智能制造转型升级论文题目重温杨叔子院士智能制造里程碑论文的感悟|工业互联网|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

重温杨叔子院士智能制造里程碑论文的感悟

2022年11月4日晚，我国著名的教育家、智能制造专家，华中科技大学老校长杨叔子院士驾鹤西去，永远离开了我们。杨叔子院士不仅是我国智能制造领域的开创者，也是我国高人文素质教育的主要倡导者。大师的丰碑，将永远鼓舞我们智能制造工作者前行！

图片来源：华中科技大学

今天，我再次重温了杨叔子院士于1992年撰写的《智能制造技术与智能制造系统的发展与研究》论文 ，深深体会到杨叔子院士伟大的预见性，故撰此文，回顾这篇我国智能制造领域开山之作的精彩内容和我的学习思考。

这篇论文发表在《中国机械工程》1992年第3卷第2期，作者是杨叔子院士和丁洪教授。 丁洪教授也是我的老师，教过我们《信号处理技术》，近年来从事分布式数据库研究与产业化工作。距今虽然已过去30年，但这篇论文对智能制造技术的展望非常具有前瞻性、准确性，具有重要的指导意义。论文共分三部分：智能制造系统的研究背景与发展现状、存在的问题、研究方向与课题，逻辑清晰，言简意赅，为智能制造技术的发展指明了方向。

智能制造为什么？是什么？

论文的第一部分介绍了智能制造系统的研究背景与发展现状。

论文指出，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提高面临众多问题，而通过集成制造技术、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（Intelligent Manufacturing Technology, IMT）与智能制造系统（Intelligent Manufacturing System, IMS）可以帮助我们应对挑战。制造过程的核心问题是制造智能和制造技术的智能化。

论文提出，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活动；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。论文指出，探讨智能制造的内涵与前景，定义制造智能的目的是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产。

图为1995年，杨叔子与学生在一起

论文分析了CIMS（计算机集成制造系统）与IMS的关系， 指出CIMS强调企业内部物流和信息流的集成，而IMS强调更大范围内的整个制造过程的自组织能力。集成是智能的基础，而智能也将反过来推动更高水平的集成。

论文强调，国内在当时已开发出众多类型、水平各异的面向制造过程中特定环节、特定问题的“智能化孤岛”，而面向制造环境的全面智能化研究工作刚刚起步。

论文指出，杨叔子院士团队在国家自然科学基金委员会1988年组织的“机械制造的未来”研讨会上首次探讨了“智能制造”的研究问题，并密切关注国际研究动态。

论文的第一部分最后强调，智能制造是21世纪的制造技术，作为其特征的双I（Integration & Intelligence）将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。智能制造是从信息时代走向智能时代面临的重要任务。

智能制造的三个核心要素

在论文的第二部分，杨叔子院士指出，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。

论文指出，从技术角度来看，推进智能制造需要解决的突出问题是产品和技术的规范化、标准化和通用化，信息自动交换形式与接口，以及制造智能共享等。

论文提出，从人的因素来看，企业各方面的专家应当充分协同，并行工作；知识的表达应当存在多种层次和多种类型，便于理解和应用；人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。从经济因素来看，IMS系统强调全面提高制造过程的生产和经济效益，帮助企业提高市场竞争能力。发达国家普遍存在劳动力成本昂贵的问题，缺乏熟练工人和技术人员，但IMS系统的应用将使得发达国家不再依赖发展中国家的廉价劳动力。因此，我国要开发出具有自身特色的IMS，方能在21世纪制造业的竞争中争得更多的机会。这段论述体现出杨叔子院士早在三十年前，就意识到推进智能制造是我国提高制造业国际竞争力的必由之路。

论文特别提到开发企业的“销售智能”，这体现出杨叔子院士非常强调智能制造要帮助企业解决实际问题，为企业创造效益。

智能制造的研究方向与课题

论文的第三部分系统介绍了智能制造与系统的研究方向与课题，包括智能制造系统理论基础与设计技术、制造智能理论及处理技术、智能制造单元技术的集成、知识库系统与网络技术、智能机器的设计，以及制造中人 的因素六个方面。

论文指出，IMS强调面向整个制造过程的系统和各个环节的智能化，有必要研究IMS的设计策略和开发环境（包括开发语言、操作系统和开发工具等）。

论文特别强调智能制造单元技术的集成，具体包括并行智能设计，生产过程的智能调度、规划、仿真与优化，产品质量信息的智能处理系统，制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制，以及生产与经营管理的智能决策系统。

图为20世纪90年代初在实验室指导研究生

在智能机器的设计方面，论文特别强调，智能机器人将在IMS中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器人控制两个方面，还需要研究机器自学习与自维护技术。

论文最后特别强调，要深入研究制造中人的因素。包括人-系统柔性交互技术；未来制造环境的设计，研究人在未来制造环境中的地位和作用，以及未来舒适友好的制造环境的设计；人才培养与教学系统，研究面向IMT&IMS的人才培养计划，研制教学示范系统。

重温大师之作的感悟

杨叔子院士这篇重要论文对智能制造领域的发展背景和技术发展方向，以及推进智能制造对我国制造业提升国际竞争力的战略价值进行了深入论述，对我国制造业发展和智能制造推进具有里程碑意义。

事实上，我国从2001年加入WTO到2010年成为全球制造业第一大国，再到近年来在轨道交通、新能源、新能源汽车、家电、通信等诸多领域勇冠全球，智能制造技术的应用发挥了极其重要的作用。从2015年开始，我国全面推进智能制造示范工程，“十四五”规划将智能制造作为我国制造业转型升级，建设制造强国、质量强国的主攻方向，这充分体现出杨叔子院士的远见卓识。

e-works一直认为，智能制造是一个复杂的系统工程。智能制造不仅是生产制造环节的智能化，而是整个制造业价值链的智能化；不仅是单一制造企业的智能化，更是整个供应链上下游企业之间协同的智能化。这一点，在杨叔子院士三十年前的论文中就已经明确指出。

推进智能制造，集成是需要解决的核心问题。 在二十年的智能制造服务实践中，e-works一直强调，制造企业还存在信息孤岛、自动化孤岛、信息系统与自动化系统的断层，甚至云孤岛和多学科设计之间的孤岛等问题。这个问题在杨叔子院士三十年前的文章中就已明确指出，足见大师的前瞻性。 正是为了解决智能制造相关软件的集成和互操作问题，国际标准化组织经过多年不断完善，提出了STEP(Standard for the Exchange of Product Model Data)标准。此外，OPC UA标准也有利于打通信息系统与自动化系统的断层，实现IT/OT融合。

时至今日，我们仍然不断强调，制造企业需要注重产品的三化，即标准化、系列化、模块化，要注重设计成果的重用。这方面，杨叔子院士在论文中也进行了阐述。

杨叔子院士在论文中强调要重点研究并行智能设计；生产过程的智能调度、规划、仿真与优化；产品质量信息的智能处理系统；制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制；以及生产与经营管理的智能决策系统。事实上，多学科仿真与优化、基于模型的系统工程（MBSE），制造资源的优化调度与APS系统的应用，基于物联网和人工智能的设备远程监控与预测性维护，AI质检以及基于数据驱动的智能决策，正是当前智能制造领域研究与应用的热点。

在智能制造推进过程中，还存在诸多误区，例如片面强调全自动化，追求“黑灯工厂”，而忽视人的要素。 实际上，绝大多数制造企业的生产模式都是小批量、多品种，需要生产多种变型产品，因此，推进人机结合的柔性自动化才是真正可行的解决方案。推进智能制造的目的是帮助企业，乃至产业链提升市场竞争力，不能单纯强调技术的先进性。先进性与实效性相结合，注重人的能动作用，积聚经验与知识，实现持续改进，才是智能制造的成功之道。这方面，在杨叔子院士的论文中也进行了阐述。

对于智能机器人的应用，杨叔子院士这篇论文的展望非常具有远见。 近年来，我国智能机器人产业蓬勃发展，协作机器人、并联机器人、AGV应用广泛，多机器人协作，集成机器视觉的智能机器人在零件无序抓取，在风电叶片和飞机机身打磨等前沿应用取得明显成效，基于智能机器人集成应用的非标自动化产线集成商发展迅速，有力支撑了我国锂电、光伏等行业的蓬勃发展。

杨叔子院士的论文强调推进智能制造的人才培养 ，在这方面，e-works已开展了长期实践，每年都举行上百场过线上线下的专业培训，还发布了智能制造在线学院，现有100多门专业课程，积聚了众多来自学术界、工业界和智能制造产业界的专家视频讲座课件和海量的智能制造资料，50多家行业龙头企业已将e-works在线学院作为企业内部培养智能制造专业人才的在线平台。

正如杨叔子院士在论文中指出，智能制造系统要考虑技术、人和经济三大要素。 推进智能制造需要构建健康和谐的生态系统，工业软件、工业自动化、IT产品供应商和咨询服务机构应当深入合作，帮助制造企业打造互联、透明的工厂，实现人与机器的高效协同，工厂设备的高效运作，按期交付成本合理、质量合格的产品，实现供应链上下游企业的紧密协作，更好地满足客户多样化、个性化的需求，帮助制造企业构建差异化竞争优势，实现可持续发展。

在我个人成长和事业发展的历程中，有幸得到过杨叔子院士的指导，令我毕生受益。 杨叔子院士倡导大学生的人文素质教育也深深影响了我，鼓舞我走上研发工业软件，传播智能制造知识，打造智能制造交流与协作平台，为制造企业提供智能制造专业服务的事业发展之路。

谨以此文表达对杨叔子院士的深切怀念，向大师致敬！

1995年，杨叔子院士到我所在的课题组指导工作

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数字化转型与智能制造，概念异与同

新冠疫情爆发以来，“数字化转型”突然被频频提及，成为“网红”术语。新冠疫情让制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。 一夜之间，数字化经营能力已经成为制造企业最基本的生存能力。然而，制造业圈内一向概念术语众多，比如智能制造、工业互联网、人工智能、数字孪生、数字化转型...让人眼花瞭乱，不知从何下手。可以说，概念术语多如麻，乙方产品各自夸。数智时代要有数，赋能赋智全靠它。技术本是同林鸟，融合应用不分家。智造转型异与同？区分角度讲方法。

一

智能制造

智能制造虽然是最近几年才热起来，但概念在很早就提出来了，华中科技大学杨叔子院士1992年在国内最早发表了智能制造的论文《智能制造技术与智能制造系统的发展与研究》。也有专家查证，日本在1990年提出“智能制造系统(IMS)国际合作研究计划”。为什么之后的二、三十年智能制造没有火起来？不外乎两个原因，一是使能技术不够发达，巧妇难为无米之炊，想实现智能制造但没有给力的技术支撑。二是应用场景不够充分，英雄没有用武之地，就算有了一些智能化的技术，但如果缺乏实践验证，也难以发展下去。当然，智能制造的内涵外延也是随着技术发展和环境变化而变化的。

e-works 黄培博士曾经总结了智能制造的十大应用场景，被广泛引用。简单地说，我们推进智能制造的目标之一是为了向客户提供智能的产品或智能的服务，但是，有些普通的商品比如饮料、食品、服装，它不是智能产品。但即使是普通商品，在研发或生产过程中，可能都需要涉及到智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能研发、智能管理、智能物流与供应链以及智能决策。如果要再加一个，可以包括智能的工艺。这十大应用场景涉及到四大模式的创新，即商业模式、生产模式、运营模式、决策模式。如下图。

二

智能制造与使能技术

正如前面所说，智能制造愿景的实现，需要使能技术。什么是使能技术，李培根院士曾经讲过，使能就是使其能够，赋能。哪些是使能技术呢？现在很火热的工业互联网、数字孪生、人工智能、工业大数据、CPS、云计算、MEC…等等。这十大应用场景的实现离不开这一系列使能技术。

这些使能技术之间既有区别又有联系，比如，工业互联网为数字孪生提供了基石载体和网络通道，而数字孪生为工业互联网提供了应用场景和发展方向。这些使能技术本身也是相互赋能、相互赋值。所以，很多时候从应用层面来讲，无法说只用哪一个技术实现某一项功能。如下图。

使能技术的队伍也在不断扩容、不断提质，有些使能技术的角色在不断变化，功用在不断深化，能量在不断爆发，比如5G、MEC。所以，智能制造的水平才有可能不断提升。

三

数字化转型

关于数字化转型的概念，很多专家都讲过不同的说法，可以说1000个人眼中有1000个哈姆雷特。

我这里只讲制造业数字化转型，我把它定义为：制造业数字化转型，是战略主导下的业务变革，是数据驱动、智能助力的研发、生产、运营、服务改善，最终推进盈利模式优化和用户体验提升。它需要推动业务与系统双向融合，以数字化为核心，借助网络化手段，实现智能化赋能，保证产品和服务高效保质交付，持续提升企业核心竞争力。

数字化转型重在技术，根在业务，但可能毁于管理。 也就是说，数字化转型是以数字化技术支撑为前提，但并不仅仅只是数字化技术本身，它的本质上是业务的转型，而业务转型必须以企业战略为主导，以客户需求为指引，以组织变革、流程优化、人员能力为保障，以企业文化、环境机遇来促成。

数字化技术是个泛概念，也包括以数字化技术为基础的网络化、智能化系列技术。 管理包括了战略管理、组织变革、流程优化、人员能力提升、IT/OT工具与系统的应用等等。人员能力保障的前提是人员的认知，特别是企业的一把手、业务的一把手、部门的一把手、甚至一线直接接触客户的人员，认知不到位能力不可能到位。如下图。

结合一些专家的观点，制造业数字化转型至少有三个阶段：

第一个阶段，数字化转换 ，比如，一家制造企业由以前手工记帐变为会计电算化。

第二个阶段，数字化提升， 企业应用了ERP等软件以后，它实现了进销存、人财物一体化的管理，当然可能更多。也就是说通常意义上说的，企业的信息化达到了一定的水平。

但在前两个阶段，一个制造企业业务模式可能都没有发生根本性变化，比如，一个汽车制造企业，它虽然实现了信息化，但仍然还是以卖汽车为主。

第三个阶段，数字化转型， 基于各种数字化技术，比如智能网联汽车、APP，电动能源、自动驾驶等等，它可以实现出租汽车的方式按时计费，这个时候这家制造企业的业务模式进行了延伸，从卖汽车变成一个以汽车为平台的出行服务商，现在不少的汽车制造企业都在探索这一类转型，比如丰田、大众。

四

数字化转型与智能制造

所以，从前文可以看得出来，智能制造是以数字化为核心，要实现智能制造需要融合数字化、自动化、网络化、智能化等一系列技术，当然，也包括精益思想的贯彻。有些环节如果精益化、标准化不到位，智能制造也很难如愿以偿。

制造业数字化转型，从另外一个角度，更加强调以数字化思想来重构业务模式、业务流程、业务交付，以优化客户体验和盈利模式。 数字化转型可以扩展到涵盖了我们今天大部分热门的概念，比如智能制造、工业互联网、数字孪生…这些技术/理念是制造企业在推进数字化转型时需要根据企业的痛点、重点、难点而因地制宜考虑的手段、工具、路径、方法…数字化转型以数字化为核心，但仅仅依靠应用一些数字化技术难以确保最后的成功。

如果要梳理这一系列概念之间的关系，大概是下图所示。

那么对于一个制造企业来说，到底是应该推进数字化转型还是推进智能制造呢？这其实不是一个绝对化的问题，因为这不是一个二选一的问题。

智能制造与数字化转型两个概念的角度不同。智能制造，毫无疑问是以数字化为核心，以数据驱动/数据流动为根本,以采用智能化手段来改进研发生产、经营管理中的瓶颈问题为目标。从智能制造的角度来说，数字化转型是制造业推进智能制造的起点。

数字化转型，当然必须以数字化为基础，更强调企业要具备数字化的理念，提升数字化的认知，研究数字化时代的变化与挑战，以数字化的思维来重新审视为客户创造价值的全流程，利用数字化工具和手段来重构业务链、价值链。从数字化转型的角度来说，智能制造是实现制造业数字化转型的主攻方向。

对于具备一定数字化、网络化基础条件的企业来说，为了进一步解决研发、工艺、生产、服务、供应链、交付等环节或整个流程中的一些痛点问题、顽固问题，需要采用智能化的技术来加以解决。比如AI用于质量检测、远程运维、图像识别、语音识别、智能机器人或人机协作、PHM等等。

对于大多数中小企业来说，或者是B2C模式的企业来说，可能更主要的是面临订单问题、客户体验问题、交付问题、服务问题，需要更多的考虑采用各种数字化手段来改善（提升、改变）。到底能够采用什么样的手段做到什么程度的改善，需要结合行业、产品/服务的特来点思考和规划。就如同我们讲工厂里面的作业改善，有信息化的手段、自动化的手段、精益化的手段、智能化的手段…要因企制宜甚至因线（产线）制宜…...

在思考数字化转型的时候，可能需要跨界性、突破性的思维，敢破敢立，不要墨守成规。数字化的客观性、包容性、集成性、扩展性，以及数字化平台（体系）的叠加效应、聚合效应、倍增效应，可能会带来更多更新的解决问题的视角。

综上所述，数字化转型有三个层次：

第一个层次是理念，就是意识和认知的转型。 这是我们推进数字化转型最重要的起步阶段，意识和认知的转型是第一步。意识和认知到位了，数字化转型才有了真正的初心。把数字化转型作为企业生存发展之刚需，只要思想不滑坡，办法总比问题多。 如果企业没有意识和认知到数字化转型的重要性、必要性、紧迫性，就可能会为了获得政府资金而报项目、上项目，甚至政府不给钱就不做项目。意识和认知的转型，关键还是企业一把手的转型，一把手认知的高度和深度决定了企业发展的速度。

第二个层次是支撑，工具和手段的转型，用数字化的工具和手段来支撑我们的业务。 根据业务需要、市场需求、趋势变化，采用相应的数字化技术提供支撑，按需拓展。这个层次也是对企业的能力、实力的挑战。

第三个层次是引领，企业战略和盈利模式的转型。用数字化理念引领企业战略、组织、流程、业务与交付模式的全面转型。 必须把数字化思维作为生存发展的第一思维。比如，工程机械行业，从最初的销售设备，到采用设备远程定位技术实现出租设备，从非数字化到结合物联、传感实现设备的互联智能化，从提供设备使用监控到实现设备故障预测与健康管理（PHM），通过5G技术实现无人挖机，通过对设备使用的数据分析实现用户画像，通过对设备（机器）状况、工况画像来精算保险费用...等等，推进了整个行业产品与服务模式的转型。

借用彼得ˑ德鲁克的一句话“战略不是研究我们未来要做什么，而是研究我们今天做什么才有未来”。智能制造和数字化转型，都需要有战略性思维，结合企业痛点，革新现在定义未来。