智能制造技术与系统发展研究

摘要：制造系统是现代社会发展中不可或缺的一部分，能够促进社会生产效率的提高。从目前来看，智能制造技术与系统在工业领域得到了广泛应用，并取得了良好的效果。但在实际应用中还存在一些问题，如智能制造技术与系统的标准不统一、相关政策不够完善等。针对以上问题提出了相应的发展对策，希望能够促进智能制造技术与系统的发展。

关键词：智能制造技术社会发展生产效率系统发展

ResearchonIntelligentManufacturingTechnologyandSystemDevelopment

YANGXu

LianyungangJariAutomationCo.，Ltd.Lianyungang，JiangsuProvince，222000China

Abstract：Manufacturingsystemisanindispensablepartofmodernsocialdevelopment，whichcanpromote theimprovementofsocialproductionefficiency.Fromthecurrentperspective，intelligentmanufacturingtechnologyandsystemshavebeenwidelyappliedintheindustrialfieldandhaveachievedgoodresults.However，therearestillsomeproblemsinpracticalapplications，suchasinconsistentstandardsforintelligentmanufacturingtechnologyandsystems，andincompleterelatedpolicies.Inviewoftheaboveproblems，thisarticleproposescorrespondingdevelopmentstrategiesfortheaboveissues，hopingtopromotethedevelopmentofintelligentmanufacturingtechnologyandsystems.

KeyWords：Intelligentmanufacturingtechnology;Socialdevelopment;Productionefficiency;Systemdevelopment

智能制造是一种新兴的制造模式，其核心是制造技术与信息技术深度融合。智能制造涉及产品设计、生产、物流、服务等全生命周期，覆盖产品研发、生产制造、物流配送等各个环节。它具有智能感知、认知分析和自主决策的能力，实现信息共享与协同，实现人与物的有机融合。智能制造技术与系统是实现智能制造的核心基础，对推动传统制造业向高端制造业转型具有重要意义。

1智能制造技术的内涵

智能制造技术是在信息化基础上，通过集成智能装备、工业软件和制造技术等相关技术，实现对产品的智能化设计、生产、加工、管理和服务，提高企业竞争力。智能制造系统是在传统的制造技术基础上，引入人工智能和物联网等新一代信息技术，通过人机交互、知识管理、机器与机器通信等手段，实现对产品全生命周期管理的系统。智能制造系统主要包括工业软件和智能装备两个部分。工业软件是指用计算机程序控制或处理产品的全生命周期过程的软件系统。智能装备是指利用先进的传感技术、控制技术和计算机网络技术等，实现对产品制造过程的自动化控制和智能化管理的装备。工业软件和智能装备有机融合形成的智能制造系统，其本质上是一种融合了先进制造技术的新型产品形态。智能制造系统具有很强的自适应能力，通过感知环境信息和自身状态信息，进行自我优化、自我学习和自我决策，能及时调整自身状态及运行策略。它既可实现设计与运行过程的自动化、数字化和智能化，也可实现制造过程中各种资源的优化配置。

1.1建模技术

建模技术是指对复杂系统进行描述、建模、仿真、优化的技术，它是智能制造系统的关键技术之一。它主要包括状态空间建模、动态模型和数据模型。

状态空间模型是指对复杂系统进行描述、分析和建模的基础，包括静态模型和动态模型，静态模型主要指描述系统结构的状态空间模型，如系统的数学模型等；动态模型是指对复杂系统进行分析、优化的基础，包括动力学模型和控制模型，如复杂机电系统的动力学建模等[1]。

动态建模技术主要有：（1）动态特性描述技术，主要包括系统模态分析（SystemModeAnalysis）、动态特性分解（DynamicAnalysisofDynamics）和动态特性重构（DynamicStaterecovery）等；（2）动态特性优化技术，主要包括静态特性优化（DynamicNormalization）和动态特性优化（DynamicNormalization）；（3）动态特性预测技术，主要包括时间序列预测、非线性预测、随机动力学过程预测等，如下图1为某建筑工程项目的三维建模集成技术示意。

数据模型主要有：（1）机理建模，主要包括统计模型、神经网络模型、遗传算法建模、模糊逻辑建模等；（2）数据驱动建模，主要包括支持向量机建模和概率神经网络建模；（3）面向对象建模，主要包括面向对象技术和面向过程技术；（4）人工智能建模，主要包括机器学习和知识工程。未来智能制造系统需要重点研究：一是通过关键技术创新提高建模精度；二是建立全面完整的系统评价体系；三是建立高效可靠的信息物理融合系统；四是构建灵活的面向智能制造系统的应用平台。

1.2人工智能与IMT、IMS

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，主要研究能模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能研究包括专家系统、神经网络、遗传算法等理论与技术，在机器人控制、自动推理、语言识别、图像识别等领域有广泛的应用。人工智能在智能制造领域的应用包括智能设计、智能生产、智能管理等方面。

人工智能的主要特征包括：（1）认知能力，即从输入信息中提取隐含的知识；（2）推理能力，即从经验和知识中获得推理能力；（3）学习能力，即通过数据不断地训练，使机器能够解决未知问题。人工智能的发展受到三大技术驱动：（1）海量数据和大数据；（2）计算能力的不断提高；（3）新算法的不断出现。

硬件系统包括感知、处理、控制、通信等系统，如图5所示。软件系统主要指算法和应用程序。智能制造系统是以智能化软件为核心的集成化信息系统，是人工智能技术在智能制造领域的具体应用。在智能制造领域，人工智能是重要的基础技术之一，与传感器、嵌入式硬件、机器学习、计算机视觉等技术紧密相关。人工智能在智能制造领域的应用前景广阔[2]。

1.3IMS和CIMS

IMS和CIMS分别是信息技术与制造技术深度融合的新型制造模式，也是未来发展的必然趋势。二者在内涵、发展目标、体系结构等方面具有相似性，但在应用领域和侧重点上存在差异。IMS更多强调信息技术在制造业的广泛应用，注重信息技术对制造过程的直接干预，侧重于制造过程的数字化、网络化、智能化等方面。CIMS则更多强调信息技术在制造业中的间接应用，侧重制造过程的自动化和智能化，强调基于信息技术的自动化基础上的人机协同。二者都是以产品为对象，以数据为基础，以网络为纽带，以系统为核心。

2制造系统的主要内容

智能制造系统由技术系统、制造系统和运营控制系统三部分组成。技术系统是智能制造系统的基础，其功能包括智能感知、认知分析、自主决策和协同控制等；制造系统是智能制造系统的核心，其功能包括生产调度、资源控制、生产过程控制等；运营控制是智能制造系统的支撑，其功能包括供应链优化、质量控制和绿色制造等。

智能制造系统由感知层、网络层、会话层、应用层组成。感知层通过传感器和数据采集设备采集信息并传递给网络层；网络层通过通信技术将传感器传输过来的数据进行分析和处理；会话层是信息处理中心；应用层主要实现智能化的功能。感知层是智能制造系统的基础，对其他层次起支撑作用；网络层主要是实现信息交换和传输的功能；会话层和应用层则是智能制造系统发挥作用的重要部分。感知层通过传感器获取信息并传递给网络层将信息传递给网络；网络层则通过通信技术将信息传递到会话层和应用层将信息进行处理和传输[3]。

智能制造是未来制造业发展的重要方向，其发展过程需要遵循一定的规律。智能制造系统与传统制造模式相比具有本质区别，其特点主要体现在以下几个方面：一是强调智能感知、认知分析、自主决策、协同控制等智能能力；二是强调可持续发展能力；三是强调生产效率和产品质量不断提高；四是强调产品服务能力和用户满意度不断提升。

3智能制造技术与系统发展对策

3.1加强自主知识产权的核心技术

智能制造技术与系统是一项复杂的系统工程，涉及材料、软件、信息技术等诸多领域，具有广泛的应用前景和巨大的经济社会效益。需要加强基础研究，突破制约智能制造技术与系统发展的关键核心技术，提高智能制造的自主创新能力。

一是加强对复杂系统的分析和建模理论、方法、技术和软件工具研究，突破多物理场耦合分析理论与方法，支持基于多物理场耦合的复杂产品设计与优化；研究复杂装备全生命周期建模理论、方法与工具，提高装备全寿命周期模型的可维护性和可扩展性；突破多源异构信息融合、数据集成和知识提取等关键技术，实现多源异构信息融合与知识挖掘。

二是加强人工智能基础理论和方法研究，构建统一的人工智能模型体系框架；建立人工智能评价体系，研制适用于不同场景和应用需求的智能算法库；研发智能算法、机器学习模型及其优化算法；开发人工智能基础软件工具包。

三是加强信息技术与制造技术融合方法研究，推动信息技术与制造技术深度融合；探索多层次多维度智能决策分析方法，支持面向复杂产品的协同设计。

3.2提升智能制造装备的自主创新能力

3.2.1加强智能制造装备关键技术的研发

以先进感知、智能分析和自主决策等为重点，面向工业机器人、数控机床、增材制造装备、工业互联网装备、自动化成套装备等领域，开展共性关键技术的研究。加大对国家制造业创新中心和重点实验室的支持力度，支持智能制造关键技术的研发，提高自主创新能力。

3.2.2建立智能制造关键共性技术体系

突破一批具有自主知识产权的智能制造核心技术装备，形成一批具有国际领先水平的核心技术装备；完善智能制造标准体系，推动标准衔接配套；研发和推广应用一批成熟可靠的智能制造装备。研究开发智能化成套装备及关键部件，开展基于工业互联网的智能制造系统集成应用示范；研制先进传感器、数控机床、增材制造装备等关键技术装备和集成系统；发展高可靠、高精度和高稳定性的工业机器人[4-5]。

3.2.3推动产学研用深度融合

加快推进产学研用结合，支持高校和科研院所建立一批面向智能制造的科研基地和工程中心，培育一批高水平研发团队；鼓励企业加大研发投入，加快研发和产业化步伐。

4结语

目前我国已进入工业化后期和后工业化阶段，迫切需要发展智能制造技术和系统，提升制造效率和质量，增强产品竞争力。面对世界科技新变革、产业新变革和发展新趋势，我国智能制造技术与系统发展面临诸多挑战，需要加快研发关键技术和设备，提升制造装备智能化水平；加快完善智能制造标准体系，提高产品质量性能；加快突破核心芯片、传感器等关键核心技术；推进智能制造模式创新，优化资源配置；培育壮大智能制造产业集群，促进行业高质量发展。

参考文献

[1]徐轶.智能制造执行系统技术发展及工业软件平台构建与应用[J].网络安全和信息化，2023（8）：101-104.

[2]苏晓东.智能制造技术在纺织服装行业的运用分析[J].纺织报告，2023，42（1）：49-51.

[3]韦昌有.智能制造时代背景下PLC技术在机械工程控制系统中的应用与发展趋势[J].中国设备工程，2022（24）：219-221.

[4]姚林爽.Z石化公司智能制造能力评价与提升对策研究[D].北京：北京工业大学，2022.

[5]王新宇.智能制造对天津制造业全要素生产率的影响研究[D].天津：天津商业大学，2022.