智能近似技術、用于在多峰、多約束、復雜地貌的設計空間中快速找到最優(yōu)區(qū)域的智能尋優(yōu)技術、用于對模擬仿真中認知或模型不確定性進行定量化度量的智能不確定分析技術等，這些均為設計優(yōu)化過程的自動化、智能化和精準化提供了有力的驅動力。面向“性能優(yōu)先”的智能設計技術傳統(tǒng)的產(chǎn)品設計體現(xiàn)的是“實現(xiàn)性優(yōu)先”，即在產(chǎn)品設計時要對產(chǎn)品如何通過工藝手段實現(xiàn)出來加以綜合

36、考量，在確保產(chǎn)品能夠實現(xiàn)的前提下對產(chǎn)品性能進行優(yōu)化，其產(chǎn)品的性能將不可避免地受到后續(xù)工藝過程的限制或影響。而隨著以 3D 打印技術為代表的新型工藝方法的飛速發(fā)展，“如何實現(xiàn)”的局限性已成為一個可以逾越的屏障，設計者可以把更多的精力放在如何使產(chǎn)品結構能夠更好地滿足性能要求之上，從而形成了“性能優(yōu)先”的設計。工程師可以根據(jù)性能要求量身定制特定的結構形式，而如何智能生成這些結構形式則是一個新的問題。拓撲優(yōu)化技術為產(chǎn)品的性能優(yōu)先設計提供了有力的智能解決手段，拓撲優(yōu)化是指一種根據(jù)給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區(qū)域內(nèi)對材料分布進行優(yōu)化的數(shù)學方法，其內(nèi)在的機理在于如何智能地生成符合性能要求的結

37、構布局，其靈活的布局方式使得設計者可跨越工藝限制，去追求極致的設計性能，達到傳統(tǒng)設計所無法企及的性能水平。2智能裝備與工藝制造裝備是工業(yè)的基礎，制造裝備的智能化是其未來發(fā)展的必然趨勢， 是體現(xiàn)制造水平的重要標志之一。智能制造裝備的核心思想是裝備能對自身和加工過程進行自感知，對與裝備、加工狀態(tài)、工件材料和環(huán)境有關的信息進行自分析，根據(jù)零件的設計要求與實時動態(tài)信息進行自決策，依據(jù)決策指令進行自執(zhí)行，通過“感知分析決策執(zhí)行與反饋”大閉環(huán)過程，不斷提升裝備性能及其適應能力，使得加工從控形向控性發(fā)展，實現(xiàn)高效、高品質及安全可靠的加工，除此之外，設備與人的協(xié)同工作，虛擬/虛實制造等也是智能裝備與工藝的重要

38、內(nèi)容。表 2- 1 從三個方面描述了從“數(shù)字裝備與工藝”到“智能裝備與工藝”的進化過程。表 2-1 從“數(shù)字裝備與工藝”到“智能裝備與工藝”數(shù)字裝備與工藝智能裝備與工藝數(shù)控機床按照預先給定的指令進行加工機床自動采集工況信息，根據(jù)實時狀態(tài)優(yōu)化調整加工參數(shù)，設備自律執(zhí)行工業(yè)機器人在固定位置按照預先設定的程序自動進行重復式工作機器人和人協(xié)同工作，其位置不再固定，行為不再預設，能自適應環(huán)境變化制造工藝的驗證基本在物理環(huán)境中完成在虛擬環(huán)境或者虛實結合環(huán)境中完成全部制造工藝的驗證下面以高品質復雜零件（比如航空發(fā)動機葉片）的智能加工過程為例對智能裝備與工藝進行簡要闡述。其關鍵技術包括工況自檢測、工藝知識自學

39、習、制造過程自主決策和裝備自律執(zhí)行等。工況自檢測：零件加工過程中，制造界面上的熱力位移多場耦合效應與材料/結構/工藝/過程具有強相關性，通過對加工過程中的切削力、夾持力，切削區(qū)的局部高溫，刀具熱變形、磨損、主軸振動等一系列物理量， 以及刀具工件夾具之間熱力行為產(chǎn)生的應力應變進行高精度在線檢測， 為工藝知識學習與制造過程自主決策提供支撐。工藝知識自學習：在檢測加工過程的時變工況后，分析工況、界面耦合行為與工件品質之間的映射關系，建立描述工況、耦合行為和工件品質映射關系的聯(lián)想記憶知識模板，通過工藝知識的自主學習理論，實現(xiàn)基于模板的知識積累和工藝模型的自適應進化。同時將獲得的工藝知識存儲于工藝知識庫

40、中，供工藝優(yōu)化使用。為制造過程自主決策提供支撐。制造過程自主決策和裝備自律執(zhí)行：智能裝備的控制系統(tǒng)具有面向實際工況的智能決策與加工過程自適應調控能力。通過將工藝知識融入裝備控制系統(tǒng)決策單元，根據(jù)在線檢測識別加工狀態(tài)，由工藝知識對參數(shù)進行在線優(yōu)化并驅動生成過程控制決策指令，對主軸轉速及進給速度等工藝參數(shù)進行實時調控，使裝備工作在最佳狀態(tài)。在進行調控時，具有完善的調控策略， 避免工藝參數(shù)突變對加工質量的影響。還能實時調控智能夾具的預緊力以及導軌等運動界面的阻尼特性，以抑制加工過程中的振動，提高產(chǎn)品質量。3智能生產(chǎn)指針對制造工廠或車間，引入智能技術與管理手段，實現(xiàn)生產(chǎn)資源最優(yōu)化配置、生產(chǎn)任務和物流實

41、時優(yōu)化調度、生產(chǎn)過程精細化管理和智慧科學管理決策。生產(chǎn)過程的主要智能手段及其價值回報如圖 2-3 所示。圖 2-3 生產(chǎn)過程的主要智能手段及其價值回報制造工廠或車間的智能特征體現(xiàn)為三方面，一是制造車間具有自適應性，具有柔性、可重構能和自組織能力，從而高效地支持多品種、多批量、混流生產(chǎn)；二是產(chǎn)品、設備、軟件之間實現(xiàn)相互通信，具有基于實時反饋信息的智能動態(tài)調度能力；三是建立有預測制造機制，可實現(xiàn)對未來的設備狀態(tài)、產(chǎn)品質量變化、生產(chǎn)系統(tǒng)性能等的預測，從而提前主動采取應對策略。下面對其關鍵實現(xiàn)技術進行簡要闡述。制造系統(tǒng)的適應性技術制造企業(yè)面臨的環(huán)境越來越復雜，比如產(chǎn)品品種與批量的多樣性、設計結果頻繁變

42、更、需求波動大、供應鏈合作伙伴經(jīng)常變化等，這些因素會對制造成本和效率造成很不利的影響。智能工廠必須具備通過快速的結構調整和資源重組，以及柔性工藝、混流生產(chǎn)規(guī)劃與控制、動態(tài)計劃與調度等途徑來主動適應這種變化的能力，因此，適應性（Adaptability）是制造工廠智能特征的重要體現(xiàn)。圖 2-4 從柔性制造系統(tǒng)到適應性制造系統(tǒng)如圖 2-4 所示，制造系統(tǒng)的適應性表現(xiàn)為三個層次。柔性制造系統(tǒng)（FMS，F(xiàn)lexible Manufacturing System）主要通過設備的柔性來支持工廠的適應性。常見的柔性制造設備包括數(shù)控機床、機器人、3D 打印設備、柔性工裝、自動換刀裝置、自動檢測設備（比如機器視

43、覺）、立體倉庫、自動導引小車（AGV，Automated Guided Vehicle）等。由柔性制造設備構成的柔性制造單元或柔性生產(chǎn)線，能一定程度的適應不同型號產(chǎn)品的混流生產(chǎn)?？芍貥嬛圃煜到y(tǒng)（RMS，Reconfigurable Manufacturing System）更強調通過系統(tǒng)結構及其組成單元的快速重組或更新，及時調整制造系統(tǒng)的功能和生產(chǎn)能力，從而迅速響應市場變化及其他需求。其核心技術是系統(tǒng)的可重構性，即利用對制造設備及其模塊或組件的重排、更替、剪裁、嵌套和革新等手段對系統(tǒng)進行重新組態(tài)、更新過程、變換功能或改變系統(tǒng)的輸出（產(chǎn)品與產(chǎn)量）。RMS 除了包含生產(chǎn)單元的可重構性（FMS、物理

44、或邏輯布局調整）以外，還包括組織結構與業(yè)務流程的可重構，以及產(chǎn)品的可重構（標準化、模塊化等）。適應性制造系統(tǒng)（AMS，Adaptive Manufacturing System）是對RMS的進一步擴展，除了要求系統(tǒng)可重構外，還關注制造系統(tǒng)組織過程及運行控制策略的動態(tài)調整，即通過對系統(tǒng)功能結構與運行控制全面綜合的統(tǒng)籌優(yōu)化與邏輯重構，實現(xiàn)制造系統(tǒng)在產(chǎn)品全生命期乃至整個工廠生命期內(nèi)對于內(nèi)外部動態(tài)環(huán)境變化的適應性。在跨企業(yè)層面，企業(yè)動態(tài)聯(lián)盟與虛擬制造組織是系統(tǒng)適應性的表現(xiàn)形式。在企業(yè)內(nèi)部，客戶化大規(guī)模定制與平臺化產(chǎn)品變型設計在產(chǎn)品自身及其生產(chǎn)制造系統(tǒng)的適應性方面則表現(xiàn)更為突出。相應地，在制造車間內(nèi)部，

45、為實現(xiàn)多品種混流制造，須采取基于混流路徑的車間生產(chǎn)動態(tài)規(guī)劃與制造執(zhí)行過程智能化管控。在混流生產(chǎn)規(guī)劃階段，借助產(chǎn)品及其零部件的任務分族和設備資源的虛擬動態(tài)分組（或稱虛擬制造單元），通過充分合理地規(guī)劃分配設備資源組間跨路徑分支（虛擬單元）的能力共享，將整個車間運行控制分解落實到虛擬單元層次?；炝魃a(chǎn)規(guī)劃方案通常需要通過仿真的方法進行分析和驗證。在制造執(zhí)行管控階段，其適應性通過“智能計劃智能感知決策指揮協(xié)調控制”的閉環(huán)流程來實現(xiàn)。對于動態(tài)混流路徑，由于其中的產(chǎn)品品種差異大且存在需求數(shù)量比例的波動性，往往會出現(xiàn)生產(chǎn)能力的不平衡，可采取基于約束管理(TOC，Theory of Constraint)的推

46、拉結合的生產(chǎn)計劃控制技術。生產(chǎn)過程的實時狀態(tài)（包括異常）通過各種感知手段來快速捕獲，并通過決策中心進行指揮調度，確保多車間生產(chǎn)的協(xié)同，實現(xiàn)生產(chǎn)與物流的同步， 并自動記錄產(chǎn)品的質量檔案?；趯崟r反饋信息的智能動態(tài)調度技術基于人工智能的智能機器只能進行機械式的推理、預測、判斷，它只能具有邏輯思維（專家系統(tǒng)），最多做到形象思維，完全做不到靈感思維，只有人類專家才真正同時具備以上三種思維能力。因此，基于實時反饋信息的智能動態(tài)調度不能全面取代制造過程中人類專家的智能，獨立承擔起分析、判斷、決策等任務是不現(xiàn)實的?；趯崟r反饋信息的智能動態(tài)調度技術包括：智能數(shù)據(jù)采集技術：利用智能傳感器，建立車間層的傳感網(wǎng)，

47、并實現(xiàn)多種現(xiàn)場總線、無線、異構系統(tǒng)集成和接入，自動獲取車間制造現(xiàn)場的各種數(shù)據(jù)和信息，包括設備工況信息（溫度、轉速、能耗等）以及業(yè)務過程數(shù)據(jù)（物料數(shù)據(jù)、質量數(shù)據(jù)、人力數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、計劃數(shù)據(jù)等）。智能數(shù)據(jù)挖掘技術：對獲取的海量數(shù)據(jù)進行實時處理、分析和挖掘，并以可視化的方式展示其結果，可以為不同用戶提供個性化的數(shù)據(jù)分析結果。智能生產(chǎn)動態(tài)調度技術：根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和分析結果，針對優(yōu)化目標，對各種任務、刀具、裝備、物流和人員進行調度，盡可能在已有約束條件下滿足生產(chǎn)需求。并能根據(jù)環(huán)境變化，快速反應，提出最佳的應對方案。人機一體化技術：人機一體化一方面突出人在制造系統(tǒng)中的核心地位，同時在智能機器的配合下，更好

48、地發(fā)揮出人的潛能，使人機之間表現(xiàn)出一種平等共事、相互“理解”、相互協(xié)作的關系，使二者在不同的層次上各顯其能，相輔相成。 因此，基于實時反饋信息的智能動態(tài)調度中機器智能和人的智能將真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。預測性制造技術制造工廠是一個結構復雜且動態(tài)多變的環(huán)境，各種異常事件總會隨機發(fā)生并對生產(chǎn)過程造成影響，這些異常通常包括兩類，一類是可見的異常，比如設備停機、質量超差等，另一類是不可見的異常，比如設備性能衰退、制造過程失控等。對可見異常的應對措施屬于事后處理方案，它顯然是不夠聰明的，因為到了問題完全暴露的那一刻，再采取糾正措施往往就打亂了原來的計劃，造成生產(chǎn)紊亂或停滯。對不可見異常的感

49、知、分析、預測與處理是智能工廠的重要特征，李杰教授稱之為自省性（Self-Aware），并稱滿足這種特性的制造系統(tǒng)為“預測性制造系統(tǒng)”（Predictive Manufacturing System）8。要實現(xiàn)預測性制造，首先要通過工廠物聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實時獲取生產(chǎn)過程中的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后通過分析和訓練建立相應的預測模型，并實現(xiàn)對未來狀態(tài)的預測。常見的分析模型包括：） 多變量統(tǒng)計過程控制（ MSPC ， Multivariate Statistical Process Control）：對于串并聯(lián)多工位制造系統(tǒng)，任一工位“設備/工裝/刀具”狀態(tài)的異常波動將導致整個制造過程發(fā)生不同程度的偏移甚

50、至失控，過程一旦失控將大大增加產(chǎn)品的質量風險。為了提前發(fā)現(xiàn)過程異常，可以用到多變量統(tǒng)計質量控制方法，監(jiān)控的變量包括產(chǎn)品的尺寸、缺陷數(shù)等關鍵質量特性以及設備、夾具、刀具的狀態(tài)參數(shù)等關鍵控制特性，通過優(yōu)化設計的多變量控制圖，監(jiān)控上述過程變量的變化，并基于統(tǒng)計規(guī)律，對過程偏移發(fā)出預警， 進一步通過模式識別等手段，還可以辨識失控模式并進行失控根原因分析。設備預防性維護（PM，Preventive Maintenance）：包括對制造裝備和刀具的維護或更換。設備/刀具的失效是連續(xù)劣化和隨機沖擊共同作用的結果，其失效模型可以通過對設備大量的運行與維護歷史數(shù)據(jù)進行分析而近似建立，基于該可靠性模型，可以科學評

51、估設備的實時狀態(tài)，計算繼續(xù)服役的風險，預測其剩余使用壽命，并通過面向經(jīng)濟性或可靠性的維修決策模型， 實現(xiàn)對設備的維護時機、維護方式和維護程度的科學決策。生產(chǎn)系統(tǒng)性能預測：如果將制造工廠視為一個黑箱系統(tǒng)，其輸入為計劃與訂單，其輸出是各種績效數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)出量、準時交付率、物流效率、設備綜合效能等。顯然，系統(tǒng)的輸出受到系統(tǒng)輸入、系統(tǒng)結構、系統(tǒng)當前狀態(tài)等各種可見因素以及各種不可見因素（隨機因素）的影響。較為準確地預測系統(tǒng)響應，對于生產(chǎn)計劃制定、生產(chǎn)訂單評價、生產(chǎn)動態(tài)調整等都具有重要意義。目前已有大量的數(shù)學模型可用于預測分析，比如回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、時間序列等。4智能服務其目標是通過泛在感知、系統(tǒng)集成、

52、互聯(lián)互通、信息融合等信息技術手段，將工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術應用于生產(chǎn)管理服務和產(chǎn)品售后服務環(huán)節(jié)，實現(xiàn)科學的管理決策，提升供應鏈運作效率和能源利用效率，并拓展價值鏈，為企業(yè)創(chuàng)造新價值。具體體現(xiàn)為：智能物流與供應鏈管理技術成本控制、可視性、風險管理、客戶親密度和全球化是現(xiàn)今供應鏈管理面臨的五大問題，通過如下智能化技術，可以為高效供應鏈體系的建設與運作提供支持。自動化、可視化物流技術：建立物流信息化系統(tǒng)，配置自動化、柔性化和網(wǎng)絡化的物流設施和設備，比如立體倉庫、AGV、可實時定位的運輸車輛等。并采用電子單證、RFID 等物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)物品流動的定位、跟蹤、控制。全球供應鏈集成與協(xié)同技術：通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

53、實現(xiàn)供應鏈全面互聯(lián)互通，不僅是普通的客戶、供應商和 IT 系統(tǒng)，還包括各個部件、產(chǎn)品和其他用于監(jiān)控供應鏈的智能工具。通過持續(xù)改進，建立智能化的物流管理體系和暢通的物流信息鏈，有效地對資源進行監(jiān)督和配置，實現(xiàn)物流使用的資源、物流工作的效果與物流目標的優(yōu)化協(xié)調和配合。這樣緊密相連，能使全球供應鏈網(wǎng)絡實現(xiàn)協(xié)同規(guī)劃和決策。供應鏈管理智能決策技術：通過先進的分析和建模技術，幫助決策者更好地分析極其復雜多變的風險和制約因素，以評估各種備選方案，甚至自動制定決策，從而提高響應速度，減少了人工干預。智能能源管理技術減少單位產(chǎn)品的能源或資源消耗，實現(xiàn)可持續(xù)生產(chǎn)，是智能制造的重要目標。智能能源管理就是通過對所有環(huán)

54、節(jié)的跟蹤管理和持續(xù)改進，不斷優(yōu)化重點環(huán)節(jié)的節(jié)能水平，構建智能化的資源能源管理體系，實現(xiàn)生產(chǎn)和消費的全過程能源監(jiān)測、預測和節(jié)能優(yōu)化。主要關鍵技術包括：能源綜合監(jiān)測技術：實現(xiàn)對主要能源消耗、重點耗能設備的實時可視化管理。生產(chǎn)與能耗預測技術：通過智能調度和系統(tǒng)優(yōu)化，實現(xiàn)全流程生產(chǎn)與能耗的協(xié)同。能源供給、調配、轉換、使用等重點環(huán)節(jié)的節(jié)能優(yōu)化技術。產(chǎn)品智能服務技術針對某些制造行業(yè)的特點，通過持續(xù)改進，建立高效、安全的智能服務系統(tǒng)，實現(xiàn)服務和產(chǎn)品的實時、有效、智能化互動，為企業(yè)創(chuàng)造新價值。主要關鍵技術包括：云服務平臺技術：該平臺具有多通道并行接入能力，對裝備（產(chǎn)品）運行數(shù)據(jù)與用戶使用習慣數(shù)據(jù)進行采集，并建

55、模分析?；谠品掌脚_的增值服務技術：以服務應用軟件為創(chuàng)新載體， 應用大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術，自動生成產(chǎn)品運行與應用狀態(tài)報告， 并推送至用戶端，從而為用戶提供在線監(jiān)測、遠程升級、故障預測與診斷、健康狀態(tài)評價等增值服務。智能制造模式智能制造技術發(fā)展的同時，催生或催熱了許多新型制造模式，比如家用電器、汽車等行業(yè)的客戶個性化定制模式，電力、航空裝備行業(yè)的異地協(xié)同開發(fā)和云制造模式，食品、藥材、建材、鋼鐵、服裝等行業(yè)的電子商務模式， 以及眾包設計、協(xié)同制造、城市生產(chǎn)模式等。這樣制造模式以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、3D 打印等新技術為實現(xiàn)前提，極大地拓展了企業(yè)的價值空間。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使得研發(fā)、制造、物流

56、、售后服務等各產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的企業(yè)實現(xiàn)信息共享，因而能夠在全球范圍內(nèi)整合不同企業(yè)的優(yōu)勢資源，實現(xiàn)跨地域分散協(xié)同作業(yè)。任何一臺設備，一個工位、車間甚至企業(yè)，只要在資源配置權限之內(nèi)，都可以參與到網(wǎng)絡化制造的任務節(jié)點中去，實現(xiàn)復雜的任務協(xié)同。新模式下，智能制造系統(tǒng)將演變?yōu)閺碗s的“大系統(tǒng)”，其結構更加動態(tài)，企業(yè)間的協(xié)同關系也更分散化，制造過程由集中生產(chǎn)向網(wǎng)絡化異地協(xié)同生產(chǎn)轉變，企業(yè)之間的邊界逐漸變得模糊，而制造生態(tài)系統(tǒng)（Manufacturing Ecosystem）則顯得更加清晰和重要，企業(yè)必須融入智能制造生態(tài)系統(tǒng)，才能得以生存和發(fā)展。正如在埃森哲公司在其 2015 年技術展望報告數(shù)字商業(yè)時代：擴展你的

57、邊界9中所指出的那樣，“單個想法、技術和組織不再是成功的關鍵，高級地位者是那些能將自己放在正在出現(xiàn)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中心的企業(yè)”。針對上述變化，工信部電子信息司副司長安筱鵬提出10“要掌握智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的主導權”，主要包括：圍繞泛在化的智能產(chǎn)品，構建覆蓋客戶、終端、平臺、第三方應用的產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)。圍繞生產(chǎn)裝備、設計工具、供應鏈、第三方應用、客戶等智能制造系統(tǒng)的各種要素資源進行精準配置調用，提升及構建跨平臺操作系統(tǒng)、芯片解決方案、網(wǎng)絡解決方案的能力，提升智能工廠系統(tǒng)解決方案、智能裝備創(chuàng)新能力和基礎產(chǎn)業(yè)（材料、工藝、器件）創(chuàng)新能力，在此基礎上構建制造環(huán)節(jié)的生態(tài)系統(tǒng)。圍繞市場需求的個性化及快速變化

58、的趨勢，培育企業(yè)需求鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈、創(chuàng)新鏈的快速響應與傳導能力，構建覆蓋客戶、制造、供應商的全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)系統(tǒng)，培育新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)以及新的商業(yè)模式創(chuàng)新能力。整合產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)、制造生態(tài)系統(tǒng)、全產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)系統(tǒng)等，通過標準體系、技術體系、人才體系、市場新規(guī)則，構建面向特定行業(yè)智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，并建立與之相適應的政策法律環(huán)境和體系。智能制造基礎關鍵技術指與多個制造業(yè)務活動相關，并為智能制造基本要素（感知、分析、決策、通信、控制、執(zhí)行）的實現(xiàn)提供基礎支撐的共性技術。這些技術非常多， 難以一一列舉，下面僅對其中的一些關鍵技術作簡要介紹。先進制造基礎技術先進制造工藝技術：它使得制造過程更加靈活

59、和高效。比如增材制造技術，基于離散-堆積原理，由零件三維數(shù)據(jù)驅動直接制造零件。由于增材制造的靈活性，人們在設計產(chǎn)品時可以更多的關注產(chǎn)品的物理性能而非可實現(xiàn)性。數(shù)字建模與仿真技術：以三維數(shù)字量形式對產(chǎn)品、工藝、資源等進行建模，并通過基于模型的定義（MBD，Model Based Definition），實現(xiàn)將數(shù)字模型貫穿于產(chǎn)品設計、工程分析、工藝設計、制造、質量和服務等產(chǎn)品生命周期全過程，用于計算、分析、仿真與可視化。由 MBD 技術進而演進成基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE，Model Based Systems Engineering）和基于模型的企業(yè)（MBE，Model Based Enter

60、prise）。隨著 CPS 等技術的發(fā)展，未來的數(shù)字模型和物理模型將呈現(xiàn)融合趨勢，比如西門子和 PTC 等公司正在倡導的“Digital Twin”?，F(xiàn)代工業(yè)工程技術：綜合運用數(shù)學、物理和社會科學的專門知識和技術，結合工程分析和設計的原理與方法，對人、物料、設備、能源和信息等所組成的集成制造系統(tǒng)，進行設計、改善、實施、確認、預測和評價。先進制造理念、方法與系統(tǒng)：比如并行工程、協(xié)同設計、云制造、可持續(xù)制造、精益生產(chǎn)、敏捷制造、虛擬制造、計算機集成制造、產(chǎn)品全生命周期管理（PLM）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）等。新一代信息技術新一代信息技術正成為制造業(yè)創(chuàng)新的重要源動力，通過信息