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智能制造的发展与前景展望(南京航空航天大学机电学院，南京市，210016)摘要:简述了智能制造形成的原因及智能制造的概念；分析了智能制造国内外的发展现状；指出了智能制造的发展趋势及其面临的问题。关键词：智能制造人工智能机械制造工业4.0ThedevelopmentandresearchofintelligentmanufacturingJiaYuWang(CollegeofMechanicalEngineering,NanjingUniversityofAeronautics＆Astronautics,Nanjing,210016,China;)Abstract：ThispaperdepictsthecauseofformationandconceptionofIM.AndpresentsstatusinthedevelopmentonIM.FinallyindicationisgivenofthetrendofdevelopmentandquestionconfrontingIM.Keywords:IM;AI;mechanicalmanufacture;Industrie4.00前言智能制造装备是先进制造技术、信息技术以及人工智能技术在制造装备上的集成和深度融合，是实现高效、高品质、节能环保和安全可靠生产的下一代制造装备。在综述了智能制造装备国内外发展现状的基础上，重点论述了目前智能制造存在的问题，并得出结论，认为德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备将是智能制造装备未来的发展方向。1研究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。近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8-2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍，这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度（其实质是决策自动化程度）则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题（包括社会问题、生理问题等）在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综合影响，制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如:（1）专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；（2）现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；（3）制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时间要求更短；（4）制造过程的自动化程度受制于制造系统的自组织能力，即智能水平；（5）现代生产要求专家们在更大范围内进行更及时的合作，小到一个企业内部的各个生产环节，大至一个国家甚至世界范围内的工业界中的众多企业之间。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期”。幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—智能制造技术（intelligentmanufacturingtechnology,IMT）与智能制造系统（intelligentmanufacturingsystem,IMS）使我们有可能走出这个危机。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能”和制造技术的“智能化”。IMT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，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型，制造自动化的根本是决策自动化。2发展现状2.1国外研究现状：目前，IMT&IMS的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视：2.1.1美国美国是国际智能制造思想的发源地之一，美国政府高度重视智能制造的发展，并且已经把它作为21世纪占领世界制造技术领先地位的基石。从上世纪90年代开始，美国国家科学基金（NSF）就着重资助有关智能制造的诸项研究，项目覆盖了智能制造的绝大部分，包括制造过程中的智能决策、基于多施主（multi-agent）的智能协作求解、智能并行设计、物流传输的智能自动化等［1］。2005年，美国国家标准与技术研究所（NIST）提出了“聪明加工系统（smartmachiningsystem,SMS）”研究计划。聪明加工系统的实质是智能化，该系统的主要目标和研究内容包括：（1）系统动态优化。即将相关工艺过程和设备知识加以集成后进行建模，进行系统的动态性能优化；（2）设备特征化。即开发特征化的测量方法、模型和标准，并在运行状态下对机床性能进行测量和通信；（3）下一代数控系统。即与STEP-NC兼容的接口和数据格式，使基于模型的机器控制能够无缝运行；（4）状态监控和可靠性。即开发测量、传感和分析方法；（5）在加工过程中直接测量刀具磨损和工件精度的方法。2011年，美国总统奥巴马宣布实施包括工业机器人在内的”AdvancedManufacturingPartnershipPlan”（先进制造联盟计划），立即得到同日发布的“实现21世纪智能制造”新报告的积极响应。在这份由美国智能制造领导联盟（smartmanufacturingleadershipcoalition,SMLC）公布的报告中，不但描绘了该领域未来的发展蓝图，而且确定了十大优先行动目标，意图通过采用21世纪的数字信息技术和自动化技术，加快对20世纪的工厂进行现代化改造过程，以改变以往的制造方式，借此获得经济、效率和竞争力方面的多重效益［2］。2.1.2日本日本于1990年首先提出为期10年的智能制造系统（IMS）的国际合作计划，并与美国、加拿大、澳大利亚、瑞士和欧洲自由贸易协定国在1991年开展了联合研究，其目的是为了克服柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）的局限性，把日本工厂和车间的专业技术与欧盟的精密工程技术、美国的系统技术充分地结合起来，开发出能使人和智能设备都不受生产操作和国界限制，且能彼此合作的高技术生产系统。2.1.3欧盟欧盟于2010年启动了第七框架计划（FP7）的制造云项目［3］，特别是制造业强国的德国，继实施智能工厂（Smartfactory）之后［4］，又启动了一个投入达2亿欧元的工业4.0（Industry4.0）项目［5］。德国政府2010年制定的《高技术战略2020》计划行动中，意图以未来项目“工业4.0”奠定德国在关键工业技术上的国际领先地位，并在2013年4月举行的汉诺威工业博览会上正式将此计划推出。“工业4.0”概念最初是在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，目前其已上升为国家级战略［6］。2.2国内研究现状国内在智能制造技术与系统方面的绝大多数研究工作，目前还处在探讨人工智能在制造领域中应用的阶段。几年来，开发出了众多类型、水平各异的面向制造过程中特定环节、特定间题的“智能化孤岛”，诸如专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统等，而对制造环境的全面“智能化”研究工作还处于刚刚起步阶段。我国自2009年5月《装备制造业调整和振兴规划》出台以来，国家对智能制造装备产业的政策支持力度不断加大，2012年国家有关部委更集中出台了一系列规划和专项政策，使得我国智能制造装备产业的发展轮廓得到进一步地明晰。工业与信息化部发布了《高端装备制造业“十二五”发展规划》，同时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》子规划，明确提出到2020年将我国智能制造装备产业培育成为具有国际竞争力的先导产业。科学技术部也发布了《智能制造科技发展”十二五”专项规划》；国家发展改革委员会、财政部、工业与信息化部三部委组织实施了智能制造装备发展专项；工业与信息化部制定和发布了《智能制造装备产业“十二五”发展路线图》，该路线图明确把智能制造装备作为高端装备制造业的发展重点领域，以实现制造过程智能化为目标，以突破九大关键智能基础共性技术为支撑，其思路是：以推进八项智能测控装置与部件的研发和产业化为核心，以提升八类重大智能制造装备集成创新能力为重点，促进在国民经济六大重点领域的示范应用推广。3问题与展望3.1存在问题总的说来，目前IMS的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果，开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站（IMW），形成了一系列”智能化孤岛”（islandsofintelligence）。这中间包括CIMS研究中所取得的有关进展。然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，、问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术（包括生产系统）、人（包括间接影响生产过程的社会群体）和经济（包括市场竞争和社会竞争）三方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化（integratedautomation）水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能（integratedintelligence）水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。3.2发展趋势当前，智能制造的发展趋势以德国的”工业4.0”和美国的工业互联网装备最为清晰。3.2.1德国“工业4.0”德国“工业4.0”通过充分利用信息物理系统（CPS），实现由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，推动现有制造业向智能化方向转型。CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computation、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现制造装备系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同。德国电气电子和信息技术协会于2013年发布了德国首个“工业4.0”标准化路线图，以加强德国作为技术经济强国的核心竞争力，确保德国制造的未来［7-8］。“工业4.0”项目主要分为两大主题：（1）智能工厂。重点研究智能化生产系统及过。程，以及网络化分布式生产设施的实现（工业4.0智能工厂如图1所示）；（2）智能生产。主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。图1工业4.0智能工厂3.2.2美国工业互联网装备2013年，美国通用电气公司（GE）发表了《工业互联网-打破智慧与机器的边界》报告［9］。该报告提出了工业互联网（IndustrialInternet）的概念。工业化创造了无数的机器、设施和系统网络，而工业互联网则是指让这些机器和先进的传感器、控制和软件应用相连接，以提高制造业的生产效率、减少资源消耗。工业