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试阐述对智能制造内涵与特征的理
解和认识
智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革，旨在提升制造业的能效，提高企业的竞争力。
它涵盖了整个制造业链从设计、开发到生产、测试和服务，各个环节都融入了大量的智能化技术，使得工厂可以更加聪明、智能、可靠地运行。
智能制造的内涵和特征主要有四个方面：首先，基于网络的多样性技术，如物联网、大数据、计算机视觉、人工智能等，把所有的设备和系统连接起来，形成一个智能制造系统；其次，智能制造系统通过对原材料、半成品和成品的实时监测和追踪，实现质量控制和计划调度；第三，智能制造系统可以根据市场变化和客户需求实现实时制造，从而提升生产效率，提高产品质量；最后，智能制造系统可以实现自动化、智能化的精益生产，减少废品率，大幅提升企业的生产效率。
总之，智能制造是一种以信息技术和自动化技术为支撑的产业变革，它通过网络技术、智能技术、质量控制、实时制造等技术，使得制造业更加聪明、智能、可靠地运行，从而提升制造业的能效，提高企业的竞争力。
智能制造系统的架构与实现技术研究智能制造系统是一种利用智能化技术、先进的制造工艺、高度集成的信息技术和先进的自动化设备等多种手段来实现对制造过程的全面控制和优化的综合性制造系统。
在当前制造业快速发展的背景下，智能制造系统已经成为制造业向智能化制造方向转型的趋势之一。
那么，智能制造系统的架构和实现技术是什么呢？下面就让我们来一一探究。
一、智能制造系统架构的基本框架智能制造系统架构可以分为三个层次：感知层、控制层和应用层。
感知层：感知层是智能制造系统中最基础的层次。
它主要采用传感器等手段收集制造过程中的各种数据，如温度、压力、振动等，通过物联网等技术将数据传输到控制层，为后续的制造过程提供数据支持。
控制层：控制层是智能制造系统中较为重要的层次。
它接收感知层传来的数据，并进行分析和处理，形成一套稳定的控制策略，指导设备的自动化运行，确保制造过程的安全、高效和稳定。
应用层：应用层是智能制造系统中最高层次的层次。
它为制造过程提供上层应用支持，如ERP、MES等应用系统，以实现集成化的生产管理，从而提高制造过程的效率、质量和可靠性。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现技术包括传感技术、智能控制技术、云计算和大数据技术、人工智能等多种手段的综合应用。
传感技术：传感技术是智能制造系统中最基础也是最重要的技术之一。
通过各种传感器，可以检测制造过程中各种数据，为后续控制和应用提供大量的有用信息。
智能控制技术：智能控制技术在智能制造系统中发挥着至关重要的作用。
通过对传感技术采集到的数据进行分析和处理，制定出一套智能化的控制策略，指导自动化设备的运行，从而为制造过程提供更高效、更稳定的支持。
云计算和大数据技术：云计算和大数据技术是现代智能制造系统不可或缺的技术手段。
这两种技术可以帮助制造企业更好地管理和分析制造过程中产生的海量数据，大幅度提高制造过程的效率和质量。
人工智能：人工智能技术是智能制造系统中的一项新兴技术，它采用机器学习、自然语言处理等技术手段，模拟人类的智能思考方式，从而在智能制造系统中实现更高水平的自主决策和运行。
智能制造系统的架构与实现智能制造是指通过数字化、网络化和智能化手段，实现生产过程的自动化和智能化。
智能制造系统是实现智能制造的关键技术之一，它由多个子系统组成，包括生产计划系统、生产执行系统、物料管理系统等。
本文将介绍智能制造系统的架构和实现技术。
一、智能制造系统的架构智能制造系统可以分为以下三层：1. 应用层应用层是整个智能制造系统的顶层，负责与用户交互，提供包括生产计划、生产调度、生产执行等在内的各种生产管理功能。
在应用层中，用户可以通过图形界面来进行生产计划编制、生产任务下发、生产进度查询等操作。
2. 控制层控制层是将生产任务转化为实际加工操作的核心部分，主要包括生产设备控制、机器视觉、工艺控制等系统。
在控制层中，涉及到多种技术，如PLC编程、机器视觉算法、CAD/CAM技术等。
控制层的主要作用是从上游的应用层接收生产任务，然后将任务分解成可执行的指令，送到各个加工设备的控制系统中。
3. 感知层感知层是整个智能制造系统的底层，是通过各种传感器和测量设备获取实时生产数据的核心部分。
在感知层中，涉及到传感器选型、设备接口类型、数据传输协议等技术。
感知层采集到的各种生产数据，比如温度、湿度、工件尺寸等，会不断上传到控制层，用于实时的生产控制和过程优化。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现离不开多种技术的支持，包括以下四个方面：1. 数据采集技术数据采集技术是实现智能制造的基础。
在感知层中使用了多种传感器和测量设备，通过这些设备可以采集到多种生产过程数据，比如温度、湿度、振动等。
数据采集技术需要针对实际生产场景进行定制化设计，比如压力传感器的选择、数据传输协议的设计等。
2. 数据处理技术为了实现对生产数据的分析和处理，需要使用多种数据处理技术，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。
数据处理技术的目标是将原始的生产数据转化为有用的信息，帮助企业优化生产过程、提高产品质量。
3. 自动化控制技术自动化控制技术是实现智能制造的另一个关键技术。
智能制造技术发展内涵智能制造技术是当今工业领域的热门话题，它代表了工业革命的新方向和新趋势。
智能制造技术的发展内涵十分丰富，涵盖了信息技术、机械工程、材料科学等多个学科领域，旨在提升制造业的智能化水平，实现生产方式的转型升级。
下面将从三个方面介绍智能制造技术的发展内涵。
智能制造技术的核心是信息技术的应用。
随着互联网技术的飞速发展，物联网、云计算、大数据等技术的兴起，使得制造业的信息化程度大幅提高。
智能制造技术借助这些信息技术手段，实现了生产过程的数字化、网络化和智能化。
通过传感器、监控系统和无线通信技术，生产设备和产品可以实现实时监测和远程控制，大大提高了生产效率和质量。
智能制造技术的发展内涵还包括了智能设备的研发与应用。
智能设备是智能制造的重要组成部分，它通过集成传感器、控制器、执行器等元件，实现了设备的自动化和智能化。
智能设备可以根据生产需求自动调整工作参数，具备自适应能力，可以快速适应不同的生产任务。
同时，智能设备还具备自我诊断、自我修复等功能，大大减少了设备故障对生产过程的影响，提高了设备的可靠性和稳定性。
智能制造技术的发展内涵还包括了智能化生产管理系统的建设与优化。
智能制造技术将信息技术与制造管理相结合，实现了生产过程的全面监控和智能调度。
通过采集和分析生产过程中的各种数据，智能化生产管理系统可以实时掌握生产状态，预测生产风险，优化生产计划，提高资源利用率和生产效率。
同时，智能化生产管理系统还能够提供决策支持，帮助企业管理者更好地制定战略和策略，提升企业的竞争力。
智能制造技术的发展内涵包括信息技术的应用、智能设备的研发与应用以及智能化生产管理系统的建设与优化。
这些方面的发展使得制造业的生产方式发生了巨大变革，提高了生产效率和质量，降低了生产成本和能耗，推动了制造业的转型升级。
未来，智能制造技术将继续深入发展，为制造业的可持续发展提供强有力的支撑。
智能制造系统的架构设计及应用研究现代工业的发展大部分依赖于科技的推进，而智能制造技术是其中最为重要的组成部分之一。
智能制造系统是基于信息技术的制造模式，其核心是数据采集、分析、挖掘和应用，不仅能提高单个企业的生产效率，还可以整合各个领域的资源，促进全球制造业的协同发展。
然而，由于智能制造涉及到众多的技术和环节，因此需要进行系统化的架构设计和应用研究。
智能制造系统的架构设计智能制造系统的架构设计是指针对智能制造的机电一体化、信息化和智能化等方面进行系统化的规划和设计，以提高整个智能制造系统的效率和效益。
智能制造系统的架构设计主要包括以下几个方面：1. 数据采集和存储。
智能制造系统需要将现场生产的实时数据进行采集和存储，以便后续的数据挖掘和应用。
数据采集和存储系统需要考虑数据规模和频率、传输速度和可靠性等因素。
2. 数据处理和分析。
智能制造系统需要通过数据处理和分析，将采集到的海量数据转化为有用的信息，以便后续的决策和控制。
数据处理和分析系统需要考虑数据的准确性和及时性、数据的处理速度和效率等因素。
3. 控制和决策。
智能制造系统需要通过控制和决策系统，将分析得到的信息转化为指令，控制和调度生产流程，并提出生产优化的方案。
控制和决策系统需要考虑决策速度和准确性、控制精度和灵活性等因素。
4. 通讯和交互。
智能制造系统需要通过通讯和交互系统，实现各个环节之间的信息交流和协同，以便实现整个生产系统的一体化管理。
通讯和交互系统需要考虑通讯速度和稳定性、用户的界面和友好性等因素。
智能制造系统的应用研究智能制造系统的应用研究是指以智能制造系统为基础，针对具体的生产和工艺进行研究，设计出具有高效、可靠、环保和智能的生产工艺流程和设备。
智能制造系统的应用研究主要包括以下几个方面：1. 制造过程优化。
智能制造系统需要通过数据采集和分析，对制造过程进行优化和改进，提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
2. 资源整合和效益提升。
智能制造系统技术架构方案
1. 概述
智能制造是一种合理应用可移动通信、传感器、自动控制、计算机网络、虚拟现实和智能机器人等新技术，以改变传统工厂的流程和生产效率，使制造业高效地实现自动化的新技术形式。
智能制造系统的实施必将大大提高制造业的效率和质量，实现专业化、信息化、精细化、网络化、自动化和智能化。
但是，实施智能制造系统也必须考虑机器学习和决策支持等关键技术，为此必须研究可行的系统技术架构方案。
2. 主要内容
智能制造系统技术架构方案研究主要包括以下内容：
（1）系统整体技术架构方案：设计一个系统性的技术架构方案，以确保智能制造系统的整体可靠性和可操作性。
该方案包括现有设备、网络和软件系统的集成、系统控制策略和解决方案、数据流程等。
（2）实施过程：以系统化、细致化和安全化的要求，精心设计实施过程。
实施过程包括：调研、分析、设计、调试、测试、投产等环节。
（3）系统技术支撑：研究基于关键技术的系统支撑方案，包括机器学习支撑、智能决策支撑、人工智能和机器深度学习技术支撑等。
（4）系统运行状态分析：建立智能制造系统的实时监控系统，以便实时监测系统各部分的运行状态，快速发现可能出现的问题，做出快速的应对措施。
3. 结论
智能制造系统的技术架构方案研究的成功实施，可以帮助企业实现其业务的自动化、精细运作和数据分析支持，以实现制造业的高效管理和可持续发展。
一、智能制造的内涵一概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用;智能制造概念正式提出;发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ; 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造Smart Manufacturing”..世纪80年代：概念的提出..1998年;美国赖特Paul Kenneth Wright 、伯恩David Alan Bourne正式出版了智能制造研究领域的首本专着制造智能Smart Manufacturing;就智能制造的内涵与前景进行了系统描述;将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模;以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”..在此基础上;英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充;认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”..麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为;采用自适应环境和工艺要求的生产技术;最大限度的减少监督和操作;制造物品的活动..——20世纪90年代：概念的发展..20世纪90年代;在智能制造概念提出不久后;智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视;围绕智能制造技术IMT与智能制造系统IMS开展国际合作研究..1991年;日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“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”..——21世纪以来：概念的深化..21世纪以来;随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用;智能制造被赋予了新的内涵;即新一代信息技术条件下的智能制造Smart Manufacturing..2010年9月;美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出;智能制造是对先进智能系统的强化应用;使得新产品的迅速制造;产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能..德国正式推出工业4.0战略;虽没明确提出智能制造概念;但包含了智能制造的内涵;即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统CPS..在制造系统中;这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施;能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制..综上所述;智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合;实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统..二特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知..智能制造需要大量的数据支持;通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别;并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策..通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测;形成优化制造过程的决策指令..三是动态执行..根据决策指令;通过执行系统控制制造过程的状态;实现稳定、安全的运行和动态调整..三构成1、智能产品装备智能产品是发展智能制造的基础与前提;由物理部件、智能部件和联接部件构成..智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成；联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成；物理部件由机械和电子零件构成..智能部件能加强物理部件的功能和价值;而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值;使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通;并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在..智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能..监测是指通过传感器和外部数据源;智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测；在数据的帮助下;一旦环境和运行状态发生变化;产品就会向用户或相关方发出警告..控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制..算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应；优化是指对实时数据或历史记录进行分析;植入算法;从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率；自主是指将检测;控制和优化功能融合到一起;产品就能实现前所未有的自动化程度..2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心;以智能工厂为载体;通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络;实现生产过程的实时管理和优化..智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真;底层智能装备、制造单元、自动化生产线;制造执行系统;物流自动化与管理等企业管理系统等..3、智能服务通过采集设备运行数据;并上传至企业数据中心企业云;系统软件对设备实时在线监测、控制;并经过数据分析提早进行设备维护..例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内;安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统;实现对风机运行的实时监控..还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器;可以在每一次旋转中控制扇叶的角度;从而最大限度捕捉风能;还可以控制每一台涡轮;在能效最大化的同时;减少对邻近涡轮的影响..维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障;以减少可能的风机不稳定现象;并使用不同的工具优化这些数据;达到风机性能的最优化..四作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率;拓展企业价值增值空间;主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期..通过智能制造;产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短..通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间;生产中断时间也得以不断减少..二是提高生产的灵活性..通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划;智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门..三是创造新价值..通过发展智能制造;企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变;将重心放在解决方案和系统层面上;利用服务在整个产品生命周期中实现新价值..二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后;一直受到众多国家的重视和关注;纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展..目前;在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略..一德国2013年4月;德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略;其核心是通过信息物理系统CPS实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流;构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式..在这种模式下;生产由集中向分散转变;规模效应不再是工业生产的关键因素；产品由趋同向个性的转变;未来产品都将完全按照个人意愿进行生产;极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造；用户由部分参与向全程参与转变;用户不仅出现在生产流程的两端;而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程..德国工业4.0战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成;即通过应用CPS;加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进;以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作；二是全价值链的纵向集成;即在企业内部通过采用CPS;实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化；三是端对端系统工程;即在工厂生产层面;通过应用CPS;根据个性化需求定制特殊的IT结构模块;确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成;打造智能工厂..2013年12月;德国电气电子和信息技术协会发表了德国“工业4.0”标准化路线图;其目标是制定出一套单一的共同标准;形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系;最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成..德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型;适用于所有合作伙伴公司的产品和服务;提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架;意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法..二美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出;与工业4.0的基本理念相似;倡导将人、数据和机器连接起来;形成开放而全球化的工业网络;其内涵已经超越制造过程以及制造业本身;跨越产品生命周期的整个价值链..工业互联网和“工业4.0”相比;更加注重软件、网络和大数据;目标是促进物理系统和数字系统的融合;实现通信、控制和计算的融合;营造一个信息物理系统的环境..工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成;数据流、硬件、软件和智能的交互..由智能设备和网络收集的数据存储之后;利用大数据分析工具进行数据分析和可视化;由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理;成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分..——智能设备：将信息技术嵌入装备中;使装备成为可智能互联产品..为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步;使机器和机器交互更加智能化;这得益于以下三个要素：一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降;从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器..二是微处理器芯片的计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点;即使得机器拥有数字智能成为可能..三是高级分析：“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段..——智能系统：将设备互联形成的一个系统..智能系统包括各种传统的网络系统;但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件..随着越来越多的机器和设备加入工业互联网;可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应..智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点..当越来越多的机器连接在一个系统中;久而久之;结果将是系统不断扩大并能自主学习;而且越来越智能化..——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理..当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候;智能决策就发生了;从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统..2014年3月;美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟IIC;其目的是通过制定通用标准;打破技术壁垒;使各个厂商设备之间可以实现数据共享;利用互联网激活传统工业过程;更好地促进物理世界和数字世界的融合..工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构;该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准;用于指导相关标准的制定;帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品;最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合;推动整个工业产业链的效率全面提升..2、智能制造2011年6月24日美国智能制造领导联盟Smart Manufacturing Leadership Coalition;SMLC发表了实施21世纪智能制造报告..报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造..智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全..该报告给出了智能制造企业框架..智能制造企业将融合所有方面的制造;从工厂运营到供应链;并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期..最终结果;将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中;优化性能和效率;并且使业务与制造过程有效串联在一起..图1 美国智能制造企业框架三、对我国智能制造系统架构的设想借鉴德国、美国智能制造的发展经验;我国的智能制造系统架构;应该是一个通用的制造体系模型;其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架；其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业;实现研发、生产、服务的智能化;通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络;形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系..一基本架构智能制造系统是供应链中的各个企业通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的..企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成;智能制造系统具有可持续优化的特征..智能制造系统可分为五层;第一层是生产基础自动化系统;第二层是生产执行系统;第三层是产品全生命周期管理系统;第四层是企业管控与支撑系统;第五层是企业计算与数据中心私有云..图2 智能制造系统架构二具体构成1、生产基础自动化系统层主要包括生产现场设备及其控制系统..其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等..控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统;适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统..2、制造执行系统层制造执行系统包括不同的子系统功能模块计算机软件模块;典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等..3、产品全生命周期管理系统层产品全生命周期管理系统层;横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节..研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真;仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈;促进设计提升;在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一..生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容..服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护;应用大数据对监测数据进行分析;形成和服务有关的决策;指导诊断和维护工作;新的服务记录将被采集到数据系统..4、企业管控与支撑系统层企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块;典型的子系统有：战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等..5、企业计算与数据中心层主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件;为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能;能够提供可视化的应用界面..如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发设计平台、制造执行系统运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础;可以实现各类型的应用软件实现交互和有序工作;各子系统实现全系统信息共享..。
智能制造中可重构制造系统的设计与实现研究随着信息技术的飞速发展和应用，智能制造广泛应用于各个领域中，成为工业化发展的重要方向。
而智能制造中的可重构制造系统的研究和设计则是其中非常重要的一方面。
可重构制造系统能够快速地适应生产工艺的变化，能够更加灵活、高效地生产产品，同时还能节省生产成本。
本文将介绍可重构制造系统的设计和实现研究的相关内容，希望能够引起大家的兴趣和关注。
一、可重构制造系统的概念可重构制造系统是指一种能够自适应变化的制造系统，具有灵活度高、可靠性强等特点。
这种系统能够智能地根据生产要求和生产环境的变化，自动地进行工艺调整和设备配置，以实现高效率的生产。
二、可重构制造系统的设计思路可重构制造系统的设计需要考虑很多因素，主要包括以下几个方面：1.生产流程的分析和优化:分析生产流程中存在的瓶颈和问题，优化生产流程，提高生产效率和品质。
2.设备选型和配置:针对生产要求和生产环境的变化，灵活地选择和配置生产设备，提高设备利用率。
3.软件算法的研发和应用:开发核心的算法和控制系统，实现对生产过程的实时监控和调整，提高生产效率和产品品质。
三、可重构制造系统的实现过程可重构制造系统的实现需要进行多方面的工作，主要包括以下几个方面：1.机械硬件的搭建：搭建基础的硬件架构，包括机械传动、控制系统和感应系统等。
2.软件算法的研发：研发基于机器视觉、神经网络和控制算法等的软件算法，实现对生产过程的实时监控和调整。
3.系统测试与优化：对系统进行全面的测试，优化系统表现，改进算法和设备配置，提高生产效果和生产品质。
四、可重构制造系统的应用前景及发展趋势随着智能制造技术的迅速发展，可重构制造系统在各个领域中得到了广泛的应用和推广。
目前，可重构制造系统主要应用于制造业智能制造领域中，未来还有很大的应用和发展空间。
其中，一些重点领域的应用具有更为广泛和深远的意义，例如汽车制造、航空制造、数控机床等。
总结：可重构制造系统是智能制造的重要构成之一，其设计和实现研究具有广泛的研究意义和应用前景。
智能制造以智能加工与装配为核心，同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多个环节。
智能工厂中的全部活动可以从产品设计、生产制造及供应链三个维度来描述。
在这些维度中，如果所有活动均能在网络空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证，同时在物理系统中能够实时地得以执行并与网络空间进行深度交互，这样的工厂可称为智能工厂。
1. 智能工厂的基本特征与传统的数字化工厂、自动化工厂相比，智能工厂具备以下几个突出特征。
（1）制造系统的集成化作为一个高端的智能制造系统，智能工厂表现出了鲜明的系统工程属性。
具有自循环特性的各技术环节与单元按照功能需求组成不同规模、不同层级的系统，系统内所有元素均是互相关联的。
在智能工厂中，制造系统的集成主要体现在两个方面，具体内容如图所示。
（2）决策过程的智能化传统的人机交互中，作为决策主体的人有支配“机器”的行为，而智能制造中的“机器”因拥有扩展人类智能的能力，使人与“机器”共同组成决策主体，在同一信息物理系统中实施交互。
信息的种类以及交流的方法更加丰富，从而使人机交互与融合达到前所未有的深度。
制造业自动化的本质是人类在设备加工动作执行之前，将制造指令、逻辑判断准则等预先转换为设备可识别的代码，并将其输入制造设备中。
此时，制造设备可根据代码自动执行制造动作，从而节省了此前在制造机械化过程中人类的劳动。
在这个过程中，人是决策过程的唯一主体，制造设备仅仅是根据输入的指令自动地执行制造过程，而并不具备如判断、思维等高级智能化的行为能力。
在智能工厂中，“机器”具有不同程度的感知、分析与决策能力，它们与人共同构成决策主体。
在“机器”的决策过程中，人向制造设备输入决策规则，“机器”基于这些规则与制造数据自动执行决策过程，这样可将由人为因素造成的决策失误降至最低。
与此同时，在决策过程中形成的知识可作为后续决策的原始依据，使决策知识库得到不断优化与拓展，进而不断提升智能制造系统的智能化水平。
一、智能制造的内涵（一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。
世纪80年代：概念的提出。
1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。
在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。
麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
——20世纪90年代：概念的发展。
20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。
1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“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”。
——21世纪以来：概念的深化。
21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。
2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。
德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。
在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。
（二）特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。
智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。
通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
三是动态执行。
根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。
（三）构成1、智能产品（装备）智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。
智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成；联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成；物理部件由机械和电子零件构成。
智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。
智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。
监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测；在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。
控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。
算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应；优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率；自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。
2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。
智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。
3、智能服务通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。
例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控。
还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。
维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
（四）作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。
通过智能制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。
通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。
二是提高生产的灵活性。
通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。
三是创造新价值。
通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。
二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展。
目前，在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略。
（一）德国2013年4月，德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略，其核心是通过信息物理系统（CPS）实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。
在这种模式下，生产由集中向分散转变，规模效应不再是工业生产的关键因素；产品由趋同向个性的转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造；用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。
德国工业4.0战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成，即通过应用CPS，加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进，以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作；二是全价值链的纵向集成，即在企业内部通过采用CPS，实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化；三是端对端系统工程，即在工厂生产层面，通过应用CPS，根据个性化需求定制特殊的IT结构模块，确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成，打造智能工厂。
2013年12月，德国电气电子和信息技术协会发表了《德国“工业4.0”标准化路线图》，其目标是制定出一套单一的共同标准，形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系，最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成。
德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型，适用于所有合作伙伴公司的产品和服务，提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架，意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法。
（二）美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。
工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。
工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，数据流、硬件、软件和智能的交互。
由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。
——智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联产品。
为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器。
二是微处理器芯片的计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使得机器拥有数字智能成为可能。
三是高级分析：“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。
——智能系统：将设备互联形成的一个系统。
智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。
随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。
智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。
当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。
——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理。
当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。
2014年3月，美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，其目的是通过制定通用标准，打破技术壁垒，使各个厂商设备之间可以实现数据共享，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。
工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构，该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准，用于指导相关标准的制定，帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，推动整个工业产业链的效率全面提升。
