《智能控制技术》课件 5.2智能制造系统

5.2智能制造系统5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.2智能制造系统的构成5.2智能制造系统智能制造系统是一种集成了先进技术和智能算法的生产系统，旨在提高生产效率、降低成本、提高产品质量和灵活性。5.2.1智能制造系统的基础知识1、智能制造系统的基本概念智能制造利用物联网、大数据分析、人工智能等技术，实现设备之间的互联互通、数据的实时采集和分析、自动化的生产过程控制和决策支持。通过智能制造系统，实现了生产过程的自动化、智能化和灵活化，提高了生产效率和产品质量，同时也适应了市场需求的变化，个性化定制和快速响应得以实现。5.2.1智能制造系统的基础知识智能制造系统的基本概念包括自动化、数据化、智能化、灵活性和可持续发展等方面，具体如下。自动化：智能制造系统通过自动化设备和机器人等技术，实现了生产过程的自动化操作，减少了人工干预，提高了生产效率和质量。数据化：智能制造系统通过物联网技术，将生产过程中的各种数据进行采集、传输和存储，形成大数据资源，为生产决策和优化提供支持。5.2.1智能制造系统的基础知识智能化：智能制造系统利用人工智能和机器学习等技术，对生产过程中的数据进行分析和挖掘，实现了智能化的生产调度、质量控制和故障诊断等功能。灵活性：智能制造系统具有较高的灵活性，能够根据市场需求和生产变化，快速调整生产线和生产流程，实现快速响应和定制化生产。可持续发展：智能制造系统通过优化资源利用和能源消耗，实现了生产过程的可持续发展，减少了对环境的影响。5.2.1智能制造系统的基础知识因此，智能制造系统是一种集成了先进技术和智能化功能的制造系统，能够提高生产效率、质量和灵活性，实现可持续发展。5.2.1智能制造系统的基础知识2、智能制造系统的关键技术标准智能制造系统的关键技术标准主要包括6个部分：智能装备智能工厂智慧供应链智能服务智能赋能技术工业网络5.2.1智能制造系统的基础知识

智能装备标准主要包括传感器与仪器仪表、自动识别设备、人机协作系统、控制系统、增材制造装备、工业机器人、数控机床、工艺装备、检验检测装备、其他10个部分。主要规定智能装备的信息模型、数据字典、通信协议与接口、集成和互联互通、运维服务、性能评估、测试方法等要求。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识智能装备标准子体系

智能工厂标准智能工厂标准主要包括智能工厂设计、智能工厂交付、智能设计、智能生产、智能管理、工厂智能物流、集成优化等7个部分。主要规定智能工厂设计和交付等过程，以及工厂内设计、生产、管理、物流及系统集成等内容。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识智能工厂标准子体系

智慧供应链标准智慧供应链标准主要包括供应链建设、供应链管理、供应链评估等3个部分。主要规定供应链上下游企业合作过程中的数据、流程、评估等技术及管理要求，指导供应链管理系统及平台的设计与开发，确保供应链横向集成和高效协同。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识智慧供应链标准子体系

智能服务标准智能服务标准主要包括大规模个性化定制、运维服务、网络协同制造等3个部分。主要用于实现产品与服务的融合、分散化制造资源的有机整合和各自核心竞争力的高度协同，解决了综合利用企业内部和外部的各类资源，提供各类规范、可靠的新型服务的问题。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识智能服务标准子体系

智能赋能技术标准智能赋能技术标准主要包括人工智能、工业大数据、工业软件、工业云、边缘计算、数字孪生和区块链等7个部分。主要用于指导新技术向制造业领域融合应用，提升制造业智能化水平。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识智能赋能标准子体系

工业网络标准工业网络标准主要包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合和工业网络资源管理等4个部分。主要用于满足工厂不同系统层级内部及之间的低时延、高可靠等需求，实现工业网络架构下不同层级和异构网络之间的组网，规范网络地址、服务质量、无线电频率等资源使用技术要求及网络运行管理。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识工业网络标准子体系3、智能制造系统的功能智能制造系统是一种集成了先进技术和智能算法的制造系统：不仅可实现自动化、智能化、可视化；还具备高度的灵活性、集成性、可追溯性、安全性、环境友好性、人机交互性等特点；能够很大程度提高制造过程的效率、质量和灵活性。5.2.1智能制造系统的基础知识基于上述特点，智能制造系统具有多种功能：自动化生产数据采集与分析智能调度与优化故障预测与维护质量控制与追溯灵活生产与定制化供应链协同与管理……5.2.1智能制造系统的基础知识

自动化生产智能制造系统能够实现自动化的生产过程，通过自动化设备和机器人完成生产任务，减少人工操作，提高生产效率和质量。5.2.1智能制造系统的基础知识

数据采集与分析智能制造系统能够实时采集、存储和分析生产过程中的各种数据，包括生产设备的状态、生产线的运行情况、产品质量等，为决策提供数据支持。5.2.1智能制造系统的基础知识

智能调度与优化智能制造系统能够根据生产计划和实时数据，智能地进行生产调度和资源优化，实现生产过程的高效运行和资源的最大化利用。5.2.1智能制造系统的基础知识

故障预测与维护智能制造系统能够通过监测设备状态和生产数据，利用智能算法进行故障预测和预防性维护，提前发现和解决潜在故障，减少生产中断和维修成本。5.2.1智能制造系统的基础知识

质量控制与追溯智能制造系统能够实现对产品质量的实时监控和控制，通过数据分析和反馈机制，及时发现和纠正质量问题，并能够追溯产品的生产过程和原材料来源。5.2.1智能制造系统的基础知识

灵活生产与定制化智能制造系统能够根据市场需求和客户要求，实现生产过程的灵活调整和定制化生产，提供个性化的产品和服务。5.2.1智能制造系统的基础知识

供应链协同与管理智能制造系统能够实现供应链的协同管理，包括供应商、生产商和分销商之间的信息共享、协作和协调，提高供应链的效率和响应能力。5.2.1智能制造系统的基础知识4、智能制造系统的应用智能制造系统的应用涵盖了生产、管理、质量控制、供应链等方方面面，旨在提高制造业的竞争力和效益。5.2.1智能制造系统的基础知识智能制造系统常见的应用有：生产过程优化质量控制供应链管理智能仓储和物流智能机器人应用……5.2.1智能制造系统的基础知识

生产过程优化智能制造系统可以通过分析和优化工艺参数、生产流程和物流管理来提高生产效率和质量。智能制造系统可通过监控设备状态、预测故障，并自动调整生产计划和配料等。5.2.1智能制造系统的基础知识

质量控制智能制造系统可以使用传感器和监测设备来实时监测产品的质量，并自动进行检测和排序。智能制造系统可通过快速发现产品缺陷，并在生产过程中进行实时调整，确保产品质量符合标准。5.2.1智能制造系统的基础知识

供应链管理智能制造系统可以实现供应链的端到端可追溯性和实时可视化。智能制造系统不仅可以帮助企业有效管理供应商、库存和物流，还可以通过数据分析和预测来优化供应链的效率和准确性。5.2.1智能制造系统的基础知识

智能仓储和物流智能制造系统可以利用自动化设备和机器人来实现智能仓储和物流管理。智能制造系统可通过自动化货物的存储、装载、分拣和运输，提高物流效率和准确性。例如，我国的快递物流企业顺丰速运在整个物流过程中运用智能制造系统，包括智能分拣、智能调度和智能仓储，提高了运输效率和准确性。5.2.1智能制造系统的基础知识

智能机器人应用智能制造系统可以使用机器人和自动化设备来完成重复、危险和高精度的任务。此外，智能制造系统还可以提高生产线的灵活性、生产效率和安全性。例如，比亚迪（BYD）作为全球领先的新能源汽车和电子产品制造商，在其生产线上充分应用了智能制造技术和机器人应用来完成电池组装、焊接和贴附等关键工序，提高了生产效率和产品一致性。5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.1智能制造系统的基础知识5.2.2智能制造系统的构成5.2智能制造系统智能制造系统架构是指将智能制造技术与传统制造系统相结合，构建一个高效、灵活、智能的制造系统。对于不同的制造场景和需求来说，智能制造系的价格会有所差异。典型的智能制造系统架构包括：数据采集层数据传输层数据处理层决策支持层5.2.2智能制造系统的构成控制执行层人机交互层云平台层安全保障层1、智能制造系统架构智能制造系统架构是指将智能制造技术与传统制造系统相结合，构建一个高效、灵活、智能的制造系统。智能制造系统架构主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。5.2.2智能制造系统的构成智能制造系统架构从3个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行描述：生命周期系统层级智能特征5.2.2智能制造系统的构成5.2.2智能制造系统的构成智能制造系统架构

生命周期生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各个阶段，包括设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动。生命周期的各项活动可进行迭代优化，具有可持续性发展等特点，不同行业的生命周期构成和时间顺序不尽相同。5.2.2智能制造系统的构成生命周期的各阶段具体如下：5.2.2智能制造系统的构成设计生产物流销售服务设计：根据企业的所有约束条件以及所选择的技术来对需求进行实现和优化的过程。生产：将物料进行加工、运送、装配、检验等活动创造产品的过程。物流：物品从供应地向接收地的实体流动过程。销售：产品或商品等从企业转移到客户手中的经营活动。服务：产品提供者与客户接触过程中所产生的一系列活动的过程及其结果。5.2.2智能制造系统的构成

系统层级系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。5.2.2智能制造系统的构成系统各层级具体如下。5.2.2智能制造系统的构成设备层单元层车间层企业层协同层设备层：企业利用传感器、仪器仪表、机器、装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级。单元层：用于企业内处理信息、实现监测和控制物理流程的层级。车间层：实现面向工厂或车间的生产管理的层级。5.2.2智能制造系统的构成企业层：实现面向企业经营管理的层级。协同层：企业实现其内部和外部信息互联和共享，实现跨企业间业务协同的层级。5.2.2智能制造系统的构成

智能特征智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、融合共享、系统集成和新兴业态等五层智能化要求。5.2.2智能制造系统的构成各层级智能特征具体如下。5.2.2智能制造系统的构成资源要素互联互通融合共享系统集成新兴业态资源要素：企业从事生产时所需要使用的资源或工具及其数字化模型所在的层级。互联互通：通过有线或无线网络、通信协议与接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级。融合共享：在互联互通的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级。5.2.2智能制造系统的构成系统集成：企业实现智能制造过程中的装备、生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能制造系统之间的数据交换和功能互连的层级。新兴业态：基于物理空间不同层级资源要素和数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖了认知、诊断、预测及决策等功能，且支持虚实迭代优化的层级。5.2.2智能制造系统的构成2、智能制造系统的结构模式通常，智能制造系统的结构模式可以分为：感知层通信层数据层控制层应用层各个层次之间紧密相连，通过协同工作的采集、传输、处理、控制和管理等多个环节，实现了制造全流程的智能化。5.2.2智能制造系统的构成

感知层在感知层，通过传感器、数据采集器等智能采集装置，采集物理信号和环境数据，包括传感器数据、图像数据、声音数据等，并将采集到的数据传输至下一层的数据层。5.2.2智能制造系统的构成

通信层在通信层，对感知层采集到的数据交由通信组件进行传输和通信，将数据发送给下一层的数据层，不仅实现数据的实时共享和传输，还实现设备间的联动和物联网的连接。5.2.2智能制造系统的构成

数据层在数据层，对传输过来的数据进行处理、存储和管理，包括数据清洗、数据存储、数据分析等，并将处理后的数据提供至上层的控制层以进一步的分析和决策。5.2.2智能制造系统的构成

控制层在控制层，对数据层提供的数据进行分析和决策，控制生产过程中的各个环节，如设备的控制、参数的调整等，从而实现对制造流程的调整和优化。5.2.2智能制造系统的构成

应用层应用层是智能制造系统的上层管理系统，通过数据层和控制层的数据并结合生产需求进行各种应用软件的开发与管理，如生产计划管理、质量控制、设备维护等，实现智能化的生产管理。5.2.2智能制造系统的构成3、智能制造系统的基本构成智能制造是一种使企业在研发、生产、管理和服务等方面更智能化的方法。通过制造智能化，企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，能够构建一套精密的“神经系统”。这个“神经系统”能够进行数据的采集、分析和处理，实现生产过程的智能化控制和优化，可称为智能“神经系统”。5.2.2智能制造系统的构成因此，智能制造系统可以被看作是一个类似于神经系统的自动化设备，通过模拟人类的感觉器官、大脑、神经元、中枢神经系统等，实现生产过程中的感知、分析、决策和执行等功能。其基本构成为两部分：自动化设备智能“神经系统”5.2.2智能制造系统的构成

自动化设备智能制造系统中的自动化设备是指能够自主执行任务和操作的机器人、机械臂、传感器、控制器等设备。5.2.2智能制造系统的构成这些设备通过与其他设备和系统的连接，能够实现自动化生产、加工、装配等工作。自动化设备在智能制造系统中起到关键作用，能够提高生产效率、降低人力成本、提高产品质量和一致性。5.2.2智能制造系统的构成自动化设备具有如下特点。自主性智能化灵活性高效性安全性……5.2.2智能制造系统的构成自主性：自动化设备能够根据预设的程序和指令，自主地执行任务和操作，不需要人工干预。智能化：自动化设备通常配备有各种传感器和控制器，能够感知环境和工作状态，并根据情况做出相应的决策和调整。灵活性：自动化设备能够适应不同的生产需求和工作环境，具备一定的灵活性和适应性。5.2.2智能制造系统的构成高效性：自动化设备能够以更高的速度和精度完成任务，提高生产效率和质量。安全性：自动化设备通常具备安全保护措施，能够保障操作人员和设备的安全。5.2.2智能制造系统的构成

智能“神经系统”智能“神经系统”是指一种模仿人类神经系统的智能系统，由多个神经元组成。这些神经元类似于人类大脑中的神经细胞，通过连接形成复杂的网络。5.2.2智能制造系统的构成这种智能系统可通过学习和适应来处理和分析各种类型的信息。智能“神经系统”通常使用机器学习和深度学习算法来训练和优化网络。通过大量的数据输入可对其进行训练，从而使其学习和识别模式、进行预测和决策。5.2.2智能制造系统的构成智能“神经系统”的中枢神经由企业资源计划系统（ERP）、生产过程执行系统（MES）等管理软件组成；由传感器、嵌入式芯片、RFID标签、条码等组件作为其神经元；通过PLC作为链接控制神经元的突触；由现场总线、工业以太网、NB-IoT等通信技术作为神经纤维。5.2.2智能制造系统的构成借助完善的“神经系统”，自动化设备得以实现感知环境、获取信息、传递指令，从而使企业实现科学决策、智能设计和合理排产。智能“神经系统”能够提升设备使用率、监控设备状态、指导设备运行，使自动化生产设备更具灵活性与高效性。5.2.2智能制造系统的构成5.2.2智能制造系统的构成中枢神经：由ERP与MES组成，打通ERP与MES的数据流是生产过程数字化的基础。其中，ERP系统是企业最顶端的资源管理系统，强调对企业管理的事前控制能力，核心功能是管理企业现有资源并对其合理调配和准确利用，为企业提供决策支持；MES系统是面向车间层的管理信息系统，主要负责生产管理和调度执行，能够解决工厂生产过程的“黑匣子”问题，实现生产过程的可视化和可控化。5.2.2智能制造系统的构成ERP与MES两大系统在制造业企业信息系统中处于绝对核心位置，如同“任督二脉”一般，必须要将两者打通，构成计划、控制、反馈、调整的完整系统，通过接口进行计划、命令的传递和实绩的接收，使生产计划、控制指令、实时信息在整个ERP系统、MES系统、过程控制系统、自动化体系中透明、及时、顺畅地交互传递并逐步实现生产全过程数字化。5.2.2智能制造系统的构成制造业神经突触：PLC即可编程逻辑控制器，主要由CPU、存储器、输入/输出单元、外设I/O接口、通信接口及电源共同组成；根据实际控制对象的需要配备编程器、打印机等外部设备；具备逻辑控制、顺序控制、定时、计数等功能；能够完成对各类机械电子装置的控制任务。5.2.2智能制造系统的构成PLC系统具有可靠性高、易于编程、组态灵活、安装方便、运行速度快等特点，是控制层的核心装置。在智能制造系统中，PLC不仅是机械装备和生产线的控制器，还是制造信息的采集器和转发器，类似于神经系统中的“突触”，一方面收集、读取设备状态数据并反馈给上位机（SCADA或DCS系统），另一方面接收并执行上位机发出的指令，直接控制现场层的生产设备。5.2.2智能制造系统的构成神经元——传感器与RFID标签：智能制造系统感知物理世界的最前端数据源。神经元是神经系统的基本组成单位，在智能制造“神经系统”中，担任此角色的就是与物料、在制品、生产设备、现场环境等物理界面直接相连的传感器、RFID标签、条码等组件。5.2.2智能制造系统的构成传感器能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，传感器使智能制造系统有了触觉、味觉、嗅觉等感官。RFID标签具有读取快捷、批量识别、实时通信、重复使用、标签可动态更改等优秀品质，与智能制造的需求极为契合。通过射频识别技术，企业可以将物料、刀具、在制品、成品等一切附有RFID标签的物理实体纳入监测范围，帮助企业实现减少短货现象、快速准确获得物流信息等目标。5.2.2智能制造系统的构成神经纤维——工业通信网络：工业通信网络种类繁杂，现阶段仍以有线通信网络为主。企业在日常经营过程中，研发、计划、生产、工艺、物流、仓储、检测等各个环节都会产生大量数据，要让海量数据在智能制造神经系统内顺畅流转，就要综合利用现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN、NB-IoT等各类工业通信网络建立一套健全的神经纤维网络