智能制造中的智能元素

黄必清

清华大学自动化系

国家CIMS工程技术研究中心

2016年11月6日

清华大学 现代制造集成技术学术会议 2016 佛山 -2-

智能制造中的“智能”概念演变

智能制造全能制造柔性制造

制造活动中的“智能化”

智能制造智慧工厂

概念演变

追求高度自动化/无人化的

柔性制造单元、柔性制造车间

2008年CIMS主题申报指南中提出，

各种智能生产控制、智能决策技术等

工业4.0，工业互联网

中国制造2025

展现形式年代

2012-

2005-2010

1970’s-1990’s

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“智能”概念的理解

智能＝智慧＋能力

智：有智慧、聪明；智慧、见识（获取知识的过程，以及知识本身）

能：能力、才干

能力：能胜任某任务的主观条件

智能在技术上可以理解为：获取知识，并转化而来的能力

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“制造智能”的理解

制造智能＝在制造领域，获取知识，并转化而

来的能力

扩展知识-》广义的知识：数据、信息、过程和

知识

制造智能可以理解为：在制造领域，进行数据

采集、信息融合、过程协同、知识累积，并转

化而来的能力

这些能力体现为不同的技术和系统

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“制造智能” 一直存在、被研发

单元信息系统之间以及不同层次信息

系统之间的集成应用

跨越企业内部和外部组织边界的

协同设计

供应链、网络化制造、虚拟企业联盟

集成需求

企业管理技术、数据库及开放互联技术、局域网技术

STEP标准技术、CSCW技术

CAx技术、DFx技术

企业间协同过程建模、管理

与集成技术

集成技术阶段

企业集成

过程集成

信息集成

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“制造智能”存在于各类制造业务

制造普遍理解为：大制造的广义制造概念。

“制造中的智能”表现为：各种关于信息采集、信息融合、数据分析、过程协同、组织协调和优化决策的方法及其自适应提升。

从横向业务来看： 营销：市场及营销分析算法、客户关系管理方法

采购：供应链决策、分布式采购、分布式库存

设计：CAx、DFx技术，协同和跨组织设计

生产：生产排程与优化、工艺设计与优化

服务：产品跟踪、故障修复、零部件库存、服务网络

从纵向活动来看：制造设备、单元、车间、企业…

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“制造智能”的技术（智慧）表现形式

信息管理的方法：基于成熟技术的、关于数据、信息和流程

的管理运行方法。如：MRP算法、生产排程方法。

知识驱动的方法：从信息管理系统中获得的知识，或者是制

造科学、信息科学、管理科学中成熟的方法。表达方式是知

识工程方法。通过计算机可模型化表达的知识系统，指导企

业的运行和决策行为。如：生产运营过程中基于规则和机理

的推理和决策方法。

数据驱动的方法：统计和概率方法。大数据环境下的模式分

析技术。在客户分析、市场营销、故障诊断等方面，能够获

得意想不到的效果，获得巨大的收益。如：市场预测、基于

大数据的故障预测。

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“制造智能”的技术（智慧）表现形式

数据驱动的方法是大数据和分布式计算时代的概率统

计方法。是知识和利润的富矿

信息管理、知识驱动、数据驱动的方法，三者可以有

效的合作和转化

知识驱动、数据驱动方法形成的知识可以融入信息管理方法的

系统中。

基于明确模型表达的知识驱动方法和基于模式分析的数据驱动

方法可以互为支撑。

再如：围棋中，定式（规则） vs 棋感（图像/模式） 。

人工智能的新趋势：传统符号主义方法（因果），与连接主义

方法（关联）的结合。

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小结

智能制造从1970年代就已经提出，研究从未间断。

智能可以理解为：获取知识，并转化而来的能力。

制造智能可以理解为：在制造领域，获取知识，并转化而来的能力，体现为不同的技术和系统。

制造智能在CIMS发展的几个阶段：信息集成、过程集成、企业间集成，通过集成而获得智能。即使是在现阶段，集成仍然是永恒的话题。集成本身就是智能。

制造智能存在于制造领域横向集成、纵向集成、产业链集成的各个节点。

制造智能的“智慧”表现为三种形式：信息管理、知识驱动和数据驱动的方法。

知识驱动和数据驱动的方法的结合开启了传统人工智能和深度学习时代人工智能相结合的新时代。模式的学习和挖掘将是大数据知识经济的推进器。