新一代人工智能技術引領下加快發展智能制造技術、產業與應用

李伯虎，柴旭東，張霖，侯寶存，劉陽

（1. 中國航天科工集團有限公司，北京 100048；2. 北京航空航天大學，北京 100191）

一、前言

近年來，我國經濟已經快速進入高質量的發展階段，隨著互聯網、大數據、云計算、5G等技術的加速發展，大數據智能、人機混合智能、群體智能、跨媒體推理、自主智能[1]等新一代人工智能技術的不斷突破，制造技術與新一代智能科學技術及新信息通信技術的深度融合，正在引發制造業從發展理念到制造模式、手段和業態等方方面面重大而深刻的變革，推動國民經濟、國計民生和國家安全等各領域創新、協調、綠色、開放、共享發展。

重大變革的信息新環境（如泛在網絡、大數據涌現等）、新技術（如高性能計算能力大幅提升、人工智能模型與算法的突破等）和人類社會發展的新目標（如智能國民經濟、智能國計民生、智能國防等）正催生智能制造技術與應用正在加速進入一個全新的“新互聯網+大數據+人工智能+”的時代。面對經濟發展的強烈需求，發展“新互聯網+新智能制造資源/能力/產品”的人/機/物/環境/信息新型智能互聯制造系統，成為推進制造業轉型升級的主要路徑。

二、新一代人工智能技術引領下的智能制造的內涵

從技術手段、特征、實施內容、模式、業態、目標等方面對新一代人工智能技術引領下的智能制造的內涵做如下解讀[2,3]。

（1）技術手段：基于泛在網，借助新興的制造科學技術、信息科學技術、智能科學技術及制造應用領域的技術等深度融合的數字化、網絡化（互聯化） 、智能化技術工具，構成以用戶為中心，統一經營的智慧制造資源、產品與能力的服務云（互聯服務系統），使用戶通過智慧終端及智慧云制造服務平臺便能隨時隨地按需獲取智慧制造資源、產品與能力服務，進而優質地完成制造全生命周期的活動。

（2）特征：對制造全系統、全生命周期活動（產業鏈）中的人、機、物、環境、信息進行自主智能地感知、互聯、協同、學習、分析、認知、決策、控制與執行。

（3）實施內容：促使制造全系統及全生命周期活動中的人、技術/設備、管理、數據、材料、資金（六要素）及人流、技術流、管理流、數據流、物流、資金流（六流）集成優化。

（4）模式：以用戶為中心，人/機/物/環境/信息融合，互聯化（協同化）、服務化、個性化（定制化）、柔性化、社會化、智能化的智慧制造新模式。

（5）業態：泛在互聯、數據驅動、共享服務、跨界融合、自主智慧、萬眾創新。

（6）目標：實現高效、優質、節省、綠色、柔性地制造產品和服務用戶，提高企業（或集團）的市場競爭能力。

三、新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的體系架構

新一代人工智能技術引領下的智能制造系統就是按新一代人工智能技術引領下的智能制造內涵構建的智能制造系統。新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的體系架構[2,4]主要包括新智能資源/能力/產品層、新智能感知/接入/通信層、新智能制造云服務平臺層、新智能制造云服務應用層、新人/組織層等五個層次，如圖1所示。

四、新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的技術體系

新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的技術體系主要包括涵蓋新一代人工智能技術引領下的智能制造的總體技術、平臺技術，以及制造生命周期活動的智能化技術[2,3]，如圖2所示。

五、新一代人工智能技術引領下的智能制造系統雛形初探

作者所在的團隊，依托中國航天科工集團在制造業的雄厚實力和在工業互聯網領域的先行先試經驗，基于新一代人工智能技術引領下的智能制造系統內涵、體系架構與技術體系，研發成功世界首批、中國首個工業互聯網系統——航天云網[5,6]，它是根據中國國情以及信息化時代工業產業發展大趨勢，所設計的中國工業互聯網。面向我國工業發展基礎薄弱，工業發展面臨1.0/2.0/3.0并存的局面，航天云網正在實踐“并聯式”發展，并行推進數字化、網絡化、智能化制造，來全面促進制造業轉型升級。本文側重介紹航天云網的體系架構、基于航天云網的平臺開發的工業大數據/人工智能子系統，以及大數據智能技術方面的應用案例及其成效。

圖1 新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的體系架構

圖2 新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的技術體系

（一）航天云網的體系架構

航天云網的體系架構，如圖3所示。

（二）基于大數據智能技術的應用案例

1. 航天云網的工業大數據/人工智能子系統

基于航天云網平臺應用大數據智能技術，構建了工業大數據/人工智能子系統，系統架構圖，如圖4所示。

圖3 航天云網的體系架構

圖4 航天云網的工業大數據/人工智能子系統

2. 航天云網的大數據智能關鍵技術

圍繞航天云網的工業大數據/人工智能子系統的需求，重點研究大數據獲取、存儲、管理、分析、應用技術以及確保大數據標準、質量和安全等關鍵技術。

通過開展大數據集成與清洗技術研究，基于數據倉庫（ETL）技術對設備運行的冗余和臟數據進行清洗和轉換，實現設備運行數據有效接入。研究基于時序數據庫和列式數據庫的設備運行數據存儲，基于分布式數據庫的設備歷史數據存儲，基于文檔數據庫的企業管理數據存儲，對數據質量進行治理和監控，實現企業海量數據的存儲和管理。研究基于Hadoop的設備綜合效率（OEE）、預防性維修等離線分析和挖掘，基于Storm的設備運行工況、故障診斷等實時數據處理。研究基于數據可視化建模和商業智能（BI）技術，實現企業數據可視化建模。研究大數據安全技術，研究大數據的加密存儲、數據備份、數據訪問權限的認證等。應用以上大數據智能技術，實現企業信息化數據、工業物聯網設備以及跨界數據的智能化應用，優化現有業務，促進企業轉型升級，提升企業的市場競爭力。

3. 基于大數據智能技術的智能制造應用案例

目前，航天云網的工業大數據/人工智能子系統在基于大數據的研發、基于大數據的生產、基于大數據的運維檢測，以及智能制造云大數據綜合平臺等方面取得一定的成效。例如，在航天電纜數據化設計過程中，基于航天產品機上電纜設計的經驗大數據和綜合飛行性能數據，建立航天電纜設計工具E3，實現機上電纜數字化設計生產一體化，節約六成以上的研制時間并有效改善產品性能。基于航天云網的工業大數據/人工智能子系統實現航天制造云排產，針對航天產品的多單位大協同需求，通過云生產執行系統（MES）對多個企業生產加工中心數據進行采集與監控，基于云排產算法實現異地跨企業生產資源的協同排產與優化調度。

六、新一代人工智能技術引領下的智能制造系統發展方面的建議

通過對新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的研究和初步實踐，我們認為新一代人工智能技術引領下的智能制造系統是加快發展智能制造的一種新技術路線，從模式、手段、業態上體現了“新互聯網+大數據+人工智能+”時代特征。

在創新驅動和工業化與信息化深度融合的步調下，堅持技術、應用、產業的一體化協調發展，推動新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的持續穩進發展。同時，在中國開放的市場和創新體制下，兼容各國、各行業、各企業的特色，共同推進新一代人工智能技術引領下的智能制造系統的發展與實施。