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最美的时光|面向智能制造的工业互联网技术创新( 二 )


最美的时光|面向智能制造的工业互联网技术创新智能制造生产体系
谈到工业互联网 ， 就不能不涉及到智能制造 。 因为如果没有工业互联网强大的计算与通信能力的支撑 ， 智能制造的生产体系也就无法建立 。 智能制造是指在工业制造的各个环节, 采用高度柔性与高度融合的方式,通过计算机来模拟人类专家的知识 ， 进行生产组织与产品加工的一种活动 。 要实现智能制造的生产模式 ， 必须具备以下几个基本的特征：即生产过程已经实现了数字化和自动化；生产过程的各个环节 ， 甚至于供应链和产业链之间 ， 均已实现了信息的互联互通；生产过程的管理 ， 包含资源的配置、流程的设定、效能的优化等事务均已采用数据融合、机器学习等方法进行处理 。 目前 ， 美国、日本和德国等少数几个工业发达国家 ， 在部分工业产品生产过程中已初步采用了智能制造的生产模式 。 例如 ， 美国智能制造领袖联盟 (SMLC)在2013年开始建造“开放的智能制造技术平台” ， 这是一种可以运用数据建模和仿真技术的通用平台 ， 通过高仿真建模和新型传感器 ， 可实现对过程设备的实时控制和在线优化 ， 从而大幅削减能耗 ， 并主动地管理整个生产系统、工厂乃至供应链的能源使用情况 。 在德国 ， 西门子公司的可编程控制器制造厂通过网络控制技术 ， 使得工厂内大多数设备能够在脱离人类操作的情况下对零部件进行选择和组装 。 有趣的是执行这些智能控制算法的机器也就是同一个生产线的产品 ， 这至少说明智能制造也并非是难以实现的复杂技术 。
一般来说 ， 智能制造生产体系是由复杂的系统组成的 ， 其复杂性一方面来自智能机器的计算机理 ， 另一方面则来自智能制造网络的形态 。 依靠这些复杂的元素 ， 智能制造生产体系能够给工业企业带来相当多的效益 。 与传统的生产方式相比 ， 智能制造需要更多的传感元件 ， 也需要像机器人那样更加精巧的执行设备 。 这些元件和设备提供的信息可以为智能制造提供必要的控制和决策依据 。 在美国GE所规划的智能制造生产体系中 ， 甚至还包含了安装在产品（例如航空发动机）中的大量传感器 ， 它们可透过工业互联网获得实时的信息综合 ， 从而为这些产品的优化运行提供科学的决策依据 。 智能制造一般情况下都不是孤立的系统 ， 而是由大量的生产环节或以产业链的方式连接起来的部分组成的 。 这些部分能否协同执行 ， 主要取决于它们之间信息互联互通的技术性能 。 此外 ， 在智能制造生产体系中 ， 不仅在机器的自动化与智能化工作方面需要大量的数据采集和计算 ， 而且在制造执行层面的管理上也需要大量的数据融合与分析 。 由此可见 ， 在智能制造生产体系复杂性的背后 ， 人们所遭遇到的问题实质上是如何去处理规模巨大的生产过程或产品特性的状态数据 。 20多年的发展实践表明 ， 将互联网技术引入到智能制造的生产体系中来 ， 是解决这类问题的最有效方法 。
推进智能制造生产体系建设是在全球化经济模态下提升国家竞争力的最重要的手段之一 ， 世界各国都想在这一领域中取得发展的先机 。 我国出台的“中国制造2025”规划中就包含了智能制造工程、制造业创新建设工程、工业强基工程、绿色制造工程、高端装备创新工程五个重大工程的建设内容 ， 其中智能制造是最核心的工程 。 这项规划的目标是到2025年 ， 我国的工业生产制造智能化水平应达到能够进入国际第一方阵的程度 ， 实现从制造大国到制造强国的转型 。 这充分说明智能制造的技术研发和工程应用已成为我国工业政策制定、科技创新规划和产业资源配置的重点领域 。 因此 ， 在未来十年的时间里 ， 我国势必将按照“中国制造2025”规划中关于“新一代信息技术”的目标和任务要求 ， 进一步加大对工业互联网基础技术研究和公共设施建设的实质性投入 ， 以便为智能制造生产体系的形成并发挥重要的作用提供更好的条件 。 目前 ， 有关方面正在进行智能制造研究与发展的路线图规划 ， 根据我国现有的技术基础 ， 做出研究路线、发展进程、关键技术等方面的具体部署 。 作为智能制造生产体系的一个重要组成部分 ， 工业互联网的研究与发展问题 ， 也应该成为一个专题 ， 并把它列入到相应的发展路线图中来 。


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