智能制造是新一代信息技术与先进制造技术融合的产物,通过工业物联网将物理设备连接到网络上,运动网络空间的高级计算能力将物理空间的物理实体在信息科技进行全要素重建,形成具有感知、分析、决策、执行能力的数字孪生体,从而实现物理世界和信息世界的融合,创造出一个虚实合一的制造系统。跟传统制造相比智能制造最本质的变化是制造系统由物理和信息两个系统组成,这两个系统一个适用于现实物理世界一个是虚拟物质世界,两者一一对应,并互相影射。 在过去很长一段时间里,许多人认为智能制造就是自动化的生产方式。认为机器人换人、无人工厂、黑灯工厂就是智能制造的“代表”。实际上,这是对智能制造非常片面的认知:机器人代替人,解决的是生产现场的手工劳动问题;无人工厂、黑灯工厂解决的是生产线的人为控制问题。类似的,无人仓储、无人物流也不能代表智能制造。 自动化设备在得到手动或自动输入的控制指令后,通过系统闭环,根据传感器所获取的反馈信号,就可以依照人的意愿自动执行一系列任务。在整个自动化系统中,最重要的依然是控制端。它离不开人为的控制,什么时候开始、什么时候结束,这些都需要由人来决定。自动化系统可以替代人完成繁重的体力劳动,甚至可以辅助人完成一些简单的脑力劳动,但终究无法完全替代人做出最终的决策。也就是说,无论是机器人代替人、黑灯工厂还是无人仓储,都是在工作现场实现了无人化,并不是真正地实现了智能制造。 要说清楚智能制造是什么,我们就必须从源头讲起。 1/ 什么是制造 要正确理解智能制造,首先必须理解什么是“制造”。制造,包含了“制”与“造”两层含义。“造”相对比较简单,就是生产。但制造不仅是生产,首先“制”在英文中有“系统”的含义,在中文释义中,也包含有制度、方法、标准和规范等意思。由于“制”的含义非常广泛,宏观的“制造”包括产品策划、方案设计、产品设计、工艺设计、生产过程、生产交付、运行、维护维修、管理、决策等重要环节和复杂管理体系。 改革开放初期,我国沿海地区涌现出大量的“三来”加工,它们使用国外的设备、国外的原材料、国外的图纸和工艺进行产品加工,最后再销往国外。这里所说的“三来”加工,就是代生产,或者叫转包生产。在“三来”加工过程中,从原材料的采购、入库、出库、运输,到工人根据图纸和工艺手册操作相关的设备,把原材料加工成满足需求的各类产品,这个完整的过程都根据国外已经规定好的相关标准进行,所以只能称之为“造”,并不是严格意义上的“制造”。 制造并不等同于生产,两者不能混为一谈。生产仅仅解决产品生产过程中的具体问题,而制造涉及产品研发、产品设计、工艺设计以及生产过程,同时还涉及产品生产过程中的管理、产品的交付,以及交付之后的维护、维修和运行。除了产品的研发、生产、交付及服务,企业的运行也必须符合整个制造体系。企业非常复杂,一个工业企业包括产品供销、财务管理、质量管理、生产管理等一系列流程。我国制造业大而不强,根本问题就出在研发能力不足上。而研发能力归根结底就是创新能力。 2/ “智能”是什么 智能制造就是为传统的制造赋予智能,这里的“智能”就是指“人工智能”。传统的人工智能,就是将专家学者的知识、经验、方法等验证无误的内容编译成软件,由计算机执行的过程,也就是说人工智能是把人的知识转化为计算机的知识。计算机支持软件运行,生成模型,完成工业产品的研制、生产、运行、综合管理等复杂过程。 研发是产品创新的基础,制造业过去是基于实物制造,而今后的制造,实际上是在千百年来人类大量知识积累的基础上,进行的“智能制造”。如果没有实物产品制造的知识,就没有产品知识、工业知识、设计知识、工艺知识、生产制造知识、设备维护维修知识等,我们把人类通过反复验证后成熟的知识编写成软件,由计算机来执行,这就是智能制造。 探讨知识管理和知识工程,我们需要学习西方提出的DIKW(D即数据Data;I是信息Information;K是知识Knowledge;W是智慧Wisdom)模型(如图),解读出来就是:把数据采集、提炼形成信息,信息关联起来以后形成知识,再优化成了知识体系,知识升华就会产生智慧和智能(如图)。 西方文化中的DIKW模型 DIKW模型解读 在智能制造体系建立过程中,工业软件是必不可少的一部分,是工业知识的结晶。 所有的产品创新,首先是研发,然后才是生产,这是一个复合型的过程。生产能力必须要提高,才能够按照产品研发的思路,制造出符合质量标准的产品。这样才能形成一个完善的工业体系。如图所示,按照管理学的理论:企业可分为三层架构,第一层:决策层,第二层:管理层,第三层:执行层。一个工业企业,它的智能体现在决策层和管理层,而不会是执行层。企业的执行层,包涵库存、物流配送以及生产线,即使使用了大量的机器人、数据采集分析设备,依然是属于自动化的范畴,而不是智能化的范畴。 工业企业管理学三层架构 术语的解读非常重要,云计算、大数据、移动互联网、物联网和人工智能的基础都是集成电路和软件。首先我们要有大量的传感器来做状态感知的工作,采集的工业大数据通过工业互联网和物联网传递到云平台上做实时的分析,实时分析的数据结果再通过由人的大脑和计算机相结合所产生的人工智能做出决策,然后再反馈到一线的执行层以实现精准执行(见图)。 云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能 3/ 智能制造是什么 |
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