智能制造生产线技术及应用 课件 项目一 智能制造总体认知

智能制造概念与发展概述智能制造任务一：智能制造概念发展（一）概念提出阶段1988年，“智能制造”最早出现在美国纽约大学P.K.Wright和卡梅隆大学D.A.Bourne的《智能制造》（《ManufacturingIntelligence》）一书中，指出智能制造是利用集成知识工程、制造软件系统及机器人视觉等技术，在没有人工干预条件下智能机器人独自完成小批量生产的过程。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”。（二）概念发展阶段20世纪90年代，在智能制造概念提出后不久，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”中定义“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”。（三）概念深化阶段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一、智能制造概念发展智能制造的概念最早由欧美日等发达国家于20世纪80年代末提出，由于制造技术、信息技术、网络技术等不断发展，关于智能制造的概念和内涵，也处在不断变化、充实和完善之中。目前，智能制造概念主要经历了以下发展阶段，尚无公认定义。国内智能制造概念发展学者姓名智能制造概念P.K.Wright，D.A.Bourne（1998）智能制造是利用集成知识工程、信息技术、制造软件系统等技术，自动控制智能机器人完成小批量生产的过程。Williams（2000）智能制造是包括整个制造组织内部的智能决策支持系统的自动生产过程。McGraw-Hil（2010）智能制造是应用自适应环境和满足工艺要求的生产技术，最大限度的减少操作与监督,生产物品的活动。宋天虎（1999）智能制造是工作方式并行化、生产管理结构网络化、组织形式自主化和动态化、生产反应敏捷化的机器进化过程。杨叔子（2003）智能制造:把先进技术与先进智能进行人机融合的系统，具有自行管理、检测的能力和弹性，同时可以对复杂信息妥善处理的制造过程。熊有伦（2008）智能制造概念可以解释为数字制造，具体体现为车间、企业及服务达到数字化。卢秉恒（2013）智能制造是制造技术、信息技术、智能技术等新技术的深度融合的制造系统，具备感知、分析、决策、控制等功能。智能制造内涵结合上述智能制造不同发展阶段和不同角度的定义，从智能制造的本质特征出发，智能制造的定义可以归纳为“面向产品的全生命周期，以新一代信息技术为基础，以制造系统为载体，在其关键环节或过程，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现某些优化目标”的智能系统。智能制造是以知识创新为基础,高端制造系统为主要载体，利用最新的信息化技术与智能技术，将制造过程中的采购、设计、生产到经营销售等环节以智能的方式合理快捷地集合起来，以实现生产力最大化，同时，在这过程中对其知识管理结构，生产管理结构进行网络优化，并具有获取，分析，整合，创造新知识等功能的先进制造系统。智能制造特点（一）生产过程高度智能智能制造在生产过程中能够自我感知周围环境，实时采集、监控生产信息。智能制造系统中的各个组成部分能够依据具体的工作需要，自我组成一种超柔性的最优结构并以最优的方式进行自组织，以最初具有的专业知识为基础，在实践中不断完善知识库，遇到系统故障时，系统具有自我诊断及修缮能力。智能制造能够对库存水平、需求变化、运行状态进行反应，实现生产的智能分析、推理和决策。资源的智能优化配置信息网络具有开放性、信息共享性，由信息技术与制造技术融合产生的智能化、网络化的生产制造可跨地区、跨地域进行资源配置，突破了原有的本地化生产边界。控制系统化同传统制造系统相比，智能制造处理的对象是系统的知识而并非数据，系统处理的方法是智能灵活的；建模的方式是智能数学的方法，而不是经典数学（微积分）的方法。产品高度智能化、个性化智能制造产品通过内置传感器、控制器、存储器等技术具有自我监测、记录、反馈和远程控制功能。智能产品在运行中能够对自身状态和外部环境进行自我监测，并对产生的数据进行记录，对运行期间产生的问题自动向用户反馈，使用户可以对产品的全生命周期进行控制管理。智能制造典型模式类别包含项目（内容）具体内容（指标）离散型智能制造产品与工厂设计数字化，制造过程自动化，数据的互联互通，制造执行系统，企业资源计划管理系统，总体技术，综合指标工厂/车间设计、工艺流程及布局建成数字化模型，实现产品数字化三维设计与工艺仿真，建立产品数据管理系统，实现产品全生命周期管理等。流程型智能制造工厂设计数字化，生产过程自动化，数据的互联互通，制造执行系统，企业资源计划管理系统，总体技术，综合指标车间/工厂设计、工艺流程和布局建成系统模型，数据自动化采率、自控投用率90%以上，实时数据库平台与过程控制系统、生产管理系统实现互通集成，可靠的信息安全技术等。网络协同型智能制造并行工程技术，资源配置功能，智能制造总体技术，智能制造综合指标产业链不同环节企业之间资源、信息及知识共享，围绕产品实现异地的研发、设计、测试、人力等资源的有效统筹与协同，信息、知识等资源异地共享。大规模个性化定制型智能制造个性化产品数据库，模块化设计方法，个性化定制平台，敏锐弹性智能制造，智能制造技术，智能制造综合指标产品模块化设计，符合客户要求的个性化产品，个性化数据库，新产品研发、弹性生产、货物运输和售后服务等有机统一与不断优化等。远程运维型智能制造远程运维服务平台与服务软件，远程运维服务核心模型，远程运维服务综合指标云服务平台，装备实现无人控制、产品储存实现优化管理、预测与决策、运行性能优化等服务，核心部件生命周期分析平台，专家系统的故障预测模型等。国内外智能制造发展现状（一）德国智能制造发展现状德国作为全球制造业中最具竞争力的国家之一，德国的西门子、奔驰、博世、宝马等品牌以其高品质享誉世界。为了保持德国制造在世界的影响力，推动德国制造业的智能化改造，在德国工程院及产业界共同推动下，德国在2013年正式推出了德国工业4.0战略。业4.0的内涵是凭借智能技术，融合虚拟网络与实体的信息物理系统，降低综合制造成本，联系资源、人员和信息，提供一种由制造端到用户端的生产组织模式，从而推动制造业智能化的进程。德国智能制造以信息物理系统为中心，促进高端制造等战略性新兴产业的发展，大幅减少产品生产成本，构建德国特色的智能制造网络体系。德国工业4.0战略的智能化战略主要包括智能工厂、智能物流和智能生产三种类别。总而言之，德国制造业的智能化过程以工业4.0战略为依托，顺应第四次工业革命的历史机遇，通过标准化规范战略部署，重视创新驱动，实现制造业智能化转型升级的战略目标，使德国在全球化生产中保持科研先发优势。如图1-4为工业发展历程以及德国工业4.0落地企业生产车间。国内外智能制造发展现状（二）美国智能制造发展现状美国制造业长期以来饱受“去工业化”、产业转移的困扰。为了复苏实体经济，美国政府大力推动以发展智能制造为重点的“制造业回流”战略以应对其国内愈发严重的产业空心化问题。2011年，由美国政府、产业界和学术界共同组建的美国智能制造领导联盟发布了《实施二十一世纪智能制造》，该报告明确了智能制造发展的目标和路径，为制造业智能化建设提供了可参考的标准。2012年，美国国家科技委员会发布了《先进制造业国家战略计划》，该计划明确指出要加强智能制造建设。在实行制造业智能化的过程中，尤其要重视创新在其中的引领作用。通过营造良好的创新环境，并通过众包、奖励等模式大力鼓励开放式的全民创新，将创新驱动战略放在首位，从而在重大的核心技术领域实现突破并抢占制造业升级发展的先机。总而言之，美国的智能制造发展由政府牵头，依托技术创新能力强的大企业和制造业科研机构，重视中小企业和民众的创新成果，取得了一定的成效。国内外智能制造发展现状（三）日本智能制造发展现状日本在二战之后经历了制造业高速发展的黄金时期，但由于劳动力短缺、生产要素成本高昂、国际贸易摩擦加剧等外部原因，以及日本国内信息技术已经与制造技术成规模的融合并应用到制造业生产中的内部条件，使日本拥有了实行智能制造战略的需求和动机。20世纪80年代末，日本工业界专家提出希望能够通过对制造业的智能化改造来提高要素生产率，并将先进制造技术推向世界。但是由于该战略项目的国际合作成本过高，以及技术交流产生的知识产权保护问题未能得到妥善解决，导致其实施效果大打折扣。近年来，日本政府针对先进制造部门采用资金推动战略，并通过努力加强知识产权保护、促进产学研深度合作来鼓励技术创新和进步。但总的来说，日本的智能制造战略并未达成使日本制造业加速发展的战略目标。深层次原因在于，支撑日本智能制造发展的相关因素未能达到发展要求，包括信息化建设水平较低、企业和行政体制僵化，以及未能对创新驱动发展战略加以足够的重视等。国内外智能制造发展现状（五）国内智能制造发展现状国内外智能制造发展现状（五）国内智能制造发展现状任务二：智能制造领域核心技术一、智能制造是实现我国制造业由大变强的核心技术

我国制造业强大“韧性”来自于党中央的坚强领导、坚实的制造基础、完整的工业体系、不断健全的产业链、丰富的人力资源及持续提升的创新能力。应该说制造强国的建设信心大幅提升，长三角的制造业是相当发达的，也是制造强国建设的主力军，是重要的支撑力量。中国工程院在《制造强国战略研究报告》中指出，智能制造是实现我国制造业由大变强的核心技术和主线，绿色制造是重要保障，特别提出要优先推进制造业发展。二、推进智能制造要把掌握关键核心技术作为重点

工信部产业政策司巡视员辛仁周在出席“2017中国智造业年会”时提出：“智能制造领域一些关键核心技术仍掌握在别人手里，未来推进智能制造一定要把掌握关键技术、核心设备作为重点。”辛仁周强调，推进智能制造一定要把掌握关键技术、核心设备作为重点。“关键技术控制在别人手里，可以说这是一个命门、一个软肋、一个风险，未来一定要把科技创新作为第一动力。”任务二：智能制造领域核心技术三、智能制造是推进制造强国战略的主要技术路线

新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成了历史性交汇，智能制造是主要的交汇点，新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术成为了新一轮工业革命的核心技术，也成为了第四次工业革命的核心驱动力。四、智能制造是第四次工业革命的核心技术

今后15年，正是智能制造这个新一轮工业革命的核心技术发展的关键时期，中国制造业必须要抓住这一千载难逢的历史机遇，集中优势力量打一场战略决战，实现战略性的历史跨越，推动中国制造业由大变强，进入世界产业链的中高端，实现中国制造业的开道超车，跨越发展。任务二：智能制造领域核心技术五、信息化技术与自动化控制在智能制造中的应用优势（一）降低技术应用门槛（二）便于设备检修（三）拓宽技术应用范围任务二：智能制造领域核心技术六、机电一体化技术在智能制造中的实践运用（一）传感技术传感技术是机电一体化技术在智能制造中的核心技术，主要用于捕捉、传输生产制造中形成的数据信息。任务二：智能制造领域核心技术六、机电一体化技术在智能制造中的实践运用（二）数控技术数控技术是结合数字信息、借助计算机编程完成生产制造过程自动化控制的制造技术，包括机械技术、计算机软件技术等。任务二：智能制造领域核心技术六、机电一体化技术在智能制造中的实践运用（三）智能机器人人工智能主要针对模拟、延伸、扩展人类智能的理论、技术、实践进行研究、开发以及应用，分属于计算机科学