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制造业智能制造发展趋势
一、智能制造发展及认识 1.智能化需求 （1）智能化是科技创新的发展方向 如今越来越多的信息随手可得，但为什么我们却感觉更加茫然和无知？这是一个信息检索和知识发现的问题，其背后的深刻含义是：信息化是基础，智能化是信息化发展的高级阶段。 21世纪是生物科技的时代，随着基因、脑神经、认知等生命科学研究的逐步深入，智能科学正一步步揭开神秘的面纱，成为21世纪基础科学的推动力。 在现代制造和信息技术领域，语言识别与理解、图像识别与处理、计算机视觉、机器人规划、多信息传感与控制、知识表达获取与处理、推理与决策、专家系统、智能优化控制等智能技术应用越来越广泛。 比如先进的Google无人驾驶汽车，可实现自动驾驶模式下最高限速60公里/小时，停车标志提供语音提示，主控系统故障检测报警、陌生环境手动操作提示、路口路况自适应。其系统核心是车顶上的激光测距仪，该设备在高速旋转时向周围发射64束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统根据距离数据描绘出精细的3D地形图，与高分辨率地图结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。 最近热门的3D打印制造技术，可以基于离散材料逐层堆积成形的原理，依据产品三维CAD模型，快速“打印”出产品原型或零部件，它是融合了计算机软件、材料、机械、控制、网络信息等多学科知识系统性、综合性技术。其原理是基于三维模型，通过软件分层离散和数控成型系统，利用激光束、热熔喷嘴等方式将金属/陶瓷粉末、塑料、细胞等材料进行逐层堆积黏结，叠加成型，制出实体产品。 再比如依靠传感器数据与专家模型的融合，全面了解环境和发动机的状态，实现自适应、自我诊断和自我预测，对发动机的性能和状态进行主动的自我管理决策并采取物理动作执行的智能发动机。这些都是科技创新中智能化的体现。 （2）智能化是客户需求和社会发展的必然趋势 人们生活质量提高的方向正由物质方面转向精神方面，对产品的需求越来越数字化、微型化、个性化，操作简便、安全、健康，贴心、人性化。只有智能化产品和设施才能具备高度柔性和适应性。 现代信息技术的发展与应用已经深入到国民经济各部门和社会生活的各领域，极大地推动了社会生产关系的发展变革。将智能化技术应用于商业贸易、文化教育、交通运输、国家防务、行政管理等各部门，构建智能家居、智能社区、智能电网、智能交通、智慧城市，是社会发展必然要求。 （3）智能化是制造业发展的必然要求 现今制造业生存发展环境面临着资源难以支撑、环境压力加大、用户需求提高、贸易摩擦平发、市场竞争激烈、人工成本增加、运营费用增加等一系列难题，必须从传统的制造业模式不断向智能化生产服务、绿色环保、创新智能设计、高端装备制造、自动化设备、智能精细管理等方向发展。 2.背景与意义 由此总结出实现智能化的三个驱动力，即科技创新发展方向、客户需求和社会发展趋势、制造业发展要求。智能化的具体内涵包括智能装备、智能化产品、智能设计、智能生产、智能服务、智能物流。这些与微型曲线形成明确的对应，实现智能产品过程对应的方法叫智能设计，另外一端是未来市场的售后服务，包括智能装备、服务。智能制造实现智能生产，智能物流可以有效地提高产品的质量、降低产品的生产成本。智能制造是制造业“两化”深度融合发展、实现转型升级高端制造的关键。 智能制造业务流程 3.智能制造发展演进 智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是上世纪八十年代末随着CIMS（计算机集成制造系统）的研究开始兴起的，核心是借助人工智能系统实现制造过程的自测量、自适应、自诊断、自学习，达到制造柔性化、无人化。但由于人工智能进展缓慢，智能制造技术未能在企业广泛应用。 新世纪之后，随着网络技术（因特网和无线网）、信息技术（如嵌入式、大数据）、新型感知技术（如RFID）的发展，并与自动化测控技术相融合，智能制造范畴有了较大扩展。 当前制造业信息化领域，智能制造一般指综合集成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术，在整个制造企业的各个环节（如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证、市场销售和售后服务等）融合应用，实现企业研发、制造、服务、管理全过程的精确感知、自动控制、自主分析和综合决策，所形成的一种新型制造模式，具有高度柔性化、集成化、网络化特征。 智能制造技术体系与应用 二、智能制造重点领域与技术支撑体系 1.智能设计技术 智能设计技术以缩短研发设计周期、设计自动化为目标，目前主要以两条技术线索展开： 1、以CAD、CAE技术为主体，构建研发设计虚拟现实仿真环境； 2、以PLM、知识管理为主体，构建研发设计知识辅助环境。 智能设计技术的两条线索 一个典型的知识管理案例就是计算知识引擎Wolfram|Alpha，它从公众获得授权的资源中，发掘、建立起一个异常庞大的经过组织的数据库，再利用高级的自然语言算法进行处理，最终构造出一个知识搜索的引擎，直接给出问题解答，实现智能化知识组织与重用。 另外一个重要的技术就是统一多领域建模仿真语言Modelica，它是一种开放、面向对象的以方程为基础的语言，适用于大规模复杂异构物理系统建模，包括机械、电子、电力、液压、热、控制等。具有基于方程的模型重用性，提供参数化的需求管理方式，以便进行知识重用。 2.智能化生产技术 国外非常重视智能化生产技术，例如在德国“工业4.0”项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，联盟政府投入达2亿欧元。该未来项目主要分为两大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
从十二五规划来看，我国也高度重视智能化生产技术的发展，成立了科技部工信部重大专项——高档活塞柔性生产线智能管理监控系统，它基于网络和数据库的自动化工艺设计与管理，物流工艺过程三维仿真与优化；RDIF物料追踪、自动堆料、上下料 ；设备、物料、质量数据实时采集，自动监控，全程可视化管理。 3.制造物联与嵌入式技术 RFID、无线传感网、嵌入式系统等是制造物联技术的关键技术。物联智能制造可以实现制造的自动化、智能化、精益化、可视化，极大提升对产品及制造过程的感知、控制与管理水平。实施制造物联技术可以在物流管理、设备监控、质量追溯、安全预警、能源控制等方面取得重大效益。 制造物联与嵌入式技术 4.制造服务技术 面向成线成套、工程总包，提供整体解决方案。拓展后市场服务，重点开展在线监测、远程诊断、维修和大修服务。 装备制造服务系统 例如在重型压力机设备故障预警管理系统中，基于生产线上每台设备的运行状况数据自动采集，通过专家系统与故障树实现生产设备的故障预警功能。对状态信息进行数据挖掘分析，实现设备运动状态综合判断和预警，避免机器故障的产生，提高生产效率。 在能耗计量监测管理系统中，通过嵌入式系统，实现能耗数据的采集、分析、处理、在线监测等功能，中心数据实时接收数据，通过统计计算完成能耗统计、管理、考核、测评、能耗审计和公示等工作。 5.云制造技术与应用 在当前这种发展环境下，制造企业面临着很多困难，资源不足最为明显。对此，科技部在十二五初期设立了云制造的技术项目，来探索云技术的应用。这其中包括中国模具产业云制造平台，采用云端资源接入适配器，向平台用户提供接入资源的实时或历史信息；以及接入资源的地理信息、图像、视频、文字等信息；对高级权限用户提供远程制造资源操作功能。同时提供公共知识服务，包括网络资讯、标准、文献、专利等，促进知识资源交流和共享。 6.智能装备—柔性制造—智能测控—智能维护技术 典型的智能装备技术有智能机器人、智能加工中心、智能输送设备、3D可视化监控系统、自动化装配检测机器人、自动引导小车等。 柔性制造技术中，自适应数控加工技术是依据当前设备负荷的变化、零件变形、零件余量的不均、不精确的装夹状态等及时做出调整，以适应当前设备或零件状态，完成特定加工。自适应加工是实现数字化车间及无人加工的前瞻性技术。 智能测控技术，比如PMC在各工艺系统设备联网的基础上，实现对车间、设备、工艺参数及设备报警等数据的监视和控制。以及纺丝企业中常用的DMIC在线检测仪，水质监测中的PH自动监测控制器，这些都是智能测控技术的应用 三、智能制造应用实践 1.智能设计领域应用——天发水电重型装备设计知识平台 在天发水电重型装备设计知识平台中，包括设计计算知识、设计仿真、知识存储管理、研发过程管理、知识查询、知识推送、知识表达等，通过软件工具接口技术和PKM-PDM接口技术，将知识管理积累模块、数据集成环境、软件工具进行集成，实现了在这个平台上进行任务规划、参数化建模、多学科分析计算、产品管理和知识管理。 天发水电重型装备设计知识平台 2.全生命周期智能化管理—面向重型机床装备的闭环PLM系统 针对重型机床高投入、高附加值，高技术含量，高信息密集度、高复杂性和关联性强、生命周期长，在经济建设、国防建设中举足轻重的特点，研究面向重型机床装备生命周期的闭环管理模式，支持反馈式设计、MRO及加工过程质量保证。 3.生产过程智能化监控与保障支持系统 结合批量化汽车零部件生产过程，采用RFID技术，实现企业现场物流精准管理，通过系统确定生产流程对生产进度完成的影响关系，合理的布置监控点，精准控管产品的整个生产过程。开发了制造现场物流与质量控制系统，该系统可以和CAE、CAPP、CAM、ERP等系统结合起来形成了数字化企业精准管理平台技术体系。 4.天津汽车模具智能设计—智能制造—云制造实践，引领行业发展 在天津汽车模具的整个产业发展历史中，2003年引入CAE辅助工艺实现智能设计，模面的精细化设计，CAE报告指导下的钳工调试。2006年引入CAM技术实现智能制造，使得钳工作业只装不配少修成为可能，实现了无人化加工，提高加工效率。 同时在整个公司拓展协同研发平台应用，初步实现天津、湖北、湖南、河南、德国等多地协同研发，全方位利用各地专业化技术优势资源，缩短了新产品推向市场的时间。 结合汽车模具产业链协同需求，整合设计软件资源、设计能力资源、制造资源、知识资源、工作分工与协同，形成云制造业务，实现“资源云化倍增”。 |
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