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2 智能制造的内涵和特征  摘要 本章阐述了智能制造的内涵，给出了智能制造的定义，分析了智能制造 的建设目标，梳理了智能制造的技术体系，最后总结了智能制造的系统特征， 并就智能制造相关问题进行了探讨。 一、制造与智能 智能制造（IM ，Intelligent Manufacturing ）通常泛指智能制造技术和智 能制造系统，它是人工智能技术和制造技术相结合后的产物。因此，要理解 智能制造的内涵，必须先了解制造的内涵和人工智能技术。 制造是把原材料变成有用物品的过程，它包括产品设计、材料选择、加 工生产、质量保证、管理和营销等一系列有内在联系的运作和活动。这是对 制造的广义理解。对制造的狭义理解是指从原材料到成品的生产过程中的部 分工作内容，包括毛坯制造、零件加工、产品装配、检验、包装等具体环节。 对制造概念广义和狭义的理解使“制造系统”成为一个相对的概念，小的如 柔性制造单元（FMC ，Flexible Manufacturing Cell ）、柔性制造系统（FMS ， Flexible Manufacturing System ），大至一个车间、企业乃至以某一企业为中心 包括其供需链而形成的系统，都可称之为“制造系统”。从包括的要素而言， 制造系统是人、设备、物料流/信息流/资金流、制造模式的一个组合体。 人工智能（AI ，Artificial Intelligence ）是智能机器所执行的与人类智能 有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、 学习和问题求解等思维活动。人工智能具有一些基本特点，包括对外部世界 的感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、行为决策能力、执行控 制能力等。一般来说，人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个阶 段。第一阶段为计算智能，即快速计算和记忆存储能力。第二阶段为感知智 能，即视觉、听觉、触觉等感知能力。第三阶段为认知智能，即能理解、会 思考。认知智能是目前机器与人差距最大的领域，让机器学会推理和决策异 常艰难。 将人工智能技术和制造技术相结合，实现智能制造，通常有如下好处： （1 ）智能机器的计算智能高于人类，在一些有固定数学优化模型、需要 大量计算、但无需进行知识推理的地方，比如，设计结果的工程分析、高级 计划排产、模式识别等，与人根据经验来判断相比，机器能更快地给出更优 的方案，因此，智能优化技术有助于提高设计与生产效率、降低成本，并提 高能源利用率。 （2 ）智能机器对制造工况的主动感知和自动控制能力高于人类，以数控 加工过程为例，“机床/工件/ 刀具”系统的振动、温度变化对产品质量有重要 影响，需要自适应调整工艺参数，但人类显然难以及时感知和分析这些变化。 因此，应用智能传感与控制技术，实现“感知—分析—决策—执行”的闭环 控制，能显著提高制造质量。同样，一个企业的制造过程中，存在很多动态 的、变化的环境，制造系统中的某些要素（设备、检测机构、物料输送和存 储系统等）必须能动态地、自动地响应系统变化，这也依赖于制造系统的自 主智能决策。 （3 ）随着工业互联网等技术的普及应用，制造系统正在由资源驱动型向 信息驱动型转变。制造企业能拥有的产品全生命周期数据可能是非常丰富 的，通过基于大数据的智能分析方法，将有助于创新或优化企业的研发、生 产、运营、营销和管理过程，为企业带来更快的响应速度、更高的效率和更 深远的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、 企业供需链优化和产品精准营销等诸多方面。 由此可见，无论是在微观层面，还是宏观层面，智能制造技术都能给制 造企业带来切实的好处。我国从制造大国迈向制造强国过程中制造业面临 5 个转变：产品从跟踪向自主创新转变；从传统模式向数字化、网络化、智能 化的转变；从粗放型向质量效益型转变；从高污染、高能耗向绿色制造转变； 从生产型向“生产+服务”型转变。在这些转变过程中，智能制造是重要手 段。在“中国制造2025 ”中，智能制造是制造业创新驱动、转型升级的制高 点、突破口和主攻方向。 二、智能制造概念的产生与发展 国际上智能制造的研究始于20 世纪七八十年代，智能制造领域的首本 研究专著[1]于1988 年出版，它探讨了智能制造的内涵与前景，定义其目的是 “通过集成知识工程、制造软件系统、机器人