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《智能物联制造系统与决策》教学课件—第3章 物联制造系统智能控制体系构架

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《智能物联制造系统与决策》教学课件—第3章 物联制造系统智能控制体系构架

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第3章 物联制造系统智能控制体系构架

物联制造系统智能控制的关键技术加工任务动态调度技术实时多源制造信息感知技术制造资源智能化建模技术制造服务主动发现与配置技术制造系统性能异常分析技术物料配送任务动态分配技术制造系统运行过程协同优化技术实时制造信息捕获不同传感器采集的数据设备端实时制造状态信息捕获不同传感器采集的数据触发设备端局部优化策略调度结果制造资源优化配置结果触发全局再调度策略物料配送状态实时信息实时多源制造信息感知方法4
— 加工资源的优化配置 — 采用智能算法对各待加工任务（工序级）进行排产 — 物料配送任务全程的动态监控与精准配送 — 汇总并分析车间制造执行系统的主要性能，实时、精确地了解制造
系统的生产状况和对产生异常的原因进行快速溯源 — 处理生产异常 — 再制造系统进行动态的调整物流的配送，实现生产与物流的协同优
化。
4.物联制造系统智能控制的关键技术
物料配送状 态实时信息
触发全局再 调度策略
制造资源优 化配置结果
调度结果 触发设备端局 部优化策略 捕获不同传感 器采集的数据
制造系统运行过程协同优化技术 制造系统性能异常分析技术 物料配送任务动态分配技术
加工任务动态调度技术 制造服务主动发现与配置技术
制造资源智能化建模技术
智能制造系统与决策
第3章 物联制造系统智能控制体系构架
提纲
1 物联制造系统智能控制的需求分析 2 物联制造系统智能控制参考体系构架 3 物联制造系统智能控制工作逻辑
4 物联制造系统智能控制的关键技术
1.物联制造系统智能控制的需求分析
制造业
制造业是国民经济的物质基础和支柱产业，是衡量国家综合和国力和 竞争力的重要标志。随着物联网技术在制造领域的应用，制造企业的制 造过程已由传统的“黑箱”模式向“三维空间加时间的多维度、透明化 泛在感知”模式发展。
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第5章 底层制造资源的智能化建模

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第5章 底层制造资源的智能化建模


3.设备端制造活动智能导航的应用服务
工序间协同服务
工序间协作生产信息服务是用于及时获取与本装配站当前装配工 序相关联的上下游工序所在的装配站的实时信息，进而为任务队列 的局部优化调整提供协作服务。
3.设备端制造活动智能导航的应用服务
任务队列优化服务
4.智能决策方法在底层制造资源智能化建模中的设计与应用
Petri网模型
4.智能决策方法在底层制造资源智能化建模中的设计与应用 面向工序协同的智能决策方案
为了使工作站能够透明共享
生产信息，每个工作站有表达 和存储自身信息的数据库。还 具有接受上下游信息的数据缓 存模块I上和I下用于实时监控来 自约束环节的信息。
在实际生产过程中，系统根 据 以 Petri 网 为 主 的 需 求 订 单 确 定上下游工序，并利用信息配 置服务，动态建立约束中各元 素的会话关系。该工作站通过 建立的接口请求上下游的实时 信息作为输入，并结合四项输 出信息来优化任务队列，减少 系统的拥堵和等待时间。
minF=min(∑w’Ej+∑w”Tj) 约束： cj -cj-1 ≥ pj
（cj - ci ≥ pj)∨(ci - cj≥ pj)
4.智能决策方法在底层制造资源智能化建模中的设计与应用 任务队列优化决策算法
— 2）决策服务，在信息感知基础上，进一步设计了装配操作引 导服务、工序间协作生产信息服务和任务队列实时优化服务
基于上述分析，设计了由装配站的实时信息感知、实时操作引导、 工序间协作生产和任务队列优化四部分构成的体系构架。
2.实时信息驱动的装配活动智能导航服务的体系架构
体系架构
2.实时信息驱动的装配活动智能导航服务的体系架构
4.智能决策方法在底层制造资源智能化建模中的设计与应用
智能决策课件

智能决策课件


*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
*
智能制造技术导论
二、 智能决策的技术特征
数据驱动技术
第三章 智能制造之智能决策
人机交互技术
决策支持技术
知识推理技术
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
1. 数据驱动技术
• 数据库系统是智能决策支持系统重要的组成部分，是信息存储、处理的基础。数据库技 术的发展主要经历了层次模型、网状模型以及关系模型数据库三个发展阶段。
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
2.决策支持技术
• 决策支持技术主要用来解决非结构化、半结构化问题，以区别于处理结构化问题的信息 系统。
• 决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非 结构化决策的计算机应用系统。
• 可分为三类：结构化决策，非结构化决策和半结构化决策。
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
3. 知识推理技术
• 知识推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略 ，利用形式化的知识进行机器思维和求解问题的过程。
• 智能系统的知识推理过程是通过推理机来完成的，所谓推理机就是智能系统中用来实 现推理的程序。
• 智能系统的知识推理包括两个基本问题：一是推理方法；二是推理的控制策略
2024/7/23
《智能制造技术导论》微课系列 —— 智能决策
第三章 智能制造之智能决策
智能决策
定义 技术特征
数据驱动技术 决策支持技术 知识推理技术 人机交互技术
*
智能制造技术导论
第三章 智能制造之智能决策
智能制造概论课件 第三章 智能制造系统

智能制造概论课件 第三章 智能制造系统


二、智能制造核心技术CPS • CPS及体系结构
2） CPS系统结构
13
Date: 2022/4/3
Page: 13
二、智能制造核心技术CPS • CPS及体系结构
3）CPS的物理组件
14
Date: 2022/4/3
Page: 14
二、智能制造核心技术CPS
• CPS及体系结构
4） CPS的特征 ①信息世界与物理世界的交互协同、深度集成； ②系统体系结构具有开放性、动态性和多维度的异构性； ③存在时间、空间方面的约束，在时空层次上具备高度的复杂性； ④自主适应物理环境的动态变化，具备适应、重配置的能力； ⑤信息世界与物理世界间存在反馈闭环控制，实现智能控制和提供 高质量的服务； ⑥具有实时性、可靠性和安全性方面的要求。
17
Date: 2022/4/3
Page: 17
三、智能制造三个范式 • 网络化制造
1）在产品方面：充分了解用户产品需求，并使企业从以 产品为中心向以用户为中心转型。 2）在制造方面：优化配置社会资源，实现全产业链上企 业与企业之间的协同。 3）在服务方面：为用户提供个性化定制、远程运维等增 值服务，使企业从传统的生产型向生产服务型转型。
Page: 5
一、智能制造系统特征及架构 • 系统特征
4） 自组织能力 智能制造系统中的各组成单元能够根据工作任务的需要， 可自行组成一种最佳组织结构和生产运行方式，因此其柔 性不仅表现在在结构形式上，也表现在运行方式上，所以 这种自组织带来的生产柔性也称为超柔性，对于快速变化 的市场及变化的制造要求有很强的适应性。
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Date: 2022/4/3
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一、智能制造系统特征及架构 • 系统特征
智能制造技术课件

智能制造技术课件


智能制造系统评价指标体系构建
设备自动化程度
评价制造设备的自动化水平，包括设备数控化率、自动化生产线应用 情况等。
信息化水平
评估企业在设计、生产、管理等环节的信息化应用程度，如CAD、 CAM、ERP等系统的应用情况。
生产效率与成本
分析智能制造系统对生产效率的提升以及成本的降低效果，包括劳动 生产率、设备综合效率、制造成本等指标。
基于经验的规划方法
借鉴成功的数字化工厂规划案例，结合企业自身情况， 进行规划。
生产线布局优化和设备选型
生产线布局优化
根据产品工艺流程和生产线平衡原则，对生产线进行合理布局， 提高生产效率。
设备选型
根据生产需求和设备性能，选择合适的设备类型和规格，确保 生产顺利进行。
案例分析：某企业数字化工厂实践
智能制造技术课件
目录
• 智能制造概述 • 智能制造关键技术 • 数字化工厂规划与建设 • 自动化生产线设计与实施 • 工业机器人应用与集成 • 智能制造系统评价与改进
01
智能制造概述
定义与发展历程
定义
智能制造是一种集成了先进制造技术、 信息技术和智能技术的制造模式，旨 在提高制造过程的灵活性、高效性和 智能化水平。
发展趋势 未来智能制造将更加注重数字化、网络化和智能化技术的融合应用，推动制造业向更高层次发展。同时， 智能制造也将更加注重绿色制造、个性化定制等新的发展方向。
02
智能制造关键技术
物联网技术在智能制造中应用
设备监控与数据采集
供应链协同
通过物联网技术，实现设备状态实时 监控、故障预警及远程维护，提高设 备运行效率。
人工智能与机器学习应用
智能感知与识别
通过人工智能技术实现生产现场 环境的智能感知和识别，提高生
智能制造系统控制技术(PPT 33页)

智能制造系统控制技术(PPT 33页)


变量管理
提供变量表编辑、变量组编辑功能、IO变量、内存变量、HMI的临时 变量
画面开发 提供图片库、图形库、曲线库、表格等丰富部件
视频管理 提供视频控件，软件具有视频显示和管理功能
地理信息 提供地理信息和场地信息图形化导航
用户管理 提供现场用户的权限配置与依据权限页面操作或发布功能
实时数据 提供变量的实时数据的读取功能，提供外部访问服务
智能工厂当前的潜在应用
• 利用嵌入操作员工具和服务信息系 统的数字化控制系统，优化生产操 作和提高安全性 • 利用预防性维护、统计评价和度量 进行资产管理，提高工厂的可靠性 • 利用智能传感器检测异常，避免非 正常和灾难性事件 • 智能系统、能耗管理系统、外部智 能电网集成，进行实时能源优化

（4）开放的智能组件集成技术
➢ 以应用为目标，研发数据分析和处理软件； ➢ 建立知识库，实现对制造过程指导和优化； ➢ 提高整个制造过程和产品的智能化水平；
将专家经验转换 成智能应用组件 (iAPP），形成积 累和汇集专家经 验的平台软件

关键技术2）感知、控制和执行一体化开发平台
力得到较大提高
•4

智能制造内涵
制造智能：随着互联网、物联网、大数据、云制造等技术的发展，使制造装 备和过程与信息技术深度融合，制造具有概念、判断、推理以及自诊断、自 维护，自恢复等能力。 如：德国推出工业4.0、美国提出智能制造、日本提 出的“智能制造系统计划”等 。
关键技术1）监控管理开发平台
• 像生产汽车一样生产软件，像搭积木一样构建系统。 • 由用户自己开发所需要的软件，修改、维护和升级
业务使用统一模型描述。 业务系统按统一组件化 标准开发。
统一标准的组件可以 快速装配出适合业务 需要的系统。
《智能物联制造系统与决策》教学课件—第1章 物联制造系统概述

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第1章 物联制造系统概述

— 基于人工智能的制造系统
适应环境、任务、故障等因素的变化，对生产过程进行实时的调整 、重组、分布式管理及优化，以形成能够自治、独立解决问题的智能体
— 系统制造和协同管理
智能体间可以沟通、交互，实现信息共享，在自治基础上协商解决 复杂、动态的制造问题
谢谢观看！！！
研究院 — 2010年，RFID被广泛应用于物流、零售和制药领域 — 2010-2015年物体互联，2015-2020年物体进入半智能化，
2020年之后物体进入全智能化
2.物联制造系统的内涵和特征
物联网——发展迅速的信息化技术
物联网的定义
定义机构/学者 国际电信联盟（ITU）
美国麻省理工学院自动识别实验室(MIT Auto ID Center) 欧盟
2.物联制造系统的内涵和特征
物联制造的定义及内涵
物联网将信息技术融入到制造过程的各个阶段，可以极大地提高制造企 业的核心竞争力。一种新型的智能制造模式——制造物联（Internet of Manufacturing Things，IoMT）应运而生。 — 中国海洋大学的侯瑞春指出制造物联是物联技术与先进制造技术的
2.物联制造系统的内涵和特征
物联制造的定义及内涵
— 在传统制造系统中引入物联网技术，形成各类制造资源物物互联、 互感
— 采用实时多源制造信息驱动的优化管理技术 — 实现从生产订单下达至产品完成整个过程的制造执行过程的主动感
知、动态优化、生产过程在线监控 — 通过多源信息的增值和决策技术实现制造执行过程高效运作
智能制造系统与决策
第1章 物联制造系统概述
提纲
1 物联制造系统的研究对象 2 物联制造系统的内涵和特征 3 物联制造系统的发展趋势
1.物联制造系统的研究对象
《智能制造导论》第三章智能制造装备与服务

《智能制造导论》第三章智能制造装备与服务


人工智能技术
人工智能技术的定义
人工智能技术是智能制造装备中实现自主学习、自主决策和自主优 化的关键技术之一。
人工智能技术的应用场景
在智能制造中，人工智能技术可应用于故障诊断与预测、生产优化 与控制、智能调度与管理等多个方面。
人工智能技术的发展趋势
随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，人工智能技术将实现 更高的智能化水平、更广泛的应用范围和更低的成本。
应用人工智能和机器学习技术，对生 产线进行智能优化和调整，提高生产 线的自适应能力和智能化水平。
定制化产品提供
个性化需求满足
智能制造装备能够根据不同的客户需求，提供个性化的产 品和服务，满足市场的多样化需求。
01
客户参与设计
通过客户参与设计的方式，使得产品的 设计更加符合客户需求和期望，提高产 品的满意度和竞争力。
整合产业链上下游资源，提供装 备研发、生产、销售、服务等全 方位支持。
02
工业互联网平台
03
共享服务平台
构建工业大数据平台，实现设备 连接、数据采集、远程监控等功 能，提升服务智能化水平。
打造共享制造服务平台，推动制 造资源的共享与协同，提高资源 利用效率。
服务标准制定
制定智能制造装备服务标准
明确服务范围、服务内容、服务质量等要求， 规范市场秩序。
国际合作加强技术交流
国际技术合作
国际标准对接
通过加强与国际先进企业的技术 合作，引进先进技术和管理经验， 推动我国智能制造装备的发展。
积极参与国际标准的制定和修订 工作，推动我国智能制造标准与 国际标准接轨，提高我国智能制 造装备的国际竞争力。
国际市场拓展
积极开拓国际市场，推动我国智 能制造装备的出口，提高我国智 能制造装备在国际市场上的知名 度和影响力。
2024版智能控制技术ppt课件

2024版智能控制技术ppt课件


模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中，实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中， 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制，提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中， 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制，提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力，实 现对复杂系统的有效控 制。特点：能够处理非 线性、不确定性和时变 系统，具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验， 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点：能够处理定性和定 量信息，具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现，现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理，实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论，将 人的控制经验表示为模 糊规则，实现对复杂系 统的有效控制。特点： 不依赖于精确的数学模 型，具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点，但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
物联网中的智能决策(PPT 31页)

物联网中的智能决策(PPT 31页)


精准农业 市场行销 智能家居 金融安全 产品制造和质量
监控 互联网用户行为
分析
互联网用户行为分析
•随着中国互联网用户数的激增，用户在互联网上的行 为分析逐渐引起了关注。例如，用户在上网的时候通常 需要不停地从一个网页通过HTTP链接跳转到另一个网页 •获取互联网用户访问模式带来的好处很多，首先可以 辅助改善分布式网络系统的性能，例如在有高度相关的 站点间提供快速有效的访问通道。其次，能够帮助更好 地组织和设计网页，以及帮助改善市场营销策略(例如 把广告放在合适的网页上)以更好地吸引客户的注意
•基于偏移的方法：不采用统计检验或基于距离的度量值来确定异常对象。 相反，它通过检查数据对象的一组主要特征来确定离群点。偏离事先给出的 特征描述的数据对象被认为是离群点
演化分析
演化分析的目的是挖掘随时间变化的数据对象的变化规律和趋势，并
对其建模，进而为相关决策提供参考
演化分析的应用
对股票的演化分析可以得出整个股票市场和特定的公司的股票变化规 律，为投资者决策提供帮助 对生态和气候的演化分析可以知道人类活动对自然的影响程度，为环1 数据挖掘概述 13.2 数据挖掘的基本类型和算法*
13.3 智能决策与物联网
数据挖掘在物联网背景下有着广泛的需求
13.3 智能决策与物联网
数据挖掘技术在物联网中的需求
精准农业 市场行销 智能家居 金融安全 产品制造和质量监控 互联网用户行为分析 …
精准农业
•通过植入土壤或暴露在空气中的传感器监控土壤性状 和环境状况。 •数据通过物联网传输到远程控制中心，可及时查清当 前农作物的生长环境现状和变化趋势，确定农作物的生 产目标。 •通过数据挖掘的方法，可以知道：环境温度湿度和土 壤各项参数等因素是如何影响农作物产量的，如何调节 它们才能够最大限度地提高农作物产量
智能控制课件

智能控制课件


04
智能控制在工业自动化中的应用
智能控制在生产过程中的应用
总结词
提高生产效率、降低能耗、增强安全性
详细描述
智能控制技术应用于生产过程中，能够实时 监测和调整设备运行状态，提高生产效率， 降低能耗，并增强生产过程的安全性。例如 ，智能控制在冶金、化工等高风险行业中， 能够自动检测异常情况并及时采取措施，有 效预防事故发生。
02
加强数据加密和访问控制，确保数据传输和存储的安全性，防
止未经授权的访问和泄露。
建立完善的安全管理制度，提高安全意识，加强人员培训和管
03
理，防止内部泄露和恶意攻击。
智能控制的标准化与互操作性问题
智能控制系统的标准化和互操作性是实现不同厂商设备间的互联互通的 关键问题。
需要制定统一的标准化协议和规范，促进不同厂商之间的合作和交流， 推动智能控制技术的共同发展。
控制。
通过物联网技术，智能控制能够 实时获取设备的状态和环境参数
，实现更精细化的控制效果。
物联网与智能控制的结合将促进 智能家居、智能制造、智慧城市
等领域的创新发展。
智能控制的安全与隐私保护问题
01
随着智能控制的普及，安全与隐私保护问题日益突出，需要采 取有效的技术和管理措施来保障数据安全和用户隐私。
随着人工智能技术的不断进步，深度学习和强化学习等技术在智能控制领域的应用将更 加广泛，为解决复杂控制问题提供更多可能性。
边缘计算与云计算的融合
随着云计算和边缘计算技术的不断发展，两者之间的融合将为智能控制提供更高效、更 可靠的计算和数据处理能力。
多模态感知与协同控制技术的研究与应用
多模态感知与协同控制技术是智能控制领域的重要研究方向，通过多模态感知实现更全 面的环境感知和更精准的控制决策，提高智能控制的性能和稳定性。

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第7章 物联制造执行系统自组织优化配置方法


4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
加工资源制造服务评价指标体系
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
基于灰色关联度的制造服务配置方法
面向工序级任务的制造服务评价模型
基于灰色关联度的评价方法的具体步骤： 1. 建立原始评价指标矩阵 2. 确定最优指标序列 3. 初始值标准化 4. 计算关联度系数 5. 设置评价指标权重 6. 综合评价结果
采用 XML 语言来实现制造任务的语义化描述。 （XML 即可扩展标记语言，易于在任何应用程序中读写数据，非常适 合 Web 传输，是一种允许用户定义自己标记语言的源语言。）
3 制造服务主动发现策略与技术
制造服务与制造任务的能力需求匹配模型
4个匹配等级： 精确匹配
(Exact)
插入匹配 （Plug in）
工序级制造任务描述模型
3 制造服务主动发现策略与技术
任务驱动的加工资源制造服务主动发现流程
3 制造服务主动发现策略与技术
任务驱动的加工资源制造服务主动发现算法
3 制造服务主动发现策略与技术
基于XML的制造任务数字化描述模型
完成制造任务形式化描述后，还需要将针对制造任务的描述转变 成机器能够读懂的语言，从而实现制造任务定义和发布。
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
基型—加工资源制造服务组合方案
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
基于灰色关联度的制造服务配置方法
制造服务组合方案评价模型—制造服务组合评价指标计算方法
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
典型的发动机生产离散制造系统案例
凸轮轴工艺卡片
4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
优选制造服务评价指标参数
对凸轮轴六道工序级 制造任务相应的加工 资源制造服务候选集 进行综合评价。 截取每个制造服务前 k 项（k 可按照制造 任务需求规定）。

智能制造PPT课件


2.智能制造技术的发展现状
国外发展现状
2001年6月，美国正式启动包括工业机器人在内的“先进制 造伙伴计划”；2012年2月，又出台“先进制造业国家战略计 划”，提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投 资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新； 2012年设立美国制造业创新网络，并先后设立增才制造创新研 究院和数字化制造与设计创新研究院。德国于2013年正式实施 以智能制造为主体的“工业4.0”战略，巩固其制造业领先地位。
生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等), 以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化, 从
而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动, 并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、
继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。
智能制造系统
• 智能制造系统是指基于IMT, 利用计算机综合应用人工智能技术(如人工神经网络、遗传算法等) 、智能 制造机器、代理(agent)技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、 生命科学和系统工程理论与方法, 在国际标准化和互换性的基础上, 使整个企业制造系统中的各个子系统 分别智能化, 并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。
工业4.0的三个重点、八大关键
工业4.0的愿景
工业3.0与工业4.0有哪些不同？
大规模定制生产与大规模生产的比较
大规模生产
管理理念 以产品为中心，以低成本赢得市场
大规模定制
以顾客为中心，以快速响应赢得市场
驱动方式 根据市场预测安排生产，属推动式的生产方式 根据客户定点安排生产，属拉动式生产方式
2.智能制造技术的发展现状
国外发展现状

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第11章 典型智能制造系统案例分析

现近乎24小时的满负荷作业，具有人工作业无法比拟的优势 — 成本费用较低
少人化、无人化的工业转型升级优势日益明显 — 节省管理精力
可有效规避管理上的风险，特别是近年来频现的用工荒现象
1.汽车行业典型零部件智能车间案例
— 可靠性高 导引路径和速度明确，定位停车精准，可对物料进行跟踪监控
— 避免产品损坏 大大减少叉车工技术失误或者野蛮操作对产品本身及包装箱的损伤 风险
2.航空发动机典型零部件智能制造车间案例
航空发动机产品及其生产特点
— 多品种、小批量生产，企业运作管理的复杂度、困难度增加 — 零部件数量多、配套关系复杂，对部件和产品配套的齐套性要求高 — 协作生产中上游生产单位的零部件及时交付对下游生产单位影响大 — 零部件类别多，涉及多个生产环节，加工周期长 — 专用工装、刀具、量具的加工进度 — 零部件原材料、在制品库存占用资金普遍较大
1.汽车行业典型零部件智能车间案例
• 陕重汽MES应用实施内容 ➢ 生产计划与控制
采用高级计划排程技术，形成整车装配到车身、车架等子公司 及零部件的协同计划排产模式，对无法自产的零部件自动生成对应 的外协计划，实现了跨系统、多层级计划级联调整。具体功能包括： — 订单管理 — 生产计划编制 — 上线顺序排序 — 上线计划发布 — 外协计划 — 计划调整 — 计划看板等等
1.汽车行业典型零部件智能车间案例
• 物流管控和在制品跟踪 根据总装上线顺序和BOM发布物料需求，实现物料配送和物料跟踪
管理；通过对车架、车身厂缓冲区、第三方物流公司仓库的实时监控， 实现以整车装配拉动物流执行过程；支持整车装配过程中对车身、车 架库位的自动指导，实现车身、车架的按需接收和出库；通过RFID、 条码等手段实现总装线上在制品进度的跟踪。

智能制造培训ppt课件


SUMMAR Y
02
智能制造技术
工业互联网
总结词
工业互联网是智能制造的核心，通过互联网技术实现设备连 接、数据交互和远程控制等功能，提升生产效率和灵活性。
详细描述
工业互联网通过设备连接和数据交互，实现生产过程的实时 监控和优化，提高生产效率和产品质量。同时，工业互联网 还能实现远程控制和智能化决策，降低生产成本和能耗。
VS
数据驱动决策
智能制造系统收集并分析市场数据，为决 策者提供依据，快速响应市场变化。
数据安全与隐私保护的挑战
数据安全风险
智能制造系统涉及大量数据采集、传输和存 储，存在数据泄露和被篡改的风险。
隐私保护问题
智能制造系统在收集和使用个人信息方面需 要严格遵守隐私保护法规，确保用户数据的 安全和隐私。
的发生率。
某电子企业的智能供应链管理
要点一
总结词
要点二
详细描述
该电子企业通过建立智能化的供应链管理系统，实现了对 供应商、库存和物流的全面优化，提高了供应链的透明度 和响应速度。
该企业采用了基于物联网技术的智能供应链管理系统，通 过实时监测库存和物流信息，实现了对供应商的有效管理 。这一系统提高了供应链的响应速度和透明度，降低了库 存成本和缺货风险。
01
02
03
初级阶段
自动化生产线的出现和应 用，提高了生产效率和产 品质量。
发展阶段
引入信息技术，实现生产 过程的数字化和智能化， 提升生产过程的可控性和 灵活性。
高级阶段
人工智能、大数据等新一 代信息技术与制造技术的 深度融合，实现全流程、 全产业链的智能化。
智能制造的应用领域
01
02
03
04

智能制造与物联网技术

争力
未来展望
01 智能城市建设
智能制造和物联网技术将推动智能城市建设， 提升城市管理效率
02 智能家居应用
智能制造技术将推动智能家居的发展，提升 生活品质和便利性
03 智能医疗服务
物联网技术将为医疗行业提供更智能、便捷 的服务，改善医疗体验
提升生产效率
智能制造技术通过实 时数据监测和分析， 可以帮助企业优化生 产过程，提升生产效 率。自动化生产设备 的智能控制和调节， 有效减少生产中的浪 费和错误，提高生产 效率
科研机构支持
加强合作交流
推动技术创新
04、
人才培养
注重技能传承 培养专业人才
总结与展望
智能制造与物联网技术的结合为制造业带来了新 的发展契机。未来，随着技术不断创新和深度融 合，智能制造将成为产业发展的主要方向，为提 升生产效率、产品质量和企业竞争力带来新机遇。
● 08
第8章 结语
智能制造与物联网技术
● 04
第4章 智能制造与物联网技 术挑战与机遇
数据安全挑战
智能制造和物联网技 术面临着数据泄露、 隐私保护等安全挑战。 为了应对这些挑战， 我们需要加强数据安 全意识，采用先进的 技术保护措施，确保 数据安全性和完整性。 只有这样，智能制造 和物联网技术才能得 到有效应用并持续发 展。
技术融合机遇
提供实时决策支持
04、
安全保障
数据加密传输 保障信息安全
结语
智能制造技术与物联网技术的融合将极大提升生 产效率和产品质量，推动工业向智能化、自动化 方向发展。随着技术的不断创新，智能制造将成 为未来工业发展的重要方向。
● 03
第三章 智能制造应用领域
智能工厂
智能工厂是智能制造 的典型应用，通过智 能设备和物联网技术 实现生产自动化和智 能化。其中包括自动 化生产线、智能机器 人等设备，通过互联 互通实现生产数据的 实时采集和分析，提 高生产效率和质量。

《智能物联制造系统与决策》教学课件—第6章 智能物料精准配送方法

获取配送过程实时信息的能力，完成搬运载体与配送实时状态信息的采 集，并设计搬运载体端的物料配送导航方法。
2.搬运载体端的实时信息感知模型和信息传递机制 分别建立搬运载体与配送任务的实时状态信息模型，采用XML技术对
其进行数字化描述，通过面向服务的体系架构和Web Service技术建立搬 运载体端的实时信息交互机制。
min max
Lsum Psum
FL ( X FP ( X
) )
max Vsum FV (X)
（2）约束
FL ( X ) Li
K
FP ( X )
rik Pk
k 1
K
FV ( X )
rikVk
k 1
K
rikVk Vi max
k 1
Vi max , Li ,Vk , Pk 0
4.智能决策方法在智能物料配送中的应用
搬运工人的所属车间：用于表示 搬运工人所处的生产车间
服务状态：用于说明搬运工人所 处的工作状态，有空闲、正常工 作、事假三种状态 相关搬运载体ID：用于说明该搬 运工人使用的搬运载体的ID 配送任务序列：该搬运工人所承 担的配送任务
1.智能物料配送简介
物料配送过程中的“资源-任务”描述
（2）物料
智能制造系统与决策
第六章 智能物料精准配送方法
提纲
1 智能物料配送简介
2
以搬运载体为核心的 主动配送模型
3 基于物联网的智能搬运载体
4 智能决策方法在智能物料 配送中的应用
5 原型系统设计与实现
1.智能物料配送简介
物料任务动态配送的需求分析
生产 过程
• 工业无线网络、射频识别等先进技术的迅猛发展； • 研制过程由“黑箱”模式向“透明泛在感知”的模式发展； • 对生产过程的实时监控和动态优化提出了更高要求
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实时制造信息 规则库
传感器信息 实时数据
传感网配置 可靠性知识
3.物联制造系统智能控制工作逻辑
物联制造系统
物联制造系统通过应用物联网技术，实现制造信息的感知和制造资 源的互联，进而通过智能控制实现生产质量、效率的提升以及生产物流 的协同优化。
— 通过物联技术、信息技术和计算智能技术实现对底层制造资源的智 能化建模
感知事件
映射关系
信 息
多源数据关系定义
整
合
信息整合规则
信息增值处理
制造信息共享标准
ISA 95 Schema B2MML Schema <…….>
对 象 传感器信息注册 感 知
异构传感器群 管理器
传感网 监控
传感器数据获取 功能封装服务
数据获取服务调用
Web
服务
数据交换标准
数据服 务中心
企业资源信息 制造知识库
4.物联制造系统智能控制的关键技术
③ 制造服务主动发现与配置技术
制造服务主动发现与配置是智能制造系统资源利用最优化的有效解决途径
— 结合智能化加工设备信息化模型，建立由制造任务驱动的潜在制 造服务集的主动发现机制
— 潜在制造服务集的优化配置模型构建 — 潜在制造服务集的优化配置模型求解
4.物联制造系统智能控制的关键技术
化。
4.物联制造系统智能控制的关键技术
物料配送状 态实时信息
触发全局再 调度策略
制造资源优 化配置结果
调度结果 触发设备端局 部优化策略 捕获不同传感 器采集的数据
制造系统运行过程协同优化技术 制造系统性能异常分析技术 物料配送任务动态分配技术
加工任务动态调度技术 制造服务主动发现与配置技术
制造资源智能化建模技术
实时制造信息
实时 多源 制造信 息感知 技术
设备端实时制 造状态信息
捕获不同传感 器采集的数据
4.物联制造系统智能控制的关键技术
① 实时多源制造信息感知方法
多源制造信息的实时感知是制造资源建模与生产过程动态优化的基础
— 对异构传感设备的选型和配置，实现多源制造信息的采集 — 对异构传感器群的集中管理，便于多源制造信息的传输 — 对采集的原始数据进行初级加工，形成可被系统理解的制造信息
2.物联制造系统智能控制参考体系构架
应
用
制造资源实时监控
服
务制造过程监控/协同源自生产任务动态调度A
D
EH
K
B
E
H
I
L
C
F
G
J
M
物料优化配送
加工质量实时监控诊断
与其他系统集成
智 能
制造活动智能导航 智能物料精准配送 制造系统自组织配置 制造系统分析诊断
方
A
C
EG
法
B
D
FH
智 能
制造服务状态感知
建
模
传感网络模型
④ 加工任务动态调度技术
基于Multi-Agent的动态调度是实现生产过程主动感知与动态优化的核心
— 加工任务动态调度Agent设计 — 加工任务多Agent系统的通信与交互 — 加工任务动态的算法设计
4.物联制造系统智能控制的关键技术
⑤ 物料配送任务动态分配技术
生产物料的智能化高效配送是制造活动能够按计划执行的必要保障
智能制造系统与决策
第3章 物联制造系统智能控制体系构架
提纲
1 物联制造系统智能控制的需求分析 2 物联制造系统智能控制参考体系构架 3 物联制造系统智能控制工作逻辑
4 物联制造系统智能控制的关键技术
1.物联制造系统智能控制的需求分析
制造业
制造业是国民经济的物质基础和支柱产业，是衡量国家综合和国力和 竞争力的重要标志。随着物联网技术在制造领域的应用，制造企业的制 造过程已由传统的“黑箱”模式向“三维空间加时间的多维度、透明化 泛在感知”模式发展。
— 企业生产计划和管理：ERP、MRPⅡ、DNC、数控加工单元等自动化技术
— 传感器、信息技术、移动计算、传感网络、射频识别（RFID）、微电子等技 术
— 物联制造系统智能控制的需求包括：
① 制造数据采集和分析；② 制造资源智能化建模；③ 制造系统动态优化；
④ 制造资源物理信息空间融合；
⑤ 制造过程和制造装备智能化等。
4.物联制造系统智能控制的关键技术
② 制造资源智能化建模技术
具有可相互感知的加工资源是基于物联技术的制造执行系统的重要特征
— 建立不同制造资源与相应的传感器群的关联关系，使其能主动感 知其周围制造环境的变化
— 定义制造服务状态与感知事件间的映射关系，从而使制造资源具 有一定的理解能力
— 建立基于实时信息的应用服务，使相应的制造资源具有一定的逻 辑行为能力和决策能力
— 物料配送任务动态分配策略设计 — 物料配送任务动态分配模型设计 — 基于博弈论的物料配送任务动态分配求解方法
4.物联制造系统智能控制的关键技术
⑥ 制造系统性能异常分析技术
精确的生产过程性能感知与分析是智能制造系统高效平顺运行的关键
— 生产过程实时关键性能与各相关制造资源间的动态聚合、时序、 关联关系建立
— 加工资源的优化配置 — 采用智能算法对各待加工任务（工序级）进行排产 — 物料配送任务全程的动态监控与精准配送 — 汇总并分析车间制造执行系统的主要性能，实时、精确地了解制造
系统的生产状况和对产生异常的原因进行快速溯源 — 处理生产异常 — 再制造系统进行动态的调整物流的配送，实现生产与物流的协同优
— 基于决策树、规则库、组合运算、数据挖掘等方法实现多源制造 信息的增值
— 面向不同层级的生产管理者，提供制造系统实时性能分析与异常 精准溯源
谢谢观看！！！