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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王国法院士谈中国煤机（一）：智能制造的六大关键技术

我国煤机装备制造业行业水平整体而言大而不强 ，虽部分高端煤机装备水平已达国际领先水平，但煤机装备核心竞争力欠缺，打造中国煤机国际品牌仍任重道远。

近日，王国法 院士及煤炭科学研究总院杜毅博 发表题为《德国工业4.0与中国煤机装备智能制造的发展》的文章，针对中国煤机行业的历史、现状和未来，提出了自己的看法。

现节选内容如下

我国作为世界最大煤炭生产、消费、净出口国， 煤机装备制造业发展迅速，其生产总量与整体技术 已达世界前列。

然而，我国煤机装备中低端产品过剩，高端高可靠性产品紧缺，核心竞争力与创新能力不足，一些关键元部件仍需从外国进口。新一轮产 业革命的背景下，我国煤机装备更需在产品可靠性、 智能化等方面不断创新，以智能制造助推我国煤机 装备产业与技术 走向国际发展的高地。

智能制造的终极目标是要实现产品及其制造过 程的最优化，获得高效、优质、柔性、敏捷、低耗、宜人 等效果。智能分析决策实现制造系统或产品智能化 的核心部分，而其关键技术是以新一代人工智能技 术为核心的六大关键技术，包括人工智能技术、工业 机器人技术、大数据技术、云计算技术、物联网技术 以及整体的信息化系统。

1) 人工智能技术: 新一代智能制造的主要特征表现在制造系统具备了学习能力，通过深度学习、增强学习等技术应用于制造领域，知识产生、获取、运用和传承效率发生革命性变化，显著提高创新与服 务能力。人工智能技术的三大特点就是大数据技 术 、按照计划规则的有序采集技术 、自我思考的分析 和决策技术 。传统人工智能追求机器对人脑思维、认知功能的模拟，让机器变得更聪明; 新一代人工智 能则基于新的信息环境，把计算机和人连成更强大的智能系统，以实现新目标。

2011年人工智能全球利申请不到5500件到2016年的22000件，6年间翻了4倍，新一代人工智能在技术和产业方面均接近“奇点”。“AI+制造业”成为全球经济技术竞争 的重要因素。如

通用集团GE针对“AI+制造业”领 域进行系统布局;

西门子押宝“数字化双胞胎模型”及Teamcenter协作平台;

三星启动一个中心管控全 球的“4M+1E”方案;

我国海尔集团则在建立互联网工厂的同时建立以用户为中心的智能生态圈。

人工 智能正在从多个方面支撑传统制造向智能制造迈进，为中国制造业“由大变强”的发展注入新动能。

2) 工业机器人技术: 工业机器人作为机器人的一种，主要由操作器、控制器、伺服驱动及传感系统组成。是可重复编程，完成三维空间仿人操作自动控制，对于稳定和提高产品质量，提高生产效率，改善劳动条件起到重要作用。工业机器人应用的五大领域包括机器人加工、喷涂、装配、焊接以及机器 搬运等。我国近年来机器人销量大幅上涨，仅2017年前 10个月销量已达 10.48 万台，位居全球第一。“机器换人”成为大势所趋。

图为黄陵矿业一号煤矿的“井下巡视机器人”

工业巡检机器人将采煤机滚筒的位置及割煤状态，顶底板与滚筒之间相对位置以及工作面运输机直线度等数据传送到工作面顺槽监控中心。

3) 大数据技术: 工业大数据的来源主要是数字 化设计、智能化制造、网络化监测、物联网管理 4个 方面，产生了大量的工业数据。工业大数据还贯穿于设计、制造、使用、维修、回收整个产品全生命周期，包括数据的获取、集成、应用等。大数据分析技 术包括它的分类技术、建模技术、聚类技术、匹配技术、优化技术、可视技术等。大数据技术的应用和发 展使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者、生产者、消费者提供看待价 值链的全新视角，使企业有机会把价值链上更多环 节转化为企业的战略优势。

4) 云计算技术: 大量企业采用的是竖井化IT架构，孤岛现象较为严重，IT系统资源无法跨系统共享，资源利用率低，工业云平台打破各部门之间的数据壁垒，让数据真正流动起来，发现数据之间的内在关联，帮助企业做出最正确的决策，生产出最合理、 最贴近于消费市场的产品。智能工业云平台作为一种工业互联网和物联网平台，工业云构建了网络化制造模式，搭建起一种新型的生态系统。在设备与设备之间，设备与生产线，工厂与工厂之间无缝对 接，监控生产过程，提高产品质量。

2017年7月11日，百度在线网络技术（北京）有限公司、山西大学和山西精英科技股份有限公司在太原正式签署战略合作协议。 根据协议，百度将运用ABC（人工智能AI、大数据Big data、云计算Cloud Computing）和物联网等先进技术，与精英科技、山西大学开展深度合作，共同打造服务山西乃至全国的“中国煤炭云”。

5) 物联网技术: 智能制造最大特征是实现万物 互联( IOE Internet of everything) ，是智能制造的神经系统。工业物联网是工业系统与互联网，以及高级计算、分析、传感技术的高度融合，也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。工业物联网具有全面感知、互联传输、智能处理及自组织和自维护的特点。信息技术发展的终极目标就是实现 无所不在的连接，人、物、数据和程序通过互联网 联系在一起并进行流程再造，基于物理世界感知和交互的在线化实时化数据与智能处理，改变对外部世界的相应模式。智能制造工厂架构与应用场景如下图所示。

6) 整体的信息化系统: 智能制造信息系统，在数据采集基础上，建立完善的智慧工厂生产管理系统，实现生产制造从硬件设备到软件系统，再到生产方法，全部生产现场上下游信息的互联互通。智能 制造信息系统包括企业管理计划(EＲP) 及产品全 生命周期管理系统( PLM)，从管理层上包括制造执 行系统(MES) 和工厂的工程组态软件，从而达到产品在全寿命周期内物理世界与虚拟世界的协调统 一。

智能制造信息系统以精益管理为核心，根据用户需求定义企业价值，提高系统柔性和可靠性，降低库存及沟通管理成本，实现智能制造企业管理理念和管理模式的转型发展。

来源：煤机网

编辑整理：朱恩光 审核：杨正凯

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