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智能制造系统构成
新一代信息技术与先进制造技术深度融合形成的智能制造技术,特别是新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术,成为了第四次工业革命的核心技术和核心驱动力。智能制造正在引领和推动第四次工业革命,引发制造业发展理念、制造模式发生重大而深刻的变革,重塑制造业的技术体系、生产模式、发展要素及价值链,推动中国制造业获得竞争新优势,推动全球制造业发展步入新阶段,实现社会生产力的整体跃升。
《面向2035的智能制造技术预见和路线图研究》中提出智能制造系统是由智能产品、智能生产及智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集成而成,其中,智能产品是主体,智能生产是主线,以智能服务为中心的产业模式变革是主题,智能制造云和工业智联网是支撑。因此,对智能制造技术预见和技术路线图的研究也紧紧围绕这几个方面展开。根据专家研究领域分布情况,将路线图工作分为六个子方向:智能产品、离散型制造、流程型制造、新模式新业态、工业互联网、智能制造云。
图1:智能制造系统集成
资料来源:面向2035的智能制造技术预见和路线图研究,
智能制造发展路线图
技术路线图以时间为主轴,面向2035中长期,分阶段、分层次的呈现出智能制造技术和产品、离散型智能工厂、流程型智能工厂、智能制造新模式、智能制造云、工业互联网技术等六大技术领域的发展目标、需求趋势、关键技术、重点任务、辅助支撑资源等五大方面的未来发展方向,以及主要升级路径和关键时间节点。
智能产品
面向2035年,智能产品重点任务包括面向产品设计和工艺的知识库、数据采集与处理分析技术、分布式智能控制技术、人机共融机器人、智能传感器技术等方面,每个重点任务对应着若干子任务。
图2:智能制造发展路线图-智能产品发展
资料来源:面向2035的智能制造技术预见和路线图研究,整理
离散型智能工厂
面向2035年,离散型智能工厂发展的重点任务包括企业智能决策系统、智能数控加工技术与装备、增材制造技术与装备、智能建模与仿真技术、离散型智能工厂、智能制造标准体系等方面。
图3:智能制造发展路线图-离散型智能工厂
资料来源:面向2035的智能制造技术预见和路线图研究,整理
制造业新业态新模式
面向2035年,制造业新业态新模式发展的重点任务包括设备健康评估和故障预示、共享制造(协同与共享)、个性化规模定制、工业电子商务、知识工程和工业知识软件化等。
图4:智能制造发展路线图-制造业新业态新模式
资料来源:面向2035的智能制造技术预见和路线图研究,整理
智能制造系统技术清单
表格1:面向2035的智能制造技术清单(2020版)
序号
关键技术名称
序号
关键技术名称
1
面向产品设计和工艺的知识厍
15
设备健康评估和故障预示技术
2
数据采集、处理和分析技术
16
共享制造(协同与共享)
3
分布式能控制技术
17
个性化规模定制
4
人机共融机器人
18
知识工程和工业知识软件化
5
嚮能传感器技术
19
智能工业网络
6
企业能决策系统
20
新一代移动和数据通信技术
7
智能数控加工技术与装备
21
边缘能技术
8
增材制造技术与装备
22
标识解析与管理技术
9
离散能工厂
23
网络安全技术技术
10
智能建模与仿真技术
24
基于语义的智能识别技术
11
嚮能制造标准体系
25
混合增强技术
12
智能优化决策技术与系统
26
·物理系统(HCPS)
13
流程智能工厂
27
工业电了商务
14
数字孪生技术
资料来源:面向2035的智能制造技术预见和路线图研究,整理
分布式智能控制技术
分布式智能控制技术是人工智能和分布式计算结合的技术,主要应用于较大模的区域、多异构半台协作作业多个智能机器(高可靠性智能机器)协同工作的场景。研究不同智能体之间的行为协调和工作任务协同,,将复杂系统的多目标求解问题逐层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,能克服单个智能机器资和能力缺乏以及功能单一等局限性。需要重点突破云计算环境下的集群机器分布式控制架构,在此基础上,研究边缘控制器的实时调度与控制一体化方法,面向任务的语义编程及自动生成机制,面向快速高精协作的多智能机器系统的观潷模型,以及多智能机器的任务分配、协同机制和分布式控制。
人机共融机器人
人机共融机器人是把生命系统的优点与机电系统的优势相结合的智能机器人。通过对生命系统和机电系统深度融合技术和方法、生物-机电系统融合的调控机理和相关效能优化模型的研究,形成基于生命系统和机电系统相融合的新型感知、驱动和能量供给的智能生物功能器件单元,并通过系统集成实现同生共体、互生共融的新一代人机共融机器人。微机电系统、微纳加工技术、生命科学等众多学科领域的发展都正在促进类生命机器人领域的研究。
智能传感器技术
智能传感器技术的发展方向包含多源传感器融合技术与仿生传感器技术等。多源传感器融合技术是指利用不同的时间和空间的多传感器信息资源,对按时序获得的观测信息在一定的准则下加以自动分析、综合、支配和使用,获得被测对象的一致性解释与描述,以完成所需的决策和任务,使系统获得比其各组成部分更优越的性能。其主要研究内容包括数据关联、多传感器ID/轨迹估计、采集管理等。仿生传感器是采用固定化的细胞、酶或者其他生物活性物质与换能器相配合组成的新型传感器,是生物医学和电子学、工程学相互渗透而发展起来的一种新型感知技术。
离散智能工厂
离散智能工厂能根据产品性能需求进行产品设计与制造的智能选择,实现个性化定制和柔性制造混流生产。通过设计与仿真软件实现产品的仿生、创成、拓扑优化设计。能够通过智能制造装备,对制造过程进行全流程仿真、工艺参数决策,实现制造模式选择及多类别、多模式混合加工制造,实现产品性能和制造效率的综合提升。基于全流程信息的协同优化技术,实现包括研发设计、工艺与设备、物流、质量、仓储、销售等工厂全流程的实时管控和协同优化。离散智能工厂重点面向3C产品小批量、多品种、快速迭代的生产需求;面向航空、航天、船舶零部件超大型、结构复杂、轻量化、高质量的生产需求:面向对大型燃气轮机、电推进发动机等高性能发动机的制造需求;面向汽车产品多系统、多部件及个性化定制需求。
企业智能决策系统
企业智能决策系统包括企业战略智能决策系统、产品图谱智能决策系统、供应链管理智能决策系统和工艺选择智能决策系统,以实现企业目标、计划调度、运行指标、生产指令与控制指令一体化优化决策。企业战略智能决策系统对企业竞争优势、技术创新体系、创新绩效、环境不确定性、行业与技术发展趋势进行分析决策。产品图谱智能决策系统对产品寿命周期与竞争优势进行全流程、多要素分析,进行产品的族群、发展图谱以及实现路径规划,实现产品的价值最大化。供应链管理智能决策系统对供应链进行全要素分析,实现高效率、零库存的智能供应链管理。工艺选择智能决策系统进行产品设计与工艺流程智能规划,对产品制造模式进行战略选择。
智能数控加工技术与装备
智能数控加工技术包括人、计算机、机器一体化融合理论与技术:、温度场理论以及传感器布点和补偿技术:几何误差建模与补偿技术:振动建模与抑制技术:***:基于数控系统的工件加工进度提取技术:故障在线识别理论与技术:加工过程能量流模型与能效检測技术::,如智能数控加工中心智能机床等,在数字化控制技术的基础上增强了加工状态的感知能力,通过网络化技术实现设备
间互联互通,并应用大数据及人工智能技术,具有自感知、自分析自适应、自维护、自学****等能力,能够实现加工优化、实时补偿、智能測量、远程监控和诊断等功能。
增材制造技术与装备
增材制造技术与装备包括金属增材制造技术与装备、功能梯度材料及结构增材制造技术与装备、生物增材制造技术与装备等方向,以及增材、减材、等材一体化智能混合制造技术等工艺方向。金属增材制造技术与装备通过对能束发生装置及多重能场进行建模与仿真,实现多重能量场对构件制备性能的耦合影响的精确控制、变形开裂预防及构件制造过程中的精准控形、控性,同时能实现包含非品态合金、高熵合金等特殊性能材料的大型复杂构件控形控性制造。功能梯度材料及结构增材制造技术与装备能进行金属、非金属、复合材料、陶瓷等多材料混合的3D打印,实现多类别增材制造工艺结合、增材制造与其他制造工艺结合,并可在构件的不同部位用不同的材质,以及不同材质的渐进过渡,实现材料性能优势互补或独特组合,使构件具有超常规的优异性能。生物增材制造技术与装备能够实现非活性器械和生物活性组织与器官的匹配性设计;通过对多尺度、多材料、多细胞、多组织液通道的智能控制,实现非活性器械与生物活性组织与器官的精准打印;与微纳生物传感、神经元再生相结合实现与宿主组织及神经系统相融相生。
智能建模与仿真技术
智能建模与仿真将来自多传感器、多尺度的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,并进行异构数据与结构性数据的融合,将机理模型和数据模型相结合,实现全流程多层次多尺度多场耦合的一体化建模,将不同领域的仿真模型软件通过统一的接口,软件总线、数据共享或网络等技术,组装成具备多种功能的综合仿真软件系统。在进行大规模复杂系统的仿真时,可通过采用协调一致的结构、标准和协议,利用网络设备将分散在各地的仿真设备进行互联,形成综合性仿真环境。
流程智能工厂
流程智能工厂以优化运行指标为目标,自适应决策控制系统的设定值,实现运行指标的优化控制、自主控制。能及时预测与诊断异常工况,当异常工况出现时,通过自愈控制,排除异常工况,实现安全优化运行;将机理模型与数据模型深度融合,建立有效的动态智能模型,实现生产装置的动态自主学****与基于数据驱动的自主控制。实现全流程质量管理和数据自由流通。重点满足钢铁、石化、选矿、有色等流程智能工厂的技术和系统需求。
个性化规模定制
个性化模定制将人工智能和决策支持系统相结合,通过专家系统,使决策支持系统能够充分地应用人类的知识,包括对问题的描述性知识,决策过程的过程性知识,求解问题的推理性知识等,通过逻辑推理来帮助解决个性化定制问題中的复杂决策问题。
共享制造
共享制造具体可分为:①制造能力共享。聚焦加工制造能力的共享创新,重点发展汇聚生产设备、专用工具、生产线等制造资源的共享平台,发展多工厂协同的共享制造服务,发展集聚中小企业共性制造需求的共享工厂,发展以租代售、按需使用的设备共享服务;
②创新能力共享。围绕中小企业、创业企业灵活多样且低成本的创新需求,发展汇聚社会多元化智力资源的产品设计与开发能力共享,扩展科研仪器设备与试验能力共享;③服务能力共享。围绕物流仓储、产品检测、设备维护、验货验厂、供应链管理、数据存储与分析等企业普遍存在的共性服务需求,整合海量社会服务资源,探索发展集约化、智能化、个性化的服务能力共享。
工业电子商务
工业电子商务通过工业企业交易方式与经营模式的网络化、协同化和智能化,推动企业在研发创新、生产管控、供应链管理、经营管控、财务管控和用户服务等方面传统能力的改造升级,帮助工业企业加快培育基于需求精准识别和定义、资源动态整合、产品或服务快速交付和全生命周期动态服务等方面的新型能力,形成个性化定制、服务化转型、网络化协同等新模式新业态。
二、柔性制造是智能制造的新要求
柔性制造系统简介
20世纪50年代,少品种、大批量的刚性流水线生产是主要的生产方式。随着市场竞争日益激烈,对个性化、多样化产品的需求日益旺盛,中、小批量生产模式取代大批量的生产模式成为制造业的主要生产模式。
柔性制造系统(FlexibleManufactunngSystems,FMS),应时而生,并且相对于刚性自动化生产线,优势逐渐显现出来:能够帮助企业在多样化需求和动态不确定的环境中生存和发展,抵抗市场风险。现如今,柔性生产能力己经成为同成本、质量和交货期同等重要的衡量企业绩效和竞争力的指标,反映了企业应对需求多样性和环境不确定性的能力。
FMS具有自动化程度高、适应性强等特点,尤其适用于多品种、中小批量生产。相对刚性生产线,柔性制造系统的优势体现在对制造过程变化的适应性上:一方面是适应系统外部的变化,反映系统的加工能力,例如加工零件类型改变时,能很好的适应新产品的加工;另一方面是适应系统内部的变化,反映系统的抗干扰能力,例如可以很好地适应插单生产。20世纪60年代中期,FMS首先在英国和美国出现,80年代得以现实和并进入商品化时代。
具备智能制造特点FMS的意义传统理论认为,柔性制造系统一般由三部分组成:多工位的数控加工单元,自动化的物料贮运单元和计算机控制信息单元。以往,柔性制造系统的研究往往偏重于对系统硬件搭建的研究、传输线单元设计与研究和柔性系统运输调度问题的研究。
柔性制造系统作为一个系统,孤立地研究某一项问题,研究结果往往与实际生产有所偏差,例如在做生产调度研究时,忽略不同零件加工工时的影响;其次,柔性制造系统在具体应用中同样存在设备停机时间过长,生产计划混乱,或者计划不能按时执行等情况,例如机床因故障停机,或者系统无法迅速响应计划更改;再者,柔性制造系统内部不可避免地存在信息孤岛,传统的柔性制造系统理论并不强调各单元之间的数据共享和数据交换。实际上,智能制造能有效地解决上述问题,并且能够帮助柔性制造系统更好地发挥制造柔性,提高生产效率。
数字化、智能化、网络化制造将生产过程中数字化设计、制造工艺、数字化装备等制造技术、制造软件、管理技术、智能及信息技术、工业互联网等集成创新与交叉融合发展。贯穿于研发、设计、生产、物流、销售、服务等制造活动全生命周期的各个环节,旨在高效、优质、低耗、清洁、安全、敏捷地制造产品、服务用户的制造模式,代表制造业的未来。
智能制造基本范式的演进发展,使得智能产品、智能装备、智能生产和智能服务等不断
创新和持续优化。大规模个性化定制、网络化协同制造等创新产业模式的出现,先进制造与信息技术、工业互联网融合,极大地改变了产品的设计、制造、提供甚至使用方式。产品生命周期日益缩短,更新速度日益加快,制造业企业的生产方式己由面向产品的生产逐渐转变为面向市场的生产。围绕发展高质量产品与高端装备,利用先进制造、智能制造、绿色制造等技术实现高效、优质、低耗、清洁、安全、敏捷地制造。智能制造的内涵和特征在不断发展和深化,以适应多种混合型制造场景和模式的变化。
柔性制造是高端制造业发展的根本需要
美国国家标准与技术研宄院(MST)认为:智能制造解决差异化更大的定制化服务、更小的生产批量和不可预知的供应链变更,应对制造复杂系统的不确定性,实现数据驱动从规模化生产到定制化生产。制造业数字化、智能化、网络化过程,促使承载信息和知识数据在产品研发、生产计划、生产执行、市场营销、售后服务等环节有序自由流动,实现生产全过程、产品全生命周期、全产业链的高效运转和价值再造。
基于现代传感技术、网络技术、自动化技术、工业智能技术等基础,通过智能化的状态感知、实时分析、科学决策和精准执行技术,实现产品设计过程、生产制造执行过程和制造装备智能化。两化融合和工业互联网的推进,正在加速中国新型工业化的进程,赋能行业的数字化转型,并成为高质量发展的重要引擎。
自动化改造升级、信息化基础条件和应用能力建设发展,有力地促进了企业技术创新和管理变革,为建设未来标准化的数字工厂、智能工厂、网络制造工厂夯实了基础。在国家大力推进新基建的指引下,针对产品高质量交付、降低生产成本和提高生产效能的需求,更需要加大力度发展数字制造、智能制造、网络制造的技术与装备,更好地建立快速响应、高度柔性且透明协同的智能工厂。
高端装备制造业如航空航天、轨道交通、汽车船舶等行业领域,是直接关系国家安全、国民经济战略发展的高技术产业,是先进制造业的典型代表,是知识密集型、技术密集型的高端产业。其产品结构和制造工艺过程复杂,配套零件种类、数量众多,使得生产制造过程、协调关系非常繁杂且研制生产周期长,同时质量控制严格且可靠性要求高。因高端装备制造具有技术难度大、多品种、单台套、小批量、变批量等特点,在产品种类、订单数量和生产节拍上存在不确定性,提高高端装备制造的国际竞争力更需要用数字技术、智能技术、网络技术改造提升和发展数字装备、智能装备,实现个性化数字化柔性生产制造,快速、敏捷地响应和满足市场需求。
为了更好地实现高端装备制造业的数字化、智能化、网络化,建设满足柔性批量定制生产的数字化生产线、数字制造车间和智能制造工厂,以工艺数字化、装备智能化、系统网络化为核心构建安全高效的数字化、智能化、网络化制造系统,迫切需要开展以下工作。
做好柔性批量定制混线生产模式的顶层设计规划。