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智能制造的内涵和特征
摘要
本章阐述了智能制造的内涵,给出了智能制造的定义,分析了智能制造
的建设目标,梳理了智能制造的技术体系,最后总结了智能制造的系统特征,并
就智能制造相关问题进行了探讨。
一、制造与智能
智能制造(IM,IntelligentManufacturing)通常泛指智能制造技术和智
能制造系统,它是人工智能技术和制造技术相结合后的产物。因此,要理解
智能制造的内涵,必须先了解制造的内涵和人工智能技术。
制造是把原材料变成有用物品的过程,它包括产品设计、材料选择、加
工生产、质量保证、管理和营销等一系列有内在联系的运作和活动。这是对制
造的广义理解。对制造的狭义理解是指从原材料到成品的生产过程中的部分工
作内容,包括毛坯制造、零件加工、产品装配、检验、包装等具体环节。对制造
概念广义和狭义的理解使“制造系统”成为一个相对的概念,小的如柔性制造单
元(FMC,FlexibleManufacturingCell)、柔性制造系统(FMS,Flexible
ManufacturingSystem),大至一个车间、企业乃至以某一企业为中心包括其供
需链而形成的系统,都可称之为“制造系统”。从包括的要素而言,制造系统
是人、设备、物料流/信息流/资金流、制造模式的一个组合体。
人工智能(AI,ArtificialIntelligence)是智能机器所执行的与人类智能
有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学
习和问题求解等思维活动。人工智能具有一些基本特点,包括对外部世界
的感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为决策能力、执行控
制能力等。一般来说,人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个阶
段。第一阶段为计算智能,即快速计算和记忆存储能力。第二阶段为感知智
能,即视觉、听觉、触觉等感知能力。第三阶段为认知智能,即能理解、会
思考。认知智能是目前机器与人差距最大的领域,让机器学会推理和决策异
常艰难。
将人工智能技术和制造技术相结合,实现智能制造,通常有如下好处:
(1)智能机器的计算智能高于人类,在一些有固定数学优化模型、需要
大量计算、但无需进行知识推理的地方,比如,设计结果的工程分析、高级
计划排产、模式识别等,与人根据经验来判断相比,机器能更快地给出更优
的方案,因此,智能优化技术有助于提高设计与生产效率、降低成本,并提
高能源利用率。
(2)智能机器对制造工况的主动感知和自动控制能力高于人类,以数控
加工过程为例,“机床/工件/刀具”系统的振动、温度变化对产品质量有重要影
响,需要自适应调整工艺参数,但人类显然难以及时感知和分析这些变化。因此,
应用智能传感与控制技术,实现“感知—分析—决策—执行”的闭环控制,能
显著提高制造质量。同样,一个企业的制造过程中,存在很多动态的、变化的
环境,制造系统中的某些要素(设备、检测机构、物料输送和存储系统等)必
须能动态地、自动地响应系统变化,这也依赖于制造系统的自主智能决策。
(3)随着工业互联网等技术的普及应用,制造系统正在由资源驱动型向
信息驱动型转变。制造企业能拥有的产品全生命周期数据可能是非常丰富
的,通过基于大数据的智能分析方法,将有助于创新或优化企业的研发、生产、
运营、营销和管理过程,为企业带来更快的响应速度、更高的效率和更深远的
洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、企业供需
链优化和产品精准营销等诸多方面。
由此可见,无论是在微观层面,还是宏观层面,智能制造技术都能给制
造企业带来切实的好处。我国从制造大国迈向制造强国过程中制造业面临5
个转变:产品从跟踪向自主创新转变;从传统模式向数字化、网络化、智能
化的转变;从粗放型向质量效益型转变;从高污染、高能耗向绿色制造转变;
从生产型向“生产+服务”型转变。在这些转变过程中,智能制造是重要手段。
在“中国制造2025”中,智能制造是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突
破口和主攻方向。
二、智能制造概念的产生与发展
国际上智能制造的研究始于20世纪七八十年代,智能制造领域的首本
[1]
研究专著于1988年出版,它探讨了智能制造的内涵与前景,定义其目的是
“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”。1989年,Kusiak
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