一、智能制造的定义和内涵

（一）智能制造的定义

制造活动是人类最基础、最重要的活动。制造业、制造技术的发展是推动人类经济进步、社会进步、文明进步的主要动力，也是国家综合国力的体现。综观制造业的发展历程，人类的生产方式经历了手工制作到工业化、自动化及集成化制造的发展过程。在德国电气电子和信息技术协会发表的德国工业4.0标准化路线图（见图1.1）中，将制造业领域技术的渐进性进步描述为工业革命的4个阶段，即工业4.0的进化历程（罗文，2014）。

（1）工业1.0。18世纪60年代至19世纪中期，通过水力和蒸汽机实现的工厂机械化可称为工业1.0。这次工业革命的结果是机械生产代替了手工劳动，经济社会从以农业、手工业为基础转型到了以工业以及机械制造带动经济发展的模式。

（2）工业2.0。19世纪后半期至20世纪初，在劳动分工的基础上采用电力驱动产品的大规模生产可称为工业2.0。这次工业革命，通过零部件生产与产品装配的成功分离，开创了产品批量生产的新模式。

（3）工业3.0。始于20世纪70年代并一直延续到现在，电子与信息技术的广泛应用，使得制造过程不断实现自动化，可称为工业3.0。自此，机器能够逐步替代人类作业，不仅接管了相当比例的“体力劳动”，还接管了一些“脑力劳动”。

（4）工业4.0。德国学术界和产业界认为，未来10年，基于信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS）的智能化，将使人类步入以智能制造为主导的第四次工业革命。产品全生命周期和全制造流程的数字化以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一个高度灵活、个性化、数字化的产品与服务的生产模式。

“工业4.0”概念即是以智能制造为主导的第四次工业革命，或革命性的生产方法。智能制造是支撑未来工业体系的一种先进制造模式。

这种制造模式的产生也是先进信息技术不断发展的结果。随着RFID、传感器网、工业无线网络、MEMS和传感器技术的成熟和发展，以感知和智能为特征的新技术的出现和相互融合，使得未来信息技术发展的主要特征是无处不在的泛在信息技术。以无处不在的感知为代表的新一代信息化制造和自动化技术将是促进先进制造技术发展的新驱动力，将使得人们由现在对制造设备与过程的“了解不足”，向三维空间加时间的多维度泛在感知和透明化发展。以泛在技术为基础的计算模式将具有环境感知能力的各种类型终端、移动通信、信息获取、上下文感知、智能软件与人机交互等技术如同空气和水一样，自然而深刻地融入了制造业所能触及的各个角落。泛在制造信息感知空间作为下一代制造信息服务的基础设施，将大幅度提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，为用户提供更加透明化和个性化的服务，大大提高生产效率（杜品圣，2014）。

总之，以计算机技术、信息技术为基础的高新技术的迅猛发展，为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，形成了智能制造的概念。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的“智能制造系统”“信息高速公路”等国际研究计划，无疑是该背景下的产物，也是国际上进行高科技研究开发的具体表现和积极占领21世纪高科技制高点的象征。

目前，人们对于智能制造尚无公认的定义。目前比较全面的一种定义是：智能制造是指在制造工业的各个环节，从智能技术的视角，融合信息、机械、工艺、管理等学科技术，以一种高度柔性与高度集成的方式，支持产品全生命周期的产品（包括服务）设计、加工、销售一直到报废处理的全过程，使制造产业得以可持续增长、包容性增长、智能增长。

智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业，其研究方向已从最初的人工智能在制造领域中的应用发展到今天的智能制造系统的研究。研究内容涉及的范围由最初仅一个企业内的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化，发展到今天的面向整个制造系统及环境的智能化、集成化与自适应能力，包括智能制造装备、智能生产管理信息系统、智能产品设计、智能车间及工厂、智能信息环境等。在智能制造系统中，人是制造智能的重要因素，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上，与人工系统相比，人的智力仍然是遥遥领先的。人工智能模拟的蓝本主要是人类的智能，但人类的智能是随时间不断变化的，而这种变化又是无止境的，只有人与机器有机地高度结合，才能实现制造过程的真正智能化（魏源迁等，1995）。

智能制造的研究开发目标主要有两个方面：①整个制造过程的全面智能化，它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部分脑力劳动作为主要目标，强调整个企业生产经营过程大范围的自组织能力；②信息和制造智能的集成与共享，强调智能型的集成自动化。

从智能制造的研究目标我们可以看出，智能制造区别于传统自动化制造的特点在于：①强调部分代替人的智能活动，实现人机共融的制造方式；②使用智能计算机技术来集成设计制造过程，使之一体化，以虚拟现实技术实现虚拟制造，以智能人机交互接口技术实现设计制造过程的智能化；③强调全球制造网络的生产制造技术，通过互联网实现全球制造；④强调智能化与自律化的智能加工系统以及智能化装备的研究；⑤重视分布式人工智能技术的应用，强调自律协作代替集中递阶控制。

智能制造强调整个制造系统的整体“智能化”或“自组织能力”与个体的“自主性”。智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合，将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统。

智能制造是一种全新的制造模式，这种模式给制造过程及系统的描述、建模和仿真研究赋予了全新的思想和内容，涉及制造过程和系统的计划、管理、组织及运行各个环节，体现在制造系统中制造智能知识的获取和运用、系统的智能调度等，亦即对制造系统内的物质流、信息流、功能决策能力和控制能力提出明确要求。作为智能制造的技术基础，各种人工智能工具及人工智能技术研究成果在制造业中的广泛应用，促进了智能制造技术的发展。而智能制造系统中，智能调度、智能信息处理与智能机器的有机融合而构成的复杂智能系统，主要体现在以智能装备为核心的智能加工系统上。对于智能装备，不仅需要对系统内部中各种不确定的因素如噪声测量、传动间隙、摩擦、外界干扰、系统内各种模型的非线性及非预见性事件实施智能控制，而且要对制造系统的各种命令请求做出智能反应。这种功能已远非传统的制造设备所能胜任。从信息与控制的观点来看，智能制造系统是一个信息处理系统，由输入、处理、输出和反馈等部分组成。输入有物质（原料、设备、资金、人员）、能量与信息；输出有产品与服务；处理包括物料的处理与信息处理；反馈有产品品质反馈与顾客反馈。制造过程实质上是信息资源的采集、输入、加工处理和输出的过程，而最终形成的产品可视为信息的物质表现形式。

图1.2给出了智能制造系统的组成结构。

（1）智能物件。在生产系统中的人和各种加工设备及对象具有智能化、自我解释、自我意识、自我诊断、交互评估能力。

（2）智能服务。针对产品生命周期过程，从产品设计、制造、销售、使用、回收等各个维度，建立产品全生命周期服务系统，面向产品全价值链，提供增值服务。

（3）智能管理。在智能制造模式下，生产结构不会是固定的、预定义的。相反，将根据具体情况，通过可配置的规则进行工厂结构的拓扑结构配置组合；将面向开放网络下的组织结构，建立相关的智能管理信息系统，实现市场、生产计划、物流、销售等相关的智能化管理。

（4）智能控制。在智能感知的基础上，采用人工智能技术，根据信息的综合进行自主决策，实时调整自身行为，适应环境和自身的不确定性变化，即应具有“自主性”和“自组织”能力，实现对制造过程的实时干预与智能控制。

智能制造为我们展现了一幅全新的工业蓝图。

首先，智能制造将使得工业生产过程更加灵活、稳定，使得动态的、适时优化的和自我组织的价值链成为现实，并带来诸如成本、可利用性和资源消耗等不同标准的最优化选择，包括在制造领域的所有因素和资源间形成全新的循环网络、智能产品独特的可识别性、个性化产品定制以及高度灵活的工作环境等。

其次，智能制造的网络化、自组织、自适应等特征，也使得智能制造将发展出全新的商业模式和合作模式。这些模式将力争确保潜在的商业利润在整个价值链所有利益相关人之间公平地共享，满足动态的商业网络而非单个公司。

再次，智能制造将带来工作方式和环境的全新变化。全新的协作工作方式使得工作可以脱离工厂，通过虚拟的、移动的方式开展。员工将拥有高度的管理自主权，可以更加积极地投入和调节自己的工作。同时，随着工作环境和工作方式的巨大改变，可以大幅度地提升就业结构和比例，确保人口结构的变化不会影响当前的生活水平。

最后，智能制造将促进形成全新的基于泛在网络的信息平台。全新的信息平台能够联系到所有参与的人员、物体和系统，将提供全面、快捷、安全可靠的服务和应用业务流程，支持移动终端设备和业务网络中的协同制造、服务、分析和预测流程等（罗文，2014；杜品圣，2014）。

总之，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能装配、智能测量与诊断等。它强调通过“智能设备”和“自治控制”来构造新一代的智能制造系统模式。智能制造系统具有自律能力、自组织能力、自学习与自我优化能力、自修复能力，因而适应性极强，人机交互更加智能。

智能制造系统及相关技术的研究与开发对于提高产品质量、生产效率和降低成本，提高国家制造业响应市场变化的能力和速度，以及提高国家的经济实力和国民的生活水准，均具有重大的意义。智能制造将大幅度地提高传统制造模式下的制造效率和产品质量，创新制造过程与生产运作模式，极大地降低产品成本和资源消耗，为用户提供更加透明化和个性化的服务。

（二）智能制造的特征

智能制造是经济和技术发展的必然结果。为了应对动态、复杂的市场和技术环境，制造系统必须具备敏捷性、柔性、鲁棒性、协同性等一系列特性。而实现这些特性的基础在于建立一个智能化的制造系统。智能化是实现敏捷化、柔性化、自动化、集成化的关键所在（见图1.3）。智能化贯穿于制造活动的全过程。随着人工智能、自动化技术、信息技术的发展，制造系统的智能化程度将不断提高。

互联网、物联网、智能计算技术的飞速发展，以及复杂的市场与技术环境对智能制造系统提出了一些基本的要求。

（1）物联化。以前由人工创建和维护的制造信息将逐步由传感器、RFID标签、仪表、执行器、GPS及其他设备和系统来生成。在可视性方面，制造系统不仅可以“预测”更多事件，还能见证事件发生时的状况。由于像产品和部件之类的对象都可以自行报告，生产系统不再像过去那样完全依赖人工来完成跟踪和监控工作。设备上的仪表板将显示计划、承诺、供应源、预计库存和消费者需求的实时状态信息。

（2）互联化。智慧的制造系统将实现前所未有的交互能力，一般情况下，不仅可以与客户、供应商和IT系统实现交互，而且还可以对正在监控的对象，甚至是在制造过程中流动的对象之间实现交互。除了创建更全面的生产视图外，这种广泛的互联性还便于实现大规模的协作。

（3）智能化。为协助管理者进行交易评估，智能系统将衡量各种约束和选择条件，这样决策者便可模拟各种行动过程。智慧的制造系统还可以自主学习，无须人工干预就可以自行做出某些决策。例如，当异常事件发生时，它可以重新配置生产网络；它可以通过虚拟交换以获得相应权限，进而根据需要使用诸如生产设备、配送设施和运输船队等有形资产。使用这种智能不仅可以进行实时决策，而且还可以预测未来的情况。通过利用尖端的建模和模拟技术，智慧的生产系统将从过去的“感应—响应”模式转变为“预测—执行”模式。

针对这些要求和挑战，与传统的制造系统相比，智能制造系统需要具有以下基本的特性和能力。

1．可视化特性

智能制造要求生产状态实时透明可视、生产过程智能精益管控：对制造环境、设备与工件状态、制造能力的感知和处理；物理空间与信息空间融合，实现生产过程透明可视化（见图1.4）。

2．人机共融特性

智能制造模式下人介入制造系统的手段更加丰富，人机功能平衡系统智能协调；以泛在感知、人工智能、先进制造等领域的单元技术融合为支撑，突破传统制造系统将人排除在外的旧格局，通过信息空间、制造空间与执行空间的融合，实现人与制造系统的和谐统一（见图1.5）。

3．自组织特性

智能制造中的各种组成单元能够根据工作任务的需要，自行集结成一种超柔性最佳结构，并按照最优的方式运行。其柔性不仅表现在运行方式上，还表现在结构形式上。完成任务后，该结构自行解散，以备在下一个任务中集结成新的结构。自组织特性是智能制造的一个重要标志。

4．智能感知能力

智能制造系统具有搜集与理解环境信息及自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。强有力的知识库和基于知识的模型是智能感知的基础。智能制造系统能根据周围环境和自身作业状况的信息进行监测和处理，并根据处理结果自行调整控制策略，以采用最佳运行方案。这种智能感知能力使整个制造系统具备抗干扰自适应和容错等能力。

5．自学习和自维护能力

智能制造系统能以原有的专家知识为基础，在实践中不断进行学习，完善系统的知识库，并删除库中不适用的知识，使知识库更趋合理；同时，还能对系统故障进行诊断、排除及修复。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。

6．整个制造系统的智能集成能力

智能制造系统在强调各个子系统智能化的同时，更注重整个制造系统的智能集成。这是智能制造系统与面向制造过程中特定应用的“智能化孤岛”的根本区别。智能制造系统包括了各个子系统，并把它们集成为一个整体，实现整体的智能化。

7．制造资源的社会化服务特性

制造资源的社会化服务成为一种趋势，与制造相关的支持技术和服务能力空前提升，面向制造需求的社会化资源和服务不断出现，并将逐渐丰富；全球化的制造服务网络逐渐形成，全球范围的无边界生产组织成为主流。制造服务企业专业化高效运行，制造资源的社会化无缝集成，使得制造可以在无边界企业意义上的社会化环境下及时重组，实现更大跨度的资源集成。全生命周期的制造过程将由全球范围内的多元企业，以社会化无缝集成的方式来完成，真正实现制造的无边界组织。

在先进信息技术和制造技术的支持下，在设计、制造、管理及各类智能装备方面也呈现出一些新的发展趋势。

（1）智能化工程设计。由于计算机和网络技术的发展，计算机辅助工程设计系统极大地解除了人的繁杂劳动，充分发挥了计算机在信息处理方面的优势，正在向着工程设计智能化的方向发展。工程设计将在设计自动化的基础上，向拟实化设计的方向转变。工程设计的拟实化主要是指利用信息处理和信息传输技术的新进展，并行采用数字技术处理、模式信息处理以及语义信息处理技术，突破数字信息处理的禁锢；运用微小传感器技术，扩展对产品微观尺度的观察手段，提高对物理对象的认识和建模水平；综合运用物理、化学等多学科知识和信息处理技术，突破对物质世界在微观尺度上认识的不足；利用泛在信息网络技术，实现高度同步的异地全球化专业知识汇集；在具备对各种尺度快速组装技术的支持下，综合产品的信息模型和快速物理模型，实现与产品高度一致性的半实物信息化辅助产品设计和分析技术。

（2）智能生产过程管理。生产过程的管理与控制是制造自动化系统正常和优化运行的关键，主要负责制造信息的处理、物流管理、制造过程监视与控制、生产计划与生产调度等。泛在感知技术的快速发展，将使生产线上物流在时间和空间维度上的实时追踪能力得到极大提高，并将对制造信息系统的功能进行极大的扩展，制造时间和空间相关模块的功能会有本质的提升；由此引发的海量信息，在信息处理技术的推动下，使得生产过程对于管理者来说更为透明，生产决策的速度和质量都有明显的跃升。车间内部向着对制造过程的精细化控制和质量预测方向扩展；同时，对于车间外部，与物流、质量、计划等相关信息管理产生连锁式的影响，为企业信息管理提供即时信息服务，真正实现信息管理层次的无差别化或平面化。未来智能制造系统将会更好地展现与人类智能行为相关的特性，如理解语言、学习能力、逻辑推理和解决问题等能力，能够深入了解人脑活动机理，取代人的部分脑力劳动，强化企业的自组织能力。

（3）智能的生产装备。制造装备是制造自动化的硬件主体，主要包括专用自动化机床、组合机床、数控机床、加工中心、分布式数字控制、柔性制造单元、柔性制造系统、柔性生产线等加工设备，以及测量设备、辅助设备、夹具装置等。泛在网络和泛在感知技术的成熟，将会降低控制实施的成本，一方面促进制造装备控制应用的普及，另一方面多维度、多尺度信息的综合控制应用会极大地提高控制应用的水平。在装备的安全与健康维护方面，装备的自诊断、自维护、自恢复将成为现实，装备的智能化水平将得到本质性的提高。根据环境和任务的变化，装备不仅具有参数调节的适应能力，同时也具有结构适应能力。结合材料、信息技术的进步，装备的自我进化和升级的能力，装备的智能水平将由可控化、自动化真正进入自维护、自适应和自进化的高级智能阶段。

（4）智能的企业管理信息系统。管理信息系统是一个由人、计算机等组成的能进行管理信息的收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统。企业管理信息系统是以企业为对象，把企业先进的管理思想和运行模式融入其中的一类管理信息系统。移动商务、协同商务的发展，使不受时间和空间限制、无所不在的电子商务成为现实。企业信息管理系统目前正由关注数字化信息处理和服务的阶段，迈向提供面向商务信息处理后端与服务前端相分离的泛在服务模式。未来企业管理信息系统的各组成部分完全可以在更基础的层面上、在更小的粒度下实现自由组装，实现信息系统无障碍重组和信息处理的柔性化。