制造业是国民经济的支柱。我国已成为制造大国，但仍不是制造强国，实现由制造大国向制造强国的转变，发展智能制造基础产业最为重要，也最为迫切。青岛科技大学段俊勇、赵海霞、张永涛、王帅撰写的《智能制造体系中关键技术的分析与探讨》，结合国内外智能制造的定义和发展情况，深入剖析了智能制造的本质，并解析出体系中的关键技术领域，构建了智能制造的整体框架。
本质：智能技术与制造技术的深度融合
文章指出，智能制造从本质上来看是智能技术与制造技术的深度融合。从发展脉络看，传统制造基于互联网、物联网技术实现数字化，而这些技术的进一步发展便是智能技术；传统制造技术在融合“智能”与“智慧”后，向更加聪明、成熟、高效的方向发展，实现所有“制造”过程的智能化。智能制造系统是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，能够在制造过程中进行分析、推理、判断、构思和决策，通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸并部分取代人类专家的脑力劳动。文章还给出了明确的判据：“机器人+数控机床”不是智能制造，它仅仅属于自动化和数字化范畴；只有具有图像识别或力传感器的机器人、具有位移、振动、温度传感器的数控机床所构成的生产系统，才属于智能制造范畴。
关键技术领域
文章归纳出智能制造体系包含的关键技术，覆盖感知、制造、材料、识别、通信与网络等多个层面。
- 先进的传感检测技术：工业传感器核心器件、智能仪器仪表与传感器集成应用是感知世界的基础，其中视觉占人类所有传感器输入的80%；
- 先进的制造技术：3D打印推动打印材料多样化，但金属材料大部分仍采用金属粉末激光烧结，在材质均匀性、强度、耗时与后处理上仍有不足，传统制造技术需在提高效率的基础上提供多样化信息接口；
- 新材料技术：以轻量化、力学性能优越、便于加工制造、绿色节能为标志，是智能制造的物质基础；
- 快速识别技术：RFID等无线射频识别技术用于实现从物流到信息流的快速、准确转换提取；
- 无线通讯与定位技术：通过无线传感网络实时采集与传输现场数据，实时定位系统利用光学、声学技术为控制中枢提供位置信息；
- 数据的采集和分析处理：目前以基于微处理器和PLC逻辑控制器为主的采集系统，稳定性和准确性需要进一步提高，并保证与高端传感器的接口；
- 预测型智能制造技术：时刻掌握设备实际“健康”状态，通过预测设备什么时候可能失效，合理安排维修计划，实现“准时”维修；
- 信息与网络技术：支撑人与人、人与机器设备、设备与设备的通信和交互，是智能制造得以实现的载体。
体系框架与实现路径
文章用一句话概括体系各要素的关系：智能装备是主体，网络是载体，信息是纽带，采集与计算分析是以网络为载体完成信息传递的方法和手段。它们相互融合，构建数据、信息、优化、决策、价值闭环体系，建立从数据到信息、从信息到可执行的优化建议直至反馈调整的长效模式，最终成型为智能制造体系。
在实现路径上，文章提出实现智能制造的核心措施是信息处理和物理过程的深度融合，并强调三项工作：保证信息系统（虚拟世界）对于现场生产运营系统（现实世界）信息获取的实时性、准确性与全面性；将来自生产现场的海量数据转化为有效的生产运营改进优化建议；完善装备的协同与交互功能，使设备具备通讯能力、感知自身和外围环境的传感器以及自我诊断和调整的功能。
“工业4.0”和智能制造是愿景，是各种技术发展到较高层次后的全方位综合集成应用，而不是一种全新的技术。
小结
该文的价值在于把分散的技术概念收拢为可辨识的体系框架：以智能装备为主体、网络为载体、信息为纽带，通过感知、识别、通信与数据分析的融合，形成从数据到价值的闭环。对工程实践而言，判断一项改造是否属于智能制造，关键看装备能否感知自我状态与环境变化，并进行实时、适当的调整、控制、交互和通信。
参考来源
本文根据 智能制造体系中关键技术的分析与探讨 等公开资料整理，版权归原作者与原媒体所有。