工业4.0背景下的智能制造外文翻译资料

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工业4.0背景下的智能制造

A Review Ray Y.Zhong a， Xun Xu a，*， Eb erhard Klotz b， Stephen T.Newman c

（机械工程系，奥克兰大学，奥克兰，1142，新西兰b工业4.0运动，Festo AGamp;Co.KG，Esslingen73726，德国c机械工程系，巴斯大学，巴斯BA27AY，英 国）

摘要：我们的下一代工业工业4.0拥有增加制造灵活性的承诺，以及大规模定制、更好的质量和更高的生产力。因此，它使公司能够应付生产越来越个性化的产品的挑战，以较短的时间进入市场和更高的质量。智能制造在工业4.0中发挥着重要作用。 典型的资源被转换成智能对象，以便它们能够在智能环境中感知、行为和行为。为了在工业4.0的背景下充分理解智能制造，本文对智能制造、物联网、云制造等相关主题进行了全面的回顾。 根据我们的分析，强调了这些主题的相似性和差异。 我们还回顾了用于实现智能制造的关键技术，如物联网、网络物理系统（ CPSS）、云计算、大数据分析（ BDA）和信息和通信技术（ICT）。接下来，我们描述智能制造的全球运动，包括来自不同国家的政府战略计划和来自欧盟、美国、日本和中国的主要国际公司的战略计划。 最后，我们提出了当前的挑战和未来的研究方向。 本文所讨论的概念将在实现备受期待的第四次工业革命的努力中激发新的思想。

关键词：智能制造工业4.0；物联网；制造系统云制造网络；物理系统

1. 引言

工业4.0是德国的一项战略举措，旨在创建智能工厂，通过网络物理系统、物联网和云计算对制造技术进行升级和改造。在工业4.0时代，制造系统能够监控物理过程，创建物理世界的所谓“数字孪生”（或“ 网络孪生”），并通过与人类、机器、传感器等的实时通信和合作来做出智能决策。工业4.0将嵌入式生产系统技术与智能生产流程相结合，为将从根本上改造行业价值链，生产价值链和商业模式的新技术时代铺平道路.

在工业4.0的背景下，制造系统被更新达到一个智能的水平。智能制造利用先进的信息和制造技术来实现灵活、智能和可重构的制造过程，以解决动态和全球市场问题。它使所有物理过程和信息流能够在需要时和在需要时在整个制造业供应链、多个行业、中小企业和大公司提供。智能制造需要某些基础技术，以便使设备或机器能够根据过去的经验和学习能力，根据不同的情况和要求改变它们的行为。这些技术能够与制造系统直接通信，从而使问题得以解决并及时作出适应性决定。 有些技术还有人工智能（AI），它允许制造系统借鉴经验，最终实现一个连接的、智能的、无处不在的工业实践。

与智能制造类似的概念包括云制造和物联网制造。为了在工业4.0的背景下充分理解智能制造，本文回顾了来自Scopus和Google学者数据库的165篇论文，并清楚地介绍了智能制造、物联网制造和云制造等关键概念。接下来，本文讨论了用于支持智能制造的物联网、CPSS、云计算、大数据分析（BDA）和信息通信技术（ICT）等关键技术。然后讨论智能制造的全球运动，包括来自欧盟、美国、日本和中国的政府机构和巨型公司的案例。最后，强调了未来的前景，以启发工业从业人员和学术界。

从2005-2016年发布的关于智能制造的数据已经从Scopus数据库中收集（图 1）的，显示了关于这个主题的论文的稳步增长. 图 1(a)显示2005年至2016年发表的关于智能制造的文件。 从2005年到2006年，文章数量急剧增加，从大约100篇增加到150篇；从2007年到2014年，文章数量以稳定的速度增长。从2014年到2015年，又一个重大事件增加了，2015年出版了225份文件。 图 1（b）显示与智能制造有关的出版作品的顶级来源。 排名前五位的是国际先进制造技术杂志（83）、计算机集成制造系统（69）、智能制造杂志（49）、国际生产研究杂志（46）和具有应用的专家系统（33）。 图 1（e）列出在本研究领域出版的顶尖大学或研究机构。 排名前五的高校分别是上海交通大学（42所），北航大学（31所），浙江大学（29所），重庆大学（20所）， 清华大学（20所）。 图 一（D）显示了这一领域的顶尖学者的出版，以及图1（e）列出活跃在这一领域的国家或地区，其中中国、美国和欧盟是前三名。

这些文章来自Scopus和Google学者数据库，重点是智能制造、支持物联网的制造和云制造等关键概念。 通过分析这些关键技术和相关的全球运动，突出了未来的前景。

图1. 来自Scopus数据库的统计数据搜索关键词：“智能制造”；日期：2017年3月31日。（a）每年出版的文件;（b）按来源出版的文件;（c）按隶属关系出版的文件;（d）按作者出版的文件;（e）按国家/区域出版的文件。

1. 主要概念

制造业是一个国家经济的基础，有力地影响着人民的生活。新兴技术可能会对制造模式、方法、概念甚至企业产生游戏变化的影响。本节回顾了三大先进制造技术：智能制造、物联网制造和云制造。

2.1 智能制造

智能制造（又称智能制造）是一种广泛的制造概念，其目的是充分利用先进的信息和制造技术来优化生产和产品交易。它被认为是一种基于智能科学技术的新制造模式，大大升级了典型产品的设计、生产、管理和整个生命周期的集成。使用各种智能传感器、自适应决策模型、先进材料、智能设备和数据分析可以促进整个产品生命周期。 生产效率，产品质量，服务水平将得到提高。一家制造公司的竞争力可以通过其面对全球市场的动态和波动的能力而得到增强。

这一概念的一种实现形式是智能制造系统（IMS），它被认为是通过采用新模式、新形式和新方法将传统制造系统转化为智能系统而获得的下一代制造系统。在工业4.0时代，IMS通过互联网使用面向服务的体系结构（SOA）向最终用户提供协作、可定制、灵活和可重构的服务，从而实现了高度集成的人机制造系统。这种人机合作的高度集成旨在建立IMS所涉及的各种制造要素的生态系统，以便组织、管理和技术水平能够无缝地结合在一起。IMS的一个例子是Festo Didactic网络物理工厂，该工厂为大型供应商、大学和学校提供技术培训和资格认证，作为德国政府平台Industrie4.0战略倡议的一部分。

人工智能通过提供学习、推理和行为等典型特征，在IMS中发挥着至关重要的作用。 通过使用人工智能技术，可以尽量减少人类对IMS的参与。 例如，材料和生产组合物可以自动安排，生产过程和制造操作可以实时监测和控制。 随着工业4.0不断获得识别，自主感知，智能互联，智能学习分析，智能决策最终将实现.. 例如，智能调度系统可以使作业能够基于AI技术和问题解决器进行调度，并且可以在启用Intern et的平台中作为服务提供给其他用户。

2.2 Io T-enable製造

支持物联网的制造是指一种先进的原理，其中典型的生产资源被转换成智能制造对象（SMO），它们能够相互感知、互连和相互作用，以自动和自适应地执行制造逻辑。 在支持物联网的制造环境中，实现了用于智能感知的人对人、人对机器和机器到机器的连接。因此，通过在制造业中应用物联网技术，可以实现按需使用和高效共享资源。物联网被认为是工业4.0下的一个现代制造概念，并采用了最新的进展，例如用于数据采集和共享的尖端信息技术（IT）基础设施，这极大地影响了一个制造系统的性能。

支持物联网的制造业具有实时数据收集和各种制造资源之间的共享，如机器、工人、材料和工作。实时数据采集和共享基于射频识别（RFID）和无线通信标准等关键技术。利用RFID技术，可以无缝集成物理制造流，如材料的运动和相关信息流，如各种制造操作的可见性和可追溯性。将RFID标签和阅读器部署到典型的制造地点，如车间、装配线和仓库，在那里通过为制造对象配备RFID设备来创建智能对象。这使得可以实时地检测车间扰动并反馈给制造系统，从而提高制造和生产决策的有效性和效率。

据报道，已有几起利用物联网制造的真实案例。为了提高制造灵活性，介绍了一种支持RFID的摩托车装配线实时生产管理系统。该制造系统用于Loncin电机有限公司从原材料、在制品（WIP）项目和工作人员收集实时生产数据，以便在可见性、可追溯性和可跟踪性方面增强感兴趣的项目。 汽车零件制造商怀集登运汽车零件（控股）有限公司的一个案例研究提供了另一个例子。这家中小企业发动机阀门制造商在 整个操作中使用RFID支持的车间制造解决方案。在RFID实时数据的基础上，扩展了制造执行系统和企业资源规划系统。在参考文献中报道了广东奇果空调有限公司实施基于RFID的实时车间材料管理的案例。在这种情况下，RFID技术提供了自动和准确的对象数据，以使实时对象可见性和可追溯性。更多的案例可从模具和模具工业，汽车零件和配件制造联盟，产品生命周期管理，和航空航天维修业务。

2.3云制造

云制造是指在云计算、物联网、虚拟化和服务导向技术的支持下，将制造资源转化为可以全面共享和流通的服务的先进制造模式。它涵盖了产品的整个生命周期，从设计、模拟、制造、测试和维护，因此通常被认为是一个并行的、网络化的和智能的制造系统（“制造云”），在那里可以智能地管理生产资源和能力。 因此，制造服务的按需使用可以从制造云为所有类型的最终用户提供。

在云制造中，可以智能地感知和连接到云中的各种生产资源和能力。可以使用物联网技术，如RFID和条形码来自动管理和控制这些资源，以便将它们数字化以供共享。面向服务的技术和云计算是支持这一概念的基础。因此，制造资源和能力可以虚拟化、封装和分发到可以访问、调用和实现的各种服务中。这种服务可以根据预定义的具体规则进行分类和汇总。有许多不同类型的制造云来处理各种制造服务。不同的用户能够通过虚拟制造环境或平台搜索、访问和调用合格的服务。

云部署模式，制造资源建模，需求和服务匹配是云制造的关键问题。由于应该为服务共享建立一个虚拟的制造环境或解决方案，因此需要云部署方法，如公共、私有、社区和混合云，以便向最终用户提供统一和无处不在的访问。例如，混合云是几个云的混合，它们提供多种部署模式，并具有灵活部署和易于访问跨业务应用程序等优点。各种制造资源，如机器和装配线，也应该建模为服务，可以分发和共享。德国电气和电子制造商协会（ZVEI）等德国协会已经开发了一种先进的方法；它们不仅创建了关于工业4.0产品和服务的参考体系结构（参考建筑模型工业（RAMI）模型），而且还描述了几个设备的管理或管理外壳，以便一致使用数据和资源。然而，这种发展是具有挑战性的，因为大量各种类型和异构格式的物理制造对象可能会引入意想不到的建模复杂性。云制造内部的制造需求和服务匹配很重要。这种匹配不仅包括服务提供者和客户的最优解决方案，而且包括服务规划、调度和执行。

2.4比较

上述三个概念在工业4.0的背景下是重要的，因为现代先进的制造系统将对我们未来的生活产生巨大的影响。为了充分理解这些概念并确定它们的不同和相似之处，表1从四个角度进行了比较：主要特征、支持技术、主要研究和应用。

从表1中可以看出，这些概念已经得到了广泛的研究和实施。它们有一些相似之处，例如制造系统中智能/智能决策的目的和各种制造资源的优化。几种技术，如物联网、云计算，以及BDA是在这三个主要概念中使用的。 这些技术将在下一节中详细说明。这些概念的研究重点是不同的，是基于不同的想法。例如，智能制造专注于人机和机器到机器的交互，而IoT 支持的制造突出了用于生产决策模型和SMO建模的实时数据。云制造专注于制造服务的配置和建模.. 从应用的角度来看，IoT支持的制造业已经成功地实现，大量的工业案例在文献中被报道，并得到了专业培训和教育理念的支持。 然而，智能制造和云制造仍处于研究或概念证明阶段，现实案例数量有限。 标准化概念是由强大的协会，如ZVEI强烈提出的。 报告的智能制造和云制造案例分为两类：系统体系结构的插图，以及虚拟制造公司中被操纵的场景的演示；然而，它们可能还远远没有真正的实现。

表1 关键概念的比较

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