1.智能制造概述
1.1. 什么是智能制造
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思、决策等，通过人与智能机器的合作来扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造是工业4.0时代的核心，是数字化和智能化的产物，可以优化生产效率，提高产品质量和服务水
平，推动制造业的创新、协调、绿色、开放、共享发展。
1.2.智能制造的发展历程
智能制造的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时科学家开始研究计算机辅助设计和制造技术。随着计算机技术的不断发展，智能制造在20世纪80年代逐渐兴起。而后互联网的普及、物联网技术的出现和大数据分析技术的发展让智能制造得到了进一步的推广和应用。智能制造的发展可以分为几个阶段。
萌芽期（1950—1980年）：这个时期的制造系统主要是传统制造、机械与手工业结合，以大规模生产、手工化为主，属于劳动密集型制造。
起步期（1981—1990年）：这个时期的制造系统开始出现智能制造的萌芽，主要表现为追求产品质量、机械化，属于劳动密集型制造。
发展期（1991—2010年）：这个时期的制造系统逐渐升级为高级的智能制造，出现了知识和服务、柔性化和服务化兼顾、信息服务型的智能制造。
成熟期（2010年至今）：当前的制造系统已经升级为更高级的智能制造。
总体来说，智能制造的发展历程与计算机技术、互联网、物联网和大数据分析技术的发展密切相关。
1.3. 智能制造的特点
（1）生产设备网络化，实现车间“物联网”
生成设备需要实现车间的“物联网”，指的是通过各种信息传感设备，实时监控生成设备的状态并采集相关信息，其目的是实现物与物、物与人，乃至所有的物品与网络的连接，方便相关人员识别、管理和控制生产设备。车间“物联网”是实现智能制造的网络环境和数据基础。
（2）生产过程的低碳化，减少能源消耗和碳排放量
构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化，是我国“智能制造”的重要战略之一。智能化的制造系统能够自动调节生产过程，以最小的能源消耗达到最优的生产效率。在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够让人们及时发现能耗的异常或峰值情况，以便优化生产过程中能源的消耗。
（3）生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策
在生产现场，采集设备每隔几秒会收集一次数据。这些数据可以用于很多形式的分析，其中包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率、零部件合格率、质量百分比等。在生产工艺改进方面，人们在生产过程中使用这些大数据，便可以分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦某个流程偏离了标准工艺，系统就会发出告警，帮助人们快速发现问题，解决问题。利用大数据技术，人们还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。
（4）生产过程透明化，搭建智能工厂的“神经网络”系统
推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。企业建设智能工厂，推进生产设备（生产线）智能化，基于生产效率和产品效能的提升，实现价值增长。使用工业机器人等智能制造装备，建立基于制造执行系统的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
（5）生产现场无人化，真正做到“无人”工厂
工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛应用，使工厂无人化制造成为可能。数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他柔性制造单元完成生产现场的无人化，让“无人工厂”更加触手可及。
2.人工智能在智能制造中的作用
人工智能驱动智能制造是一种全新的制造模式，它利用人工智能技术来实现制造过程的自动化、智能化和高效化。在人工智能驱动智能制造中，人工智能不是用于单一环节的生产优化，而是贯穿整个制造过程，其中包括产品设计、原材料采购、生产计划、生产执行、质量检测、物流配送等环节，实现制造过程的全面升级和优化。
（1）自动化生产线
在人工智能驱动的自动化生产线上，人工智能技术广泛应用于生产控制、质量检测、物流管理等方面。例如，在生产控制方面，人工智能可以通过对生产数据的学习和分析实现生产过程的精确控制和优化，从而提高产品质量和生产效率。在质量检测方面，人工智能可以通过图像识别等技术，实现高质量、高效率的质量检测。在物流管理方面，人工智能可以通过对物流数据的分析和预测，实现物流过程的自动化和优化，从而提高物流效率。
此外，人工智能驱动的自动化生产线还可以实现生产过程的全面数字化和智能化。物联网技术可以实现生产线上的设备和机器的互联互通，实现生产数据的全面采集和利用。大数据技术可以实现生产数据的分析和挖掘，为生产过程的优化和管理提供科学依据。人工智能技术可以实现生产过程的自主决策和优化，提高生产效率和产品质量。
人工智能驱动的自动化生产线是未来制造业的发展趋势，它可以实现生产过程的全面自动化、智能化和高效化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和资源浪费。同时，它也可以为制造业带来更多的商业机会和竞争优势，推动制造业的持续发展和创新。
（2）智能维护和故障预测
在人工智能驱动的智能维护和故障预测中，人工智能技术广泛应用于设备监测、故障预测、维护决策等方面。例如，在设备监测方面，人工智能可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，实现设备状态的精确评估和预测，及时发现和预防设备故障。在故障预测方面，人工智能可以通过对设备历史数据和运行模式的学习，来分析和预测设备可能出现的故障，以使人们及时采取应对措施，避免设备故障对生产和服务造成影响。在维护决策方面，人工智能可以通过对设备维护历史数据和专家知识的学习和分析提供维护决策建议（如维护时间、维护方法、备件更换等），确保设备的正常运行。
此外，人工智能驱动的智能维护和故障预测还可以实现设备维护的精细化和个性化。大数据技术可以实现设备运行数据的全面采集和利用，为设备维护提供更加精确和可靠的数据支持。机器学习技术可以实现设备故障的自动化和快速诊断，提高设备维护的效率和准确性。人工智能技术可以实现设备维护的定制化和个性化，为设备提供更加贴合其运行特性的维护方案，提高设备运行的稳定性和效率。
人工智能驱动的智能维护和故障预测是一种基于数据分析和机器学习技术的维护方法，它可以通过监测设备的运行状态和数据，预测设备可能出现的故障，从而及时采取维护和修复措施，避免设备故障对生产和服务造成影响。同时，它也可以为设备维护提供更加精细化和个性化的服务，提高设备维护的效率和准确性。
（3）智慧工厂规划和管理
人工智能在智慧工厂规划和管理中扮演着重要的角色。在智慧工厂中，人工智能技术广泛应用于生产线、物流、厂房布局等规划上。例如，在生产线规划中，人工智能可以通过对生产数据的学习和分析，实现生产线布局和设备配置的优化，提高生产效率和产品质量。在厂房布局规划中，人工智能可以通过对厂房空间和设备运行数据的分析和预测，实现厂房布局的优化和改进，提高生产效率和工人工作的舒适程度。
在智慧工厂的管理中，人工智能技术广泛应用于生产管理、质量管理、设备管理、能源管理等方面。例如，在质量管理中，人工智能可以通过对质量数据的分析和学习，实现质量问题的自动化检测和预防，提高产品质量和生产效率。在设备管理中，人工智能可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，实现设备维护的自动化和个性化，确保设备的正常运行。在能源管理中，人工智能可以通过对能源数据的分析和预测，实现能源消耗的自动化和优化，降低能源成本，减少资源浪费。
此外，人工智能还可以为智慧工厂提供更加智能和个性化的服务。例如，人工智能技术对用户需求和市场趋势的分析和预测可以实现产品设计和生产的自动化和个性化，满足用户的定制化需求。同时，基于人工智能技术，通过智能排班、智能调度、智能优化等手段，可以实现企业内部资源的优化配置和高效利用，提高企业的运营效率和竞争力。
3. 应用案例
3.1.智能工厂
人工智能在制造领域的应用之一就是智能工厂。智能工厂总体框架如图所示，其中包括智能设计、智能生产、智能物流、智能管理及集成优化等部分。
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务管理，提高生产过程可控性，减少生产线人工干预，合理计划排程。同时，智能工厂集智能系统等新兴技术于一体，力图构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智能工厂实现多个数字化车间的统一管理与协同生产，将车间各类生产数据进行采集、分析与决策，并整合设计信息与物流信息，将它们再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。
下图展示了吉利汽车智能制造车间。吉利西安制造基地是全球领先的超级智能工厂，其特色在于全架构、全能源、全车系的全面覆盖。该基地实现了自动化生产、冲压、焊装、涂装等主要工序100%的自动化制造，借助696台机器人的协同工作，仅在总装车间有少量人工装配。智能工厂的核心目标在于优化生产流程，降低人力成本，提高生产效率，确保产品质量。
3.2.数字孪生
数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像，也称为数字镜像和数字映射。它是一个对物理世界进行数字表达的系统。数字孪生集成了人工智能、机器学习等技术，以期建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用于支撑物理产品生命周期各项活动的决策。
在工业制造领域，人们通过数字孪生能够对工业厂房、生产线、设备等管理要素进行三维仿真展示。通过集成视频监控、设备运行监测、环境监测以及传感器实时上传的监测数据，数字孪生可实现设备精密细节、复杂结构、复杂动作的全数据驱动显示，对生产流程、生产环境、设备运行状态进行实时监测，再现生产流程、设备运转过程及工作原理，为设备的研制、改进、定型、维护、效能评估提供有效、精确的决策依据。
下图展示了华润电力打造的数字孪生可视化智慧火电厂——华润电力双控平台。它以智慧地图为载体，利用空间数据技术将工艺区、设备区、危险区以及工厂内所有设备装置进行数字孪生。
4 发展前景
随着信息技术和工业技术的不断融合，智能制造已成为当前制造业的主要趋势之一。智能制造在提高生产效率、优化生产过程、降低生产成本等方面发挥了重要作用。未来，智能制造将继续迎来发展和创新。
未来工厂代表了制造业的全新面貌。它突破了传统工厂的局限，实现了全面整合的供应链管理。未来工厂将采用先进的机器人、人工智能、传感器等技术，实现全自动化生产，达到几乎不需要人工干预的效果。
未来工厂将拥有高度互联的生产网络，机器人和自动化设备能够互联和通信，实现信息共享和协同工作。这样不仅可以提高生产效率，还可以减少错误和事故。未来工厂也将更加注重环境保护和可持续发展，采用更加环保的技术和材料，减少废弃物和污染。
3D打印技术将在未来工厂中占据重要地位，不仅能够高效打印零部件和工具，还能直接生产最终产品。这种技术不仅提升了生产效率，还降低了废弃物和运输成本，同时提高了产品质量和精度。
人工智能和机器学习技术将有助于未来工厂实现自动化管理和控制。通过深入分析大量数据，未来工厂能够预测市场需求，并灵活调整生产流程，优化资源分配。这些技术还能有效预防和预测机器故障，延长设备寿命和提高设备稳定性。
在未来工厂中，人类将扮演更加重要的角色，不再仅是操作者，而是管理和监控整个生产过程。人类和机器人将更加紧密地协作，共同实现高效、高质量的生产。未来工厂也将为员工提供更好的工作环境和培训机会，以确保他们具备足够的知识和技能，适应新的生产方式。
智能制造的发展将对社会产生深远影响。首先，它将极大提高生产效率和产品质量，推动制造业向更高水平发展。其次，智能制造将促进产业结构的优化和升级，推动传统制造业向高端制造业转型，并催生新兴产业的发展。再次，智能制造将改善工作环境并促进就业转型，创造更多高质量的工作岗位。此外，智能制造还将推动社会进步和科技创新，提升人们的生活质量和健康水平。然而，智能制造也面临着数据安全、隐私保护、工业大数据处理以及技术安全等挑战，这需要政府、企业、学术界等社会各方的共同努力和合作来解决。