“互聯網＋智能制造”技術架構及應用研究

摘要：“互聯網+智能制造”是互聯網技術與智能制造技術的完美結合，其整個系統的設計包括傳感器應用的設計、微控制器的編程、無線傳感器的控制以及其他數據庫的設計，且每個部分的設計都與其穩定性和高效性息息相關。因此，針對“互聯網+智能制造”各領域特點，以及對其共性和其他知識點的特征進行分析是十分必要的。這樣才能更好地設計互聯網和智能制造技術的架構，并克服其面臨的各種挑戰。本文重點關注“互聯網+智能制造”技術中有關結構與應用的研究，以期為相關領域的研究提供參考和借鑒。

關鍵詞：互聯網；智能制造技術；架構研究

一、“互聯網+智能制造”技術相關內容

（一）基礎架構

制造業智能化過程的關鍵之一就是智能制造技術架構。而以計算機為代表的信息科學技術在工業領域的深入應用將推動制造業智能化進程。以工業互聯網為代表的新一代信息技術將大大改變制造業傳統生產經營模式，提升制造業生產效率、改善企業管理水平以及降低運營成本。而新基建作為工業互聯網實現工業領域智能化的核心基礎設施，主要由大數據中心、人工智能基礎設施、工業云平臺等組成。其中大數據中心采用高性能計算、大數據存儲與分析、大數據通信與傳輸技術，實現大規模高可靠數據中心的設計開發、維護管理、應用服務等工作。以機器人系統為代表的高自動化裝備將在智能工業領域發揮巨大作用[1]。當前，工業機器人正逐漸取代人類，成為工業控制領域最關鍵、最普遍且應用最為廣泛的機器人系統。工業機器人已經被廣泛應用于工業生產中，推動了工業領域智能化進程以及工業機器人在全球范圍內持續發展。此外，新一代網絡通信及安全技術也在工業互聯網中發揮著不可替代的作用。隨著新基建建設不斷深入推進和工業互聯網產業整體興起，未來有望成為工業經濟新引擎。

（二）感知技術

感知技術是智能制造系統中非常重要的一環，它包括了數據采集、存儲、分析和應用等步驟。而智能制造系統采用信息化、網絡化、數字化的感知技術，可使各個環節更加智能化。感知技術主要包括四個層面：設備、現場應用、數據采集（工廠數據、車間數據）和信息處理與分析（管理處理、生產數據）。其中設備方面主要包括智能感知設備（如物聯網感知設備等）、工廠設備數據采集單元（如 CAD/CAM數據采集單元）、車間設備集成單元、控制單元等。現場應用方面主要包括機器學習算法、專家系統和模式識別等算法，涉及技術也主要有網絡信息處理與分析、人機界面與人機交互技術等。數據方面則主要包括工藝數據、零部件數據等。數據處理與分析方面主要包括數據治理與分析、問題診斷與優化等。對于產品形態而言，感知技術是控制系統最為重要的一環。它是產品形態的基礎要素，其重要性甚至超過了產品自身質量。在制造業的發展中，感知技術的支持對產品形態有決定性作用。

（三）通信與網絡平臺

隨著物聯網的發展，工業控制的應用逐漸從工業控制系統擴展到智能制造系統。在傳統工業控制系統中，各工藝控制單元、設備等是分別連接至控制中心和車間的，而對傳感器及控制系統來說，生產、管理和服務由不同的控制中心完成。但隨著智能工廠的建設和投入運行，生產、管理和服務可以通過多種通信工具和網絡平臺實現，使得對不同設備之間以及工廠與車間之間數據交互、協同作業等需求能夠實現實時控制和通信網絡支持。在工業控制系統中，通常由通信網絡基礎平臺（IaaS）提供網絡接入、網絡管理、通信接口支持等功能，工業互聯網則以工業數據為中心平臺進行網絡服務接入和管理控制。工業通信技術從定義來看主要包括移動通信技術、網絡通信技術等四個主要部分。通信平臺主要通過 IP/URLLC/LAN來實現 IP網絡與互聯網間無縫交互和數據傳輸。通信平臺分為兩種形式，即網絡層和邊緣層。網絡層主要包括無線通信網絡層，支持 IP協議通信設備接入各類網絡設備以及應用程序和操作系統運行。

（四）智能分析與決策支持系統

智能分析與決策支持系統是基于物聯網，以智能制造和智慧制造為基礎，基于知識工程為支撐，構建決策支持系統，從而實現信息采集、數據處理、分析、判斷、預測、決策等功能。其主要功能有四個方面：一是實時數據采集。通過采集智能生產設備數據、生產設備運行狀態數據、車間作業狀態數據等，實現設備運行參數可視化效果，及時了解設備運行狀態和實時運行情況。二是基于異常處理和預測分析功能。通過實時監控分析異常運行情況，實現對異常操作和生產故障的提前預警及處理。三是基于知識工程能力進行診斷與評估。通過在生產線或倉庫中建立知識模型，實時對物料、產品等知識進行建模計算分析，預測可能存在問題的知識與實際情況相符時，自動進行優化或調整生產計劃。四是具有自組織能力和自執行能力。可以通過實時的數據交互獲得新功能新產品，也可以通過知識工程進行知識獲取和知識處理，提高知識利用效率和知識傳遞能力。

二、當前我國制造業存在的問題

（一）技術落后，缺乏自主創新

我國工業基礎薄弱，大量產業都是模仿和仿制，雖然通過不懈努力取得了一定成績，但依然沒有擺脫低端制造業的影響。從科技創新上看，我國制造業整體技術水平與國外先進水平差距較大，其中不少產品還處于原始階段，難以獲得高端核心技術。從產業鏈角度看，我國部分制造產品與發達國家仍有一定差距，我國制造業整體產業鏈較短，無法形成高質量與高性能制造業集群。從產業發展角度看，我國制造業整體技術水平與發達國家還有差距，部分產業雖然已取得一定成績，但還有很多技術有待提升和突破。例如在汽車行業中，目前我國汽車企業大部分產品依靠進口，產業鏈整體技術水平與國外相比存在著較大差距；而在家電行業中，我國家電企業總體技術水平又相對落后等一系列問題均嚴重影響了我國整體經濟發展水平和國際競爭力。

（二）人才流失嚴重

人才流失是我國制造業發展中最主要的問題之一。由于結構原因，制造業中大量的生產技術工人都是從農村地區轉移過來的，因此他們都沒有足夠的工作經驗和技術支持來幫助行業進行創新升級。制造業從業人員眾多，但行業整體就業水平低、工作強度大、收入水平低等因素導致人才流失嚴重。這不僅造成了制造業整個行業人力資源配置效率低下問題，而且也會直接影響到我國制造業整體競爭力提升。除此之外，大量企業不愿意接納新技術人才。在企業發展過程中，很多新技術人才更愿意回到企業工作崗位上學習和工作，多企業在此方面缺乏考慮，導致人才流失。隨著我國經濟的快速發展，對制造業高端人才的需求越來越強烈，同時許多高端人才也傾向于從事更有前途和發展空間的行業。因此，為了制造業更好地發展進步，解決人才流失問題迫在眉睫。

（三）管理機制不完善

我國制造業信息化程度不高、管理機制不完善等問題嚴重影響了企業的經營發展。首先，雖然部分制造業企業已應用計算機進行生產制造、庫存管理、生產進度控制等工作，但是整體信息化程度還不高。制造業企業需要更多地應用先進信息技術，提高信息管理和信息化程度，進一步提高企業的競爭力和效益。其次，在質量管理方面，目前我國制造業企業普遍沒有建立一個完整的質量管理體系。制造業企業需要通過信息技術和先進的管理理念建立起完善的質量管理體系，從而確保產品質量安全，提高市場競爭力。最后，制造業企業缺乏先進技術和高水平人才的現狀也嚴重制約著企業的發展。制造業企業應該加強對實際工作經驗和理論知識的結合，建立完善的人才培養體系，發揮人才的作用，從而促進企業的技術創新和持續發展。同時，制造業企業也應該在人才管理方面注重激勵機制和培訓機制，提升員工工作積極性和專業技能水平。

（四）創新意識不足

創新意識不足是我國制造業產品技術水平落后的重要原因。我國當前制造業研發經費投入不高且研發經費嚴重不足，這在很大程度上影響了我國制造業研發成果的產業化、市場化和知識產權意識發展。而且我國制造業產品生產工藝創新意識不足，導致不少我國制造業產品工藝水平落后于國際先進水平，嚴重影響了我國制造業產品生產效率和質量穩定性。此外，我國制造業產品在國際市場上競爭力不強。中國制造業的許多產品都在國外市場上售賣，國內制造業產品技術水平與國外相差甚遠，導致我國國內消費者無法購買到高質量國產產品。中國制造業產品缺少了相應國際競爭力和全球消費者認可度，也就無法實現與國際先進水平的進一步接軌，也無法有效推動中國制造業發展。所以我國必須不斷提升制造業發展質量和水平，不斷增強競爭力從而提高中國制造業在國際中的影響力，這也是實現制造業可持續發展的重要因素所在。

三、“互聯網+智能制造”在智能制造中的應用

從整體來看，我國制造業問題較多，人才流失嚴重、管理機制不完善和創新能力不強等問題使得我國制造業發展相對緩慢，還需要進一步加強技術創新。因此，就需要積極采用“互聯網+智能制造”的方式來提升我國制造業在未來產業發展中的地位。通過互聯網技術與工業行業進行深度融合，能夠極大地提升企業生產效率以及產品質量，同時也使得企業經營管理過程能夠得到有效的數據化監控[2]。通過“互聯網+智能制造”模式，可使企業生產工作從粗放式向精細化發展，提高產品質量可靠性及產品性能的同時，也可以提升客戶滿意度。目前“互聯網+智能制造”已經逐漸走入尋常百姓家。人們在日常生活中所使用到的消費物品以及服務都會受到相關技術的影響和制約，智能制造業可以將這些傳統行業逐漸向自動化發展，并以這種方式來提高我國人民生活水平。我國制造業在一定程度上已經具備了相應的發展潛力，但目前企業人工干預程度較高，生產效率低下問題依舊存在。因此對企業進行智能制造改造時，必須針對其實際情況進行技術優化，以達到最佳運行效果。

（一）基于大數據的信息采集與分析

在智能制造企業當中，有效的信息采集與分析模式是非常關鍵的。為保證產品生產性能及質量，必須根據實際情況有針對性地開展具體工作。企業在對產品進行生產加工時，通常都會有一定數量的信息數據存在，這些數據可以為智能制造技術提供參考和指導，并且可以幫助系統實現動態采集。此外，大數據平臺可以為制造企業提供各種設備信息以及運行信息，通過這些信息可使現場工人形成良好的使用習慣與規范。當前我國部分企業已經開始進行基于大數據模式的智能化制造生產，雖然具體實施過程還不夠成熟，但通過智能化方式，仍然可以大幅度降低生產成本與管理成本，提高企業市場競爭力[3]。

在采集數據時，需要考慮數據的實時性和完整性。若大數據出現問題需要及時向上級匯報，并根據上級制定的方案制定出相應的解決方案。此外，還需要對數據進行分類處理，這一過程中需要利用計算機對收集到的所有數據進行分析與處理，將其匯總后再經過二次分析處理以達到最優狀態。在傳統思維模式下，企業往往會對大數據保持“事不關己”的處理態度。但當“互聯網+智能制造”正式進入智能制造體系以后，這種“事不關己”的態度會被徹底摒棄。這種態度會影響設備、生產流程以及物流環節，導致企業無法及時了解到有關人員的工作情況以及實際需求，從而無法保證企業能更好地完成自身功能需求。更有甚者，這種態度還會造成企業內部各個環節之間出現一些難以解決的問題或漏洞，以至于造成無法彌補的損失，致使企業失去競爭力和市場地位。

（二）制造過程在線監測

制造過程在線監測是“互聯網+智能制造”應用的主要方式之一。通過制造過程在線監測，企業可以實時掌握生產過程的各種數據，包括設備運行狀態、材料性能、零件生產數量等等，從而根據監測結果及時調整生產計劃，使生產過程更加高效、安全和可靠。現實中，一些重要的生產數據可能會被遺漏或者忽略，導致整個生產過程出現問題，甚至無法滿足客戶的需求。因此，實現制造過程在線監測，對于保證生產過程的穩定性、安全性和可靠性非常重要。

從企業生產經營的角度來看，只有不斷地完善相關工作程序才能夠為廣大客戶提供更加優質的服務。企業想要實現自身的經營目標，就必須要對自身進行進一步優化。只有這樣才能夠將工業生產中各項環節的數據及時且全面地輸入電腦之中，以此來優化企業生產資源配置，以實現企業在良好市場競爭環境中取得優勢地位[4]。而計算機與各類設備管理系統就是實現工業生產全過程監控的主要手段之一。通過對計算機與各類設備之間進行連接和控制，就能夠使工業生產管理過程中的各個環節得到優化，使工作效率得到顯著提升。

（三）智能設備故障預測

對制造業而言，智能設備的故障預測也是提升設備可靠性的重要手段。隨著制造工藝的不斷發展，許多設備的功能都在不斷提升與完善之中。然而，由于設備的特性，導致某些故障并不容易被發現，這就需要在一定程度上進行人工處理，這也使得故障預測變得十分困難。為了減少故障的發生概率，推廣智能化設備預測故障的模式是很重要的。也就是說，“互聯網+智能制造”這一創新技術的利用，可以極大地提高傳統制造業的智能化水平。通過預測設備故障，實現設備維護的高效管理，可以減少因設備故障造成的停機時間，提高單位時間內的生產效率和產品質量，最大限度地增加制造業的競爭力。

四、結束語

當今世界，以現代信息技術為代表的“工業4.0”以“網絡+智能制造”為主要特征。所謂“互聯網+智能制造”，就是把互聯網與生產現場相結合，實現遠程數據獲取、數據分析和處理、操作控制等功能的技術。要想更好地將智能制造技術應用于各行各業，就必須深刻理解“互聯網+智能制造”相關結構，才能在實際生產過程中充分發揮其功能優勢，從而實現精準控制和優化，提高生產效率和質量。

作者單位：盧蔚紅 梧州職業學院

參 "考 "文 "獻

[1]于瑩瑩.智能制造與工業互聯網技術架構分析[J].電子技術，2021，50（05）：174-175.

[2]陳兵.智能制造背景下先進生產運營方式運用研究[J].科技創新與生產力，2018（08）：6-10.

[3]吳永強. “互聯網+智能制造”技術架構研究及應用[J].中國新通信，2017，19（24）：107.

[4]侯瑞春，丁香乾，陶冶，等.制造物聯及相關技術架構研究[J].計算機集成制造系統，2014，20（01）：11-20.