流程工业智能制造技术理论及应用 课件 第一章-绪论

流程工业智能制造技术理论及应用中国地质大学(武汉)自动化学院SchoolofAutomation,ChinaUniversityofGeosciences2026年1月27日课程内容第一章，绪论第二章，流程工业数据基础服务第三章，流程工业大数据挖掘与智能建模第四章，流程工业过程控制第五章，流程工业过程实时优化第六章，流程工业数字孪生工业制造的发展历程1流程工业智能制造3第一章绪论智能制造面临的挑战与机遇21、工业制造的发展历程——工业制造的发展历史工业制造发展经历了四个不同时期工业制造的需求始终与工业发展紧密地联系在一起（四次工业革命）1这些时代的变迁彰显了科技可以转化为强大的生产力，改变了全球各地的生活方式和社会的运行机制1、工业制造的发展历程——科学技术的发展现状2工业智能制造技术在工业生产需求的驱动下，主要由5G技术、云计算、数字孪生技术和人工智能技术共同推进“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”多角度地分析、思考问题，对事物的认识可以更全面、丰满5G技术人工智能数字孪生云计算实际需求1、工业制造的发展历程——科学技术的发展现状5G技术35G作为高速率、低时延、大连接的新一代宽带移动通信技术，是实现人、机、物互联的网络基础设施5G技术赋能智能制造的端到端应用场景如今，5G实现大规模商用，6G完成早期测试，在快速发展的通信技术和工业互联网的联合推动下，万物互联的物联网时代正在向我们走来万物互联5G→6G通信智能设备的云端协同：5G技术使得工业机器人能够通过云端进行集中控制，实现更加精准和灵活的操作5G赋能工业虚拟现实（VirtualReality，VR）和工业增强现实（AugmentedReality，AR）5G网络的高带宽和低时延特性，使得工厂能够实现对设备状态的实时监控5G1、工业制造的发展历程——科学技术的发展现状云计算4数据整合与信息共享，为跨部门的流程协同提供了技术基础智能资源的虚拟化，便于跨地域、跨平台的共享和再利用物理设备的远程协同，提高了生产效率和灵活性制造流程的集成优化，提升了生产过程的整体性能智能制造产品的互联互通，实现更高级别的互联互通云计算主要是通过网络来统一组织并灵活调用各种信息资源，实现大规模计算的信息处理利用分布式计算、虚拟网络资源管理等技术，将计算资源集合起来形成共享资源池，以动态、按需、可度量的方式向用户提供服务在制造业领域，云计算的应用推动了整个生产系统的数字化转型基本特点：按需分配的自助服务、宽带网络访问、资源池化、快速弹性、可评测服务1、工业制造的发展历程——科学技术的发展现状5数字孪生的概念最早由美国国家航空航天局提出，旨在使用物理特性模型、实时传感数据和飞行历史信息，形成飞机全生命周期的镜像物理实体的镜像模型：通过传感器实时获取物理实体的数据，随着此物理实体一起演变、成熟、衰老，反映物理实体的全生命周期过程，为预测性的管理与决策提供支撑大大缩短设计周期，降低设计难度，降低检测与维护成本数字孪生技术发动机可靠性数字孪生数字孪生1、工业制造的发展历程——科学技术的发展现状人工智能技术6人工智能技术为制造业知识工作自动化与智能化提供了新的方法和技术实质是实现设计模式创新、生产智能决策和生产过程智能感知等创新应用，使工业系统具备自感知、自学习、自执行、自决策、自适应的能力工业人工智能集成了工业互联网、云计算等新科技，使工业生产运行更加灵活、高质量、高效率和节能，应用前景广阔，是构建智能化过程控制系统的理论基础以GPT为代表的人工智能大模型：具有数千亿参数规模的深度神经网络模型，已在多领域、多任务的场景下展现出巨大的应用价值工业大模型通过强大的数据分析和自然语言处理等技术，可以为工业垂直领域的技术突破、产品创新等提供低成本解决方案2、智能制造面临的挑战与机遇——智能制造的内涵7极大地改良典型产品整个生命周期的设计、生产、管理和集成可以使用各种智能传感器、适应性的决策模型、先进材料、智能设备和数据分析来优化整个产品生命周期提高生产效率、产品质量和服务水平，提高企业竞争力智能制造工业智能制造充分融合大数据和人的知识，结合云计算、网络通讯和人机交互的知识型工作自动化以及虚拟制造等现代信息技术和人工智能企业级资源计划优化、调度优化和生产过程优化实现过程工业的升级转型目前智能感知、自主控制和智能决策等关键技术亟需突破算法数据算力智能制造工业互联网云计算新一代人工智能2、智能制造面临的挑战与机遇——发展规划8加快系统创新，增强融合发展新动能。攻克4类关键核心技术，构建相关数据字典和信息模型，建设创新中心、产业化促进机构、试验验证平台深化推广应用，开拓转型升级新路径。建设智能制造示范工厂，推进中小企业数字化转型，拓展智能制造行业应用加强自主供给，壮大产业体系新优势。大力发展智能制造装备，聚力研发工业软件产品，着力打造系统解决方案夯实基础支撑，构筑智能制造新保障。深入推进标准化工作，完善信息基础设施，加强安全保障，强化人才培养。中国“十四五”智能制造发展规划立足制造本质，紧扣智能特征，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革未来15年通过“两步走”，加快推动生产方式变革2、智能制造面临的挑战与机遇——发展规划9智能工厂用智能化方式改造生产系统和生产过程，实现工厂生产的智能化智能生产通过人与智能机器的相互合作，实现生产过程中机器对人类脑力劳动的替代智能物流工业4.0智能工厂架构中连通供应、制造与客户的重要环节，是保证智能生产顺利进行的重要支撑德国“工业4.0”计划工业4.0是在当前综合应用通信技术、嵌入式技术以及互联网技术的基础上而提出的战略，旨在充分利用信息通讯技术与信息物理系统相结合的手段推动制造业的智能化转型实质就是基于信息物理系统，将大数据、云计算与物联网等新技术与工业生产过程相结合，使生产设备之间自主协调、互通互联，实现虚拟信息世界与现实物理世界的融合2、智能制造面临的挑战与机遇——面临的挑战10知识型工作者与海量工业数据的深度融合改进数据的存储、编码、访问与处理方式，企业能够更有效地整合分散的数据资源建立跨业务部门的数据共享，企业能够实现数据的集中管理和实时共享建立开放的标准化组织和联盟，制定和推广更加统一的通信协议工业现场对生产数据的实时性和准确性日益提高推动知识型工作者从数据操作中解放出来，扮演起监督者和优化者的角色采用先进的数据分析技术和人工智能算法，挖掘数据背后的深层价值工业数据通讯协议标准化工业数据的互联互通智能制造面临的三大挑战自2015年以来，我国智能制造系统集成产业持续高速发展，工业机器人、工业传感器等新兴产业快速发展壮大，然而我国制造企业在进一步推进提升还面临许多挑战2、智能制造面临的挑战与机遇——面临的机遇11我国目前仍处于重要战略机遇期制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段核心是基于海量工业数据的全面感知。通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现智能化决策与控制指令，形成智能化生产、网络化协同等新型制造模式制造业智能化对平台工具提出新需求，随着信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断深化，工业智能制造平台应运而生工业智能制造平台是智能制造的关键基础，是实现智能制造的有效路径，为智能制造提供了必须的共性基础设施和能力新一轮科技革命和产业变革深入发展，现已转向高质量发展阶段。工业制造业发展不平衡不充分问题突出，亟需建设重大科技创新平台《“十四五”数字经济发展规划》中平台概念被认为是实现“智能化”的核心，工业软件平台化成为企业在工业智能制造潮流中的着重发力点2、智能制造面临的挑战与机遇——面临的机遇12工业智能制造平台概述工业智能制造平台的技术体系工业智能制造平台的技术体系由全面互联的工业系统信息感知技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术构成工业智能制造平台功能架构面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系工业智能制造平台结构可以分为四层，主要包含边缘层、基础层、平台层和应用层工业智能制造平台的基础是数据采集，实现生产信息的互联互通工业智能制造平台是新型制造系统的数字化神经中枢，在制造企业转型中发挥核心支撑作用3、流程工业智能制造——流程工业概述13生产连续，强调生产过程的整体性，要求把不同装置和生产过程连接在一起成为一个整体生产过程包括信息流、物质流、能量流，伴随复杂的物理化学反应，以及突变性和不确定性等因素，各种变量间耦合严重处于十分恶劣的生产环境，自身集成环境复杂，各种资源（包括硬件和软件）高度集成流程工业是指主要生产过程为连续生产（或较长一段时间连续生产）的工业在国民经济中占主导地位钢铁冶金石油化工造纸工业电力工业全球500强企业中，流程工业企业有70余家，占15%，其营业收入占总收入的16.5%我国流程工业年产值占全国企业年总产值的66%，是国家的重要基础支柱产业3、流程工业智能制造——典型工业智能制造平台14蓝卓SupOS工业操作系统为企业提供一体化解决方案蓝卓工业互联网成立于2018年，致力于打造一款通用型工业平台——SupOS工业操作系统平台是制造业“智慧大脑”的核心平台，通过“平台+工业智能Apps”新型业务模式实现企业客户的信息化、数字化、智能化升级转型平台以工厂全信息集成为突破口，实现生产控制、生产管理、企业经营等多维、多元数据的融合应用，提供对象模型建模、大数据分析DIY、智能APP组态开发、智慧决策和分析服务3、流程工业智能制造——典型工业智能制造平台15阿里云将工业大脑作为工业智能化的载体2009年，阿里云创立；2017年，提出工业大脑的概念目的：通过数据工厂对企业数据、工厂设备数据等多方工业企业数据进行汇集，借助语音交互、图像/视频识别、机器学习和人工智能算法，激活海量数据价值架构：包括工业数据中台、智能制造平台、智能APP开发平台、业务应用、创新应用五个核心功能，为钢铁、汽车和化工等行业提供智能化和数字化的解决方案3、流程工业智能制造——典型工业智能制造平台16西门子推出工业领域的开放式操作系统MindSphere更加开放的生态系统基于云的开放式物联网操作系统体系架构2016年4月，在德国汉诺威工业博览会上正式发布目的：以“数据上云”为主题，将产品、工厂、系统和机器设备云连接在一起，从而支持工业应用的开发和数字化服务的需求3、流程工业智能制造——典型工业智能制造平台通用电气的Predix平台致力于成为工业物联网的全面解决方案17GE于2013年推出Predix平台目的：探索将数字技术与其在航空、能源、医疗和交通等领域的专业优势结合，是面向应用开发者的专有云平台Predix平台架构分为三层，边缘连接层、基础设施层和应用服务层3、流程工业智能制造——关键技术18关键技术构成对于复杂工业过程的多种数据源，首先通过数据采集、数据通信及（协议）转换、数据治理与存储完成对工业数据的采集与管理其次，通过数据处理、工业数据挖掘与建模、工业过程控制、工业过程实时优化完成对于工业数据的分析与挖掘最后，基于工业智能制造平台完成工业过程的数字孪生各项关键技术相辅相成，共同推动流程工业向自动化、智能化、绿色化的方向发展3、流程工业智能制造——关键技术19统一的数据处理流程和存储方案能降低数据冗余，提升数据的可用性和可靠性。高质量的数据服务是后续数据分析、建模和优化的基础进行整理、校核、处理，统一数据标准和管理规范，减少数据孤岛，实现数据流通和共享数据的标准化和模块化管理是提高数据质量和管理效率的关键工业数据基础服务构成了智能制造的神经系统，负责感知、传输和初步处理来自生产现场的各类数据现代流程工业中，数据的多样性和复杂性日益增加。这些数据在不同系统中的分散存储，加之多样的数据格式和通信协议的应用，导致了数据交换和集成的复杂性，这种复杂性往往使得数据共享和流通受阻，从而形成了数据孤岛流程工业数据基础服务3、流程工业智能制造——关键技术20工业大数据挖掘利用深度学习等先进技术，对数据的模式、趋势和关联性进行深入分析，从海量数据中发现隐藏的规律和机理智能建模进一步利用挖掘出的知识构建高精度的工艺过程模型，这些模型能够精确描述生产过程中的物理和化学现象，预测设备状态和生产结果智能建模不仅能为生产过程的监控和预测提供支撑，还能为后续的优化决策、过程控制与工艺优化等环节提供重要依据工业大数据挖掘与智能建模是智能制造技术体系中的核心在流程工业中，数据量巨大，但价值密度低且分布不平衡，如何从海量数据中提取有价值的信息，发现数据背后的规律和知识，是智能制造成功的关键流程工业大数据挖掘与智能建模3、流程工业智能制造——关键技术21集成先进的控制理论，如模型预测控制，利用实时数据和动态预测模型，自动调整生产过程，实现精准控制工业过程控制与智能建模技术相辅相成，控制系统利用智能模型提供的预测信息，实时优化控制参数，减少过程波动，提高产品质量的一致性提升了生产效率和产品质量，为制造业的数字化、智能化转型提供了强有力的支持工业过程控制是智能制造的执行层面，直接关系到生产过程的稳定性和产品质量传统工业过程控制依赖人工经验和简单的自动化逻辑，而在智能制造时代，工业过程控制正朝更加智能化和精确化方向发展流程工业过程控制3、流程工业智能制造——关键技术22实时优化技术能够综合生产过程中的因素，利用约束规划、多目标优化等方法，实时调整生产计划和操作参数实