《智能制造工程导论》课件-Ch4柔性敏捷主导的生产制造智能场景

XXXX研究所XX学院2022年7月智能制造工程基础第四章

“柔性敏捷主导”的生产制造智能场景目录02柔性敏捷制造的实现方法03柔性成形工艺与装备技术柔性敏捷主导的智能企业实践案例01柔性敏捷制造系统概述04人机交互与协同作业PART01柔性敏捷制造系统概述

柔性制造系统（FMS）是一种以快速响应内外环境变化为核心的生产方式，强调资源的广泛协调与有效利用，通过改善质量控制和加快产品上市时间，提高客户满意度和忠诚度。FMS通常包括自动化设备、灵活的生产线配置和智能化的控制系统，能够迅速调整生产过程，满足不同产品规格和产量要求。可变性：能够适应市场需求和客户要求的变化，及时调整生产计划和资源分配。智能化：采用先进的信息和通信技术，实现生产过程的自动化和智能化监控。灵活性：灵活配置生产设备、工艺流程和生产线布局，以适应不同产品需求。协作性：强调员工的多功能化和协同工作，促进资源的共享和协调。柔性制造系统的定义与组成柔性制造系统的关键特征4.1.1柔性制造系统的基本概念与特征敏捷制造（AgileManufacturing）通过动态企业联盟、扁平化的组织结构和高素质员工，对市场机遇做出快速响应，具有极大的市场竞争力和生命力。敏捷制造要求企业不仅快速响应市场变化，还要通过技术创新，不断推出新产品去引导市场。敏捷制造的内涵01快速响应速度：包括对市场反应速度、新产品开发速度、生产制造速度等，敏捷制造通过并行化、模块化的产品设计方法和高柔性生产设备，提高企业对市场的响应速度。全生命周期让用户满意：通过并行设计、质量功能配置等技术，使企业产品功能结构可根据用户需求进行改变，确保产品整个生命周期内的各个环节让用户感到满意。灵活动态的组织结构：在企业内部采用扁平化管理模式，在企业外部以动态组织联盟形式将企业内部优势和外部不同公司的优势集成起来。4.1.2敏捷制造的内涵与特征敏捷制造的特征024.1.2敏捷制造的内涵与特征敏捷制造企业传统企业侧重点时间第一，成本第二成本第一，时间第二管理模式扁平化企业管理模式多层次企业管理模式组织形式动态联盟公司固定的生产协作单位合作关系平等共赢，风险共担以经济合同维持合作关系网络要求开放性企业网络封闭式企业网络生产方式拉动式生产，根据需求快速响应推动式生产，依赖订单和预测适应性对市场环境适应性强对市场环境适应性差覆盖范围社会、全球企业自身企业员工合作、自定位、创造性、综合能力服从命令、守纪、缺乏合作PART02柔性敏捷制造的实现方法先进机器人技术，包括协作机器人，使得机器人能够更安全、更灵活地与人类工作人员共同作业，提高了生产效率，并允许快速调整生产线以适应不同产品的生产。先进机器人技术工业物联网使设备、机器和系统能够相互连接和通信，实时收集和交换生产数据，提高了生产效率，并使生产过程能够根据实时数据进行自我调整，增加了制造过程的灵活性。工业物联网数字孪生技术创建物理实体的虚拟副本，使企业能够在不影响实际生产线的情况下模拟、分析和测试生产过程，大大提高了产品设计和生产流程的灵活性与效率。数字孪生技术0103024.1.3柔性敏捷制造的关键技术柔性敏捷制造的实施步骤总体规划：包括企业目标确定、战略计划的制订以及实施方案选择等。企业敏捷化建设：涉及企业经营策略的转变、相关技术准备以及员工敏捷化培训等。敏捷化企业构建：在总体规划和敏捷化建设的基础上，进行敏捷制造企业的构建和实施。运行与管理：以项目团队为核心的扁平化管理模式进行企业管理，通过敏捷评价体系对企业运营结果进行评价，适时进行动态调整。柔性敏捷制造的实践案例格力电器：采用先进的自动化生产设备，建立了出口柔性化生产模式，通过标准化建设，减少了产品物料规格，提高了物料组织和生产效率。三一重工：其“18号工厂”实现了人、设备、物料、工艺等各要素的柔性融合，通过工业互联网络和MOM系统，实现了最合适的生产方案和资源分配。广汽埃安：以打造智能、开放、创新、绿色的生态工厂为目标，建设了六大核心能力，实现了智能化制造、服务、决策、办公和厂区等柔性敏捷智能化场景应用。4.1.3柔性敏捷制造的实施体系柔性敏捷制造的实现随着智能制造发展，订单碎片化加剧，小批量、多品种成市场主流，生产切换频繁，企业需追求柔性以实现制造系统快速重构和资源优化配置，快速响应多变需求，达成敏捷交付，实现方式如下：（1）模块化产品快速开发：利用数字化建模工具和数据管理平台，依据产品模块库等选用、配置模块，通过参数化设计迭代，实现定制化产品与工艺设计。如结构模块化可提升制造效率，产品设计模块化能简化制造流程、提升生产效率。（2）资源柔性配置与动态调度：通过网络连接生产资源，实时感知要素状态，针对小批量定制精准制定计划和排程，并依订单与生产异常实时调整，实现资源配置与调度的高度柔性。如老板电器构建工业指挥大脑，设备综合效率提升23%，生产效率提升45%。（3）增强自适应加工能力：依靠可重构生产线等，企业可精确识别、匹配资源并控制生产过程，灵活应对定制需求。如TCL构建5G可重构柔性液晶生产线，转产时间缩短93%，产能提升10%。（4）建立柔性供应链体系：打通产业链与供应链，建立协同机制，基于数据共享与实时反馈，增强供应链柔性和适应性，敏捷响应定制需求。4.1.4柔性敏捷制造实现PART03柔性成形工艺与装备技术柔性成形工艺的分类与特点柔性成形工艺可分为接触式和非接触式两种类型。接触式柔性成形工艺如柔性增量钣金成形（ISF）、柔性纺丝成形技术（FSF）等，通过成形工具与材料直接接触实现变形；非接触式柔性成形工艺如型材3D淬火成形技术（3DQ）、3D自由弯曲成形（3DFB）等，通过弯矩或力矩间接传递机械力实现成形。柔性成形工艺具有适应性强、灵活性高、能够满足个性化需求和小批量试制等特点，适用于航空航天、运输、能源和化工等工业领域。柔性成形工艺的应用与发展柔性成形技术广泛应用于制造不规则和特殊形状的表面结构，如车身面板、定制模型和艺术造型等。随着技术的发展，柔性成形工艺将从单一成形方式发展为多种成形工艺的有机结合，进一步提升其应用灵活性和拓展应用领域。4.2.1柔性成形工艺柔性成形工艺的分类与特点柔性成形工艺可分为接触式和非接触式两种类型。接触式柔性成形工艺如柔性增量钣金成形（ISF）、柔性纺丝成形技术（FSF）等，通过成形工具与材料直接接触实现变形；非接触式柔性成形工艺如型材3D淬火成形技术（3DQ）、3D自由弯曲成形（3DFB）等，通过弯矩或力矩间接传递机械力实现成形。柔性成形工艺具有适应性强、灵活性高、能够满足个性化需求和小批量试制等特点，适用于航空航天、运输、能源和化工等工业领域。柔性成形装备的组成与功能柔性成形装备通常包括具有自主决策和适应能力的自动化设备、灵活的生产线配置以及智能化的控制系统。这些装备能够根据所需构件的空间结构、形状和尺寸，选择适当的成形方法，并结合成形工具的作用形式以及其轨迹与构件的尺寸和形状之间的关系，确定成形工具的轨迹规划。例如，柔性辊压成形装备通过改变轧辊的位置，实现型材横截面的成形，其轧辊的位置由计算机数控系统控制，能够生产变截面型材。柔性成形装备的发展趋势柔性成形装备的发展趋势是增强成形装备的运动自由度，以实现更复杂的空间运动。同时，新的柔性成形技术将通过数字化和网络与传统设备高度集成，借助现代信息技术和人工智能，打造智能柔性成形工厂，这是柔性成形技术发展的必然趋势。4.2.1柔性成形装备与模具柔性成形装备的组成与功能柔性成形装备的发展趋势02014.2.2柔性成形装备与模具01柔性成形装备的组成与功能010201成形材料种类柔性成形涉及的金属材料分难变形和易变形两类。难变形材料室温抗变形能力强、伸长率低、硬化严重，高温下加工温度窗窄，高精度塑性成形困难；易变形材料成形时易出现起皱、开裂等缺陷，传统成形工艺复杂、模具成本高，难以满足小批量特殊部件快速、绿色制造需求。柔性成形技术可解决这些问题。加工难变形材料时，将原始变形区域分解，利用辅助能量场改善材料流动和表面接触，降低成形力，使材料在小载荷设备上实现大局部变形并扩展至整体。对于易变形且结构复杂构件，如汽车车身面板，传统冲压工序多、模具成本高，柔性成形设备紧凑灵活，无需大规模定制模具，能降低成本、缩短交付周期，满足个性化需求。成形材料结构柔性成形技术适用于板材、定截面和变截面轮廓、复杂形状管材等多种金属材料。可用于生产火箭整流罩等轴对称和汽车轮毂等非轴对称旋转中空部件，通过控制旋转轮运动轨迹和进给量调整部件直径、形状和厚度，为不同领域设计要求提供灵活高效解决方案。4.2.2柔性成形装备与模具柔性成形技术适用范围技术优势应用柔性增量金属板成形技术具有复杂薄壁特征的各种弯曲构件它可实现复杂曲面的无模成形，易于实现CAD/CAE/CAM的集成，并具有较高的自动化水平制造不规则和特殊形状的表面结构，如车身面板、定制模型和艺术造型柔性纺丝金属板成形技术旋转体或简单轴对称结构金属板或管材料利用率高，适用于薄壁管件的加工，可提高纺纱件的材料性能在一些精密塑料成形领域的制造，如航空航天、武器制备和民用工业柔性多点钣金成形技术尺寸大，不易变形，三维复杂的弯曲金属板可实现大尺寸、复杂弯板的连续成形和整体制造快速制造用于航空航天、运输、建筑装饰等领域的大型覆盖件、保护墙板和建筑外板柔性三维型材辊压成形技术具有封闭或半封闭的特殊形状横截面的超长型材或板横截面特征可以根据预设的形状进行变形大型建筑天花板、航空航天等领域所用的桁架梁及保护结构的加工与制造外形三维淬火成形技术具有高性能、封闭横截面和复杂轴特性的管道或型材在实现高精度快速成形的同时，实现了材料加固，简化了工艺流程高强度和轻质制造的汽车车身框架，如前支柱，中心支柱，和保险杠管三维自由弯曲技术复杂的轴线和特殊形状的横截面管或型材，弯曲半径跨度相对较大实现金属管精密无模成形，降低模具设计和生产成本，实现节能、轻量化的设备复杂管道系统的加工和制造，如航空航天、能源工程和运输柔性管轧制弯曲特殊形状截面和相对弯曲半径大的管道可用于难变形材料的加工，设备通用性强，生产效率高，使用和维护方便汽车框架、防撞梁、大型体育场或桁架结构的加工和制造柔性管无模具成形具有沟槽形状或沿轴线横截面连续变化的管件截面适应性好，成形精度高，降低了模具的设计和加工成本航空航天、石化、火电、汽车工程和医疗设备等领域的柔性密封件、机械联轴器和耐压密封件典型的柔性成形技术分类柔性成形技术的控制主要包括柔性成形工具的运动控制系统和构件成形质量和形状的实时监测和动态反馈控制系统。合理设计成形工具的运动路径和姿态是柔性成形的关键控制技术之一。目前，常用的经验方法和几何方法来规划成形工具的运动轨迹。经验方法主要基于已有的实验总结和经验知识，而几何方法从构件的实际形状中提取轮廓中包含的标准几何特征，并根据构件的几何特性确定合适的成形工具和运动轨迹。柔性成形控制系统的组成与功能通过智能学习技术的应用，如人工神经网络等，可以对材料变形机理、缺陷形成机理以及不同因素对柔性成形质量的影响进行综合处理分析，形成多维关系数据库，为柔性成形控制提供设计参考，帮助优化成形参数，提高成形精度和质量。在连续柔性成形的工具轨迹生成研究中，利用图像处理技术获取构件变形过程中的实时点云，并通过三角形网络重构提取构件形状的控制点，建立水平或垂直控制模型，是解决柔性成形质量控制问题的有效途径之一。柔性成形控制系统的优化与创新4.2.3柔性成形控制系统PART04人机交互与协同作业语音识别技术的主要目标是通过计算机识别和理解语音信号，将其高精度地转变为相应的可处理文本文件和命令。语音识别过程涉及语音特征提取、声学模型构建、语言模型建立等步骤。由于全球语言的多样性，语音识别研究面临巨大挑战，需要具备高度的识别准确率、强大的适应性和泛化能力，以精准无误地解析说话者的意图与信息。视觉交互约占人类获取外界信息的80%，是人类感知外部世界最重要的途径之一。眼动追踪技术通过对眼动数据进行测算，分析眼球运动轨迹、注视时间、注视点数量及眼跳频率等指标，以识别用户行为意图，判断注意力分配和认知负荷。然而，当前眼控交互技术仍存在用户疲劳、体验感差、准确性与稳定性有待提升等挑战，特别是存在米达斯效应，即眼控交互系统难以区分用户是想要选择一个项还是仅仅在浏览，导致意外操作。手势交互是一种高级的交互方式，允许用户通过手部动作直接与计算机系统沟通，无需传统输入设备。目前，基于穿戴设备和基于计算机视觉的手势识别是主要的识别方法。基于穿戴的手势识别传感器如Leapmotion传感器、Kinect传感器和Time-of-flight(TOF)传感器等，而基于计算机视觉的手势识别则利用摄像头捕捉手部动作的图像序列，通过轮廓检测算法识别并追踪手部关键点的位置。4.3.1人机交互方式手势交互语音交互视觉交互人类意图识别在人机协作过程中，为了使机器人能够理解操作员意图，需要使用传感器采集操作员的数据，进一步分析预测操作员的意图。人体姿态识别是一种重要的计算机视觉技术，能够从图像或视频中检测和估计人体及其各个部分的位置和方向，是理解人体动作和行为的重要组成部分。人体姿态检测可以根据不同的标准和应用场景分为多个类别，如2D姿态估计和3D姿态估计、单人姿态估计和多人姿态估计、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。此外，操作员的意图也可以通过手势、语音或面部表情等特征直接向机器人传达，帮助机器人更准确地识别预测出操作员意图。特定任务场景下的人机协作在人机协作的物体抓握任务中，机器人需要通过其传感器和执行器识别物体的形状、大小和重量，然后以适当的力量和方式进行抓握。在抓握过程中，机械手基于传感器反馈控制调整其力量输出，同时机械臂需要协同运动确保动作的平稳和精确。人机协作装配任务中，人类工人与机器人协同工作，共同完成复杂产品的组装工作。合理的任务规划是关键，重复性高、精度要求高或危险、繁重的工作由机器人完成，而需要创造力、决策和灵活性的任务由人类工人完成。在装配过程中，机器人和人类工人需要交换工具、零件或半成品，这就需要完成物体抓握和物体交接任务，同时确保机器人的行为对人类工人是安全的，并具备环境感知能力，能够适应装配过程中的变化。协作机器人智能控制协作机器人具有轻质、与人交互安全和精度较高等特点，能够与人类在共享工作空间中协同工作。协作机器人的智能控制方法包括视觉伺服控制、多模态融合控制以及力/位混合控制。视觉伺服控制通过在协作机器人上安装摄像头，实现对目标的感知和实时控制，以完成精确的跟踪或定位任务。多模态融合控制则通过将视觉、触觉等多种传感器模态的信息进行融合，提升协作机器人操作的柔顺性和安全性。力/位混合控制是一种先进的控制策略，使机器人能够在沿约束方向进行精确的力控制，而在与这些约束方向垂直的方向上进行精确的位置控制，以适应复杂的交互环境。4.3.2人机协同作业四章小结

本章围绕生产制造中的柔性敏捷智能场景，重点从基本概念、内涵、特征等方面分别介绍了柔性制造和敏捷制造，并通过介绍柔性敏捷制造实施体系，给出其主导的智能企业实践案例；其次，从柔性成形工艺视角，详细介绍了柔性成形的工艺、装备和模具、材料等内容，并给出了柔性辊压成形制造系统案例；最后，介绍了人机交互方式，以及包含人类意图识别、协作机器人智能控制、特定任务场景下的人机协作，说明了人机协同在电动汽车老化电池拆卸场景的重要作用。XXXX研究所XX学院2022年7月智能制造工程基础第六章

“云网边端协同”的智能运维与服务升级目录02智能运维服务01运维服务03云网边端”智能运维服务一体化架构柔性敏捷主导的智能企业实践案例04制造系统设备故障预测与健康管理柔性敏捷主导的智能企业实践案例05智能产品服务系统PART01运维服务运维服务：指保障系统运行状态和结果符合预期的维护服务，旨在延长系统正常运行阶段，预防失效、解决问题，确保系统可靠性、功能性和经济性。系统定义：由相互作用、依赖的部分组成的有机整体，人们期望系统运行提供特定功能，为保障功能所采取的调试、检查等维护操作统称运维服务。系统生命周期分为：规划设计：确定系统重要参数和外界关系，影响运维巡检规划。建设或改造：完成系统建设，包括基础设施等，同时建设运维基础条件。运行中：系统按设计提供功能，运维监测指标、预测风险、执行计划。保养修复：执行检测、修复等工作，有时与运行阶段交叉。废弃：系统报废，运维分析数据，处理废弃设施。运维服务贯穿系统全生命周期，常由独立团队提供，需综合分析平衡投入产出，本节讨论的运维服务能力基于智能制造场景，也适用于通用模式。运维服务和系统定义系统生命周期6.1.1运维服务的范畴和概念运维服务和系统定义运维服务和系统定义巡检模式巡检模式运维方定期巡检、维修、更换配件，如输电线路运维。适用于专业性高、异常损失大的系统。但易机械重复，导致效率下降，进入恶性循环。现有解决措施需专业人员参与，且工艺局限性大。巡检模式运维服务的机械重复化：巡检模式的运维常因机械重复导致效率下降。比如，若某巡检内容异常概率低但过程繁琐，执行者易疏忽，甚至主观拖延处置以降成本，从而引发诸多意外问题。对于受多因素影响的复杂问题，这种情况更突出。如某些设施在特定工况下异常，巡检人员觉得能自行恢复便忽略，久而久之，异常在管理层面愈发明显，只能加大运维力度，进而强化机械重复性，形成恶性循环。现有的解决办法通常是引入专家参与巡检工艺设计，细化记录项并分级分阶段巡检。维保模式维保模式由系统使用方提出需求，运维方响应，如家电运维。要求使用方有基本判断能力，且异常损失不严重。实际中易出现救火队员化，运维只解决表象问题，深层问题积累，增加运维成本。维保模式运维服务的救火队员化：在实际工程中，响应式维保运维常出现“救火队员”现象。复杂系统节点多、规模大，问题多样且随工作周期愈发复杂。单次运维针对具体问题，问题表象解决后，潜在问题不断积累。运维人员因考核和经济因素，难以进行深层次排查，只能疲于应对表象问题，系统越复杂，该趋势越明显。这导致即便运维强度高，系统仍易失稳，运维人员工作状态和用户体验都差。目前解决此问题，一般通过增加运维人员、配合巡检和更换备配件，虽能缓解但增加了运维成本。6.1.2传统运维服务的模式6.1.3现代运维服务的挑战——四个分散现代运维面临的挑战空间分散产业规模扩大，生产系统空间范围增大，导致运维交通耗时和成本增加，响应及时性降低。时间分散系统对运维需求时间分散，孤立分析易误导决策，传统靠经验积累的方式低效。专业分散系统内专业交叉，各专业子系统运维周期、数据、做法不协调，传统运维难支撑。职能分散生产线关键运维涉及多部门管理，需复杂协调审批；同时运维需满足公共管理要求，填报信息、遵循合规要求，信息流转需依组织机制，借助多种形式保障流畅性。现代运维服务所面临挑战的根源在于，随着经济发展和技术进步，运维服务对象系统的复杂度大幅提升了，无论体量规模、专业技术、运行效率，运行机制、工艺方法或是市场环境关系，都发生了较大的变化。对运维服务而言，这种复杂度的提升主要体现在四个分散上，即空间分散、时间分散、专业分散和职能分散。这会导致运维服务的成本增加，问题处理的难度提高，所需要的专业技能水平上升。现代运维服务的挑战PART02智能运维服务智能运维服务是指借助自动化、信息化、智能化等技术手段、方法或工具，提供新型运维服务能力，替代原有机械重复的人工运维服务工作，克服运维服务的分散性和业务难点，在控制成本投入的同时，提升运维服务效率，保障目标系统的可靠性和有效性。智能运维服务的定义智能运维服务是指借助自动化、信息化、智能化等技术手段、方法或工具，提供新型运维服务能力，替代原有机械重复的人工运维服务工作，克服运维服务的分散性和业务难点，在控制成本投入的同时，提升运维服务效率，保障目标系统的可靠性和有效性。智能运维服务的目标6.2.1智能运维服务的概念与目标智能运维服务的定义故障预测关键技术包括监测数据采集、健康因子构建和剩余寿命预测等，通过这些技术实现对设备健康状态的准确评估和预测。故障预测方法包括基于物理模型、数据驱动和混合模型的剩余寿命预测方法，各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。6.2.2智能运维服务的对象与机制智能运维服务的对象主要包括人、生产制造过程、事务事件保障、设施设备和环境。人包括管理决策人员、日常生产人员、专业技术人员、消费用户和运维服务人员本身；生产制造过程需要保障其在生产效率、灵活性和经济性中找到平衡；事务事件保障包括应急事件保障和计划事务保障；设施设备涵盖生产设备和相关基础设施；环境则涉及环境保护方面的运维服务，如能耗控制、排放监控等。智能运维服务的对象智能运维服务的机制从空间维度来看，利用技术拉近空间距离，如数字孪生、综合管控等高阶段功能，实现跨越空间距离的高效运维，节省人力和交通成本，提升运维服务的时效性。从时间维度分析，结合数据分析实现事前-事中-事后的信息智能化关联，实现三阶段的智能化联动。从专业维度考虑，实现边缘处置和分层汇聚机制，构造边缘侧汇聚的系统，本地处理高实时性要求的问题，中心处理综合性要求较高的情况，为各专业部门的独立管控提供结构条件。从职能维度出发，构建适用、实用的信息系统业务工具，利用信息化实现技术业务管理工具，经预先设计和授权，构建事件和人员的联动机制，自动化支撑业务流程。物联网方法物联网方法通过各类传感器、远程维护和控制系统以及无人机和机器人等应用，实现高频度的感知和远端控制，减少运维人员的驻留和奔波，提高运维频率和效率。例如，在某矿山企业中，通过物联网技术和机器人应用，实现了对矿山设备的远程监控和维护，提高了运维效率和安全性。智能化方法智能化方法利用人工智能技术，替代人工的机械重复劳动，通过智能监控系统、智能感知系统、智能分析系统等，实现运维服务的智能化和自动化。以某电力企业为例，通过智能化监控系统，实现了对电力设备的实时监控和故障预测，提高了运维效率和设备可靠性。数字孪生方法数字孪生方法通过物理模型、传感器更新、运行历史等数据，实现对实体装备的全生命周期过程的虚拟映射，为运维服务提供实时全景的现场情况仿真和决策支持。例如，在某航空制造企业中，通过数字孪生技术，实现了对飞机制造过程的虚拟仿真和优化，提高了生产效率和产品质量。信息化平台方法信息化平台方法通过建立运维服务工具，实现无纸化办公和业务辅助功能应用，提高运维效率和服务水平。以某制造企业为例，通过信息化平台，实现了对运维服务的自动化管理和协调，提高了运维效率和管理水平。数据分析方法数据分析方法通过采集和沉淀有价值的数据，利用知识库、专家系统、数据挖掘、可视化统计与大数据分析等方法，从数据中挖掘经验，提取模式，寻找决策支持依据。6.2.3智能运维服务方法PART03“云网边端”智能运维服务一体化架构“云”指基于云平台的中心服务应用，具备良好的性能弹性和可扩展性，支撑中心服务应用的异地分布式部署。“网”指网络基础设施，使各类现场边缘环境、车载、单兵设备、移动终端等能够在适当的安全性保障条件下接入系统。“边”指边缘侧环境，特指边缘接入网关，承载数据转换、存储、编程、转发、预处理和部分安全管理等任务。“端”指终端设备，包括各类传感器、控制装置和智能化终端设备，如温湿度传感器、摄像机、CO/VI传感器、继电器、电机、远控开关、手机、无人机、机器人等。“云网边端”基础设施结构一体化架构是将多方面的因素综合考虑、整体设计的架构。在智能运维服务领域，4A模式设计是一种典型的一体化架构设计方法，包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。业务架构是4A一体化架构的核心和方向，用于梳理需求，设计者在该过程中调研确认需求流、信息流和工作流，整理事务清单、事件清单和角色清单，为应用设计提供清晰便捷的依据。应用架构规划设计支撑实现业务需求的工具集，工程实践中特指智能化、自动化的信息系统及其配套的装置设备。数据架构是4A一体化架构设计的第三步，设计者在该阶段明确业务需求，分析所需工具应用，并对现有实际业务机制和数据情况有清晰了解。技术架构设计是4A架构设计的最后一阶段，根据前三者需求，完成技术选型、逻辑分层、模块划分、开发框架、组件调用和开发语言选择等设计。一体化架构设计方法01026.3.1“云网边端”智能运维服务一体化架构的组成6.3.1“云网边端”智能运维服务一体化架构的组成业务架构(BusinessArchitecture)是4A一体化架构的核心和方向，其设计常用于梳理需求，设计者在该过程中调研确认需求流、信息流和工作流，整理事务清单、事件清单和角色清单。根据这些流向和清单，设计者能够更清晰便捷的完成应用设计。右图是一个较典型的智能运维服务业务架构图，图中实线为工作流，虚线为工作事务的需求传导。业务架构016.3.1“云网边端”智能运维服务一体化架构的组成应用架构(ApplicationArchitecture)的意义在于：规划设计支撑实现业务需求的工具集。工程实践中往往特指智能化、自动化的信息系统及其配套的装置设备。为了控制建设成本和使用中的资源空转浪费，应用架构的规划需注意避免过度设计，并区分过度设计和形式要求的界限，客观考量部分从专业上不易理解但有积极意义的形式要求。应用架构设计阶段应是确定业务工具复杂度、避免过度设计的关键环节，一般建议分阶段规划，并核实每个应用是否都具有明确的需求依赖链条。右图是一个典型的运维服务应用架构图示例。应用架构026.3.1

“云网边端”智能运维服务一体化架构的组成数据架构是4A一体化架构设计的第三步。此时，设计者已明确业务需求，分析了所需工具应用，清楚现有业务机制和数据情况，包括线下流程、现有信息系统以及业务数据的内外部依赖关系。数据是运维运营知识沉淀和决策支持的关键，数据架构融合业务需求、专业经验和系统设计，还约束技术架构选型。数据架构主要设计内容包括：确定系统内的数据种类、读写方式，以及各数据库和数据实体的结构与格式等。数据架构设计机制丰富，像数据字典、数据流图、E-R图、主题域图、关系型数据物理模型图、逻辑数据模型图、UML图等，实际运用时可按需组合。右图是一个典型的运维服务数据架构图示例。数据架构036.3.1

“云网边端”智能运维服务一体化架构的组成技术架构(TechnologyArchitecture)设计常常是4A架构设计的最后一各阶段，该部分设计根据前序的业务、应用和数据架构的需求，完成技术和基础框架的选型，论述各关键技术之间的关系，其设计主要包括：技术逻辑分层、系统模块划分、开发框架选型、各组件调用和权限关系、开发语言选择等。右图是一个典型的运维服务技术架构图示例。技术架构04系统健康度指标用于感知和评估系统的健康度。通过摄像机在线率、供电网络性能、视频质量等指标，可以评价视频监控系统的健康情况。不同系统和不同阶段的健康度指标有所不同。例如，在某交通监控系统中，通过摄像机在线率和视频质量等指标，实时评估系统的健康度，及时发现和处理问题。系统健康度指标信息的真实性和有效性是运维服务的关键。通过多来源数据交叉检验、统计学方法等保障数据真实性；通过数据清洗和数据治理方法提高数据有效性。例如，在某化工企业的运维服务中，通过数据清洗和治理，提高了数据的有效性，为运维决策提供了可靠依据。信息的真实性和有效性运维服务的经济性评价较为复杂。过度运维会导致成本浪费，而忽略必要的运维可能导致更大的损失。需要从收益和风险两个角度进行评估。以某制造企业为例，通过合理规划运维服务，平衡了运维成本和收益，提高了企业的经济效益。运维服务的经济性避免“过度设计”是运维服务规划的重要原则。通过行业内成熟经验指导建设，基于典型框架做减法，确保每一项应用或业务的设计都有明确的需求依赖。例如，在某企业的运维服务规划中，通过避免过度设计，降低了运维成本，提高了运维效率。避免“过度设计”运维服务策略机制探索包括从实用出发，由各专业分别探索模式，再择优通过集团统建强化架构与机制；强调安全为基线，引导各业务设计平滑升级；尊重客观规律，重视数据资产的沉淀积累。运维服务策略机制探索6.3.2工程实际应用探讨PART04制造系统设备故障预测与健康管理故障预测关键技术包括监测数据采集、健康因子构建和剩余寿命预测等，通过这些技术实现对设备健康状态的准确评估和预测。故障预测方法包括基于物理模型、数据驱动和混合模型的剩余寿命预测方法，各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。6.4.1

设备故障预测与健康管理故障预测与健康管理（PrognosticsandHealthManagement，PHM）技术，旨在实时监控设备状态并预测健康状况。它基于数据分析，能实时监测和预测机器设备运行状态，有效管理设备健康。通过该技术，可及时发现故障，提高设备可靠性与运行效率，降低故障率和维修成本。PHM系统通常借助传感器获取数据，经分析、处理和建模，深入了解设备运行状况，生成健康报告，为用户提供维修和管理建议。故障预测与健康管理概念故障预测与健康管理的发展历程随着传感器、物联网、“互联网+”、云计算、人工智能等技术发展应用，装备积累大量数据。企业通过挖掘工业大数据价值，优化资源配置，降低成本，提升效益和竞争力。定期维护和预防性维护虽创新了传统装备运维方式，但并非最优。随着新兴技术发展，故障预测与健康管理应运而生。6.4.1设备故障预测与健康管理从信息角度，PHM系统分为7层，依次是数据采集、信号处理、状态监测、健康评估、故障预测、决策支持和人机交互。自下而上是信息获取、转换、分析、应用和展示过程；自上而下是命令或配置信息下达过程。各层功能如下：PHM系统的信息结构

采集层功能数据采集层由状态监测传感器实时采集装备系统、子系统、部件的状态特征参数。数据处理层处理装备状态监测传感器传来的状态特征数据，转化为PHM系统所需形式和特征。状态监测层测试并报告装备系统、子系统、部件特性，输入处理后的传感器数据，输出系统、子系统部件状态。健康评估层评估装备部件、子系统、系统的状态，报告健康情况。故障预测层预测装备部件、子系统、系统的状态变化趋势，估计剩余寿命。决策支持层制定装备系统维修决策，包括任务/运行能力评估和计划、维修推理机和维修资源管理等。人机交互层实现装备PHM系统与使用者的接口交换，显示各类信息，接收管理人员干预信息。电气故障机械故障人为因素故障是操作人员错误、疏忽等致设备故障，包括错误设置、不当操作、保养不当，且是其他故障主因。设置错误因缺乏培训等；操作不当因疏忽等；保养不当因不了解要求等。会致设备异常、生产中断，生产单位需加强人员管理防故障。程序故障源于软件、编程、系统问题，制造系统自动化靠控制程序，出错即致设备故障。软件问题因缺陷、通讯等；编程有语法等错误；系统含硬件和系统异常。会影响自动化控制和生产稳定，使设备失控、数据错、质量降，造成资源浪费和成本增加。电气故障指生产中电气设备、电路等问题，含短路、电源及电机故障。短路由接触不良等引起，电源故障因设备老化等，电机故障源于部件损坏等。会使生产线停机、设备产品损坏，增加成本，严重时引发安全风险，如火灾。。机械故障是制造系统中设备等因磨损老化、缺陷、环境变化等，无法正常运转或性能下降，表现为停机、异响等。磨损老化如轴承、齿轮磨损，密封件老化；缺陷源于制造问题；环境变化影响运行。会致生产中断、设备损坏、质量下降，增停机和维修成本。6.4.2制造系统典型故障类型及其影响程序故障人为因素故障监测数据采集方法：利用振动加速度传感器、温度传感器等采集设备运行数据。例如，凯斯西储大学轴承数据中心通过振动传感器采集故障数据。健康因子构建方法：物理健康因子和虚拟健康因子相结合，评估设备健康状态。例如，基于深度学习的健康因子构建方法，挖掘数据中的性能退化信息。监测数据采集与健康因子构建基于物理模型的剩余寿命预测：通过失效机理建立数学模型，预测设备剩余寿命。例如，利用有限元分析确定模型参数，但难以推广到复杂设备。数据驱动的剩余寿命预测：包括基于统计模型和智能模型的方法。例如，人工神经网络模型通过学习监测数据，自主预测剩余寿命。剩余寿命预测方法6.4.3故障预测关键技术与方法当前基于深度学习的健康因子构建模型，对健康因子及退化曲线研究不足，而其性能影响寿命预测和维修决策。且监测数据类型多样，因此，构建高性能健康因子，以及针对不同数据类型搭建深度学习网络，挖掘退化信息是发展趋势。基于深度学习的机械设备健康因子构建方法剩余寿命预测的准确性和精确性分别由偏差和区间衡量。偏差过大有危害，安全关键设备需保守预测。预测有不确定性，输出预测区间对维修决策意义重大。提高预测准确性要从数据质量数量和预测方法算法性能入手，提升精度、减小区间是趋势。考虑不确定性的剩余寿命智能预测方法虽有全寿命周期数据集，但各领域测试数据仍少，如装备状态监测领域，数据样本少且性能退化阶段数据缺失，再加上监测数据有非线性等特点，导致状态监测数据量少质低，所以探索小样本下评估和预测精度提升方法是趋势。小样本条件下的健康状态评估及剩余寿命预测方法1236.4.4机械设备健康状态评估发展趋势PART05智能产品服务系统Goedkoop和VanHalen首次正式提出产品服务系统定义：“产品服务系统是从降低产品对环境影响的角度出发，将产品和服务整合在一起，共同提供用户所需的功能的系统。”Goedkoop也定义了产品服务系统的关键要素：产品：制造商或服务提供商出售的实体产品。服务：可以创造价值的某项功能，包含依附于产品和不依附于产品的服务功能，如个性化定制、预测性维修服务、租赁等。系统：包含了产品、服务及其关系的整体。产品服务系统定义与要素根据产生价值的目标不同，可将产品服务系统分成产品导向、使用导向和结果导向三种主要类型：产品服务系统分类6.5.1产品服务系统随着第三波信息技术创新，嵌入智能传感器、能按需服务的智能连接产品（SCP）出现，实现用户与制造公司的连接和智能化，推动数字化服务化。同时，尖端信息与通信技术等快速发展，产品-服务捆绑包开发更自动化、智能化。智能化成产品服务系统新趋势，智能产品服务系统作为新商业范式，受制造商和服务商重视。智能产品服务系统定义智能产品服务系统由Valencia等人提出，定义为智能产品与服务整合的用户需求解决方案。也有扩展定义，即整合各方参与者、智能互联基础设施、智能产品和服务，持续满足客户个性化需求的系统。其关键要素包括：①智能产品与电子服务整合的解决方案：不同智能产品与电子服务的整合体。②各方参与者：含制造商、服务提供商、客户等。③实现智能互联的基础设施：含物联网设备、传感器、云计算平台等。智能产品服务系统的关键要素6.5.2智能产品服务系统01智能产品智能产品是具备智能化功能的产品，借助集成传感器、处理器、软件及网络连接等技术，实现自动化、智能化操作与控制。能收集分析数据，做出适应性反应，并与其他设备或系统交互。日常生活中的智能产品有智能手机、智能家居及穿戴设备等。智能制造中的智能产品，运用先进数字化、智能化技术提升制造过程的效率、质量与灵活性，包括：智能机器人、智能传感器、智能工件、智能物联网设备。02智能服务智能服务是指利用人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）等先进技术，为用户提供智能化、个性化的服务。智能制造领域的典型智能服务有：智能工艺优化服务、智能工装服务、智能生产调度服务、智能质量控制服务、智能供应链服务、预测性维护服务、智能产品生命周期管理系统。6.5.3智能制造中的智能产品与智能服务产品服务化：通过增加服务内