一文理清智能制造术语-文智武能科技

一文理清智能制造术语

2023-01-14 20:20:06

智能制造术语源于日本在1990年所倡导的“智能制造系统（IMS）”国际合作研究计划。在国务院2015年发布的《中国制造2025》中，阐明了智能制造是主攻方向，让

智能制造术语源于日本在1990年所倡导的“智能制造系统（IMS）”国际合作研究计划。在国务院2015年发布的《中国制造2025》中，阐明了智能制造是主攻方向，让该术语再次在国内流行。今天的智能制造与30多年前的“智能制造系统”在内涵上是有区别的。

德国工业4.0小组在《德国工业 4.0 战略计划实施建议》中推出通过“三项集成”实现智能化生产与服务模式。即以智能工厂为单元，“将各种不同层面的IT系统集成在一起（例如执行器与传感器、控制、生产管理、制造和执行及企业计划等不同层面）”，实现纵向集成和网络化制造系统（企内链）；“通过产品全生命周期和为客户需求而协作的不同公司，使现实物理世界与赛博世界完成整合”，实现产业链以及生产者与消费者的端到端集成（价值链）；“将各种使用不同制造阶段和商业计划的IT系统集成在一起，这其中既包括一个公司内部的材料、能源和信息的配置，也包括不同公司间的配置”，实现企业生态圈的横向集成与社会化协作。

智能制造聚焦在制造领域，基本上与德国工业4.0实现对标，强调CPS是使能技术。德国工业4.0组件参考架构模型（RAMI4.0）^[6]，对CPS进行了较为准确的定义和技术阐述。2013年的RAMI4.0版本主要论述CPS，而2019年的版本增加了对数字孪生的论述。可见工业4.0本身就包含了CPS和数字孪生。智能制造亦是如此。

“智能制造，基于CPS技术构建‘状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升’的数据闭环，以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性，在给定的时间、目标场景下，优化配置资源的一种制造范式。”该定义所涉及的各项基本要素是：

智能机理：状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升，系统按照场景而不是按照固定程序来自主工作；

操作对象：数据（信息与知识的载体）；

使能：软件中的算法与规则（数字化知识）；

本质：数据自动流动，并因自动流动而形成信息/知识泛在；

目的：消除工业复杂系统的不确定性；

约束：给定时空场景；

从企业资产的角度来说，可能分属于不同的企业/工厂/车间，具有不同的工作场景，组成上相对封闭与固化，因此用长方框来组合表达。从物理实体设备感知和采集的数据上行到数字孪生体，数字孪生体设备发出的控制指令下行到物理实体设备。

模型是构建数字孪生的核心，在机理模型上，可以由数/理/化模型、因果模型、功能模型、系统模型、详细设计模型、仿真分析模型等组合构成，在数据分析模型上，也可以由机器学习模型、经验模型、降阶模型、故障模型等构成。机理模型与数据分析模型的综合应用，构成了数字孪生的模型来源。

数据是体验数字孪生的基础。数字虚体藉由传感器等获得的数据，能不能实时、准确地反映物理实体设备的工作状态，如果网络有一定的时延，时延到底是多少？如果现场有一定的干扰，干扰数据能不能排除？等等，都是数字孪生技术需要研究和解决的问题。如果这些问题不能解决，体验就变成了表演，仿真也就成了“仿假”，数字孪生体也就变成可以人为设置的数字动画。

仅有模型和数据这两个关键要素，仍然不足以完整描述数字孪生。数字孪生所要达到的数字体验，必须要让人用五官感受到，其中最主要的感受是让人看到——即模型、数据的可视化，这个任务必须由而且只能由软件来实现。无疑，软件是数字孪生要素的载体。

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