智能制造系统论文

智能制造系统论文（精选6篇）

篇1：智能制造系统论文

智能制造概述

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与 I M T、I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心 IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。关键词：智能制造，IMS, IMC, IMT。

Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background, main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic.Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。

一.智能制造提出的背景

制造业是国民经济的基础工业部门, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～ 60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛, 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了不同程度的发展,但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术(In telligen t M anufactu r ingTechno logy, I M T)与智能制造系统(In telligen tM anufactu r ing System , I M S)[1 ]。

年代以后, 世界各国竞相大力发展 I M T 和I M S 的深层次原因有:(1)集成化离不开智能 制造系统是一个复杂的大系统, 其中有多年积累的生产经验, 生产过程中的人—机交互作用, 必须使用的智能机器(如智能机器人)等。脱离了智能化, 集成化也就不能完美地实现。

(2)机器智能化比较灵活 可以选择系统智能化, 也可以选择单机智能化;单机可发展一种智能,也可发展几种智能;无论在系统中或单机上, 智能化均可工作, 不像集成制造系统, 只有全系统集成才可工作。

(3)智能化的经济效益较高 现有的计算机集成制造系统(Compu ter In tegratedM anufactu r ingSystem , C I M S)少则投资数千万元, 多则投资数亿元乃至数十亿元, 很少有企业能承担得起, 而且投入正常运行的很少, 维护费用也高, 还要废弃原有的设备, 难以推广。

(4)白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少，产品制造技术越来越复杂, 促使使用人工智能和知识工程技术来解决现代化的加工问题。(5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化 人工智能与计算机管理相结合, 使得不懂计算机的人也能通过视觉、对话等智能手段实现生产管理的科学化。

总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展 ,为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合 ,形成了先进制造技术概念。冷战结束以后 ,国际间竞争的重点由单纯的军事实力较量转向以发展经济和提高国民生活水平的综合国力较量 ,随之而来的这种国际间高新技术领域的竞争愈演愈烈 ,且其发展形式由最初的仅依托本国的人力、物力和财力 ,发展到国际间的大规模合作。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的 “智能制造系统”、“信息高速公路” 等国际研究计划 ,无疑是该背景下的产物 ,也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领 21 世纪高科技制高点的象征。二.主要研究内容和目标

智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节, 以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此, 智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化, 它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标, 强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前, I M T 和 I M S 的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(A i M)发展到今天的I M S, 研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化, 发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力, 包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。

由日本提出的 I M S 国际合作研究计划对 I M S的解释可以看出, I M S 的研究包括智能活动、智能机器以及两者的有机融合技术, 其中智能活动是问题的核心。在 I M S 研究的众多基础技术中, 制造智能处理技术是最为关键和迫切需要研究的问题之一, 因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。在一个国家甚至世界范围内, 企业之间有着密切的联系, 譬如, 采用相同的生产设备和系统, 有着类似的生产控制与管理方式,上下游产品之间的联系, 等等。其间存在的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化、信息自动交换形式与接口以及制造智能共享等。

国际 I M S 计划的基本观点如下: ①I M S 是21世纪的制造系统, 必须开发与之相适应的制造技术;②应对这些技术进行组织化和系统化;③加强技术的标准化;④考虑人的因素;⑤保护环境。该计划由已有生产技术的体系化和标准化、21 世纪生产技术的研究与开发两大部分构成。

1992 年4 月在日本召开的第一次国际技术委员会, 确定了4 个主题: ①技术课题;②选择原则;③评价程序;④执行准则。由国际 I M S 中心成员提出的首批10 项研究课题是①企业集成;②全球制造;③系统单元技术;④清洁制造技术;⑤人与组织研究;⑥先进的材料加工技术;⑦全球并行工程(评估和实施);⑧自主模块的系统设备与分布控制;⑨快速产品开发;b k知识系统化(设计与制造)。美国国家科学基金会(N SF)已连续数年重点资助了与智能制造有关的研究项目, 这些项目覆盖了智能制造的绝大部分技术领域, 包括制造过程中的智能决策、基于多施主(mu lt i-agent)的智能协作求解、智能并行设计、物流传输的智能自动化、智能加工系统和智能机器等。

日本提出的智能制造系统国际合作计划, 以高新计算机为后盾、深受其 “真空世界” 计算机研究计划的影响。其主要研究内容如下: ①强调部分代替人的智能活动, 实现部分人的技能;②使用智能计算机技术来集成设计制造过程, 使之一体化, 以虚拟现实技术实现虚拟制造, 以多媒体的人机接口技术、虚拟现实技术, 实现职业教育;③强调全球制造网络的生产制造技术, 通过卫星、In ternet 和数字电话网络实现全球制造;④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化CNC、智能机器人的研究。⑤重视分布式人工智能技术的应用, 强调自律协作代替集中递阶控制。

I M T 与 I M S 的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本, 提高国家制造业响应市场变化的能力和速度, 以及提高国家的经济实力和国民的生活水准, 均具有重大的意义。其研究目标是要实现将市场适应性、经济性、人的重要性、适应自然和社会环境的能力、开放性和兼容能力等融合在一起的生产系统: ①使整个制造过程实现智能化, 并具有自组织能力;②I M S 是一个集成许多工厂和多种机器设备的混合系统;③具备满足各种社会需求的柔性;④能充分发挥人的作用;⑤易于操作;⑥总效率高;⑦能避免重复投资等。人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性 ,达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的 ,使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成 ,从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源 ,在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上 ,与人工系统相比 ,人的智力仍然是遥遥领先的。人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能 ,但人类的智能是随时间不断变化的 ,而这种变化又是无止境的 ,只有人与机器有机高度结合 ,才能实现制造过程的真正智能化。智能制造被称为新世纪的制造技术 ,目前之所以还不能实现 ,是由于要受到目前科学技术、人以及经济等诸多方面的制约。智能与思维智能 ,就是在各种环境和目的的条件下正确制定决策和实现目的的能力。在这里 ,给定的环境和目的是问题的约束条件 ,制定正确的决策是智能的中心环节 ,而有效地实现目的 ,则是智能的评判准则。从信息处理的角度讲 ,智能可以看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。而思维能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分 ,主要指处理和再生信息的能力。这种信息处理的过程是十分复杂和多样化的 ,归纳起来 ,大体可分为 3 种基本的类型 ,即:经验思维、逻辑思维和创造性思维。在工艺设计过程中 ,这三种类型的思维都存在 ,在不同层次的决策中起着重要作用。

总之，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。其具体表现为:智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过“ 智能设备 ” 和“ 自治控制 ” 来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力 ,因而适应性极强 ,而且由于采用 VR技术 ,人机界面更加友好。因此 , I M技术的研究开发对于提高生产效率与产品品质、降低成本 ,提高制造业市场应变能力、国家经济实力和国民生活水准 ,具有重要意义。智能制造是制造系统柔性自动化和集成自动化的新发展和重要组成部分 ,因此未来智能制造将向智能集成的方向发展 ,未来智能制造的研究将着重于智能传感与检测(如智能传感器、智能传感与检测技术、光纤传感技术等)。

三.人工智能与 I M T、I M S 人工智能的研究, 一开始就未能摆脱制造机器生物的思想, 即 “机器智能化”。这种以 “自主” 系统为目标的研究路线, 严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、N ew ell、钱学森从计算机角度出发, 提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资, 以及日本第五代智能

计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。

人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统, 形成一系列的 “智能化孤岛”。随着研究与应用的深入, 人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的

人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些 “孤岛” 的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90 年代初, 一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— I M T 和新——代制造系统—— I M S 便脱颖而出。

人工智能在制造领域中的应用与 I M T 和I M S 的一个重要区别在于, I M S 和 I M T 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起 “辅助和支持” 作用, 在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。

四.I M S 和C I M S C I M S 发展的道路不是一帆风顺的。今天,C I M S 的发展遇到了不可逾越的障碍, 可能是刚开始时就对C I M S 提出了过高的要求, 也可能是C I M S 本身就存在某种与生俱来的缺陷, 今天的C I M S 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从C I M S 的发展来看, 众多研究者把重点放在计算机集成上, 从科学技术的现状看, 要完成这样一个集成系统是很困难的。

C I M S 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略, 是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次, 但主要控制设施仍然是中心计算机。C I M S 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在C I M S 概念下, 手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在C I M S 深入发展和推广应用的今天, 人们已经逐渐认识到, 要想让C I M S 真正发挥效益和大面积推广应用, 有两大问题需要解决: ①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用C I M S。现有的C I M S概念是解决不了这两个难题的。今天, 人力和自动化是一对技术矛盾, 不能集成在一起, 所能做的选择, 或是昂贵的全自动化生产线, 或是手工操作, 而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑, 更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

事实上, 在70 年代末和80 年代初, 人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。英国出版公司(IFS)于 1984 年就首次发起了第一届“制造中人的因素” 研讨会, 目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认识。事实证明, 人是 I M S 中制造智能的重要来源。值得指出的是, C I M S 和 I M S 都是面向制造过程自动化的系统, 两者密切相关但又有区别。

C I M S 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成;而 I M S 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自组织能力。从某种意义上讲, 后者难度更大, 但比C I M S 更实用、更实际。C I M S 中的众多研究内容是 I M S 的发展基础, 而 I M S 也将对C I M S 提出更高的要求。集成是智能的基础, 而智能也将反过来推动更高水平的集成。I M T 和 I M S 的研究成果将不只是面向21 世纪的制造业, 不只是促进C I M S 达到高度集成, 而且对于FM S、M S、CNC 以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言, 均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和C I M S 技术进行了全面的反思。他们在认识机器智能化的局限性的基础上, 特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用, 建立一种新型的人—机的协同关系, 从而产生高效、高性能的生产系统, 这是当前众多学者都会提出的问题, 也正是C I M S 所忽视的关键因素, 这一因素导致了C I M S 发展中不可逾越的障碍。值得一提的是有的学者特别强调 “人件(Humanw are)” 在系统中的重要性, 提出C I M S 的开放结构体系思想。最引人注目的是欧共体的ESPR IT 计划中单独列出的一个研究子项, 即 “以人为中心的C I M S”。甚至有人索性称以人为中心的 C I M S 为 H I M S(HumanIn tegrated M anufactu r ing System), 指出集成制造系统首先是 “人的集成”。耐人寻味的是, 目前研究的 “精良生产” 与 “敏捷制造” 等新型制造系统的主要出发点也是强调 “人” 的作用, 即 “以人为中心”。

五．智能制造的物质基础及理论基础 1.智能制造系统的物质基础主要有:

(1)数控机床和加工中心 美国于 1952 年研制成功第一台数控铣床 ,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期 ,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。

(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合 — — — 机器人开创了工业生产的新局面 ,使生产结构发生重大变化 ,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的 “智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用

计算机一体化控制生产系统 ,使生产从概念、设计到制造联成一体 ,做到直接面向市场进行生产 ,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来 ,制造技术有了长足的发展和进步 ,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、机器人等在工业公司得到了广泛的应用 ,越来越多的公司使用了 “计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)” 以及 “智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)” 和 “智能制造系统(IMS)” 等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战 ,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法 ,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化” 或 “自组织能力” 与个体的 “自主性”。“智能制造国际合作研究计划J IRPIMS” 明确提出: “智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动 ,并将这种智能活动与智能机器有机融合 ,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中 ,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式 ,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容 ,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节 ,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用 ,系统的智能调度等 ,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础 ,各种人工智能工具 ,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用 ,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中 ,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统 ,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统 ,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制 ,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任 ,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多 ,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之 ,制造技术发展到今天 ,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科 ,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看 ,智能制造系统是一个信息处理系统 ,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人 员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程 ,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。

六．智能制造系统的特征及框架结构

1.为了提出有我国特色的智能制造模式 ,首先要搞清智能系统应具有什么特征。当前对智能系统的理解有两种不同的意见:一种是从科学的角度来看这个问题的意见 ,即认为只有具备下列特征的系统才能称为智能系统:一个系统既具有人类智能(或部分地),又具有与人类实现其智能相似的过程与途径。另一种是从工程的角度来看这个问题的意见 ,即认为一个系统只要具有(或部分具有)人类智能就称为智能系统 ,而不管实现其智能的过程与途径。我们这里所讨论的问题是关于智能制造系统的问题 ,也就是从工程角度来讨论智能系统的问题。我们认为:在工程上 ,智能系统的特征有以下几个方面 ,具有下列特征之一的系统 ,从工程角度看 ,就可称为智能系统：(1)多信息感知与融合;(2)知识表达、获取、存储和处理(主要是识别、设计、计算、优化、推理与决策);(3)联想记忆与智能控制;(4)自治性 自相似、自学习、自适应、自组织、自维护;(5)机器智能的演绎(分解)与归纳(集成);(6)容错。

2.智能制造系统模式的框架结构

整个系统是一个多智能体分布式网络结构 ,分成四个部分:中心层、管理层、计划层和生产层。每个层由具有自治性的多智能体组成 ,这种多智能体具有相似的结构 ,但根据任务的不同而有不同的自学习、自适应、自组织、自维护功能。智能系统有一定的容错能力 ,可以在不完整的信息或偶然误差出现时正常地工作。系统与因特网兼容 ,可以进行企业动态联盟、招标、投标及电子商务 ,还可形成虚拟制造的支持环境。

七． 智能加工中心 IMC 1.智能加工中心是智能制造系统中一种典型的智能加工机器。作为以 IMC 为主的智能加工单元 ,其任务为感知、决策、加工、控制与学习。智能加工中心既是智能制造过程和系统的实验和应用对象 ,也是智能制造技术的缩影和实现通道。它与普通的加工中心(MC)有着本质的区别 ,除了完成数控代码规定的加工任务外 ,能够根据信息的综合进行自主决策 ,实时调整自身行为 ,适应环境和自身的不确定性变化 ,即应具有 “自主性” 和 “自组织” 能力 ,实现对 IMC的数控系统进行实时干预与智能控制。数控加工中心的实时智能控制 ,表现为三个方面:第一是远程控制 ,通过通信线路对加工现场进行控制 ,对加工中心的加工操作和加工状态进行监视;第二是故障识别与处理 ,如刀具磨损识别与自动更换备用刀具、自激振动识别与自动抑制或消除等;第三是自适应控制 ,根据检测到的过程控制信息自适应地改变加工参数。而智能加工中心对信息的获取与处理表现在对加工环境和加工状态的自主响应能力 ,其中对刀具状态的监测是评判加工状态的重要依据。加工中心刀具状态实时在线智能监测系统 ,及基于神经网络与模糊识别模式的多传感器融合技术的刀具磨、破损监测

系统的成功开发 ,为智能制造信息的自动获取 ,成功提供了有力的保证。2.智能加工中心的主要功能

在智能加工中心中 ,智能数控系统是 IMC 的神经中枢 ,其智能化程度直接决定了整个智能制造系统的智能水平。智能数控系统具有高级的自主控制功能 ,能将任务请求、作业规划、轨迹控制、过程监视与控制、错误自修复等功能有机结合起来。面向制造系统 ,它是任务驱动的柔性规划学习系统 ,而面对复杂的物流加工环境 ,它又是 “刺激一反应” 型的再励系统 ,能对来自内部和外界环境的多种刺激做出理智的决策 ,从而以最优策略完成目标任务。通过对智能制造环境下的加工过程进行分析 ,确定加工中心应具备的主要功能有:(1)感知功能 ,根据多种传感器信号的收集、特征提取和信息融合 ,实现加工对象感知和系统状态感知。

(2)决策功能 ,在感知的基础上通过决策 ,明确其在整个制造系统中的作用、与其它智能机器的关系 ,并确定自身的行为方式。

(3)控制功能 ,智能加工中心根据决策结果进行处理 ,采用最优化的方式完成加工任务 ,并保证加工过程得到可靠的监视和维护。

(4)通信功能 ,包括与 CAD/ CAM 系统的智能通信 ,实现数据与知识的交流 ,支持并行工程策略;与其它智能加工机器的智能通信 ,交流状态信息 ,协调加工负荷;与人类专家和操作人员的智能通信 ,提供良好的人机交互环境 ,为智能机器提供知识单元 ,做出相应决策。

(5)学习功能 ,依据决策、控制和加工指令 ,以及由此引起的状态变化和最终加工任务 ,学习和积累相关知识 ,改进决策和控制策略。此外 ,还包括从人类专家和其它智能机器直接获取知识。

八．智能制造技木的发展趋势 智能制造是从 80 年代末发展起来的 ,最旱的几本有关智能制造及系统方面的专著是在 1988年由 Wrightfg MilaciC 等人编写的 ,随后、Kusiak和 Pain也相继出版了这方面的研究著作。这些专著所描述的 IMS仍基于设计与制造技术所提出的问题和解决的工具与方法。在许多工业化国家、人工智能已被当作求解现代工业提出的问题的工具和方法。因此 ,这些专著仅着力于人工智能在制造业中的应用和智能系统研究与应用中提出的问题的求解、使用基于知识的系统(如级联结构系统)和优化方法来解决自动化制造环境中零件、产品、系统的设计与制造 ,以及自动制造系统的规划与调度(管理)问题。先进的工业化国家在研究 FMS、CIMS、FA 及AI筹的基础上 ,为了进行国际间制造业的共同协作研究、开发、设计、生产、物流、信息流、经营管理乃至制造过程的集成化与智能化等而提出来的智能制造系统 ,也是为了解决各发达国家面临的企业活动全球化、重复投资增大、现场熟练技术工人不足和社会对产品的需求变化等因素而倡导的国际制造业的合作。在迸行智能制造及其相关技术与系统的研究方面、首推日本在 1990 年提议和倡导的日、美、欧之间建立的国际运营委员会、国际技术委员会和附属机构 IMS中。大有主宰未来制造技术的趋势。1991～ 1993 年 Barschdor 汀和 Monostori 等应用人工神经网络(ANNS)到智能制造中进行加工过程的建模、监测、诊断、自适应控制;通过神经网络的知识表示和学习能力 ,缩短 CIMS的反应时间 ,提高产品的质量 ,使系统更可靠。而 Furukawa则对智能机器的设计程序及它在自动导引车中的应用作了介绍。被称为是二十一世纪的制造技术的智能制造系统 ,目前国内外已相继开展了国际联合研究计划。智能制造系统与当前任何制造系统相比 ,在体系结构上有着根本意义上的不同 ,具体体现在:一是采用开放式系统设计策略。通过计算机网络技术 ,实现共享制造数据和制造知识 ,以保证系统质量。这是将计算机界先进的设计和开发思想融入到制造系统的结果 ,因而使制造系统向拟人化的方向进一步发展。二是采用分布式多自主体智能系统设计策略 ,其基本思想是:赋予制造系统中各组成部分或子系统一定的自主权 ,使其形成一个封闭的具有完整功能的自主体 ,这些自主体以网络智能结点的形式联接在通讯网络上 ,各个智能结点在物理上是分散的 ,在逻辑上是平等的。通过各结点的协同处理与合作 ,共同完成制造系统任务 ,实现人与人的知识在制造中的核心地位。此外 ,生物制造与仿生机械的科学与技术、生物自生长成形制造、绿色制造的科学与技术包括产品与人类和自然的协调理论 ,产品绿色工艺(如Near2Zero Waste)等也极大地丰富了智能制造的范畴 ,促进了智能制造系统的发展。目前 ,我国一些高等院校也在进行智能制造技术的研究 ,如南京航空航天大学机电学院朱剑英教授成立的智能制造科研组 ,一方面跟踪国际智能制造的最新研究动态 ,另一方面从事智能制造关键基础技术的预研工作 ,为地区及我国智能制造技术的发展做出了一定贡献。遗憾的是 ,由于种种原因 ,我国政府主管部门和有关大公司、厂家并无迹象表明对智能制造已引起足够的重视 ,至今也未得到我国机械学科的普遍关注。相信随着人们对智能制造系统认识的逐步深入 ,智能制造系统必将得以迅猛发展 ,迎头赶上世界先进发展水平。

九．智能制造系统研究成果及存在问题

目前对分布式制造系统的研究虽然还处于初期阶段 ,但已在不同层次、不同侧面上取得了大量令人振奋的基础理论研究成果和应用成果 ,如制造 Agent的个体目标机制(如奖惩机制、市场机制、目标函数等)等。这些研究成果奠定了MAS在制造控制中应用的基础。但是 ,由于制造 Agent 在信息、知识和控制上的完全分布 ,每个 Agent 对环境、对整个问题求解活动及其他Agent 的意图只有部分的、不完全的知识 ,并且拥有的知识可能互相不一致 ,各个 Agent只能根据不完备的知识与不完整、不同步的信息做出局部决策。又由于整个系统缺乏类似中央控制的机制 ,因而整个系统的控制和决策往往不能达到最优效果 ,而且不可避免地存在大量难以解决的决策冲突(C onflict)和死锁(Deadlock)。因此 ,对分布式自治制造系统中异构 Agent 间的相互合作以及全局协调机制的研究 ,是分布式自治制造系统最重要 ,也是最基本的问题 ,更是其走向实用所亟待解决的核心问题。协调是指一组 Agent 完成一些集体活动时相互作用的性质。在分布式制造系统中 ,全局协调和优化是一个在多目标动态约束下 ,各类活动和资源的最佳组合和排序的动态求取过程 ,它可以描述为两个子问题 ,即局部调度决策和全局资源协调。由于 “组合爆炸” 现象的存在 ,当前采用的普遍方法是谈判和投标(Neg otiation and Bidding)。谈判被定义为:在开放的、动态的制造控制环境下 ,拥有任务订单的 Agent(协调者),及欲参与任务执行的 Agent(投标者)之间传递各自的资源、愿望和能力信息 ,反复进行协商 ,直到其中一个Agent 或一组Agent 被选出组成执行该任务的队列的过程。在这个过程中出现的冲突和死锁或者由协调者来解决 ,或者由冲突中的 Agent 自行解决。为了加快谈判过程 ,许多研究工作致力于改进谈判策略和开发支持协商的协议和语言 ,目前已提出了诸如一步谈判、多步谈判、合同网等多种谈判策略和协议。分析这种谈判过程 ,可以看出:

(1)在当前所采用的模型中 ,谈判是基于对谈判者的知识与能力、讨价还价过程、收益计算 ,以及子系统的影响(或能力)的平衡的显式表达 ,以可计算的迭代模型模拟社会或生物界的组织形式和进化过程的协调和协作方法;

(2)各个Agent 总是将其他Agent 的局部调度作为其预测信息 ,以计算其自己的局部调度决策。依次地 ,又将决策结果传递给其他 Agent。宏观上看 ,这是一个串行过程。当一个Agent 产生的结果不可接受时 ,又需要进行反复通信和迭代。因而 ,各个 Agent 的内部可以看作是一个局部闭环反馈控制系统 ,而冲突则是其外部扰动;

(3)全局协调的目标是要完全消解冲突 ,因而各 Agent 总是要利用最新的信息来处理冲突。因此 ,谈判实际上是一种外部合作机制。这种方法在一定程度上解决了开放环境中的 Agent 协调和协作的组合优化问题 ,但是该方法的一个固有缺陷是它只是对社会市场或生物界的组织形式和进化过程的直觉模仿[1 ],尚缺乏对其基本原理、机制和限制条件的深刻认识和理论上的证明 ,例如 ,在什么条件下谈判的过程是收敛的、稳定的。如何得到期望的结构或功能等。尤其当系统规模较大 ,而且 Agent 处于信息连续变化的高度紊乱的环境中(如由于市场的快速变化 ,经常会有一些短期的、紧急的订单需要及时处理)时 ,有可能引起冲突的传播(即任何两个实体间冲突的解决会触发其他冲突的出现)。这种特性类似于自催化过程 ,各个制造Agent 间正向先进制造技术的源泉.科学通报,1998 , 43-33727.[4 ] 史忠植.高级人工智能.北京: 科学出版社, 1998.[5]杨文通 ,王曹 刘志峰 ,等 数字化网络化制造技术北京 电子工业出版社 , [6]王英林 ,刘敏 ,张申生 ,基于Agent的敏捷供应链及相关技术 中国机械工程 , [7]张军 ,赵江洪 网络协同数控机床工业设计系统中的知识获取与应用研究 〔机械工程学报 〕 ,

篇2：智能制造系统论文

作者：王玉石

湖北文理学院机械与汽车工程学院工业工程1311班 学号2013123106

摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标,人工智能与IMT、IM的关系,IMS和CIMS,智能制造的物质基础及理论基础,智能制造系统的特征及框架结构,并简要介绍了智能加工中心IMC,智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。

关键词：智能制造，IMS,IMC,IMT。1.主要研究内容和目标

智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节,以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此,智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化,它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标,，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力;②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前,IMT和IMS的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(AiM)发展到今天IMS,研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化,发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力,包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。2.人工智能与IMT，IMS 人工智能的研究一开始就未能摆脱制造机器生物的思想,即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线,严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、Newell、钱学森从计算机角度出发,提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资,以及日本第五代智能计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系统,形成一系列的“智能化孤岛”。随着研究与应用的深入,人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90年代初,一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— IMT和新——代制造系统—— IMS 便脱颖而出。人工智能在制造领域中的应用与 IMT 和IMS 的一个重要区别在于, IMS 和 IMT 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起“辅助和支持”作用,在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。四IMS和CIMS发展的道路不是一帆风顺的。今天,CIMS的发展遇到了不可逾越的障碍,可能是刚开始时就对CIMS提出了过高的要求,也可能是CIMS本身就存在某种与生俱来的缺陷,今天的CIMS在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从CIMS的发展来看,众多研究者把重点放在计算机集成上,从科学技术的现状看,要完成这样一个集成系统是很困难的。CIMS作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略,是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次,但主要控制设施仍然是中心计算机。CIMS存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在CIMS概念下,手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在CIMS深入发展和推广应用的今天,人们已经逐渐认识到,要想让CIMS真正发挥效益和大面积推广应用,有两大问题需要解决:①人在系统中的作用和地位;②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用CIMS。现有的CIMS概念是解决不了这两个难题的。今天,人力和自动化是一对技术矛盾,不能集成在一起,所能做的选择,或是昂贵的全自动化生产线,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑,更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。

3．智能制造的物质基础及理论基础

3.1.智能制造系统的物质基础主要有：

(1)数控机床和加工中心美国于1952年研制成功第一台数控铣床,使机械制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。

(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面,使生产结构发生重大变化,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。

(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程

中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。

(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用计算机一体化控制生产系统,使生产从概念、设计到制造联成一体,做到直接面向市场进行生产,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来,制造技术有了长足的发展和进步,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、=机器人等在工业公司得到了广泛的应用,越来越多的公司使用了“计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统(FMS)”、“工厂自动化(FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF)、并行工程(CE)”、“智能控制系统(ICS)”以及“智能制造(IM)”、“智能制造技术(IMT)”和“智能制造系统(IMS)”等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。3.2.智能制造技术的理论基础

智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划JIRPIMS”明确提出:“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统“。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中,提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用,系统的智能调度等,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础,各种人工智能工具,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之,制造技术发展到今天,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看,智能制造系统是一个信息处理系统,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人员)、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。4．结语

制造业是国家经济和综合国力的基础,被称为“立国之本”。而我国的制造工业与发达国家相比,差距很大,主要表现为自主开发能力和技术创新能力薄弱,核心技术、关键技术仍依赖进口。对此,我国已引起重视,在“九五”科技规划和15年科技发展规划中,将先进制造技术列为重点发展领域之一。进入21世纪,经济全球化的进程日益加快,制造业领域的竞争日益加剧,而竞争的核心是先进制造技术。在此环境下,我们只有抓住机遇,迎接挑战,利用先进制造技术改造传统产业,实现技术创新、机制创新、管理创新及人才创新,才能实现我国跻身世界制造强国的目标。

参考文献

篇3：智能制造系统论文

我国进入“十二五”后, 铸造行业面临严峻的形势:低端铸造产品产能过剩, 中高端产品生产不出来, 而且我国的铸造产业与国外发达国家比较, 在技术、装备、能耗和原材料消耗、环境污染以及人工作业环境等方面问题突出。

作为主要产业为铸造的共享集团, 面对行业内的严峻形势, 提出“建立综合集成的数字化铸造企业”的转型之路, 其中智能制造是支撑转型升级的重要组成部分。

2 实施过程

铸造行业具有特殊性, 一些生产环节还无法实现全面自动化、智能化, 而且一些自动化、智能化设备的应用范围也比较窄, 对于多品种、小批量生产中还无法做到柔性, 所以人在当前的铸造行业的一些生产环节, 仍是无法取代的。面对这样的现状, 铸造行业的智能制造系统研究必须考虑人为因素的影响。

共享集团从2012年开始研究智能制造系统, 从使用和应用角度设计总体架构, 如图1所示。横向划分, 智能制造系统主要由MES、人机共事层以及两者桥接的物联网信息采集平台构成;纵向划分, 智能制造系统由多个设备智能体通过MES和物联网信息采集平台作为连接纽带构成, 其中人作为现场智能体的一部分, 也被纳入到整个智能制造系统中。智能制造系统是多维信息集成的系统, 是整个制造环节的大脑, 是协调人与设备协同工作的枢纽, 为此, 横纵两方面是相互融合、相互关联的。

2.1 横向三层架构

2.1.1 第一层:MES

铸造企业作为生产型企业与其它企业的不同点, 主要在于工序间的连续性, 铸造介于化工类连续型生产企业与机床加工类离散型企业之间, 特别是近几年新上的铸造生产线, 生产流程中的连续与离散相互混合, 对于这样的行业, 智能制造系统应具有其特殊性, 尤其在MES的现场层布局方面, 需要根据现场工艺流程和作业现状综合分析。共享集团在MES建设方面投入了大量精力和人力, 对现场工艺特点和实际作业特点进行梳理, 最终确定符合现场生产、质量、成本以及绩效量化的MES系统方案。

2.1.2 第二层:物联网信息采集平台

从生产实际出发, 将车间各个设备进行联网, 并根据各个设备/工序的管理需求增加相应的传感器, 然后针对设备自动化控制系统中的传感信息 (包含设备状态、生产过程工艺参数、安全状态) 、人员身份识别信息、原材料消耗信息以及能源消耗信息等进行采集, 借助物联网信息采集平台将这些信息自动、实时存入数据库中, 为MES提供信息基础, 同时作为MES与自动化控制系统的桥梁, 向自动化控制系统下达MES指令。

2.1.3 第三层:人机共事层

人机共事层由设备控制系统和人构成, 是生产现场人机协作共事的主要平台。设备控制系统主要由控制器、传感器和执行器构成, 在生产中发挥着重要作用, 负责采集现场生产过程的信息, 并能够自主地完成一部分工作;另外, 其接受人的指示, 按照人的指令进行动作。人是这一层的核心, 也是最不稳定的生产因素, 受情绪、责任心等影响较大, 而且对技能具有一定的要求。在这一层系统建设过程中, 主要进行三方面的工作:增加传感器, 做到关键过程参数的全覆盖采集;增加执行器, 降低人在生产过程中所占的比重;建立专家系统, 降低该工序/设备生产对人员的技能以及人员情绪、责任心等的要求。

2.2 纵向架构

该系统主要由人、专家系统和设备控制系统共同构成。在初期探索时, 以设备和工序为对象, 研究怎样通过计算机控制设备或工序的操作步骤按照规定流程进行, 避免人的不确定性对生产造成的影响。经过不断研究和实践, 开发针对工序或设备特点的专家系统 (该系统蕴含共享集团几十年来积累的铸造经验) , 操作人员按照专家系统的操作步骤操作, 即可高质量、高效率地完成工作。但应用过程中, 这种模式还存在一些问题, 比如个别操作步骤会利用手动录入, 但在绩效量化的管理背景下很难确保真实性。为此, 在设备或工序上增加传感器, 专家系统自动采集传感器反馈的操作结果, 对于设备能够自主完成的操作步骤, 专家系统根据内部算法, 直接向设备控制系统下达指令;对于人工操作步骤, 专家系统指导操作人员进行下一步操作, 作业完成后, 专家系统自动核算成本以及员工绩效。MES系统通过设备专家系统数据库采集数据。MES系统作为各个设备智能体信息集成、融合的桥梁, 向各个智能体传达生产计划、工艺要求和过程控制参数、生产材料准备清单等。

3 结语

共享集团近3年已在旗下两家铸造子公司进行了智能制造系统的建设, 并在新建数字化铸造工厂中成功应用, 截止目前, 这些系统运行正常。公司还在不断摸索、优化系统功能, 并对旗下其它铸造子公司进行推广应用。

摘要：介绍铸造行业智能制造系统的结构及其实施过程。

篇4：基于大数据的智能化制造系统

介绍了基于大数据的智能化制造系统的实施过程和实施效果，详细描述了系统的总体结构、硬件结构和功能。阐述了大屏显示系统在智能化制造系统中的重要作用。系统的建设对制造企业的设备透明监控、生产过程监控和大数据增值利用等方面具有重要意义。

一、引言

制造业是国民经济的重要支柱和基础。我国正在大力推进“中国制造 2025”，核心在于智能制造，绿色制造以及生产经营活动的智能化、网络化和自动化。随着物联网、云计算和大数据等新一代信息技术向传统工业领域的融合与渗透，企业需要打通端到端的信息数据链，实现从单个企业到产品全生命周期，乃至整个社会生产制造活动的实时数据感知、传送、分析和处理，实现动态资源配置和智能化决策。企业应该抓住机遇，及时进行设备系统、信息系统升级改造，在新一代制造业革命中立于不败之地，并且不断发展壮大。迫切需要在工厂启动以设备为核心的车间制造系统透明化、数字化和智能化改造。应用互联网、大数据和云计算等技术，对车间设备进行设备、生产状态、能源消耗及异常情况的透明化、数字化、网络化、智能化、自动化与实时互动，提高产能利用率、设备开动率和生产订单在车间设备层面安排的可行性与执行情况的透明度、提高生产管理的有效性与效率，最终实现企业产品生产的数字化、智能化，进而减少订单生产的时间、提高质量、降低成本并提高客户的满意度。

某空调厂包括 1个供气车间、3个装配车间和 5个钣金车间。在空调的生产中，钣金工艺是一道重要的工艺，包括剪板、冲压、电焊和喷涂等工序，实现设备的“透明监控”，实现该工艺流程的智能制造、绿色制造，能够提高企业的生产效率和促进节能减排，为企业进行科学的量化管理提供决策依据。通过与MES、ERP及 PDM系统实时连通，形成生产的闭环管理，使生产计划更准确、更科学，实现车间数字化管理。建设面向上下游合作伙伴的供应链智能管理，以“工业 4.0”理念为指引，把互联网、云计算和机器人等进行融合，实现智能工厂、智能制造和智能物流，以分布式计算方法来整合生产过程、改变生产流程，最终缩短生产时间，减少中间环节，提高工业效率，使得整个生产更智能化、更绿色化。

二、基于大数据的智能化制造系统结构与功能

所谓智能制造，就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。基于大数据的智能化制造系统是在现代传感技术、网络技术、自动化技术和拟人化智能技术、云计算及大数据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、制造过程和制造装备智能化，实现产品的个性化定制和品质分析预测，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。基于大数据的智能化制造系统借鉴精益生产等先进理念，以打造数字化工厂为原则，以数控机床联网及数据采集系统为基础实现生产设备数据自动采集、智能精确排产，并实现生产现场交互管理、物料管理、设备管理、工具管理、过程质量管理及决策支持等，涵盖车间生产管理的方方面面，达到全过程透明监控、生产加工闭环管理，体现协同制造、智能制造和绿色制造。

1.系统总体架构

主要系统总体架构如图 1所示。除基础通讯网络外，本系统由 6个功能子系统组成：①设备（包括模具与主要工装）监测、智能分析与控制子系统；②生产监测、智能分析与控制子系统；③能源动力状态监测、智能分析与控制子系统；④车间状态视频监测、智能分析子系统；⑤大数据分析子系统；⑥生产计划排程子系统；⑦异常事件监测、报警与处理子系统；⑧智能集成综合报表子系统。

2.硬件总体结构

系统硬件由本地子系统、管理中心系统和远程应用子系统组成。本地子系统由设备状态采集与控制模块、生产状态采集与控制模块、用电参数采集与控制模块、用水参数采集与控制模块、用气参数采集与控制模块、视频监控模块、智能交互终端与物联网网关组成，管理中心系统由通信网络、服务器群（包括 Web服务器、数据服务器、通信服务器、存储服务器和流媒体服务器）、大屏幕显示系统及 PC工作站组成；远程应用子系子系统由 PC客户端、移动智能终端等组成。系统硬件结构如图 2所示。

（1）大屏显示系统。

数字化生产是智能制造的终极目标，管理者能够在中央控制室通过实时采集的工厂信息实时调度安排设备、材料、人员等工作。在中央监控管理室考虑采用高清大屏系统，实时显示所有设备及产品生产与人员等状况，可以供领导决策层决策会议需要的、具有良好用户体验的各类决策信息及决策辅助方案供决策者选择，大大提高生产、人员、订单及设备任务安排等决策的透明度、可行性与效率。大屏幕系统最好选择 SDLP（Super Digital LightProcession）无缝隙智能数字高清大屏系统，以满足智能化制造系统对显示的图形文字显示无缝隙分离、精细柔和、能耗低和第三方系统接入容易等要求。选用的 SDLP大屏系统需要采用全数字技术，支持图像数据的网络传输，系统支持多个光机高速并行处理技术实现高分辨率，可以完整显示各类信号源，实现真正意义上的高清显示；要求 SDLP大屏系统屏幕图像无物理缝隙、无色差，整个屏幕可精细地显示一张完整超大图像；要求 SDLP大屏系统防水、防潮、节能、无电磁辐射且无热辐射，有效保护操作人员的身心健康。

大屏显示系统实时显示生产现场视频、设备生产状况、显示生产计划进度、能耗信息、实时监控信息、实时统计信息、设备与视频报警信息等，支持产品、人员和设备等信息的关联显示。大屏显示系统可按按客户需求进行任意划分，实现视频、数据综合显示。大屏显示系统如图 3所示。

（2）设备数据采集模块。

设备状态采集与控制模块、生产状态采集与控制模块、用电参数采集与控制模块、用水参数采集与控制模块、用气参数采集与控制模块、视频监控模块和智能交互终端等通过工业以太网、现场总线与物联网网关接入计算机网络，把所采集的各种数据发送到管理中心，供管理中心实时监控、数据管理、远程监控和大数据分析等。

（3）电能参数传感器。电能参数传感器是系统安装在设备总电源接口，测量相应的输入电能参数，是系统的电能参数数据采集装置和发送装置。该传感器主要由电流互感器、电压互感器、低通滤波器、电子电能计量芯片、单片机、存储单元、LCD显示器、电源模块和 RS232接口等构成。

（4）智能交互终端。

设备层面智能交互终端是获取设备、生产运行、质量和订单流转等信息的重要工具，以文字、图、表、视频、语音和动画等可视化形式展现设备状态、生产过程等设备操作人员所需的各种信息，供操作人员录入或确认生产现场信息。

3.系统功能

基于大数据的智能化制造系统在对数控设备进行 DNC联网的基础上，以智能化排产为技术核心，以设备的数据自动采集形成闭环管理，建成程序编制、物料准备及刀具准备等相关工作的协同制造环境，对生产计划进行管理、拆分和下达，将车间管理、质量检测、库存管理集于一体，达成了车间完工及时检验、及时入库和及时反馈。实现了生产过程中各个环节中数据的信息共享，大大地降低了各种出错率。

系统由 8大功能组成：①设备状态功能：主要是实现设备监控与数据自动采集、网络通讯、嵌入式程序开发与仿真等三部分内容。②生产过程功能：包括计划管理、作业管理、协同制造管理、现场信息管理和质量管理等。③能源动力功能：包括能源动力监测、需求响应协同、能效分析和应急备案等。④视频监控功能：包括生产现场与关键工位监控、视频录像存储、检索、回放和入侵监测等。⑤大数据分析功能：数据整合、预测分析和可视化等。⑥生产计划排程功能：包括智能预排产、生产执行部门确认、生产计划的调整和重新分配等功能。⑦异常事件功能：包括异常事件的汇集、报警、应急处理知识库、预案生产和执行监控等。⑧智能集成综合报表功能：该部分提供各类统计分析功能，为生产管理人员、计划、调度、编程、设备、库房、质量和操作工等各类人员提供丰富的报表、饼图和柱图等分析报告，并提供条码扫描枪、手持终端、大屏显示系统、智能交互终端和系统集成接口等各类输入输出功能。

三、基于大数据的智能化制造系统运行效果

项目的实施，实现了设备联机透明化，实现了作业状态实时监控、实时产量、实时上报、实时效率分析和实时能耗统计分析，生产过程自动化；将网络应用从 IT领域拓展到制造业和能源领域，提高制造灵活性和速度，提升设备综合效率以及客户满意度，达到绿色制造、智能制造的目的。

1.设备透明监控

伴随着制造业的透明度增加，适当的传感器装置可以提取各种信号，如振动、压力等，同时也可以收集历史数据用于进一步的数据挖掘。管理者可以通过掌握正确的信息，以确定工厂范围内的设备综合效率。通过该预测能力，设备通过适时维护可以有效地管理成本。最后，历史健康信息可以反馈到设备设计者，用于闭环生命周期的重新设计。通过数据整合平台、预测分析和可视化工具进行信号处理和特征提取、健康评估、性能预测和故障诊断。利用可视化工具，可通过雷达图、故障图、风险图和健康退化曲线有效地传达健康信息。

通过视频数据智能分析和电能参数采集，实现加工工件数量和平均能耗的机器计算，实现生产线的流水作业智能化统计、生产过程工序监控，取代了传统人工统计方式，最大限度的实现生产型企业的信息化、智能化，准确统计设备利用率，从海量数据中分析出制约生产的瓶颈原因所在。

实现生产进度在电力峰谷期的合理调度，实现对电力需求管理的自动响应，最大限度达到节能减排的目的。

2.生产过程监控

通过对工位实时监控，帮助用户实现透明化生产过程管理，实时地获知设备运转情况，了解在制品的加工和装配过程，减少异常处理时间，弥补了产品生产时，由于缺件、倒线所造成的工时空耗和空线现象，提高准时完工率和交货率，提高生产线上的工时利用率和生产效率。

根据实时的生产进度制订准确、科学的生产计划；全过程实时状态跟踪。准确了解在制品的工位位置和状态信息，为产品问题的跟踪和质量追溯提供精确依据。

对生产本身进行进一步的监控，所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程及其涉及的产业链的链条中，从而使得生产过程高品质的进行。例如在过去，在设备运行的过程中，自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。随着个性化生产的推进，产品生产所涉及的自然环境因素、突发因素和设备条件等变量会进一步增多，这种磨损对整个生产带来的影响会被放大。通过信息处理技术及互联技术，生产过程中的这些因素才能被精确控制，从而真正实现生产的智能化。通过工厂层面的设备革新，产业链协作，大数据处理，产品能够具有服务价值，从而使得智能制造设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工和品质保持，直至最后的产出步骤。

3.大数据增值利用

在设备透明监控、生产过程监控的基础上，实现大数据的存储和挖掘利用，实现消费者个性化需求。由于消费者众多，每个人的需求不同导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了供应商的大数据。对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行运算，设备调整，材料准备与自动加工等步骤，才能生产出符合个性化需求的产品。

消费需求的个性化要求传统制造业突破现有的生产方式与制造模式，根据消费需求海量数据与信息，进行大数据处理与传递；而在进行这些非标准化产品生产过程中产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和传递。这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能制造设备交汇，由智能制造设备进行分析、判断、决策、调整和控制开展智能制造过程，确保生产出高品质个性化产品。

四、结语

篇5：智能制造技术

1142813203 吴文乐

摘要：现代制造技术是在传统制造技术的基础上, 不断吸收和发展机械、电子、能源、材料、信息及现代管理技术的成果, 将其综合应用于产品设计、制造、检验、管理服务等产品生命周 期的全过程, 以实现优质、高效、低耗、灵活、清洁的生产技术模式,取得理想的技术经济效果的制造技术的总称传统的自动化生产技术可以显著提高生产效率，然而其局限性也显而易见，即无法很好地适应中小批量生产的要求。随着现代制造技术的发展，特别是自动控制技术、数控加工技术、工业机器人技术等的迅猛发展，柔性制造技术(FMI)应运而生。

关键词：现代制造技术；自动控制技术；柔性制造技术

1.现代制造技术发展综述

现代制造技术在系统论、方法论、信息论和协同 论等的基础上形成制造系统工程学，是一种广义制造的概念，亦称之为“大制造”的概念，它体现了制造概念的扩展。广义制造概念的形成过程主要有以下几方面原因[1]。

1).制造设计一体化。体现制造和设计的密切结合，形成了设计制造一体化，设计不仅是指产品设计，而且包括工艺设计、生产调度设计、质量控制设计等。

2).材料成形机理的扩展。现在加工成形机理明确地将加工分为去除加工、结合加工和变形加工。

3).制造技术的综合性。现代制造技术是一门以 机械为主体，交叉融合光、电、信息、材料等学科的综合体，并与管理科学、社会科学、文化、艺术、人机工 程、生物工程和生命科学等相结合，拓展了新领域。现代制造技术应包括硬件和软件两大方面，硬／软件工具、平台和支撑环境有了很大的发展。

4).产品的全生命周期。制造的范畴从过去的设计、加工和装配发展为产品的全生命周期，包括市场调研、设计、制造、销售、维修和报废处理等。

5).生产制造模式的发展。计算机集成制造技术 是制造技术与信息技术结合的产物，集成制造系统强 调信息集成，其后出现了柔性制造、敏捷制造、虚拟制 造、网络制造、大规模定制、绿色制造、智能制造和协 同制造等多种制造模式，有效地提高了制造技术的水平，扩展了制造技术的领域[2]。

现代制造技术的发展主要沿着“广义制造”或称 “大制造”的方向发展，其具体的发展可以归纳为四个方面和多个大项目[3]，如图1所示：

图1：现代制造技术方向

针对现代制造技术，本文从柔性制造技术的角度对现代制造技术进行学习，对柔性制造在实际中的应用进行深入的研究；

2.柔性制造

2.1 柔性制造简述

所谓“柔性”，是指制造系统(企业)对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。柔性可分为瞬时、短期和长期柔性[4]。瞬时柔性是指设备出现故障后，自动排除故障或将零件转移到另一台设备上继续进行加工的能力；短期柔性是指系统在短时期内，适应加工对象变化的能力，包括在任意时期混合进行加工2种以上零件的能力；长期柔性则是指系统在长期使用中，能够加工各种不同零件的能力。迄今为止，柔性还只能定性地加以分析，尚无科学实用的量化指标。因此，凡具备上述3种柔性特征之一的、具有物料或信息流的自动化制造系统都可以称为柔性制造系统。柔性制造技术是计算机技术在生产过程及其装备上的应用，是将微电子技术、智能技术与传统制造技术融合在一起，具有自动化、柔性化、高效率的特点，是目前自动化制造系统的基本单元技术[5]。

柔性制造技术是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和[6]。柔性制造技术是技术密集型的技术群，我们认为凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量(包括单件产品)的加工技术都属于柔性制造技术。目前按规模大小划分为[7]：

(1)柔性制造系统（FMS）：关于柔住制造系统的定义很多，权威性的定义有：美国国家标准局把FMS定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放征其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。

(2)柔性制造单元（FMC）：M S是FMS向廉价化及小型化方向发展的一种产物，它是由l～2台加工中心、工业机器人。数控机床及物料运送存贮设备构成，其特点是实现单机柔性化及自动化，具有适应加工多品种产品的灵活性。迄今已进入普及应用阶段。

(3)柔性制造线（FML):它是处于单一或少品种人批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心，CNC机床；亦可采用争用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生过程中的分散型控制系统(D C S)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日趋成熟，迄今已进入实用化阶段。

(4)柔性制造工厂(FMF):FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化屯体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整F M S。它包括了CAD／CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统 柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化[8]。

2.2柔性制造所采用的关键技术

1.计算机辅助设计未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将二维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图彤对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各斤状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便呵制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊摔制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息井自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基础规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测，诊断、查找故障、设汁、计划、监视、修复、命 令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强综合性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在柔性制造(尤其智能型)中起着非常重要的关键性的作用。目前对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列到专家系统和模糊控制系统，成为现代自动化系统中的一个组成部分[9]。

3.国内现代制造技术状况

近年来，世界各国都投入了巨大的财力和物力，强化作为光机电一体化制造业基础的先进制造业的技术和产业发展的战略研究。美国、德 国、日 本 等 国 已 经 开 发 出 了 数 控（NC）、计算机数控（CNC）、直接数控（CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、制造资源规则（MRP）、柔性制造单元（TMC）、柔性制造系统（FMS）、机器人、计算机辅助设计／制造（CAD／CAM）、精益生产（LP）、智能制造系统（MS）、并行工程（CE）和敏捷制造（AM）等多项现代制造技术与制造模式。这些技术的推广与应用，不仅使本国企业的国际竞争力得到巩固，也使得世界先进制造业发展迅猛[10]。我国制造业市场的巨大潜力，为现代制造技术发展提供了广阔的市场空间。但是，与制造业发达国家和地区相比，国内的现代制造技术的研发与市场拓展还不均衡。其中，国内机械基础件制造行业中的数控化率极低，不足1.6%，先进加工工艺、技术和装备的普及程度不足10 % ；CAD／CAM 系统应用的普及率在国内骨干企业仅有35%，产业规模较小。另外，在相关行业中如印刷业、电力行业和医疗器械行业等，技术装备的低数控化率也远不能满足市场对中高档先进产品的需求。纵观国际制造业的竞争与发展，面对国际、国内两个制造业市场的日渐融合，如何立足国内制造业的市场需求，整合分散的科研与企业资源，尽快形成自己在先进制造产业竞争中的技术优势，已经是摆在我国制造业面前的迫在眉睫的课题了[11]。

总之，重视制造业和现代制造技术已成为全球化的大趋势。现代制造技术不是一项具体技术，而是利用系统工程技术将各种相关技术集成的一个有机整体；现代制造技术是一种动态技术，而不是一成不变的，它需要不断吸收各种高新技术成果，并将其渗透到产品的所有领域，结合成一个有机整体，实现优质、高效、低耗、清洁和灵活的生产[12]；现代制造技术的目的是提高制造业的综合效益，其不摒弃传统技术，而是有赖于不断用科技新手段去研究它和传承它，并应用科技新成果去改造它和充实它；现代制造技术在强调环境保护的同时，还强调各专业学科之间的相互渗透、融合和淡化，并消除其间的界限。我国先进制造技术的发展应结合自身的特点，形成特色，大力发展一些关键前沿技术，比如新一代材料成型技术、微米及纳米技术、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的将来，现代制造技术将得到更大的发展和壮大，发展和应用先进制造技术是每个国家为提高企业的国际竞争力和技术创新能力的必然选择。

参考文献：

[1]张强.浅谈柔性制造技术的现状及发展[J].技术与市场，2008.（5）:39-40.[2]沈向东.柔性制造技术[M].北京：机械工业出版社，2013.2.[3]吴立.关于柔性制造的研究[J].机床与液压，2010，38（14）:9-11.[4]陈琪.制造业企业推行柔性制造的意义及对策[J].企业经济，2005（4）:7-8.[5]崔培枝，朱胜，姚巨坤.柔性再制造系统研究[J].机械制造，2003（11）:7-9

[6]王隆太，朱灯林，戴国洪．机械CAD／CAM技术[M]．北京：机械工业出版社，2005．

[7]盛晓敏，邓朝辉．先进制造技术[M]．北京：机械工业出版社，2003.[8]李楷模.LI Kai-mo 现代制造技术的发展动向[J]-科技成果管理与研究2008(6）.[9]蒋新松．21世纪企业的主要模式一敏捷制造企业[J]．计算机集成制造系统一CIMS，1996，2(4)：3—8．

[10]罗振壁，周兆英，汪劲松，等．制造的革新[J]．机械工程学报，1995，31(4)：31—37．

篇6：智能制造系统论文

继移动互联网之后，人工智能浪潮已开始掀起。今年5、6月，国务院连续印发了《中国制造2025》和《关于积极推进互联网+行动的指导意见》两个国家战略层面的文件，将我国智能产业推入快速发展的轨道。在中国人工智能学会近日于上海召开的“2015第五届中国智能产业高峰论坛”上，多位院士、专家解读了人工智能、互联网和智能制造的趋势和技术。

中国工程院院士卢秉恒在分析“中国制造2025”时认为，支撑智能制造的三大技术是：机器人、智能装备以及3D打印。

这其中，我国高端机器人和数控机床都处在产业化的艰苦攻关期，而3D打印技术正处于产业发展的起步期和企业的跑马圈地期。

卢秉恒认为，3D打印最符合工业4.0的制造工艺。它给制造业带来颠覆性变革——产品开发周期与成本成倍下降，基本上是原来的1/3至1/5，使用材料利用率由5%提升至85%。GE公司做了一个非常创新的工作，用3D打印把20个零件合成了1个零件，提高燃油效率15%，发动机前进了一代。

他还认为，中国制造在基础研究方面要强调三个新的基础：传感器、软件、大数据。

如今，大数据已成为网络时代人类社会的重要资产，被称之为“新时代的石油”。而手机、电视机、汽车和聊天机器人等作为“传感器”，为互联网商提供源源不断的大数据资产。各行各业的大数据，规模从TB到PB到EB到ZB，以三个数据级的阶梯迅速发展。

此外，机器人也在人工智能领域扮演重要角色。中国工程院院士李德毅认为，当前应该更多研发的不是人型机器人，而是云机器人。在云计算数据中心，用成千上万台的CPU+GPU服务器架构，通过大数据样本做混合的大规模深度学习的并行训练，可确定几十亿个参数的人工神经，成为人工智能又一大亮点。

“互联网、云计算、物联网和大数据可有力支撑云机器人如何听说、如何看、如何想，而解决机器人如何动作的‘智能制造2025’迎来了我国机器人的春天。”

生物识别同样是人工智能的重要一环。《关于继续推进互联网+行动指导意见》一共有11项“重点行动”，最后一个就是“互联网+人工智能”，其中特别提到“生物特征识别”的研发和产业化，为产业智能化升级夯实基础。

百度的特点是连接人与信息，阿里巴巴是连接人与商品，腾讯是连接人与人。中国人工智能学会副理事长、中国科学院院士谭铁牛认为，“互联网+”的本质就是“以人为本，连接一切。”既然是以人为本，一定要知道这个人是谁，所以“生物识别”将是智能化时代的一个关键技术。