《智能制造系统架构映射及示例解析》
智能制造体系架构、参考模型与标准化框架研究
收 稿 日期 ：２０１６—１１—１４；修 订 日期 ：２０１７～０５—０２。Ｒｅｃｅｉｖｅｄ １４ Ｎｏｖ．２０１６；ａｃｃｅｐｔｅｄ ０２ Ｍａｙ ２０１７． 基金项 目：国家 ８６３计 划资助项 目（２００１ＡＡ４１５３４０，２００７ＡＡ０４ＺＩＡ６）；国家 自然科 学基金 资助项 目（６１１７４１６８，６１７７１２８１）；中国航 空科学基 金
智能制造系统的架构与实现技术研究
智能制造系统的架构与实现技术研究智能制造系统是一种利用智能化技术、先进的制造工艺、高度集成的信息技术和先进的自动化设备等多种手段来实现对制造过程的全面控制和优化的综合性制造系统。
在当前制造业快速发展的背景下，智能制造系统已经成为制造业向智能化制造方向转型的趋势之一。
那么，智能制造系统的架构和实现技术是什么呢？下面就让我们来一一探究。
一、智能制造系统架构的基本框架智能制造系统架构可以分为三个层次：感知层、控制层和应用层。
感知层：感知层是智能制造系统中最基础的层次。
它主要采用传感器等手段收集制造过程中的各种数据，如温度、压力、振动等，通过物联网等技术将数据传输到控制层，为后续的制造过程提供数据支持。
控制层：控制层是智能制造系统中较为重要的层次。
它接收感知层传来的数据，并进行分析和处理，形成一套稳定的控制策略，指导设备的自动化运行，确保制造过程的安全、高效和稳定。
应用层：应用层是智能制造系统中最高层次的层次。
它为制造过程提供上层应用支持，如ERP、MES等应用系统，以实现集成化的生产管理，从而提高制造过程的效率、质量和可靠性。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现技术包括传感技术、智能控制技术、云计算和大数据技术、人工智能等多种手段的综合应用。
传感技术：传感技术是智能制造系统中最基础也是最重要的技术之一。
通过各种传感器，可以检测制造过程中各种数据，为后续控制和应用提供大量的有用信息。
智能控制技术：智能控制技术在智能制造系统中发挥着至关重要的作用。
通过对传感技术采集到的数据进行分析和处理，制定出一套智能化的控制策略，指导自动化设备的运行，从而为制造过程提供更高效、更稳定的支持。
云计算和大数据技术：云计算和大数据技术是现代智能制造系统不可或缺的技术手段。
这两种技术可以帮助制造企业更好地管理和分析制造过程中产生的海量数据，大幅度提高制造过程的效率和质量。
人工智能：人工智能技术是智能制造系统中的一项新兴技术，它采用机器学习、自然语言处理等技术手段，模拟人类的智能思考方式，从而在智能制造系统中实现更高水平的自主决策和运行。
《智能制造导论》第二章智能制造系统
用。
02
技术标准与互操作性
智能制造系统的不同设备和系统之间需要实现互操作性和标准化，以确
保信息流通和协同工作。解决方案包括制定统一的技术标准和接口规范，
促进不同厂商之间的合作和交流。
03
人力资源与培训
智能制造系统的应用需要具备相关技能和知识的人力资源支持。解决方
案包括加强人才培养、培训和引进高素质人才，以满足智能制造系统发
详细描述
工业自动化技术利用传感器、控制器 、执行器等技术，实现生产过程的自 动化控制和监测，提高生产效率和产 品质量，降低能耗和减少人力成本。
05
智能制造系统的实施与案例分析
智能制造系统的实施步骤
需求分析
明确企业需求，包括生产流程、产品特性 、市场定位等，为智能制造系统提供定制 化解决方案。
测试与优化
工业人工智能技术是智能制造系统的未来发展方向，它通过 模拟人类智能，实现生产过程的自动化和智能化。
详细描述
工业人工智能技术利用机器学习、深度学习等技术，使机器 具备自主学习和决策的能力，实现自动化生产线、智能机器 人等应用，提高生产效率和产品质量。
工业自动化技术
总结词
工业自动化技术是智能制造系统的基 础，它通过自动化设备和系统，实现 生产过程的自动化和高效化。
工业大数据技术
总结词
工业大数据技术是智能制造系统的重要支撑，它通过对海量数据的挖掘和分析， 为生产决策提供科学依据。
详细描述
工业大数据技术利用数据挖掘、机器学习等技术，对生产过程中产生的海量数据 进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为生产优化、质量控制、预测性维护等 提供支持。
工业人工智能技术
总结词
对智能制造系统进行全面测试，并根据测 试结果进行优化和改进，确保系统的性能 和稳定性达到最佳状态。
制造企业智能制造系统IT基础架构
制造企业智能制造系统三象限IT基础架构随着制造企业智能制造建设的不断深入，构成智能制造系统架构的信息化系统和自动化系统越来越多，各系统之间的数据交互越来越复杂，企业生产经营产生的业务数据、生产过程数据和设备运行数据快速增长，这给支撑这些系统运行和数据传输、存储的IT基础架构带来了严峻的挑战，本文提出了支撑制造企业智能制造系统运行的三象限IT基础架构，为制造企业智能制造系统建设提供了稳固、高效的IT基础架构解决方案。
国家智能制造标准体系建设指南中对智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等三个维度所涉及的要素、装备、活动等内容进行描述，主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。
智能制造系统架构如图1所示。
图1智能制造系统架构文件并未对如何搭建支撑智能制造系统架构运行的IT基础架构进行描述。
那么如何搭建支撑智能制造系统运行的IT基础架构来支撑智能制造系统运行就成为了我们必须自己摸索的问题。
1IT基础架构面临的问题为了承载各类信息化系统、自动化系统、智能分析系统等的稳定、安全、高效的运行，IT基础架构需要解决以下几个关键问题：1.1网络和数据安全的问题网络和数据安全问题是IT基础架构需要解决的首要问题。
随着工业互联的普及，制造企业的产线自动化系统与信息化系统，甚至互联网都有数据通讯的需要。
这给各个系统数据传递带来便利的同时，也将各种网络威胁延伸到了制造企业产线的自动化系统，IT基础架构在保障正常通讯的前提下必须保证各系统网络和数据的整体安全性，尤其要保证各产线自动化系统的安全性，避免直接影响生产的安全事故的发生。
1.2系统的性能问题IT基础架构必须支撑运行系统的高效运行。
尤其是与制造企业生产相关的系统运行效率，系统反应速度必须能够满足产线生产的需要，必须对根据生产结果给出及时的回馈。
然而随着信息化系统和自动化系统数量的激增，系统之间的接口数量也呈现几何数量的增加，系统之间的关系复杂化，相互影响增多。
智能制造的基本概念和架构
智能制造的基本概念和架构《智能制造的基本概念和架构》一、智能制造的基本概念智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念，旨在发展智能化的自动化设备，使制造过程更加高效、精准和灵活，提高产品质量，降低制造成本。
它的基本思想是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程，以调节制造环境。
智能制造的实施不仅仅是实现全自动化、交互式生产，而且还包括实现整体控制、智能决策、信息收集、交互式管理、故障检测、工作流程模拟、生产车间布局、品质控制等技术。
二、智能制造的基本架构智能制造的基本架构是将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合，形成一个完整的基本架构。
智能制造的基本架构包括：1、工厂信息化：工厂信息化是智能制造的基础，它借助信息与制造技术对工厂的管理和运行进行必要的整合，使其具有智能管理能力。
2、智能设备：智能设备是智能制造的关键技术，它由紧密耦合的自动化装置、传感器、控制装置等组成，能够实现自主控制、故障检测、交互式控制和信息交换等功能。
3、智能控制：智能控制是智能制造的关键技术，只有将智能控制与人工智能技术结合起来，才能实现复杂、灵活的制造过程。
4、数据库管理：数据库管理是智能制造的重要组成部分，可以实现有效的信息管理、数据统计和记录，以及智能分析和决策功能。
5、安全保障：安全保障是智能制造技术的重要组成部分，在实施智能制造时必须考虑安全问题，防止意外事故发生。
6、生产现场管理：生产现场管理是智能制造技术的重要组成部分，可以有效地实现生产现场的管理，提高生产效率。
三、总结智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念，其基础是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程，从而实现高效、精准和灵活的制造过程，提高产品质量，降低制造成本。
智能制造的基本架构可以将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合，形成一个完整的系统，从而实现控制、智能决策、信息收集、交互式管理、安全保障等功能。
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计在智能制造领域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的应用正变得愈发重要。
人工智能的总体架构与系统设计是实现智能制造的核心要素之一。
本文将分析智能制造中的人工智能总体架构，并探讨相关的系统设计。
一、智能制造中的人工智能总体架构在智能制造中，人工智能总体架构是设计和部署智能制造系统的基础。
一种常见的人工智能总体架构是深度学习（Deep Learning）架构，该架构包括数据采集、数据存储、数据预处理、模型训练和模型推理等关键环节。
1. 数据采集：智能制造系统需要收集各种类型的数据，包括生产数据、传感器数据、设备状态数据等。
数据采集可以通过传感器网络、物联网技术等手段实现。
2. 数据存储：采集到的数据需要进行存储和管理，以便后续的数据处理和分析。
传统的数据库系统或分布式存储系统可以用来存储大规模的数据。
3. 数据预处理：采集到的原始数据通常需要进行预处理，包括数据清洗、数据过滤、数据转换等操作。
数据预处理的目标是提取有效的数据特征，减少噪声对模型训练的影响。
4. 模型训练：在智能制造系统中，模型训练是一个关键的环节。
通过使用机器学习和深度学习算法，可以利用大规模的数据进行模型的训练和优化。
模型训练可以使用分布式计算环境加速处理速度。
5. 模型推理：在训练好的模型上，可以进行模型的推理和预测。
模型推理可以帮助智能制造系统实现实时的生产优化、质量控制等功能。
二、智能制造系统设计智能制造系统的设计是实现智能制造的关键一环。
设计一个高效可靠的智能制造系统需要考虑以下几个方面：1. 系统架构：智能制造系统的架构应该能够适应多样化的生产场景和数据要求。
合理的架构设计可以提高系统的可扩展性和灵活性。
2. 数据集成与共享：在智能制造系统中，不同的数据源和数据格式需要进行集成和共享。
通过使用统一的数据标准和数据接口，可以实现数据的高效交换与共享。
3. 实时响应与决策：智能制造系统需要能够实时响应各种生产变化，并做出相应的决策。
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。
智能制造技术应用案例剖析
智能制造技术应用案例剖析随着信息时代的不断演变，智能制造技术正在重新定义制造业的未来。
从零件设计和生产到物流和客户服务，智能制造技术正在不断地实现自动化、智能化、数字化和绿色化的目标，为制造业带来了更高效、更安全、更优质的生产方式。
在本文中，我们将剖析几个智能制造技术的应用案例，以帮助读者深入了解这一领域的发展趋势和前沿技术。
案例一：3D打印技术在航空制造领域的应用航空制造是制造业中最为复杂和严谨的领域之一，使用3D打印技术可以大量减少生产时间和成本，并且还能够实现量身定制的需求。
美国波音公司就是一个成功的案例，他们利用3D打印技术生产了许多复杂的部件，例如涡轮叶片、结构支持、连接板和夹具等等。
3D打印技术的应用，缩短了生产周期，从而提高了生产效率和产品质量，同时还带来了更加精准的零件制造。
案例二：数据分析技术在制造业中的应用随着智能制造技术的推广，制造企业不仅可以大量收集生产数据，还能通过数据分析技术进行有效的分析和利用。
这样的应用不仅有助于企业更精准地掌握生产中的情况，还能够提高产品质量和降低生产成本。
例如一些电子制造企业，通过数据分析技术可以快速地找到产品问题、优化生产流程和提高能源利用效率。
案例三：机器人技术在汽车制造中的应用随着智能制造技术的不断进步，机器人技术在制造业中的应用也越来越广泛。
在汽车制造业中，机器人可以协助完成各种复杂的生产任务，从焊接、喷漆到车身组装，都能够大幅提升生产效率和产品质量。
这也是为什么许多汽车制造企业在生产流程中都使用了机器人技术的原因。
总结以上案例展示了智能制造技术在不同领域的应用，通过使用先进的技术使制造业实现自动化、智能化和高效化。
智能制造技术的应用也为制造业带来了更多可持续性、环境保护和社会利益。
预计未来智能制造技术将在更广泛的领域中得到应用，为制造业带来更多的变革和发展。
智能制造概论-2 智能制造系统
软件。
（2）B/S架构ERP系统
B/S架构即Browser/Server(浏览器/服务器)架构。
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2.3 企业资源计划（ERP）
2.3.3 ERP 系统分类 1 按功能分类 1 通用型ERP系统 2 专业ERP系统 2 按所采用的技术架构分类 （1）C/S架构ERP系统 C/S构架即Client/Server(客户/服务器)架构。该架构需要使用 高性能计算机、工作站或小型机，客户端需要安装专用的客户端
1 功能搭建工作可快速完成 2 全面和一体化的应用开放式平台 3 协同商务 4 灵活的调整机制 5 管理软件完全受企业掌控 6 无须代码开发
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2.4 制造执行系统（MES）
1. MES的产生与定义 ◆ 美国先进制造研究中心AMR将MES定义为:“MES是位于上层计划
管理系统与底层过程控制系统之间的面向车间层的管理信息系
软件。
（2）B/S架构ERP系统
B/S架构即Browser/Server(浏览器/服务器)架构。
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2.3 企业资源计划（ERP）
2.3.4 ERP企业应用 具体的问题如下:
◆ 利益矛盾导致项目难以有效推进； ◆ 风险承担意识不统一，往往难以做出符合市场需求的最优的市
场决策；
◆ 企业需求的定义和描述往往受制于管理人员的思维定式和具体
collaborative product design) 5 需求预测与产品组合管理（demand forecasting and
portfolio management）
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2.2 产品全生命周期管理系统
智能制造系统架构
智能制造系统架构一、智能制造系统架构智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。
1、生命周期生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。
生命周期中各项活动相互关联、相互影响。
不同行业的生命周期构成不尽相同。
2、系统层级系统层级自下而上共五层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。
智能制造的系统层级体现了装备的智能化和互联网协议（IP）化，以及网络的扁平化趋势。
（1）设备层级包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等，是企业进行生产活动的物质技术基础；（2）控制层级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）和现场总线控制系统（FCS）等；（3）车间层级实现面向工厂/车间的生产管理，包括制造执行系统（MES）等；（4）企业层级实现面向企业的经营管理，包括企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等；（5）协同层级由产业链上不同企业通过互联网络共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等。
3、智能功能智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。
（1）资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。
此外，人员也可视为资源的一个组成部分。
（2）系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。
由小到大实现从智能装备到智能生产单元、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）互联互通是指通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。
（4）信息融合是指在系统集成和通信的基础上，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，实现信息协同共享。
带你入门智能制造导论第3章 智能制造系统架构及参考模型
IEC 61970-2
提供正在处理的问题空间的可视化的抽象结构， 提供描述和讨论解决方案的语言，定义术语并提 供旨在获得被解决问题相互理解的其他类似的帮 助。
IEC 62443-1-1
许多系统模块和接口能以一致性方式进行描述的 结构。
ISO/IEC14543-2-1 在系统和网络结构中描述互联的通用原则的模型。
第二个维度是生命周期与价值链，划分为原型设计和产品生产两个阶段，强调不 同阶段考虑的重点。原型设计阶段指从初始设计到定型，还包括各种测试和验证；产 品生产阶段指产品的规模化、工业化生产。工业4.0中，每个实物的产品就是原型的 一个实例。
2、德国工业4.0
2.2 RAMI 4.0的三个维度
第三个维度是企业架构，是在IEC 62264企业系统层级架构的标准基础之上补充 了产品的内容，并由企业拓展至“互联世界”，从而体现工业4.0针对产品服务和企 业协同的要求。
1 智能制造系统架构概述 2 德国工业4.0 3 美国工业互联网 4 中国制造2025
3、美国工业互联网
3.1 工业互联网参考架构的提出
2017年1月，美国工业互联网联 盟IIC（Industrial Internet Consortium）发布了工业互联网参 考架构IIRA（Industrial Internet Reference Architecture）V1.8。
来自五湖四海的室友们
1、智能制造系统架构概述
1.2
参考模型的定义 1、CPS的概念 智能制造参考模型是一个通用模型，适用于智能制造全价值链的所有合作伙伴公司的产品和服务，它将提供
智能制造相关技术系统的构建、开发、集成和运行的一个框架，通过建立智能制造参考模型可以将现有标准（如 工业通信、工程、建模、功能安全、信息安全、可靠性、设备集成、数字工厂等），拟制定的新标准（如语义化 描述和数据字典、互联互通、系统能效、大数据、工业互联网等）一起纳入一个新的全球制造参考体系。
《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》
国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）2018年7月目录前言 (1)一、总体要求 (2)（一）指导思想 (2)（二）基本原则 (2)（三）建设目标 (3)二、建设思路 (4)（一）智能制造系统架构 (4)（二）智能制造标准体系结构 (8)（三）智能制造标准体系框架 (9)三、建设内容 (11)（一）基础共性标准 (11)（二）关键技术标准 (14)（三）行业应用标准 (30)四、组织实施 (32)附件1：智能制造相关名词术语和缩略语附件2：智能制造系统架构映射及示例解析附件3：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准前言制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。
智能制造是落实我国制造强国战略的重要举措，加快推进智能制造，是加速我国工业化和信息化深度融合、推动制造业供给侧结构性改革的重要着力点，对重塑我国制造业竞争新优势具有重要意义，“智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础。
为指导当前和未来一段时间智能制造标准化工作，解决标准缺失、滞后、交叉重复等问题，落实“加快制造强国建设”，工业和信息化部、国家标准化管理委员会在2015年共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》并建立动态更新机制。
按照标准体系动态更新机制，扎实构建满足产业发展需求、先进适用的智能制造标准体系，推动装备质量水平的整体提升，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》。
一、总体要求（一）指导思想进一步贯彻落实《智能制造发展规划（2016-2020年）》（工信部联规〔2016〕349号）和《装备制造业标准化和质量提升规划》（国质检标联〔2016〕396号）的工作部署，充分发挥标准在推进智能制造产业健康有序发展中的指导、规范、引领和保障作用。
针对智能制造标准跨行业、跨领域、跨专业的特点，立足国内需求，兼顾国际体系，建立涵盖基础共性、关键技术和行业应用等三类标准的国家智能制造标准体系。
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计
智能制造中的人工智能总体架构与系统设计智能制造是指将人工智能技术应用于制造业中，提升生产效率、产品质量和企业竞争力的一种现代化生产方式。
人工智能作为智能制造的核心技术之一，对于实现高效智能的生产过程和智能化的产品具有重要意义。
本文将探讨智能制造中的人工智能总体架构与系统设计。
一、智能制造中的人工智能总体架构智能制造中的人工智能总体架构由数据采集与预处理、智能决策与优化以及执行与控制三个层次构成。
1. 数据采集与预处理层数据采集与预处理层负责采集生产过程中的各种数据，并对数据进行预处理与清洗，以提高数据的质量和可用性。
该层通常包括传感器、设备接口和数据采集系统等组成，通过实时监测和采集设备数据，形成智能制造系统中的数据池。
采集到的数据将作为后续智能决策与优化的依据。
2. 智能决策与优化层智能决策与优化层是整个智能制造系统中人工智能的核心部分，主要通过数据分析、模型建立、决策推理等技术，对采集到的数据进行处理和分析，实现对生产过程的智能决策和优化。
该层的任务是基于历史数据和实时数据，运用机器学习、深度学习等人工智能技术，建立数据模型，并通过模型的训练和优化，实现对生产过程的智能调控和优化。
3. 执行与控制层执行与控制层负责将智能决策与优化层的结果转化为具体的生产控制指令，对生产过程进行控制与执行。
该层通常包括工控设备、机器人、自动化控制系统等，通过与生产设备的集成，实现对生产过程的实时监控与控制。
执行与控制层的任务是将智能决策与优化层的结果反馈给生产设备，实现生产过程的智能化和自动化。
二、智能制造中的人工智能系统设计智能制造中的人工智能系统设计需要考虑以下几个方面：1. 数据集成与处理在智能决策与优化层中，需要将采集到的各种数据进行集成与处理，以实现对生产过程的综合分析与决策。
设计人工智能系统时，需要考虑数据集成的方式和数据处理的算法，保证数据的准确性和完整性。
2. 模型建立与优化针对不同的生产过程和需求，需要建立相应的数据模型，并通过优化算法对模型进行训练和优化。
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第11章-典型智能制造系统案例分析
— 成熟的控制系统管制 AGV系统可控制规划小车运行路线，分配小车任务，对小车运行路 线进行交通管理
— 安全性高 多级硬件、软件的安全措施，保证运行过程中自身安全、现场人员 及各类设备的安全
1 .汽车行业典型零部件智能车间案例
2 .航空发动机典型零部件智能制造车间案例
各系统通过基于PDM的CAD/CAPP/CAM工具集成、信息共享完成 产品上线生产前的技术准备工作
2 .航空发动机典型零部件智能制造车间案例
— 生产过程仿真阶段的主要 实施内容
生产现场仿真，生产线运行 仿真
— 制造执行阶段的主要实施内容 制造执行系统（MES），现场数据采
1 .汽车行业典型零部件智能车间案例
➢ 精益物流执行模块 运用JIT理论，建立起覆盖装配生
产、仓储、物流配送的全方位 生产运作体系，搭建MDS，降 低了WIP库存，减少MCT周期； 同时与ANDON、AVG系统集成， 实现智能化拣货、配送和AVG 小车自动送料。
➢ 质量管理模块 基于全面质量管理，采用PDCA动态循环理论，研发了质量数据采集终端， 实现了车辆生产过程中缺陷数据快速采集，直方图、关联图目视化分析， 多角度报表统计等功能；通过条码扫描、扫码枪导入导出等多种类多场景 的方式达到了安全件防错追溯的效果。
2 .航空发动机典型零部件智能制造车间案例
— 机匣MES的三级计划拉动生产准备模式
— 机匣MES的工序作业计划编制方法 基于工序时差的排序规则方法 依据工序时差值的大小来对所有等待加工的工序进行优先级排序，依
据该优先级先后顺序安排加工
2 .航空发动机典型零部件智能制造车间案例
智能制造中的子系统智能化设计及应用案例分析
智能制造中的子系统智能化设计及应用案例分析随着工业化进程的加速，智能制造成为了行业的新潮流。
智能制造中，子系统的智能化设计是其中的关键环节。
本文将从什么是智能制造、智能制造中的子系统及其智能化设计、智能化设计的应用案例分析等几个方面进行阐述。
一、什么是智能制造智能制造是一种基于先进信息技术，通过智能化的方式，使得制造系统变得更加灵活、高效、智能化和绿色环保的制造方式。
智能制造的核心是通过智能化技术，将传统的制造生产方式升级到更高的智能化水平，实现高效能的生产模式，以更好地满足市场需求。
二、智能制造中的子系统及其智能化设计智能制造中的子系统可分为三部分：物理系统、控制系统和信息系统。
智能化设计的目标是将这三个子系统都转化为智能化的状态，具备可以接受数据、分析数据和决策的能力，以降低生产成本，加速生产效率，并满足生产过程中的实时监控需求。
1. 物理系统的智能化设计传统的物理系统只能完成基本的任务，而在智能制造中，物理系统需要能够完成更加智能化的任务，需要具备以下几方面的能力：（1）具备自我感知：物理设备需要通过传感器，收集各种数据，包括监控设备的健康状况、能耗等信息，并将收集到的数据传输给信息系统。
（2）具备自我决策：物理设备会接收来自信息系统的指令，从而通过内置的AI模型进行反应和决策，最终完成相应的生产任务。
（3）具备自我适应：物理设备需要根据不同的生产任务自动进行改变，以便适应各种不同的环境。
2. 控制系统的智能化设计控制系统负责调度物理设备的工作，智能化设计的目标是整合各类数据，并通过算法预测并指引最优对策。
智能化设计的目标是：通过适当的算法和数据分析技术，提高生产量并降低生产成本，以获得最大的效益。
控制系统中包括但不限于以下几个方面：（1）生产调度系统的智能化设计：基于工作人员、设备和材料等各个角度，对生产任务进行有效调度，以尽量降低生产成本并提高生产效率。
（2）质量检测和监控系统的智能化设计：通过采集分析各种数据以实现对生产质量的有效控制。
智能制造系统架构设计与应用
智能制造系统架构设计与应用随着信息技术的不断发展，智能制造正在成为全球制造业的新趋势。
智能制造系统是通过将传感器、机器学习、大数据分析和自动化技术等应用于制造过程中，以实现自动化、智能化和高效率生产的系统。
在智能制造系统中，一个关键的因素是系统的架构设计。
智能制造系统的架构设计需要考虑多个方面，包括硬件设备、软件系统和通信网络等。
在硬件设备方面，需要选择合适的传感器、机器人和其他工艺设备，以实现数据采集、工艺控制和自动化生产等功能。
软件系统方面，需要设计和开发与硬件设备相匹配的控制系统和数据分析系统，以实现智能化和自动化的生产过程。
通信网络方面，需要建立可靠、高速的通信网络，以实现设备之间的联网和数据传输。
在智能制造系统的架构设计中，关键的一步是确定系统的层次结构。
一般而言，智能制造系统可以分为物理层、控制层和应用层。
物理层包括各种硬件设备，如传感器、机器人和工艺设备等。
控制层负责对物理层设备进行控制和管理，实现生产过程的自动化和智能化。
应用层是系统的最高层，负责根据用户需求制定生产计划、调度资源和优化生产过程。
智能制造系统的架构设计也需要考虑到系统的可扩展性和灵活性。
制造业是一个变化多端的行业，不同企业和不同生产环境下对智能制造系统的需求有所不同。
因此，一个好的架构设计应该具有灵活的扩展能力，能够满足不同企业和不同生产环境下的需求。
同时，智能制造系统应该具有模块化的设计，以便于对系统进行部分更换或升级。
智能制造系统架构的设计不仅仅是理论上的概念，还需要在实际应用中发挥作用。
智能制造系统的应用可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化。
自动化生产可以提高生产效率和质量，减少人力成本，提高企业的竞争力。
智能化生产可以通过数据分析和机器学习等技术实现生产过程的优化和预测，使企业能够更加灵活地应对市场需求的变化。
在智能制造系统的应用中，有一些成功的案例可以作为参考。
例如，某汽车制造企业利用智能制造系统实现了生产过程的实时监控和故障预测，有效提高了生产效率和质量。
智能制造应用框架解析
智能制造应用框架解析从智能制造的共性特点出发，结合“物联网+”与应用平台等技术，给出智能制造的应用框架，如图1所示。
该框架包括四层：IT/OT资源层、IT/OT互联层、APP平台层、APP层。
图1 智能制造应用框架智能制造应用框架对企业传统应用体系的转型升级，其以CPS HUB为基础、APP 平台为核心、APP为业务支撑。
IT/OT资源层该层次将所有的应用、硬件、人都归集为企业资源。
其中，应用包括PLM、ERP、MES等业务系统和CAD/CAE等工具；硬件则包括智能设备（数控机床、机器人等）、工控系统、物流配送设备、工装夹具/物料等；人员为各角色用户。
其中，人员一方面是操作的主体，另一方面也是企业运营中的可调度资源。
IT/OT互联层该层通过赛博物理系统总线（CPS HUB）实现设备、车间、企业级的垂直集成，重点解决异构设备互联、设备/系统的互联、大数据管理等关键能力。
该层可以分为两个层次：设备资源互联及实时控制IMC（Intelligent Monitor and Control）,设备与系统互联。
前者解决设备运营管理，后者将设备运营与业务系统融合，实现企业运营管控。
业界对CPS的理解普遍达成了共识，即将CPS翻译为赛博物理系统，是指融合了计算、网络和物理实体的复杂体系。
CPS HUB 依托“物联网+”技术，打通人、机、物等关键环节，实现互联（Communication）、计算（Computing）和控制（Control），支持赛博空间以远程、可靠、实时、安全、智能化、协作的方式操控物理实体，并未CPPS（Cyber-Physical Production Systems）提供数据基础。
该层支持大数据管理及分析。
大数据包括结构化数据、非结构化数据、时序数据等。
大数据管理内容要从应用需求出发进行定义，以减少冗余数据的管理成本。
此外，该层次应用可以部署至云端，形成云端IT/OT资源聚集，以支撑云制造等新模式。
智能制造的内涵及其系统架构探究之欧阳法创编
一、智能制造的内涵（一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。
世纪80年代：概念的提出。
1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。
在此基础上，英国技术大学Williams 教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。
麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
——20世纪90年代：概念的发展。
20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。
1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。
——21世纪以来：概念的深化。
21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。
智能制造系统技术架构方案
智能制造系统技术架构方案随着科技的不断发展，智能制造系统已经成为现代制造业的重要组成部分。
智能制造系统利用先进的信息技术，将传统制造业转变为高度自动化、智能化和灵活化的生产方式。
在智能制造系统中，技术架构方案起着至关重要的作用，它决定了系统的性能和功能。
智能制造系统的技术架构方案包括多个层次，每个层次都有特定的功能和任务。
首先是物理层，它是智能制造系统的基础，负责采集和传输生产过程中的数据。
物理层包括各种传感器、执行器和通信设备，它们将生产现场的数据传输给上层系统。
在物理层之上是数据采集和传输层，它负责对物理层采集到的数据进行处理和传输。
数据采集和传输层利用各种通信协议和技术，将数据传输给上层的数据处理和分析层。
这一层次的设计需要考虑数据的实时性和安全性，确保数据能够准确地传输到指定的地点。
数据处理和分析层是智能制造系统中最核心的部分，它负责对采集到的数据进行处理、分析和决策。
数据处理和分析层包括数据存储、数据挖掘、数据建模等多个功能模块，通过对数据的处理和分析，提取出有价值的信息，并为生产过程提供决策支持。
在数据处理和分析层之上是控制层，它负责对生产过程进行控制和调度。
控制层包括各种控制器、调度算法和优化模型，通过对数据处理和分析层输出的结果进行处理，控制和优化生产过程，提高生产效率和质量。
最上层是应用层，它负责与用户进行交互，提供生产过程的监控和管理功能。
应用层包括人机界面、生产计划和调度系统等，通过可视化的界面，用户可以实时监控生产过程的状态，并进行相应的管理和调整。
在智能制造系统的技术架构方案中，各个层次之间需要进行有效的数据交互和通信。
数据采集和传输层将采集到的数据传输给数据处理和分析层，数据处理和分析层将处理结果传输给控制层，控制层将控制指令传输给物理层。
同时，应用层可以通过控制层获取实时的生产数据，实现对生产过程的监控和管理。
为了实现智能制造系统的高效运行，技术架构方案需要考虑以下几个方面。
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国家智能制造系统架构映射及示例解析
图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射
图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。
由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。
B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。
其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，
系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。
智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。
为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。
1.计算机辅助设计（CAD）
智能特征系统集成互联互通融合共享
图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置
CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。
已发布的CAD 标准主要包括：
● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量
● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方
法
● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义
数据通则
智能特征
图12b CAD在智能制造系统架构中的位置变化目前，CAD正逐渐从传统的桌面软件向云服务平台过渡。
下一步，结合CAD的云端化、基于模型定义（MBD）以及基于模型生产（MBM）等技术发展趋势，将制定新的CAD标准。
CAD在智能制造系统架构中的位置相应会发生
变化，如图12b所示。
2. 工业机器人
智能特征系统集成互联互通新兴业态
图13 工业机器人在智能制造系统架构中的位置
工业机器人位于智能制造系统架构生命周期的生产和物流环节、系统层级的设备层级和单元层级，以及智能特征的资源要素，如图13所示。
已发布的工业机器人标准主要包括：
● GB 11291.1-2011 工业环境用机器人 安全要求 第1部分：机器人
● GB 11291.2-2013 机器人与机器人装备 工业机器人的安全要求 第2部分：机器人系统与集成
● GB/T 29825-2013机器人通信总线协议
●GB/T 32197-2015开放式机器人控制器通讯接口
规范
●GB/T 33267-2016机器人仿真开发环境接口
●GB/T 33266-2016模块化机器人高速通用通信总
线性能
正在制定的工业机器人标准主要包括：
●20170049-T-604工业机器人的通用驱动模块接口●20170052-T-604工业机器人生命周期风险评价方
法
●20170989-T-604工业机器人机器视觉集成技术条
件
3.工业网络
智能特征
图14 工业网络在智能制造系统架构中的位置工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通，如图14所示。
已发布的工业网络标准主要包括：
●GB/T 19582-2008 基于Modbus协议的工业自动
化网络规范
●GB/T 19760-2008 CC-Link控制与通信网络规范
●GB/T 20171-2006 用于工业测量与控制系统的
EPA系统结构与通信规范
●GB/T 25105-2014 工业通信网络现场总线规范
类型10:PROFINET IO规范
●GB/Z 26157-2010 测量和控制数字数据通信工业
控制系统用现场总线类型2：ControlNet和
EtherNet/IP规范
●GB/T 26790.1-2011 工业无线网络WIA规范第1
部分：用于过程自动化的WIA系统结构与通信规范
●GB/T 29910-2013 工业通信网络现场总线规范
类型20：HART规范
●GB/T 27960-2011 以太网POWERLINK通信行规
规范
●GB/T 31230-2014 工业以太网现场总线EtherCAT
正在制定的标准包括:
●20171088-T-469 信息技术系统间远程通信和信
息交换低功耗广域网媒体访问控制层和物理层规
范
20171074-T-469 信息技术系统间远程通信和信息交换高可靠低成本设备间媒体访问控制和物理层规范。