第1章 绪论

1.1 智能制造的基本概念与内涵

1.1.1 基本概念

1.智能制造

20世纪80年代，美国的赖特和伯恩基于人工智能在制造业中的初步应用提出了智能制造的概念。20世纪90年代，日本联合欧美发起了“智能制造国际合作研究计划”，也提出了智能制造系统的概念。21世纪以来，随着新一代信息通信技术与制造业深度融合，智能制造被赋予了新的内涵。在我国工业和信息化部组织的2015年智能制造试点示范专项行动实践方案中指出，智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

2.“工业4.0”和第四次工业革命

第一次工业革命以蒸汽机的广泛应用为标志；第二次工业革命以电力的广泛应用、内燃机和新交通工具的创制、新通信手段的发明为标志；第三次工业革命以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为标志。前三次工业革命均以能源的更新换代大发展为标志，第四次工业革命也仍是能源的革命。由于互联网和计算机技术的高度发展，在与工业系统深度融合过程中引发的生产力、生产关系、生产技术、商业模式以及创新模式等方面的深刻变革，称为第四次工业革命，它代表着整个工业系统迈向全面智能化的革命性转变。德国人也将第四次工业革命称为“工业4.0”，并将这个概念推广到了全世界范围的制造业领域，掀起了“工业4.0”的发展热潮。

3.工业互联网

工业互联网由美国通用电气（GE）公司提出，代表了全球工业系统与智能传感技术、高级计算、大数据分析，以及互联网技术的连接与融合。其核心三要素包括智能设备、先进的数据分析工具，以及人与设备的交互接口。它是智能制造体系与智能服务体系的深入融合，也是工业系统产业链与价值链的整合和外延。

4.信息物理系统

信息物理系统又译为网络实体系统，英文为Cyber-Physical System（s CPS），作为第四次工业革命的核心技术，由美国NSF（美国国家科学基金会）于2006年提出。具体是指通过网络虚拟端的数据分析、建模和控制对实体活动内容的深度对称性管理。

5.“互联网+”

“互联网+”是互联网与传统行业相融合的模式，其本质是利用互联网技术颠覆传统行业的商业模式和服务模式的经济新形态。它代表着生产系统革命引起生产关系和商业模式变革的必然趋势。

6.数字化工厂

德国工程师协会（VDI）将数字化工厂定义为由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。而国内对数字化工厂最广泛的定义是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。其本质是实现信息的集成，通过对企业全部流程的数据采集，建立数据库，将物理工厂变成数字化工厂。在这个过程中，企业的生产经营全部实现数字化管理，包括生产运行数字化、设备管理数字化、采购仓储数字化和物流销售数字化。

7.智能工厂

智能工厂建立在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，最终达到最优生产、无人干预、效益最佳和动态平衡的目标。与数字化工厂相比，智能工厂具有自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，展示设计与制造过程；系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。

1.1.2 主要特征

智能制造和传统的制造相比，具有以下特征。

（1）自律能力

即搜集与理解环境信息和自身信息，并进行分析、判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”,“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。

（2）人机一体化

智能制造的人机一体化特点突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成，实现混合智能。

（3）虚拟现实

虚拟现实技术以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等。它能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。其特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造的一个显著特征。

（4）自组织与超柔性

智能制造中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅表现在运行方式上，也表现在结构形式上，这种柔性称为超柔性，这如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。

（5）学习能力与自我维护能力

智能制造能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，具备在运行过程中自行故障诊断，并对故障自行排除和维护的能力。这种特征使智能制造能够自我优化并适应各种复杂环境。

根据国务院印发的《中国制造2025》文件，智能制造作为两化深度融合的主攻方向，充分体现深度感知、智慧决策、自动执行的特点，具备提高精准制造、敏捷制造的能力。它拥有综合性、实时性和交互性的特点，是推进智能化、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务化转型升级，促进创新资源、生产能力、市场需求的集聚与对接，并提高资源利用效率、提升信息化程度和产品的质量效益，完成产业的转型升级和跨越式发展的关键和核心。

1.1.3 参考架构

1.德国“工业4.0”参考架构

德国“工业4.0”参考架构模型（RAMI 4.0）通过一个三维坐标系统结构来描述“工业4.0”,3个维度分别为层次结构、生命周期和价值系统层级。其本质是从工业角度出发，结合已有的工业标准，将以“信息物理生产系统”为核心的智能生产功能，映射到全生命周期价值链和全层级工业系统中，以简单直观的方式呈现数据驱动的工业智能化图景。

（1）层次结构

图1-1中的右水平轴表示基于国际电工委员会（International Electro-technical Commission,IEC）IEC 62264/IEC 61512国际标准的层级结构，这些层级结构表示工厂或者设备的不同功能，包括产品、现场设备、控制装置、站点、工作中心、企业和互联世界。

（2）生命周期和价值流

图1-1中左侧的水平轴表示基于IEC 62890国际标准的生命周期。这里对“类型”和“实例”进行了区分，当完成了设计和原型，实际产品开始加工制造时，一种类型就变成了一个实例。

（3）系统层级

图1-1中纵轴上的6个层用来对系统的性能进行逐层结构化分解，分别为商业、功能、信息、交流、集成、资源。

在这3个轴上，“工业4.0”的所有关键方面可被映射，使得物体可根据该模型进行分类，该参考架构使得我们逐渐步入“工业4.0”时代。

2.美国智能制造系统的参考框架

美国智能制造系统的参考构架主要分为3个维度，分别为产品生命周期、商业周期和生产系统周期。同时，单一维度的集成正在扩大，集成范围涉及更多维度。各种制造范式，包括持续的过程改进（Continuous Process Improvement,CPI）、柔性制造（Flexible Manufacturing System,FMS）以及面向制造和组装的设计（Design For Manufacturing and Assembly,DFMA），依赖于不同维度之间的信息交换。这种更紧密的三维度集成，加快了产品的创新周期，也提高了供应链效率，使生产系统具有更大的灵活性。

（1）产品生命周期

智能制造系统的产品生命周期管理包括5个阶段，分别是工艺设计、生产工程、制造、使用和服务、废弃和回收，如图1-3所示。

围绕这5个产品生命周期阶段，从5个角度出发进行分类，分别是建模实践、产品模型和数据交换、制造模型数据、产品目录数据、产品生命周期的数据管理。

（2）商业周期

商业周期在维度上分为计划、采购、制造、配送、退货。任何类型的业务或商业交易，都会涉及利益相关者之间的信息交换。在制造商、供应商、客户、合作伙伴，甚至是竞争对手之间的交互标准，包括通用业务建模标准、制造特定的建模标准和相应的消息协议，这些标准是提高供应链效率和制造敏捷性的关键。

（3）生产系统周期

生产系统指的是从各种集合的机器、设备及辅助系统组织、资源创建商品和服务。相比于所生产的商品，生产系统通常有一个更长的生命周期。此外，它需要经常重新配置，对设计有独特的需求。

典型的生产系统生命周期阶段分为5个方面，如图1-4所示，包括设计、修建、调试、运营和维护、退役和回收。

美国的智能制造标准体系框架指出，完整实现智能制造系统的功能，必须替代传统制造系统的体系结构中基于金字塔分层模型的控制范式。由于各种智能设备的引入，设备可以相互连接从而形成一个网络服务，每一个层面，都拥有更多的嵌入式智能和响应式控制的预测分析；每一个层面，都可以使用虚拟化控制和工程功能的云计算技术。这个全新制造式的改变采用新的方法来控制跨层级的更广泛的自动化操作，面向服务范式将智能制造系统转换成一个完全连接和集成的系统，如图1-5所示。在智能制造系统中，除了在车间级别上对时序和安全要求非常严格的一些制造功能外，所有制造功能都可以被虚拟化和被托管成服务。为了实现这种转变，需打破多年来形成的控制分层的思维模式，向全连接、分布式的智能制造系统靠拢。

3.美国工业互联网的参考架构

美国工业互联网联盟提出了美国工业互联网的架构框架，以商务、使用、功能和实现4个视角，阐述了工业互联网的组成及其基本内容，如图1-6所示。

（1）商务

主要是关注和识别利益相关者，及其在建立工业互联网过程中的商务规划、价值和目标。商务视角主要是商务驱动，一般受到决策者、产品管理者和系统工程师的关注。

（2）使用

主要是关注系统的使用，人员或逻辑使用者在使用系统过程中的操作行为的一系列响应。使用视角的利益相关者包括系统工程师、产品经理以及其他工业互联网系统的特定使用者。

（3）功能

主要是关注工业互联网系统的功能模块，相互之间的关系、结构、接口和影响，以及系统与外部环境中的元件之间的相互影响，其目标是确保整个系统正常运行和工作。功能视角的利益相关者主要包括系统架构师、部件架构师以及开发商和集成商。功能视角可以被分解为5个域，分别是控制域、操作域、信息域、应用域和商务域。

（4）实现

主要是解决功能实现、通信计划、生命周期流程方面的技术问题。实现视角的利益相关者主要包括系统架构师、部件架构师、开发商和集成商，以及系统运营商。

4.中国智能制造的参考架构

结合智能制造的技术架构和产业架构，从生命周期、系统层级和智能功能3个维度提出智能制造的参考架构。智能制造参考架构如图1-7所示。

（1）生命周期

生命周期在维度上将系统分为设计、生产、物流、销售和服务5个层级。

① 设计环节应用智能化的设计手段及先进的设计信息化系统，支持企业产品研发设计过程各个环节的智能化提升与优化运行。智慧设计所涉及的系统与技术为计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助公益计划（CAPP）、产品数据管理（PDM）、网络化协同设计系统以及产品设计知识库。

② 生产环节将智能化的软硬件技术、控制技术及信息化系统应用到生产过程中，支持生产过程优化运行，是智能制造的核心。智能生产所涉及的系统为分布式数控技术（DNC）、柔性制造系统（FMS）、制造执行系统（MES）和分布式控制系统（DCS）。

③ 物流包括物品识别、地点跟踪、物品溯源以及物品监控。

④ 销售包括智能企业管理、智能供应链管理和客户管理等。

⑤ 服务强调服务状态/环境感知与控制的互联，工业产品智能服务，制造物联网。包括远程维护、远程诊断、实时监控等。

（2）系统层级

系统层级主要分为5层：设备、控制、车间、企业、协同。

① 设备层包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、数控机床、机器人等感知和执行单元。

② 控制层包括可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、现场总线控制系统（FCS）、工业无线控制系统（WIA）等。

③ 车间层由控制车间/工厂进行生产的系统所构成，主要包括制造执行系统（MES）、产品生命周期管理软件（PLM）等。

④ 企业层由企业的生产计划、采购管理、销售管理、人员管理、财务管理等信息化系统所构成，实现企业生产的整体管控，主要包括企业资源计划（ERP）系统、供应链管理（SCM）系统和客户关系管理（CRM）系统等。

⑤ 协同层由产业链上的不同企业通过互联网共享信息实现协同研发、配套生产、物流配送、制造服务等。

（3）智能功能

智能功能分为资料要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态5层。

① 资料要素代表了现实世界的物理实体，如文件、图纸、设备、车间、工厂等，人员也可为制造资源的一个组成部分。

② 系统集成代表通过二维码、射频识别、软件、网络等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。通过对资源进行整合实现由小到大，从智能装备/产品到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。

③ 互联互通是指采用局域网、互联网、移动网、专线等通信技术，实现制造资源间的连接及制造资源与企业管理系统间的连接。

④ 信息融合是指在系统集成和互联互通的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现企业内部、企业间乃至更大范围的信息协同共享。

⑤ 新兴业态包括个性化定制、网络协同开发、工业云服务、电子商务等服务型制造模式。