基于CPS的智能制造系统功能架构研究
智能制造系统的架构与实现技术研究

智能制造系统的架构与实现技术研究智能制造系统是一种利用智能化技术、先进的制造工艺、高度集成的信息技术和先进的自动化设备等多种手段来实现对制造过程的全面控制和优化的综合性制造系统。
在当前制造业快速发展的背景下,智能制造系统已经成为制造业向智能化制造方向转型的趋势之一。
那么,智能制造系统的架构和实现技术是什么呢?下面就让我们来一一探究。
一、智能制造系统架构的基本框架智能制造系统架构可以分为三个层次:感知层、控制层和应用层。
感知层:感知层是智能制造系统中最基础的层次。
它主要采用传感器等手段收集制造过程中的各种数据,如温度、压力、振动等,通过物联网等技术将数据传输到控制层,为后续的制造过程提供数据支持。
控制层:控制层是智能制造系统中较为重要的层次。
它接收感知层传来的数据,并进行分析和处理,形成一套稳定的控制策略,指导设备的自动化运行,确保制造过程的安全、高效和稳定。
应用层:应用层是智能制造系统中最高层次的层次。
它为制造过程提供上层应用支持,如ERP、MES等应用系统,以实现集成化的生产管理,从而提高制造过程的效率、质量和可靠性。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现技术包括传感技术、智能控制技术、云计算和大数据技术、人工智能等多种手段的综合应用。
传感技术:传感技术是智能制造系统中最基础也是最重要的技术之一。
通过各种传感器,可以检测制造过程中各种数据,为后续控制和应用提供大量的有用信息。
智能控制技术:智能控制技术在智能制造系统中发挥着至关重要的作用。
通过对传感技术采集到的数据进行分析和处理,制定出一套智能化的控制策略,指导自动化设备的运行,从而为制造过程提供更高效、更稳定的支持。
云计算和大数据技术:云计算和大数据技术是现代智能制造系统不可或缺的技术手段。
这两种技术可以帮助制造企业更好地管理和分析制造过程中产生的海量数据,大幅度提高制造过程的效率和质量。
人工智能:人工智能技术是智能制造系统中的一项新兴技术,它采用机器学习、自然语言处理等技术手段,模拟人类的智能思考方式,从而在智能制造系统中实现更高水平的自主决策和运行。
智能制造中基于CPS的产品设计与开发

智能制造中基于CPS的产品设计与开发随着科技的不断发展与普及,智能制造已经逐渐成为了制造行业的新趋势。
而CPS(Cyber-Physical System)作为智能制造的重要基石之一,也成为了制造业的重要技术手段。
CPS不仅能够提高工业的自动化水平,还能够实现制造的智能化,而基于CPS的产品设计与开发也成为了智能制造中不可或缺的一部分。
一、CPS在智能制造中的作用CPS作为智能制造的关键技术之一,它能够将物理系统与计算机系统相结合,实现信息的交互和控制,进而提高工业自动化水平。
在传统的制造过程中,变化多样的生产环境、机器的复杂性、产品的品种繁多等因素都会使得制造过程变得复杂、困难。
而CPS技术的应用可以实现对制造过程的全面监控和控制,可以更好地解决这些问题。
二、基于CPS的产品设计与开发基于CPS的产品设计与开发可以实现更高效、更智能的生产过程。
这一过程包括以下几个方面:1、数据采集与分析基于CPS的产品设计与开发能够实现对生产环境中的数据进行实时采集和处理。
这些数据包括原材料的信息、生产过程中的各种参数、产品的质量等方面的数据。
通过CPS技术,这些数据可以在云端进行存储和分析,从而提高生产自动化水平和生产效率。
2、控制系统的优化基于CPS的产品设计与开发还可以实现对控制系统的优化。
通过对生产过程中的数据进行实时分析,可以及时对系统进行优化,从而提高生产效率和质量。
同时,基于CPS的控制系统还可以自主进行判断、决策和执行,减少了人为操作的出错几率,更加智能和可靠。
3、产品设计与制造的整合在基于CPS的产品设计与开发中,产品设计与制造得以实现整合。
设计过程中可以根据生产的自动化程度和处理的参数进行不同的调整,从而在制造过程中实现更快速、更高质量的生产。
而制造过程中的数据反馈可以影响产品的设计和调整。
4、生产过程的优化基于CPS的产品设计与开发还可以实现对生产过程的优化。
通过对生产过程中的工序进行分析和优化,可以实现生产周期的缩短,同时还可以提高产品的质量和生产的效率。
智能制造中基于CPS的产品设计与开发

智能制造中基于CPS的产品设计与开发智能制造是指运用现代信息技术(如云计算、物联网、大数据等)和先进制造技术(如机器人、智能传感器、无人驾驶等),通过智能化的生产设备和系统,实现生产过程的智能化、灵活化和高效化的一种制造模式。
智能制造的核心是将物理世界与虚拟世界无缝连接,实现生产过程的数字化和网络化。
CPS(Cyber Physical Systems),即“网络物理系统”,是指由计算设备和物理设备组成的系统,通过物理信息传感器、嵌入式系统和连接设备,将物理世界与虚拟计算平台相连接,实时地感知、处理和控制物理实体,从而实现物理世界与数字世界的融合。
在智能制造中,CPS扮演着关键角色,通过与云计算、大数据、物联网等技术的结合,实现了生产过程的自动化、智能化和灵活化。
在产品设计与开发领域,基于CPS的应用可以提供更高效、更准确、更灵活的产品设计和开发方案。
首先,基于CPS的开发工具和平台可以实现产品设计的数字化和网络化。
通过传感器和嵌入式系统,可以实时地获取产品的实际工作状态和性能数据,并将这些数据传输到云平台进行分析和处理。
这样,设计师可以基于实际数据进行设计优化,提高产品的性能和质量。
其次,基于CPS的产品设计和开发可以实现生产过程的自动化和灵活化。
通过CPS,产品设计和开发可以与生产设备和系统实现无缝连接,实现产品的快速生产和定制化生产。
例如,通过在产品设计中嵌入可感知环境和控制行为的嵌入式系统,可以实现产品的自适应性和智能化,提供更好的用户体验。
此外,基于CPS的产品设计和开发还可以实现智能制造中的生命周期管理。
通过产品的数字化和网络化,可以实时地获取和管理产品的全生命周期数据,包括设计、制造、销售和服务等各个环节。
这样,可以提高产品的追溯性和可维护性,有效地解决产品质量问题和生产管理问题。
总之,基于CPS的产品设计与开发在智能制造中具有重要的意义。
它可以提供更高效、更准确、更灵活的产品设计和开发方案,实现产品设计的数字化和网络化,并实现生产过程的自动化和灵活化。
智能制造系统架构与关键技术研究

智能制造系统架构与关键技术研究随着现代工业的迅速发展,以及人工智能和大数据技术的不断成熟,智能制造系统已经成为了制造业的重要发展方向。
智能制造系统能够实现生产流程的自动化和智能化,提高生产效率和质量,降低成本,为企业提供了极大的竞争优势。
本文将讨论智能制造系统的架构和一些关键技术的研究。
一、智能制造系统的架构智能制造系统是由若干个子系统组成的,这些子系统各司其职,共同协作完成生产任务。
智能制造系统的核心是工厂自动化系统(FAS),FAS既要满足生产的自动化要求,同时还需要具备智能化的能力,以便能够智能地协调各个子系统之间的交互,从而保证生产的高效性和质量性。
在智能制造系统中,通常还包括生产计划系统(APS)、物料和库存管理系统、质量控制系统、维修保养系统等,这些系统与FAS进行信息的交换和共享,共同实现生产过程的自动化和智能化。
另外,智能制造系统还需要将生产现场与企业的信息系统进行连接,以保证生产与管理的高效协同和决策支持。
二、智能制造系统的关键技术1. 机器人技术机器人技术是智能制造系统的核心技术之一,它能够实现生产流程的自动化和智能化。
在智能制造系统中,机器人可以执行各种操作,包括焊接、搬运、喷涂、装配等,提高生产效率和质量,减少人工操作的风险和疲劳。
目前,机器人技术正在不断发展,出现了许多能够实现自主决策和协作的新型机器人,例如协作机器人和自主移动机器人。
这些机器人能够更好地适应生产现场的复杂环境,并为智能制造系统提供更加高效的自动化解决方案。
2. 大数据技术在智能制造系统中,大数据技术可以帮助企业进行生产数据的收集和分析,以实现生产过程的优化和智能化。
通过大数据技术的支持,企业能够更加全面地了解生产过程中的各种参数和指标,从而做出更加明智的决策。
另外,大数据技术还可以为智能制造系统提供一些新的功能,例如智能预测、自动调整等,进一步提高生产效率和质量。
3. 传感器技术传感器技术是智能制造系统的一个重要组成部分,它可以实现对生产过程中各种参数的实时监测和感知。
CPS在智能制造中的运用

CPS:智能制造“炼金术”智能生产是涉及整个企业包括生产物流管理等宏观运营的层面,也就是我国业界所说的智能化工厂。
而智能工厂是工业4.0的首要主题,也就是中国工业界语境里的智能化车间。
前述所谓“智能化生产系统及过程”,既包括智能化的机床、机器人等生产设施,也包括对生产过程的智能管控,转换成中国信息化术语,即智能化的MES制造执行系统。
而所谓“网络分布式生产设施的实现”,是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备),进行互联互通以及智能化的管理,实现信息技术与物理系统的深度融合,目前很多企业实施的设备联网与数据采集系统是其重要基础(在离散制造行业,叫DNC/MDC系统,在流程制造行业叫SCADA)。
从技术角度来看,德国在智能制造的装备、过程管理、技术应用等方面,在全球范围内都占据绝对的领先位置,这种战略布局对德国而言,无疑是具有很大的先天优势。
三大集成创新中德各有擅长德国人在工业4.0中提出来三大集成:纵向集成、端对端集成、横向集成。
纵向集成是将企业内不同的IT系统、生产设施(以数控机床、机器人等数字化生产设备为主)进行全面的集成,目的是建立一个高度集成化的系统,为将来智能工厂中网络化制造、个性化定制、数字化生产提供支撑。
纵向集成是企业实现智能制造的基础,通过信息技术与生产设备深度融合,是CPS在企业中的具体应用。
而这方面,德国企业早在多年前就进行了精心的布局。
2007年4月,西门子公司以35亿美元并购美国UGS公司,将后者全球领先的CAD/CAM/PLM纳入囊中,2014年又并购美国知名MES厂商Camstar公司, 至此,西门子形成研发、管理、生产、设备、控制器等软硬件系统全面的集成,在全球范围内实现了最强的纵向集成。
作为工业4.0的另一重要推手,SAP公司也在2008年完成对MES厂商Visiprise的并购,打通了企业资源管理与生产管理的鸿沟,实现了上游信息化系统的纵向集成。
基于CPS的智能制造车间优化调度研究

基于CPS的智能制造车间优化调度研究智能制造车间优化调度是指利用CPS(Cyber-Physical Systems,即网络物理系统)技术对制造车间进行调度和优化的研究。
随着信息技术和人工智能的快速发展,智能制造车间的优化调度成为提高生产效率、降低成本的关键因素。
本文将重点讨论基于CPS的智能制造车间优化调度的研究现状、关键问题、解决方案和应用前景。
首先,基于CPS的智能制造车间优化调度的研究现状。
随着物联网技术的发展,制造车间中的各种设备、工具和物料都可以通过传感器和网络连接起来,在实时监测和控制方面取得了巨大的进展。
智能制造车间通过实时采集和分析各种数据,可以实现设备间的协同合作、生产计划的优化调整、异常情况的及时处理等功能,从而提高生产效率和质量。
目前,已经有一些基于CPS的智能制造车间优化调度的研究成果出现,但仍存在一些问题需要解决。
其次,基于CPS的智能制造车间优化调度所面临的关键问题。
首先是数据的采集和处理问题。
智能制造车间中涉及到的数据种类繁多,包括设备状态数据、生产过程数据、产品质量数据等。
如何高效地采集这些数据,并进行实时分析和处理,是一个亟待解决的问题。
其次是任务的调度和协同问题。
智能制造车间中的设备和工具之间需要进行协同合作,以实现生产任务的高效完成。
如何合理地分配任务和资源,并进行任务之间的协同调度,是一个关键问题。
此外,制造车间中常常会发生异常情况,如设备故障、人为因素等。
如何及时发现异常情况并采取相应措施,是智能制造车间优化调度的一个重要问题。
接下来,介绍基于CPS的智能制造车间优化调度的解决方案。
首先是关于数据采集和处理的解决方案。
可以利用物联网技术和传感器设备,实时采集制造车间中的各种数据,并通过云计算和大数据分析技术进行处理和分析,提取有用的信息并支持决策。
其次是关于任务调度和协同的解决方案。
可以利用智能算法和优化模型,对任务和资源进行合理分配和调度,实现任务间的协同合作。
智能制造领域的CPS安全技术研究

智能制造领域的CPS安全技术研究智能制造是当今工业领域中一个新兴的概念,其以人工智能和物联网技术为基础,将传统制造业转换为高度自动化、数字化和智能化的新型制造方式。
在智能制造的实践中,最大课题莫过于制造安全。
尤其是在信息安全领域,CPS是不容忽视的一个方向。
本文将从CPS视角,探讨智能制造领域中的CPS安全技术研究。
一、CPS安全技术的必要性CPS,即物理与计算系统(Cyber-Physical Systems),是由物理成分和计算系统相互绑定的高度集成化的系统。
CPS应用越来越多地涉及到智能制造领域。
在智能制造领域中,CPS研究的安全问题尤为关键,因为CPS中的传感器、开关、控制器等多种设备会与生产和物流过程相互链接,与现实环境交互,且不断搜集和传输数据信息,一旦这些信息泄露或者被篡改,将会给工厂带来巨大的经济损失和安全隐患。
正常情况下,CPS会根据搜集到的数据做出一系列的控制决策,随着各个设备的集成化,控制策略变得越来越智能,因此设备之间的互相连接更应该尽可能地保证安全。
同时,对于工业生产经营者来说,生产计划和资产的保护也是不可忽视的一环,因为CPS被攻击,可能会导致计划中断,损失产品的正常生产时间,产生经济上的巨大损失。
因此,CPS安全技术的研究,呼之欲出。
二、CPS安全技术的挑战在智能制造领域,保障物理设备的安全和可靠性是至关重要的。
这既包含基础建设也包括设备管理,而对于CPS的应用则更为重要。
在智能制造的系统中,设备应该被视为是一种互相协作的实体。
由于设备之间的互动是在互联网上进行的,因此,难以控制和管理这些设备是常见的问题,这给CPS安全设计设置了极大的障碍。
此外,CPS安全技术在实施过程中,需要在现有的技术基础上进行升级,而这涉及到传感器、控制器、内置设备等多个设备的更新升级,从而增加了实施的难度。
CPS的产生和发展,意味着智能制造领域的数据量猛增,而如何管理和保护这些海量数据也是CPS安全技术面临的一个挑战。
基于CPS的智能制造系统设计与开发

基于CPS的智能制造系统设计与开发随着信息技术的不断发展和应用,人类社会进入了信息无处不在的时代,同时智能制造技术正日益成为工业转型升级的重要手段。
其中,基于CPS的智能制造系统设计与开发,是目前智能制造技术发展的重要方向。
CPS,即“智能物理系统”,是计算机科学、控制论、微电子技术、物理科学、通信技术、自适应控制与优化技术等多个学科的集成与交叉,它旨在实现物理世界与数字世界的深度融合。
在智能制造领域,CPS技术可以将物理系统中的各个部分通过网络连接起来,实现信息的共享和交互,进而实现工厂内部的智能化管理和生产过程的智能控制。
基于CPS的智能制造系统,从物联网、大数据、云计算等方面进行全过程监控、分析和决策,在制造流程中实现全程自动控制及自动化决策,以最小化质量问题、拥有有效的能耗管理、最优化供应链和生产计划为目标,实现对制造流程可追溯性及生产品质完整性的管理。
基于CPS技术的智能制造系统还需要实现以下几个方面:1. 全过程信息化管理。
在制造的全过程中,物流和制造过程的信息化、网络化、数字化得到实施,并且通过各种智能物理传感器、探头,将制造过程中所涉及的各种数据进行有意义的收集、管理和分析,以支撑决策和优化。
2. 实现智能制造过程。
CPS技术可以使制造系统从“人-机”相互作用,实现“机-机”相互协同和沟通,实现物理制造过程的全自动化、半自动化、柔性化,并对制造过程进行全局调度控制,从而实现最优的生产模式和最佳的生产效率。
3. 提高资源利用效率。
通过全过程分析和优化,实现了厂内各资源的最大化利用和突发资源的自适应调配,从而将产出物资源浪费降至最低,并且优化了生产成本,提高了盈利能力。
同时,物流和库存资源管理得到了全面提升,减少了物流和库存等领域的浪费。
4. 建立可追溯体系。
基于CPS的智能制造系统,可将生产过程中的每一步,从原料到成品,都进行完全的追踪。
同时,系统可以根据系统存储的丰富数据,进行生产线及工厂的优化分析,进行精确控制,实现质量优化和风险降低。
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关键词 :信息物理融合 系统 ;智能制 造系统 ;层级 ;架构 ;协 同
中图分类号 :TP 202 文献标识码 :A
文章编号 :2095。2481(2016)O2—0138一O5
“工业 4.0”、“互联 网+制造”其本质 旨在通过信息物理融合系统 (Cyber—Physical System,CPS)实现 智能制造 .CPS是工业 4.0智 能制造 的核心.通过 CPS将物理设备与云安全 网络(互联网、移动互联网 、 物联网及无线 网络)互联 ,使物理设备具有感知 、推理 、分析 、判断、远程协调 、决策和控制等智能功能 ,将 人与资源、信息 、服务和物理设备等紧密融为一体 ,协助企业建立全球 网络 ,使产品设计 、制造 、仓储 、物 流与 生产设 备 等制 造要 素互 联互 通 ,形 成 智能制 造 系统.
1基 于CPS的智厶I ̄匕出m'J 造 系统层级模型
智finn造系统是虚拟现实的智能化制造 网络 ,其体系架构是智能制造系统研究 、发展和应用的基础 , 是实 现智 能制 造 的骨架 和灵 魂 .须 基 于制 造企业 的功 能层 次模 型进行 构 建.基 于 CPS的智 能制 造 系统虽 已提 出若干年 ,也启动了不少相关研究 ,但是至 目前还没有通用完整的参考体系架构 ,构建智能制造系 统参 考架 构 时 ,要 充分 体现 制造 企业 的层 次 功能 .国际标 准化 组织 (ISO)和 国际 电工 协会 (IEC)联 合制 订 的 IEC/IS062264<<企业 控制 系统 集 成 》标准 提 出 了制造 企业 功能 层 次模 型 ,该 标 准将 制造 企 业 的功 能 分 为 5个 层次 :第 0层 是 物理 加工 层 :第 1层 是生 产过 程感 知 和操 控层 ;第 2层 是 生产 过 程 的监测 和控 制 层 ;第 3层是制造执行控制层 :第 4层是 业务计划和物流管理层嘲.为构建通用 的智能制造系统体系架 构 ,国内外数字化与智能制造领域专家做 了大量 的研究 ,杜宝瑞等提出了构建装备级 、生产线 级 、车间 级 、工 厂级 以及 联 盟级 的 5个 层 级 功 能架 构 141.李 杰 提 出 了基 于 CPS的 5c技 术 体 系 架 构 (智 能 感 知 层 (Connection)、信 息 挖 掘 层 (Conversion)、网 络 层 (Cyber)、认 知 层 (Cognition)和 配 置 执 行 层 (Configura. tion))l5】.工信部 、国标委于 2015年 12月 29日联合发布《国家智能制造标准体系建设指南}(2015年版 ), 提出智能制造 系统层级 自下而上共五层 ,分别为设备层 、控制层、车间层 、企业层和协 同层.
第 28卷 第 2期 2016年 5月
宁德师范学院学报(自然科学 版) Journal of Ningde Normal University(Natural Science)
V01.28 No.2 M av 2016
基于 CPS的智能制造 系统功能架构研究
张 明建
(漳州职业技术学 院 机械系 ,福建 漳州 363000)
一139一
实现产品研发 、生产与服务的智能化 ,通过网络与有线 、无线等通信技术 ,实现设备与设备之间 、设备与 控制 系 统之 间 、企业 与企 业 之 间的互 联互 通 和 集成 ,建 立智 能化 的 制造企 业 创值 网络 ,具有 高度 灵 活性 和可持续优化特征.《国家智能制造标 准体系建设指南》虽为我 国制造业企业构建智能制造系统体系架 构指 明 了方 向 ,但 其 企业 层 包含 了企业 资 源计 划 (Enterprise Resource Planning,ERP)和 PLM 两 个层 次 功 能 。根据 我 国制造 企业 的组 织架 构 与管理 层次 功能 ,有 必要 将企 业层 细 分为计 划 层与 PLM管 控层 ,利 于实现智能制造系统各层次功能要素的优化配置和系统 自上而下依次映射的垂直集成.结合 IEC/ISO 62264 《企业控制系统集成》标准、数字化与智能制造领域专家研究成果和《国家智能制造标准体系建设指南》 (2015年 版 ),本 文 提 出如 图 1所 示基 于 CPS的智 能 制 造 系统 自上 而 下依 次 映射 的 6个 层级 :网络协 同 层 、ERP计 划层 、PLM 管控 层 、制造 执行 层 、控制 层 和 感知 设 备层 .该智 能 制 造系 统层 级模 型 基 于云 安全 网络 (互 联 网 、移动互 联 网 、物联 网和无线 网络 ),利 用 大数 据 、云计算 实现 产 品生产 制造过 程海量 制造数 据信息的分析 、挖掘 、评估 、预测与优化 ,实现系统智能制造的横 向集成 、垂直集成和端到端集成 ,信息融 合 构建 制造 企业 的智 能化 创值 体 系.
智能制 造系统是 一种 由智能 机器 和人类专 家共 同组成 的人 机一体化 智能 系统 ,它在制 造过程 中能 以 一 种高度柔性与集成的方式借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理 、判断 、构思和决策,从 而取代或延伸制造环境 中人的部分脑力劳动 ,同时收集 、存贮 、完善 、共享 、继承和发展人类专家的智能l11. 智能制造 系统实现智能制造 的典型特征是“状态感知 、实时分析 、自主决策、精准执行”嘲,须具备 国内智 能制造领域专 家朱铎先等所提出的 6维智能标志 :计划排产智能 、生产过程协 同智能 、设备互联互通智 能 、生产 资源 管控 智能 、质量 过程 控制 智能 、决 策支 持智 能.
摘要 :基 于信息物理融合 系统(CPS)提出了智能制造系统层级模 型 ,根据 介 绍了智 能制造 系统 各层 级功 能及其有机融合协 同智能制造 的模式与特征.
在此基础上 .讨论 了构建智能制造系统亟需解决 的技术 问题及技 术演进方 向.
智能制造系统是以产品全寿命周期管理 (Product Lifecycle Managemen,PLM)为核心形成创值链 ,
收稿 日期 :2016—04—19 作者简介 :张 明建(1968一),男 ,副教授.E—maid:8442097 12@qq.com.
第 2期
张明建 :基于CPS的智能制造 系统功能架构研究