《智能制造技术基础》课件-第6章 智能制造装备

智能制造技术基础第6章智能制造装备本章要点1.概述2.智能数控机床3.工业机器人4.3D打印设备5.智能生产线与智能工厂6.智能制造装备发展及其应用6.1概述16.1概述智能制造概述图智能制造是人工智能技术与制造技术的结合，是面向产品全生命周期，以新一代信息技术为基础，以制造系统为载体，具有一定自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现质量、成本及交货期等目标优化。6.1概述

实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：1）计算机辅助工具，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、CAM（计算机辅助制造）、CAT（计算机辅助测试，如ICT信息测试、FCT功能测试）等；2）计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真（包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真）、工艺仿真等；3）工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品全生命周期管理）/PDM（产品数据管理）等；4）智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备（3D打印机）、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等；5）新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。智能制造装备产业发展背景1、全球智能制造已兴起我国已经成为世界工厂，制造业是我国的支柱产业，但与发达国家的技术差异使我国只能从事劳动密集型产业，效率低、利润少。所以智能制造装备是制造业转型升级的关键。智能制造装备系统的主要特征体现了制造业生产的智能化，意味着从本质上提高生产效率，我国也将大力发展。智能制造装备是具有感知、分析、推理、决策和控制功能的制造装备的统称，它是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。智能制造装备的水平已成为当今衡量一个国家工业化水平的重要标志。6.1概述因为自主创新不足，产业结构较落后及能源消耗过大等劣势，使我国人力成本较低，只能从事低端制造业，效率较低，收入较少。而制造业价值链高端被发达国家控制，能获取高额利润。所以，制造强国构筑“绿色贸易壁垒”、“技术壁垒”，通过严格的市场准入和限制条件，钳制欠发达国家制造产品的生产和销售。美国目前正在努力重振制造业。2017年底的税制改革中，美国将企业税率从35%下调至21%，令企业将部分生产转移到美国的意愿有所增强，对我国制造业造成严重威胁。2、我国自主创新不足、与发达国家制造业差距较大中国与发达国家制造业差距主要体现在以下三个方面。

一是自主创新不足。我国装备制造业在自主创新方面明显不足，完全自主知识产权的技术产品稀缺，原创技术及基础研究较少，关键技术及核心部件依赖进囗，对外依存度较高。

二是产业结构待改善。体现在中低端产业产能过剩，高端产业的保障能力不能得到有效满足，尤其是先进装备及核心部件、高性能材料以及高技术制造工艺等方面，导致我国装备制造业中低端市场同质化竞争严重。

三是能源消耗较大。由于长期的粗放式发展，而且受制于在环保技术开发、环境保护投入、企业社会责任制度建设缺失等方面与制造业发达国家相差较大。中国装备自给率虽然达到了85%，但主要集中在中低端领域。中国高端装备制造产业与国外的技术差距至少在10年以上。装备制造业是国之重器，是制造业的基石。美国、德国、英国、日本等世界发达国家纷纷实施了以重振制造业为核心的“再工业化”战略，颁布了一系列以智能制造为核心的国家战略。2018年11月，国家统计局发布了《战略性新兴产业分类（2018）》，智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业。智能制造装备产业覆盖范围3、人口红利递减人口老龄化、工资高企导致劳动力优势减弱，智能制造提高生产效率势在必行。近几年中国劳动力人口逐年递减，2013年中国劳动力人口为73.9%，预计至2023年将降至70%左左右。同时，

近几年，我国城镇私营企业人员年平均工资不断上涨，2018年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为49574元，比上年增加3814元，名义增长8.3%，用工成本上涨迫使企业主动选择智能装备节省人工成本。而随着技术的发展，工业机器人的生产成本不断降低，成本回收期逐年减少，从2012年成本回收期为5.2年，至2020年有望下降至0.77年。

1、智能制造装备已经形成了完善的产业链，包括关键基础零部件、智能化高端装备、智能测控装备和重大集成装备四大环节。

智能制造系统集成我国智能制造装备市场发展现状6.1概述目前，我国的智能制造装备主要分布在工业基础较为发达的地区。在政策东风吹拂下，我国正在形成珠三角、长三角、环渤海和中西部四大产业集聚区，产业集群将进一步提升各地智能制造的发展水平。2、智能化高端装备市场份额高智能化高端装备在我国经济结构转型升级中处于核心环节，是国民经济和国防建设的重要支撑，是推动工业转型升级的关键引擎。近几年，我国智能化高端装备仍占据最高份额，关键基础零部件份额提升。

智能制造装备存在的3大问题：一是与发达国家相比存在差距。我国智能制造装备产业技术创新能力薄弱，新型传感、先进控制等核心技术受制于人，在新技术和新产品的研发上，多数仍跟国外先进企业的技术发展，技术上仍存一定的差距。二是企业规模小，竞争力弱。智能制造装备产业在我国起步晚，国内优势企业数量少，产业组织结构小，竞争力弱，缺乏具有国际竞争力的骨干企业，仅少数企业发展到一定的实力。三是产业基础薄弱，缺乏行业内的支持。智能制造装备产业基础薄弱，行业内的配套企业整体实力较弱。一些优势企业在系统的整体技术与集成能力上有所突破，但一些核心部件的制造仍缺乏国内企业的配套支持，仍受制于国外企业。智能制造装备细分行业根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂（63%）、设备及用户价值深挖（62%）、工业物联网（48%）、重构生态及商业模式（36%）以及人工智能（21%）。从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。工业机器人人力成本的上涨是推动电子行业机器换人的主要因素；同时，随着工业机器人国产化进程的加速带来了工业机器人价格的下降。据全球预测和定量分析公司牛津经济研究院（Oxford

Economics）发布的报告显示，预计未来10年，机器人将代替全球2000万个制造业岗位，每一个新机器人进入劳动力市场，将平均有1.6名制造工人被替换。其中，中国已占据世界工业机器人的五分之一，每三个进入劳动力市场的新机器人中就有一个安装在中国。到2030年，中国将有1400万机器人被投入使用，较世界其它地区处于领先地位。我国智能制造装备市场发展现状6.1概述3、关键装备发展现状中国工业机器人约占全球市场份额三分之一，连续六年成为全球第一大应用市场。2018年，中国工业机器人产量达到14.8万台，占全球产量的38%以上。根据中国电子学会数据显示，2019年上半年全球机器人市场规模达144亿美元，其中中国机器人市场规模达42.5亿美元，占比达到29.5%。工业互联网智能制造可实现整个制造业价值链的智能化，而工业互联网是实现智能制造的关键基础设施。2018年中国工业互联网市场规模达到5313亿元，根据中国工业互联网产业联盟的测算，预计到2020年市场规模将达到万亿量级。作为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手，工业互联网平台的理念和重要性逐渐被产业界所认识，全球各类产业主体积极布局工业互联网平台，以抢占发展制高点。在政策、技术等因素的推动下，中国已经出现一批工业互联网平台，产业体系已初步完善。人工智能人工智能+制造业——创造“智造”新业态。中国人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景。近年来，中国人工智能产业发展迅速，跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平（约36%）。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。截至2019年2月，人工智能企业广泛分布在18个应用领域，上述两个领域企业数占比最高，分别达到15.7%和10.5%。3D打印其集合了大规模生产的高效和手工生产的灵活等优点，制造业的全流程都可以引入3D打印，能实现制造过程的高效率和低成本，代表了智能制造的未来发展方向。近年来，我国3D打印行业发展迅速，从2013年3.2亿美元的市场规模发展到2018年的23.6亿美元，5年的复合增长率达到49.1%。2018年国内3D打印行业收入排名第一的先临三维营收为3.63亿元，仅为国际巨头Stratasys的7%，进口替代还有较大提升空间。激光切削金属切削机床是目前主流的机床产品，全球销量占全部机床的比例达到52.48%。2018年我国金属切削机床产销同比分别下降24%和25%，2019年上半年均同比下降了10%左右。激光加工作为一种高精度、高效率的材料加工方式，随着激光设备技术提升，应用越来越广泛，对于传统刀具式金属切削机床的替代率有望不断提升。假定激光切削比传统金属切削机床效率提升3倍，则保有量上限合计约325万台，假定渗透率分别达到15%、25%、50%，单台激光器均价为26/13/6.5万元，测算得用于金属切削的激光器市场空间总容量最高可达4000亿元。智能制造系统解决方案智能制造系统解决方案供应商在智能制造的推进过程中起到至关重要的作用。2017年，中国智能制造系统解决方案市场规模达1280亿元，同比增长20.8%；2018年市场规模约为1560亿元，同比增长21.9%。

受益于用户数字化建设的持续推进，用于研发、物流、服务等环节的智能制造系统解决方案也在加强，相关环节智能制造系统解决方案的应用比例有所提升。排名前五位的智能制造系统解决方案的是：柔性装配系统、加工环节数字化系统、智能输送系统、智能仓储系统以及企业资源计划（ERP），占比分别为18%、13%、10%、9%、8%。智能制造装备主要特征6.1概述智能装备制造将体现在五大方向：（1）生产方式的智能化，在生产方式上，智能工厂及智能设备的普及和配备才能真正实现智能生产。（2）管理实现智能化需要在生产管理及物流管理等领域结合人工智能等实现机器赋能，让管理效率同时有更大程度提升。（3）产品的智能化体现在芯片、传感器、机器视觉等新型人工智能产业。（4）定制化生产和产品追溯将成为智能制造的新业态新模式。（5）服务将同步实现智能化，具体体现在在线监测、远程诊断及云服务方面。总体来看，实现彻底智能化制造装备主要历经三个阶段，智能工厂到数字化工厂最后实现自动化工厂。2016装备制造领域十大亮点1、载人航天工程再续佳绩:神舟十一号载人飞船及天宫二号空间实验室等发射成功2、我国已形成较为完整北斗产业体系:北斗芯片跨入40纳米新时代行业应用方面，已在关系国计民生、国家安全的重点领域开展北斗行业/区域示范应用，在海上运输、气象、渔业、公共安全、民政减灾救灾、林业等11个行业进行示范，在珠三角、京、陕、湘、贵、鄂、苏等17个区域的示范正全力实施。仅在已完成的交通公路运输示范项目中，就已在长途客车、旅游包车、危险品运输车等重点领域累计推广安装300万套北斗兼容终端。3、科学前沿实现突破：我国500米口径球面射电望远镜落成启用4、国产中低速磁浮铁路发展喜人：长沙、北京最抢眼5、大飞机领域重大成果：全球在研最大水陆两栖飞机总装下线作为当今世界在研的最大一款水陆两栖飞机，AG600机身长37米、翼展达38.8米，与波音737相当。最大起飞重量53.5吨，最大巡航速度500公里／小时，最大航时12小时，最大航程4500公里。6、数控机床新亮点：世界首创i5智能机床M8系列问世2016年中国数控机床展上沈阳机床集团首次推出世界首创平台型i5智能机床M8系列成为亮点，平台已经实现了全部六种类型的i5智能机床的接入。据了解，得益于沈阳机床自主研发的i5技术，iSESOL平台上已经接入数千台i5智能装备。7、新能源汽车强势发展：产销量继续保持全球领先8、工业机器人销量继续增长：3C与汽车成主战场焊接和钎焊是国产机器人应用的第二大领域，约占总销量的13.8%。3C制造业和汽车制造业是国内产机器人的主要市场。从应用行业看，3C制造业和以汽车零部件及配件制造、汽车整车制造为代表的汽车制造业，在国产工业机器人销售总量中的占比最高，分别占30%和12.6%。特别是3C制造业，占比较上年同期提高近20个百分点。9、光伏装机跃居世界首位：总量突破4318万千瓦。10、超级计算机显神威峰值运算速度超过10亿亿次。6月20日，在最新发布的第47届超级计算500强排行榜上，我国自主研制的“神威·太湖之光”超级计算机成为新的世界冠军。而“神威·太湖之光”采用的处理器是由国家并行计算机工程中心研制成功的，全面采用国产众核处理器和操作系统，是软硬件完全国产化的超级计算机。也是我国成为继美国、日本之后全球第三个采用自主CPU建成千万亿级别超级计算机的国家。6.2智能数控机床26.2.1智能数控机床概念6.2.3智能机床关键技术6.2.4智能机床及其应用案例6.2.2智能制造与i5智能机床6.2.1智能数控机床概念智能数控机床概述图智能机床指的是以人为核心，在一定程度上科学合理的应用智能决策、智能执行以及自动感知等方式。智能机床能对其自身的职能监测、调节、自动感知以及最终决策，确保整个加工制造过程趋向于高效运行，实现低耗、优质等目标。智能机床借助温度、加速度和位移等传感器监测机床工作状态和环境的变化，实时进行调节和控制，优化切削参数，抑制或消除振动，补偿热变形。智能机床是工厂网络的一个节点/终端，可实机床之间和车间管理系统的相互通信，提高生产系统效率和效益。生产数据能够自动采集，实现机床与机床、机床与各级管理系统的实时通信，机床融入企业的组织和管理。当前，世界领先的机床制造厂商都在大力研发智能机床产品，智能化已经成为高端数控机床的标志。机床智能化解决的主要问题是：（1）提高加工效率，优化切削参数，抑制振动，充分发挥机床的潜力。（2）提高加工精度，防止热变形、测量机床的空间精度并加以自动补偿。（3）保证机床运行安全，防止刀具、工件和部件相互碰撞和干涉。（4）改善人机界面，扩大数控系统的功能，实现其他各类辅助加工和管理功能。山崎马扎克于1981年在世界上首次实现了以日常用语、并且是以人机对话方式进行编程，开发研制出MAZATROL数控系统。此后于1998年推出了世界上首次问世的将PC和CNC融为一体的64位CPU数控系统，以及目前最新的并广泛在MAZAK机床产品上搭载使用的具有高度智能化的MAZATROLMATRIX数控系统。MAZAK智能化功能主要有以下几个方面：1.人机对话编程在数控系统中内置专家数据系统，可根据加工零件材质及形状描绘，自动生成最佳的加工模式，刀具选择和切削条件参数。同时可以在机床上进行模拟加工，确认走刀路径的正确性和模拟加工时间,大幅降低操作人员编程难度和试加工准备效率。2.智能振动抑制技术采用加速度计调整其时间常数与机械特性匹配（机械固有振动频率），可以将机床加减速引起的机械振动消除，在提升了加工表面质量的同时也大幅减少刀具的磨损。3.智能热屏障技术以机床温度为基准温度，通过热变位补偿、主轴冷却装置同时控制，使得长时间加工精度保持稳定。4.虚拟加工机床、工件、刀具3D模型下，实现加工程序与实际加工环境一样模拟加工。从而在实际加工前，检查加工中可能出现的干涉、加工使用的刀具以及实际机床模型在模拟加工时可以实际显现。5.智能安全保护手动操作时的误操作引起的干涉可以使用此功能来防止。手动操作时，3D模型同时检查，干涉前停止。6.智能语音导航CNC内部设置扬声器，通过真人语音向操作者提示作业。机床开机后从问候语开始到操作注意事项，让操作人员面对的不再是冷冰冰的机器，而是一个可以互动的工作伙伴。7.智能维护保养支持（1）机床运转状况的记录，包括自动运转时间，停机准备时间，故障维修时间等。（2）机床部件单元运行状况管理，比如主轴总运转时间，ATC换刀次数等。（3）图解维修支持，可在机床发生故障报警时，显示画面自动弹跳出故障点的位置、报警号和报警说明。（4）消耗品管理，可对各类机床所需油品、滤网滤芯等消耗品设定寿命周期，自动提醒作业人员及时进行更换。（5）主轴运转管理，可对主轴的负载、温度及振动等进行有效监控管理，使其可靠稳定运行。8.智能远程诊断通过电信3G网络建立起用户机床和设备厂家服务的无线连接。当用户机床发生定义范围内的故障报警时，报警信息会以邮件形式自动发送至MAZAK的售后服务中心；在线服务中心人员根据报警信息和用户联络，并通过无线远程方式指导客户排除故障。9.智能化生产管理软件将技术、销售、生产及管理的各个部门网络化，通过在部门之间的信息共享，缩短生产的周期时间，从而大幅度降低成本。例如，不仅能在加工机器上从相关部门获取或者查询图样信息、加工信息及装夹信息，还能利用加工机器的运转状态、进展情况等数据来进行实时生产管理、并且还能够进行远距离监控。MAZAK开发应用了智能生产中心CPC软件（CYBERPRODUCTIONCENTER)，有效地解决了机械加工工厂最实际和困扰生产效率的４个方面问题。1.MatrixCam智能程序编辑管理(1)在电脑端使用图样导入辅助及人机对话的方式编辑机床切削所需的程序。(2)程序编制完成可以三维模拟检查加工程序，展开刀具清单和机加工时间。(3)统一的程序管理功能，同时可以将程序、工时、刀具清单等信息进行存储。(4)程序编辑完成后可以自动决定刀具接近位置、自动决定切削条件。2.CyberSchedule智能日程管理(1)根据每台机床的状况全自动排产。(2)根据编程软件计算出的工时信息确定完成时间。(3)遇到紧急加工的零件可以手工调整作业计划。(4)可以将作业计划直接下达给相关机床。(5)同时可以把作业准备传递给机床。(6)机床可在客户端中填写制造记录。3.CyberToolManagement智能刀具管理（1）对机床内刀具数据进行同步显示。（2）对每一把刀具的寿命进行监控。（3）独立的刀具数据库可将工厂内所有刀具纳入管理。（4）根据作业计划为相关机床进行刀具作业准备。（5）可以在管理端添加或删除机床上的刀具信息。（6）可以跟对刀仪连接进行刀具数据更新。4.CyberMonitor智能监控管理（1）对机床开动率进行统计。（2）对每一时刻的运转状态进行记录。（3）对机床主轴负载和转速监控。（4）提供各个机床之间的开动对比。（5）实施状态显示。（6）邮件报警功能。（7）历史报警、程序、倍率记录。（8）给机床发送短消息。（9）远程打开机床运转画面。（1）智能制造的由来1988年日本通产省(MITI)提出智能制造系统(intelligentmanufacturingsystem，IMS)的设想，1989年形成国际合作项目正式文件，旨在21世纪全球化的大趋势下通过国际合作共同研发新一代制造系统，迎接新世纪全球变化的挑战。20世纪90年代IMS项目对未来工厂的构思，大体上已经涵盖今天智能制造的主要内容。6.2.2智能制造与i5智能机床1、

智能制造（2）不同视角下的智能制造智能制造涉及面很广，从技术、企业、用户和社会发展不同角度审视，智能制造的内涵有不同的理解和目标:1）从技术角度看，传统制造是对物质的加工或处理，将原料转化为产品，主要是现实世界的活动是基于经验的制造。智能制造是同时对物质和知识的加工和处理，借助建模和仿真，在虚拟世界里反复优化产品的设计和制造过程，通过虚拟和现实的数据和信息沟通，成为指导现实世界的生产活动，是基于科学(模型化)的制造过程。2）从企业角度看，传统制造业是成本中心，通过大批量生产，降低成本，形成竞争力，焦点是产品的价格。智能制造是以可赢利的创新活动为中心，通过大规模客户化定制和满足不同客户体验而获得利润，焦点是产品和服务的价值，其前提是产品的质量。3）从最终用户角度看，传统制造企业提供的是实物产品和有限的使用期限担保，关系是短暂的。智能制造企业提供的是创新产品全生命周期的互联网服务，用户购买产品转变为购买服务，关系是长期的，可能长达10年以上。4）从社会经济发展角度看，智能制造在产品制造、使用和废弃过程中，对环境的污染小、碳排放低，可回收再利用和循环再利用，是环境友好和节能的绿色制造。智能制造通过新技术的应用创造新的生产模式和促进共享经济的形成，构建生产企业、用户和社会三方面的资源和利益共享，从而实现可持续发展。5）智能制造是互联互通的首先是物联网(工业互联网)，将人、数据和机器连接起来，每个物理对象配备一个IPv6地址，用于检测、识别和定位，实现物与物互通互联。其次是服务网，通过互联网提供能够控制产品性能的知识和增值的服务，使人、机器和系统的交互能够提高附加值;信息物理系统生成大量数据，通过数据网(数据云平台)可实现数据共享，前提是建立可靠的安全系统和诚信的文化和环境，坚固的网络安全系统是管理脆弱环节、保护敏感信息与知识产权的有效途径。2、CPS和CPPS（1）信息物理系统(cyberphysicssystem，CPS)美国自然科学基金2006年在Austin举办的研讨会上提出:CPS是探索快速有效开发以计算机信息为中心的物理和工程系统的科学基础和技术。此物理和工程系统借助计算和通信核心构建而成的可监测、可控制、可协调和可集成的系统。交互是CPS最主要的特征。当前CPS正处于快速发展的阶段，其成熟度与信息和通信技术的复杂性有关，如图3所示成熟度分为5级:①初始的CPS，②透明化，③增加理解程度，④提高决策能力，⑤自优化。信息和通信技术的复杂性也分为5级:①基本的，②信息生成，③信息处理，④信息互联，⑤交互式信息物理系统。应该指出，到目前为止还没有能够实现自决策、自优化的交互系统。CPS的发展是从嵌入系统开始的，最初把计算机芯片嵌入各种机械、电器装置，以提高其性能，进一步与传感器连接，使其具有数据采集功能，成为智能传感器，智能传感器与执行器集成后，数据就可以控制装置的运作，成为智能系统或产品(如智能空调);当智能系统具有通信功能，可以互联互通，同时有数字模型可以仿真，就成为信息物理系统，把CPS应用于生产制造领域就称为信息物理生产系统，如图4所示。（2）

信息物理生产系统(cyberphysicalproductionsystem，CPPS)CPPS是信息物理系统(CPS)在生产领域的应用，是多维度的智能制造技术体系。CPPS以大数据、网络和云计算为依托，通过智能感知、分析、预测、优化及协同等技术手段，使计算、通信和控制三者有机融合与协作。将所获取的各种信息与对象的物理性能特征相结合，形成虚拟空间与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、及时更新，在网络空间中构建实体生产系统的虚拟镜像。通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构的运算和分析，实现生产系统的智能化和网络化，如图5所示。信息物理生产系统是智能化工厂，具有以下主要特征:不一定是在一个围墙里的实体车间。它可以借助互联网将分散在各地的社会闲置设备组织起来，无需关注设备的确切地点，只要关心设备的功能以及是否在线和可用，实现多家工厂、多个生产单元所形成的全球网络环境下的生产集合体，是综合利用全球和本地资源进行生产的分散网络化制造模式。2)操作者不是面对一台设备，而是借助移动终端进行人—机交互，利用数据分析管理生产过程，需要具有较强的认知、分析和处理事态的能力，是知识型操作者而非体力劳动者。3)生产的产品是智能产品，随着生产流程的推移，产品携带着的数据越来越多，记录了从原材料开始的所有信息，每道工序、每个元器件的生产过程和质量都是可追溯的。每个产品都是按照订单定制的，交付时间和地点皆有所不同。4)虚拟制造。智能化工厂是数字化工厂，其根本特征是将技术和商务的大部分过程映射到数字世界，找出支持控制决策的必要条件。生产过程和需求都是时刻变化的，数字世界的仿真需要现实生产中的实时反馈，数字和物理世界需要紧密耦合。因此，在不同的生产阶段，将分别采用基于不同模型的离散事件仿真，其数据流和信息流如图6所示。数字化工厂运行仿真可分为3个阶段:离线评价，分析排产计划对执行过程突发事件的抗拒力(鲁棒性)。在线、近期排产的仿真，用于预先发现与计划排产的偏离度。当已经发生偏离后，在线分析可采取的行动，如何使损失最小化(反馈仿真)。

通过不同的仿真，可预测工厂运作的关键绩效指标(KPI)，使工厂保持在KPI上下限之间运行，并且根据过去数据的分析提出未来的不同运作方案。3、

数字主线和数字双胞胎（1）基于模型的系统工程20世纪60年代到70年代，建模仿真主要是用FOＲTＲAN语言编写的数字算法，用于计算特定的物理现象，解决设计问题，如机械设计的有限元分析。到了80年代和90年代，随着工作站和微机的普及和计算能力的提高，仿真技术的应用逐渐遍及各个学科和不同层面。今天，仿真不仅是各种产品或过程的设计决策、评价和试验的基本工具，并且用于复杂工程系统的分析。仿真的应用不会停留在设计阶段，正在向产品和系统的全生命周期扩展，构成数字主线和与实体形影不离的数字双胞胎。由于仿真能够在产品全生命周期提供无缝协同和优化，将来必然成为制造系统的核心功能之一，未来智能工厂是基于模型的系统工程(modelbasedsystemengineering，MBSE)或基于模型的制造(modelbasedmanufacturing，MBM)，软件定义产品、决定企业盛衰，仿真技术成为制造系统关键组成部分的黄金时代才刚刚开始。（2）定义和内涵数字主线和数字双胞胎概念是美国空军2013年《全球科技愿景报告》中提出的。数字主线(digitalthread)是借助建模仿真工具构建的、贯穿产品全生命周期，从材料、设计、工艺、制造到使用维护、并以统一模型为核心驱动的数据流和信息流。传统的数字化制造数据是由产品模型向数字化生产的单向传递，不同环节之间并未有效集成。如产品设计与工艺之间、数字化测量检验与产品定义之间都存在断点，各自使用不同的模型描述，缺乏有效集成和反馈。数字主线是所有连接的数据流以及物理资产的数据在整个生命周期中跨越传统孤立功能的集成化视图，采用标准和开放的描述，可以逐级向下传递而不失真，也可以回溯，具有访问、集成、转换和分析来自不同系统的数据和信息，使其在整个产品生命周期中成为可操作、可共享的资源。数字主线是实施智能制造的关键和基础技术，美国国家标准技术研究所(NIST)为此设立专项，该项目将提供完善数字主线的方法和协议，贯通产品设计，制造和服务不同阶段实现信息流动，制定有关标准，构建统一的数据源，从而实现制造系统的全面集成。2016年NIST建成了数字主线技术测试基地，包括计算机辅助技术、先进制造技术和网络技术3大部分。数字双胞胎(digitaltwin)是指特定物理资产的数字镜像，包括描述其几何、材料、组件和行为的设计规范和工程模型。数字双胞胎包括其所代表实体资产特有的生产和运营数据，成为形影不离的“伴侣”，是物理对象属性及状态的最新和准确的实时镜像，包括形状、位置、状态和运动。例如，飞机的数字双胞胎中的数据包括:从飞机3D模型提取的特定几何形状空气动力学模型、在生产过程中的工程变化、材料性质、检查、操作和维护数据等。（3）未来场景使用数字主线和数字双胞胎后，所有的工程师、机器和过程都使用相同的数字语言，产品的每一个生产阶段都自动检查是否与设计原始要求相符。制造系统的未来场景如下:产品工程师与制造工程师合作，创建用于生产过程描述的可视化3D模型，2)产品特性、制造过程和检验说明与3D设计模型相关联，直接提取出符合一致性的技术要求，3)构建的数据由生产部门与销售部门随同产品一起交付给客户，以便在操作和维护服务期间继续改进设备的性能，4)产品设计更改遵循相同的数据流，自动更新下游模型、文档和说明。复杂的预测和智能维护系统平台可以利用数字主线和数字双胞胎寻找运行中问题的根本原因，使人们可以管理和优化个别资产或整个网络，从嵌入物理对象中的传感器获取数据，建立其运行的数字模型，在损坏或发生故障以前加以修复，大大减少因停机所造成的损失。例如，若干年后，当航空公司接收一架飞机的时候，将同时还验收一套详细的数字模型。每架飞机型号都伴随有一套自己的数字模型。每一特定架次的飞机都不再“孤独”。因为，它有一个忠诚的“影子”，从不消失，伴随一生。在数字世界建立的飞机模型，通过传感器实现与飞机飞行状态完全同步，如机翼流体动力学的受力状态、应力和应变等。飞机每次飞行后，就可以根据结构现有情况和历史载荷记录，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次飞行任务的载荷。驾驶员、维修人员和工程师皆可查阅有关架次飞机的历史数据和现有状态，保证飞行安全，防范于未然。数字双胞胎，也可用来指代工厂的厂房及生产线在没有建造之前所构建的数字化模型。在设计规划阶段，在虚拟世界中对工厂的设备布局、生产过程和车间物流进行仿真和模拟，并将优化后的参数提供给实际的工厂建设。投产之后，在日常的工厂运作和维护以及产品的服务中，两者之间继续进行信息交互。使用云连接，数字双胞胎可用以评估关键绩效指标，如产品的数量和质量、停机时间分析、故障率和能源数据等。通过使用先进的软件工具将机器生命周期数字化，用户在机器的设计、生产和使用中将获得相当大的灵活性，这是制造业的一个里程碑。（4）构建途径基于模型的系统工程是构建数字主线和数字双胞胎的基础，MBSE或MBM的核心思想是:用数字化模型在系统层面上捕获单个子系统和组件之间的相互作用并加以集成。例如，企业的运作可以分为产品设计、过程设计、生产运作和服务4个阶段，现有的各阶段的信息技术系统，如PDM/PLM和SCADA系统都存储有大量的数据，但缺乏相互关联的模型、标准和协议，如果能够通过数据交换标准(如STEP)加以集成和连接成线，所有设备之间可以相互通信(如MTConnect)，就可以逐步构建本阶段的和跨阶段的数字主线和数字双胞胎，如图9所示。按照建模支持系统要求，设计、分析和验证从产品概念设计阶段开始，贯穿于产品的全生命周期。在整个生命周期中，数据来自许多方面，如用户需求、AD/CAM/CAE等。数字主线和数字双胞胎使用这些数字信息作为初始数据来构建它的集成化仿真模型，并派生出新的辅助系统和服务应用。最后数字双胞胎从将生命周期中积累的信息返回到新产品设计，形成闭环，改进产品和生产过程。由于数字双胞胎是动态闭环的、智能化的，不仅能够提高生产效率，还会促进新的产品出现，包括设计阶段的数字模型可能转变成产品的一部分，如虚拟机床。（5）制造业的应用双胞胎控制(twincontrol)是欧共体Horizon2020框架计划的一个关于机床和加工过程仿真的项目，它通过集成各种改进后的仿真模型，把影响加工过程的不同要点，包括在生命周期中越来越重要的机床能效和维护优化整合在一起，应用整体概念和方法使模型具有更接近现实的性能和更准确的评价能力，如图10所示。在物理世界里，机床制造商设计、生产机床，然后提交给用户使用。twincontrol在虚拟世界根据机床的特征和加工工艺构建有:机床状态、进给驱动、CNC、机床结构、加工过程和能源消耗的模型，预测机床加工及其部件的状态，并将参考数据上传到机床数据队列云与物理世界对机床监测和试验的数据相比较，进行模型更新，同时将真实机床状态、工作状态适应、机床性能预测、维修计划、补偿和控制数据传给机床用户和机床制造商。该项目从2015年10月启动，为期3年，分为虚拟机床、虚拟加工过程、监测和数据管理等9个子项目。数字双胞胎模型除了用于评价以外，也可用于生产系统监控、诊断和预测，安装在机床数控系统中，通过监测直接控制加工过程。含有基于模型评价的监控数据可以控制机床部件的衰退进程、优化维护作业、提高制造过程，如通过改变加工参数，保护性能已衰退的部件可维持到下一次计划维修等，如图11所示。数字双胞胎通过“时间机器”，在关键时间点采集数据，并对历史纪录进行分析比较(图11中右侧)，提高预测的准确性。对分布各地的机器群进行健康相似性识别(图11中左侧)，发现健康衰退的异常现象，在故障地图上找到故障点。对机床采用不同的4种状态分析(图11中上方):当前状态采用7号程序加工，主轴转速1200r/min，生产效率为200件/h，机床剩余寿命为1200h;经过优化后，采用3号程序加工，主轴转速1100r/min，生产效率略为降低到180件/h，但机床剩余寿命提高到2000h，增加了800h。4、炫工厂（1）

炫工厂的愿景炫工厂(brilliantfactory)是美国通用电气公司(genernalelictric，GE)2014年提出的新概念。“炫”的含义是卓越、辉煌和灿烂，炫工厂最简单的表述是:精益生产+成熟的数字化=炫工厂，即在精益生产的基础上不断改进的、通过数字化构建的下一代工厂。GE是全球制造业霸主、引领数字化进展的工业企业，数字双胞胎的提出者和践行者，谱写着智能制造的新篇章。但GE有其独特的视角和目标，不仅仅从技术和工具视角来看待智能制造，而是从改变生产模式的理念来推进智能制造。GE公司认为:工具和技术是相对“容易”的，人和文化才是关键，智能工厂并非无人工厂。智能制造是生产过程的优化、透明化和可视化，精益而高效。没有高素质的人和追求卓越的企业文化，智能制造就是空中楼阁。GE炫工厂的愿景是成为继福特装配自动线(分工+流水作业)和丰田精益生产(消灭浪费)之后的制造新理念和新模式(数字主线+自我完善)。工业革命以来3次制造模式的变迁如图12所示。GE炫工厂，结合工业互联网和先进制造技术，用数据主线打通设计、工艺、制造、供应链、分销渠道和售后服务，从而形成一个内聚和连贯的智能制造系统。设计和虚拟制造是数字主线的第1段，包括产品的预算和可生产性，生产过程的仿真和各方协同(虚拟世界);然后将数据发送到智能化工厂，采用先进制造技术和新的工艺进行制造产品(现实世界中基于模型的制造)，生产过程出现的问题实时反馈给设计部门，确保产品如设计所定义，并不断加以完善，这是数字主线的第2段;第3段是连接和优化庞大而分散的零部件供应商、分销渠道、售后服务和维修网络，并将发现的问题反馈给设计，改进产品，确保产品是客户所需要的。借助“工业互联网操作系统”predix云服务平台，将不同部门和工厂连接在一起，进行工业数据管理、数据分析和云技术应用，使数字主线成为从产品概念到报废的全生命周期价值流。炫工厂是通用电气对客户的一种承诺和追求。GE公司承诺使用最新技术，不断和实时优化所有业务过程。炫工厂具有比以往任何时候都更好的传感器和更好的控制系统，可以收集更多的数据，通过先进的数据分析软件和分析，能够比以往任何时候都更好，因为能够实时了解工厂内生产过程。认识和处理生产过程不顺利时如何更好地采取行动，保证最高的质量和准时交货。炫工厂的概念如图13所示。（2）炫工厂四大支柱GE公司提出的炫工厂由以下4部分组成(图14)。精益解决方案。从提供客户满意的产品转变为通过客户更满意的消费，使客户价值最大化的系统方法。精益原则是:①消灭各种形式的浪费;②不断改进和完善过程和管理;③准时生产和零库存;④质量管理。精益的目的是形成追求卓越的“炫”企业文化。2)成熟的数字化。包括数字主线和数字双胞胎，通过数字主线打通产品全生命周期的数据流，实现基于模型的制造，提高生产效率和互联能力。数字双胞胎是物理资产的数字镜像，伴随一生，确保炫工厂及其制造的产品能够在最佳状态下使用和运行。3)增材制造。借助3D打印原理制造形状和结构复杂的零件，可以减少产品的零件数量，减轻其重量实现轻量化。GE公司收购了瑞典Arcam公司和德国SLM公司，建立增材制造中心，将增材制造作为炫工厂的支柱之一在新一代喷气发动机和其他产品中将越来越多采用3D打印的零件。4)先进制造技术。广泛采用机器人和先进加工工艺，实现高度自动化生产，借助高精密加工技术标准产品质量。5、i5智能机床（1）i5智能机床的涵义沈阳机床集团推出的i5智能机床是自主研发的拥有核心技术的智网能设备。i5是指工业化、信息化、网络化、集成化、智能化(industry、information、internet、intelligent、integrated)的有效融合。i5智能机床作为基于互联网的智能终端，实现了操作、编程、维护和管理的智能化，是基于信息驱动技术，以互联网为载体，以为客户提供“轻松制造”为核心，将人、机、物有效互联的新一代智能装备。沈阳机床的智能化是要打破机械制造和信息技术的行业边界，跨越物理世界和虚拟世界的篱笆，利用互联网平台整合社会资源，为客户提供智能化制造的解决方案，通过创新的产品和创新的商业模式，摆脱高端机床技术密集和低端机床价格大战的红海而驶向蓝海如图15所示。（2）平台化、模块化和客户化i5智能机床采取平台化、模块化和客户化的战略，以实现基本运动的部件作为平台，配以模块化的功能部件，构成不同用途的机床。例如，M8系列铣床将底座、床身和移动横梁构成力封闭的龙门框架，移动部件遵循重心驱动(Y轴双丝杠驱动)和轻量化设计原则，配以转速12000r/min功率15kW的铣削电主轴和20把刀具的斗笠式刀库作为产品平台。机床前方可配置8种不同的模块，构成8种3轴、4轴或5轴加工机床，不仅使机床生产制造高效快捷，客户也可灵活自行换装，以适应加工对象的变化，如图16所示。（3）终端－网络－云平台终端。i5智能数控系统不仅是机床运动控制器，同时还是工厂网络的智能终端。i5智能数控系统不仅包含工艺支持、特征编程、图形诊断、在线加工过程仿真等智能化功能，同时还实现了操作智能化、编程智能化、维护智能化和管理智能化，如图17所示。i5数控系统的智能化表现以下几方面:操作智能化。可通过触摸屏来操作整个系统，机床加工状态时的数据能实时同步到手机或平板电脑，象征着用户“指尖上的工厂”，不论用户在哪里，一机在手即可对设备进行操作、管理、监控，实时传递和交换机床的加工信息。在线加工仿真。在线工艺仿真系统能够实时模拟机床的加工状态，实现工艺经验的数据积累。进一步可以快速响应用户的工艺支持请求，获得来自互联网上的“工艺大师”的经验支持。智能补偿。集成有基于数学模型的螺距误差补偿技术，能使i5智能机床达到定位精度5μm，重复定位精度3μm。4)智能诊断。传统数控系统在诊断上反馈的是代码，而i5数控系统反馈的是事件，它能够替代人去查找代码，帮助操作者判断问题所在;可对电机电流进行监控，给维护人员提供数据进行故障分析提供帮助。5)智能车间管理。i5数控系统与车间管理系统(WIS)高度集成，记录机床运行的信息，包括使用时间、加工进度、能源消耗等，给车间管理人员提供定单和计划完成情况的分析;还可以把机床的物料消耗、人力成本通过财务体系融合进来，及时归集整个车间的运营成本。6）工厂网络。在互联网条件下，i5数控系统不仅能够实机床与机床的互联，还是一个能够生成车间管理数据、并与有关部门进行数据交换的网络终端。通过制造过程的“数据透明”，实现制造过程和生产管理的无缝连接。这不仅为了方便加工零件，同时产生服务于管理、财务、生产、销售的实时数据。实现了设备、生产计划、设计、制造、供应链、人力、财务、销售、库存等一系列生产和管理环节的资源整合与信息互联，减少浪费，提高效率。7）云平台。沈阳机床集团旗下智能云科公司研发的云制造平台(i－smartengineering＆servicesonline，iSESOL)平台，通过i5智能机床的在线信息，打造了一套云端产能分享平台，用户可以将闲置产能公示于iSESOL产能平台，有产能需求的用户无需购买设备即可快速获得制造能力，通过这种方式产能提供方可以利用闲置产能获得收益，产能需求方可以以较低的成本获得制造能力，双方通过分享获得利益最大化。这种制造能力的分享模式将会改变制造业的组织形式，并且充分挖掘社会闲置制造资源，从闲置资源中获得利益最大化。分布在全国各地的各种型号的i5智能机床皆可通过iPort协议接入iSESOL网络;近期某天截屏显示:加入云平台的设备总数为2477台、累计服务机时175746h，订单交易数为1266;6类机床的台数和开机率显示在图18的下方，说明哪些机床是资源可以共享;点击地图上的蓝点即可显示在该地区的i5智能机床数。每台机床加工零件所产生的数据皆可为相关生产人员、管理人员和操作人员共享。6.2.3智能机床关键技术1、智能数控技术智能数控技术概述图机床最关键的部位就是智能数控技术，主要包含数据采集以及开放式数控系统架构等技术。较为常见的开放式数控系统架构往往是遵循开放性原则，科学合理的对相关数控系统加以开发，在机床中将其合理应用，其自身具有扩展性、互换性以及操作性等显著优势。目前该架构主要包含两部分：系统平台以及应用软件。2、信息感知和数据处理，即自学习、自适应、自由化控制，以及通用的接口和协议；3、智能化驱动、感知、监控、误差补偿等技术；4、围绕着数控机床加工的数字孪生技术。6.2.3智能机床关键技术5、大数据采集以及分析技术

从目前智能数控机床技术的实际发展情况来看，要想不断优化大数据分析过程：首先要确保相关数据实现可视化，在一定程度上确保数据分析能够实现科学合理，最终为相应的决策提供可靠性依据，目前很多数控系统往往是将数据采集接口装置加以合理应用，为相关数据信息的真实性以及有效性提供可靠性保障。另外，科学合理的使用大数据采集以及分析技术能确保相关数据实现智能化管理，在获取相应的制造数据后，在此基础上让整个加工过程以及相关数据形成科学合理的联系，最大化减少人为因素的影响，对加工效率造成直接影响，同时在一定程度上确保相关数据的管理实现人工智能化。智能制造包括三个应用层面：设备、车间、企业。这些都离不开大数据交融与共享，而未来的重点更是集中在基于大数据的智能制造应用。设备层面：从设备应用层面来看，智能制造必然要求装备智能化，即要完成数控机床到智能机床的升级。车间层面：从车间应用层面来看，智能制造更加讲求高标准的制造柔性，要求众多机床能够在同一个生车间共同执行不同品种、型号产品或者零部件的加工。即用一条智能生产线包容多条“产品、属性、规格、数量”等指标内容迥异的传统生产线，同时还要保证各项生产任务能够保质、保量、按时完成。企业层面：从企业应用层面来看，智能制造需要在设备、车间层面的智能制造基础上，通过人工智能来保障企业的整个生产计划执行、成本控制以及资金流通，提升制造企业的整体效益。卢秉桓院士认为，随着时代技术的发展，在机械制造老三基（基础材料、基础工艺和基础原器件）基础上，发展出来了传感器、软件和大数据这新三基。1.传感器传感器是信息采集的来源，主要应用在智能设备层面，由于其品种多、规格复杂，很难量产，以前非常缺乏。但是现在的微电子技术、mems（微电子机械系统）技术已经能够为全社会创造大量满足各个种类、规格需求的廉价传感器，这就使我们在生产过程中拥有了非常丰富的信息来源，具备了智能制造的基础。2.软件工业智能软件是对制造工艺、生产过程的相关知识的累积固化产品，是智能设备的核心，能够在智能制造中发挥非常大的作用。但长期以来，在工业化生产中，国内企业往往重视硬件价值，忽视软件价值，实际上软件的价值就是知识的价值，非常重要。3.大数据传感器和智能软件再进一步发展就是大数据。底层设备、车间乃至社会化资源的优化都要依靠大数据。国外有大数据在智能设备层面的典型应用案例。一些智能机床，卢院士称之为“标准式的intelligentmachinetool”，它们的软件包具备仿真、组织，生产和服务的全模块，能够通过构建一个虚拟供应链对整个服务步骤和各个环节进行规划、仿真、发现和实时监控，将机床的状态、信息等数据直接发送到操作者手机上，操作者根据这些信息及时进行监控和调整，保证生产的高效运行。大数据在未来智能制造中的作用5、大数据采集以及分析技术（1）大数据可以诊断设备的运行状态，保证生产安全和质量。大数据能够帮助人们发展远程加工系统，实现制造现场智能化和无人化。比如，可应用在我国的西气东送等战略工程上，分段监控沿线所有的加压站、鼓风机、压缩机以及管道的输送状态等数据，一旦发现部件老化或者突发问题，可以进行预报、预警，以此保证整个系统的运行安全。（2）大数据可以帮助完成对制造工艺过程的质量控制。比如，在汽车加工等制造生产中统计分析各环节质量、趋势的状态信息，预警提示刀具更换、机床冷却、刀具补偿等步骤信息，实时控制加工的质量。同时，大数据还能帮助进行工艺优化，通过搜集和汇总同行企业的相同机床数据、同类零件加工数据、生产数据等，实现各环节、各类制造数据和经验的全面积累，从而可避差失、总结出工艺规律、优化加工工艺、选择正确参数和指标、提升制造效率，并通过上述大数据来评估装备的优劣，提供机床改进设计的意见。（3）大数据可以支撑产品的应用设计和优化。以前国内传统的制造设备厂商因为不了解汽车、航空、航天等特种行业的加工工艺和大型工件特点，会先行开发通用化的机床产品，等推销出去以后再根据客户在实际应用中的反馈来优化完善自己的设计和产品。未来，新一代的国内智能装备厂商可以在设计阶段通过搜集大数据平台中行业用户的实际需求加工经验、数据、规律等信息，来指导自己的装备设计，发现设计薄弱点，确定需要强化点，改进和提升设计水平，保证智能装备的制造质量，提高加工效率。（4）大数据一旦建立标准接口，将有力支撑“互联网+”和3D打印对智能制造效率的提升。比如，美国GE发动机公司采取飞机结构件先由创客设计、后用3D打印验证的模式，发现一位19岁创客的设计方案，只用了1/6的重量达到了原来对强度、刚度的要求，说明了创客的创新价值；海尔公司已进入性化定制时代，增材制造更能助力个性化定制及创客的创新。北京CASA公司在设计开发遥控儿童车的过程中，3D打印在保证按期完成开发方面起到关键作用；美国亚马逊公司网络销售3D打印服务，已产生数十亿美元的收入等等。从这些生动而现实的市场案例，我们可以看出，“互联网+”能充分发挥创客群体的创新力量，有效弥补中国制造业设计资源的不足，推动制造业从大批量生产模式转向个性化生产模式，3D打印则可以比普通的加工手段更快速地验证创客设计的合理性和可行性。一旦我们的智能制造大数据网络建立了统一的接口或者标准，就能成功对接“互联网+”和3D打印，发挥出平台+平台、资源+资源的叠加效应来提高和推进智能制造的效率和进步。（5）大数据能够帮助制造企业摸索行业规律。卢院士认为，大数据的特点是通过巨量的数据汇总和归纳找出一些规律，比如在奥运会期间超市把啤酒和尿不湿放在一起而使后者销售量大增，在运动场上发现观众在特定状态下的需求，这就是社会化大数据的体现。（6）大数据共享能实现智能制造的功效倍增。存在问题5、大数据采集以及分析技术（1）信息接口的格式统一与信息交互以医院为例，医生等非工程人士和3D工程师之间要进行信息交换，因为用户是出应用方案的，一般缺乏三维设计能力；工程师懂得设计，但无法给出医疗方案等解决措施，他们之间就需要信息交互。而统一标准的信息接口能使信息交互更快、更准确。例如，交互式CAD/CAM系统的设计数据、医院的CT数据如何转换成STL的格式实现3D打印？三维点云数据如何较快转换成CAD模式？用户的信息模型怎样快速变成3D打印模型？（2）非结构化数据采集大数据包含多方面的内容，并非我们通常理解的标准数据，一些非结构化的数据，比如论文、报道、企业的公告或者重大科技突破等内容，如何有效实现结构化，顺利转化成能够利用的信息数据，也就是结构化和非结构化的数据共存。（3）大数据的标准制定大数据的标准研究涉及前沿基础问题、重大共性问题、系统集成问题等诸多领域，和CPS的接口标准同样重要。其实质体现的是模型标准的制定，没有模型标准则大数据很难开展进一步处理工作。如果数据不符合标准，制造业就无法有效应用先进的智能技术和大量的先进软件，就不能走向国际市场，竞争力会明显减弱，甚至错失战略机遇、导致行业的停滞和萎缩。而这方面涉及到的是中国的国际法律权益，必须加快相关研究工作。4.大数据网络建模如何在没有模型的情况下通过大数据训练来建立和得到正确的模型，从而优化工艺或者改进智能机床设计？如在机床建模中，利用大数据网络输入机床属性、机床型号、刀具规格等数据，传输实际操作中传感器记录共享的切削力、温度、震动等信息，得到加工精度、粗糙度、表面完整性等数据，通过人工神经网络来建立正确的模型，从而指导现实中的机床主轴、床身、立轴等的设计改进方案。用于训练神经网络的数据越多，模型越准确，改进设计的方案越能奏效。6、云计算在智能机床控制体系中的应用控制系统是智能机床实现未来智能制造的核心决定因素，它通过对影响加工精度和效率的物理量进行检测、建模、提取特征，自动感知加工系统的内部状态及外部环境，快速做出实现最佳目标的智能决策，对机床的工艺参数进行实时控制，使机床的加工过程处于最佳状态。尽管目前的机床控制系统正从特殊的闭环控制转变到通用、实时、动态的闭环控制，具备了高精度、高效率、柔性自动化等特征，能够完成自动修正、调节补偿和在线故障诊断。但是由于采用了中心式封闭体系结构，计算能力僵化，系统内部没有实现信息回路，信息到决策再到控制系统的反馈无法实时和自动完成，加工过程中产生的大数据所蕴含的信息和价值也没有被充分挖掘。而在这种大数据环境下，控制系统对机床实时的状态估计、精确决策和稳定控制主要取决于控制系统能否具有一个能够提供所需计算能力、开放的控制结构。近年来，工业发达国家的产品设计和制造由传统的基于网络的分布式协同设计和制造转变为基于云的设计和制造（CBDM(Cloud-BasedDesignandManufacturing)[）。云计算技术在机床控制上的应用还处于探索阶段，主要体现为通过应用云计算技术的控制系统，以有偿的形式向机床提供技术服务；在营销服务体系上，与物联网相结合，对产品的流动进行全面掌控，增强商品信息的存储和库存的管理；从产品的原材料到产品出厂，进行企业级的云管理控制，注重不同设备和不同部件的无缝连接，减少部件转运过程中的时间。基于云的设计和制造指的是一种能促进知识资源共享和产品快速开发的产品实现模型，通过社会化网络和服务提供者和消费者之间的协商平台，减小费用。CBDM包括按需自助服务，无处不在的网络接入、快速的可扩展性、资源池和虚拟化。CBDM指的是一种面向服务的网络化产品开发模式，启用服务消费者配置选择，并利用定制产品实现资源和服务的范围从计算机辅助工程软件到可重构制造系统。2013年德国学者VERL等提出：从技术的角度来看，目前机床控制是有限的，如可扩展性、启动和重新配置的时间、计算的复杂度、访问的安全性，这些都需要机床控制有一个全新的概念，将机床控制从机床本体中分离出来，移动到云中，从而可以将机床控制作为一种服务。云计算是目前最先进或者是经实际检验过的最先进的信息处理方式，它赋予软件更大的空间，更动态的思维。云计算也是一种基础的架构管理方法论，由大量资源组成资源池，用于动态地创造高度虚拟化的数据流提供给用户使用。在这种方法中，你根本就不用关注是哪个计算机算出的结果被系统所使用，完全可以通过使用软件设计中“封装”的概念，将资源池进行封装处理，这样，数据就成为了个整个系统联系的中心，系统必然能够实现的模块化、组合化。这种方式已经改变了以功能或任务为重心的控制系统设计方向，使得系统的模块变的更通用化，结构更加自由化，更加创新的将软件的功能扩大化。将云计算的思想引入到机床控制系统的设计中，是通过改变信息流通方式来增强处理能力，通过信息的应用来拓展自身的性能，可以使得信息流动的控制成为可能。用简单的索取和服务，屏蔽复杂的过程，使信息的流动更加多样化，同时也使控制系统结构具备了弹性，易于将功能与信号分离，增加了统一管理的可能性，依靠控制系统体系结构上的变化，来解决系统计算能力不强、模块之间耦合等问题。依托开放式的云数据池结构使得引入需要的实时数据成为可能，从而使控制系统中信息与信息流动过程的协作更加高效。因此，对于数控机床控制系统而言，采用云控制体系给出了一种开放的机制，根据计算的压力来对计算能力进行配置。若加工任务非常复杂，则通过开放的组织机制进一步扩展计算资源、合理分配计算任务。另外，作为一个整体智能化的要求，通过联合其他计算能力云，形成一个大的计算能力云，就可以完成一系列的产品的生产，而且也打开了不同产品间配合制造的大门。云控制体系是指能够及时提出给各分支控制系统足够的控制所需计算值。各分支控制系统本质都可以归结于一种硬件上相互独立的控制回路，对这些分支系统而言，控制结构固定不变，变化的主要是控制参数。这些参数是经过比较复杂的计算获得，假若将获取参数的能力交付给这些分支系统，则这些分支系统可能会由于计算时间问题，无法保证系统的反应速度。而云控制体系就是设想将这些参数汇聚到参数池中，参数池将数据作为服务提供给所需的分支系统。这样计算也就作为服务提供给了各分系统，所以必将减少子系统的计算负担。(1)分成远端云和本地云，既充分利用了外界资源，又将变化的重心倾向于本地，主要是用云的思想来进行本地控制系统改进。(2)组建虚拟数据池，将所有数据都放到池中，根据具体需要，将数据提供给软件和硬件，以数据作为服务。(3)区分内外数据，外数据集大，注重数据共享，为更深应用做基础。内数据针对性更强，与工作任务匹配，以减少数据传输的压力，保证实时性；(4)以工业总线进行数据传输，抗干扰、速度快，实时好，动态好。(5)内部程序从各种数据池中提取或推送得到所需数据，进行计算，将结果以数据形式再放入到数据池中，操作系统按照规则，将某些数据推送到机床驱动设备，进行加工。(6)数据传输分成两种，分别用于处理计算数据和驱动数据，主要是为了减少工作环境对控制系统的干扰。(7)这种结构基本上符合国内外对云计算应用在机床上的理解，只是拓展到了控制系统中。6.2.4智能机床应用案例1、沈阳机床厂i5智能机床

Industry（工业控制），Information（工业信息），Internet（工业互联网），Intelligence（工业智慧），Integration（工业集成）的i5智能控制系统。i5智能数控系统不仅是机床运动控制器，同时还是工厂网络的智能终端。i5智能数控系统不仅包含工艺支持、特征编程、图形诊断、在线加工过程仿真等智能化功能，同时还实现了操作智能化、编程智能化、维护智能化和管理智能化。

同时开发出Wis车间信息管理系统、虚拟现实机床、iFactory智能工厂工厂、iSESOL工业云、i5OS工业操作系统等多个系列软件平台，通过智能机床的广泛应用，将改变未来制造工业的工业模式，引领世界智能制造的发展潮流。i5智能机床具有：智能补偿、智能诊断、智能控制、智能管理的特点，实现高精度、高效率、低能耗的加工。该机床特有的互联网功能，使其成为智能终端，实现分布式、分级式、分享式制造。6.2.4智能机床应用案例（包括智能工厂和智能生产线）2.华中INC智能机床INC-MT智能机床华中数控、宝鸡机床、华中科技大学提出了新一代智能机床（IMT）的新理念，开展了智能数控系统（INC，IntelligentNC）和智能机床（INC-MT，IntelligentNCMachineTools）的探索：1）自主感知

通过独创的“指令域”大数据汇聚方法，按毫秒级采样周期汇集数控系统内部电控数据、插补数据，以及温度、振动、视觉等外部传感器数据，形成数控加工指令域“心电图”和“色谱图”。实现了数控加工过程的状态信息和工况信息的自主感知，建立了数控机床的全生命周期“数字双胞胎”（DigitalTwins）和“人-信息-物理系统”（Human-Cyber-PhysicalSystems,HCPS）。2)自主学习

在大数据、云计算和新一代人工智能技术的基础上，建立了大数据智能（可视化、大数据分析和深度学习）的开放式技术平台，形成智能机床共创、共享、共用的研发模式和商业模式的生态圈。6.2.4智能机床应用案例3)自主决策

根据数控加工的实时工况和状态信息，利用自主学习所获得的智能控制策略和知识，形成多目标优化加工的智能控制“i-代码”。

4)自主执行

通过独创的“双码联控”控制技术，实现了传统数控加工的“G-代码”（第一代码）和多目标优化加工的智能控制“i-代码”（第二代码）的同步运行，达到数控加工的优质、高效、可靠、安全和低耗的目的。

华中智能数控系统已初步实现了质量提升、工艺优化、健康保障和生产运行一批智能化功能，使得数控加工“更精，更快，更智能”。此外，智能数控系统采用了多点触控虚拟键盘，替代了传统的数控机床键盘；采用机器视觉人脸识别，对操作者身份认证。（1）质量提升：提高加工精度和表面质量。质量提升基于以下功能：基于温度传感器的热误差补偿，基于能耗大数据的热误差补偿，数控机床空间误差补偿，五轴RTCP几何结构参数测量与补偿，基于数控加工“心电图”智能断刀检测，基于能耗大数据的刀具寿命智能管理，主轴振动主动避让。（2）工艺优化：提高加工效率。加工优化包括以下几个方面：加工G代码的光顺性评估和平滑拟合，基于主轴负载的加工工艺参数评估，基于主轴负载的加工工艺参数优化，加工振动和视觉的指令域示波器，三维曲面“双码联控”高速加工，自生长、自学习加工工艺数据库，虚拟加工仿真，“一脑双控”自动上下料智能控制。（3）健康保障：保障设备完好、安全。安全措施包括：机床运行“行车记录仪”，机床“铁人三项”健康自检和健康评估，主轴动平衡分析和智能健康管理，进给轴全生命周期负荷图，基于二维码的设备调试档案管理，基于二维码设备维修案例管理与搜索，数控机床机电联调工具集，可靠性MTBF统计分析，加工过程视觉智能监控。（4）生产管理：提高管理和使用效率。包括操作者身份人脸识别和权限管理，iNC-Cloud智能云管家移动端APP，远程状态监控，工艺文件浏览与管理，生产效率统计分析，作业计划管理。华中数控智能机床（iNC-MT）传统数控机床只是通过G代码、M指令来控制刀具、工件的运动轨迹，而对机床实际加工状态，如切削力、惯性力、摩擦力、振动、力/热变形，以及环境变化等，少有感知和反馈，导致刀具的实际路径偏离理论路径，降低了加工