智能制造概述
摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与I M T、I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统
的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。
关键词：智能制造，IMS, IMC, IMT。
Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background,
main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic.
Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。
一. 智能制造提出的背景
制造业是国民经济的基础工业部门, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度
自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化
而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛, 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。
与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与
发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算
机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了
不同程度的发展,但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向产品、工
艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能
有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及
人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术( In
telligen t M anufactu r ingTechno logy, I M T ) 与智能制造系统( In telligen tM anufactu r ing System , I M S)[1 ]。
90 年代以后, 世界各国竞相大力发展I M T 和I M S 的深层次原因有: (1)集成化离不开智能制造系统是一个复杂的大系统, 其中有多年积累的生产经验, 生产过程中的人—机交互作用, 必须使用的智能机器(如智能机器人)等。脱离了智能化, 集成化也就不能完美地实现。
(2)机器智能化比较灵活可以选择系统智能化, 也可以选择单机智能化; 单机可发展一种智能,也可发展几种智能; 无论在系统中或单机上, 智能化均可工作, 不像集成制造系统, 只有全系统集成才可工作。
(3)智能化的经济效益较高现有的计算机集成制造系统(Compu ter In tegratedM anufactu r ingSystem , C I M S)少则投资数千万元, 多则投资数亿元乃至数十亿元, 很少有企业能承担得起, 而且投入正常运行的很少, 维护费用也高, 还要废弃原有的设备, 难以推广。
(4)白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少，产品制造技术越来越复杂, 促使使用人工智能和知识工程技术来解决现代化的加工问题。
(5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化人工智能与计算机管理相结合, 使得不懂计算机的人也能通过视觉、对话等智能手段实现生产管理的科学化。
总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展,为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合,形成了先进制造技术概念。冷战结束以后,国际间竞争的重点由单纯的军事实力较量转向以发展经济和提高国民生活水平的综合国力较量,随之而来的这种国际间高新技术领域的竞争愈演愈烈,且其发展形式由最初的仅依托本国的人力、物力和财力,发展到国际间的大规模合作。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的“智能制造系统”、“信息高速公路”等国际研究计划,无疑是该背景下的产物,也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领
21 世纪高科技制高点的象征。
二. 主要研究内容和目标
智能制造在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制
造技术是指在制造工业的各个环节, 以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此, 智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化, 它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要目标, 强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力; ②信息和制造智能的集成与共享, 强调智能型的集成自动化。目前, I M T 和I M S 的研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用(A i M )发展到今天的I M S, 研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化, 发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力, 包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。
由日本提出的I M S 国际合作研究计划对I M S的解释可以看出, I M S 的研究包括智能活动、智能机器以及两者的有机融合技术, 其中智能活动是问题的核心。在I M S 研究的众多基础技术中, 制造智能处理技术是最为关键和迫切需要研究的问题之一, 因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。在一个国家甚至世界范围内, 企业之间有着密切的联系, 譬如, 采用相同的生产设备和系统, 有着类似的生产控制与管理方式,上下游产品之间的联系, 等等。其间存在的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化、信息自动交换形式与接口以及制造智能共享等。
国际I M S 计划的基本观点如下: ①I M S 是21世纪的制造系统, 必须开发与之相适应的制造技术; ②应对这些技术进行组织化和系统化; ③加强技术的标准化; ④考虑人的因素; ⑤保护环境。该计划由已有生产技术的体系化和标准化、21 世纪生产技术的研究与开发两大部分构成。
1992 年4 月在日本召开的第一次国际技术委员会, 确定了4 个主题: ①技术课题; ②选择原则;③评价程序; ④执行准则。由国际I M S 中心成员提出的首批10 项研究课题是①企业集成; ②全球制造; ③系统单元技术; ④清洁制造技术; ⑤人与组织研究; ⑥先进的材料加工技术; ⑦全球并行工程(评估和实施) ;
⑧自主模块的系统设备与分布控制; ⑨快速产品开发; b k知识系统化(设计与制
造)。美国国家科学基金会(N SF)已连续数年重点资助了与智能制造有关的研究项目, 这些项目覆盖了智能制造的绝大部分技术领域, 包括制造过程中的智能决策、基于多施主(mu lt i- agent)的智能协作求解、智能并行设计、物流传输的智能自动化、智能加工系统和智能机器等。
日本提出的智能制造系统国际合作计划, 以高新计算机为后盾、深受其“真空世界”计算机研究计划的影响。其主要研究内容如下: ①强调部分代替人的智能活动, 实现部分人的技能; ②使用智能计算机技术来集成设计制造过程, 使之一体化, 以虚拟现实技术实现虚拟制造, 以多媒体的人机接口技术、虚拟现实技术, 实现职业教育; ③强调全球制造网络的生产制造技术, 通过卫星、In ternet 和数字电话网络实现全球制造; ④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化CNC、智能机器人的研究。⑤重视分布式人工智能技术的应用, 强调自律协作代替集中递阶控制。
I M T 与I M S 的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本, 提高国家制造业响应市场变化的能力和速度, 以及提高国家的经济实力和国民的生活水准, 均具有重大的意义。其研究目标是要实现将市场适应性、经济性、人的重要性、适应自然和社会环境的能力、开放性和兼容能力等融合在一起的生产系统: ①使整个制造过程实现智能化, 并具有自组织能力; ②I M S 是一个集成许多工厂和多种机器设备的混合系统; ③具备满足各种社会需求的柔性; ④能充分发挥人的作用; ⑤易于操作; ⑥总效率高; ⑦能避免重复投资等。
人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性,达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的,使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成,从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源,在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上,与人工系统相比,人的智力仍然是遥遥领先的。人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能,但人类的智能是随时间不断变化的,而这种变化又是无止境的,只有人与机器有机高度结合,才能实现制造过程的真正智能化。智能制造被称为新世纪的制造技术,目前之所以还不能实现,是由于要受到目前科学技术、人以及经济等诸多方面的制约。智能与思维智能,就是在各种环境和目的的条件下正确制定决策和实现目的的能力。在这里,给定的环境和目
的是问题的约束条件,制定正确的决策是智能的中心环节,而有效地实现目的,则是智能的评判准则。从信息处理的角度讲,智能可以看成是获取、传递、处理、再生和利用信息的能力。而思维能力是整个智能活动中最复杂、最核心的部分,主要指处理和再生信息的能力。这种信息处理的过程是十分复杂和多样化的,归纳起来,大体可分为 3 种基本的类型,即:经验思维、逻辑思维和创造性思维。在工艺设计过程中,这三种类型的思维都存在,在不同层次的决策中起着重要作用。
总之，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为:智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过“智能设备”和“自治控制”来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力,因而适应性极强,而且由于采用VR技术,人机界面更加友好。因此, I M技术的研究开发对于提高生产效率与产品品质、降低成本,提高制造业市场应变能力、国家经济实力和国民生活水准,具有重要意义。智能制造是制造系统柔性自动化和集成自动化的新发展和重要组成部分,因此未来智能制造将向智能集成的方向发展,未来智能制造的研究将着重于智能传感与检测(如智能传感器、智能传感与检测技术、光纤传感技术等)。
三.人工智能与I M T、I M S
人工智能的研究, 一开始就未能摆脱制造机器生物的思想, 即“机器智能化”。这种以“自主”系统为目标的研究路线, 严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、N ew ell、钱学森从计算机角度出发, 提出了人与计算机相结合的智能系统概念。目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资, 以及日本第五代智能
计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。
人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、产品设计、生产规划、过程控制、质量管理、材料处理、设备维护等诸方面。结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、基于知识的系统或智能辅助系
统, 形成一系列的“智能化孤岛”。随着研究与应用的深入, 人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的
人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。如何提高这些“孤岛”的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。在80 年代末和90 年代初, 一种通过集成制造自动化、新一代人工智能、计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程——I M T 和新——代制造系统——I M S 便脱颖而出。
人工智能在制造领域中的应用与I M T 和I M S 的一个重要区别在于, I M S 和I M T 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起“辅助和支持”作用, 在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。
四.I M S 和C I M S
C I M S 发展的道路不是一帆风顺的。今天,C I M S 的发展遇到了不可逾越的障碍, 可能是刚开始时就对C I M S 提出了过高的要求, 也可能是C I M S 本身就存在某种与生俱来的缺陷, 今天的C I M S 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从C I M S 的发展来看, 众多研究者把重点放在计算机集成上, 从科学技术的现状看, 要完成这样一个集成系统是很困难的。
C I M S 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略, 是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。尽管在这个递阶体系中有多个执行层次, 但主要控制设施仍然是中心计算机。C I M S 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。在C I M S 概念下, 手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来是非常困难和昂贵的。在C I M S 深入发展和推广应用的今天, 人们已经逐渐认识到, 要想让C I M S 真正发挥效益和大面积推广应用, 有两大问题需要解决: ①人在系统中的作用和地位; ②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用C I M S。现有的C I M S概念是解决不了这两个难题的。今天, 人力和自动化是一对技术矛盾, 不能集成在一起, 所能做的选择, 或是昂贵的全自动化生产线, 或是手工操作, 而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑, 更重要的相容性考虑要体现在竞争、技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定
义和加以重视。
事实上, 在70 年代末和80 年代初, 人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。英国出版公司( IFS) 于1984 年就首次发起了第一届“制造中人的因素”研讨会, 目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认识。事实证明, 人是I M S 中制造智能的重要来源。值得指出的是, C I M S 和I M S 都是面向制造过程自动化的系统, 两者密切相关但又有区别。
C I M S 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成; 而I M S 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自组织能力。从某种意义上讲, 后者难度更大, 但比C I M S 更实用、更实际。C I M S 中的众多研究内容是I M S 的发展基础, 而I M S 也将对C I M S 提出更高的要求。集成是智能的基础, 而智能也将反过来推动更高水平的集成。I M T 和I M S
的研究成果将不只是面向21 世纪的制造业, 不只是促进C I M S 达到高度集成, 而且对于FM S、M S、CNC 以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言, 均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和C I M S 技术进行了全面的反思。他们在认识机器智能化的局限性的基础上, 特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用, 建立一种新型的人—机的协同关系, 从而产生高效、高性能的生产系统, 这是当前众多学者都会提出的问题, 也正是C I M S 所忽视的关键因素, 这一因素导致了C I M S 发展中不可逾越的障碍。值得一提的是有的学者特别强调“人件(Humanw are)”在系统中的重要性, 提出C I M S 的开放结构体系思想。最引人注目的是欧共体的ESPR IT 计划中单独列出的一个研究子项, 即“以人为中心的C I M S”。甚至有人索性称以人为中心的C I M S 为H I M S (HumanIn tegrated M anufactu r ing System ) , 指出集成制造系统首先是“人的集成”。耐人寻味的是, 目前研究的“精良生产”与“敏捷制造”等新型制造系统的主要出发点也是强调“人”的作用, 即“以人为中心”。
五．智能制造的物质基础及理论基础
1.智能制造系统的物质基础主要有:
(1)数控机床和加工中心美国于1952 年研制成功第一台数控铣床,使机械
制造业发生一次技术革命。数控机床和加工中心是柔性制造的核心单元技术。(2)计算机辅助设计与制造提高了产品的质量和缩短产品生产周期,改变了传统用手工绘图、依靠图纸组织整个生产过程的技木管理模式。
(3)工业控制技术、微电子技术与机械工业的结合———机器人开创了工业生产的新局面,使生产结构发生重大变化,使制造过程更富于柔性扩展了人类工作范围。
(4)制造系统为智能化开发了面向制造过程
中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”,如专家系统、基干知识的系统和智能辅助系统等。
(5)智能制造系统和计算机集成制造系统用
计算机一体化控制生产系统,使生产从概念、设计到制造联成一体,做到直接面向市场进行生产,可以从事大小规模并举的多样化的生产;近年来,制造技术有了长足的发展和进步,也带来了很多新问题。数控机床、自动物料系统、计算机控制系统、机器人等在工业公司得到了广泛的应用,越来越多的公司使用了“计算机集成制造系统(CIMS)”、“柔性制造系统( FMS)”、“工厂自动化( FA)”、“多目标智能计算机辅助设计(M1CAD)”、“模块化制造与工厂(MXMF) 、并行工程(CE)”、“智能控制系统( ICS)”以及“智能制造( IM)”、“智能制造技术( IMT)”和“智能制造系统( IMS)”等等新术语。先进的计算机技术、控制技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计师和管理人员提出了新的挑战,传统的设计和管理方法不能再有效地解决现代制造系统提出的问题了。要解决这些问题、需要用现代的工具和方法,例如人工智能(AI)就为解决复杂的工业问题提出了一套最适宜的工具。
2.智能制造技术的理论基础
智能制造技术是采用一种全新的制造概念和实现模式。其核心特征强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。“智能制造国际合作研究计划J IRPIMS”明确提出: “智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。基于这个观点,在智能制造的基础理论研究中,
提出了智能制造系统及其环境的一种实现模式,这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容,涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节,体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用,系统的智能调度等,亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造技术基础,各种人工智能工具,及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用,促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中,智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统,主要体现在以智能加工中心为核心的智能加工系统的智能单元上。作为智能单元的神经中枢——智能数控系统,不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制,而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的数控系统体系结构所能胜任,这是一个具有挑战性的新课题。对此有待研究解决的问题有很多,其中包括智能制造机理、智能制造信息、制造智能和制造中的计算几何等。总之,制造技术发展到今天,已经由一种技术发展成为包括系统论、信息论和控制论为核心的、贯穿在整个制造过程各个环节的一门新型的工程学科,即制造科学。制造系统集成与调度的关键是信息的传递与交换。从信息与控制的观点来看,智能制造系统是一个信息处理系统,由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质(原料、设备、资金、人
员) 、能量与信息;输出有产品与服务;处理包括物料的处理与信息处理;反馈有产品品质回馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程,而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。
六．智能制造系统的特征及框架结构
1.为了提出有我国特色的智能制造模式,首先要搞清智能系统应具有什么特征。当前对智能系统的理解有两种不同的意见:一种是从科学的角度来看这个问题的意见,即认为只有具备下列特征的系统才能称为智能系统:一个系统既具有人类智能(或部分地) ,又具有与人类实现其智能相似的过程与途径。另一种是从工程的角度来看这个问题的意见,即认为一个系统只要具有(或部分具有)人类智能就称为智能系统,而不管实现其智能的过程与途径。我们这里所讨论的问题是
关于智能制造系统的问题,也就是从工程角度来讨论智能系统的问题。我们认为:在工程上,智能系统的特征有以下几个方面,具有下列特征之一的系统,从工程角度看,就可称为智能系统：
(1) 多信息感知与融合;
(2) 知识表达、获取、存储和处理(主要是识别、设计、计算、优化、推理与决策) ;
(3) 联想记忆与智能控制;
(4) 自治性自相似、自学习、自适应、自组织、自维护;
(5) 机器智能的演绎(分解)与归纳(集成) ;
(6) 容错。
2.智能制造系统模式的框架结构
整个系统是一个多智能体分布式网络结构,分成四个部分:中心层、管理层、计划层和生产层。每个层由具有自治性的多智能体组成,这种多智能体具有相似的结构,但根据任务的不同而有不同的自学习、自适应、自组织、自维护功能。智能系统有一定的容错能力,可以在不完整的信息或偶然误差出现时正常地工作。系统与因特网兼容,可以进行企业动态联盟、招标、投标及电子商务,还可形成虚拟制造的支持环境。
七．智能加工中心IMC
1.智能加工中心是智能制造系统中一种典型的智能加工机器。作为以IMC 为主的智能加工单元,其任务为感知、决策、加工、控制与学习。智能加工中心既是智能制造过程和系统的实验和应用对象,也是智能制造技术的缩影和实现通道。它与普通的加工中心(MC)有着本质的区别,除了完成数控代码规定的加工任务外,能够根据信息的综合进行自主决策,实时调整自身行为,适应环境和自身的不确定性变化,即应具有“自主性”和“自组织”能力,实现对IMC 的数控系统进行实时干预与智能控制。数控加工中心的实时智能控制,表现为三个方面:第一是远程控制,通过通信线路对加工现场进行控制,对加工中心的加工操作和加工状态进行监视;第二是故障识别与处理,如刀具磨损识别与自动更
换备用刀具、自激振动识别与自动抑制或消除等;第三是自适应控制,根据检测到的过程控制信息自适应地改变加工参数。而智能加工中心对信息的获取与处理表现在对加工环境和加工状态的自主响应能力,其中对刀具状态的监测是评判加工状态的重要依据。加工中心刀具状态实时在线智能监测系统,及基于神经网络与模糊识别模式的多传感器融合技术的刀具磨、破损监测
系统的成功开发,为智能制造信息的自动获取,成功提供了有力的保证。
2. 智能加工中心的主要功能
在智能加工中心中,智能数控系统是IMC 的神经中枢,其智能化程度直接决定了整个智能制造系统的智能水平。智能数控系统具有高级的自主控制功能,能将任务请求、作业规划、轨迹控制、过程监视与控制、错误自修复等功能有机结合起来。面向制造系统,它是任务驱动的柔性规划学习系统,而面对复杂的物流加工环境,它又是“刺激一反应”型的再励系统,能对来自内部和外界环境的多种刺激做出理智的决策,从而以最优策略完成目标任务。通过对智能制造环境下的加工过程进行分析,确定加工中心应具备的主要功能有:
(1)感知功能,根据多种传感器信号的收集、特征提取和信息融合,实现加工对象感知和系统状态感知。
(2)决策功能,在感知的基础上通过决策,明确其在整个制造系统中的作用、与其它智能机器的关系,并确定自身的行为方式。
(3)控制功能,智能加工中心根据决策结果进行处理,采用最优化的方式完成加工任务,并保证加工过程得到可靠的监视和维护。
(4)通信功能,包括与CAD/ CAM 系统的智能通信,实现数据与知识的交流,支持并行工程策略;与其它智能加工机器的智能通信,交流状态信息,协调加工负荷;与人类专家和操作人员的智能通信,提供良好的人机交互环境,为智能机器提供知识单元,做出相应决策。
(5)学习功能,依据决策、控制和加工指令,以及由此引起的状态变化和最终加工任务,学习和积累相关知识,改进决策和控制策略。此外,还包括从人类专家和其它智能机器直接获取知识。
八．智能制造技木的发展趋势
智能制造是从80 年代末发展起来的,最旱的几本有关智能制造及系统方面的专著是在1988年由Wrightfg MilaciC 等人编写的,随后、Kusiak和Pain 也相继出版了这方面的研究著作。这些专著所描述的IMS仍基于设计与制造技术所提出的问题和解决的工具与方法。在许多工业化国家、人工智能已被当作求解现代工业提出的问题的工具和方法。因此,这些专著仅着力于人工智能在制造业中的应用和智能系统研究与应用中提出的问题的求解、使用基于知识的系统(如级联结构系统)和优化方法来解决自动化制造环境中零件、产品、系统的设计与制造,以及自动制造系统的规划与调度(管理)问题。先进的工业化国家在研究FMS、CIMS、FA 及AI筹的基础上,为了进行国际间制造业的共同协作研究、开发、设计、生产、物流、信息流、经营管理乃至制造过程的集成化与智能化等而提出来的智能制造系统,也是为了解决各发达国家面临的企业活动全球化、重复投资增大、现场熟练技术工人不足和社会对产品的需求变化等因素而倡导的国际制造业的合作。在迸行智能制造及其相关技术与系统的研究方面、首推日本在1990 年提议和倡导的日、美、欧之间建立的国际运营委员会、国际技术委员会和附属机构IMS中。大有主宰未来制造技术的趋势。
1991～1993 年Barschdor 汀和Monostori 等应用人工神经网络(ANNS)到智能制造中进行加工过程的建模、监测、诊断、自适应控制;通过神经网络的知识表示和学习能力,缩短CIMS的反应时间,提高产品的质量,使系统更可靠。而Furukawa则对智能机器的设计程序及它在自动导引车中的应用作了介绍。被称为是二十一世纪的制造技术的智能制造系统,目前国内外已相继开展了国际联合研究计划。智能制造系统与当前任何制造系统相比,在体系结构上有着根本意义上的不同,具体体现在:一是采用开放式系统设计策略。通过计算机网络技术,实现共享制造数据和制造知识,以保证系统质量。这是将计算机界先进的设计和开发思想融入到制造系统的结果,因而使制造系统向拟人化的方向进一步发展。二是采用分布式多自主体智能系统设计策略,其基本思想是:赋予制造系统中各组成部分或子系统一定的自主权,使其形成一个封闭的具有完整功能的自主体,这些自主体以网络智能结点的形式联接在通讯网络上,各个智能结点在物理上是分散的,在逻辑上是平等的。通过各结点的协同处理与合作,共同完成制造系统任务,实现人与人的知识在制造中的核心地位。
此外,生物制造与仿生机械的科学与技术、生物自生长成形制造、绿色制造的科学与技术包括产品与人类和自然的协调理论,产品绿色工艺(如Near2Zero Waste)等也极大地丰富了智能制造的范畴,促进了智能制造系统的发展。目前,我国一些高等院校也在进行智能制造技术的研究,如南京航空航天大学机电学院朱剑英教授成立的智能制造科研组,一方面跟踪国际智能制造的最新研究动态,另一方面从事智能制造关键基础技术的预研工作,为地区及我国智能制造技术的发展做出了一定贡献。遗憾的是,由于种种原因,我国政府主管部门和有关大公司、厂家并无迹象表明对智能制造已引起足够的重视,至今也未得到我国机械学科的普遍关注。相信随着人们对智能制造系统认识的逐步深入,智能制造系统必将得以迅猛发展,迎头赶上世界先进发展水平。
九．智能制造系统研究成果及存在问题
目前对分布式制造系统的研究虽然还处于初期阶段,但已在不同层次、不同侧面上取得了大量令人振奋的基础理论研究成果和应用成果,如制造Agent的个体目标机制(如奖惩机制、市场机制、目标函数等)等。这些研究成果奠定了MAS在制造控制中应用的基础。但是,由于制造Agent 在信息、知识和控制上的完全分布,每个Agent 对环境、对整个问题求解活动及其他Agent 的意图只有部分的、不完全的知识,并且拥有的知识可能互相不一致,各个Agent只能根据不完备的知识与不完整、不同步的信息做出局部决策。又由于整个系统缺乏类似中央控制的机制,因而整个系统的控制和决策往往不能达到最优效果,而且不可避免地存在大量难以解决的决策冲突(C onflict)和死锁(Deadlock)。因此,对分布式自治制造系统中异构Agent 间的相互合作以及全局协调机制的研究,是分布式自治制造系统最重要,也是最基本的问题,更是其走向实用所亟待解决的核心问题。协调是指一组Agent 完成一些集体活动时相互作用的性质。在分布式制造系统中,全局协调和优化是一个在多目标动态约束下,各类活动和资源的最佳组合和排序的动态求取过程,它可以描述为两个子问题,即局部调度决策和全局资源协调。由于“组合爆炸”现象的存在,当前采用的普遍方法是谈判和投标(Neg otiation and Bidding)。谈判被定义为:在开放的、动态的制造控制环境下,拥有任务订单的Agent(协调者) ,及欲参与任务执行的Agent (投标者)
之间传递各自的资源、愿望和能力信息,反复进行协商,直到其中一个Agent 或一组Agent 被选出组成执行该任务的队列的过程。在这个过程中出现的冲突和死锁或者由协调者来解决,或者由冲突中的Agent 自行解决。为了加快谈判过程,许多研究工作致力于改进谈判策略和开发支持协商的协议和语言,目前已提出了诸如一步谈判、多步谈判、合同网等多种谈判策略和协议。分析这种谈判过程,可以看出:
(1) 在当前所采用的模型中,谈判是基于对谈判者的知识与能力、讨价还价过程、收益计算,以及子系统的影响(或能力)的平衡的显式表达,以可计算的迭代模型模拟社会或生物界的组织形式和进化过程的协调和协作方法;
(2)各个Agent 总是将其他Agent 的局部调度作为其预测信息,以计算其自己的局部调度决策。依次地,又将决策结果传递给其他Agent。宏观上看,这是一个串行过程。当一个Agent 产生的结果不可接受时,又需要进行反复通信和迭代。因而,各个Agent 的内部可以看作是一个局部闭环反馈控制系统,而冲突则是其外部扰动;
(3) 全局协调的目标是要完全消解冲突,因而各Agent 总是要利用最新的信息来处理冲突。因此,谈判实际上是一种外部合作机制。这种方法在一定程度上解决了开放环境中的Agent 协调和协作的组合优化问题,但是该方法的一个固有缺陷是它只是对社会市场或生物界的组织形式和进化过程的直觉模仿[1 ],尚缺乏对其基本原理、机制和限制条件的深刻认识和理论上的证明,例如,在什么条件下谈判的过程是收敛的、稳定的。如何得到期望的结构或功能等。尤其当系统规模较大,而且Agent 处于信息连续变化的高度紊乱的环境中(如由于市场的快速变化,经常会有一些短期的、紧急的订单需要及时处理)时,有可能引起冲突的传播(即任何两个实体间冲突的解决会触发其他冲突的出现) 。这种特性类似于自催化过程,各个制造Agent 间正向- 反向交换局部解答的动态迭代过程使得全局问题求解的复杂性成倍增长,有可能达到不可控制的程度。甚至出现混沌,其后果带来了大量的通信和控制的不确定性,造成系统异步(即通信的延迟没有上界) ,并由此导致各制造Agent 常常处于等待,或开环运行状态。特别是,由于信息的不精确和延迟,各个Agent可能总是跟不上环境信息的变化。因此,这种将全局问题简化为局部控制与调度而带来的系统建模的简单性往往被
解决冲突、协调和为了维护全局优化的一致性而进行的大量信息交互问题所抵消。
十．结语
制造业是国家经济和综合国力的基础,被称为“立国之本”。而我国的制造工业与发达国家相比,差距很大,主要表现为自主开发能力和技术创新能力薄弱,核心技术、关键技术仍依赖进口。对此,我国已引起重视,在“九五”科技规划和15年科技发展规划中,将先进制造技术列为重点发展领域之一。进入21世纪,经济全球化的进程日益加快,制造业领域的竞争日益加剧,而竞争的核心是先进制造技术。在此环境下,我们只有抓住机遇,迎接挑战,利用先进制造技术改造传统产业,实现技术创新、机制创新、管理创新及人才创新,才能实现我国跻身世界制造强国的目标。
未来必然是以高度的集成化和智能化为特征的自动化制造系统,并以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标,而不同于和在制造中的应用也是当代传统制造技术、新兴计算机技术、人工智能技术与、等发展的必然结果,亦即在整个制造过程中通过计算机将人的智能活动与智能机器有机融合,以便有效地推广专家的经验知识,从而实现制造过程的最优化、智能化和自动化。对于它的研究不仅是为了提高产品质量和生产效率及降低成本,而且也是为了提高国家制造业响应市场变化的能力和速度,以期在未来际竞争中求得生存和发展。它的研究成果,将不只是面向世纪的制造业及促进达到更高程度的集成,就是对于乃至一般工业过程的自动化或精密生产环境而言,均有潜在的应用价值。它的出现将使人们从一个完全崭新的角度去从事科学技术和制造领域的研究。所以,无疑是世纪的制造技术与系统,国际上对其研究的兴起也决非偶然。在我国,虽然企业与技术转移问题目前尚不严重,但是发达国家一旦拥有,而我们又在这方面与之相差甚远的话,我们将面临失去更多与之竞争机会的危险。因为一方面它是世纪的制造技术和系统,发达国家将不再“依赖”发展中国家的“廉价”劳动力另一方面专业技术人员和熟练技术工人缺乏问题在我国尤其严重,企业生产中的各个环节相脱节的现象也十分突出再者重复投资增大、企业生产的不规范化及自动化程度低下等也是大问题。目前发达国家正
在积极起动这一高新技术,并投巨资、集中大批优秀人才进行跨国合作研究与开发,我国也应当适度开展跟踪研究。因此,基于国外发达国家积极抢占这一国际制造业制高点的严峻形势,参照我国实情,我们认为当前应该系统深入地开展的基础理论研究和现有加工单元技术与机器设备的智能自动化研究。特别是开发出具有自身特色的即能实现高精度易操作和无人管理的柔性制造系统,以满足我国制造业日益发展的需要。如果条件许可,还可试点进行研究领域中的下一代设计过程、工厂、自主功能模块和虚拟制造系统等方面的前期实验研究工作。只有这样,方能在未来制造技术领域争得一席之地。
参考文献
[ 1 ] 熊有伦, 张卫平. 制造科学- - 先进制造技术的源泉. 科学通报,1998 , 43 -337 - 344
[ 2 ] Hendrik Van Brussel . Holonic Manu facturing Systems : The Vision Matching the Problem. First European C on ference on Holonic Manu facturingSystems. Hannover , G ermany , Dec. 1 , 1994.
[3 ] 段广洪等. 多智能体系统:一种新型的生产运行模式. 中国机械工程, 1998 , 9 (2) : 23 - 27.
[4 ] 史忠植. 高级人工智能. 北京: 科学出版社, 1998.
[5]杨文通,王曹刘志峰,等数字化网络化制造技术北京电子工业出版社,
[6]王英林,刘敏,张申生,基于Agent的敏捷供应链及相关技术中国机械工程,
[7]张军,赵江洪网络协同数控机床工业设计系统中的知识获取与应用研究〔机械工程学报〕
,
智能制造概述 摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与I M T、I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统 的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。 关键词：智能制造，IMS, IMC, IMT。 Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background, main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic. Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。 一. 智能制造提出的背景 制造业是国民经济的基础工业部门, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度 自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化 而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛, 80 年代出现了世界性的柔性自动化热潮。 与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与 发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算 机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了 不同程度的发展,但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向产品、工 艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能 有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及 人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术( In
国内现有制造业生产线的升级和改造 ——以一次参观为例 孟大德2013212331 一、现存问题 1、参观总结 这次参观是一次因缘际会，和几位本学院老师一起去的，本次参观的是某空调品牌厂商产品生产线上游的一个重庆分厂，这个厂加工的是格力产品中的绝大部分非芯片电路板的零件，包括格力产品的外壳，散热板，风扇等。在参观过程中，纪录片宣传片里面的整洁亮丽，高效畅通的流水线并没有出现，参观了好几个生产车间，我的直观感觉如下： 1）车间生产工序操作零散分布，没有很合理的流水线将其串接； 2）各个工序之间的传送主要靠人力传送，传送需要很多人力装卸，各个工序间由于散乱分布浪费了大量的装卸时间和人力以及生产空间，这成了高效生产最大阻力； 3）由于自动化程度低，需要很多的低技术含量的人力，但是每个工人总是重复很少的生产工步嘛，很多机器可以完成的步骤让人力来完成； 4）整个生产过程中，合理的生产规划没有很好的体现，生产细节控制主要由人的感官控制为主； 5）在生产过程中，会产生各种污染，例如，冲压车床的运作产生大量的噪声，地上积水油污、电焊火花四溅，等等，都没有有效的防治； 6）在空调金属外壳的切割操作会产生很多的废料，这些废料在切割前没有得到合理的面积最大化规划计算，切割之后也没有及时的处理； 7）生产环境恶劣，对于工人持久健康工作有不利的影响，厂房里面暗黑，空气不流通诸如此类的情况都有存在； 8）……。 2、国内生产线现存问题 管中窥豹，可见一斑。这家工厂可以说是国内机械制造工厂的一个缩影，由于国家经济转型，人力成本增加，国内千千万万个这样的工厂面临着转型升级。这家工厂促成这次参观活动，也是想寻求产业升级助力。 通过收集资料，我们可以得到国内机械制造业面临的问题有： 1)成本管理控制较为困难 机械制造企业的技术更新速度越来越快。原来那种产品技术长期不变的情况已经不能够被市场接受。而技术更新则会导致成本的增加，占用企业大量的资金。机械制造的产品定制性很强，基本是按照订单装配、制造、设计、生产；产品的规格繁多，原材料的生产、采购异常复杂，容易造成额外成本的产生；同时为了能够控制产品的品质，也容易导致成本增加。成本管理涉及到多个环节，而当前机械制造企业的成本控制仅仅只停留在成本核算之上，难以真正有效的降低成本，进而造成浪费，不符合精益生产的思想。 2)生产运营和生产现场方面 部分工作人员的生产理念比较落后，生产运作理念难以适应市场竞争的需求。主要
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
智能制造概述 1 智能制造国内外发展与应用状况 1.1 美国智能制造的发展与应用 １．１．１背景 20世纪80年代以来，随着经济全球化、国际产业转移及虚拟经济不断深化，美国产业结构发生了深刻的变化，制造业日益衰退，“去工业化”趋势明显。因发展中国家占据廉价劳动力，产业资源丰富等优势，所以部分美国企业将工厂外迁，同时美国加大对房地产、金融等方面的投入，也降低了对制造业的投入。制造业的萎缩导致美国出口产品竞争力下降，净进口规模不断增加，贸易逆差由1980年的190亿美元迅速增加至2008年的6983亿美元。不仅美国低端产品在丧失出口竞争力，高端产品的领先优势也开始动摇，美国高新技术产品在全球市场出口份额所占权重由20世纪末的20%下降至2008年的11%。2008年金融危机爆发后，美国经济遭受重创，美国国内生产总值增长停滞。2009年，金融危
机进一步蔓延，美国国内生产总值萎缩2.6%，创下1947年以来的新低。失业率方面，2009年失业率高达9.3%，远高于1990~2008年的平均失业率。此后，在美国政府一系列救助政策的强力干预下，经济下滑势头得以缓解，但失业率一直在8.5%~10%徘徊。 面对由虚拟经济危机爆发导致的增长乏力、失业率居高不下的困境，美国社会各界深刻认识到实体经济的重要性，美国国内主张发展制造业、改变经济过分依赖金融业的呼声不断高涨。2009年年末，美国提出了重振制造业的经济复活战略，提出了一系列的重振制造业措施。美国政府提出重振制造业战略，不仅是为了尽快摆脱所面临的经济困境，更重要的是要通过发展先进制造业，再次领导全球科学技术的发展，继续保持对全球经济和技术的强大领导力，为经济的繁荣和持久增长打下坚实的基础。 １．１．２发展历程与支持政策 美国在2008年金融危机之前就已经提出了先进制造技术（Advanced Manufac-turing Technology，AMT）的理念，也意识到了制造业的重要性，因此在经济危机爆发后美国需要重振制造业。 20世纪90年代，美国开始了制造业信息化。1993年，美国政府开始实施AMT计划。该计划的目标是研究世界领先的先进制造技术，以满足美国对先进制造技术的需求，提升美国制造业的竞争力。美国国家科
人工智能导论 学院：工程学院 班级：软件工程0901 学号：A07090311 姓名：张丹
人工智能技术新突破 摘要：人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：人工智能发展；综合性边缘学科；归纳逻辑；机器学习；专家系统 一、智能计算机的发展 1．1人工智能概述 人工智能的进一步发展是基于归纳逻辑的基础之上的。近年来，人工智能与五代机的研究，所涉及的专家系统、机器学习、知识处理方面都必然运用归纳逻辑。一些研究者试图把归纳逻辑系统带入人工智能研究领域，从而找到一定的正确的方法来发展人工智能研究理论系统。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，20 世纪70 年代以来，被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21 世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。近三十年来，人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，在理论和实践上都已自成一个系统。 美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[2]普特南指出：“20 世纪早期逻辑领域出现的两位巨人哥德尔（Kurt Godel）和杰克斯·赫伯德（Jacgues Herbrand）对于人工智能研究作出了重要的贡献。”[3]1936 年，由图林提出的图林机器本来是个逻辑学的概念，并非为计算机的研制而提出，但图林机器理论与冯·诺意曼的程序内存思想为计算机科学与技术奠定了重要的理论基础。我国著名逻辑学者陈波教授认为，计算机科学和人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21 世纪逻辑学的另一幅面貌[4]。人工智能所具有的独特的学科性质为逻辑学的研究和发展提出了更高的标准和挑战，逻辑学研究的对象、方法和意义都必将取得新的发展与突破。人工智能是用计算机来对人类思维过程和智能进行模拟（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，其研究范围非常广阔，包括问题求解、定理证明、专家系统、机器学习、智能控制、智能检索等。在人工智能的发展过程中，虽然对归纳的模拟以及智能化早就开始，但真正受到重视而且取
一、智能制造的内涵 （一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时
人工智能 人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50年代人工智能兴起，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且1969年成立了国际人工智能联合会议。 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80年代末。神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。 二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。 1.人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。 中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法;二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。 2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面 三、发展前景 3.1 人工智能的发展趋势 加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和
智能制造基本概念解读 前言 德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样，但本质上异曲同工，核心都是智能制造。2017年用友网络股份有限公司-制造事业部也正式更名为“智能制造事业部”，以响应国家号召推动智能制造的发展。但是，智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。目前国际和国内还没有关于智能制造的准确定义。在用友公司内部也没有明确的关于智能制造的定义。为此本人查阅了相关资料，并将学习过程中的摘录及笔记整理成本文，以供大家进行概念普及。由于时间紧迫、资料有限，错误及疏漏难免，望大家积极反馈（hhp@https://www.doczj.com/doc/2610874393.html,），以便及时修正。 1. 智能制造的概念 2015年5月8日，国务院印发关于《中国制造2025》的通知。通知中明确提出要大力推进智能制造，以带动各个产业数字化水平和智能化水平，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。通知中明确了五大工程来推动中国制造2025的落地，智能制造工程为五大工程中的其中一个。 为了进一步落实中国制造2025,2016年12月8日，工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。 《智能制造发展规划（2016-2020年）》对智能制造给出了较为明确的定义。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。 2. 智能制造的发展目标 《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了智能制造的发展目标。 2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。 由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于2.0阶段，有的处于3.0阶段，有的在走向4.o阶段。我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化
摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 一、智能制造的内涵 (一)概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。
麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
一、智能制造的内涵 (一)概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段:起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用,智能制造概念正式提出,发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 , 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 世纪80年代:概念的提出。1998年,美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing),就智能制造的内涵与前景进行了系统描述,将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模,以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上,英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充,认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为,采用自适应环境与工艺要求的生产技术,最大限度的减少监督与操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代:概念的发展。20世纪90年代,在智能制造概念提出不久后,智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视,围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年,日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出:“智能制造系统就是一种在整个制造过程中贯穿智能活动,并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来:概念的深化。21世纪以来,随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用,智能制造被赋予了新的内涵,即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月,美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出,智能制造就是对先进智能系统的强 化应用,使得新产品的迅速制造,产品需求的动态响应以及对工业生产与供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4、0战略,虽没明确提出智能制造概念,但包含了智能制造的内涵,即将企业的机器、存储系统与生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中,这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统与生产设施,能够相互独立地自动交换信息、触发动作与控制。 综上所述,智能制造就是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合,实现工厂与企业内部、企业之间与产品全生命周期的实时管理与优化的新型制造系统。 (二)特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面:一就是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持,通过利用高效、标准的方法实
《智能制造技术》课程 教学大纲 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
《智能制造技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 （一）课程名称：智能制造技术Intelligent manufacturing technology （二）课程编码：100280029 （三）课程类别及性质：专业选修课 （四）学时及学分： 1.课内学时：总学时数36，其中：理论学时18 ，实验（实践）学时18。 2.自主学习学时：0 3.学分：2 （五）适用专业：车辆工程（本科） （六）先修课程：汽车单片机与网络通信技术、互换性与测量技术、机械设计基础、机械制图、电工与电子技术、汽车CAD制图、自动控制原理、机械制造基础 （七）授课学期：第六学期 （八）教材及参考资料 1.推荐教材： 《智能制造技术基础》，邓朝辉主编，华中科技大学出版社，2017年9月。 2.参考书目： 《智能制造基础与应用》，王芳主编，机械工业出版社，2018年8月。 二、课程教学目标
三、教学进度安排 注：教学方法主要有讲授、讨论、实验、演示等。 四、课程教学内容 第一章概论（共4学时） （一）教学目标 通过本章学习，了解智能制造技术发展和意义，了解智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势，了解智能制造技术体系。 （二）支撑课程教学目标指标点 1.智能制造技术发展和意义 2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势 3.智能制造技术体系 （三）教学内容要点 1.智能制造技术发展和意义 2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势 3.智能制造技术体系 （四）重点与难点 重点: 1.智能制造技术发展和意义 2.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势 3.智能制造技术体系 难点：1.智能制造技术体系 （五）课堂互动选题 1.什么是智能制造？ （六）自主学习内容 1.智能制造技术内涵、特征、目标及发展趋势 （七）课外作业选题 1.简述智能制造技术体系有哪些。
一、问题描述 8数码问题又称9宫问题，与游戏“华容道”类似。意在给定的33 棋格的8个格子内分别放一个符号，符号之间互不相同，余下的一格为空格。并且通常把8个符号在棋格上的排列顺序称作8数码的状态。开始时，规则给定一个初始状态和一个目标状态，并要求被试者对棋格内的符号经过若干次移动由初始状态达到目标状态，这个过程中只有空格附近的符号可以朝空格的方向移动，且每次只能移动一个符号。为方便编程和表示，本文中8 个格子内的符号分别取1—8的8个数字表示，空格用0表示。并给定8数码的初始状态和目标状态分别如图1、2所示。 则要求以图1为初始状态，通过交换0和0的上、下、左、右四个方位的数字（每次只能和其中一个交换），达到图2所示目标状态。 二、算法设计 根据任务要求，本文采用A*搜索算法。但要在计算机上通过编程解决该问题，还应当解决该问题在计算机上表示的方式，并设计合适的启发函数，以提高搜索效率。 采用A *算法求解8位码： 估价函数：f （n ）=g （n ）+h （n ），其中 g （n ）：从目标节点到当前节点的花费——与初始节点s 相比，当前节点n 中“不在位”的将牌个数之和， h （n ）：当前节点n 到目标节点的花费——与目标节点d 相比，当前节点n 中“不在位”的将牌个数之和。 主要搜索过程伪代码如下： 创建两个表，OPEN 表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED 表中记录已访问过的节点。 图1 初始状态 图2 目标状态
三、具体实现 1、结点编码 对于8数码问题，每个结点有8个数字和一个空格，可以将空格看成0，那么一共有9个数字，可以将这9个数字组成一个9位数，即用一个整数表示一个结点对应的信息。 2、 open表的数据结构表示 Open表设置成3*n的矩阵，第一行存储已生成但未扩展的节点，第二行存储第一行节点对应的父节点。 3、closed表的数据结构表示 closed表存储已扩展的结点间的扩展关系，主要用于输出路径。Closed表也
智能制造基本概念解读 The document was finally revised on 2021
智能制造基本概念解读 前言 德国工业、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样，但本质上异曲同工，核心都是智能制造。2017年用友网络股份有限公司-制造事业部也正式更名为“智能制造事业部”，以响应国家号召推动智能制造的发展。但是，智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。目前国际和国内还没有关于智能制造的准确定义。在用友公司内部也没有明确的关于智能制造的定义。为此本人查阅了相关资料，并将学习过程中的摘录及笔记整理成本文，以供大家进行概念普及。由于时间紧迫、资料有限，错误及疏漏难免，望大家积极反馈（），以便及时修正。 1. 智能制造的概念 2015年5月8日，国务院印发关于《中国制造2025》的通知。通知中明确提出要大力推进智能制造，以带动各个产业数字化水平和智能化水平，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。通知中明确了五大工程来推动中国制造2025的落地，智能制造工程为五大工程中的其中一个。 为了进一步落实中国制造2025,2016年12月8日，工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。 《智能制造发展规划（2016-2020年）》对智能制造给出了较为明确的定义。智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。 2. 智能制造的发展目标 《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了智能制造的发展目标。 2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。 由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于阶段，有的处于阶段，有的在走向阶段。我国实现智能制造必须、、并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网
我国智能制造系统行业研究 （一）行业发展概况 1、智能制造行业发展概述 智能制造是指在生产过程中，将智能装备通信技术有机的连接起来，实现生产过程自动化；并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产方案，最终实现智能化生产。同时，智能制造的主要载体为工业机器人，由机器人和人类共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，旨在扩大、延伸或部分地取代人类在制造过程中的脑力劳动及体力劳动。从智能制造的产业链的角度来看，智能制造产业链由“基础、核心、服务和应用”四个方面构成，每个环节都能形成较大的产业集群。 智能制造基础产业是构成智能化系统的最基本元件或材料，包括电子元器
件、光学配件、精密基础件、光电材料、智能材料等，一般不具有独立应用功能。智能制造核心产业是构成智能化系统的核心功能组件，包括感知、传输、计算、控制等功能单元，具体涵盖机器人本体、计算机设备、网络传输设备、仪器仪表、集成电路、物联网技术和软件等。智能制造应用产业是推动智能化产业发展的终端应用领域，应用领域较广，包括智能装备、智能交通、智能电网、智能金融、智能医疗、智能建筑、智能安防、智能物流、智能家居等领域，智能制造应用领域的产业关联度、技术复杂性较高，是最终引领智能制造产业发展的驱动力量。本公司所处智能制造产业链的环节则是智能制造的集成服务，即智能制造系统整体解决方案服务，主要指以自动化为基础，以数字化为手段，以智能化制造为目标，借助新一代信息通讯技术，通过工业软件与智能装备的系统集成，为用户提供生产全过程的生产调度、设备运维、环保节能、质量安全等智能化管控。 智能制造的发展一般需经历自动化、数字化、智能化三个阶段。当前，提供传统自动化系统解决方案的服务商在国内市场占据主流，仅有部分行业领先企业和智能制造试点示范企业正加快向数字化、智能化迈进。 传统自动化系统解决方案与智能制造解决方案的对比
国内现有制造业生产线的升级与改造 ——以一次参观为例 孟大德2013212331 一、现存问题 1、参观总结 这次参观是一次因缘际会，和几位本学院老师一起去的，本次参观的是某空调品牌厂商产品生产线上游的一个重庆分厂，这个厂加工的是格力产品中的绝大部分非芯片电路板的零件，包括格力产品的外壳，散热板，风扇等。在参观过程中，纪录片宣传片里面的整洁亮丽，高效畅通的流水线并没有出现，参观了好几个生产车间，我的直观感觉如下： 1）车间生产工序操作零散分布，没有很合理的流水线将其串接； 2）各个工序之间的传送主要靠人力传送，传送需要很多人力装卸，各个工序间由于散乱分布浪费了大量的装卸时间和人力以及生产空间，这成了高效生产最大阻力； 3）由于自动化程度低，需要很多的低技术含量的人力，但是每个工人总是重复很少的生产工步嘛，很多机器可以完成的步骤让人力来完成； 4）整个生产过程中，合理的生产规划没有很好的体现，生产细节控制主要由人的感官控制为主； 5）在生产过程中，会产生各种污染，例如，冲压车床的运作产生大量的噪声，地上积水油污、电焊火花四溅，等等，都没有有效的防治； 6）在空调金属外壳的切割操作会产生很多的废料，这些废料在切割前没有得到合理的
面积最大化规划计算，切割之后也没有及时的处理； 7）生产环境恶劣，对于工人持久健康工作有不利的影响，厂房里面暗黑，空气不流通诸如此类的情况都有存在； 8）……。 2、国内生产线现存问题 管中窥豹，可见一斑。这家工厂可以说是国内机械制造工厂的一个缩影，由于国家经济转型，人力成本增加，国内千千万万个这样的工厂面临着转型升级。这家工厂促成这次参观活动，也是想寻求产业升级助力。 通过收集资料，我们可以得到国内机械制造业面临的问题有： 1)成本管理控制较为困难 机械制造企业的技术更新速度越来越快。原来那种产品技术长期不变的情况已经不能够被市场接受。而技术更新则会导致成本的增加，占用企业大量的资金。机械制造的产品定制性很强，基本是按照订单装配、制造、设计、生产；产品的规格繁多，原材料的生产、采购异常复杂，容易造成额外成本的产生；同时为了能够控制产品的品质，也容易导致成本增加。成本管理涉及到多个环节，而当前机械制造企业的成本控制仅仅只停留在成本核算之上，难以真正有效的降低成本，进而造成浪费，不符合精益生产的思想。 2)生产运营与生产现场方面 部分工作人员的生产理念比较落后，生产运作理念难以适应市场竞争的需求。主要表现在：没有完善的生产控制计划，没有ERP的机械制造企业计划的方式；生产计划与采购计划没有能够有效结合，零件成套水平不足；缺乏准确的成本计算，成本控制不足；人工成本核算通常情况下只能够计算产品成本，难以计算零部件成本；成本费用分
智造专题：智能制造概念详解及架构探究 一、智能制造的内涵(一)概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进 行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚 拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。