第3章面向智能制造的数字孪生生态｜附下载

智能制造为一类新一代制造模式和制造方法的总称，是 信息化和工业化的高度合成，贯穿产品全生命周期，包 含制造及其服务各个环节，具有自学习、自组织和自适 应等特征，是人、信息系统、物理系统高度合成的新兴 生产方式。智能制造的目的是能适应制造环境的转变， 有效缩短产品研发周期、降低运营成本、提升产品行量、 降低资源消耗、提高生产效率，称心用户对高品行产品 的个性化需求。

智能制造特征

（1）快速感知。对制造对象和制造过程的感知是新一代智能化的基础。智能制造需要大量的数据支 持，利用高效、准则的方法进行数据摘集、存储、分析和传输，实现制造对象的自动识别、工作环 境的自动推断、针对现实工况的自动感知和快速反应。

（2）自我学习。智能制造需要不同种类的知识，利用各种知识表达技术、机器学习、数据挖掘与知 识发现技术，实现面向产品全生命周期的海量异构信息的自动提炼知识并升华为智能策略。

（3）计算推测。智能制造需要建模与计算平台的支持，利用基于智能计算的推理和推测，实现诸如 故障诊断、生产调度、设备与过程掌握等制造环节的知识表达与推理。

（4）科学决策。智能制造需要信息分析和推断决策的支持，利用基于智能机器和人的行为的决策工 具和自动化系统，实现诸如加工制造、实时调度、机器人掌握等制造环节的决策与掌握。

（5）优化调整。智能制造需要在生产环节中不断优化调整，利用信息的交互和制造系统自身的柔性， 实现对外界需求、产品自身环境、不可预见的故障等转变及时优化调整。

（6）自适应。通过前述功能的实现，智能制造系统能适应各类工况。由于用户对个性化产品的需求 越来越多，产品的生命周期越来越短，制造过程需要有对不同产品的适应能力，同时能应对各类扰 动而保持系统的优化运行状态。这个自适应正是通过上述的自学习、自组织（优化调整）来实现的。

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