智能制造技術的幾個新進展與應用

張子豪

摘要：隨著市場競爭的加劇和技術的進步，越來越多的國家將先進制造技術作為經濟增長的重中之重。本文概括性地介紹智能制造技術的一些新進展及其應用。

關鍵詞：智能制造 機器人工廠 單元制造 虛擬企業

引言：新一代智能制造代表了新一代人工智能（AI）技術與先進制造技術的深入集成，它貫穿于設計、生產、產品和服務的整個生命周期中的每一個環節。這一概念還涉及相應系統的優化和集成，持續改進企業的產品質量、性能和服務水平和減少資源消耗。新一代智能制造業是新工業革命的核心動力，并將在未來幾十年繼續成為制造業轉型升級的主要途徑。本文將簡要地介紹新一代智能制造技術及其應用的一些新進展。

一、智能虛擬制造單元結構

基于云的設計和制造（cBDM）很有可能會激發基于云的模型的更大智能化。單元式制造模式中基于云的設計，可以稱為一種多尺度、不確定和動態的面向服務的網絡。在這個網絡中，采用特征建模的一組CAD部件，可以在一定的約束條件下用智能虛擬生產單元進行制造。采用子整體（Holon）和吸引集（Attractor）的概念，整合零件設計和零件制造網絡建模中的不確定性，法國勃艮第大學（Universite de Bourgogne）的EgonOstrosi等提出了一種“智能虛擬制造單元結構”用于cBDM當中。CAD特征集的強大作用被用來組織和整合零件設計和零件制造工程知識。建模形成模糊智能體（Fuzzy Agent）的智能制造特征集在CAD零件模型中得到識別，云制造中的機器的分布式能力通過移動智能體進行了評估。通過“模糊機器子整體智能體”與具有“子整體智能體吸引集”的“模糊零件子整體智能體”的交互作用，構建了具有子整體結構的“智能虛擬制造單元”。

二、基于認知制造和邊緣計算的iRobot工廠

物聯網（loT）和人工智能（AI）一直是智能制造技術創新、促進經濟增長和提高人民生活質量的推動力。在智能工廠中，邊緣計算的利用有助于擴展計算資源、網絡帶寬、云平臺的存儲能力，并實現資源規劃以及制造與生產過程中的數據上下行處理。此外，以物聯網云平臺為基礎，人工智能技術為核心的情感識別和互動，可以更好地滿足用戶的心理需求，這已成為智能制造領域的研究熱點。華中理工大學的LongHu等介紹了一種智能機器人工廠（iRobot-Factory），采用了高度互聯、深度集成的智能生產線，從認知制造和邊緣計算兩個方面詳細介紹了該工廠的總體結構、組成、特點和優勢。然后，介紹了iRobot工廠批量生產的實現情況，考察了iRobot工廠的系統性能以及與傳統工廠的對比分析。實驗結果表明，該方案顯著改善了芯片生產線，提高了生產效率，同時明顯減少了系統指令數量。此外，他們還討論了一些與云端融合、負載平衡和個性化機器人有關的開放問題，為促進用戶的情感識別和交互體驗方面提供參考建議。

三、面向服務的智能制造系統工程框架

如今，作為一個整體的企業正被業務網絡所取代，在這種網絡中，每個參與者都向其他企業提供專門服務，因此，面向服務的制造系統應運而生。這些系統很復雜，很難設計。復雜性的主要來源是為了實現這些系統而必須整合的技術、標準、功能、協議和執行環境的數量。巴侖西亞理工大學（Universitat Politecnica de Valencia）的AdrianaGiret等提出了一種有助于開發人員設計面向服務的制造系統的框架和相關的工程方法。該方法將多智能體系統與面向服務的體系結構相結合，用于開發制造系統的智能控制和執行系統。

四、建立生態虛擬企業的智能體平臺

虛擬企業（VE）是企業為實現特定的業務目標而進行合作的動態聯盟。要建立虛擬企業，首先要選擇合適的合作伙伴。一般標準，如價格、交貨期、質量等，是大多數VE發起者關心的主要問題。然而，在當今環境意識社會中，企業綠色形象、產品生態設計等環境問題越來越受到關注。因此，如何選擇合適的合作伙伴，建立生態虛擬企業，是一個值得研究的課題。香港大學的xiaohuanWang等建立了一個基于本體理論和智能體技術的多智能體系統平臺用于生態虛擬企業的構建。本體論方法包括共享本體構建、本體匹配、本體集成、本體存儲和本體推理。在VE發起者是制造商，協作伙伴是供應商的廣義情況下，多智能體系統由三種類型的智能體組成，即知識管理智能體（KMrA）、制造智能體（MA）和供應智能體（sA）。MA和SA分別代表VE發起者和VE合作伙伴的能力和利益，KMrA負責本體論方法的功能子任務。為了選擇生態虛擬企業的合作伙伴，除了一般的供應商選擇標準，如價格、數量、質量和交貨時間等，VE的發起者還將考慮環境標準。環境標準可包括環境管理、綠色形象、綠色產品和污染控制等因素。整套選擇標準，包括環境標準，分為定量或定性標準。生態VE的形成分為基于定性標準的候選供應商選擇和基于定量標準的最終供應商選擇兩個階段。XiaohuanWang等給出了一個簡化的實例，說明并證明了所提出的本體方法和智能體平臺的正確性。

五、基于云的智能制造預測維護新模式同

云計算的進步將制造業重塑為動態可伸縮、面向按需服務和高分布、成本效益高的業務模式。然而，它也帶來了諸如可靠性、可用性、適應性和跨空間邊界的機器和進程的安全性等挑戰。以應對這些挑戰，康涅狄格大學的Robert x，Gao等研究了一種基于移動智能體的基于云的預測維護模式，及時獲取、分享和利用信息，以提高在故障診斷、剩余壽命預測和維護調度方面的準確性和可靠性。在新的模式下，首次利用嵌入式Linux操作系統、移動智能體中間件和開源數字庫開發了一個低成本的云感知和計算節點，通過移動智能體實現信息共享和交互，將分析算法分配給云計算和計算節點，實現數據的局部處理和分析結果的共享。與常用的客戶機一服務器模式相比，移動智能體模式增強了系統的靈活性和適應性，減少了原始數據的傳輸，并能即時響應操作和任務的動態變化。所提出的基于云的預測維修模式在電機測試系統上得到了驗證。

六、小結

新一代智能制造業是新工業革命的核心動力，它使企業能夠應對生產日益個性化的產品的挑戰，使產品的上市時間更短，質量更高。本文對智能制造中的一些新進展——智能虛擬制造單元結構、基于認知制造和邊緣計算的智能機器人工廠、面向服務的智能制造系統工程框架、生態虛擬企業的智能體平臺、智能制造預測維護新模式等方面進行了概要介紹。