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一文读懂什么是“智能制造”

时间:2021-02-23 18:17:22 浏览次数: 作者:

智能制造是“中国制造2025”的主攻方向,它将制造业与各种新兴通信技术深度融合,贯穿于产品设计到服务的每个环节。为深入理解智能制造的技术体系,本文从数据获取、思考分析、决策判断、统筹总括四个环节筛选出对应的四项关键技术:物联网、大数据分析、人工智能以及工业互联网,并对这些关键技术进行了概括性说明。

一、前 言

制造业迄今经历了机械化、电气化、数字化三次大变革,如今随着云计算、大数据等信息技术的出现,又面临着新一代智能制造的转型升级。为了跟上工业智能化革命的浪潮,世界各制造大国纷纷提出适合自身国情的战略规划,如美国提出的“工业互联网”、德国发布的“工业4.0”以及我国正在大力推行的“中国制造2025”战略等。

“中国制造2025”战略中明确给出了智能制造的定位和意义,即智能制造是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向。智能制造与传统制造的区别在于可通过实时的数据获取和状态追踪,提升信息的全面程度,进而使用科学方法分析并做出决策,实现生产过程的柔性控制和自动管理[1]。

制造业的智能化涉及多种基础技术的应用。依据这些技术的作用和定位,物联网、大数据分析、人工智能以及工业互联网四项技术是实现智能制造的关键。

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二、关键技术简介

1. 物联网

物联网是一种将互联网和各种信息传感设备结合而形成的巨大网络,其目的是实现万物互联,本质上是互联网的延伸和扩展。

现有的物联网体系结构可以大致分成三类:

第一类是基于传感器技术的无线传感网体系结构;

第二类是基于互联网和射频识别技术的EPC(电子产品代码)物联网体系结构(欧美)和UID(唯一名称)物联网系统(日本);

第三类是学术界和工业界提出的机器通讯系统(M2M)和信息物理系统(CPS)。

物联网技术是智能制造的数据渠道,在具体应用中,物联网可以划分为感知层、网络层、应用层三个层次。感知层首先通过通信模块将设备、工厂等实体连接到网络层和应用层;网络层进而实现信息的路由、控制和传递;最终由应用层提供资源调用接口及通用基础服务,实现物联网在智能制造领域的实际应用。例如基于射频识别技术的装配线智能识别系统、基于加速度传感器的车床刀具实时监测系统、基于超带宽的实时定位平台等。

2. 大数据分析

大数据是社会生产生活过程中形成的大量数据的总称,一般超过传统数据处理能力的极限,通过科学的数据分析方法可以从中获取新价值。

大数据具有四个主要特征:

一是大量化,代表大数据具有的规模特征;

二是多样化,代表数据类型的多种多样;

三是价值化,一方面表示数据的价值密度与数据总量成反比,另一方面表示海量数据集合中蕴含的丰富价值;

四是高速化,大部分场景对数据处理结果的时效性要求很高。

大数据分析是智能制造的思考工具,通过数据渠道、数据预处理、数据存储、数据挖掘和数据展现等环节实现数据的标准化、分析与展示。大数据分析在智能制造系统中的重要应用之一是产品全生命周期的优化。大数据分析可深入挖掘产品生命周期积累的数据,分析产品在设计、制造、使用、服务、回收、拆解等过程中的信息,发现问题产生的本质、规律和内在关联,进而形成反馈机制,逆向指导产品全生命周期的优化与协同。

3. 人工智能

人工智能是研究如何用人工的方法和技术,使用各种智能机器或自动化机器模仿、延伸和拓展人类智能的技术科学。

依据需执行的任务,人工智能可划分为三类,即执行特定场景下角色型任务的弱人工智能、执行人类水平任务的通用人工智能、执行超过人类水平任务的强人工智能。依据技术架构,人工智能可划分为基础层、技术层和应用层三个层次。其中基础层包括硬件设施、软件设施和数据资源等。技术层包括通用技术、算法模型和基础框架等。应用层包括智能产品和应用平台等。

人工智能是智能制造的决策手段,是智能制造的重要基础和关键技术保障。一方面,智能制造需要应用人工智能的分布式系统、智能网络、智能机器人、智能控制、智能推理与智能决策等关键技术,构建智能机器和人机融合系统,实现制造过程的柔性化、集成化、自动化、机器人化、信息化与智能化。

另一方面,智能制造是人工智能的一个具有广泛交叉的重要应用领域,涉及智能机器人、分布式智能系统、智能推理、智能控制、智能管理与智能决策等人工智能方向。

4. 工业互联网

工业互联网是互联网和新一代信息技术制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施。

工业互联网最核心的问题是其体系架构,目前最具影响力的架构是德国发布的“工业4.0参考架构”和美国工业互联网联盟发布的“工业互联网参考架构”。德国工业4.0的总体视图包含功能、价值链和工业系统三个维度。其中功能维度是工业4.0参考架构的关键,涵盖资产层、集成层、通信层、信息层、功能层和商业层六个层级。美国工业互联网参考架构包括商业视角、使用视角、功能视角和实现视角四个层级。其中功能视角是整个参考架构的核心,涵盖控制域、运营域、信息域、应用域和商业域五个功能域。

工业互联网包括物联网、大数据、人工智能等技术,是智能制造的主体。具体来说,工业互联网在网络层面上实现物品、机器、信息系统、控制系统、人之间的泛在连接;在平台层面上通过工业云和工业大数据实现海量工业数据的集成、处理与分析;在新模式新业态层面上实现智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸,例如包含虚拟化产品研发设计、个性化生产线、智能运维等的工厂智能化生产,包含运行环节一体化、企业调度能力优化等的工厂智能管理,产品服务化,企业间网络协同制造等。

智能制造是制造业的一场新革命,是各国在新一轮工业技术革新中占据制高点的关键所在。以工业互联网为总括,物联网为数据渠道,大数据分析为思考工具,人工智能为决策手段的技术框架是实现智能制造的前提,具有重要的研究意义。通过对这些关键技术的内涵、层次、应用范围的研究,可以实现制造行业的智能化与信息化,推动我国制造业的转型发展。


来源:工业互联网时代

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