《智能制造導(dǎo)論》課件-第3章 智能制造信息技術(shù)

智能制造導(dǎo)論IntelligentManufacturingInformationTechnology主編：—智能制造信息技術(shù)3.1智能制造與CPS3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)3.3工業(yè)云技術(shù)3.4新一代人工智能技術(shù)3.5視覺識別技術(shù)目錄課堂認(rèn)知學(xué)習(xí)目標(biāo)導(dǎo)入案例思考學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握CPS的定義，了解其應(yīng)用實踐實例，5c技術(shù)體系構(gòu)架掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義，了解其特點(diǎn)及應(yīng)用了解工業(yè)云的需求與發(fā)展了解人機(jī)交互與HCPS案例TCPS交通行業(yè)應(yīng)用T-CPS是智能交通系統(tǒng)發(fā)展的重要方向，已受到學(xué)術(shù)界關(guān)注，T-CPS可以為解決現(xiàn)有的交通問題提供技術(shù)支撐，借助于CPS，對傳統(tǒng)的交通信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化與完善，建立包含“感知-通信-計算-控制-服務(wù)”的新型交通系統(tǒng)體系。將交通信息系統(tǒng)與交通物理系統(tǒng)進(jìn)行深度融合，加強(qiáng)各子系統(tǒng)之間的相互協(xié)調(diào)能力，通過信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)之間的相互反饋，可以實現(xiàn)交通系統(tǒng)的感知、通信、計算和控制等過程之間廣泛的互聯(lián)互通互操作，為交通系統(tǒng)廣域多維的協(xié)調(diào)與優(yōu)化提供保障。3.1智能制造與CPS

信息物理系統(tǒng)(cyberphysicalsystems,簡稱CPS)作為計算進(jìn)程和物理進(jìn)程的統(tǒng)一體，是集成計算、通信與控制于一體的下一代智能系統(tǒng)。信息物理系統(tǒng)通過人機(jī)交互接口實現(xiàn)和物理進(jìn)程的交互，使用網(wǎng)絡(luò)化空間以遠(yuǎn)程的、可靠的、實時的、安全的、協(xié)作的方式操控一個物理實體。信息物理系統(tǒng)包含了將來無處不在的環(huán)境感知、嵌入式計算、網(wǎng)絡(luò)通信和網(wǎng)絡(luò)控制等系統(tǒng)工程，使物理系統(tǒng)具有計算、通信、精確控制、遠(yuǎn)程協(xié)作和自治功能。它注重計算資源與物理資源的緊密結(jié)合與協(xié)調(diào)，主要用于一些智能系統(tǒng)上如設(shè)備互聯(lián)，物聯(lián)傳感，智能家居，機(jī)器人，智能導(dǎo)航等。

CPS的發(fā)展歷程早在20世紀(jì)90年代，美國對CPS技術(shù)核心就有了定義：控制、通訊和計算，簡稱3C。起初CPS的科學(xué)研究和應(yīng)用開發(fā)的重點(diǎn)首先放在了醫(yī)療領(lǐng)域，利用CPS技術(shù)在交互式醫(yī)療器械、高可靠醫(yī)療、治療過程建模及場景仿真、無差錯醫(yī)療過程和易接入性醫(yī)療系統(tǒng)等方面進(jìn)行改善，同時開始建立政府公共的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫用于研發(fā)和管理，實現(xiàn)醫(yī)療系統(tǒng)在設(shè)計、控制、醫(yī)療過程、人機(jī)交互和結(jié)果管理等方面的使能技術(shù)突破。隨后，CPS技術(shù)又運(yùn)用到能源、交通、市政管理和制造等各個領(lǐng)域。因此，CPS并不是單項技術(shù)，而是一個豐富的技術(shù)體系，雖然這個技術(shù)體系中的某些技術(shù)點(diǎn)的內(nèi)涵和定義在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中有所區(qū)別，但是CPS背后的哲學(xué)和思想?yún)s有很強(qiáng)的共性。CPS是在環(huán)境感知的基礎(chǔ)上，深度融合計算、通信和控制能力的可控可信可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)化物理設(shè)備系統(tǒng)，它通過計算進(jìn)程和物理進(jìn)程相互影響的反饋循環(huán)實現(xiàn)深度融合和實時交互來增加或擴(kuò)展新的功能，以安全、可靠、高效和實時的方式檢測或者控制一個物理實體。CPS的廣義內(nèi)涵與狹義內(nèi)涵及實體空間與賽博空間CPS的狹義內(nèi)涵：實體系統(tǒng)里面的物理規(guī)律以信息的方式來表達(dá)。CPS的廣義內(nèi)涵：對實體系統(tǒng)內(nèi)變化性、相關(guān)性和參考性規(guī)律的建模、預(yù)測、優(yōu)化和管理。3.1智能制造與CPS

CPS并不是某個單獨(dú)的技術(shù)，而是一個有明顯體系化特征的技術(shù)框架，即以多源數(shù)據(jù)的建模為基礎(chǔ)，并以智能連接（Connection）、智能分析（Conversion）、智能網(wǎng)絡(luò)（Cyber）、智能認(rèn)知（Cognition）和智能配置與執(zhí)行（Configuration）作為其5C技術(shù)體系架構(gòu)。3.1智能制造與CPS

CPS的應(yīng)用體系與其應(yīng)用實踐3.1智能制造與CPS

CPS的應(yīng)用模式具有很強(qiáng)的體系化特征，包括實體空間、賽博空間以及連接兩者的交互接口。實體空間包括以設(shè)備、環(huán)境和人為核心的產(chǎn)業(yè)要素，由設(shè)計者、生產(chǎn)者和使用者三要素所構(gòu)成的面向生產(chǎn)活動的產(chǎn)業(yè)鏈，以及同樣由這三要素構(gòu)成的面向服務(wù)的價值鏈；賽博空間包括數(shù)據(jù)層、映射層、認(rèn)知層和服務(wù)層四個方面，并分別對應(yīng)實體空間中各個要素的狀態(tài)管理、關(guān)系管理、知識管理和價值管理。兩者之間的交互接口包括部署在設(shè)備邊緣（edge）端的智能軟硬件和將實體系統(tǒng)進(jìn)行連接并提供信息通道的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。CPS的這種應(yīng)用體系實現(xiàn)了其三個基本功能單元（智能控制單元、智能管理單元和認(rèn)知環(huán)境）在各個層級和應(yīng)用場景中既相互融合（外部價值）又彼此獨(dú)立（內(nèi)部功能），并最終實現(xiàn)價值鏈的再創(chuàng)造和產(chǎn)業(yè)鏈的互動與轉(zhuǎn)型。CPS的應(yīng)用體系是由價值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、生產(chǎn)要素、軟硬件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)層、映射層、認(rèn)知層、服務(wù)層建立起來的含蓋了生產(chǎn)者、設(shè)計者、使用者、裝備、環(huán)境等一系列要素的完整循環(huán)體系。航天工業(yè)CPS應(yīng)用船舶工業(yè)CPS應(yīng)用交通行業(yè)中的CPS應(yīng)用3.1智能制造與CPS

3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)IT產(chǎn)業(yè)在其發(fā)展歷程中，經(jīng)歷過幾輪技術(shù)浪潮。如今，大數(shù)據(jù)浪潮正在迅速地朝人們涌來，并將觸及到各個行業(yè)和生活的許多方面。大數(shù)據(jù)浪潮將比之前發(fā)生過的浪潮更大、觸及面更廣，給人們的工作和生活帶來的變化和影響更深刻。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用激發(fā)了一場思想風(fēng)暴，也悄然地改變了人們的生活方式和思維習(xí)慣。大數(shù)據(jù)正以前所未有的速度顛覆人們探索世界的方法，引起工業(yè)、商業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域的深刻變革。在2008年９月《Nature》雜志推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專欄之后。關(guān)于大數(shù)據(jù)的基本概念，英文名稱有以下幾種：大數(shù)據(jù)（BigData）、大尺度數(shù)據(jù)（LargeScaleData）和大規(guī)模數(shù)據(jù)（MassiveData），當(dāng)然不同英文含義翻譯為中文其含義差別更大，目前尚未形成統(tǒng)一的定義。維基百科認(rèn)為，大數(shù)據(jù)，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理、并整。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)有很多種來源，包括公司或機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。數(shù)據(jù)來源可以分為五大類。1）交易數(shù)據(jù)2）移動通信數(shù)據(jù)3）人為數(shù)據(jù)4）機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)5）互聯(lián)網(wǎng)上的“開放數(shù)據(jù)”來源3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)大數(shù)據(jù)特征可以歸結(jié)為4V特點(diǎn)，即為Volume（大量），Variety（多樣），Velocity（高速），Value（價值不同）。表3.1大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量需求GB→TBTB→PB以上速度數(shù)據(jù)量穩(wěn)定，增長不快持續(xù)實時產(chǎn)生數(shù)據(jù)，年增長量在60%以上多樣性結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)，音視頻價值統(tǒng)計和報表數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測性分析3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)1）數(shù)據(jù)定義分析2）準(zhǔn)備真實歷史數(shù)據(jù)3）確定數(shù)據(jù)生成策略4）按策略描述生成數(shù)據(jù)5）效果分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域簡圖

3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別區(qū)別互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量需求大量樣本數(shù)盡可能全面的工況樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較低較高，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理對數(shù)據(jù)屬性意義的解讀不考慮屬性的意義，只分析統(tǒng)計的顯著性強(qiáng)調(diào)特征之間的物理關(guān)聯(lián)分析手段挖掘樣本中各個屬性之間的相關(guān)性具有一定邏輯的流水線式數(shù)據(jù)流分析手段分析結(jié)果準(zhǔn)確性要求較低較高

3.2大數(shù)據(jù)技術(shù)3.3工業(yè)云技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用服務(wù)一直被稱作軟件即服務(wù)（SoftwareasaService,SaaS）。而數(shù)據(jù)中心的軟硬件設(shè)施就是我們稱作的云（Cloud）。云可以是廣域網(wǎng)或者某個局域網(wǎng)內(nèi)硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)等一系列資源統(tǒng)一在一起的一個綜合稱呼。云技術(shù)可以分為：云計算，云儲存，云安全等。工業(yè)云屬于行業(yè)云下的一個范疇，行業(yè)云通常包括：金融云、政府云、教育云、電信云、醫(yī)療云、云制造和工業(yè)云。云計算系統(tǒng)的核心技術(shù)：并行計算。并行計算（ParallelComputing）是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程。通過并行計算集群完成數(shù)據(jù)的處理，再將處理的結(jié)果返回給用戶。1）虛擬化技術(shù)2）分布式數(shù)據(jù)存儲技術(shù)3）大規(guī)模數(shù)據(jù)管理4）編程模式5）信息安全6）云計算平臺管理3.3工業(yè)云技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以稱為工業(yè)云技術(shù)的身軀，物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是“信息化”時代的重要發(fā)展階段。物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。這有兩層意思：其一，物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)；其二，其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯(lián)網(wǎng)的開展步驟主要如下：（1）對物體屬性進(jìn)行標(biāo)識，屬性包括靜態(tài)和動態(tài)的屬性，靜態(tài)屬性可以直接存儲在標(biāo)簽中，動態(tài)屬性需要先由傳感器實時探測；（2）需要識別設(shè)備完成對物體屬性的讀取，并將信息轉(zhuǎn)換為適合網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)格式；（3）將物體的信息通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)叫畔⑻幚碇行模商幚碇行耐瓿晌矬w通信的相關(guān)計算。3.3工業(yè)云技術(shù)工業(yè)云的需求與發(fā)展1、服務(wù)化轉(zhuǎn)型的提出2、從制造到服務(wù)的轉(zhuǎn)型3、中國對制造能力的需求3.3工業(yè)云技術(shù)3.4新一代人工智能技術(shù)

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的研究方向，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning,ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作主要圍繞以下三個方面進(jìn)行：（1）面向任務(wù)的研究研究和分析改進(jìn)一組預(yù)定任務(wù)的執(zhí)行性能的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。（2）認(rèn)知模型研究人類學(xué)習(xí)過程并進(jìn)行計算機(jī)模擬。（3）理論分析從理論上探索各種可能的學(xué)習(xí)方法和獨(dú)立于應(yīng)用領(lǐng)域的算法機(jī)器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域，也是人工智能和神經(jīng)計算的核心研究課題之一。現(xiàn)有的計算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒有什么學(xué)習(xí)能力，至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。對機(jī)器學(xué)習(xí)的討論和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的進(jìn)展，必將促使人工智能和整個科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展

。3.4新一代人工智能技術(shù)3.4新一代人工智能技術(shù)2017年12月7日，在南京舉辦的“世界智能制造大會”上，中國工程院院長周濟(jì)發(fā)表了題為《關(guān)于中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略的思考》的報告，系統(tǒng)闡述了對我國智能制造發(fā)展的看法。報告中周濟(jì)院士提到了一個觀點(diǎn)，新一代智能制造的技術(shù)：人-信息-物理系統(tǒng)（HCPS），即隨著智能制造戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，傳統(tǒng)制造過程中的人與物理系統(tǒng)之間的關(guān)系正在由人-物理系統(tǒng)(HPS)二元體系向人-信息-物理系統(tǒng)三元體系轉(zhuǎn)變。制造業(yè)從傳統(tǒng)制造向新一代智能制造發(fā)展的過程是從原來的“人-物理”二元系統(tǒng)向新一代“人-信息-物理”三元系統(tǒng)進(jìn)化的過程。新一代人-信息-物理系統(tǒng)揭示了智能制造發(fā)展的基本原理，能夠有效指導(dǎo)新一代智能制造的理論研究和工程實踐。

近期，智能汽車的快速發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的預(yù)想。汽車經(jīng)歷了燃油汽車→電動汽車（數(shù)字化）→網(wǎng)聯(lián)汽車（網(wǎng)絡(luò)化）的發(fā)展歷程，正在朝著無人駕駛汽車（智能化）的方向急速前進(jìn)。業(yè)界專家普遍認(rèn)為，在新一代智能制造系統(tǒng)中，人將部分學(xué)習(xí)型的腦力勞動轉(zhuǎn)移給信息系統(tǒng)，讓信息系統(tǒng)具有了“認(rèn)知能力”，人和信息系統(tǒng)的關(guān)系發(fā)生了根本性的變化。在老第一代和第二代智能制造體系的當(dāng)中，人和信息系統(tǒng)的關(guān)系是“授之以魚”，而在新一代智能制造體系當(dāng)中，人和信息系統(tǒng)的關(guān)系變成了“授之以漁”。3.4新一代人工智能技術(shù)3.5視覺識別技術(shù)1.視覺識別

“機(jī)器視覺”，即采用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷，通過CCD/CMOS圖像攝取裝置抓取圖像后將圖像傳送至處理單元，通過數(shù)字化處理，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，來進(jìn)行尺寸、形狀、顏色等的判別，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制相應(yīng)設(shè)備的動作。3.5視覺識別技術(shù)2.智能應(yīng)用案例采用了Siemens機(jī)器視覺識別系統(tǒng)，配合ABB工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行智能作業(yè)，并在機(jī)器視覺系統(tǒng)和清掃裝置的配合下，完成箱體內(nèi)側(cè)殘留煙絲的清掃工作，完全滿足卷煙生產(chǎn)工藝及質(zhì)量要求。