智能制造概论课件 模块3 智能制造技术

模块3智能制造概论智能制造技术现代传感技术目录CONTENTS单元3.1物联网技术单元3.2高档数控机床技术单元3.3工业机器人技术单元3.4智能检测技术单元3.53D打印技术目录CONTENTS单元3.6虚拟制造技术单元3.7人工智能技术单元3.8工业大数据技术单元3.9云计算单元3.10工业云单元3.11现代传感技术单元3.1单元3.1现代传感技术传感器是自动化检测技术和智能控制系统的重要部件，位于待测对象之中，在检测设备或控制系统的前端，为系统提供准确可靠的原始信息。在以计算机为控制核心的智能系统中，计算机相当于人的大脑，执行机构相当于人的肌体，传感器就像人的鼻子、耳朵、眼睛等感觉器官。智能系统能够通过传感器“感知”外界信号，并将这些信号输送给计算机分析处理，再控制执行机构做出相应的“动作”。因此，传感器是实现自动化检测和智能控制的重要器件。3.1.1传感器的概念单元3.1现代传感技术1）物理量传感器：力学量传感器、热学量传感器、光学量传感器、磁学量传感器、电学量传感器、声学量传感器。2）化学量传感器：气体传感器、湿度传感器、离子传感器。3）生物量传感器：生化量传感器、生理量传感器。以上是按照检测对象分类，常用的分类方法还有以下几种。1）按输出信号性质分类，传感器可分为模拟式传感器、数字式传感器。2）按结构分类，传感器可分为结构型传感器、物性型传感器、复合型传感器。3）按功能分类，传感器可分为单功能传感器、多功能传感器、智能化传感器。4）按转换原理分类，传感器可分为机电传感器、光电传感器、热电传感器、磁电传感器、电化学传感器。5）按能量传递方式分类，传感器可分为有源传感器、无源传感器。3.1.2传感器的分类单元3.1现代传感技术传感器发展至今大体可分为三代。第一代是结构型传感器。它利用结构参量，如电阻、电容、电感等参量的变化来感受和转化信号。第二代是20世纪70年代发展起来的固体型传感器。它由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，利用材料的某些特性,如热电效应、霍尔效应、光敏效应等制成。第三代传感器则是近年发展起来的智能化传感器。将传感器与微控制器结合起来，可以实现一定的人工智能。3.1.2传感器的分类单元3.1现代传感技术3.1.3典型的传感技术电阻式传感技术1.电容式传感技术2.电感式传感技术3.压变式传感技术4.磁电式传感技术5.热电式传感技术6.热阻式传感技术7.光电式传感技术8.半导体传感技术9.波式传感技术10.数字传感技术11.智能传感技术12.单元3.1现代传感技术3.1.4现代传感技术的发展趋势（1）寻找新原理，开发新材料，研究新型传感器（2）向高精度发展（3）向高可靠性、宽温度范围发展（4）向集成化、多功能化发展（5）向微型化发展（6）向微功耗及无源化发展（7）向数字化和智能化方向发展（8）向网络化发展物联网技术单元3.2单元3.2物联网技术3.2.1物联网概述物联网具备全面感知、可靠传递、智能处理三个特征。全面感知是指利用RFID、传感器、定位器、二维码标签和识读器等随时随地获取物体的信息。可靠传递是指通过无线通信网络与互联网的融合，将获取的物体信息实时、准确地传递出去。智能处理是指利用云计算、数据处理、数据管理等智能计算技术对接收的实时海量数据进行分析和处理，实现智能化决策和控制。物联网的特征1.单元3.2物联网技术3.2.1物联网概述物联网作为一个系统网络，由感知层、网络层、应用层三部分组成，如图3-3所示。物联网的架构2.单元3.2物联网技术3.2.1物联网概述物联网是以数据为中心的面向应用的网络，主要完成信息感知、数据处理、数据回传、决策支持等功能，其硬件平台可以由传感网、核心承载网和信息服务系统等几个大部分组成，如图3-4所示。其中，传感网包括感知节点（数据采集和控制）、末梢网络（汇聚节点、接入网关等）；核心承载网为物联网业务的基础通信网络；信息服务系统硬件设施主要负责信息的处理和决策支持。物联网系统的基本组成3.单元3.2物联网技术3.2.2制造物联网概述RFID技术1.实时定位技术2.数据互操作3.多尺度动态建模与仿真4.数据挖掘与知识管理5.智能自动化6.可伸缩的多层次信息安全系统7.物联网的复杂事件处理8.面向服务和事件驱动的服务架构9.高档数控机床技术单元3.3单元3.3高档数控机床技术机床作为当前机械加工产业的主要设备，其技术发展已经成为机械加工产业发展水平的标志。数控机床和基础制造装备是装备制造业的工作母机，机床行业的技术水平和产品质量，是衡量一个国家装备制造业发展水平的重要标志。单元3.3高档数控机床技术3.3.1国内外高档数控机床的发展现状美国政府十分重视机床工业，美国国防部等部门不断提出机床的发展方向、科研任务，供给充分的经费，且网罗世界人才，重视基础科研。哈斯自动化公司是全球最大的数控机床制造商之一，在北美洲的市场占有率约为40%，拥有近百个型号的CNC立式和卧式加工中心、CNC车床、转台和分度器。哈斯自动化公司致力于打造精确度更高、重复性更好、经久耐用，而且价格合理的工业机床产品。哈斯数控机床如图3-6所示。单元3.3高档数控机床技术3.3.1国内外高档数控机床的发展现状德国数控机床在传统设计制造技术和先进工艺的基础上，不断采用先进电子信息技术，加强科研，创新开发。德国数控机床主机配套件，机、电、液、气、光、刀具、测量、数控系统等各种功能部件，在质量、性能上居世界前列。如，代表大型龙门加工中心最高水平的就是德国瓦德里希·科堡公司的产品。德国瓦德里希·科堡公司数控机床如图3-7所示。单元3.3高档数控机床技术3.3.2国内外数控系统的发展现状经过多年来的研发和创新，美国、德国、日本已基本掌握数控系统的领先技术。目前，在数控技术研究应用领域形成了以发那科（FANUC）、西门子（SIEMENS）为代表的专业数控系统厂商，以及以马扎克（MAZAK）、德玛吉（DMG）为代表的自主开发数控系统的大型机床制造商两大阵营。FANUC推出的Series0iMODELF数控系统可实现与高档机型30i系列的无缝化接轨，具备满足自动化需求的工件装卸控制新功能和最新的提高运转率技术，强化了循环时间缩短功能，并支持最新的I/OLink。FANUC的Series0iMODELF数控系统如图3-9所示。单元3.3高档数控机床技术3.3.2国内外数控系统的发展现状MAZAK提出了全新制造理念——SmoothTechnology，并以基于Smooth技术的第七代数控系统MAZATROLSmoothX为枢纽，提供高品质、高性能的智能化产品和生产管理服务。DMG推出的CELOS系统简化和加快了从构思到成品的进程，其应用程序（CELOSAPP）使用户能够对机床数据、工艺流程及合同订单等进行操作显示、数字化管理和文档化。CELOS系统可以将车间与公司高层组织整合在一起，为持续数字化和无纸化生产奠定基础，实现数控系统的网格化、智能化。虽然国产高端数控系统与国外相比在功能、性能和可靠性方面仍存在一定差距，但近年来华中数控、航天数控、北京机电院、北京精雕等单位在多轴联动控制、功能复合化、网络化与智能化等方面也取得了一定的成绩。国内数控企业高端数控系统应用案例如表3-2所示。单元3.3高档数控机床技术单元3.3高档数控机床技术3.3.3国内外高档数控机床的发展趋势高速化1.汽车、国防、航空、航天等工业的高速发展及铝合金等新材料的应用，对数控机床加工的高速化要求越来越高。数控机床高速加工指标如表3-3所示。单元3.3高档数控机床技术3.3.3国内外高档数控机床的发展趋势高速化1.为了提高数控机床各方面的性能，具有高精度和高可靠性的新型功能部件的应用成为必然。数控机床新型功能部件应用特点如表3-4所示。单元3.3高档数控机床技术3.3.3国内外高档数控机床的发展趋势高可靠性2.五轴联动数控机床能够加工复杂的曲面，并能够保证平均无故障时间在20000h以上，这是一种对产品和原材料的高效使用。在其内部具有多种报警措施，能够使操作者及时处理问题，并拥有安全的防护措施，这是对产品的一种保障，更是对操作工人和社会的一种保障。高可靠性使机床在生产时更放心，更能节约企业原材料和人工，这是对社会资源的一种节约。高精度3.高档数控机床之所以能够反映一个国家工业制造业的水准，正是因为其高精度特点。随着CAM系统的发展，高档数控机床不但能够高速度、高效率加工，而且加工精度为微米级，其特有的往复运动单元能够极其细致地加工凹槽；采用光、电化学等新技术的特种加工精度可达到纳米级。在进行结构改进和优化后，五轴联动数控机床的加工精度能达到微米级甚至是纳米级。单元3.3高档数控机床技术3.3.3国内外高档数控机床的发展趋势复合化4.随着市场的需求不断变换，制造业的竞争日趋激烈，不仅要求机床能够进行单件的大批量生产，还要求其能够完成小批量、多品种的生产。开发复合程度更高的机床，使其能够生产多种大、小批量的类似品种，是对高档数控机床的新要求。加工过程绿色化5.随着日趋严格的环境与资源约束，制造加工的绿色化越来越重要。因此，近年来不用或少用切削液，实现干切削、半干切削的节能环保机床不断出现，并不断发展。新时代，绿色制造的大趋势将使各种节能环保机床加速发展，占领更多的市场份额。单元3.3高档数控机床技术3.3.4智能机床的认知20世纪90年代，智能机床的概念被提出，但目前其仍没有业界普遍认可的定义。一般认为，智能机床应具备的基本功能为感知功能、决策功能、控制功能、通信功能、学习功能等。美国国家标准技术研究所下属的制造工程实验室（ManufacturingEngineeringLaboratory，MEL）、美国辛辛那提-兰姆公司、瑞士米克朗公司和英国汉普郡大学等都对智能机床进行了研究，其中以MEL的定义最具代表性。MEL认为，智能机床应具有如下功能。1）能够感知自身的状态和加工能力，并能够进行自我标定。2）能够监视和优化自身的加工行为。3）能够对所加工工件的质量进行评估。4）具有自学习的能力。单元3.3高档数控机床技术3.3.4智能机床的认知瑞士米克朗公司认为，智能机床是通过各种功能模块（软件和硬件）来实现的。必须通过这些模块建立人与机床互动的通信系统，将大量的加工相关信息提供给操作人员；必须向操作人员提供多种工具，使其能优化加工过程，显著改善加工效能；必须能检查机床状态并能独立地优化铣削工艺，提高工艺可靠性和工件加工质量。其认为智能机床模块一般包含如下内容。1）高级工艺控制模块（AdvancedProcessSystem，APS）。2）操作者辅助模块（OperatorSupportSystem，OSS）。3）主轴保护模块（SpindleProtectionSystem，SPS）。4）智能热控制模块（IntelligentThermalControl，ITC）。5）移动通信模块（RemoteNotificationSystem，RNS）。6）工艺链管理模块（CellandWorkshopManagementSystem，CWMS）。单元3.3高档数控机床技术3.3.4智能机床的认知日本MAZAK对智能机床的定义为：机床能对自己进行监控，可自行分析众多与机床、加工状态、环境有关的信息及其他因素，并自行采取应对措施保证最优化的加工。也就是说，智能机床应可以发出信息和自行进行思考，达到自行适应柔性和高效生产系统的要求。该公司开发的智能机床具有以下四种智能功能。1）主动振动控制（ActiveVibrationControl，AVC），可以将振动减至最小。2）智能热屏障（IntelligentThermalShield，ITS），可以实现热位移控制。3）智能安全屏障（IntelligentSafetyShied，ISS），可以防止部件碰撞。4）Mazak语音提示（MazakVoiceAdviser，MVA），即语音信息系统。单元3.3高档数控机床技术3.3.5智能机床的认知我国机床行业在世界机床工业体系和全球机床市场中占有重要地位，但与世界机床强国相比仍存在一定的差距。我国已连续多年成为世界最大的机床装备生产国、消费国和进口国。随着电子与通信设备、航空航天装备、轨道交通装备、电力装备、汽车、船舶、工程机械与农业机械等重点产业的快速发展，以及新材料、新技术的不断进步，我国对数控机床与基础制造装备的需求将由中低档向高档转变，由单机向包括机器人上下料和在线检测功能的制造单元与成套系统转变，由数字化向智能化转变，由通用机床向个性化机床转变。其中，电子与通信设备制造装备将是新的需求热点。1）重点产品方面。2）高档数控系统方面。3）关键共性技术方面。4）应用示范工程方面。工业机器人技术单元3.4单元3.4工业机器人技术3.4.1工业机器人的基本组成部分一台完整的工业机器人主要由操作机、驱动系统、控制系统组成。华数机器人如图3-10所示。（1）操作机是工业机器人的机械主体，是用来完成各种作业的执行机械。（2）工业机器人的驱动系统是指驱动操作机运动部件动作的装置，即工业机器人的动力装置。（3）控制系统是工业机器人的“大脑”，它通过各种控制电路硬件和软件的结合来操纵工业机器人，并协调工业机器人与生产系统中其他设备的关系。单元3.4工业机器人技术3.4.2工业机器人的基本分类按作业用途分类1.依据具体的作业用途，工业机器人可分为电焊机器人、搬运机器人、喷漆机器人、涂胶机器人及装配机器人。按操作机的运动形态分类2.按操作机的运动形态，工业机器人可分为直角坐标式机器人、极（球）坐标式器人、圆柱坐标式机器人和关节式机器人。另外，还有少数复杂的工业机器人采用以上方式的组合，称为组合式机器人。单元3.4工业机器人技术3.4.2工业机器人的基本分类按工业机器人的承载能力和工作空间分类3.按照工业机器人的承载能力和工作空间，工业机器人分为大型机器人、中型机器人、小型机器人、超小型机器人。1）大型机器人：承载能力为1000~10000N，工作空间为10m3以上。2）中型机器人：承载能力为100~1000N，工作空间为1~10m3。3）小型机器人：承载能力为1~100N，工作空间为0.1~1m3。4）超小型机器人：承载能力小于1N，工作空间小于0.1m3。单元3.4工业机器人技术3.4.2按工业机器人的自由度分类按作业用途分类4.操作机各运动部件的独立运动只有两种形态：直线运动和旋转运动。工业机器人腕部的任何复杂运动都可由这两种运动来合成。工业机器人的自由度一般为2~7，其中，简易型的为2~4，复杂型的为5~7。自由度越大，工业机器人的柔性越大，但结构和控制也越复杂。按工业机器人控制系统的编程方式分类5.按控制系统的编程方式分类，工业机器人可分为直接示教机器人、离线示教（或离线编程）机器人。1）直接示教机器人：工作人员手把手示教或用示教盒示教。2）离线示教（或离线编程）机器人：不对实际作业的工业机器人直接示教，而是脱离实际作业环境生成示教数据，间接地对工业机器人进行示教。单元3.4工业机器人技术3.4.2工业机器人的基本分类按工业机器人控制系统的控制方式分类6.按控制系统的控制方式，工业机器人可分为点位控制机器人、连续轨迹控制机器人、可控轨迹机器人、伺服型与非伺服型机器人。按工业机器人控制系统的驱动方式分类7.按控制系统的驱动方式，工业机器人可分为气动机器人、液压机器人和电动机器人。单元3.4工业机器人技术3.4.3工业机器人的特点可编程1.生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此，它在小批量、多品种且具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的作用，是柔性制造系统（FlexibleManufacturingSystem，FMS）中的一个重要组成部分。拟人化2.工业机器人在机械结构上有类似人的腿部、足部、腰部、大臂、小臂、手腕、手爪等的部分。此外，智能化工业机器人还有许多类似人的“生物传感器”的部分，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。通用性3.除专门设计的专用工业机器人外，一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。例如，更换工业机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。单元3.4工业机器人技术3.4.4工业机器人的应用恶劣、危险的工作场合1.这个领域的作业一般有害健康甚至危及生命，或不安全因素很多，因而不宜人工去做，用工业机器人去完成是最适宜的。例如，核电站蒸汽发生器检测机器人，可在有核污染的环境下代替人进行作业。又如，爬壁机器人特别适合超高层建筑外墙的喷涂、检查、修理工作。特殊作业场合2.这个领域对人来说是力所不及的，只有机器人才能进行作业。例如，航天飞机上用来回收卫星的操作臂，是在人和一般设备是无法进入的狭小容器内进行检查、维护和修理作业的具有7个自由度的机械臂。微米级电动机、减速器、执行器等机械装置及显微传感器组装的微型机器人的出现，拓宽了工业机器人特殊作业场合的范围。单元3.4工业机器人技术3.4.4工业机器人的应用自动化生产领域3.早期工业机器人在生产上主要用于机床上下料、点焊和喷漆作业。随着柔性自动化的出现，工业机器人开始扮演更加重要的角色，出现多种用于不同场合的机器人，如焊接机器人、搬运机器人、检测机器人、装配机器人、喷漆和喷涂机器人，以及其他用于如密封和黏合、清砂和抛光、熔模铸造和压铸、锻造等作业的机器人。智能检测技术单元3.5单元3.5智能检测技术3.5.1智能检测系统的工作原理智能检测系统有被测信息流、内部控制信息流两个信息流。被测信息依次被送入参数传感器模块、传输与记录系统模块、信息处理单元模块进行处理，并将处理结果送入内部信息流的特征识别模块中，然后又将信息依次经过推理机模块、知识库模块、控制规则集模块、参数调节器模块、制执行集模块进行处理，最后把结果反馈到被测信息流的处理模块中，形成一个闭环的系统，保证被测信息在系统中的传输不失真或失真在允许范围内。智能检测系统工作原理如图3-11所示。单元3.5智能检测技术3.5.2智能检测系统的结构智能检测系统由硬件和软件两大部分组成，其具体结构如图3-12所示。单元3.5智能检测技术3.5.2智能检测系统的结构智能检测系统硬件的基本结构如图3-13所示。单元3.5智能检测技术3.5.2智能检测系统的结构软件是实现、完善和提高智能检测系统功能的重要手段。智能检测系统的软件包括系统软件和应用软件，如图3-14所示。单元3.5智能检测技术3.5.3智能检测系统的分类根据被测对象分类1.根据被测对象的不同，智能检测系统可分为在线实时智能检测系统和离线智能检测系统。在线实时智能检测系统主要用于生产与试验现场，如粮食烘干系统的水分检测控制、热力参数运行的测量控制、病人的医疗诊断、武器的性能测试等。离线智能检测系统主要用来对非运行状态的对象进行检测，如集成电路参数检测、仪器产品质量检验、地形助探系统等。根据智能检测系统所采用的标准接口总线分类2.根据智能检测系统所采用的标准接口总线系统的不同，智能检测系统可分为计算机通用总线系统、IEC-625系统、CAMAC系统、HP-IL系统、RS-232C系统、CAN系统、I2C系统等。随着新的接口与总线系统的诞生，必将有新型的智能检测系统问世。单元3.5智能检测技术3.5.4现代智能检测技术及应用智能视频监控技术1.智能视频监控技术（IntelligentVideoSurveillance，IVS）基于计算机视觉技术，对监控场景的视频图像内容进行分析，提取场景中的关键信息，产生高层的语义理解，并形成相应警告的监控方式。光电检测技术及应用2.光电检测技术是光电信息技术中的核心部分，具有测量精度高、速度快、非接触、频宽与信息容量极大、信息效率极高及自动化程度高等特点，已成为现代检测技术中最重要的手段和方法之一，在工业、农业、军事、航空航天及日常生活中应用广泛。单元3.5智能检测技术3.5.4现代智能检测技术及应用太赫兹检测技术3.太赫兹波是频率在0.1~10THz（波长为0.03~3mm）的电磁波，处于微波和红外线之间。研究表明，利用太赫兹波进行样品检测时，不会产生有害的光致电离，是一种有效的无损检测方法。随着科学技术的发展，太赫兹波逐渐应用于工业领域，如进行无损检测、工业过程监测和药物质量控制等。智能超声检测技术4.超声检测主要采用脉冲反射超声波探伤仪对被检测机器内部的缺陷进行探伤。在检测时，超声波遇到不同介质会产生反射现象，从而检测出损伤的位置和范围。探伤仪工作时，检测头须与待检测设备紧密接触，探头可同时接收损伤处反射的超声波，故可将超声波信号转变为电信号进行处理。单元3.5智能检测技术3.5.5智能检测技术发展方向智能仪器功能设计与标准研究1.为保证智能检测技术的快速发展，应加强对智能仪器功能设计和标准制定的研究，系统解决制约智能传感器和智能仪器研发、设计、材料、工艺、检测和产业化等的关键问题，研制生产出满足智能制造和智能工厂要求的智能传感器和智能仪器产品，积极推广其在数字化生产线改造、智能单元及智能车间建设等项目中的应用。针对离散制造行业进行智能制造解决方案的研究2.离散制造行业对底层生产环节中的智能化要求较高，其生产线、装配线往往处于高效运转、持续工作的状态，各种设备所产生、采集与处理的数据量比较大，对智能检测技术提出了更高的要求。单元3.5智能检测技术3.5.5智能检测技术发展方向故障预测与健康状态管理技术3.故障预测与健康状态管理（PrognosticsandHealthManagement，PHM）技术是为了满足自主保障、自主诊断的要求提出的，是基于状态的实时视情维修发展起来的。在智能制造系统中，可以结合该技术进行装备的状态分析与管理，实时发现生产、试验等环节的问题，并能够从工业互联网的角度去看待智能设备、智能生产运营，强调资产设备中的状态感知、数据监控与分析，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，预测故障发生，从而大幅度提高运行维修效率，是密集应用大数据的智能制造系统维护和智能工厂建设的重要工具。在实际应用中，主要体现在生产系统状态识别、在线监控、定量分析、健康状态分析、设计工艺优化等方面。3D打印技术单元3.6单元3.63D打印技术

3.6.13D打印技术的发展3D打印技术的起源可追溯至20世纪70年代末到80年代初期。美国和日本研究人员各自独立提出了这种概念。1986年，CharlesHull率先推出光固化方法（StereoLithographyApparatus，SLA），这是3D打印技术发展的一个里程碑。同年，他创立了世界上第一家生产3D打印设备的3DSystems公司，该公司于1988年生产出了世界上第一台3D打印机SLA-250。1988年，美国人ScottCrump发明了另外一种3D打印技术——熔融沉积制造（FusedDepositionModeling，FDM），并成立了Stratasys公司。1989年，C.R.Dechard发明了选择性激光烧结法（SelectiveLaserSintering，SLS），其原理是利用高强度激光将材料粉末烧结直至成型。1993年，麻省理工学院教授EmanualSachs发明了一种全新的3D打印技术，这种技术的优点在于制作速度快、价格低廉。随后，ZCorporation获得麻省理工学院的许可，利用该技术来生产3D打印机。单元3.63D打印技术

3.6.23D打印技术的概念3D打印技术又称添加制造（AdditiveManufacturing，AM）技术、增材制造技术。根据美国材料与试验协会2009年成立的3D打印技术委员会公布的定义，3D打印与传统材料加工方法截然相反，是一种基于三维CAD模型数据，通过增加材料逐层制造与相应数学模型完全一致的三维物理实体模型的制造方法。3D打印技术内容涵盖PLM前端的快速原型（RapidPrototyping，RP）和全生产周期的快速制造（RapidManufacturing，RM）相关的所有打印工艺、技术、设备类别和应用。3D打印涉及的技术包括CAD建模、测量、接口软件、数控、精密机械、激光、材料等。单元3.63D打印技术

3.6.33D打印的特点和优势1）数字制造：借助CAD等软件将产品结构数字化，驱动机器设备加工制造成器件；数字化文件还可借助网络进行传递，实现异地分散化制造的生产模式。2）降维制造（分层制造）：先将三维结构的物体分解成二维层状结构，再逐层累加形成三维物品。因此，原理上3D打印技术可以制造出任何复杂的结构，而且制造过程更加柔性化。3）堆积制造：“从下而上”的堆积方式在实现非匀致材料、功能梯度的器件方面更有优势。4）直接制造：任何高性能难成型的部件均可通过“打印”方式一次性制造出来，不需要通过组装、拼接等复杂过程来实现。5）快速制造：二维码打印制造工艺流程短、全自动、可实现现场制造，因此，制造更快速、高效。单元3.63D打印技术

3.6.43D打印的材料和设备3D打印材料可分为块体材料、液态材料和粉末材料等。3D打印工艺及其材料如表3-5所示。单元3.63D打印技术

3.6.53D打印技术存在的主要问题耗材1.耗材是制约3D打印技术广泛应用的关键因素。目前，已研发的应用于3D打印技术的材料主要有塑料、树脂和金属等；要扩展3D打印技术的应用领域，就需要开发更多的可打印材料，并根据材料特点深入研究加工、结构与材料之间的关系，开发质量测试程序和方法，建立材料性能数据的规范性标准等。此外，在一些关键领域，寻找合适的材料也是一大挑战。例如，空客概念飞机的仿真结构，要求机身必须透明且有很高的硬度。为符合这些要求，需要研发新型的复合材料。3D打印机本身2.由于3D打印工艺发展还不完善，快速成型零件的精度和表面质量大多不能满足工程直接使用要求，只能作为原型使用。3D打印产品采用叠加制造工艺，层与层之间连接得再紧密，也很难与传统铸锻件相媲美。单元3.63D打印技术

3.6.53D打印技术存在的主要问题价格3.现阶段，3D打印不具备规模经济的优势，但是在单件小批量、个性化定制和网络社区化生产方面具有无可比拟的优势。知识产权的保护4.3D打印技术的意义不仅在于能改变资本和工作的分配模式，还在于它能改变知识产权的规则。该技术的出现使制造业的成功不再取决于生产规模，而是取决于创意。然而，只依靠创意是很危险的，因为模仿者和创新者能够轻易地在市场上快速推出新产品，极有可能面临盗版的威胁。单元3.63D打印技术

3.6.53D打印技术存在的主要问题3D打印机的操作技能5.3D打印技术需要依靠数字模型来进行生产，但是对普通用户来说，学会使用计算机辅助设计工具（如CAD）是有一定难度的。政策方面6.3D技术的研发需要政府大量的投入或产业界的资金支撑。单元3.63D打印技术

3.6.63D打印技术的应用领域1）设计方案评审。2）制造工艺与装配检验。3）功能样件制造与性能测试。4）快速模具小批量制造。5）建筑总体与装修展示评价。6）科学计算数据实体可视化。7）医学与医疗工程。8）首饰及日用品快速开发与个性化定制。9）动漫造型评价。10）电子器件的设计与制作。单元3.63D打印技术

3.6.73D打印技术对生产生活方式的影响1）使制造工艺发生深刻变革。3D打印改变了通过对原材料进行切削、组装进行生产的加工模式，节省了材料和加工时间。例如，在航空航天工业领域应用的金属部件通常由金属钛加工而成，90%的材料被切除，欧洲宇航防务集团研究人员指出，这些被切除的钛废料可以用来打印部件，且打印出的部件与传统用固体钛加工出来的部件一样经久耐用，这样就节省了90%的原材料。2）促进制造技术的重大飞跃。3D打印技术是一门综合应用CAD/CAM技术、激光技术、光化学、控制、网络及材料科学等诸多方面技术和知识的高新技术。3）使制造模式发生革命性变化。3D打印可能改变第二次工业革命产生的以装配生产线为代表的大规模生产方式，使产品生产向个性化、定制化转变。虚拟制造技术单元3.7单元3.7虚拟制造技术3.7.1虚拟制造技术的概念和特点由于计算机软硬件技术和网络技术的广泛应用，虚拟制造具有以下四个特点。1）无须制造实物样机就可以预测产品性能，节约制造成本，缩短产品开发周期。2）产品开发中可以及早发现问题，及时反馈和更正。3）以软件模拟形式进行产品开发。4）企业管理模式基于Intranet或Internet，整个制造活动具有高度的并行性。单元3.7虚拟制造技术3.7.2虚拟制造的种类以设计为中心的虚拟制造1.以设计为中心的虚拟制造强调以统一制造信息模型为基础，对数字化产品模型进行仿真与分析、优化，进行产品的结构性能、运动学、动力学、热力学方面的分析和可装配性分析，以获得对产品的设计评估与性能预测结果。以生产为中心的虚拟制造2.以生产为中心的虚拟制造是在企业资源的约束下，对企业的生产过程进行仿真，对不同的加工过程及其组合进行优化。它对产品的可生产性进行分析与评价，对制造资源和环境进行优化组合，通过提供精确的生产成本信息对生产计划与调度进行合理决策。单元3.7虚拟制造技术3.7.2虚拟制造的种类以控制为中心的虚拟制造3.以控制为中心的虚拟制造是将仿真技术引入控制模型，提供模拟实际生产过程的虚拟环境，使企业在考虑车间控制行为的基础上对制造过程进行优化控制。以上三种虚拟制造分别侧重于制造过程的不同方面，但它们都以计算机建模、仿真技术为重要的实现手段，通过对制造过程进行统一建模，用仿真支持设计过程、模拟制造过程，从而进行成本估算和生产调度。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术智能设计技术1.智能设计技术是对传统计算机设计技术的研究和加强，既具有传统CAD系统的数值计算和图形处理能力，又能满足设计过程自动化的要求，对设计的全过程提供智能化的计算机支持，因此又被称为智能CAD系统，简称ICAD。虚拟设计与虚拟制造流程如图3-16所示。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术建模技术2.虚拟制造系统是现实制造系统在虚拟环境下的映射，是RMS的模型化、形式化和计算机化的抽象描述和表示。VMS建模包括生产模型、产品模型和工艺模型三种类型，如表3-6所示。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术仿真技术3.（1）仿真技术的发展趋势1）仿真技术的应用范围空前地扩大了。2）与网络技术结合所带来的仿真分布性。3）与图形和传感器技术相结合，使仿真的交互性大大增强，并由此形成了虚拟制造（VirtualManufacturing，VM）、虚拟产品开发（VirtualProductDevelopment，VPD）、虚拟测试（VirtualTest，VT）等新概念。4）仿真技术应用的集成化。就仿真技术应用的对象来看，可将制造业中应用的仿真分为面向产品的仿真、面向制造工艺和装备的仿真、面向生产管理的仿真、面向企业其他环节的仿真四类。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术仿真技术3.（2）计算机仿真在制造业中的具体应用1）面向产品的仿真。面向产品的仿真主要包括以下几个方面。①产品的静态、动态性能的分析。②产品的可制造性分析。③产品的可装配性分析2）面向制造工艺和装备的仿真。面向制造工艺和装备的仿真主要指对加工中心加工过程和机器人的仿真。①针对制造系统中的机器人应用开展的研究，如柔性制造系统或计算机集成制造系统中机器人的仿真问题。②针对机器人操作手本身的特性进行的仿真研究，如运动学仿真、动力学仿真、轨迹规划和碰撞检验等问题。③机器人离线编程系统的研究，如利用仿真生成满意的运动方案并自动转换成机器人控制程序去驱动控制器动作。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术仿真技术3.（2）计算机仿真在制造业中的具体应用3）面向生产管理的仿真。生产管理的基本功能是计划、调度和控制。就仿真技术在生产管理中的应用来说，包括生产管理控制策略、制造车间设计、制造车间调度、库存管理等方面。①计算机仿真在生产管理控制策略中的应用。②计算机仿真在制造车间设计中的应用。③计算机仿真在制造车间调度中的应用。④计算机仿真在库存管理中的应用。单元3.7虚拟制造技术3.7.3虚拟制造关键技术虚拟现实技术4.（1）虚拟现实技术的特点1）沉浸感。2）交互性。3）实时性。（2）数字化虚拟制造在制造业的应用1）虚拟产品制造。2）虚拟企业。人工智能技术单元3.8单元3.8人工智能技术3.8.1人工智能技术的产生及发展人工智能技术的产生1.人类自诞生以来，就一直致力于发展各种技术，希望能够用机器来代替人的部分劳动。进入20世纪后，人工智能相继出现一些开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在一篇名为《理想计算机》的论文中提出了著名的图灵机模型；1950年，他又在《计算机能思维吗》一文中提出了“机器能够思维”的论述。他的大胆设想和研究为人工智能技术的发展方向和模式奠定了深厚的思想基础。1956年，美国达特茅斯大学一次历史性的聚会被认为是人工智能科学正式诞生的标志，人工智能的概念由麦卡锡和几位来自不同学科的专家提出的。至此，人工智能技术开始作为一门成型的新兴学科迅速发展。单元3.8人工智能技术3.8.1人工智能技术的产生及发展人工智能技术的发展2.20世纪60年代以来，人工智能越来越受重视，为了解释智能的相关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程学设计等领域的可能性进行深入的研究。几十年来，不仅研究课题有所扩张和深入，还逐渐明确了这些课题共同的基本核心问题，以及它们和其他学科间的相互关系。此后，人工智能的发展进入低潮。20世纪80年代中后期，人工神经元网络的研究取得了突破性的进展，人工智能进入了一个全新的发展领域。1986年，Rumelhar和Hinton提出了反向传播算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，掀起了新的人工神经元网络研究热潮，人工智能开始广泛应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。单元3.8人工智能技术3.8.1人工智能技术的产生及发展人工智能技术的发展2.1997年5月，IBM公司研制的“深蓝”计算机，以3.5∶2.5的比分，在正式比赛中战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这个创举在世界范围内引起了轰动，对人工智能的研究起到了相当大的推动作用，世界各国开始大力发展人工智能技术。2016年3月，谷歌公司开发的阿尔法围棋以4∶1的比分战胜国际围棋大师李世石；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3∶0的比分获胜。人工智能再次用精湛的棋艺征服了世人，让身处大数据时代的人类对人工智能的发展寄予了无限的希望。单元3.8人工智能技术3.8.2人工智能的主要应用领域及其影响人工智能技术的主要应用领域1.1）智能感知。智能感知包括模式识别和自然言语理解。2）智能推理。智能推理包括问题求解、逻辑推理与定理证明、专家系统、自动程序设计。3）智能学习。智能学习是计算机获得智能的根本途径。4）智能行动。智能行动就是对机器人操作程序的研究，从研究机器人手臂相关问题开始，进而获取最佳的规划方法，以获得完美的机器人移动序列为目标，最终成功产生人工生命。单元3.8人工智能技术3.8.2人工智能的主要应用领域及其影响人工智能技术对人类社会的主要影响2.（1）取代重复简单劳动力。人工智能技术的崛起将导致“失业潮”的发生已基本成为行业的共识。（2）新成员进入社会。一方面，人们迫切希望人工智能代替人类进行各种各样的劳动；另一方面，人们担心人工智能的发展会带来新的社会问题。（3）人类容易滋生惰性思维方式。人工智能对知识的掌握是动态的，会不断增加和更新，而且其知识更新的速度远超人类的极限，这势必会影响人类的思维方式，使越来越多的人过度依赖人工智能，从而导致自身主动思维能力的下降。（4）技术失控。任何技术的最大危险都是人类失去了对它的控制。工业大数据技术单元3.9单元3.9工业大数据技术3.9.1工业大数据的特征1.数据量大数据量的大小决定了数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB数量级甚至EB数量级。2.多样性多样性指数据类型和来源的多样性。工业数据广泛分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，又有非结构化数据。3.快速性快速性指获得和处理数据的速度快。工业数据处理速度需求多样，生产现场要求数据处理分析时间达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。单元3.9工业大数据技术3.9.1工业大数据的特征4.价值密度低工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。5.时序性工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。6.强关联性一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等；另一方面，产品生命周期中的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。单元3.9工业大数据技术3.9.1工业大数据的特征7.准确性准确性主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型相结合，挖掘因果关系。8.闭环性闭环性包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，支撑状态感知、分析反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。工业大数据作为大数据的一个应用行业，在具有广阔应用前景的同时，对传统的数据管理技术与数据分析技术也提出了很大的挑战。单元3.9工业大数据技术3.9.2大数据与新一代智能工厂消费需求的个性化要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，处理和挖掘消费需求所产生的海量数据与信息，同时，非标准化产品的生产过程中也会产生大量的生产信息与数据，需要及时收集、处理和分析，用来指导生产。这两方面的大数据信息流最终会通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备来分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，从而生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据是构成新一代智能工厂的重要技术支撑。智能工厂中的大数据，是信息与物理世界彼此交互与融合的产物。大数据应用将带来制造企业创新和变革的新时代，在传统的制造业生产管理信息数据的基础上，结合物联网等感知的物理数据，形成智能制造时代的生产数据私有云，创新制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式，带给企业更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。云计算单元3.10单元3.10云计算3.10.1云计算的概念云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源（包括网络、服务器、存储、应用软件、服务）共享池，这些资源能够被快速提供，且只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互，如图3-19所示。单元3.10云计算3.10.1云计算的概念利用云计算技术，文件可以统一存放在服务器上，成千上万的服务器会形成一个服务器集群，也就是大型数据中心。这些数据中心之间采用高速光纤网络连接。这样，全世界的计算能力就如同天上飘着的一朵朵云，它们之间通过互联网连接，如图3-20所示。有了云计算，很多数据都存放到了云端，很多服务也都转移到了互联网上，这样，只要有网络连接，就能够随时随地访问信息、处理信息和共享信息，而不再是做任何事情都仅仅局限在本地计算机上。单元3.10云计算3.10.2云计算的特点1.超大规模云计算具有相当大的规模，谷歌云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的云计算都拥有几十万台服务器。2.虚拟化云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取应用服务，所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，用户无须了解，也不用担心应用运行的具体位置。3.高可靠性云计算使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。单元3.10云计算3.10.2云计算的特点4.通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。5.高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需求。6.按需服务“云”是一个庞大的资源池，可按需购买，像水、电、煤气那样计费。单元3.10云计算3.10.2云计算的特点7.极其廉价云计算的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来实现。其自动化集中式管理使大量企业无须负担日益高昂的数据中心管理成本，其通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升。因此，用户可以充分享受其低成本的优势。8.潜在的危险性云计算除提供计算服务外，还提供存储服务。但是，云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而它们仅仅能够提供商业信用。政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）在选择云计算服务时应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地会让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性来挟制整个社会。在信息社会，信息是至关重要的。虽然云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户而言是保密的，但是对于提供云计算的机构而言，确实毫无秘密可言。这些潜在的危险是商业机构和政府机构选择云计算服务，特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要因素。单元3.10云计算3.10.3云计算应用：云制造云计算是智能制造的重要领域。制造企业所管理的大量数据与云计算平台相结合，衍生出了另一个概念——云制造。云制造是先进的信息技术、制造技术及物联网技术等交叉融合的产品，是制造即服务理念的体现。云制造依据包括云计算在内的当代信息技术前沿理念，支持制造业利用当下环境中广泛的网络资源，为产品提供高附加值、低成本和全球化制造的服务。云制造将实现对产品开发、生产、销售、使用等全生命