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智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗？而如果只是在企业的某个局部环节实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。［1］ 2015年9月10日，工业和信息化部公布2015年智能制造试点示范项目名单，46个项目入围。这些项目包括沈阳机床（集团）有限责任公司申报的智能机床试点、北京航天智造科技发展有限公司申报的航天产品智慧云制造试点、中化化肥有限公司申报的化肥智能制造及服务试点等。46个试点示范项目覆盖了38个行业，分布在21个省，涉及流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等6个类别，体现了行业、区域覆盖面和较强的示范性。沈阳机床也是本次金属切削机床行业中入选的企业。［1-6］ 工信部在2015年启动实施“智能制造试点示范专项行动”，主要是直接切入制造活动的关键环节，充分调动企业的积极性，注重试点示范项目的成长性，通过点上突破，形成有效的经验与模式，在制造业各个领域加以推广与应用。工信部部长苗圩在会议上表示，智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容，也是加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措，也是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。而推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，也是一件新生事物，这需要一个不断探索、试错的过程，难以一蹴而就，更不能急于求成。为此，“要用好试点示范这个重要抓手。
DNC
DNC早期只是作为解决数控设备通讯的网络平台，随着客户的不断发展和成长，仅仅解决设备联网已远远不能满足现代制造企业的需求。早在90年代初，美国Predator Software INC就赋予DNC更广阔的内涵—生产设备和工位智能化联网管理系统，这也是全球范围内最早且使用最成熟的“物联网”技术——车间内“物联网”，这也使得DNC成为离散制造业MES系统必备的底层平台。DNC必须能够承载更多的信息。同时DNC系统必须能有效的结合先进的数字化的数据录入或读出技术，如条码技术、射频技术、触屏技术等，帮助企业实现生产工位数字化
Predator DNC系统的基本功能既是使用1台服务器，对企业生产现场所有数控设备进行集中智能化联网管理（已能在64位机上实现对4096台设备集中联网管理）。所有程序编程人员可以在自己的PC上进行编程，并上传至DNC服务器指定的目录下，而后现场设备操作者即可通过设备CNC控制器发送“下载（LOAD）”指令，从服务器中下载所需的程序，待程序加工完毕后再通过DNC网络回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档。这种方式首先大大减少了数控程序的准备时间，消除［7］ 了人员在工艺室与设备端的奔波，并且可完全确保程序的完整性和可靠性，消除了很多人为导致的“失误”，最重要的是通过这套成熟的系统，将企业生产过程中所使用的所有NC程序都能合理有效的集中管理起来
基本原理
智能制造的基本原理
从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。
分布式网络化的基本构思
智能制造系统的本质特征是个体制造单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”，其基本格局是分布式多自主体智能系统。基于这一思想，同时考虑基于Internet的全球制造网络环境，可以提出适用于中小企业单位的分布式网络化IMS的基本构架。一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其自治独立、功能完善；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。基于以上构架，结合数控加工系统，开发分布式网络化原型系统相应的可由系统经理、任务规划、设计和生产者等四个结点组成。系统经理结点包括数据库服务器和系统Agent两个数据库服务器，负责管理整个全局数据库，可供原型系统中获得权限的结点进行数据的查询、读取，存储和检索等操作，并为各结点进行数据交换与共享提供一个公共场所，系统Agent则负责该系统在网络与外部的交互，通过Web服务器在Internet上发布该系统的主页，网上用户可以通过访问主页获得系统的有关信息，并根据自己的需求，以决定是否由该系统来满足这些需求，系统Agent还负责监视该原型系统上各个结点间的交互活动，如记录和实时显示结点间发送和接受消息的情况、任务的执行情况等。任务规划结点由任务经理和它的代理（任务经理Agent）组成，其主要功能是对从网上获取的任务进行规划，分解成若干子任务，然后通过招标——投标的方式将这些任务分配个各个结点。设计结点由CAD工具和它的代理（设计Agent）组成，它提供一个良好的人机界面以使设计人员能有效地和计算机进行交互，共同完成设计任务。CAD工具用于帮助设计人员根据用户要求进行产品设计；而设计Agent则负责网络注册、取消注册、数据库管理、与其他结点的交互、决定是否接受设计任务和向任务发送者提交任务等事务。生产者结点实际是该项目研究开发的一个智能制造系统（智能制造单元），包括加工中心和它的网络代理（机床Agent）。该加工中心配置了智能自适应。该数控系统通过智能控制器控制加工过程，以充分发挥自动化加工设备的加工潜力，提高加工效率；具有一定的自诊断和自修复能力，以提高加工设备运行的可靠性和安全性；具有和外部环境交互的能力；具有开放式的体系结构以支持系统集成和扩展。
什么是智能制造？如何发展？
智能制造的核心是什么？
传统的制造系统在前三次工业革命中主要围绕着它的五个核心要素进行技术升级，它包含了：
Material——材料，包括特性和功能等
Machine——机器，包括精度、自动化、和生产能力等
Methods——方法，包括工艺、效率、和产能等
Measurement——测量，包括六西格玛、传感器监测等
Maintenance——维护，包括使用率、故障率、和运维成本等
这些改善活动都是围绕着人的经验开展的，人是驾驭这5个要素的核心。生产系统在技术上无论如何进步，运行逻辑始终是：发生问题-》人根据经验分析问题-》人根据经验调整5个要素-》解决问题-》人积累经验。
而智能制造系统区别于传统制造系统最重要的要素在于第6个M，也就是建模（Modeling——数据和知识建模，包括监测、预测、优化和防范等），并且通过这第6个M来驱动其他5个M的要素，从而解决和避免制造系统的问题。
因此，智能制造运行的逻辑是：发生问题-》模型（或在人的帮助下）分析问题-》模型调整5个要素-》解决问题-》模型积累经验，并分析问题的根源-》模型调整5个要素-》避免问题。智能制造所要解决的核心问题是知识的产生与传承过程。
2、对“智能制造”理解的三大误区
1）智能制造=自动化？
自动化不是智能制造，自动化是制造领域里解决一次性和质量偏差的手段，其中包含标准化和合理化的观念，自动化是一个过滤器而不是一个目标。
2）3D打印=智能制造？
智能制造必须满足三个特性，即可预测性（Predictability），可加工性 （Producibility）， 生产力提升性（Productivity），所以说3D打印技术是一种新型制造技术，而不算是智能制造。
3）只是简单的加上物联网=智能制造？
目前国内一些企业对“互联网+”，尤其是云概念存在误区，他们认为只要加上物联网，把机器在云上和互联网中连接起来，就实现了数字化制造的目标，这种行为就好比穿了名牌就代表是名人了，其实内在的核心制造能力并没有提升。
Tips：一个制造系统是否能够被称为智能，主要判断其是否具备以下两个特征：
1） 是否能够学习人的经验，从而替代人来分析问题和形成决策；
2） 能否从新的问题中积累经验，从而避免问题的再次发生。
如何发展智能制造？
1、中国制造现阶段存在的问题
第一，中国制造不应该再停留在人力或工厂领域。国内的一些制造企业目前还只是停留在工厂进行加工生产，而不是开发技术，那么即使行业做得再大，关键零部件仍要依靠进口。
第二，中国制造不应该再把贴牌当作是一种正常的模式。贴牌生产并不能代表企业强大与否，因为企业基础零部件基本上全部靠进口，基础工艺全部靠照搬。
制造追求的是对工艺的卓越性，从手工制造、到机器制造、到软件集成，到最后的未来数字化制造--让全世界帮我们制造，而不是我们帮别人生产，才是制造的智慧，才是中国制造应该具备的智慧。
2、如何实现智能制造？
要实现智能制造，首先要解决智能维护这个大问题，再做智能预测，最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下几个阶段：
第一阶段，全员生产系统。这个是日本提出来的。应该是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准。这种固化在了组织和对人培训方面。
第二阶段，精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系，在这个基从础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。
第三阶段，数据驱动的预测性建模分析。目前处于转型的最重要时期，我们还没有完全到达第三个阶段。以数据驱动的预测性建模分析，指的是怎么把隐性的问题显性化，显性化之后解决隐性的问题，避免显性问题的发生。
第四阶段，以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后，怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。
第五阶段，“信息-物理”系统。我们认为它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上，这个时候我们产生知识的应用和传承问题。
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