智能制造调研报告(精选6篇)
智能制造调研报告 篇一
智能制造的背景和概述
智能制造是当今制造业发展的重要方向之一。随着科技的不断发展和进步，以及人工智能、物联网、大数据等新兴技术的兴起，智能制造成为了推动制造业转型升级的重要手段。本文将从智能制造的背景和概述进行调研分析。
智能制造的背景
智能制造的兴起源于工业化的进程和全球化的竞争压力。传统的制造模式面临着效率低下、资源浪费、环境污染等问题。随着信息技术的发展，制造业开始引入智能化技术来提高生产效率和质量，降低成本，并且能够快速响应市场需求。智能制造的背景也包括了产业结构调整、劳动力成本上升、技术创新等因素。
智能制造的概述
智能制造是指通过信息技术和先进制造技术的应用，实现制造过程的数字化、网络化和智能化。智能制造包括了制造资源的数字化、制造环境的网络化、制造过程的可视化和智能化等方面。在智能制造中，各个环节都能够实现信息的共享和协同，从而提高生产效率和质量，降低成本和资源消耗。
智能制造的优势
智能制造的兴起带来了许多优势。首先，智能制造能够提高生产效率。通过引入智能化设备和系统，制造过程中的操作和管理变得更加高效，从而加快了生产速度。其次，智能制造能够提高产品质量。智能制造能够实现对生产过程的实时监控和调控，及时发现和纠正问题，从而提高产品的一致性和稳定性。此外，智能制造还能够降低生产成本。通过智能化设备和系统的运用，可以减少人力资源的需求，降低能源和原材料的消耗，降低生产成本。
智能制造的挑战
虽然智能制造带来了许多优势，但也面临着一些挑战。首先，智能制造的转型需要投入大量的资金。智能化设备和系统的引入需要巨额的投资，对企业来说是一项重大的挑战。其次，智能制造需要员工具备新的技能和知识。智能制造的推行需要员工具备数字化、网络化和智能化的技能，这对传统工人来说可能是一项挑战。此外，智能制造还面临着信息安全和隐私保护等问题。
总结
智能制造是制造业转型升级的重要手段，能够提高生产效率和质量，降低生产成本。虽然面临着一些挑战，但智能制造的发展势头仍然良好。企业应积极推进智能制造的转型，不断提升自身的竞争力。
智能制造调研报告 篇二
智能制造的关键技术和应用案例
智能制造是当今制造业发展的重要方向之一。在实现智能制造的过程中，关键技术的应用起到了至关重要的作用。本文将从智能制造的关键技术和应用案例进行调研分析。
智能制造的关键技术
智能制造依赖于一系列关键技术的支持。其中，人工智能、物联网、大数据和云计算等技术是智能制造的重要基础。人工智能技术能够实现对制造过程的自动化和智能化控制，提高生产效率和质量。物联网技术能够实现设备和系统之间的互联互通，实现信息的共享和协同，提高生产的灵活性和响应能力。大数据技术能够对大量的生产和运营数据进行分析和挖掘，为决策提供科学依据。云计算技术能够提供高效可靠的计算和存储资源，支持智能制造系统的运行。
智能制造的应用案例
智能制造的应用案例涵盖了各个领域。在制造环节中，智能机器人的应用能够实现生产线的自动化和灵活化控制，提高生产效率和质量。在物流环节中，智能物流系统能够实现对物流过程的实时监控和调控，提高物流效率和准确性。在质量控制环节中，智能检测系统能够实现对产品质量的自动检测和分析，提高产品质量一致性和稳定性。在供应链环节中，智能供应链管理系统能够实现对供应链的全程可视化和协同管理，提高供应链的效率和灵活性。
智能制造的未来发展
智能制造作为当今制造业发展的重要方向，未来将继续取得突破性进展。一方面，人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展和进步将为智能制造提供更加强大的支持。另一方面，智能制造将与其他新兴技术相结合，如5G通信、区块链等，共同推动制造业的转型升级。未来，智能制造将进一步提高生产效率和质量，实现个性化定制和灵活生产，推动制造业向高质量发展。
总结
智能制造的关键技术和应用案例为制造业的转型升级提供了有力的支持。在智能制造的发展过程中，关键技术的不断创新和应用案例的不断积累将推动智能制造不断取得突破性进展。企业应积极关注智能制造的发展趋势，抓住机遇，加快转型升级。
智能制造调研报告 篇三
智能工厂——以三一重工18号工厂为例
摘要：在理论上解释了智能工厂的概念，再以三一重工18号工厂作为研究对象，对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。关键词：物联网；智能制造；数字化工厂 中图分类号：th161
intelligent factory a case of sany heavy industry no.18th factory
abstract：this paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry no.18th factory as the research object, analyzes and discues its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent words：networking of things;intelligent manufacturing;digital chemical plant 0 前言
随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。
本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。
1 数字化工厂、智能工厂和智能制造
1.1 数字化工厂
对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（df）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3d/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：
图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造
技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。1.2
智能工厂
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
图2
智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。1.3
智能制造
智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。
图3 2 从大厂房到智能工厂
在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。
三一重工作为重工领域的标杆，其18号厂房成为应用基础的示范。这间总面积约十万平方米的车间，成为了行业内亚洲最大最先进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体。2.1 18号厂房的“智慧”运转
18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。
在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3d技术开发公司达索的全球最佳案例。
厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。
当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的agv小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一重工18号厂房有15台。
从大厂房到智能工厂，实施智慧化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%。2014年，18号厂房同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。此外，高精加工区也是18号厂房的特色之一。整个机加区集智能化、柔性化、少人化于一体，可以满足多品种、小批量生产要求。2.2
智能背后的生产模式进化
2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”
制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。
所谓“部件岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。
3 三一重工:智能工厂实践
三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（pcc）中央控制系统等智能系统，完成了国家批复的项目建设内容[6]。
图4 同时，三一还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于dnc系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与agv运输软硬件系统、基于rfid设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（aps）、制造执行系统（mes）、物流执行系统（les）、在线质量检测系统（spc）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。
3.1 智能加工中心与生产线
3.1.1 智能化加工设备
早在2007年，有“智能化机械手”之称的焊接机器人现身三一挖机生产线，并在2008年后得到进一步推广。2012年三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机器人大规模投入使用，大幅提升了产品的稳定性，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。由于规范了管理，又进一步提升了整个生产体系的效率。不但如此，机器人的使用减少了工人数量，管理模式的重心从原来的管人转移
到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2
智能刀具管理
在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。
三一在实践中，要充分考虑刀具寿命和加工工件成本的关系，根据不同结构的工件选择不同的刀具，包括刀具材料（分整体硬质合金、焊接硬质、高速钢等）、刀具结构（分机夹刀片、焊接刀片和整体材料刀具）以及刀具装夹方式（热装式、强力紧固式、侧固式）等。有的刀具选择涂层刀片来增加刀具的耐用度，延长刀具寿命。在高速加工时，对刀具动平衡也有要求，我们配备了刀具动平衡仪，并在加工成本允许的前提下选择耐用度较高的刀具。3.1.3
dnc
dnc是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。
图5
目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试，部分完成智能上料机械手、dnc实时监控装置及刀具管理系统的购置和开发。3.2 智能化立体仓库和物流运输系统
3.2.1 智能化立体仓库
立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。
三一智能化立体仓库总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。
从大厂房到智能工厂，实施智能化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%，2014年18号厂房预计同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。3.2.2 agv智能小车
智能化立体仓库的核心是agv智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，agv操作员发出取货指令，agv小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于agv小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，agv依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的agv小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的agv自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。
图6
3.2.3 公共资源定位系统
公共资源定位系统是三一重工智能工厂的一个重要支撑。公共资源定位系统能实现包括对设备定位和状态检测、人员定位以及故障实时处理与报警等功能。通过公共资源定位监控中心，三一重工的生产管理人员能及时的了解生产车间的人员位置、设备位置和状态、加工生产情况，并及时的指导生产和进行故障处理等操作。3.3
智能化生产执行过程控制
3.3.
1高级计划排程
在考虑企业资源所提供的可行物料需求规划与生产排程计划，让规划者快速结合生产限制条件与相关信息(如订单、途程、存货、bom与产能限制等)，以做出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划与决策，满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。强化了erp系统中以传统mrp规划逻辑为主的生产规划与排程的功能，aps 系统的同步规划能力，不但使得规划结果更具备合理性与可执行性，亦使企业能够真正达到供需平衡的目的[10]。3.3.2
执行过程调度
三一车间内一排排的mes终端机，生产线上明亮的led屏幕，整齐划一的醒目安全灯是系统给我们带来直观的印象。sanymes系统是指由三一集团it总部自主研发的制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者[11]。该
系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的mes终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。
通过mes终端机，生产线工人不仅可以及时报完工、方便快捷地查询物料设计图纸和库存情况，更重要的是sanymes终端机可以正确地指导工人每个工位如何进行安装、安装时候需要哪些零部件，同时给予安全提示。有了mes系统后，再也不用去借图纸，直接在mes终端就能查到最新的图纸信息，3.3.4 数字化质量检测
目前，三一在质检信息化方面，通过gsp、mes、csm及qis的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了spc分析、质量追溯等功能。
以前质检，是采用纸质记录本记录检验结果和全触摸屏操作，简单方便，而且通过查看标准作业指导以规范工人的操作，避免了纸质作业指导书的损坏和更新不及时造成的附加作业，极大提高了工作效率和作业质量[12]。3.3.3 数字化物流管控
三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与agv配套实现工位物料自动配送至各个工位。
根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。
仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。
拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用led显示屏+rf手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了agv系统的搬运效率。
质量问题，现在则是用生产管理系统（mes），每一个检验项目都标准化、电子化，以前在本子上的内容都作为数据录入pda和平板电脑等终端。一旦发现质量异常，系统就会第一时间自动启动不合格处理流程，将情况发送给相关责任人。“在不合格品控制流程中的隔离、评审等6个环节，保证每道工序的每个产品在下一道工序前合格。”而数据的录入则会为产品质量追溯提供可靠依据。三一的自制件可以具体查到是某台产品零部件，制作时间、制作地点和工位、制作人、制作条件等信息，供应商提供的零部件则是可以查到批次和反馈。3.4
智能化生产控制中心
3.4.
1中央控制室
1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统
计图；
2.智能计划系统操作界面；
3.生产现场监控、看板展示及异常报警； 4.各区域监控信息；
5.设计部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
6.各区域监控信息；
7.物流部日常操作（支持10路信号同时切
入）；
8.质量部日常操作（支持10路信号同时切
入）。3.4.2
现场监视装置
全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过
程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3 现场andon andon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。
andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。
4 智能工厂理念
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。4.1 行业背景
“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国ge工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。
4.2
概念内涵
美国与德国的工业发展战略核心均为cps（cyber-physical system）系统，是典型的二元战略。美国是c(cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+p(physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是p+c，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用cpps（cyber-person-physical system）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。
图7
所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，cpps战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：
1.智能计划排产，是从计划源头上集成erp，进行aps高级排产。
2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现
物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是cps信息物理系
统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状
态的实时监控等。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。
6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。
图8 4.3
应用前景
“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。
从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模
具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。
5 工业4.0落地战略
“工业4.0”不同的人从不同维度来解读，涉及到国家战略、产业战略、企业发展等不同的层面。就从企业的层面去研究，看看企业层面实现工业4.0该怎么做，怎么走，有没有路线图？
近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。
工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是cps、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
5.1
建一个网络：信息物理网络系统（cps）
cps是英文cyberphysical system的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
图9 5.2
三个集成工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过cps形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1 纵向集成纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2 横向集成横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3 端到端的集成端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级??）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级??）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。
端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。
横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在soa信息集成都能找到相应的解决方案。5.3
大数据分析利用
“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（cps）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类： 5.3.1
产品数据
包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。5.3.2
运营数据
运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市
场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。5.3.3
价值链数据
包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。5.3.4 外部数据
包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。
工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。
6 结论
以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：
1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。
2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。
3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。
4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好cps和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。
参考文献
[1] 李梦迪.基于以太网的智能工厂柔性制造生产
线控制系统设计与实现[d].河北工程大学,2016.[2] 乔荻.智能工厂设备点检系统中辅助移动视频
监控的设计[d].安徽大学,2016.[3] 商滔.面向智能工厂离散型智能制造单元的研
究[d].杭州电子科技大学,2016.[4] 温泉.智能工厂与后台数据服务平台的设计[d].广东工业大学,2015.[5] 框架的工厂智能监控分析系
统的设计与实现[d].北京交通大学,2016.[6] 王冠.基于嵌入式的植物工厂智能监控系统的研究[d].天津理工大学,2015.[7] 史诗莹.数字化工厂技术在锅炉智能制造中的应用[d].华东理工大学,2015.[8] 沈振萍.基于企业信息工厂的商务智能数据管
理[d].安徽大学,2013.[9] 孙晶.基于物联网技术的工厂智能照明系统的设计[d].成都理工大学,2012.[10] 赵有生.蔬菜工厂化育苗的智能管理与综合评
价研究[d].吉林大学,2011.[11] 宋运通.基于实时数据库的工厂智能平台研究
开发[d].天津大学,2009.[1]马孟模.流程工业智能工厂建设技术应用探究[j].工业控制计算机,2017,(03):53-54+57.[12] 江文成,李星,张晶.智能工厂增强现实技术应用
与展望[j].船舶标准化与质量,2016,(06):37-41.[13] 顾桓,田红.软包装材料生产线的智能工厂实现
模式及技术[j].计算机测量与控制,2016,(11):222-225.[14] 李利民,侯轩,毕晋燕.高端装备制造业智能工厂
建设思路和构想[j].科技创新与生产力,2016,(04):16-19.[15] [10]商滔.面向智能工厂离散型智能制造单元的研究[d].杭州电子科技大学,2016.[16] 华镕.未来的智能工厂[j].仪器仪表标准化与计
量,2015,(05):15-18.
智能制造调研报告 篇四
智能制造装备
智能制造装备的定义是：具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备，它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
“十二五”发展目标
总体目标：经过10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。
到2015年：
——产业规模快速增长。产业销售收入超过10000亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。智能制造装备满足国民经济重点领域需求。
——重点领域取得突破。传感器、自动控制系统、工业机器人、伺服和执行部件为代表的智能装置实现突破并达到国际先进水平，重大成套装备及生产线系统集成水平大幅度提升。
——组织结构优化升级。培育若干具有国际竞争力的大型企业集团，打造一批“专、精、特、新”的专业化企业，建设一批特色鲜明、优势突出的产业集聚区。
——创新能力显著提升。基本建成完善的产学研用相结合的产业创新体系，骨干企业研究开发经费占销售收入的比重超过5%。培养一大批知识复合型、具有国际视野的领军人才。
到2020年：
——将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。建立完善的智能制造装备产业体系，产业销售收入超过30000亿元，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。
发展概况发展内容
根据《中国智能制造装备行业价值链与市场前瞻分析报告》[1] 分析，重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
例如，在精密和智
能仪器仪表与试验设备领域，要针对生物、节能环保、石油化工等产业发展需要，重点发展智能化压力、流量、物位、成分、材料、力学性能等精密仪器仪表和科学仪器及环境、安全和国防特种检测仪器。
在关键基础零部件、元器件及通用部件领域，要重点发展高参数、高精密和高可靠性轴承、液压/气动/密封元件、齿轮传动装置及大型、精密、复杂、长寿命模具等。
在智能专用装备领域，要重点发展新一代大型电力和电网装备，机器人产业，全断面掘进机、快速集成柔性施工装备等智能化大型施工机械，以及大型先进高效智能化农业机械等。
此外，还要以大飞机、支线飞机及通用飞机为应用对象，采用飞机制造、机床制造和材料生产企业相结合，重点发展复合材料制备装备、自动辅带/辅丝设备、构件加工机床、超声加工/高压水切割设备等。智能制造装备产业“十二五”发展路线图
智能制造装备是具有感知、决策、执行功能的各类制造装备的统称。作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。
“十二五”期间，智能制造装备将面向国民经济重点产业的转型升级和战略性新兴产业培育发展的需求，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。经过5～10年的努力，形成完整的智能制造装备产业体系，总体技术水平迈入国际先进行列，部分产品取得原始创新突破，基本满足国民经济重点领域和国防建设的需求。具体是：
一、九大关键智能基础共性技术
1.新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。 2.模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。
3.先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于海量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。
4.系统协同技术——大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。
5.故障诊断与健康维护技术——在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。
6.高可靠实时通信网络技术——嵌入式互联网技术，高可靠无线通信网络构建技术，工业通信网络信息安全技术和异构通信网络间信息无缝交换技术。
7.功能安全技术——智能装备硬件、软件的功能安全分析、设计、验证技术及方法，建立功能安全验证的测试平台，研究自动化控制系统整体功能安全评估技术。 8.特种工艺与精密制造技术——多维精密加工工艺，精密成型工艺，焊接、粘接、烧结等特殊连接工艺，微机电系统（mems）技术，精确可控热处理技术，精密锻造技术等。
9.识别技术——低成本、低功耗rfid芯片设计制造技术，超高频和微波天线设计技术，低温热压封装技术，超高频rfid核心模块设计制造技术，基于深度三位图像识别技术，物体缺陷识别技术。
二、八项核心智能测控装置与部件
1.新型传感器及其系统——新原理、新效应传感器，新材料传感器，微型化、智能化、低功耗传感器，集成化传感器（如单传感器阵列集成和多传感器集成）和无线传感器网络。
2.智能控制系统——现场总线分散型控制系统（fcs）、大规模联合网络控制系统、高端可编程控制系统（plc）、面向装备的嵌入式控制系统、功能安全监控系统。
3.智能仪表——智能化温度、压力、流量、物位、热量、工业在线分析仪表、智能变频电动执行机构、智能阀门定位器和高可靠执行器。
4.精密仪器——在线质谱/激光气体/紫外光谱/紫外荧光/近红外光谱分析系统、板材加工智能板形仪、高速自动化超声无损探伤检测仪、特种环境下蠕变疲劳性能检测设备等产品。 5.工业机器人与专用机器人——焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人及安防、危险作业、救援等专用机器人。
6.精密传动装置——高速精密重载轴承，高速精密齿轮传动装置，高速精密链传动装置，高精度高可靠性制动装置，谐波减速器，大型电液动力换档变速器，高速、高刚度、大功率电主轴，直线电机、丝杠、导轨。
7.伺服控制机构——高性能变频调速装置、数位伺服控制系统、网络分布式伺服系统等产品，提升重点领域电气传动和执行的自动化水平，提高运行稳定性。
8.液气密元件及系统——高压大流量液压元件和液压系统、高转速大功率液力偶合器调速装置、智能润滑系统、智能化阀岛、智能定位气动执行系统、高性能密封装置。
三、
八类重大智能制造成套装备
1.石油石化智能成套设备——集成开发具有在线检测、优化控制、功能安全等功能的百万吨级大型乙烯和千万吨级大型炼油装置、多联产煤化工装备、合成橡胶及塑料生产装置。
2.冶金智能成套设备——集成开发具有特种参数在线检测、自适应控制、高精度运动控制等功能的金属冶炼、短流程连铸连轧、精整等成套装备。 3.智能化成形和加工成套设备——集成开发基于机器人的自动化成形、加工、装配生产线及具有加工工艺参数自动检测、控制、优化功能的大型复合材料构件成形加工生产线。
4.自动化物流成套设备——集成开发基于计算智能与生产物流分层递阶设计、具有网络智能监控、动态优化、高效敏捷的智能制造物流设备。
5.建材制造成套设备——集成开发具有物料自动配送、设备状态远程跟踪和能耗优化控制功能的水泥成套设备、高端特种玻璃成套设备。
6.智能化食品制造生产线——集成开发具有在线成分检测、质量溯源、机电光液一体化控制等功能的食品加工成套装备。
7.智能化纺织成套装备——集成开发具有卷绕张力控制、半制品的单位重量、染化料的浓度、色差等物理、化学参数的检测仪器与控制设备，可实现物料自动配送和过程控制的化纤、纺纱、织造、染整、制成品等加工成套装备。
8.智能化印刷装备——集成开发具有墨色预置遥控、自动套准、在线检测、闭环自动跟踪调节等功能的数字化高速多色单张和卷筒料平版、凹版、柔版印刷装备、数字喷墨印刷设备、计算机直接制版设备（ctp）及高速多功能智能化印后加工装备。
四、六大重点应用示范推广领域 1.电力领域——重点推进在百万千瓦级火电机组中实现燃烧优化、设备预测维护功能，在百万千瓦级核电站实现安全控制和特种测量功能，在重型燃气轮机中实现快速启停和复合控制功能，3mw以上风电机组的主控功能，变桨控制功能，太阳能热电站实现追日控制功能，在智能电网中实现用电管理、用户互动、电能质量改进、设备智能维护功能。
2.节能环保领域——重点推进在固体废弃物智能化分选装备、智能化除尘装备、污水处理装备上推广应用，实现各种再生原料的高效智能化分选、除尘设备和污水处理装备的自动调节与高效、稳定，在地热发电装备中实现地热高效发电建模与控制功能。
3.农业装备领域——重点推进在大型拖拉机及联合整地、精密播种、精密施肥、精准植保等配套机具成套机组，谷物、棉花、油菜、甘蔗等联合收获机械，水稻高速插秧机等种植机械装备上的应用，实现故障及作业性能的实时诊断、检测和控制，实现作业过程的智能控制和管理。
4.资源开采领域——重点推进在煤炭综采设备、矿山机械上应用，实现综采工作面设备信息与环境信息的集成监控、安全环境预警、精确人员定位等功能，在天然气长距离集输设备中实现全线数据采集和监控、运行参数优化、管道泄漏检测定位、站场无人操作或无人值守以及中心远程遥控功能，在油田设备中实现井口关键参数检测、数据处理及集中监测功能。 5.国防军工领域——重点推进专用机器人、精密仪器仪表、新型传感器、智能工控机在航天、航空、舰船、兵器等国防军工领域的应用。
6.基础设施建设领域——重点推进在挖掘机、盾构机、起重机、装载机、叉车、混凝土机械等施工装备上应用，实现远程定位、监测、诊断、管理等智能功能，在机场和码头建设领域推广应用，实现机场行李和货物的自动装卸、输送、分拣、存取全过程的智能控制和管理，集装箱装卸的无人操作与数字化管理。（工业和信息化部装备工业司）
智能制造调研报告 篇五
智能制造是先进制造技术的最新的制造模式之一，智能制造系统是一个信息处理系统，它的原料、能量和信息都是开放的，因此智能制造系统是一个开放的信息系统。智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。智能制造是新世纪制造业的发展方向。由于其实施方案可以在整个制造的大系统(产品的全生命周期)进行，也可以在单元技术(例如模具设计专家系统、数控机床诊断专家系统、智能机器人等)上逐步推进，从经济性、实用性讲，也是我国实现制造业跨越发展的必经之路。引言
智能制造「‘」(工m:intelligent manufacturing)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承和发展。1.1智能制造系统概述
智能制造系统「2」就是要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使智能机器在没有人工干预情况下进行生产。智能制造系统就是要把人的智力活动变为制造机器的智能活动。智能制造系统的物理基础是智能机器，它包括具有各种程序的智能加工机床，工具和材料传送装置，检测和试验装置，以及装配装置等。1.2智能化制造的特点
川智能化制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。
(2)智能化制造技术不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、生产管理、加工和装配、销售、维修、服务，以及回收再生的全过程。
(3)智能化制造强调技术、人、管理和信息的四维集成，不仅涉及到物质流和能量流，还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是智能化制造技术的重要特点:
(4)智能化制造技术更加重视制造过程组成和管理的合理化以及革新，它是硬件、软件、智能(人)与组织的系统集成。
2.智能化制造数控设备的关键技术
机械制造设备的智能化、网络化、以及对神经元网络、云计算技术的研究与应用，使机械制造工)‘智能化技术得到了跨越式的发展，可以说这是又一次具有划时代意义的工业技术革命。目前，智能化制造数控设备的关键技术，除了机械主体以外，主要是由智能数控系统技术、智能感知技术、智能自适应技术、智能神经元网络技术、智能云计算技术和智能专家系统等主要技术构成。
(1>智能化数控系统数控设备智能化的发
展是以数控系统完善的软硬件功能及高灵敏度、高精度感知检测系统为基础，以适应智能化、信息化、数字化集成技术发展的要求。为追求数控设备加工效率和加工质量，数控系统不但有自动编程、前馈控制、模糊控制、自学习控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等智能化功能，并有故障诊断专家系统，使自诊断和故障监控功能更趋势完善。伺服驱动系统智能化，能自动感知负载变化，自动优化调整参数。如发那科推出的hrv控制，通过共振追随型hrv滤波器，可以避免因频率变动而造成设备的共振。通过融合旋转伺服电动机，高精度、高响应和高分辨率脉冲编码器，实现高速和高精度的伺服控制，保证极其平稳 的进刀。
(2)智能自适应控制技术自适应控制分为 工艺自适应和儿何自适应。工艺自适应又分为
最佳自适应控制系统(aco)和约束式自适应(acc)。自适应控制自20世纪60年代已开始研究，但用于生产实践尚不普遍。目前应用面较广的还是结构简单的acc系统，已用于铣、车、钻、磨、电加工和加工中心等机床上;而aco多用于加工因素相对简单的磨削和电火花加工(ed m)上。影响加工的因素很多很复杂，不仅建立数学模
型困难，而且要实时采集和实时调整参数也有很大难度，有待深入研究。(3)智能化神经元网络技术最智能的莫过于人的大脑，人工神经元网络
(ann)是一种模拟
人的神经结构，即类似人的大脑神经突触连接的结构进行信息处理的复杂网络系统。人工神经网络具有自学习功能、联想记忆功能、非线性映射功能和高速寻找优化解的功能等。目前，神经元网络多用于数控设备可靠性预测和优化工艺参数方面，神经元网络在机床数控系统方面的研究与应用尚不多见。随着神经元网络技术的发展，在数控机床方面的应用可能会有很好的前景，或许会把数控系统的智能化水平推向高级阶段。未来儿年希望能有一个较快的发展。(4)智能专家系统专家系统是一个智能计算i机程序系统，其专家知识库中含有某个领域大量的l专家知识与经验，就是利用这些专家知识、经验和土解决问题的方法来处理该领域的技术问题。它能够f应用人工智能技术，根据该专家系统中的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，来解决·需要专家处理的复杂问题。目前，数控设备领域尚l缺乏这种专家系统。(5)云计算将把智能化制造推向更高级阶右段国外工业技术发达国家的大型工业企业、研究机构和高等院校对云计算的研究和发展都极为重视，之认为这是一种具有划时代意义的技术。如美国宇航!局和通用汽车公司都在研究和应用云计算技术;我1国北京建有云计算基地，华为技术有限公司和tcl集团也都特别关注云计算的发展、研究和应用。3.智能化工厂
智能化机械工)‘是以“智能化”为核心，以智能化、数字化、网络化为主要特征的生产、经营实体。智能化工)‘将逐步分层次实现。智能工业机器人在智能自动化制造工)‘中扮演着重要角色。(1>智能工业机器人在智能化数控设备中
除了各种数控设备和相关数控配套设备以外，智能工业机器人在智能制造单元、智能制造系统和智能制造工)‘中具有重要作用。
(2)智能化自动化工)‘在各种智能化自动化数控设备的基础上，智能化工)‘将由工厂‘局部智能自动化、逐步分层次地发展到全工)‘智能自动化和社会化智能制造。
第一层次:单机或单元智能自动化。
单机或单元智能自动化，可以实现长时间无人值守。国内外都有用于生产的实例。
第二个层次:生产制造系统智能自动化。
在第三代“智能机器人化单元”的基础上，实现计算机网络控制生产车间全自动化系统。包括毛坯仓储管理，再制品仓储管理，成品零件仓储管理及其搬运、装卸、装配作业和质量检验等。
第三个层次:智能化数字化网络制造系统。
在第二层次生产制造系统智能自动化的基础上，配置网络综合管理系统，来实现全工)‘的智能化数字化网络制造。智能化工)‘的实现主要是靠信息通信技术(ict)和智能网络的可靠运行加以保证。具有实时资料搜集与传输功能、高效能计算机与分析预测功能、远程监控与诊断功能及模拟功能等。智能化工)‘最核心的部分是生产过程和全面经营运行的智能自动化，包括设计智能化，生产排序自动化，生产线自动化，测试检验自动化，仓储自动化，电力管理智能自动化等等，进一步发展到自动化无人化工)‘(绝大多数设备可以无人值守)。
第四个层次:智能化社会化生产。
智能化网络化社会化制造，将山企业内部局域网经因特网向企业外部传输。这就是所谓的internet/intranet。网络可使企业与企业之间进行跨地区协同设计、协同制造、信息共享、远程监控、远程诊断和服务等。网络能为制造提供完整的生产数据信息，可以通过网络将加工程序传给远方的设备进行加工，也可远程诊断并发出指令调整。网络使各地分散的数控机床联系在一起，互相协调，统一优化调整，使产品加工不局限于一个工)‘内而实现社会化生产。智能化社会化制造能够借助internet网实现跨行业、跨国际智能化制造，进人internet/intranet时代。云计算借助internet网整合了计算机资源，为智能化制造开了先河。智能化网络化社会化制造将引领社会和全球资源的整合与优化运用，同时将有效地提高人类的生活质量，逐步地减少人类的体力劳动而扩大脑力劳动的比重，进入知识社会，智能社会。
智能制造具有高科技高水平的先进制造系统，面临一些极具挑 战性的问题。当然也需要我们投入大量的研究去攻克这些技术难题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、nc加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的agent建模及智能制造系统的多agent建模理论、多agent系统学>-j及重构理论、多agent系统动力学分析方法及性能评价标、多agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的holon模型holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完展具有积极的推动作用。不仅要提高机器设备的智商，更要协调好人与机器的关系，建立一种新型的人机一体化关系，从而产生高效高性能的生产系统。总之，随着智能制造技术的普及以及其带来的优势愈发明显，可以预见在不远的将来，智能制造将成为下一代重要的生产模式。参考文献：
1.赵亚波 智能制造(工业控制计算机}2002年15卷第3期(333001)2.荣烈润 面向21世纪的智能制造机电一体化2006,12(4)3.熊有伦 孙容磊 李斌 吴波 智能制造：回顾与展望木华中科技大学机械学院武汉430074 c1〕土子龙.中国装备制造业系统演化与评价研究[d].中国博 上学位论文全文数据库，2007 c2} l一继勇.教育结构、产业结构和就业结构的关系研究[d].中 国优秀硕士学位论文全文数据库，2007 参考文献
[1]杨叔子，丁洪.智能制造技术与智能制造系统的发展与研究[j].中国机械工程1992,3(2):15~18 [2]孙大勇.先进制造技术[m].北京:机械工业出版社,2000,12~13
智能制造调研报告 篇六
智能制造系统n摘要：智能制造渊于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 摘要 础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能，还有搜集与理解环信 息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力 关键词：人工智能 自动化 专家 制造系统 关键词 summary: smart manufacturing-yuan in artificial intelligence l considers that smart is the sum of knowledge and intelligence, the former is smart foundation, which is the means to acquire and use knowledge, igent manufacturing should contain intelligent manufacturing technology and intelligent manufacturing systems, intelligent manufacturing system not only to practice constantly enrich the knowledge base, self-learning function, as well as collecting and understanding epoxy information and personal information, and analysis and planning their own ability to words: artificial intelligence 纪会实现智能自动化吗？而如果只是在 automation expert manufacturing system 企业的某个局部缓解实现智能化，而又 －、前言 －、前言 无法保证全局的优化，则这种智能化的 智能制造（intelligent 意义是有限的。manufacturing，im）是一种由智能机器 智能制造的发展历史
二、智能制造的发展历史 和人类专家共同组成的人机一体化智能 智 能 制 造 系 统（intelligent 系统，它在制造过程中能进行智能活动，manufacture system，ms）由部分或全部具 诸如分析、推理、判断、构思。和决策 有一定自主性和合作性的智能制造单元组 等。通过人与智能机器的合作共事，去 成的、在制造活动全过程中表现出相当智能 扩大、延伸和部分地取代人类专家在制 行为的制造系统。智能制造系统最主要的特 造过程中的脑力劳动。它把制造自动化 征是在工作过程中知识的获取、表达与使 的概念更新，扩展到柔性化、智能化和 用。智能制造系统根据其知识来源的不同可 高度集成化。分为两种类型：(1)以专家系统为代表的非 毫无疑问，智能化是制造自动化的 自主式的制造系统，其特点是系统的知识是 发展方向。在制造过程的各个环节几乎 根据人类的制造知识总结
归纳而来，系统知 都广泛应用人工智能技术。专家系统技 识依赖于人工进行扩展，因而有知识获取瓶 术可以用于工程设计，工艺过程设计，颈、适应性差、缺乏创新能力等缺陷；(2)生产调度，故障诊断等。也可以将神经 建立在系统自学习、自进化与自组织基础上 网络和模糊控制技术等先进的计算机智 的自主型的智能制造系n
统，其特点是系统的 能方法应用于产品配方，生产调度等，知识可以在使用过程中不断自动学习、完善 实现制造过程智能化。而人工智能技术 与进化，从而具有很强的适应性以及开放式 尤其适合于解决特别复杂和不确定的问 的创新能力。随着以神经网络、遗传算法与 题。但同样显然的是，要在企业制造的 遗传编程为代表的计算智能技术的发展，智 全过程中全部实现智能化，如果不是完 能制造系统正逐步从非自主式的向具有自 全做不到的事情，至少也是在遥远的将 学习、自进化与自组织的具有持续发展能力 来。有人甚至提出这样的问题，下个世nn的自主式智能制造系统过渡发展。【1】 纵览全球，虽然总体而言智能制造 尚 处 于 概 念和 实 验 阶段，但 各 国 政府 均 将此列入国家发展计划，大力推动实施。1992 年美国执行新技术政策，大力支持 被 总 统 称 之 的 关 键 重 大 技 术（critical techniloty），包 括 信 息 技 术 和 新 的 制 造 工 艺，智能 制 造 技术自 在 其 中，美 国 政 府 希 望 借助 此 举 改造传 统 工 业 并启 动 新产业。加拿大制定的 1994~1998 年发展战 略计划，认为未来知识密集型产业是驱 动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并 将具体研究项目选择为智能计算机、人 机界面、机械传感器、机器人控制、新 装置、动态环境下系统集成。日本 1989 年提出智能制造系统，且 于 1994 年启动了先进制造国际合作研究 项目，包括了公司集成和全球制造、制 造知识体系、分布智能系统控制、快速 产品实现的分布智能系统技术等。欧洲联盟的信息技术相关研究有 esprit 项目，该项目大力资助有市场潜 力的信息技术。1994 年又启动了新的 r&d 项目，选择了 39 项核心技术，其中三项（信 息 技 术、分 子 生物学 和 先 进 制造 技 术）中均突出了智能制造的位置。中国 80 年代末也将“智能模拟”列 入 国 家 科 技发 展 规 划的主 要 课 题，已 在 专 家 系 统、模 式 识 别、机 器 人、汉语 机 器 理 解 方 面取 得 了 一批成 果。最近，国 家科技部正式提出了“工业智能工程”，作 为 技 术 创新 计 划 中创新 能 力 建 设的 重 要 组 成 部 分，智 能 制造将 是 该 项 工程 中 的重要内容。
三、智能制造的发展现状nn智能制造渊于人工智能的研究。人 工智能就是用人工方法在计算机上实现 的智能。随着产品性能的完善nn智能信息库 化 及 其 结 构的 复 杂 化、精 细 化，以及 功 能 的 多 样 化，促 使 产品所 包 含 的 设计 信 息 和 工 艺 信息 量 猛 增，随 之 生n
生 产 线和 生 产 设 备 内 部的 信 息 流量增 加，制 造过 程 和 管 理 工 作的 信 息 量也必 然 剧 增，因 而 促 使 制 造 技术 发 展 的热点 与 前 沿，转 向 了 提 高 制 造系 统 对 于爆炸 性 增 长 的制 造 信息处理的能力、效率及规模上。目前，先 进 的 制 造设 备 离 开了信 息 的 输 入就 无 法运转，柔性制造系统（fms）一旦被切 断 信 息 来 源就 会 立 刻停止 工 作。专家 认 为，制 造 系统 正 在 由原先 的 能 量 驱动 型 转 变 为 信 息驱 动 型，这就 要 求 制 造系 统 不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否 则 是 难 以处 理 如 此大量 而 复 杂 的信 息 工 作 量 的。其 次，瞬息万 变 的 市 场需 求 和 激 烈 竞 争的 复 杂 环境，也 要 求 制造 系 统 表 现 出 更高 的 灵 活、敏 捷 和 智 能。因 此，智能制造越来越受到高度的重视。因此，它是制造技术发展，特别是 制 造 信 息 技术 发 展 的必然，是 自 动化 和 集成技术向纵深发展的结果
四、智能制造的优缺点 智能制造系统（intelligent manufacturing system---ims）是一种 由智能机器和人类专家共同组成的人机 一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计 算机模拟的人类专家的智能活动，进行 分析、判断、推理、构思和决策，取代nnn或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承 和发展人类专家的制造智能。由于这种 制造模式，突出了知识在制造活动中的 价值地位，而知识经济又是继工业经济 后的主体经济形式，所以智能制造就成 为影响未来经济发展过程的制造业的重 要生产模式。智能制造系统是智能技术 集成应用的环境，也是智能制造模式展 机器人手机 现的载体。一般而言，制造系统在概念上认为 是 一 个 复 杂的 相 互 关联的 子 系 统 的整 体 集 成，从 制造 系 统 的功能 角 度，可将 智 能 制 造 系 统细 分 为 设计、计 划、生产 和 系统活动四个子系统。在设计子系统中，智 能 制 定 突出 了 产 品的概 念 设 计 过程 中 消 费 需 求 的影 响 ； 功能设 计 关 注 了产 品 可制造性、可装配性和可维护及保障性。另 外，模 拟测 试 也 广泛应 用 智 能 技术。在 计 划 子 系统 中，数据库 构 造 将 从简 单 信 息 型 发 展到 知 识 密集型。在 排 序和 制 造 资 源 计 划管 理 中，模糊 推 理 等 多类 的 专 家 系 统 将集 成 应 用；智 能 制 造 的生 产 系 统 将 是 自治 或 半 自治系 统。在 监测 生 产 过 程、生产 状 态 获取和 故 障 诊 断、检 验 装 配 中，将 广 泛 应用n
智 能 技 术 ；从 系 统 活 动 角 度，神 经 网络技 术 在 系 统控 制 中 已 开 始 应用，同 时应用 分 布 技 术和 多 元 代 理 技 术、全 能 技术，并 采 用 开放 式 系 统 结 构，使 系 统 活动并 行，解 决系 统 集成。智能制造的未来发展趋势 五﹑智能制造的未来发展趋势
1、人工智能技术。因为 ims 的目标 单是“人工智能系统，而且是人机一体 是计算机模拟制造业人类专家的智能活 化智能系统，是一种混合智能。想以人 动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，工智能全面取代制造过程中人类专家的 因此人工智能技术成为 ims 关键技术之 智能，独立承担分析、判断、决策等任 一。ims 与人工智能技术（专家系统、人 务，目前来说是不现实的。人机一体化 工神经网络、模糊逻辑）息息相关。突出人在制造系统中的核心地位，同时 在智能机器的配合下，更好的发挥人的 潜能，使达到一种相互协作平等共事的2、并行工程。针对制造业而言，并 行工程是一种重要的技术方法学，应用 于 ims 中，将最大限度的减少产品设计 的盲目性和设计的重复性。
3、信息网络技术。信息网络技术是 制造过程的系统和各个环节“智能集成” 化的支撑。信息网络同时也是制造信息 及知识流动的通道。
4、虚拟制造技术。虚拟制造技术可 以在产品设计阶段就模拟出该产品的整 个生命周期，从而更有效，更经济、更 灵活的组织生产，实现了产品开发周期 最短，产品成本最低，产品质量最优，生产效率最高的保证。同时虚拟制造技 术也是并行工程实现的必要前提。
5、自律能力构筑。即收集和理解环 境信息和自身的信息并进行分析判断和 规划自身行为的能力。强大的知识库和 基于知识的模型是自律能力的基础。
6、人机一体化。智能制造系统不单nnn关系，使二者在不同层次上各显其能，相辅相成。
7、自组织和超柔性。只能制造系统 中 的 各 组 成单 元 能 够依据 工 作 任 务的 需 要，自 行 组成 一 种 最佳结 构，使 其柔 性 从智能制造的系统结构方面来考虑, 未来智能制造系统应为分布式自主制造系 统, 该系统由若干个智能施主组成, 根据 生产任务细化层次的不同, 智能施主可以 分为不同的级别。如一个智能车间称为一个 施主, 它调度管理车间的加工设备, 它以 车间级施主身份参与整个生产活动;同时 对于一个智能车间而言, 它们直接承担加 工任务。无论哪一级别的施主, 它与上层控 制系统之间通过网络实现信息的连接, 各 智能加工设备之间通过自动引导小车实现 物质传递。在这样的制造环境中产品的生产 过程为: 通过并行n
