本文立足該階段需求及特點，系統(tǒng)介紹了智能制造的三個發(fā)展階段，闡釋了人工智能技術之于新一代智能制造系統(tǒng)的重要作用，進而提出人工智能技術在制造環(huán)節(jié)應用的幾點思索，為企業(yè)了解自身智能制造能力水平、行業(yè)主管部門全面掌握智能制造發(fā)展現(xiàn)狀提供一定支撐。

對智能制造三個發(fā)展階段的認識

從技術角度而言，智能制造是伴隨著信息技術的進步而發(fā)展，根據(jù)信息技術與制造業(yè)在不同階段的融合及應用特征，智能制造可以總結(jié)為以下三個發(fā)展階段：

1.1 第一個發(fā)展階段：數(shù)字化制造

數(shù)字化制造是將制造過程的產(chǎn)品、工藝、流程、環(huán)境等數(shù)據(jù)化，并進一步分析、控制和管理，以實現(xiàn)產(chǎn)品生產(chǎn)的制造模式。

數(shù)字化制造始于二十世紀后半葉，隨著制造業(yè)對技術進步的需求不斷升級以及信息技術的發(fā)展，數(shù)字化技術開始與制造技術深度交叉發(fā)展，形成了智能制造第一個發(fā)展階段，推動了制造業(yè)技術發(fā)展的根本性變革。

該階段的鮮明特征是產(chǎn)品的數(shù)字化以及數(shù)字化技術的應用，具體有：

1）產(chǎn)品層面，在產(chǎn)品中廣泛運用數(shù)字化技術，產(chǎn)品發(fā)展成為數(shù)字化產(chǎn)品；

2）技術層面，數(shù)字化設計、裝備、管理以及系統(tǒng)集成技術等得到廣泛應用。

1.2 第二個發(fā)展階段：數(shù)字化網(wǎng)絡化制造

該階段也稱為“互聯(lián)網(wǎng)+制造”，是智能制造的第二個發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術在上世紀末開始普遍應用，為制造業(yè)注入新的活力，通過連接制造過程的人、物、環(huán)境、數(shù)據(jù)和流程，網(wǎng)絡推動了制造要素的協(xié)同以及相關社會資源的共享與集成，重構(gòu)了制造業(yè)形態(tài)與模式，加速制造業(yè)向第二個階段發(fā)展。

數(shù)字化網(wǎng)絡化制造的鮮明特征是網(wǎng)絡技術在制造全流程的應用以及基于網(wǎng)絡技術各制造要素的連接、打通和協(xié)同，具體有：

1）產(chǎn)品層面：產(chǎn)品設計、研發(fā)實現(xiàn)基于網(wǎng)絡的協(xié)同、共享，產(chǎn)品自身發(fā)展成為可連接通訊的網(wǎng)絡產(chǎn)品；

2）制造層面：基于網(wǎng)絡，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)制造要素的全流程綜合集成、貫通。

3）服務層面：企業(yè)與終端用戶通過網(wǎng)絡實現(xiàn)信息互通，企業(yè)發(fā)展向以服務為中心轉(zhuǎn)型。

1.3 第三個發(fā)展階段：數(shù)字化網(wǎng)絡化智能化制造

該階段是智能制造的第三個發(fā)展階段，也是智能制造最新的發(fā)展階段，稱為新一代智能制造。近年來，信息技術迎來指數(shù)級發(fā)展，推動人工智能技術形成突破，相關技術被深度應用于制造業(yè)，推動了制造業(yè)的智能化發(fā)展，成為新一代智能制造。人工智能技術的應用使制造系統(tǒng)具備了“學習”能力，進而改變了知識的獲得、使用及沉淀、傳承方式，具體有：

1）“智能”層面，制造系統(tǒng)開始真正意義上的具有“智能”，這是其根本特征；

2）“學習”能力帶來革命性變化，通過學習，革命性的改變了制造領域知識生成、獲取、使用、保存、傳播的方式和效率，進而推動創(chuàng)新與服務能力的大幅提升。

3）制造過程層面，智能化帶來的要素智能、過程智能、管理智能，極大的推進制造業(yè)向無人制造、自我制造邁進。

以上三個發(fā)展階段表征了智能制造演進的過程和邏輯關系，以信息技術發(fā)展及其在制造業(yè)的應用為主線，一方面，各發(fā)展階段有其區(qū)別于其他階段的特征，展示了信息技術與制造技術的階段性發(fā)展；另一方面，各發(fā)展階段在技術上并非嚴格斷開，而是融合交錯、螺旋上升，展現(xiàn)了智能制造的融合性發(fā)展。

新一代智能制造系統(tǒng)的基本組成與系統(tǒng)集成

新一代智能制造是制造技術與智能技術融合發(fā)展的一個大系統(tǒng)，總體上由智能化產(chǎn)品、生產(chǎn)和服務三大功能系統(tǒng)以及云、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩大支撐系統(tǒng)組成。

圖1 智能制造系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.1 智能產(chǎn)品和裝備

產(chǎn)品和裝備是智能制造技術的核心與作用對象，智能制造技術需要物化在產(chǎn)品和裝備中，通過產(chǎn)品和裝備體現(xiàn)其價值，為人類社會服務。而新一代智能制造技術可以為傳統(tǒng)產(chǎn)品和裝備 “賦能”，為產(chǎn)品和裝備的升級打開了空間，使產(chǎn)品和裝備的智能化特征和能力不斷提升，呈現(xiàn)革命性變化趨勢。

2.2 智能生產(chǎn)

智能生產(chǎn)包括制造過程產(chǎn)品設計、加工制造、管理運營、服務售后等的全過程管理、全生命周期的優(yōu)化，通過數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化等共性使能技術，推動制造系統(tǒng)向智能化、集成化、共享與協(xié)同方向發(fā)展，全面調(diào)度使用資源，全面提升生產(chǎn)制造水平。

2.3 智能服務

智能服務是指企業(yè)的發(fā)展理念從經(jīng)營產(chǎn)品到運營客戶的根本性變革，是新一代智能制造的主要特征，主要體現(xiàn)為兩方面的轉(zhuǎn)變：一是從流水線式大規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)向規(guī)模化個性化生產(chǎn)，實現(xiàn)多品種、小批量、定制化的柔性生產(chǎn)需求；二是產(chǎn)業(yè)形態(tài)從生產(chǎn)型向服務型調(diào)整，企業(yè)盈利模式向微笑曲線的兩端延伸，服務成為企業(yè)收入的主要來源。

其中，智能化網(wǎng)絡化技術推進了智能服務的發(fā)展，使終端用戶需求在線收集、遠程運維服務等成為可能。

2.4 智能制造云和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

智能制造云和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是智能制造體系架構(gòu)的技術保證，是智能系統(tǒng)部署、聯(lián)接、協(xié)同、共享實現(xiàn)的前提和基礎。云技術為智能制造系統(tǒng)賦予了便捷靈活的軟件應用環(huán)境和廉價可靠的數(shù)據(jù)存儲能力，互聯(lián)網(wǎng)技術為海量數(shù)據(jù)的采集和分析提供了支撐。隨著通訊、網(wǎng)絡、存儲、大數(shù)據(jù)等技術的不斷進步，相關技術得到空前發(fā)展，促進了制造業(yè)形態(tài)和模式的變革。

2.5 系統(tǒng)集成

新一代智能制造是制造體系、要素的全面系統(tǒng)集成，無論從系統(tǒng)的技術性，還是系統(tǒng)的社會性，均呈現(xiàn)出“大集成”、“全面集成”特征，具體包括：

1）制造系統(tǒng)內(nèi)部集成

智能制造的內(nèi)部集成包括企業(yè)自身的縱向集成和企業(yè)間的橫向集成?？v向集成是指制造系統(tǒng)實現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造、運營管理、采購運輸、銷售服務等全過程的動態(tài)集成，橫向集成是企業(yè)間通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與云平臺，實現(xiàn)了業(yè)務、資源的集成、協(xié)同和共享。

2）制造系統(tǒng)外部集成

智能制造的外部集成呈現(xiàn)更廣域、跨業(yè)態(tài)的社會性，一方面，通過與全產(chǎn)業(yè)鏈、科研單位、金融業(yè)等的創(chuàng)新合作，制造業(yè)與服務業(yè)呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的新發(fā)展路徑；另一方面，智能制造展現(xiàn)出包容性強的特征，在社會生態(tài)角度，與智慧農(nóng)業(yè)、智慧城市等吸收融合，孕育智能生態(tài)、構(gòu)成智能社會。

人工智能在新一代智能制造中的應用

信息技術的爆發(fā)式發(fā)展促進了人工智能技術在實際應用上的突破，具備了“學習”能力，擁有了認識、產(chǎn)生、運用知識的能力，呈現(xiàn)出自主學習、人機協(xié)同、群體智能等新特征。

人工智能技術已成為搶占未來科技高地的核心，成為推動人類科技發(fā)展的強勁動力，通過與先進制造技術的集成、發(fā)展，在制造過程系統(tǒng)、裝備、工藝、服務等多個層面都有了具體和廣泛的應用。

3.1 系統(tǒng)流程層面

制造企業(yè)近些年通過構(gòu)建ERP、BPM、SRM等系統(tǒng)，在業(yè)務流程、運營管理層面已經(jīng)相對完善，基本打通了市場、制造、運營、財務、供應、服務等環(huán)節(jié)，但相對來說是比較剛性的打通和聯(lián)接，各指令的生成相對規(guī)則化，缺少預測性和前瞻性，即缺少基于數(shù)據(jù)和模型的預測，隨著人工智能技術的應用，可以實現(xiàn)如下幾方面的改進和提升：

1）市場和銷售情況

基于數(shù)據(jù)和模型，可以更準確的摸索市場規(guī)律、預測市場趨勢，對細分市場的規(guī)模、個性化需求、競爭對手情況等多因素進行預判，輔助市場決策。

2）財務和預算情況

建立財務成本模型、預算模型、財務-生產(chǎn)-庫存-市場等綜合模型，對財務相關業(yè)務進行綜合分析、合理預測，確保財務風險可控，財務利益最大化。

3）供應和庫存情況

結(jié)合市場、生產(chǎn)、大宗商品價格、利率匯率等情況，建立采購供應和庫存等相關模型，在保障生產(chǎn)的情況下，最大程度減少庫存、降低采購成本、降低倉儲物流成本，使資金效率最大化。

3.2 裝備層面

人工智能技術賦能裝備，使裝備智能化，簡單來說是使裝備具備自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等能力，賦予裝備生命，使裝備作為智能個體融入智能制造體系，裝備層面一般的人工智能技術和場景如下：

1）機器視覺的應用

機器視覺在智能制造裝備上的應用已相對成熟，包括自動識別定位、自動作業(yè)、缺陷檢測、自動導航、自動巡檢等場景的應用，未來會隨著相關算法的迭代應用更深入、更成熟。

2）邊緣計算與專家知識的應用

智能裝備的自感知、自控制和自學習能力，一般體現(xiàn)在指令和控制的柔性、參數(shù)的自動修正和補償，如機加工設備、爐、罐、反應釜等裝備，這一般需要邊緣測（設備測）的計算能力和專家知識的應用，人工智能技術結(jié)合感知數(shù)據(jù)、基礎模型、專家知識和邊緣計算，形成邊緣測的動態(tài)柔性控制。

3）裝備故障預測及診斷

大型裝備（機組）的健康管理也是人工智能應用的重點，通過設備機理、故障機理、故障特征以及專家知識的應用，建立故障預測及診斷模型，結(jié)合實時數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習，預測判斷關鍵零部件及機組故障情況、使用壽命情況，為針對性運維、前瞻性運維提供數(shù)據(jù)支撐。

3.3 工藝層面

制造企業(yè)工藝過程的優(yōu)化和改進是不斷迭代的長期命題，在缺少大數(shù)據(jù)和人工智能支撐的情況下，工藝改進往往具有盲目性和試錯性，應用人工智能技術，在參數(shù)的關聯(lián)性、數(shù)據(jù)的趨勢性等方面的分析將有顯著提升，是分析、改進工藝的有效手段。

1）物理特性工藝分析

針對傳統(tǒng)的鍛造、鑄造、熱處理、反應釜、高溫爐等裝置，可建立工藝參數(shù)、設備參數(shù)、產(chǎn)品性能等綜合模型，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的工藝分析及優(yōu)化。

2）化學特性工藝分析

針對化工、生物等流程型制造，可建立物性數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)、設備參數(shù)、產(chǎn)品性能等綜合模型，應用大數(shù)據(jù)及人工智能分析尋優(yōu)，改進工藝。

3.4 服務層面

制造企業(yè)的服務，一般指產(chǎn)品的售后服務，結(jié)合產(chǎn)品特性及服務需求，人工智能對服務業(yè)務的賦能一般體現(xiàn)在如下幾點：

1）基于用戶畫像的個性化服務

在大數(shù)據(jù)技術爆發(fā)式發(fā)展的背景下，通過前期產(chǎn)品特性、客戶使用需求與后期客戶服務需求相結(jié)合，分析建立用戶畫像，為實現(xiàn)個性化、高效、精準服務提供支撐，提高制造企業(yè)質(zhì)量。

2）大型機組的遠程運維

大型裝備的遠程運維也是人工智能對服務提升的重點，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)對設備的遠程實時監(jiān)控、在線體檢，掌握設備狀態(tài)，分析、輸出運維依據(jù)，確保設備“長穩(wěn)優(yōu)”運行。

新一代智能制造的發(fā)展趨勢

新一代智能制造是人工智能與先進制造技術深度融合的制造模式，人工智能技術的爆發(fā)式發(fā)展以及材料、工藝的進步，智能制造技術和模式也必將不斷螺旋進化、迭代發(fā)展，從要素智能向整體智能、生態(tài)智能演化，最終形成智能制造各要素點、線、面、體全方位多維度的智能制造生態(tài)。

結(jié)語

以上僅是對新一代智能制造技術的幾點思索，智能制造是一個不斷發(fā)展的過程，人工智能技術與產(chǎn)業(yè)更是在大踏步發(fā)展，目前只是對有限應用場景的幾點粗淺認識，未來隨著技術的發(fā)展和理念模式的演進，應用人工智能技術的智能制造也必將從場景發(fā)展到全景，在推動第四次工業(yè)革命發(fā)展的同時，深刻改變、重構(gòu)世界。

審核編輯 ：李倩