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智能制造发展过程三个阶段及特征
添加时间:2022-10-27

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依据智能制造系统所要解决的问题和在整个生产体系中的地位,可以粗略地将智能制造的发展过程分为 3 个阶段。


2. 1 第一阶段———智能制造初级阶段

在这个阶段,人工智能等先进技术不断向传统的工业自动化系统延伸,通过先进的手段,显示生产过程中的可见或隐性的状态,辅助人作出正确的操作或决策,优化工业自动化系统的功能。智能制造系统所采用的很多技术,如工业大数据分析、人工智能等,在图像识别、故障预测等某些特定的领域有可能超过人,然而在实际生产中,由于现实情况复杂多变,无法取代人凭借自身的经验或直觉作出正确的判断,但可以作为一个很好的决策参考或对系统进行辅助优化。


在这个阶段,由于智能制造系统主要是围绕企业的某一方面功能发挥“画龙点睛”的作用,在开发时需要在现有系统中以“打补丁”或局部改造的方式接入数据,如采用扫描方式搭建生产线三维模型,在生产线上增加安装检测设备等。但在实现过程中有很多因素会制约功能的实现,如扫描方式建立的模型会比较粗略,信息不足; 安装检测设备会受到现有工艺设备布置等因素影响等。在过去的几年中,各企业从自身实际出发,围绕企业的发展目标,克服不利因素,在多个领域对智能制造进行了艰苦探索和深入实践,取得了良好的效果。这些探索实践工作对于智能制造的发展是非常有益的。


在这个阶段,工业生产仍由传统的工业自动化系统为主导来控制。智能制造系统总体上相当于是智囊团,随着时间延伸到越来越多的领域,针对企业的痛点和问题提出解决方案,但仍需要人依据经验,在工业自动化系统的基础上作最终决策或在限定的范围内发挥作用,在智能制造系统不能正常工作时,仍然可以依靠人的经验和工业自动化系统继续进行生产。


从这个意义上来讲,工业生产对于智能制造系统的确定性、可用性的要求与 IT 系统并没有显著区别,智能制造系统作用于工业生产的局部且作用有限,表现形式为与智能制造相关的多个“点”并行发展,没有( 也不必追求) 形成一个完备自治的系统。在这个阶段,由于智能制造系统本身没有形成一个完备自治的系统,因此可以考虑采用以功能的实现过程来描述智能制造: 智能制造是面向企业的生 产 需 求,以信息系统为载体,模拟专家的智能进行分析判断和决策,进而能够扩大 /延伸 /部分取代专家的大脑思维过程的系统。


2. 2 第二阶段———智能制造中级阶段

随着技术的发展,智能制造系统在工业生产中的作用越来越重要,智能制造系统中集成的相关技术逐步成熟,经过不同产线、不同工序、长时间的反复验证,得到广泛应用,如: ( 1) 传感器和控制器变得简单经济且易获取,视频和音频等生物识别技术得到广泛的应用,使系统可获得更为全面、精准的信息; ( 2) 对于同一功能,不同子系统的计算结果互相印证和交互评价,并由智能制造系统自行决策输出; ( 3) 在外部条件发生变化或出现故障时,局部子系统的失效不影响总体系统的运行,或自动进入安全状态; ( 4) 有关智能制造的基础技术逐步成熟,确定性、可用性和经济性问题得到合理的解 决,如区块链技术逐步成熟,在理论上可以解决工业数据的安全性和信任问题。


在这些前提下,智能制造系统在工业生产中的作用将会变得越来越重要,逐步针对生产过程的特定单元或特定功能实现完全的控制,传统的工业自动化系统出于安全生产的考虑,可作为智能制造系统的补充或后备。


在这个阶段,针对生产过程的特定单元或特定功能,智能制造系统不仅是智囊团,同时也是决策者,在系统中占据统领地位,根据生产过程数据,判断生产状态并形成控制决策,输出执行,同时依据执行后的信息对系统进行优化和自适应。因此,工业生产对于智能制造系统的确定性、可用性的要求将会远高于对 IT 系统的要求。


在这个阶段,智能制造系统在局部( 生产过程的特定单元或特定功能) 形成了一个相对完备自治的系统,可以从生产单元的实施方法来描述: 智能制造通过构建“状态感知 - 实时分析 - 自主决策 - 精准执行 - 学习提升”的数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场景下,实现生产过程的优化。


智能制造系统由初级阶段向中级阶段的进化是一个长期的过程。在生产系统中,不同的生产单元由于需求各异,采用的技术成熟度也不一样,处于智能制造初级阶段和中级阶段的系统将长期共存、协同作用。但总的来说,随着技术的发展,越来越多的处于智能制造初级阶段的技术将向中级阶段进化。


2. 3 第三阶段———智能制造高级阶段

随着智能制造系统在工业生产中的推广应用,在越来越多的生产单元中,智能制造系统由辅助地位过渡到统领地位,形成多个局部自治的智能制造系统。同时,围绕着通过智能制造实现企业的发展目标,企业在规划、设计阶段,从智能制造的顶层设计出发,实现面向智能工厂的全生产线三维建模和数字交付,全面管理规划、设计、施工、设备、产品、运维等各阶段数据,建立完整的、功能丰富的数字化工厂和数字孪生模型,为全面深入实施智能制造奠定良好的基础。