1.2　智能制造的发展历程

智能制造可追溯到早期的计算机集成制造（computer integrated manufacturing, CIM），到20世纪80年代，CIMS（CIM system）演变成具有丰富内容的现代集成制造（contemporary integrated manufacturing systems, CIMS），并成为制造工业的核心支撑体系之一。CIMS的集成范围不断扩大，其中的独立系统涵盖计算机辅助设计（computer aided design, CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing, CAM）、计算机辅助工程（computer aided engineering, CAE）、计算机辅助工艺设计（computer aided process planning, CAPP）、柔性制造系统（flexible manufacturing system, FMS）、管理信息系统（management information system, MIS）、决策支持系统（decision support system, DSS）、产品数据与产品周期管理（product data management/product lifecycle management, PDM/PLM）、企业资源计划（enterprise resource planning, ERP）、物资需求计划（material requirement planning, MRP）、制造执行系统（manufacturing execution system, MES）以及分布式数控（distributed numerical control, DNC）等。

1990年，在丹麦哥本哈根召开的工业机器人国际标准大会上，建立了工业机器人的分类及相关技术标准。随后工业机器人进入实用化阶段并成为CIMS的一部分。日本工业机器人产业在20世纪90年代就已经普及了第一类和第二类工业机器人，而今已在发展第三类、第四类工业机器人的道路上取得了全球领先的成就。中国的工业机器人起步于20世纪70年代初，90年代实用化，在部分机器人关键元器件、操作机的优化设计制造、控制与驱动系统的硬件设计、机器人软件的设计和编程、运动学和轨迹规划技术上经过长期研发和积累逐步形成自主知识产权，具备弧焊、点焊及大型机器人自动生产线与周边配套设备的开发和制造能力，弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人以及外延应用自动导引车（automatic guiding vehicle, AGV）大量装备生产现场。日本在1989年提出智能制造系统（intelligent manufacturing system, IMS）概念，于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了企业内系统集成、全球制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现等多个专题，多个发达国家／地区如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。1992年美国将智能制造系列技术（含信息技术和新的制造工艺）纳入关键重大技术。加拿大在1994年启动了智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成的研究。欧洲联盟的ESPRIT项目在1994年开始资助包括信息技术和先进制造在内的39项核心技术。中国在80年代末将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，并在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。同期国家科技部提出了“工业智能工程”，而智能制造是该项工程中的重要内容。

20世纪末，随着上述CIMS、机器人以及人工智能的发展，智能制造已经初步形成体系化思想。IM（智能制造）已经超越了生产自动化范畴，融入人工智能中的自学习机制、专家知识库概念，开始具有自学习功能，通过历史产品制造过程数据积累和企业内同类产品横向数据比较形成进一步的制造智慧。同时, IM通过搜集并理解生产环境信息和各子系统所采集的信息，在系统预设的变量域与函数域内选择、优化和预测系统行为。专家系统和商业智能（business intelligent, BI）应运而生。BI作为复杂关联数据的整理、筛选和处理方法为IM提供了支撑。专家系统和商业智能服务于随着业务系统集成和系统持续运行所积累的大量、多样、关联复杂的数据关系以及不确定性环境下的决策优化。专家系统开始用于工程设计、工艺过程设计、生产调度和故障诊断等。神经网络和模糊控制开始应用于产品配方与生产调度。1996年加特纳集团（Gartner Group）描述了商业智能的一系列概念和方法，核心过程即抽取、转换、加载（extract-transform-load, ETL），贯穿于数据仓库的建立、联机分析处理（on-line analytical processing, OLAP）、数据挖掘、数据备份和数据恢复等过程。

在智能制造发展成一种由自动化控制的机器、人类专家和智慧算法共同组成的人机一体化智能系统并在企业内部生产过程中得到应用的同时，企业与企业之间的合作需求开始显现。企业上下游产业链的信息合作是应对市场快速变化的本能需要。于是，敏捷制造和柔性制造为满足上述需要而产生。美国国防部在1994年开始支持敏捷制造的研究，敏捷制造最初始于1991年，由通用汽车、波音、IBM、德州仪器、AT&T、摩托罗拉等15家当时的国际企业巨头和国防部的专家组成了核心研究队伍。“柔性”是相对于传统的“刚性”生产线而言的，“刚性”指一条生产线主要用于单一品种的大批量生产。虽然20世纪60年代威廉森就提出“柔性制造”的概念，但直到日本从1991年开始实施的“智能制造系统”国际性开发项目发展而来的第二代FMS才开始发挥实践效果。

在国内外技术思想和体系的带动下，从1988年开始，我国支持CIMS示范专项先后在200多家企业成功实施，行业覆盖机械、电子、航空、航天、仪器仪表、石油、化工、轻工、纺织、冶金、兵器等主要制造业，支持上千种新产品开发、改型设计。中国通过CIMS示范系统推进了国内企业界对新技术的应用，产生了良好的效果。2002年中国首次提出“两化融合”，即“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”，2007年国家进一步倡导“发展现代产业体系，大力推进信息化与工业化融合”，两化融合的概念就此成熟。两化融合包括技术融合、产品融合、业务融合、产业融合四个方面。十多年来，两化融合在企业层、区域层、行业层推进了中国制造业的升级。

21世纪以来涌现的新兴信息技术极大影响了智能制造体系子系统的演进以及子系统之间的集成；影响了企业智能制造系统之间的连接与互动方式、企业间生态系统的模式；影响了企业与产品用户之间的交互、制造环节与产品运营环节之间的关系；影响了制造全环节间的信息交换、制造全环节参与者之间的工作协作模式。物联网、云计算及服务、大数据、移动互联网对智能制造体系融合的影响尤为突出。

物联网技术的起源可追溯到1990年施乐公司的网络可乐销售机。1991年美国麻省理工学院Kevin Ashton教授首次提出物联网的概念。1999年美国麻省理工学院建立了“自动识别中心”（Auto-ID），提出“万物皆可通过网络互联”。早期的物联网基于射频识别（radio frequency identification, RFID），而今随移动互联网的带宽扩大及微机电系统（micro-electro-mechanical system, MEMS）、便携设备的普及，物联网具有更大的实用价值。2004年日本提出u-Japan计划；2005年国际电信联盟（International Telecommunication Union, ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》；2006年韩国确立了u-Korea计划，2009年韩国通信委员会出台《物联网基础设施构建基本规划》；2009年欧盟执委会发表了欧洲物联网行动计划；2009年美国将新能源和物联网列为振兴经济的两大重点。2009年，物联网被正式列为中国五大新兴战略性产业之一。物联网感知层的传感器为智能制造的生产线、生产环境监控、产品体验交互提供了最核心的基础数据收集手段。

云计算（cloud computing）概念在2006年8月首次由Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上提出，随着虚拟化、并行计算、效用计算、海量存储、容灾备份技术的成熟以及云计算底层技术开源代码项目如分布式系统基础架构Hadoop、分布式文档存储数据库MongoDB的推广而被广泛应用。云计算衍生的SaaS（software-as-a-service）、PaaS（platform-as-aservice）、IaaS（infrastructure-as-a-service）服务为企业间共享硬件、软件、应用和数据资源提供了共享平台和通路，很好地支持了企业因快速适应业务变化而带来的对系统按需动态变化的要求。

大数据随着2012年维克托·迈尔－舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》而迅速风靡全球产业界。大数据的4V特点——volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）在工业制造中体现得尤为明显。无论是从单一产品制造、销售或者使用上的时间轴来看，还是从大量制造伙伴的价值链关联数据来看，工业大数据本身都蕴含着无穷的值得挖掘的智能。

以CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA为代表的第三代通信技术（3G）以及下一代移动通信标准TD-LTE和FDD-LTE，以至改进的LTE-Advanced为实时网络连接提供了足够智能制造数据传输的骨干链路。IEEE 802.11a、IEEE 802.11b、IEEE 802.11g构成的Wi-Fi无线标准，2.45GHz频段的蓝牙, IEEE 802.15.4低功耗局域网协议ZigBee, UWB（ultra wide band），近场通信（near field communication, NFC）等协议提供了适配于从大约百米厂区厂房范围内、工业现场的传感器之间、用于体感的低功耗设备到甚至厘米级别距离的通信传输方式。为适应多种设备、多种场合的无线通信与Internet IP协议的兼容, IETF发布了IPv6/6Lo WPAN，已经成为许多其他应用标准的核心支撑，例如智能电网ZigBee SEP 2.0、工业控制标准ISA 100.11a、有源RFID ISO 1800-7.4（DASH）等。

智能手机的普及及其与便捷的无线通信技术的结合催生了创新的应用服务模式。苹果iOS生态圈App Store和各类安卓手机厂商及第三方安卓应用商店改变了软件的应用方式，催生了云服务SaaS在移动互联网上的大量实践，并为企业制造的应用部署提供了新的样本。新模式正在改变传统的制造系统控制软件的交互形态，各企业或企业联盟将以制造应用服务商店的方式来发布弹性、可扩展的应用模块。

随着自动控制、人工智能、通信、数据处理、管理模式等的进步与升级，以及近几年来无线通信手段多样化和宽带化的选择，终端设备便携化，尤其是在更有效的制造协同需求及更好的用户体验需求的激励下，产生了美国的再工业化战略、工业互联网和德国工业4.0，造就了智能制造当前最前沿的思想和技术体系。2015年5月19日中国政府发布由中国工业与信息化部主导编写的《中国制造2025》，这是应对全球智能制造新一轮变革而推出的最新中国制造的战略性纲领文件。

与此相对应的是，国内制造业智能制造的实践依然集中在企业内部子系统的集成，以实现“智慧工厂”的目标。系统集成正从点状向线状发展。内部工厂的生产智能和制造化进程优先于产业链上下游集成和服务链集成。社会化协作主要发生在强耦合的集团成员内部，虚拟企业的动态配置实践案例还未出现。国内的现实情况是，大型企业集团的制造资源分布地域广泛，如船舶制造全产业链，从设计、配套到总装分布在中国20多个省区，以船舶制造为代表的我国传统装备制造产能严重过剩。自2013年8月《船舶工业加快结构调整促进转型升级实施方案（2013—2015年）》实施以来，船舶制造转变模式提出的高效、低成本、高附加值的要求，广泛分布的过剩产能的消化需求是社会化协作和动态适配面向创新的产品市场的推动力。中船重工开发自升式钻井平台、中船集团近年来成功交付的海上浮式生产储油船都是典型案例。

无论是美国国家制造业创新网络（National Network for Manufacturing Innovation, NNMI）计划、工业互联网还是德国的“工业4.0”以及“中国制造2025”，都是对制造业面临问题所作出的反应。全球化趋势下，制造业在产品、企业、联盟和国家竞争层面都面临各级别相应的竞争，在这个大背景下，智能制造越来越受到高度的重视，各国政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。

由此可见，智能制造是面向21世纪的制造技术的重大研究课题，是现代制造技术、计算机科学技术与人工智能等综合发展的必然结果，也是世界制造业今后的发展方向。