智能概念火遍制造业怎样理解“智能制造”？

发布时间：2017-07-30 作者：佚名来源：中国机床商务网

关键字：智能制造制造业

收藏好文推荐打印

智能是由智慧和能力两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为智慧，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为能力，两者合称为智能。

智能化可分为两个阶段，当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理，未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求首先实现生产数据的透明化管理，各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策，并且智能化系统要能接受企业最高领导层的决策(BI)，及有突发情况要能接受人工干预；其次要求生产线具有高度的柔性，能够进行模块化组合，以满足生产不同产品的需求。此外，还应提升产品本身的智能化，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且生产过程中的每个产品和零部件是可标识、可跟踪的，甚至产品了解自己被制造的细节以及将被如何使用。

数字化、网络化、智能化是保证智能制造实现两提升、三降低经济目标的有效手段。数字化确保产品从设计到制造的一致性，并且在制样前对产品的结构、功能、性能乃至生产工艺都进行仿真验证，极大地节约开发成本和缩短开发周期。网络化通过信息横纵向集成实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，实现个性化定制与柔性生产的同时提高了产品质量。智能化将人工智能融入设计、感知、决策、执行、服务等产品全生命周期，提高了生产效率和产品核心竞争力。

4、如何实现网络互联互通

智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂/车间内各种网络的互联互通则是基础与前提。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂/数字化车间中的生产管理系统(IT系统)和智能装备(自动化系统)互联互通形成了企业的综合网络。按照所执行功能不同，企业综合网络划分为不同的层次，自下而上包括现场层、控制层、执行层和计划层。图2给出了符合该层次模型的一个智能工厂/数字化车间互联网络的典型结构。随着技术的发展，该结构呈现扁平化发展趋势，以适应协同高效的智能制造需求。

图2：智能工厂/数字化车间典型网络结构

智能工厂/数字化车间互联网络各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。

计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划(如原料使用、交货、运输)，确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供应链关系管理(SCM)等管理软件都在该层运行。

执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统(MES)在该层运行。

监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：

监视层：包括可视化的数据采集与监控(SCADA)系统、HMI(人机接口)、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统；

控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机(IPC)、其他专用控制器等，这些设备统称为控制设备；

现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU(远程终端设备)、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、工艺装备、AGV(自动引导车)、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。

工厂/车间的网络互联互通本质上就是实现信息/数据的传输与使用，具体包含以下含义：物理上分布于不同层次、不同类型的系统和设备通过网络连接在一起，并且信息/数据在不同层次、不同设备间的传输；设备和系统能够一致地解析所传输信息/数据的数据类型甚至了解其含义。前者即指网络化，后者需首先定义统一的设备行规或设备信息模型，并通过计算机可识别的方法(软件或可读文件)来表达设备的具体特征(参数或属性)，这一般由设备制造商提供。如此，当生产管理系统(如ERP、MES、PDM)或监控系统(如SCADA)接收到现场设备的数据后，就可解析出数据的数据类型及其代表的含义。

5、什么是端到端数据流

智能制造要求通过不同层次网络集成和互操作，打破原有的业务流程与过程控制流程相脱节的局面，分布于各生产制造环节的系统不再是信息孤岛，数据/信息交换要求从底层现场层向上贯穿至执行层甚至计划层网络，使得工厂/车间能够实时监视现场的生产状况与设备信息，并根据获取的信息来优化生产调度与资源配置。也要涉及到协同制造单位(如上游零部件供应商、下游用户)的信息改变，这就需要用互联网实现企业与企业数据流动。按照图2的智能工厂/数字化车间网络结构，工厂/车间中可能的端到端数据流如图3所示。

图3：智能制造端到端数据流

具体包括：

现场设备与控制设备之间的数据流包括：交换输入、输出数据，如控制设备向现场设备传送的设定值(输出数据)，以及现场设备向控制设备传送的测量值(输入数据)；控制设备读写访问现场设备的参数；现场设备向控制设备发送诊断信息和报警信息；

现场设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备采集现场设备的输入数据；监视设备读写访问现场设备的参数；现场设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；

现场设备与MES/ERP系统之间的数据流包括：现场设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；MES/ERP向现场设备发送作业指令、参数配置等；

控制设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备向控制设备采集可视化所需要的数据；监视设备向控制设备发送控制和操作指令、参数设置等信息；控制设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；

控制设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给控制设备；控制设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；控制设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息；

监视设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给监视设备；监视设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；监视设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息。

6、我国制造业现状和首要任务

我国制造业现状是 2.0补课，3.0普及，4.0示范，其中工业2.0、3.0、4.0对应的含义如下：

2.0实现电气化、半自动化：使用电气化和机械化制造装备，但各生产环节和制造装备都是信息孤岛，生产管理系统与自动化系统信息不贯通，甚至企业尚未使用ERP或MES系统进行生产信息化管理。我国也有许多中小企业都处于此阶段；

3.0实现高度自动化、数字化、网络化：使用网络化的生产制造装备，制造装备具有一定智能功能(如标识与维护、诊断与报警等)，采用ERP和MES系统进行生产信息化管理，初步实现了企业内部的横向集成与纵向集成；

4.0实现数字化、网络化、智能化：适应多品种、小批量生产需求，实现个性化定制和柔性化生产，使用高档数控机床、工业机器人、智能测控装置、3D打印机、智能仓库和智能物流等智能装备，借助各种计算机辅助工具实现虚拟生产，利用互联网、云计算、大数据实现实现价值链企业协同生产、产品远程维护智能服务等。

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的升级改造。对于装备供应商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。

7、小结

必须牢记，企业不是为了智能制造而智能制造，应以智能、协同、绿色、安全发展为突破口，以两提升、三降低为目标，本着长远规划、逐步实施、重点突破原则，对整个制造业进行逐步升级改造。

共2页

上一页 1 2

本文来源于互联网，e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载，为网友免费提供，并以尽力标明作者与出处，如有著作权人或出版方提出异议，本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们，以便我们及时纠正。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。

上一篇文章：厉害了马云，几句话就把工业4.0讲明白了
下一篇文章：工业4.0的未来工厂：50张图解读数字化制造

智能概念火遍制造业 怎样理解“智能制造”？

智能概念火遍制造业怎样理解“智能制造”？