第11章 智能制造系统的其他关键技术

——建设方案《智能制造应用基础》高等教育出版社第11章智能制造系统的其他关键技术

11.111.211.311.4柔性自动化与柔性制造系统RFID射频识别技术智能制造系统的信息安全技术智能制造系统的云计算与大数据11.5智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术11.6智能制造系统的激光加工技术11.7智能制造系统的AGV技术11.1节柔性自动化与柔性制造系统第11章

智能制造系统的其他关键技术11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性自动化优点：（1）组机床编入柔性自动化系统后，产量比其在分散单机作业时的产量提高数倍。（2）在制品减少80％左右。（3）生产能力相对稳定。自动加工系统由一台或多台机床组成，发生故障时，有转移加工的能力，物料传送系统也有自行绕过故障机床的能力。（4）产品质量高。零件在加工过程中装卸一次完成，加工精度高，加工形式稳定。（5）运行灵活。在理想的柔性制造系统中其监控系统还能处理诸如刀具的磨损调换、物流的堵塞疏通、生产线故障等运行过程中不可预料的问题。（6）产品应变能力大。刀具、夹具及物料运输装置具有可调性，且系统平面布置合理，便于增减设备，满足市场需要

11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统柔性制造系统（flexiblemanufacturesystem，简称FMS）是一种在计算机系统的统一控制和管理之下，用传输装置和自动装卸装置将加工设备连接起来的自动化制造系统，适用于中小批量和多品种零部件的高效率加工。

柔性制造系统的组成与布局示意图11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统组成：（1）自动加工系统。该系统是指以成组技术为基础，把外形尺寸（形状差异不大）和质量大致相似、材料相同、工艺相似的零件，集中在一台或数台数控机床或专用机床等设备上进行生产的加工系统。柔性制造系统的加工设备一般由多台自动化程度很高的数控设备共同组成，主要包括加工中心、切削中心以及采用计算机控制的其他种类机床，用于完成不同工序的加工。（2）物料运输系统。该系统是指由多种运输装置构成，实现工件和加工刀具等的供给与传送的系统，是柔性制造系统的主要组成部分。该系统主要用于实现物料的存储和搬运，包括各种传送带、轨道、起吊设备和工业机器人等。

11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统（3）信息控制系统。该系统是指对加工和运输过程中所需的各种信息进行收集、处理和反馈，并通过计算机或其他控制装置（液压和气压装置等），对机床或运输设备实行分级控制的系统。该系统主要用于处理柔性制造系统的各种信息，输出控制CNC机床和物料系统等自动操作所需的信息。（4）软件系统。该系统是保证柔性制造系统进行综合有效管理的必不可少的组成部分，确保柔性制造系统能够有效地适应中小批量及多品种生产的管理、控制及优化工作。该系统主要包括了设计规划、生产过程分析、生产过程调度、系统管理以及监控等软件。

11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统优点：（1）设备柔性好。柔性制造系统的刀具、夹具及物料运输装置具有可调性，当市场需求发生变化或者改进产品设计时，可以迅速地进行调整，以适应生产。（2）设备利用率高。柔性制造系统布局合理紧凑，设备的利用率较高，而设备的总占地面积可以减少20％。（3）在制品数量少。柔性制造系统的产品生产工序集中，减少了加工零件的装夹次数，并且可大大缩短生产的准备时间。（4）具有维持生产的能力。当柔性制造系统中的１台设备发生故障时，可以降级运转，物料运输系统会自行调整路线，绕过出现故障的设备，从而不对整个生产的运行造成影响。

11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统优点：（5）产品质量稳定。柔性制造系统的加工过程是全自动的，人为的因素很少，产品的加工精度高，而且质量稳定性好。（6）运行灵活。当柔性制造系统的检验、装夹及维护等工作做好后，后续的加工生产可以在无人值守的情况下自动进行，其监控系统还可以处理刀具的磨损，以及物流运输堵塞等运行过程中出现的一些不可预料的情况。

总体上看，柔性制造系统的设备生产线将进一步缩短，场地利用率更高；初始投资和中间库存减少，生产成本更低；生产速度更快，生产效率更高。柔性制造系统的不断发展可以缩短生产周期，降低生产成本，提升产品质量，提高生产效率，从而增强生产企业的竞争力。11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统案例德国菲索玛特Felsomat公司柔性制造

图11-2

快速换手系统图11-3

曲轴去毛刺系统11.1简况柔性自动化与柔性制造系统-柔性制造系统案例

图11-4

发动机组装系统11.2节RFID射频识别技术第11章

智能制造系统的其他关键技术11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术介绍典型的射频识别系统包括应答器和阅读器两部分。

图11-5

RFID工作原理图11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术介绍分类（1）射频识别技术可以根据工作频率的不同可分为低频和高频系统。（2）根据射频卡的不同可分成可读写（RW）卡一次写入、多次读出（WORM）卡和只读（RO）卡（3）根据射频卡有没有电池可以分成有源及无源两种（4）根据调制方式的不同又可分为主动式和被动式（5）根据不同藕合程度分成密祸合、遥祸合和远距离系统

11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的发展与应用发展射频识别技术的发展得益于多项技术的综合发展。所涉及的关键技术大致包括芯片技术、天线技术、无线收发技术、数据变换与编码技术、电磁传播特性。随着技术的不断进步，射频识别产品的种类将越来越丰富，应用也越来越广泛。可以预计，在未来的几年中，射频识别技术将持续保持高速发展的势头。射频识别技术的发展将会在应答器射频标签、阅读器、系统种类等方面取得新进展。总之，射频识别技术未来的发展中，在结合其它高新技术，比如GPS、生物识别等技术，由单一识别向多功能识别方向发展的同时，将结合现代通信及计算机技术，实现跨地区、跨行业应用。

11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的发展与应用

在我国的应用情况图11-6RFID我国的应用情况11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的发展与应用其他应用情况（1）物流与实物互联网实物互联网是通过给所有物品贴上RFID标签，在现有互连网基础之上构建所有参与流通的物品信息网络。实物互联网的建立将对生产制造、销售、运输、回收等物品流通的各个环节，并将对政府、企业和个人行为带来深刻影响。（2）空间定位与跟踪无线及移动通信设备的普及带动了人们对位置感知服务的需求，人们需要确定物品的三维坐标并跟踪其变化。现有的定位服务系统主要包括基于卫星定位的GPS系统、基于红外线或超声波的定位系统以及基于移动网络的定位系统。RFID的普及为人与物体的空间定位与跟踪服务提供了一种新的解决方案。RFID定位与跟踪系统主要利用标签对物体的唯一标识特性，依据读写器与安装在物体上的标签之间射频通信的信号强度来测量物品的空间位置，应用于GPS系统难以应用的室内定位。

11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的发展与应用（3）普适计算RFID标签具有对物体的唯一标识能力，可以通过与传感器技术相结合，感知周围物品和环境的温度、湿度和光照等状态信息，并利用无线通信技术方便地把这些状态信息及其变化传递到计算单元，提高环境对计算模块的可见度，在未来构建普适计算的基础设施，让计算无处不在，主动地、按需地为人们提供服务。

总体而言，我国射频识别技术应用状况还处于初级阶段，市场前景非常广阔。不久的将来，我国射频识别技术应用将在生产线自动化、仓储管理、电子物品监视系统、货运集装箱的识别以及畜牧管理等方面有所突破。实现射频识别技术在我国成熟、全面的应用将是一个长期的过程，需要业内人士的共同努力。11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的应用案例

图11-7基于RFID的远距离停车管理系统以下是在北京某小区应用的基于RFID的远距离停车管理系统。11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的应用案例

图11-8小区停车布局方案整体布局方案11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的应用案例

1.系统原理远距离停车场管理系统是将标识车辆的标签附于汽车风挡玻璃上，并将汽车识别信息进行编码，校准标签使其与系统一致。当带有标签的汽车进入阅读区域时，读头向其发射射频信号，标签调节所接受的部分信号反射回阅读器，阅读器再将反射信号所含的识别密码反射至读码器，读码器从信号中分解出识别密码，根据用户确定的标准确认密码，并将密码传递至主计算机或其他数据记录设备中。11.2RFID射频识别技术-RFID射频识别技术的应用案例

当车辆到达出口时，系统通过读取RFID卡的信息自动识别卡号（如图11-9），并通过内部数据库里的信息检索，查到相应的车辆记录，这样界面显示出用户类型、车牌号码、车辆照片等信息。以便员工进行核对校验，一旦出现非法用户，系统将会产生报警提示。图11-9RFID车辆识别11.3节智能制造系统的信息安全技术第11章

智能制造系统的其他关键技术11.3智能制造系统的信息安全技术-国内信息安全技术发展情况

数字化、网络化、智能化发展成为未来制造业发展的主要趋势。这也对国家、企业的安全保障系统的建立提出了新的挑战。第一，我国智能制造相关产业发展的相对滞后，综合竞争力不强，关键产品及系统被国外垄断，难以实现安全可控。而且目前国内尚缺乏系统的智能制造安全风险研究。随着《中国制造2025》的正式发布，国内智能制造相关产业加速发展，但目前国内对于智能制造安全风险研究基本属于空白，缺乏在系统高度上对智能制造系统安全风险的认知与理解。第二，智能制造系统面临的安全风险不同于传统信息系统面临的安全风险。区别于传统信息系统，智能制造系统具有不同场景，加之异构网络协议的差异性，设备的多样性，智能制造系统的安全风险更加复杂。目前有几个因素导致智能制造系统风险的日益增加，例如，采用标准化的协议和技术，安全漏洞已知；连接到其他网络控制系统；不安全和非法的网络连接；智能制造系统相关技术信息的广泛普及等。11.3智能制造系统的信息安全技术-国内信息安全技术发展情况

安全风险内因——脆弱性内因是指引起智能制造系统出现安全事件的系统内部因素。智能制造系统的组成要素可以分为硬件、软件、网络结构、控制规则和人员五类，因此，系统的风险内因主要来自硬件故障、软件缺陷、网络漏洞、运行规则不完善、系统架构不合理、管理不到位和人因失误等。这些可统称为系统的脆弱性。脆弱性又称弱点或漏洞，是资产或资产组中存在的可能被威胁利用造成损害的薄弱环节，脆弱性一旦被威胁成功利用就可能对资产造成损害。11.3智能制造系统的信息安全技术-国内信息安全技术发展情况

安全风险外因——威胁外因是指引起智能制造系统出现安全事件的系统外部因素，可以分为环境因素、运行模式变化和外部攻击三类。（1）环境因素环境指围绕主体并影响其的外界事物，分自然环境和社会环境。自然环境包括物理、化学、生物等条件（如气候、污染物），会劣化产品性能。社会环境涵盖社会物质和精神条件，其变化（如政治、经济、科技）可能引发人因失误或系统演化，导致安全风险。11.3智能制造系统的信息安全技术-国内信息安全技术发展情况

（2）运行模式变化智能制造系统为完成不同任务，或使系统安全、经济、合理运行，需要经常变更系统的运行方式，由此相应地会引起系统结构或参数的变化，对系统的硬件、软件、网络结构产生影响，引起安全事件的发生。（3）外部攻击外部攻击指外部人员或事物对系统硬件、软件的破坏，分为物理攻击和非物理攻击。物理攻击包括直接破坏硬件或注入软件故障；非物理攻击主要指网络攻击。此类攻击不可控性强，技术发展快，对关键基础设施威胁大，是本研究重点关注的外因之一。11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

入侵形态

案例

影响病毒方式

震网病毒Stuxnet

内外勾结

某石化公司SCADA

系统破坏案

弱口令管理问题

某厂商监控头和摄像头

暴力攻击

DDOS类攻击爆发引起大面积工业系统停摆

特定用户的系统停摆

国家安全泄露隐私攻击系统停摆工控系统入侵类型比较表11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

智能制造不仅要求企业信息网络连入互联网，而且要求将原来较为独立的生产制造环节与公司的业务信息系统(如仓储系统、采购系统)连接起来。11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

具体目标

（1）物理安全：建立完善的物理环境安全机制，优化物理环境下的操作管理，以保证数据的可用性、保密性和完整性，规范设备所处物理环境的安全性，防止对组织场所和信息的未授权物理访问、损坏和干扰。（2）网络安全：防止非法设备接入网络，有效监控各种网络访问行为，抵御因各种网络攻击和入侵行为对重要工业控制系统正常功能带来干扰和破坏。总体目标：在满足“信息系统安全等级保护”基本要求的前提下，结合智能生产基地的实际情况，设计合理的工控安全防护技术体系和框架，指导智能生产基地工业控制系统安全防护和管理体系的建设，提升智能生产基地主工控安全主动防御能力，切实保障公司各生产基地生产网络安全。11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

（3）网络边界安全：从企业内部计算机和网络技术的生产业务系统特点、重要性和安全性出发，梳理和优化改造现有工业控制系统网络架构，合理划分安全区域和层级，采取安全的边界防护策略并配备功能完善的防护产品，针对不同安全区域的边界设置针对性的防护措施，实现数据传输、远程访问等过程的安全，保护工业控制系统免受恶意入侵和网络攻击。（4）工业主机安全：防止对工业主机未经授权的访问、修改以及恶意入侵等破坏行为，避免遭到漏洞攻击、非法登录或远程控制，确保主机不会受到恶意软件的干扰和破坏，防止不信任的移动介质访问、工业数据泄密、非授权用户查看重要数据以及病毒感染操作行为等现象发生。（5）控制设备安全：及时发现工业控制设备存在的漏洞，通过采取有效防护措施防止非法或未经授权访问控制设备、随意篡改数据信息以及恶意入侵等破坏行为，确保用户信息、数据信息等的安全性以及操作过程的可追溯性，避免遭到漏洞攻击、非法登录或远程控制，限制外部恶意代码传入或影响工业控制系统的正常运行。11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

（6）数据安全：保障数据全生命周期的完整性和保密性，防止遭受未授权泄露、修改、移动或销毁。（7）防护产品自身安全：通过对工业控制系统中使用的安全防护产品自身安全性提出技术要求，保证产品性能安全可靠，避免因安全防护产品自身存在的缺陷给工业控制系统的运行带来新的安全隐患。（8）系统集中监控：可对工业控制系统网络内的安全防护设备进行集中监控，实现统一策略配置，提供系统层面的事件收集、审计和报警的功能，对安全问题进行全面分析和诊断，采取一致有效的技术手段应对工业控制系统突发安全事件，保障系统业务的连续运行。11.3智能制造系统的信息安全技术-信息安全技术必要性

（9）测评方面：从有利于开展测试评价工作的角度，应运用科学适用的方法和手段，重点对工业控制系统资产和网络的脆弱性以及所面临的威胁进行分析和诊断，对工业控制系统信息安全的保障程度进行测试评价，评价现有防护措施是否能够有效防范病毒、木马入侵和各种恶意攻击行为以及数据泄露或被窃取等现象；同时，结合对运营单位现有防护措施的合规性评价，找出存在的问题和不足，为有针对性地提出防护对策和整改措施提供科学依据。行。11.4节智能制造系统的云计算与大数据第11章

智能制造系统的其他关键技术11.4智能制造系统的云计算与大数据-背景分析

图11-11“三位一体”示意图互联网、大数据、云计算三者在智能制造系统中的地位11.4智能制造系统的云计算与大数据-大数据获取与分析背景背景分析

大数据的处理流程基本可划分为数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段第一阶段：数据采集大数据的“大”，原本就意味着数量多、种类复杂，因此，通过各种方法获取数据信息便显得格外重要。数据采集是大数据处理流程中最基础的一步，目前常用的数据采集手段有传感器收取、射频识别、数据检索分类工具如百度和谷歌等搜索引擎，以及条形码技术等。并且由于移动设备的出现，如智能手机和平板电脑的迅速普及，使得大量移动软件被开发应用，社交网络逐渐庞大，这也加速了信息的流通速度和采集精度。11.4智能制造系统的云计算与大数据-大数据获取与分析背景背景分析

第二阶段：数据处理与集成数据的处理与集成主要是完成对于已经采集到的数据进行适当的处理、清洗去噪以及进一步的集成存储。大数据的特点之一是多样性（Variety），即数据来源广泛、结构复杂（如文本、图像、日志等），这给后续分析带来挑战。数据处理与集成是关键步骤，首先将异构数据转换为统一或易处理的格式，同时进行数据清洗以去除噪声和冗余信息（如离群点、错误数据），确保数据质量。常用方法包括基于聚类、关联规则的过滤技术。随后，清洗后的数据需高效存储，通常采用分类建库策略（如关系型、NoSQL数据库），以提升查询速度和访问效率，避免数据混乱。这一流程为后续分析提供可靠、结构化数据基础，是大数据价值挖掘的重要前提。11.4智能制造系统的云计算与大数据-大数据获取与分析背景背景分析

第三阶段：数据分析数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分，因为在数据分析的过程中，会发现数据的价值所在。经过上一步骤数据的处理与集成后，所得的数据便成为数据分析的原始数据，根据所需数据的应用需求对数据进行进一步的处理和分析。传统的数据处理分析方法有数据挖掘、机器学习、智能算法、统计分析等，而这些方法已经不能满足大数据时代数据分析的需求。在数据分析技术方面，Google公司无疑是做得最先进的一个。Google作为互联网大数据应用最为广泛的公司，于2006年率先提出了“云计算”的概念，其内部各种数据的应用都是依托Google自己内部研发的一系列云计算技术。11.4智能制造系统的云计算与大数据-大数据获取与分析背景背景分析

第四阶段：数据解释在数据分析流程中，用户最关注的是结果的解释与展示，而非具体处理过程。若分析结果呈现不当，不仅会造成理解困难，甚至可能产生误导。传统文本输出或本地显示方式已难以应对日益复杂的分析结果，因此"数据可视化技术"成为当前主流的解决方案。该技术通过图形化手段（如集合可视化、图标技术、图像呈现、像素级展示及分布式可视化等）直观展示数据洞察，显著提升用户对信息的理解和接受度。大数据处理的核心在于分析技术，其中"云计算"构成了关键基础支撑。技术架构包含三个层级：底层依托分布式文件系统提供海量数据存储；中层通过分布式数据库优化数据管理效率；上层则在开源平台上运用多种分析技术（如机器学习、数据挖掘）提取有价值信息。最终通过可视化技术将分析成果转化为直观图表，形成从数据存储、处理到呈现的完整闭环，全面满足用户多样化的数据需求。这种端到端的处理流程既确保了数据分析的深度，又保障了结果的可理解性。11.4智能制造系统的云计算与大数据-云计算与大数据关系

大数据云计算中心可以为各种实验室服务图11-12云计算应用11.4智能制造系统的云计算与大数据-云计算与大数据关系

总之，通过物联网大数据与云计算平台构建智能制造系统服务，发布制造业信息服务，进而共享制造业信息服务，实现制造业各个环节的资源共享。达到原材料、产品生产、产品销售、产品库存的资源合理分配，以及企业信息化投入的最小化。此外，在大数据与云计算技术支持下，企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生产的智能性、网络性，将传统制造业和高端服务业融合在一起，进一步提高企业产品的竞争力。11.4智能制造系统的云计算与大数据-云计算与大数据案例

案例1：飞利浦企业在医疗领域应用上云，运维成本缩减54%。图11-13飞利浦基于云平台的医疗系统11.4智能制造系统的云计算与大数据-云计算与大数据案例

案例2：老板电器引入宜搭平台，程序开发周期大大缩短图11-14老板电器的质量管理云平台11.5节智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术第11章

智能制造系统的其他关键技术11.5智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术-3D打印技术背景

当前，以移动互联网、人工智能、纳米技术、新材料等为代表的科技革命正深刻重塑全球制造业格局。3D打印、工业机器人、数字制造等先进技术的突破，叠加后金融危机时代各国"再工业化"战略的推动，正在引发一场以"智能制造"为核心的产业变革。这场变革呈现出三大特征：一是以数字化、智能化、信息化技术为底层支撑；二是通过对传统流水线和柔性制造系统的智能化改造实现生产方式升级；三是依托可重构生产系统实现个性化定制与快速市场响应。其核心价值在于突破传统制造体系中产品开发周期、生产成本、产能利用率和产品质量之间的固有矛盾，通过制造系统的全面优化，最终实现运营效率的质的飞跃。这不仅标志着制造业范式的根本转变，更为全球产业竞争格局的重构提供了新的技术路径。11.5智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术-3D打印技术背景11.5.13D打印技术背景

3D打印是以数字模型为基础，通过逐层堆积金属或塑料等材料直接制造实体的快速成型技术。其核心优势在于能突破传统工艺限制，无需模具即可实现任意复杂结构的个性化制造，大幅降低生产门槛，特别适合定制化产品和小批量生产。图11-163D打印流程11.5智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术-3D打印智能制造的应用

企业可根据产品的特性，因地制宜，构建“3D打印+”生产新模式（1）3D打印+机器人。机器人制造领域引入3D打印技术可谓高科技与高科技的强强联手。如麻省理工利用Stratasys3D打印机一次性打印出了一只完整的、液压驱动的机器人。再加入马达和电池之后，机器人能自行站立，从打印机中走出来。再如日本研制的名为Mikoto的3D打印机器人，是专门用来培训年轻医生、在校医科学生和紧急护理人员。（2）3D打印+传感器。3D打印产品往往具有高度仿真效果，与传感器相结合可以说是自然而然。近年来，二者搭档也的确创造出了越来越多的“神器”。如英国Swansea大学的研究人员开发出一款3D打印“智能绷带”，内置由纳米技术专家开发的微型传感器，可在任何特定时间监测特定伤口的情况，并在伤口出现感染时即时警告。（3）3D打印+医疗保健。由于3D打印能够较好的符合定制假肢、义齿等的要求，医疗保健领域将会在3D打印应用市场中占有较大的份额。11.5智能制造系统的3D打印技术：增材制造技术-3D打印智能制造的应用

（4）3D打印+航空航天。截至2017年，3D打印在航空航天领域应用所占据的市场份额就已经超过了25%，并且随着我国对于航空航天领域的重视，这一数值有望进一步增加。（5）3D打印+物联网。无处不在的互联网技术和日益成熟的3D打印结合后，可以形成威力巨大的智能制造生态系统，打通从设计师到消费者之间的通道，并有可能消灭工厂。将3D打印技术与物联网技术、大数据、云计算、机器人、智能材料等其他先进技术结合，将构成一个智能产业生态系统。11.6节智能制造系统的激光加工技术第11章

智能制造系统的其他关键技术11.6智能制造系统的激光加工技术

激光加工技术作为现代智能制造的关键工艺，自20世纪60年代由德国率先研发以来，凭借其高精度、高稳定性的技术优势，在金属和非金属材料加工领域展现出巨大潜力。该技术通过激光器产生高能粒子束，使材料熔化或气化实现加工，其核心在于激光束与材料的相互作用机制，主要分为基于热效应的激光热加工和基于光子化学效应的光化学反应加工两大类。当前该技术虽已取得显著进展，但仍存在完善空间。为充分发挥其技术经济效益，需重点解决两个发展问题：一是注重生产实践中的经验积累，二是深化与传统制造技术的融合研究。随着我国应用技术水平的提升，激光加工技术正持续优化改进，不仅有效弥补了传统工艺的不足，更为智能制造产业提供了重要的技术支撑，在提升加工精度和生产效率方面展现出独特价值。未来需在保持其抗干扰性强、环境适应性好等优势基础上，进一步拓展工业应用场景。11.6智能制造系统的激光加工技术

华工科技案例华工科技是中国激光智能装备龙头，拥有激光器自主研制能力，在精密加工、汽车制造领域优势突出，同时光通信业务受益5G发展，构建了"激光+光器件"智能制造生态圈。图11-17激光智能装配11.6智能制造系统的激光加工技术

激光加工技术的优点（1）激光打孔技术的加工精度高、工件适应性强、加工成本低、加工效率高，其综合经济技术效益显著，是激光在加工领域的最早应用，已成为现代制造孔加工领域的关键技术之一。激光打孔几乎可以加工任何孔，这一类操作既快捷又安全。（2）激光切割精度高、切缝窄，切口宽度通常可达0.10～0.20mm，其切割面光滑，不会产生毛刺；激光切割速度l0m/min，其最大定位速度能够达到70m/min，相比线切割速度快得多。激光切割属于非接触式切割，切割时不会与工件材料表面发生接触，不会损坏工件。激光加工的柔性较好，可对任意图形进行加工。激光进行切割时不需模具，节省了模具更换时间，减少了加工费用，从而节省了加工成本。其切割的噪声低，污染小或者不产生污染。11.6智能制造系统的激光加工技术

（3）激光焊接不需焊剂或者填料，可以将两部分金属或非金属焊接在一起。由于激光焊接是非接触式焊接，它能够穿过材料内部进行焊接，焊接效果优于其他焊接方式。由于其聚焦点小，焊接的材料之间黏连度更好，不会损伤材料甚至引起工件变形。经过不断的发展，激光焊接已从传统的军事国防领域扩大到民用领域，广泛应用在汽车、钢铁、仪器制造、医学等领域。（4）激光打标能够刻画出各种文字、符号和图形等，文字的大小能从毫米达到微米数量级。激光打标出的文字具有永久性，因此对产品的防伪和鉴别具有重大意义和价值。随着计算机技术以及其他相关技术的不断发展，激光打标的应用领域也越来越广泛。数码相机拍摄出的照片、计算机编辑或生成的图形文件都可以很方便地通过激光打标直接标刻出来，各种曲线图片、防伪条形码甚至任务头像都可以标记到传统工艺无法处理的材料表面。11.6智能制造系统的激光加工技术

（5）激光热处理作为表面强化技术，在汽车工业中发挥核心作用。美国通用汽车采用CO₂激光器对换向器壳内壁硬化处理，实现日产3万套，效率提升4倍；我国通过激光强化发动机缸孔，使大修里程延长至15万公里，寿命提升3倍。该技术已成熟应用于曲轴、凸轮轴等关键部件，显著提升零部件的耐磨性与使用寿命。（6）激光快速成型（LRP）整合CAD/CAM与激光技术，实现设计-制造一体化，成本降低50%、周期缩短70%。其高度柔性化特性适用于复杂结构件制造，广泛应用于汽车模具、航空航天零件及医疗器具等领域，尤其擅长小批量定制与原型开发，推动制造业向敏捷化、个性化转型（7激光清洗是一种新型环保表面处理技术，利用高能激光束使表面污物瞬间蒸发或剥离，实现精密清洁。其优势在于干式无污染、无热损伤、操控灵活，适用于轮胎模具、集成电路、艺术品等精密清洗领域，完全避免了传统清洗方法产生的废液和噪声污染，是绿色制造的理想选择。11.7节智能制造系统的AGV技术第11章

智能制造系统的其他关键技术11.7智能制造系统的AGV技术-背景和需求

《中国制造2025》推动了中国智能制造的顶层设计，但技术路线仍需结合国情探索。国际经验显示：美国以软件为核心，强调数据贯通与分析；德国依托硬件优势，从"智能化"转向更注重柔性的"智慧化"（SmartManufacturing）；日本则在精益生产基础上融合数字化，更强调人的作用。中国需根据行业特性选择路径，平衡自动化与人工、标准化与柔性化的关系。AGV作为连接智能制造各环节的关键装备，其形态需适配行业需求。例如，电子厂可能采用