《智能制造系統(tǒng)感知分析與決策 》 課件 第1章 緒論

第1章緒論引言01智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程02人-信息-物理系統(tǒng)03智能制造過程感知、分析與決策框架04目錄01PARTONE引言引言智能制造作為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的核心方向，正引領(lǐng)著制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的方向邁進。其本質(zhì)是通過新一代信息通信技術(shù)與先進制造技術(shù)的深度融合，實現(xiàn)設(shè)計、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等制造活動的全面智能化。接下來，將詳細探討智能制造的本質(zhì)、背景與趨勢，了解這一變革性生產(chǎn)方式如何提升制造質(zhì)量和效率，推動企業(yè)在全球競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。引言智能制造的本質(zhì)制造業(yè)是國民經(jīng)濟的核心，是國家發(fā)展的基礎(chǔ)。歷史證明，沒有強大的制造業(yè)，國家和民族難以繁榮。建設(shè)國際競爭力的制造業(yè)是提升國力、保障安全和建設(shè)強國的必由之路。智能制造由國家工信部定義為融合新一代信息通信技術(shù)與先進制造技術(shù)的新型生產(chǎn)方式，涵蓋設(shè)計、生產(chǎn)、管理和服務(wù)，具有自感知、自學(xué)習、自決策等功能，是制造業(yè)智能化的體現(xiàn)。智能制造融合了信息技術(shù)、工業(yè)自動化、企業(yè)管理、制造技術(shù)和人工智能，實現(xiàn)生產(chǎn)、運營、決策和商業(yè)模式的創(chuàng)新。國際上，“Smartmanufacturing”具備數(shù)據(jù)處理和閉環(huán)反饋能力，但不具備自主學(xué)習和決策能力；“Intelligentmanufacturing”則具備這些能力。目前，國際上普遍認為智能制造處于“Smart”階段，未來將實現(xiàn)“Intelligent”。智能制造集成了多種技術(shù)，是企業(yè)應(yīng)用先進制造技術(shù)和管理手段提升競爭力的綜合技術(shù)。引言智能制造的本質(zhì)學(xué)者們從技術(shù)基礎(chǔ)、制造范式和系統(tǒng)集成等角度研究智能制造。智能制造通過新一代信息技術(shù)，實現(xiàn)物理與虛擬空間的動態(tài)交互，重構(gòu)制造體系，推動全產(chǎn)業(yè)流程智能化。數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，全面滲透制造過程，推動生產(chǎn)系統(tǒng)向新一代人—網(wǎng)絡(luò)—物理三級系統(tǒng)（HCPS）轉(zhuǎn)變，揭示新一代智能制造的技術(shù)機理。智能制造的目的是提高質(zhì)量和效率、降低成本、縮短交付周期，提升服務(wù)水平，應(yīng)對市場變化，提升企業(yè)整體經(jīng)濟效益。智能制造通過智能工廠為載體，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)和流程的智能化，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為支撐，通過端到端數(shù)據(jù)流動和集成，保障高效智能運作。引言智能制造背景與趨勢分析在全球數(shù)字經(jīng)濟浪潮中，各國通過工業(yè)4.0、先進制造等戰(zhàn)略推動新一輪產(chǎn)業(yè)革命，智能制造已成為核心驅(qū)動力。中國“十四五”規(guī)劃強調(diào)制造強國戰(zhàn)略，推動智能制造發(fā)展，目標是到2025年大部分制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化，到2035年全面普及智能化。規(guī)劃提出加快基礎(chǔ)零部件、軟件等瓶頸短板的突破，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推進智能制造與綠色制造，建設(shè)智能制造示范工廠，完善標準體系，培育先進制造業(yè)集群。加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，包括產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計、全流程仿真、增材制造、超精密加工等先進工藝，以及5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)在制造過程中的應(yīng)用。智能制造以智能工廠為載體，以生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)和流程的智能化為核心，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和端到端數(shù)據(jù)流，加快信息技術(shù)與制造融合，推進技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)精益管理和業(yè)務(wù)流程再造，構(gòu)建智能場景、車間和工廠，推動供應(yīng)鏈智慧化。引言智能制造背景與趨勢分析當前，中國制造業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級關(guān)鍵期，需通過智能制造提升質(zhì)量和效率，搶占全球高端價值鏈。但面臨自主創(chuàng)新能力弱、資源利用效率低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后等問題，智能制造發(fā)展任務(wù)緊迫而艱巨。02PARTTWO智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程當代智能制造興起與發(fā)展隨著制造業(yè)競爭加劇，將傳統(tǒng)制造技術(shù)與信息技術(shù)和現(xiàn)代管理技術(shù)相結(jié)合的先進制造技術(shù)得到發(fā)展，出現(xiàn)了計算機集成制造、敏捷制造、并行工程等理念。1948年，諾伯特維納的《控制論》奠定了工業(yè)自動化的理論基礎(chǔ)。自第三次工業(yè)革命以來，工業(yè)自動化技術(shù)迅速發(fā)展，包括PLC、DCS、人機界面、工業(yè)現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)等，從單機自動化到柔性產(chǎn)線，再到工業(yè)機器人和全自動倉庫，工業(yè)自動化為智能制造奠定了基礎(chǔ)。智能制造概念經(jīng)歷了提出、發(fā)展和深化的過程。20世紀80年代，美國學(xué)者首次提出通過集成知識工程、制造軟件和機器人控制實現(xiàn)智能制造。英國學(xué)者進一步擴展了這一概念，包括制造組織內(nèi)部的智能決策支持系統(tǒng)。1991年，日、美、歐共同發(fā)起的“智能制造國際合作研究計劃”提出智能制造系統(tǒng)將智能活動與智能機器融合，以柔性方式集成制造過程的各個環(huán)節(jié)。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程當代智能制造興起與發(fā)展智能制造包含三個基本范式：數(shù)字化制造（第一代智能制造）、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造（第二代智能制造）和即將到來的新一代智能制造（數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造）。從上世紀中葉到90年代中期，數(shù)字化制造以計算、通訊和控制為特征；從90年代中期開始，網(wǎng)絡(luò)化制造伴隨著互聯(lián)網(wǎng)普及進入物聯(lián)網(wǎng)階段；當前，人工智能技術(shù)逐漸融入制造領(lǐng)域，進入以新一代人工智能技術(shù)為核心的智能化制造階段。然而，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展水平有限，目前的智能制造還未達到完全智能化的階段。智能制造的演進與發(fā)展智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程國際智能制造的發(fā)展德國提出與戰(zhàn)略：2013年漢諾威工業(yè)博覽會上提出工業(yè)4.0概念，發(fā)布《德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略計劃實施建議》。核心理念：一個核心（智能+網(wǎng)絡(luò)化），兩重戰(zhàn)略（領(lǐng)先市場策略和供應(yīng)商策略），三大集成（橫向、縱向、端對端）。優(yōu)先行動領(lǐng)域：標準化和參考架構(gòu)、復(fù)雜系統(tǒng)管理、工業(yè)基礎(chǔ)寬帶設(shè)施、安全和安保等。相關(guān)舉措：《數(shù)字議程（2014-2017）》：推動德國成為數(shù)字強國。《數(shù)字化戰(zhàn)略2025》：12項內(nèi)容構(gòu)成，包括工業(yè)4.0平臺、未來產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等?！兜聡I(yè)戰(zhàn)略2030》：改善工業(yè)基地條件，加強技術(shù)研發(fā)，維護技術(shù)主權(quán)。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程國際智能制造的發(fā)展美國早期發(fā)展：2005年，美國國家標準與技術(shù)研究所提出“聰明加工系統(tǒng)研究計劃”。2006年，美國國家科學(xué)基金委員會提出智能制造概念，成立智能制造領(lǐng)導(dǎo)聯(lián)盟（SMLC）。政策與計劃：2009年：《重振美國制造業(yè)政策框架》。2011年：“先進制造伙伴計劃（AMP）”。2012年：《美國先進制造業(yè)戰(zhàn)略計劃》。2012年：啟動“國家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)計劃”，成立多個創(chuàng)新中心。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程國際智能制造的發(fā)展01《制造業(yè)白皮書（2018）》：明確“互聯(lián)工業(yè)”是日本制造的未來。推動實時數(shù)據(jù)共享與使用，支持基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高數(shù)據(jù)利用率，推動國際和國內(nèi)協(xié)作。2019年：決定開放限定地域內(nèi)的無線通信服務(wù)，推進智能工廠建設(shè)。0203日本智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程我國智能制造早期研究與定義1986年：楊叔子院士開展智能制造研究，提出智能制造系統(tǒng)增強柔性和自組織能力。吳澄院士：智能制造是以智能技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動技術(shù)等。周濟院士：智能制造發(fā)展經(jīng)歷數(shù)字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0三個基本范式，目標是實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。數(shù)字化制造的發(fā)展20世紀80年代：推廣數(shù)字化制造，實現(xiàn)設(shè)計、制造、管理過程的數(shù)字化，推動企業(yè)信息化。近年來：推進“機器換人”、“數(shù)字化改造”，建立數(shù)字化生產(chǎn)線、車間、工廠，提升企業(yè)數(shù)字化制造水平。但中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍需努力。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程我國智能制造早期研究與定義互聯(lián)網(wǎng)+制造20世紀90年代末：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟，推動“互聯(lián)網(wǎng)+制造”，深度融合互聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)。產(chǎn)品方面：實現(xiàn)設(shè)計、研發(fā)等環(huán)節(jié)的協(xié)同與共享，產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)化。制造方面：實現(xiàn)供應(yīng)鏈、價值鏈和端到端集成，數(shù)據(jù)流、信息流連通。服務(wù)方面：產(chǎn)品全生命周期及用戶、企業(yè)等主體通過網(wǎng)絡(luò)平臺聯(lián)接和交互，制造模式轉(zhuǎn)向以用戶為中心。制造業(yè)的核心地位與新質(zhì)生產(chǎn)力制造業(yè)的重要性：一直是產(chǎn)業(yè)體系和經(jīng)濟體系的核心，是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)和科學(xué)技術(shù)的基本載體。2023年：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達1.35萬億元，智能工廠和數(shù)字化車間顯著提升生產(chǎn)效率。2024年：習近平總書記提出新質(zhì)生產(chǎn)力的概念，以創(chuàng)新為主導(dǎo)，具備高科技、高效能、高質(zhì)量特征，推動產(chǎn)業(yè)體系高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展，是中國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的主旋律和高質(zhì)量發(fā)展的引擎。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程中國智能制造面臨的困難與挑戰(zhàn)1.智能制造應(yīng)用潛力巨大但關(guān)鍵核心技術(shù)面臨“卡脖子”難題智能制造覆蓋廣泛領(lǐng)域，發(fā)展?jié)摿薮?，市場?guī)模從2017年的1.27萬億元增長至2023年上半年超3.2萬億元。工業(yè)軟件市場和智能制造系統(tǒng)解決方案市場也迅速增長。然而，智能制造涉及技術(shù)復(fù)雜且難以復(fù)制，存在顯著技術(shù)壁壘和人才稀缺問題。核心技術(shù)受制于人，系統(tǒng)集成技術(shù)和系統(tǒng)解決方案的國產(chǎn)替代能力弱，應(yīng)用場景受限。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程2.智能工廠走深向?qū)嵉嬖谛畔⒐聧u智能工廠基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和柔性化生產(chǎn)，市場規(guī)模從2020年的8560億元增長至2022年的超1萬億元，預(yù)計2025年超1.4萬億元。中國擁有62座燈塔工廠，占全球40.5%。然而，智能工廠建設(shè)復(fù)雜、成本高，中小企業(yè)負擔重，存在數(shù)據(jù)難以共享和實時監(jiān)測的技術(shù)問題。此外，缺乏適合智能工廠的數(shù)據(jù)中心軟件平臺和敏捷開發(fā)框架。中國智能制造面臨的困難與挑戰(zhàn)智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程3.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已邁出實質(zhì)性步伐但根基不穩(wěn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過集成現(xiàn)代信息技術(shù)實現(xiàn)高效互動，市場規(guī)模2022年超1.2萬億元，同比增長15.5%。平臺應(yīng)用普及率從2021年的17.5%增長至2022年的22.2%。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺分為軟件驅(qū)動類、制造經(jīng)驗驅(qū)動類和技術(shù)驅(qū)動類，應(yīng)用場景不斷拓寬。然而，存在IT與OT融合不足、標準化程度低的問題，難以解決實際工業(yè)問題，跨行業(yè)復(fù)用性差，缺乏普遍接受的標準和協(xié)議，增加了部署復(fù)雜性。中國智能制造面臨的困難與挑戰(zhàn)智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程中國智能制造的未來發(fā)展趨勢在互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)推動下，以大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、群體智能等為代表的新一代人工智能技術(shù)實現(xiàn)了戰(zhàn)略性突破，與先進制造技術(shù)深度融合，形成了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造。新一代人工智能具備學(xué)習、生成和運用知識的能力，實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程新一代智能制造系統(tǒng)新一代智能制造系統(tǒng)由智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)、智能服務(wù)，以及工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)和智能制造云兩大支撐系統(tǒng)組成。智能產(chǎn)品和裝備是主體，帶來無限創(chuàng)新空間，預(yù)計到2035年升級為智能產(chǎn)品和裝備。近期重點是研制十大智能產(chǎn)品，如智能機器人、無人機、智能汽車等。流程工業(yè)和離散型智能工廠流程工業(yè)在新一代智能制造中最有可能率先突破，如石化行業(yè)的智能工廠能大幅提高生產(chǎn)優(yōu)化和安全環(huán)保水平。離散型智能工廠應(yīng)用新一代人工智能技術(shù)，實現(xiàn)加工質(zhì)量和工藝優(yōu)化、裝備健康保障和智能調(diào)度。近期突破重點是建設(shè)十家智能工廠原型，如鋼鐵、電解鋁、3C加工等。智能服務(wù)和產(chǎn)業(yè)模式變革智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程新一代智能制造系統(tǒng)新一代人工智能技術(shù)將推動制造業(yè)從產(chǎn)品中心向用戶中心轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)模式從大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)向規(guī)模定制化生產(chǎn)，形態(tài)從生產(chǎn)型制造向生產(chǎn)服務(wù)型制造轉(zhuǎn)變。近期重點是在十個行業(yè)推行智能制造新模式，如家電、家具、服裝的規(guī)?；ㄖ疲娇瞻l(fā)動機等的遠程運維服務(wù)。智能制造云和工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)智能制造云和工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)是新一代智能制造系統(tǒng)的重要支撐，重點是“智聯(lián)網(wǎng)”“云平臺”和“網(wǎng)絡(luò)安全”。系統(tǒng)集成將各功能系統(tǒng)和支撐系統(tǒng)集成為新一代智能制造系統(tǒng)，具有集中與分布、統(tǒng)籌與精準、包容與共享的特性。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展智能制造通過工業(yè)化與信息化融合，運用網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化技術(shù)，提升企業(yè)競爭力和市場地位。企業(yè)必須抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革和優(yōu)化升級，減少資源能源消耗，暢通產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈，助力碳達峰碳中和，促進我國制造業(yè)邁向全球價值鏈中高端智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程中國智能制造戰(zhàn)略目標與方針新質(zhì)生產(chǎn)力與智能制造的未來發(fā)展習近平總書記在2023年提出了新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略意義，強調(diào)其在中國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系中的核心作用，是推動高質(zhì)量發(fā)展和民族復(fù)興的重要引擎。到2035年的發(fā)展目標到2035年，中國制造業(yè)將達到世界制造強國陣營中等水平，創(chuàng)新能力大幅提升，重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破，整體競爭力顯著增強，形成全球創(chuàng)新引領(lǐng)能力，全面實現(xiàn)工業(yè)化。到新中國成立一百年時，中國制造業(yè)將進入世界制造強國前列，具備全球領(lǐng)先的技術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)體系。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程中國智能制造的發(fā)展需要堅持以下戰(zhàn)略方針：需求牽引：以需求為導(dǎo)向，滿足制造強國建設(shè)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需求，推動智能制造服務(wù)于經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的廣泛需求。創(chuàng)新驅(qū)動：抓住新一代人工智能技術(shù)與制造業(yè)融合的機遇，實現(xiàn)從跟隨到引領(lǐng)的跨越發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)的技術(shù)超越和創(chuàng)新升級。因企制宜：以企業(yè)為主體，根據(jù)各企業(yè)實際情況探索適合的智能化升級路徑，充分發(fā)揮企業(yè)的內(nèi)生動力。產(chǎn)業(yè)升級：通過營造良好的生態(tài)環(huán)境，推動中國制造業(yè)實現(xiàn)全方位現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，從而提升整體發(fā)展質(zhì)量、效率和動力。智能制造系統(tǒng)發(fā)展歷程人工智能大模型的影響生成式大模型如ChatGPT的出現(xiàn)標志著人工智能進入了全新的大模型時代，其在解決實際問題和推動智能化轉(zhuǎn)型方面具有革命性意義。預(yù)計其將極大地推動各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，包括智能制造領(lǐng)域的技術(shù)革新和應(yīng)用拓展。未來展望通過四年的攻關(guān)試點示范行動，中國制造業(yè)將為2028-2035年的智能化升級做好準備，預(yù)計將迎來全國范圍內(nèi)智能化升級的新高潮，推動制造業(yè)實現(xiàn)更加智能化、高效率和可持續(xù)發(fā)展，為中華民族的偉大復(fù)興貢獻力量。這些發(fā)展目標和戰(zhàn)略方針將幫助中國制造業(yè)加速邁向全球價值鏈高端，實現(xiàn)中華民族的偉大復(fù)興中國夢。03PARTTHREE人-信息-物理系統(tǒng)人-信息-物理系統(tǒng)智能制造是一個大概念，其內(nèi)涵伴隨著信息技術(shù)與制造技術(shù)的發(fā)展和融合而不斷前進。目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能制造正在加速向新一代智能制造邁進。同時，盡管智能制造的內(nèi)涵在不斷演進，但其所追求的根本目標是不變的：始終都是盡可能優(yōu)化以提高質(zhì)量、增加效率、降低成本，增強競爭力；并且，從系統(tǒng)構(gòu)成的角度看，智能制造系統(tǒng)也始終都是由人、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)協(xié)同集成的人-信息-物理系統(tǒng)（Human-Cyber-PhysicalSystems）--HCPS，或者說，智能制造的本質(zhì)就是設(shè)計、構(gòu)建和應(yīng)用各種不同用途、不同層面的HCPS，當然，HCPS的內(nèi)涵和技術(shù)體系也是在不斷演進的。人-信息-物理系統(tǒng)制造系統(tǒng)發(fā)展的四個階段總結(jié)第一階段：人-物理系統(tǒng)（HPS）的傳統(tǒng)制造1歷史：自石器時代至工業(yè)革命，依賴人力和簡易工具進行生產(chǎn)。特點：主要由人和物理系統(tǒng)（如機器）組成，人類是系統(tǒng)的創(chuàng)造者和使用者。第二階段：基于HCPS1.0的數(shù)字化制造進展：隨第三次工業(yè)革命，數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用。演進：引入信息系統(tǒng)（CyberSystem），形成“人-信息-物理”三元系統(tǒng)，如數(shù)控機床的應(yīng)用。第三階段：基于HCPS1.5的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造變革：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及推動制造業(yè)向“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字化制造”轉(zhuǎn)變。新特征：信息系統(tǒng)增強了數(shù)據(jù)共享和系統(tǒng)集成優(yōu)化，形成更高效的制造流程和協(xié)同環(huán)境。第四階段：基于HCPS2.0的新一代智能制造崛起：以新一代人工智能技術(shù)為核心，推動制造系統(tǒng)邁向智能化和自主化。特征：信息系統(tǒng)具備自主感知、學(xué)習和決策能力，實現(xiàn)了真正的智能制造，如智能機床的應(yīng)用。這些階段的發(fā)展展示了制造業(yè)從傳統(tǒng)生產(chǎn)方式到智能化制造的演進歷程，每一階段都標志著技術(shù)與生產(chǎn)方式的革新，推動了整體社會和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變革。人-信息-物理系統(tǒng)面向新一代智能制造的HCPS2.0的內(nèi)涵新一代智能制造是面向未來的制造系統(tǒng)，融合了人工智能技術(shù)和制造技術(shù)，從多個視角定義了其內(nèi)涵和特征。系統(tǒng)構(gòu)成和角色定位綜合智能系統(tǒng)：由人類、擁有人工智能的信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)組成，旨在實現(xiàn)制造價值創(chuàng)造目標。物理系統(tǒng)：主要執(zhí)行制造活動的能量和物質(zhì)流動，是制造活動的執(zhí)行者。信息系統(tǒng)：擁有人工智能，是制造活動信息流的核心，支持感知、認知、分析決策和控制，優(yōu)化物理系統(tǒng)運行。人的角色：是系統(tǒng)的創(chuàng)造者、使用者和管理者，掌控制造活動的目標、方法和最終決策。技術(shù)本質(zhì)和發(fā)展趨勢技術(shù)融合：新一代智能制造通過深度融合新一代人工智能技術(shù)和制造技術(shù)，實現(xiàn)了三大技術(shù)進步：建模能力提升：處理復(fù)雜性和不確定性問題的能力顯著提高，實現(xiàn)制造系統(tǒng)優(yōu)化。人-信息-物理系統(tǒng)智能制造中的人機協(xié)同問題01020304"十四五"規(guī)劃綱要強調(diào)智能制造的重要性，旨在推動制造業(yè)智能化升級，實現(xiàn)向"中國智造"的轉(zhuǎn)變。盡管中國制造業(yè)發(fā)展迅速，但仍存在自主創(chuàng)新能力不足、資源利用效率低等問題，智能制造轉(zhuǎn)型升級任務(wù)緊迫。人機協(xié)同是智能制造的核心，人與機器需共同完成任務(wù)，實現(xiàn)資源適配與自主協(xié)同。"人機智能融合"是智能制造的深層內(nèi)涵，涉及人與信息系統(tǒng)、物理系統(tǒng)的交互。智能制造面臨的挑戰(zhàn)包括生產(chǎn)模式需適應(yīng)柔性化、個性化需求，人作為關(guān)鍵因素不能被忽視。智能生產(chǎn)單元應(yīng)由自動化、信息化、智能化模塊組成，實現(xiàn)人機協(xié)同，提高生產(chǎn)效率。智能制造需重視人機協(xié)同，通過智能生產(chǎn)單元實現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，滿足個性化需求，同時保障工人的安全感和幸福感，促進人與機器的和諧共處。人-信息-物理系統(tǒng)人與信息系統(tǒng)、物理系統(tǒng)交互的技術(shù)體系HCPS2.0系統(tǒng)：智能制造系統(tǒng)基于新一代信息技術(shù)，旨在實現(xiàn)人機協(xié)同和生產(chǎn)過程的自治。智能融合：關(guān)鍵問題在于信息系統(tǒng)如何通過數(shù)據(jù)與模型實時感知、認知、分析、決策與控制物理系統(tǒng)，并與人協(xié)同優(yōu)化資源分配。數(shù)字孿生技術(shù)：幫助操作人員更好地了解系統(tǒng)運行狀態(tài)。人機協(xié)作：智能制造的柔性生產(chǎn)趨勢要求實現(xiàn)人與制造系統(tǒng)的有效協(xié)同，特別是信息系統(tǒng)的狀態(tài)感知。物理系統(tǒng)的角色：智能制造中的智能設(shè)備和機器人是核心組成部分，需要發(fā)展更靈活、安全的物理系統(tǒng)以實現(xiàn)真正的人機協(xié)作。32145人-信息-物理系統(tǒng)人與信息系統(tǒng)、物理系統(tǒng)交互的技術(shù)體系未來研發(fā)方向：研究人與機器人共同完成復(fù)雜作業(yè)的任務(wù)，減輕人的負擔，提高生產(chǎn)效率和安全性，特別是在航空航天、造船和建筑等復(fù)雜制造領(lǐng)域。總體來說，自動化和智能化的發(fā)展并不會完全替代人，如何保障人與物理系統(tǒng)的交互順暢，使機器快速準確地捕獲操作人員的作業(yè)意圖便成為實現(xiàn)人機協(xié)同作業(yè)的關(guān)鍵。新一代智能制造HCPS2.0的原理簡圖人-信息-物理系統(tǒng)新一代智能制造系統(tǒng)中人機交互鴻溝人機交互的三個階段：操作人員感知信息物理系統(tǒng)并表達作業(yè)意圖。信息物理系統(tǒng)理解作業(yè)意圖并做出反應(yīng)。評估人機信息傳輸過程，優(yōu)化作業(yè)方式，降低認知負荷。人機交互鴻溝：評估鴻溝：操作人員對系統(tǒng)狀態(tài)的理解與實際運行情況的差異。執(zhí)行鴻溝：操作者心理認知與系統(tǒng)實際運行方式之間的差距。交互鴻溝的挑戰(zhàn)：操作人員需投入認知資源來理解系統(tǒng)狀態(tài)和預(yù)測操作結(jié)果。系統(tǒng)復(fù)雜性增加，交互鴻溝也隨之增大。人-信息-物理系統(tǒng)新一代智能制造系統(tǒng)中人機交互鴻溝減小交互鴻溝的方法：設(shè)計者需了解操作人員的操作習慣與認知能力。研究人的潛在學(xué)習理論與心智模型，幫助設(shè)計更符合用戶需求的系統(tǒng)。人機交互的評估與執(zhí)行鴻溝04PARTFOUR智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造過程感知、分析與決策框架工業(yè)人工智能（AI）正在迅速變革制造業(yè)，通過整合先進的算法、硬件和軟件技術(shù)，實現(xiàn)了更高效、更智能的生產(chǎn)與管理。這一變革不僅依賴于核心賦能技術(shù)與工程化關(guān)鍵技術(shù)的共同使能，還包括了產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用層面的深度融合。本節(jié)將從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用三個視角深入探討工業(yè)AI的技術(shù)體系、融合產(chǎn)品與服務(wù)，以及其在工業(yè)全環(huán)節(jié)中的核心應(yīng)用模式與場景。智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造體系框架技術(shù)視角：核心賦能技術(shù)與工程化關(guān)鍵技術(shù)共同推動工業(yè)AI的發(fā)展。工程化技術(shù)：提供軟硬件支持和工業(yè)適配，確保AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的實際應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)視角：AI與工業(yè)融合形成的關(guān)鍵產(chǎn)品、方案與服務(wù)是賦能工業(yè)的載體。基礎(chǔ)軟硬件：提供通用軟硬件產(chǎn)品，如芯片、計算模塊、AI框架等。智能工業(yè)裝備：融合智能算法的機器人、AGV等生產(chǎn)制造裝備。自動化與邊緣系統(tǒng)：智能算法融合的工業(yè)控制系統(tǒng)。平臺/工業(yè)軟件與方案：包括AI融合的傳統(tǒng)軟件和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺解決方案。應(yīng)用視角：工業(yè)智能在全環(huán)節(jié)形成的核心應(yīng)用模式與場景。識別類應(yīng)用：工業(yè)視覺檢測、表單識別、語音信號識別等。核心賦能技術(shù)：結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)、知識工程、探索技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)，解決工業(yè)場景問題。智能制造過程感知、分析與決策框架智能制造體系框架數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類應(yīng)用：智能排產(chǎn)、設(shè)備運維、工藝參數(shù)優(yōu)化等，基于機器學(xué)習、深度學(xué)習技術(shù)。知識推理決策類應(yīng)用：冶煉、設(shè)備故障診斷、供應(yīng)鏈知識圖譜等專家系統(tǒng)。工業(yè)智能體系智能制造過程感知、分析與決策框架智能感知與決策方法智能制造是指通過引入先進的信息與通信技術(shù)，將生產(chǎn)過程各環(huán)節(jié)進行高度集成與優(yōu)化，以實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化、柔性化、高效化的一種制造模式。在智能制造中，人工智能技術(shù)扮演著重要的角色，尤其是在智能感知與決策支持方面的應(yīng)用，智能制造過程感知、分析與決策框架智能感知方法在智能制造中，智能感知是指通過感知技術(shù)，獲取制造過程中的信息并對其進行處理和分析，以實現(xiàn)對生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)品質(zhì)量等方面的感知與監(jiān)控。人工智能在智能感知中的應(yīng)用主要包括圖像處理、語音識別和傳感器數(shù)據(jù)分析等方面。智能制造過程感知、分析與決策框架圖像處理圖像處理是智能制造中常用的一種感知方法。通過使用計算機視覺和圖像處理技術(shù)，可以對生產(chǎn)現(xiàn)場中的圖像進行識別、分析和處理。以下是具體的應(yīng)用場景實例：1）生產(chǎn)過程監(jiān)控：通過攝像頭采集生產(chǎn)現(xiàn)場圖像，利用圖像處理技術(shù)進行實時監(jiān)控?？蓹z測設(shè)備運行狀態(tài)異常、工藝參數(shù)偏差，及時發(fā)現(xiàn)并處理問題。2）產(chǎn)品質(zhì)量檢測：利用計算機視覺對產(chǎn)品表面進行缺陷檢測，如瑕疵、劃痕、變形等?？蓪崿F(xiàn)全自動監(jiān)測，提高檢測效率和準確性，降低人工成本。3）機器人視覺導(dǎo)航：利用圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)機器人對生產(chǎn)環(huán)境的感知和導(dǎo)航。可用于自動搬運、自動裝配等復(fù)雜作業(yè)，提高生產(chǎn)自動化水平。智能制造過程感知、分析與決策框架工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)智能制造過程感知、分析與決策框架語音識別語音識別技術(shù)(AutomaticSpeechRecognition，ASR)是指通過計算機系統(tǒng)將人類語音信號轉(zhuǎn)換為文字或控制命令的過程。它是人工智能和信號處理領(lǐng)域的一項重要技術(shù)。在智能制造中，語音識別可以應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場的工作指令傳達和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等方面。通過將語音指令轉(zhuǎn)化為機器可讀的指令，可以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的智能化控制和管理。語音識別技術(shù)在實際應(yīng)用中還需要處理語音的噪音干擾、口音變化、語速變化等問題，以提高識別準確率和魯棒性。以下是具體的應(yīng)用場景實例：智能制造過程感知、分析與決策框架語音識別1）生產(chǎn)現(xiàn)場的語音指令控制：工人可以通過語音指令控制生產(chǎn)設(shè)備的啟停、參數(shù)調(diào)整等操作，避免了繁瑣的按鍵操作，提高了工人的工作效率和便捷性，可應(yīng)用于對危險環(huán)境下的遠程設(shè)備控制，提高生產(chǎn)安全性。2）生產(chǎn)任務(wù)的語音下達：管理人員可以通過語音下達生產(chǎn)任務(wù)、工藝指令等。指令被直接轉(zhuǎn)化為機器可讀的數(shù)據(jù)，減少了手工錄入的錯誤。提高了生產(chǎn)任務(wù)分配的及時性和準確性，增強了生產(chǎn)調(diào)度的靈活性。3）維修保養(yǎng)的語音記錄：維修人員可以通過語音記錄設(shè)備維修和保養(yǎng)的信息。系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)化為電子臺賬，方便后續(xù)查閱和分析。提高了維修記錄的完整性和準確性，為設(shè)備管理提供依據(jù)。智能制造過程感知、分析與決策框架傳感器數(shù)據(jù)分析傳感器數(shù)據(jù)分析是智能制造中的另一個重要的感知方法。通過利用傳感器感知設(shè)備和環(huán)境的狀態(tài)信息，可以實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的溫度、壓力、濕度等參數(shù)，并進行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。通過分析傳感器數(shù)據(jù)，可以及時發(fā)現(xiàn)異常情況，并采取相應(yīng)的措施，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。以下是具體的應(yīng)用場景實例：1）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷：在生產(chǎn)設(shè)備上安裝振動、溫度、電流等傳感器，實時監(jiān)測設(shè)備運行狀況。通過分析傳感器數(shù)據(jù)，識別設(shè)備異常狀態(tài)，預(yù)測可能的故障。利用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習技術(shù)，建立設(shè)備健康狀態(tài)模型，進行故障診斷和預(yù)測性維護。2）工藝參數(shù)優(yōu)化：在生產(chǎn)線關(guān)鍵工序安裝壓力、流量、轉(zhuǎn)速等傳感器。分析這些工藝參數(shù)的實時數(shù)據(jù)，找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。利用優(yōu)化算法調(diào)整工藝參數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改善。3）能源管理：在生產(chǎn)車間安裝電力、水、氣等能源消耗傳感器。分析能源使用數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)能源消耗異常點和優(yōu)化空間?；诜治鼋Y(jié)果，調(diào)整生產(chǎn)計劃和設(shè)備運行模式，提高能源利用效率。智能制造過程感知、分析與決策框架決策支持方法智能決策是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能化的“大腦”，是組織或個人綜合利用多種智能技術(shù)和工具，基于既定目標，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行建模、分析并得到?jīng)Q策的過程。該過程綜合約束條件、策略、偏好、不確定性等因素，可自動實現(xiàn)最優(yōu)決策，以用于解決新增長時代日益復(fù)雜的生產(chǎn)、生活問題。智能決策的關(guān)鍵技術(shù)主要包含機器學(xué)習技術(shù)、運籌優(yōu)化技術(shù)等多種智能技術(shù)。機器學(xué)習技術(shù)通過強化學(xué)習、深度學(xué)習等算法實現(xiàn)預(yù)測，通常需要大量數(shù)據(jù)來驅(qū)動模型以實現(xiàn)較好的效果；適用于描述預(yù)測類場景，如銷量預(yù)測。運籌優(yōu)化技術(shù)基于對現(xiàn)實問題進行準確描述刻畫來建模，通過運籌優(yōu)化算法在一定約束條件下求目標函數(shù)最優(yōu)解，對數(shù)據(jù)量的依依賴性弱，結(jié)果的可解釋性強；適用于規(guī)劃、調(diào)度、協(xié)同類問題，如人員排班、補配貨。在邏輯側(cè)對問題進行理解及分析進而建模（運籌優(yōu)化），在數(shù)據(jù)側(cè)對起因及結(jié)果的記錄乃至預(yù)測（機器學(xué)習），兩者構(gòu)成了現(xiàn)實工業(yè)生產(chǎn)中解決問題的要件，但各自均存在不同程度的局限性，因此需要取長補短共同服務(wù)于決策質(zhì)量和速度的提升。智能制造過程感知、分析與決策框架數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是智能制造中常用的一種決策支持方法。通過對感知到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和挖掘，可以獲取生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵指標和變化趨勢，以支持管理人員進行決策制定。例如，通過對設(shè)備運行數(shù)據(jù)的分析，可以提前預(yù)測設(shè)備故障，并制定相應(yīng)的維修計劃，以避免生產(chǎn)中斷和損失。常用的數(shù)據(jù)分析方法如下：1）時間序列分析：用于分析和預(yù)測生產(chǎn)過程中各種指標隨時間的變化趨勢，如產(chǎn)品產(chǎn)量、設(shè)備運行狀態(tài)等。常用的方法包括移動平均法、指數(shù)平滑法、ARIMA模型等?？梢灶A(yù)測未來的變化趨勢，輔助生產(chǎn)計劃制定。2）回歸分析：建立生產(chǎn)過程中各因素之間的定量關(guān)系模型，如產(chǎn)品質(zhì)量與工藝參數(shù)的回歸關(guān)系?？梢苑治鲫P(guān)鍵因素對目標指標的影響程度，為優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)提供依據(jù)。智能制造過程感知、分析與決策框架數(shù)據(jù)分析3）聚類分析：將生產(chǎn)過程中的樣本數(shù)據(jù)劃分到不同的簇中，挖掘數(shù)據(jù)中的自然分組。可以識別設(shè)備狀態(tài)異常點、產(chǎn)品質(zhì)量問題等，為故障診斷和質(zhì)量管控提供依據(jù)。4）機器學(xué)習：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等機器學(xué)習算法，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行建模和預(yù)測?？梢詼蚀_預(yù)測設(shè)備故障、產(chǎn)品質(zhì)量問題，支持制定預(yù)防性維護和質(zhì)量改進措施。5）異常檢測：通過建立生產(chǎn)過程的正常運行模型，識別數(shù)據(jù)中的異常值和異常模式?？梢约皶r發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障苗頭、工藝偏差等，為預(yù)防性維護和質(zhì)量改進提供支持。智能制造過程感知、分析與決策框架模型建立模型建立是一種將現(xiàn)實生產(chǎn)過程抽象為數(shù)學(xué)模型的方法。通過建立適當?shù)哪Ｐ停梢詫ιa(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)進行仿真和優(yōu)化。建立合適的模型后，可以對關(guān)鍵參數(shù)進行模擬和優(yōu)化，找到最佳方案。在智能制造中常見的建模實例有以下幾種：1）庫存管理模型：通過建立庫存管理數(shù)學(xué)模型，可以模擬庫存水平、訂貨周期、訂貨量等參數(shù)的變化。優(yōu)化這些參數(shù)，可以最大化利潤，同時滿足客戶需求，避免缺貨和積壓；2）供應(yīng)鏈優(yōu)化模型：建立包括采購、生產(chǎn)、運輸?shù)拳h(huán)節(jié)的供應(yīng)鏈數(shù)學(xué)模型。通過優(yōu)化模型，協(xié)調(diào)各環(huán)節(jié)的資源配置，降低總成本，提高供應(yīng)鏈效率；3）設(shè)備維護優(yōu)化模型：建立設(shè)備故障率、維修成本等參數(shù)的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)模型預(yù)測優(yōu)化維護周期，降低設(shè)備故障率，減少維修成本。智能制造過程感知、分析與決策框架優(yōu)化算法優(yōu)化算法是智能制造中常用的一種決策支持方法。通過使用數(shù)學(xué)優(yōu)化算法，可以對生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)調(diào)度、路徑規(guī)劃等問題進行求解和優(yōu)化。在生產(chǎn)調(diào)度中，可以利用優(yōu)化算法對資源分配和任務(wù)安排進行優(yōu)化，以實現(xiàn)生產(chǎn)任務(wù)的高效完成。以下是在智能制造中常用的優(yōu)化算法：1）遺傳算法(GeneticAlgorithm，GA)：模擬自然選擇和遺傳的過程