视点·视野

<正>三一智能制造亮相工博会11月3—7日,第17届中国国际工业博览会在上海举行,三一集团携智能制造成果亮相本次展会。本次参展企业为入选工信部智能制造试点示范项目的46家企业,三一集团是工程机械行业唯一入选的企业。三一展位展出主题为"数字驱动、智能制造",通过"智能制造"、"物联网+智慧服务"、"大数据应用"、"互联网与活动"4个板块,展示三一作为离散型智能制造代表以及最早应用物联网实施智能服务的企业形象。     

面向服务的智能制造

新一代信息技术(如物联网、大数据、云计算、数字孪生等)与制造的融合发展,促使各制造强国纷纷出台各自的先进制造发展战略,如美国的"工业互联网"和德国的"工业4.0"等。同时,在"制造强国"和"网络强国"大战略背景下,我国也先后出台"中国制造2025"和"互联网+"等制造业国家发展实施战略。其共同主题之一是结合和使用新一代信息技术和人工智能技术,实现制造的物理世界和信息世界互联互通与融合,最终实现智能制造。同时,服务也被各制造强国共同列为实现智能制造的关键技术内容之一。智能服务已成为产业模式变革的核心,制造业的服务化趋势日益凸显。在分析总结智能制造的发展趋势和典型特征基础上,结合新一代信息技术与服务的思想,探索提出了面向服务的智能制造(Service-oriented smart manufacturing,SoSM),设计了SoSM的实施架构,讨论了SoSM的内涵、关键实施技术与未来研究方向。     

第一届数字孪生与智能制造服务学术研讨会召开

<正>如何实现制造的物理与信息世界的互联互通与智能化操作是智能制造理念落地推广应用所面临挑战之一。数字孪生(Digital Twin)和制造服务作为实现物理—信息融合的一种有效手段,对实现智能制造理念落地应用具有重大推动作用。为进一步促进国内数字孪生与制造服务理论与技术的发展与应用,由北京航空航天大学、北京理工大学、西北工业大学、武汉理工大学、华中科技大学、上海大学、广东工业大学、郑州轻工业学院、山东大     

首届大数据驱动的智能制造学术论坛在东华大学召开

正2018年11月16日,首届大数据驱动的智能制造学术论坛在东华大学隆重召开。来自国内外大数据与智能制造领域的专家学者共370人与会。论坛采用现场专家报告、网络图文同步直播两种途径。中国工程院院士李培根教授作了题为"从数字技术看智能制造"的主旨报告,中国工程院院士谭建荣教授作了题为"大数据驱动的产品精确设计理论与方法"的主旨报告。     

华中数控与阿里云合作推动数控一代向智能一代升级

正12月15日,在云栖大会·广东分会上,华中数控股份有限公司与阿里云达成合作,双方将在云计算、大数据、物联网等领域工作规划与实施方面开展合作,推动制造装备从"数控一代"向"智能一代"升级,贯彻"中国制造2025"战略。此次华中数控和阿里云的合作,将结合双方各自的技术优势,聚焦基于工业云的大数据智能应用平台,服务其他中小型制造企业,并建立数控加工设备租赁服务、资源共享、高级数控操作维修人员服务共享平台等。     

2017世界智能制造大会“制造业+数字技术”论坛

正2017世界智能制造大会"制造业+数字技术"论坛于2017年12月8日在南京市国际青年会议酒店,由中国机械工程学会联合e-works数字化企业网共同举办。论坛聚焦"制造业的数字化转型"主题,围绕数字技术在智能制造领域的实际应用及发展趋势,如何帮助我国制造业实现数字化转型,数字化技术如何支持产品创新,以及如何通过工业化和信息化深度融合,正确引导制造行业应用智能制造技术等问题展开深入探讨。     

基于数字孪生的航天器系统工程模型与实现

为践行智能制造、推进航天工业化与信息化深度融合,提出了基于数字孪生的航天器系统工程。分析了数字孪生技术的相关研究成果,从7个维度对航天器系统工程进行综合,建立了基于数字孪生的航天器系统工程整体模型和应用框架,并按照生命周期进展演化为设计、工艺、制造/装配、试验/测试与在轨运行5个典型阶段模型和应用框架。在技术实现层面,基于物联网、大数据、用于过程控制的对象连接与嵌入统一架构、系统建模语言、基于模型的定义、面向服务的架构等先进技术,构建了由物理空间、传输层、数据层、模型层、服务层和应用层构成的数字孪生系统架构。基于数字孪生的航天器系统工程能够有效实现航天器研制全生命周期信息世界与物理世界的双向动态实时交互共融与协同,从而推进航天工业智能制造的发展。     

智能制造背景下的人才与能力需求分析

智能制造是各国科技与产业竞争的核心领域,要实现快速发展离不开专业人才,分析智能制造相关的关键技术和人才能力需求,有助于为产业建立更科学的人才培养体系。针对智能制造的各种应用场景,归纳和阐述了智能制造领域的主要关键技术：智能传感技术、人工智能技术、工业互联网技术、大数据技术、云计算技术、工业软件、智能机床与工业机器人技术、数字化车间和生产线、数字孪生技术和增材制造技术。分析近期专业招聘平台线上招聘信息和线下现场招聘会招聘的调研数据,基于招聘岗位数据的大幅上升,结合国内外针对智能制造人才发展的一系列文件出台解读,推断智能制造专业人才需求变化和人才短缺的情况。综合分析智能制造专业人才基础通用知识掌握程度要求高、学科知识的融合性高,角色因工作方式的转变而变化的特点,分别从知识掌握、持续学习与实践创新、社会协作三个层面分析了智能制造人才的能力需求,从而为智能制造背景下的人才培养提供思路和对策。     

大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造"智能"的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据"第四范式:数据密集型科学发现",提出了"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

编者语

<正>智能制造是一个大系统,贯穿于产品设计、制造、服务全生命周期的各个环节,由智能产品、智能生产及智能服务三大功能系统以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统集合而成。"智能制造"这一概念的提出,根基是信息技术与制造技术的深度融合。     

以精益管理助力船舶业智能制造转型探讨

党的十九大报告中提出,加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。船舶制造业作为我国重要的装备战略性产业,是保障我国海洋领土安全和维护国家海洋经济权益的重要工业基础。随着大数据、人工智能等的快速发展和应用,船舶智能制造也蓬勃发展,但造船业在实施智能制造过程中,有别于其他行业。如何能快速转型,使中国船舶工业在较短时间内实现由大到强的转变呢?本文通过分析应用于船舶制造生产管理的先进体系——精益管理与船舶智能制造之间的关系,阐述精益管理是实施船舶智能制造的基础,探讨了船舶业智能制造的发展路径。     

工业大数据环境下的智能服务模块化设计

通过对制造与服务融合中服务运作环境和服务主体需求的分析,提出了一种智能服务的模块化设计方法,该方法采用工业大数据和模块化技术构建智能服务模块体系,包含智能服务大数据环境、智能服务模块分解和智能服务模块优化。利用工业大数据分析智能服务应用、技术和管理三个维度的关系,建立智能服务的模块化设计策略,确定智能服务的初始化模块分解,再基于结构矩阵模型将智能服务初始化模块优化为智能服务模块。通过具体实例的应用,证明了工业大数据环境中智能服务模块化设计策略的可行性和优越性。     

多种智能制造系统融合和应用研究

智能制造系统是一种是将物联网、大数据以及云计算等新一代信息技术与自动化技术、传感技术、控制技术和数字制造技术融合为一体的,实现工厂、企业和产品之间全生命周期管理的优化型制造系统。智能制造系统的目标是实现整个制造业价值链智能化,优化研发、工艺制造、采购、仓储、营销以及服务等各个环节。推进智能制造系统应用,是一个长期渐进的过程,它强调柔性、集成、协同高效、精益绿色和以人为本,需要充分结合行业特质产品和工艺特点。     

大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法研究

在智能制造背景下,离散制造企业对利用大数据技术提高车间生产管控水平提出了迫切的需求。研究大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法,在明确离散制造车间特点与管控需求的基础上,分析了传统方法的局限性和大数据方法的优势,进而提出大数据驱动的离散制造车间生产过程管控总体框架,以制造大数据的"采集-处理-分析-服务"为主线开展研究。在"进度预测-瓶颈发现-异常溯源-智能决策"的生产过程闭环管控机制中,分别提出：基于堆叠稀疏自编码机的生产进度在线预测技术,基于平行门控循环单元的生产瓶颈漂移发现技术,基于密度峰值-模糊C均值的生产异常溯源分析技术和基于多智能体强化学习的生产过程智能决策技术。最后,以某航空企业典型离散制造车间作为对象,对所提出的大数据分析与智能决策方法进行了原型系统开发和应用验证。     

[智能设计与计划调度]工业大数据环境下的智能服务模块化设计

通过对制造与服务融合中服务运作环境和服务主体需求的分析,提出了一种智能服务的模块化设计方法,该方法采用工业大数据和模块化技术构建智能服务模块体系,包含智能服务大数据环境、智能服务模块分解和智能服务模块优化。利用工业大数据分析智能服务应用、技术和管理三个维度的关系,建立智能服务的模块化设计策略,确定智能服务的初始化模块分解,再基于结构矩阵模型将智能服务初始化模块优化为智能服务模块。通过具体实例的应用,证明了工业大数据环境中智能服务模块化设计策略的可行性和优越性。     

中国数字工厂推进大会(DFC’2014)即将举行

正"十二五"期间,制造业智能化已经被我国政府列为未来行业发展的关键战略。未来的数字工厂将由智能化设备组成,结合IT技术、软件技术等智能装备,为制造企业的设计、生产、装配、物流、检测等各个环节提供更好的服务。数字工厂无疑是现代工业化与信息化融合的最佳     

中国制造信息化指数构建与评估研究

在我国由"制造大国"向"制造强国"迈进的过程中,为衡量、分析和评估我国智能制造水平,对标工业4.0,构建了中国制造信息化指数(Made-in-China Informatization Index,简称MCII),从基础环境、产业应用、效益与影响三个维度提出该指数指标体系的评估框架,并基于中国两化融合服务平台70000余家制造业企业数据和国家统计局的宏观数据进行实证分析,结果显示2016年中国制造信息化指数为36.9,正由工业2.0向工业3.0过渡,中国智能制造总体水平正在快速逼近德国。江苏、浙江、广东、天津、上海和广东智能制造水平属于第一梯队,石化、电力、电气等率先进行信息化发展的行业智能制造水平相对较高。     

离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述

物联网在制造领域的深度渗透和落地应用催生了一种以"物物互联、泛在感知"为特征的新型制造技术—制造物联网。在解析制造物联网基本概念、特征和应用需求的基础上,以多源制造数据的感知、传输、分析和应用为主线,阐述了面向离散车间的制造物联网关键技术;通过分析国内外制造物联网技术的相关应用研究文献,分别从车间制造资源管理、生产过程调控、车间物流优化、质量监控与追溯、智能服务与保障5方面,总结了制造物联网在离散车间的应用模式;基于制造物联网核心技术的应用和发展需求,以及与云制造、大数据、信息物理系统的紧密关联,探讨了智能制造背景下制造物联网的未来发展趋势。     

从计算机集成制造到“工业4.0”

首先,简要概括了现代制造模式产生的背景;回顾了现代制造模式的演变历程,以及制造业信息化发展进程;给出了对"工业4.0"的粗浅认识,以及中国航天科工集团公司的研究与应用进展。最后得出结论:"工业4.0"是在云计算、物联网/务联网、人工智能及大数据等信息通信技术快速发展推动下产生的,是继计算机集成制造、并行工程和敏捷制造之后一种新的智能制造模式。     

数字孪生技术关键应用及方法研究

为构建信息物理网络系统(Cyber-Physical System,CPS),数据孪生技术作作为新的数字化关键技术已经应用到了与工业4.0相关的智能制造领域中。通过将物理实体或流程转化为准实时的数字化镜像,实现对生产全流程的模拟分析。首先,根据数据孪生理论的发展过程及目前的应用现状,明确了数字孪生技术应用的两个关键方向。其次,在对不同应用情景的研究下,创建数字孪生的方法以及所需的功能特性。并且,提出了在数据孪生技术驱动下,将传统的预测性维护方法由被动响应转型为主动服务的转变过程,为中国制造业由"生产型制造"向"服务型制造"转变提供支撑。