随着科学技术的进步与发展，智能制造开始崭露头角。如今，智能制造成为业界关注的热点；各行各业都在关注智能制造，未来有希望通过智能制造实现“少人化”，降低成本，灵活应对市场变化，更好地满足客户需求。智能制造已成为全球化课题和国家级战略课题，很多国家都在智能制造领域进行了规划和部署，我国也制定了“中国制造2025”部署。当然，要进入智能制造时代，还需要5G时代的支持，因为信息通信系统升级是智能制造中非常重要的环节。你了解智能制造吗？智能制造是什么，会带来什么样的改变？下面贤集网的小编就来为大家介绍一下
智能制造的“制造”二字，是广义的，指的是“manufacturing”，不仅仅是指生产（Production）。智能制造是具有信息感知获取、智能判断决策、自动执行等功能的先进制造过程及系统与模式的总称。具体来看智能制造体现在制造过程的各个环节与信息技术的融合，如大数据、云计算、人工智能、物联等技术。简而言之，智能制造具有以下特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以通信网络为基础支撑。通过自组织的柔性制造系统，实现高效的个性化生产的目标。
以汽车生产线为例，智能制造柔性生产过程中，定制化车辆通过云化的智能信息物理系统的调度在动态生产线上自主移动，完成生产步骤。动态产线可按需组合以满足不同车型和配置的需要，实现车辆定制化的生产，并且产线智能生产将大大缩短定制化周期，同时也极大减少了汽车厂商的库存以及资金占用，降低了生产成本。而传统顺序生产的汽车产线在灵活度上很难满足高度定制化的需求，并且定制化生产周期更长。
这是一种软件技术，指的是通过仿真软件对产品的加工与装备过程，以及车间的设备布局、物流、人机工程等进行仿真，目前主要的软件包括西门子的Tecnomatix和达索系统的Delmia。在CIMdata对PLM的定义中，DM属于其中一个领域。
数字化工厂指的是从产品研发、工艺、制造、质量和内部物流等与产品制造价值链相关的各个环节都基于数字化软件和自动化系统进行支撑，能够实现实时的数据采集和分析。这个概念西门子采用较多，西门子有一个数字化工厂集团，专门提供相关的产品和解决方案。
西门子成都电子工厂也被称为数字化工厂，该工厂已经广泛应用了RFID、机器视觉，实现了工控产品的混流生产。数字化工厂一个重要的标志，是需要MES（制造执行系统）软件、WMS（仓储管理系统）软件的支撑。
智能工厂目前没有统一一致的定义。按照业务流程专家Scheer教授的观点，工业4.0的最底层叫做Real time smart factory。我认为，智能工厂相对于数字化工厂而言，主要强调生产数据、计量数据、质量数据的采集的自动化，不需要人工录入信息，能够实现对采集数据的实时分析，实现PDCA循环。可以实现对工厂数据的多维度分析。
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。
在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
第一个支点：需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然，企业追求的是产品，而不是要把企业搞的有多时髦。企业销售产品的时候，不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代，而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身。因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品，智能制造就失去了时代的意义。而且，企业的产品如果不是智能化的，产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。
第二个支点：装备。生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。如果这个智能化实现不了，劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高，企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备，就不是这个时代的先进制造装备。而且，如果设备没有智能化，也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。
第三个支点：企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题；企业只有实现生产全过程的智能化，才能实现企业全局的智能化，才能够实现智能化效益的最大化。
目前，发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上，已经非常领先。尤其是日本和德国，已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展，就是要实现过程的智能化，完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。
过程智能化最典型的代表，正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出，企业的信息系统要走向一体化，包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》的系列之一中提到的企业的内部网，而横向一体化正是企业的外部网。现在，要把内部网和外部网完全整合在一起，将数据完全打通。
此外，要把整合之后的系统，打造成一个智能物理系统（Cyber-Physical-System, CPS）。这里的Cyber意指计算机或计算机网络。在很多现代化企业里，不管内部网或外部网，都还只是一个独立的计算机网络或者系统，或者实现了初步的整合。如何跟企业这个物理实体融为一体，有效地运转，是一门大学问。美国国家科学基金（NSF）在2006年的一个报告中指出，现有的、工业时代发展出来的系统科学（包括系统工程理论），还不能很好地回答这类问题。他们认为，企业这个物理实体与其内含的计算机和网络系统如何协同一致、高效精确的工作，如何增强这类系统的适应性、自主性、功能性、可靠性、安全性、可用性和效率，将会发展成为一个新的系统工程学，是美国需要重点发展的前沿命题。实际上，美国关于CPS的研究报告非常多，对这个命题非常关注。
工业4.0或者工业互联网的目标，不仅要把内部网、外部网连起来，而且要变成一个智能物理系统（CPS）。二者都可以通过一个“5C（五层kaiyun体育全站 Kaiyun登录网页）”结构来表述。
最下面一层是智慧的连接层，第二层是数据转换成信息，第三层是Cyber层，是企业的云计算数据中心。在这里，需要把第二层处理所得的有效数据，与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层，根据对比差异，找到问题之所在及解决问题的方法。因此，这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层，可以按照决策要求，通过计算机网络，对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。这样的一个五层结构，构成了一个标准的反馈控制系统，可以对企业的控制对象，即：人（员工）、机器、计算机系统、各种物理实体等，进行实时的反馈和控制。这样的一个反馈系统，其各层次所对应的技术支撑，如图5所示。正是利用这些当下最时髦的先进技术，工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。
根据这个思路，工业4.0和工业互联网在2015年分别完成了系统的架构设计。工业互联网的参考架构，可以清楚地说明系统的要素和相互之间的关系，并提供了一个开放的“工业互联网系统设计指南”。应该强调的是，这里说的是指南，是给出了一个大家共同努力、同向而行的方向，而不是标准。
这个架构设计描述了工业互联网系统的内外三层结构。从边缘层，到平台层，再到企业层，如果我们把它看作是一个球体的话，外面就是设备端的边缘层，中间是平台层（工业互联网平台，主要指这一部分。当然现在也有将工业互联网平台泛化的趋势），最内层是企业层。在边缘层上主要是边缘的网关，采集各种各样的数据；送到平台层之后，平台层对数据做必要的处理和分析；分析完之后，再送达企业层，送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析，做出判断和决策，将数据再往回传送到平台层和边缘层，直至送达企业内外联接的各个部门和单位。
显然，数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要，包括：端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术，各种决策模型的分析计算，以及系统结果的输出。其中，大量使用的是计算科学的办法：需要建模，需要算法，需要数据等等，最后产生的是决策数据。当然，安全、可信、隐私等，在结构中也有详细的考虑。
了解什么是智能制造后，显而易见智能制造过程中云平台和工厂生产设施的实时通信、以及海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线通信技术。
高可靠无线通信技术在工厂的应用来看，一方面，生产制造设备无线化使得工厂模块化生产和柔性制造成为可能。另一方面，因为无线网络可以使工厂和生产线的建设、改造施工更加便捷，并且通过无线化可减少大量的维护工作降低成本。
在智能制造自动化控制系统中，低时延的应用尤为广泛，比如对环境敏感高精度的生产制造环节、化学危险品生产环节等。智能制造闭环控制系统中传感器（如压力、温度等）获取到的信息需要通过极低时延的网络进行传递，最终数据需要传递到系统的执行器件（如：机械臂、电子阀门、加热器等）完成高精度生产作业的控制，并且在整个过程需要网络极高可靠性，来确保生产过程的安全高效。
此外，工厂中自动化控制系统和传感系统的工作范围可以是或者几百平方公里到几万平方公里，甚至可能是分布式部署。根据生产场景的不同，制造工厂的生产区域内可能有数以万计传感器和执行器，需要通信网络的海量连接能力作为支撑。
华为在北京怀柔率先完成了由IMT-2020(5G)推进组组织的中国5G技术研发试验无线技术第二阶段测试。在C-Band 的测试环节中，利用200MHz带宽，通过5G新空口及大规模多入多出等技术进行测试，小区峰值超过20Gbps，空口时延在0.5ms以内，单小区大于1000万连接。
和传统的移动通信技术相比，5G将进一步提升用户体验：在容量方面，5G通信技术将比4G实现单位面积移动数据流量增长1000倍；在传输速率方面，单用户典型数据速率提升10到100倍，峰值传输速率可达10Gbps（相当于4G网络速率的100倍）；端到端时延缩短5倍；在可接入性方面：可联网设备的数量增加10到100倍；在可靠性和能耗方面：每比特能源消耗应降至千分之一，低功率电池续航时间增加10倍。
面对智能制造对无线通讯网络的挑战，让我们从一些典型应用场景来看为什么5G才可以使能智能制造。
在未来智能工厂生产过程中，人将发挥更重要的作用。 然而由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性，这将对工厂车间工作人员有更高的要求。为快速满足新任务和生产活动的需求，增强现实AR将发挥很关键作用，在智能制造过程中可用于如下场景：如：监控流程和生产流程。生产任务分步指引，例如手动装配过程指导；远程专家业务支撑，例如远程维护。
在这些应用中，辅助AR设施需要最大程度具备灵活性和轻便性，以便维护工作高效开展。因此需要将设备信息处理功能上移到云端，AR设备仅仅具备连接和显示的功能，AR设备和云端通过无线网络连接。AR设备将通过网络实时获取必要的信息（例如，生产环境数据、生产设备数据、以及故障处理指导信息）。在这种场景下AR眼镜的显示内容必须与AR设备中摄像头的运动同步，以避免视觉范围失步现象。通常从视觉移动到AR图像反应时间低于20ms，则会有较好的同步性，所以要求从摄像头传送数据到云端到AR显示内容的云端回传需要小于20mms，除去屏幕刷新和云端处理的时延，则需无线ms内才能满足实时性体验的需求。而该时延要求，LTE网络无法满足。
在自动化控制中，倒立摆是典型的应用。倒立摆原理用于机器人各种姿态控制、航空飞船对接控制等姿态控制等工业应用。华为X Labs通过倒立摆验证5G对极低试验自动控制的价值，研究表明，当倒立摆运行在4G模式下时，4G的过高时延，使得倒立摆的控制指令不能得到快速执行，倒立摆起摆到稳态的时间过长，达到13.2秒。当运行在5G模式下时，5G的1ms超低时延，使倒立摆的控制指令快速执行，起摆到稳态只用4秒。通过对比，可以看到5G低时延网络在自动控制的巨大价值，网络端到端时延从4G的50ms减低至5G的1ms。
自动化控制是制造工厂中最基础的应用，核心是闭环控制系统。在该系统的控制周期内每个传感器进行连续测量，测量数据传输给控制器以设定执行器。典型的闭环控制过程周期低至ms级别，所以系统通信的时延需要达到ms级别甚至更低才能保证控制系统实现精确控制，同时对可靠性也有极高的要求。如果在生产过程中由于时延过长，或者控制信息在数据传送时发生错误可能导致生产停机，会造成巨大的财务损失。
此外，在规模生产的工厂中，大量生产环节都用到自动控制过程，所以将有高密度海量的控制器、传感器、执行器需要通过无线网络进行连接。
闭环控制系统不同应用中传感器数量、控制周期的时延要求、带宽要求都有差异，典型来看，周期时间和通信带宽大小的一些典型值如下：
5G切片网络可提供极低时延长、高可靠，海量连接的网络，使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。基于华为5G的实测能力：空口时延可到0.4ms,单小区下行速率达到20Gbps，小区最大可支持1000万+连接数。由此可见，移动通信网络中仅有5G网络可满足闭环控制对网络的要求。
云化机器人的通信需求。在智能制造生产场景中，需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了机器人对云化的需求。 和传统的机器人相比，云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心，基于超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。通过云技术机器人将大量运算功能和数据存储功能移到云端，这将大大降低机器人本身的硬件成本和功耗。并且为了满足柔性制造的需求，机器人需要满足可自由移动的要求。因此在机器人云化的过程中，需要无线通信网络具备极低时延和高可靠的特征。
5G网络是云化机器人理想的通信网络，是使能云化机器人的关键。5G切片网络能够为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑。5G网络可以达到低至1ms的端到端通信时延，并且支持99.999%的连接可靠性，强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。
华为已与德国与制造企业开展智能制造领域的合作。如与Festo共同合作基于5G切片网络的云化机器人的项目,项目通过5G uRLLC（超高可靠和低时延通信）切片网络,针对云化机器人闭环控制系统的高可靠性和实时性的满足度进行测试。
机器人的轨迹信息和控制数据在制造云中处理有助于系统计算能力的扩展和机器人平台的节能。机器人生产服务与制造云的结合意味着将工业机器人的基本功能与高性能的计算系统进行实时协同，5G切片网络使能了这一应用场景。
在智能制造柔性生产中，移动机器人是关键的使能者。在生产过程中要求多移动机器人之间的协同和无碰撞作业，所以移动机器人之间需要实时进行数据交换满足该需求。移动机器人和外围设备间也需要进行通信。例如，如起重机或其他制造设施。因此移动机器人需要和周边协同设施机进行实时数据交换。
随着智能制造场景的引入，制造对无线通信网络的需求已经显现，5G网络可为高度模块化和柔性的生产系统提供多样化高质量的通信保障。和传统无线G网络在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面优势凸显,是智能制造的关键使能者。
现在，国内关于工业互联网平台的概念讨论很多。工业互联网平台，是一个以企业为中心的平台，而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势，其实是指企业的平台化，每一个大企业都会有自己的一个企业平台，而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。波音的平台不会到中航工业的平台上，空客的平台也不会到波音的平台上去。如果一定要说有一个工业和产业共用共享的平台，那这个平台就是全球物联网平台（Internet of Things, IOT），它不是为哪个工业，为哪个部门而设计的，而是面向全世界各行各业乃至个人服务的全球物联网。
工业互联网平台是一个理想的“过程”智能化的平台。设想非常完美，但系统非常复杂。在实现过程当中，未知数还很多，不同产业类别的企业平台之间的差异也很大。例如，中航工业的平台，几乎不太可能拿去给中石油用，基本上要推倒重建。所以，每个企业一定要从自身的紧迫需求和实际效益出发，分步推进，绝对不能盲目跟随，尤其考虑到当前中国制造业发展的水平和信息化的水平离国际先进水平相差仍然很大，“过程”智能化的路途还比较遥远。
如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上，又把平台理解为产业的平台，可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急，还是我们的产品和装备的智能化问题，这对当下的中国来讲，是智能制造的重点努力方向。
智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。
一方面，“工欲善其事，必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：
计算机辅助工具，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、CAM（计算机辅助制造）、CAT（计算机辅助测试，如ICT信息测试、FCT功能测试）等。计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真（包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真）、工艺仿真等。工厂／车间业务与生产管理系统，如ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品全生命周期管理）／PDM（产品数据管理）等。智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备（3D打印机）、智能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等。新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等全生命周期管理。
“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造（也有离散和流程混合的生产方式）。根据我国现行标准GB／T4754－2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。
智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。
以上，就是贤集网小编为您介绍的智能制造是什么概念？智能制造综述。未来智能制造将会是一个大方向。当然，智能制造是包括智能制造技术和智能制造系统的，它可以在实践中不断地充实自己的知识库，它也具备不断的学习能力，不仅仅是信息的搜集哦；它会对信息进行分析判断。所以，业内人士都说，智能是“智慧”和“能力”的构成。智能制造可以为我们的生活带来很多的便利。另外我们也需要考虑它会带来的隐患，比如隐私安全等等。不过总体还是十分值得期待的。希望本文对大家了解智能制造有帮助。
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