科技｜带你了解智能制造的十大关键技术

智能制造智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。

目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。

智能制造十大关键技术

在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

1

智能产品（Smart Product）

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

2

智能服务（Smart Service）

基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

3

智能装备（Smart Equipment）

制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

4

智能产线（Smart ProducTIon line）

很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5

智能车间（Smart workshop）

一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。

6

智能工厂（Smart Factory）

一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的粒度是天、小时，甚至分钟。

7

智能研发（Smart R&D ）

离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现，很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。

8

智能管理（Smart Management）

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9

智能物流与供应链（Smart logisTIcs and SCM）

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10

智能决策（Smart Decision Making）

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。

本文来源：共享工业云

图片来源：pexels

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智能制造到底是什么？20项技术你用了吗？

本文编译自Tab Wilkins在NIST网站上的文章“Five Steps to Being a Smarter Manufacturer”以及Steven Brand在CMTC博客上的文章“Don’t Get Left Behind, SMART Manufacturing is the Future for Small and Medium-Sized Manufacturers”，有删节。

在过去的几年，智能制造一直是业内专家、战略家和思想家间的热门话题之一。然而，尽管有很多媒体报道，许多制造业的前沿人士并不十分清楚智能制造到底是什么，或者为什么它们与企业组织相关。

简而言之，智能制造就是按照人和机器所需要的形式，使用实时数据和技术。

如果要寻找更全面的定义，有两个领先的组织提供了定义。

美国国家标准与技术研究院（NIST）的说法是，智能系统是“完全集成的协作式制造系统，能够实时响应，以满足工厂、供应网络和客户需求中不断变化的需求和条件。”

智能制造领导联盟（SMLC）将智能定义为“通过开放的基础架构来解决现有和未来问题的能力，从而使解决方案能够以业务的速度实施，同时创造有利的价值”。

智能制造的概念和成功实施预计将引发第四次工业革命。而且近年来还有许多其他的进步，都与技术连通性和数据访问、处理有关。

制造正在发展，业务也需要发展。 随着制造商将诸如物联网（IoT）、机器人技术、虚拟现实（VR）和人工智能（AI）等新技术融入其商业战略，第四次工业革命已经到来。智能制造—感知、测量、分析、报告和培训—将成为这一战略的重要组成部分。

麦肯锡全球研究院在其报告“物联网：超越假设的价值”中指出，到2025年，智能制造将产生3.9万亿美元到11.1万亿美元的总经济影响。报告指出，预计工厂是会对智能制造产生最大的潜在影响—每年高达3.7万亿美元。如果不前进，就会被淘汰。

幸运的是，不需要成为一家大企业也可以享受智能制造带来的益处。然而，人员、流程和技术需要保持平衡和协作才能达到效果。智能制造解决方案的其他关键组件包括：

• 设备和连接

• 数据采集

• 信息管理和可视化

• 数据分析和情报

• 商业决策

• 工作流执行

智能制造系统的大脑是制造中的数据。这为确定商业的健康状况提供了标记。然后使用这些数据进行一系列的分析规程，包括：

• 描述性：用于捕捉产品的状况，环境和操作

• 诊断：检查降低产品性能或失败的原因

• 预测性：检测即将发生事件的模式

• 说明性：确定改善结果或纠正问题的措施

关于智能制造的一个常见误解是，它将要求组织机构彻底改变他们目前的业务，投资先进的技术。而这些技术往往太复杂企业无法适应。一些改变是必要的，但实际上智能制造通过建立在制造商当前的能力基础上，大大简化了这一转变。

所涉及的关键概念之一是认识到数据的价值，是开发和管理的关键资产。换句话说，对于分析数据的系统来说，关键资产不是分析系统本身，而是数据。用生成的数据来构建和验证分析。对数据的这种强调使得我们对于在哪里集中资源有不同的思考。

对于任何运营目标，都需要有相关数据源。数据源可以像传真机、平板电脑或智能手机一样基本，或像广域传感器网络一样复杂。重点是，数据在运营目标的背景下是有价值的，而不是传感器的复杂性。有许多非常有价值的应用程序可以利用数据。

基础设施的变化需要适应在智能平台上使用和操作数据的应用程序，为制造商的基础设施最小变化提供便利。随着时间的推移，智能制造将会导致商业机会和运营的重大变化。

中小型制造商，距离“智能”有多远？

如果只是一个小型制造企业，那么提升改进流程的策略是什么呢？想要达到什么目的增加销售额、降低成本、提高效率、或者拥有更灵活的供应链？可能购买了硬件或软件以及使用该技术的许可证来帮助实现一个或多个目标。它还提供了与上游和下游供应商更有效协作的能力。

这里列出了成为智能数字企业的四个步骤。

首先，是网络安全。

网络安全是一个潜在的智能、值得信赖的商业合作伙伴。 越依赖制造业的数字平台，对于客户、供应商和投资者越希望有更高的安全性。

其次，了解智能制造。

国家标准与技术研究院（NIST）和智能制造领导联盟（SMLC）有两个智能制造的官方定义。 从本质上说，智能制造是将所有技术整合在一起进行监控、管理和改进的一种理念。

第三，意识到任何供应链都可能传递智能制造。

Capgemini咨询集团的数据表明，大多数美国乃至全球的大型制造商和零售商都在投资智能技术。他们发现，76％的大型制造商有智能制造计划，而56％的企业在过去的五年投资了1亿美元以上。随着大公司的投资和部署，智能制造业很可能渗透到供应链中，像及时、精益、ISO 9000一样成为规定或事实标准。

第四，列出清单，评估智能状态。

佐治亚州对500多家制造商的调研中，发现了20种重要的技术被广泛使用，用以推进智能制造的发展。包括用于库存和仓库跟踪的RFID，或用于计划、库存控制或采购（如ERP）的软件。

图1 制造商技术实施情况

如图1所示，紧随ERP、CAD之后，预防性维护已经成为制造商优先实施的第三个技术实施选项。

有了四个简单问题，可以帮助企业评估当前状态。更进一步的问题，包括是否在制造过程中安装了传感器，以及是否对这些元素连接和整合，从而进行数据访问和监控，并有效分析。

最大的挑战是人，而不是技术

早期成功的一个主要原因是与公司文化和团队成员的承诺相关。要记住，如果将技术的整合和使用与那些不能理解新技术如何让自己的工作变得更容易，而不是更难的员工结合，将会毫无用处。

对于一条成功的智能路径来说，员工支持非常重要，这也是智能制造实施过程中最大的障碍。

编译

杨晔：清华大学机械工程系博士，赛迪智能制造工程技术中心咨询顾问

编审

林雪萍：南山工业书院创始人、北京联讯动力咨询公司

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