浅谈智能制造

浅谈智能制造

【摘要】智能制造（IM）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。和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、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更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

【关键词】IM 制造模式 人工智能

一、IM的提出

谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。

毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗？而如果只是在企业的某个局部缓解实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。

二、IM的模式

共有几种先进制造模式：

1多智能体系统 ； 随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、并行设计，并实现智能制造提供了更有效的手段。

2、整子系统；整子系统的基本构件是整子（Holon）。Holon是从希腊语借过来的，人们用Holon表示系统的最小组成个体，整子系统就是由很多不同种类的整子构成。整子的最本质特征是：

●自治性， ●合作性， ●智能性，

三、IM的意义

制造模式主要反映了管理科学的发展，也是自动化、系统技术的研究成果，它将对各种单元自动化技术提出新的课题，从而在整体上影响到制造自动化的发展方向。凭借智能制造单元技术可以有效地将CNC机床、机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成起来，建立以人为中心，以计算机为核心工具，以信息技术和网络技术为基础，具有柔性化、智能化、集成化的制造自动化系统，实现建模、制造、操作、测量四者融为一体的智能4M系统，达到快速设计、快速制造、快速检测、快速响应和快速重组，从而增强制造企业的产品开发及创新能力，提高产品的技术和知识含量，提高制造业对瞬息万变的巿场的响应能力和响应速度。

展望未来，21世纪的制造自动化将沿着历史的轨道继续前进。

四、人工智能在智能制造中的应用

AI在智能制造系统的应用主要可以概括为产品的智能设计、制造资源的智能规划、智能加工与过程监控、制造系统活动的智能管理四大方面，具体体现如下：

在智能设计方面，利用图像分析与处理以及智能模式识别技术实现工程图由光栅图到矢量图的智能识别；利用模式识别技术实现由零件的平面投影图到三维立体图的智能三维建模；利用模糊技术和神经网络技术进行产品的可靠性分析、优化设计及设计效果的综合评判；对产品进行基于专家系统与神经网络结合的智能CAD造型、有限元分析与虚拟制造；

在制造资源的智能规划方面，利用专家系统、知识库、NN或FNN在优质、高效、低成本或在恒力切削等优化目标下对切削用量进行优化选择，实现切削参数智能工艺规划与优化、制造资源的智能计划以及企业资源的智能规划；

在智能加工与过程监控方面，利用NN、FL、GA等智能技术进行多传感器的融合、信号处理与决策和传感器的集成；利用NN、FL、FNN、GA和粗集理论等对加工状态（如刀具磨/破损状态）进行实时识别，并对非正常状态进行自适应控制与决策，实现加工状态智能检测与监控；利用NN、FNN、FL、GA和粗集理论等在优化（或约束）目标下，对切削参数进行自学习、自组织或自适应控制，用知识指导加工方案，实现加工过程智能控制与优化；利用专家系统、FL或NN技术进行机械故障的智能诊断；利用机器视觉技术模拟人的视觉功能实现大批量生产过程中的在线测量、检查、工况辨识和质量控制；利用智能工业机器人实现产品的装配与包装、材料搬运、表面喷涂、焊接、高压水切割等；

制造系统活动的智能管理方面，利用神经网络、专家系统、知识库、智能代理实现

制造系统的分布作业、多元代理，使制造系统的活动并行进行，解决系统集成，实现敏捷制造。

五、结论与展望

综如上述，AI在智能制造中的应用取得了长足的发展，但是反思现状还存在以下不足：AI在智能制造中的应用以计算机仿真为主，从硬件方面实现的较少；AI的一些理论如NN理论在学习算法、稳定性分析及模型原理等方面没取得突破性的进展，离实用阶段还有一定距离；AI在智能制造单元的应用较多，而实现制造系统整体智能化的成功研究则较少。因此，要使智能制造技术朝实用化方向发展，还须对AI作进一步的深入研究，今后要解决以下几个最关键和最迫切的智能技术难题：

深入探索人脑的工作机制，寻找和建立更新的AI框架和理论体系；

寻求更适合於知识处理的表达知识新方法；

更好的技术集成，即对AI的不同学派如符号主义、联结主义、行为主义等进行融合与协作。

参考文献

【1】 王润孝，先进制造技术，西安：西北工业大学出版社，2001；

【2】 张世琪，等，现代制造引论，北京：科学出版社，2003；

【3】 卢达溶，工业系统概论，北京：清华大学出版社，1999；

【4】 王隆太主编，先进制造技术，北京：机械工业出版社，2003