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智能制造是一個(gè)非常大非常廣的概念，除了涉及制造企業(yè)本身，還與供應鏈的上下游企業(yè)息息相關(guān)，它包含自動(dòng)化、信息化、智能物流、智能計算、智能決策等多個(gè)方面。
市場(chǎng)背景：智能制造改革牽扯的是整個(gè)制造業(yè)，毫無(wú)疑問(wèn)這是一個(gè)萬(wàn)億級別的大市場(chǎng)。所屬的細分市場(chǎng)各個(gè)都是大片藍海：未來(lái)10年中國機器人市場(chǎng)將達6000億元人民幣;預計2018年，中國民用無(wú)人機市場(chǎng)將達到110。9億元;預計至2020年，中國自動(dòng)化物流系統市場(chǎng)規模將超過(guò)1000億元……
智能制造的實(shí)現是一個(gè)從手工到半自動(dòng)化，再到全自動(dòng)化，最終實(shí)現智能化、柔性化生產(chǎn)的過(guò)程。智能制造將制造業(yè)與信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結合，在生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)管理、供應鏈體系、營(yíng)銷(xiāo)體系等多個(gè)方面實(shí)現全產(chǎn)業(yè)鏈的互聯(lián)互通。
那么，企業(yè)該如何實(shí)現自己的智能制造改革呢?以下十項技術(shù)都是知識點(diǎn)：
1.多源多通道數據實(shí)時(shí)采集感知技術(shù)
多源傳感器數據采集是智能制造過(guò)程中實(shí)現智能感知的前提，通過(guò)各類(lèi)傳感器(壓力傳感器、位移傳感器、視覺(jué)傳感器等)組成，實(shí)現對多源多通道分布式數據的實(shí)時(shí)采集、分析和轉換等。
多源傳感器數據采集系統包含以下幾項技術(shù)：
信號轉換技術(shù)
實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò )通信技術(shù)
多線(xiàn)程管理技術(shù)
數據緩存池技術(shù)
黑匣子技術(shù)
信息安全技術(shù)
2.異構數據內容融合與傳輸共享技術(shù)
通過(guò)對各種異構計算數據進(jìn)行內容分析和融合處理，從海量數據中挖掘隱藏信息和有效數據，提高智能制造過(guò)程中各種裝備狀態(tài)監測的準確性。
異構數據包括：海量的多媒體傳感數據、文本/超文本、聲音數據、影像數據、視頻序列等。
3.復雜工況的多任務(wù)自適應協(xié)同技術(shù)
智能制造的實(shí)現往往需要能夠自主分析當前的工況環(huán)境和任務(wù)要求，實(shí)現多任務(wù)自適應協(xié)同規劃，并根據不同任務(wù)難度自適應調整作業(yè)策略。
多工況包含以下幾種(以挖掘作業(yè)為例)：
常用，挖掘形狀規則，且經(jīng)常使用該功能
特殊，挖掘形狀規則，但不經(jīng)常使用
自主標記，挖掘形狀不規則，但經(jīng)常使用
高度自定義，高度依賴(lài)駕駛經(jīng)驗的操作
4.多機協(xié)同的集群化交互與控制技術(shù)
智能制造的多機集群模仿生物集群行為，單機間通過(guò)彼此信息交互與自主控制來(lái)進(jìn)行協(xié)同工作，從而可在各種險惡環(huán)境下低成本完成多樣性的復雜任務(wù)。
具體包括：
遠程操控端，人機交互裝置遠程遙控，任務(wù)指派和監控
移動(dòng)用戶(hù)端，網(wǎng)頁(yè)、APP做任務(wù)指派和監控
智能機械端，環(huán)境感知、機身工況傳感、自主作業(yè)控制
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，無(wú)線(xiàn)數據通訊承載
衛星定位，導航與測量輔助
云端數據中心，環(huán)境建模分析，任務(wù)和軌跡規劃，大數據分析和診斷
5.大數據驅動(dòng)故障診斷深度學(xué)習技術(shù)
制造裝備運行過(guò)程中產(chǎn)生的海量特征數據蘊含大量的故障信息，在收集智能裝備運行特征數據的基礎上，應用深度學(xué)習算法對大數據進(jìn)行知識挖掘，獲尋與故障有關(guān)的診斷規則，實(shí)現對制裝備的故障進(jìn)行智能預測和分析。
6.數字孿生與數字樣機建模分析技術(shù)
數字孿生充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映了相對制造過(guò)程中各裝備的全生命周期過(guò)程。
7.多技術(shù)路線(xiàn)工作方案優(yōu)化決策技術(shù)
針對不確定性的、半結構化或非結構化的智能制造工作方案決策問(wèn)題，通過(guò)信號推理、定量推理等方法，在不確定性、不完備、模糊信息的環(huán)境下實(shí)現智能制造與產(chǎn)品設計旨在服役多目標多技術(shù)路線(xiàn)工作方案優(yōu)化的自主決策。
8.工藝工裝協(xié)同推送與自動(dòng)裝夾技術(shù)
個(gè)性化推送技術(shù)及語(yǔ)義檢索技術(shù)融入工藝工裝推送過(guò)程中，基于融合智能裝備與產(chǎn)品工藝工裝特征的個(gè)性化語(yǔ)義檢索，形成個(gè)性化的工藝工裝協(xié)同推送機制，提高智能制造工藝設計過(guò)程中獲取產(chǎn)品工藝工裝的效率。
9.產(chǎn)品知識圖譜與知識網(wǎng)絡(luò )構建技術(shù)
通過(guò)對分布的多學(xué)科知識數據進(jìn)行結構層次上的集成，消除多學(xué)科多領(lǐng)域知識數據的語(yǔ)法和語(yǔ)義分歧，使得數據結構具有一致性，進(jìn)而對設計設計庫數據進(jìn)行知識表示，完成知識庫的建立。
結構化數據、半結構化數據、非結構化數據通過(guò)結構化改造和篩選整合，形成趨同或者一致且無(wú)冗余的結構化數據，也就是將客觀(guān)世界主觀(guān)抽象成設計數據庫，再通過(guò)知識表示形成知識庫。
10.機電液一體化云平臺知識服務(wù)技術(shù)
知識服務(wù)技術(shù)著(zhù)手于知識的自動(dòng)推送，有序地組織機、電、液一體化跨學(xué)科知識，并在合適的設計過(guò)程中推送給設計人員合適的設計知識，從而實(shí)現跨學(xué)科知識服務(wù)的個(gè)性化、高效化和智能化。
