智能装配生产线的研究现状论文

达到了大多数车都配有一些智能化的设备，这些设备在使用的时候非常的方便，人们在买车的时候会考虑到这些问题。

中国智能制造发展现状和难点赛迪研究院 互联网研究所 陆峰博士智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径。以智能制造为抓手，推动中国装备制造升级，推进制造业数字化、软件化和网络化转型，以柔性化、定制化和智能化生产模式满足更广阔市场需求，已经成为了推进制造业供给侧改革、培育经济发展新动能、建设制造强国的重要抓手。一、发展现状（一）国家大力推进智能制造发展，出台政策加大扶持力度2015年5月，国务院出台了《中国制造2025》，提出了五大重点工程，其中智能制造工程就是其中重点实施工程之一。2015年12月，工信部和国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》，提出要建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。为了进一步推进智能制造工程实施，2016年4月，工信部、发改委、科技部和财政部四部委联合印发了智能制造工程实施指南，提出“攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用”。从《中国制造2025》，国家加大了对智能制造项目的扶持力度，2015年、2016年工信部连续开展两批次总计109个的智能制造试点示范项目，2015年工信部还开展了94个项目的智能制造专项。（二）智能制造区域、行业和企业发展水平差异较大从区域来看，上海、广东、江苏、浙江、山东等东部沿海省市由于经济发达，企业智能化改造起步较早，进度较快，区域企业整体智能制造水平相对较高，部分企业已经从数字化阶段向软件化、网络化和智能化阶段迈进，企业数字化、软件化和网络化改造比较全面，而西部省市目前制造业水平普遍处在机械化向自动化、数字化迈进阶段。从行业来看，电子信息、工程机械、石化冶炼、生物制药、家电电器等行业智能制造水平较高，普遍开展了数字化研发设计、软件化控制生产和网络化经营销售。从企业来看，部门企业智能制造已经走在了前列，涌现出了海尔家电智能制造、青岛红领服装个性化定制、陕鼓动力装备智能服务、沈阳机床智能机床等一批试点示范项目。（三）制造环节智能化是目前企业智能制造发展的普遍短板从目前以开展智能制造的企业来看，研发设计、经营销售、售后服务等环节信息化水平相对较高，普遍开展了数字化研发设计、网络化经营销售和在线化的远程运维，数字化研发设计工具普及率、电子商务普及率和在线监测普及率普遍较高，新服务、新模式和新业态创新较为活跃。相比研发设计和经营销售环节，制造环节的智能化是目前大多数企业智能制造发展的短板，多数企业关键工序数控化率偏低，受限于工业传感器和工业软件等技术短板，制造环节数字化、软件化、网络化和推进较为缓慢。二、发展难点（一）制造业数字化阶段尚处在起步阶段，机械化和数字化融合核心技术受制于人推进制造业机械化和数字化融合是发展智能制造先决条件，制造业只有率先实现了机械化和数字化融合，达到数字化研发设计和生产控制之后，才能推进软件化和网络化应用，进而方能实现智能化制造。工业传感器、数字伺服电机等关键技术是实现制造业机械化和数字化融合的关键，然而我国国产工业传感器和伺服电机应用种类偏少、运行可靠性不强、测量精度不高、特殊环境适应性较差，数字化、软件化和网络化程度偏低等多种因素是制约我国智能装备功能和性能提升重要瓶颈，重要领域工业传感器和伺服电机严重依赖国外使得我国智能装备和智能制造的发展严重受制于人，制约了国际竞争力的提升。（二）国产工业软件全产业链缺失，工业软件化加速制造业核心技术空心化如果说集成电路是现代工业粮食，那么工业软件则是现代工业的灵魂。工业软件是工业技术工艺的数据化加密、程序化定义和软件化封装，是推进两化融合、发展智能制造的基石，是制造业模式变革和创新前提，代表着制造业先进生产力的发展方向。大力发展工业软件是我国走向制造强国的必要前提，工业软件强，则国家制造业竞争力才能强。然而重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯于用国外工业软件，但却不知道设计背后原理，而且缺乏基础工艺研发数据长期积累，导致基础技术原理数据积累差距越来越大。只要我国产业始终依赖国外工业软件工具，我国制造业水平永远不可能超越国外水平。（三）工业大数据采集和挖掘服务不健全，大数据对智能制造促进作用有限制造的智能化关键在数据的自由流动和有效挖掘使用，发展智能制造不仅靠几台联网的智能装备和几套应用控制软件，更是要通过对大数据的有效采集和深度挖掘使用来不断优化制造组织流程和服务模式、促进制造商业模式创新。然而，目前我国工业大数据采集和挖掘服务不健全，影响和制约着智能制造水平的提升。由于装备普遍智能程度不高、系统应用相对封闭、机器产生数据海量等多种原因，工业大数据实时采集和存储受到多种技术原因制约。另外，与服务业大数据都是消费数据、且方便建模和利用挖掘不同，工业大数据大多都是机器产生的物理运行数据，挖掘工业大数据需要更深层次物理机器运行建模,需要更加专业化的大数据挖掘专业信息服务提供商。（四）智能制造标准体系不健全，国产产品网络互联和信息共享难以有效实现发展智能制造，必须要实现企业、车间、机器、产品、用户之间全流程、全方位、实时互联互通和信息共享，达到研发设计、生产制造、经营管理、售后服务的高度网络协同，对网络、设备和应用的标准化提出了新的要求。目前，我国智能制造工业网络异构性大量存在，智能装备接口五花八门，工业操作系统平台多种多样，尽管工信部和国标委联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南》，但由于起步晚，统一智能制造标准体系尚未制定，严重制约着产品、装备、服务的综合集成、互联互通和信息共享。另外，西门子、通用电气等国外公司利用智能装备的市场垄断地位，大力推广企业智能指标标准，智能制造标准体系事实上都被上述国外企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。另外，由于我国在重点制造业领域国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。（五）国产智能装备产品不成体系，智能制造国内产业生态圈尚未形成我国制造业数控装备目前发展还处在初期，智能装备发展更是起步阶段，国产智能装备产品不成体系，重点领域智能联网装备几乎都依赖进口。国外企业在智能制造标准方面相互掐架，导致我国购买国外不同企业工业智能装备集成联网相当困难。作为装备制造业大国，发展国产智能装备必须要有完善的产业生态圈做支撑，方能把控主导权，然而目前我国从工业自动化、工业传感器、工业操作系统、工业软件、工业互联网等关键领域都存在一定的技术短板，甚至技术空白，产业根基不牢固，导致我国发展智能装备都国外企业依赖程度态度，把控能力大大削弱，智能装备国际竞争力大大削弱。（六）智能制造对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等智能制造各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑,工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，工业软件综合集成效应尚未显现，对制造业商业模式变革作用尚未有效发挥。三、应对策略（一）加快工业传感器、数字伺服电机等关键技术攻关研究和产业化，补齐工业数字化转型短板加快速度、视觉、重力、压力、温湿度、光电等各类工业传感器等设计研发，提升产品感应精准度，提高产品可靠性和安全性，推进产品软件化定义和网络化连接。加强直流伺服系统、三相永磁交流伺服系统等数字化伺服电机关键技术研发攻关，增强数字化和软件化控制能力，提高零漂、抗干扰、可靠性、精度和柔性等各方面特性。（二）大力发展和推广应用国产工业软件，推进制造技术和工艺软件化封装和定义成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业发展扶持力度。开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。加大国家各类专项资金对工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。（三）大力推进工业大数据采集和挖掘服务，以大数据推进智能制造水平提升推进生产装备数字化、网络化和智能化转型升级，夯实工业大数据采集和利用基础。大力发展专业化的工业大数据信息服务提供商，培育开放式的工业大数据采集和挖掘服务平台，推进工业大数据流通交易，打造工业大数据采集、流通和开发利用生态圈。创新工业大数据开发利用模式，培育在线监测、远程运维、产业监测和流程优化等服务。（四）建立健全智能制造相关标准体系，夯实智能制造产业生态基础加快智能制造相关标准体系建设，鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定，推进智能制造体系架构、通信协议、操作系统平台、应用接口、技术实现等方面标准制定，以行业标准模式加快推进标准在联盟企业的应用，提高标准的开放性和兼容性。（五）打造我国智能制造产业生态圈，提升智能制造国际竞争力创新产业推进机制，以联盟模式助推智能制造产业生态圈式发展，鼓励装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件开放企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟，注重产业链上下游协同发展，加快推进标准制定、技术研发、产品生产、应用推广全链条发展。（六）培育智能制造新模式新业态，促进制造业模式变革创新大力推广智能制造模式，鼓励制造企业利用互联网推进研发设计、供应链管理、生产制造、营销模式等关键环节优化创新，培育大规模个性化定制、众包众设、网络制造、协同制造、按需制造、线上线下融合等新模式新业态，形成基于互联网的研发、制造和产业组织方式。鼓励增材制造、数控技术、传感器技术、工业机器人、工业云平台，工业大数据、工业互联网等先进技术在工业领域集成应用，提升深度感知和智能决策水平。加快推进高端芯片、新型传感器、智能仪表控制、工业软件、工业控制系统等智能装置在机械装备和消费品中的集成应用，提升装备产品智能化水平。大力发展智能制造是推动我国走向制造强国的重要途径，智能制造是一项系统工程，需要从技术、标准、产业、应用等多方面统筹推进和全面部署，加强关键技术攻关研发，夯实产业基础支撑，推进应用服务创新，构建产业发展生态。(联系邮箱：)

当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战，在这种背景下，制造企业如何实现转型升级?推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点问题。概念满天飞，技术一大堆近几年来，从工业的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网(平台)、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN(时间敏感网络)、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效?很多企业还不得而知。摸着石头过河企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在三种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。企业目前也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。理想很丰满，现实很骨感推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”、“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。然而，为了争取政府项目，方案必须做得漂亮，档次必须高大上，投入必须上亿。大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，立体仓库、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，国产系统是必须用的。至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”了。自动化、数字化还是智能化?在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂，例如日本FANUC全自动装配伺服电机，40秒一个，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。从技术和管理的角度看，中国制造要走向智能制造，主要还存在五大难点：一，智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术(制造技术和信息技术)整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。二，装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G的深入应用上处于优势地位，但制造最后的执行单元还得是机床，在这方面我们与欧美日企业相比还存在很大的差距，比如工业机器人、3D打印、芯片光刻机、高精度的测量测试设备等。三，基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没有自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。四，算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要有IT技术思维。目前，我们在算法开放的资源上还存在很大的差距。五，管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。基于以上原因，未来智能制造之路还有很长一段时间需要去探索，其中有三点是需有所创新和突破：一是在技术上需要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链中的核心技术;二是在适应性上，需要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化。三是在智能化的道路上需要引入系统工程、顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。

我国政策给予智能制造行业大力支持

我国智能制造的发展起步较晚，最近几年政府发布了一系列政策推动智能制造的发展。2015年，国务院印发的《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，并随后出台了11个配套的实施指南、行动指南和发展规划指南，顶层设计已基本完成，全面转入实施阶段。从《中国制造2025》再到《“十四五”智能制造发展规划》(征求意见稿)的发布，都是以发展先进制造业为核心目标，布局规划制造强国的推进路径。我国我国智能制造行业相关政策如下：

八大典型智能制造模式应用广泛

近几年，工业和信息化部持续组织实施智能制造试点示范专项行动，遴选出一批先行先试的试点示范项目，有效带动了我国智能制造的发展。目前应用较为广泛的有八大典型智能制造模式，分别是大规模个性化定制、产品全生命周期数字一体化、柔性制造、互联工厂、产品全生命周期可追溯、全生产过程能源优化管理、网络协同制造，网络运维服务。

中国工业企业智能制造重点部署数字化工厂

根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构生态及商业模式(36%)以及人工智能(21%)。

从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。受访企业所关注的技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能/机器人、物联网平台、大数据、识别技术、云计算、虚拟制造技术、3D打印、C2M。

中国智能制造业产值规模迅速扩大

在我国制造行业逐渐呈现出稳定发展趋势的同时，智能制造行业成为了驱动我国制造行业的主要动力之一。我国通过试点示范应用、系统解决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，我国制造业数字化网络化智能化水平显著提升，形成了央地紧密配合、多方协同推进的工作格局，发展态势良好，供给能力不断提升。

随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，2010-2020年，我国智能制造业产值规模逐年攀升;2020年，我国智能制造行业的产值规模约为25056亿元，同比增长。

中国智能制造行业增长空间巨大

中国制造业产能巨大，但同时又存在结构性产能过剩，有强烈的智能化改造需求。智能制造将为设备和软件行业带来机会，机器人、传感器、工业软件、3D打印等都蕴含百亿甚至千亿的市场容量。根据我国智能制造行业发展现状和趋势分析，预计未来几年我国智能制造行业将保持15%左右的年均复合增速，到2026年，我国智能制造行业市场规模将达万亿元左右，整体来看，行业增长空间巨大。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

随着现代科技的进步与发展，工程机械的广泛应用， 工程机械的自动化、智能化水平提高。工程机械的操作与控制实现了自动化、集成化、智能化的结合。在智能化控制系统被引入工程机械控制领域后，给工程机械的发展带来了划时代的变化，工程机械的操作便利性、安全性、经济性都得到了大幅提高。智能化已成为各种工程机械现代化最明显的标志。工程机械的智能化现阶段主要体现在三个方面，智能控制技术、工程机械的智能监控、检测、故障诊断与维护技术，网络机群集成控制。1、智能控制技术 智能控制技术包括，电液控制自动换档变速器技术、无人操作技术、机电液一体化控制技术等等。 电液控制自动换档系统由液压换挡控制系统和电子换挡控制系统两部分组成。电液换档控制系统结构紧凑、体积小、重量轻代替了较复杂的机械联动装置。改善了换档反应的可靠性。自动换档与机电一体化控制技术在工程机械巾的使用广泛。 无人操作技术是机械工程的一个突破性发展。无人操作技术在特定的领域中。如在军事、勘测、高空摄影、易燃易爆地区、高空危险作业区、辐射高危区、卫星探测等领域。需要使用智能化的无人操作机械工程技术。自动化中心无人控制系统，机器人操作、GPS导航、无线、有线网络通讯。无人汽车驾驶等技术都是无人操作技术在机械工程中的应用。20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。我国国防科技大学在1992成功研制了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。目前，无人驾驶技术在我闻无人操作技术中的研究和产品开发中取得一定的成果。但是，我国的无人操作技术发展水平较低，如需形成产业化生产还需要付出更多努力。2、工程机械智能监控、检测、故障诊断与维护技术。国外学者对工程机械故障诊断系统进行了大量的研究，已经取得了较为成熟和完善的技术成果，并广泛应用于产品中。如德国OK公司开发的BORD电子监测系统，能监测与液压挖掘机作业和维修有关的全部重要参数，利用微处理机检查挖掘机作业数据、快速监测、评估和显示所计算的数据。可识别发生故障和超出极限值的趋势，在重大事故前显示报警信息。日本日立公司在ZAXIS系列液压挖掘机上安装了电子监测与故障诊断系统。可对挖掘机40种以上的作业状态进行实时检测，包括发动机机油压力、冷却水温度、燃油油位、液压油油位、空滤器堵塞、发动机转速、液压流量和所有电气系统参数。并具备报警功能，同时通过与该机相配的专用检测仪，可自动诊断机器的故障。 国内在工程机械的故障诊断方面的研究起步较晚。但发展较快。近年来，很多高校、科研单位在工程机械故障诊断理论与方法的研究方面取得了很大进展。如西安交通大学的学者首创的全息谱理论，全面集成机器振动的幅、频、相信息。显著提高了故障识别率。清华大学的学者针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景以及现实中不易获取大量典型故障样本的特点。将柔性形态滤波技术用于滚动轴承的缺陷诊万方数据断中，局部存在缺陷的轴承振动信号经过柔性形态滤波后，既可以有效地提取出信号的边缘轮廓和信号的形状特征。同时，又具有稳健性。在实际应用方面。20世纪90年代以来，浙江大学和同济大学等高校的学者开始从事工程机械故障诊断方面的研究。并与长江挖掘机厂、广西玉林柴油机厂等企业合作开发完成了工况监测系统。实时监测液压、发动机、电气运行状态参数。并在液晶显示屏上显示，当检测到故障信息时，通过声、光、图像进行报警。3、网络机群集成控制，机群是将多台不同功能的工程机械利用网络通讯组成—个系统。通过多机协调、联合作业共同完成某一个工程任务。机群控制技术是机群的最优配置或最佳组合。即以机械化作业机群系统为对象，运用统计学、运筹学、模拟仿真等方法。经分析判断建立系统坐标函数，进而采用优化的方法求得系统的最佳结果。使系统中各种机械设备之间在作业相互协调吗，从而获得技术先进、经济合理、运行可靠、工作效率高的机群控制系统。 2003年江苏徐工集团承担完成“机群智能化工程机械”项目。包括智能化摊铺机、拌和站、压路机、装载机、铰接式自卸车和全路面汽车起重机等5种产品。将施工综合效益提高25以上，施工设备维护成本下降20。中科院合肥智能所和合肥叉车厂研制的wD—10型自动多项无轨堆垛机，是我困第一台基于网络控制的高架堆垛叉车。该项技术就融合了机群优化配置、智能调度、协同控制及数据通信技术等。

优势：1、提高生产效率：智能生产线通过自动化、智能化技术，可以大幅提高生产效率，降低生产成本，提高企业的经济效益。2、减少人工操作：智能生产线可以自动完成一些重复性、危险性高的工作，减少人工操作，提高生产安全性。3、灵活性强：智能生产线可以实现快速换线和快速定制，可以根据市场需求进行生产线的快速调整，提高企业的市场竞争力。4、劣势：技术成本高：智能生产线的建设需要大量的先进技术和设备，因此技术成本较高。5、维护难度大：智能生产线的设备和系统复杂，需要专业的技术人员进行维护和管理。6、安全风险：智能生产线在实现自动化和智能化的过程中，可能会面临一些安全风险，如网络攻击、数据泄露等。