7.对CPS及智能制造的认识12
智能制造的认识和理解
智能制造的认识和理解智能制造是指利用先进的信息技术和智能化技术，将生产制造过程中的各个环节进行智能化改造，实现生产制造的自动化、智能化和高效化。
智能制造是未来制造业的发展方向，也是推动制造业转型升级的重要手段。
智能制造的核心是数字化，即将生产制造过程中的各个环节数字化，实现信息的共享和流通。
数字化是智能制造的基础，也是智能制造的关键。
数字化可以实现生产制造过程中的信息化、智能化和高效化，提高生产制造的质量和效率，降低生产制造的成本和风险。
智能制造的实现需要依靠先进的信息技术和智能化技术。
其中，云计算、大数据、物联网、人工智能等技术是智能制造的重要支撑。
云计算可以实现数据的存储和处理，大数据可以实现数据的分析和挖掘，物联网可以实现设备的互联和信息的共享，人工智能可以实现生产制造过程的自动化和智能化。
智能制造的实现需要从多个方面进行改造。
首先是生产制造过程的数字化改造，即将生产制造过程中的各个环节数字化，实现信息的共享和流通。
其次是生产制造过程的智能化改造，即利用人工智能等技术实现生产制造过程的自动化和智能化。
最后是生产制造过程的高效化改造，即通过优化生产制造过程中的各个环节，提高生产制造的效率和质量。
智能制造的实现可以带来多重好处。
首先是提高生产制造的效率和质量，降低生产制造的成本和风险。
其次是提高企业的竞争力和市场占有率，促进企业的发展和壮大。
最后是推动制造业的转型升级，实现制造业的可持续发展。
智能制造是未来制造业的发展方向，也是推动制造业转型升级的重要手段。
智能制造的实现需要依靠先进的信息技术和智能化技术，需要从多个方面进行改造，可以带来多重好处。
未来，智能制造将成为制造业的主流，推动制造业向高质量、高效率、高附加值的方向发展。
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。
对智能制造的认识
对智能制造的认识智能制造是指通过先进的信息技术和自动化技术，实现生产过程的高度自动化、智能化和柔性化，提升生产效率、质量和灵活性的制造方式。
本文将对智能制造的概念、技术、应用和发展趋势进行详细阐述。
一、智能制造的概念及意义智能制造是指在传统制造基础上，引入先进的信息技术和自动化技术，通过智能化的设备、系统和工艺流程，实现生产过程的高度自动化、智能化和柔性化。
其目标是提高生产效率、质量和灵活性，满足个性化需求，实现可持续发展。
二、智能制造的关键技术⒈物联网技术：通过传感器等设备将制造过程中的各种信息进行采集、传输和分析，实现设备、产品和系统之间的互联互通。
⒉大数据分析技术：通过对海量的数据进行分析和挖掘，实现对制造过程和产品性能的优化和预测，提高生产效率和质量。
⒊技术：通过机器学习、深度学习等技术，实现设备和系统的智能化控制和决策，提高生产的自动化和智能化水平。
⒋增强现实与虚拟现实技术：通过将数字化模型与实际工厂进行融合，实现对生产过程的可视化、仿真和优化。
⒌云计算与边缘计算技术：通过将各种计算资源进行集中管理和利用，实现对生产过程和资源的高效调度和利用。
三、智能制造的应用领域⒈智能工厂：通过在生产过程中引入物联网、大数据分析和等技术，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
⒉智能产品：通过在产品中嵌入传感器和智能控制系统，实现对产品性能和使用状态的监测和控制，提供更加智能化和个性化的服务。
⒊智能供应链：通过对供应链各环节的信息进行采集和分析，实现供应链的智能化调度和资源优化，提高供应链的效率和灵活性。
⒋智能物流：通过物联网、大数据和物理仿真等技术，实现对物流过程的实时监测和优化，提高物流的效率和可靠性。
四、智能制造的发展趋势⒈智能制造系统的整合和协同：将各种智能化设备、系统和软件进行整合和协同，实现生产过程的无缝衔接和信息共享。
⒉智能制造的个性化定制：通过灵活的生产工艺和智能化的控制系统，实现对产品的个性化定制和快速响应市场需求。
对中国智能制造的认识
对中国智能制造的认识近年来，中国智能制造得到了快速发展，成为国家经济发展的重要支撑。
智能制造是指利用先进的感知、计算、通信和控制技术，通过对产品、设备、工厂等实物进行数字化、网络化和智能化改造，以提高生产效率、质量和灵活性的制造方式。
对中国智能制造的认识涉及到以下几个方面。
首先，中国智能制造的发展背景。
随着全球制造业竞争的加剧和国内市场需求的不断升级，中国制造业面临着技术转型和升级的压力。
智能制造作为国际制造业发展的新趋势，已经成为提升制造业竞争力的重要手段。
中国的互联网技术和信息通信技术发达，为智能制造的推进提供了坚实的基础。
其次，中国智能制造的发展现状。
中国智能制造已经取得了显著的进展，涉及到多个领域。
在制造设备方面，中国的机器人产量和应用量排名世界前列，已经成为全球机器人市场的主要增长点之一。
在生产形态方面，智能工厂、智能家居、智能物流等理念和实践在中国得到了广泛推广。
在技术创新方面，中国推进了一批智能制造相关的技术研发和应用示范项目，包括工业互联网、大数据分析、人工智能等领域。
再次，中国智能制造的优势和挑战。
中国智能制造的优势主要体现在人力资源和市场规模两个方面。
中国人口众多，劳动力资源充足，这为培养和吸引人才提供了基础。
同时，中国市场庞大，需求多样化，为智能制造产品和服务的应用提供了广阔的空间。
然而，中国智能制造仍然面临一些挑战。
首先是技术瓶颈，研发和应用智能制造相关的关键技术需要更多的投入和创新。
其次是企业和员工的转型和适应问题，智能制造需要企业进行组织架构和流程的调整，同时员工需要接受相关的培训和教育。
最后，中国智能制造的发展前景。
中国政府高度重视智能制造的发展，出台了一系列政策和措施，包括《中国制造2025》规划和《工业互联网发展行动计划》等，旨在推动智能制造的发展。
中国制造2025规划提出了培育若干具有国际竞争力的智能制造企业和创新平台的目标，力争到2025年智能制造在国内部分领域取得重要突破，并在若干领域进入国际领先水平。
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。
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。
智能制造知识点总结
智能制造知识点总结一、智能制造的概念智能制造是利用先进的信息技术和先进的生产工艺手段，以实现可持续的、全方位的、个性化的生产，从而提高生产效率、产品质量和市场响应能力的一种生产方式。
它是一种将生产与信息技术相结合，实现生产自动化、精细化、柔性化和智能化的新型制造模式。
二、智能制造的关键技术1. 物联网技术物联网技术是智能制造的基础，通过传感器、通信技术和云计算技术，实现设备的互联互通，实现对设备状态、工艺流程的实时监控和管理，从而提高生产效率、降低生产成本。
2. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的核心，通过机器学习、深度学习等技术，实现设备的自主决策、智能优化和智能协作，提高生产的自动化、智能化水平。
3. 虚拟仿真技术虚拟仿真技术是智能制造的重要手段，通过数字化建模和仿真技术，实现对生产过程的模拟和优化，提高生产的柔性化、智能化水平。
4. 大数据分析技术大数据分析技术是智能制造的重要支撑，通过对生产数据的采集、存储和分析，实现对生产过程的实时监控和预测分析，提高生产的响应速度和决策精度。
5. 云计算技术云计算技术是智能制造的重要基础，通过云端资源的共享和管理，实现对生产过程的远程监控和管理，提高生产的灵活性和可持续发展能力。
三、智能制造的特点1. 智能化智能制造利用物联网、人工智能等技术，实现生产设备、生产过程的智能化管理和决策，提高生产的自动化、智能化水平。
2. 精细化智能制造利用大数据、虚拟仿真等技术，实现对生产过程的精细化控制和优化，提高生产的精准度和稳定性。
3. 柔性化智能制造利用柔性制造系统、智能物流等技术，实现生产过程的灵活调整和快速响应，提高生产的适应性和灵活性。
4. 可持续发展智能制造利用清洁生产技术、循环经济理念等技术，实现生产过程的资源节约和环境保护，提高生产的可持续发展能力。
四、智能制造的应用领域1. 制造业智能制造在制造业中的应用，包括智能工厂、智能工艺、智能装备等方面，通过物联网、人工智能等技术，实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率和产品质量。
对智能制造的认识简版
对智能制造的认识对智能制造的认识1. 简介智能制造是指运用现代信息技术，如、大数据分析、云计算、物联网等，来实现制造过程的智能化和自动化的制造方式。
智能制造的出现，为传统制造业带来了许多变革和创新的机会，也使制造业的竞争更加激烈。
本文将探讨智能制造的概念、特点以及对制造业的影响。
2. 智能制造的概念智能制造是传统制造业与现代信息技术的深度融合，将、大数据分析、云计算、物联网等技术应用到制造过程中，实现制造环节的自动化、智能化和高效化。
智能制造旨在提高生产力、优化资源配置、提高产品质量，并实现灵活生产和个性化定制。
3. 智能制造的特点智能制造具有以下几个显著特点：3.1 自动化与智能化智能制造借助现代信息技术，实现了制造过程的自动化和智能化。
无人化的生产线、自动化的、智能化的控制系统等，大大提高了生产效率和产品质量。
3.2 数据驱动决策智能制造基于大数据分析，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，实现对生产过程的实时监控和精细管理。
基于数据驱动的决策，可以有效地优化生产过程和资源利用。
3.3 灵活生产和个性化定制智能制造实现了灵活生产和个性化定制，可以根据客户需求进行快速调整和定制生产。
通过智能化的生产设备和灵活的生产流程，可以更快速地响应市场需求，提高市场竞争力。
3.4 协同创新和资源共享智能制造倡导企业之间的协同创新和资源共享。
通过云计算、物联网等技术，实现了企业间的信息互通和协同合作，形成了产业链上下游的紧密合作关系。
4. 智能制造对制造业的影响智能制造对制造业产生了深远的影响，主要体现在以下几个方面：4.1 提高生产效率智能制造可以实现生产过程的自动化和智能化，减少人力投入，提高生产效率。
通过自动化的生产线和智能化的，可以实现更快速、更准确的生产操作，从而提高生产效率。
4.2 优化资源配置智能制造基于大数据分析，可以实时监控生产过程，优化资源配置。
通过对生产数据的采集、分析和预测，可以及时发现并解决生产过程中的问题，提高资源利用效率。
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美国NIST对CPS功能模型说明（Systems of Systems 系统的系统）
6
2006年末开始，美国家科学基金会将CPS列为重点领域进行资助，2007年在题为 《挑战下的领先-全球竞争世界中的信息技术研发》的报告中列出了8大关键的信 息技术，CPS位列首。2014年6月美国国家标准与技术研究院（NIST）汇集相关领 域专家，组建成立了CPS公共工作组（CPS PWG）联合企业共同开展 CPS 关键 问题的研究。2016年5月NIST正式发表了《信息物理系统框架》，截至2016年， 美国国家基金会投入了超过3亿美元来支持CPS基础性研究。
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控制器
Cyber
传统数字控制视角
被控对象
Physical
全局闭环及优化
CPS视角
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今天 明天
计算资源
云平台 服务
计算资源
网络
过程控制
过程控制
本地资源
本地资源
控制器即服务CaaS(Control as a Service)
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在制造业中物理信息系统的发展
嵌入式系统
CPS组件
CPS系统
数字传感器
信息物理系统与智能制造
中国制造 2025
CPS 美国 德国
工业4.0
工业互联 网
同济大学中德学院
lqfan@toபைடு நூலகம்
樊留群
1. 信息物理系统CPS的起源及发展 2. CPS的理解及关键技术 3. 工业4.0与智能制造 4. 智能制造与CPS
2
一、信息物理系统CPS的起源及发展
工业4.0
CPPS系统 工业4.0
13
CPS组件
• 如机床主轴
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CPS启动了人类构建虚拟信息世界的脚步
CPPS3
CPPSn
CPSn CPPS1
CPPSi CPPS2
物理世界，原子构成
信息世界，比特构成
CPPS3
CPPSn
CPSn CPPS1
CPPSi CPPS2
虚拟 世界
真实 世界
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二、CPS的理解及关键技术
安全 性
自主 性
融合 性
实时 性
异构 性
分布 性
中国科学院
算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进
何积丰院士
程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的
功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体
4
美国NIST定义的CPS功能模型
数字虚体 物理实体
互联域 融合域
其他的 CPS
5
Anywhere 任何地点
Anytime 任何时间
Anynetwork 任何网络
Anyservice 任何服务
Anyobject 任何对象
传感无所不在 连接无所不在 数据无所不在 计算无所不在 服务无所不在
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信息物理系统融合
CPS通过实时感知，动态控制，有机融合，深度协作使物理进程的发展变化都伴随着 数字信息过程，在物理与信息的交互反馈中相互融合，从而影响物理过程的发展变化
数字孪生（Digital Twin） 随着CPS的发展，数字虚体在系统中的概念和作用逐渐明晰。数字虚体突破了传统信 息系统依附于物理实体，只是物理实体的被动眏像。在CPS中数字虚体可以独立存在 ，并与其它数字虚体和物理实体进行交互。在制造领域形成了数字孪生的概念，体现 了CPS对应用技术的影响。
自主自治 自主也是CPS有别于其他系统的突出特点，表现为CPS系统本身对任务和环境的自适 应，CPS群体的自组织。
一个信息物理系统包含计算、通信、和控制，它们紧密地与不同物理过程， 如机械、电子、和化学，融合在一起。
从实体空间对象、环境、活动大数据的采集、存储、建模、分析、挖掘、评
美国辛辛那提大学 Jay Lee教授[
估、预测、优化、协同，并与对象的设计、测试和运行性能表征相结合，产生 与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新的网络空间（包括机理 空间、环境空间与群体空间的结合）；进而，通过自感知、自记忆、自认知、
CPS
1948年
技术发展
嵌入式系统 网络通讯技术
等
2006年
2013年
市场需求
多品种小批量 智能化等
3
机构及学者
对CPS的观点
美国国家基金委员会（NSF
CPS是一种计算资源和物理资源紧密结合和协作的系统。未来的CPS在适应性、 自主性、效率、功能、可靠性、安全性和可用性方面均将远远超过现在的系统。
2009年德国《国家嵌入式系统技术路线图》[明确提出CPS将是德国继续领先未来 制造业的技术基础。2013年4月，在汉诺威工业博览会上德国正式推出工业4.0。 欧盟在2007年启动了ARTEMIS (Advanced research and technology for embedded intelligence and systems)等项目, 计划投入超过70亿美元到CPS相关 方面研究，2015年7月欧盟发布《CyPhERS CPS欧洲路线图和战略》，强调了 CPS的战略意义和主要应用的关键领域。依托 德国人工智能研究中心（ DFKI）,德 国开展了 CPS试验工作，建成了世界第一个CPPS试验室。
2015年提出“互联网+”协同制造概念，2016年提出了深化制造业与互联网融合发展， 进一步明确构建CPS参考模型和综合技术标准体系。2016年9月，工业和信息化 部电子工业标准化研究院联合国内百余家企事业单位发起成立信息物理系统发展 论坛。相关高校和研究机构纷纷开展CPS方面的研究工作。2013年,中船集团与美 国NSF-IMS中心联合成立海洋智能技术中心（OITC）,开展CPS技术在工业领域 的应用研究。同济大学也建立了国内第一个工业4.0实验室。
自决策、自重构和智能支持促进工业资产的全面智能化。
加利福尼亚大学 伯克利分校
Edward A. Lee
信息物理系统是计算过程和物理过程的集成系统，利用嵌入式计算机和网络 对物理过程进行监测和控制，并通过反馈环实现计算和物理过程的相互影响。
信息物理系统从广义上理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计
美国国家标准与技术研究院CPS公共工作 信息物理系统将计算、通信、感知和驱动与物理系统结合，以实现有时间要
组（NIST CPS PWG
求的功能。它不同程度地与环境交互，包括与人的互动。
德国国家科学与工程院（ACATECH） 信息物理系统是基于嵌入式系统的演进技术，并把CPS作为工业4.0的核心。
欧盟第七框架计划[