對新一代智能制造的幾點思索

張應剛，張建超，尹 伊

(1.中國機械科學研究總院集團有限公司，北京 100044；2.北京機械工業自動化研究所有限公司，北京 100120)

0 引言

智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。作為制造強國建設的主攻方向，智能制造發展水平關乎我國制造業未來的全球地位。當前，新一輪科技革命和產業變革不斷深入，制造業數字化、網絡化、智能化融合發展，正在不斷突破新技術、催生新業態。智能制造已成為推動制造業轉型升級、加快制造業高質量發展的重要抓手。

本文立足該階段需求及特點，系統介紹了智能制造的三個發展階段，闡釋了人工智能技術之于新一代智能制造系統的重要作用，進而提出人工智能技術在制造環節應用的幾點思索，為企業了解自身智能制造能力水平、行業主管部門全面掌握智能制造發展現狀提供一定支撐。

1 對智能制造三個發展階段的認識

從技術角度而言，智能制造是伴隨著信息技術的進步而發展，根據信息技術與制造業在不同階段的融合及應用特征，智能制造可以總結為以下三個發展階段：

1.1 第一個發展階段：數字化制造

數字化制造是將制造過程的產品、工藝、流程、環境等數據化，并進一步分析、控制和管理，以實現產品生產的制造模式。

數字化制造始于二十世紀后半葉，隨著制造業對技術進步的需求不斷升級以及信息技術的發展，數字化技術開始與制造技術深度交叉發展，形成了智能制造第一個發展階段，推動了制造業技術發展的根本性變革。

該階段的鮮明特征是產品的數字化以及數字化技術的應用，具體有：

1）產品層面，在產品中廣泛運用數字化技術，產品發展成為數字化產品；

2）技術層面，數字化設計、裝備、管理以及系統集成技術等得到廣泛應用。

1.2 第二個發展階段：數字化網絡化制造

該階段也稱為“互聯網+制造”，是智能制造的第二個發展階段。

隨著互聯網技術在上世紀末開始普遍應用，為制造業注入新的活力，通過連接制造過程的人、物、環境、數據和流程，網絡推動了制造要素的協同以及相關社會資源的共享與集成，重構了制造業形態與模式，加速制造業向第二個階段發展。

數字化網絡化制造的鮮明特征是網絡技術在制造全流程的應用以及基于網絡技術各制造要素的連接、打通和協同，具體有：

1）產品層面：產品設計、研發實現基于網絡的協同、共享，產品自身發展成為可連接通訊的網絡產品；

2）制造層面：基于網絡，實現企業內制造要素的全流程綜合集成、貫通。

3）服務層面：企業與終端用戶通過網絡實現信息互通，企業發展向以服務為中心轉型。

1.3 第三個發展階段：數字化網絡化智能化制造

該階段是智能制造的第三個發展階段，也是智能制造最新的發展階段，稱為新一代智能制造。近年來，信息技術迎來指數級發展，推動人工智能技術形成突破，相關技術被深度應用于制造業，推動了制造業的智能化發展，成為新一代智能制造。

人工智能技術的應用使制造系統具備了“學習”能力，進而改變了知識的獲得、使用及沉淀、傳承方式，具體有：

1）“智能”層面，制造系統開始真正意義上的具有“智能”，這是其根本特征；

2）“學習”能力帶來革命性變化，通過學習，革命性的改變了制造領域知識生成、獲取、使用、保存、傳播的方式和效率，進而推動創新與服務能力的大幅提升。

3）制造過程層面，智能化帶來的要素智能、過程智能、管理智能，極大的推進制造業向無人制造、自我制造邁進。

以上三個發展階段表征了智能制造演進的過程和邏輯關系，以信息技術發展及其在制造業的應用為主線，一方面，各發展階段有其區別于其他階段的特征，展示了信息技術與制造技術的階段性發展；另一方面，各發展階段在技術上并非嚴格斷開，而是融合交錯、螺旋上升，展現了智能制造的融合性發展。

2 新一代智能制造系統的基本組成與系統集成

新一代智能制造是制造技術與智能技術融合發展的一個大系統，總體上由智能化產品、生產和服務三大功能系統以及云、工業互聯網兩大支撐系統組成。

圖1 智能制造系統結構

2.1 智能產品和裝備

產品和裝備是智能制造技術的核心與作用對象，智能制造技術需要物化在產品和裝備中，通過產品和裝備體現其價值，為人類社會服務。而新一代智能制造技術可以為傳統產品和裝備 “賦能”，為產品和裝備的升級打開了空間，使產品和裝備的智能化特征和能力不斷提升，呈現革命性變化趨勢。

2.2 智能生產

2.3 智能服務

智能服務是指企業的發展理念從經營產品到運營客戶的根本性變革，是新一代智能制造的主要特征，主要體現為兩方面的轉變：一是從流水線式大規模生產轉向規模化個性化生產，實現多品種、小批量、定制化的柔性生產需求；二是產業形態從生產型向服務型調整，企業盈利模式向微笑曲線的兩端延伸，服務成為企業收入的主要來源。

其中，智能化網絡化技術推進了智能服務的發展，使終端用戶需求在線收集、遠程運維服務等成為可能。

2.4 智能制造云和工業互聯網

智能制造云和工業互聯網是智能制造體系架構的技術保證，是智能系統部署、聯接、協同、共享實現的前提和基礎。云技術為智能制造系統賦予了便捷靈活的軟件應用環境和廉價可靠的數據存儲能力，互聯網技術為海量數據的采集和分析提供了支撐。隨著通訊、網絡、存儲、大數據等技術的不斷進步，相關技術得到空前發展，促進了制造業形態和模式的變革。

2.5 系統集成

新一代智能制造是制造體系、要素的全面系統集成，無論從系統的技術性，還是系統的社會性，均呈現出“大集成”、“全面集成”特征，具體包括：

1）制造系統內部集成

智能制造的內部集成包括企業自身的縱向集成和企業間的橫向集成。縱向集成是指制造系統實現了企業內部產品設計、生產制造、運營管理、采購運輸、銷售服務等全過程的動態集成，橫向集成是企業間通過工業互聯網與云平臺，實現了業務、資源的集成、協同和共享。

2）制造系統外部集成

輸電線路防外力破壞預警系統的基本原理是通過檢查架空輸電線路在空間產生的電場強度,通過算法計算出測量點與導線之間的距離。相對于入侵的物體,運行中的輸電線路中的任意一相可以看成無線長直導線。架空輸電線路的工頻電場是一種準靜態場,工頻電場由電壓產生。

智能制造的外部集成呈現更廣域、跨業態的社會性，一方面，通過與全產業鏈、科研單位、金融業等的創新合作，制造業與服務業呈現出協同發展的新發展路徑；另一方面，智能制造展現出包容性強的特征，在社會生態角度，與智慧農業、智慧城市等吸收融合，孕育智能生態、構成智能社會。

3 人工智能在新一代智能制造中的應用

信息技術的爆發式發展促進了人工智能技術在實際應用上的突破，具備了“學習”能力，擁有了認識、產生、運用知識的能力，呈現出自主學習、人機協同、群體智能等新特征。

人工智能技術已成為搶占未來科技高地的核心，成為推動人類科技發展的強勁動力，通過與先進制造技術的集成、發展，在制造過程系統、裝備、工藝、服務等多個層面都有了具體和廣泛的應用。

3.1 系統流程層面

制造企業近些年通過構建ERP、BPM、SRM等系統，在業務流程、運營管理層面已經相對完善，基本打通了市場、制造、運營、財務、供應、服務等環節，但相對來說是比較剛性的打通和聯接，各指令的生成相對規則化，缺少預測性和前瞻性，即缺少基于數據和模型的預測，隨著人工智能技術的應用，可以實現如下幾方面的改進和提升：

1）市場和銷售情況

基于數據和模型，可以更準確的摸索市場規律、預測市場趨勢，對細分市場的規模、個性化需求、競爭對手情況等多因素進行預判，輔助市場決策。

2）財務和預算情況

建立財務成本模型、預算模型、財務-生產-庫存-市場等綜合模型，對財務相關業務進行綜合分析、合理預測，確保財務風險可控，財務利益最大化。

3）供應和庫存情況

結合市場、生產、大宗商品價格、利率匯率等情況，建立采購供應和庫存等相關模型，在保障生產的情況下，最大程度減少庫存、降低采購成本、降低倉儲物流成本，使資金效率最大化。

3.2 裝備層面

人工智能技術賦能裝備，使裝備智能化，簡單來說是使裝備具備自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等能力，賦予裝備生命，使裝備作為智能個體融入智能制造體系，裝備層面一般的人工智能技術和場景如下：

1）機器視覺的應用

機器視覺在智能制造裝備上的應用已相對成熟，包括自動識別定位、自動作業、缺陷檢測、自動導航、自動巡檢等場景的應用，未來會隨著相關算法的迭代應用更深入、更成熟。

2）邊緣計算與專家知識的應用

智能裝備的自感知、自控制和自學習能力，一般體現在指令和控制的柔性、參數的自動修正和補償，如機加工設備、爐、罐、反應釜等裝備，這一般需要邊緣測（設備測）的計算能力和專家知識的應用，人工智能技術結合感知數據、基礎模型、專家知識和邊緣計算，形成邊緣測的動態柔性控制。

3）裝備故障預測及診斷

大型裝備（機組）的健康管理也是人工智能應用的重點，通過設備機理、故障機理、故障特征以及專家知識的應用，建立故障預測及診斷模型，結合實時數據、機器學習、深度學習，預測判斷關鍵零部件及機組故障情況、使用壽命情況，為針對性運維、前瞻性運維提供數據支撐。

3.3 工藝層面

制造企業工藝過程的優化和改進是不斷迭代的長期命題，在缺少大數據和人工智能支撐的情況下，工藝改進往往具有盲目性和試錯性，應用人工智能技術，在參數的關聯性、數據的趨勢性等方面的分析將有顯著提升，是分析、改進工藝的有效手段。

1）物理特性工藝分析

針對傳統的鍛造、鑄造、熱處理、反應釜、高溫爐等裝置，可建立工藝參數、設備參數、產品性能等綜合模型，實現基于數據的工藝分析及優化。

2）化學特性工藝分析

針對化工、生物等流程型制造，可建立物性數據、工藝參數、設備參數、產品性能等綜合模型，應用大數據及人工智能分析尋優，改進工藝。

3.4 服務層面

制造企業的服務，一般指產品的售后服務，結合產品特性及服務需求，人工智能對服務業務的賦能一般體現在如下幾點：

1）基于用戶畫像的個性化服務

在大數據技術爆發式發展的背景下，通過前期產品特性、客戶使用需求與后期客戶服務需求相結合，分析建立用戶畫像，為實現個性化、高效、精準服務提供支撐，提高制造企業質量。

2）大型機組的遠程運維

大型裝備的遠程運維也是人工智能對服務提升的重點，結合工業互聯網，實現對設備的遠程實時監控、在線體檢，掌握設備狀態，分析、輸出運維依據，確保設備“長穩優”運行。

4 新一代智能制造的發展趨勢

新一代智能制造是人工智能與先進制造技術深度融合的制造模式，人工智能技術的爆發式發展以及材料、工藝的進步，智能制造技術和模式也必將不斷螺旋進化、迭代發展，從要素智能向整體智能、生態智能演化，最終形成智能制造各要素點、線、面、體全方位多維度的智能制造生態。

5 結語

以上僅是對新一代智能制造技術的幾點思索，智能制造是一個不斷發展的過程，人工智能技術與產業更是在大踏步發展，目前只是對有限應用場景的幾點粗淺認識，未來隨著技術的發展和理念模式的演進，應用人工智能技術的智能制造也必將從場景發展到全景，在推動第四次工業革命發展的同時，深刻改變、重構世界。