一、智能制造的內涵

       （一）概念關于智能制造的研究大致經歷了三個階段：起始于20世紀80年代人工智能在制造領域中的應用，智能制造概念正式提出，發展于20世紀90年代智能制造技術、智能制造系統的提出 ， 成熟于21世紀以來新一代信息技術條件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。

　　世紀80年代：概念的提出。1998年，美國賴特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究領域的首本專著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的內涵與前景進行了系統描述，將智能制造定義為“通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產”。在此基礎上，英國技術大學Williams教授對上述定義作了更為廣泛的補充，認為“集成范圍還應包括貫穿制造組織內部的智能決策支持系統”。麥格勞 - 希爾科技詞典將智能制造界定為，采用自適應環境和工藝要求的生產技術，最大限度的減少監督和操作,制造物品的活動。

　　——20世紀90年代：概念的發展。20世紀90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究獲得歐、美、日等工業化發達國家的普遍重視，圍繞智能制造技術（IMT）與智能制造系統（IMS）開展國際合作研究。1991年，日、美、歐共同發起實施的“智能制造國際合作研究計劃”中提出：“智能制造系統是一種在整個制造過程中貫穿智能活動，并將這種智能活動與智能機器有機融合,將整個制造過程從訂貨、產品設計、生產到市場銷售等各個環節以柔性方式集成起來的能發揮最大生產力的先進生產系統”。

　　——21世紀以來：概念的深化。21世紀以來，隨著物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的快速發展及應用，智能制造被賦予了新的內涵，即新一代信息技術條件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美國在華盛頓舉辦的“21世紀智能制造的研討會”指出，智能制造是對先進智能系統的強化應用，使得新產品的迅速制造，產品需求的動態響應以及對工業生產和供應鏈網絡的實時優化成為可能。德國正式推出工業4.0戰略，雖沒明確提出智能制造概念，但包含了智能制造的內涵，即將企業的機器、存儲系統和生產設施融入到虛擬網絡—實體物理系統（CPS）。在制造系統中，這些虛擬網絡—實體物理系統包括智能機器、存儲系統和生產設施，能夠相互獨立地自動交換信息、觸發動作和控制。

　　綜上所述，智能制造是將物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術與先進自動化技術、傳感技術、控制技術、數字制造技術結合，實現工廠和企業內部、企業之間和產品全生命周期的實時管理和優化的新型制造系統。

　　（二）特征

    智能制造的特征在于實時感知、優化決策、動態執行等三個方面：一是數據的實時感知。智能制造需要大量的數據支持，通過利用高效、標準的方法實時進行信息采集、自動識別，并將信息傳輸到分析決策系統；二是優化決策。通過面向產品全生命周期的海量異構信息的挖掘提煉、計算分析、推理預測，形成優化制造過程的決策指令。

　　三是動態執行。根據決策指令，通過執行系統控制制造過程的狀態，實現穩定、安全的運行和動態調整。

　　（三）構成

    1、智能產品（裝備）

　　智能產品是發展智能制造的基礎與前提，由物理部件、智能部件和聯接部件構成。智能部件由傳感器、微處理器、數據存儲裝置、控制裝置和軟件以及內置操作和用戶界面等構成；聯接部件由接口、有線或無線聯接協議等構成；物理部件由機械和電子零件構成。智能部件能加強物理部件的功能和價值，而聯接部件進一步強化智能部件的功能和價值，使信息可以在產品、運行系統、制造商和用戶之間聯通，并讓部分價值和功能脫離物理產品本身存在。

　　智能產品具有監測、控制、優化和自主等四個方面的功能。監測是指通過傳感器和外部數據源，智能產品能對產品的狀態、運行和外部環境進行全面監測；在數據的幫助下，一旦環境和運行狀態發生變化，產品就會向用戶或相關方發出警告。控制是指可以通過產品內置或產品云中的命令和算法進行遠程控制。算法可以讓產品對條件和環境的特定變化做出反應；優化是指對實時數據或歷史記錄進行分析，植入算法，從而大幅提高產品的產出比、利用率和生產效率；自主是指將檢測，控制和優化功能融合到一起，產品就能實現前所未有的自動化程度。

　　2、智能生產智能生產是指以智能制造系統為核心，以智能工廠為載體，通過在工廠和企業內部、企業之間以及產品全生命周期形成以數據互聯互通為特征的制造網絡，實現生產過程的實時管理和優化。智能生產涵蓋產品、工藝設計、工廠規劃的數字設計與仿真，底層智能裝備、制造單元、自動化生產線，制造執行系統，物流自動化與管理等企業管理系統等。

　　3、智能服務通過采集設備運行數據，并上傳至企業數據中心（企業云），系統軟件對設備實時在線監測、控制，并經過數據分析提早進行設備維護。例如維斯塔斯通過在風機的機艙、輪轂、葉片、塔筒及地面控制箱內，安裝傳感器、存儲器、處理器以及SCADA系統，實現對風機運行的實時監控。還通過在風力發電渦輪中內置微型控制器，可以在每一次旋轉中控制扇葉的角度，從而最大限度捕捉風能，還可以控制每一臺渦輪，在能效最大化的同時，減少對鄰近渦輪的影響。維斯塔斯通過對實時數據進行處理預測風機部件可能產生的故障，以減少可能的風機不穩定現象，并使用不同的工具優化這些數據，達到風機性能的最優化。

　　（四）作用發展智能制造的核心是提高企業生產效率，拓展企業價值增值空間，主要表現在以下幾個方面：一是縮短產品的研制周期。通過智能制造，產品從研發到上市、從下訂單到配送時間可以得以縮短。通過遠程監控和預測性維護為機器和工廠減少高昂的停機時間，生產中斷時間也得以不斷減少。

　　二是提高生產的靈活性。通過采用數字化、互聯和虛擬工藝規劃，智能制造開啟了大規模批量定制生產乃至個性化小批量生產的大門。

　　三是創造新價值。通過發展智能制造，企業將實現從傳統的“以產品為中心”向“以集成服務為中心”轉變，將重心放在解決方案和系統層面上，利用服務在整個產品生命周期中實現新價值。

　　二、國外智能制造系統架構自美國20世紀80年代提出智能制造的概念后，一直受到眾多國家的重視和關注，紛紛將智能制造列為國家級計劃并著力發展。目前，在全球范圍內具有廣泛影響的是德國“工業4.0”戰略和美國工業互聯網戰略。

　　（一）德國

    2013年4月，德國在漢諾威工業博覽會上正式推出了“工業4.0”戰略，其核心是通過信息物理系統（CPS）實現人、設備與產品的實時連通、相互識別和有效交流，構建一個高度靈活的個性化和數字化的智能制造模式。在這種模式下，生產由集中向分散轉變，規模效應不再是工業生產的關鍵因素；產品由趨同向個性的轉變，未來產品都將完全按照個人意愿進行生產，極端情況下將成為自動化、個性化的單件制造；用戶由部分參與向全程參與轉變，用戶不僅出現在生產流程的兩端，而且廣泛、實時參與生產和價值創造的全過程。

　　德國工業4.0戰略提出了三個方面的特征：一是價值網絡的橫向集成，即通過應用CPS，加強企業之間在研究、開發與應用的協同推進，以及在可持續發展、商業保密、標準化、員工培訓等方面的合作；二是全價值鏈的縱向集成，即在企業內部通過采用CPS，實現從產品設計、研發、計劃、工藝到生產、服務的全價值鏈的數字化；三是端對端系統工程，即在工廠生產層面，通過應用CPS，根據個性化需求定制特殊的IT結構模塊，確保傳感器、控制器采集的數據與ERP管理系統進行有機集成，打造智能工廠。

　　2013年12月，德國電氣電子和信息技術協會發表了《德國“工業4.0”標準化路線圖》，其目標是制定出一套單一的共同標準，形成一個標準化的、具有開放性特點的標準參考體系，最終達到通過價值網絡實現不同公司間的網絡連接和集成。德國“工業4.0”提出的標準參考體系是一個通用模型，適用于所有合作伙伴公司的產品和服務，提供了“工業4.0”相關的技術系統的構建、開發、集成和運行的框架，意圖是將不同業務模型的企業采用的不同作業方法統一為共同的作業方法。

　　（二）美國

    1、工業互聯網

    “工業互聯網”的概念最早由通用電氣于2012年提出，與工業4.0的基本理念相似，倡導將人、數據和機器連接起來，形成開放而全球化的工業網絡，其內涵已經超越制造過程以及制造業本身，跨越產品生命周期的整個價值鏈。工業互聯網和“工業4.0”相比，更加注重軟件、網絡和大數據，目標是促進物理系統和數字系統的融合，實現通信、控制和計算的融合，營造一個信息物理系統的環境。

　　工業互聯網系統由智能設備、智能系統和智能決策三大核心要素構成，數據流、硬件、軟件和智能的交互。由智能設備和網絡收集的數據存儲之后，利用大數據分析工具進行數據分析和可視化，由此產生的“智能信息”可以由決策者必要時進行實時判斷處理，成為大范圍工業系統中工業資產優化戰略決策過程的一部分。

　　——智能設備：將信息技術嵌入裝備中，使裝備成為可智能互聯產品。為工業機器提供數字化儀表是工業互聯網革命的第一步，使機器和機器交互更加智能化，這得益于以下三個要素：一是部署成本：儀器儀表的成本已大幅下降，從而有可能以一個比過去更經濟的方式裝備和監測工業機器。二是微處理器芯片的計算能力：微處理器芯片持續發展已經達到了一個轉折點，即使得機器擁有數字智能成為可能。三是高級分析：“大數據”軟件工具和分析技術的進展為了解由智能設備產生的大規模數據提供了手段。

　　——智能系統：將設備互聯形成的一個系統。智能系統包括各種傳統的網絡系統，但廣義的定義包括了部署在機組和網絡中并廣泛結合的機器儀表和軟件。隨著越來越多的機器和設備加入工業互聯網，可以實現跨越整個機組和網絡的機器儀表的協同效應。智能系統的構建整合了廣泛部署智能設備的優點。當越來越多的機器連接在一個系統中，久而久之，結果將是系統不斷擴大并能自主學習，而且越來越智能化。

　　——智能決策：大數據和互聯網基礎上實時判斷處理。當從智能設備和系統收集到了足夠的信息來促進數據驅動型學習的時候，智能決策就發生了，從而使一個小機組網絡層的操作功能從運營商傳輸到數字安全系統。

　　2014年3月，美國通用電氣、IBM、思科、英特爾和AT&T五家行業龍頭企業聯手組建了工業互聯網聯盟(IIC)，其目的是通過制定通用標準，打破技術壁壘，使各個廠商設備之間可以實現數據共享，利用互聯網激活傳統工業過程，更好地促進物理世界和數字世界的融合。工業互聯網聯盟已經已經開始起草工業互聯網通用參考架構，該參考架構將定義工業物聯網的功能區域、技術以及標準，用于指導相關標準的制定，幫助硬件和軟件開發商創建與物聯網完全兼容的產品，最終目的是實現傳感器、網絡、計算機、云計算系統、大型企業、車輛和數以百計其他類型的實體得以全面整合，推動整個工業產業鏈的效率全面提升。

　　2、智能制造

        2011年6月24日美國智能制造領導聯盟（Smart Manufacturing Leadership Coalition，SMLC）發表了《實施21世紀智能制造》報告。報告認為智能制造是先進智能系統強化應用、新產品制造快速、產品需求動態響應、以及工業生產和供應鏈網絡實時優化的制造。智能制造的核心技術是網絡化傳感器、數據互操作性、多尺度動態建模與仿真、智能自動化、以及可擴展的多層次的網絡安全。該報告給出了智能制造企業框架。智能制造企業將融合所有方面的制造，從工廠運營到供應鏈，并且使得對固定資產、過程和資源的虛擬追蹤橫跨整個產品的生命周期。最終結果，將是在一個柔性的、敏捷的、創新的制造環境中，優化性能和效率，并且使業務與制造過程有效串聯在一起。

圖1 美國智能制造企業框架

　　三、對我國智能制造系統架構的設想

    借鑒德國、美國智能制造的發展經驗，我國的智能制造系統架構，應該是一個通用的制造體系模型，其作用是為智能制造的技術系統提供構建、開發、集成和運行的框架；其目標是指導以產品全生命周期管理形成價值鏈主線的企業，實現研發、生產、服務的智能化，通過企業間的互聯和集成建立智能化的制造業價值網絡，形成具有高度靈活性和持續演進優化特征的智能制造體系。

　　（一）基本架構

        智能制造系統是供應鏈中的各個企業通過由網絡和云應用為基礎構建的制造網絡實現相互鏈接所構成的。企業智能制造系統的構成是由企業計算與數據中心、企業管控與支撐系統、為實現產品全生命周期管理集成的各類工具共同構成，智能制造系統具有可持續優化的特征。智能制造系統可分為五層，第一層是生產基礎自動化系統，第二層是生產執行系統，第三層是產品全生命周期管理系統，第四層是企業管控與支撐系統，第五層是企業計算與數據中心（私有云）。

圖2 智能制造系統架構

　　（二）具體構成

    1、生產基礎自動化系統層主要包括生產現場設備及其控制系統。其中生產現場設備主要包括傳感器、智能儀表、PLC、機器人、機床、檢測設備、物流設備等。控制系統主要包括適用于流程制造的過程控制系統，適用于離散制造的單元控制系統和適用于運動控制的數據采集與監控系統。

　　2、制造執行系統層制造執行系統包括不同的子系統功能模塊（計算機軟件模塊），典型的子系統有制造數據管理系統、計劃排程管理系統、生產調度管理系統、庫存管理系統、質量管理系統、人力資源管理系統、設備管理系統、工具工裝管理系統、采購管理系統、成本管理系統、項目看板管理系統、生產過程控制系統、底層數據集成分析系統、上層數據集成分解系統等。

　　3、產品全生命周期管理系統層產品全生命周期管理系統層，橫向上可以主要分為研發設計、生產和服務三個環節。研發設計環節功能主要包括產品設計、工藝仿真、生產仿真，仿真和現場應用能夠對產品設計進行反饋，促進設計提升，在研發設計環節產生的數字化產品原型是生產環節的輸入要素之一。生產環節涵蓋了上述的生產基礎自動化系統層和制造執行系統層包括的內容。服務環節通過網絡實現的功能主要有實時監測、遠程診斷和遠程維護，應用大數據對監測數據進行分析，形成和服務有關的決策，指導診斷和維護工作，新的服務記錄將被采集到數據系統。

　　4、企業管控與支撐系統層企業管控與支撐系統包括不同的子系統功能模塊，典型的子系統有：戰略管理、投資管理、財務管理、人力資源管理、資產管理、物資管理、銷售管理、健康安全與環保管理等。

　　5、企業計算與數據中心層主要包括網絡、數據中心設備、數據存儲和管理系統、應用軟件，為企業實現智能制造提供計算資源、數據服務以及具體的應用功能，能夠提供可視化的應用界面。

　　如為識別用戶需求建設的面向用戶的電子商務平臺、為建立產品研發設計平臺、制造執行系統運行平臺、服務平臺等都需要以企業計算與數據中心為基礎，可以實現各類型的應用軟件實現交互和有序工作，各子系統實現全系統信息共享。（來源：賽迪智庫）