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回顾工业4.0背景下的智能制造

摘要

我们的下一代工业——工业4.0拥有增加制造灵活性以及大规模定制，更好的质量和提高生产力的承诺。这样，公司就能应付生产日益个性化的产品的挑战，这些产品的上市时间短，市场质量高。智能制造在工业4.0中扮演着重要的角色。典型的资源被转换成智能对象，以便他们能够在智能环境中感知，行动和行为。为了充分理解工业4.0背景下的智能制造，本文提供了对智能制造，物联网（IoT）制造和云制造等相关主题进行全面审查。基于我们的分析，突出了这些主题的异同。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（CPS），云计算，大数据分析（BDA）以及信息和通信技术（ICT）。接下来，我们描述智能制造业的全球运动，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，我们提出当前的挑战和未来的研究方向。本文讨论的概念将为实现备受期待的第四次工业革命带来新的想法。

1.介绍

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（CPS），物联网（IoT）和云计算升级和改造制造技术[1,2]。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“数字双胞胎”（或“网络双胞胎”），并通过与人类，机器，传感器等的实时通信和合作做出明智的决定[3] .工业4.0将嵌入式生产系统技术与智能生产流程相结合，为新的技术时代铺平道路，从根本上改变行业价值链，生产价值链和商业模式。

在工业4.0的背景下，制造系统更新到智能化水平。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工艺，以应对动态的全球市场[4]。它使所有的物理过程和信息流动都能在需要的时间和地点得到满足，包括整体制造供应链、多个行业、中小型企业(SMEs)和大公司[5,6]。智能制造需要一定的基础技术，以使设备或机器根据过去的经验和学习能力，根据不同的情况和要求改变他们的行为[7]。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做出适应性决策。一些技术也具有人工智能（AI），它允许制造系统从经验中学习，以最终实现连接，智能和无处不在的工业实践。

与智能制造相似的概念包括云制造和物联网支持制造。为了充分理解工业4.0背景下的智能制造，本文回顾了Scopus和Google学术搜索数据库中的165篇论文，并明确提出了关键概念，如智能制造，支持物联网的制造和云制造。接下来，本文将讨论用于支持智能制造的物联网，CPS，云计算，大数据分析（BDA）以及信息和通信技术（ICT）等关键技术。随后讨论了智能制造领域的全球动向，包括来自欧盟、美国、日本和中国的政府机构和大型企业的案例。最后，从工业从业者和学术界的角度，强调未来的观点。

已经从Scopus数据库收集了2005-2016年关于智能制造的已发布数据（图1），这表明该主题的论文数量稳步增加。图1（a）显示了从Scopus数据库收集的关于智能制造的已发表文献（图1），这表明该主题的论文数量稳步增加。图1（a）显示了2005年至2016年智能制造业发布的文件。2005至2006年，文章数量急剧增加，从100个增加到150个;从2007年到2014年，这一数字以稳定的速度增长。从2014年到2015年，又出现了大幅增长，2015年发布了225份文件。排名前五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)、国际生产研究期刊(46)和应用程序专家系统(33)。图1(c)列出本研究领域的顶尖大学或研究机构。排名前五的大学分别是上海交通大学(42)、北航大学(31)、浙江大学(29)、重庆大学(20)和清华大学(20)。图1(d)显示了该领域的顶尖学者，图1(e)列出了活跃在这一领域的国家或地区，其中中国、美国和联合王国是前三。

这些文章来源于Scopus和Google学术搜索数据库，重点关注智能制造，支持IoT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动向，突出了未来的观点。

2.主要概念

制造业是一个国家经济的基础，有力地影响着民生。 新兴技术可能会对制造模型，方法，概念乃至业务产生不同程度的影响。 本节回顾三种主要的先进制造技术：智能制造，基于IoT的制造和云制造。

2.1．智能制造

智能制造（又称智能制造）是一个广泛的制造概念，其目的是通过充分利用先进的信息和制造技术来优化生产和产品交易[8]。它被认为是一种基于智能科技的新型制造模式，极大地提升了一个典型产品的整个生命周期的设计、生产、管理和集成。使用各种智能传感器，自适应决策模型，高级材料，智能设备和数据分析，可以促进整个产品生命周期[9]。生产效率，产品质量，服务水平将得到提高[10]。制造公司的竞争力可以通过其面对全球市场动态和波动的能力来加强。

这一概念的一种实现形式是智能制造系统(IMS)，它被认为是新一代的制造系统，通过采用新模型、新形式和新方法，将传统制造系统改造成智能系统。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)，为最终用户提供协作、可定制、灵活和可重新配置的服务，从而实现高度集成的人性化机器制造系统[11]。人机合作的高度整合旨在建立IMS所涉及的各种制造元素的生态系统，从而使组织、管理和技术层面可以无缝地结合在一起。 IMS的一个例子是Festo Didactic网络物理工厂，作为德国政府平台工业4.0战略计划的一部分，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[12]。

AI通过提供诸如学习、推理和行为等典型特征在IMS中扮演着重要角色。 通过使用AI技术，可以最大限度地减少人工参与IMS。 例如，材料和生产成分可以自动排列，生产过程和生产操作可以实时监测和控制[13,14]。 随着工业4.0不断获得认可，自主传感、智能互联、智能学习分析和智能决策将最终实现。 例如，一个智能调度系统可以根据AI技术和问题解决方案调度作业，并且可以作为一个支持互联网平台的服务提供给其他用户[15]。

2.2． 基于IoT的制造

基于IoT的制造是指将典型的生产资源转化为智能制造对象(SMOs)的先进原则，它能够感知、互连、相互作用，自动和自适应地进行生产逻辑[16]。在基于IoT的制造环境中，实现了智能感知，实现了人对人、人对机器和机器对机器的连接[17]。因此，通过在制造中应用物联网技术，可以实现按需使用和资源的有效共享。物联网被认为是工业4.0下的现代制造概念，并采用了最近的先进技术，如先进的信息技术(IT)基础设施，用于数据的获取和共享，这极大地影响了制造系统的性能。

基于IoT的制造特点是可以实时收集数据并在各种制造资源（如机器，工人，材料和作业）之间共享[18]。实时数据采集和共享是基于无线射频识别(RFID)和无线通信标准等关键技术。通过使用射频识别技术，物理制造流程，例如物料的移动和相关的信息流动，例如各种制造操作的可见性和可追溯性，可以无缝集成[19,20]。RFID标签和阅读器被部署到典型的制造场所，比如车间、装配线和仓库，在那里，智能物体是通过装备有RFID设备的制造对象来创建的。这允许检测车间干扰并实时反馈给制造系统[21]，从而提高制造和生产决策的有效性和效率。

一些实体物联网制造的实际案例已经被报道了。为了提高制造灵活性，引入了一个用于摩托车装配线的RFID实时生产管理系统[22]。该制造系统被用于隆鑫汽车有限公司收集来自原材料、制品(WIP)项目和员工的实时生产数据，使感兴趣的项目在可见性、可追溯性和可跟踪性方面得到增强。一个汽车零部件制造商怀集登云汽车零部件（控股）有限公司的案例研究提供了另一个例子[23]。 这家SME发动机阀门制造商在整个运营过程中使用了RFID启用的车间制造解决方案。基于RFID的实时数据，将生产执行系统和企业资源规划系统集成在一起。参考文献报道了广东志高空调有限公司实施基于RFID的实时车间物料管理的案例。[24]。 在这种情况下，RFID技术提供了自动和准确的对象数据，以实现对象的实时可见性和可追溯性。 更多的案例可以从模具和模具行业，汽车零部件和配件制造联盟，产品生命周期管理和航空航天维护业务[25-28]中获得。

2.3.云制造

云制造是指在云计算、物联网、虚拟化和面向服务的技术支持下的先进制造模式，将制造资源转化为可全面共享和传播的服务[29,30]。它涵盖了产品的整个生命周期，从设计、仿真、制造、测试和维护，因此通常被认为是一个并行的、网络化的、智能的制造系统(“制造云”)，生产资源和能力可以被智能管理。因此，可以为所有类型的终端用户提供制造云的按需使用[31]。

在云制造中，各种生产资源和能力可以被智能感知并连接到云端。像RFID和条形码这样的物联网技术可以用来自动管理和控制这些资源，使它们可以数字化以供共享。面向服务的技术和云计算是支持这一概念的基础。因此，可以对生产资源和能力进行虚拟化、封装，并将其分发到可以访问、调用和实现的各种服务中[32]。根据预定义的特定规则，可以对这些服务进行分类和汇总。有许多不同种类的制造云处理各种制造服务[33]。 不同的用户可以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，制造资源建模以及需求和服务匹配是云制造中的关键问题。由于应该建立虚拟制造环境或解决方案以实现服务共享，因此需要公共，私人，社区和混合云等云部署方法，以便为最终用户提供统一且无处不在的访问。例如，混合云是几种云的混合，它提供多种部署模式，并具有灵活的部署和跨业务应用程序的容易访问等优点[34]。各种各样的制造资源，例如机器和装配线，也应该被建模为可以分配和共享的服务。德国电气和电子制造商协会(ZVEI)等德国协会已经开发出一种先进的方法;他们不仅为工业4.0产品和服务创建了一个参考体系结构(参考体系结构模型行业(RAMI)模型)[35]，还描述了几个设备的管理或管理外壳，以允许数据和资源的一致使用[36]。然而，这样的发展是具有挑战性的，因为各种类型和异构格式的大量物理制造对象可能会引入意想不到的建模复杂性[37]。 制造要求和服务在云制造中的匹配很重要。 这种匹配不仅包括服务提供商和客户的最佳解决方案，还包括服务规划，调度和执行[38]。

2.4.比较

上述三个概念在工业4.0的背景下意义重大，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之间的差异和相似性，表1[11,33,39-50]强调了从四个方面的比较:主要特征，支持技术，主要研究，和应用程序。

从表1可以看出，这些概念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决策的目标和各种制造资源的优化[51]。在这三个主要概念中使用了一些技术，如物联网、云计算和BDA。这类技术将在下一节详细介绍。这些概念的研究重点是不同的，是基于不同的观点。例如，智能制造集中于人机和机器对机器的交互，而支持物联网的制造突出了生产决策模型和SMO建模的实时数据。云制造专注于制造服务的配置和建模。从应用程序的角度来看，基于loT的制造已经成功地实现了，文献中报道了大量行业案例，并由专业培训和教育理念提供支持。然而，智能制造和云制造仍处于研究或概念验证阶段，实际案例数量有限。标准化概念由强大的协会（如ZVEI）强烈提出的。据报道，智能制造和云制造的案例分为两类:系统架构的说明和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实现。

3.关键技术

本节回顾了智能制造中使用的一些关键技术，包括物联网，网络物理系统（CPS），云计算，大数据分析（BDA）和其他信息和通信技术（ICT）。

3.1.物联网

物联网指的是一个互联网世界，其中各种物体都嵌入了电子传感器，执行器或其他数字设备，以便它们可以联网和连接以收集和交换数据[52]。一般来说，IoT能够提供物理对象，系统和服务，实现对象到对象的通信和数据共享。 在各种行业中，照明，加热，加工，机器人吸尘器和远程监控的控制和自动化可以通过物联网实现。 物联网中的一项关键技术是自动识别（自动识别）技术，该技术可用于制作智能物体。例如，早在1982年，卡内基梅隆大学的研究人员将互联网连接的设备应用于改装的可乐机[53]。 IoT现在被设想为更广泛的尖端技术，如无处不在的无线标准，数据分析和机器学习[54]。 这意味着大量的传统领域将受到物联网技术的影响，因为它正在被嵌入到我们日常生活的各个方面。

RFID技术提供了一个这样的例子。据报道，到2020年，将有近208亿台设备连接并充分利用RFID [55]。这种转变将影响大多数行业，特别是制造业。RFID技术已被用于识别仓库，生产车间，物流公司，配送中心，零售商和处置/回收阶段的各种物体[56]。 在识别之后，这些物体具有智能感应能力，以便它们能够通过特定形式的互连连接并彼此交互，这可能从其移动或感测行为中创建大量的数据。 智能对象之间的互连性是预定义的;这些对象被赋予特定的应用程序或逻辑，如制造过程，它们在配备RFID阅读器和标签之后遵循[57]。RFID设备不仅帮助最终用户完成其日常运营，而且还捕获与这些操作相关的数据，从而实现生产管理的实时性。 物联网技术已在工业中广泛使用。表2 [58-66]列出了物联网的典型应用。

表2显示，物联网技术已被广泛应用于智能城市，制造业和医疗保健等不同领域。具体应用的目的不同，因此可以实现改进。 像法国这样的发达国家和中国和印度等发展中国家正在共同合作，将IoT用于特定项目。 这些合作不仅加强了物联网技术的发展，而且也解决了全球性问题，因为各国和各地区需要协作合作，特别是在采用诸如物联网这样的尖端技术时。

3.2.网络物理系统（CPS）

CPS是物理对象和软件紧密交织在一起的一种机制，它使不同的组件可以通过各种

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