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2023-09-08

智能制造与智能装备的关键技术与发展趋势

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当前,信息技术发展迅速,改变了人类的生产方式、生活方式、思维方式,也改变了人类的学习方式。随着信息的快速发展,当前形成了新一代信息技术。主要有四个特点:由互联网技术发展到物联网技术,由虚拟现实技术发展到增强现实技术,由网格计算技术发展到云计算技术,由机器学习技术发展到深度学习技术,形成了几个典型的综合交叉领域,包括工业互联、混合现实、大数据、人工智能等。


什么是智能制造? 


中国的制造业通过40年改革开放取得了很好的成绩,特别是广东、福建、浙江、江苏、山东、沿海一带,制造业发展非常快,从某种角度上来说发展的也非常好。虽然制造业取得了很大成绩,同时也存在一些问题。无论是央企、国企还是民企,都需要转型升级。制造企业转型升级要依靠数字化制造、网络化制造、智能化制造的技术来帮助企业提升产品的质量,提升生产的效率等等。


制造强国发展战略,主要是智能制造、工业强基、绿色制造。无论是美国的先进制造计划、德国工业4.0,还是中国企业转型升级,都需要用到智能设计+智能制造智能产品是智能制造和服务的价值载体,而智能装备又是智能产品中的重中之重,是工业的母机。机电产品经历了机械化、电气化、信息化,目前正向智能化方向发展。对企业来说,最重要的是要做好一代产品、一代装备,而要做好一代产品、一代装备,首先就需要一代的工艺,产品是解决做什么的问题,工艺是解决怎么做的问题。对批量生产而言还需要一代的模具,而所有这些都需要一代的设计。只有通过一代设计,我们才能把一代产品真正做好,才能掌握行业的核心技术。


到目前为止,大部分智能制造的项目还基本上是数字化、网络化、信息化的内容,有的还是机器人的应用、生产性的改造,离真正的智能制造还存在一定的差距,甚至存在不少差距。到底什么是智能制造?


我个人理解智能制造就是把人工智能技术和产品设计制造技术融合起来,用智能的技术来解决制造的问题。具体展开来说,智能制造是指对产品全生命周期中设计、加工、装配等环节的制造活动进行知识表达与学习、信息感知与分析、智能决策与执行,实现制造过程、制造系统与制造装备的知识推理、动态传感与自主决策。


做智能制造,打造数字化的车间,要用机器人技术、人工智能技术,但前提是首先要用好数字化技术、网络化技术。只有在数字化、网络化的基础上才能实现智能化。所有这些信息技术都不能替代产品设计技术、产品本身的制造技术,要把汽车技术和产品设计技术、产品制造技术有机融合起来。


智能制造三个核心问题


智能制造有三个核心问题:第一,知识库和知识工程。如何做智能制造?要把千百万设计人员的设计知识,加工人员的宝贵加工知识,管理人员的宝贵管理知识和服务人员的服务知识做到知识库里,用知识工程来引领我们的智能制造。而且这个知识不是死的,是活的,这需要动态传感、实时感知,最后能够实现自主学习和自主决策。所以从这个意义上说,制造知识是制造业中的灵魂。对企业来说,设备很宝贵,车间很宝贵,刀具很宝贵,但是最宝贵的是人才,或者说具有专门知识的人才,会设计、加工、管理、服务的人才。我们要把这些人才的知识做到知识库里,用知识工程来引领智能制造。


第二,智能制造的三个层面。一是制造对象的智能化,二是制造过程的智能化,三是制造工具的智能化。制造过程的智能化是智能制造的保证,如何生产调度、如何加工等等,需要实现数字化、网络化、智能化,这时候智能制造就有了基本的保证。


第三,智能制造的四个关键环节。智能制造从环节看,主要有智能设计、智能加工、智能装备和智能服务四个环节。首先是智能设计。前面列了很多项目,企业也搞了很多项目,加工方面、装备方面、自动化生产方面的比较多,智能设计的项目,列的非常少,可以说基本没有。没有智能设计,哪里来的智能制造,智能设计是智能制造的引领。设计需要在智能化、数字化、网络化的基础上实现智能化,才能创新设计出更多、更好、更新、受市场欢迎、受顾客欢迎的产品,企业才能发展和壮大,才能做的专精尖特,所以说智能设计是引领。当前企业家最苦恼的是什么产品是卖得掉的,什么样的产品顾客是受欢迎的。通过智能制造,一定要用智能设计来引领企业的发展,引领制造业的发展,引领智能制造本身的发展。


人工智能和智能制造结合有哪些热点


人工智能和智能制造结合有哪些热点呢?我们可以认为是两条狗引领的,一条是波士顿大狗,一条是阿尔法狗(AlphaGo)。人工智能第一个热点是波士顿动力的大狗机器人,它是一个四条腿的机器人,同时它又是一个智能化的产品,所以它既是机器人的一个最高水平的表现,也是智能制造最高水平的一个体现。两条狗能奔、能跳、能行,逢山过山,逢河过河,而且两条狗的协调性非常好,动力非常强劲,运动非常自如,跨栏水平非常高,远远超过一般的跨栏运动员。什么时候前腿应该提起来,什么时候后腿应该放下去,它运动自如、操控自如。它为什么这么厉害?主要有四项关键技术:一是远程控制,二是负重爬坡,三是行进速度快,四是平衡能力非常好。


人工智能,也是智能制造的第二个热点是智能化手机。手机是谁发明的?是摩托罗拉做出来的,可以拍照是诺基亚先做出来的,但是苹果开发了智能化手机,颠覆了摩托罗拉和诺基亚两个手机公司。华为手机现在也开发得不错,我们有了智能化手机,制造水平也非常高。无论是苹果还是华为,当下智能化的手机可以做到如此之薄,抛光技术如此之好,都是智能制造的一个典范,也是智能产品的成功典范。


人工智能和智能制造第三个热点是智能无人系统,包括智能无人机、智能网联汽车。现在无人机非常厉害,无孔不入,很多领域都可以用,在交通、农业、军事等等领域,无人机都可以大显身手。最近智能网联汽车、无人驾驶汽车也开始成熟起来,百度公司、小米公司纷纷要造汽车,也遭到了一些争议。有人认为百度、小米是信息技术公司,汽车是机电产品。实际上现在在万物互联的时代,汽车成了互联网控制的一个终端,是一个移动的终端而已。当前我们用人工智能来驾驶汽车,用人工智能技术来操控汽车,这个技术正在慢慢成熟。目前国内开发了几款车,蔚来汽车、理想汽车。我听到不少人买了蔚来汽车、理想汽车,询问他们这个车怎么样,不少顾客反映,理想、蔚来汽车开发得真不错,这说明我们国家智能网联汽车也上了一个新的水平。


人工智能的第四个热点是阿尔法狗,它不是狗,是谷歌公司开发的下围棋的系统。2016年阿尔法狗对战韩国选手李世石,人机大战,机器人胜利了,引发了很多争议。阿法尔狗为什么能够取得胜利?主要是两点,第一,它采用了深度学习算法,也是人工智能最新的一个算法。第二,它是两个大脑,一是落子选择器,二是棋局评估器。它可以计算到这一步棋几十步甚至一百步以后对我有利,还是对对方有利,所以阿尔法狗下棋的技术远远超过了一般的围棋运动员。


人工智能的第五个热点是智能机器人。智能机器人刚面世的时候有非常大的争议,大家觉得没有必要,但是当前争议正在缩小,可以说没有争议了。为什么?FANUC开发出了真正的智能机器人,它可以通过自我学习、自我训练,在没有人员指导的情况下学习工件摆放。第一步是机器人随机抓取,第二步是自行判断成功还是失败,并搜集图片训练,第三步是经过长时间的学习,任务执行准确率不断提升。FANUC开发了智能机器人,它自我学习的过程非常的震撼。机器人和智能机器人区别到底在哪里?我认为,一般的机器人,它的轨迹规划、运动规划、速度、加速度都要事先编程好,所以机器人应用的一个重点是轨迹规划或者运动规划。而智能机器人少量的编程也是需要的,但是大量的是根据学习来的,经过人工神经网络的训练来提高它的执行任务的正确率。


智能机器人还有一个划时代的代表是美国开发了达芬奇手术机器人。达芬奇手术机器人包括外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统三大系统。它适用于泌尿外科、心胸外科、妇科、腹部外科等外科,使得手术操作更精确、愈合好、创伤更小、手术指征更广,减少疼痛,减少失血量,它的开刀技术超过了一般水平的医生。当然,与著名的外科医生的开刀手术相比,可能还欠缺一点,还需要不断地学习、不断地提升。


人工智能第六个热点发生在中国——2016年中国工程院前常务副院长,也是浙江大学的老校长潘云鹤院士,牵头启动了中国人工智能2.0。中国人工智能2.0是中国工程院三大重要咨询项目之一,人工智能2.0有五项关键技术,包括大数据智能、互联网群体智能、跨媒体智能、人机协同的混合智能、智能自主无人系统。


智慧制造 VS 智能制造


有人问智慧制造和智能制造有什么区别?我个人理解没有区别,智慧智能,到底是智慧厉害还是智能厉害?是智慧高于智能,还是智能高于智慧?在信息技术领域有两种观点,一种观点认为智慧智能要更高一个层次,是智能加上聪慧,所以叫做智慧。但是另一种相反的观点,认为智能是一种技术,而智慧是个小聪明,所以智能高于智慧,这两种观点我个人认为到目前阶段基本上没有什么差别,是个人应用的习惯问题。比如说城市基本上都用智慧,医疗更多的人也用智慧,而对制造业更多的人喜欢用智能制造。


运用互联网+、智能制造打造数字化车间,离不开精益生产和质量工程。我们要把产品做好,就要在数字化、网络化、智能化的过程中坚持质量观点、精益生产、质量工程。可以说精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。我们需要先把智能制造做好,否则还是粗放型生产,还是脏兮兮的,要做精益生产、智能化生产。另外,通过智能制造不断提升精益生产的水平,我个人认为精益生产既是智能制造的基础,智能制造又是精益生产的目标。精益生产也包括精益设计、精益加工、精益装配、精益服务,在精益生产的基础上实现智能制造,最终的目标还要生产出精益化的产品。


把智能制造技术用于装备制造业,要开发智能产品与智能装备。这有两层含义:一是智能技术的产品化,二是传统产品的智能化。智能产品的装备,是把人工智能技术和产品装备的实际制造技术融合起来,实现以知识工程为核心,做到自感应、自适应、自学习、自决策。


备注:本文内容来源于智能制造IMS,作者中国工程院院士机械与运载工程学部 谭建荣。如有侵权,请联系小编删除。

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