智能制造以智能加工与装配为核心同时覆盖面向智能加工与装配的设计服务及管理等多个环节智能工厂中的全部活动可以从产品设计生产制造及供应链三个维度来描述在这些维度中如果所有活动均能在网络空间中得到充分的数据支持过程优化与验证同时在物理系统中能够实时地得以执行并与网络空间进行深度交互这样的工厂可称为智能工厂智能工厂的基本特征与传统的数字化工厂自动化工厂相比智能工厂具备以下几个突出特征制造系统的集成化作为一个高端的智能制造系统智能工厂表现出了鲜明的系统工程属性具有自循环特性的各技术环节与单元按照功能需求组
智能制造以智能加工与装配为核心，同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多 个环节。智能工厂中的全部活动可以从产品设计、生产制造及供应链三个维度来描述。在这 些维度中，如果所有活动均能在网络空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证，同时在 物理系统中能够实时地得以执行并与网络空间进行深度交互，这样的工厂可称为智能工厂。 1. 智能工厂的基本特征 与传统的数字化工厂、自动化工厂相比，智能工厂具备以下几个突出特征。 （1）制造系统的集成化 作为一个高端的智能制造系统，智能工厂表现出了鲜明的系统工程属性。具有自循环特性的 各技术环节与单元按照功能需求组成不同规模、不同层级的系统，系统内所有元素均是互相 关联的。在智能工厂中，制造系统的集成主要体现在两个方面，具体内容如图所示。 （2）决策过程的智能化 传统的人机交互中，作为决策主体的人有支配 “机器”的行为，而智能制造中的 “机器 ”因拥有 扩展人类智能的能力，使人与 “机器 ”共同组成决策主体，在同一信息物理系统中实施交互。 信息的种类以及交流的方法更加丰富，从而使人机交互与融合达到前所未有的深度。 制造业自动化的本质是人类在设备加工动作执行之前，将制造指令、逻辑判断准则等预先转 换为设备可识别的代码，并将其输入制造设备中。此时，制造设备可根据代码自动执行制造 动作，从而节省了此前在制造机械化过程中人类的劳动。在这个过程中，人是决策过程的唯 一主体，制造设备仅仅是根据输入的指令自动地执行制造过程，而并不具备如判断、思维等 高级智能化的行为能力。在智能工厂中， “机器 ”具有不同程度的感知、分析与决策能力，它 们与人共同构成决策主体。在 “机器”的决策过程中，人向制造设备输入决策规则， “机器 ”基 于这些规则与制造数据自动执行决策过程，这样可将由人为因素造成的决策失误降至最低。 与此同时，在决策过程中形成的知识可作为后续决策的原始依据，使决策知识库得到不断优 化与拓展，进而不断提升智能制造系统的智能化水平。 （3）加工过程的自动化 车间与生产线中的智能加工单元是工厂中产品制造的最终落脚点，智能决策过程中形成的加 工指令将全部在加工单元中实现。为了能够准确、高效地执行制造指令，企业必须确保智能 制造单元数字化、自动化、柔性化。 首先，智能加工单元中的加工设备、检验设备、装夹设备、储运设备等都是基于单一数字化 模型驱动的，这就避免了传统加工中由于数据源不一致而带来的大量问题。 其次，智能制Kaiyun平台 开云体育官方入口造车间中的各种设备、物料等，大量采用如条码、二维码、 RFID 等识别技术， 使车间中的任何实体均具有唯一的身份标识，在物料装夹、储运等过程中通过对这种身份的 识别与匹配，实现了物料、加工设备、刀具、工装等的自动装夹与传输。 最后，智能制造设备中大量引入智能传感技术，通过在制造设备中嵌入各类智能传感器，实 时采集加工过程中机床的温度、振动、噪声、应力等制造数据，并采用大数据分析技术来实 时控制设备的运行参数，使设备在加工过程中始终处于最佳效能状态，实现设备的自适应加 工。例如，传统制造车间中往往存在由于地基沉降而造成的机床加工精度损失，通过在机床 底脚上引入位置与应力传感器即可检测到不同时段地基的沉降程度，据此通过对机床底脚的 调整即可弥补该精度损失。此外，通过对设备运行数据的采集与分析，还可总结在长期运行 过程中设备加工精度的衰减规律、设备运行性能的演变规律等；通过对设备运行过程中各因 素间的耦合关系进行分析，可提前判断设备运行的异常，并实现对设备健康状态的监控与故 障预警。 （4）服务过程的主动化 制造企业通过应用信息技术、网络技术，根据用户的地理位置、产品运行状态等信息，为用 户提供产品在线支持、实时维护、健康监测等智能化服务。这种服务与传统的被动服务不同， 它能够通过对用户特征的分析辨识出用户的显性及隐性需求，主动为用户推送高价值的信息 与服务。此外，面向服务的制造将成为未来工厂建设中的一种趋势，集成广域服务资源的行 业务联网将越来越智能化、专业化，企业对用户的服务将在很大程度上通过若干联盟企业间 的并行协同来实现。对用户而言，其所体验到的服务高效性与安全性也随之提升，这也是智 能工厂服务过程的基本特点。智能工厂中的主动化服务体系如图所示。 2. 智能工厂的框架体系 智能工厂由物理系统中的实体工厂和网络空间中的虚拟数字工厂构成。其中，实体工厂部署 有大量的车间、生产线、加工装备等，为制造过程提供硬件基础设施与制造资源，也是实际 制造流程的最终载体；虚拟数字工厂则是在这些制造资源以及制造流程的数字化模型的基础 上，在实体工厂的生产之前，对整个制造流程进行全面的建模与验证。为了实现实体工厂与 虚拟数字工厂之间的通信与融合，实体工厂的各制造单元还配备有大量的智能元器件，用于 制造过程中的工况感知与制造数据采集。在虚拟制造过程中，智能决策与管理系统对制造过 程进行不断迭代优化，使制造流程达到最优；在实际制造中，智能决策与管理系统则对制造 过程进行实时的监控与调整，进而使制造过程体现出自适应、自优化等智能化特征。 由此可知，智能工厂的基本框架体系包括智能决策与管理系统、企业数字化制造平台、智能 制造车间等关键组成部分，如图所示。 1）智能决策与管理系统 智能决策与管理系统如下图所示，是智能工厂的管控核心，负责市场分析、经营计划、物料 采购、产品制造以及订单交付等各环节的管理与决策。通过该系统，企业决策者能够掌握企 业自身的生产能力、生产资源，调整产品的生产流程与工艺方法，并能够根据市场、客户需 求等动态信息作出快速、智能的经营决策。 一般而言，智能决策与管理系统包含企业资源计划（ ERP）、产品全生命周期管理（ PLM ）、 供应链管理（ SCM ）等一系列生产管理工具。在智能工厂中，这些系统工具的最突出特点在 于：一方面向工厂管理者提供更加全面的生产数据以及更加有效的决策工具，相较于传统工 厂，在解决企业产能、提升产品质量、降低生产成本等方面能够发挥更加显著的作用；另一 方面，这些系统工具已达到了不同程度的智能化水平，在辅助工厂管理者进行决策的过程中 能够切实提升企业生产的灵活性，进而满足不同用户的差异化需求。 （2）企业数字化制造平台 企业数字化制造平台需要解决的问题是如何在信息空间中对企业的经营决策、生产计划、制 造过程等全部运行流程进行建模与仿真，并对企业的决策与制造活动的执行进行监控与优化。 其中的关键因素包括以下两点。 制造资源和流程的建模与仿真 企业数字化制造平台在建模过程中需要着重考虑智能制造资源的三个要素，即实体、属性和 环境。实体可通俗地理解为智能工厂中的具体对象。属性是在仿真过程中实体所具备的各项 有效特性。智能工厂中各实体之间的相互作用会改变实体的属性，这种变化通常可用状态的 概念来描述。智能制造资源通常会受外界变化的影响，这种对系统活动结果产生影响的外界 因素可理解为制造资源所处的环境。企业数字化制造平台在对智能制造资源进行建模与仿真 时需要考虑其所处的环境，并明确制造资源与其所处环境之间的边界。 建立数字化平台与制造资源之间的关联 通过对制造现场实时数据的采集与传输，制造现场可向数字化平台实时反馈生产状况，其中 主要包括生产线和设备的运行状态、在制品的生产状态、质量状态以及物料的供应状态等。 在智能制造模式下，数据的形式、种类、维度、精细程度等将是多元化的，数据的采集、存 储与反馈也需要与其相适应。 在智能制造模式下，产品的设计、加工及装配等环节与传统的制造模式均存在
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