《智能制造人机协同制造系统参考架构》

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智能制造人机协同制造系统参考架构

1范围

本文件确立了人机协同制造系统的参考架构，界定了人机的各自优势，描述了人机混合增强智能引擎、系统能力、协同底座、制造活动等。

本文件适用于工业企业开展人机协同制造系统的规划、设计及应用。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

人机协同制造human-machinecollaborativemanufacturing

将人与机器智能深度融合，实现设计、生产、物流、销售、服务等业务环节中信息共享、动态分工、优势互补、价值共创的先进制造模式。

注：机器智能包括智能工业母机、具身智能机器人、智能协作机器人、智能穿戴设备、智能体等单体或多体集成软硬件系统和智能软件。

3.2

人机混合增强智能引擎human-machinehybridenhancedintelligentengine

融合人机感知的多模态信息，以协同为核心，集成演绎推理、博弈决策、协调联动、反馈学习等功能的智能载体。

4人机协同制造系统参考架构

人机协同制造系统包括人、机器智能、协同底座、人机混合增强智能引擎、人机混合增强智能系统能力和制造活动等六个部分，以及各部分间的关系，见图1。

各部分描述如下：

——人：具有创造性思维、复杂场景判断、柔性适配等优势；

——机器智能：具有高精度执行、敏捷监测与反馈、连续高强度作业等优势；

——人机协同底座：包括基础要素和伦理安全；

基础要素：包括物理世界、数据信息和知识模型；

伦理安全：包括伦理规范和安全保障。

——人机混合增强智能引擎：集成多模态信息融合、演绎推理、博弈决策、协调联动和反馈学习；

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——人机混合增强智能系统能力：包括互助成长、自主演进、融合进化阶段；

——制造活动：包括业务域和业务层级两个维度；

业务域：包括设计、生产、物流、销售和服务；

业务层级：包括单元、系统和系统之系统。

图1人机协同制造系统参考架构

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各部分间的关系描述如下：

——人和机器智能把从协同底座和制造活动中感知、认知的信息，交互给人机混合增强智能引擎；

——智能引擎通过闭环推演计算增强人和机器智能，促进人机混合增强智能系统能力梯度提升；

——智能系统能力赋能完成各类制造活动；

——人机协同底座为智能引擎高效运行提供支撑。

5人的优势

人发挥在创造性思维、复杂场景判断、柔性适配等方面的先天优势：

a)依托创造性思维优势，挖掘业务潜在优化空间，开展产品、工艺、流程及业务模式的迭代创新；

b)依托复杂场景判断能力，针对信息模糊、多元扰动频发的非结构化工况开展综合研判决策；

c)依托柔性适配能力，针对超出系统预设边界的突发异常，开展临场快速处置与动态调整。

6机的优势

机器智能发挥在高精度执行、敏捷监测与反馈、连续高强度作业等方面的优势：

a)依托高精度执行能力，稳定完成公差要求高、重复性高、工艺简单的标准化精密作业任务；

b)依托敏捷监测反馈能力，全域采集多源运行数据，实时感知状态变化并输出洞察分析；

c)依托连续高强度作业能力，实现无间断长效值守，承接人力难以胜任的高危高负荷作业。

7人机混合增强智能引擎

7.1概述

人机混合增强智能引擎通过特征提取、特征表达、语义对齐、联合建模实现多模态信息融合，并依托融合后信息，构建包括演绎推理、博弈决策、协调联动和反馈学习的协同闭环运行体系。

7.2多模态信息融合

多模态信息融合是对人类和机器智能感知、认知的多源异构信息进行标准化处理与统一表征的过程，包括以下内容：

a)特征提取：对音频、视频、图像、文本、生理信号等多模态原始信息进行清洗降噪，提取设备工况、人员状态、现场环境变化、任务进展等方面的有效特征；

b)特征表达：对提取的离散特征进行结构化编码，完成特征的规范化封装；

c)语义对齐：统一语义标签，完成时序、空间维度配准，建立跨模态特征的关联映射，解决时序错位、语义割裂问题；

d)联合建模：挖掘模态间的互补性与关联性，构建具备高鲁棒性和强泛化能力的联合表征模型。

7.3演绎推理

演绎推理是在虚拟空间中对制造活动进行全流程正向推演与潜在风险预判的过程，包含以下内容：

a)虚拟空间构建：搭建高保真数字映射环境，完整复现开展制造活动的真实物理世界；

b)全流程仿真推演运行：导入制造活动的资源配置与作业逻辑，开展多工况、多批次虚拟仿真运行，输出全过程运行数据；

c)多维度逻辑推理分析：基于仿真输出数据开展产能、能耗、节拍、负载等维度关联推理，挖掘

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流程间耦合冲突与运行短板；

d)潜在风险识别研判：结合工艺规范、安全阈值与质量标准比对仿真结果，识别时序冲突、设备过载等各类隐性风险。

7.4博弈决策

博弈决策是融合机器智能的高效计算能力与人类的主观判断能力，共同完成决策方案制定的过程，包含以下内容：

a)机器智能决策推荐：机器智能输出决策推荐方案，同时给出核心影响因素、运算逻辑、置信度及潜在风险，为人工核验研判提供依据；

b)分级决策权限管控：构建人在回路、人监控、人授权的多级决策机制，高风险决策需人工审批确认，机器智能无独立终审权限；

c)决策证据链留存：自动归档机器智能推荐、人工核验修正等过程数据，形成完整证据链；

d)异常降级与人工接管机制：针对数据异常、响应超时、机器智能输出不符合预期等场景，自动触发降级机制，切换人工复核与专家接管模式。

7.5协调联动

协调联动是指在共享的物理空间或信息空间内，通过实时信息交互与过程动态调控，人类和机器智能共同完成制造任务的过程，包含以下内容：

a)全域空间资源贯通：依托共享物理与信息空间，打通各作业单元数据交互通道，实现多节点作业资源互联互通、协同联动；

b)作业状态动态同步：各作业节点动态同步作业进度、运行状态，实现人机实时信息交互，保障作业同步推进；

c)全流程动态管控：针对作业全流程开展动态监测与过程管控，及时优化作业节奏，统筹协调各节点作业进度；

d)多节点任务落地实施：依托多节点协同作业模式，分工落实各项制造任务，通过动态调控保障整体任务高效有序完成。

7.6反馈学习

反馈学习是识别业务效能短板，并通过策略迭代与知识沉淀，实现智能引擎持续优化的过程，包含以下内容：

a)全域效能研判诊断：建立定量与定性结合的评估模型，依托评估模型评测协同业务水平；

b)策略迭代优化：持续更新各类协同策略，经仿真验证、合规评审后安全部署，并配备差分回滚机制；

c)业务知识沉淀复用：结构化汇总工艺经验、处置逻辑、典型案例等知识，沉淀为业务知识库，实现经验传承与复用。

8人机混合增强智能系统能力

人机混合增强智能系统能力梯度提升分为互助成长、自主演进和融合进化三个阶段。

a)互助成长阶段：人类与机器智能通过优势互补实现全链路信息感知、多维数据解析和业务闭环处置，完成常规工况经验的同步积累。

b)自主演进阶段：机器依托前期积累的知识自主优化，实现常规工况自主研判与策略自适应调优，由人类完成边界异常校验修正。

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c)融合进化阶段：打通人机认知壁垒并共享统一知识体系，同步开展全局态势推演与多目标优化，对未知极端工况协同开展综合决策。

9人机协同底座

9.1基础要素

支撑人机协同的基础要素包括：

a)物理世界：提供人机开展制造活动所需外部环境，包含作业场地、安全防护设施、物料、能源供给、物流、网络、算力设施等；

b)数据信息：对制造任务、设备状态、工艺质量、人员行为、现场环境、人机交互过程等进行数字化表征的动态数据集；

c)知识模型：对制造机理、实操经验、业务规则进行结构化封装的知识体系，涵盖工艺原理、设备能力边界、工序流程、质量标准等。

9.2伦理安全

支撑人机协同的伦理安全包括：

a)伦理规范：明确人机协同的价值准则与行为约束，坚持以人为本、权责清晰可追溯、算法决策透明、全生命周期数据隐私保护等；

b)安全保障：构建覆盖物理、信息、认知三层防护机制，通过设备防护、网络加密、人工接管等手