01
引子
智能制造的歷史演化圖譜
智能制造是世界經(jīng)濟歷史上的一次最重要的革命。
它是新一代信息通信技術(shù)與先進制造技術(shù)深度融合，使設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造各個環(huán)節(jié)具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新興生產(chǎn)方式。
智能制造有智能設(shè)計、智能生產(chǎn)、智能管理、智能服務(wù)四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
智能制造歷史上演化出三種基本范式：
第一種基本范式是數(shù)字化制造，它是智能制造的基礎(chǔ)，并且始終貫穿在智能制造的三個基本范式以及全部發(fā)展歷程中。
第二種基本范式是 “互聯(lián)網(wǎng)＋制造”的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造。
第三種基本范式是數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)制造。
智能制造的突出特點主要就是“制造大腦”的發(fā)展構(gòu)建，以及盡可能提升“制造大腦”的學習能力。
智能制造的歷史演進按照這一路徑傳遞：
智能制造萌芽
傳統(tǒng)智能制造IM 1.0
新一代智能制造IM 2.0
未來智能制造IM 3.0
02
智能制造的萌芽與發(fā)展
人工智能（AI）從1956年開始萌芽，歷經(jīng)50多年，到2008年傳統(tǒng)智能模式正式形成一種新的產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)。
回顧智能制造萌芽過程和并簡單展望其發(fā)展方向：
20世紀50年代前制造系統(tǒng)，也就是智能制造萌芽前的制造系統(tǒng)，主要是傳統(tǒng)制造、機械與手工業(yè)結(jié)合；
20世紀50年代的制造系統(tǒng)，主要為傳統(tǒng)制造、大規(guī)模生產(chǎn)、手工化為主勞動密集型制造，其中的1956年，人工智能第一次出現(xiàn)；
20世紀70年代的制造系統(tǒng)為傳統(tǒng)制造、低成本制造、手工化和機械化兼顧、勞動密集型的制造系統(tǒng)，人工智能嘗試同制造結(jié)合；
20世紀80年代的制造系統(tǒng)，智能制造IM 1.0出現(xiàn)，主要表現(xiàn)為追求產(chǎn)品質(zhì)量、機械化、勞動密集型；
20世紀90年代的制造系統(tǒng)，IM 1.0深化版本，開始向市場響應(yīng)速度、機械化和剛性化兼顧、勞動密集型轉(zhuǎn)化；
21世紀10年代的制造系統(tǒng)已經(jīng)升級為IM 2.0版本，出現(xiàn)知識和服務(wù)、柔性化和服務(wù)化兼顧、信息服務(wù)型的智能制造；
21世紀20年代的制造系統(tǒng)，將是IM2.0向IM3.0進化升級的時代，更高級的智能制造將不斷出現(xiàn)。
03
傳統(tǒng)智能制造
一、 起因起源：
20世紀60年代專家系統(tǒng)，第一次推動了人工智能在傳統(tǒng)制造中的發(fā)展。
20世界80年代計算機集成制造系統(tǒng)（Computer Integrated Manufacturing Systems,CIMS），再一次推動了傳統(tǒng)智能制造形成高潮。
二、定義概念
傳統(tǒng)智能制造是基于計算機集成制造系統(tǒng)IM，達到制造全過程的自測量、自適應(yīng)、自診斷、自學習，實現(xiàn)智能調(diào)度、智能設(shè)計、智能加工、智能操作、智能控制、智能工藝規(guī)劃、智能測量和智能診斷等多方面功能，滿足制造柔性化、無人化需要。
三、時間階段
1956——2008，從上個世紀50年代人工智能出現(xiàn)，2008年美國金融危機后提出“再工業(yè)化”戰(zhàn)略為止，屬于傳統(tǒng)人工智能階段。
四、技術(shù)生態(tài)
（一）智能模擬階段（符號推理階段）
1、專家系統(tǒng)（Expert System，ES）：通過采用人工智能的知識表達和知識推理，來模擬人類專家的知識和方法，進行推理、判斷和決策，處理該領(lǐng)域的問題，是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的計算機程序系統(tǒng)。
專家系統(tǒng)經(jīng)過了3個階段,由人機交互界面，知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分組成。
2、計算機集成制造系統(tǒng)CIMS,是運用計算機技術(shù)，把分散各種孤立的自動化子系統(tǒng)有機集成起來，形成完整的產(chǎn)品設(shè)計制造過程，以適應(yīng)社會多品種、小批量生產(chǎn)的需要，形成集成化、智能化制造系統(tǒng) 。
計算機集成制造系統(tǒng)CIMS廣泛運用在商業(yè)、工程、科研、醫(yī)學、軍事等方面，主要功能包括分析、解釋、預(yù)測、規(guī)劃、監(jiān)督、控制、教學、設(shè)計診斷、故障排除等。
（二）計算智能階段
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Artificial Neural Network ,ANN）
是從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，建立的一種簡單模型，按照不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)，由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。具有自學習、聯(lián)想存儲、高速尋優(yōu)化解等能力。
ANN比起過去基于規(guī)則的系統(tǒng)在很多方面顯示出優(yōu)越性，但其實際使用的多數(shù)是含有一層隱層節(jié)點的淺層模型，通常處于欠擬合狀態(tài)，訓練樣本特征的質(zhì)量成為制約整個系統(tǒng)性能的瓶頸。
2、模糊邏輯（Fuzzy Logic，F(xiàn)L）
FL是模仿人的不確定性概念判斷、推理思維方式，建立在多值邏輯基礎(chǔ)上，運用模糊集合方法來研究模糊性思維、語言形式及其規(guī)律的技術(shù)。
3、啟發(fā)式算法（Heuristic Algorithms ，HA）
啟發(fā)式算法包括：群智能算法和群優(yōu)化算法（蟻群算法、魚群算法和蜂群算法等）、遺傳算法、免疫算法、和聲搜索算法、模擬退火算法和文化算法等。
4、多智能體（Multi-a-gent）分布式人工智能
多智能體是由具有感知、通信、協(xié)作、學習、反饋等功能屬性的智能體構(gòu)成的相互協(xié)作的系統(tǒng)，大型復(fù)雜問題被劃分為復(fù)雜程度相對較低的子問題，再由不同智能體經(jīng)過溝通協(xié)作和自主決策完成，廣泛應(yīng)用于柔性制造和合弄制造領(lǐng)域。
（三）深度學習階段
深度學習（Ｄeep Learning ,DP）或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetworks ,DNN）
深度學習是機器學習領(lǐng)域中的一個重要方向，主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)。
通過構(gòu)建具有很多隱層的多層知學習模型和海量的訓練數(shù)據(jù)，從大量輸入數(shù)據(jù)中，組合底層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或有效的特征，對未來或未知事件做出更精準的預(yù)測。
主要運用在智能化設(shè)備和工業(yè)機器人的計算機視角、語音識別、自然語言處理等場景中。
（四）社會感知計算階段（Socially Aware Computing，SAC）
是借助泛在環(huán)境大規(guī)模新型多種類傳感設(shè)備來感知現(xiàn)實世界的實時、多源數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析和處理，通過大量作動器和智能設(shè)備直接作用于現(xiàn)實世界，同時支持社群的互動、溝通和協(xié)作，從而高效地支持社會目標的實現(xiàn)。
04
智能（智慧）制造
智能（智慧）制造（IM or SM），（Intelligent Manufacturing ,IM ）or (Smart Manufacturing，SM ），兩者均可代表。
一般指綜合集成信息技術(shù)、先進制造技術(shù)和智能自動化技術(shù)，在制造企業(yè)的各個環(huán)節(jié)，如經(jīng)營決策、采購、產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)計劃、制造、裝配、質(zhì)量保證、市場銷售和售后服務(wù)等融合應(yīng)用，實現(xiàn)企業(yè)研發(fā)、制造、服務(wù)、管理全過程的精確感知、自動控制、自主分析和綜合決策，具有高度感知化、物聯(lián)化和智能化特征的一種新型制造模式。
一、技術(shù)生態(tài)
（一）技術(shù)特征
1、基于物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通；
2、基于泛在計算的透徹感知；
3、基于云計算的制造資源與能力的虛擬化、服務(wù)化及按需使用；
4、基于大數(shù)據(jù)的價值挖掘、企業(yè)業(yè)務(wù)洞察；
5、基于信息物理系統(tǒng)的自主協(xié)同和高度自治；
（二）主要技術(shù)
1、物聯(lián)網(wǎng)
2、泛在感知
3、云計算
4、大數(shù)據(jù)
5、信息物理系統(tǒng)
6、無線射頻識別技術(shù)
7、傳感器網(wǎng)絡(luò)
8、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
9、微電子機械系統(tǒng)
二、主要特征
1、信息感知：信息感知是指利用標準、高效方法采集存儲、分析和自動識別大量數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)自動感應(yīng)和快速認知，同時將大量數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)絻?yōu)化決策系統(tǒng)中。
2、優(yōu)化決策：是指通過運用和學習大量知識，實現(xiàn)面向產(chǎn)品全生命周期的海量異構(gòu)信息的自動挖掘提煉，通過計算平臺支持，將挖掘提煉的信息進行計算分析、推理預(yù)測，利用決策工具和自動化系統(tǒng)，形成優(yōu)化制造過程的決策指令。
3、執(zhí)行控制：是指根據(jù)決策指令，通過執(zhí)行系統(tǒng)控制制造過程狀態(tài)，實現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定、安全運行及動態(tài)調(diào)整。
三、智能（智慧）制造系統(tǒng)
智能（智慧）制造系統(tǒng)是以物聯(lián)網(wǎng)、務(wù)聯(lián)網(wǎng)、知識網(wǎng)、人際網(wǎng)與制造技術(shù)相融合，形成以客戶為中心、以人為本、面向服務(wù)、基于知識運用、人機物協(xié)同的制造系統(tǒng)。
綜合集成先進制造技術(shù)、信息技術(shù)、智能自動化技術(shù)，在制造企業(yè)全過程融合應(yīng)用，實現(xiàn)全過程精確感知、自主分析、綜合決策自動控制，是高度物聯(lián)化、高度感知化、高度智能化的新型制造模式。
（一）云制造
1、關(guān)鍵使能技術(shù)： 云計算；
2、目標：制造資源、能力按需使用；
3、內(nèi)涵：基于云計算等技術(shù)，將各類制造資源虛擬化、服務(wù)化，并進行統(tǒng)一的集中管理和經(jīng)營，為制造全生命周期過程提供可隨時獲取的制造服務(wù)；
4、主要運用：制造資源虛擬化和服務(wù)化、運營管理、服務(wù)組合、資源共享和優(yōu)化配置。
（二）物聯(lián)制造
1、關(guān)鍵使能技術(shù)：物聯(lián)網(wǎng)；
2、目標：構(gòu)建現(xiàn)代IOMT網(wǎng)絡(luò)；
3、內(nèi)涵：以物聯(lián)網(wǎng)為支撐，實現(xiàn)對制造資源、產(chǎn)品信息的動態(tài)感知、智能處理與優(yōu)化控制的一種新型制造模式；
4、主要運用：資源感知、虛擬接入、物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)服務(wù)平臺和應(yīng)用系統(tǒng)等。
（三）信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)
1、關(guān)鍵使能技術(shù)：CPS；
2、目標：建立具有適應(yīng)性、資源效率及人因工程學的智慧工廠；
3、內(nèi)涵：將機器、存儲系統(tǒng)和生產(chǎn)設(shè)施融入 CPS，形成能自主感知制造現(xiàn)場狀態(tài)、自主連接生產(chǎn)設(shè)施對象、確定感知模型，自主判斷，形成控制策略，并自主調(diào)節(jié)的智能制造系統(tǒng)；
4、主要運用：信息物理組件集成、CPS的優(yōu)化調(diào)度與自治機制、安全性、可靠性和可驗證性。
（四）泛在制造
1、關(guān)鍵使能技術(shù)：泛在計算；
2、目標：泛在感知的產(chǎn)品全生命周期的運用；
3、內(nèi)涵：將泛在計算等相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于制造過程，以便隨時隨地采集、傳輸和預(yù)處理各類產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)或事件；
4、主要運用：制造現(xiàn)場環(huán)境感知技術(shù)、生產(chǎn)事件自動處理與消息推送、制造過程的全面可視化技術(shù)。
（五）社會化企業(yè)
1、關(guān)鍵使能技術(shù)：Web2.0.；
2、目標：聚集大眾智慧，公眾參與；
3、內(nèi)涵：借助Web2.0等社會化媒體工具，使用戶能夠參與到產(chǎn)品和服務(wù)活動中來，通過用戶的充分參與提高產(chǎn)品創(chuàng)新能力；
4主要運用：用戶體驗與社區(qū)、內(nèi)容管理、開放式創(chuàng)新、復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)特性。
總結(jié)
智能制造演化經(jīng)歷了近70年，分別經(jīng)歷的萌芽階段、傳統(tǒng)智能制造階段、智能（智慧）制造階段。
主要代表性技術(shù)經(jīng)歷了符號邏輯主義階段、計算智能階段和新一代信息技術(shù)階段。
從最初的生產(chǎn)制造為為主向全生命周期延伸，直至演化出像社會化制造、云制造、泛在制造、物聯(lián)制造、信息物理系統(tǒng)制造等一批具有未來增長潛力的智能制造模式。
智能制造目前還在不斷向第三代智能制造發(fā)展中。
