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智能工厂综述与发展趋势探讨

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何冠泯

摘要：当前我国制造行业面临着转型升级，各国竞相发展的智能制造俨然成为热点。智能制造大背景下的智能工厂，以形成集高度自动化、产品个性化和生产智能化为一体的制造系统为研究和实践方向。简要介绍智能工厂的基本内容及特征，对其中的关键技术和应用进行了阐述，并且分析了智能工厂的发展现状和对未来发展趋势作出了展望。

关键词：智能工厂;智能制造;柔性制造

：TB：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.06.093

1智能工厂简述及特征

智能工厂以智能制造为背景，在中国制造2025、德国工业4.0、美国先进制造业等国家战略的大环境下，为了使得工业生产更加可控，更少人控，高效高质，绿色低耗而提出的适应智能化、数字化的新工厂。智能工厂通过监控技术和物联网技术来加强生产信息管理服务，是未来生产制造领域的一大发展趋势。

智能工厂具有自主、自动化特性，对于生产更趋向于个性化，同时分工明确且具有自我学习能力，其自主性体现在，对实时环境进行自主感知、判断、分析，进而做出规划的能力。在大规模生产中，智能工厂在信息物理系统（CPS）和物联网的支持之下，将整个工业系统有机结合，实现生产按照既定的规划高度有序地进行。个性化体现在产品可以根据具体需求意愿进行生产制造，通过对原料进行分析、设计并给出相应的解决方案，借助于整体可视技术和仿真模拟技术来进一步演示制造过程，从而达到个性化的目的。自行排除故障并进行維护是智能化自我学习能力的具体体现，人机交互在智能工厂中依然必不可少，由少量的人工中心进行监控与控制，通过工厂与控制台的数据交换、反馈，最终达到批量高效生产的目的。图1展示了智能工厂的体系架构。

2智能工厂关键技术与应用

2.1智能工厂的关键技术

智能工厂的有效运作有赖于各类资产的相互关联和中央控制系统的集中控制。工厂资产即工厂设备，如各类机床（铣床、车床等）、管道、容器等等。中央控制系统包含数字化供应网络堆栈和制造执行系统等。智能工厂建设中所需的关键技术有柔性制造、人工智能、智能机器人技术、大数据、云计算等等。

（1）柔性制造（FlexibleManufacturingSystem）。

柔性制造系统，是指由一个传输系统联系起来的一些设备，通过传输装置和其他连接装置将工件送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。柔性制造系统包含中央计算机控制机床和传输系统，有时可以同时加工几种不同的零件。基于这种技术，即可在无人参与操作的情况下，实现机器对于原材料的加工以及接下来机器与机器间的工作对接和自主进行工具、零件的装卸。

（2）人工智能（ArtificialIntelligence）。

人工智能作为计算机科学的一个分支，目的在于了解智能的实质，并生产出一种类似于人类智能的方式进行思考决策的智能机器。人工智能由不同的学科领域组成，如机器学习、计算机视觉、神经生理学、信息论等等，2016年被称为人工智能发展元年，近些年在深度学习支持下，人工智能取得了较大的发展，也广泛的应用于各个领域中，推动了各个领域的智能化进程。在AI技术的支持下，智能工厂能够自行进行分析、推测和学习补充，满足在智能制造趋势下的高效、个性化的生产要求。

（3）智能机器人技术。

智能机器人现如今还没有一个全世界统一的定义，但根据其在智能工厂中的功能划分为交互型机器人和自主型机器人。交互型机器人可以根据指令做出相应的动作，但仍需要人为的操作;而自主型机器人则无需人的干预，在不同环境中能够自行实时地感知识别外部环境变化，从而调节自身参数并进行决策。今后，智能机器人不仅会大量运用到工业生产中，而且也会普及到医疗、生物、制药、农业等领域中，甚至会不断深入人们的日常生活中，使得生产和生活更加智能便利。

（4）大数据（BigData）和云计算（CloudComputing）。

大数据（bigdata）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。云计算（CloudComputing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。两项技术相辅相成，大数据中蕴含众多的信息，只有利用云计算才能快速有效地计算和处理这些海量数据，挖掘利用大数据中的信息，这两项技术的潜在价值无可估量。

2.2智能工厂的应用

智能工厂的具体建设需要根据企业自身的发展需求而定，应用智能工厂无疑会在生产效率、质量、安全以及成本方面带来益处。传统重型制造业如冶金炼钢等，在过去并没有考虑客户的个性需求，而是生产共性产品，追求产品数量的粗放式发展，导致了高耗能、高污染