日本應該是世界上最早由政府推進智能制造計劃的國家，1989 
智能制造的本質(zhì)究竟是什么？第四次工業(yè)革命似乎特別強調(diào) CPS（cyber physics system），即數(shù)字與物理世界的融合。智能制造是第四次工業(yè)革命在制造領域的主要體現(xiàn)，那么，數(shù)字與物理世界的融合是智能制造的本質(zhì)嗎？非也，融合不過是現(xiàn)象而已。其實，經(jīng)過第二和第三次工業(yè)革命，人們對工程中確定性問題的認識與控制已趨成熟。但制造中無論是涉及效率、質(zhì)量、成本，還是綠色、服務等，都存在大量的不確定性。此外，制造中還有很多問題是非模式的，如一個工廠或車間的節(jié)能問題，不僅無法用數(shù)學模型描述，而且沒有一個固定的模式。對于試圖清晰認識乃至駕馭制造過程的人類而言，非模式、不確定性問題是最大的困擾。系統(tǒng)中到底有多少因素相互關(guān)聯(lián)，又互相影響到何種程度？幸運的是大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為人類開啟了進一步認識和駕馭客觀世界非模式和不確定性的大門。因此，智能制造的本質(zhì)和真諦是利用先進技術(shù)（如數(shù)字化、網(wǎng)絡化、大數(shù)據(jù)、人工智能等）認識和控制制造系統(tǒng)中的不確定性問題以達到更高的目標。日本早期的智能制造計劃之所以未取得明顯效果，恐怕與當時缺乏應對此類問題的技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、人工智能）有關(guān)。
無損檢測業(yè)務咨詢
18896710757
智能制造淺說發(fā)布時間：2019/5/17 點擊次數(shù)：1398 來源：蘇州阜匯機械制造 原創(chuàng)： 李培根 本文轉(zhuǎn)《科技導報》2019 年第8期，敬請關(guān)注
當前，智能制造已經(jīng)成為中國制造強國戰(zhàn)略的主攻方向，國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出一批智能制造的“示范企業(yè)”。盡管已經(jīng)有眾多企業(yè)在實施智能制造，但恐怕少有人追問究竟什么是智能制造的真諦。
不確定性問題有兩大類。一是客觀不確定性，如加工過程中質(zhì)量的不確定性，產(chǎn)品運行性能中表現(xiàn)出的不確定性等。二是主觀不確定性，或曰認識不確定性。主要指制造系統(tǒng)中原本確定性問題，因為未能數(shù)字化而導致人對其認識的不確定性。如企業(yè)中各種活動、過程的安排，本來就是確定性的。但因為涉及的人太多，且發(fā)生時間各異，若無特殊手段，于人的認識而言紛亂如麻。此即人的主觀不確定性或認識不確定性。為何把主觀不確定性也視為制造系統(tǒng)的不確定性？因為制造系統(tǒng)中也應該包括相關(guān)的人。
企業(yè)實施智能制造的關(guān)鍵是什么？關(guān)鍵問題自然不少，此處僅提 請人們關(guān)注最基礎、卻尚未引起普遍重視的問題——數(shù)據(jù)與互聯(lián)。
無論是客觀不確定性還是主觀不確定性，有了相應的數(shù)據(jù)就有了認識不確定性的基礎。分析加工過程中方方面面的數(shù)據(jù)，有可能使人清楚發(fā)現(xiàn)原先意識不到的影響加工質(zhì)量的因素；掌握企業(yè)各種活動的相關(guān)數(shù)據(jù)，方能降低認識的不確定性，而且能使新的活動更有序、使相應的決策更合理。至于非模式的場景，更需要借助數(shù)據(jù)分析。
欲獲取數(shù)據(jù)就需要互聯(lián)?；ヂ?lián)首先指采集制造過程中的物理量（如在設備上裝傳感器），分析這些數(shù)據(jù)就可能更深刻地認識其不確定性，并有可能發(fā)現(xiàn)看起來無關(guān)的某些物理量之間存在的某種關(guān)聯(lián)?；ヂ?lián)自然也應該包括由人決定的各種活動之間的相關(guān)數(shù)據(jù)連接，當然其前提是相關(guān)的活動一定要數(shù)據(jù)化。
互聯(lián)的概念不能僅限于企業(yè)內(nèi)部。要有“企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”的意識，即是說“系統(tǒng)”的觀念不能局限在企業(yè)內(nèi)部。供應商、客戶等組成企業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)，企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的成員應存在某些數(shù)據(jù)的互聯(lián)和分享?，F(xiàn)在就有“數(shù)字供應鏈”的概念，即企業(yè)之間不僅是物料的供需，還存在數(shù)據(jù)的供需。一個好的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中應該包含“數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)”，或曰企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中要強調(diào)數(shù)據(jù)互聯(lián)。
互聯(lián)的意識甚至促使企業(yè)家和工程師們重新定義行業(yè)的邊界、產(chǎn)品的功能邊界。如做智能彩燈的企業(yè)需要考慮燈與娛樂設備之間的數(shù)據(jù)連接，汽車業(yè)需要考慮汽車與智慧城市之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)。
人機智能時代正在到來，智能制造未來的發(fā)展將如何？“知識工程”注定將發(fā)揮越來越大的作用，工程師的大部分腦力工作有可能被智能系統(tǒng)取代；虛擬空間與現(xiàn)實空間的界限將越來越模糊，增強現(xiàn)實（AR）、混合現(xiàn)實（MR）技術(shù)將在更多的場景得到應用。有一點需要引起特別注意和思考，當未來的制造系統(tǒng)越來越“智能”的時候，人的作用是什么？還有更多的未知只能留待人們?nèi)ハ胂蟆?
有一個問題值得政府、企業(yè)家以及研發(fā)人員特別重視：到底怎樣能夠使企業(yè)更好地“智能制造”？是類似于“機器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云，實施百萬工業(yè) APP”的熱潮？還是規(guī)模的智能制造“示范應用”？有一點可以肯定的是智能制造需要很多基礎的使能技術(shù)與工具，如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、智能數(shù)控系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析工具、智能軟件等。若干年后，即使中國企業(yè)實施智能制造依舊如火如荼，而基礎使能工具多依賴國外，那時候我們能稱為制造強國嗎？熱潮中不妨有一點冷思考！ 作者簡介 李培根，湖北武漢人，制造業(yè)信息化專家，中國工程院院士。曾任華中科技大學校長，現(xiàn)任華中科技大學機械科學與工程學院教授、中國機械工程學會理事長。主要研究方向為先進制造系統(tǒng)。 |