第一篇：智能制造与科技创新
智能制造现状与前景
智能制造的发展与前景展望
(南京航空航天大学机电学院，南京市，210016) 摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念;分析了智能制造国内外的发展现状;指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。
关键词：智能制造 人工智能 机械制造 工业4.0
The development and research of intelligent manufacturing
JiaYu Wang (College of Mechanical Engineering, Nanjing University of Aeronautics&
Astronautics, Nanjing, 210016, China;) Abstract：This paper depicts the cause of formation and conception of IM.And presents status in the development on IM.Finally indication is given of the trend of development and question confronting IM. Key words:IM;AI;mechanical manufacture;Industrie 4.0
0 前言
智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。
1研究背景
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。近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8-2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍，这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度(其实质是决策自动化程度)则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题(包括社会问题、生理问题等)在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如:(1)专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供;(2)现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享;(3)制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时间要求更短;(4)制造过程的自动化程度受制于制造系统的自组织能力，即智能水平;(5)现代生产要求专家们在更大范围内进行更及时的合作，小到一个企业内部的各个生产环节，大至一个国家甚至世界范围内的工业界中的众多企业之间。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期”。幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—智能制造技术(intelligent manufacturing technology,IMT)与智能制造系统(intelligent manufacturing system,IMS)使我们有可能走出这个危机。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能”和制造技术的“智能化”。IMT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，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动;并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型，制造自动化的根本是决策自动化。
2发展现状
2.1国外研究现状：
目前，IMT&IMS的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视：
2.1.1美国
美国是国际智能制造思想的发源地之一，美国政府高度重视智能制造的发展，并且已经把它作为21世纪占领世界制造技术领先地位的基石。从上世纪90年代开始，美国国家科学基金(NSF)就着重资助有关智能制造的诸项研究，项目覆盖了智能制造的绝大部分，包括制造过程中的智能决策、基于多施主(multi-agent)的智能协作求解、智能并行设计、物流[]传输的智能自动化等1。2005年，美国国家标准与技术研究所(NIST)提出了“聪明加工系统(smart machining system,SMS)”研究计划。聪明加工系统的实质是智能化，该系统的主要目标和研究内容包括：(1)系统动态优化。即将相关工艺过程和设备知识加以集成后进行建模，进行系统的动态性能优化;(2)设备特征化。即开发特征化的测量方法、模型和标准，并在运行状态下对机床性能进行测量和通信;(3)下一代数控系统。即与STEP-NC兼容的接口和数据格式，使基于模型的机器控制能够无缝运行;(4)状态监控和可靠性。即开发测量、传感和分析方法;(5)在加工过程中直接测量刀具磨损和工件精度的方法。
2011年，美国总统奥巴马宣布实施包括工业机器人在内的”Advanced Manufacturing Partnership Plan”(先进制造联盟计划)，立即得到同日发布的“实现 21世纪智能制造”新报告的积极响应。在这份由美国智能制造领导联盟(smart manufacturing leadership coalition,SMLC)公布的报告中，不但描绘了该领域未来的发展蓝图，而且确定了十大优先行动目标，意图通过采用21世纪的数字信息技术和自动化技术，加快对20世纪的工厂进行
[]现代化改造过程，以改变以往的制造方式，借此获得经济、效率和竞争力方面的多重效益2。
2.1.2 日本
日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统(IMS)的国际合作计划，并与美国、加拿大、澳大利亚、瑞士和欧洲自由贸易协定国在1991年开展了联合研究，其目的是为了克服柔性制造系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)的局限性，把日本工厂和车间的专业技术与欧盟的精密工程技术、美国的系统技术充分地结合起来，开发出能使人和智能设备都不受生产操作和国界限制，且能彼此合作的高技术生产系统。 2.1.3 欧盟
欧盟于2010年启动了第七框架计划(FP7)的制造云项目3，特别是制造业强国的德
[]国，继实施智能工厂(Smart factory)之后4，又启动了一个投入达2亿欧元的工业4.0(Industry []4.0)项目5。德国政府2010年制定的《高技术战略2020》计划行动中，意图以未来项目“工业4.0”奠定德国在关键工业技术上的国际领先地位，并在2013年4月举行的汉诺威工业博览会上正式将此计划推出。“工业4.0”概念最初是在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子
[]公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，目前其已上升为国家级战略6。
[]2.2 国内研究现状
国内在智能制造技术与系统方面的绝大多数研究工作，目前还处在探讨人工智能在制造领域中应用的阶段。几年来，开发出了众多类型、水平各异的面向制造过程中特定环节、特定间题的“智能化孤岛”，诸如专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统等，而对制造环境的全面“智能化”研究工作还处于刚刚起步阶段。我国自 2009 年 5 月《装备制造业调整和振兴规划》出台以来，国家对智能制造装备产业的政策支持力度不断加大，2012年国家有关部委更集中出台了一系列规划和专项政策，使得我国智能制造装备产业的发展轮廓得到进一步地明晰。工业与信息化部发布了《高端装备制造业“十二五”发展规划》，同时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》子规划，明确提出到2020年将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。科学技术部也发布了《智能制造科技发展”十二五”专项规划》;国家发展改革委员会、财政部、工业与信息化部三部委组织实施了智能制造装备发展专项;工业与信息化部制定和发布了《智能制造装备产业“十二五”发展路线图》，该路线图明确把智能制造装备作为高端装备制造业的发展重点领域，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，其思路是：以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。
3 问题与展望
3.1 存在问题
总的说来，目前IMS的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果，开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站(IMW)，形成了一系列”智能化孤岛”(islands of intelligence)。这中间包括CIMS研究中所取得的有关进展。然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，、问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)和经济(包括市场竞争和社会竞争)三方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automation)水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(integrated intelligence)水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。
3.2发展趋势 当前，智能制造的发展趋势以德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备最为清晰。
3.2.1 德国“工业4.0”
德国“工业 4.0”通过充分利用信息物理系统(CPS)，实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，推动现有制造业向智能化方向转型。CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(Computation、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作，实现制造装备系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同。德国电气电子和信息技术协会于2013年发布了德国首个“工业4.0”标准化路线图，以加强德国作为技术经济强国的核心竞争力，确保德国制造[]的未来7-8。“工业4.0”项目主要分为两大主题： (1)智能工厂。重点研究智能化生产系统及过。程，以及网络化分布式生产设施的实现(工业4.0智能工厂如图1所示);
(2)智能生产。主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
图1 工业4.0智能工厂
3.2.2 美国工业互联网装备
2013年，美国通用电气公司(GE)发表了《工业互联网-打破智慧与机器的边界》报告[9]。该报告提出了工业互联网(Industrial Internet)的概念。工业化创造了无数的机器、设施和系统网络，而工业互联网则是指让这些机器和先进的传感器、控制和软件应用相连接，以提高制造业的生产效率、减少资源消耗。工业互联网装备将整合两大革命性转变的优势： (1)工业革命。伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站; (2)强大的网络革命;
(3)在网络化的影响下，计算、信息与通讯系统应运而生并不断发展。
4 小结
智能制造装备集制造、信息和人工智能技术于一身，是未来高端装备制造业的重点发展方向。各国政府高度重视智能制造装备的研发和应用，美、日、欧已有一系列的研究成果和部分产品面世，德国的“工业4.0”项目也积极地推动了制造业向智能化的转型。我国政府也充分认识到智能制造装备的重要战略地位，已出台政策推动智能制造装备的产业化水平提升。可以预见，未来智能制造装备在引领制造业低碳、节能、高效发展上的作用将进一步得到显现;同时，行业也将在工业机器人、智能机床和基础制造装备、智能仪器仪表、三维打印装备、新型传感器、自动化成套生产线等重点领域形成快速发展与突破。
5 参考文献
[1] GUO Qing-lin,ZHANG Ming. An agent-oriented approach to resolve scheduling optimization in intelligent manufacturing[J].Robotics and Computer- Integrated Manufacturing,2010(26)：39-45. [2] 罗克韦尔自动化. 奥巴马总统的先进制造联盟计划得到今日最新发布报告的支持[EB/OL].[2011-07-24]. [3] Manu Cloud[EB/OL].[2014-03-01]. http：//www. Manu-cloud-project. eu/. [4] JAMES T. Smart factories[J].Engineering and Technology，2012，7(6)：64-67. [5] 宋慧欣.“工业4.0”制造业未来之路[J]. 自动化博览，2013(10)：26-27. [6] 何 瑾. 智能制造装备业万亿市场蓝图初现[J]. 科技智囊，2013(8)：38-40. [7] 杜品圣. 智能工厂-德国推进工业4. 0战略的第一步(上)[J]. 自动化博览，2014(1)：22-25. [8] 杜品圣. 智能工厂-德国推进工业4. 0战略的第一步(下)[J]. 自动化博览，2014(1)：50-55. [9]EVANS P C，ANNUNZIATA M. 工业互联网-打破智慧与机器的边界[R]. 2013.
第二篇：科技部网络协同制造及智能制造2018重大专项申报指南建议(2)
“网络协同制造和智能工厂”重点专项
2018项目申报指南建议
为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006— 2020 年)》、《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进 “互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018 项目申报指南。
本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网 +”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。
- 1线、控制网络和互联网组成的复杂大系统模型，提出工业互联网系统的质量指标、评价方法、优化设计方法。研发由制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等组成的工业互联网验证平台。针对典型行业，形成以工业互联网系统组成的行业解决方案，对网络系统进行理论分析和质量评价。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。 1.2 工业互联网边缘计算节点设计方法与技术(基础前沿类)
研究内容：针对工业环境智能感知、工业数据边缘处理、工业实时控制和工业应用服务一体化设计的问题，研究工业互联网边缘计算节点设计方法，包括：数据驱动的高效自适应边缘计算方法、可编程边缘计算模型的构建方法、智能算法功能块规范、控制网络智能互联方法等。研发支持功能块规范的嵌入式系统程序运行环境，开发智能感知、边缘计算、实时控制和应用服务等功能的功能块程序集。研发边缘计算节点原理样机，支持多种工业网络智能互联和边缘计算功能。构建多种工业异构网络互联系统，提供离散行业解决方案。 考核指标：实现数据驱动的高效自适应边缘计算方法，可编程边缘计算模型的构建方法，以及控制网络智能互联方
- 3考核指标：开发不少于50 种算法的智慧企业制造大数据分析算法库。研制具有个性化、服务化和智能化等模式的制造大数据原型平台，提供企业制造大数据分析算法库。研发流程行业和离散行业的典型行业验证数据集，提供流程行业智能化或离散行业个性化的制造大数据解决方案。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。
1.4 制造企业数据空间构建方法与技术(基础前沿类)研究内容：针对制造企业制造大数据发展与利用问题，研究制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、产品服务等大数据模型。研究结构化和非结构化数据的集成、更新和演化方法，异构多源制造数据的高效存储和索引方法。研究制造大数据治理方法，包括面向设计/管理/ 制造/服务大数据的关联理解与挖掘、知识演化与推理、智慧要素描述与生成、人机整合与增强、自我维持与安全交互等方法。研制覆盖设计、制造、服务、管理等多业务的数据空间管理系统原型，形成典型行业解决方案。
考核指标：构建制造大数据体系结构，建立设计资源、管理流程、制造过程、制造服务等大数据模型。研发异构多源制造数据的关联挖掘、知识推理、人机协同、自我维持、
- 5息物理模型与统一计算框架的标准接口规范，实现信息物理系统的灵活扩展功能。研制支持个性化定制生产管控的信息物理原型系统和实验验证平台各1 套，具备在不停机条件下支持不少于3 类产品、每类产品不少于5种型号的混线生产能力。形成汽车、3C 等离散行业解决方案。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准，发表SCI/EI 检索的高质量学术论文不少于10 篇。
1.6 智能生产线虚拟重构理论与技术(基础前沿类) 研究内容：针对制造企业物理资源与数字世界之间存在交互数字鸿沟，研究智能工厂虚拟重构设计方法，提升智能工厂设计与构建能力。研究面向制造过程的部件、资源和系统等智能生产线的镜像理论。研发智能生产线在虚拟空间的同步重组方法，建立多任务虚拟场景中生产单元分层动态重构、物理仿真和可信性度量系统。构建大数据驱动的制造过程数字孪生仿真平台，实现生产设备离线虚拟组合设计仿真、智能生产线在线实时虚拟运行、生产工艺离线和在线仿真与优化等功能。形成离散行业智能生产线虚拟重构解决方案。
考核指标：建立智能生产线虚拟动态重构方法，实现制造过程的部件、资源和系统等虚拟与物理实体的映射。研制物理实体与虚拟场景动态同步重建技术，孪生仿真粒子数不
- 7考核指标：提出并建立“互联网+”环境下产品个性化设计模式、理论和方法体系，揭示“互联网+”产品定制设计机理和演化规律，突破“互联网+”产品定制设计关键技术不少于5 项，研发“互联网+”定制设计工具与构件不少于30 项，构建“互联网+”定制设计资源库和案例分析库，完成“互联网+”产品定制设计原型系统，形成面向服装、电梯、盾构机等典型行业和产品的“互联网+”定制设计解决方案并得到应用验证。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。
1.8 支持个性化设计的众包平台研发(基础前沿类) 研究内容：针对现有研发设计体系难以适应互联网环境下海量个性化需求爆发，双边匹配准确度偏低、设计工具标准和在线流程管理规范缺失等问题，探索“互联网+”众包产品设计规律，研究开放式网络环境下众包产品定制研发设计模式、机理和自组织生态化网络系统;研究精确需求导向的众包产品个性化设计方法与支撑技术，包括多主体在线交互设计技术、设计资源匹配与共享技术、个性化需求分类与异构数据集成技术、基于大数据的设计资源关联挖掘、动态更新、状态反馈及智能推送技术等;构建众包产品设计、制造与服务的资源案例库、设计服务库和使能工具集;研发支持个性
- 9支持设计、分析、制造规划和维护服务等各环节的复杂产品全生命周期模型管理原型系统;面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证。考核指标：提出基于模型面向产品全生命周期的数字化设计技术理论框架、模型定义方法和管理体系，制定不少于5 项统一产品全生命周期信息模型规范和数字化评价标准，突破不少于10 项产品全生命周期模型构建与管理技术，实现不少于20 项模型管理软件工具和构件，建立不少于2 套通贯产品全生命周期各阶段的知识库/数据库/案例库，研发完成1 套复杂产品模型管理原型系统，面向航空航天等领域的典型产品开展应用验证，产品数字化率不低于80%，产品研制周期缩短不少于40%。出版专著1 部及以上，申请发明专利或取得著作权不少于10 项，制定1 项及以上国家、行业或核心企业相关标准。
1.10 智能工厂设计仿真技术与软件工具开发(基础前沿类)
研究内容：针对缺少数字化设计仿真软件工具，导致的智能工厂设计周期长、生产过程效能难以预测，无法验证所设计的智能工厂制造能力等问题，研发智能工厂跨领域设计、仿真一体化软件工具，实现制造系统软—硬件交互，物理系统—信息系统仿真与设计。研究组成智能工厂关键要素物料流、能量流、信息流交互的语义建模方法和可视化组件技术，
- 11化优化的要求。具体研究内容包括：研究结合在线学习/优化和大数据的多目标/多任务实时优化方法，研发装置实时优化运行与协同控制一体化技术与工具软件，研究装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，研发多目标/多任务协同的智能车间实时调控与运行优化工具软件与平台。
考核指标：形成结合在线学习/优化和大数据的多目标/ 多任务实时优化混合智能算法库，算法种类超过10 种;开发装置实时优化运行与协同控制一体化工具软件1 套;突破装置实时优化与车间实时调控的智能联动方法，智能车间运行优化单次耗时小于2 小时;开发多目标/多任务协同的智能车间实时运行优化平台1 套，在3 类智能工厂应用验证，并集成到智能工厂管控平台。出版专著不少于2 部。
1.12 智能加工产线的工艺感知与产品加工精度控制技术(基础前沿类)
研究内容：针对批量零件加工过程缺乏有效的工艺感知技术，制造数据难以同步收集和孤立导致的加工质量建模与溯源困难等问题，开展零件加工生产线数据多粒度同步采集、工艺感知、加工精度控制技术等研究。研究长链条加工过程的实时数据采集与分析技术，开发面向批量零件加工的产线工艺参数与状态的数据采集系统;研究上下游加工工艺参数的耦合机制分析方法，建立智能产线零件加工精度预测模型;
- 13征智能提取系统;研究自适应产品定制化需求的生产系统布局、生产工艺流程及路径规划、底层控制设备动态在线调整与动态重组技术，实现工艺变更和产线重组时制造系统关键装备的虚拟定义、原地重组。
考核指标：1)开发产品装配工艺智能生成软件1 套，支持定制化产品装配工艺自主规划和工序自主编排;2)提供柔性制造系统工艺过程场景智能感知硬件设备及场景特征提取软件工具1 套，具有场景特征识别与工件定位识别功能;3)开发面向产品混线制造的生产线关键装备虚拟定义和功能重组软件工具1 套，支持多工序在线协同调度和物料系统动态重组变更;4)在高端装备制造、航空航天等离散制造业进行应用验证;5)制定标准不少于6 项，出版专著不
少于2 本。
1.14 制造企业主导的制造服务价值网融合技术与方法
(基础前沿类)
研究内容：针对我国制造业核心企业服务价值链延伸与协同模式创新不足，以及向价值链高端转移缺少平台支撑的突出问题，围绕产品三包期内外的制造核心企业及其协作企业群业务协同的实际需求，研究互联网+环境下基于业务驱动与资源共享的服务生命周期价值链协同模式与优化机理，重构产品服务生命周期价值网络。研究核心企业主导的制造
- 15方云平台及业务驱动的多价值链协同模式与协同机制，包括多制造企业为核心的多价值链协同形态与运行机理。研究多价值链业务协同与优化方法，多价值链企业群业务重构与组织方法，跨企业价值链的多链协同模型，跨企业价值链的多链协同与优化技术等。围绕供应/营销/服务等业务流程，开发面向典型行业的多价值链协同与优化构件，研发支持多价值链协同的第三方云服务平台。形成基于第三方平台的多价值链协同解决方案，基于第三方平台实现多制造企业为核心的多价值链业务协同。
考核指标：提出基于第三方平台的多价值链协同模式、方法和技术，突破3—4 项多价值链及链间协同优化技术。研发供应/营销/服务等多价值链协同与优化构件，形成支持多价值链协同的第三方云服务平台原型及解决方案，申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项，制定国家、行业(联盟)或企业标准不少于2 项。基于第三方平台实现不少于3 家核心制造企业及累计3000 家协作企业的供应、营销或服务多价值链业务协同，要求核心制造企业间、制造企业与平台运营企业间无关联关系，协同效率提升30%。成果在汽车、工程机械等典型行业得到应用。
- 17率不低于30%。申请发明专利或取得著作权不少于25 项，制定国家、行业或核心企业相关标准不少于5 项。
2.2 产品自适应在线设计技术平台研发(共性关键技术类) 研究内容：针对产品设计适应性差、在线交互能力弱、协同响应速度慢等问题，研究环境及制造大数据驱动的产品自适应设计系统架构，研究自适应与在线交互相结合的产品优化设计方法;研究包含设计数据、经验、模型等在内的显性设计知识组织管理技术，研究涵盖产品自适应在线设计主要环节的多源异构大数据分析/融合/冲突消解及协同自适应控制等技术;构建产品在线设计、制造、应用与迭代反馈过程的设计知识库、构件库与工具集;开发数据驱动的产品自适应在线设计制造集成技术平台并开展应用。
考核指标：提出大数据驱动的产品自适应在线设计集成方法、模型与系统架构，突破自适应决策与控制等关键技术不少于5 项，研发产品自适应在线设计集成工具和软件构件不少于20 项，构建不少于2 个行业的产品自适应在线设计知识库，开发不少于2 套产品自适应在线设计技术平台，建立产品自适应在线设计技术验证系统，形成产品自适应在线设计集成解决方案，覆盖需求决策、设计探索、方案设计、参数优化、制造服务、故障预测等完整设计过程，在不少于
- 19设计资源共享与协同平台。成果支持不少于2 类集团制造企业及所属企业/工厂的全面应用，实现面向产品设计/制造/服务全生命周期的研发设计资源共享与集成，研发设计资源共享比例不低于70%，制定研发设计资源共享与集成的国家、行业或企业标准不少于3 项，形成研发设计资源分布式共享与集成模式。
有关说明：由企业牵头申报。
2.4 智能加工产线工艺全流程智能决策技术与系统(共性关键技术类)
研究内容：针对智能工厂零件批量加工过程中缺乏制造数据分析与处理方法，导致工艺能力低下、工艺决策缺乏科学依据等问题，开展工艺能力分析与决策技术研究，开发相关系统。研究零件加工过程数据与机理分析相结合的全流程性能预测方法，研究零件加工过程的数据挖掘与机器学习算法，开发基于大数据驱动的智能加工产线全流程决策平台;研究产品能耗和效率与设备状态、工艺参数的关联关系，开发基于多源异构数据融合的效率、能耗监测与管控技术平台;研究基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化方法，开发智能加工产线的全流程智能决策和优化软件系统。
考核指标：1)构建1 套适用于批量零件加工制造的大数据工艺能力分析平台;2)开发智能加工产线加工效率预测
- 21一套车间级的工业异构网络融合架构及系统;5)支撑采集类、交互类和控制类混合业务流的信息融合与跨网传输，控制类数据传输时延达到毫秒级，在制造车间实现现场级技术验证;6)形成标准7 项以上，申请发明专利不少于10 项，取得软件著作权不少于4 项。
2.6 面向智能工厂的现场级工业物联网关键设备(共性关键技术类)
研究内容：围绕智能工厂行业产线和工艺匹配的管理及各类业务数据实时交换实际需求，开发兼容现有工业总线标准的高速协议转换设备。开发支持时间敏感网络(TSN)的高速以太网网关设备。开发工业物联网新型网关和数据交换设备，可支持多种工业无线网络、双线以太网接入，提升工业物联网的多业务承载能力。开发网络性能可视化分析监控平台，设计易于操作的网络配置软件及标准数据调用接口，实现相关性能信息在终端平台上的图形化显示和网络的远程配置。研究新一代双线以太网正交频分复用技术、时间同步技术，实现工业现场网络高带宽和多业务承载。
考核指标：1)釆用OPC—UA 架构，Cycle time 小于10us，低于500ns 级抖动;接口带宽大于1Gbps，满足现场监控数据以及音视频监测数据等各种工业大数据传输;支持SDN 和IPV6 技术，实现对时间敏感网络和非时间敏感网络
- 23抗扰度达到工业EMC 三级，支持冗余配置、安全防护;高可信智能控制系统诊断覆盖率大于90%，并通过安全完整性等级(SIL)3 级认证;PLC 控制具备逻辑控制、运动控制功能及自学习能力，指令系统兼容IEC61131—3 等国际标准，具有分布式控制和多控制器协作控制运算能力;控制引擎支持256 个控制任务实时调度，调度周期不超过16 毫秒，每周期PLC 指令不少于10~100 万条;研发1 套智能化过程监控软件平台和在线可视化编程开发调试工具，同时支持最少1 种指令编程方法和1 种图形化编程方法，在流程工业或者离散制造取得应用示范;申请发明专利不少于10 项，取得软件著作权不少于7 项。
2.8 智能工厂管控平台通用架构及开发工具(共性关键技术类)
研究内容：针对智能生产中的加工制造过程管控平台需求，研究支持云平台的智能工厂管控平台系统的参考模型、集成方法、业务要素与软件架构，开发通用的适应智能加工制造过程二次开发的智能工厂通用管控平台架构及开发工具，研究通用的、开放的、面向对象的工厂管控二次开发语言标准。研究平台的业务功能自适应演化与定制等技术，开发面向智能制造的原材料、设备、产品、人员与MES 系统的双向互通技术，实现生产排程到设备执行的自动下达与数据回
- 25研究内容：针对长寿命复杂产品运行跨度长、工作工况复杂、运维数据量大、事故后果严重、保障服务困难且成本高等问题，开展面向全生命周期的长寿命复杂产品制造服务融合技术研究，研究复杂产品服务生命周期数据挖掘与知识发现技术和面向设计制造改进的复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合技术，突破数据驱动的复杂产品状态异常检测、趋势预测与故障诊断等关键技术，建立面向全寿命的复杂产品群体维修时机协同优化、目标导向的整机与部件维修策略全局优化、基于状态预测的备件规划等优化模型，研发复杂产品制造服务集成管理平台、核心算法库和软构件，开展典型行业应用，支撑长寿命复杂产品高效安全运行、产品持续改进和制造企业的业务转型。
考核指标：提出面向全生命周期的复杂产品制造服务融合技术、方法和模型，突破6—7 项复杂产品服务生命周期数据挖掘与知识发现、维修时机和维修策略协同优化、面向设计制造改进的复杂产品服务生命周期信息闭环反馈与融合等制造服务关键技术，开发复杂产品制造服务集成管理平台，提供至少20 种算法与模型构件，在至少2 个行业的企业开展平台应用，设计制造和服务信息集成度提高20%，状态预测和故障诊断准确率提高10%。申请发明专利或取得软件著
- 27套高端装备在线互联实时运行服务平台，服务云平台能支持百万感知节点同时在线运行并提供管理服务。申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项;制定国家、行业或核心企业标准不少于2 项。
2.11 产品服务生命周期集成平台研发(共性关键技术类) 研究内容：针对制造企业服务化及发展服务型制造的需求，面向产品设计、制造以及三包期内外的服务生命周期，研究产品服务生命周期集成管理模式。开展产品设计/制造/ 服务业务流程及集成管理、产品服务生命周期设计/制造/服务资源共享、产品全生命周期闭环质量控制、服务生命周期配件管理与精准服务、服务价值链协同与优化、数据驱动的产品增值服务等关键技术研究。研发设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系统等，面向制造核心企业构建产品服务生命周期集成管理平台。在离散制造行业遴选制造企业及协作企业群开展应用，形成面向产品服务生命周期的设计/制造/服务集成解决方案。
考核指标：突破产品服务生命周期的设计/制造/服务集成管理、资源共享以及服务价值链协同等不少于5 项关键技术，形成设计/制造/服务集成管理系统与服务价值链业务协同系统，构建形成典型行业产品三包期内外服务生命周期集成管理平台，申请相关发明专利或登记软件著作权不少于25
- 29不少于5 种;研制云制造平台1 个，提供制造微服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业智能引擎功能不少于5 种，提供制造大数据、人工智能和仿真计算的算法与模型构件不少于30 种，提供具有边缘计算能力的工业设备、产线和服务接入模型与接口不少于10 种，支持4 种以上主流工业现场通信协议，提供平台开放API 接口不少于200 种;在不少于5 个行业的10 家制造企业实现平台应用，接入工业设备1 万台以上，实现企业设备、产线、业务上云，运营成本降低20%以上，产品不良品率降低30%以上，产品研制周期缩短30%以上;申请发明专利或取得软件著作权不少于20 项，制订国家、行业标准不少于3 项。
2.13 网络协同制造系统集成技术与工具研发(共性关键技术类)
研究内容：针对支持大规模定制和复杂产品定制的网络协同制造平台开发及应用实施过程中技术集成的需求，研究网络协同制造平台体系架构及其设计方法;构建网络协同制造集成技术标准体系，研发模型定义与管理、数据解析与交换、数据/模型与业务融合等网络协同制造系统集成支撑技术和标准;开发支持智慧企业、智能工厂/车间与智能生产线之间系统的互联互通接口及规范;研制数据接入与分析、业务
- 31软件，大规模定制生产模式下的智能供应链/营销链/服务链协同支撑软件，开放式制造资源管理、多主体多目标智能调度、全流程可视化管控等软件与工具，企业数据空间构建及产品数据链/制造数据链/服务数据链/资源数据链集成支撑软件;研发数据驱动的制造企业战略管控、智能决策与预测运营支撑系统，构建支持大规模定制生产的网络协同制造平台。在汽车制造、家用电子电器、工程机械、轻工、纺织服装等开展大规模定制生产的典型离散制造行业开展应用。
考核指标：提出支持大规模定制生产方式的网络协同制造发展模式。突破产品设计/制造/运维服务一体化、智能供应链/营销链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于5 类关键技术，制定不少于7项国家、行业或核心企业的网络协同制造集成与协同标准。研发不少于20 项支撑软件与工具，申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项，形成支持大规模定制生产方式的网络协同制造开放式架构与支撑软件构件库，构建形成支持大规模定制生产的典型行业网络协同制造平台。成果在不少于2 类行业的3 家及以上核心制造企业中实现应用，示范企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持大规模定制生产方式的网络协同制造技术解决方案。
有关说明：由企业牵头申报。
- 33智能供应链/营销链/服务链协同以及多源异构数据集成等不少于5 类关键技术，制定不少于7 项国家、行业或核心企业支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成与协同标准。研发不少于20 项支撑软件与工具，申请发明专利或登记软件著作权不少于20 项，形成支持复杂产品定制生产的网络协同制造开放式架构与支撑软件构件库，构建形成支持复杂产品定制生产的典型行业网络协同制造平台。成果在不少于2 类行业的3 家及以上核心制造企业中实现应用，示范企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持复杂产品定制生产方式的网络协同制造技术解决方案。
3. 集成技术与应用示范
3.1 多品种大批量混线加工智能工厂集成技术研究和应用示范(应用示范类)
研究内容：以智能工厂行业级解决方案为总体目标，研究大批量精密加工柔性化混线生产的智能工厂的设计仿真、运行优化和动态重构解决方案，研究新型工业网络、工厂管控平台的纵向集成应用方案，实现制造单元、柔性产线、生产车间多层次全要素互联、全数字集成、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感知、加工精度建模和智能补偿、加工制造质量决策等，并采用制造大数据理论实现智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基础、以自主知识产权管控系
- 35决方案，研究工业网络、多品种加工智能工厂管控平台的纵向集成技术，研究加工工艺过程的感知与数据分析技术，实现生产车间加工全要素互联、全过程监控，支持全制造流程工艺参数感知、加工精度建模和智能补偿、加工精度决策等，以大数据理论实现多品种小批量加工智能工厂高效运行，以国产高端数控装备为基础、以自主知识产权管控系统为核心，以航空航天复杂结构件加工生产线为背景建立应用示范。
考核指标：1)以复杂结构件的加工生产为背景建立智能工厂应用示范，具备完整的设计运行仿真和信息—物理交互能力，支持20 种以上工艺数据在线感知;2)开发适应4 种以上国内外主流数控系统的加工装备精度建模和精度自愈软件1 套;3)开发复杂构件加工精度与工艺过程优化决策软件1 套;4)支持主流工业总线、3 种以上工业无线网络协议转换，支持10 种以上设备单元互联互通和状态监控;5)支持多品种小批量复杂零件加工大数据驱动全流程生产运行优化与决策的智能工厂管控平台。
有关说明：由企业牵头申报;配套经费与国拨经费比例不低于2:1。
3.3 支持大规模定制生产的网络协同制造集成技术研究与应用示范(应用示范类)
- 37化配置、流程精细化管理以及企业智能化决策的和精准化服务;实现对年产20 万台套以上规模的多品种混流生产(连续不切换)企业的支持，企业资源配置效率提升30%，精准服务能力得到大幅提升。形成支持大规模定制生产方式的制造企业网络协同制造发展模式。
有关说明：由制造企业牵头申报;配套经费与国拨经费比例不低于2:1。
3.4 支持复杂产品定制生产的网络协同制造集成技术研究与应用示范(应用示范类)
研究内容：针对航空航天、轨道交通、港口机械、海洋工程、地下工程、能源电力等支持复杂产品定制生产的制造企业实现战略管控、智能决策与预测运营的需求，研究复杂产品定制生产方式下制造企业网络协同制造发展模式和整体解决方案。集成本专项技术和软件研发成果，研发模型驱动的产品研发设计、生产制造、运维服务一体化集成技术与接口，构建产品研发设计/生产制造/运维服务一体化的技术体系;研究智能供应、营销和服务价值链协同技术与接口，构建用户参与的智能供应链/营销链/服务链协同技术体系;研究产品数据链、制造数据链、服务数据链与资源数据链的集成技术与接口，构建制造企业数据空间;形成支持复杂产品
- 39数据驱动的个性化服务、技术资源协同共享等技术;开发典型应用案例、虚拟仿真实训系统等技术资源，汇聚制造企业、系统集成商、专业机构等优势资源，包括行业解决方案、专业技能培训课件等，形成网络协同制造和智能工厂技术资源池;构建网络协同制造技术资源服务平台;建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地;开展网络协同制造和智能工厂技术资源服务规模化应用示范，促进网络协同制造和智能工厂技术资源共享互联，支持网络协同制造和智能工厂专业技术人才培养。
考核指标：提出支持众创的网络协同制造技术资源共享服务模式;突破关键技术，形成技术资源众创、个性化服务定制等工具3 个以上;以众创模式开发技术资源或产品20 个以上;形成网络协同制造和智能工厂技术资源池，包括典型应用案例、虚拟仿真实训系统、行业技术专家资源等
资源
30 类以上;构建网络协同制造技术资源服务平台1 个，集成200 个以上第三方服务;建设网络协同制造和智能工厂技术应用体验基地2 个、技术培训特色基地10 个;形成网络协同制造和智能工厂技能型人才培养体系，覆盖地市超过100 个，服务企业和职业院校超过5000 家，培训网络协同制造和智能工厂各类人才10 万人次以上。
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第三篇：无线物联网技术与智能制造
尹振方
(江苏大学机械工程学院仪器科学与工程系，江苏，镇江，212013) 摘要：目前传统制造业正面临着劳动力成本过高，生产效率偏低，原材料利用率较低，能耗过高，服务水平相对落后等严峻挑战，严重影响到制造企业的市场竞争力和影响力。本篇报告主要简介了物联网技术在传统制造业中的使用情况和发展前景，详细介绍了与物联网相结合的智能生产线在生产要素使用方面的优势及使用情况。对未来智能制造，智能生产线的大规模投入做了预测。 关键词：制造业，物联网，生产要素，智能生产线。
英文题名
Abstract: At present, the traditional manufacturing industry is facing high labor costs, low production efficiency, raw material utilization rate is low, energy consumption is too high, the service level is relatively backward and other challenges, seriously affect the market competitiveness of manufacturing enterprises and influence. This paper mainly introduces the use and development of networking technology in the traditional manufacturing industry, and introduces the IOT combining intelligent production line in the use of the advantages and use of the factors of production. The future of intelligent manufacturing, large-scale investment in intelligent production line has been predicted. Keywords: Manufacturing, Internet of things, production factors, intelligent production lines. 1引言
目前传统制造业正面临着劳动力成本过高，生产效率偏低，原材料利用率较低，能耗过高，服务水平相对落后等严峻挑战，严重影响到制造企业的市场竞争力和影响力。随着工业4.0的到来，智能工厂，智能制造等新概念的引入为传统制造业的发展注入了新的活力。以往生产之中，生产线的原料浪费，生产线的自我检查必须要有人为完成，如今随着物联网技术的发展，以及配套硬件设备的研发，无人生产的出现不在是局限于科幻小说之中的幻想。 2技术发展现状及趋势
智能制造源于人工智能的研究。人工智能就是用人工方法在计算机上实现的智能。随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，柔性制造系统(FMS)一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。专家认为，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。其次，瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境，也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷
和智能。因此，智能制造越来越受到高度的重视。 纵览全球，虽然总体而言智能制造尚处于概念和实验阶段，但各国政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。1992年美国执行新技术政策，大力支持被总统称之的关键重大技术(Critical Techniloty)，包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术自在其中，美国政府希望借助此举改造传统工业并启动新产业。
无线物联网属于物联网的其中一种，从大方向来说，物联网可以分为有线和无线两种，有线主要以总线为主，无线目前有zigbee、zwave、wifi、射频、蓝牙等几种。有线技术最大的特点是信号稳定，出现网络故障几率最低。缺点是需要布线，安装需要编程，如果出现一处问题可能会引起一连串的反应。主要应用工业比较合适，无线的特点是安装简单，操作简单，易学易用，一般普通人都能很容易学会并使用。一般用于比较常用的一些设备，比如最近炒得很火的智能家居，就属于无线物联网的其中一种。
与此同时为了规范物联网之中的无线设备的生产与研发，促进智能制造的健康发展需要对物联网之中的无线技术进行研究。
物联网是社会需求和技术两方面发展的结果，社会需求促使人们去努力发展技术，而技术的成熟使物联网逐步成为现实。物联网将建立更广泛的连接，更到位的感知和更深入的智能。有鉴于此，在物联网关键技术中，无线传感网技术无疑占有非常重要的地位，它可以实现广泛的连接和传感，为智能化奠定坚实的基础。无线传感网的主要内容是传感和无线传输，在无线传感网中，由于需要在很小的范围内布置大量的无线节点，近距离无线通信技术在其中占有非常重要的地位。
3核心或者关键技术介绍 1) 无线传感器技术
无线传感器的组成模块封装在一个外壳内，在工作时它将由电池或振动发电机提供电源，构成无线传感器网络节点，由随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微型节点，通过自组织的方式构成网络。
传感器网络系统通常包括传感器节点、汇聚节点和管理节点。 2)无线传感网络
传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。
无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。
无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。
3)低功耗传感网络
ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。根据国际标准规定，ZigBee技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。这一名称(又称紫蜂协议)来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动翅膀的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息，也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络。其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。简而言之，ZigBee就是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术。ZigBee是一种低速短距离传输的无线网络协议。ZigBee协议从下到上分别为物理层(PHY)、媒体访问控制层(MAC)、传输层(TL)、网络层(NWK)、应用层(APL)等。其中物理层和媒体访问控制层遵循IEEE 802.15.4标准的规定。
长期以来，低价位、低速率、短距离、低功率的无线通讯市场一直存在着。蓝牙的出现，曾让工业控制、家用自动控制、玩具制造商等业者雀跃不已，但是蓝牙的售价一直居高不下，严重影响了这些厂商的使用意愿。如今，这些业者都参加了IEEE802.15.4小组，负责制定ZigBee的物理层和媒体介质访问层。IEEE802.15.4规范是一种经济、高效、低数据速率(<250kbps)、工作在2.4GHz和868/915MHz的无线技术，用于个人区域网和对等网络。它是ZigBee应用层和网络层协议的基础。ZigBee是一种新兴的近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线网络技术，它是一种介于无线标记技术和蓝牙之间的技术提案。主要用于近距离无线连接。它依据802.15.4标准，在数千个微小的传感器之间相互协调实现通信。这些传感器只需要很少的能量，以接力的方式通过无线电波将数据从一个网络节点传到另一个节点，所以它们的通信效率非常高。 4数据分析
互联网是先有计算机终端系统，然后再互联成为网络，终端系统可以脱离网络独立存在。在互联网中，网络设备用网络中惟一的IP地址标识，资源定位和信息传输依赖于终端、路由器、服务器等网络设备的IP地址。如果想访问互联网中的资源，首先要知道存放资源的服务器IP地址。可以说现有的互联网是一个以地址为中心的网络。
传感器网络是任务型的网络，脱离传感器网络谈论传感器节点没有任何意义。传感器网络中的节点采用节点编号标识，节点编号是否需要全网惟一取决于网络通信协议的设计。由于传感器节点随机部署，构成的传感器网络与节点编号之间的关系是完全动态的，表现为节点编号与节点位置没有必然联系。用户使用传感器网络查询事件时，直接将所关心的事件通告给网络，而不是通告给某个确定编号的节点。网络在获得指定事件的信息后汇报给用户。这种以数据本身作为查询或传输线索的思想更接近于自然语言交流的习惯。所以通常说传感器网络是一个以数据为中心的网络。 5 工业电磁干扰
电磁干扰起因复杂，类型多变，可能起源于系统内部，也可能来自系统外部。本文就工控系统中普遍存在的各种电磁干扰的类型、起因、后果进行初步分析。
另外，由于在工控系统中PLC已经得到了越来越广泛的应用，而PLC控制系统的可靠性直接影响到工业企业安全生产和经济运行，其抗干扰能力是关系到整个系统可靠运行的关键。 4典型案例分析
1. 基于无线物联网的智能原材料监控系统案例简介
2013年 中航力源在苏州投建了中国第一条智能生产线。这条生产线将信息化技术和总体控制系统融合到液压泵核心零部件的制造过程，完成机器代人工程，具备数字化建模、智能运行管控、设备自主智能管理、资源可视化监测、实时联网数据采集共享分析、精益化生产等智能制造特征，初步实现该零件制造生产自动化、数字化、智能化。同时，mes系统的运用使得生产线的管理实现自动化，智能化。
以前的生产线，设备利用率只有40%至60%，而这条智能制造生产线可达到85%以上;以前这样一条生产线，需要30名工人，而现在只需要5名核心人才在后台进行操作控制。
在这条生产线上，一种产品完成生产之后，系统会自动根据生产计划进行设备调整，可以快速切换到第二种产品的生产。以前，公司所有产品的制造过程都是靠人工来完成，设备利用率低、生产效率低、产能不稳定。
而在这条智能制造生产线上，设备利用率是一个“定值”，设置多少就是多少，可实现设备资源的最优配置。 2 智能原材料监控系统案例分析
通过无线物联网的建立，传感器网络的建立，这条生产线上的所有生产要素信息都被物联网系统所囊括，当生产线上的物料发生缺失，通过传感器的网络即时将信息传达到中央控制室，通过即时的计算机数据分析处理，将工业生产线上的即时数据进行整理，并对于应即时处理的部分作出即时处理。
生产线中每隔20米左右便设有WiFi盒子，以保证数据网络的通畅高效。这个系统使用的是mes无线传感网络控制系统，是当下较为先进的控制网络，使得整体系统更加稳定，对外通讯接口较多，可以讲更多的生产要素数据及时加入到数据网络之中进行整体的分析。
而工人在生产之中作为一个对整体系统进行微调的角色，通过对参数的改变，达到改变生产结果的目的。 5应用前景
1)无线传感器应用前景
正是由于低功耗无线传感节点在如此广范围内的应用，使得它受到了来自军事、工业和商业以及学术专家的极大关注。其发展方向必然是无线通信的网络化， 6
即通过自组网的方式形成动态、自适应的无线传感网络。而无线传感网络( WSN) 是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分功能来实现降低功耗的目的。
除开以上所讲两种发展趋势之外，无线传感模块的应用和发展还具有极大的发展空间和良好的发展方向。当前对无线传感模块的应用都是静止性的，就目前存在的无线传感网络(WSN)，构成网络的各个节点都是被固定的安放在一个地方，要实现对整个环境的检测，就需要向环境中投放大量的无线传感节点。这样一来成本就会非常的高。若实现无线传感模块对信息的移动式采集，则在同一个环境内投放更少的节点，就能实现对环境的全面检测。
正是由于当前能耗对无线传感模块的影响，低功耗研究才上升为一个热点领域，不论是使用电源或者电池供电，在实现低功耗后，无线传感模块的发展趋势必然是自生能源式的。利用太阳能、振动能量、地热、风能等实现无线传感模块的电能供应对于全面提高无线传感模块的能力将会起到巨大的作用。 2)无线物联网技术应用前景
WSN 网络是面向应用的，贴近客观物理世界的网络系统，其产生 和发展一直都与应用相联系。多年来经过不同领域研究人员的演绎，WSN技术在军事领域、精细农业、安全监控、环保监测、建筑领域、医疗监护、工业监控、智能交通、物流管理、自由空间探索、智能家居等领域的应用得到了充分的肯定和展示。2005年，美国军方成功测试了由美国Crossbow产品组建的枪声定位系统，为救护、反恐提供有力手段。美国科学应用国际公司采用无线传感器网络，构筑了一个电子周边防御系统，为美国军方提供军事防御和情报信息。中国中科院微系统所主导的团队积极开展基于WSN的电子围栏技术的边境防御系统的研发和试点，已取得了阶段性的成果。
在民用安全监控方面，英国的一家博物馆利用无线传感器网络设计了一个报警系统，他们将节点放在珍贵文物或艺术品的底部或背面，通过侦测灯光的亮度改变和振动情况，来判断展览品的安全状态。中科院计算所在故宫博物院实施的文物安全监控系统也是WSN技术在民用安防领域中的典型应用。
在医疗监控方面，美国英特尔公司目前正在研制家庭护理的无线传感器网络系统，作为美国“应对老龄化社会技术项目”的一项重要内容。另外，在对特殊 7
医 院(精神残障类)中病人的位置监控方面，WSN也有巨大应用潜力。
在智能交通方面，美国交通部提出了“国家智能交通系统项目规划”，预计到2025年全面投入使用。该系统综合运用大量传感器网络，配合GPS系统、区域网络系统等资源，实现对交通车辆的优化调度，并为个体交通推荐实时的、最佳的行车路线服务。WSN网络自由部署、自组织工作模式使其在自然科学探索方面有巨大的应用潜力。2005年，澳洲的科学家利用WSN技术来探测北澳大利亚蟾蜍的分布情况。佛罗里达宇航中心计划借助于航天器布撒的传感器节点实现对星球表面大范围、长时期、近距离的监测和探索。智能家居领域是WSN技术能够大展拳脚的地方。浙江大学计算机系的研究人员开发了一种基于WSN网络的无线水表系统，能够实现水表的自动抄录。复旦大学、电子科技大学等单位研制了基于WSN网络的智能楼宇系统，其典型结构包括了照明控制、警报门禁，以及家电控制的PC系统。各部件自治组网，最终由PC机将信息发布在互联网上。人们可以通过互联网终端对家庭状况实施监测。
WSN在应用领域的发展可谓方兴未艾，要想进一步推进该技术的发展，让其更好为社会和人们的生活服务，不仅需要研究人员开展广泛的应用系统研究，更需要国家、地区，以及优质企业在各个层面上的大力推动和支持。 3)无限物联网应用于工业生产
随着无线传感器发展，及其配套网络的日益完善，智能网络可以从工业生产到民用生活全面展开。智能生产，智能工厂的技术可以应用于智能家居，智能家居，智能交通之中。
同时虚拟现实技术的发展，如果将虚拟现实和无线传感器网络相结合，计算机小型化，可穿戴终端的日趋发展。不难想象未来的工厂之中，在生产线上，生产要素被即时监控，通过无线物联网传送到中央处理器进行数据分析。再将数据和处理结果传递到个人终端上，工人通过虚拟现实技术可以身临其境的观看生产现场，并结合数据分析作出即时的判断处理。 6 结束语
要让未来的无线物联网做到畅通无阻，首先要能让移动终端能力方便快捷的接入和高速的带宽，这些是无线移动通信网重点发展的方向。其次有无处不在的网络节点，放置我们需要的区域，如超市。医院，仓库等。通过这些节点我们能 8
实时的对目标物体进行监控处理。最后是无处不在的互联网，这也是物联网的核，任何物体是靠互联网连在一起的，通过互联网的连接到才能实现远端监控和处理，才能让物体更智能。
无线传感器技术的发展使得原始的工业生产发生巨大的变化，工业生产中的物料，器件的监控从人转移到人机互动之中。无线传感器网络和智能 参考文献
[1] 戴春荣.我国移动产业现状和发展前景分析(J).上海证券报.2009,25(5):22-23 [2] 刘举平.基于GSM技术的智能家居远程控制器设计[J].微型计算机.2010，13-14
[3] 沈兆军.利用GSM短信业务实现智能家具(M).微计算机信息.2009，35-36
[4] 翟雷,刘盛德,胡咸斌. ZigBee技术及应用[M].北京航空航天大学出版社.2011,54-60
[5]金纯,罗风等编著. zigbee技术基础及案例分析[M]. 国防大学出版社.2009,14-15
[6]姚万华.关于物联网的概念及基本内涵[M].中国信息界，2010,67-68 9
第四篇：中国工程院院士谈：3D打印与智能制造
3D打印与智能制造
——中国工程院院士卢秉恒答本报记者问
来源：学习时报
作者：石伟 李红
2016-04-14 编者按：总书记强调：“我们必须增强忧患意识，敏锐把握世界科技创新发展趋势，紧紧抓住和用好新一轮科技革命和产业变革的机遇。”当前，以信息技术与制造技术深度融合为特征的智能制造模式，正在引发整个制造业的深刻变革。作为制造业有代表性的颠覆性技术，3D打印正逐步成为世界各国抢占未来产业制高点的焦点领域。要推动中国制造由大变强，实现向智能制造转型，必须了解认知3D打印和智能制造。为此，我们专门采访了中国工程院院士卢秉恒。
记者：卢院士，您好。作为我国机械制造与自动化领域的著名科学家，您在国内倡导并开拓了3D打印等先进制造技术的研究。能否请您给我们介绍一下，什么是3D打印?
卢秉恒：从制造方式上看，制造技术可以分为三类。一种是等材制造，铸、锻、焊在制造过程中重量基本不变，已经有3000年历史了。一种是减材制造，车铣刨磨机床通过材料的切削去除，达到设计形状，已有300年的历史。还有一种是增材制造，在制造过程中材料一点一点地累加，形成需要的形状，才30年的历史。
3D打印就是增材制造技术，原理是将计算机设计出的三维模型分解成若干层平面切片，然后把打印材料按切片图形逐层叠加，最终堆积成完整的物体。
3D打印是一项颠覆性的创新技术，被美国自然科学基金会称为20世纪最重要的制造技术创新。麦卡锡报告列出了对人类生活有颠覆性影响的12项技术，3D 打印排在第九位，在新材料和页岩气之前。麦卡锡报告预测在2030年3D打印将在全世界达到1万亿美元左右的效益。2015年麦卡锡报告又将这一进程前移，认为增材制造2020年可达到5500亿美元的效益。
记者：您刚才说3D打印是一项颠覆性的创新技术，那么它与传统制造技术相比具有什么样的特点和优势呢?
卢秉恒：3D打印的特点和优势很多。
3D打印应用非常广泛。3D打印可以打印许多材料、任意复杂形状、任意批量，可以应用于各工业和生活领域，可以在车间、办公室及家里实现制造。在理论上，3D打印无处不在，无所不能。但许多材料的打印、工艺的成熟度、打印成本、效率等尚不尽如人意，需要多学科交叉的创新研究，使之更好、更快、更廉价。
3D打印支持产品快速开发。3D打印可以制造形状复杂的零件，所想即所得。直接由设计数据驱动，不需要传统制造必须的工装夹具模具制造等生产准备，编程简单。在产品创新设计与设计验证中，特别方便，可以使产品开发周期与费用至少降低为一半。3D打印已经成为机电产品和装备快速开发的利器。
3D打印是节材制造技术。航空航天等大型复杂结构件，传统上往往采用切削加工，95%~97%的昂贵材料被切除。相比而言，3D打印仅在需要的地方堆积材料，材料利用率接近100%。3D打印大大节约了材料和制造成本。在航空航天装备研发及制造中有极其重要的价值。
3D打印是个性化制造技术。3D打印可以快速、低成本实现单件制造，使单件制造的成本接近批量制造。因此，3D打印特别适合个性化医疗和高端医疗器械，如人工骨、手术模型、骨科导航模板等。3D打印还是再制造技术，可以用于修复磨损零部件的再制造，如飞机发动机叶片、轧钢机轧辊等。它可以以极少的代价，获得超值。所以，3D打印应用在军械、远洋轮、海洋钻井平台乃至空间站的现场制造上，都具有特殊的优势。
3D打印开拓创新设计的新空间。3D 打印可以制造传统制造技术无法实现的结构，为设计创新提供了非常大的创新空间。可以将数十个、数百个甚至更多的零件组装的产品一体化一次制造出来，大大简化了制造工序，节约了制造和装配成本。以3D打印新工艺的视角对产品、装备再设计，可能是3D打印为制造业带来的最大效益所在。值得注意的是，近两年，3D打印已经显现出颠覆性变革。如GE公司做的飞机发动机的喷嘴，把20个零件做成了一个零件，成本材料大幅度减少，还节省燃油15%。这是一代发动机的概念。过去，每开发一代发动机要上亿欧元，现在一个喷嘴就解决了。美国3D打印的概念飞机，重量可以减轻65%。
3D打印引领生产模式变革。以后，3D打印可能成为可穿戴电子、家居用品、文化产业、服装设计等行业的个性化定制生产模式。一些专家甚至认为，3D打印等数字化设计制造将引领生产从大批量制造走向个性化定制的第三次工业革命。
3D打印是创客最欢迎的工具。GE公司在网上发布了一条消息，挑战3D打印，将飞机的一个零部件让创客设计。第一名只用了原始结构的1/6的重量就完成了全部测试，而设计者是19岁的年轻人。3D打印展现了全民创新的通途。另外，互联网+3D打印的制造模式也很值得关注：通过收集大众的个性化需求，由创客完成设计，设计方案由3D打印件进行验证，再由虚拟制造组织生产，由物联网来配送。美国众创公司有15000名访客、6000名创客。亚马逊利用网络销售3D打印商品，营业额已达数十亿美元，利润30%。今后，对于我国而言，互联网+3D打印很可能是推动大众创业、万众创新的亮点。
3D打印有利于创材和创生。在创材方面，3D打印制造出了耐温3315℃的高温合金，用于龙飞船2号，大幅度增强了飞船推力。利用3D打印高能束的集中能量，以3D打印设备作为材料基因组计划的研制验证平台，可以开发出超高强度、超高韧性、超高耐温、超高耐磨的各种优秀材料，增材制造变成为创材技术。在创生方面，3D打印应用于组织支架制造、细胞打印等领域，实现了生物活性器官的制造，一定意义上在创造生命。3D打印可以为生命科学研究和人类健康服务。
我刚才所讲的3D打印支持产品快速开发、制造节材、个性化制造以及再制造等方面，目前已经进入应用。今后，研究的重点是建立各类标准，使其能更广泛地应用，发挥更大的效益。
3D打印开拓创新设计的新空间、引领生产模式变革方面，是现在和将来都要持续、深入研究的重要方向。在今后的5—15年中，它将会带来重要效益。在引起制造业逐渐量变的同时，近一半的产品将实现个性定制化生产。
3D打印的创材与创生方面，则更将为未来材料科学和技术、生命科学和医疗技术带来巨大颠覆性变革。
记者：当前，世界各国都非常重视3D打印，我国在这方面的研究也有较好的基础。能否请您介绍一下我国3D打印技术目前的发展状况?
卢秉恒：你说的没错。3D打印的科研方面，我国的研究起步并不晚，20世纪90年代初期，清华大学、西安交通大学、华中科技大学就开始了研究，“九五” 期间，已经基本掌握了当时的几种主流技术，掌握了其制造工艺和软硬件控制技术，开发了这些技术装备，开展了推广应用。90年代末，北京航空航天大学、西北工业大学等单位开始了金属材料增材制造研究，可以制造与锻件性能媲美的大型构件。目前我国依靠自己开发的大型金属3D打印设备，在飞机大型承力件应用方面处于国际领先，在军机、大飞机研发中，充当了急救队的作用。而且，钛合金大型结构件已经率先应用于飞机起落架及C919的研发中。可以说，目前中国在3D 打印方面的研究已处于国际前列，如论文和申请专利的数量处于世界第二。
在应用方面，我国工业级设备装机量居全世界第四，但金属打印的商业化设备还比较薄弱，主要还依靠进口。非金属工业型打印机，我国60%以上立足国内。小型FDM打印机，已批量出口，销量跻身世界前列。但国产工业级装备的关键器件，如激光器、光学振镜、动态聚焦镜、打印头等还主要依靠进口。工业级3D打印材料的研究刚刚起步，除了个别研发能力强的公司研发了少量材料外，3D打印的材料基本依靠进口。
从产业发展看，我们发展得还是太慢。美国有两家最大的3D打印公司，2015年达到近10亿美元的规模。而我们企业基本是校办企业起家，最多1个多亿人民币产值。现在进口设备大举“进攻”中国市场。金属打印装备，国外则实行材料、软件、设备、工艺一体化捆绑销售。我们必须研发核心技术与原创技术，打造自己的创新链与产业链。现在国内已经有若干3D打印公司上市，科技开始与资金结合，这是一个良好的开端。
当前，3D打印技术正处于一个技术的井喷期、产业的起步期、企业的“跑马圈地”期。我们应该抓紧标准的研究，3D打印的数据标准可能影响到装备和应用两个方面，对此我们应该掌握话语权。在航空件和高端医疗器械方面，要积极研究面对3D打印个性化制造产品准入的标准，以利于新技术的应用。要加强基础研究，发展原创技术，在3D打印的新材料研发、显著提升打印件的质量和打印效率等方面实现创新;建立创新体系，为企业提供核心技术和共性技术;攻克关键核心器件，打造产业链;引导金融资本，助推3D打印企业做大做强，形成若干个具备国际竞争规模的企业。
记者：以3D打印为代表的制造业先进技术，正在推动我国制造业由大变强，向智能制造转型。请问您怎么看待我国的智能制造?对于我国制造业的发展，您有什么建议?
卢秉恒：比较中、德、美三国，德国的工业优势在于质量过硬、基础雄厚、工艺严谨;美国的优势在于：社会创新、高科技优势、集全球资源与精英;而我们中国的重要优势是：一个比较完整的工业体系、内需市场巨大、人力资源丰富。
面对我们存在的阶段性差距，需要工业2.0、3.0的补课(质量优先、机器人和高档数控机床等自动化技术)的同时，发展工业4.0。因此需要追赶与跨越并举;必须发挥政府科学而有力的调控作用，汇集有限的社会资源，做好协同创新。
我们巨大的市场需求，必须保护，充分利用，以引导和支持我们的装备制造。一个领域的需求，就可以带动一个装备领域的发展。如航空航天、汽车领域对高档数控机床的需求。我们如何通过大飞机、两机专项及军工技术改造的机遇，拉动我国的机床工业，同时形成高端装备的雄厚发展基础?建议项目采购采取信息安全的一票否决制。各项计划、各个行业的互动协同发展，是我们大国制造应该认真思考的问题。
我国可以参考德国、美国两国路径，探索适用我国国情及能实现中国制造2025任务的道路。建设一批能协同社会创新资源，为产业提供核心技术与共性技术的创新中心。避免科技资源的浪费和低水平的重复研究。
在产学研协同方面，应该正确理解企业为主体。企业要成为投资研发、应用成果、集成成果的主体。产学研形成长效合作机制，把科研机构、人员与企业创新的积极性调动和发挥出来。在全社会的协同机制方面，加强科技计划协同，按技术成熟度，各部委分工协作，各计划形成接力。国家科研计划应以标准、基础研究为先，重视产业化共性技术，以创新思想、发明专利为评审依据。
在金融与科技、产业的协同方面，改善制造业的资金环境。如何引导金融资金更多更快地流向实体经济、流向有潜力的先进制造业，加强资金对创新的支持力度，让创新力量及时得到资金支持，这是中国制造2025能否顺利实施的重要关键问题。
在人才协同方面，建立正确的学科评估标准，引导创新与工程能力培养。倡导科研人员的论文更多地写在产品上，写在装备上。中国制造2025还需要培养一批工业4.0时代的企业家和科技领军人，既精通制造工艺，又具有互联网思维，能充分利用社会创新资源。创新型社会还需要一大批创客、极客，需要马斯克式的人物，有浓厚的科学兴趣和强烈的创新欲。
中国制造2025的主攻方向和带动性技术是发展智能制造。智能制造主要是工业互联网和底层智能化两部分。
在工业互联网方面，要形成一个万众创客网、CAD/CAE/CAM数字化制造服务网、3D打印、性能测试服务网，由众包完成产品的开发和数字化制造。用工业互联网构成一个高技术的服务业，构建新机制的创新体系，驱动知识信息的流动。企业的资源是有限的。我们用互联网把全国的、全社会的乃至全球的人才、资源都集中到一块，达到社会资源的优化组合，这就是智能制造的精华。走出工厂的围墙。让知识流动起来，补足中国制造业开发能力弱的短板。这就是互联网带动制造业发展的真谛，最大的效益所在。
在底层智能化方面，主要是机器人、智能制造装备和3D打印。机器人是提高生产柔性、提高效率、降低成本的工具。智能机床的关键就是信息获取、工艺优化软件加上过程的质量控制。智能机床能够监控加工的状态并对被加工件所达到的精度做出判断和控制。它能成倍地提高加工质量和加工效率。数字化设计和3D打印中，设计是形成产品创新价值的关键。高端服务业提供设计工具、设计师和产品结构的CAE分析，而3D打印是验证设计的快速手段。3D打印可以使产品开发周期与费用降低到1/3-1/5，3D打印支持定制化生产模式。尤其重要的是，3D打印使设计师摆脱了许多可制造性的约束，极大地释放了设计创新空间，如果说机器人是今天的技术，那么3D打印是更加深刻影响今天和明天、乃至后天的技术。
互联网+先进制造业+现代服务业，可以成就制造业美好的未来，制造业可能的前景是：一半以上的制造为个性化及定制，一半以上的价值由创新设计体现，一半以上的企业业务由众包完成，一半以上的创新研发为极客创客实现。
第五篇：学会大数据时代智能制造与企业数据中心建设研讨
省计算机学会大数据时代智能制造与企业数据
中心建设研讨会在成都举行
大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，带来了社会的巨大改变，同时也影响着传统制造业的生产和经营方式。为适应这一发展趋势，充分利用大数据技术、超融合技术开展企业数据中心建设，实现企业向智能制造成功转型。四川省计算机学会联合北京并行科技股份有限公司、英特尔(中国)有限公司于2017年6月23日下午在成都祥宇宾馆成功举办了“大数据时代智能制造与企业数据中心建设”研讨会。来自西南地区高校、军工科研单位、企业共计60余人参加了研讨会。
西南民族大学并行计算实验室、中国科学院成都计算所博导王鹏教授做了“人工智能优化算法与应用”主题报告。讲述了人工智能算法发展的前世今生，同时向大家介绍了实验室团队独创的“多尺度量子谐振子算法(MQHOA)”研究现状与应用领域，展望该算法在军工科研单位与企业的应用与发展。张利民与刘海超工程师分别就“智能制造时代高性能计算中心(HPC)的建设、优化与升级”和“基于大数据的超融合技术、建设企业级服务效益型数据中心”做了技术报告。介绍了智能制造时代企业级数据中心、高性能计算中心的转型与升级的技术方案以及大量的成功案例。专家报告引起了与会者广泛的关注与讨论，大家对企业级数据中心由职能型转为服务性的转变、高性能中心建设与优化升级有了新的认识与见解，会议进行了热烈的互动讨论。大家对本次培训研讨反响良好，会议获得圆满成功。
学会宋昌元秘书长到会致辞并做了讲话。就学会上半年热络的学术活动及学会发展现状作了介绍，向与会的各位嘉宾表示欢迎和感谢。
学会秘书处