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该如何理解智能制造?
来源:https://www.chuandong.com/news/news248394.html | 作者:jshange | 发布时间: 2021-11-18 | 387 次浏览 | 分享到:

该如何理解智能制造?

    制造是把原材料变成适用的产品。需要特别注意的是,这里制造的含义不止限于加工和生产。对于一个制造企业而言,其制造活动包含一切“把原材料变成适用的产品”的相关活动,如产品研发、工艺设计、设备运维、采购、销售。

    对智能制造最通俗的理解莫过于“把智能技术用于制造中”。然而什么是智能?什么是人工智能?尽管从人工智能概念的提出到现在已经过了半个多世纪,但是关于人工智能的定义却依然存在争议。一般认为,目前人工智能的研究方向主要集中在自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向上。但显然人们并不认为,企业实施智能制造就一定要应用上述所有技术。

    关于智能制造的定义有很多。

    美国Wright和Bourne在其《制造智能》(智能制造研究领域的首本专著)中将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模,以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。今天能够用于制造活动的智能技术不只是上述定义中所列举的,此外智能制造显然不局限于小批量生产。但人们没有任何理由因为此定义的局限性而轻视其意义,在当时(20世纪80年代)相关技术发展尚不成熟的时期提出智能制造的概念无疑是富有远见和开创性的工作。

    路甬祥曾对智能制造给出定义:“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。它把制造自动化的概念更新、扩展到柔性化、智能化和高度集成化”。其中强调的人机一体化,乃深刻洞见。

    在中国《智能制造科技发展“十二五”专项规划》中,定义智能制造是“面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程智能化、制造过程智能化和制造装备智能化等。”此说中实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化,只是智能制造的现象。或者说,智能化设计、装备等只是制造的手段,而非目标。

    工信部在2016年发布的《智能制造发展规划(2016—2020年)》中对智能制造明确定义:智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。此定义无疑吸取了多位学者和专家的智慧,点明了智能制造的技术基础、应用的环节,揭示了其功能表象,但未能触及智能制造的本质和内涵。

    在美国、欧盟、韩国等受到重视的SM(smart manufacturing),可看成是智能制造发展的更高级阶段。SM是近些年一些前沿技术迅猛发展的结果,如,物联网、大数据、VR(虚拟现实)/AR(增强现实)、智能传感、云技术、新一代人工智能等。美国国家标准技术局认为,SM是完全集成的协同制造系统,能够实时响应企业、供应链和客户中需求及条件的变化。这一定义颇为简单,并未直接点出所涉及的技术及系统具体的功能,却更清晰地揭示了智能制造的目标。

    此处给出智能制造及系统的极简定义,之所以如此,恰恰因为智能制造还在发展中。简单的定义可能包罗更广的功能和技术要素,不管是已有的,还是未来的;简单的定义可能含义更深,不管是表象的,还是内在的;不管是显性的,还是隐性的。

    智能制造:把机器智能融合于制造的各种活动中,以满足企业相应的目标。

    定义中的关键词:机器智能、融合、制造活动、目标。

    机器智能包括计算、感知、识别、存储、记忆、呈现、仿真、学习、推理等,既包括传统智能技术(如传感,基于知识的系统KBS等),也包括新一代人工智能技术(如基于大数据的深度学习)。一般来说,人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能3个阶段。第一阶段为计算智能,即快速计算和记忆存储能力。第二阶段为感知智能,即视觉、听觉、触觉等感知能力。第三阶段为认知智能,即能理解、会思考。认知智能是目前机器与人差距最大的领域,让机器学会推理和决策异常艰难。

    虽然机器智能是人开发的,但很多单元智能(如计算、记忆)的强度远超人的能力。将机器智能融合于各种制造活动,实现智能制造,通常有如下好处:

    (1)智能机器的计算智能高于人类,在一些有固定数学优化模型、需要大量计算、但无需进行知识推理的地方,比如,设计结果的工程分析、高级计划排产、模式识别等,与人根据经验来判相比,机器能更快地给出更优的方案。因此,智能优化技术有助于提高设计与生产效率、降低成本,并提高能源利用率。

    (2)智能机器对制造工况的主动感知和自动控制能力高于人类。以数控加工过程为例,“机床/工件/刀具”系统的振动、温度变化对产品质量有重要影响,需要自适应调整工艺参数,但人类显然难以及时感知和分析这些变化。因此,应用智能传感与控制技术,实现“感知—分析—决策—执行”的闭环控制,能显著提高制造质量。同样,一个企业的制造过程中,存在很多动态的、变化的环境,制造系统中的某些要素(设备、检测机构、物料输送和存储系统等)必须能动态地、自动地响应系统变化,这也依赖于制造系统的自主智能决策。

    (3)制造企业拥有的产品全生命周期数据可能是海量的,工业互联网和大数据分析等技术的发展为企业带来更快的响应速度、更高的效率和更深远的洞察力。这是传统凭借人的经验和直觉判断的方法所无可比拟的。

    机器智能是人类智慧的凝结、延伸和扩展,总体上并未超越人类的智慧,但某些单元智能强度远超人的能力。

    企业的制造活动包括研发、设计、加工、装配、设备运维、采购、销售、财务等;融合意味着并非完全颠覆以前的制造方式,通过融入机器智能,进一步提高制造的效能。定义中指出了智能制造的目的是满足企业相应的目标。虽未指明具体目标,但读者容易明白,提高效率、降低成本、绿色等均隐含其中。

    智能制造系统:把机器智能融入到包括人和资源形成的系统中,使制造活动能动态地适应需求和制造环境的变化,从而满足系统的优化目标。

    除了智能制造中的关键词外,这里的关键词还有:系统、人、资源、需求、环境变化、动态适应、优化目标。资源包括原材料、能源、设备、工具、数据……;需求可以是外部的(不仅考虑客户的,而且还应考虑社会的),也可以是企业内部的;环境包括设备工作环境、车间环境、市场环境……;此定义中,系统是一个相对的概念,如图所示。即系统可以是一个加工单元或生产线,一个车间,一个企业,一个由企业及其供应商和客户组成的企业生态系统;动态适应意味着对环境变化(如温度变化、刀具磨损、市场波动)能够实时响应;优化目标涉及企业运营的目标,如效率、成本、节能降耗等。至于系统所需的各种手段均隐含其中。

    智能制造系统的层次

    特别需要注意的是,上述定义隐含:

    智能制造系统并非要求机器智能完全取代人,即使未来高度智能化的制造系统也需要人机共生。

(本文转自:https://www.chuandong.com/news/news248394.html)