最新智能制造技术_智能制造技术体系解析

　　智能制造是最新的制造模式之一，具有广阔的发展前景，智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统，对外操控机器人的动作，完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系，原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向，是我国实现制造业跨越的必经之路。

　　最新智能制造技术

　　1、赛博物理系统

　　CPS：即赛博物理系统，Cyber-PhysicalSystems，是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computing、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务，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。CPS可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境。

　　2、人工智能

　　AI：即人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

　　3、增强现实技术

　　AR：即增强现实技术，Augmented Reality，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉、声音、味道、触觉等信息），通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。增强现实技术，不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器溶合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。

　　4、基于模型的企业

　　MBE：即基于模型的企业，Model-BasedEnterprise，是一种制造实体，它采用建模与仿真技术对其设计、制造、产品支持的全部技术的和业务的流程进行彻底的改进、无缝的集成以及战略的管理;利用产品和过程模型来定义、执行、控制和管理企业的全部过程;并采用科学的模拟与分析工具，在产品生命周期（PLM）的每一步做出最佳决策，从根本上减少产品创新、开发、制造和支持的时间和成本。

　　5、物联网

　　IoT：即物联网，Internet of Things，物联网就是物物相连的互联网，指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。

　　6、云计算

　　CC：即云计算，Cloud Computing，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

　　7、工业大数据

　　IBD，即工业大数据，Industrial Big Data，是将大数据理念应用于工业领域，为使将设备数据、活动数据、环境数据、服务数据、经营数据、市场数据和上下游产业链数据等原本孤立、海量、多样性的数据相互连接，实现人与人、物与物、人与物之间的连接，尤其是实现终端用户与制造、服务过程的连接，通过新的处理模式，根据业务场景对时实性的要求，实现数据、信息与知识的相互转换，使其具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

　　相比其他领域的大数据，工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点。

　　（说明，因为对工业大数据尚未有成熟的定义，本定义是根据自己的理解，在综合Gartner、IBM等对大数据的定义及李杰教授《工业大数据》一书的理解，形成本定义，希望各位批评指正）

　　8、预测与健康管理

　　PHM，即预测与健康管理，Prognostics andHealth Management，是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状态的解决方案。一般而言，PHM系统主要有六个部分构成：数据采集、信息归纳处理、状态监测、健康评估、故障预测决策、保障决策。

　　9、混合制造

　　将3D打印（增材制造）技术与铣削加工（减材制造）技术有机的结合起来，形成一种新型的制造模式。通过混合制造可以有效借助增材制造的优势实现全新几何形状的加工，同时使增材制造技术不再只限于加工小型工件，加工效率也大幅得以提升。

　　10、工厂信息安全

　　工厂信息安全是将信息安全理念应用与工业领域，实现对工厂及产品使用维护环节所涵盖的系统及终端进行安全防护。所涉及的终端设备及系统包括工业以太网、数据采集与监控（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、过程控制系统（PCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、远程监控系统等网络设备及工业控制系统的运行安全，确保工业以太网及工业系统不被未经授权的访问、使用、泄露、中断、修改和破坏，为企业正常生产和产品正常使用提供信息服务。

　　智能制造技术体系解析

　　1、智能制造系统研究现状

　　（1）智能制造系统内涵分析

　　智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的，主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看，智能制造体系指的是应用集成工程的思想，通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术，最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人，所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。

　　（2）智能制造体系国内外研究现状

　　智能制造在上世纪八十年代提出之后，在国际范围内形成了三个主要的研究中心，分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床，智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能，具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸，进而形成了一种开放性的操作系统，日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂，融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言，我国在该领域的研究起步较晚，九十年代后才申请成立了第一个智能制造国家级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。

　　智能制造的应用正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。然而，虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究，然而却难以得到工业界的广泛应用和推广，同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈，其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻，同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。

　　2、智能制造体系架构研究

　　（1）智能制造体系整体架构分析

　　智能制造的总体架构自下而上包括业务层、运作层、功能系统、功能单元、支撑技术五个层次。智能生产线各个层次间相辅相成，联系密切，其中系统以需求订单为输入，以信息系统为核心，集成自动化上下料等多个子功能系统，以基本功能单元及支撑技术为依托，推动智能制造生产线的正常运作，实现大批量产品定制及个性化客户服务的目标，从而最大化地满足客户和市场需求。其中各个层次的内容及构成如下：（1）系统业务层：即系统目标，是为客户提供大批量定制产品及个性化的客户服务。（2）系统运作层：主要包含精益化、数字化和敏捷化等最新技术。（3）功能系统层：设备预警，优化加工参数，监控生产的全过程，精度检测的在线实现，最终通过信息技术系统进行集成。（4）功能单元层：此部分承担设备和加工装备的信息传输，使用传感网络和通信网络技术。（5）支撑技术层：系统设计技术主要有传感技术和模块化技术，设备故障诊断和维修系统，安全维护和设备及信号的有效识别。

　　（2）智能制造体系亟待解决的问题

　　智能制造想要完全提出人工干预，实现完全意义上的机器自主控制与分析，就需要建立一个智能化、数字化、信息化程度较高的企业管理网络，通过该网络完成产品的设计、装配制造直至仓储物流的全过程控制，其中还包括问题产品和故障设备的自动处理和维修。但是现阶段我国制造装配企业在各个制造要素的互联互通方面存在不小问题，主要体现在智能制造体系各功能单元之间横向、纵向集成通讯、端口到端口的信号传输。数据格式、通讯协议和语言识别等基础性的内容还没有完全解决。随着物联网、大数据和云计算等最新技术的融合，各功能单元之间的通讯是必须要解决的问题。人机交互、设备与设备之间、生产制造和仓储物流之间的信息交互都是困扰智能制造体系构建和发展的一大难题。

　　3、智能制造体系发展趋势分析

　　（1）智能制造体系柔性化发展方向分析

　　智能制造体系的柔性化方向石油柔性智能装配引发的，基本的基本思路为：柔性装配的研究层次从上到下分为柔性工装、柔性工艺规划和柔性车间调度。主要涉及的研究思路包含结构优化设计、工装驱动数据自动生成、装配顺序规划和分配方法研究以及智能调度技术。柔性化发展是基于只能装配生产线上可能出现的各种问题及产品，所提出的新型发展方向。这其中可变参数和柔性调度是最重要的研究领域。

　　（2）智能制造体系精益化发展方向分析

　　精益化的研究发祥包括四个方面的内容：（1智能制造环境下的自适应快速换模技术；（2）设备自诊断、自适应和自修复技术所组成的全员设备维护技术；（3）生产流程自动化的3P技术，该技术能够将生产过程中的资源浪费在设计和工艺研究等源头环节中进行降低；（4）均衡混流生产技术，该技术是基于对生产计划的合理规划以及现场动态调整和调配等智能制造手段进行的。

　　（3）智能制造体系敏捷化的发展方向

　　敏捷化主要有以下连两个研究方向：首先，对于客户订单变化的快速响应是只能制造的一大特点，通过前期客户需求的调查，在大数据分析的基础上，使用神经网络等算法对客户的订单可能发生的情况进行预测，并拟合相应的相应曲线，得到响应基本函数，然后优化设计生产关键因素，最终大幅度减少客户需求响应的时间。其次是对于功能单元的设计和配制。在使用智能制造生產线的时候，需要对参与生产的各要素（包括软件设计、硬件要求和工艺流程设计等）归类的功能模块划分。在功能划分之后组建各自成体系的模块单元，并配置相应的算法，以达到提升智能制造体系柔性化和可重构性的目的。