智能科学在工业4.0时代的应用与发展研究
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工业4.0时代是什么意思引言随着科技的不断发展,我们逐渐进入了一个新的时代——工业4.0时代。
这个时代带来了许多新的技术和变革,对工业生产和经济发展产生了深远的影响。
那么,工业4.0时代究竟是什么意思?本文将围绕这一问题展开讨论。
工业4.0的概念工业4.0是由德国提出的概念,指的是第四次工业革命。
它将数字化、自动化和智能化等新兴技术与传统的工业生产相结合,构建了一种全新的生产模式。
工业4.0以互联网、物联网、大数据、云计算等为核心,通过智能工厂、智能制造和智能物流等手段,实现了生产过程的高度自动化和柔性化。
工业4.0的核心技术工业4.0的实现离不开许多前沿的核心技术。
以下是几个在工业4.0中起到重要作用的核心技术:物联网(Internet of Things, IoT)物联网是指通过无线传感器和互联网技术连接物体,实现相互通信和数据交换的网络系统。
在工业4.0中,物联网可以实现设备、机器和产品之间的智能互联,帮助实现生产过程的实时监控、调度和管理。
大数据(Big Data)大数据是指海量、高速、多样化的数据,可以通过先进的数据处理和分析技术提取出有价值的信息。
在工业4.0中,大数据可以用于生产数据的分析和优化,帮助企业提高生产效率、降低成本,并基于数据做出决策。
云计算(Cloud Computing)云计算是指通过互联网将计算资源和存储资源集中在一起,向用户提供按需使用的服务。
在工业4.0中,云计算可以实现生产数据的集中存储和共享,并提供强大的计算能力进行模拟、优化和决策支持。
智能制造(Smart Manufacturing)智能制造是工业4.0的核心概念之一,指的是利用先进的传感器、控制系统和数据分析技术,实现生产过程的自动化和智能化。
智能制造可以提高生产效率、产品质量和灵活性,满足个性化和定制化的需求。
工业4.0的影响工业4.0对工业生产和经济发展产生了深远的影响:生产效率的提高工业4.0实现了生产过程的高度自动化和柔性化,通过物联网、大数据和云计算等技术的应用,实现了设备之间的智能互联和自动调度,从而大大提高了生产效率。
德国工业4.0概述大纲一、工业4.0的背景1. 历史回顾2. 人类社会的工业化进程3. 工业4.0提出的原因二、工业4.0的概念三、工业 4.0 的目标任务1.工业4.0的根本目标2.工业4.0的任务四、工业4.0的内涵1.工业化与互联网2.工业4.0战略的互联网与工业相融合3. 工业4.0的核心基础——信息物理系统知识点汇总原理和观点K01:工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。
K02:工业4.0是运用信息物理系统(, ),实现设计、采购、制造、销售等生产信息的数据化、网络化、智能化,最后达到快速、有效、个性化的产品供应。
K03:工业4.0也可以表述为信息化加上工业化,即两化融合。
两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合,是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化,走新型工业化道路;两化融合的核心就是信息化支撑,追求可持续发展模式。
K04:工业4.0的根本目标是对智能工厂实行标准化。
K05:工业4.0的首要任务是提升价值附加链,拓展新的商业模式,其重要任务是提出整体方案,解决安全、隐私及知识保护等问题。
K06:工业4.0的核心基础是信息物理系统,其实质是物理进程与信息的反馈,即物理对象与互联网融合。
正文一、工业4.0的背景1.历史回顾“工业4.0( 4.0)”一词于2011年首次提出。
“工业4.0”的提出者是德国人工智能研究中心()的和科学总监教授。
2013年德国乌尔里希·森德勒编著出版了《工业4.0》一书,正式开启了德国工业4.0时代,在全球引起了巨大反响。
工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。
德国政府于2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”研究项目,其目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。
工业4.0的地位是国家级战略,推动者是德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界。
该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计达2亿欧元,旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴,其技术基础是网络实体系统及物联网。
工业 4.0时代的无人天车技术分析摘要:工业行业对于现代化信息技术的应用,宣告着工业4.0时代的来临,天车属于特种设备,在社会生产中的多个方面,都离不开对天车的应用,下面的文章以工业4.0定义为切入点,首先简明分析论述工业4.0的创新表现,然后围绕天车自动化智能化系统展开探讨,并深入细致的探索工业4.0时代无人天车存在问题和难点,希望在促进我国无人天车技术发展贡献绵薄之力。
关键词:工业4.0时代;无人天车;技术引言在我国社会经济发展和国家建设中中,天车起到了非常显著的推动作用,社会生产中对于天车的应用,最大限度的降低了工作人员的工作强度,并大大减少了人力资源投入,同时,也在提升工作效率和保证生产安全等方面发挥了极大地促进作用。
伴随着信息技术及自控技术等高新科技在工业生产中的广泛应用,我国工业正式跨入4.0时代,为了进一步强化天车在的应用价值,很有必要着重分析探讨无人天车技术。
1工业4.0定义经历过4次工业时代,现在的工业4.0是一场新型的产业革命,是科技迅速发展带来的趋势。
实际生产应用中,新时代制造企业已经有了非常大的变化,随时充满着对技术革命的渴望,希望生产效率能得到最大程度的提升。
工业在追求新的模式,越来越多的企业,也都在做项目技术的优化。
信息技术、智能规划是工业4.0的核心,智能化技术的应用是产业革命的根本。
要做好产业革命就需要融合信息数据、物联网、互联网等各项技术,通过更高端智能化技术的应用来使产业迅速升级。
工作推进过程中,制造流程、设备工艺包含的内容有很多,相关的工作人员需要结合各方面的技术来做优化,保证信息通信技术、物联技术、传感技术以及自动化技术都可以得到更加全面的升级,让智能化技术能够在工业4.0背景下融合在一起,为时代的发展奠定基础。
智能制造是工业4.0需要提上日程的内容,不同行业都要尽可能向信息化、工业化、智能化的方向发展,从各个层面出发来提升制造业的效率和质量,让生产流程可以得到更大程度的推进。
“工业4.0”综述本文首先介绍“工业4.0”概念、起源和现状;分析了“工业4.0”关键技术:RFID 技术、无线传感网络技术、AI技术、云计算技术;介绍了“工业4.0”所面临的关键问题及其对于中国制造业的影响;最后展望了“工业4.0”的美好未来。
标签:“工业4.0”;工业革命;德国制造;智能工厂1 引言“工业4.0”是德国在《高技术战略2020》提出的十大未来项目之一。
它是基于传统制造业,互联网及物联网的虚实融合系统,目的在于实现工厂生产智能化,令客户的个性化需求同生产环节无缝对接。
德国总理默克尔指出,未来智能工厂将能够自行运转,机器与元器件将能够自行交流,这就使跨行业的合作成为必须。
她建议,信息业、通信业、制造业等相关行业需要长远规划、增进合作,对彼此抱有好奇心。
2 “工业4.0”发展现状在过去,科学技术经历了三次革命。
而即将到来的第四次工业革命则以工业智能化为代表。
2011汉诺威工业博览会开幕式致辞中,德国人工智能研究中心的Wolf-gang Wahlster教授首次提出“工业4.0”概念。
2013年“工业4.0”被列为德国《高技术战略2020》十大未来项目之一。
美国于2011年提出“先进制造伙伴计划”,并于2012年出台了“先进制造业国家战略计划”。
英国于2011年发布了《英国发展先进制造业的主要策略和行动计划》。
日本亦出台过类似的协同式机器人与无人化工厂发展计划。
2011年4月6日,我国工业与信息化部、科学技术部等5部委以工信部联信〔2011〕160号印发《关于加快推进信息化与工业化深度合作的若干意见》,意见指出要推动生产装备智能化和生产过程自动化,加快建立现代化生产体系。
3 “工业4.0”关键技术3.1 RFID技术(射频识别)RFID是种无线通信自动识别技术,通过无线电识别目标读写数据,无需识别系统与目标间接触,适用各种恶劣环境。
优点在于操作简单快捷,可识别多个标签的高速物体。
3.2 无线传感网络技术(WSN)WSN是大量静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息,最终把这些信息发送给网络的所有者。
工业4.0时代下的电气自动化系统集成发展趋势摘要:本文探讨了工业4.0时代下电气自动化系统集成的发展趋势。
分析了技术创新方面,包括感应器和传感技术的演进、云计算和大数据分析的应用、以及人工智能和机器学习的应用。
探讨了应用领域扩展,强调了智能制造和跨行业应用的重要性。
重点讨论了智能化水平的提升,包括自主决策与自适应控制、安全性和可靠性提升、以及人机协同与自动化升级。
通过这些分析,本文展示了电气自动化系统集成在工业4.0时代的关键作用,以及未来发展的方向和挑战。
关键字:工业4.0、电气自动化、系统集成、技术创新、应用领域扩展一、引言工业4.0时代是信息技术和制造技术融合的时代,它正在以前所未有的速度和广度改变着制造业的面貌。
电气自动化系统集成作为制造业的重要组成部分,扮演着关键的角色。
在这个充满挑战和机遇的时代,电气自动化系统集成的发展趋势成为了制造业领域的研究和实践的热点之一。
工业4.0时代的特征包括数字化、智能化、自动化、网络化等,这些特征不仅改变了生产方式和流程,也影响了产品的设计、制造、交付和服务。
电气自动化系统集成在这一背景下,需要不断适应和演化,以满足制造业对效率、质量、灵活性和可持续性的要求。
二、技术创新1.感应器和传感技术的演进:在工业4.0时代,感应器和传感技术的不断演进对电气自动化系统集成产生了深远的影响。
感应器的种类和性能不断提升,从传统的温度、压力、湿度传感器到更为复杂的光学、声学、气体等多种传感器,它们的应用范围不断扩大。
这些感应器不仅能够实时监测设备状态和环境参数,还可以通过物联网技术实现远程数据采集和传输。
这为电气自动化系统提供了更为精确和全面的数据支持,有助于实现更高水平的自动化控制和智能化决策。
2.云计算和大数据分析的应用:云计算和大数据分析技术的崛起为电气自动化系统集成提供了强大的计算和数据存储能力。
传统的电气自动化系统集成通常依赖于本地服务器和存储设备,而工业4.0时代,通过云平台,各类设备可以实现数据的实时共享和协同工作。
工业互联网技术的智能化监测与预警系统随着工业技术的不断发展和进步,人类社会已经进入了工业4.0时代。
工业4.0时代的核心是工业互联网技术的广泛应用。
作为新一代的工业互联网技术,工业4.0以物联网、云计算、大数据、人工智能等为核心技术,为工业生产提供了更多的运营资源和智能化的解决方案。
其中,工业互联网技术的智能化监测与预警系统是工业4.0技术中的重要组成部分。
一、智能化监测系统的概念及意义智能化监测系统是利用网络、计算机、传感器及相关的硬件软件,对生产流程、设备运行状态或者其他关键参数进行实时在线监测、数据采集、处理分析和智能预判,为生产生态体系供应及时的反馈信息,实现生产过程的高效稳定和可持续发展。
智能化监测系统的意义在于,它可以为企业提供精确、全面、及时的生产运营数据,以及根据这些数据进行智能化分析和预测,提前识别风险和问题,帮助决策者及时做出决策。
同时,智能化监测系统还能优化生产过程,提升产品质量,减少质量问题,降低成本,加快生产过程。
二、智能化监测系统的技术与应用1、物联网技术:利用传感器和通信设备,对物理空间的设备、设施和其他物体进行监测,实现设备的跨机构互联和互通信息,并实现监测数据的实时处理、分析和传输。
2、大数据技术:通过大数据处理、分析和挖掘技术,深入挖掘生产过程中的数据价值,提供有针对性的分析结果,以帮助企业更准确地了解自身生产运营状况。
3、人工智能技术:通过人工智能的技术手段,对企业生产运营状况进行预测和分析,通过机器学习模型,实现对生产过程中的异常情况进行自动检测和报警,为企业提供精准的智能化监测和预警服务。
智能化监测系统的应用场景非常广泛,包括工业生产、制造业、石化行业、城市建设和环保等领域。
以制造业为例,智能化监测系统可以实时监测设备和机器的运行状态,提前发现设备故障和异常,保障了生产的正常运行;同时监测生产过程中的环境状况,达到环保的目的。
三、智能化预警系统的概念及意义智能化预警系统是利用物联网、大数据和人工智能等技术,对生产过程中的信息数据、运行状态和风险情况进行分析,及时预测和预警可能出现的问题,以便提前采取应对措施,以保障工业生产的正常运行和可持续发展。
工业4.0时代的智能制造方案这是笔者一同参加“工业4.0高峰论坛”并发言的陈志成博士做的演讲,转载到本人博客,以便需要了解工业4.0的朋友参考。
陈志成:中国人工智能学会基础专业委员会常务委员、中国通信学会云计算专家委员会委员、北京格分维科技有限公司总经理我原来在高校工作了一段时间,是教师,担任计算机学科方面的负责人,现在创办一个公司,做人工智能方面的工作。
我从学校出来,有一些背景因素,很多教授、院士,他们做了很多很好的理论研究,但是我们的产学研做的并不是想象中的那么好,企业很难把人工智能中比较超前的理论运用起来。
很多老师聊天说,人工智能是不是要死亡了,是不是真的不行了,没有什么用途了,离我们生活太遥远了。
我创办企业的想法,是希望将课本上的一些理论,变成日常生活当中可以用的一些产品,不管是小的产品也好,大的产品也好。
也许这也是一种情怀,大家都想做一些事情,而我想做人工智能。
我的演讲分为四部分内容:第一,介绍工业4.0的本质,我认为工业4.0的本质是智能制造,目前对于工业4.0的理解各种各样,但是大体而言,还是依据德国的提法来理解。
2011年至2013年,德国针对工业4.0给出了一些资料,总体思路还是智能制造的概念。
前面说人工智能要死亡了,可是现在机会来了,人工智能可能会有大发展了。
第二点介绍我们现在正在做的事情,就是制造企业的机联网,主要是指机器设备的联网,及其管理控制。
第三点讲基于机联网之上的云计算服务,以及相关的研究课题。
最后跟大家分享一个能源大数据系统的案例。
工业4.0的本质是智能制造智能时代已经来临,五年之前,老师们在讨论人工智能怎么发展,原中国人工智能学会理事长钟义信老师、何华灿老师等也都在讨论。
人类社会的发展经历了三个阶段,第一个阶段是农业社会,人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。
第二个阶段是工业社会,也就是动力机车时代,以蒸汽机、机床为代表的时代。
第三个阶段是信息社会,网络时代到来了,电话、电灯、电视,现在的互联网、通信网,这就是目前的信息社会。
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 智能科学在工业4.0时代的应用与发展研究 作者:易博松 来源:《科技与创新》2015年第16期
摘 要:通向工业4.0的路是一段革命性的进程,智能科学为了适应制造工业的发展,将会加速优化和创新的步伐。随着智能科学技术的不断创新和突破,最终将会促进制造业的全面智能化,使得未来的工业4.0继续向网络化、智能化的方向发展。
关键词:智能科学;工业4.0;机器人;计算智能 中图分类号:TP183 文献标识码:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2015.16.003 制造业对于人类文明发展的重要性不言而喻,科学和技术的每一次创新,在成功应用到制造业后,都会极大地促进人类生产方式的变革,继而推动社会文明的发展。近来年,随着网络信息技术、智能科学的蓬勃发展,信息化和智能化正逐步融合到工业生产中,向人们展示着工业4.0时代的诞生。
1 工业4.0与智能科学 工业4.0,简单来说,就是以智能制造为主导的第四次工业革命。具体是指利用信息物理系统(Cyber—PhysicalSystem,简称“CPS”)将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化,最后达到快速、有效、个人化的产品供应。随着工业4.0时代的到来,传统的高倍冗余和高度集中的生产设计理念将会被摒弃,现阶段普遍应用的传统工业技术也将会逐渐被淘汰。随着一批批智能化与网络化融合的高端工业技术快速引入到实际的生产应用中去和高端智能产品如潮水般的涌现,动态优化、高度灵活的个性化和数字化生产设计理念将会得到普及。
可以预见,工业4.0将推动工业由“制造”向“智造”转型,智能化技术无疑是新工业革命的核心技术之一。随着工业4.0的逐步推进,人们普遍意识到,智能制造的理论研究及应用开发对进一步提高产品质量、生产效率和制造业响应巿场变化的能力和速度以及降低生产成本具有重大意义。智能科学作为一门新的学科,越来越受到高度重视。
智能科学是由脑科学、认知科学、人工智能等学科共同研究智能性质和规律的交叉学科,是探索自然智能的基本理论和机器智能的实现技术。脑科学从神经系统内分子水平、细胞水平、细胞间的变化过程、行为水平等方面出发,研究生物脑的结构和功能。认知科学是关于心智研究的理论和学说,研究人类的学习、记忆、思维、理解等行为和在认知过程中发生的其他行为。脑科学和认知科学属于自然智能,研究智能的本质是智能科学的基础,自然智能研究的任何突破性进展都会对智能科学的研究和应用起到极大的推动作用。人工智能则借鉴和利用自然智能的研究成果,构造具有一定智能的人工系统,模仿、延伸和扩展人和动物的个体或群体的智能,使机器能够从事过去只有人才能处理的智能工作。人工智能的重要研究领域包括机器龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 感知、机器思维、机器学习、机器行为、计算智能、分布智能、群体智能、社会智能、集成智能和智能系统等。
2 智能科学在工业4.0时代的应用与发展 随着工业4.0的急速推进,技术创新浪潮的不断涌现,智能科学将逐渐渗透到工业4.0时代的每一个角落。
2.1 生产系统设计理念的应用与发展 在传统的工业中,所有的生产系统设计理念都建立在以固定的高倍冗余的资源投入来保障可靠的产品产出的原则基础上,目的是在最恶劣的条件下也能够保障生产活动的持续性。但是,以这种理念为基础所设计的各种各样的工业生产系统却使得人类社会普遍面临“高投入、高消耗、高排放、高污染”的困境。如果按照智能科学与技术来设计,它将彻底摒弃一劳永逸保安全的设计理念,利用人工智能的自主技术来实现动态优化的全新设计理念。具体来说,假设系统原来处于优化状态(尽可能少的资源投入和尽可能好的产品产出),现在,如果外界条件变化了,那么就通过自主检测技术来获得外部条件变化的信息,然后通过自主学习技术来提炼知识和生成策略,再通过自主调整技术使生产系统的参数调整到在新条件下的优化状态,仍然保持尽可能少的资源投入和尽可能好的产品产出,从而实现自主适应的要求。
工业4.0正是在网络化和智能化的渗透中,逐步实现着由传统的高倍冗余和集中大批量生产向自主灵活适应和分散个性化生产的模式转变,其目标是打破传统行业的界限,重组产业链分工,建立新的活动领域和生产形式,最终建立一种高度灵活、自主适应的个性化和智能化产品与服务的全新生产模式。
具体来说,工业4.0是在现代智能机器人、传感器、数据存储和计算能力实现突破的条件下,让所有的加工设备、原材料、运输车辆、装料机器人等都“能说话,会思考”,并通过工业互联网将供应链、生产过程和仓储物流智能连接。按照智能科学与技术的生产系统设计理念,摒弃现行的大规模、批量化生产,利用人工智能的自主技术来实现动态优化,即让整个生产系统中的设备、原材料等都高度智能化,可以独立、自主地运转,并通过互相交流和交换讯息等及时自主调整工艺流程,而且具备互相监控和监测生产环境的能力,最终确保多批次、小产量状态下产业的获利能力,确保工艺流程的灵活性和资源利用率,从而实现智能生产的“四化”,即供应和仓储成本较小化、生产过程全自动化、需求相应速度较大化和产品个性化。可以预见,在工业4.0进程中,随着智能科学生产系统设计理念的逐步渗入,越来越多的智能科学研究成果将应用到工业中,无数传统行业将发生颠覆性重构,产业链和社会分工将重新组织,世界工业版图将被重新描绘。
2.2 机器学习在工业4.0时代的应用与发展 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 工业4.0正催生着大数据时代的到来,计算技术通常只是用来分析数据,机器学习使得捕获和挖掘数据→理解数据→从中萃取有价值的数据→预测未来趋势成为可能,成为了解决大数据问题的一种重要、关键的工具。
机器学习是人工智能发展中一个极其重要也是应用潜力最大的研究领域,其专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以从纷繁复杂的现实世界中通过识别、利用现有知识来获取新的知识或技能,并建立学习的计算理论,重新组织已有的知识结构,使其不断提升和完善自身的性能,从而构造各种新的学习系统并将其应用到各个领域中去。常见的几种机器学习方法有分类学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习和知识发现等,每一种学习方法都对应其主要解决的问题和解决相应问题的算法,例如,分类学习主要解决将实例数据划分到合适的分类中的问题,归纳学习主要用于预测数值型数据。
实践证明,机器学习在很多工业应用领域发挥了重要的实用价值,特别是在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、车辆自动驾驶、信息安全、遥感信息处理和工业过程控制领域取得了令人瞩目的成果。
工业4.0的核心发展方向——智能制造是一种由以机器学习为代表的智能机器和人类专家共同组成的智能系统,目前这方面成功的应用系统有机械设备智能诊断系统、故障诊断专家系统、基于机器学习理论的智能决策支持系统、智能制造系统等,每类系统都有其特定的机器学习机制和方法。这类智能系统能在制造过程中能进行诸如获取信息、判断和筛选有用信息、分析和推理、最后进行构思和决策等的智能活动。智能系统的构建初衷,就是要打破传统的大批量流水线制造自动化的概念,转变为智能化和高度集成的柔性生产方式。与传统的制造相比,智能生产具有超柔性、自主学习、自主适应、自主维护和自我监督和相互监控、虚拟实现等能力和特征,最终能够达到取代、扩大和延伸原本需要大量群体智慧和经验才能完成的脑力劳动。
然而,机器学习系统的建立是缓慢、耗时和易出错的一个过程。目前其开发存在相当大的困难,例如需要开发者具备深厚的专业知识;收集、合并和分析一个系统中不同类数据的工具互相孤立不兼容,缺乏系统的整合工具;需要相当大的实验能才能建立、评估、调试和验证模型,以保证模型的精确性等。
另外,机器学习方法的研究应兼顾纵向深度方向和横向结合方向的研究,例如针对不同的研究环境和领域开发相适应的学习体制和方法,开发多种学习体制和方法的集成学习系统,以便完成复杂任务等。在机器学习的研究中,要让机器逐步从从事计算工作到从事创造性的思维工作转变,这样才能为工业4.0的技术革命作出更大的贡献。
2.3 计算智能在工业4.0时代的应用与发展 随着工业4.0的推进,制造业对智能化提出了更高的要求,而工程实践往往遇到的都是难以建立精确的数学或逻辑模型的问题,因此,传统的计算方法在解决这类复杂问题时很难求出龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 精确的解,即便能求解,耗时也相当长。因此,人们一直在寻求能在求解时间和求解精度上取得平衡的计算方法,在人工神经网络取得新突破时,计算智能便应运而生。作为人工智能的一个重要领域,计算智能(Computational Intelligence,CI)利用仿生学思想模仿生物体系的某些规律和机制,例如生物进化、细胞网络等,用数学语言的抽象描述来设计求解问题的算法。用智能算法求解问题,即使是对象模型和边界条件不够精确和完整,也能够得到一个合理的解,尤其是能够有效解决系统中一些非线性和不确定性的问题。核心的计算智能有方法神经网络、进化计算和模糊逻辑。这些方法都能处理不完整、不精确或不确定的数据,建立的模型也具有自主控制能力、自扩展性、系统稳健性和适于并行处理等优点。
基于计算智能的上述特点和研究的不断突破,其在工业领域得到越来越广泛的应用,取得了丰硕的成果。计算智能的工业应用领域已经逐渐扩展到了优化计算、模式识别、计算机网络、故障诊断、图像处理、信息安全、风险分析与控制、加工系统、调度系统、智能控制与自动化和通讯工程信息安全等诸多领域。这些应用都显示出了计算智能强大的信息处理和问题求解能力,具有广阔的研究前景。
智能工厂是工业4.0的两大主题之一,无线感测器将是实现智能工厂建设的三大基础技术之一。以微处理器和计算智能研究为主的智能化仪器仪表正是运用包括神经网路、遗传演算法、进化计算等计算智能技术,使仪器仪表具有高效、多功能、高灵敏等性能。这些智能化仪器仪表构成的专家控制系统、模块逻辑控制系统等也是目前智能工厂相关复杂问题解决方法的研究热点。
计算智能目前还处于不断发展和完善的过程,其在理论方面仍存在着许多不足,比如缺乏稳健的数学基础、神经网络的学习问题等,制约着计算智能的实际应用。在以后的研究中,还应根据不同的应用环境和应用需求,加强各种算法之间的融合,使之融合成为一个复合协同或综合集成计算应用系统,这样融合后的系统可实现优势互补。我们相信,计算智能技术在不断提高其自身性能后,其在工业4.0的应用中也将会不断完善和拓展。