在智能制造背景下，感知系统扮演着至关重要的角色。智能制造是一个不断演进的概念，其发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时人工智能开始在制造领域崭露头角。1998年，Paul Kenneth Wright和David Alan Bourne的著作《制造智能》首次明确了智能制造的定义，强调了通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和控制，模拟人类专家的知识，以实现小批量生产过程的自动化。
随后，智能制造的概念不断发展，到了20世纪90年代，智能制造技术（IMT）和智能制造系统（IMS）成为国际研究的重点。在这个阶段，智能制造系统被定义为一种能够整合智能活动，并将这些活动与智能机器相结合的先进生产系统，涵盖从订单、设计、生产到销售的全过程。
进入21世纪，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的崛起，智能制造的概念进一步深化。2010年，美国在研讨会上提出，智能制造强调了快速新产品制造、动态响应市场需求以及实时优化工业生产和供应链的能力。德国推出的工业4.0战略虽然未直接提及智能制造，但其核心的虚拟网络-实体物理系统（CPS）理念，实际上涵盖了智能制造的要素，即智能设备和设施能够自主交换信息并执行控制任务。
智能制造的主要特征体现在三个方面：
1. 数据的实时感知：这是智能制造的基础，依赖于高效的传感器和信息采集技术，收集大量数据并实时传输至分析系统，为决策提供依据。
2. 优化决策：通过对产品全生命周期的海量异构信息进行挖掘、分析和预测，形成优化制造流程的决策指令，以提升效率和质量。
3. 动态执行：智能制造系统能够根据决策结果灵活调整生产过程，实现快速响应和自我优化。
感知系统在智能制造中负责获取和处理这些实时数据，包括对生产环境、设备状态、产品质量等多方面的监测。它通常由各种传感器、监控设备和数据分析工具组成，能够提供精准的实时信息，帮助决策系统做出准确判断。此外，感知系统还需要具备高度的集成性，能够与企业内部的其他系统如ERP、MES等无缝对接，以及与供应链合作伙伴共享信息。
智能制造是信息技术与制造技术深度融合的产物，其感知系统是实现智能化生产的关键组成部分，它不仅需要收集和处理大量数据，还要能实时反馈信息，支持优化决策，确保制造过程的动态执行。随着技术的不断进步，感知系统在未来的智能制造中将发挥更加重要的作用，推动制造业向更高效、灵活和可持续的方向发展。
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