一、5G技术场景支撑智能制造

作为新一代移动通信技术，5G技术切合了传统制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求，能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云化机器人等工业应用领域，5G技术起着支撑作用。

1. 物联网：随着工厂智能化转型的推进，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术正受到企业的高度关注。这种需求在推动物联网应用落地的同时，也极大的刺激了5G技术的发展。

2. 工业自动化控制：这是制造工厂中最基础的应用，核心是闭环控制系统。5G可提供极低时延长、高可靠，海量连接的网络，使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。

3. 物流追踪：从仓库管理到物流配送均需要广覆盖、深覆盖、低功耗、大连接、低成本的连接技术。此外，虚拟工厂的端到端整合跨越产品的整个生命周期，要连接分布广泛的已售出的商品，也需要低功耗、低成本和广覆盖的网络，企业内部或企业之间的横向集成也需要无所不在的网络，5G网络能很好的满足这类需求。

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4. 工业AR：在智能工厂生产过程中，人发挥更重要的作用。由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性，这对工厂车间工作人员有更高的要求。为快速满足新任务和生产活动的需求，增强现实AR将发挥很关键作用，在智能制造过程中可用于如下场景：如：监控流程和生产流程。生产任务分步指引，例如手动装配过程指导;远程专家业务支撑，例如远程维护。在这些应用中，辅助AR设施需要最大程度具备灵活性和轻便性，以便维护工作高效开展。5G

5. 云化机器人：在智能制造生产场景中，需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了机器人对云化的需求。5G网络是云化机器人理想的通信网络，是使能云化机器人的关键。

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总结：5G技术已经成为支撑智能制造转型的关键使能技术，能将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来，构建统一的互联网络。5G技术的发展可以帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态，这对于推动工业互联网的实施以及智能制造的深化转型有着积极的意义。

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二、智能制造的核心是智能工厂

信息化革命愈演愈烈，机器设备、人和产品等制造元素不再是独立的个体，它们通过工业物联网紧密联系在一起，实现更协调和高效的制造系统。

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当前制造业的转型可以看作是自动化升级和信息技术的融合提升，这不仅仅是自动化和机器换人，而且工厂能实现自主化决策，灵活生产出多样化的产品，并能快速应对更多的市场变化。

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人工智能和制造系统的结合将是必然的，利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型，可以提升工厂控制管理系统的能力，实现所谓的智能制造，才能使企业在今天竞争激烈的环境获得更好的优势。

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智能制造过程主要围绕着智能工厂展开，而人工智能在智能工厂中发挥着重要的作用。物联网将所有的机器设备连接在一起，例如控制器、传感器、执行器的联网，然后，AI就可以分析传感器上传的数据，这就是智能制造的核心。

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随着工业物联网的应用发展，网络和实体系统将紧密联系在一起，也就是物联网将生产现场的处理器、传感器连接起来，使得机器人之间可以进行通信，可以互相沟通，而机器和人的工作将不再会严格分工，未来制造系统把人和机器融合在一起。

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数字双胞胎是重要的角色，智能制造的整个流程都有一个数字孪生模型，系统里包括了现实世界的任何东西，可以是应用或者操作指南手册等。

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此外，智能制造系统里还有人机交互，即人和机器人之间的互动。还有用人工智能驱动、优化产品和流程等。工厂需要做一些预测性维护或者是预测机器的能耗等等，越来越多的这些功能都可以在智能工厂里实现。

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三、5G时代智能工厂前景展望

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从2016年到2018年，我国的5G基础研发测试分为三个阶段。第一阶段是5G关联技术试验，第二阶段是5G技术方案验证，第三阶段是5G的系统验证。

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我国于2016年1月启动了5G技术试验，为保证实验工作的顺利开展，IMT-2020（5G）推进组在北京怀柔规划建设了30个站的5G外场。在5G第二阶段试验完成之后，第三阶段试验将于2017年年底或2018年年初启动；预计5G第一个标准版本将于2018年6月完成，完整版本或将于2019年9月完成，并有望在2020年实现大规模商用。

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面对第三阶段试验，为了做好配合，进一步丰富场景，我国未来计划在6个城市开展更多的试验，包括5G技术与智慧城市的核心规划结合，助力智慧城市的建设；借助5G的试验推动双创，以及在工业互联网、智能制造方面充分利用5G技术。

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智能工厂是5G技术的重要应用场景之一。利用5G网络将生产设备无缝连接，并进一步打通设计、采购、仓储、物流等环节，使生产更加扁平化、定制化、智能化，从而构造一个面向未来的智能制造网络。在此，编者整理了业界对5G时代智能工厂的前景展望，让我们一同期待新时代的到来。

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1、助推柔性制造 实现个性化生产

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全球人口正在接近80亿，中产阶层消费群不断扩大，有望形成巨大市场，进而对消费布局产生影响。带有客户需求和产品“信息”功能的系统成为硬件产品销售新的核心，个性化定制成为潮流。为了满足全球各地不同市场对产品的多样化、个性化需求，生产企业内部需要更新现有的生产模式，基于柔性技术的生产模式成为趋势。国际生产工厂研究协会的定义为：柔性制造系统是一个自动化的生产制造系统，在最少人的干预下，能够生产任何范围的产品族，系统的柔性通常受到系统设计时所考虑的产品族的限制。柔性生产的到来，催生了对新技术的需求。

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一方面，在企业工厂内，柔性生产对工业机器人的灵活移动性和差异化业务处理能力有很高要求。5G利用其自身无可比拟的独特优势，助力柔性化生产的大规模普及。5G网络进入工厂，在减少机器与机器之间线缆成本的同时，利用高可靠性网络的连续覆盖，使机器人在移动过程中活动区域不受限，按需到达各个地点，在各种场景中进行不间断工作以及工作内容的平滑切换。

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5G网络也可使能各种具有差异化特征的业务需求。大型工厂中，不同生产场景对网络的服务质量要求不同。精度要求高的工序环节关键在于时延，关键性任务需要保证网络可靠性、大流量数据即时分析和处理的高速率。5G网络以其端到端的切片技术，同一个核心网中具有不同的服务质量，按需灵活调整。如设备状态信息的上报被设为最高的业务等级等。

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另一方面，5G可构建连接工厂内外的人和机器为中心的全方位信息生态系统，最终使任何人和物在任何时间、任何地点都能实现彼此信息共享。消费者在要求个性化商品和服务的同时，企业和消费者的关系发生变化，消费者将参与到企业的生产过程中，消费者可以跨地域通过5G网络，参与产品的设计，并实时查询产品状态信息。

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2、工厂维护模式全面升级

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大型企业的生产场景中，经常涉及到跨工厂、跨地域设备维护，远程问题定位等场景。5G技术在这些方面的应用，可以提升运行、维护效率，降低成本。5G带来的不仅是万物互联，还有万物信息交互，使得未来智能工厂的维护工作突破工厂边界。工厂维护工作按照复杂程度，可根据实际情况由工业机器人或者人与工业机器人协作完成。在未来，工厂中每个物体都是一个有唯一IP的终端，使生产环节的原材料都具有“信息”属性。原材料会根据“信息”自动生产和维护。人也变成了具有自己IP的终端，人和工业机器人进入整个生产环节中，和带有唯一IP的原料、设备、产品进行信息交互。工业机器人在管理工厂的同时，人在千里之外也可以第一时间接收到实时信息跟进，并进行交互操作。

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设想在未来有5G网络覆盖的一家智能工厂里，当某一物体故障发生时，故障被以最高优先级“零”时延上报到工业机器人。一般情况下，工业机器人可以根据自主学习的经验数据库在不经过人的干涉下完成修复工作。另一种情况，由工业机器人判断该故障必须由人来进行操作修复。

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此时，人即使远在地球的另一端，也可通过一台简单的VR和远程触觉感知技术的设备，远程控制工厂内的工业机器人到达故障现场进行修复，工业机器人在万里之外实时同步模拟人的动作，人在此时如同亲临现场进行施工。

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5G技术使得人和工业机器人在处理更复杂场景时也能游刃有余。如在需要多人协作修复的情况下，即使相隔了几大洲的不同专家也可以各自通过VR和远程触觉感知设备，第一时间“聚集”在故障现场。5G网络的大流量能够满足VR中高清图像的海量数据交互要求，极低时延使得触觉感知网络中，人在地球另一端也能把自己的动作无误差地传递给工厂机器人，多人控制工厂中不同机器人进行下一步修复动作。同时，借助万物互联，人和工业机器人、产品和原料全都被直接连接到各类相关的知识和经验数据库，在故障诊断时，人和工业机器人可参考海量的经验和专业知识，提高问题定位精准度。

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3、工业机器人加入“管理层”

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在未来智能工厂生产的环节中涉及到物流、上料、仓储等方案判断和决策，5G技术能够为智能工厂提供全云化网络平台。精密传感技术作用于不计其数的传感器，在极短时间内进行信息状态上报，大量工业级数据通过5G网络收集起来，庞大的数据库开始形成，工业机器人结合云计算的超级计算能力进行自主学习和精确判断，给出最佳解决方案。在一些特定场景下，借助5G下的D2D（Device-to-Device，意为：设备到设备）技术，物体与物体之间直接通信，进一步降低了业务端到端的时延，在网络负荷实现分流的同时，反应更为敏捷。生产制造各环节的时间变得更短，解决方案更快更优，生产制造效率得以大幅度提高。

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我们可以想象未来10年内，5G网络覆盖到工厂各个角落。5G技术控制的工业机器人，已经从玻璃柜里走到了玻璃柜外，不分日夜地在车间中自由穿梭，进行设备的巡检和修理，送料、质检或者高难度的生产动作。机器人成为中、基层管理人员，通过信息计算和精确判断，进行生产协调和生产决策。这里只需要少数人承担工厂的运行监测和高级管理工作。机器人成为人的高级助手，替代人完成人难以完成的工作，人和机器人在工厂中得以共生。

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4、按需分配资源

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5G网络通过网络切片提供适用于各种制造场景的解决方案，实现实时高效和低能耗，并简化部署，为智能工厂的未来发展奠定坚实基础。

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首先，利用网络切片技术保证按需分配网络资源，以满足不同制造场景下对网络的要求。不同应用对时延、移动性、网络覆盖、连接密度和连接成本有不同需求，对5G网络的灵活配置尤其是对网络资源的合理快速分配及再分配提出了更严苛的要求。

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作为5G网络最重要的特性，基于多种新技术组合的端到端的网络切片能力，可以将所需的网络资源灵活动态地在全网中面向不同的需求进行分配及能力释放；根据服务管理提供的蓝图和输入参数，创建网络切片，使其提供特定的网络特性。比如极低的时延、极高的可靠性、极大的带宽等，以满足不同应用场景对网络的要求。例如在智能工厂原型中，为满足工厂内的关键事务处理要求，创建了关键事务切片，以提供低时延，高可靠的网络。

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在创建网络切片的过程中，需要调度基础设施中的资源。包括接入资源、传输资源和云资源等。而各个基础设施资源也都有各自的管理功能。通过网络切片管理，根据客户不同的需求，为客户提供共享的或者隔离的基础设施资源。由于各种资源的相互独立性，网络切片管理也在不同资源之间进行协同管理。在智能工厂原型中，展示了采用多层级的、模块化的管理模式，使整个网络切片的管理和协同更加通用、更加灵活并且易于扩展。

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除了关键事务切片，5G智能工厂还将额外创建移动宽带切片和大连接切片。不同切片在网络切片管理系统的调度下，共享同一基础设施，但又互不干扰，保持各自业务的独立性。

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其次，5G能够优化网络连接，采取本地流量分流，以满足低延迟的要求。每个切片针对业务需求的优化，不仅体现在网络功能特性的不同，还体现在灵活的部署方案上。切片内部的网络功能模块部署非常灵活，可按照业务需求分别部署在多个分布式数据中心。原型中的关键事务切片为保证事务处理的实时性，对时延要求很高，将用户数据面功能模块部署在靠近终端用户的本地数据中心，尽可能地降低时延，保证对生产的实时控制和响应。

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此外，采用分布式云计算技术，以灵活的方式在本地数据中心或集中数据中心部署基于NFV（Network Function Virtualization，意为：网络功能虚拟化）技术的工业应用和关键网络功能。5G网络的高带宽和低时延特性，使智能处理能力通过迁移到云端而大幅提升，为提升智能化水平铺平了道路。

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在5G网络的连接下，智能工厂成为了各项智能技术的应用平台。除了上述四类技术的运用，智能工厂有望与未来多项先进科技相结合，实现资源利用、生产效率和经济收益的最大化。例如借助5G高速网络，采集关键装备制造、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据，使用能源管理系统对能效相关数据进行管理和分析，及时发现能效的波动和异常，在保证正常生产的前提下，相应地对生产过程、设备、能源供给及人员等进行调整，实现生产过程的能效提高；使用ERP(Enterprise Resource Planning，意为：企业资源计划)进行原材料库存管理，包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时，ERP自动计算所需的原材料，并且根据供应商信息即时计算原材料的采购时间，确保在满足交货时间的同时做到库存成本最低甚至为零。

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因此，5G时代的智能工厂将大幅改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程可控性，最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程，实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。

文章来源于网络

智能制造是一个非常大非常广的概念，除了涉及制造企业本身，还与供应链的上下游企业息息相关，它包含自动化、信息化、智能物流、智能计算、智能决策等多个方面。

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智能制造改革牵扯的是整个制造业，毫无疑问这是一个万亿级别的大市场。所属的细分市场各个都是大片蓝海：未来10年中国机器人市场将达6000亿元人民币；预计2018年，中国民用无人机市场将达到110。9亿元；预计至2020年，中国自动化物流系统市场规模将超过1000亿元。

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智能制造是一个非常大非常广的概念，除了涉及制造企业本身，还与供应链的上下游企业息息相关，它包含自动化、信息化、智能物流、智能计算、智能决策等多个方面。智能制造的实现是一个从手工到半自动化，再到全自动化，最终实现智能化、柔性化生产的过程。智能制造将制造业与信息技术和互联网技术相结合，在生产工艺、生产管理、供应链体系、营销体系等多个方面实现全产业链的互联互通。

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那么，企业该如何实现自己的智能制造改革?以下十项技术都是知识点：

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1、多源多通道数据实时采集感知技术

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多源传感器数据采集是智能制造过程中实现智能感知的前提，通过各类传感器（压力传感器、位移传感器、视觉传感器等）组成，实现对多源多通道分布式数据的实时采集、分析和转换等。

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多源传感器数据采集系统包含以下几项技术：

·信号转换技术

·实时网络通信技术

·多线程管理技术

·数据缓存池技术

·黑匣子技术

·信息安全技术

2、异构数据内容融合与传输共享技术

通过对各种异构计算数据进行内容分析和融合处理，从海量数据中挖掘隐藏信息和有效数据，提高智能制造过程中各种装备状态监测的准确性。

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异构数据包括：海量的多媒体传感数据、文本/超文本、声音数据、影像数据、视频序列等。

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3、复杂工况的多任务自适应协同技术

智能制造的实现往往需要能够自主分析当前的工况环境和任务要求，实现多任务自适应协同规划，并根据不同任务难度自适应调整作业策略。

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多工况包含以下几种（以挖掘作业为例）：

·常用，挖掘形状规则，且经常使用该功能

·特殊，挖掘形状规则，但不经常使用

·自主标记，挖掘形状不规则，但经常使用

·高度自定义，高度依赖驾驶经验的操作

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4、多机协同的集群化交互与控制技术

智能制造的多机集群模仿生物集群行为，单机间通过彼此信息交互与自主控制来进行协同工作，从而可在各种险恶环境下低成本完成多样性的复杂任务。

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具体包括：

·远程操控端，人机交互装置远程遥控，任务指派和监控

·移动用户端，网页、APP做任务指派和监控

·智能机械端，环境感知、机身工况传感、自主作业控制

·移动互联网，无线数据通讯承载

·卫星定位，导航与测量辅助

·云端数据中心，环境建模分析，任务和轨迹规划，大数据分析和诊断

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5、大数据驱动故障诊断深度学习技术

制造装备运行过程中产生的海量特征数据蕴含大量的故障信息，在收集智能装备运行特征数据的基础上，应用深度学习算法对大数据进行知识挖掘，获寻与故障有关的诊断规则，实现对制装备的故障进行智能预测和分析。

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6、数字孪生与数字样机建模分析技术

数字孪生充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映了相对制造过程中各装备的全生命周期过程。

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7、多技术路线工作方案优化决策技术

针对不确定性的、半结构化或非结构化的智能制造工作方案决策问题，通过信号推理、定量推理等方法，在不确定性、不完备、模糊信息的环境下实现智能制造与产品设计旨在服役多目标多技术路线工作方案优化的自主决策。

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8、工艺工装协同推送与自动装夹技术

个性化推送技术及语义检索技术融入工艺工装推送过程中，基于融合智能装备与产品工艺工装特征的个性化语义检索，形成个性化的工艺工装协同推送机制，提高智能制造工艺设计过程中获取产品工艺工装的效率。

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9、产品知识图谱与知识网络构建技术

通过对分布的多学科知识数据进行结构层次上的集成，消除多学科多领域知识数据的语法和语义分歧，使得数据结构具有一致性，进而对设计设计库数据进行知识表示，完成知识库的建立。

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结构化数据、半结构化数据、非结构化数据通过结构化改造和筛选整合，形成趋同或者一致且无冗余的结构化数据，也就是将客观世界主观抽象成设计数据库，再通过知识表示形成知识库。

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10、机电液一体化云平台知识服务技术

知识服务技术着手于知识的自动推送，有序地组织机、电、液一体化跨学科知识，并在合适的设计过程中推送给设计人员合适的设计知识，从而实现跨学科知识服务的个性化、高效化和智能化。

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5G时代即将来临，引爆了人们对未来变化的遐想。5G应用已经成了热门话题，如5G AR/VR、5G车联网、还有重量级热点5G智能制造。那么5G智能制造是什么概念，5G对于智能制造有什么样的意义?

制造业在国家层面乃至整个人类社会扮演着至关重要的角色，智能制造已然成为全球化课题和国家级战略课题，很多国家都在智能制造领域进行了规划和部署，如中国“中国制造2025”、德国“工业4.0平台”、美国“工业互联网计划”等。

其中信息通信系统升级是智能制造中很重要的一环，5G在使能智能工厂多样化需求方面，有着绝对的优势。

华为Wireless X Labs通过典型的智能制造应用场景和Use case，对智能制造对5G网络的多样化需求进行研究。X Labs是一个新的研究平台，将运营商，垂直行业合作伙伴和行业领导者聚集在一起，共同探索移动应用的未来用例，推动企业和技术创新，促进开放的行业生态系统。如下为华为和德电针对5G端到端低时延网络在智能制造领域的联合展示。

01

各个国家都这么重视

那么什么是智能制造

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广义上智能制造是具有信息感知获取、智能判断决策、自动执行等功能的先进制造过程及系统与模式的总称。具体来看智能制造体现在制造过程的各个环节与信息技术的融合，如大数据、云计算、人工智能、物联等技术。

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简而言之，智能制造具有以下特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以通信网络为基础支撑。通过自组织的柔性制造系统，实现高效的个性化生产的目标。

以汽车生产线为例，智能制造柔性生产过程中，定制化车辆通过云化的智能信息物理系统的调度在动态生产线上自主移动，完成生产步骤。动态产线可按需组合以满足不同车型和配置的需要，实现车辆定制化的生产，并且产线智能生产将大大缩短定制化周期，同时也极大减少了汽车厂商的库存以及资金占用，降低了生产成本。而传统顺序生产的汽车产线在灵活度上很难满足高度定制化的需求，并且定制化生产周期更长。

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02

智能制造对网络有哪些需求

5G在智能制造中

有哪些典型应用

智能制造为什么需要无线通信

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了解什么是智能制造后，显而易见智能制造过程中云平台和工厂生产设施的实时通信、以及海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线通信技术。

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高可靠无线通信技术在工厂的应用来看，一方面，生产制造设备无线化使得工厂模块化生产和柔性制造成为可能。另一方面，因为无线网络可以使工厂和生产线的建设、改造施工更加便捷，并且通过无线化可减少大量的维护工作降低成本。

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无线通信网络在智能制造应用面临哪些挑战

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在智能制造自动化控制系统中，低时延的应用尤为广泛，比如对环境敏感高精度的生产制造环节、化学危险品生产环节等。智能制造闭环控制系统中传感器(如压力、温度等)获取到的信息需要通过极低时延的网络进行传递，最终数据需要传递到系统的执行器件(如：机械臂、电子阀门、加热器等)完成高精度生产作业的控制，并且在整个过程需要网络极高可靠性，来确保生产过程的安全高效。

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此外，工厂中自动化控制系统和传感系统的工作范围可以是或者几百平方公里到几万平方公里，甚至可能是分布式部署。根据生产场景的不同，制造工厂的生产区域内可能有数以万计传感器和执行器，需要通信网络的海量连接能力作为支撑。

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5G网络具备的能力

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华为在北京怀柔率先完成了由IMT-2020(5G)推进组组织的中国5G技术研发试验无线技术第二阶段测试。在C-Band 的测试环节中，利用200MHz带宽，通过5G新空口及大规模多入多出等技术进行测试，小区峰值超过20Gbps，空口时延在0.5ms以内，单小区大于1000万连接。

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和传统的移动通信技术相比，5G将进一步提升用户体验：在容量方面，5G通信技术将比4G实现单位面积移动数据流量增长1000倍;在传输速率方面，单用户典型数据速率提升10到100倍，峰值传输速率可达10Gbps(相当于4G网络速率的100倍);端到端时延缩短5倍;在可接入性方面：可联网设备的数量增加10到100倍;在可靠性和能耗方面：每比特能源消耗应降至千分之一，低功率电池续航时间增加10倍。

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03

5G典型制造业应用场景

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5G 使能工业AR应用

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在未来智能工厂生产过程中，人将发挥更重要的作用。然而由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性，这将对工厂车间工作人员有更高的要求。为快速满足新任务和生产活动的需求，增强现实AR将发挥很关键作用，在智能制造过程中可用于如下场景：如：监控流程和生产流程。生产任务分步指引，例如手动装配过程指导;远程专家业务支撑，例如远程维护。

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在这些应用中，辅助AR设施需要最大程度具备灵活性和轻便性，以便维护工作高效开展。因此需要将设备信息处理功能上移到云端，AR设备仅仅具备连接和显示的功能，AR设备和云端通过无线网络连接。AR设备将通过网络实时获取必要的信息(例如，生产环境数据、生产设备数据、以及故障处理指导信息)。

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在这种场景下AR眼镜的显示内容必须与AR设备中摄像头的运动同步，以避免视觉范围失步现象。通常从视觉移动到AR图像反应时间低于20ms，则会有较好的同步性，所以要求从摄像头传送数据到云端到AR显示内容的云端回传需要小于20mms，除去屏幕刷新和云端处理的时延，则需无线网络的双向传输时延在10ms内才能满足实时性体验的需求。而该时延要求，LTE网络无法满足。

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5G使能工厂无线自动化控制

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在自动化控制中，倒立摆是典型的应用。倒立摆原理用于机器人各种姿态控制、航空飞船对接控制等姿态控制等工业应用。华为X Labs通过倒立摆验证5G对极低试验自动控制的价值，研究表明，当倒立摆运行在4G模式下时，4G的过高时延，使得倒立摆的控制指令不能得到快速执行，倒立摆起摆到稳态的时间过长，达到13.2秒。

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当运行在5G模式下时，5G的1ms超低时延，使倒立摆的控制指令快速执行，起摆到稳态只用4秒。通过对比，可以看到5G低时延网络在自动控制的巨大价值，网络端到端时延从4G的50ms减低至5G的1ms。

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自动化控制是制造工厂中最基础的应用，核心是闭环控制系统。在该系统的控制周期内每个传感器进行连续测量，测量数据传输给控制器以设定执行器。典型的闭环控制过程周期低至ms级别，所以系统通信的时延需要达到ms级别甚至更低才能保证控制系统实现精确控制，同时对可靠性也有极高的要求。如果在生产过程中由于时延过长，或者控制信息在数据传送时发生错误可能导致生产停机，会造成巨大的财务损失。

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此外，在规模生产的工厂中，大量生产环节都用到自动控制过程，所以将有高密度海量的控制器、传感器、执行器需要通过无线网络进行连接。

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闭环控制系统不同应用中传感器数量、控制周期的时延要求、带宽要求都有差异，典型来看，周期时间和通信带宽大小的一些典型值如下：

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5G切片网络可提供极低时延长、高可靠，海量连接的网络，使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。基于华为5G的实测能力：空口时延可到0.4ms,单小区下行速率达到20Gbps，小区最大可支持1000万+连接数。由此可见，移动通信网络中仅有5G网络可满足闭环控制对网络的要求。

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5G 使能工厂云化机器人

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云化机器人的通信需求

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在智能制造生产场景中，需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了机器人对云化的需求。?和传统的机器人相比，云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心，基于超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。

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通过云技术机器人将大量运算功能和数据存储功能移到云端，这将大大降低机器人本身的硬件成本和功耗。并且为了满足柔性制造的需求，机器人需要满足可自由移动的要求。因此在机器人云化的过程中，需要无线通信网络具备极低时延和高可靠的特征。

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5G网络是云化机器人理想的通信网络，是使能云化机器人的关键。5G切片网络能够为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑。5G网络可以达到低至1ms的端到端通信时延，并且支持99.999%的连接可靠性，强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。

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华为已与德国与制造企业开展智能制造领域的合作。如与Festo共同合作基于5G切片网络的云化机器人的项目,项目通过5G uRLLC(超高可靠和低时延通信)切片网络，针对云化机器人闭环控制系统的高可靠性和实时性的满足度进行测试。

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机器人的轨迹信息和控制数据在制造云中处理有助于系统计算能力的扩展和机器人平台的节能。机器人生产服务与制造云的结合意味着将工业机器人的基本功能与高性能的计算系统进行实时协同，5G切片网络使能了这一应用场景。

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05

机器人与协同设施间的

通信需求

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在智能制造柔性生产中，移动机器人是关键的使能者。在生产过程中要求多移动机器人之间的协同和无碰撞作业，所以移动机器人之间需要实时进行数据交换满足该需求。移动机器人和外围设备间也需要进行通信。例如，如起重机或其他制造设施。因此移动机器人需要和周边协同设施机进行实时数据交换。

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随着智能制造场景的引入，制造对无线通信网络的需求已经显现，5G网络可为高度模块化和柔性的生产系统提供多样化高质量的通信保障。和传统无线网络相比，5G网络在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面优势凸显，是智能制造的关键使能者。

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如何实施智能制造？需要考虑智能制造的三个支点：产品、装备和过程。

笔者在《论智能制造》系列中的“论智能制造的三个阶段”中，谈到了对三个阶段的基本认识。而如何实施智能制造，则需要考虑智能制造的三个支点：产品、装备和过程。

图1? 智能制造的三个支点

第一个需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然，企业追求的是产品，而不是要把企业搞的有多时髦。企业销售产品的时候，不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代，而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身。因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品，智能制造就失去了时代的意义。而且，企业的产品如果不是智能化的，产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。

第二个支点是装备，生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。如果这个智能化实现不了，劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高，企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备，就不是这个时代的先进制造装备。而且，如果设备没有智能化，也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。

第三个支点是企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题；企业只有实现生产全过程的智能化，才能实现企业全局的智能化，才能够实现智能化效益的最大化。

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◆智能产品是第一支点◆

一个机床生产厂，生产装备和过程如果都是智能化的，而它生产出来的机床却是一般的机床，没有智能化的要素，那么这个机床厂的前途就非常堪忧。因为，他自己都不会去购买这样不够智能化的机床。

因此，任何一个企业在考虑其智能制造如何发展的时候，首先应该想到的是自己的产品怎么实现智能化。即使生产过程没有部分或全部实现智能化，能够把智能的产品做出来，那么企业还是应该首先考虑产品的智能化问题。

产品的智能化，是通过产品中包含有各种复杂程度不等的计算机系统，尤其是嵌入式系统，来实现的。嵌入式系统不仅可以成为智能制造最重要最具有代表性的技术，而且会形成一个庞大的产业链。中国的嵌入式系统，发展的速度比较缓慢——尽管起步并不晚。产品所用的嵌入式系统，绝大多数对于芯片的要求都不一定特别高，一般也就是几十纳米到上百纳米，甚至档次再低一点，也或许够用。因此，技术难度并不大。

产品智能化是当今计算技术发展的一个新的重大趋势。计算技术发明的初衷是为了科学计算。而后，发展为支持人类各种业务活动的信息处理和传播，即业务计算。业务计算的覆盖范围已经比科学计算要大得多。上世纪90年代以后，随着互联网的发展，QQ、微信、Facebook等开始崛起，计算技术渗入了人们的社会生活，大大地推动了社会计算的发展，计算技术的应用覆盖范围则更进一步扩大。

现在，计算技术开始向各种产品领域渗透，提升产品的智能化水平。智能产品数以百亿，甚至千亿计，产品计算的覆盖范围可以说是“无远弗届”，一定会给整个IT产业带来巨大的变化。因此，计算技术应用的下一个热点，是产品计算。所有的产品都要程度不等地走向智能化，计算都有可能参与其中。这一点，跟工业互联网快速发展的需求有很大的关系。

图2? 计算技术应用的发展阶段

现在的智能产品跟以前所谓的嵌入式系统功能需求还不完全一样，主要功能体现在三个方面。第一个是传感，产品需要能够感受外部的情况变化，或者能够整合产品内部的数据。第二个是计算，包括产品本身的操作系统，以及产品使用的各种应用系统。例如，从数据分析到高端计算——也就是人工智能。第三个是联网，随着全球物联网的发展，产品可能具有雾计算、边缘计算和云计算相联结的功能。因此新一代的智能产品，跟以前讲的嵌入式系统的概念已经大不相同。

图3? 无处不在的智能产品

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◆智能装备是最大难点◆

装备是智能制造最大的难点。生产装备一般都比较复杂，而且批量可能不大，所采用的工业软件也往往非常复杂。这使得生产成本很高，市场很小，因此愿意或有实力从事智能装备制造的企业并不多。而且，由于装备的开发周期长，导致企业经营的风险很大。

另外，装备制造的难点很大程度上是在软装备上面，即以工业软件为代表的软装备，包括CAD/CAE这样的软件工具。没有软装备，就不可能有“数字化、网络化、智能化”。抽去软件，信息化的一切成果都不复存在。工业软件首先是一个工业产品，而且往往是高端工业产品。这是中国制造2025主要的难点，而工业界对这一点的认识，还很不充分。

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◆过程智能化◆

发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上，已经非常领先。尤其是日本和德国，已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展，就是要实现过程的智能化，完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。

过程智能化最典型的代表，正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出，企业的信息系统要走向一体化，包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》的系列之一中提到的企业的内部网，而横向一体化正是企业的外部网。现在，要把内部网和外部网完全整合在一起，将数据完全打通。

图4? 内部网和外部网的一体化

此外，要把整合之后的系统，打造成一个智能物理系统（Cyber-Physical-System, CPS）。这里的Cyber意指计算机或计算机网络。在很多现代化企业里，不管内部网或外部网，都还只是一个独立的计算机网络或者系统，或者实现了初步的整合。如何跟企业这个物理实体融为一体，有效地运转，是一门大学问。

美国国家科学基金（NSF）在2006年的一个报告中指出，现有的、工业时代发展出来的系统科学（包括系统工程理论），还不能很好地回答这类问题。他们认为，企业这个物理实体与其内含的计算机和网络系统如何协同一致、高效精确的工作，如何增强这类系统的适应性、自主性、功能性、可靠性、安全性、可用性和效率，将会发展成为一个新的系统工程学，是美国需要重点发展的前沿命题。实际上，美国关于CPS的研究报告非常多，对这个命题非常关注。

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◆过程智能化的实现◆

工业4.0或者工业互联网的目标，不仅要把内部网、外部网连起来，而且要变成一个智能物理系统（CPS）。二者都可以通过一个“5C（五层）”结构来表述。

图5 工业互联网和工业4.0的

“5C（五层）”架构

最下面一层是智慧的连接层，第二层是数据转换成信息，第三层是Cyber层，是企业的云计算数据中心。在这里，需要把第二层处理所得的有效数据，与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层，根据对比差异，找到问题之所在及解决问题的方法。因此，这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层，可以按照决策要求，通过计算机网络，对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。这样的一个五层结构，构成了一个标准的反馈控制系统，可以对企业的控制对象，即：人（员工）、机器、计算机系统、各种物理实体等，进行实时的反馈和控制。这样的一个反馈系统，其各层次所对应的技术支撑，如图5所示。正是利用这些当下最时髦的先进技术，工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。

根据这个思路，工业4.0和工业互联网在2015年分别完成了系统的架构设计。工业互联网的参考架构，可以清楚地说明系统的要素和相互之间的关系，并提供了一个开放的“工业互联网系统设计指南”。应该强调的是，这里说的是指南，是给出了一个大家共同努力、同向而行的方向，而不是标准。

这个架构设计描述了工业互联网系统的内外三层结构。从边缘层，到平台层，再到企业层，如果我们把它看作是一个球体的话，外面就是设备端的边缘层，中间是平台层（工业互联网平台，主要指这一部分。当然现在也有将工业互联网平台泛化的趋势），最内层是企业层。在边缘层上主要是边缘的网关，采集各种各样的数据；送到平台层之后，平台层对数据做必要的处理和分析；分析完之后，再送达企业层，送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析，做出判断和决策，将数据再往回传送到平台层和边缘层，直至送达企业内外联接的各个部门和单位。

图6? 工业互联网架构的内外三层结构

（来源：工业互联网联盟的白皮书）

显然，数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要，包括：端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术，各种决策模型的分析计算，以及系统结果的输出。其中，大量使用的是计算科学的办法：需要建模，需要算法，需要数据等等，最后产生的是决策数据。当然，安全、可信、隐私等，在结构中也有详细的考虑。

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◆智能制造与工业互联网◆

现在，国内关于工业互联网平台的概念讨论很多。工业互联网平台，是一个以企业为中心的平台，而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势，其实是指企业的平台化，每一个大企业都会有自己的一个企业平台，而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。波音的平台不会到中航工业的平台上，空客的平台也不会到波音的平台上去。

如果一定要说有一个工业和产业共用共享的平台，那这个平台就是全球物联网平台（Internet of Things, IOT），它不是为哪个工业，为哪个部门而设计的，而是面向全世界各行各业乃至个人服务的全球物联网。

工业互联网平台是一个理想的“过程”智能化的平台。设想非常完美，但系统非常复杂。在实现过程当中，未知数还很多，不同产业类别的企业平台之间的差异也很大。例如，中航工业的平台，几乎不太可能拿去给中石油用，基本上要推倒重建。所以，每个企业一定要从自身的紧迫需求和实际效益出发，分步推进，绝对不能盲目跟随，尤其考虑到当前中国制造业发展的水平和信息化的水平离国际先进水平相差仍然很大，“过程”智能化的路途还比较遥远。

如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上，又把平台理解为产业的平台，可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急，还是我们的产品和装备的智能化问题，这对当下的中国来讲，是智能制造的重点努力方向。

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明确智能制造必须服务于企业经营

无论我们对于智能制造，用何种定义与实现方法进行探讨，我们都必须以企业的经营战略为目标。

企业的经营在于：

①为消费者/客户提供质优价廉的产品

②为股东投资确保回报

③为保障员工的福利

这是企业经营者必须考虑的，也是企业作为整体的价值所在。

当下对于智能制造的讨论多数聚焦于技术之实现，多是以局部看全局，而另一方面，为了智能制造而上系统也是偏离了企业经营之本质，如何厘清经营与智能制造间的关系，建立有效的路径分析与判断，并逐次有效的实施整体战略，对于企业而言，尤为重要，因为，这关乎企业长久的存亡，而非短期之政策红利。

二、每个概念所扮演的角色如何？

尽管我们不能把已经实现的称之为概念，但是这里将以其所对应的领域来进行阐述。　

1.精益是数字化的根基

精益是一种不断改善经营效率，发挥资源，包括核心的人的能动性力量，持续学习不断改善，让企业不断提升竞争能力，消除浪费就是一种对资源的最大化利用，发挥成本效率的途径，最终去实现经营的利润率最大化。

精益对生产中的过度生产、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费进行了聚焦，并提出了诸多的方法予以消除。这些与生产制造单元的经营目标紧密相关。

我们总把计算机、MES/ERP这些理解为数字化系统，但是，数字化的根基是“数字”—是基于“量化管理”的管理科学思想，因此，所谓的数字化运营的本质在运营，而非数字，数字只是实现的数字化运营的手段。

之所以说精益是数字化的根基在于精益为生产提供了各种量化方法、工具，例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视化管理、看板等，这些使得工厂成为了一个可以被量化、可视化、透明化的工厂，一切都服务于经营目标：质量、成本与交付能力。

智能工厂的性能指标要求是基于精益的可量化而定义的，这些是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须去实现的目标。

2.自动化的角色

传统上，我们仅站在自动化行业的角度理解自动化，就是传感器检测、控制循环、显示、趋势报警，然而，当我们把自动化放在智能制造大环境下，我们会发现它扮演的角色是服务于运营本质的。

（1）确保效率

为什么要自动化？从传统生产运营角度而言，采用人工搬运、加工的过程显然与机器的速度无法相比，尤其是谈到智能制造的集成生产，将继续削减中间不必要的环节—精益中所定义的不增值环节。事实上，在自动化程度上，连续型生产的自动化程度要更高。

（2）确保生产质量

高精度的伺服定位与同步、机器人集成制造使得产品质量及其一致性不断提高，这些都是机器相较于人而言更为重要的作用。

（3）提供生产灵活性

运动控制不仅提供了高精度的加工质量，而且还确保了生产的柔性，就像在各种机器上，运动控制扮演让生产更为灵活的角色，通过参数设置，伺服系统自己规划加工曲线，确保平滑的工艺切换。

（4）提供上行数据采集与下行指令执行

当然了，自动化系统还扮演了精益的可视化管理角色，包括趋势、报警，当然也包括生产中的能源、维护、品质数据向管理系统的输送，当然，也接受来自管理系统的指令，如新的订单加工参数、工序等。

3.数字化/信息化的角色

自动化已经让标准化的大规模生产达到了极高的水平，但是，当生产的个性化需求变得越来越多的时候就产生了新的挑战，从精益角度，质量、成本与交付都成了困难，几个例子来说明：

不良品率：当印刷批次变小时，开机浪费将提高不良品率，使得质量实际上下降；

成本：当不良品率提高，成本显然提高，而个性化生产带来的工艺切换时间也会造成成本上升、当机也会造成成本的损耗，而从个性化产品成本计量角度，必须将成本分配在每个批次的产品上，那么这个生产计划中的能耗、机器效率就变得更为重要-显著提高了成本。

交付能力显著下降：工艺切换的时间消耗、当机、返工这种在大批量生产已经非常成熟的解决方案在个性化时代就会放大，使得交付下降。

从这个角度来观察生产制造的要求就会发现，在更大的全局来优化产线成为了必然，例如：

（1）如何让生产运营过程最大的协同来消除中间的时间、能耗等浪费？

（2）当有设备停机产线如何自动分配负载？

（3）在批次降低质量迭代周期变小时如何削减开机浪费？

（4）工艺切换的时间耗费如何降低以达成快速交付？

再回到运营角度来思考，就会发现，智能制造必须借助于信息的透明来分析问题，数据连接起来，才能全景的观察产线，才能寻找运营的优化。

而制造级的数据采集由于垂直行业的差异性一直是一个挑战，而事实上在最近几年运营智能制造的项目中这一问题也比较突出，造成了很大的障碍，这也是为什么信息化系统成为了热点的原因，因为信息化解决了以下几个问题：

①?共享数据模型使得数据对象变得简单，可以较为便利的方式对数据进行采集；

②?使得跨平台的系统之间可以进行数据基于标准与规范进行交互；

③?垂直行业信息模型的集成更为垂直方向提供了数据便利。

不仅要梳理数据的传输，也要明白数据的流向—即用途，也是要服务于生产运营的。

4.智能化–全局优化与决策支持

自动化建立在对单个控制任务的调节，即使多变量系统通常也是在一台机器、一个子系统中，而生产的全局优化要在更高维度，而这个时候，计算能力、模型能力已经超出了目前的机理模型。

因此，总结而言，智能化是必须建立在精益运营、自动化、信息化之上的全局的优化问题，通过更为全局的模型，对市场端的需求拉动、工艺设计与辅助制造、供应链、生产制造环节、运营维护整个的协同，就形成了整体的基于设备状态、生产订单、能源消耗、财务成本等共同构成的“寻优”，并给予运营“决策支持”。

三、知识化人才培养-并非题外话

知识化人才培养探讨的是智能制造从精益基础到智能的过程，考虑知识与人才培养的关系对于智能制造同样至关重要。

人是最为重要的一个环节，在整个制造过程中，从精益的持续改善、到自动化控制的机器设计、信息化乃至智能化的学习等，这些都将依赖于人的智慧传输成为“标准”、“规范”，可重用的，能够让知识成为一种可被系统重复利用，并能自己不断学习升级，用于最终的优化决策。

不仅软件复用，人的知识经验也必须复用，实物的材料和非实物的时间都是资源，而人的智慧、经验更是资源，从性价比的角度来说，人的经验具有巨大的潜力，这是更为重要的资源。

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很多企业对ERP和MES两个主要系统之间的关系相互混淆，甚至出现错误认识。因此，正确认识ERP和MES系统的主要功能，以及MES和ERP在功能上的本质区别，对企业实施信息化进程和系统集成方面具有重要的意义。

ERP和MES的主要功能及特点

企业生产运作管理的任务就是以最少的人力、物力和材料的消耗生产出满足客户要求的产品。某软件公司在企业信息化实施过程中，依据制造业的特性，找出了一条构成制造业信息化的纵向分布的主线——产品生产过程。一般地，企业生产部门根据销售、市场及自身资源等制定中长期生产计划，并下发给各个分厂及生产车间，生产准备和其他部门同时根据生产计划配送生产所需要的各种原材料、人力和设备资源等等，构成了信息化的横向分布的主线。

企业计划资源(ERP)——商务层

企业资源规划(ERP)由美国加特纳公司在20世纪90年代初首先提出。至今ERP有了更深的内涵，在功能上更加趋于完善，同时向上下游供应商扩展。

对于制造企业而言，主要还是以财务为中心结合供应链、生产管理、人力资源管理和资产管理为主要功能核心，共同构筑ERP的内部功能体系。

ERP体现的先进管理理念

1.在管理方面实现了全面预算管理、结算管理、成本控制和计划管理等；

2.在软件体系架构方面具有了快速部署和可移植性的能力。
在企业信息化中无疑要包容所有的企业管理模型，ERP也因此在企业管理层，发挥着重要的作用。制造企业内部，ERP主要以生产部、技术部和财务部为信息核心，以销售部和采购部为信息源头，以设备、人力等其它系统为基础，使信息流在ERP内部得到有效的传递和集成。

以生产方面分析

ERP中的主生产计划模块根据各个企业管理模型提供的人力、原料、设备、工艺标准及销售分析等因素制定企业的生产计划，时间范围通常为月、季、年。各个企业管理模型按照ERP给出的标准形式进行信息的收集和汇总，返回给ERP系统。

ERP完成了生产管理中的所有功能，表面上看信息化已经全部集成在一起，但是当企业的某条生产线要实现更深层次的信息化时，会很明显的表现出：ERP只是在商务层面发挥着巨大作用，而生产线上真正发挥作用的是MES系统。

制造执行系统（MES）——制造执行层

制造执行系统(MES)是位于企业上层计划管理与设备底层工业控制之间、面向车间层的制造过程管理信息系统。作为车间层的先进生产管理技术，MES的集成性、柔性、开放性、自组织、自适应和重构能力对车间制造过程的优化运行和敏捷性发挥着重要的作用。

MES的信息立交桥的作用

纵向数据

如在产品的设计阶段通常是以PDM为核心集成产品设计数据，并且结合ERP形成产品的BOM信息，同时把产品的制造参数、制造工艺信息同时传送给ERP，由ERP主生产计划结合客户的特殊要求编制计划和制造标准下发到各个分厂/车间，制造完成后入库，等待出库指示。

横向数据

1.为ERP提供生产计划的完成率和制造成本；与纵向制造数据结合，提供物流和工厂的设备、人员和制造工艺的准备方面信息，在制造过程中得到的生产数据经过MES的整合和分析后分别发送到不同的系统中，形成信息立交桥的作用；

2.为CRM提供客户准确的订单生产进程；

3.为SCM方面提供完成生产计划所需要的物料配送工作；

4.为PDM返回产品质量信息，支援产品的改进和新产品的开发；

5.为Control层面提供具体制造参数和生产时间；

因此从横向和纵向两个方向上看，MES是信息流的带有统计功能的立交桥，对得到信息进行优化，分别下发给车间生产部门和控制系统。随着企业信息化逐渐深入，企业信息流的闭环将出现信息缺口，MES的信息立交桥的作用越来越显得重要起来。MES制造执行系统已经从概念模块逐渐转向实施方面，从开始的行业化逐渐发展到了今天的智能化、集成化和模块化。MES在系统集成方面表现信息立交桥功能，在内部为生产线提供资源合理组织和优化。

MES的11个主要功能

1.生产资源分配与监控；

2.作业计划和排产；

3.工艺规格标准管理；

4.数据采集(装置在线连接采集实时数据和各种参数信息，控制系统接口，生成生产数据记录、质量数据、绩效信息、台帐累计)；

5.作业员工管理；

6.产品质量管理；

7.过程管理(过程控制、APC、基于模型的分析与模拟、与外部解析系统接口)；

8.设备维护；

9.绩效分析；

10.生产单元调度；

11.产品跟踪。

从MES的实施和应用来分析通常会把这些功能分别规划为几个功能模块：质量管理、工序计划、作业管理进程管理和统计接口。由此，可以看出生产计划产线跟踪和质量管理等与ERP看似重复的模块。企业在信息化的过程中，对MES和ERP本质的模糊认识往往导致企业在制定信息集成和规划时，出现了系统功能不健全或冗余。

ERP和MES的区别

在实施的过程中ERP和MES功能名称出现了看似重复的现象。然而，信息流动过程中，在范围、服务对象和功能上是不同的，ERP为MES提供总体目标，MES优化执行计划并返回结果二者有机的统一。?

从企业信息化进程来看，ERP系统的作用已经广泛被各类企业所接受。MES目前还属于初步应用期，虽然MES具有沟通上下的功能，但是对于具体企业需求时，要确定两者的界限及功能上的差别，合理划分企业信息化各管理系统功能，这对规划企业信息化具有重要的意义。

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现代化社会当中，各种行业都在快速发展，很多厂家在生产的过程当中都会运用到各种专业的仓库，然而这些仓库有效的运行也需要各种设备的辅助，比如堆垛机尤为重要，那么堆垛机设备的使用方式又是什么?

堆垛机是一种自动化立体仓库里面的存取货设备，通常分为单立柱和双立柱结构，通过行走、提升等机构完成整体的使用要求，加上国际先进伺服控制系统以及绝对认证系统进行全封闭环控制，和条码或者激光测距等高精准度认址的配合使用，能够让设备高精准度的运行。同样它也是一种运用在货叉从高层货架上存取货物的起重设备，使用这种设备的仓库能够达到四十五米左右，而且堆垛机会在货架之间的通道当中运行，并搬运装在托盘上或者或向当中的物品。

自动堆垛机的使用方法：

1、堆垛机控制柜内的“手动/自动”开关打到自动档；

2、合上电源总闸，堆垛机电机箱和出入库电机箱的电源指示灯亮；

3、将堆垛机电机箱和出入库电机箱上的手动/自动开关都切换到自动档，且保证急停按钮未按下；

4、运行立体库操作软件，在报警信息页面中查看当前实际位置是否正确。如不正确，输入正确位置；

5、在立体库操作软件任务分配页面中选择要执行的任务，点击开始任务按钮；

6、等待5秒钟左右，堆垛机会自动完成任务中的所有工作。

不过目前由于堆垛机种类与品牌繁多，因此各类堆垛机的使用方法上也有很大差别，所以要详细了解具体堆垛机的使用方法，还需咨询堆垛机生产厂商。

目前，中国人口红利已经开始逐渐消退。未来，劳动力将变成愈加稀缺的资源，昂贵的人力成本将改变我国整个工业、制造业等生态环境。

而工业互联网便是在这个背景之下孕育而生的。

即使在人口红利逐渐消退的情况下，工业互联网依然可以保证制造成本与原来一致，甚至更低。

也正是因为这样，国家对其给予了其大量的支持，并成立了工业互联网产业联盟（简称AII）。

工业互联网的定义：

工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。

工业互联网与智能制造

在AII的定义中，可以很明确地看出工业互联网与智能制造的紧密连接。

工业互联网与智能制造从表面论述看各有侧重，一个侧重于工业服务，一个侧重于工业制造，但究其本质都是实现智能制造与智能服务，具体就是个性化定制及服务延伸化。

工业互联网主要是由工业平台为企业提供定制化的服务，帮助企业上云，是实现智能制造的发展模式和现实的路径。

智能制造则是全球工业的终极目标，让全球的工厂都可以实现智能自动化。

近些年来，在国家供给侧改革政策的推动下，工业领域的需求在持续复苏。

这些下游产业的复苏也将继续推动新一轮科技革命和产业革命的持续进行。

但在人们对于物质品质需求不断提高、人力成本不断上涨以及上游材料成本提升等多重因素下，企业的盈利难度较过去也在不断提升。

因此，这种现状也在逼迫企业不断向智能化靠拢。

因此，企业需要进行工业转型，智能制造便是下一个工业制造的风口。

而智能制造更是致力于实现整个制造业价值链的智能化，而工业互联网是实现智能制造的关键基础设施。

市场规模巨大的工业互联网

据AII的数据，2017年我国工业互联网直接产业规模约为 903 亿美元（约合 5700?亿人民币）。

在2017年到2019年期间，预计产业规模将以18%的年均增速增长，到2020年，工业互联网的产值可达 2250?亿美元（14200?亿人民币）。

除此之外，据不完全统计，在整个2017年，工业互联网平台相关融资事件超过170起，融资额约为200亿元。

研究机构也普遍认为，工业互联网长期发展是利好的。

回到工业互联网本身，既然与智能制造密切相关，因此重点也在于网络、数据、安全这三个方面。

网络是基础，数据是核心，安全是保障。

AII认为网络为工业系统互联和工业数据交换的支撑基础，数据为工业智能化的核心驱动，安全为网络与数据在工业中应用的保障。

但要注意的是，工业互联网并不等同于智能制造。工业互联网支撑智能制造，而智能制造帮助企业实现业务目标。

推动传统型企业转型

未来，随着技术的不断深化，可以在物联和平台全互通的基础上实现复杂的分析和优化，从而不断推动企业管理流程、组织和商业模式的创新。

从目前发展现状来看，工业互联网可以让企业借助这个平台，实现智能化生产，通过企业互联实现网络化协同，通过产品互联实现服务延伸，并在精准对接的基础上满足个性化定制的需求。

智能化的目标不只是单一机器或者单一的生产线进行智能化，而是整个生产流程的智能化，通过布置传感器设备，以无线通信技术为支撑，搭建工业云平台，从生产到管理实现全流程采集，形成闭环，对数据进行科学分析与应用。

由此，推动传统制造型企业实现向生产服务型转型。

如今，工业互联网革命已然开始，在过去的十年，互联网技术已经应用于工业生产的过程中，并且随着工业互联网的不断发展，工业互联网相关产业也将得到快速发展。

由此，我们可以看出工业互联网是实现智能制造的基础，工业互联网作为如今工业革命的核心推动力，智能制造的实现需要工业互联网打造全新的工业生态系统。

未来，在向智能化转型的过程中，优先转换完毕的企业将可以获得更多的优势。

智能化无人工厂在未来也将不再是科幻电影中的虚拟场景，而工业互联网与智能化的结合将帮助企业更快向着这个方向迈进。

随着发展的迅速每个行业慢慢都用到了自动化立体仓库，自动化立体仓库又简称立体仓库。一般是指采用几层、十几层乃至几十层高的货架储存单元货物，用相应的物料搬运设备进行货物入库和出库作业的仓库。由于这类仓库能充分利用空间储存货物，故常形象地将其称为“立体仓库”，那么优缺点有哪些?

１.自动化立体仓库的主要优点有：

（１）采用高层货架储存、巷道堆垛机作业，可大幅度增加仓库的有效高度，充分利用仓库的有效面积和储存空间，使货物储存集中化、立体化，减少占地面积，降低土地购置费用。

（２）可实现仓库作业的机械化，自动化，能大大提高工作效率。

（３）由于物资在有限空间内集中储存，便于进行温湿度控制。

（４）利用计算机进行控制和管理，作业过程和信息处理迅速、准确、及时，可加速物资周转，降低储存费用。

（５）由于货物的集中储存和计算机控制，有利于采用现代科学技术和现代化管理方法

２.自动化立体仓库的主要缺点有：

（１）仓库结构复杂，配套设备多，需要大量的基建和设备投资。

（２）货架安装要求精度高，施工比较困难，施工周期长。

（３）计算机控制系统是仓库的“神经中枢”。一旦出现故障，将会使整个仓库处于瘫痪状态，收发作业就要中断。

（４）由于高层货架是利用标准货格进行单元储存的，所以对储存货物的种类有一定的局限性。

（５）由于仓库实行自动控制与管理，技术性比较强，对工作人员的技术业务素质要求比较高，必须具有一定的文化水平和专业知识，而且经过专门培训的人员才能胜任。

工业从数据到大数据

在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确需要达到怎样的业务目标，可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。

其实大数据支撑制造业的业务变革最根本的目标就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现智能化的制造体系。在智能制造的基础上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链进行更有效的协同，实现工业互联网的乘法式发展。

工业大数据的三个典型应用方向，也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造和跨界融合。

第一个层次是设备级的，就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等。

第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等。

第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界，实现产业互联。

工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在进行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节，工业信息化过程一直在产生大量的数据，工业从数据到大数据，其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。

而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。

工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力

工业大数据有哪些特点？我们总结为”多模态、高通量、强关联”的特性。我们在工业领域总结了约有130多种不同类型的数据，数据模态多样，结构关系复杂。

高通量是指数据持续不断地产生，采集频率高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑，不同学科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。

而对工业大数据的分析应用，也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识，而这在当前基础上前进很困难。

我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足，这是工业大数据应用的基础。

业务引领，数据推动产业发展

在不断获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率。

工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入，从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的，一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，刚好可以去敲有需求的钉子，业务驱动和问题驱动才是产业发展的本质，而不是技术驱动。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

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从2014年开始在国内使用AGV无人搬运车，但是大多数应用的是磁导航方式，目前市场的主流是激光导航和视觉导航，灵活性强，路线设置和修改都比较容易。智能AGV小车主要分为硬件和软件两大部分，小车能不能走，走哪条路(通道小，坑洼，爬坡)都由硬件机械去设计完成，小车不够智能，没电了自动充电，多车相遇如何绕道，货物自动记录，智能搬运，这些都是由软件控制的。

AGV小车优势可以做到智能化，人工给AGV下指令，让小车完成主人发送的任务，一辆小车可以节省3个人工，还可以代替人工不能完成的危险作业，实现有效的自动化管理模式。与传统自动化立体库相比，AGV叉车的核心存取系统具有更高的灵活性、更大的灵活性、更短的工程周期、更低的成本、更低的后期维护费用等优点。AGV叉车的应用场景有，大型电商、零售仓库，生产车间的原材料仓库以及部分半成品和成品库。

AGV小车一般可根据电脑上来操纵其路线规划及其个人行为，或运用电磁感应路轨来开设其路线规划，电磁感应路轨粘贴於木地板上，无人搬运车则借助电磁感应路轨所产生的信息开展挪动与姿势。AGV能够随意搭配，小车和别的自动化机械融合，不但进行运送姿势，也可以进行别的姿势，AGV也会依据人们的要求发展趋势的变的越来越快。

德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生，不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解，通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。

智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。

目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。

智能制造十大关键技术

在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

1智能产品

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

2智能服务

基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

3智能装备

制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

4智能产线

很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5智能车间

一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。

6智能工厂

一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。

7智能研发

离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。

8智能管理

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9智能物流与供应链

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10智能决策

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。

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现在堆垛机在自动化立体仓库中地位属于核心设备，目前在自动化立体仓库运用时，堆垛机最常见的是按结构形式和运行轨迹分类。可以通过手动操作、半自动操作或全自动操作实现把货物从一处搬运到另一处。其中有轨巷道堆垛起重机是自动化立体仓库中最重要的起重运输设备，是代表立体仓库特征的标志，主要用途是在高层货架仓库的巷道内沿轨道运行。

一般对于起重高度较高、起重量较大和水平运行速度高的立体仓库堆垛机多采用双立柱结构。双立柱堆垛机的起升机构，普遍采用链条传动，由电机减速机驱动链轮转动，通过链条引载货台沿立柱或起升机导轨作升降运动。由于链条牵引载货台或配重装置，受空间尺寸限制，传动和布置较复杂，但定位较准确。

堆垛机水平驱动装置一般安装在堆垛机下横梁上，通过电机减速机驱动车轮转动，使堆垛机沿水平方向运行。此种地面驱动方式使用最为普遍。一般采用两个承重车轮，沿敷设在地面上的轨道（通常亦叫做地轨）运行。通过下部两组水平轮沿轨道运行导向，在堆垛机顶部两组导向轮沿上轨道（通常亦叫做天轨）运行辅助导向。按其运行轨迹形式区别，有直线运行型堆垛机和曲线运行型堆垛机。

堆垛机货叉下挠度。货叉下挠度，是堆垛机的一项非常重要的性能参数，直接关系到堆垛机是否能正常工作。因结构型式、材料及加工热处理工艺的限制，同等状况下，目前国内立体堆垛机的货叉下挠度要比国外大20%～30%。改进货叉结构，合理选材，提高工艺手段，是减少货叉下挠度，保证堆垛机工作性能的重要措施。

堆垛机在高速运行和升降中，特别是在同时进行时，由于车轮与轨道摩擦和提升链条或钢丝绳的振动、摩擦等，将产生较大的噪音。标准中规定，堆垛机在工作时，其噪声值不高于84分贝。目前立体仓库实际应用表明，对于行走速度不超过80米/秒的，还可以保证，超过100米/秒以上的，一般难以保证。

现在时代发展的迅猛，堆垛机在自动化立体仓库中必不可少。世界主要工业国家都把着眼点放在开发性能可靠的新产品和采用高新技术上，更加注重实用性和安全性。

近年来，我国计算机技术得到了较大程度的提升，并不断向着系统化、智能化的方向发展。因此，机器人技术的应用范围也在不断扩大，并且在航空、教育业、物流等领域均发挥着十分重要的作用。而工业机器人的应用更是有效的提升了工业生产的水平和效率，并且具有良好的稳定性，可以在危险环境下完成各项操作，对于我国的制造业具有非常重要的现实意义。?

一、工业机器人技术的应用分析?

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1.船舶焊接?

焊接操作是最常用的工业机器人技术之一，主要应用于船舶、汽车等多种领域。特别是在船舶制造业中发挥着重要的作用。因为船舶体积较大，所以通过移动焊接机器进行操作方便可行。在进行焊接时，机器人可以通过跟踪、系统优化集成等相关技术，再应用视觉传感器等配套设施就可以实现离线作业，有效的增强了焊接工作的质量。另外，还可以通过无线通讯技术，利用移动设备完成无人操作的焊接作业。[1]?

2.汽车制造?

在汽车制造业中，工业机器人也有着广泛的应用。将工业机器人科学有效的应用于汽车制造领域当中，可以为汽车领域提供良好的技术支持。另外，工业机器人的应用能够进一步增强数控机床的生产加工性能，以便于更好的实现数字柔性化制造的相关要求。针对热加工生产作业，工业机器人一般会在以下环节中发挥作用，包括：铸造、清理、运输等。[2]?

3.生产搬运?

为了促进自动化程度的提升同时加大生产效率，制造企业一般会在产品的生产包装流程中设立一条专门的物流线。而将搬运机器人设置在物流线中，不仅可以提高物流线的效率，更可以保证良好的准确率。另外，搬运机器人能够在对重量和频率要求较高的作业环节中发挥出巨大的作用。因此，一般多应用于搬运、装箱、分拣等操作环节当中。?

4.自动化装配线?

应用于自动化装配线的工业机器人种类比较复杂，包括旋转和平面关节型、直角坐标型等。比如在对摩托车的发动机设置装配线时，就可以应用工业机器人来完成相关作业，从而更好的实现连杆、缸体等不同部件科学高效的自动化装配。这样除了可以在一定程度上提升装配作业的整体效率，还可以有效的降低装配零部件时的失误率，保障零件的推动力度处于标准范围内，防止造成工件损伤。除了上述几种工业机器人的类型外，双臂机器人也在自动化装配线中有着广泛的应用。比如ABB公司研发的 YuMi双臂机器人，充分的发挥了小件装配领域中人机协作的潜能，而且配备了轻质合金手臂，可以模拟人类的一系列肢体动作。另外，YUMI机器人还具有极高的安全标准，可以在受到冲击时停止运动，从而减少装配事故的發生。?

5.其他方面?

除了上述应用领域，工业机器人还在冷加工设备生产中有着良好的应用，主要适用于以下几个方面：曲柄压力机、螺旋压力机等；另外，在自动化装配作业中，工业机器人还可以实现批量零件装配。总而言之，工业机器人技术的发展较为成熟，在很多领域中都发挥着重要的作用。随着科技的发展，未来工业机器人将在不同的领域中发挥出更大的效用。?

二、如何促进工业机器人产业的升级和发展?

为了实现工业机器人产业的良性发展，需要从以下方面着手：首先，需要为该产业的发展提供一定的政策上的支持，政府和有关部门需要提高对工业机器人发展的重视程度，结合实际情况进行政策倾斜，从而保障工业机器人产业可以享有良好的政策环境。?

其次，应该积极组建工业机器人产业的相关组织，使之形成一定的产业规模，同时可以借助组织协会提出该产业的具体发展规划，进一步的促进工业机器人向着产业化方向发展。另外，可以设立一种或两种工业机器人为重点研究发展方向，使得工业机器人技术可以实现新的升级和突破，再通过以点带面的方式加强整个工业机器人产业的升级发展。?

再次，需要加强工业机器人技术的研发力度，对其各项新型技术和实际应用的产业进行不断地宣传和推广，为其创建更加高端前沿的发展环境。?

最后，需要加强国际间的交流和合作，积极学习国外的先进技术和相关经验，从而更好地实现我国工业机器人技术的升级和产业的发展，以此来完成跨越式的发展。

在未来阶段，工业机器人的应用和发展会从工业领域逐渐向着民生领域迈进。这也就代表着，未来工业机器人会开始应用于各类民用行业中，这样可以在很大程度上促进社会生产水平的提升。一方面，工业机器人会逐渐趋于更高标准的智能化，使机器人具有一定的感知能力，可以在短时间内准确的判断出各类信息。另一方面，工业机器人会向着更加标准规范的方向去发展。现阶段，国外的一些专家学者开始致力于研发组合式的工业机器人，也就是通过标准组合件来完成对机器人的拼装制作。这意味着，以后工业机器人会向着伺服电机、四肢与机身组建规范化、标准化的方向进行升级发展。标准化发展可以实现工业机器人规模的扩展，易于进行维修和养护。除了上述发展方向外，工业机器人还会重点向着多机协调、标准化方向去发展。多机协调的本质就是不同类别、型号的工业机器人之间可以进行科学有效的协作，从而更好地完成各项生产作业，提高工作质量和效率。综合分析，虽然工业机器人技术的应用已经处于比较高质高效的状态，但在一些环节中还存在着较大的上升空间，可以加强改进和完善。?

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结语?

工业机器人为我国社会的发展和经济水平的提升做出了巨大的贡献，同时促进了制造业的升级和不断地进步。为了实现制造业的进一步优化，在未来还需要加强对工业机器人技术的完善和发展，从而实现制造业的创新和高质量的发展。?

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在现如今的销售市场上，科学家早已生产制造出了工业机械手、物流机器人等各种各样行业不一样种类的智能机器人。在工业生产制造层面的智能agv小车机器人，应用具有了运送的功效，应用的行业普遍。但是问题也就随之而来，智能AGV小车应用那么普遍，平时该如何去维护保养它?

一、AGV小车每个月维护保养

1.清理锂电池组，另外给充电电池电级上润滑脂。

2.查验每一个电室的酸液位或是上端的锂电池电解液应用状况。

全自动添注系统软件：酸液位不可以小于顶端的混凝土离析器金属材料牌标志一下。

只有满油弱电解质水，严禁应用平时的饮用水，空气污染物（或清洁防腐剂）会毁损充电电池。

二、AGV小车车子

每三个月应当查验一次AGV车轮子

1.查验车轮子是不是有细微的裂痕

2.听车轮子是不是有出现异常的响声。

3.车轮子滚轮滚动轴承已被终身润化，她们不用一切中后期的润化，假如车轮子吱吱响请咨询专家。