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

若对您有所启发和帮助，请关注并留言让我们知道，这是我们最大的乐趣和成就！

什么是智能制造？如何实现智能制造？

智能制造是国际公认的实现工业体系转型升级的新一代工业技术。智能制造并不等于自动化生产，无人工厂、无人物流、无人仓储等也并不能代表智能制造。

要讲清智能制造是什么，我们本文就先从智能制造的概念说起，再到智能制造的目标和主题，最后详解如何实现智能制造。

— 01 —

什么是智能制造？

1989年Kusiak首次明确提出了“智能制造系统”一词，并将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统和机器人控制来对制造技工们的技能和专家知识进行建模，以使智能机器可自主地进行小批量生产”。此时智能制造的概念主要是从技术方面阐述的，强调它是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。

但在到了21世纪我国的制造强国战略研究报告中，认为智能制造是制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合。它是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能的制造系统，旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户。智能制造的内容包括:制造装备的智能化、设计过程的智能化、加工工艺的优化、管理的信息化和服务的敏捷化远程化等。

到了现在，我们对工业4.0时代的智能制造内涵有了进一步的认知，即：智能制造是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等新技术深度融合形成的新型生产方式和制造技术。

它以产品全生命周期价值链的数字化、网络化和智能化集成为核心，以企业内部纵向管控集成和企业外部网络化协同集成为支撑，以物理生产系统及其对应的各层级数字孪生映射融合为基础，建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能工厂进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、 绿色、安全的制造和服务。

— 02 —

发展智能制造的总体目标

众所周知，工业4.0是正在发生中的新工业革命，面临着一系列的变化和挑战。“智能化”是未来制造技术发展的必然趋势，智能制造是其核心。在工业4.0时代，智能制造的总体目标可以归结为如下五个方面：

（1）优质

制造的产品具有符合设计要求的优良质量，或提供优良的制造服务，或使制造产品和制造服务的质量优化。

（2）高效

在保证质量的前提下，在尽可能短的时间内以高效的工作节拍完成生产，从而制造出产品和提供制造服务，快速响应市场需求。

（3）低耗

以最低的经济成本和资源消耗制造产品或提供制造服务。其目标是综合制造成本最低，或制造能效比最优。

（4）绿色

在制造活动中综合考虑环境影响和资源效益，其目标是使整个产品全生命周期中对环境的影响最小、资源利用率最高，并使企业经济效益和社会效益协调优化。

（5）安全

考虑制造系统和制造过程中涉及的网络安全和信息安全问题，即通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。

— 03 —

智能制造核心主题

1.智能工厂

智能工厂重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现。智能工厂是智能制造中的一个关键主题，其主要内容可从多个角度来描述。

首先数字工厂是工业化与信息化融合的应用体现。它借助于信息化和数字化技术，通过集成、仿真、分析、控制等手段为制造工厂的生产全过程提供全面管控的整体解决方案。它不限于虚拟工厂，更重要的是实际工厂的集成，包括产品工程、工厂设计与优化、车间装备建设及生产运作控制等。

其次数字互联工厂是指将物联网技术全面应用于工厂运作的各个环节，实现工厂内部人、机、料、法、环、测的泛在感知和万物互联，互联的范围甚至可以延伸到供应链和客户环节。

而智能工厂从范式维度看，智能工厂是制造工厂层面的信息化与工业化的深度融合，是数字化工厂、网络化互联工厂和自动化工厂的延伸和发展。它通过将人工智能技术应用于产品设计、工艺、生产等过程，使得制造工厂在其关键环节或过程中能够体现出一定的智能化特征，即自主性的感知、学习、分析、预测、决策、通信与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现提质增效、节能降本的目标。

2.智能生产

智能生产是智能制造中的另一个关键主题。在未来的智能生产中，生产资源(生产设备、机器 人、传送装置、仓储系统和生产设施等)将通过集成形成一个闭环网络，具有自主、自适应、自重构等特性，从而可以快速响应、动态调整和配置制造资源网络和生产步骤。智能生产的研究内容主要包括:

（1）MOM 生产网络

基于制造运营管理系统的生产网络，生产价值链中的供应商通过生 产网络可以获得和交换生产信息，供应商提供的全部零部件可以通过智能物流系统，在正确的时间以正确的顺序到达生产线。

（2）基于数字孪生的生产过程设计、仿真和优化

通过数字孪生将虚拟空间中的生产建模仿真与现实世界的实际生产过程完美融合，从而为真实世界里的物件(包括物料、产品、设备、生产过程、工厂等)建立一个高度真实仿真的“数字孪生”，生产过程的每一个步骤都将可在虚拟环境 (即赛博系统)中进行设计、仿真和优化。

(３)基于现场动态数据的决策与执行

利用数字孪生模型，为真实的物理世界中物料、产 品、工厂等建立一个高度真实仿真的“孪生体”，以现场动态数据驱动，在虚拟空间里对定制信息、生产过程或生产流程进行仿真优化，给实际生产系统和设备发出优化的生产工序指令，指挥和控制设备、生产线或生产流程进行自主式自组织的生产执行，满足用户的个性化定制需求。

3.智能物流和智能服务

智能物流和智能服务也分别是智能制造的主题之一。在一些场合下这两者也常被认为是构成智能工厂和进行智能生产的重要内容。

智能物流主要通过互联网、物联网和物流网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配和物流支持。智能服务是指能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。

在智能制造中，智能服务需要在集成现有多方面的信息技术及其应用的基础上，以用户需求为中心，进行服务模式和商业模式的创新。因此u，智能服务的实现需要涉及跨平台、多元化的技术支撑。在智能工厂中基于CPS平台通过物联网(物品的互联网)和务联网(服务的互联网)，将智能电网、智能移动、智能物流、智能建筑、智能产品等与智能工厂(智能车间和智能制造过程等)互相连接和集成，实现对供应链、制造资源、生产设施、生产系统及过程、营销及售后等的管控。

— 04 —

如何实现智能制造？

对于不同的行业、不同的领域、或是不同的企业，具体实施智能制造会有各自不同的技术路线和解决方案。所以我们今天所探讨的如何实现智能制造也只是一个基本的逻辑和路线，不同的行业仍要根据实际情况改变。

1.需求分析

需求分析是指在系统设计前和设计开发过程中对用户实际需求所作的调查与分析，是系统设计、系统完善和系统维护的依据。

需求分析主要涉及如下内容:发展趋势、已有基础、问题与差距、目标定位等。

2.网络基础设施建设

网络互联是网络化的基础，主要实现企业各种设备和系统之间的互联互通，包括工厂内网络、工厂外网络、工业设备和产品联网、网络设备、网络资源管理等涉及现场级、车间级、企业级设备和系统之间的互联，即企业内部纵向集成的网络化制造；还涉及企业信息系统、产品、用户与云平台之间的不同互联场景， 即企业外部(不同企业间)的横向集成。

因此网络互联为实现企业内部纵向集成和企业外部横向集成提供网络互联基础设施实现和技术保障。在网络互联基础建设中还必须考虑网络安全和信息安全问题，即要通过综合性的安全防护措施和技术，保障设备、网络、控制、数据和应用的安全。

3.数据互联可视的数字化

以产品全生命周期数字化管理(PLM)为基础，把产品全价值链的数字化、制造过程数据获取、产品及生产过程数据可视化作为智能化第一步，实现对数字化和数据可视化呈现。主要内容包括：产品全生命周期价值链的数字化、数据的互联共享、数据可视化及展示。

亿信华辰自主研发的一站式数据分析平台亿信ABI 能帮助制造企业在展示项目、科研投入比例、产品监控、人员构成等方面进行全面分析与展示，时刻掌控企业经营状况以及各项目花费情况，全方位监管各项目跟进情况；另外，对各条生产线的磨损率进行精准监控，及时排除故障隐患。为制造企业的运维管理提供了数据基础，辅助领导高效决策。

4.现场数据驱动的动态优化

现场数据驱动的动态优化本质上就是以工厂内部“物理层设备—车间制造执行系统—企业资源管理信息系统”纵向集成为基础，通过对物理设备、控制器、传感器的现场数据采集，获得对生产过程、生产环境的状态感知，进行数据建模分析和仿真对生产运行过程进行动态优化，作出最佳决策，并通过相应的工业软件和控制系统精准执行，完成对生产过程的闭环控制。

亿信华辰的智慧工厂解决方案，借助5G网络、智能机器人、视频比对技术，能帮助制造企业打造智慧化工厂生产线。在零配件配送、库存管理、生产组装、信息上报等关键环节利用可视化技术，能有效调节生产进度，合理调配资源、监控生产质量、及时上报数据反馈结果。另外，方案内容涵盖对生产车间轮胎检测环节、T-BOX数据上传环节，实时库存提供实时监控，并对云打印设备、AGV智能机器人进行工作状态、设备状态的可视化监控。

5.虚实融合的智能生产

虚实融合的智能生产是智能制造的高级阶段。这一阶段将在实现产品全生命周期价值链端到端数字化集成、企业内部纵向管控集成和网络化制造、企业外部网络化协同这三大集成的基础上，进一步建立与产品、制造装备及工艺过程、生产线、车间、工厂和企业等不同层级的物理对象映射融合的数字孪生，并构建以CPS为核心的智能工厂，全面实现动态感知、实时分析、自主决策和精准执行等功能，进行赛博物理融合的智能生产，实现高效、优质、低耗、绿色的制造和服务。

亿信华辰智能车间解决方案使用三维模拟真实产生环境对厂区监控、安全生产、运输车辆等区域进行全面监控，能帮助制造企业时刻掌控企业生产、运输状况，全方位监管各生产车间运行情况，将一切风险扼杀在摇篮之中，为打造高品质的车间生产提供千里眼和顺风耳。

— 05 —

小结

为适应制造技术发展变迁与制造业新挑战的需求，智能制造是制造业发展的必由之路。智能制造是多方面、多层级、多效应的一套组合拳，需要软件、硬件、人才、管理等多方面的转型升级，需要制造企业从“头脑”武装到“四肢”，才能在工业4.0的下半场取得先机。

相关问答

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,其特点是:1、虚拟现实技术这是实现虚拟制造的支持技术,也是实现高水平人机一体化的关键...

去年早些时候,“互联网+”曾经被视为“智能制造”的灵丹妙药。经过一段时间的争吵、实践和沉淀,“制造业+互联网”的融合,才勉强修成正果。这看上去不过是一个...

随着时代与时俱进,信息化,自动化接着智能化,许多务实的制造工厂正大胆尝试“自动化+信息化”,大步迈向智能制造!智能工厂、车间管理软件、都是不可或缺的,...

智能制造工程师是指负责研发与应用智能化制造系统的专业人才。其主要工作包括参与智能制造系统的设计、开发和优化,制定智能制造的工艺流程及部署,并对系统中...

智能制造的新概念包括:工业互联网、数字化制造、智能工厂、智能制造系统等。工业互联网是指以互联网技术为基础,将工业生产过程中的各种设备、工具、机器等进...

1:智能制造是基于人工智能的研究的一个专业。培养具有机械工程、电气控制工程、计算机和信息化管理技术等学科知识交叉融合型工程技术人才。学生接受从理论到实际...

[回答]制造智能机器人分为两大部分,一部分是机械部分,就是我们能够看见的这部分;另一部分是微电脑部分,也就是智能部分,这部分就相当于人的大脑和神经,用...

智能制造工程专业:机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、计算机网络与工业物联网、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入...

智能制造技术智能制造技术利用计算机模拟制造业领域的专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动,并将这些智能活动和智能机器融合起来,贯穿应用与整个制...

我觉得这是一个非常好、非常及时的举措,让年轻学子们积极地投入到智能制造的行列中,促使企业向中国制造2025的核心发展方向转型。德国、日本两大制造强国,把...