智能制造：可视化、预测性、自组织性的特征

智能制造是经济和技术发展的必然结果。为了应对动态、复杂的市场和技术环境，制造系统必须具备敏捷性、柔性、鲁棒性、协同性等一系列特性。而实现这些特性的基础在于建立一个智能化的制造系统。智能化是实现敏捷化、柔性化、自动化、集成化的关键所在（见图1.3）。智能化贯穿于制造活动的全过程。随着人工智能、自动化技术、信息技术的发展，制造系统的智能化程度将不断提高。

图1.3　智能化是实现敏捷化、柔性化、自动化、集成化的关键所在

互联网、物联网、智能计算技术的飞速发展，以及复杂的市场与技术环境对智能制造系统提出了一些基本的要求。

（1）物联化。以前由人工创建和维护的制造信息将逐步由传感器、RFID标签、仪表、执行器、GPS及其他设备和系统来生成。在可视性方面，制造系统不仅可以“预测”更多事件，还能见证事件发生时的状况。由于像产品和部件之类的对象都可以自行报告，生产系统不再像过去那样完全依赖人工来完成跟踪和监控工作。设备上的仪表板将显示计划、承诺、供应源、预计库存和消费者需求的实时状态信息。

（2）互联化。智慧的制造系统将实现前所未有的交互能力，一般情况下，不仅可以与客户、供应商和IT系统实现交互，而且还可以对正在监控的对象，甚至是在制造过程中流动的对象之间实现交互。除了创建更全面的生产视图外，这种广泛的互联性还便于实现大规模的协作。

（3）智能化。为协助管理者进行交易评估，智能系统将衡量各种约束和选择条件，这样决策者便可模拟各种行动过程。智慧的制造系统还可以自主学习，无须人工干预就可以自行做出某些决策。例如，当异常事件发生时，它可以重新配置生产网络；它可以通过虚拟交换以获得相应权限，进而根据需要使用诸如生产设备、配送设施和运输船队等有形资产。使用这种智能不仅可以进行实时决策，而且还可以预测未来的情况。通过利用尖端的建模和模拟技术，智慧的生产系统将从过去的“感应—响应”模式转变为“预测—执行”模式。

针对这些要求和挑战，与传统的制造系统相比，智能制造系统需要具有以下基本的特性和能力^[2]。

1.可视化特性

智能制造要求生产状态实时透明可视、生产过程智能精益管控：对制造环境、设备与工件状态、制造能力的感知和处理；物理空间与信息空间融合，实现生产过程透明可视化（见图1.4）。

图1.4　可视化制造

2.人机共融特性

智能制造模式下人介入制造系统的手段更加丰富，人机功能平衡系统智能协调；以泛在感知、人工智能、先进制造等领域的单元技术融合为支撑，突破传统制造系统将人排除在外的旧格局，通过信息空间、制造空间与执行空间的融合，实现人与制造系统的和谐统一（见图1.5）。

图1.5　人机共融的智能制造

3.自组织特性

智能制造中的各种组成单元能够根据工作任务的需要，自行集结成一种超柔性最佳结构，并按照最优的方式运行。其柔性不仅表现在运行方式上，还表现在结构形式上。完成任务后，该结构自行解散，以备在下一个任务中集结成新的结构。自组织特性是智能制造的一个重要标志。(www.xing528.com)

4.智能感知能力

智能制造系统具有搜集与理解环境信息及自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。强有力的知识库和基于知识的模型是智能感知的基础。智能制造系统能根据周围环境和自身作业状况的信息进行监测和处理，并根据处理结果自行调整控制策略，以采用最佳运行方案。这种智能感知能力使整个制造系统具备抗干扰自适应和容错等能力。

5.自学习和自维护能力

智能制造系统能以原有的专家知识为基础，在实践中不断进行学习，完善系统的知识库，并删除库中不适用的知识，使知识库更趋合理；同时，还能对系统故障进行诊断、排除及修复。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。

6.整个制造系统的智能集成能力

智能制造系统在强调各个子系统智能化的同时，更注重整个制造系统的智能集成。这是智能制造系统与面向制造过程中特定应用的“智能化孤岛”的根本区别。智能制造系统包括了各个子系统，并把它们集成为一个整体，实现整体的智能化。

7.制造资源的社会化服务特性

制造资源的社会化服务成为一种趋势，与制造相关的支持技术和服务能力空前提升，面向制造需求的社会化资源和服务不断出现，并将逐渐丰富；全球化的制造服务网络逐渐形成，全球范围的无边界生产组织成为主流。制造服务企业专业化高效运行，制造资源的社会化无缝集成，使得制造可以在无边界企业意义上的社会化环境下及时重组，实现更大跨度的资源集成。全生命周期的制造过程将由全球范围内的多元企业，以社会化无缝集成的方式来完成，真正实现制造的无边界组织。

在先进信息技术和制造技术的支持下，在设计、制造、管理及各类智能装备方面也呈现出一些新的发展趋势。

（1）智能化工程设计。由于计算机和网络技术的发展，计算机辅助工程设计系统极大地解除了人的繁杂劳动，充分发挥了计算机在信息处理方面的优势，正在向着工程设计智能化的方向发展。工程设计将在设计自动化的基础上，向拟实化设计的方向转变。工程设计的拟实化主要是指利用信息处理和信息传输技术的新进展，并行采用数字技术处理、模式信息处理以及语义信息处理技术，突破数字信息处理的禁锢；运用微小传感器技术，扩展对产品微观尺度的观察手段，提高对物理对象的认识和建模水平；综合运用物理、化学等多学科知识和信息处理技术，突破对物质世界在微观尺度上认识的不足；利用泛在信息网络技术，实现高度同步的异地全球化专业知识汇集；在具备对各种尺度快速组装技术的支持下，综合产品的信息模型和快速物理模型，实现与产品高度一致性的半实物信息化辅助产品设计和分析技术。

（2）智能生产过程管理。生产过程的管理与控制是制造自动化系统正常和优化运行的关键，主要负责制造信息的处理、物流管理、制造过程监视与控制、生产计划与生产调度等。泛在感知技术的快速发展，将使生产线上物流在时间和空间维度上的实时追踪能力得到极大提高，并将对制造信息系统的功能进行极大的扩展，制造时间和空间相关模块的功能会有本质的提升；由此引发的海量信息，在信息处理技术的推动下，使得生产过程对于管理者来说更为透明，生产决策的速度和质量都有明显的跃升。车间内部向着对制造过程的精细化控制和质量预测方向扩展；同时，对于车间外部，与物流、质量、计划等相关信息管理产生连锁式的影响，为企业信息管理提供即时信息服务，真正实现信息管理层次的无差别化或平面化。未来智能制造系统将会更好地展现与人类智能行为相关的特性，如理解语言、学习能力、逻辑推理和解决问题等能力，能够深入了解人脑活动机理，取代人的部分脑力劳动，强化企业的自组织能力。

（3）智能的生产装备。制造装备是制造自动化的硬件主体，主要包括专用自动化机床、组合机床、数控机床、加工中心、分布式数字控制、柔性制造单元、柔性制造系统、柔性生产线等加工设备，以及测量设备、辅助设备、夹具装置等。泛在网络和泛在感知技术的成熟，将会降低控制实施的成本，一方面促进制造装备控制应用的普及，另一方面多维度、多尺度信息的综合控制应用会极大地提高控制应用的水平。在装备的安全与健康维护方面，装备的自诊断、自维护、自恢复将成为现实，装备的智能化水平将得到本质性的提高。根据环境和任务的变化，装备不仅具有参数调节的适应能力，同时也具有结构适应能力。结合材料、信息技术的进步，装备的自我进化和升级的能力，装备的智能水平将由可控化、自动化真正进入自维护、自适应和自进化的高级智能阶段。

（4）智能的企业管理信息系统。管理信息系统是一个由人、计算机等组成的能进行管理信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统。企业管理信息系统是以企业为对象，把企业先进的管理思想和运行模式融入其中的一类管理信息系统。移动商务、协同商务的发展，使不受时间和空间限制、无所不在的电子商务成为现实。企业信息管理系统目前正由关注数字化信息处理和服务的阶段，迈向提供面向商务信息处理后端与服务前端相分离的泛在服务模式。未来企业管理信息系统的各组成部分完全可以在更基础的层面上、在更小的粒度下实现自由组装，实现信息系统无障碍重组和信息处理的柔性化。