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什么是智能制造?智能制造的核心要素是什么?智能制造与数字化的关系?智能制造将会带来什么样的变化?

作者:中国电子信息产业发展研究院 《智能制造术语解读》,电子工业出版社

 


概念定义:智能制造是基于CPS(赛博物理系统)与软件定义技术,构建“状态感知—实时分析—自主决策—精准执行—学习提升”的数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场景下,优化配置资源的一种制造范式。

 

智能制造不同于人工智能

智能制造的历史早源于机器与人的关系。早期机器的功能表现不能遂人愿,人很难掌控机器的全部状态情况。而在机器不够智能的时代,只能靠人的智能来弥补,以“人在回路”的方式来解决。

早期的“智能制造”是20世纪90年代所形成的“智能制造系统(IMS)”的概念,是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,被简单地称为“专家系统”。这是20世纪80年代末信息领域人工智能(AI)二度兴起时的产物。

 

这个定义是基于纯AI的,从当时工业界的角度来看,与制造业没有太多的结合点。在那个时候AI界人士所期待的“智能”,是由“智能体(Agent)”(也译作“智能代理”)来实现的,而智能体的定义,在AI界也一直未能统一。除了字面上的高度类似,实际上,20世纪90年代的“智能制造系统”的内涵与今天“智能制造”的内涵,无论是在智能的含义、制造的范畴、资源的集成与分享还是数据的体量上,都有了明显的区别。

 

例如,当下普遍谈及的“智能”,可以界定为工业智能、人工智能及其他种类智能的总和,具有普适意义。基于计算机信息科学产生的人工智能,并不能代表基于工业技术产生的工业智能,也不能代表工业与信息化跨界融合所产生的CPS智能(Smart)。过去真正在工业界得到广泛应用并且数百年以来一直在支撑工业发展的,是基于科学效应而形成的工业智能。伴随工业4.0兴起的CPS智能,将是今后10年工业智能化的主流智能技术。

 

因此,智能制造的智能含义与早期的人工智能有一定联系,但也有明显的界限,不能简单地交叉或等同。新一代人工智能进入制造业成为主流的智能技术,形成新一代范式的智能制造,还需要较长的时日。


智能系统的“二十字箴言”

智能制造离不开各式各样的智能系统,从智能产品到智能产线,从智能物流到智能服务,从智能组织到智能企业。

 

类比人脑的认知能力和决策过程,智能系统具备五个明显的特征:状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和学习提升。中航工业集团专家群体总结了五大特征前16个字,本词条作者补充了后4个字,从而形成了一个完整的智能闭环。该智能闭环可以作为识别智能系统特征的“二十字箴言”。智能系统的五大特征如图8-2所示。

 

智能系统的“二十字箴言”最大限度地跨界统合了所有的智能系统,也清晰地划出了一个较大的范畴,那就是,智能不仅仅来自信息领域的人工智能,也包括来自工业领域的工业智能和其他类型的智能。

 

在“二十字箴言”中,除“状态感知”和“精确执行”之外,其他步骤都需要有计算功能介入。显然,这都需要计算内核,需要成熟的赛博技术来实现。因此,让智能制造落地的一种核心技术是CPS。

 

实现CPS的基本逻辑是把知识和算法嵌入软件,把软件嵌入硬件,把硬件嵌入物理系统,由此而组成形式多样但逻辑一致的CPS系统。智能具有丰富的内涵和多途径的实现方式,而CPS则是把人的经过检验的知识、算法和规则等,以数字化知识的形式应用在制造领域中的一种重要的技术使能体系。

 

智能制造的核心要素

毫无疑问,数字化是智能制造的基础。没有数字化,就没有基于赛博的恒定智能系统和具有学习能力的开放智能系统。没有各种数字化的基础设施的配套,CPS中的数字世界是无法正常发挥其智能“使能”的作用的。

 

所谓数字设备,是各种数字化软件、硬件、网络等设备的统称。在工业界数字化较大范围的应用始于早期的计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)等。数字化为产品定义与修改提供了强大的研发手段,例如,波音公司用4年半时间打造的波音777比花费了24年建造的波音747好很多,数字化研发手段是关键设施,数字孪生是必经阶段。

 

数字化一切可以数字化的事物:无论是研发手段的数字化、服务模式的数字化,还是产品本身的数字化。

 

与此几乎同时登场的是网络化:网联一切可以连接的事物。数字化和网络化相互辉映,实现网络的泛在,打造了一个良好的数字化基础设施架构。下一步顺理成章的是,实现数据的自由、畅通、有序流动。

 

然而,智能制造仍然需要更加复杂的因素来实现数据的解放和流动。这就是智能制造的第三个特征:按需供给的泛在知识。数据是知识的载体,但是并不是所有的数据都具备知识的价值。只有借助软件中的知识,才能实现数字世界的重新组合。而且在未来,除产生知识之外,赛博空间中的智能系统也可以自动产生知识,大数据分析也可以产生知识,这就是麦肯锡公司定义的知识自动化的未来场景,即《三体智能革命》一书中描述的“大知识”时代。知识无处不在,随时指导人在合适的时间、恰当的地点,以正确的方式来做正确的事情,让所有的物理实体都精确可控。泛在的知识如同水、燃气和电一样,将成为维持智能社会运行的基本要素之一。

 

智能制造重塑生产关系

在数字化、网络化、知识化实现之后,自组织化将对传统的企业形式带来深刻而持久的、不可逆转的冲击,打破自工业革命以来近三百年不变的企业边界和组织形式。生产关系的变革将引发工业领域的新革命。

 

自组织化背后的支撑逻辑是“社交化”和“圈子”,其核心是由于随着基于移动互联的社交网络的兴起,人与人之间的关系正在数字化,而非模拟化。正如消失了的电话黄页,人与人的关系正在用各种账号进行连接。人与人的交互,事实上已经变成了数字ID和数字ID的交互,这就是人际关系的数字化特征。这意味着,人们接触这个世界的渠道,已经从一个以实体和物质为基础的视角,转变成以数字信息和知识为基础的视角,未来这些知识迁移到工业互联网APP是迟早的事情。

 

人们在交换知识的过程中,就产生了大量的碎片化知识和碎片化思想,其中经常会产生一些在封闭环境中无法产生的真知灼见与创新知识。对中国制造而言,这是一股推动智能制造发展的重要知识源泉。而这种全新源泉的潜力尚处于爆发的前夜。

 

很多未来的工作模式今天已经可以预见:如人们可以自由分散地工作,彻底改变了工厂的管理模式乃至城市社区的管理模式;机器仪器等设备的所有权和使用权可以完全分离,以加工能力或测量能力的方式对外开放,人们可以购买机器时间,开放使用;人们可以根据自己的兴趣爱好加入线上/线下的圈子,以自组织的形式工作。在美国,现在大约34%的工作者是自由职业者,总数达5 300万人。他们已经不属于任何企业,只属于自己感兴趣的若干职业“圈子”。

 

智能制造带来的深刻变化

智能制造需要解决两大不确定性问题:一是要充分满足客户日益增长的充满不确定性的个性化需求;二是产品本身的复杂性,如企业内部管理、外部供应链协同,生产过程、使用过程充满了高度不确定性。

 

而数字化、网络化、知识化和自组织化作为智能制造的重要内核,将促使制造业实现深刻的变化:

 

(1)数字化提高了产品或机器在功能上的柔性。

(2)网络化瓦解了时间和空间上的限制,它带来的信息对称消灭了多数中间环节。

(3)知识化使得工业技术体系从人延展到机器,让设备与人类知识在数字世界中达到完美统一。

(4)自组织化打破了原有僵化的企业边界,大幅度削平了知识的壁垒,降低了知识的迁移难度,从而为灵活的组织和群体智慧提供了全新的管理支撑。

 

这一切最终指向了智能化,用尽可能多的数据流动与尽可能少的成本物耗来满足个性化定制的需求,结出智能制造的辉煌之果。