智能制造技術與系統發展研究

摘要：制造系統是現代社會發展中不可或缺的一部分，能夠促進社會生產效率的提高。從目前來看，智能制造技術與系統在工業領域得到了廣泛應用，并取得了良好的效果。但在實際應用中還存在一些問題，如智能制造技術與系統的標準不統一、相關政策不夠完善等。針對以上問題提出了相應的發展對策，希望能夠促進智能制造技術與系統的發展。

關鍵詞：智能制造技術社會發展生產效率系統發展

ResearchonIntelligentManufacturingTechnologyandSystemDevelopment

YANGXu

LianyungangJariAutomationCo.，Ltd.Lianyungang，JiangsuProvince，222000China

Abstract：Manufacturingsystemisanindispensablepartofmodernsocialdevelopment，whichcanpromote theimprovementofsocialproductionefficiency.Fromthecurrentperspective，intelligentmanufacturingtechnologyandsystemshavebeenwidelyappliedintheindustrialfieldandhaveachievedgoodresults.However，therearestillsomeproblemsinpracticalapplications，suchasinconsistentstandardsforintelligentmanufacturingtechnologyandsystems，andincompleterelatedpolicies.Inviewoftheaboveproblems，thisarticleproposescorrespondingdevelopmentstrategiesfortheaboveissues，hopingtopromotethedevelopmentofintelligentmanufacturingtechnologyandsystems.

KeyWords：Intelligentmanufacturingtechnology;Socialdevelopment;Productionefficiency;Systemdevelopment

智能制造是一種新興的制造模式，其核心是制造技術與信息技術深度融合。智能制造涉及產品設計、生產、物流、服務等全生命周期，覆蓋產品研發、生產制造、物流配送等各個環節。它具有智能感知、認知分析和自主決策的能力，實現信息共享與協同，實現人與物的有機融合。智能制造技術與系統是實現智能制造的核心基礎，對推動傳統制造業向高端制造業轉型具有重要意義。

1智能制造技術的內涵

智能制造技術是在信息化基礎上，通過集成智能裝備、工業軟件和制造技術等相關技術，實現對產品的智能化設計、生產、加工、管理和服務，提高企業競爭力。智能制造系統是在傳統的制造技術基礎上，引入人工智能和物聯網等新一代信息技術，通過人機交互、知識管理、機器與機器通信等手段，實現對產品全生命周期管理的系統。智能制造系統主要包括工業軟件和智能裝備兩個部分。工業軟件是指用計算機程序控制或處理產品的全生命周期過程的軟件系統。智能裝備是指利用先進的傳感技術、控制技術和計算機網絡技術等，實現對產品制造過程的自動化控制和智能化管理的裝備。工業軟件和智能裝備有機融合形成的智能制造系統，其本質上是一種融合了先進制造技術的新型產品形態。智能制造系統具有很強的自適應能力，通過感知環境信息和自身狀態信息，進行自我優化、自我學習和自我決策，能及時調整自身狀態及運行策略。它既可實現設計與運行過程的自動化、數字化和智能化，也可實現制造過程中各種資源的優化配置。

1.1建模技術

建模技術是指對復雜系統進行描述、建模、仿真、優化的技術，它是智能制造系統的關鍵技術之一。它主要包括狀態空間建模、動態模型和數據模型。

狀態空間模型是指對復雜系統進行描述、分析和建模的基礎，包括靜態模型和動態模型，靜態模型主要指描述系統結構的狀態空間模型，如系統的數學模型等；動態模型是指對復雜系統進行分析、優化的基礎，包括動力學模型和控制模型，如復雜機電系統的動力學建模等[1]。

動態建模技術主要有：（1）動態特性描述技術，主要包括系統模態分析（SystemModeAnalysis）、動態特性分解（DynamicAnalysisofDynamics）和動態特性重構（DynamicStaterecovery）等；（2）動態特性優化技術，主要包括靜態特性優化（DynamicNormalization）和動態特性優化（DynamicNormalization）；（3）動態特性預測技術，主要包括時間序列預測、非線性預測、隨機動力學過程預測等，如下圖1為某建筑工程項目的三維建模集成技術示意。

數據模型主要有：（1）機理建模，主要包括統計模型、神經網絡模型、遺傳算法建模、模糊邏輯建模等；（2）數據驅動建模，主要包括支持向量機建模和概率神經網絡建模；（3）面向對象建模，主要包括面向對象技術和面向過程技術；（4）人工智能建模，主要包括機器學習和知識工程。未來智能制造系統需要重點研究：一是通過關鍵技術創新提高建模精度；二是建立全面完整的系統評價體系；三是建立高效可靠的信息物理融合系統；四是構建靈活的面向智能制造系統的應用平臺。

1.2人工智能與IMT、IMS

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計算機科學的一個分支，主要研究能模擬人類智能的理論、方法、技術及應用系統。人工智能研究包括專家系統、神經網絡、遺傳算法等理論與技術，在機器人控制、自動推理、語言識別、圖像識別等領域有廣泛的應用。人工智能在智能制造領域的應用包括智能設計、智能生產、智能管理等方面。

人工智能的主要特征包括：（1）認知能力，即從輸入信息中提取隱含的知識；（2）推理能力，即從經驗和知識中獲得推理能力；（3）學習能力，即通過數據不斷地訓練，使機器能夠解決未知問題。人工智能的發展受到三大技術驅動：（1）海量數據和大數據；（2）計算能力的不斷提高；（3）新算法的不斷出現。

硬件系統包括感知、處理、控制、通信等系統，如圖5所示。軟件系統主要指算法和應用程序。智能制造系統是以智能化軟件為核心的集成化信息系統，是人工智能技術在智能制造領域的具體應用。在智能制造領域，人工智能是重要的基礎技術之一，與傳感器、嵌入式硬件、機器學習、計算機視覺等技術緊密相關。人工智能在智能制造領域的應用前景廣闊[2]。

1.3IMS和CIMS

IMS和CIMS分別是信息技術與制造技術深度融合的新型制造模式，也是未來發展的必然趨勢。二者在內涵、發展目標、體系結構等方面具有相似性，但在應用領域和側重點上存在差異。IMS更多強調信息技術在制造業的廣泛應用，注重信息技術對制造過程的直接干預，側重于制造過程的數字化、網絡化、智能化等方面。CIMS則更多強調信息技術在制造業中的間接應用，側重制造過程的自動化和智能化，強調基于信息技術的自動化基礎上的人機協同。二者都是以產品為對象，以數據為基礎，以網絡為紐帶，以系統為核心。

2制造系統的主要內容

智能制造系統由技術系統、制造系統和運營控制系統三部分組成。技術系統是智能制造系統的基礎，其功能包括智能感知、認知分析、自主決策和協同控制等；制造系統是智能制造系統的核心，其功能包括生產調度、資源控制、生產過程控制等；運營控制是智能制造系統的支撐，其功能包括供應鏈優化、質量控制和綠色制造等。

智能制造系統由感知層、網絡層、會話層、應用層組成。感知層通過傳感器和數據采集設備采集信息并傳遞給網絡層；網絡層通過通信技術將傳感器傳輸過來的數據進行分析和處理；會話層是信息處理中心；應用層主要實現智能化的功能。感知層是智能制造系統的基礎，對其他層次起支撐作用；網絡層主要是實現信息交換和傳輸的功能；會話層和應用層則是智能制造系統發揮作用的重要部分。感知層通過傳感器獲取信息并傳遞給網絡層將信息傳遞給網絡；網絡層則通過通信技術將信息傳遞到會話層和應用層將信息進行處理和傳輸[3]。

智能制造是未來制造業發展的重要方向，其發展過程需要遵循一定的規律。智能制造系統與傳統制造模式相比具有本質區別，其特點主要體現在以下幾個方面：一是強調智能感知、認知分析、自主決策、協同控制等智能能力；二是強調可持續發展能力；三是強調生產效率和產品質量不斷提高；四是強調產品服務能力和用戶滿意度不斷提升。

3智能制造技術與系統發展對策

3.1加強自主知識產權的核心技術

智能制造技術與系統是一項復雜的系統工程，涉及材料、軟件、信息技術等諸多領域，具有廣泛的應用前景和巨大的經濟社會效益。需要加強基礎研究，突破制約智能制造技術與系統發展的關鍵核心技術，提高智能制造的自主創新能力。

一是加強對復雜系統的分析和建模理論、方法、技術和軟件工具研究，突破多物理場耦合分析理論與方法，支持基于多物理場耦合的復雜產品設計與優化；研究復雜裝備全生命周期建模理論、方法與工具，提高裝備全壽命周期模型的可維護性和可擴展性；突破多源異構信息融合、數據集成和知識提取等關鍵技術，實現多源異構信息融合與知識挖掘。

二是加強人工智能基礎理論和方法研究，構建統一的人工智能模型體系框架；建立人工智能評價體系，研制適用于不同場景和應用需求的智能算法庫；研發智能算法、機器學習模型及其優化算法；開發人工智能基礎軟件工具包。

三是加強信息技術與制造技術融合方法研究，推動信息技術與制造技術深度融合；探索多層次多維度智能決策分析方法，支持面向復雜產品的協同設計。

3.2提升智能制造裝備的自主創新能力

3.2.1加強智能制造裝備關鍵技術的研發

以先進感知、智能分析和自主決策等為重點，面向工業機器人、數控機床、增材制造裝備、工業互聯網裝備、自動化成套裝備等領域，開展共性關鍵技術的研究。加大對國家制造業創新中心和重點實驗室的支持力度，支持智能制造關鍵技術的研發，提高自主創新能力。

3.2.2建立智能制造關鍵共性技術體系

突破一批具有自主知識產權的智能制造核心技術裝備，形成一批具有國際領先水平的核心技術裝備；完善智能制造標準體系，推動標準銜接配套；研發和推廣應用一批成熟可靠的智能制造裝備。研究開發智能化成套裝備及關鍵部件，開展基于工業互聯網的智能制造系統集成應用示范；研制先進傳感器、數控機床、增材制造裝備等關鍵技術裝備和集成系統；發展高可靠、高精度和高穩定性的工業機器人[4-5]。

3.2.3推動產學研用深度融合

加快推進產學研用結合，支持高校和科研院所建立一批面向智能制造的科研基地和工程中心，培育一批高水平研發團隊；鼓勵企業加大研發投入，加快研發和產業化步伐。

4結語

目前我國已進入工業化后期和后工業化階段，迫切需要發展智能制造技術和系統，提升制造效率和質量，增強產品競爭力。面對世界科技新變革、產業新變革和發展新趨勢，我國智能制造技術與系統發展面臨諸多挑戰，需要加快研發關鍵技術和設備，提升制造裝備智能化水平；加快完善智能制造標準體系，提高產品質量性能；加快突破核心芯片、傳感器等關鍵核心技術；推進智能制造模式創新，優化資源配置；培育壯大智能制造產業集群，促進行業高質量發展。

參考文獻

[1]徐軼.智能制造執行系統技術發展及工業軟件平臺構建與應用[J].網絡安全和信息化，2023（8）：101-104.

[2]蘇曉東.智能制造技術在紡織服裝行業的運用分析[J].紡織報告，2023，42（1）：49-51.

[3]韋昌有.智能制造時代背景下PLC技術在機械工程控制系統中的應用與發展趨勢[J].中國設備工程，2022（24）：219-221.

[4]姚林爽.Z石化公司智能制造能力評價與提升對策研究[D].北京：北京工業大學，2022.

[5]王新宇.智能制造對天津制造業全要素生產率的影響研究[D].天津：天津商業大學，2022.