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工业人工智能发展方向.docx
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智能制造已成为公认的提升制造业整体竞争力的国家战略. 以德国工业 4.0 为代表的
智能制造的技术基础是信息物理融合系统(CPS). CPS 是美国基金会在 2008 年提出的, CPS
是指将计算资源与物理资源紧密融合与协同, 使得系统的适应性、自治力、效率、功能、
可靠性、安全性和可用性远超过今天的系统
[1]
.
近年来, 人工智能的发展为智能制造提供了新的技术基础. 美国国家技术委员会的
《国家人工智能研究与发展战略计划》 (2016.10)提出, AI 改进制造过程调度, 增强制造过
程的柔性, 改进产品质量、降低成本
[2]
. 2018 年 5 月, 美国白宫举行“美国工业人工智能峰
会”, 发表声明: 重点发展具有高影响、面向特定领域的 AI, 应用于美国工业来增强美国劳
动力素质, 提高他们的工作效率, 更好地服务客户
[3]
. 美国科学基金会关于“美国工业人工智
能”发表声明: 人工智能可能使美国工业的各个环节产生变革, 为先进制造创造新的希望
[4]
.
美国 2020 和 2021 财务预算优先支持的研发领域指出: 支持智能和数字化制造, 特别是结合
工业物联网、机器学习和 AI 的制造系统
[5-6]
. 德国继“工业 4.0”平台之后, 2017 年 9 月启动
开发和应用“学习系统”计划, 使未来的工作和生产更加灵活和节省资源. 德国联邦政府人工
智能战略提出, 促进 AI 的开发与应用面向经济, 经济是下一步 AI 研究的推动力
[7]
. 中国工
程院制造强国战略研究(三期)的“新一代人工智能引领下的智能制造研究报告”提出: 新一代
智能制造作为我国智能制造的第二阶段(2025-2035)的战略目标是使我国智能制造技术和应
用水平走在世界前列
[8]
.
虽然 Science 文章
[9]
指出, AI 系统开发者普遍认识到, 机器学习将对工业产生广泛影响,
但是, “人工智能发展到深度学习没有考虑如何应用于制造过程”, “多尺度、多源信息获取、
预报模型和资源计划决策与控制过程集成是智能制造中的挑战难题”
[10]
. 为了使工业人工智
能在智能制造中发挥不可取代的作用, 加快我国制造业向数字化、网络化、智能化发展进
程, 本文以制造与生产全流程智能化为应用场景, 提出了工业人工智能的涵义、研究方向和
研究思路与方法.
1. 工业自动化与信息技术在工业革命中的作用
工业自动化与信息技术在工业革命中的作用如图 1 所示. 在第一次工业革命时, 出现
了以蒸汽机为动力的机械生产设备. 例如, 1784 年, 出现了机器织布机. 蒸汽代替了人的体
力, 实现了生产动力的变革. 为了使织布机和其他机器保持恒定转速, 1788 年, 吉姆斯·瓦特
成功地改造了离心调速器. 离心调速器是一个比例控制器, 反馈控制实现了蒸汽机调速的自
动化, 但是比例控制会产生稳态误差, 后来的调速器加入了积分作用
[11-12]
. 从此, 调速器成
了蒸汽机不可分割的一部分. 蒸汽机与调速器的广泛应用推动了第一次工业革命. 工业革命
往往伴随着动力的变革和使能技术的变革. 在第二次工业革命时, 电力代替了蒸汽成为工业
生产的动力. PID 控制与逻辑控制应用于电力工业, 实现了传送带的自动化. 使传送带于
1870 年开始在辛辛那提屠宰场使用, 推动了基于劳动分工和以电为动力的大规模生产, 形
成了第二次工业革命. 工业过程往往是由多个回路组成的复杂被控对象, 难以用精确数学模
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87486186/bg2.jpg)
型描述. 大规模工业生产的需求、计算机和通讯技术的发展并与工业自动化技术相结合, 催
生了一种专门的计算机控制系统—逻辑程序控制器(PLC). 1969 年, 美国 Modicon 公司推出
了 084 PLC
[13]
. 该 PLC 控制系统可以将多个回路的传感器和执行机构通过设备网与控制系
统连接起来, 可以方便地进行多个回路的控制、设备的顺序控制和监控. 1975 年, Honeywell
和 Yokogawa 公司研制了可以应用于大型工业过程的分布式控制系统(DCS)
[14]
. 以组态软件
为基础的控制软件、过程监控软件的广泛应用使得生产线的自动化程度更高, 推动了第三
次工业革命.
图 1 工业自动化与信息技术在工业革命中的作用
Fig. 1 The role of industrial automation and information technology in the industrial revolution
下载: 全尺寸图片 幻灯片
工业过程的运行优化需求使得实时优化(RTO)和模型预测控制(MPC)技术形成的工业
过程运行优化软件广泛应用于可以建立数学模型的石化工业过程. 针对具体的难以建立数
学模型的工业过程, 高技术公司开发的基于工艺模型的开环设定控制软件和基于数据驱动
的智能运行优化控制技术的运行优化控制软件越来越多地应用于难以建立数学模型的冶金
工业过程, 取得了显著的效果
[15-16]
.
大规模的工业生产迫切需要生产企业的管理高效化. PLC 和 DCS 与管理计算机、实时
数据库和关系数据库相结合的计算机管控系统开始应用于工业生产中. 自动化技术与信息
技术开始应用于企业管理. 20 世纪 60 年代初, 计算机财务系统问世, 从此人工的管理方式
开始逐渐被计算机管理系统代替. 20 世纪 60 年代末 70 年代初, 财务系统扩充了物料计划功
能, 发展成为物料需求计划系统(Material requirements planning, MRP). 20 世纪 70 年代末 80
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87486186/bg3.jpg)
年代初, MRP 系统中增加了车间报表管理系统、采购系统等, 于是发展成为 MRPⅡ. 但是
MRPⅡ不能配置资源, 因此配置资源计划系统(Distribution resource planning, DRP)出现了,
单一功能的制造过程管理系统(如质量管理系统)也相继出现. 到 20 世纪 80 年代末 90 年代
初, MRPⅡ逐渐演变为企业资源计划(Enterprise resource planning, ERP), DRP 演变为供应链管
理(Supply chain management, SCM), 而车间层应用的专业化制造管理系统演变成集成的制
造执行系统(Manufacturing execution system, MES)
[17-18]
. ERP 和 MES 广泛应用于生产企业,
显著提高了企业的竞争力
[19]
. 三次工业革命实现了操作工作自动化、企业管理与决策的信
息化.
随着 5G 为代表的移动互联网、边缘计算与云计算的发展, 催生了工业互联网. 工业互
联网为获得工业大数据创造了条件. 大数据驱动的人工智能技术的发展以及科学研究模式
与方法的变化, 如 CPS 和汇聚研究
[20]
的出现, 促进了制造业向数字化、网络化和智能化发
展. 第四次工业革命将实现制造业知识工作的自动化与智能化.
2. 制造与生产全流程智能化
2.1 制造与生产全流程决策、控制与运行管理现状分析
制造与生产全流程的决策、控制与运行管理的现状如图 2 所示. 由企业管理者通过
ERP 系统获得的企业资源信息, 凭经验和知识决策企业的包括产品质量、产量、能耗、物
耗、成本在内的综合生产指标的目标值范围; 生产管理者通过 MES 系统获得的生产信息,
凭经验和知识决策制造与生产全流程的生产指标的目标值范围; 运行管理与工艺工程师通
过管控系统获得的生产工况信息和感觉、视觉、听觉、触觉获得的生产信息, 凭经验和知
识决策反映制造装备或工业过程产品加工的质量、效率、消耗的运行指标目标值范围; 操
作者根据运行指标目标值范围和生产实际情况凭经验和知识决策控制系统指令; 控制系统
控制制造与生产全流程的加工装备(过程), 使被控装备(过程)的输出跟踪控制指令, 从而将
加工产品的质量、效率、消耗的运行指标和制造与生产全流程的生产指标控制在目标值范
围内.
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