《智能物联制造系统与决策》教学课件—第8章 制造系统性能实时分析与诊断
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第3章 物联制造系统智能控制体系构架
— 加工资源的优化配置 — 采用智能算法对各待加工任务（工序级）进行排产 — 物料配送任务全程的动态监控与精准配送 — 汇总并分析车间制造执行系统的主要性能，实时、精确地了解制造
系统的生产状况和对产生异常的原因进行快速溯源 — 处理生产异常 — 再制造系统进行动态的调整物流的配送，实现生产与物流的协同优
化。
4.物联制造系统智能控制的关键技术
物料配送状 态实时信息
触发全局再 调度策略
制造资源优 化配置结果
调度结果 触发设备端局 部优化策略 捕获不同传感 器采集的数据
制造系统运行过程协同优化技术 制造系统性能异常分析技术 物料配送任务动态分配技术
加工任务动态调度技术 制造服务主动发现与配置技术
制造资源智能化建模技术
智能制造系统与决策
第3章 物联制造系统智能控制体系构架
提纲
1 物联制造系统智能控制的需求分析 2 物联制造系统智能控制参考体系构架 3 物联制造系统智能控制工作逻辑
4 物联制造系统智能控制的关键技术
1.物联制造系统智能控制的需求分析
制造业
制造业是国民经济的物质基础和支柱产业，是衡量国家综合和国力和 竞争力的重要标志。随着物联网技术在制造领域的应用，制造企业的制 造过程已由传统的“黑箱”模式向“三维空间加时间的多维度、透明化 泛在感知”模式发展。
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第1章 物联制造系统概述
适应环境、任务、故障等因素的变化，对生产过程进行实时的调整 、重组、分布式管理及优化，以形成能够自治、独立解决问题的智能体
— 系统制造和协同管理
智能体间可以沟通、交互，实现信息共享，在自治基础上协商解决 复杂、动态的制造问题
谢谢观看！！！
研究院 — 2010年，RFID被广泛应用于物流、零售和制药领域 — 2010-2015年物体互联，2015-2020年物体进入半智能化，
2020年之后物体进入全智能化
2.物联制造系统的内涵和特征
物联网——发展迅速的信息化技术
物联网的定义
定义机构/学者 国际电信联盟（ITU）
美国麻省理工学院自动识别实验室(MIT Auto ID Center) 欧盟
2.物联制造系统的内涵和特征
物联制造的定义及内涵
物联网将信息技术融入到制造过程的各个阶段，可以极大地提高制造企 业的核心竞争力。一种新型的智能制造模式——制造物联（Internet of Manufacturing Things，IoMT）应运而生。 — 中国海洋大学的侯瑞春指出制造物联是物联技术与先进制造技术的
2.物联制造系统的内涵和特征
物联制造的定义及内涵
— 在传统制造系统中引入物联网技术，形成各类制造资源物物互联、 互感
— 采用实时多源制造信息驱动的优化管理技术 — 实现从生产订单下达至产品完成整个过程的制造执行过程的主动感
知、动态优化、生产过程在线监控 — 通过多源信息的增值和决策技术实现制造执行过程高效运作
智能制造系统与决策
第1章 物联制造系统概述
提纲
1 物联制造系统的研究对象 2 物联制造系统的内涵和特征 3 物联制造系统的发展趋势
1.物联制造系统的研究对象
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术智能物联网系统是一个集成了物联网、传感器技术、大数据分析、云计算等技术的复杂系统。
它通过智能感知与决策优化技术，实现对物理世界的实时监控、数据采集、智能分析和自动控制。
以下是关于智能感知与决策优化技术的相关知识点：1.智能感知技术：–传感器技术：包括温度、湿度、光照、压力、声音等各种类型的传感器，用于采集环境中的物理量数据。
–图像识别技术：利用计算机视觉算法，对摄像头捕获的图像进行分析和处理，实现对目标的识别、追踪和分析。
–无线通信技术：利用无线信号传输数据，包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等标准，实现设备之间的数据交互和控制。
2.数据采集与处理：–数据采集：通过智能感知技术，实时采集各类设备、环境中的数据。
–数据传输：将采集到的数据通过网络传输到数据处理中心。
–数据存储：将传输到的数据存储在数据库或大数据平台中，以便后续的分析和处理。
–数据处理：利用数据挖掘、机器学习等算法对存储的数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
3.决策优化技术：–预测分析：通过对历史数据的分析，建立数学模型，对未来的趋势和事件进行预测。
–优化算法：利用遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等优化算法，对系统的性能进行优化，实现资源的最优配置。
–决策支持系统：结合业务逻辑和数据分析结果，为用户提供决策支持和建议。
4.应用领域：–智能家居：通过智能感知与决策优化技术，实现家庭设备的自动化控制，提高生活质量。
–智能制造：在制造业中，利用智能感知与决策优化技术，提高生产效率、降低成本、保证产品质量。
–智能交通：通过感知技术收集交通信息，利用决策优化技术实现交通流量的智能调控，提高道路通行能力。
–智能医疗：利用感知技术收集患者信息，结合决策优化技术为医生提供诊断和治疗建议，提高医疗水平。
5.安全与隐私保护：–数据安全：采用加密、安全协议等技术保障数据传输和存储的安全性。
–隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏、匿名等处理，确保用户隐私不受侵犯。
300页PPT读懂智能制造导论全体系
•智能制造概述•数字化工厂建设•自动化生产线设计与优化•工业机器人应用与集成目录•物联网技术在智能制造中应用•大数据驱动的精益生产管理实践•总结与展望：未来智能制造发展趋势预测智能制造定义与发展历程定义发展历程智能制造核心技术与特点核心技术特点智能制造在工业生产中应用自动化生产线智能制造通过自动化生产线实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
工业机器人工业机器人是智能制造的重要组成部分，它能够实现生产过程中的自动化和智能化操作，提高生产效率和产品质量。
数字化车间数字化车间是智能制造的典型应用之一，它通过数字化技术实现生产过程的可视化、可控制和可优化，提高生产效率和质量。
个性化定制智能制造能够实现个性化定制生产，满足消费者多样化、个性化的需求，提高产品的附加值和市场竞争力。
提升质量水平通过实时监控和数据分析，提高产品质量和一致性。
快速响应市场变化，实现个性化定制和多样化生产。
降低运营成本优化生产流程，减少浪费和不良品率，降低物料和人力成本。
数字化工厂定义利用先进制造技术、信息技术和智能技术，构建高度互联、智能化、柔性化的生产系统。
提高生产效率数字化工厂概念及优势需求分析架构设计技术选型实施方案数字化工厂规划与设计方法某汽车制造企业通过数字化工厂建设，实现了生产线的自动化和智能化，提高了生产效率和产品质量。
案例一案例二案例三案例四某家电企业通过数字化工厂改造，实现了个性化定制和柔性化生产，满足了市场多样化需求。
某机械制造企业利用数字化工厂技术，实现了远程监控和故障诊断，降低了运维成本和停机时间。
某食品企业通过数字化工厂建设，实现了生产过程的透明化和可追溯性，提高了食品安全水平。
数字化工厂实施案例分享01自动化生产线的定义02自动化生产线的基本组成03自动化生产线的工作原理自动化生产线基本概念及原理生产线布局规划与设备选型策略生产线布局规划原则01设备选型策略02生产线布局与设备选型的案例分析03生产线性能优化方法针对生产线存在的问题，提出相应的优化措施，如改进工艺流程、提高设备性能、加强质量管理等。
智能工厂和智能制造专题培训课件pptx
智能工厂的信息系统
智能工厂的信息系统采用先进的信息技术，如工业大数据、云计算、物联网等， 实现生产过程的信息化管理。
信息系统应包括生产计划、物料管理、质量管理、设备维护等功能模块，以提高 生产管理效率和决策水平。
大数据分析在智能制造中发挥 着重要作用，它能够实现生产 过程的监控、预测和优化，提
高生产效率和产品质量。
大数据分析的应用场景包括设 备监测、工艺优化、质量检测 等。
大数据分析的发展需要解决数 据质量和处理效率等问题，同 时加强数据安全和隐私保护。
人工智能与机器学习
人工智能是指计算机系统具有的与人类智能相似 的能力，机器学习是人工智能的一个重要分支， 通过训练和学习使计算机系统能够自主地进行数 据处理和分析。
人工智能与机器学习的应用场景包括自动化生产 线、智能质检、智能仓储等。
人工智能与机器学习在智能制造中发挥着关键作 用，它们能够实现自动化决策、预测和优化等功 能，提高生产效率和产品质量。
人工智能与机器学习的发展需时加强伦理和法 律规范。
智能工厂的架构与系统
发展前景
随着信息技术和智能化技术的不断发展，智能工厂和智能制造的应用范 围将不断扩大，从制造业向其他领域延伸，如物流、医疗、金融等。
未来智能制造将更加注重个性化、定制化和柔性化的生产方式，以满足 消费者日益多样化的需求。
智能制造将与人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术深度融合， 形成更加智能、高效、绿色的生产模式，推动全球经济的可持续发展。
智能制造将推动传统产业 升级改造，提高生产效率 和产品质量，促进产业转 型升级。
创新发展
智能制造将激发企业创新 活力，推动新技术、新产 品的研发和应用，促进创 新发展。
智能制造导论教学指导 全套课件 PPT
第一章 智-1 制造业发展历程
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
过去，中国制造业利用低廉的劳动力成本、丰富的原材料供应等优势，成为了“世 界工厂”。经过 30 多年的发展，中国制造业的产能得到了空前的提升，中国也成为制造 大国。但是近年来，由于工人工资水平上涨、人民币升值等因素的影响，中国制造的成 本优势却在不断丧失。
综上所述，中国制造业亟需一场革命性的转型升级。
在欧洲，2012年年初，德国提出了工业4.0(即第四次工业革命)战略， 如图1-2所示。德国政府认为，当今世界正处于“信息网络世界与物 理世界的结合”时期，应重点围绕“智慧工厂”和“智能生产”两大 方向，巩固和提升本国在制造业的领先优势。为此，德国政府将工业 4.0作为德国的国家战略，并设立专项资金支持该计划的实施。
在2013年的德国汉诺威工业博览会上，西门子展示了如何运用其世界 领先的科技创新成果，帮助制造业应对当今挑战，打造未来制造业发 展的新模式。同时展示了融合规划、工程和生产工艺以及相关机电系 统于一体的工业4.0全面解决方案。德国电子电气工业协会预测，工 业4.0将使现有企业工业生产效率提高30%。
法国一些企业高层管理人员也认为，虽然法国政府没有提出明确计划，
第4章 智能制造核心技术 4.1 智能硬件 4.1.1 工业机器人 4.1.2 智能传感器 4.1.3 智能终端 4.2 工业识别 4.2.1 机器视觉技术 4.2.2 射频识别技术 4.2.3 工厂物联网 4.3 信息技术 4.3.1 工业大数据 4.3.1云计算技术 4.3.2虚拟制造技术 4.3.3 制造信息系统
在亚洲，日本也十分重视高端制造业的发展，2014年，经济产业省继续把 3D打印机列为优先政策扶持对象，计划当年投资45亿日元，实施名为“以3D 打印造型技术为核心的产品制造革命”的大规模研究开发项目，加大企业开 发3D打印技术等智能制造技术的财政投入。
智能制造导论教学指导 全套课件
目录结构
第5章 智能制造的产业模式 5.1 商业思维的颠覆 5.1.1 营销方式的转变 5.1.2 个性化需求和生产 5.1.3 预测型制造 5.2 新型价值体系 5.2.1 新型价值体系的特征 5.2.2 价值网络的整合 5.2.3 智能生产 5.2.4 服务型制造 5.3 智能制造的产业前景 5.3.1 人机协作 5.3.3 高端装备 5.3.2 产业升级 5.3.2 跨界融合
1.3 中国制造业的困局
过去，中国制造业利用低廉的劳动力成本、丰富的原材料供应等优势，成为了“世 界工厂”。经过 30 多年的发展，中国制造业的产能得到了空前的提升，中国也成为制造 大国。但是近年来，由于工人工资水平上涨、人民币升值等因素的影响，中国制造的成 本优势却在不断丧失。
与此同时，随着中国经济的发展，中国进入物质富足的时代，人们开始更为关注商 品的质量、性能或品牌而非价格。商品的定价不再取决于成本，而取决于消费者心理上 对其价值的认同。以降低产品质量、用户体验和服务水准来换取价格优势的做法，越来 越没有生存空间。不仅如此，在高端产品方面，中国制造仍以代工、加工为主，真正拥 有核心技术与自主知识产权的产品不多，处于价值链的底端，利润率较低。
智能制造导论
教学指导
目录结构
第1章 智能制造总论 1.1 智能制造的时代背景 1.1.1 制造业发展 1.1.2 全球制造业转型现状 1.2 智能制造概述 1.2.1 智能制造的概念 1.2.2 智能制造标准化参考模型 1.2.3 智能制造标准体系架构 1.3 智能制造技术特征 1.3.1 自动化制造 1.3.2 智能化制造—工业机器人 1.3.3 网络化制造—物联网 1.3.4 协同制造—工业互联网 1.3.5 预测型制造—工业大数据 1.4 中国智能制造之路 1.4.1 技术创新 1.4.2 精益生产管理 1.4.3 体制改革
第8章.智能赋能—人工智能AI
促使智能机器会听、会看、会说、会思考、会学习、会 行动
语音识别、机器翻译 图像识别、文字识别 语音合成、人机对话
人机对弈、定理证明 机器学习、知识表示 机器人、自动驾驶汽车
8.1.1 人工智能的定义
人工智能的定义
人工
人造的，非天然的生物学的智能
智能
人工智能的研究
• 对人的智能本身的研究 • 其他关于动物或其他人造系统的智能 • 在计算机领域内
4.医疗保健
将人和周围环境放 置在平面图中，帮助视 力障碍人群提供实时的 视觉体验，从而帮助他 们安全地导航室内环境
5.自动驾驶
对象检测
6.农业领域
识别分析土壤 针对问题 采取方案
识别属性分类
8.3.2 机器学习
机器学习
• 人工智能的一个分支，也是人工智能 的一种实现方法
• 从样本数据中学习得到知识和规律， 然后用于实际的推断和决策
教育方面 智能教育环境 智能学习过程支持 智能教育评价 智能教师助理 教育智能管理与服务
1.智能教育环境
2.智能学习
3.智能教育评 价
智能课堂评价 口语自动测评 心理健康监测 体质健康评价
4.智能教师助理
自动出题与批阅 课程辅导与答疑
智能教研
5.教育智能管理与服务
辅助教育决策 促进教育公平 提供定制化教育服务
图灵测试
2.反思发展期
20世纪60年代—70年代初
• 开始尝试更具挑战性的任务，提出一些不切实际的研发目标 • 接二连三的失败和预期目标的落空，人工智能的发展走入低谷
3.应用发展期
20世纪70年代初—80年代中
• 从理论研究走向实际应用 • 从一般推理策略探讨转向运用专门知识
现代制造系统的智能控制、监控与故障诊断(PPT 81页)
学习方式：授课、自学相结合，自学为主；专题讨论。 考核方式：综合报告/试题/二者结合。
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
四、参考书目
周祖德等. 现代机械制造系统的监控与故障诊断. 武汉： 华中理工大学出版社，1999年6月.
李小俚等. 先进制造中的智能监控技术，北京：科学出 版社，1999年3月.
FMC/FMS/FML、离散系统理论与仿真技术、车间计划调 度与控制、监控与诊断、计算机控制与通讯网络。
特征：柔性与高效的理想结合，适应于多品种中小批量生产。
第一讲
绪论
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
第四阶段：计算机集成制造/系统(CIM/CIMS)
时期：20世纪80年代－。既可看作制造自动化发展的一个新
第五阶段：智能制造、敏捷制造、虚拟制造、网 络制造、全球制造、绿色制造等
时期： 20世纪80年代末期提出，90年代兴起，是
制造自动化面向21世纪的发展方向。
发展趋势与特征：集成化、智能化、敏捷化、虚拟
化、网络化、全球化、绿色化。
第一讲 绪 论
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
四、现代制造系统的发展趋势与特征
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
现代制造系统的 智能控制、监控与故障诊断
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
一、课程的主要内容：
现代制造系统概述 现代制造系统的智能控制 现代制造系统的智能监控 现代制造系统的智能诊断 现代制造系统的控制、监控与诊断的集成
现代机械制造系统的智能控制、监控与诊断
发展趋势与特征之五：制造网络化
20世纪末网络技术特别是Internet/Intranet技术的 迅速发展，导致制造活动新的变革－－网络制造技术的产 生。基于网络的制造包括制造环境内部的网络化、制造环 境和整个制造企业的网络化、企业间的网络化、异地设计 与制造等方面。基于Internet/Intranet的制造已成为21 世纪制造自动化技术发展的重要趋势。
智能制造设备故障诊断与维修教程
智能制造设备故障诊断与维修教程第1章智能制造设备概述 (3)1.1 智能制造设备的发展历程 (3)1.2 智能制造设备的主要类型与结构 (4)第2章设备故障诊断基础 (4)2.1 故障诊断的基本概念 (4)2.2 故障诊断的方法与步骤 (5)2.2.1 故障诊断方法 (5)2.2.2 故障诊断步骤 (5)2.3 故障诊断技术的发展趋势 (5)第3章智能制造设备故障诊断技术 (6)3.1 信号处理技术 (6)3.1.1 故障信号的采集与预处理 (6)3.1.2 故障特征提取 (6)3.2 人工智能在故障诊断中的应用 (6)3.2.1 专家系统 (6)3.2.2 人工神经网络 (6)3.2.3 深度学习 (6)3.3 数据驱动的故障诊断方法 (6)3.3.1 支持向量机 (6)3.3.2 随机森林 (6)3.3.3 聚类分析 (7)3.3.4 混合智能故障诊断方法 (7)第4章智能制造设备故障预测与维修策略 (7)4.1 故障预测技术 (7)4.1.1 故障预测概述 (7)4.1.2 故障预测方法 (7)4.1.3 故障预测实现步骤 (7)4.2 维修策略制定 (7)4.2.1 维修策略概述 (8)4.2.2 维修策略分类 (8)4.2.3 维修策略制定原则 (8)4.3 维修决策支持系统 (8)4.3.1 维修决策支持系统概述 (8)4.3.2 维修决策支持系统组成 (8)4.3.3 维修决策支持系统功能 (8)第5章常用传感器及其在故障诊断中的应用 (9)5.1 传感器概述 (9)5.2 常用传感器及其原理 (9)5.2.1 温度传感器 (9)5.2.2 压力传感器 (9)5.2.3 液位传感器 (10)5.3 传感器在故障诊断中的应用案例 (10)5.3.1 温度传感器在故障诊断中的应用 (10)5.3.2 压力传感器在故障诊断中的应用 (10)5.3.3 液位传感器在故障诊断中的应用 (10)第6章智能制造设备故障诊断与维修工具 (10)6.1 常用诊断仪器与工具 (10)6.1.1 万用表 (11)6.1.2 示波器 (11)6.1.3 传感器诊断仪 (11)6.1.4 故障诊断仪 (11)6.2 数据采集与传输设备 (11)6.2.1 数据采集器 (11)6.2.2 无线传输模块 (11)6.2.3 有线传输设备 (11)6.3 维修工具的选择与应用 (12)6.3.1 手动工具 (12)6.3.2 电动工具 (12)6.3.3 特殊工具 (12)6.3.4 维修软件 (12)第7章典型智能制造设备故障诊断与维修实例 (12)7.1 数控机床故障诊断与维修 (12)7.1.1 故障案例一：数控机床加工精度降低 (12)7.1.2 故障案例二：数控机床程序丢失 (12)7.2 工业故障诊断与维修 (13)7.2.1 故障案例一：工业运动失控 (13)7.2.2 故障案例二：工业重复定位精度降低 (13)7.3 3D打印机故障诊断与维修 (13)7.3.1 故障案例一：3D打印机打印层错位 (13)7.3.2 故障案例二：3D打印机挤出机堵塞 (13)第8章智能制造设备故障诊断与维修中的安全管理 (13)8.1 安全生产法律法规 (13)8.1.1 我国安全生产法律法规体系 (13)8.1.2 智能制造设备安全管理相关法律法规 (13)8.2 设备维修安全管理 (13)8.2.1 设备维修安全管理制度 (14)8.2.2 设备维修安全操作规程 (14)8.2.3 维修人员安全培训与考核 (14)8.3 应急预案与处理 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急预案演练 (14)8.3.3 处理流程 (14)8.3.4 案例分析 (14)第9章智能制造设备故障诊断与维修质量控制 (14)9.1 质量控制基本原理 (14)9.1.1 质量控制定义 (14)9.1.2 质量控制原则 (15)9.1.3 质量控制方法 (15)9.2 维修过程质量控制 (15)9.2.1 维修前质量控制 (15)9.2.2 维修中质量控制 (15)9.2.3 维修后质量控制 (15)9.3 质量改进方法与工具 (15)9.3.1 质量改进方法 (15)9.3.2 质量改进工具 (16)第10章智能制造设备故障诊断与维修发展趋势 (16)10.1 新技术在故障诊断与维修中的应用 (16)10.1.1 人工智能技术 (16)10.1.2 大数据技术 (16)10.1.3 云计算技术 (16)10.1.4 物联网技术 (17)10.2 设备健康管理的发展趋势 (17)10.2.1 预防性维护 (17)10.2.2 智能决策支持 (17)10.2.3 自适应学习 (17)10.3 智能制造与工业互联网的融合与发展 (17)10.3.1 工业互联网平台 (17)10.3.2 网络安全 (17)10.3.3 跨界融合 (17)第1章智能制造设备概述1.1 智能制造设备的发展历程智能制造设备的发展可追溯至20世纪50年代的数控机床。
智能制造技术概述(PPT 29页)
息的收集、传输、管理、使用的技术。 研究目标：研究微型多功能集成智能传感器与传输技
术，RFID和物联网智能终端技术；开发基 于工业总线的即插即用技术和实时网络操 作系统，开发基于M2M和制造物联网的 产品设计 、生产、管理和服务技术。
2.2.3 面向制造的综合推理技术
制造过程中的推理：制造过程中的推理是不确定、不 精确、不完整的推理问题。
研究目标：建立不确定、不精确、非完整信息的分 布/混合推理技术；研究抽象代数、计算 几何、微分几何在数控加工、自动装配、 逆向工程、机器视觉、形位测量与误差评 定中的应用。
2.2.4 图形化建模与仿真技术
智能制造是人类的智慧向制造装备转移的过程。
？
1.2 智能制造的技术体系
制造智能： 感知与测控网络 机器学习与制造知识发现 面向制造的综合推理 图形化建模与仿真 智能全息人机交互
智能制造设备： 工况感知与智能识别 性能预测与智能维护 智能规划与智能编程 智能数控与伺服驱动
智能制造系统： 系统建模与自组织 智能制造执行系统 智能企业管控 智能供应链管理 流程智能控制
内 容：数控功能的提高，如视觉伺服功能、力反馈与 力/位反馈混合控制功能、振动控制功能、负荷控制功 能、质量调控功能、伺服参数和插补参数自调整功能、 各种误差补偿功能等。
研究目标： 完善伺服控制技术，实现系统参数自动识别、控制参数
自动配置、多轴参数的自动优化、振动主动控制； 完善基于视觉感知的伺服控制，实现防碰撞技术，实现
算； 互联网、物联网及射频识别技术（RFID，电子标签） 数学：数理逻辑、数学机械化、随机过程与统计分析、运
筹与决策分析、计算几何、非线性系统动力学等
智能制造系统简介 ppt课件
1.是否提供试用版以便进行验证。助友提供3年免费 版（详情请参考： ）。 2.是否任何企业都可进行试用。
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5-3 对使用效果的承诺
任何使用助友智能制造系统的企业，正常使用后就不会存在 “计划原因的缺料及新增呆料”，库存可逐渐降低到原来的80%以 下，生产效率提高10%以上。
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第四节
理想的智能制造
• 相关技术概况 • 关键需求 • 智能制造应涵盖的内容
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08 与制造或加工有关的技术及系统（业务平台） 1.财务软件 基本普及，但没有解决制造企业的产品成本核算问题。 2.进销存，仓储软件 适合流通企业。但对于制造企业，单独使用这类软件的效果有限（买入的是原材料，卖出的是产成品，需要进 行转化，原材料与产成品之间有数量、时间关系，人工计算难免缺料及呆料）。 3.企业资源规划ERP（ ≈ 1+2+MRP，需要注意的是，这里不是简单的“+”，内在的逻辑关系才重要，下同） 部分企业使用，但普遍效果不佳，90%以上的失败率（物料计算，即MRP不准，对中小企业就没有了使用价值，对于大型企 业，通过滚动计划，VMI等降低了对MRP的要求，但成本很高）。 4.高级计划系统APS（主要功能就是车间生产排产） 很少企业使用，当前市场上的APS基本是定制，专用于企业特定产线（车间生产排产，即APS开发难度极高，是公认的“世界 性难题”）。 5.制造执行系统MES 少数大型企业使用，定制，价格非常高。 6.工序数据采集、工序检验及统计过程控制系统 部分企业使用。 7.自动物流仓储、设备互联，无人工厂等定制系统 少部分大型企业，需要定制，高成本。 8.智能制造系统（ ≈ 3+4+5+6+7） 助友的智能制造系统≈ 3+4+5+6。其通过内部的MPR获得生产需求，经内部的APS排产后，交给内部的MES执行。避免了额 外的数据转换及导入，导出工作。该系统基于100%准确的MRP，确保了APS及MES数据的有效性。
智能制造概论 配套课件
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Date: 2022/1/28
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四、中国制造2025
• 三步走战略
1）第一步：力争用十年时间，迈入制造强国行列。 2）第二步：到2035年，我国制造业整体达到世界制造强国阵营 中等水平。 3）第三步：新中国成立一百年时，制造业大国地位更加巩固， 综合实力进入世界制造强国前列。
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Date: 2022/1/28
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四、中国制造2025
• 指导思想
全面贯彻党的十八大和十八届二中、三中、四中全会精神，坚
持走中国特色新型工业化道路，以促进制造业创新发展为主题
，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融
合为主线，以推进智能制造为主攻方向，以满足经济社会发展
和国防建设对重大技术装备的需求为目标，强化工业基础能力
，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，促进
产业转型升级，培育有中国特色的制造文化，实现制造业由大
变强的历史跨越。
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Date: 2022/1/28
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四、中国制造2025
• 战略内容
一个目标、两化融合、三步走战略、四项基本 原则、五大指导方针、五大工程、九大任务和 十大重点发展领域
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Date: 2022/1/28
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三、全球制造业的发展与变革
• 美国工业互联网
1. 产生背景 1）美国制造业内部空心化、全球市场份额丢失。 2）2011年美国通用电气公司（GE）总裁伊梅尔特提出了工业 互联网的概念。
3）2012年美国国家科学和技术委员会发布了《先进制造业国家 战略计划》报告，包含两条主线，一是调整和提升传统制造业 结构及竞争力；二是发展高新技术产业。
智能制造的关键技术与实践案例分析培训ppt
解决方案
建立完善的安全保障体系，加强数据加密和保护措施， 确保数据安全。同时加强网络安全防护，提高网络系统 的稳定性和可靠性，防止网络攻击和数据泄露。
CHAPTER 05
智能制造的未来展望
技术创新与突破
人工智能与机器学习
详细描述
航空航天领域应用智能制造技术，可以实现复杂零部件的高精度加工和装配，提高产品 的可靠性和安全性，同时缩短产品研发周期和降低成本。
案例四：智能制造在电子制造领域的应用
总结词
电子制造领域产品更新换代快，市场需 求变化大，智能制造技术的应用可以提 高生产快速响应能力和市场竞争力。
VS
详细描述
电子制造领域应用智能制造技术，可以实 现小批量、多品种的生产模式，快速响应 市场需求变化，同时提高生产效率和产品 质量。
传统的管理体制可能无法适应智能制造的需求，导致生产 效率低下、资源浪费等问题。
要点二
解决方案
建立灵活的管理体制，优化生产流程，实现资源的合理配 置和高效利用。同时加强员工培训和技能提升，提高员工 的综合素质和技能水平。
安全挑战与解决方案
安全风险
智能制造涉及到大量的数据采集、传输和处理，可能存 在数据泄露、网络攻击等安全风险。
工业自动化技术
总结词
工业自动化技术是实现智能制造的基础，它通过自动化设备和系统取代了传统 的人工操作，提高了生产效率和产品质量。
详细描述
工业自动化技术包括机器人、自动化生产线等设备和系统，能够实现生产过程 的自动化和智能化。它减少了人工干预和操作误差，提高了生产效率和产品质 量。
人工智能技术
总结词
技术挑战与解决方案
技术落后
由于传统制造技术的限制，智能制造在实施 过程中可能会遇到技术瓶颈，如设备兼容性 差、数据处理能力不足等。
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第7章 物联制造执行系统自组织优化配置方法
第七章 物联制造执行系统自组织 优化配置方法
提纲
1 体系构架 2 加工资源制造服务UDDI 3 制造服务主动发现策略与技术 4 制造执行系统动态配置方法
1 体系构架
任务驱动的物联制造执行系统主动发现与配置方法体系构架
基础：加工设备服务的云端化接入 目标：实现加工资源制造服务的主动发现和优化配置 提出：任务驱动的物联制造服务主动发现与配置方法 体系主要组成部分： — 加工资源制造服务UDDI — 制造服务主动发现策略与技术 — 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
序级制造任务的制造服务候选集进行评价。 2. 根据制造任务各工序之间的约束关系，将从制造服务候选集中优选出的
制造服务进行组合，生成制造服务组合方案。 3. 再对满足任务需求的制造服务组合方案进行综合评价，得到当前状态下
优化制造服务配置方案。
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
加工资源制造服务敏捷配置算法流程
包含匹配 （Subsume）
不匹配 （Fail）
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
加工资源制造服务动态配置流程
目的：是实现制造服务的敏捷、优化配置，即从制造任务的 制造服务候选集中快速配置出合适的制造服务以满足制造任务的能力需求。
流程： 1. 基于加工资源制造服务的实时状态信息以及服务质量信息等，对所有工
凸轮轴工艺卡片பைடு நூலகம்
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
优选制造服务评价指标参数
对凸轮轴六道工序级 制造任务相应的加工 资源制造服务候选集 进行综合评价。 截取每个制造服务前 k 项（k 可按照制造 任务需求规定）。
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
制造服务组合方案关联度参数
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W IP流 通 (B E3)
完工入 库 (B E5)
多 层 次 事 件 分析模 型
主 层 时间着色Petri网
T2
P3
P1
T1
P2
T3
P4
子 层 时间着色Petri网
P21
T21
P41
P11
T11
P31
T31
P51
分 层 着 色 Petri网主动 感知方 法
基本事件
基本事件
实时多源制造信息获取方法
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
多层次事件分析模型
关键事件(Critical Events, CrE) 制造执行系统中订单及产品级的生产信息的变化事件，这些事件对
制造执行系统有较大影响件，其状态的变化会导致车间整体生产性能的 变化。
定义8.2：关键事件可以用(CrE_ID, Name, Attributes, Context, T)表示，其 中，CrE_ID表示事件唯一的身份标记；Name为关键事件的名称； Attributes表示该事件的属性；Context表示事件的内容以及属性之间的关 系；T表示事件发生的时间。
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
分层着色Petri网模型
Petri网 经典的Petri网是简单的过程模型，由两种节点：库所（Place）和变
迁（Transition），有向弧（Arc），以及令牌（Token）等元素组成的。
库所：资源的场所 变迁：变化
· 令牌：资源状态
有向弧：联系
T2
P3
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
基于决策树的生产过程异常动态识别
C4.5 &
Fu z z y-ID3 算法
建 树 策略
& 剪 枝 策略
决 策 树 构建算法
人 机料 法环
制造工艺
生产因素
生 产 系 统分析
1 决策树的构建
DT1 A1 At1
At3 C1
C2 C4
AL0 AL1
AL2
A2
At2
B1
P1
T1
P2
T3
P4
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
分层着色Petri网模型
着色Petri网 着色Petri网是对令牌添加不同的颜色，用以指代不同的制造资源特征。
(ID, Location,…, T)
T2
P3
P1
T1
P2
时间Petri网
T3
P4
时间Petri网（TPN）用来建模制造系统的加工时间，等待延迟等， 分为库所的时间Petri网和变迁的时间Petri网。
实 时 生 产 性 能信息
基于关键事件的实时生产性能分析
车 间 /订单级 关 键 事件
关键事件 (C rE)
复 杂 事件
单 元 /生产(C线E级) 复 杂 事件
复 杂 事件 (C E)
复 杂 事件 (C E)
领料出库 (BE1)
制 造 资源级 基 本 事件
产 品加工 (BE2)
质 量 检验 (BE4)
多层次事件分析模型
多层次事件分析模型分为原始事件、基本事件、复杂事件、关键事件 四层。 复杂事件(Complex Events, CE)
产品加工过程单元级或生产线级的生产事件，可以通过基本事件之 间的时间、层次、因果等关系，依据实时生产工艺执行情况获得。
定义8.1：复杂事件用(CE_ID, Attributes, Context, T)表示，其中，CE_ID 表示复杂事件唯一的身份标记；Attributes表示该事件的属性集合，用以 描述事件类别、在制品代码、工序代码以及其他事件属性；Context给出 事件的具体内容以及属性之间的关系；T表示事件发生的时间。
由于高层事件是通过低一层事件组合而成的，层级关系比较明确， 因此可在关键事件分析过程中使用替代库所或替代变迁的分层的方法对 事件进行简化，以达到简化分析模型的目的。
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
基于决策树的生产过程异常动态识别
工作流程
1.基于现有的制造工艺信息，详细分析制造系统的人、机、料、 法、环各种制造要素的历史状态数据，并将制造资源的状态进行 分类处理
B2
AL1
AL2
Rule: IF…… …… Then… ……
实时 性能
规则 匹配
异常 状态
2 实时生产异常提取
DT2 M1 At1 M2
At3
At2
隶属度
N1 N2
N0 H1 H2
AL0 AL2 AL1 AL1 AL2 真 实 度
90% 92% 89%85% 81%
异常 事件
模糊 匹配
异常 原因
3 生产异常原因定位
@+r1
@+r2
T2
P3
P1
T1
P2
T3
P4
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
分层着色Petri网模型
分层Petri网 当建模的生产系统比较复杂时，从全局的角度对系统建模时，该模
型的变迁或库所可能由几个子系统组成，故可以通过使用替代变迁或替 代库所替代子系统的方法，简化主要系统模型，当需要查询更详细与精 确信息的时候，用户可以查看相应的子网模型。
关键使能技术
1.基于关键事件的实时生产性能分析 该模块设计一种基于多层次事件的关键事件分析模型，对生产性能
关键事件的组成及结构进行详细分析，进而结合分层着色Petri网分析 方法，构建针对不同生产关键性能事件的Petri网主动感知模型。进而 ，当系统获取经由实时多源信息获取方法采集而来的基本事件信息后， 便可以主动触发相应的事件感知过程，获取生产性能关键事件实时信息 ，实现对生产过程关键性能的主动分析。
智能制造系统与决策
第8章 性能分析 的体系构架
2 物联制造执行过程中的关键事件
3 基于分层时间着色Petri网的关 键事件建模
4 基于决策树的生产过程实时 性能分析
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架
实现目标
生产过程的主动感知与性能分析方法是在实时多源信 息获取的基础上，通过对采集的基本事件进行增值运算， 为不同管理层提供重要的实时生产过程关键性能信息；同 时，通过对历史异常事件进行分析，建立异常评价与识别 专家库，形成生产异常事件与制造资源之间的关联关系， 从而当实时生产异常来临时，能迅速识别并快速获取可能 导致该异常的原因。
2.基于决策树的制造系统异常动态识别方法 基于决策树的制造系统异常动态识别模块，对实时采集的生产性能
关键事件，进行评估与分析，及时诊断出生产异常状态，并快速获取可 能导致该异常的原因，以更好地辅助生产管理者及时、精确地获取生产 异常信息，并快速地做出最优的决策。
1.物联制造执行系统性能分析的体系构架