2024-06-26 17:28:54 發(fā)表閱讀：283
智能制造已成為公認(rèn)的提升制造業(yè)整體競爭力的國家戰(zhàn)略。以德國工業(yè)4.0 為代表的智能制造集中于離散裝備制造業(yè)，過程工業(yè)智能制造的模式為智能優(yōu)化制造，生產(chǎn)過程智能化是智能優(yōu)化制造的關(guān)鍵。近年來，人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為智能制造提供了新的技術(shù)基礎(chǔ)，為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化開辟了新的途徑。
2016 年 10 月，美國國家技術(shù)委員會提出《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》，明確了 AI 在制造過程中的作用，包括改進(jìn)制造過程調(diào)度、增強(qiáng)制造過程的柔性、改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量并降低成本。2018 年 5 月，美國白宮舉辦“美國工業(yè)人工智能峰會”，發(fā)表聲明，重點(diǎn)發(fā)展具有高影響、面向特定領(lǐng)域的 AI，用于增強(qiáng)美國勞動力素質(zhì)，提高他們的工作效率并更好地服務(wù)客戶。美國科學(xué)基金會也發(fā)表聲明，指出人工智能可能改變美國工業(yè)的各個環(huán)節(jié)，為先進(jìn)制造創(chuàng)造新的希望。2019 年，美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟為了促進(jìn)人工智能技術(shù)與工業(yè)領(lǐng)域的融合，將其工業(yè)分析任務(wù)組更名為工業(yè)人工智能任務(wù)組。美國政府在 2020年和 2021 年的財務(wù)預(yù)算中，計劃優(yōu)先支持智能和數(shù)字化制造領(lǐng)域，尤其是基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 的制造系統(tǒng)。在提出“工業(yè) 4.0”平臺之后，德國在 2017 年 9 月啟動了名為“學(xué)習(xí)系統(tǒng)”的計劃，旨在使未來工作和生產(chǎn)
更加靈活和節(jié)省資源。德國 2018 年的人工智能戰(zhàn)略指出了促進(jìn)面向經(jīng)濟(jì)的 AI 發(fā)展和應(yīng)用。中國工程院制造強(qiáng)國戰(zhàn)略研究（三期）的“新一代人工智能引領(lǐng)下的智能制造研究報告”認(rèn)為，新一代智能制造是我國智能制造的第二階段(2025-2035)的戰(zhàn)略目標(biāo)，意在使我國智能制造技術(shù)和應(yīng)用水平領(lǐng)先于世界。
黨的二十大報告提出了推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化協(xié)同發(fā)展的重要任務(wù)，旨在構(gòu)建智能制造（Intelligent Manufacturing, IM）產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局，高效實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，并促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展，智能制造業(yè)蓬勃發(fā)展。《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016—2020 年)》進(jìn)一步明確了智能制造的內(nèi)涵：它基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿了制造活動的各個環(huán)節(jié)，具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造推動著企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，促成了新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)和商業(yè)模式的形成。信息化與工業(yè)化的深度融合不僅提升了智能制造企業(yè)自身的創(chuàng)新發(fā)展能力，還破除了區(qū)域間、行業(yè)間制造業(yè)發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀。越來越多的專家學(xué)者開始關(guān)注智能制造企業(yè)的發(fā)展，并取得了豐碩的研究成果。
智能制造通過新一代信息技術(shù)、自動化技術(shù)、工業(yè)軟件及現(xiàn)代管理思想在制造企業(yè)全領(lǐng)域、全流程的系統(tǒng)應(yīng)用而產(chǎn)生。其應(yīng)用使制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)、管理、服務(wù)和產(chǎn)品智能化，促進(jìn)了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。
智能制造具有自主化決策、靈活生產(chǎn)多樣化產(chǎn)品、快速應(yīng)對市場變化的特點(diǎn)。人工智能與制造系統(tǒng)結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別等模型提升了工廠管理系統(tǒng)能力。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用將設(shè)備連接起來，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器之間的通信和互相溝通，實(shí)現(xiàn)了人與機(jī)器的融合。整個流程都有數(shù)字孿生模型，系統(tǒng)包括現(xiàn)實(shí)世界的一切，如應(yīng)用和操作指南手冊等。
如今，智能制造已不僅限于生產(chǎn)過程或單體智能，而擴(kuò)展到了產(chǎn)業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)，跨領(lǐng)域技術(shù)的深度融合和創(chuàng)新也變得更為重要。
在人工智能發(fā)展上，未來數(shù)字化的高峰一定是大模型推動下的智能化，人工智能的指數(shù)級躍變將會給城市發(fā)展帶來巨大機(jī)遇。
第一，ChatGPT 的出現(xiàn)，代表著超級人工智能時代的來臨。原來的人工智能都是弱人工智能或垂直人工智能，帶來的影響有限，而大模型屬于通用人工智能，在很多維度上已經(jīng)超越了人類。ChatGPT 最大的意義是人類第一次把世界知識進(jìn)行了重新編碼、存儲和推理，使得計算機(jī)能夠?qū)@個世界建立新的認(rèn)知，現(xiàn)在 GPT-4 的出現(xiàn)是一個巨大的拐點(diǎn)。
第二，大模型是工業(yè)革命級的生產(chǎn)力工具，將會帶來一場新工業(yè)革命。 ChatGPT 不僅僅是一個聊天機(jī)器人，還是一個提高生產(chǎn)力的工具。它不只是公司間競爭的武器，更重要的是，它像發(fā)電廠一樣把以前我們都有但很難直接使用的大數(shù)據(jù)“從石油變成了電”。電是通用的，可以賦能千行百業(yè)，因此通用人工智能將在實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮重要作用。例如，微軟已經(jīng)做出示范，所有的軟件、APP 和網(wǎng)站都可以用大模型重塑。這場工業(yè)革命關(guān)系到國家生產(chǎn)力的發(fā)展，是百年未有之大變局下大國博弈的重要機(jī)會，中國一定要迎頭趕上。
第三，中國做自己的大模型要堅持長期主義。中國發(fā)展大模型并沒有不可逾越的技術(shù)障礙，OpenAI 公司的成功給我們指明了技術(shù)方向，點(diǎn)明了技術(shù)路線，中國科技公司在產(chǎn)品化、場景化、商業(yè)化方面有很大的優(yōu)勢，但我們也要清醒地意識到中國的大模型產(chǎn)品和 GPT-4 還存在較大的差距。因此，我們既不應(yīng)該悲觀放棄，也不應(yīng)該盲目樂觀、追求速勝，而是應(yīng)該腳踏實(shí)地地補(bǔ)足短板。相信在未來的兩三年時間里，中國的大模型發(fā)展將大有所為。
第四，未來中國不只會有一個大模型。事實(shí)上，每個大城市，每個大一點(diǎn)的公司，包括每個政府部門都會有自己的專有大模型。但目前我們在使用大模型時，面臨兩個挑戰(zhàn)。一是如果要真正發(fā)揮大模型的能力，就需要把自己的很多數(shù)據(jù)讓渡給大模型，這時有可能造成數(shù)據(jù)泄漏問題。二是 GPT 的強(qiáng)大是因?yàn)樗褂昧撕芏嗤ㄓ弥R、通用數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，但其實(shí)際上缺乏行業(yè)知識。很多企業(yè)、政府部門、城市有自己多年積累的、專業(yè)的、保密的、專有的知識和數(shù)據(jù)，很難將這些知識和數(shù)據(jù)上傳到公網(wǎng)上去訓(xùn)練一個公有的 GPT 模型。所以，在通用大模型基礎(chǔ)之上，結(jié)合城市、政府、行業(yè)的專有知識去訓(xùn)練專有大模型，既符合國情，也符合城市發(fā)展的需要。
智能制造系統(tǒng)是一個覆蓋設(shè)計、物流、倉儲、生產(chǎn)、檢測等生產(chǎn)全過程的極其復(fù)雜的巨系統(tǒng)，企業(yè)要搭建一個完整的智能制造系統(tǒng)，最困難也是最核心的部分就是生產(chǎn)過程數(shù)字化。尤其是對于生產(chǎn)工藝復(fù)雜、原材料及原器件種類繁多的離散制造領(lǐng)域，產(chǎn)品往往由多個零部件經(jīng)過一系列不連續(xù)的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型制造生產(chǎn)組織的難度和配套復(fù)雜性，要做到生產(chǎn)全程數(shù)字化、可視化、透明化殊為不易。與離散領(lǐng)域顯著不同的是，流程領(lǐng)域的生產(chǎn)流程本質(zhì)上是連續(xù)的，被加工處理的工質(zhì)不論是產(chǎn)生物理變化還是化學(xué)變化，其過程不會中斷，而且往往是處于密閉的管道或容器中，生產(chǎn)工藝相對簡單，生產(chǎn)流程清晰連貫，生產(chǎn)全過程數(shù)字化難度相對較低。流程領(lǐng)域企業(yè)接下來要做的是在全面貫通整合各階段數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用人工智能的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（主要是動態(tài)規(guī)劃方法）進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)分析和實(shí)時決策，并進(jìn)一步將智能系統(tǒng)延伸至供應(yīng)鏈、生產(chǎn)后服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，最終實(shí)現(xiàn)全面智能化。
智能制造系統(tǒng)=自動化設(shè)備+智能“神經(jīng)系統(tǒng)”。我們可以把智能制造理解為企業(yè)在引入數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人等生產(chǎn)設(shè)備并實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化的基礎(chǔ)上，再搭建一套精密的“神經(jīng)系統(tǒng)”。智能“神經(jīng)系統(tǒng)”以 ERP（企業(yè)資源計劃系統(tǒng)）、 MES（生產(chǎn)過程執(zhí)行系統(tǒng)）等管理軟件組成中樞神經(jīng)，以傳感器、嵌入式芯片、 RFID 標(biāo)簽、條碼等組件為神經(jīng)元，以 PLC（可編程邏輯控制器）為鏈接控制神經(jīng)元的突觸，以現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)、5G TSN、物聯(lián)網(wǎng)（如 NB-IoT 等）等通信技術(shù)為神經(jīng)纖維。企業(yè)能夠借助完善的“神經(jīng)系統(tǒng)”感知環(huán)境、獲取信息、傳遞指令，以此實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策、智能設(shè)計、合理排產(chǎn)，提升設(shè)備使用率，監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，指導(dǎo)設(shè)備運(yùn)行，讓自動化生產(chǎn)設(shè)備如臂使指。
數(shù)字化設(shè)計是智能制造系統(tǒng)的源頭，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化道路上必須要突破的關(guān)鍵點(diǎn)。制造業(yè)中的設(shè)計包括產(chǎn)品設(shè)計、工藝設(shè)計、工藝優(yōu)化、樣品制造、檢測檢驗(yàn)等一系列過程。傳統(tǒng)的研發(fā)設(shè)計流程是以模塊分立形式，按照順序完成開發(fā)，產(chǎn)品開發(fā)周期長且質(zhì)量得不到保證。而數(shù)字化設(shè)計借助計算機(jī)輔助設(shè)計軟件（CAX）、三維設(shè)計與建模工具等技術(shù)能夠賦予企業(yè)將研發(fā)過程全面數(shù)字化、模型化，實(shí)現(xiàn)研發(fā)設(shè)計流程的高度集成、協(xié)同與融合，大幅縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，降低開發(fā)風(fēng)險和開發(fā)費(fèi)用。
目前 CAX 類軟件在國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)中已有一定程度應(yīng)用基礎(chǔ)，但從發(fā)展趨勢及與智能制造系統(tǒng)的契合程度來看，第三代產(chǎn)品設(shè)計語言 MBD（基于模型的設(shè)計）技術(shù)將成為數(shù)字化設(shè)計的主武器，MBD 的應(yīng)用將打通數(shù)字化設(shè)計與數(shù)字化制造，使三維模型成為制造的唯一數(shù)據(jù)源，讓產(chǎn)品模型在整個生命周期得到充分利用。
智能制造單元是針對離散加工現(xiàn)場，將一組能力相近的加工設(shè)備和輔助設(shè)備進(jìn)行模塊化、集成化、一體化的聚合，使其具備多品種少批量產(chǎn)品的生產(chǎn)輸出能力。對于離散制造領(lǐng)域的中小型企業(yè)來說，打造智能制造單元是開啟智能化道路行之有效的切入點(diǎn)，其最大的作用在于提升設(shè)備開動率，加快生產(chǎn)節(jié)奏， “簡單粗暴”的通過增加產(chǎn)出來提升企業(yè)收益。
“智造單元”是一種模塊化的小型數(shù)字化工廠實(shí)踐，整個單元由自動化模塊、信息化模塊和智能化模塊三部分組成，以“最小的數(shù)字化工廠”實(shí)現(xiàn)企業(yè)在多品種小批量乃至單件自動化的生產(chǎn)智能化。
打通數(shù)據(jù)→整合優(yōu)化→互聯(lián)互通→降本增效。生產(chǎn)全過程數(shù)字化是將“人、機(jī)、料、法、環(huán)”五個層面的數(shù)據(jù)連接、融合并形成一個完整的閉環(huán)系統(tǒng)，通過對生產(chǎn)全過程數(shù)據(jù)的采集、傳輸、分析、決策，優(yōu)化資源動態(tài)配置，提升產(chǎn)品質(zhì)量管控。生產(chǎn)全過程數(shù)字化需要企業(yè)在人員配備、自動化設(shè)備、設(shè)備連接、環(huán)境感知等各方面具備良好的基礎(chǔ)，即前文中提到的智能“神經(jīng)系統(tǒng)”包含的要素必須齊全。在此基礎(chǔ)上，生產(chǎn)全過程數(shù)字化的重點(diǎn)工作是打通各種數(shù)據(jù)流，包括從生產(chǎn)計劃到生產(chǎn)執(zhí)行（ERP 與 MES）的數(shù)據(jù)流、MES 與控制設(shè)備和監(jiān)視設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流、現(xiàn)場設(shè)備與控制設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流。有條件的企業(yè)可以自主研發(fā)或委托開發(fā)生產(chǎn)數(shù)字化集成平臺，將不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的設(shè)備、軟件和人員無縫地集成為一個協(xié)同工作的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)、互通、互操作。
讓一切物理實(shí)體流動起來，節(jié)省空間、時間與人力資源。
物流倉儲是制造業(yè)中極為重要的一環(huán)，如果說通信網(wǎng)絡(luò)是智能制造系統(tǒng)的神經(jīng)纖維，那么物流倉儲則可視為智能制造系統(tǒng)的血管。智能物流倉儲系統(tǒng)的應(yīng)用能夠使原材料、輔助物料、在制品、制成品等物理對象在各個生產(chǎn)工序間順暢流轉(zhuǎn)，并通過提升倉庫貨位利用效率、提高倉儲作業(yè)的靈活性與準(zhǔn)確性、合理控制庫存總量、降低物流倉儲人員需求數(shù)量等方式大幅壓縮物流倉儲成本。
智能物流倉儲系統(tǒng)盡管不直接參與產(chǎn)品的生產(chǎn)，但作為整個智能制造系統(tǒng)中的重要子系統(tǒng)，其組成架構(gòu)也與之類似，分為設(shè)備層、操作層、企業(yè)層，設(shè)備層包括倉儲設(shè)備、物流設(shè)備、識別設(shè)備；操作層由 WMS、WCS、TMS 等軟件構(gòu)成；企業(yè)層則對接 ERP、CRM、SCM 等管理軟件的采購、計劃、庫存、發(fā)貨等模塊，融入總系統(tǒng)的閉環(huán)中。
打造向大規(guī)模定制轉(zhuǎn)型的入口，提升品牌價值與用戶粘性。銷售是所有企業(yè)的核心業(yè)務(wù)之一，智能制造系統(tǒng)中的銷售智能化除了應(yīng)用 CRM 等軟件管理銷售業(yè)務(wù)外，更為重要的是在訂單獲取層面發(fā)揮作用。在當(dāng)前個性化需求日益旺盛的環(huán)境下，企業(yè)通過建立定制平臺，能夠?qū)⒂脩籼崆耙氲疆a(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)過程中，通過差異化的定制參數(shù)、柔性化的生產(chǎn)，使個性化需求得到快速實(shí)現(xiàn)，以此提升品牌價值，增加用戶粘性。與之相匹配的，企業(yè)應(yīng)將定制平臺與智能制造系統(tǒng)中的研發(fā)設(shè)計、計劃排產(chǎn)、制造執(zhí)行等模塊實(shí)現(xiàn)協(xié)同與集成，實(shí)現(xiàn)從線上用戶定制方案，到線下柔性化生產(chǎn)的全定制過程；在企業(yè)后臺建立個性化產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶的個性化需求特征進(jìn)行挖掘和分析，并反饋到研發(fā)設(shè)計部門，優(yōu)化產(chǎn)品及工藝，基于用戶需求新趨勢開展研發(fā)活動。
以智能化服務(wù)拓展商業(yè)模式，推動價值鏈向后延伸。智能制造視角下的產(chǎn)品服務(wù)是借助云服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘和智能分析等技術(shù)，捕捉、分析產(chǎn)品信息，更加主動、精準(zhǔn)、高效的給用戶提供服務(wù)，推動企業(yè)價值鏈向后延伸。遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)即是典型的制造企業(yè)智能化服務(wù)模式，企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)對生產(chǎn)并已投入使用的智能產(chǎn)品的設(shè)備狀態(tài)、作業(yè)操作、環(huán)境情況等維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、篩選、分析、儲存和管理，基于上述數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為用戶提供產(chǎn)品的日常運(yùn)行維護(hù)、預(yù)測性維護(hù)、故障預(yù)警、診斷與修復(fù)、運(yùn)行優(yōu)化、遠(yuǎn)程升級等服務(wù)。
遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)可以有效降低設(shè)備故障率，提升設(shè)備使用率與使用壽命，既能減輕制造商的負(fù)擔(dān)，又能顯著提升產(chǎn)品價值。遠(yuǎn)程運(yùn)維對于企業(yè)產(chǎn)品的智能化程度要求較高，產(chǎn)品必須配備開放的數(shù)據(jù)接口，具備數(shù)據(jù)采集、通信模塊；企業(yè)還需建立遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)前端平臺與后端數(shù)據(jù)中心，采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)并基于大數(shù)據(jù)分析與計算，向用戶提供增值服務(wù)。
數(shù)字孿生，即物理空間在信息空間的完全映射，信息在兩個空間中交互和融合，由統(tǒng)一“軟件”平臺協(xié)調(diào)和安排資源、能源、時間的最優(yōu)分配，并在反饋中不斷升級。由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器算法將替代人的決策過程，形成對資源、能源、時間等生產(chǎn)要素的動態(tài)配置，并在數(shù)據(jù)反饋中不斷優(yōu)化算法精度，提升決策水平，即智能制造系統(tǒng)相對傳統(tǒng)制造具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行和自適應(yīng)能力。
回溯工業(yè)革命發(fā)展歷程，在機(jī)械化生產(chǎn)時期，信息技術(shù)尚未出現(xiàn)，所有生產(chǎn)要素都集中在物理空間中發(fā)生；到了電氣化生產(chǎn)時期，機(jī)器大規(guī)模生產(chǎn)拓展了實(shí)體要素發(fā)生的物理空間，從小作坊變成了大工廠。伴隨信息技術(shù)發(fā)展以及在制造領(lǐng)域的深入應(yīng)用，相對于物理空間中的實(shí)體要素外，信息和數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素，在企業(yè)活動中扮演越來越重要的角色。
在當(dāng)前高度信息化和集成化的工業(yè)生產(chǎn)模式，生產(chǎn)線發(fā)生意外故障時，很容易致使全產(chǎn)線停機(jī)停產(chǎn)，例如高度精細(xì)化的汽車生產(chǎn)線，會造成每天數(shù)百萬級的損失。對于一些特殊工藝生產(chǎn)線，比如高溫高壓下的化工生產(chǎn)線，甚至面臨嚴(yán)重的安全風(fēng)險和衍生災(zāi)害。因此工業(yè)生產(chǎn)過程中需要基于大量數(shù)據(jù)，在虛擬數(shù)字空間中進(jìn)行例如設(shè)備診斷、化學(xué)類生產(chǎn)過程的模擬，以及對當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)工藝下結(jié)果的仿真預(yù)測等，從而防止現(xiàn)場故障、生產(chǎn)異常產(chǎn)生出嚴(yán)重后果。
工業(yè)設(shè)備數(shù)字孿生系統(tǒng)是以具體應(yīng)用需求為目標(biāo)，基于實(shí)體數(shù)字建模、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多融合技術(shù)，通過構(gòu)建物理空間與數(shù)字空間之間的閉環(huán)數(shù)據(jù)交換通道，實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間和工業(yè)設(shè)備的虛實(shí)客觀映射，在數(shù)字空間對物理設(shè)備的實(shí)時狀態(tài)進(jìn)行呈現(xiàn)，并對歷史狀態(tài)進(jìn)行記錄。基于其狀態(tài)的映射和記錄，面向具體應(yīng)用需求，對物理空間的活動進(jìn)行分析決策支持或閉環(huán)控制，并支持設(shè)備實(shí)體與數(shù)字孿生系統(tǒng)的雙向迭代優(yōu)化。其包括實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)的物理設(shè)備、傳感系統(tǒng)、計算系統(tǒng)、實(shí)體數(shù)字模型、數(shù)據(jù)模型、算法模型以及相應(yīng)的應(yīng)用軟件。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，已成為推動智能制造發(fā)展的重要引擎。它將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合，賦能制造業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和高度柔性化。
首先，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為智能制造提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。通過傳感器、設(shè)備和系統(tǒng)的連接，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了對生產(chǎn)過程的實(shí)時監(jiān)測、數(shù)據(jù)采集和信息傳遞。這些數(shù)據(jù)不僅包括設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、工藝參數(shù)，還包括產(chǎn)品的生產(chǎn)軌跡、質(zhì)量指標(biāo)等信息。借助大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，制造企業(yè)可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的生產(chǎn)優(yōu)化點(diǎn)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
其次，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了制造資源的高度集成和共享。在傳統(tǒng)制造模式下，企業(yè)往往存在資源孤島現(xiàn)象，生產(chǎn)設(shè)備、信息系統(tǒng)之間缺乏有效的協(xié)同和集成。而通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，不同設(shè)備、工序、企業(yè)之間可以實(shí)現(xiàn)信息共享和資源整合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的最大化利用。這種資源共享模式既可以降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，又可以提高資源利用效率，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置。
第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能智能制造實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化和自動化。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設(shè)和數(shù)據(jù)分析，制造企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能調(diào)度、自動控制和遠(yuǎn)程監(jiān)控。生產(chǎn)設(shè)備可以根據(jù)實(shí)時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化和精益化管理。同時，基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的預(yù)測性維護(hù)和故障預(yù)警，提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。
最后，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為智能制造提供了開放和靈活的生態(tài)環(huán)境。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設(shè)，制造企業(yè)可以與供應(yīng)商、合作伙伴、客戶等各方建立起緊密的連接和協(xié)同關(guān)系。這種開放式的生態(tài)環(huán)境不僅可以促進(jìn)創(chuàng)新和知識共享，還可以為企業(yè)提供更多的商業(yè)機(jī)會和增長空間。同時，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的靈活性和可擴(kuò)展性也為企業(yè)未來的發(fā)展提供了更大的可能性和空間。
近年來，智能制造逐漸成為全球工業(yè)發(fā)展的重要趨勢之一，而人工智能（AI）大模型的出現(xiàn)和應(yīng)用正是智能制造向前邁進(jìn)的重要驅(qū)動力之一。
首先，工業(yè)大模型的部署將成為智能制造的核心支撐。通過在工業(yè)生產(chǎn)和制造過程中應(yīng)用 AI 大模型，可以實(shí)現(xiàn)更加智能化和靈活化的生產(chǎn)模式。這些大模型可以通過學(xué)習(xí)和分析大量數(shù)據(jù)，提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化生產(chǎn)流程，并且在預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量控制等方面發(fā)揮重要作用。因此，加速工業(yè)大模型的部署將成為智能制造發(fā)展的重要推動力。
其次，建立完善的標(biāo)準(zhǔn)體系是智能制造發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著智能制造技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)變得尤為重要。這不僅包括技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，還包括安全標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等方面。通過建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，可以提高智能制造產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和國際交流合作。
此外，對龍頭企業(yè)的支持和引導(dǎo)也是智能制造發(fā)展的關(guān)鍵。龍頭企業(yè)在智能制造領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累，可以在關(guān)鍵技術(shù)裝備的研發(fā)和應(yīng)用方面發(fā)揮重要作用。國家層面應(yīng)設(shè)立智能制造發(fā)展基金，為企業(yè)的智能制造項(xiàng)目提供資金支持，推動智能制造技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。
綜上所述，AI 大模型的應(yīng)用將成為智能制造的重要驅(qū)動力，加速工業(yè)大模型的部署、完善標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)以及支持龍頭企業(yè)的發(fā)展，將為智能制造的發(fā)展奠定堅實(shí)的基礎(chǔ)，助力中國智能制造走向更加智能化、高效化的未來。
AI+智能制造方案構(gòu)建了面向制造、能源電力、采掘等各垂直行業(yè)，以基礎(chǔ)硬件設(shè)備、軟件系統(tǒng)平臺、解決方案三大層級為核心，生態(tài)協(xié)同為保障的技術(shù)架構(gòu)。與主要依賴本地算力的傳統(tǒng)工業(yè)架構(gòu)相比，AI+智能制造方案通過軟硬結(jié)合的方式，將成為未來智能化工廠的標(biāo)準(zhǔn)解決方案，提升產(chǎn)品質(zhì)量檢查和缺陷識別、生產(chǎn)作業(yè)過程識別以及安全行為等視覺識別的精準(zhǔn)性、高效性。
版權(quán)聲明：本文轉(zhuǎn)載自[中國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2023-2024 年度)]，版權(quán)歸原作者[中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會學(xué)術(shù)交流部、中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會數(shù)字經(jīng)濟(jì)分會、中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會信息化工作委員會、中國通信學(xué)會通信設(shè)備制造技術(shù)委員會、中國信息產(chǎn)業(yè)商會大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)分會、東南數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院、北京信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會]所有。本轉(zhuǎn)載僅供學(xué)習(xí)和交流之用，不涉及任何商業(yè)用途。
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