隨著人工智能和制造業(yè)的不斷融合,智能制造被賦予了更加深刻的內(nèi)涵。眾多行業(yè)專家表示,智能制造已經(jīng)成為制造強國的關鍵,也成為國際競爭的制高點之一。

“智能制造為中國制造業(yè)跨越發(fā)展提供了歷史性機遇,新一代人工智能技術與先進制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術,成為新一輪工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。”中國工程院院士周濟日前在北京舉行的 “智能+數(shù)控”——新一代人工智能數(shù)控系統(tǒng)和智能機床研討會上表示。

為把握從“數(shù)控”到“智能”的進程,也為推動新一代人工智能技術與先進制造技術深度融合,實現(xiàn)機床行業(yè)的“換道超車”,機床行業(yè)正在走一條以 “智”賦能的全新變革之路。

從 “數(shù)控”到 “智能”

隨著實體經(jīng)濟的不斷發(fā)展,中國制造業(yè)增加值至2010年已經(jīng)躍升世界第一,中國已經(jīng)成為名副其實的世界制造大國。但是隨著制造企業(yè)轉型升級的不斷發(fā)展,中國制造“大而不強”的問題日益顯現(xiàn)。自主創(chuàng)新能力不足、產(chǎn)品質(zhì)量不足、產(chǎn)業(yè)結構不合理等問題時刻提醒著制造業(yè)“由大到強”已經(jīng)刻不容緩。

智能制造如何成為制造業(yè)“由大到強”的關鍵,成為制造業(yè)走向世界的跳板?對此,周濟表示,智能制造是我國制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主要抓手,也是我國制造業(yè)轉型升級的主要路徑,更是加快建設制造強國的主攻方向。

周濟認為,隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等信息技術飛速發(fā)展,并極其迅速的普及應用,集中匯聚在新一代人工智能的戰(zhàn)略性突破,使得新一代人工智能已經(jīng)成為新一輪科技革命的核心技術。新一代智能制造技術將引發(fā)制造發(fā)展理念、制造模式發(fā)生重大而深刻的變革,重塑制造業(yè)的技術體系、生產(chǎn)模式、發(fā)展要素及價值鏈,推動中國制造業(yè)獲得競爭新優(yōu)勢。

而被稱為“工業(yè)母機”的機床將得益于人工智能技術,讓人與信息系統(tǒng)發(fā)生根本性的變化,“從‘授人以魚’到 ‘授人以漁’”。周濟說,“新一代智能機床能夠?qū)崿F(xiàn)自主感知、自主學習、自主優(yōu)化與決策、自主控制與執(zhí)行,極大提高機床加工質(zhì)量、使用效率,降低成本,是第四次工業(yè)革命的典型產(chǎn)品。”

事實上,從 “數(shù)控”到 “智能”,機床行業(yè)變革之路不僅僅是技術發(fā)展大趨勢的自然要求,也是行業(yè)對當前經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必然響應。根據(jù)3月份中國機床工具協(xié)會發(fā)布的《2018年機床工具行業(yè)經(jīng)濟運行情況分析》,2018年我國機床工具行業(yè)雖總體發(fā)展平穩(wěn),但與機床數(shù)控系統(tǒng)需求端密切相關的3C消費電子領域和汽車制造領域需求放緩,以新能源汽車為代表的車身結構輕量化,高強度需求成為主流,3C產(chǎn)品加工也從金屬加工走向玻璃、陶瓷加工,下游產(chǎn)業(yè)對精密化部件的需求,讓機床行業(yè)向智能化、高精度化轉變。

“智能”之路并非坦途

“以‘智’賦能不是一條坦途。”北京航空航天大學教授劉強坦言,智能機床有三個基礎共性問題:一是信息、狀態(tài)感知與數(shù)據(jù)處理; 二是“機床-信息系統(tǒng)-人”通訊協(xié)議和接口;三是智能分析和控制算法。 “工業(yè)4.0時代數(shù)控機床面臨的挑戰(zhàn)是對新型材料的加工,對產(chǎn)品更高的質(zhì)量和對更高效率的需求。”

劉強認為,高端數(shù)控機床作為“工業(yè)母機”中的“高、精、尖”產(chǎn)品,在面對工業(yè)4.0時代的挑戰(zhàn),其智能水平是極為關鍵的一環(huán),而智能化則主要體現(xiàn)在感知、互聯(lián)、學習、決策和自適應等方面。智能機床能夠感知和獲取機床狀態(tài)和加工過程及數(shù)據(jù),通過變換處理、建模分析和數(shù)據(jù)挖掘,形成支持決策的信息和指令,實現(xiàn)對機床及加工過程的檢測、預報、優(yōu)化和控制,同時還具有符合通用標準的通訊接口和信息共享機制,使機床滿足高效柔性生產(chǎn)和自適應控制的要求。

劉強表示,未來制造業(yè)面臨著四大全新的轉變:從單一制造場景到多種混合制造場景的轉變,從基于經(jīng)驗的決策到基于證據(jù)的決策的轉變,從解決可見問題到避免不可見問題的轉變和從基于控制的機器學習到基于豐富數(shù)據(jù)的深度學習的轉變。“這需要數(shù)控機床走向智能化。”劉強認為,數(shù)控機床成為智能機床需要解決的就是上述三個基礎共性問題。

“當前的智能機床,只是實現(xiàn)了一些簡單的感知、分析、反饋、控制,遠沒有達到替代人類腦力勞動的水平。關鍵是在自主學習等方面,沒有取得革命性的技術突破。由于過于依賴人類專家,進行理論建模和數(shù)據(jù)分析,導致知識積累艱難而緩慢,最終導致智能機床的適應性和有效性不足。”華中數(shù)控股份有限公司董事長、華中科技大學國家數(shù)控系統(tǒng)工程技術研究中心主任陳吉紅表示。

對此,陳吉紅建議,新一代的人工智能機床不僅僅只是“機床+傳感器+互聯(lián)網(wǎng)”,而是應該滿足在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能的基礎上,實現(xiàn)自主感知、自主學習、自主決策、自主執(zhí)行,實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、可靠、低耗、綠色的制造。

讓“數(shù)控”插上“智能”之翼

那么,如何克服困難,讓“數(shù)控”插上“智能”之翼?對此,陳吉紅以華中數(shù)控為例說,華中數(shù)控在2018年發(fā)布的新一代智能數(shù)控系統(tǒng)概念機的基礎上,研發(fā)了首臺搭載AI芯片的華中數(shù)控新一代人工智能數(shù)控系統(tǒng)——華中9型工業(yè)樣機。這款樣機擁有 “感知與互聯(lián)” “學習與建模” “