第二节 智能制造系统架构
一、定义
智能制造系统（Intelligent Manufacturing System,IMS）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。它是基于智能制造技术，综合应用神经网络、遗传算法等人工智能技术、智能制造机器、代理技术、材料技术、现代管理技术、信息技术、自动化技术和系统工程理论与方法，所形成的网络集成的、高度自动化的一种制造系统。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是实现智能制造和展现智能制造模式的载体，通过使用智能化的生产管理系统和智能装备来实现生产过程的智能化。
从系统实现过程的角度，一方面，智能制造系统通过将智能化的生产管理系统［包括工厂/车间业务与生产管理软件、监控软件、ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品全生命周期管理）/PDM（产品数据管理）、SCADA（数据采集与监视控制系统）等］与网络化的智能装备（包括高档数控机床与机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等）集成起来并进行交互，来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程与工艺流程的协同，生产智能产品；另一方面，智能制造系统不仅关注产品全生命周期管理，而且扩展到供应链、订单、资产等全生命周期管理（见图1-1），是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程。
图1-1 智能制造全生命周期管理
二、组成
为实现智能制造系统，应规范智能制造系统的整体架构。所谓智能制造系统架构，是指一个通用的制造体系模型，其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架；其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业，实现研发、生产、服务的智能化，通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络，形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系。
智能制造系统基本架构如图1-2所示，划分为4个层级：生产线层、车间/工厂层、企业层和企业协同层。
图1-2 智能制造系统基本架构
1.生产线层
生产线层是指生产现场设备及其控制系统，主要由 OT（运营技术）网络、传感器、执行器、工业机器人、数控机床、工控系统、制造装备、人员/工具等组成。
实现生产线层智能制造的关键是柔性生产、数据采集、人机交互、机器间通信等。其中，柔性生产是指实现多品种、小批量的生产方式，以及可降低在不同产品或部件之间切换所花费的时间和成本；数据采集是指生产线集成了传感和控制系统，能够实时采集生产设备、物料、半成品和产成品的状态，并将数据传输给生产控制系统；人机交互是指人员和生产设备之间的信息通信方式，包括固定的交互界面、生产监测与控制系统、移动终端等；机器间通信是指生产设备之间的信息通信方式，包括现场总线、工业以太网、互联网、M2M（指数据从一台终端传送到另一台终端）等方式。
2.车间/工厂层
车间/工厂层主要是指制造执行系统及车间物流仓储系统，主要由OT/IT网络、生产过程数据采集和分析系统、制造执行系统（MES）、资产管理系统（AMS）、车间物流管理系统（LMS）、仓库管理系统（WMS）、物流与仓储装备等组成。
实现车间/工厂层智能制造的关键要素主要包括数据处理、通信网络、物流与仓储管理。其中，数据处理是指对采集到的设备状态、物料信息等生产数据进行分析和评估，以实现生产过程的自动规划和控制；通信网络是指车间/工厂内的信息通信网络，包括统一的数据交换格式和规则、独立且互联互通的数据服务器、全互联的信息技术整体解决方案等；物流与仓储管理包括智能物流与仓储设备、仓储管理系统（WMS）以及车间内物流管理系统（LMS）。
3.企业层
企业层是指产品全生命周期管理及企业管控系统，主要由产品全生命周期管理系统（PLM）、IT网络、数据中心、客户关系管理系统（CRM）、计算机辅助技术（CAX）、企业资源计划管理系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）、商务智能系统BI等组成。
实现企业层智能制造的关键要素主要有智能决策支持、基于模型的系统工程和企业内纵向集成。其中，智能决策支持包括自动排产和动态调度、供应链管理、订单和质量管理以及决策支持等；基于模型的系统工程包括基于标准的产品模型数据定义、产品数据管理、产品模型传递和关联维护；企业内纵向集成包括制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的集成、制造过程控制系统与制造执行系统（MES）的集成。
4.企业协同层
企业协同层是指由网络和云应用为基础构成的覆盖价值链的制造网络，主要包括制造资源协同平台、协同设计、协同制造、供应链协同、资源共享、信息共享、应用服务等。
实现企业协同层智能制造发展水平的关键要素主要有跨企业资源共享、全价值链的关键制造环节协同优化。其中，跨企业资源共享是指企业之间通过共享平台和共享规则，实现创新、研发、设计、生产、服务、信息等资源的共享；全价值链的关键制造环节协同优化是指企业间设计、供应、制造和服务等关键制造环节的并行组织与协同优化，以及制造服务和资源的动态分析与柔性配置。
三、功能
通过对智能制造系统框架各层级组成要素的分析，智能制造系统具有的功能包括以下几个方面。
1.信息感知
智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统。
2.优化决策
通过面向产品全生命周期的信息挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
3.实时控制
根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全运行。
4.智能生产
实现从单个机器到生产线、车间、工厂、企业到结合外围生产资源的智能决策和动态柔性重组优化，显著提升企业资产利用效率和运营管理效率，提高产品质量、降低生产成本。
5.卓越供应
企业内部供应链延伸至上下游甚至全球，在全面迅速地了解世界各地消费者需求的同时，对其进行计划、协调、操作、控制和优化，实现供应链的一体化和快速反应，达到商流、物流、资金流和信息流的协调通畅。
6.网络协同
形成众包众创、协同设计、协同制造、垂直电商等一系列新模式，大幅降低新产品开发制造成本，缩短产品上市周期。
7.个性定制
基于互联网获取用户个性化需求，通过灵活组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本大规模定制，实现以产品为中心向以客户为中心转变。
8.优化服务
通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能优化等一系列服务，并反馈优化产品设计，实现制造企业服务化转型。
四、集成
实现智能制造系统的过程，主要是将上述智能制造系统架构各层级的关键组成要素在各层级内部及各层级之间进行综合集成，集成的方式包括以下方面。
1.企业内部纵向集成
企业内部纵向集成主要是企业内部信息流、资金流和物流的集成，在智能制造系统架构中表现为生产线层级的制造过程控制系统、车间/工厂层级的制造执行系统（MES）以及企业层级的企业资源计划系统（ERP）之间的互联互通，可以自动地上传下达设备状态、物料信息、生产能力、订单状态、生产环境、生产指令、物料清单等数据。
2.企业间横向集成
企业间横向集成主要是指企业之间通过价值链以及信息网络实现的资源整合，为实现各企业间的无缝合作，实时提供产品与服务，推动企业间研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和综合集成，实现从产品开发、生产制造、经营管理、销售服务等在不同企业间的信息共享和业务协同，在智能制造系统架构中表现为价值链上企业之间的制造资源共享，以及关键制造环节的并行组织和协同优化。
3.产品全生命周期数字化集成
产品全生命周期数字化集成主要是指围绕产品全生命周期的价值创造，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，集成供应商、制造商、分销商及客户的信息流、资金流和物流，在创新产品和服务的同时，重构产业链各环节的价值体系。
五、关键技术
智能制造系统实现过程是制造技术、新一代信息技术、智能科学技术、系统工程技术及产品有关专业技术等的融合运用，相对来说，企业更关心系统开发和集成所需的信息赋能技术。近年来，工业软件技术不断深化，工业互联网技术日益成熟，ICT融合技术飞跃提升，从不同方面有效地支撑了互联网+制造系统，为企业智能化升级改造奠定良好基础。
1.工业软件技术
一是复杂系统的建模与仿真，满足分布式仿真、复杂物理场仿真、现实与虚拟交互仿真，以及整个互联网+制造系统建模仿真的需求。二是传统工业软件+大数据，企业管理和生产管理等软件与大数据技术结合，通过对设备、用户、市场等数据的分析，提升场景可视化能力，实现对用户行为和市场需求的预测与判断。三是SaaS模式软件，SCM、CAX、MES甚至工控软件的云化为企业的分布式管理和远程协作提供了有利条件。
2.工业互联网技术
作为海量工业数据感知、传输、集成与分析的载体，将在“互联网+制造”中发挥关键作用。一是全面感知技术，即广泛使用二维码、RFID、传感器等，实现对“物”或环境状态的识别以及感知信号的摄入。二是实时动态传输技术，即广泛使用工业以太网、工业无线网、工业光网等，实现企业内外部各类工业设备、物料、信息系统以及人之间的泛在连接。三是异构互联集成技术，当前工厂内控网络与信息网络互联以OPC/OPC-UA 协议为主，工业设备、产品到云平台之间则有 AMQP、MQTT、XMPP、OPC-UA、SOAP、DDS等多种协议，异构数控设备间互联则有MTConnect、TDNC-Connect等传输协议，用于解决底层系统数据与IT系统和互联网应用的融合问题。
3.ICT融合技术
随着网络、存储、计算、应用、虚拟建模与仿真、控制等 ICT 技术的不断融合，云计算、边缘计算、大数据、CPS 等技术快速发展，为互联网+制造中产生和累积的大量数据，提供了各种处理、使用和增值的方法与途径，在互联网+制造系统中的作用与日俱增。