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　　本書系統(tǒng)地總結(jié)和歸納了團(tuán)隊(duì)在智慧工業(yè)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用成果，以人機(jī)物三元融合為核心，從理論基礎(chǔ)、核心裝備和管控技術(shù)三方面入手，著重介紹了工業(yè)感知、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜、智能決策和控制、智能工業(yè)裝備、智能物流、數(shù)字孿生與智能調(diào)度、智能產(chǎn)線重構(gòu)等關(guān)鍵理論和技術(shù)。同時(shí)，以團(tuán)隊(duì)在流程和離散工業(yè)等多領(lǐng)域的豐富企業(yè)應(yīng)用案例，描述了上述關(guān)鍵技術(shù)的適用場(chǎng)景、實(shí)施辦法和應(yīng)用效果。

　　前言

　　我國(guó)正面臨著從工業(yè)制造大國(guó)向工業(yè)制造強(qiáng)國(guó)的轉(zhuǎn)變，用人工智能改造和提升傳統(tǒng)工業(yè)是一條必經(jīng)之路，也是解決目前國(guó)內(nèi)企業(yè)適應(yīng)市場(chǎng)變化能力弱的一個(gè)重要手段。智慧工業(yè)是一種由智能機(jī)器和人類專家共同組成的人機(jī)一體化智能系統(tǒng)，它在制造過程中能開展自主分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等活動(dòng)。通過集成新一代人工智能技術(shù)，工業(yè)生產(chǎn)過程融合了人機(jī)物的多元智慧，極大地?cái)U(kuò)大、深化了人機(jī)物共融認(rèn)知交互。人機(jī)物信息驅(qū)動(dòng)的智能設(shè)備正逐步取代人類專家在制造過程中的低級(jí)腦力勞動(dòng)，促使人與環(huán)境、設(shè)備能夠進(jìn)行更深層次的循環(huán)交互學(xué)習(xí)提升。通過相應(yīng)系統(tǒng)的優(yōu)化集成以及制造過程的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化，智慧工業(yè)正賦予以產(chǎn)品、生產(chǎn)過程、服務(wù)為核心的各個(gè)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)日益完善的智慧，不斷提升企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量、效益和服務(wù)水平。

　　智慧工業(yè)的實(shí)現(xiàn)有賴于對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)信息的實(shí)時(shí)感知能力，以支持生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)融合分析、智能優(yōu)化決策和自主精準(zhǔn)執(zhí)行。智能感知能力以智能工廠為載體、以關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)智能化為核心、以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)、以網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)為支撐，構(gòu)建精細(xì)化感知網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，智能工廠能夠基于數(shù)字孿生模型對(duì)制造過程中的裝備、物流信息進(jìn)行精細(xì)化感知，從而獲得制造大數(shù)據(jù)，再基于大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建知識(shí)圖譜，為制造過程決策、控制和調(diào)度提供有效的知識(shí)和決策支撐。另外，隨著生產(chǎn)模式從大規(guī)模制造、多品種小批量生產(chǎn)進(jìn)入大規(guī)模個(gè)性化定制生產(chǎn)，要求工業(yè)制造具備自適應(yīng)重構(gòu)能力，以快速應(yīng)對(duì)多變的市場(chǎng)需求。上述過程均需要通過集成人的不完全信息決策能力強(qiáng)、計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力強(qiáng)、制造裝備的執(zhí)行力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，形成人機(jī)物三元融合驅(qū)動(dòng)的智慧工業(yè)理論與技術(shù)體系。

　　近年來，《中國(guó)制造2025》《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》等舉措明確以加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為主線，推動(dòng)智能制造快速發(fā)展。作者所在團(tuán)隊(duì)也承擔(dān)了科技創(chuàng)新2030新一代人工智能重大項(xiàng)目（2018AAA0101800）、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2020YFB1713300、2019YFB1703700）、中國(guó)工程院發(fā)展戰(zhàn)略咨詢項(xiàng)目（2021-ZD-CQ-3）和重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目（cstc2019jscx-mbdxX0056）等任務(wù)，開展了一系列相關(guān)研究和探索工作，取得了一定的理論與應(yīng)用成果。為滿足我國(guó)智能制造發(fā)展規(guī)劃要求，針對(duì)智慧工業(yè)所包含的智能感知、大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜、智能決策和控制、智能裝備、智能物流、數(shù)字孿生和生產(chǎn)調(diào)度、智能產(chǎn)線重構(gòu)等技術(shù)，本書結(jié)合作者研究成果和行業(yè)先進(jìn)成果對(duì)相關(guān)技術(shù)方法以及應(yīng)用案例進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

　　本書的具體撰寫分工如下：第1章由王時(shí)龍、王四寶撰寫；第2章由郭宇、劉檢華撰寫；第3章由王時(shí)龍、楊波、郭宇撰寫；第4章由王時(shí)龍、黃濤撰寫；第5章由張正文、唐倩、馬馳、伊浩撰寫；第6章由王時(shí)龍、馬馳撰寫；第7章由劉檢華、王時(shí)龍、楊波撰寫；第8章由王時(shí)龍、楊波撰寫。

　　本書的撰寫得到了國(guó)內(nèi)外許多同行專家的鼓勵(lì)、支持和幫助，也參考了許多專家學(xué)者的研究成果，在此表示衷心的感謝！

　　智慧工業(yè)目前仍處于快速發(fā)展階段，許多理論、方法和技術(shù)尚未完全成熟和定型，加之作者水平有限，書中難免存在不妥之處，懇請(qǐng)各位讀者給予批評(píng)和指正。

　　2021年7月

CONTENTS

序言
前言
編寫說明
第1章.基于人機(jī)物協(xié)同的智慧工業(yè)概述.1
1.1.智慧工業(yè)概述.2
1.2.基于人機(jī)物協(xié)同的智慧工業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀及
發(fā)展趨勢(shì).3
1.2.1.智能感知.3
1.2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與基于本體的知識(shí)圖譜構(gòu)建.5
1.2.3.車間智能決策與控制方法.7
1.2.4.智能裝備.9
1.2.5.智能物流12
1.2.6.車間生產(chǎn)調(diào)度14
1.2.7.數(shù)字孿生15
1.2.8.產(chǎn)線重構(gòu)16
參考文獻(xiàn).19
第2章.智能感知技術(shù)27
2.1.概述28
2.1.1.智能感知技術(shù)的定義28
2.1.2.智能感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀28
2.1.3.智能感知技術(shù)存在的問題30
2.2.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)智能感知技術(shù)體系31
2.2.1.數(shù)據(jù)采集技術(shù)31
2.2.2.數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)64
2.3.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知架構(gòu)75
2.3.1.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知需求分析75
2.3.2.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知系統(tǒng)架構(gòu)77
2.3.3.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知工作邏輯80
參考文獻(xiàn).83
第3章.大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜85
3.1.大數(shù)據(jù)預(yù)處理方法87
3.1.1.數(shù)據(jù)集成87
3.1.2.數(shù)據(jù)清洗88
3.1.3.數(shù)據(jù)歸約89
3.1.4.數(shù)據(jù)融合90
3.2.大數(shù)據(jù)特征提取方法91
3.2.1.深度自編碼網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取91
3.2.2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取94
3.2.3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取97
3.3.時(shí)空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.1.車間時(shí)空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.2.時(shí)空數(shù)據(jù)模型的組織形式.103
3.3.3.時(shí)空數(shù)據(jù)模型的分析操作.104
3.3.4.時(shí)空數(shù)據(jù)的處理方法.107
3.4.人機(jī)物知識(shí)圖譜融合的制造診斷決策.110
3.4.1.命名實(shí)體識(shí)別.112
3.4.2.實(shí)體關(guān)系抽取.114
3.4.3.實(shí)體對(duì)齊.116
3.4.4.知識(shí)存儲(chǔ).117
3.4.5.知識(shí)推理技術(shù).118
3.4.6.知識(shí)圖譜問答技術(shù).121
3.4.7.人機(jī)物知識(shí)圖譜故障/質(zhì)量診斷總體結(jié)構(gòu)123
參考文獻(xiàn)125
第4章.智能決策和控制技術(shù).127
4.1.智能制造中的智能控制技術(shù).128
4.1.1.數(shù)據(jù)智能采集技術(shù).128
4.1.2.全互聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù).129
4.1.3.協(xié)同自動(dòng)化技術(shù).130
4.1.4.制造全信息化技術(shù).131
4.2.智能制造分析與決策.133
4.2.1.智能制造分析與決策概述.133
4.2.2.優(yōu)化對(duì)象及目標(biāo).133
4.2.3.車間運(yùn)行分析與決策常用模式.134
4.2.4.關(guān)聯(lián) 預(yù)測(cè) 調(diào)控車間運(yùn)行分析與
決策新模式.138
4.3.智能控制算法.143
4.3.1.機(jī)器學(xué)習(xí).143
4.3.2.迭代學(xué)習(xí).149
4.3.3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).156
4.3.4.模糊控制.160
4.3.5.智能優(yōu)化算法.163
4.4.智能制造執(zhí)行系統(tǒng).166
4.4.1.智能生產(chǎn).167
4.4.2.智能工廠.167
參考文獻(xiàn)171
第5章.智能工業(yè)裝備.177
5.1.金屬3D打印178
5.1.1.選區(qū)激光熔化技術(shù).179
5.1.2.其他類型的金屬3D打印技術(shù)191
5.2.工業(yè)機(jī)器人.200
5.2.1.工業(yè)機(jī)器人的全球發(fā)展趨勢(shì).200
5.2.2.國(guó)產(chǎn)品牌工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì).202
5.2.3.我國(guó)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的政策引導(dǎo).204
5.2.4.基于人工智能技術(shù)的協(xié)作機(jī)器人新趨勢(shì)及創(chuàng)新
應(yīng)用案例.205
5.3.數(shù)控機(jī)床.216
5.3.1.引言.216
5.3.2.新一代智能機(jī)床.219
參考文獻(xiàn)227
第6章.智能物流.229
6.1.引言.230
6.2.工業(yè)物流自主移動(dòng)機(jī)器人.233
6.2.1.認(rèn)識(shí)AMR233
6.2.2.構(gòu)成及關(guān)鍵技術(shù).235
6.2.3.AMR路徑規(guī)劃與調(diào)度系統(tǒng)238
6.2.4.AMR應(yīng)用場(chǎng)景241
6.3.AGV系統(tǒng)單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法.245
6.3.1.單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)建模.245
6.3.2.單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)模型求解.250
6.4.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產(chǎn)線設(shè)備布局.252
6.4.1.傳統(tǒng)設(shè)備布局建模.252
6.4.2.缸蓋柔性產(chǎn)線設(shè)備布局基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算.254
6.4.3.缸蓋柔性產(chǎn)線設(shè)備布局建模及約束條件.257
6.4.4.基于優(yōu)化路徑的產(chǎn)線設(shè)備布局算法解算.259
6.5.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產(chǎn)線設(shè)備布局.266
6.5.1.基于單向?qū)б窂降亩郃GV協(xié)調(diào)控制問題描述.266
6.5.2.基于單向?qū)б窂降亩郃GV協(xié)調(diào)控制策略.267
6.5.3.仿真與分析.242
參考文獻(xiàn)276
第7章.數(shù)字孿生及其在智能調(diào)度中的應(yīng)用.281
7.1.數(shù)字孿生技術(shù).282
7.1.1.數(shù)字孿生概述.283
7.1.2.多維多尺度的數(shù)字孿生模型構(gòu)建技術(shù).290
7.1.3.數(shù)字孿生在智能車間中的應(yīng)用案例.305
7.1.4.數(shù)字孿生的發(fā)展趨勢(shì).311
7.2.智能調(diào)度技術(shù).313
7.2.1.智能調(diào)度概述.313
7.2.2.智能調(diào)度算法.320
7.2.3.數(shù)字孿生技術(shù)在智能調(diào)度中的應(yīng)用案例.329
7.2.4.智能調(diào)度的發(fā)展趨勢(shì).330
7.3.基于數(shù)字孿生模型的無人熱軋產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化方法.331
7.3.1.混合流水車間調(diào)度問題研究現(xiàn)狀.331
7.3.2.基于熱軋產(chǎn)線數(shù)字孿生模型的混合流水車間動(dòng)態(tài)
調(diào)度模型描述.332
7.3.3.MOHFSP-DRP能耗評(píng)價(jià)方法.334
7.3.4.MOHFSP-DRP的多目標(biāo)整數(shù)規(guī)劃模型.335
7.3.5.提出求解MOHFSP-DRP的IMOWOA336
7.3.6.IMOWOA求解實(shí)際的MOHFSP-DRP模型341
7.4.基于數(shù)字孿生模型的無人熱水器內(nèi)膽焊接產(chǎn)線調(diào)度
優(yōu)化方法.344
7.4.1.基于數(shù)字孿生感知?jiǎng)討B(tài)事件的混合流水車間調(diào)度
問題特征.345
7.4.2.求解實(shí)際的MOHFGSP-DE模型346
參考文獻(xiàn)350
第8章.智能產(chǎn)線重構(gòu).353
8.1.基于CPS制造組件的產(chǎn)線自主重構(gòu)方法.354
8.1.1.當(dāng)前產(chǎn)線制造系統(tǒng)現(xiàn)狀.354
8.1.2.復(fù)雜制造環(huán)境下無人產(chǎn)線特點(diǎn)分析.355
8.1.3.基于分形理論的無人產(chǎn)線自相似CPS制造
組件構(gòu)建.358
8.2. 基于群集協(xié)作的考慮實(shí)際約束的CPS制造組件自
組織分層聚集與動(dòng)態(tài)配置361
8.2.1.基于群集協(xié)作的CPS制造組件自組織分層聚集.361
8.2.2.實(shí)際約束下CPS制造組件分形單元?jiǎng)討B(tài)配置
過程描述362
8.3.考慮增添設(shè)備的無人產(chǎn)線自組織重構(gòu)資源配置.365
8.3.1.問題描述.365
8.3.2.模型參數(shù).365
8.3.3.加工參數(shù)計(jì)算.367
8.3.4.目標(biāo)函數(shù)及約束.369
8.3.5.海爾熱水器內(nèi)膽焊接產(chǎn)線實(shí)例.370
8.4.無人產(chǎn)線魯棒性布局設(shè)計(jì).375
8.4.1.車間布局研究現(xiàn)狀.375
8.4.2.無人產(chǎn)線生產(chǎn)需求及設(shè)備信息分析.377
8.4.3.無人產(chǎn)線魯棒性布局模型構(gòu)建.378
8.4.4.無人產(chǎn)線魯棒性布局模型求解.384
8.4.5.案例展示.388
參考文獻(xiàn)391

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