智能制造 现代机械制造工程

智能制造智能制造(IntelligentManufacturing,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。⑴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。其核心是个体制造单元的“自主性”和系统整体的“自组织能力”。⑴所谓“自主性”个人认为是指个体单元单独解决问题的能力，不一定要求能完成很复杂的任务，但应该能够独立的做一些简单的事情。还应该具备一定的柔性和自修复性，这样即使出了简单的故障也可以不依赖外界自己排除故障。这种故障的排除一般是以预防为主，比如发现快要撞刀了就倒退，冷却液快要加满了就放一些，诸如此类。而“自组织能力”则表现为当需要制造单元之间彼此分工合作的时候可以较好的完成。比如下达一个加工计划，不需要人为的设计工序工艺流程图等等而自动安排加工顺序和彼此间的协同工作。当然，这在目前看来还是有很大的难度。那么我们为什么需要智能制造？因为在信息化时代，在知识经济到来的当代，传统的制造业无法很好的适应随之而来的一系列变化，其中最突出的变化是消费日趋个性化、多样化，产品更新换代的速度大大加快。因此以产品为中心的生产模式正在转变为以顾客为中心的生产模式即顾客化大生产。［2］除此之外，个人认为这部分是由传统制造的局限性决定的。传统的制造模式为串行式，在规划、调度和控制等环节中只要有一个环节出了问题就会影响到最后的整个结果，因此系统的鲁棒性也很差。此外，传统机械制造工业的柔性很差，如果客户提出对之前产品的一点改变的话往往需要很复杂的操作。基于此，我们有必要提出一种新的制造模式。而相比传统制造模式，智能制造具有：自律能力、人机一体化、虚拟现实技术、自组织与柔韧性、学习能力与自我维护能力这几大综合特征。［1］其中个人认为最主要的特征是自律能力和人机一体化这两个特点。自律能力对应于前文所说的“自主性”，人机一体化则对应于前文所说的“自组织能力”。智能制造的主要应用如下：基于神经网络的智能检测、故障诊断、识别、优化、设计；基于遗传算法的优化设计；基于类比推理、归纳学习与基于实例推理的知识系统；基于Agent技术的分布式智能制造系统。［3］接下来介绍一下可能的未来智能制造运作过程。1、任一网络用户都可以通过访问该系统的主页获得该系统的相关信息，还可通过填写和提交系统主页所提供的用户定单登记表来向该系统发出定单。2、如果接到并接受网络用户的定单，Agent就将其存入全局数据库，任务规划结点可以从中取出该定单，进行任务规划，将该任务分解成若干子任务，将这些任务分配给系统上获得权限的结点。3、产品设计子任务被分配给设计结点，该结点通过良好的人机交互完成产品设计子任务，生成相应的CAD/CAPP数据和文档以及数控代码，并将这些数据和文档存

入全局数据库，最后向任务规划结点提交该子任务。4、加工子任务被分配给生产者；一旦该子任务被生产者结点接受，机床Agent将被允许从全局数据库读取必要的数据，并将这些数据传给加工中心，加工中心则根据这些数据和命令完成加工子任务，并将运行状态信息送给机床Agent，机床Agent向任务规划结点返回结果，提交该子任务。5、在系统的整个运行期间，系统Agent都对系统中的各个结点间的交互活动进行记录，如消息的收发，对全局数据库进行数据的读写，查询各结点的名字、类型、地址、能力及任务完成情况等。[1]6、网络客户可以了解定单执行的结果。[1]选择了39项核出了智能制造的课题，已在专家，国家科技部正智能制造源于人工智能的研究，从1994年开始陆续有国家参与到这个项目之中。其中有：加拿大制定的1994~1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术。1994年又启动了新的R&D项目心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突位置。中国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。最近式提出了“工业智能工程选择了39项核出了智能制造的课题，已在专家，国家科技部正知识的表达方式多种多样，包正确的搜索到并理解这些知识络资源确实看起来很容易，但知识的表达方式多种多样，包正确的搜索到并理解这些知识络资源确实看起来很容易，但寻找出正确和有用的讯息却绝的困难。然而事情也并不全是1、知识的恰当表达与获取。这很容易理解，由于括符号、图案、文字、声音等等。要智能系统对于目前的科学水平还难以做到。虽然搜索网要智能系统自己去寻找相应的关键词，并从中非易事。因而如何获取和理解知识尚存在一定经常播放的答题赢大奖的综艺搜索找到相应的答案来回答各根据电脑而专门安排过，因此。而实际的结果是IBM制造出冠军，这确实是很震撼的一件的理解能力而不是单纯的根据悲观的，我在前段时间参加IBM的宣讲会的时候了解到IBM已经能够成功的制造出一款知识型竞赛答疑系统，针对电视上节目设计。可以理解主持人问的问题，并自行经常播放的答题赢大奖的综艺搜索找到相应的答案来回答各根据电脑而专门安排过，因此。而实际的结果是IBM制造出冠军，这确实是很震撼的一件的理解能力而不是单纯的根据2、创新能力的实现。这相比前一条来说难度更大，因为创新即使对于人类来说

的所谓智能系统，哪怕是应对外界的影响，没有自含着三个方面。一是逻辑能够跟人类对主的思维，也思维，这方面也很困难。而很多年以来，我们研究的所谓智能系统，哪怕是应对外界的影响，没有自含着三个方面。一是逻辑能够跟人类对主的思维，也思维，这方面目前的智能系统已经做到相当高的水平的推断，更不用说一些世界前沿的智一些感性的认识，一个事物的外观如神经网络技术的迅速发展也有了长足灵感、顿悟确实智能系统难以企及的现。比如牛顿被苹果砸了一下会联想电脑被我们踢了一脚会想到作用力与要依赖人类的专家。可能以后智能系索仿真模拟从而解决绝大多数的技术怕还是难以实现。3、软件适应性的贫乏。虽然有很多大的，能研究。二是抽象思维，何？色调是明亮还是温暖的进步。但创新最关键的。在这方面我们没有任何到地心引力。但我们很难反作用力的问题。在这方统可以发展到能够自己利难题，然而一些需要创新在最基础的C++中都有if，else之类公司都搭建了一系列用于这往往涉及到？这方面由于第三点也就是的线索如何实想像有朝一日面我们依然需用枚举法去探思维的问题恐智能制造的平台，其中比较有代表性的有IBM的ABE（Agentbuildingenvironment），然而首先这些软件系统大都只是一些支持些理论研究和仿真实验，然而谈到最没有这方面的消息。因为这中间牵涉机就能涵盖理解市场中瞬息万变的种的发布、一个供应商的改变就会带来制造软件让它来判断是不是还是从原是不是由于怀恨在心而故意在设计上Agent建模的软件，可以在上面进行一重要的：市场化、投入实到很多的问题，我们不能种变化，然而实际情况是一系列巨大的改变，而这有的地方进货、今天负责做了点手脚。这对于一个践好像目前还指望一台计算往往一个政策对于一款智能设计的工程师软件的搭建来说太复杂了，无论是数学、经济还是软件学科，最基本的理念就是简化问题将现实中相对不重要的因素排除，然情，往往有的时候很无关紧要的因素比如在考虑重物从空中掉落的时候我塑料袋从空中掉落的时候空气阻力就把所有因素都预先考虑好不现实，让而排除不重要的因素也是在另一些场合中有着举足们可以放心的忽略空气阻显然值得注意了。而对于机器自行判断何时考虑什，一件困难的事轻重的作用。力，而在一个一款软件来说么因素又存在一系列技术难点，因而软件适应性是一个很大的问题。4、计算实时性的要求。这个要求也很好理解，我们当然希望（一我们发出订单之后立刻得到成品或者我们提出一个问题立刻得般情况下）在

到解答。然而由于目前技术的局限性，智能系统难以把掌握的知识像人类那样固化下来，（否则需要耗费数目巨大的存储单元）而每次都去重新搜索学习显然需要耗费很多的时间，这个矛盾如何解决也没有定论。前文中部分观点涉及到我自己的理解，不一定准确，最后补充一些我自己的看法。我认为智能制造在相当长的一段时间内恐怕依然无法投入实际的应用，如前文所述存在着太多的技术性困难。智能制造的发展依赖着人工智能的发展，然而至今我们依然没有搞清楚人类的大脑是如何思考问题、解决问题的。而现有的模拟智能的手段又极其的粗糙，我们知道，要简单照搬自然界并进行仿生是很困难的，我们能借鉴的往往只有一部分，而限于材料、能源等方面的限制不能完全的照搬。比如飞机，一开始人们设计飞机的时候都是仿照鸟类拍动翅膀，从而想要设计出一款翅膀可以拍动的飞行机械，结果失败。我们在现代飞机中仿效的也只是流线型的机身等设计而已。这些根本性的差异是由于生物体的精巧性难以模仿带来的。再举一个例子，要设计一款机械手，我们想要放尽可能多的自由度，就需要大量的电机来控制，再设计一些复杂的控制系统来进行各关节间的衔接，然而人手（也是人类耗费大脑皮层最大的一个部位，占30%）只是通过简单的肌腱和关节就能够紧密而巧妙的合作完成各种复杂的动作。就这个问题来说，主要是能源（手是由生物能驱动，而机械手的每个电机）以及材料（我们难以找到像肌肉这样巧妙的材料）。推广到人工智能中，情况也依然如此，甚至更复杂，至少我们已的运作方式，仿真出人类大对于人工智能芯片之间构建可动关节都需要经基本理解了手科学水平是可以脑皮层的1%（IBM），这还不包括脑部各部分之间的协调等的研究。而的探索目前主要分为电子元器件的模拟，也是最常见的，通过晶体管和的神经网络来试图还原出大脑，但显然晶体管和芯片与神经元的复杂结个无比复杂庞大的而对于脑的仿真我们连昆虫的大脑都难以重现。目前的构相比无论是大小还是功能来说都想去甚远，即使成功也多半是系统。第二是细胞体来再现我们可以通过我们能够用意是已经实现了生物仿生，这更偏向于生命科学大脑。第三是两者的结合，这方在大脑或者手部植入芯片来对虚念来关上窗帘，可以用意念来使的研究，通过DNA重组等构建合适的面也有着很多的研究，在实际拟世界或者外部的真实世界造屏幕中的球移动（这些我都看应用中，成影响。过视屏，的）。但当我们追求更高级的应用并想要解决一些实际问题的时候就又遇到了很多瓶颈。如何完美的融合生命体和电子部件？这本身就存在着一系列天然的阻碍，最简单的如细胞体的排斥，复杂一点的如电子器件和生命体的通讯，我们可以识别并接受一些简单的电信号，然而我们能够我们能反过来影响并强化我们个体本身的思维人工智能的瓶颈或许真的是无法克服的接受一些更复杂的讯息吗？进一步的，吗？因为测不准定理，我们知道这个宇宙是无法完全的了解和预