智能制造

定义

智能制造指由智能机器与人类专家共同构成的制造系统。这类系统在制造过程中具备分析、推理、判断、构思与决策等能力,借助人与机器的协作共事,放大、延伸并部分替代人类专家原有的脑力劳动,使制造自动化的范围扩展到柔性化、智能化与高度集成化^[1]。

这一定义强调“人机一体化”而非单纯的“人工智能系统”。支持者认为,基于人工智能的机器擅长逻辑推理与预测判断,而人类专家在经验判断与创新构思上仍不可替代,两者处在不同层次上互补,因而系统表现为混合智能^[3]。不过定义并不唯一:1991年由日本、美国、欧洲共同发起的国际合作研究项目把它描述为在整个制造流程中贯穿智能活动、并以柔性方式集成订货、设计、生产到销售各环节的先进生产系统^[4];中国《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》则把它概括为贯穿设计、生产、管理、服务等环节,具有自感知、自决策、自执行功能的制造过程、系统与模式的总称^[4]。

原理

从系统结构看,智能制造把制造活动拆解为多个具备感知、分析、决策能力的单元,再由单元组合成装备、生产线、车间、工厂乃至跨企业的协作联盟,智能化水平随层级上升而提高^[5]。其中常见的运行环节包括状态感知、实时分析、精准执行与自主决策四个部分:系统先获取设备与环境的实时状态,再对数据作出快速分析,随后输出应对动作,并在既定规则下自行判断、积累经验^[5]。

在算法层面,专家系统常被用于工程设计、工艺规划、生产调度与故障诊断,神经网络与模糊控制等方法则用于配方设计、排产等场景,以处理复杂而不确定的问题^[6]。近年出现的协作型系统进一步引入大型语言模型、深度强化学习与混合实境头戴装置,通过视觉、触觉、语言、生理信号等多模态数据理解场景与操作者意图,并自主生成工艺代码、调整执行精度,实现人机之间的技能迁移^[7]。

在体系架构上,研究者提出把人—信息—物理系统(Human-Cyber-Physical Systems,HCPS)作为新一代智能制造的核心框架,由人、信息系统与物理系统构成三元闭环:物理系统负责物料与能量的执行,信息系统承担数据、模型与决策,人则被纳入回路之中参与认知与判断^[8]。该架构被视为对信息物理系统(CPS)的人本化扩展^[8]。

发展历程

智能制造源于人工智能在制造业中的应用,概念大致成形于20世纪80年代。日本于1989年提出智能制造系统,并在1994年启动先进制造国际合作研究项目,内容涉及公司集成与全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现等技术^[5]。1990年4月,日本倡导的“智能制造系统”国际合作研究计划启动,美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参与,计划投入10亿美元、对100个项目开展前期科研^[6]。同一时期,加拿大在1994—1998年发展战略计划中选择智能计算机、人机界面、机器人控制等方向,欧盟的相关研究项目也把智能制造列为重点之一^[5]。

2011年6月,美国智能制造领导联盟(Smart Manufacturing Leadership Coalition,SMLC)发布《实施21世纪智能制造》报告,把智能制造理解为强化应用先进智能系统、快速制造新产品、动态响应需求并实时优化生产与供应链网络的制造形态,其核心技术包括网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化以及多层次网络安全^[4]。2014年12月,美国能源部牵头组建智能制造创新研究院,将其界定为先进传感、监测、控制与过程优化技术的组合,用以在工厂和企业中实时管理能量、生产率与成本^[2]。

中国方面,2015年9月10日,工业和信息化部公布当年智能制造试点示范项目名单,46个项目入围,覆盖38个行业、分布于21个省,涉及流程制造、离散制造、智能装备和产品、新业态新模式、智能化管理、智能服务等6个类别^[9]。同年12月发布的《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》从生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建了智能制造系统架构模型^[4]。此后,人工智能、工业大模型、数字孪生等技术被更深入地引入生产流程^[9]。

应用

在研发设计环节,工艺设计平台可把设计规范、产品参数与历史方案结构化,由系统按客户需求匹配模块、检测冲突并生成三维模型、工程图与物料清单。有工厂披露,这类方式使产品设计周期缩短62%,工程师的角色转向审核与模型训练^[10]。在生产组织环节,高级计划与排程系统依据交付顺序、机型节拍与物料情况生成排产方案,并在订单变更时实时调整,有的工厂借此实现每天260多个不同规格订单的连续换产^[10]。

在作业执行环节,具身机器人、移动机械臂、自主移动机器人等终端被纳入统一的调度体系。有家电企业在其工厂部署14个智能体,覆盖38个核心生产业务场景,用于排产、品质首检、设备巡检等工作,并称多个环节的效率提升超过80%。在高端制造任务中,人机协作系统已被用于大型飞机自主制孔、电动车电池拆解等工序^[11]。

从产业化看,中国已形成分级推进的智能工厂培育体系,涵盖基础级、先进级、卓越级与领航级等层级,首批领航级智能工厂名单于2026年初公布,行业覆盖装备制造、原材料、电子信息、消费品等^[9]。

局限

人机一体化定义的出发点之一,是认为机器智能在思维能力上存在边界:基于人工智能的设备可以完成逻辑推理与一定程度的形象思维,但难以具备人类专家的灵感式判断,因此由机器独立承担分析、判断与决策并全面取代人类专家并不现实^[3]。相应地,若只在企业局部环节实现智能化而缺少全局优化,这种智能化的意义也受到限制^[6]。

在具体工序上,工业机器人对模糊任务和突发状况的应对能力相对有限,对概念与逻辑不清晰的工种,其判断精度不及人类,更多承担辅助角色^[12]。人形机器人等具身设备的规模化应用仍处于探索阶段。此外,智能制造的定义在学界与产业界并不统一,内涵随信息技术发展不断变化,人工智能成分相对弱化而网络互联等概念被强化,范围也从单一制造环节延伸至产品全生命周期和整个企业生态,这给统计口径与技术评价带来困难^[4]。

参见

• 人工智能 —— 支撑智能制造感知、推理与决策的基础技术。

• 数字孪生 —— 在虚拟空间映射物理产线,用于仿真与优化。

• 工业互联网 —— 连接设备、数据与人的网络基础设施。

• 工业机器人 —— 智能制造中承担执行作业的主要装备。

• 智能制造系统 —— 智能制造理念所依托的系统形态。

• 信息物理系统 —— 人—信息—物理系统架构的前身概念。