《智能制造系统感知分析与决策 》 课件 第1章 绪论

第1章绪论引言01智能制造系统发展历程02人-信息-物理系统03智能制造过程感知、分析与决策框架04目录01PARTONE引言引言智能制造作为现代工业发展的核心方向，正引领着制造业向数字化、网络化和智能化的方向迈进。其本质是通过新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，实现设计、生产、管理和服务等制造活动的全面智能化。接下来，将详细探讨智能制造的本质、背景与趋势，了解这一变革性生产方式如何提升制造质量和效率，推动企业在全球竞争中占据优势地位。引言智能制造的本质制造业是国民经济的核心，是国家发展的基础。历史证明，没有强大的制造业，国家和民族难以繁荣。建设国际竞争力的制造业是提升国力、保障安全和建设强国的必由之路。智能制造由国家工信部定义为融合新一代信息通信技术与先进制造技术的新型生产方式，涵盖设计、生产、管理和服务，具有自感知、自学习、自决策等功能，是制造业智能化的体现。智能制造融合了信息技术、工业自动化、企业管理、制造技术和人工智能，实现生产、运营、决策和商业模式的创新。国际上，“Smartmanufacturing”具备数据处理和闭环反馈能力，但不具备自主学习和决策能力；“Intelligentmanufacturing”则具备这些能力。目前，国际上普遍认为智能制造处于“Smart”阶段，未来将实现“Intelligent”。智能制造集成了多种技术，是企业应用先进制造技术和管理手段提升竞争力的综合技术。引言智能制造的本质学者们从技术基础、制造范式和系统集成等角度研究智能制造。智能制造通过新一代信息技术，实现物理与虚拟空间的动态交互，重构制造体系，推动全产业流程智能化。数据成为关键生产要素，全面渗透制造过程，推动生产系统向新一代人—网络—物理三级系统（HCPS）转变，揭示新一代智能制造的技术机理。智能制造的目的是提高质量和效率、降低成本、缩短交付周期，提升服务水平，应对市场变化，提升企业整体经济效益。智能制造通过智能工厂为载体，实现生产环节和流程的智能化，以工业互联网为支撑，通过端到端数据流动和集成，保障高效智能运作。引言智能制造背景与趋势分析在全球数字经济浪潮中，各国通过工业4.0、先进制造等战略推动新一轮产业革命，智能制造已成为核心驱动力。中国“十四五”规划强调制造强国战略，推动智能制造发展，目标是到2025年大部分制造业企业实现数字化，到2035年全面普及智能化。规划提出加快基础零部件、软件等瓶颈短板的突破，提升传统产业，推进智能制造与绿色制造，建设智能制造示范工厂，完善标准体系，培育先进制造业集群。加强关键核心技术攻关，包括产品优化设计、全流程仿真、增材制造、超精密加工等先进工艺，以及5G、人工智能、大数据等新技术在制造过程中的应用。智能制造以智能工厂为载体，以生产关键环节和流程的智能化为核心，依托工业互联网和端到端数据流，加快信息技术与制造融合，推进技术创新，实现精益管理和业务流程再造，构建智能场景、车间和工厂，推动供应链智慧化。引言智能制造背景与趋势分析当前，中国制造业正处于转型升级关键期，需通过智能制造提升质量和效率，抢占全球高端价值链。但面临自主创新能力弱、资源利用效率低、产业结构落后等问题，智能制造发展任务紧迫而艰巨。02PARTTWO智能制造系统发展历程智能制造系统发展历程当代智能制造兴起与发展随着制造业竞争加剧，将传统制造技术与信息技术和现代管理技术相结合的先进制造技术得到发展，出现了计算机集成制造、敏捷制造、并行工程等理念。1948年，诺伯特维纳的《控制论》奠定了工业自动化的理论基础。自第三次工业革命以来，工业自动化技术迅速发展，包括PLC、DCS、人机界面、工业现场总线、工业以太网等，从单机自动化到柔性产线，再到工业机器人和全自动仓库，工业自动化为智能制造奠定了基础。智能制造概念经历了提出、发展和深化的过程。20世纪80年代，美国学者首次提出通过集成知识工程、制造软件和机器人控制实现智能制造。英国学者进一步扩展了这一概念，包括制造组织内部的智能决策支持系统。1991年，日、美、欧共同发起的“智能制造国际合作研究计划”提出智能制造系统将智能活动与智能机器融合，以柔性方式集成制造过程的各个环节。智能制造系统发展历程当代智能制造兴起与发展智能制造包含三个基本范式：数字化制造（第一代智能制造）、数字化网络化制造（第二代智能制造）和即将到来的新一代智能制造（数字化、网络化、智能化制造）。从上世纪中叶到90年代中期，数字化制造以计算、通讯和控制为特征；从90年代中期开始，网络化制造伴随着互联网普及进入物联网阶段；当前，人工智能技术逐渐融入制造领域，进入以新一代人工智能技术为核心的智能化制造阶段。然而，由于人工智能技术的发展水平有限，目前的智能制造还未达到完全智能化的阶段。智能制造的演进与发展智能制造系统发展历程国际智能制造的发展德国提出与战略：2013年汉诺威工业博览会上提出工业4.0概念，发布《德国工业4.0战略计划实施建议》。核心理念：一个核心（智能+网络化），两重战略（领先市场策略和供应商策略），三大集成（横向、纵向、端对端）。优先行动领域：标准化和参考架构、复杂系统管理、工业基础宽带设施、安全和安保等。相关举措：《数字议程（2014-2017）》：推动德国成为数字强国。《数字化战略2025》：12项内容构成，包括工业4.0平台、未来产业联盟等。《德国工业战略2030》：改善工业基地条件，加强技术研发，维护技术主权。智能制造系统发展历程国际智能制造的发展美国早期发展：2005年，美国国家标准与技术研究所提出“聪明加工系统研究计划”。2006年，美国国家科学基金委员会提出智能制造概念，成立智能制造领导联盟（SMLC）。政策与计划：2009年：《重振美国制造业政策框架》。2011年：“先进制造伙伴计划（AMP）”。2012年：《美国先进制造业战略计划》。2012年：启动“国家制造业创新网络计划”，成立多个创新中心。智能制造系统发展历程国际智能制造的发展01《制造业白皮书（2018）》：明确“互联工业”是日本制造的未来。推动实时数据共享与使用，支持基础设施建设，提高数据利用率，推动国际和国内协作。2019年：决定开放限定地域内的无线通信服务，推进智能工厂建设。0203日本智能制造系统发展历程我国智能制造早期研究与定义1986年：杨叔子院士开展智能制造研究，提出智能制造系统增强柔性和自组织能力。吴澄院士：智能制造是以智能技术为代表的新一代信息技术，包括大数据、互联网、云计算、移动技术等。周济院士：智能制造发展经历数字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0三个基本范式，目标是实现数字化、网络化和智能化。数字化制造的发展20世纪80年代：推广数字化制造，实现设计、制造、管理过程的数字化，推动企业信息化。近年来：推进“机器换人”、“数字化改造”，建立数字化生产线、车间、工厂，提升企业数字化制造水平。但中小企业数字化转型仍需努力。智能制造系统发展历程我国智能制造早期研究与定义互联网+制造20世纪90年代末：互联网技术成熟，推动“互联网+制造”，深度融合互联网和制造业。产品方面：实现设计、研发等环节的协同与共享，产品网络化。制造方面：实现供应链、价值链和端到端集成，数据流、信息流连通。服务方面：产品全生命周期及用户、企业等主体通过网络平台联接和交互，制造模式转向以用户为中心。制造业的核心地位与新质生产力制造业的重要性：一直是产业体系和经济体系的核心，是国民经济的基础和科学技术的基本载体。2023年：工业互联网核心产业规模达1.35万亿元，智能工厂和数字化车间显著提升生产效率。2024年：习近平总书记提出新质生产力的概念，以创新为主导，具备高科技、高效能、高质量特征，推动产业体系高质量、可持续发展，是中国现代化产业体系的主旋律和高质量发展的引擎。智能制造系统发展历程中国智能制造面临的困难与挑战1.智能制造应用潜力巨大但关键核心技术面临“卡脖子”难题智能制造覆盖广泛领域，发展潜力巨大，市场规模从2017年的1.27万亿元增长至2023年上半年超3.2万亿元。工业软件市场和智能制造系统解决方案市场也迅速增长。然而，智能制造涉及技术复杂且难以复制，存在显著技术壁垒和人才稀缺问题。核心技术受制于人，系统集成技术和系统解决方案的国产替代能力弱，应用场景受限。智能制造系统发展历程2.智能工厂走深向实但存在信息孤岛智能工厂基于数据驱动和柔性化生产，市场规模从2020年的8560亿元增长至2022年的超1万亿元，预计2025年超1.4万亿元。中国拥有62座灯塔工厂，占全球40.5%。然而，智能工厂建设复杂、成本高，中小企业负担重，存在数据难以共享和实时监测的技术问题。此外，缺乏适合智能工厂的数据中心软件平台和敏捷开发框架。中国智能制造面临的困难与挑战智能制造系统发展历程3.工业互联网已迈出实质性步伐但根基不稳工业互联网通过集成现代信息技术实现高效互动，市场规模2022年超1.2万亿元，同比增长15.5%。平台应用普及率从2021年的17.5%增长至2022年的22.2%。工业互联网平台分为软件驱动类、制造经验驱动类和技术驱动类，应用场景不断拓宽。然而，存在IT与OT融合不足、标准化程度低的问题，难以解决实际工业问题，跨行业复用性差，缺乏普遍接受的标准和协议，增加了部署复杂性。中国智能制造面临的困难与挑战智能制造系统发展历程中国智能制造的未来发展趋势在互联网、云计算、大数据和物联网等新一代信息技术推动下，以大数据智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、群体智能等为代表的新一代人工智能技术实现了战略性突破，与先进制造技术深度融合，形成了数字化、网络化、智能化制造。新一代人工智能具备学习、生成和运用知识的能力，实现了质的飞跃。智能制造系统发展历程新一代智能制造系统新一代智能制造系统由智能产品、智能生产、智能服务，以及工业智联网和智能制造云两大支撑系统组成。智能产品和装备是主体，带来无限创新空间，预计到2035年升级为智能产品和装备。近期重点是研制十大智能产品，如智能机器人、无人机、智能汽车等。流程工业和离散型智能工厂流程工业在新一代智能制造中最有可能率先突破，如石化行业的智能工厂能大幅提高生产优化和安全环保水平。离散型智能工厂应用新一代人工智能技术，实现加工质量和工艺优化、装备健康保障和智能调度。近期突破重点是建设十家智能工厂原型，如钢铁、电解铝、3C加工等。智能服务和产业模式变革智能制造系统发展历程新一代智能制造系统新一代人工智能技术将推动制造业从产品中心向用户中心转变，产业模式从大规模生产转向规模定制化生产，形态从生产型制造向生产服务型制造转变。近期重点是在十个行业推行智能制造新模式，如家电、家具、服装的规模化定制，航空发动机等的远程运维服务。智能制造云和工业智联网智能制造云和工业智联网是新一代智能制造系统的重要支撑，重点是“智联网”“云平台”和“网络安全”。系统集成将各功能系统和支撑系统集成为新一代智能制造系统，具有集中与分布、统筹与精准、包容与共享的特性。企业数字化转型与高质量发展智能制造通过工业化与信息化融合，运用网络化、数字化、智能化技术，提升企业竞争力和市场地位。企业必须抓住数字化转型机遇，实现高质量发展，推动产业技术变革和优化升级，减少资源能源消耗，畅通产业链供应链，助力碳达峰碳中和，促进我国制造业迈向全球价值链中高端智能制造系统发展历程中国智能制造战略目标与方针新质生产力与智能制造的未来发展习近平总书记在2023年提出了新质生产力的战略意义，强调其在中国现代化产业体系中的核心作用，是推动高质量发展和民族复兴的重要引擎。到2035年的发展目标到2035年，中国制造业将达到世界制造强国阵营中等水平，创新能力大幅提升，重点领域实现重大突破，整体竞争力显著增强，形成全球创新引领能力，全面实现工业化。到新中国成立一百年时，中国制造业将进入世界制造强国前列，具备全球领先的技术体系和产业体系。智能制造系统发展历程中国智能制造的发展需要坚持以下战略方针：需求牵引：以需求为导向，满足制造强国建设和产业转型升级的需求，推动智能制造服务于经济发展和社会进步的广泛需求。创新驱动：抓住新一代人工智能技术与制造业融合的机遇，实现从跟随到引领的跨越发展，推动产业的技术超越和创新升级。因企制宜：以企业为主体，根据各企业实际情况探索适合的智能化升级路径，充分发挥企业的内生动力。产业升级：通过营造良好的生态环境，推动中国制造业实现全方位现代化转型，从而提升整体发展质量、效率和动力。智能制造系统发展历程人工智能大模型的影响生成式大模型如ChatGPT的出现标志着人工智能进入了全新的大模型时代，其在解决实际问题和推动智能化转型方面具有革命性意义。预计其将极大地推动各行业的智能化转型，包括智能制造领域的技术革新和应用拓展。未来展望通过四年的攻关试点示范行动，中国制造业将为2028-2035年的智能化升级做好准备，预计将迎来全国范围内智能化升级的新高潮，推动制造业实现更加智能化、高效率和可持续发展，为中华民族的伟大复兴贡献力量。这些发展目标和战略方针将帮助中国制造业加速迈向全球价值链高端，实现中华民族的伟大复兴中国梦。03PARTTHREE人-信息-物理系统人-信息-物理系统智能制造是一个大概念，其内涵伴随着信息技术与制造技术的发展和融合而不断前进。目前，随着互联网、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，智能制造正在加速向新一代智能制造迈进。同时，尽管智能制造的内涵在不断演进，但其所追求的根本目标是不变的：始终都是尽可能优化以提高质量、增加效率、降低成本，增强竞争力；并且，从系统构成的角度看，智能制造系统也始终都是由人、信息系统和物理系统协同集成的人-信息-物理系统（Human-Cyber-PhysicalSystems）--HCPS，或者说，智能制造的本质就是设计、构建和应用各种不同用途、不同层面的HCPS，当然，HCPS的内涵和技术体系也是在不断演进的。人-信息-物理系统制造系统发展的四个阶段总结第一阶段：人-物理系统（HPS）的传统制造1历史：自石器时代至工业革命，依赖人力和简易工具进行生产。特点：主要由人和物理系统（如机器）组成，人类是系统的创造者和使用者。第二阶段：基于HCPS1.0的数字化制造进展：随第三次工业革命，数字化技术的广泛应用。演进：引入信息系统（CyberSystem），形成“人-信息-物理”三元系统，如数控机床的应用。第三阶段：基于HCPS1.5的数字化网络化制造变革：互联网技术的普及推动制造业向“互联网+数字化制造”转变。新特征：信息系统增强了数据共享和系统集成优化，形成更高效的制造流程和协同环境。第四阶段：基于HCPS2.0的新一代智能制造崛起：以新一代人工智能技术为核心，推动制造系统迈向智能化和自主化。特征：信息系统具备自主感知、学习和决策能力，实现了真正的智能制造，如智能机床的应用。这些阶段的发展展示了制造业从传统生产方式到智能化制造的演进历程，每一阶段都标志着技术与生产方式的革新，推动了整体社会和经济结构的变革。人-信息-物理系统面向新一代智能制造的HCPS2.0的内涵新一代智能制造是面向未来的制造系统，融合了人工智能技术和制造技术，从多个视角定义了其内涵和特征。系统构成和角色定位综合智能系统：由人类、拥有人工智能的信息系统和物理系统组成，旨在实现制造价值创造目标。物理系统：主要执行制造活动的能量和物质流动，是制造活动的执行者。信息系统：拥有人工智能，是制造活动信息流的核心，支持感知、认知、分析决策和控制，优化物理系统运行。人的角色：是系统的创造者、使用者和管理者，掌控制造活动的目标、方法和最终决策。技术本质和发展趋势技术融合：新一代智能制造通过深度融合新一代人工智能技术和制造技术，实现了三大技术进步：建模能力提升：处理复杂性和不确定性问题的能力显著提高，实现制造系统优化。人-信息-物理系统智能制造中的人机协同问题01020304"十四五"规划纲要强调智能制造的重要性，旨在推动制造业智能化升级，实现向"中国智造"的转变。尽管中国制造业发展迅速，但仍存在自主创新能力不足、资源利用效率低等问题，智能制造转型升级任务紧迫。人机协同是智能制造的核心，人与机器需共同完成任务，实现资源适配与自主协同。"人机智能融合"是智能制造的深层内涵，涉及人与信息系统、物理系统的交互。智能制造面临的挑战包括生产模式需适应柔性化、个性化需求，人作为关键因素不能被忽视。智能生产单元应由自动化、信息化、智能化模块组成，实现人机协同，提高生产效率。智能制造需重视人机协同，通过智能生产单元实现柔性化生产，满足个性化需求，同时保障工人的安全感和幸福感，促进人与机器的和谐共处。人-信息-物理系统人与信息系统、物理系统交互的技术体系HCPS2.0系统：智能制造系统基于新一代信息技术，旨在实现人机协同和生产过程的自治。智能融合：关键问题在于信息系统如何通过数据与模型实时感知、认知、分析、决策与控制物理系统，并与人协同优化资源分配。数字孪生技术：帮助操作人员更好地了解系统运行状态。人机协作：智能制造的柔性生产趋势要求实现人与制造系统的有效协同，特别是信息系统的状态感知。物理系统的角色：智能制造中的智能设备和机器人是核心组成部分，需要发展更灵活、安全的物理系统以实现真正的人机协作。32145人-信息-物理系统人与信息系统、物理系统交互的技术体系未来研发方向：研究人与机器人共同完成复杂作业的任务，减轻人的负担，提高生产效率和安全性，特别是在航空航天、造船和建筑等复杂制造领域。总体来说，自动化和智能化的发展并不会完全替代人，如何保障人与物理系统的交互顺畅，使机器快速准确地捕获操作人员的作业意图便成为实现人机协同作业的关键。新一代智能制造HCPS2.0的原理简图人-信息-物理系统新一代智能制造系统中人机交互鸿沟人机交互的三个阶段：操作人员感知信息物理系统并表达作业意图。信息物理系统理解作业意图并做出反应。评估人机信息传输过程，优化作业方式，降低认知负荷。人机交互鸿沟：评估鸿沟：操作人员对系统状态的理解与实际运行情况的差异。执行鸿沟：操作者心理认知与系统实际运行方式之间的差距。交互鸿沟的挑战：操作人员需投入认知资源来理解系统状态和预测操作结果。系统复杂性增加，交互鸿沟也随之增大。人-信息-物理系统新一代智能制造系统中人机交互鸿沟减小交互鸿沟的方法：设计者需了解操作人员的操作习惯与认知能力。研究人的潜在学习理论与心智模型，帮助设计更符合用户需求的系统。人机交互的评估与执行鸿沟04PARTFOUR智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造过程感知、分析与决策框架工业人工智能（AI）正在迅速变革制造业，通过整合先进的算法、硬件和软件技术，实现了更高效、更智能的生产与管理。这一变革不仅依赖于核心赋能技术与工程化关键技术的共同使能，还包括了产业与应用层面的深度融合。本节将从技术、产业和应用三个视角深入探讨工业AI的技术体系、融合产品与服务，以及其在工业全环节中的核心应用模式与场景。智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造体系框架技术视角：核心赋能技术与工程化关键技术共同推动工业AI的发展。工程化技术：提供软硬件支持和工业适配，确保AI技术在工业领域的实际应用。产业视角：AI与工业融合形成的关键产品、方案与服务是赋能工业的载体。基础软硬件：提供通用软硬件产品，如芯片、计算模块、AI框架等。智能工业装备：融合智能算法的机器人、AGV等生产制造装备。自动化与边缘系统：智能算法融合的工业控制系统。平台/工业软件与方案：包括AI融合的传统软件和工业互联网平台解决方案。应用视角：工业智能在全环节形成的核心应用模式与场景。识别类应用：工业视觉检测、表单识别、语音信号识别等。核心赋能技术：结合数据科学、知识工程、探索技术、应用技术，解决工业场景问题。智能制造过程感知、分析与决策框架智能制造体系框架数据建模优化类应用：智能排产、设备运维、工艺参数优化等，基于机器学习、深度学习技术。知识推理决策类应用：冶炼、设备故障诊断、供应链知识图谱等专家系统。工业智能体系智能制造过程感知、分析与决策框架智能感知与决策方法智能制造是指通过引入先进的信息与通信技术，将生产过程各环节进行高度集成与优化，以实现生产过程智能化、柔性化、高效化的一种制造模式。在智能制造中，人工智能技术扮演着重要的角色，尤其是在智能感知与决策支持方面的应用，智能制造过程感知、分析与决策框架智能感知方法在智能制造中，智能感知是指通过感知技术，获取制造过程中的信息并对其进行处理和分析，以实现对生产环境、设备状态、产品质量等方面的感知与监控。人工智能在智能感知中的应用主要包括图像处理、语音识别和传感器数据分析等方面。智能制造过程感知、分析与决策框架图像处理图像处理是智能制造中常用的一种感知方法。通过使用计算机视觉和图像处理技术，可以对生产现场中的图像进行识别、分析和处理。以下是具体的应用场景实例：1）生产过程监控：通过摄像头采集生产现场图像，利用图像处理技术进行实时监控。可检测设备运行状态异常、工艺参数偏差，及时发现并处理问题。2）产品质量检测：利用计算机视觉对产品表面进行缺陷检测，如瑕疵、划痕、变形等。可实现全自动监测，提高检测效率和准确性，降低人工成本。3）机器人视觉导航：利用图像识别技术，实现机器人对生产环境的感知和导航。可用于自动搬运、自动装配等复杂作业，提高生产自动化水平。智能制造过程感知、分析与决策框架工业互联网体系结构智能制造过程感知、分析与决策框架语音识别语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition，ASR)是指通过计算机系统将人类语音信号转换为文字或控制命令的过程。它是人工智能和信号处理领域的一项重要技术。在智能制造中，语音识别可以应用于生产现场的工作指令传达和设备状态监测等方面。通过将语音指令转化为机器可读的指令，可以实现对生产过程的智能化控制和管理。语音识别技术在实际应用中还需要处理语音的噪音干扰、口音变化、语速变化等问题，以提高识别准确率和鲁棒性。以下是具体的应用场景实例：智能制造过程感知、分析与决策框架语音识别1）生产现场的语音指令控制：工人可以通过语音指令控制生产设备的启停、参数调整等操作，避免了繁琐的按键操作，提高了工人的工作效率和便捷性，可应用于对危险环境下的远程设备控制，提高生产安全性。2）生产任务的语音下达：管理人员可以通过语音下达生产任务、工艺指令等。指令被直接转化为机器可读的数据，减少了手工录入的错误。提高了生产任务分配的及时性和准确性，增强了生产调度的灵活性。3）维修保养的语音记录：维修人员可以通过语音记录设备维修和保养的信息。系统自动转化为电子台账，方便后续查阅和分析。提高了维修记录的完整性和准确性，为设备管理提供依据。智能制造过程感知、分析与决策框架传感器数据分析传感器数据分析是智能制造中的另一个重要的感知方法。通过利用传感器感知设备和环境的状态信息，可以实时监测生产过程中的温度、压力、湿度等参数，并进行数据分析和预测。通过分析传感器数据，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施，以提高生产效率和产品质量。以下是具体的应用场景实例：1）设备状态监测与故障诊断：在生产设备上安装振动、温度、电流等传感器，实时监测设备运行状况。通过分析传感器数据，识别设备异常状态，预测可能的故障。利用数据挖掘和机器学习技术，建立设备健康状态模型，进行故障诊断和预测性维护。2）工艺参数优化：在生产线关键工序安装压力、流量、转速等传感器。分析这些工艺参数的实时数据，找出影响产品质量的关键因素。利用优化算法调整工艺参数，实现产品质量的持续改善。3）能源管理：在生产车间安装电力、水、气等能源消耗传感器。分析能源使用数据，发现能源消耗异常点和优化空间。基于分析结果，调整生产计划和设备运行模式，提高能源利用效率。智能制造过程感知、分析与决策框架决策支持方法智能决策是工业互联网智能化的“大脑”，是组织或个人综合利用多种智能技术和工具，基于既定目标，对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程。该过程综合约束条件、策略、偏好、不确定性等因素，可自动实现最优决策，以用于解决新增长时代日益复杂的生产、生活问题。智能决策的关键技术主要包含机器学习技术、运筹优化技术等多种智能技术。机器学习技术通过强化学习、深度学习等算法实现预测，通常需要大量数据来驱动模型以实现较好的效果；适用于描述预测类场景，如销量预测。运筹优化技术基于对现实问题进行准确描述刻画来建模，通过运筹优化算法在一定约束条件下求目标函数最优解，对数据量的依依赖性弱，结果的可解释性强；适用于规划、调度、协同类问题，如人员排班、补配货。在逻辑侧对问题进行理解及分析进而建模（运筹优化），在数据侧对起因及结果的记录乃至预测（机器学习），两者构成了现实工业生产中解决问题的要件，但各自均存在不同程度的局限性，因此需要取长补短共同服务于决策质量和速度的提升。智能制造过程感知、分析与决策框架数据分析数据分析是智能制造中常用的一种决策支持方法。通过对感知到的数据进行统计分析和挖掘，可以获取生产过程中的关键指标和变化趋势，以支持管理人员进行决策制定。例如，通过对设备运行数据的分析，可以提前预测设备故障，并制定相应的维修计划，以避免生产中断和损失。常用的数据分析方法如下：1）时间序列分析：用于分析和预测生产过程中各种指标随时间的变化趋势，如产品产量、设备运行状态等。常用的方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。可以预测未来的变化趋势，辅助生产计划制定。2）回归分析：建立生产过程中各因素之间的定量关系模型，如产品质量与工艺参数的回归关系。可以分析关键因素对目标指标的影响程度，为优化生产参数提供依据。智能制造过程感知、分析与决策框架数据分析3）聚类分析：将生产过程中的样本数据划分到不同的簇中，挖掘数据中的自然分组。可以识别设备状态异常点、产品质量问题等，为故障诊断和质量管控提供依据。4）机器学习：利用神经网络、决策树等机器学习算法，对生产数据进行建模和预测。可以准确预测设备故障、产品质量问题，支持制定预防性维护和质量改进措施。5）异常检测：通过建立生产过程的正常运行模型，识别数据中的异常值和异常模式。可以及时发现设备故障苗头、工艺偏差等，为预防性维护和质量改进提供支持。智能制造过程感知、分析与决策框架模型建立模型建立是一种将现实生产过程抽象为数学模型的方法。通过建立适当的模型，可以对生产过程中的关键参数进行仿真和优化。建立合适的模型后，可以对关键参数进行模拟和优化，找到最佳方案。在智能制造中常见的建模实例有以下几种：1）库存管理模型：通过建立库存管理数学模型，可以模拟库存水平、订货周期、订货量等参数的变化。优化这些参数，可以最大化利润，同时满足客户需求，避免缺货和积压；2）供应链优化模型：建立包括采购、生产、运输等环节的供应链数学模型。通过优化模型，协调各环节的资源配置，降低总成本，提高供应链效率；3）设备维护优化模型：建立设备故障率、维修成本等参数的数学模型。根据模型预测优化维护周期，降低设备故障率，减少维修成本。智能制造过程感知、分析与决策框架优化算法优化算法是智能制造中常用的一种决策支持方法。通过使用数学优化算法，可以对生产过程中的生产调度、路径规划等问题进行求解和优化。在生产调度中，可以利用优化算法对资源分配和任务安排进行优化，以实现生产任务的高效完成。以下是在智能制造中常用的优化算法：1）遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)：模拟自然选择和遗传的过程