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本文引自：《制造智能技術基礎》（主編：張智海, 副主編：李冬妮、蘇麗穎、張磊、賈旭杰、裴植、謝小磊）

     目前，國內外對智能制造尚無嚴格統一的定義。工信部下發的《智能制造發展規劃（2016—2020年）》中將智能制造定義為：

     基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

     智能制造具有三個典型特征：自感知、自決策、自執行。舉例說明：端一杯水時，通過眼睛看到水杯在哪（自感知），用手握住把手（自決策，選擇握住把手而不是杯身），端起水杯（自執行），這些動作可以輕易。而對于機器來說，這并不容易，首先機器需要自動識別水杯的坐標位置、水杯的外形、高度、材質等（自感知），然后需要判斷如何抓起水杯，握把手還是杯身等（自決策），最后完成抓取杯子動作（自執行），這一整套連貫動作的執行決策需要各種數據作為支撐，需要借助大數據分析、人工智能等技術來實現。

      隨著智能制造行業的發展，智能技術日漸成為實現制造知識化、自動化、柔性化以及實現對市場的快速響應的關鍵技術。工業界對機械智能技術日益關注的根源在于各種智能技術在工業界扮演著日益重要的、不可替代的作用，在某些領域智能技術的應用已經成為企業核心競爭力。例如，基于智能優化算法的優化設計，基于模式識別的故障識別、診斷，基于模糊控制的智能調節和控制、基于深度學習的智能檢測、故障診斷，基于類比推理、歸納學習與基于實例推理的知識系統，基于商業智能的決策支持系統等。下面簡要介紹若干關鍵智能技術在智能制造領域中的典型應用。

一、智能優化算法

      智能優化算法在生產運營管理、機械設計、制造系統規劃設計等領域具有大量研究和廣泛的實際應用。

      智能優化算法在車間生產調度中發揮了重要作用。傳統的人工排產方式通常工作強度較大，對人員依賴度較高，而且由于工序繁多還有可能導致生產計劃不合理、效率低。采用智能優化算法可以幫助企業進行資源和系統的整合、集成與優化，實現動態最優化的排程，進而幫助企業實現按需生產，提高運行效率，縮短產品周期，提升企業的產能。以電梯制造企業為例，采用智能優化算法的動態智能排產系統可以將計劃制定的時間縮短75%。此外，將雙向調度方法或者指派規則嵌入到遺傳算法中，可得到一種新調度算法，從而更快速和準確地解決智能制造系統的車間調度問題。

       在倉庫和物流優化配置問題中，可以通過數學規劃等運籌優化算法和遺傳算法進行優化決策；多個分揀機器人的路徑規劃和協調行動可通過多智能體算法蟻群算法進行規劃。

       智能優化算法在生產運營管理、機械設計、制造系統規劃設計等領域具有大量研究和廣泛的實際應用。

       智能優化算法在車間生產調度中發揮了重要作用。傳統的人工排產方式通常工作強度較大，對人員依賴度較高，而且由于工序繁多還有可能導致生產計劃不合理、效率低。采用智能優化算法可以幫助企業進行資源和系統的整合、集成與優化，實現動態最優化的排程，進而幫助企業實現按需生產，提高運行效率，縮短產品周期，提升企業的產能。以電梯制造企業為例，采用智能優化算法的動態智能排產系統可以將計劃制定的時間縮短75%。此外，將雙向調度方法或者指派規則嵌入到遺傳算法中，可得到一種新調度算法，從而更快速和準確地解決智能制造系統的車間調度問題。

       在倉庫和物流優化配置問題中，可以通過數學規劃等運籌優化算法和遺傳算法進行優化決策；多個分揀機器人的路徑規劃和協調行動可通過多智能體算法蟻群算法進行規劃。

未完待續......