智能制造的国内外发展形势及其主要发展领域

eaoogle_WSN · 发表于 2018-10-17 21:31:43

智能制造（IntelligentManufacturing，IM）以新的数字信息技术为基础，结合新的制造工艺和材料，贯穿产品的设计、生产、管理、服务各个环节，是先进制造过程、系统与模式的总称，具有信息深度自感知、优化自决策和精准控制自执行等功能。在智能制造过程中，利用多功能传感器和智能控制系统，设备可以进行自感知、自分析、自决策等智能活动，减少设备响应问题的时间，实时反馈并优化生产物流信息，提升企业生产效率。智能制造可分为三个层次：一是智能制造装备，智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等，以实现生产过程的自动化、智能化、高效化；二是智能制造系统，是一种由智能设备和人类专家结合物理信息技术共同构建的智能生产系统，可以不断进行自我学习和优化，并随着技术进步和产业实践动态发展；三是智能制造服务，与物联网相结合的智能制造过程涵盖产品设计、生产、管理、服务的全生命周期，可以根据用户需求对产品进行定制化生产，最终形成全生产服务生态链。智能制造企业对产品生产到经营的全生命周期进行管控，通过融合生产工艺流程、供应链物流和企业经营模式，有效串联业务与制造过程，最终使工厂在一个柔性、敏捷、智能的制造环境中运行，大幅度优化了生产效率和稳定性。
　　随着互联网技术、信息数字技术的迅速进步，智能制造大范围推广成为可能。经过十多年的技术积累，在21世纪的第二个十年，智能制造在全球范围内快速发展，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势。2011年美国实施“先进制造伙伴计划”战略，2013德国提出“工业4.0”计划，2014年英国开展“高价值制造”战略，2015年日本颁布“机器人新战略”，2016年欧盟颁布“数字化欧洲工业计划”。智能制造产业升级在世界范围内逐渐扩大兴起，我国的智能制造也应运而生。2015年5月，我国发布《中国制造2025》文件，同样指出要以推进智能制造为制造业发展主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系。这些战略说明智能制造已成为制造业重要发展趋势，促进新的生产管理方式、商业运营模式、产业发展形态的形成，将对全球工业的产业格局带来重大的影响，进而引发第四次工业革命。
　　装备制造业是制造业的核心和支柱，是社会经济发展的基础性产业，是各行业产业升级、技术进步的基础条件。高度发达的装备制造业是实现工业智能化的必要条件，也是一个国家的技术水平和综合国力的集中体现。经过几十年的发展，中国装备制造业已形成门类齐全、产业规模庞大的产业群，少数产品已达到世界领先水平，取得了不错的成绩，但仍需意识到我国传统装备制造业还面临高端核心技术依赖国外进口、技术创新体系不健全以及产品产能过剩等问题。
　　如今中国智能制造快速发展，为传统制造业的升级提供了良好契机。加快推进装备制造业智能化，建立完备的智能制造装备产业体系，是落实工业化和信息化深度融合战略的重要举措。以智能制造带动装备制造业智能化升级，再以装备制造业智能改造推动智能制造在全行业普及，可以更好地达成我国的制造强国梦。
　　智能制造发展的主要领域
　　分析智能制造发展现状可知，智能制造的集成创新和应用示范主要聚焦感知、控制、决策、执行等核心关键环节；通过推进产教研用联合创新，攻克关键技术，提高质量和可靠性；通过集成开发一批重大成套装备，推进工程应用和产业化。以下六大领域是智能制造的重点研发方向。
　　工业机器人
　　工业机器人（IndustrialRobot）是一种集成计算机技术、制造技术、自动控制技术并配备传感器、人工智能系统的智能生产装备。其主体由机器本体、控制器、伺服驱动系统和检测传感装置构成，具有拟人化、自控制、可重复编程等特性。随着人工智能技术、多功能传感技术以及信息收集、传输和分析技术的迅速突破与提升，配备了传感器、机器视觉和智能控制系统的工业机器人逐渐呈现出智能化、服务化、标准化的发展趋势。智能化使工业机器人可以根据对环境变化的感知，通过物联网，在机器设备之间、人机之间进行交互，并对环境自主作出判断、决策，从而减少生产过程对人的依赖；服务化要求未来的机器人结合互联网，在离线的基础上，实现在线的主动服务；标准化是指机工业器人的各种组件和构件实现模块化、通用化，使工业机器人使用更加简便，并降低制造成本。
　　智能数控机床
　　智能数控机床是数控机床的高级形态，融合了先进制造技术、信息技术和智能技术，具有自主学习能力，可以预估自身的加工能力，利用历史数据估算设备零件的使用寿命；能够感知自身的加工状态，监视、诊断并修正偏差；对所加工工件的质量进行智能化评估；通过各种功能模块，实现多种加工工艺，提高加工效能和控制度。其发展呈智能化、多功能化、控制系统小型化趋势。
　　3D打印（增材制造）
　　3D打印技术以数字模型文件为基础，应用可粘合材料，通过连续的物理层叠加，逐层增加材料来生成三维实体，因而又被称为增材制造（AdditiveManufacturing，AM），是融合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿性、知识综合性应用技术，可对个性化、小批量产品进行很好的成本控制，预计未来将会更多地应用在生物医疗、航空航天、军工等小批量个性化需求的领域。此外，为了节省支撑材料带来的打印成本，未来3D打印将向着无支撑化研究发展，例如现在已经较为成熟的悬浮3D打印和高速激光烧结（HSS）。
　　智能传感器
　　据羿戓制造所了解，智能传感器（IntelligentSensor）是一种将待感知、待控制的参数量化并集成应用于工业网络的新型传感器，具有高性能、高可靠性、多功能等特性，带有微处理机系统，具有信息感知采集、诊断处理、交换的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。未来的智能传感器将更多地结合微处理器和新型工艺材料，如表面硅微机械加工以及用来形成三维微机械结构的微立体光刻新技术，提升传感器的精度，增加传感器环境适应性；同时，和IoT、互联网结合，实现网络化，可实时采集和传递数据；除了工业制造，还能被广泛应用于生活服务中。
　　智能物流仓储
　　在工业4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节，由硬件（智能物流仓储装备）和软件（智能物流仓储系统）两部分组成。其中，硬件主要包括自动化立体仓库、多层穿梭车、巷道堆垛机、自动分拣机、自动引导搬运车(AGV)等；软件按照实际业务需求对企业的人员、物料、信息进行协调管理，并将信息联入工业物联网，使整体生产高效运转。智能物流仓储在减少人力成本消耗和空间占用、大幅提高管理效率等方面具有优势，是降低企业仓储物流成本的终极解决方案。无人化是智能物流仓储重要的发展趋势，搬运设备根据系统给出的网络指令，准确定位并抓取货物搬运至指定位置，常见的轨道AGV在未来将会被无轨搬运机器人取代。
　　智能检测与装配装备
　　随着智能传感器的不断发展，各种算法不断优化，智能检测和装配技术在航空航天、汽车零部件、半导体电子医药医疗等众多领域都得到了广泛应用。基于机器视觉的多功能智能自动检测装备可以准确分析目标物体存在的各类缺陷和瑕疵，确定目标物体的外形尺寸和准确位置，进行自动化检测、装配，实现产品质量的有效稳定控制，增加生产的柔性、可靠性，提高产品的生产效率。数字化智能装配系统可以根据产品的结构特点和加工工艺以及供货周期进行全局规划，最大限度地提高装配设备的利用率。除了在航空航天、汽车领域的应用，智能检测和装配装备在农产品分选和环保领域领域将有很大的潜力。
　　国内外发展现状和形势
　　制造业强国发展状况
　　20世纪80年代，工业发达国家已开始对智能制造进行研究，并逐步提出智能制造系统和相关智能技术。进入21世纪，网络信息技术迅速发展，实现智能制造的条件逐渐成熟。在国际金融危机之后，虚拟经济出现泡沫，传统制造业强国开始将重心转回实体制造，颁布了一系列发展智能制造的国家战略（表1），期望以发展制造业刺激国内经济增长，巩固大国地位。
　　美国：先进制造业伙伴计划，重塑工业竞争力
　　美国通过先进制造业伙伴计划重新规划了本国的制造业发展战略，投入超过20亿美元研究先进工业材料、创新制造工艺和基于移动互联网技术的第三代工业机器人，希望通过发展先进制造业，实现制造业的智能化升级，保持美国制造业价值链上的高端位置和制造技术的全球领先地位。美国智能制造现阶段重点研究领域及内容：
　　智能机器人：结合互联网技术，增加机器人的交互能力；
　　物联网：将传感器和通信设备嵌入到机器和生产线中；
　　大数据和数据分析：开发可解读并分析大量数据的软件和系统；
　　信息物理系统和系统集成：开发大规模生产系统，实现高效灵活的实时控制和定制；
　　可持续制造：通过绿色设计，使用环保材料，优化生产工艺，开发可提高资源利用率、减少环境有害物质排放的生产体系；
　　增材制造：将3D打印技术应用于部件和产品制造，减少产品开发和制造的时间与成本。
　　欧盟：数字化欧洲工业计划，推进工业数字化进程
　　随着智能制造的兴起，欧洲各国都提出了相应的战略计划。欧盟在整合各国战略的基础上，提出数字化欧洲工业计划，用于推进欧洲工业的数字化进程。计划主要通过物联网（IoT，InternetofThings）、大数据（BigData）和人工智能（AI，ArtificialIntelligence）三大技术来增强欧洲工业的智能化程度；将5G、云计算、物联网、数据技术和网络安全等五个方面的标准化作为发展重点之一，以增强各国战略计划之间的协同性；同时，投资5亿欧元打造数字化区域网络，大力发展区域性的数字创新中心，实施大型的物联网和先进制造试点项目，期望利用云计算和大数据技术把高性能计算和量子计算有效结合起来，以提升大数据在工业智能化方面的竞争力。