智能制造研究实践与思考

智能制造研究实践与思考

（2020.8）

内容提要

1.新一代智能制造内涵

2. 数字孪生的基本概念

3. 数字样机开发研究实践

4. 生产智能管控研究实践

5. 故障预测与设备健康管理研究实践

新一代人工智能

新一代人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群体智能等新特征，大数据智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、群体集成智能和自主智能装备正在成为发展重点。

智能制造的内涵——狭义

◼从狭义讲，其内涵是智能技术在制造全生命周期的广泛应用。

◼智能技术包括了传统的智能技术，如专家系统、人工神经网络、模糊推理，也包括了自然语言接口、机器学习等。

◼制造全生命周期包括了：产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、报废处理、客户关系、仓库物流供应链……

◼两个维度的任何交集都可以属于智能制造。

智能制造的内涵——广义

◼从广义讲，其内涵是以智能技术为代表的新一代信息技术（包括了大数据、互联网、云计算、移动技术等）在制造全生命周期的广泛应用。

◼从这个意义说，数字化制造，集成制造、协同制造，虚拟制造，网络化制造、云制造，绿色制造，产品创新设计和制造都可以有智能制造的内容，因为它们多多少少都会应用智能技术，并且在新一代信息技术的环境下有更大的发展。

新一代智能制造的基本组成与系统集成

智能制造的发展伴随着信息化的进步

全球信息化发展可分为三个阶段：⚫从上世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通讯和控制应用为主要特征的数字化阶段；

⚫从上世纪九十年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；

⚫当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。我国制造业信息化发展可分为四个阶段：⚫

⚫

⚫

⚫

信息集成。以CAx为主，甩图板、甩账本

为表征，努力方向是异构环境下解决信息

孤岛与信息管理集成化。

过程集成。以DFx/PLM为主，甩图纸、

甩账表为表征，努力方向是网络环境下的

过程建模与信息流转自动化。

协同制造。以MBD为主，产品、生产工

艺、制造资源全数字化统一建模为表征，

努力方向是设计制造协同与资源共享。

智能制造。以数字孪生为主线，云大物移

等新一代AI融合应用为表征，努力方向是

全要素信息物理系统映射与反馈的智能化。

智能制造的三种基本范式（中国制造2025的核心内容）

数字化制造是智能制造的第一种基本范式，也可称为第一代智

能制造。

⚫智能制造的概念最早出现于上世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

⚫数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

⚫数字化制造的主要特征表现为：

✓第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；

✓第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；

✓第三，实现生产过程的集成优化，建立数字化生产线、数字化车间、

数字化工厂。

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

⚫上世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

⚫数字化网络化制造主要特征表现为：

✓第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现

网络连接，设计、研发实现协同与共享。

✓第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通

整个制造系统的数据流、信息流。

✓第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现联接和交互，企

业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范式，

也可称为新一代智能制造。

⚫近年来，人工智能加速发展，实现了战略性突破。先进制造技术与新一

代人工智能技术深度融合，形成了新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。

⚫新一代智能制造的主要特征表现在制造系统具备了“学习”能力。通过

深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用，

⚫制造领域的知识产生、获取、应用和传承效率将发生革命性变化，显著

提高创新与服务能力。

内容提要

1.新一代智能制造内涵

2. 数字孪生的基本概念

3. 数字样机开发研究实践

4. 生产智能管控研究实践

5. 故障预测与设备健康管理研究实践

Digital Twin概念

◼数字双胞胎的概念2003由美国密歇根大学提出。就是真实事物在数据世

界的映射，通过仿真来实现，构成与实体形影不离的“数字双胞胎”。

◼借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或拓展新的能力，提供更加实时、高效、智能的服务。

Digital Twins是Gartner公布的“2018年十大战略科技发展趋势”之一