陈淦祥
佛山市科威力制冷设备有限公司 广东佛山 528216
摘要：随着科学技术信息的发展，机械制造设备已经向着智能化、网络化以及神经多元化的方向发展。云计算的使用，让制造业技术更加先进。可以说，网络技术的加入，让制造业又实现了一次工业革命。基于此，本文将对智能化制造技术和智能化工厂进行分析和研究。
关键词：智能化；制造技术；智能化工厂
引 言
近年来，制造技术面临着诸多挑战：如产品性能指标要求越来越高且呈个性化、交付期/成本/环保压力不断增加，制造场景日益复杂。同时，新一代信息通信技术和新一代人工智能技术也在与制造技术深度融合，给制造业带来新的理念、模式、技术和应用，展现出未来制造技术和制造业发展的新前景。
1 智能化制造技术和智能化工厂相关概述
1.1 智能制造技术的定义
将数字技术，网络技术，制造技术和智能技术等多种技术的融入结合并且科学有效的运用到产品的设计，生产和服务当中，就是智能制造。首先，以关键技术智能化为核心，智能工厂为载体，端到端的数据流为基础，将网络互联的技术为支撑，同时可以实现智能制造的周期缩短，减少资源的损耗，实现节能减排，降低运营成本，实现利润最
大化，生产效率提高，产品质量得到保证。同时智能制造以新型产业，新一代的技术条件为基础，在产品的设计方面，生产方面，管理运营方面等各个环节都有涉及。除此之外，产品的设计，生产和后续产品服务中也具有智能化，即产品再制造的过程中具有智能化。在产品服务的智能化中包括对于产品后续安装和家庭智能家电的装备等，使消费者享受智能化带来的便利。在产品制造的智能化中，包括对一些制造产品的私人化和个人化，发展全新的制造方法。因此，智能制造技术是数字技术，网络技术，智能技术，和制造技术的融合协调发展。
1.2 智能化工厂概念
智能化工厂不仅是企业生产制造的智能化，更是工厂运行管理等各方面的智能化。它是产品生产、制造以及各种商业资源和商业信息的统一和融合，是自上而下、由外及内和企业生产链统一完善的智能化企业管理系统。总的来说，智能化工厂主要包括三个方面的内容：首先是智能化的商业模式。它是指制造企业通过数字化系统和计算机网络技术对商业活动中的各种数据进行一系列的智能分析、评价和预测等，并根据分析结果指导企业的商业生产活动，以稳固企业的市场占有份额。其次是智能化的运营管理。主要是通过对企业供应链、价值链的不断优化和管控来增强企业价值链等的灵活度，从而提升企业的管理效率，增强企业的市场效益。最后是智能化的生产操作。主要是指通过提升企业生产制造设备和机械的自动化程度来提高企业的生产效率，降低企业的生产成本。
2 智能化制造过程中的数控技术
在智能化制造过程中，关键性的技术主要是指数控方面的系统技术、遥感技术和自适应技术，同时还包含神经元网络技术等。
2.1 关于智能化数控系统的研究
在数控设备的发展过程中，智能化是一种突破，主要是在数控系统中对软件和硬件进行高灵敏度以及高精准度的感知，以适应现代工业所要求的智能化和信息化之间的集成。为了使信息数控设备在制造业中能够拥有更高的效率和更突出的工作质量，需要数控系统不仅拥有自动编程系统、模糊控制、自学习控制、三维刀具补偿，还要有对机器故障的诊断系统。因为只有这样，机器的自我诊断和故障的监控功能才会更加完善和健全。在数控系统中，伺服驱动系统的智能化发展，可以有效对系统负载的变化进行感知，并且在感知的基础上自我调节参数。例如，数控系统中的HRV控制原理。它主要是利用共振理论，建立追随型的HRV过滤器，从而有效地对设备的频率变动产生反应，进而造成整个设备的共振。利用融合旋转的方式，使用伺服电动机，可以在更高的精度状态下，实现高响应和高分辨率的脉冲编码器之间的整合，从而实现对系统高速和高精度的伺服控制，平稳保障进刀动作的完成。
例如，西门子公司从网络角度出发，分析电子产品的服务方案，然后通过数控系统以及CM系统之间的监控连接，对制造系统中的轴状态进行监管，并且评估出机床的相关参数和基本状况。这样的做法能够很好地实现机器远程监控方面的维修服务，以免一些机器因为早期故障出现各种停机运作的情况。实际中，检修过程不仅浪费时间，还会加大资源的投入。而这种方式极大地提升了系统工作的可靠性和劳动生产效率，并且减少了维修成本的投入。我国的数控系统正在向数字化和智能化方向发展，也引进了一些智能化的生产技术。例如，制造业中所使用的华中8型、凯恩第Ⅳ型等，都是带有自诊功能的数控系统，能够对机器设备的运行情况进行实时显示，并且发现故障，及时报警。图1为数控机床相关智能化器件的示意图。
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图 1 数控机床相关智能化器件示意图
2.2 智能自适应控制技术
自适应控制分为工艺自适应和几何自适应。工艺自适应又分为
最佳自适应控制系统（ACO）和约束式自适应（ACC）。自适应控制自20世纪60年代已开始研究，但用于生产实践尚不普遍。目前应用面较广的还是结构简单的ACC系统，已用于铣、车、钻、磨、电加工和加工中心等机床上；而ACO多用于加工因素相对简单的磨削和电火花加工（EDM）上。影响加工的因素很多很复杂，不仅建立数学模型困难，而且要实时采集和实时调整参数也有很大难度，有待深入研究。
2.3 神经元网络技术
大脑，是高度智能化的体现。因此，神经元网络技术主要是根据大脑的结构和组成，来实现生产制造智能化。这种神经元网络与人体的大脑网络十分类似，神经突触结构具有一个突出的功能就是它可以处理一些相对来说比较复杂的网络系统，人工神经网络在这方面的优势比较显著。具体表现在解决问题、寻找故障、自主学习等方面。在现阶段社会背景下，神经元网络技术更多的是用在设备检测和优化方面。然而，在利用神经元网络技术实施智能化制造的过程当中仍然需要进一步改进和完善。神经元网络技术在数控设备应用方面的前景十分广阔，比如，它能够将智能化数控系统水平提升一个档次。从而能够满足现阶段社会发展的需求。
2.4 智能专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，其专家知识库中含有某个领域大量的专家知识与经验，就是利用这些专家知识、经验和解决问题的方法来处理该领域的技术问题。它能够应用人工智能技术，根据该专家系统中的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，来解决需要专家处理的复杂问题。目前，数控设备领域尚缺乏这种专家系统。
2.5 云计算将把智能化制造推向更高级阶段
国外工业技术发达国家的大型工业企业、研究机构和高等院校对云计算的研究和发展都极为重视，认为这是一种具有划时代意义的技术。如美国宇航局和通用汽车公司都在研究和应用云计算技术；我国北京建有云计算基地，华为技术有限公司和TCL集团也都特别关注云计算的发展、研究和应用。在我国机床行业也启动了云计算的研究工作。2012年7月7日，ACL力丰集团和中科院正式签署了“云计算技术应用于机床制造”的合作协议。2012年8月7日“诺美雕刻机”发布“云计算技术应用于雕刻机”的信息。
3 智能化技术下的智能化工厂
3.1 智能化工业机器人
在智能化数控设备的运行的过程当中，除了一部分与数控设备相关的配套设施之外，在实际智能化生产制造过程当中，机器人智能化制造也十分实用。比如，日本研发的智能化机器人，在实际工业制造生产的过程当中，在机器人内部植入了三维视角传感器和相关的传感技术。通过这种方式，机器人在实际工作时，就可以自动完成生产制造过程中的上料下料以及相关的处理流程。机器人之所以能完成这些步骤，是因为其体内安装的，具有三维作用的传感器和传感技术。智能机器人的应用，让各个国家以及各个领域受到了启蒙，促进了各个行业的发展。最近几年以来，绝大多数国家都纷纷开始研究智能机器
人以及如何将它应用于实际生产制造的过程当中。由于涉及到的问题比较困难，相关技术缺乏，这条道路是任重而道远的，但是智能机器人明显的优势让各个国家都愿意投入更多的资金和精力到这个研究项目当中。
3.2 智能化工厂的分析和研究
智能化工厂最为主要的部分就是生产的智能化和经营的智能化，主要涉及设计、生产排版、生产线、测试、仓储等各个方面的智能化，并且以工厂无人化为基本目标。也就是说，很多生产设备的使用可以
达到无人看守的状态。排除制造工厂整个生产过程的全部自动化，还关系智能化工厂的内部建设，如人力资源的优化调整、生产物资资料的优化调配、专案时程能力、时间弹性的应用以及支配能力等。在完善生产周期的调整方面，可对工厂的生产经营方案加以优化和调整，以此达到提升生产效率、降低工业生产成本的目标。当前情况下，智能化的工业网路工厂已经基本落成，技术先进的国家将会优先实现企业生产效率的提升。但是，制造业的智能化网络和一般的社会通信网络存在很大的差异性，尚有多种困难需要克服。在智能化网络的应用下，需要在防水性能、防尘性能和防磁防爆方面予以能力强化。另外，
还要能抵抗高温和低温，争取在安全性和可靠性方面高于其他的通信网络。
比如，一个汽车制造公司投入1000万美元用于建设智能化生产工厂，将智能化生产应用于生产过程当中的各个环节，能够根据客户的具体要求做出相应的调整，来满足客户的心理需求，实现个性化服务模式，通过智能化生产系统能够准确记录重要的信息，还能够在生产制造的时候及时发现问题，并找到解决的办法。除此之外，还可以把智能化网络与智能电网结合起来，为设备的正常运转提供动力来源，从而能够降低设备运行的成本。
4 应用前景及结论
近年来，我国的智能化制造和智能化工厂取得了一定程度的发展，为制造业经济的发展做出了一定的贡献。未来，智能化工厂可从单一机械设备智能自动化、生产制造系统智能自动化发展到数字网络制造系统智能化，最后达到社会生产智能自动化。在此过程中，智能网络逐渐和大数据系统、通信网络、工业智能网络等系统融合发展，在不断增强企业智能自动化水平的基础上，逐步减少人类体力劳动，提高企业整体的智能化水平，提升生产运营效率和效益。但是，智能制造和智能化工厂的建设和发展在我国尚处于起步阶段，相关企业在实现智能化的进程中，应切实依据本企业的实际生产运营情况和企业自身特点，逐步完善企业的智能制造和智能化工厂的建设，为企业的长远发展和壮大打下坚实的基础。
结束语
综上所述，本文对智能化制造技术和智能化制造工厂进行了研究和分析，指出了各项技术在我国发展的空间和前景。同时，利用举例的方法加深了对各项技术的理解。在以后的制造业发展过程中，还可以使用多项的智能技术和网络信息实现制造业生产效率的提升，以此跻身于世界先进水平的制造业行列中，促使各项技术越来越智慧，越来越拟人化，完成机器设备的无人化管理，从而使我国的制造业取得更加突出的进步。
参考文献
[1]智能制造：范式演进为5G带来机遇与挑战[J]. 郭克强，程锋. 通信企业管理. 2019（12）
[2]抓住智能制造发展机遇带动自动化的发展[J]. 吴冈. 自动化技术与应用. 2020（01）
[3]智能制造与协同创新[J]. 中国工业和信息化. 2019（12）
[4]智能制造与智能微系统[J]. 尤政. 中国工业和信息化. 2019（12）
[5]智能制造：反思与期望[J]. 沈烈初. 电气时代. 2020（02）
[6]全球智能制造发展趋势与江西发展对策[J]. 龙晓柏. 老区建设. 2019（24）
[7]基于大数据的智慧工厂技术框架[J]. 吕佑龙，张洁. 计算机集成制造系统. 2016（11）
[8]大数据驱动下的智慧工厂[J]. 武爱斌. 软件和集成电路. 2017（01）