引自：《智能制造概論》（作者：李培根，高亮）

廣義的產品制造主要包含設計、制造、供銷、服務等環(huán)節(jié)。因此，智能制造的主要功能系統(tǒng)包括智能設計、制造過程控制優(yōu)化（包括加工過程、裝配過程、工廠運行等）、智能供應鏈、智能服務等，如圖1所示。

圖1 智能制造功能示意圖

「1.智能設計」

智能設計是指將智能優(yōu)化方法應用到產品設計中，利用計算機模擬人的思維活動進行輔助決策，以建立支持產品設計的智能設計系統(tǒng)。從而使計算機能夠更多、更好地承擔設計過程中各種復雜任務，成為設計人員的重要輔助工具。制造領域常見的智能設計包括以下幾種。

1）衍生式設計

衍生式設計（generative design）是指建立在數字化制造條件下的、基于協(xié)議與規(guī)則的、用戶深度參與產品生成過程的設計方法。衍生式設計由設計師給出一個大致的設計空間（包含結構、體積、形態(tài)元素），計算機通過數據的計算可以高效地生成大量的設計方案，然后基于用戶的限定篩選出符合設計要求且高質量的方案。衍生式設計不但能夠在方案數量上有優(yōu)勢，而且還能產生出很多有創(chuàng)新的設計，構造設計師難以想象的復雜形態(tài)，激發(fā)設計師的靈感。衍生設計模型要滿足以下兩個條件：

（1）每個模型必須包含可以被設計評估的度量標準，由于計算機沒有評判設計好壞的直覺，設計師要向計算機明確什么設計是好的，什么是不好的；

（2）計算機需要有能夠改變控制變量的算法，并且能夠從變量中得到反饋，發(fā)掘所有的設計可能性。

2）拓撲優(yōu)化設計

拓撲優(yōu)化設計（topology optimization design）以設計域內的孔洞有無、數量和位置等拓撲信息為研究對象，其基本思想是利用有限元技術、數值計算和優(yōu)化算法，在給定的設計空間內，尋求滿足各種約束條件（如應力、位移、頻率和重量等），使目標函數（剛度、重量等）達到最優(yōu)的孔洞連通形式或材料布局，即最優(yōu)結構拓撲。

3）仿真設計

當所研究的系統(tǒng)造價昂貴、實驗的危險性大或需要很長的時間才能了解系統(tǒng)參數變化所引起的后果時，仿真是一種特別有效的研究手段。仿真設計（simulation design）是通過使用計算機仿真軟件輔助設計的方法。仿真軟件的種類很多，在工程領域，有機構動力學分析、控制力學分析、結構分析、熱分析、加工仿真等仿真軟件系統(tǒng)。

4）可靠性優(yōu)化設計

可靠性優(yōu)化設計（reliability-based design optimization，RBDO）是指保證產品安全性能的前提下，借助優(yōu)化技術實現結構造價或產品某些性能如剛度、強度等的最優(yōu)設計。RBDO將可靠性分析理論和確定性優(yōu)化設計相結合，考慮載荷、材料特性、制造誤差等不確定性因素的不確定性對確定性約束的影響，確保所有約束都處于安全區(qū)域。其中不確定性分析通常假設不確定性參數服從某種特定的概率分布。

5）多學科優(yōu)化設計

多學科優(yōu)化設計（multidisciplinary design optimization，MDO）旨在解決大規(guī)模復雜工程系統(tǒng)設計過程中多個學科耦合和權衡問題的一種新的設計方法。它充分探索和利用工程系統(tǒng)中相互作用的協(xié)同機制，考慮各個學科之間的相互作用，從整個系統(tǒng)的角度優(yōu)化設計復雜的工程系統(tǒng)。美國航天局對MDO的定義是：MDO是一種通過充分探索和利用系統(tǒng)中相互作用的協(xié)同機制來設計復雜系統(tǒng)和子系統(tǒng)的方法論。

「2.制造過程控制優(yōu)化」

制造過程包括加工過程、裝配過程、工廠運行等部分，制造過程控制優(yōu)化是指將大數據與人工智能技術融入到制造過程中，使制造過程實現自感知、自決策、自執(zhí)行，主要包括加工過程控制優(yōu)化、裝配過程控制優(yōu)化、工廠運行控制優(yōu)化等。

1）加工過程控制優(yōu)化

制造裝備是加工過程的基礎。智能制造裝備是指通過融入傳感、人工智能等技術，使得裝備能對本體和加工過程進行自感知，對與裝備、加工狀態(tài)、工件和環(huán)境有關的信息進行自分析，根據零件的設計要求與實時動態(tài)信息進行自決策，依據決策指令進行自執(zhí)行，實現加工過程的“感知→分析→決策→執(zhí)行與反饋”的大閉環(huán)，保證產品的高效、高品質及安全可靠加工，如圖2所示。

圖2 加工過程控制優(yōu)化

加工過程控制優(yōu)化包括工況在線檢測、工藝知識在線學習、制造過程自主決策與裝備自律執(zhí)行等關鍵功能。

（1）工況在線檢測：在線檢測零件加工過程中的切削力、夾持力，切削區(qū)的溫度，刀具熱變形、磨損、主軸振動等一系列物理量，以及刀具—工件—夾具之間熱力行為產生的應力應變，為工藝知識在線學習與制造過程自主決策提供支撐。

（2）工藝知識在線學習：分析加工工況、界面耦合行為與加工質量/效率之間的映射關系，建立描述工況、耦合行為和加工質量/效率映射關系的知識模板，通過工藝知識的自主學習理論，實現基于模板的知識積累和工藝模型的自適應進化，為制造過程自主決策提供支撐。

（3）制造過程自主決策：將工藝知識融入裝備控制系統(tǒng)決策單元，根據在線檢測識別加工狀態(tài)，由工藝知識對參數進行在線優(yōu)化并驅動生成制造過程控制決策指令。

（4）裝備自律執(zhí)行：智能裝備的控制系統(tǒng)能根據專家系統(tǒng)的決策指令對主軸轉速及進給速度等工藝參數進行實時調控，使裝備工作在最佳狀態(tài)。

2）裝配過程控制優(yōu)化

裝配過程控制優(yōu)化是指通過大數據、人工智能等方法，結合智能機器人、人機協(xié)同等新興技術，實現裝配過程的自動化與智能化，從而提升裝配系統(tǒng)運作效率，為企業(yè)創(chuàng)造新的價值。

裝配過程控制優(yōu)化的主要核心技術包括：智能裝配規(guī)劃系統(tǒng)、裝配機器人、人機協(xié)同技術等。

（1）智能裝配規(guī)劃系統(tǒng)：是智能規(guī)劃等理論方法和技術與裝配規(guī)劃問題相結合產生的一項綜合技術，不僅能夠提供一系列符合要求的裝配工藝，同時能夠按照可裝配性、可維護性、可用的裝配資源以及整個裝配成本的高低要求，對裝配方案的優(yōu)劣進行分析。智能裝配規(guī)劃通過產品的CAD模型，利用計算機、AR/VR等技術，創(chuàng)建虛擬環(huán)境，以便對產品的裝配過程進行模擬與分析，在產品的研制過程中及時對裝配方案進行快速評價，預估方案的裝配性能，及早發(fā)現潛在的裝配序列沖突與缺陷，并將這些裝配信息反饋給設計人員，從而及時修改，不斷優(yōu)化產品裝配過程。

（2）裝配機器人：是實現智能裝配的重要保障，是實現柔性自動化裝配系統(tǒng)的核心設備，由機器人操作機、控制器、末端執(zhí)行器和傳感系統(tǒng)組成。常用的裝配機器人主要有可編程通用裝配操作手（programmable universal manipulator for assembly）即PUMA機器人和平面雙關節(jié)型機器人（selective compliance assembly robot arm）即SCARA機器人兩種類型。與一般工業(yè)機器人相比，裝配機器人具有精度高、柔順性好、工作范圍小、能與其他系統(tǒng)配套使用等特點，可以有效降低人工裝配造成的不確定性影響，有助于提升產品一致性，大幅提高裝配效率。

（3）人機協(xié)同技術：裝配過程中，存在大量復雜的裝配工藝，智能機器人無法獨立完成，需要通過人機協(xié)同技術，在操作員的遠程遙控或協(xié)同交互下完成。人機協(xié)同技術關注于通過人機交互實現人類智慧與人工智能的結合，是混合智能以及人腦機理揭示相關研究的高級應用，也是智能裝配發(fā)展的必然趨勢。此外，人機協(xié)同的過程，也是機器模仿和學習人類裝配的過程，通過使用人類智慧形成的數據訓練機器實現既定的目標，從而有效地提高裝配的智能化程度。除此之外，人機協(xié)同技術還可以避免裝配人員直接暴露在危險性較高的生產環(huán)境（如輻射、高溫高濕等）。

3）工廠運行控制優(yōu)化

工廠運行控制優(yōu)化是指利用智能傳感、大數據、人工智能等技術，實現工廠運行過程的自動化和智能化，其建設的基本目標是實現生產資源的最優(yōu)配置、生產任務的實時調度、生產過程的精細管理等。其主要功能架構包括：智能設備層、智能傳感層、智能執(zhí)行層、智能決策層，如圖3所示。智能設備層主要包括各種類型的智能制造和輔助裝備，如智能機床、智能機器人、AGV/RGV、自動檢測設備等；智能傳感層主要實現工廠各種運行數據的采集和指令的下達，包括工廠內有限/無線網絡、各種采集傳感器及系統(tǒng)、智能產線分布式控制系統(tǒng)等；智能執(zhí)行層主要包括三維虛擬車間建模與仿真、智能工藝規(guī)劃、智能調度、制造執(zhí)行系統(tǒng)等功能和模塊；智能決策層主要包括大數據分析、人工智能方法等決策分析平臺。

圖3 工廠運行控制優(yōu)化

工廠運行控制優(yōu)化的主要關鍵技術包括制造系統(tǒng)的適應性技術、智能動態(tài)調度技術等。

（1）制造系統(tǒng)的適應性技術：制造企業(yè)面臨的環(huán)境越來越復雜，比如產品品種與批量的多樣性、設計結果頻繁變更、需求波動大、供應鏈合作伙伴經常變化等等，這些因素會對制造成本和效率造成很不利的影響。智能工廠必須具備通過快速的結構調整和資源重組，以及柔性工藝、混流生產規(guī)劃與控制、動態(tài)計劃與調度等途徑來主動適應這種變化的能力，因此，適應性是制造工廠智能特征的重要體現。

（2）智能動態(tài)調度技術：車間調度作為智能生產的核心之一，是對將要進入加工的零件在工藝、資源與環(huán)境約束下進行調度優(yōu)化，是生產準備和具體實施的紐帶。然而，實際車間生產過程是一個永恒的動態(tài)過程，不斷會發(fā)生各類動態(tài)事件，如訂單數量/優(yōu)先級變化、工藝變化、資源變化（如機器維護/故障）等。動態(tài)事件的發(fā)生會導致生產過程不同程度的癱瘓，極大地影響著生產效率。因此，如何對車間動態(tài)事件進行快速準確處理，保證調度計劃的平穩(wěn)執(zhí)行，是提升生產效率的關鍵。車間動態(tài)調度是指在動態(tài)事件發(fā)生時，充分考慮已有調度計劃以及系統(tǒng)當前的資源與環(huán)境狀態(tài)，及時優(yōu)化并給出合理的新調度計劃，以保證生產的高效運行。由于動態(tài)調度在靜態(tài)調度已有特性（如非線性、多目標、多約束、解空間復雜等）的基礎上，增加了動態(tài)隨機性、不確定性等，導致建模和優(yōu)化更為困難，是典型的NP-hard問題。當前，主要動態(tài)調度方法有兩種，即重調度和逆調度。重調度是根據動態(tài)事件修改已有調度計劃；逆調度是通過調整可控參數和資源來處理動態(tài)事件。兩者均是以已有調度計劃為基礎，重調度修改計劃不修改參數，逆調度修改參數不修改計劃，各有優(yōu)缺點。

「3.智能供應鏈系統(tǒng)」

智能供應鏈是指，通過泛在感知、系統(tǒng)集成、互聯(lián)互通、信息融合等信息技術手段，將工業(yè)大數據分析和人工智能技術應用于產品的供銷環(huán)節(jié)，實現科學的決策，提升的運作效率，并為企業(yè)創(chuàng)造新價值。與傳統(tǒng)的供應鏈不同，數字化制造背景下的智能供應鏈更加強調信息的感知、交互與反饋，從而實現資源的最優(yōu)配比。其主要功能包括：自動化物流、全球供銷過程集成與協(xié)同、供銷過程管理智能決策、客戶關系管理等，如圖4所示。

圖4 智能供應鏈系統(tǒng)功能

1）自動化物流技術

自動化、可視化的物流技術以物聯(lián)網廣泛應用為基礎，利用先進的信息采集、信息傳遞、信息處理和信息管理技術，通過信息集成技術基礎和物流業(yè)務的集成，建立物流信息化系統(tǒng)，配置自動化、柔性化和網絡化的物流設施和設備，比如立體倉庫、AGV（automated guided vehicle，自動導引小車）、可實時定位的運輸車輛等，并采用RFID（radio frequency identification，射頻識別技術）等物聯(lián)網技術，實現物品流動的定位、跟蹤、控制，實現物流全過程優(yōu)化以及資源優(yōu)化，完成包括運輸、倉儲、配送、包裝、裝卸等多項物流活動，確保各項物流活動高效運行。

2）全球供銷過程集成與協(xié)同

通過工業(yè)互聯(lián)網、大數據等技術，推動整個供銷過程中，客戶、供銷商直接全面的互聯(lián)互通。利用智能工具監(jiān)控整個供銷過程，從而通過持續(xù)改進，有效地對供銷資源進行監(jiān)督和配置。建立全球協(xié)同的供銷網絡，優(yōu)化資源配比，建立供銷集成式的共享平臺，最大化降低供銷成本，實現客戶和供銷商的雙贏。

3）供銷過程管理智能決策

在供銷過程中，通過大數據分析等技術，幫助用戶和供銷商更好地分析潛在的風險和制約因素，從而對供銷方案進行有效地篩選和評估，從各種備選供銷方案中選擇最合適的方案。并依托人工智能技術，通過歷史案例學習，實現供銷方案的自動化制定和決策，從而提高決策響應速度，降低人工干預程度。

4）客戶關系管理

客戶關系管理是指以客戶為核心，企業(yè)和客戶之間在品牌推廣、銷售產品或提供服務等場景下所產生的各種關系的處理過程，其最終目標就是吸引新客戶關注并轉化為企業(yè)付費用戶、提高老客戶留存率并幫助轉介紹新用戶，以此來增加企業(yè)的市場份額及利潤，增強企業(yè)競爭力。

「4.智能服務」

智能服務包括以用戶為中心的產品全生命周期的各種服務，服務智能化將大大促進個性化定制等生產方式的發(fā)展，延伸發(fā)展服務型制造業(yè)和生產型服務業(yè)，促進生產模式和產業(yè)形態(tài)的深度變革。通過持續(xù)改進，建立高效、安全的智能服務系統(tǒng)，實現服務和產品的實時、有效、智能化互動，為企業(yè)創(chuàng)造新價值。智能服務關鍵技術包括：云服務平臺技術、預測性維護技術、個性化生產技術以及增值服務技術。

1）云服務平臺技術

云服務平臺技術是實現智能服務的重要保障，是實現用戶與制造商信息交互的核心技術。云服務平臺具有多通道的并行接入能力，可以通過傳感器等對產品的制造過程，裝備的運行狀態(tài)，用戶的使用習慣、需求信息等數據進行采集和處理。一方面，通過用戶需求分析，引導制造商生產滿足用戶需求的個性化產品；另一方面，通過對裝備運行狀態(tài)、用戶使用習慣進行分析，從而為用戶提供有效的增值服務，進而提升產品附加值和企業(yè)收益。

2）預測性維護技術

預測性維護是以產品狀態(tài)為依據而提供的維護或者保養(yǎng)建議，從而避免產品失效而造成的不良后果，同時還可以有效提升產品附加價值。傳統(tǒng)的預測性維護針對的是制造中的生產設備而言，但是廣義的預測性維護針對的是產品相關的全部生產因素。在產品使用過程中，針對主要部位進行定期（或連續(xù)）的狀態(tài)監(jiān)測，從而確認產品所處的運行狀態(tài)。預測性維護是智能制造未來的發(fā)展趨勢，依據產品的狀態(tài)發(fā)展趨勢和可能的故障模式，制定預測性維修計劃，確定產品應該維修的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持等。預測性維修集狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障（狀態(tài)）預測、維修決策支持和維修活動于一體，是一種新興的維護方式。

3）個性化生產服務技術

個性化生產服務，是智能制造的未來發(fā)展方向之一。通過將個性化的服務融入產品，提升產品附加值，可以為企業(yè)創(chuàng)造新的價值。個性化生產服務通過云服務平臺收集客戶個性化需求，按照顧客需求進行生產，以滿足顧客的個性化需求。由于消費者的個性化需求差異性大，加上消費者的需求量又少，因此企業(yè)實行定制生產必須在管理、供應、生產和配送各個環(huán)節(jié)上，都必須適應這種多品種、小批量、多式樣和多規(guī)格產品的生產和銷售變化。

4）增值服務技術

增值服務技術，主要體現在產品銷售后，以服務應用軟件為創(chuàng)新載體，通過大數據分析、人工智能等新興技術，結合最新的5G通信手段，自動生成產品運行與應用狀態(tài)報告，并推送至用戶端，從而為用戶提供在線監(jiān)測、故障預測與診斷、健康狀態(tài)評估等增值服務。與此同時，利用云服務平臺，收集用戶在產品使用過程中的行為信息等數據，針對不同客戶的習慣，提供個性化的升級服務，從而有效地增加產品附加值，為企業(yè)創(chuàng)造新的價值。