智能制造技术
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图7
三、智能制造关键技术及发展趋势
图8
三、智能制造关键技术及发展趋势
图9
三、智能制造关键技术及发展趋势
图10
三、智能制造关键技术及发展趋势
图11
三、智能制造关键技术及发展趋势
三、智能制造关键技术及发展趋势
三、智能制造关键技术及发展趋势
专家系统（ExpertSystem)是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家 知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。属于人工智能的一个发 展分支，专家系统的研究目标是模拟人类专家的推理思维过程。一般是将领域专家 的知识和经验，用一种知识表达模式存入计算机。系统对输入的事实进行推理，做 出判断和决策。从20世纪60年代开始，专家系统的应用产生了巨大的经济效益和社 会效益，已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。 也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或 称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数 （activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值， 称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值 和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也 可能是对一种逻辑策略的表达。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
备或系统应具备自学习功能。简单的自动设备、数控机床、机器人的使用
不能被认为是智能制造。在这里强调的是人工智能技术的应用！
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
美国发明家约翰·帕森斯于1952年研制出世界第一台数控机床；1958年第 一台加工中心诞生；上世纪70年代初FMS系统研制成功；1987年开放式数控系 统出现。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
真正的智能制造是有本质区别
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业永恒的话题—效率
图4
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业发展的力量源泉—创新
图5
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业发展的力量源泉—创新
图6
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业可持续发展的关键—绿色
工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP(企业资源计划)、MES(制造 执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等;
智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备(3D打印机)、智 能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装 配装备、智能物流与仓储装备等;
智能制造技术讲座
一、智能制造提出的背景
现如今，很多制造公司尤其是一些中小型企业，都非常依赖于工人的纯手工 作业，很多公司依然依靠工人操纵老式的加工设备来加工产品。这种加工方式 效率低，精度差，环境恶劣，大大降低了企业利润，延长产品的生产周期。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
广义的智能制造： 智能制造是基于
图1
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
图2
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
英国人恩格尔伯格于1959年研制出了世界上第一台工业机器人。对于 创建机器人工业做出了巨大贡献。
图3
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
企业资源计划即 ERP (Enterprise Resource Planning)，由美国 Gartner Group 公司于1990年提出。企业资源计划是 MRP II(企业制造资源计划)下一代的 制造业系统和资源计划软件。除了MRP II 已有的生产资源计划、制造、财务、销 售、采购等功能外，还有质量管理，实验室管理，业务流程管理，产品数据管理， 存货、分销与运输管理，人力资源管理和定期报告系统。目前，在我国 ERP 所代 表的含义已经被扩大，用于企业的各类软件，已经统统被纳入 ERP 的范畴。它跳 出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源，是基于网络经济时代的新 一代信息系统。它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。
实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包 括以下类型：
计算机辅助工具，如CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、 CAPP(计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助 测试，如ICT信息测试、FCT功能测试)等;
计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学 分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿 真)、工艺仿真等;
图12
三、智能制造关键技术及发展趋势
按知识表示技术划分：A、基于逻辑的专家系统；B、基于规则的专家系统；C、基 于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。
按任务类型划分：A、诊断型专家系统；B、解释型专家系统；C、预测型专家系统； D、设计型专家系统；E、决策型专家系统；F、规划型专家系统；G、教学型专家系统； H、数学专家系统；I、监视型专家系统。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经 网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂 程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具 有自学习和自适应的能力。
三、智能制造关键技术及发展趋势
，贯穿设计、生产、管理、服务等制
造活动各个环节，具有
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。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
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。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
狭义的智能制造：
依托人工智能技术使生产工具、系统具有自学习、自主决策的功能，
初步摆脱对人类操作者的依赖。具体来讲就是把
或人
应用具体的生产工具控制或生产组织过程中。与广义的智能制造
相比，它不仅仅是信息技术的使用和实现生产过程的自动化，其关键是设
三、智能制造关键技术及发展趋势
图8
三、智能制造关键技术及发展趋势
图9
三、智能制造关键技术及发展趋势
图10
三、智能制造关键技术及发展趋势
图11
三、智能制造关键技术及发展趋势
三、智能制造关键技术及发展趋势
三、智能制造关键技术及发展趋势
专家系统（ExpertSystem)是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家 知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序。属于人工智能的一个发 展分支，专家系统的研究目标是模拟人类专家的推理思维过程。一般是将领域专家 的知识和经验，用一种知识表达模式存入计算机。系统对输入的事实进行推理，做 出判断和决策。从20世纪60年代开始，专家系统的应用产生了巨大的经济效益和社 会效益，已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。 也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或 称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数 （activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值， 称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值 和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也 可能是对一种逻辑策略的表达。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
备或系统应具备自学习功能。简单的自动设备、数控机床、机器人的使用
不能被认为是智能制造。在这里强调的是人工智能技术的应用！
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
美国发明家约翰·帕森斯于1952年研制出世界第一台数控机床；1958年第 一台加工中心诞生；上世纪70年代初FMS系统研制成功；1987年开放式数控系 统出现。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
真正的智能制造是有本质区别
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业永恒的话题—效率
图4
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业发展的力量源泉—创新
图5
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业发展的力量源泉—创新
图6
三、智能制造关键技术及发展趋势
制造业可持续发展的关键—绿色
工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP(企业资源计划)、MES(制造 执行系统)、PLM(产品全生命周期管理)/PDM(产品数据管理)等;
智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备(3D打印机)、智 能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装 配装备、智能物流与仓储装备等;
智能制造技术讲座
一、智能制造提出的背景
现如今，很多制造公司尤其是一些中小型企业，都非常依赖于工人的纯手工 作业，很多公司依然依靠工人操纵老式的加工设备来加工产品。这种加工方式 效率低，精度差，环境恶劣，大大降低了企业利润，延长产品的生产周期。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
广义的智能制造： 智能制造是基于
图1
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
图2
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
英国人恩格尔伯格于1959年研制出了世界上第一台工业机器人。对于 创建机器人工业做出了巨大贡献。
图3
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
企业资源计划即 ERP (Enterprise Resource Planning)，由美国 Gartner Group 公司于1990年提出。企业资源计划是 MRP II(企业制造资源计划)下一代的 制造业系统和资源计划软件。除了MRP II 已有的生产资源计划、制造、财务、销 售、采购等功能外，还有质量管理，实验室管理，业务流程管理，产品数据管理， 存货、分销与运输管理，人力资源管理和定期报告系统。目前，在我国 ERP 所代 表的含义已经被扩大，用于企业的各类软件，已经统统被纳入 ERP 的范畴。它跳 出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源，是基于网络经济时代的新 一代信息系统。它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。
实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包 括以下类型：
计算机辅助工具，如CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)、 CAPP(计算机辅助工艺设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAT(计算机辅助 测试，如ICT信息测试、FCT功能测试)等;
计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真(包括结构分析、声学 分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿 真)、工艺仿真等;
图12
三、智能制造关键技术及发展趋势
按知识表示技术划分：A、基于逻辑的专家系统；B、基于规则的专家系统；C、基 于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。
按任务类型划分：A、诊断型专家系统；B、解释型专家系统；C、预测型专家系统； D、设计型专家系统；E、决策型专家系统；F、规划型专家系统；G、教学型专家系统； H、数学专家系统；I、监视型专家系统。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经 网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂 程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具 有自学习和自适应的能力。
三、智能制造关键技术及发展趋势
，贯穿设计、生产、管理、服务等制
造活动各个环节，具有
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。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
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。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
二、广义的智能制造与狭义的智能制造
狭义的智能制造：
依托人工智能技术使生产工具、系统具有自学习、自主决策的功能，
初步摆脱对人类操作者的依赖。具体来讲就是把
或人
应用具体的生产工具控制或生产组织过程中。与广义的智能制造
相比，它不仅仅是信息技术的使用和实现生产过程的自动化，其关键是设