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「 1. 智能制造装备发展内因 」
生产力的提高一直是决定人类社会发展的关键因素，现代科技的不断进步加速了人类生产力的变革和发展。智能制造装备通过先进的制造技术、信息技术和智能技术的有机融合，将带来人类社会生产力的质的飞跃。但是，随着对更高生产能力、更高生产质量和更高生产效率的要求日益增加，越来越多的生产问题需要复杂的决策思考和脑力劳动。
1）极端制造系统问题
图1 中国空间站构想图
图2 国产芯片制造
随着人类社会不断对深空、深海等极端条件的挑战，各种极端制造问题成为人类生产力发展的主攻方向。这类生产问题制造成本高、制造过程复杂、试错代价昂贵，需要在有限的实验条件下，获得尽可能多的经验和数据。因此制造装备需要具有较强的数据采集和分析能力，通过对生产工艺数据、设备运行状态、工件加工质量，以及材料应力、应变等数据的实时跟踪和采集，结合物理信息系统，进行正确的数值模拟与仿真，实现有效的数据分析和预判，进而降低试错成本，提升生产能力。
科学家们不断地探索微尺度物质结构和性质，并取得了令人瞩目的制造技术突破。这些突破正在创造出更多具有新结构和新功能的产品。从毫米级的手工制造到微米、纳米级的机器制造，我们正在逐步进入原子和近原子尺度的皮米级制造。这一新时代需要新一代智能制造装备，具备更高的感知能力、创新驱动控制和人工智能技术，来实现我们的制造需求。
2）难加工材料复杂工艺问题
对于一些难加工材料的复杂工艺过程，如满足极限工况使用要求的氮化硅陶瓷球的超精密加工问题，其材料硬度达到2840～3320kg/mm2，且对加工精度和表面质量都有很高的要求，通常只能在复杂的混合金刚石磨料的柔性流道内研磨加工，影响其加工的精度的工艺条件多达40余个。借助于先进的传感器与检测技术，通过大数据分析和人工智能方法，一些最重要的工艺参数才能够被提取出来，这就要求新一代研磨机具有更高的智能化水平。而对于硬脆石材雕塑制品的复杂加工工艺问题，其材料组成成分和结构复杂，每一块石材都有不同的工艺特性，每一道工序的加工工艺参数都会对刀具产生较大的影响。借助于加工过程的实时监控和数字化模型的准确预测，工艺路径和参数才能够得到不断地优化。
图3 氮化硅陶瓷球
图4 石材复杂工艺制品
3）高速高效绿色制造问题
“力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”是中国政府确定的重大发展战略决策，事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体。“推动技术和产业变革朝着信息化、数字化、智能化方向加速演进”是主要战略方向。切削加工技术的高速高效绿色化制造过程，并不是纯粹的几何制造过程，而是典形的力热强耦合的物理制造过程。在智能切削加工过程中，通过将先进传感器与检测技术、数据技术、智能算法与机床运动控制相结合，实现对切削加工状态和表面质量的实时监测与动态控制，它要求智能制造装备具有实时检测与分析能力、具有数据传输和共享能力、能够对控制决策进行准确和快速的响应能力。
4）离散型制造模式的智能化
图5 智能化车间
图6 智能化工厂模型
离散型制造是大部分工业产品的主要生产方式，离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成，这些零件往往由同一工厂的不同部门或者不同的工厂生产完成。现代离散制造企业需要借助于工业互联网、云制造和人工智能等手段，将企业内部和企业与企业之间的物料流、信息流和控制流等数据在生产过程中汇集起来，把企业的人、财、物、产、供销及相应的物流、信息流、资金流、管理流、增值流等紧密地集成起来实现资源优化和共享，使企业运行向着精细化和智能化的方向发展。
5）流程工业生产过程的智能化
从石油、化工、钢铁、有色金属、建材到电子行业，流程性工业面临着多种问题，如资源综合利用率低、能源消耗大、环境污染严重等。特别是流程工业中原料变化频繁、工况波动剧烈，物理化学反应机理复杂，生产过程连续，一旦任何工序出现问题，都会直接影响整个生产线和最终产品质量。为了应对这些挑战，我们需要将数字化技术应用于工业领域，将复杂工业过程控制、全流程运行监控与管理大数据，企业运作管理与决策和生产管理与决策大数据，工艺研究实验大数据相结合，从而实现知识型工作智能化。借助计算机和通信技术与流程工业物理资源的紧密融合与协同，可以实现生产工艺智能优化和生产流程智能优化，为工业升级提供支持。
图7 人机合作智能优化决策系统
