智能制造技术与系统的发展与研究

汪洋 朱小萍

摘 要：随着信息技术的发展和经济全球化进程，国际制造行业取得了一定的进步与发展，但仍存在重复投资、技术转移、人员因素等多种挑战与危机，有必要引入智能制造技术与系统来解决相关问题。本文主要针对智能制造技术及系统，从发展现状出发，根据存在的主要问题，对智能制造技术与系统进行分析与探究，希望为相关人员更好地认识智能制造技术及系统提供一些帮助和建议，以此推动制造业的进一步发展。

关键词：智能制造;系统设计;工业制造

中图分类号：TP29  文献标识码：A  文章编号：1673-2596（2020）08-0053-05

智能制造指的是面向整个产品的生命周期，以信息化方式进行制造的行为。智能制造技术以拟人化技术、自动化技术、网络技术、传感技术为基础，经过执行技术、决策技术、人机交互、智能感知实现智能化的制造装备、制造过程与制造设计，充分集成并融合了装备制造技术、智能技术与信息技术，可以说智能制造是未来工业化、信息化融合的必然趋势。

所谓制造业是指机械工业时代企业根据市场需要，经过一系列的制造过程，将人力、信息、技术、资金、工具、设备、能源、物料等制造资源变成人们能够利用、使用的生活用品、工业品、大型工具等物品的一个行业。制造业能够将国家当前生产力实际水平充分反映出来，是分辨发达国家、发展中国家的因素之一，对于发达国家来讲，制造业占据很大的国民经济份额。按照生产过程中物质形态，可以把制造业分成流程制造业与离散制造业，涵盖零售、经营批发、处理订单、运输仓储、组装设备、采购原料、产品设计、产品制造等多个方面。

经过短短一百年的时间，制造行业的效率几乎提升了二十倍，但管理与生产的效率却只提升两倍左右，设计效率仅提升了一倍。从这里我们不难发现，借助自动化技术，人们的体力劳动得以充分解放，不过脑力劳动却在自动化方面发展缓慢，制造业中人员因素尚且没有被人们高度重视，人也没有在真正意义上摆脱生产的烦琐过程，很多问题要想得到最终解决依然需要借助人们的智力，这使得制造业的自动化仍然存在各种难题和阻碍。

一、制造业发展现状

纵观机械制造行业整个发展历程，主要有人工、泰勒化生产、高自动化制造、柔性制造、集成制造、并行设计制造等多个时期。从自动化制造角度来说，平均十年左右会出现一次重大突破。在20世纪五六十年代为单机数控，到了七十年代之后为cnc机床与自动化岛，而八十年代掀起了全球范围内的自动化柔性制造潮流，并且提出了集成制造的概念，但是却难以投入到实际生产中。伴随计算机的产生和发展，制造行业大致表现出两个发展路线，一个是传统的制造技术，另一个是以自动化科学和计算机技术为依托的制造系统、制造技术。

从20世纪八十年代至今，传统的制造技术虽然取得较大进展，但是依然有多种类型的问题存在，各种先进制造技术、计算机技术对制造系统、制造工艺的管理者、设计者提出更高的要求，制造业原有的管理方式和设计方式已经无法全面处理制造系统不断涌现的问题，急需寻找和使用先进制造方式和制造工具，吸收和借鉴不同领域的最新研究内容，对人工智能技术、计算机技术、原有制造技术进行集成，研究出全新的制造系统和制造技术。因此，智能制造系统、智能制造技术应运而生。

目前，智能服务、智能管理、智能生产、智能设计是国际上人们重点关注的内容。依照目前全球智能制造的发展趋势，预计未来几年内全球智能制造行业将保持10%左右的年均复合增速。比起西方先进的发达国家，国内智能制造方面的技术依然有所欠缺，大部分都是借鉴、参考、应用国外的制造经验、研究成果，没有较高的创新性，并且智能制造技术的理论性太强，未能有效应用于具体生产之中。

二、存在的主要问题

当前人们研究的智能制造系统依然维持在制造行业运用人工智能这一时期，并且主要课题包括維护设备、管理信息、处理材料、控制过程、设计产品、分析市场等，获得了非常不错的效果，对多个行业和领域的辅助系统、知识系统、专家系统进行了开发，有些地方甚至建立了智能制造工作站，并涌现大批智能孤岛。伴随该系统应用及研究的持续开展，人们开始意识到自组织能力在提升自动化程度中的重要作用，智能制造方面的研究依然有许多社会、技术与理论难题，且智能化是难题的核心。通常来讲，当代的各种工业生产都会在不同程度上受到经济、人员、技术等因素的影响。

（一）经济问题

在经济层面，首先，智能制造系统是为了增加制造的经济效益、生产效益，使制造自动化延伸至智能化、集成化程度，使得市场竞争力进一步提高，不过智能制造系统中不同经济性能、经济指标的评价与设定等问题依然需要探讨。其次，当前很多发达国家劳动力价格十分高昂，而且劳动力成本在总成本中的占比不断增加，为了经济利益，很多制造企业从本国向发展中国家进行转移，从而被劳动者因素、生产技术等不同方面牵制，其制造出的产品在市场中核心竞争力容易丧失[1]。由于智能制造系统是一种全新制造技术，能够在很大程度上解决制造中劳动力的问题，因此对于发展中国家价格低廉的劳动力依赖性就会大大减少。再次，发达国家制造人员的专业素质、知识水平在提升之后，会选择脱离工厂并寻求适合自己的工作，导致发达国家制造方面的技术人员、专业人员出现一定的断档[2]。目前，我国因经济效益问题而进行技术转移、企业转移等现象还不是十分明显，但是存在一个现实问题，如果发达国家掌握智能制造系统，但国内的系统和它们存在较大差距，则我国和发达国家的工业竞争机会就会减少。这就使得我国需要开发出符合本国国情和工业企业发展的智能制造系统，不断增加经济利益，从而得到更多市场竞争机遇。最后，现代化企业在生产之时，不同的制造产品环节和销售产品部门两者处于脱节状态，但经济利益又受销售部门业绩所影响，从这个角度来讲，需要增强销售部门整体的智能化水平，进行销售智能的研究、开发与应用，使其能够服务于智能制造。

（二）人员问题

在人员层面，首先，一个企业中不同环节都有技术人员、技术专家，他们的问题解决方法与知识背景各不相同，为了更好地进行制造，这些人需要沟通、交流、理解、协商从而展开合作，而且要并行完成不同环节的制造工作，将未来有可能出现的重复、隐患等问题降至最低。其次，在制造的这个过程中，人们关于智能的知识和行为存在不同类型、水平与层次，需要使用不同表示方法。再次，进行制造的这些人都是社会的一部分，会受到社会的各方面影响，从而给制造带来消极影响与积极影响[3]。最后，不同的人有背景、语言、生活等差异。总体来看，当代生产智能化在很大程度上受人为因素所影响，早在上个世纪末，人们就逐渐发现工业生产之中人员发挥的重要作用，英国还发起过制造研讨会，主要讨论人在制造中的作用，而大量事实也表明智能制造系统中人是主要的智能来源[4]。

（三）技术问题

在技术层面，企业活动中的发展研究、销售产品、储运原料、管理生产、加工制造、处理订购、设计产品、市场决策、市场预测等环节互相影响，一起组成了整个生产产品的过程，不同环节集成自动化的能力决定了这个过程整体自动化的水平，并且不同环节集成智能的能力决定了生产系统自组织的水平。当前这样的智能制造集成技术仍旧很少，使其成为现阶段重点的一项并行工程研究。日本曾在国际范围内制定了一个研究合作计划，在这个计划中对智能制造系统进行了分析，指出研究智能制造系统主要包括三点，分别是智能机器、智能活动、机器和活动的结合，问题主要核心为智能活动。与此同时，在研究智能制造技术的多种不同技术之中，智能制造的处理技术是研究的一个关键问题，该技术对智能制造不同环节的智能活动和集成负责。客观来说，工业行业在全球范围内都存在紧密的联系，比如很多工业使用的生产系统、生产设备相同，很多工业的生产管理与生产控制方法相近，一些工业会有产品的业务往来。其中最为尖锐的问题便是技术与产品的通用性、标准性与规范性，另外还包括智能共享信息结构、交换形式等。

三、智能制造技术与系统的研究及应用

智能制造技术本质上就是传统制造技术与系统工程技术和现代人工智能与自动化技术等的相互融合的一门综合性的技术，而智能制造系统是建立在智能制造技术基础上的。故而应首先从技术层面上进行相关的研究。

（一）设计技术

智能制造系统基本概念是近年来提出的，对于制造工程来讲依然是比较新的概念，且理论体系和理论基础没有完全成熟，其设计技术、精神内涵等也要深入地进行研究[5]。第一，应研究评价技术，包括制造中的功能评价、报价评价、经济评价、市场评价、管理评价、材料评价、生产评价、设计评价等。第二，应研究设计方法、开发环境。智能制造系统主要的设计方法、开发方法和其他类型系统设计方式存在一定差异，智能制造系统需要实现制造过程整体系统与每一环节的智能化，从这里我们不难发现，对智能制造系统的开发环境、设计策略进行研究具有必要性，既要研究开发工具、操作系统、开发语言，又要加强设计的通用化、模块化、标准化程度[6]。第三，应研究发展方略、结构体系。应积极构建统一的智能制造系统体系，全面开展其发展方向、系统组成、国际动态等方面的研究。

（二）处理技术

人们习惯性地将工业生产当成有机的一个整体，这是因为制造的不同环节间具有技术型关系。智能制造处理技术和理论便是对制造环境这一整体的智能处理、智能共享、智能集成、智能描述、智能开发进行研究，然后使智能机器能够进行智能活动。第一，应进行智能活动融合方法、生成方式、机械化技术的研究。第二，应进行智能制造共享、集成、表示、获取、开发的研究，这是处理技术的中心环节。第三，应做好制造环境建模和描述的工作，进行制造过程的不确定因素处理、不同因素塑粉、建模、体系构建等研究。

（三）单元技术

人工智能在这几十年里得到了制造行业领域的大量应用，其研究也有很大的进展，成功建立了与智能制造有关的单元技术。要想将单元技术运用到制造的具体过程，需要全面发展并完善单元技术，不同单元技术的集成也成为人们研究的重点内容之一。

第一，智能决策的系统。这一系统主要是针对企业的经营管理和生产管理，对智能决策的多目标、多因素模型進行研究，开发动态跟踪制造过程的技术，建立产品的市场预测和市场评估模型。第二，智能控制、补偿、诊断、监视的系统。这一系统主要是针对企业的制造系统和制造过程。对多因素和强干扰环境中诊断、监视的模型进行研究，开发自适应技术、动态分辨技术并应用到制造的整个过程。第三，智能处理的系统。这一系统主要是针对企业的产品质量信息，对产品质量的智能控制、智能决策进行研究，构建质量数据库及全质量模型。第四，智能优化、仿真、规划、调度的系统。这一系统主要是针对企业生产的整个过程，现阶段，企业生产需要面对不同对象、不同因素、不同信息来源的处理问题，这使得生产调度与规划决策等研究势在必行[7]。要想对过程、设计进行有效评估，离不开优化、仿真的工作，尤其是维修、使用、装配、制造、设计等优化、仿真。第五，智能并行设计。并行工程的理论由美国的国防部最早提出，并运用到了武器开发的系统，为了在制造时可以在设计时期对不同制造环节专家组的行为进行模仿，并对多种智能制造方面和环节进行共享、集成，使产品的不同环节设计得以并行实施，就要进行智能并行设计有关的设计方法、智能交互、描述模型、支撑环境进行研究[8]。

（四）网络技术及知识库系统

网络技术、知识库系统能够提供给制造环节、制造系统所需的智能化集成支持，它在智能制造系统和智能制造技术的研究领域占据较高地位。其中，知识库系统主要进行数据库分布、知识库联想、知识库维修、分布式策略、知识库异构等方面研究，网络技术主要进行智能制造系统中控制操作方式、信息通讯技术、交换信息接口等方面研究[9]。与此同时，智能机器也是研究的一项重要内容，在智能制造系统之中，智能机器可以对专业人员的智能活动进行模仿，属于新型制造工具，这使得其设计方法、有关技术的研究价值极高。研究内容包括三个方面：一是智能机器人的技术，该技术的重要性表现在机器人控制和视觉控制上，需要进行夹具设计、自适应定位、机械手、传感器、信息感知、机械眼等方面研究。二是智能维护、智能学习技术，需要进行智能机械的维护机械系统、恢复系统误差、适应模仿模型等方面研究[10]。三是单元机制造设计，单元机主要运用于智能制造，需要进行单元机的材料选取、设计方式、结构组成等方面研究。

总而言之，研究智能制造技术、智能制造系统具有十分重要的意义。相关人员应对智能制造系统当前发展的现状和研究的背景有一个全面认识，发现并找出智能制造系统现存的经济问题、人员问题、技术问题，深入研究智能制造系统的设计技术及理论基础、处理技术及主要理论、单元技术、网络技术及知识库系统等方面，从而实现制造行业的智能化与信息化，推动企业的长期、稳定发展。

参考文献：

〔1〕特邀记者.智能制造下的工业安全，您了解吗？——访机械工业仪器仪表综合技术经济研究所副总工程师史学玲教授[J].中国仪器仪表，2018（11）：34-35.

〔2〕阮祥林.建筑玻璃深加工再进一步 国内首条中空玻璃工业4.0智能制造示范生产线在奥润顺达投产上线[J].中国建筑金属结构，2018（10）：25.

〔3〕中国洗协新时代中国特色社会主义“2018名企巡礼”系列报道之——山东泰和：以科技引领行业绿色化、智能化可持续发展[J].中国洗涤用品工业，2018（11）：20-21.

〔4〕谭弘颖.勇于探索 敢于实践——2018年FANUC智能制造教育峰会暨机械行业FANUC先进制造人才培养联盟成立大会在京举行[J].制造技术与机床，2018（11）：23-25.

〔5〕李文瑞，刘奕，沈聪燕.改革开放以来我国纺织企业由传统制造向智能制造的嬗变——以LS纺织企业智能制造项目建设为例[J].企业经济，2018，37（10）：61-69.

〔6〕Morosabn，A.D.Sisak，F.An intelligent system designed for controlling the manufacturing process in a flexible manufacturing system[P].2013.

〔7〕Gamasaee， R.Zarandi，M.H.F.A fuzzy hybrid intelligent agent system for mitigating demand amplification in supply chain of steel manufacturing[P].2013.

〔8〕Xia Zhu，Xiaoping Li，Qian Wang. An adaptive intelligent method for manufacturing process optimization in steelworks[P].2013.

〔9〕Sorouri，Majid，Vyatkin，Valeriy，Salcic，Zoran.Rule-based composition of intelligent mechatronic components in manufacturing systems using prolog[P]. 2013.

〔10〕Dumitrache， I， Caramihai， S. I. Stanescu， A.From Mass Production to Intelligent Cyber-Enterprise[P].2013.

（責任编辑 徐阳）