智能制造的自動化技術應用及發展

李澤海

摘 要：智能制造是當今制造業發展的主要方向，我國緊隨美、德、日等制造強國的步伐，也步入了智能制造的大發展時代。本文從智能制造的發展背景和國內外發展現狀出發，闡述智能制造中的關鍵技術，探討物聯網、CPS、機器人等自動化技術在智能制造中的應用及發展，總結并提出智能制造的發展趨勢和技術挑戰，為科研團隊和科研愛好者提供一定參考價值。

關鍵詞：智能制造；自動化技術；發展趨勢；技術挑戰

中圖分類號：TH16 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）22-0038-02

在科技高速發展的今天，制造業仍然是“國之重器”，在國家工業發展和經濟建設中具有舉足輕重的地位，可以說制造業在今天仍然是我國發展的支柱型產業。為了打造具有國際競爭力的制造業，我國政府于2015年提出“中國制造2025”計劃，智能制造成為解決我國制造業由大變強的重要途徑。引用美國國家標準與技術研究院（NIST）對智能制造的定義：智能制造是一個高度集成、協同制造的系統，可以在不同工況下實時應對不同的問題，同時其智能化程度的不斷提高可以滿足不同生產商和客戶的各式各樣的需求[1]。本文通過介紹智能制造的發展現狀，分析智能制造的關鍵技術，探究智能制造的發展趨勢及技術挑戰，詳細闡述了智能制造中的自動化技術應用及其發展。

1 智能制造的發展現狀

制造業是實現人們生活必需品從無到有的一個重要產業，與人們的衣食住行息息相關，因此在經歷了三次工業革命的今天，在從歐洲引入的工業4.0概念快速發展的智能時代，制造業仍然是國家重視和大力發展的支柱產業。但是，進入信息化時代以后，制造業擺脫了以往傳統的機械加工模式，開始與尖端信息通信技術融合，在過去的機械化轉化為數字化后，進而向智能化蛻變，智能制造應運而生。智能制造將傳統制造業與物聯網、大數據、人工智能、云計算等融合在一起，實現信息自我感知，控制系統深度學習，智能優化自決策，高精度制造自執行等先進制造過程，并打造具有智能感知、精密制造、智能決策、自我控制等特征的先進制造系統，形成工業4.0時代的新型制造模式[2]。

智能制造可以有效提高生產效率，大大降低了資源損耗，節約了人力成本，對發展新型制造業有重要意義。目前，制造業的智能化發展仍由美國、日本、歐洲引領潮流，我國在智能制造方面還存在很大不足，本文總結為以下三點：

（1）智能化程度不足，缺乏創新。國內大多制造業仍存在作業階段機械化，產品設計與實際加工脫節等問題。大多數生產線制造精度較低，智能化程度不高，許多企業還停留在粗放型階段，有大量人工參與，而少有效數據支持，因而使智能化效能下降。

（2）發展規模不大，基礎較薄弱。我國的智能制造相對來說起步較晚，國內的優勢企業雖然可以在國內市場上占有一席之地，但走出國門后在國際上并沒有太大競爭力。大體來說國內的智能制造裝備企業的產業組織結構比較小，智能化基礎相對薄弱。

（3）核心技術被國外掌握。我國的智能制造業領域目前創新力仍不足，大量的核心技術和行業專利都掌握在國外龍頭企業手中，其中以美、日、德、英、法等國家較為先進。今年爆發的美中貿易戰，也充分暴露了我國在智能化、信息化等先進科技領域的核心技術發展落后的問題。

德國于2013年提出“工業4.0”概念，指出以智能制造引領的第四次工業革命已經到來；日本成立了“日本科技工業聯盟”，旨在發展工業智能機器人和建立無人化工廠；美國推動建設“工業互聯網”這一智能制造技術平臺，利用高級計算、分析、感應技術以及互聯網技術打造其智能制造架構；我國則提出了“智能制造2025”計劃，制定了以創新為主，將工業化和信息化相融合的，大力推動智能制造發展的戰略方向[3]。

2 智能制造關鍵技術

2.1 智能傳感器技術與物聯網

“萬物互聯”的物聯網技術（IOT）是當下信息化時代發展的重要產物，也是智能制造發展的重要方向。通過物聯網技術，我們可以建立國內乃至國際的智能制造平臺，滿足不同客戶、不同制造商的各種要求，從“量”的追求發展到“質”的超越。物聯網技術的發展需要建立在智能傳感器技術的基礎上，通過傳感器感知環境信息、產品生產狀態、生產進程等。智能傳感器進一步將傳感器與處理器集成化，結合智能算法，實現對產品質量的智能化管控及檢測，實現制造、裝備、加工進程的智能化監控。

2.2 CPS技術

信息物理系統（cyber physical systems，簡稱CPS）是集成計算、通信與控制于一體的下一代智能系統，是實現智能制造的重要環節。信心物理系統可通過人機接口實現控制員與制造平臺的信息傳遞，也可通過網絡技術實現遠程實時操控。CPS系統框架主要分為兩層，一是由傳感器、執行器等硬件設備組成的物理層；二是由信息、通信設備和軟件等組成的網絡層。信息物理系統是對物聯網的補充和加強，后者使數據聯通而前者則在此基礎上使物理層產品之間達到協同，從而實現信息在物理空間與信息空間的流動。

2.3 機器人技術

機器人技術在智能制造領域扮演著重要角色，可大大提高制造業的生產質量和生產效率，是工業4.0新時代的代表性產物。本文以三種機器人技術為例，闡述其對智能制造的重要作用。多自由度機械臂，可以進行諸如組裝加工焊接等工作，是工業機器人常見的工作形態；物流機器人，主要負責匯集和傳送部件，可以完成物體識別、抓取分揀及運輸工作[4]；碼垛機器人，可借助同步調控技術使其在將貨物從生產線運送至倉庫而不受同類型機器作業影響。在智能制造中，智能機器人作業可簡化生產和運輸流程，降低人力成本，協助構建無人化工廠并高效運行。

2.4 云制造與數據挖掘

云制造是將傳統制造業與先進網絡技術相融合，打造網絡云平臺，將制造資源與客戶需求通過云平臺互聯，為用戶提供按需制造服務的網絡化制造新模式[5]。它通過信息化制造、云計算和物聯網為產品提供全生命周期服務，有效提高生產效率和制造資源利用率，達到產品的人性化設計，優化產品效能。數據挖掘可從海量數據中捕獲有效有價值信息，可優化和調節云制造的分析調控功能，使云制造以最佳狀態運行。

3 智能制造的發展趨勢及技術挑戰

3.1 無人化

無人化是智能制造提高生產效率、降低人力成本的一大體現，以無人化車間和無人化工廠為實際發展方向。無人化的關鍵在于自主控制，無人化的實質即由計算機代替人操控機器，而機器繁瑣復雜的操作過程需要有強大的計算機技術支持和海量數據支持，這些也是當前所面臨的技術挑戰。

3.2 高精度

智能制造時代，對產品質量要求更為嚴格，因此高精度也是智能制造的一個重要需求。高質量的生產依賴于高精度的加工，對加工精度的提升是一個重要挑戰。該方向需從硬件和軟件兩方面著手，既要提高制造機械的材質，還要提高傳感器和控制器的控制靈敏度和精度。

3.3 智能化

智能化是智能制造的主要趨勢，其表現在人工智能的發展和完善。人工智能的發展可以深度學習為典型代表，即采用智能算法對大量數據的分析。該方向的技術挑戰在于進行大量數據挖掘和通過實驗獲得大量有效數據，從而完善訓練樣本庫，達到優化提升人工智能的目的。

4 結論與展望

制造業的發展需要智能化技術的注入，智能制造的發展離不開自動化技術的投入。本文以智能制造為研究主體，闡述了一系列自動化關鍵技術及其發展，并進行了學術性的總結，提出幾個創新性觀點。雖然我國在智能制造方面起步稍晚于發達國家，還面臨著諸多挑戰，但毫無疑問，我國智能制造的發展前景是明朗的。由制造大國蛻變為制造強國，這是必將面臨的一個轉型。

參考文獻

[1]栗鵬飛.智能制造關鍵技術研究綜述[J].科技風，2018，（18）：50-51.

[2]謝勇，劉治紅，吳宏超.中國制造向中國智造轉型的發展模式初探[J].兵工自動化，2017，36（2）：1-7.

[3]閆建波.智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J].建筑工程技術與設計，2017，（20）：3883.

[4]房殿軍，李偉.面向智能制造的物流系統建設——支持智能制造的智能物流系統建設[J].物流技術與應用，2017，（3）：86-92.

[5]魏中賀，李少波.基于云制造的數據挖掘研究[J].貴州大學學報（自然科學版），2015，32（1）：75-80.