智能化制造背景下的感知系统.pdf

在智能化制造背景下，感知系统是实现智能制造核心能力的关键组成部分。智能制造涵盖了从概念提出到发展深化的多个阶段，其内涵随着信息技术的进步不断演进。最初，智能制造的概念起源于20世纪80年代，那时人工智能开始应用于制造领域，主要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来模拟人类专家的技能和知识，实现无需人工干预的小批量生产。 1998年，赖特和伯恩的著作《制造智能》进一步定义了智能制造，强调通过集成智能决策支持系统，实现制造过程中的自动化和智能化。进入20世纪90年代，随着智能制造技术（IMT）和智能制造系统（IMS）的研究，智能制造开始在全球范围内得到广泛关注。日、美、欧共同实施的“智能制造国际合作研究计划”提出了智能制造系统是贯穿整个制造过程的智能活动，并将这些活动与智能机器有机融合，实现从订单、设计、生产到销售的全过程柔性集成，以提高生产效率。 21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，智能制造的概念得到了深化。智能系统强化了先进系统的应用，使新产品制造快速化、动态响应产品需求以及实时优化工业生产和供应链成为可能。德国推出的工业4.0战略虽然未直接提及智能制造，但其内涵包括了智能制造，即通过虚拟网络—实体物理系统（CPS）将企业设备、存储系统和生产设施融入其中，这些系统能自主交换信息、触发动作和控制。 感知系统在这一背景下起到至关重要的作用。它通过各种传感器和监测设备收集大量数据，如生产过程中的温度、压力、速度、质量等参数，为智能制造提供实时、准确的信息输入。这些数据通过物联网技术传输到云端，经过大数据分析，可以进行预测性维护、工艺优化、资源调度等，从而提高生产效率，减少浪费，增强灵活性，确保产品质量。 感知系统的智能化也体现在其自适应性和自我学习能力上。系统能够根据环境变化和工艺要求自动调整，通过机器学习和人工智能算法，不断学习和改进，实现更高效的决策。此外，感知系统还涉及信息安全，确保数据的保护和隐私，防止生产过程受到干扰。 智能化制造背景下的感知系统是智能制造体系的神经末梢，它们是智能制造实现智能化、自动化、网络化和灵活化的核心要素，推动着制造业向更高水平、更高效率的方向发展。