智能制造技术基础配套课件.pptx
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智能制造技术基础配套课件.pptx
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,第1章智能制造技术概述,1.智能制造技术的发展、内涵和特征,本章要点,智能制造模式和技术体系智能制造技术的应用及发展趋势,智能制造技术的发展、内涵和特征,智能制造技术的发展、内涵和特征,智能制造概念的产生、兴起和发展,智能制造的概念、内涵和特征,01智能制造概念的产生、兴起和发展,客户需求变化、全球市场竞争和社会可持续发展的需求使得制造环境发生了根本性转变。
制造系统的追求目标从20世纪60年代的大规模生产、70年代的低成本制造、80年代的产品质量、90年代的市场响应速度、21世纪的知识和服务,到如今以德国“工业4.0”而兴起的泛在感知和深入智能化。
信息技术、网络技术、管理技术和其他相关技术的发展有力地推动了制造系统追求目标的实现,生产过程从手工化、机械化、刚性化逐步过渡到柔性化、服务化、智能化。
不同阶段制造系统的追求目标,01智能制造概念的产生、兴起和发展,制造技术的发展与四次工业革命,制造业已从传统的劳动和装备密集型,逐渐向信息、知识和服务密集型转变,新的工业革命即将到来。
01智能制造概念的产生、兴起和发展,产品制造过程国际分工的变化,云计算、大数据、物联网、移动互联等新一代信息技术开始大爆发,从而开启了全新的智慧时代;机器人、数字化制造、3D打印等技术的重大突破正在重构制造业技术体系;,云制造、网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链、电子商务等网络协同制造模式正在重塑产业价值链体系。
01智能制造概念的产生、兴起和发展,当前,信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交叉融合,正在引发新一轮产业变革。
英国学者保罗麦里基在报告制造业和创新:
第三次工业革命中认为,新一轮工业革命的核心是以机器人、3D打印机和新材料等为代表的智能制造业。
这一轮产业革命本质可概括为“一主多翼”:
“一主”就是信息技术和生产服务领域的深度融合,出现数字化、网络化和智能化生产;所谓“多翼”是包括新能源、生物技术以及新材料等新的发展领域。
当前及今后一段时间最重要的表现形式还是“一主”,“多翼”的主要影响则在其后。
因此,计算机及其衍生的信息通信和智能技术革命是本轮工业革命的标志或原因。
装备制造业、研发部门及其生产性服务业作为新一轮工业革命主导产业,凸显了制造业“智能化”革命的重要性,这些部门的核心工作就是使整个国民经济系统智能化,因此智能化将成为新一轮工业革命的本质内容之一。
01智能制造概念的产生、兴起和发展世界主要国家对智能制造的政策计划,01智能制造概念的产生、兴起和发展四国制造业发展动态,02智能制造的概念、内涵和特征,1988年,美国纽约大学的怀特教授(PKWright)和卡内基梅隆大学的布恩教授(DABourne)出版了智能制造一书,首次提出了智能制造的概念,并指出智能制造的目的是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器控制对制造技工的技能和专家知识进行建模,以使智能机器人在没有人工干预的情况下进行小批量生产。
日本在1989年提出一种人与计算机相结合的“智能制造系统(intelligentmanufacturingsystem,IMS)”,并且于1994年启动了IMS国际合作研究项目,率先拉开了智能制造的序幕。
早期的“智能制造系统”将人工智能(AI)视为核心技术,以“智能体(Agent)”为智能载体,其目的是试图用技术系统突破人的自然智力的局限,达到对人脑智力的部分代替、延伸和加强。
02智能制造的概念、内涵和特征,人工智能历史上有三个学派:
符号主义、联结主义与行为主义。
这三派智能理论中,符号主义关注人脑的抽象思维的特性;联结主义只模仿人的形象思维;行为主义则着眼于人类或人造系统智能行为特性及进化过程,它们都从不同的角度致力于推动机器智能接近人的智能水平。
行为主义在工业界的影响是更大的。
由于人的智能是多功能、多层次、多侧面、全方位的,而三派AI的模型原理本身存在门户之别,并未走向统一和融合。
此外AI在学习算法、稳定性分析、商业化应用等方面屡屡遭遇技术的“瓶颈”,始终制约着系统“智能化”水平与智能制造技术的提升,也导致一度兴旺的IMS在其发源国日本被政府和工业界放弃。
近年来,随着机器学习尤其是深度学习技术的突破,AI热潮再度兴起。
最为经典的案例是谷歌公司的“阿尔法狗”,仅仅通过一年多的学习进化,就在最复杂的博弈游戏围棋中迅速战胜了中日韩顶尖高手。
AI的最新进展再度让智能制造燃起新的希望。
02智能制造的概念、内涵和特征,人工智能是由机器和智能控制系统组成的工作系统,所以也称叫机器智能,它是由计算机科学,机械设计制造学、信息传感收集与处理科学、语言学、生命科学等多个领域互相交叉发展形成的一门综合的科学。
人工智能是以计算机系统为基础,通过各种信息收集、信息处理、执行命令,以达到模拟人类的判断和活动是人类的智能和工作能力得以延伸的科学。
广义而论,智能制造是一个大概念,是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期各个环节,以及制造系统集成,实现制造业数字化、网络化,智能化不断提升企业产品质量,效益服务水平,推动制造业创、绿色、协调、开放、共享发展。
美国能源部对智能制造的定义:
是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实际的组合,它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起,实习工厂和企业中能量、生产率和成本的实时管理。
02智能制造的概念、内涵和特征,当今,智能制造一般指综合集成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术,在制造企业的各个环节(如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证、市场销售和售后服务等)融合应用,实现企业研发、制造、服务、管理全过程的精确感知、自动控制、自主分析和综合决策,具有高度感知化、物联化和智能化特征的一种新型制造模式。
02智能制造的概念、内涵和特征,智能制造(IntelligentManufacturing,IM)是以新一代信息技术为基础,配合新能源、新材料、新工艺,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
智能制造技术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,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。
虚拟网络和实体生产的相互渗透是智能制造的本质:
一方面,信息网络将彻底改变制造业的生产组织方式,大大提高制造效率;另一方面,生产制造将作为互联网的延伸和重要结点,扩大网络经济的范围和效应。
以网络互连为支撑,以智能工厂为载体,构成了制造业的最新形态,即智能制造。
这种模式可以有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。
从软硬结合的角度看,智能制造即是一个“虚拟网络+实体物理”的制造系统。
02智能制造的概念、内涵和特征,智能制造的特征是将智能活动融合到生产制造全过程,通过人与机器协同工作,逐渐增大、拓展和部分替代人类在制造过程中的脑力劳动,已由最初的制造自动化扩展到生产的柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造不仅采用新型制造技术和设备,而且将由新一代信息技术构成的物联网和服务互联网贯穿整个生产过程,在制造业领域构建的信息物理系统,将彻底改变传统制造业的生产组织方式,它不是简单地用信息技术改造传统产业,而是信息技术与制造业融合发展和集成创新的新型业态。
智能制造要求实现设备之间、人与设备之间、企业之间、企业与客户之间的无缝网络链接,实时动态调整,进行资源的智能优化配置。
它以智能技术和系统为支撑点,以智能工厂为载体,以智能产品和服务为落脚点,实现大幅度提高生产效率、生产能力。
02智能制造的概念、内涵和特征,智能制造包括智能制造技术与智能制造系统两大关键组成要素和智能设计、智能生产、智能产品、智能管理与服务4大环节。
其中智能制造技术是指在制造业的各个流程环节,实现了大数据、人工智能、3D打印、物联网、仿真等新型技术与制造技术的深度融合。
它具有学习、组织、自我思考等功能,能够对生产过程中产生的问题进行自我分析、自我推理、自我处理,同时对智能化制造运行中产生的信息进行存储,对自身知识库不断积累、完善、共享和发展。
智能制造系统就是要通过集成知识工程、智能软件系统、机器人技术和智能控制等来对制造技术与专家知识进行模拟,最终实现物理世界和虚拟世界的衔接与融合,使得智能机器在没有人干预的情况下进行生产。
智能制造系统相较于传统系统更具智能化的自治能力、容错功能、感知能力、系统集成能力。
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。
02智能制造的概念、内涵和特征,在2010年前,中文的“智能制造”主要是指传统智能制造。
IM是20世纪80年代末随着计算机集成制造系统(ComputerIntegratedManufacturingSystems,CIMS)的研究开始兴起的,核心是借助IM系统实现制造过程的自测量、自适应、自诊断、自学习,达到制造柔性化、无人化。
制造智能主要表现在智能调度、智能设计、智能加工、智能操作、智能控制、智能工艺规划、智能测量和诊断等多方面。
02智能制造的概念、内涵和特征,在2010年后,中文的“智能制造”是指IM或SmartManufacturing(SM)或两者。
SM又被译为智慧制造。
2008年,IBM提出“智慧地球”的概念,从而拉开了新一代信息技术应用的大幕,先是物联网技术,接着是移动宽带、云计算技术、信息物理系统,然后是大数据。
这些新一代信息技术具有诸多有别于传统IT技术的特点,将其应用于制造系统将从根本上改变当前的制造模式发展格局,从诸多方面改变制造业信息化建设的路径,使得智能制造范畴有了较大扩展。
新一代信息技术极大地推动了新兴制造模式的发展,其中具有代表性的先进制造模式有:
以社会化媒体Web2.0为支撑平台的社会化企业、以云计算为使能技术的云制造、以物联网(InternetofThings)为支撑的制造物联、以泛在计算(UbiquitousComputing)为基础的泛在制造、以信息物理系统(CyberPhysicalSystems,CPS)为核心的工业4.0下的智能制造,以大数据为驱动力的预测制造乃至主动制造等。
02智能制造的概念、内涵和特征,智能制造的特点:
第一,生产过程高度智能。
智能制造在生产过程中能够自我感知周围环境,实时采集、监控生产信息。
第二,资源的智能优化配置。
信息网络具有开放性、信息共享性,由信息技术与制造技术融合产生的智能化、网络化的生产制造可跨地区、跨地域进行资源配置,突破了原有的本地化生产边界。
第三,产品高度智能化、个性化。
智能制造产品通过内置传感器、控制器、存储器等技术具有自我监测、记录、反馈和远程控制功能。
智能制造模式和技术体系,智能制造模式和技术体系,智能制造模式,智能制造技术体系,智能制造关键技术,01智能制造模式,1、社会化企业社会化企业是将Web2.0应用于企业而引伸出来的概念,并将其定义为“企业内部、企业与企业之间,以及企业与其合作伙伴/用户间对社会软件的运用”。
企业借助Web2.0等社会化媒体工具,使用户能够参与到产品和服务活动中,通过用户的充分参与来提高产品创新能力,形成新的服务理念与模式。
Web2.0通过社会性软件拓展和延伸了社会世界,使人们的相互沟通交流、知识共享和协作等产生了革命性变化。
社会化企业背景下产生了众包生产、产品服务系统等制造模式。
01智能制造模式,社会化企业具有以下特点:
开放协作:
社会化企业破除了传统企业和外部的边界,面向更广泛的群体、面向整个社会,充分利用外部优质资源,以此博采众长和资源共享,在全社会范围内对产品研发、设计、制造、营销和服务等阶段进行大规模协同,整合产生效益,实现企业从有边界到无边界的突破、从“企业生产”到“社会生产”的转变;平等共享:
平等就是去中心化、去等级化,传统的集中经营活动将被社会化企业分散经营方式取代,层级化的管理结构将转变为以节点组织的扁平化结构,产品采取模块化研发生产方式,以适应顾客的个性化需求;社会化创新:
产品创新的思想往往来自用户,社会化企业注重客户参与的互动性、知识运用、隐性知识的集成,通过社会性网络能够充分利用群体智慧的认知与创新能力,提供任务解决方案、发现创意或解决技术问题,帮助进行产品/服务创新。
01智能制造模式,2、云制造云制造是以云计算技术为支撑的网络化制造新形态,云制造通过采用物联网、虚拟化和云计算等网络化制造与服务技术对制造资源和制造能力进行虚拟化和服务化的感知接入,并进行集中高效管理和运营,实现制造资源和制造能力的大规模流通,促进各类分散制造资源的高效共享和协同,从而动态、灵活地为用户提供按需使用的产品全生命周期制造服务。
目前云制造的相关研究内容包括总体框架和模式、制造资源的虚拟化和服务化、云制造服务平台的综合管理、制造云资源组合优选、云环境下的普适人机交互以及其他相关应用等。
01智能制造模式,云制造具有以下特点:
云制造以云计算技术为核心,将“软件即服务”的理念拓展至“制造即服务”,实质上就是一种面向服务的制造新模式;云制造以用户为中心,以知识为支撑,借助虚拟化和服务化技术,形成一个统一的制造云服务池,对制造云服务进行统一、集中的智能化管理和经营,并按需分配制造资源能力;云制造提供了一个产品的研发、设计、生产、服务等全生命周期的协同制造、管理与创新新平台,引发了制造模式变革,进而转变了产业发展方式。
01智能制造模式,3、工业4.0下的智能制造信息物理生产系统工业化经历了机械化的工业1.0、电气化的工业2.0、自动化的工业3.0之后,将跨入基于互联网、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的工业4.0阶段。
工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划,旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂。
为应对工业4.0的挑战,中国政府推出了中国制造2025计划,并确定以智能制造为主攻方向。
在工业4.0战略内涵中,包括机器人、3D打印和物联网等基于现代信息技术和互联网技术兴起的产业,其核心就是通过信息物理生产系统(CPS)网络实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流,从而构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。
01智能制造模式,信息物理生产系统(Cyber-PhysicalSystems,CPS)实质上是通过智能感知、分析、优化和协同等手段,使计算、通信和控制实现有机融合和深度协同,实现实体空间和网络空间的相互指导和映射。
CPS的典型应用包括智能交通领域的自主导航汽车,生物医疗领域的远程精准手术系统、植入式生命设备以及智能电网、精细农业、智能建筑等,是构建未来智慧城市的基础。
在制造领域,CPS是实现智能制造的重要一环,但其应用仍处于初级阶段,目前研究集中在抽象建模、概念特征及使用规划等方面。
01智能制造模式,工业4.0理念下的智能制造是面向产品全生命周期的、泛在感知条件下的制造,通过信息系统和物理系统的深度融合,将传感器、感应器等嵌入制造物理环境中,通过状态感知、实时分析、人机交互/自主决策、精准执行和反馈,实现产品设计、生产和企业管理及服务的智能化。
工业4.0下的智慧工厂,01智能制造模式,4、泛在制造泛在计算又称普适计算、环境智能等,强调计算资源普存于环境中,并与环境融为一体,人和物理世界更依赖“自然”的交互方式。
与桌面计算相反,基于环境感知、内容感知能力,泛在计算不只依赖命令行、图形界面进行人机交互,它可以采用新型交互技术(如触觉显示、有机发光显示等),使用任何设备、在任何位置并以任何形式进行感知和交流,因此,从根本上改变了人去适应机器计算的被动式服务思想,使得用户能在不被打扰的情形下主动地、动态地接受信息服务。
泛在计算被应用到各种领域,如U城市、U家庭、U办公、U校园、U政府、U医疗等,无疑也会影响制造业。
01智能制造模式,泛在制造在制造全生命周期应用,包括市场分析、概念形成、产品设计、原材料制备、毛坯生产零件加工、装配调试、产品使用及维护和产品回收处理等阶段。
基于泛在计算交互设备,如无线射频识别(RadioFrequencyIDentification,RFID)设备、可穿戴设备、语音手势交互终端、掌上电脑(PersonalDigitalAssistant,PDA)、各种无线(或有线)网络设备等,制造企业可以自动、实时、准确、详细、随时随地、透明地获取企业物理环境信息。
泛在制造-泛在计算的制造全生命周期应用,01智能制造模式,5、制造物联发展和采用物联网技术是实施智能制造的重要一环,我国“十二五”制造业信息化科技工程规划明确提出大力发展制造物联技术,以嵌入式系统、RFID和传感网等构建现代IoMT(InternetofManufacturingThings,IoMT),增强制造与服务过程的管控能力,催生新的制造模式。
IoMT采用更加开放的体系结构以支持更广范围的数据共享,并从系统整体的角度考虑进行全局优化,支持制造全生命周期的感知、互联和智能化。
体系架构方面,IoMT采用可伸缩的、面向服务的分布式体系结构,制造资源和相关功能模块经过虚拟化并抽象为服务,通过企业服务总线提供制造全生命周期的业务流程应用。
IoMT各子系统之间具有松耦合、模块化、互操作性和自主性等特征,能够动态感知物理环境信息,采取智能行动和反应来快速响应用户需求。
01智能制造模式,(a)传统企业集成模型(b)制造物联传统企业信息系统集成与制造物联的对比,采用物联网对传统的制造方式进行改造,可以加强产品和服务信息的管理,实时采集、动态感知生产现场(包括物料、机器、现场设备和产品)相关数据,并进行智能处理与优化控制,以更好地协调生产的各环节,提高生产过程的可控性,减少人工干预。
此外,通过情景感知和信息融合,还可以实现新产品的快速制造、市场需求的动态响应及生产供应链的实时优化,提高产品的定制能力和服务创新能力,借此获得经济、效率和竞争力等多重效益。
01智能制造模式,01智能制造模式,5、基于大数据的预测制造/主动制造“大数据”一词于2011年5月最早出现在麦肯锡发布的研究报告大数据:
创新、竞争和生产力的下一个新领域之后,其潜在价值被越来越多的国家所认识,并将其置于国家战略高度。
美国发布了“大数据研究与发展计划”,韩国积极推进“大数据中心战略”,中国制定了大数据产业“十三五”发展规划。
在生产制造领域,随着数字工厂、泛在感知智能物件、物联网的深入应用,生产管理系统、控制系统、自动化设备以及传统的企业资源规划和制造执行系统等将产生大量数据。
从高频率、大容量、种类繁多的海量工业数据中挖掘出有价值的信息,提升业务洞察力,指导运营决策,改进生产流程,降低产品服务成本,已经成为未来企业提高综合竞争力的重要策略。
01智能制造模式,与传统的制造或实时制造(泛在制造、IoMT等)相比,大数据驱动预测制造/主动制造可较好地利用实时数据和历史数据进行预测,传统制造(反应型制造)主要搜索过去的历史数据,只是利用了数据的浅层价值,而且涉及的数据量和种类以及范围也相对较小。
虽然实时制造可感知并利用生产实时数据(信息),但仍与传统制造模式类似,大多采用事后的被动策略。
主动制造是一种基于数据全面感知、收集、分析、共享的人机物协同制造模式,它利用无所不在的感知收集各类相关数据,通过对所收集的(大)数据进行深度分析,挖掘出有价值的信息、知识或事件,自主地反馈给业务决策者(包括企业人员、客户和合作企业等),并根据系统健康状态、当前和过去信息以及情境感知,预测用户需求,主动配置和优化制造资源,从而实现感知、分析、定向、决策、调整、控制于一体的人机物协同的主动生产,进而为用户提供客户化/个性化的产品和服务。
通过大数据挖掘来主动、实时地将社会需求与企业制造能力有机地结合起来,从而更好地满足客户的个性化需求,增强用户体验。
01智能制造模式,总体来看,上述新兴的新一代智能制造模式概念还比较割裂,但实质上,无论是IoMT、云制造还是基于大数据的预测制造主动制造,都是未来智能制造的一部分,它们各自起到不同的作用。
基于新一代信息技术的制造模式对比,02智能制造技术体系,智能制造体系主要有三个特征:
通过价值链及网络实现企业之间横向的集成;贯穿整个价值链端到端工程数字化集成;企业内部灵活可重构的网络化制造体系的纵向集成。
完整的智能制造系统主要包括5个层级:
设备层控制层车间层企业层协同层,智能制造系统层级,02智能制造技术体系,近年来,智能制造技术出现了各种新模式、新手段和新形式:
新模式:
基于互联网,面向服务,协作的、可定制的、灵活的和社会化的智能化制造系统生产和为用户提供服务。
新的手段:
人机一体化智能数字化、网络化制造系统事物,虚拟化,服务,协作,定制、灵活性和智能。
新形式:
智能制造生态具有普适互联的特点,数据驱动,跨境集成,自主智力和大众创新。
上述这些模型、手段和形式的深度整合最终将形成一个智能制造生态系统,智能制造新模式、新方法和新形式,02智能制造技术体系智能制造系统框图资源/能力层泛在网络层服务平台层智能云服务应用层安全管理和标准规范,02智能制造技术体系,最底层是支撑智能制造、亟待解决的通用标准与技术。
第二个层次是智能制造关键技术装备。
这一层的重点不在于装备本体,而更应强调装备的统一数据格式与接口。
第三个层次是智能工厂/车间。
按照自动化与IT技术作用范围,划分为工业控制和生产经营管理两部分。
工业控制包括DCS、PLC、FCS和SCADA等工控系统,在各种工业通信协议、设备行规和应用行规的基础上,实现设备及系统的兼容与集成。
生产经营管理在MES和ERP基础上,将各种数据和资源融入全生命周期管理,同时实现节能与工艺优化。
第四个层次实现制造新模式,通过云计算、大数据和电子商务等互联网技术,实现离散型智能制造、流程型智能制造、个性化定制、网络化协调制造与远程运维服务等制造新模式。
第五个层次是上述层次技术内容在典型离散制造业和流程工业的实现与应用。
02智能制造技术体系,智能制造技术涉及的主要技术:
智能制造技术主要由一般技术、基础平台技术、智能制造平、台泛在网络技术、产品生命周期智能制造技术及支撑技术组成。
智能制造系统的主要技术群,03智能制造关键技术,1、智能制造装备及其检测技术在具体的实施过程中,智能生产、智能工厂、智能物流和智能服务是智能制造的四大主题。
在智能工厂的建设方案中,智能装备是其技术基础,随着制造工艺与生产模式的不断变革,必然对智能装备中测试仪器、仪表等检测设备的数字化、智能化提出新的需求,促进检测方式的根本变化。
检测数据将是实现产品、设备、人和服务之间互联互通的核心基础之一,如机器视觉检测控制技术具有智能化程度高和环境适应性强等特点,在多种智能制造装备中得到了广泛的应用。
03智能制造关键技术,2、工业大数据工业大数据是智能制造的关键技术,主要作用是打通物理世界和信息世界,推动生产型制造向服务型制造转型。
制造业企业在实际生产过程中,总是努力降低生产过程的消耗,同时努力提高制造业环保水平,保证安全生产。
生产的过程,实质上也是不断自我调整、自我更新的过程,同时还是实现全面服务个性化需求的过程。
在这个过程中,会实时产生大量数据。
依托大数据系统,采集现有工厂设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的信息,实现生产的快速、高效及精准分析决策。
这些数据综合起来,能够帮助发现问题,查找原因,预测类似问题重复发生的几率,帮助完成安全生产,提升服务水平,改进生产水平,提高产品附加值。
03智能制造关键技术,3
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