第2章 智能制造装备与产品测评

2.1 智能制造装备测评概述

2.1.1 智能制造装备及其在智能制造中的应用

智能制造技术涉及产品全生命周期中的设计、生产、管理和服务等环节的制造活动，其技术体系主要包括制造智能技术、智能制造装备技术、智能制造系统技术、智能制造服务技术。其中智能制造装备是具有预测、感知、分析、推理、决策、控制功能的各类制造装备的统称，是在装备数控化基础上提出的一种更先进、更能提高生产效率和制造精度的装备类型，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合，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。

高端装备制造产业是国家“十二五”规划提出的七大战略性新兴产业之一，而智能制造装备又是其中的5个重点方向之一，是制造装备的核心和前沿。“十二五”规划指出，到2020年，我国将建立健全具备系统感知和集成协调能力的智能制造装备产业体系，国内市场占有率达到50%，形成一批具有国际竞争力的产业集聚区和企业集团，整体水平进入国际先进行列。目前，智能制造装备产业的发展已成为当今工业先进国家的竞争目标，是衡量一个国家工业化水平的重要标志，也是我国从制造大国向制造强国转变的重要保障。

生产作为整个智能制造生态系统的关键环节，需要智能制造装备的硬件支撑。与传统的制造装备相比，智能制造装备之间可以自由地进行数据交换，从而提高了生产制造的灵活性。智能制造装备的目标是智能感知、智能决策和智能执行，这涉及工况感知技术、智能维护技术、智能工艺规划技术、智能伺服驱动技术。针对变革制造技术，美国总统科学技术顾问委员会于2014年发布了一份关于智能制造系统现行标准体系的报告，提出了高级传感、控制和制造平台，可视化、信息化和数字化制造技术，以及先进材料制造3个优先发展的方向。前两项指明了智能制造装备发展的关键点，包括传感器、工业控制系统、高级数控机床及基础制造装备等方面。

智能制造装备是智能制造的生产终端，是产生数据和产品的环节。所以智能制造设备可提供广泛分布的数据点，这也是智能制造的必要条件，最终形成数据、硬件、软件和智能的流通与互动，从而满足各种各样的个性化定制，提高制造业的生产效率并减少资源消耗。智能机床是最重要的智能制造装备，具有感知环境和适应环境的能力、智能编程的功能、宜人的人机交互模式、网络集成和协同能力等智能特征，将成为未来20年高级数控机床发展的趋势。数控系统集成了丰富的传感信息，具有完备的感知网络，其环境适应能力、检测诊断能力和实时插补运算能力有很大的提升。新一代智能数控系统具有加工工况（振动、负载、热变形等）实时感知、负载智能监控、振动主动抑制和刀具磨损/破损监控等功能。传感器可实时感知装备的运行状态和环境并监测故障，将数据反馈到控制系统进行存储、分析和可视化，通过耦合已有的数据进行自主的规划和决策，进而根据情况控制机器人和机床进行操作和修复等功能。

目前智能制造装备仍处于初级智能阶段，其中智能机床主要基于数控设备进行提升研发，所以发展集中于美国、德国和日本等发达国家，全球前50家企业中有74%来自于这3个国家。例如，日本MAZAK公司在2006年9月的国际制造技术展览会上展出了一款被标称为“Intelligent”的智能机床，其具有自动抑制振动、自动补偿和自动补充润滑油等多个智能功能。而我国的智能机床仅有初步的研究，智能化基本上未开展。工业机器人则发展较为迅速，目前在制造业中的应用越来越广泛。根据国际机器人协会（IFR）发表的一份世界机器人2014的报告，2013年年底全球有133万～160万的可操作工业机器人，而在2017年年底将达到约195万台。全球工业机器人的市场主要由国外企业主导，包括瑞典ABB公司、德国库卡公司、日本Fanuc公司和安川公司等。国内的工业机器人现在已有了良好的发展态势，主要企业包括新松公司、哈尔滨博实自动化股份有限公司等。值得一提的是，3D打印作为一种基于计算机辅助设计的材料累积制造方法，在近几十年得到了快速发展，其智能化程度随着新装备的涌现不断提高。经济学家Jeremy Rifkin认为3D打印标志着第三代（数字化）工业革命的到来，而3D打印与云计算技术的结合使得分布式独立生产成为了可能。

2.1.2 关键测评对象

智能制造装备的“智能”包括智慧和能力两个方面，智慧指的是从感觉到记忆到思维这一过程，这需要传感器的感知以及控制系统的处理运算，而智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为能力，这就需要机床和机器人等的物理操作和反馈。其中的关键环节包括智能传感器、工业机器人和工业控制系统等，本章将主要针对这3个重要方面的测评展开。

传感器技术与计算机技术、通信技术共同组成了现代信息技术的三大基础，也为当今物联网的发展铺平了道路，而传感器更是物联网在工业领域应用的关键。传感器的敏感元件能感受到被测量的信息，并通过转换元件按一定规律变换为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器应用广泛，从太空卫星、运载火箭，到民用、军用飞机，再到地上建筑物和运动的各种车辆，及水面船舰、水下潜艇，都需要传感器。例如，一辆汽车有二三十个传感器，一架飞机可用到2000多个传感器。智能制造装备可采用传感器测量位移、速度、温度、压力等来检测各个环节并反馈数据。传感器产业化决定了物联网市场的应用前景。未来十年，物联网将有上万亿元的高科技市场，其产业要比互联网大3倍。但是，目前国内传感器科研、产业化体系推进不力，国家支持力度不够，传感器产业远远落后于通信产业和计算机产业。通常国产传感器的可靠性指标比国外同类产品低1～2个数量级，石化部门的重要生产线几乎全部采用国外传感器，不敢使用国内产品。传感器的可靠性涉及传感材料、物理模型、信号转换、数据通信等多方面。在当今的信息化时代，我国需要以物联网为突破口来提高传感器的技术水平和产业水平。

工业机器人作为一种集机械、控制、传感器等于一体的自动化装置，可基于力反馈、视觉等完成磨削、焊接、装配等多种复杂功能。ISO 8373标准将工业机器人定义为一种自动控制、可重复编程、多任务、三轴以上的操纵器。目前最常用的机器人包括关节型机器人、SCARA机器人、Delta机器人、直角坐标机器人等，而大部分其实都是机械臂的范畴。工业机器人的重要参数有轴数、自由度、工作包络面、运动学、承载能力、速度、精度、重复性等方面。工业机器人的动作设置或者编程一般利用与其控制器相连的计算机来实现，而其与其他由计算机或PLC控制的机械设备组成一个工作单元，控制中心保证两者之间的交互通信。机器人的智能控制和自动生产的结合将为“工业4.0”提供必要的技术支撑。

工业控制系统（ICS）包括所有用于工业生产的控制系统，比如监测控制和数据采集（SCADA）系统、分布控制系统（DCS）以及其他一些小型控制系统（PLC）等，广泛应用于电力、水处理、石油化工、交通运输、制造等行业。根据远程站发来的数据，工业控制系统的自动或人为监测命令可发送到远程站控制器实现物理操作从而达到控制的目的。随着工业信息化的快速发展，为了实现系统间的协同和信息分享，工业控制系统逐渐打破了以往的封闭，采用标准、通用的通信协议及软硬件系统来提高系统间的集成，有些甚至还能以某种方式连接到互联网等公共网络中。例如，逐步采用一些PC服务器、操作系统等通用产品，逐步采用基于TCP/IP的工业以太环网和OPC通信协议。工业控制系统的开放必然导致安全状况的脆弱性，而日益严重的攻击威胁也引起了世界各国的高度重视。