智能制造的未来迈向平行时代的工业5.0

黄振添

（广东省粤东技师学院梅州分校，广东 梅州 514031）

前言

当前大数据、云计算、互联网以及人工智能技术在工业领域得到广泛应用，制造业面临更多的发展机遇，开始逐步实现智能化生产。新的发展背景下，工业化发展应结合信息与工业技术，同步进行信息化、工业化、城镇化以及农业现代化等工作，实现持续增长，明确新型制造业的发展方向。智能制造属于复杂系统，主线为智能生产，产业变革的关键在于以智能服务为中心，以物理系统为基础设施。当前工业4.0 以CPS 为基础，有机结合机器、资源以及产品，通过信息技术构建个性化、数字化以及网络化的制造模式，改变创新价值。在此背景下，社会将进入虚实交互的平行时代，即工业5.0，实现动态执行与平行化，保证闭环反馈。工业5.0 进一步强化了信息与物力技术的融合，形成社会物理信息系统，以虚拟人工系统为核心，引导工业进入平行产业时代。据此，本文以虚拟制造为基础，分析了智能新模式平行制造，以期打造平行演化、协同优化的智能制造系统。

一、平行制造的框架与流程

（一）平行制造框架

构建平行智能化结构模型，包括对象、感知层、存储层、知识层、智能层、应用层等六个层面，包括物理系统、社会系统以及信息系统，利用信息交互网络、RFID 网络等组成感知系统，存储感知数据信息。同时，在生产数据库与办公数据库系统存入感知层网络数据，并在至十层利用机器学习、计算智能化等方法获取表达知识，自动匹配。智能层则平行执行，实现描述智能、预测智能以及引导智能，在生产层面实现决策知识、协同制造以及柔性制造。

（二）平行制造的技术

一是社会物理信息系统，CPSS中数据与信息流主要包括物理系统传感器、社会计算数据、人工系统以及虚拟人工系统数等，应基于社会计算数据，建模人工系统。但传统建模具备一定的复杂性，还应综合利用知识自动化数，构建完善的平行系统。二是ACP方法，利用Agent智能体等数据构建复杂系统，解决解析建模问题，以计算机为实验室预测解析人工系统，平行执行系统的管控与引导功能。三是自动获取知识，保证循环知识产生、获取、应用等流程，在发展中实现再创造。自动应用知识过程中，应实现内在循环，在知识自动化研究核心贯穿数据到知识、知识到人的行为。通过视频解析、数据挖掘等方法产生知识，结合专家经验与数据挖掘技术，实现智能化处理，形成具备一定价值与实效性的有效知识。获取知识时应主动搜索，以电子商务为依托，将商品信息与建议对策发送至客户，根据用户的实际情况确定针对性的服务或产品。之后企业合理调整组织结构，根据知识子系统绘制知识导图，引入管理培训模式组建系统的组织架构，以此调整运行模式，全方位提高竞争实力。最后，分析评价知识应用效果，创造更多新知识，制定可行的知识产生与应用机制，合理控制知识应用周期，引入新型知识应用方法。四是构建网络、平台、安全综合一体功能平台，发挥实体经济与互联网作用，建设工业智联网，在结合实体经济与互联网技术的基础上，保证互联网产业知识供给量，实现现代化经济的科学发展。为了满足新时代工业发展需求，还应结合实际改良工业运行方式，在互联网基础上，以知识自动化为核心，获取、表达以及交换知识，达成智能群体间的协同互动，构建智能工业新业态。五是软件定义技术，打破常规网络架构与流程，通过开放软件定义API 灵活重构网络功能，改善网络扩展性与灵活性，为下一代网络发展提供基础。知识自动化的核心技术便是流程与系统软件化，应在系统流程与分析决策过程中融入社会、人以及知识等因素，为知识自动化设计打下基础[1]。

二、制造情报到制造智能

（一）制造情报

通过制造业大数据构建制造业情报系统，包括企业内部工业大数据与外部上下游及业态相关互联网大数据，以有效解析、处理、传感情报信息，为实验的科学进行提供数据依据。在智能制造过程中，企业应有效收集原材料价格与销售信息情况，分析外部生态环境数据信息，以文本、图像以及视频等形式将信息分布于不同媒体中，动态感知社会媒体，统一异构多源数据，集中智能管理。工作人员应研究网页信息，利用聚焦爬虫技术建立制造情报系统，校正、清洗研究数据，且还应构建面向制造业的媒体信息库，包括事件库、实体库、观点库以及情感库等，研究数据同义词聚类与相关要素关系。

（二）制造智能

平行制造将企业看做开放系统，在感知企业外部信息的基础上，分析支持制造业管控。由此，平行制造主要利用ACP 方法与知识自动化技术，结合制造情报系统，实现制造的描述智能、引导智能以及预测智能等功能的实现。

（三）制造的描述智能

软件定义的系统等软件技术属于知识自动化的核心技术，为了灵活处理CPSS 问题，应将社会、知识以及人等因素纳入相关流程，实现智能制造的描述智能，保证数字化、透明化发展制造业，保证公平性。

1.软件定义过程

将产品全生命周期管理模式应用至平行制造过程，实现产品战略、产品市场、产品开发、产品规划以及产品需求的数字化与软件化处理，合理调配资源，实行进度计划管理，包括生产产品、销售产品、设计产品以及使用产品等流程，以公平化实现产品全生命周期的管理。

2.软件定义的工厂

一是针对人员行为建立运行模式，包括个人与组织行为，在考虑人的同质性与异质性的基础上，将人的数据纳入建模系统中华，利用社会网络与复杂网络，基于Agent 智能体方法，融合员工、班组、车间与生产计划等因素，制定运行软件，多级化管理企业经营。二是对制造设备建模，确定设备输入与输出产量之间关系，通过映射分析设备使用过程，为设备安全管理与成本核算工作提供量化数据。三是软件定义，利用Agent 智能体方法，对矿石、辅料、合金以及备件等生产材料进行建模。四是软件定义方法，利用仿真软件建模，综合化学反应、单元操作以及热力学原理等基础学科，利用数学解析方法构建方程式。五是软件定义环境，针对生态环境，对上下游企业、同行企业进行建模[2]。

（四）制造的预测智能

结合企业外部互联网大数据与情报分析系统，智能预测制造生产管理过程，覆盖包括全部运作环节，融合了工业复杂性。对此，应综合物流周转、交货期限、生产效率以及运营成本等因素制定具体生产计划，保证生产、能源、物流以及上下游等动态工作的顺利进行。企业应根据订单与大致市场预测制定合同计划，分解月计划、旬计划以及日计划，保证可调控性与动态性。人工系统应结合情报系统外界环境数据，优化计算生产计划，对接上下游企业数据，利用知识自动化技术实现预测智能。比如在生产预测中，分为短期与中期预测，为经济决策与行业发展提供依据。

（五）制造的引导智能

工业制造还应发挥引导智能作用，明确计算试验与软件定义模式虚实互动物理与人工系统，执行平行系统，保证工业引导的智能化。工作人员在计算试验期间，应将数据输入人工系统与物理系统，保证生产计划方案的深度优化，避免受到社会与物理系统的干扰。通过输入与输出系统，人工系统可以实现自动学习，根据模型存在的问题进行矫正，利用情报系统保证外部生态大数据的感知性，之后利用新型人工系统智能预测生产，针对问题动态优化，保证物理系统与人工系统引导功能的有效实现[3]。

（六）迈向社会制造

平行制造过程中，应根据大规模生产需求，确定消费者驱动平行制造模式。社会制造进程中，产消者在购买消费产品的同时，也属于产品生产的间接参与者。生产过程以产销驱动为动力，通过众包模式设计、制造、销售社会制造产品，利用3D 扫描、大数据、3D 打印等技术区块链生产，获得更多信誉度，形成资源的共享式分布，实现大规模个性定制的虚拟化、网络化、智能化以及分布化。

结束语

工业5.0 时代智能制造以虚实互动的CPSS 为工业环境，融合使用机器学习、云计算以及大数据等技术，构建情报系统时结合社会需求情况，打造数字化运行平台，保证制造系统的主动适应，通过信息化与工业化的深度融合，广泛普及平行企业与平行制造。