智能制造概念演化与内涵界定_湖北铭科达自动化设备有限公司

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智能制造概念演化与内涵界定

点击次数：164 次更新时间：2024-03-19

智能制造是新一轮工业革命的增长引擎，其理论内涵具有多维复杂性。它突破了技术创新的范畴，代表着制造范式的深层次变革。一方面，智能技术从“辅助和支持”角色演变为“部分取代”，现在已然成为制造系统的“关键和核心”。智能技术与实时制造数据、业务运营充分结合，使得构建动态数据系统和推动工业软件应用成为可能。另一方面，智能制造已经成为制造业转型升级的战略方向，正在打破传统意义上的产业边界，工业机器人使用密度和智能制造能力成熟度等智能化指标越来越多地被用于衡量企业竞争力和发展质量。

（一）智能制造概念溯源与内涵演化

20世纪80年代以来，根据制造车间自动化的范围和程度以及各种功能生产区域的集成程度，不同术语被用来描述自动化制造，经历了从柔性制造单元和柔性制造系统到计算机集成制造再到智能制造的演变。智能制造由计算机辅助生产和计算机集成制造发展而来，早期更强调自动化和灵活制造。1988年美国学者赖特和伯恩正式出版专著《制造智能》（Manufacturing Intelligence）一书，认为“智能制造”（Intelligent Manufacturing，简称IM）通过集成知识工程、制造软件系统、机器视觉和机器控制，对制造技术人员的技能和专家知识进行建模，使智能机器在没有人工干预的情况下实现小批量生产。2013年德国工业4.0白皮书及后续相关文章较多使用“Smart Manufacturing”来表述先进制造模式，多数情况下也被翻译为“智能制造”。通过还原德国工业4.0白皮书语境可以发现，“Smart Manufacturing”不等同于美国概念中的“智能制造”，可翻译为“灵智制造”。具有德国特色的灵智制造体系是其“工业4.0”战略的核心内容，该体系依托智能技术，融合虚拟网络与实体的信息—物理系统，降低综合制造成本，联结资源、人员和信息，提供一种从制造端到用户端的生产组织模式。德国更强调生产系统的灵巧性、经济性和高效性，通过嵌入式软件和智能装备实现制造系统的自动化、敏捷化、灵巧化和绿色化。作为国家制造创新网络的一部分，美国能源部在2014年12月牵头组织建设第八个创新研究院，即“智能制造创新研究院”，并为智能制造下了一个崭新的定义：智能制造是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率和成本的实时管理。综上可知，美国和德国政府对“智能制造”的界定都突出了智能技术与成本控制的平衡，但与德国“灵智制造”相比，美国界定的“智能制造”则更强调生产系统的数据采集、处理和分析能力，以及保障系统自主学习、自主决策和优化提升的无人化技术和智慧底座。中国工业和信息化部2016年发布的《智能制造发展规划（2016—2020年）》将智能制造定义为“基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式”，该定义较为强调智能技术的应用。

随着制造数字化、智能化的不断发展，学者们纷纷对“智能制造”进行研究，并分别从技术基础、制造范式和系统集成等角度展开。从技术基础来看，在新一代信息技术作用下，智能制造实现了物理空间与虚拟空间的动态交互。Li等强调智能制造是将新型信息通信技术、智能科学技术、大型制造技术（包括设计、生产、管理、测试、集成）、系统工程技术、相关产品技术与产品开发的整个系统和生命周期相结合的技术手段。从制造范式来看，智能制造重新定义制造体系，重构制造新范式，由单一使用智能制造设备向全产业生产流程智能化转变，培育经济增长新动能。具体来看，智能制造由横向和纵向的数据价值链组成，横向链条侧重于产业链的信息整合，优化企业之间的研发、采购、制造和服务流程，垂直链条侧重于企业内部从设备到云的集成，显著提高制造数据利用率和产品现场交付效率。在智能制造时代，数据成为关键生产要素和使能因素并全面渗透至制造企业生产过程，从投入和产出两端改写生产函数，调动制造企业“人—机—料—法—环—测”六大关键生产因素，满足全产业链、全价值链的要求，助推制造产业体系逐步发生多维度、多层次的巨大变革。从系统集成来看，智能制造是以最佳方式集成人、物理系统和网络，实时响应制造领域复杂多样的情况，通过完全集成和相互协作实现设定目标的复合系统。作为智能制造基础技术，物联网将制造业的物理资产与网络空间进行整合，以形成网络物理系统[4]。进一步地，制造过程系统与机器智能以不同程度结合，分别形成人工智能支持的制造系统、人工智能集成的制造系统和完全智能的制造系统，实现从人—物二元系统（HPS）到新一代人—网络—物理三级系统（HCPS）的转变，从底层揭示新一代智能制造的技术机理，能够有效指导新一代智能制造的理论研究和工程实践。

（二）智能制造概念再界定及其特征分析

学术界、各国政府和相关机构从不同方面对智能制造进行了定义，为本文探讨智能制造高质量发展奠定了研究基础。本文认为，进入智能化时代，智能制造不仅仅蕴含技术跃迁带来的效率革命，更是代表了生产制造领域人工智能对人的智能替代所带来的深远的范式变革，从而孕育着新的工业文明，与人类历史上历次工业革命中主要以机器替代体力劳动为主要目标的机械化、自动化制造革命具有本质差异。基于此，本文将智能制造定义为依靠先进ICT技术与制造过程的深度融合，通过对制造业生产要素、技术体系、工艺流程和管理模式的底层重构，形成人机智能交互、价值链和生产链全流程数据实时监测和自适应控制乃至自主学习、自主决策、自主执行的新型制造模式和生产组织方式。具体来看，智能制造是基于工业软件和智能制造装备的“软”“硬”两条腿走路的新型制造模式，通过高度集成的人机智能系统，实现制造过程自主感知、智能互联、智能学习分析和智能决策。动态效率提升是智能制造的直接目标，盲目采用先进而当前无用或不易驾驭的技术很可能使“智能制造”徒有其表而效率更低。也就是说，在静态时点上，智能制造不应该简单化为技术高端化、智能化以及系统的少人化、无人化，机器的智能化程度与生产效率之间应该是一个寻求系统最优的动态均衡过程。

概括而言，智能制造具有以下显著特征：其一，智能制造以智能工厂为载体。智能制造以制造为本，智能是实现制造的手段。智能工厂作为智能制造的载体，是构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人机协同系统的主要组织单元。其二，智能制造以生产制造关键环节和主要流程的智能化为核心。生产制造关键环节包含产品、装备、生产过程、管理、服务等内容，主要流程涉及从原材料采购到最终产品交付的全过程，各环节和各流程的智能化协同推进、相互融合，保障整体生产过程的高效和智能运作。其三，智能制造以工业互联网为关键支撑。工业互联网将传统制造业与先进的信息技术相结合，实现生产过程的数字化、智能化和高度协同化，是智能制造实现社会化协同的主要通路。经由工业互联网，设备和工厂都成为广义智能制造系统中的不同层级数据节点。其四，智能制造以端到端数据流为基础。数据实时流通共享和集成转换是实现智能制造的重要条件，是制造过程智能化发展的具体体现。智能制造伴随着数据孪生过程，通过工业互联网和大数据分析系统，工业互联网平台可以进行深度的数据挖掘和加工，以更好地服务于智能制造系统中的各个生产单元。(来源：社科院工业经济研究所）

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