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几种新兴智能制造模式研究评述

更新时间：2019-12-24 10:48:55 大小：7M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：智能制造 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

信息技术已对制造业产生深刻而长远的影响,以感知、互联、智能化为特点的新一代信息技术(如云计算、物联网、信息物理系统、大数据等)将为制造业的升级提供突破性技术手段.为更全面地理解制造物联、信息物理融合生产系统、泛在制造、云制造、社会化企业、主动制造和智慧制造等几种典型新兴智能制造模式,从产生背景、基本概念和支撑技术等角度进行了系统阐述.在此基础上对这些模式的联系和区别进行了归纳与总结,然后介绍了其初步应用,最后对新一代智能制造模式的未来研究进行了展望.

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Vol_23 No．3

Mar．2 01

计算机集成制造系统

Computer Integrated Manufacturing Systems

第23卷第3期

2 0

7年3月

DOI：10．13196／j．cims．2017．03．020

几种新兴智能制造模式研究评述

周佳军，姚锡凡+，刘敏，张剑铭，陶韬

510640)

(华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州

摘要：信息技术已对制造业产生深刻而长远的影响，以感知、互联、智能化为特点的新一代信息技术(如云计

算、物联网、信息物理系统、大数据等)将为制造业的升级提供突破性技术手段。为更全面地理解制造物联、信息物

理融合生产系统、泛在制造、云制造、社会化企业、主动制造和智慧制造等几种典型新兴智能制造模式，从产生背

景、基本概念和支撑技术等角度进行了系统阐述。在此基础上对这些模式的联系和区别进行了归纳与总结，然后

介绍了其初步应用，最后对新一代智能制造模式的未来研究进行了展望。

关键词：工业4．0；大数据；信息物理系统；泛在计算；物联网；新一代智能制造

中图分类号：TP391；THl6

文献标识码：A

review on new

State-of-Art

emerging intelligent manufacturing paradigms

Tao

ZHOUJiajun，YAO Xifan+，L儿，Min，ZHANGJianming，TAO

and Automotive

China

Technology，

(School of Mechanical

Engineering，South

0640，China)

University

Guangzhou

has

effects on

the next

information tech—

generation

Abstract：Information technology

long—term

manufacturing，and

which characterized

and

as cloud

indus—

manu—

by perception，interconnection

intelligence(such

computing，Internet

nologies

and

data)will

to the

upgrading manufacturing

systems

big

provide breakthrough

things，cyber physical

such as Internet of

manufacturing paradigms

manufacturing things，ubiquitous

were

try．The emerging intelligent

and wisdom

manufacturing

system—

this

facturing，cloud manufacturing，social enterprise，proactive

addressed for understood from

comprehensively

between these

and

backgrounds，concepts

key

atieally

being

technologies．On

then the

were discussed and

basis，relations and differences

summarized，and

paradigms

preliminary

were

final

given．

of those

were discussed．Potential

trends

application prospects

emerging paradigms

development

4．0；big data；cyber physical systems；ubiquitous computing；Internet

things；next-genera—

Keywords：industry

tion smart

manufacturing

造环境发生了根本性转变。如图1所示，制造系统

的追求目标从20世纪60年代的大规模生产、70年

代的低成本制造、80年代的产品质量、90年代的市

场响应速度、21世纪的知识和服务，到如今以德国

“工业4．o”而兴起的泛在感知和深入智能化。信息

技术、网络技术、管理技术和其他相关技术的发展有

问题的提出

制造业是国民经济的物质基础和产业主体，是

经济高速增长的引擎和国家安全的重要保证，也是

国民经济和综合国力的重要体现Ⅲ。客户需求变

化、全球市场竞争和社会可持续发展的需求使得制

28 Oct．2016．

June．2016；accepted

收稿日期：2016—06—15；修订日期：2016—10—28。Received

基金项目：国家自然科学基金资助项目(51175187，51675186)；广东省科技计划资助项目(20168090918035)；广州市南沙区科技计划资助项目

the National Natural Science

(2015CX005)。Foundationitems：Project supported by

Foundation，China(No．51175187，51675186)，

Province。China(No．20168090918035)，and the Science 8L

Technology Program

the

Program

Guangdong

Science＆Technology

of Nansha district of

Guangzhou，China(No．2015CX005)．

万方数据

625

第3期

周佳军等：几种新兴智能制造模式研究评述

力地推动了以上目标的实现，生产过程从手工化、机

械化、刚性化逐步过渡到柔性化、服务化、智能化。

制造业已从传统的劳动和装备密集型，逐渐向信息、

知识和服务密集型转变。

于新一代信息技术的几种典型智能制造模式，对其

概念、内涵、提出的背景及相关研究现状进行系统分

析。在此基础上，从理念、技术体系和应用模式等角

度对比这些智能制造技术之间的联系与区别。最

后，对新一代智能制造模式可能的应用前景进行

展望。

j标

智能

速度

2传统智能制造

在2010年前，中文的“智能制造”主要是指传统

智能制造(Intelligent Manufacturing，IM)。IM是

20世纪80年代末随着计算机集成制造系统(Corn—

成本

j960

1970

1980

1990

2000

2010

图1不同阶段制造系统追求目标

CIMS)

Integrated Manufacturing Systems，

puter

的研究开始兴起的，核心是借助IM系统实现制造

过程的自测量、自适应、自诊断、自学习，达到制造柔

性化、无人化口“。制造智能主要表现在智能调度、

智能设计、智能加工、智能操作、智能控制、智能工艺

规划、智能测量和诊断等多方面。

2008年金融危机之后，美国提出了“再工业化”

战略[2]，强调发展高科技、低污染、高附加值、创新型

技术来重振制造业体系，以此巩固全球领导者的地

位。日、德、韩等工业强国紧随其后，纷纷制定振兴

本国制造业的政策，智能制造已经成为各国争夺的

经济战略制高点[3]。当今，智能制造一般指综合集

成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术，在制

造企业的各个环节(如经营决策、采购、产品设计、生

产计划、制造、装配、质量保证、市场销售和售后服务

等)融合应用，实现企业研发、制造、服务、管理全过

程的精确感知、自动控制、自主分析和综合决策，具

有高度感知化、物联化和智能化特征的一种新型制

造模式‘41]。

人工智能广泛地应用于制造，使制造知识的获

取、表示、存储和推理成为可能，推动了制造智能的

发展与制造技术的智能化。智能行为最早体现在计

6|，如基于专家系

算机的符号推理中，即专家系统[1

统的机床自适应控制。专家系统将人类思维的一般

规律研究转为知识的研究，并导致知识工程学科的

诞生。大量的专家系统开发应用与实践证实了专家

系统是人工智能的重要部分，但其是建立在符号推

理基础之上，有内在不足，专家系统存在对领域专家

的依赖性、知识获取困难以及解决问题的灵活性差

等问题。

随着工业互联网、传感器网络、无线射频识别技

术和微电子机械系统等技术的发展和成熟，人们对

制造技术的理解过程从对制造设备和制造过程的

“认识不足”发展到多维(三维空间加上时间)透明的

泛在感知，新一代信息技术(物联网、泛在计算、云计

算、大数据、信息物理系统等)和社会化媒体的发展

将成为未来“无处不在的泛在感知社会化制造”的核

心驱动力，如基于物联网的互联互通[8]、基于泛在计

算的透彻感知[9]、基于云计算的制造资源／能力的虚

拟化／且艮务化和按需使用n 、基于大数据的价值挖

掘和企业业务洞察[】¨ 、基于信息物理系统的自主协

同和高度自治m]。可以预见的是，新一代信息技术

驱动的制造业信息化将大大提高制造效率与产品／

服务质量，重构企业组织和业务流程、创新企业经营

模式，降低产品成本和资源消耗，为用户提供更透

明、更个性化的服务，并将最终向基于人机物协同和

透彻感知的智慧制造方向发展[1}14]。本文首先对

传统智能制造的优缺点进行归纳总结，进而针对基

为摆脱传统人工智能在感知、理解、学习、联想

和协作等方面遇到的困难，智能模拟方法进入了一

个全新的发展时期，以数据为基础的计算智能技术

Neural

Network，

包括人工神经网络(Artificial

ANN)、模糊逻辑(Fuzzy Logic，FL)、启发式算法

(Heuristic

Algorithms，HA)、多智能体(Multi—a—

gent)分布式人工智能等其他智能技术获得诸多领

域专家学者的广泛关注。如前所述，由于专家系统

基于符号推理，对于一些纯符号技术无法解决的问

题往往束手无策，这时可用ANN等计算智能方法

来解决。ANN具有自学习、容错抗错、并行计算和

联想能力的特点，擅长解决模糊非线性映射问题，常

应用于有噪声污染环境下的预报或模式识别、制造

过程控制和故障诊断领域[17q8|。由于制造过程的

复杂性、随机性和不确定性，模糊逻辑[1如常用来处

万方数据

626

计算机集成制造系统

第23卷

理常规方法难以解决的带有模糊信息的问题，如模

糊逻辑故障诊断、模糊生产决策及模糊控制等，但模

糊逻辑的学习能力很差，在知识获取方面十分软弱。

模糊逻辑和ANN在许多方面具有关联性和互补

性，二者有机结合可以弥补模糊系统学习机制的不

足和神经网络难以表达基于规则的知识的缺点[2 。

另一方面，虽然ANN比起过去基于规则的系统在

很多方面显示出优越性，但其实际使用的多数是只

含有一层隐层节点的浅层模型，同时训练样本特征

的好坏成为制约整个系统性能的瓶颈。大数据时代

的到来对智能化分析和预测提出了巨大需求，大数

据中含有丰富的信息维度，传统的ANN模型通常

处于欠拟合状态，因而需要引入深度学习(Deep

缺点，人工智能研究重点已转向计算智能。计算智能

主要包括神经网络、模糊系统、启发式算法等，是人工

智能发展的新阶段[27。，特别是在ANN基础之上发展

起来的DL，应用于制造工程领域，将大大加速推进智

能制造向前发展。另一方面，泛在计算、云计算、物联

网、信息物理系统及大数据等新一代信息技术的出

现，形成了基于泛在感知数值计算的普适智fig／社会

Aware

感知计算(Socially

Computing，SAC)[281 。社

会感知计算是借助泛在环境大规模新型多种类传感一

设备来感知现实世界的实时、多源数据，经过分析和

处理，通过大量作动器和智能设备直接作用于现实世

界，同时支持社群的互动、沟通和协作，从而高效地支

持社会目标的实现。SAC的核心在于‘感知’，首先感

知现实世界，然后觉察并做出响应，其灵活性、通用性

及严密性明显优于基于知识的传统人工智能，进而对

智能制造产生革命性影响。与此同时，制造业已向社

会化和服务化方向发展，与当初提出AM时的背景有

根本性的不同，因此对AM进行研究时也应考虑这些

因素。

Neural

Learning，DL)[2“，或称深度神经网络(Deep

Networks，DNN)Ezz]。DL的实质是通过构建具有

很多隐层的多层感知学习模型和海量的训练数据，

从大量输入数据中学习有效的特征表示，并对未来

或未知事件做出更精准的预测。区别于传统的

ANN，DL的不同在于：①强调了模型结构的深度，

通常有5层、6层甚至10多层的隐层；②突出了特

征学习的重要性，通过逐层特征变换，从底层到高层

逐级提取输入数据的特征，避免显式的特征提取，学

习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而深刻揭

示海量数据中所承载的丰富信息。DL已受到学术

届和工业界的广泛重视，目前初步应用于语音图像

的智能识别等[23。24]。

3新一代智能制造模式

在2010年后，中文的“智能制造”是指IM或

Smart

Manufacturing(SM)或两者。SM又被译为

智慧制造[3 。2008年，IBM提出“智慧地球”的概

念[31|，从而拉开了新一代信息技术应用的大幕，先

是物联网技术，接着是移动宽带、云计算技术、信息

物理系统，然后是大数据。这些新一代信息技术具

有诸多有别于传统IT技术的特点，将其应用于制

造系统将从根本上改变当前的制造模式发展格局，

从诸多方面改变制造业信息化建设的路径，使得智

能制造范畴有了较大扩展H]。新一代信息技术极大

地推动了新兴制造模式的发展，其中具有代表性的

启发式算法是在搜索过程中模拟自然过程、利

用一些启发式规则来指导算法寻优，从而加速问题

求解过程的一类优化算法。如群智能算法(粒子群

优化算法、蚁群算法、鱼群算法和蜂群算法等)、遗传

算法、免疫算法、和声搜索算法、模拟退火算法和文

化算法等。这类算法具有不需要先验知识以及隐含

的并行性等优势，可以快速近似求解一些复杂优化

问题，如NP难题。多智能体是由具有感知、通信、

协作、学习、反馈等功能属性的智能体构成的相互协

作的系统，大型复杂问题被划分为复杂程度相对较

低的子问题，再由不同智能体经过沟通协作和自主

决策完成，多智能体是分布式人工智能最重要的研

究领域之一。多智能体技术广泛应用于柔性制

造眺3和合弄制造m3领域。然而，由于人工智能进

展缓慢，传统的智能制造技术未能在企业中获得广

泛应用。

先进制造模式有：以社会化媒体／Web2．0为支撑平

台的社会化企业、以云计算为使能技术的云制造、以

物联网(Internet

Things)为支撑的制造物联、以

泛在计算(ubiquitous computing)为基础的泛在制

造、以信息物理系统(Cyber

Physical Systems，

CPS)为核心的工业4．0下的智能制造，以大数据为

驱动力的预测制造乃至主动制造等。

3．1社会化企业

社会化企业是McAfee于2006年将Web2．0

应用于企业而引伸出来的概念，并将其定义为“企业

内部、企业与企业之间，以及企业与其合作伙伴／用

综上所述，为了克服基于知识的传统人工智能的

万方数据

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