MES - What is Smart Manufacturing?
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智慧製造是一個非常大非常廣的概念，除了涉及製造企業本身，還與供應鏈的上下游企業息息相關，它包含自動化、資訊化、智慧物流、智慧計算、智慧決策等多個方面。
智慧製造的實現是一個從手工到半自動化，再到全自動化，最終實現智慧化、柔性化生產的過程。智慧製造將製造業與資訊技術和互聯網技術相結合，在生產技術、生產管理、供應鏈體系、行銷體系等多個方面，實現全產業鏈的互聯互通。
那麼，企業該如何實現自己的智慧製造改革呢？以下十項技術都是知識點：
1、多源多通道數據即時採集感知技術
多源傳感器數據採集，是智慧製造過程中，實現智慧感知的前提，透過各類傳感器（壓力傳感器、位移傳感器、視覺傳感器等）組成，實現對多源多通道分布式數據的即時採集、分析和轉換等。
多源傳感器數據採集系統包含以下幾項技術：
·信號轉換技術
·即時網路通信技術
·多線程管理技術
·數據暫存池技術
·黑盒子技術
·資訊安全技術
2、異構數據內容融合與傳輸共享技術
透過對各種異構計算數據，進行內容分析和融合處理，從海量數據中，挖掘隱藏資訊和有效數據，提高智慧製造過程中，各種裝備狀態監測的準確性。
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、視訊序列等。
3、複雜工況的多任務自適應協同技術
智慧製造的實現，往往需要能夠自主分析，當前的工況環境和任務要求，實現多任務自適應協同規劃，並根據不同任務難度自適應調整作業策略。
多工況包含以下幾種（以挖掘作業為例）：
·常用，挖掘形狀規則，且經常使用該功能
·特殊，挖掘形狀規則，但不經常使用
·自主標記，挖掘形狀不規則，但經常使用
·高度自定義，高度依賴駕駛經驗的操作
4、多機協同的集群化交互與控制技術
智慧製造的多機集群模仿生物集群行為，單機間透過彼此資訊交互，與自主控制來進行協同工作，從而可在各種險惡環境下，低成本完成多樣性的複雜任務。
具體包括：
·遠端操控端，人機交互裝置遠端遙控，任務指派和監控
·行動用戶端，網頁、APP做任務指派和監控
·智慧機械端，環境感知、機身工況傳感、自主作業控制
·行動互聯網，無線數據通訊承載
·衛星定位，導航與測量輔助
·雲端數據中心，環境建模分析，任務和軌跡規劃，大數據分析和診斷
5、大數據驅動故障診斷深度學習技術
製造裝備運行過程中，產生的海量特徵數據，蘊含大量的故障資訊，在收集智慧裝備運行特徵數據的基礎上，應用深度學習算法，對大數據進行知識挖掘，獲尋與故障有關的診斷規則，實現對制裝備的故障進行智慧預測和分析。
6、數位孿生與數位樣機建模分析技術
數位孿生充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映了相對製造過程中，各裝備的全生命週期過程。
7、多技術路線工作方案優化決策技術
針對不確定性的、半結構化或非結構化的，智慧製造工作方案決策問題，透過信號推理、定量推理等方法，在不確定性、不完備、模糊資訊的環境下，實現智慧製造與產品設計，旨在服役多目標多技術路線工作方案，優化的自主決策。
8、技術工裝協同推送與自動裝夾技術
個性化推送技術及語義檢索技術，融入技術工裝推送過程中，基於融合智慧裝備，與產品技術工裝特徵的個性化語義檢索，形成個性化的技術工裝協同推送機制，提高智慧製造技術設計過程中，獲取產品技術工裝的效率。
9、產品知識圖譜與知識網路構建技術
透過對分布的多學科知識數據，進行結構層次上的整合，消除多學科多領域知識數據的語法和語義分歧，使得數據結構具有一致性，進而對設計設計庫數據進行知識表示，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，透過結構化改造和篩選整合，形成趨同或者一致且無冗餘的結構化數據，也就是將客觀世界主觀抽象成設計數據庫，再透過知識表示形成知識庫。
10、機電液一體化雲平台知識服務技術
知識服務技術著手於知識的自動推送，有序地組織機、電、液一體化跨學科知識，並在合適的設計過程中，推送給設計人員合適的設計知識，從而實現跨學科知識服務的個性化、高效化和智慧化。253180718
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