德國進(jìn)口LEESON全系列C182T34FB7213

　從實用和廣義的角度上看，智能制造的概念可以總結(jié)為：智能制造是以智能技術(shù)為代表的技術(shù)為指導(dǎo)的先進(jìn)制造，包括以智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和自動化為特征的先進(jìn)制造技術(shù)的應(yīng)用，涉及制造過程中的設(shè)計、工藝、裝備（結(jié)構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化、控制、軟件、集成）和管理。

　　與此前歷次工業(yè)革命相比，制造的核心地位仍未改變，但智能化成為制造的新特征與內(nèi)涵。

　　工業(yè)革命逐漸解放制造人力。制造本質(zhì)上是從“原材料"到“產(chǎn)品"的過程，內(nèi)容可以簡化為 工藝設(shè)計、工藝參數(shù)、過程控制、執(zhí)行四個步驟。

　　在歷次工業(yè)革命中，制造工業(yè)走過了機械化、電氣化、自動化（數(shù)字化）、智能化的道路，在這個過程中，工具（裝備）做的事越來越多，人逐步把精力更多的投入到創(chuàng)造性的工作中。

　　若把“制造"看作從起點到終點的出行問題，制造業(yè)歷次升級過程可以分別形象為自行車（機械化）-電動車（電氣化）-汽車（自動化）-自動駕駛（智能化），其中人更多的參與到?jīng)Q策過程中，對人力的要求越來越低，效率大幅提升。

　　智能制造的發(fā)展是由體系建立到精確模型建立的過程，實現(xiàn)智能制造，首先要解決智能維護(hù)大問題，再做智能預(yù)測，最后做到無憂系統(tǒng)與大價值。具體來看分為以下五個階段：

　　第一階段：全員生產(chǎn)系統(tǒng)（TPS）。由日本提出來的，建立的5S 標(biāo)準(zhǔn)（整理、整頓、清掃、清潔、素養(yǎng)）是七八十年代整個制造系統(tǒng)當(dāng)中引以為核心的標(biāo)準(zhǔn)，固化在了組織和對人培訓(xùn)方面。

　　第二階段：精益制造和6-Sigma。它的核心價值是如何以數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)建立管理體系，本質(zhì)是消除浪費。

　　在這個基礎(chǔ)下面包括質(zhì)量管理體系、產(chǎn)品全生命周期管理體系等等。這個時候數(shù)據(jù)真正在制造使用過程中發(fā)揮作用。

　　第三階段：數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性建模分析。以數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性建模分析，指的是怎么把隱性的問題顯性化，顯性化之后解決隱性的問題，避免顯性問題的發(fā)生。

　　第四階段：以預(yù)測為基礎(chǔ)的資源有效性運營決策優(yōu)化。對于過去產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)性都能夠建模之后，怎么根據(jù)系統(tǒng)生產(chǎn)、環(huán)境、人員多方要素變化進(jìn)行實時動態(tài)優(yōu)化。

　　第五階段：“信息-物理"系統(tǒng)。它是建立在對于所有設(shè)備本身運行的環(huán)境、活動目標(biāo)非常精確建?；A(chǔ)上，這個時候產(chǎn)生知識的應(yīng)用和傳承問題。

　　智能制造最終要具備狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行的特征，使得企業(yè)更柔性、更智能、更集成化，并且實現(xiàn)了大部分或者全部的智能化技術(shù)應(yīng)用， 目標(biāo)是實現(xiàn)知識的獲取、規(guī)?；门c傳承。

　　目前我國處于轉(zhuǎn)型的最重要時期，還沒有到達(dá)第三個階段。

　　制造范式轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)流通與工藝建模工業(yè)體系交替的背后是制造范式的改變。

　　從傳統(tǒng)到現(xiàn)代再到智能制造，研發(fā)生產(chǎn)流程不斷進(jìn)行重構(gòu)與組織重建，創(chuàng)新流程的邊界日漸模糊。

　　傳統(tǒng)制造下研發(fā)/制造流程是串行的，現(xiàn)代制造下變革為并行，在未來智能制造體系下的研發(fā)/制造流程將是一體化，所有的過程是并行、并發(fā)的，數(shù)據(jù)的高速、有序的自由流通，各個環(huán)節(jié)高度互動和協(xié)同，組織是靈活動態(tài)的組織單元，由此而獲得非常高的研發(fā)效率。

　　智能制造是以數(shù)據(jù)的自動流動解決復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性，提高資源配置效率。

　　個性化定制是未來制造發(fā)展方向，產(chǎn)品越來越多，工藝越來越復(fù)雜，需求越來越復(fù)雜，以個性化定制為代表的復(fù)雜系統(tǒng)存在一系列問題。

　　比如成本如何解決，質(zhì)量如何解決，交貨期如何解決，這些問題帶來了企業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性、多樣性和不確定性，而智能制造要解決的就是在制造復(fù)雜性提高的形況下的不確定性問題。

　　在前三次的工業(yè)革命中，傳統(tǒng)的制造業(yè)主要圍繞五個核心要素（5M）進(jìn)行技術(shù)升級，分別是：

　　五個核心要素（5M）

　?。?）材料（Material）-包括功能、特性等；

　　（2）機器（Machine）-包括精度、自動化、和生產(chǎn)能力等；

　?。?）方法（Methods）-包括工藝、效率、和產(chǎn)能等；

　?。?）測量（Measurement）-包括6-Sigma、傳感器監(jiān)測等；

　　（5）維護(hù)（Maintenance）-包括使用率、故障率、和運維成本等。

　　這些改善活動都是圍繞著人的經(jīng)驗開展的，人是駕馭這5個要素的核心。

　　生產(chǎn)系統(tǒng)在技術(shù)上無論如何進(jìn)步，運行邏輯始終是： 發(fā)生問題->人根據(jù)經(jīng)驗分析問題->人根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整5個要素->解決問題->人積累經(jīng)驗。

　　建模是智能制造與傳統(tǒng)制造最大區(qū)別。智能制造系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)制造系統(tǒng)的最重要的要素在于第6個M：建模（Modeling—數(shù)據(jù)和知識建模，包括監(jiān)測、預(yù)測、優(yōu)化和防范等），并通過這第6個M來驅(qū)動其他5個傳統(tǒng)要素，從而解決和避免制造系統(tǒng)的問題，消除系統(tǒng)中的不確定性。

　　因此，智能制造運行的邏輯是：發(fā)生問題→模型（或在人的幫助下）分析問題→模型調(diào)整5個要素→解決問題→模型積累經(jīng)驗，并分析問題的根源→模型調(diào)整5個要素→避免問題，工藝模型擔(dān)任大腦的角色，成為整個制造系統(tǒng)的核心。

　　數(shù)字孿生技術(shù)的背后是數(shù)字模型

　　數(shù)字孿生體現(xiàn)的是數(shù)字模型和實體的雙向進(jìn)化過程。數(shù)字孿生是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程。

　　在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。舉例來講，導(dǎo)航軟件中城市的實體道路和軟件中的虛擬道路就是“數(shù)字孿生"。

　　數(shù)字孿生體現(xiàn)了軟件、硬件、和物聯(lián)網(wǎng)回饋的機制，運行實體的數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的營養(yǎng)液輸送線，反過來，很多模擬或指令信息可以從數(shù)字孿生輸送到實體，以達(dá)到診斷或者預(yù)防的目的，是一個雙向進(jìn)化的過程。

　　通過產(chǎn)品數(shù)字孿生體的定義可以看出：

　　1）產(chǎn)品數(shù)字孿生體是產(chǎn)品物理實體在信息空間中集成的仿真模型，是產(chǎn)品物理實體的全生命周期數(shù)字化檔案，并實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)和全價值鏈數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集成管理；

　　2）產(chǎn)品數(shù)字孿生體是通過與產(chǎn)品物理實體之間不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)和信息交互而完善的；

　　3）產(chǎn)品數(shù)字孿生體的最終表現(xiàn)形式是產(chǎn)品物理實體的完整和精確數(shù)字化描述；

　　4）產(chǎn)品數(shù)字孿生體可用來模擬、監(jiān)控、診斷、預(yù)測和控制產(chǎn)品物理實體在現(xiàn)實物理環(huán)境中的形成過程和狀態(tài)。

　　在這其中，數(shù)據(jù)流通與交換起到十分重要的作用，其為產(chǎn)品數(shù)字孿生體提供訪問、整合和轉(zhuǎn)換能力，其目標(biāo)是貫通產(chǎn)品生命周期和價值鏈，實現(xiàn)全面追溯、雙向共享/交互信息、價值鏈協(xié)同。

　　數(shù)字孿生是CPS 關(guān)鍵技術(shù)。CPS 通過構(gòu)筑信息空間與物理空間數(shù)據(jù)交互的閉環(huán)通道，能夠?qū)崿F(xiàn)信息虛體與物理實體之間的交互聯(lián)動。數(shù)字孿生體的出現(xiàn)為實現(xiàn)CPS 提供了清晰的思路、方法及實施途徑。

　　以物理實體建模產(chǎn)生的靜態(tài)模型為基礎(chǔ)，通過實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成和監(jiān)控，動態(tài)跟蹤物理實體的工作狀態(tài)和工作進(jìn)展（如采集測量結(jié)果、追溯信息等），將物理空間中的物理實體在信息空間進(jìn)行全要素重建，形成具有感知、分析、決策、執(zhí)行能力的數(shù)字孿生體。

　　軟件定義制造，智能制造本質(zhì)是軟件化的工業(yè)基礎(chǔ)

　　軟件是智能的核心。工業(yè)軟件建立了數(shù)字自動流動規(guī)則體系，操控著規(guī)劃、制作和運用階段的產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)流通的橋梁，是工業(yè)制造的大腦。

　　同時，工業(yè)軟件內(nèi)部蘊含制造運行規(guī)律，并根據(jù)數(shù)據(jù)對規(guī)律建模，從而優(yōu)化制造過程。可以說，軟件定義著產(chǎn)品整個制造流程，使得整個制造的流程更加靈活與易拓展，從研發(fā)、管理、生產(chǎn)、產(chǎn)品等各個方面賦能，重新定義制造。

　　軟件定義制造。以信息物理系統(tǒng)為例，賽博物理系統(tǒng)（CPS）本質(zhì)是構(gòu)建一套賽博（Cyber）空間與物理（Physical）空間之間基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實時分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系，解決生產(chǎn)制造、應(yīng)用服務(wù)過程中的復(fù)雜性和不確定性問題，提高資源配置效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化。

　　這一閉環(huán)賦能體系概括為“一硬"（ 感知和自動控制）、“一軟"（工業(yè)軟件）、“一網(wǎng)"（工業(yè)網(wǎng)絡(luò)）、“一平臺"（工業(yè)云和智能服務(wù)平臺）。

　　其中工業(yè)軟件代表了信息物理系統(tǒng)的思維認(rèn)識，是感知控制、信息傳輸、分析決策背后的世界觀、價值觀，可以說是工業(yè)軟件定義了CPS。

　　工業(yè)軟件是對工業(yè)各類工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)規(guī)律的代碼化，支撐了絕大多數(shù)的生產(chǎn)制造過程。作為面向制造業(yè)的CPS，軟件就成為了實現(xiàn)CPS 功能的核心載體之一。

　　工業(yè)軟件不但可以控制產(chǎn)品和裝備運行，而且可以把產(chǎn)品和裝備運行的狀態(tài)實時展現(xiàn)出來，通過分析、優(yōu)化，作用到產(chǎn)品、裝備的運行，甚至是設(shè)計環(huán)節(jié)，實現(xiàn)迭代優(yōu)化。

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