0.2.1　智能工廠的基本特征

與傳統的數字化工廠、自動化工廠相比，智能工廠具備以下幾個突出特征。

0.2.1.1　制造系統的集成化

作為一個高層級的智能制造系統，智能工廠表現出鮮明的系統工程屬性，具有自循環特性的各技術環節與單元按照功能需求組成不同規模、不同層級的系統，系統內的所有元素均是相互關聯的。在智能工廠中，制造系統的集成主要體現在以下兩個方面，具體如圖0-1所示。

0.2.1.2　決策過程的智能化

傳統的人機交互中，作為決策主體的人支配“機器”的行為，而智能制造中的“機器”因部分擁有、擁有或擴展人類智能的能力，使人與“機器”共同組成決策主體，在同一信息物理系統中實施交互，信息量和種類以及交流的方法更加豐富，從而使人機交互與融合達到前所未有的深度。

制造業自動化的本質是人類在設備加工動作執行之前，將制造指令、邏輯判斷準則等預先轉換為設備可識別的代碼并將其輸入到制造設備中。此時，制造設備可根據代碼自動執行制造動作，從而節省了此前在制造機械化過程中人類的勞動。在此過程中，人是決策過程的唯一主體，制造設備僅僅是根據輸入的指令自動地執行制造過程，而并不具備如判斷、思維等高級智能化的行為能力。在智能工廠中，“機器”具有不同程度的感知、分析與決策能力，它們與人共同構成決策主體。在“機器”的決策過程中，人類向制造設備輸入決策規則，“機器”基于這些規則與制造數據自動執行決策過程，這樣可將由人為因素造成的決策失誤降至最低。與此同時，在決策過程中形成的知識可作為后續制造決策的原始依據，進而使決策知識庫得到不斷優化與拓展，從而不斷提升智能制造系統的智能化水平。

0.2.1.3　加工過程的自動化

車間與生產線中的智能加工單元是工廠中產品制造的最終落腳點，智能決策過程中形成的加工指令全部將在加工單元中得以實現。為了能夠準確、高效地執行制造指令，數字化、自動化、柔性化是智能制造單元的必備條件。

首先，智能加工單元中的加工設備、檢驗設備、裝夾設備、儲運設備等均是基于單一數字化模型驅動的，這避免了傳統加工中由于數據源不一致而帶來的大量問題。

其次，智能制造車間中的各種設備、物料等大量采用如條碼、二維碼、RFID等識別技術，使車間中的任何實體均具有唯一的身份標識，在物料裝夾、儲運等過程中，通過對這種身份的識別與匹配，實現了物料、加工設備、刀具、工裝等的自動裝夾與傳輸。

最后，智能制造設備中大量引入智能傳感技術，通過在制造設備中嵌入各類智能傳感器，實時采集加工過程中機床的溫度、振動、噪聲、應力等制造數據，并采用大數據分析技術來實時控制設備的運行參數，使設備在加工過程中始終處于最優的效能狀態，實現設備的自適應加工。例如，傳統制造車間中往往存在由于地基沉降而造成的機床加工精度損失，通過在機床底腳上引入位置與應力傳感器，即可檢測到不同時段地基的沉降程度，據此，通過對機床底角的調整即可彌補該精度損失。此外，通過對設備運行數據的采集與分析，還可總結在長期運行過程中，設備加工精度的衰減規律、設備運行性能的演變規律等，通過對設備運行過程中各因素間的耦合關系進行分析，可提前預判設備運行的異常，并實現對設備健康狀態的監控與故障預警。

0.2.1.4　服務過程的主動化

制造企業通過信息技術、網絡化技術的應用，根據用戶的地理位置、產品運行狀態等信息，為用戶提供產品在線支持、實時維護、健康監測等智能化功能。這種服務與傳統的被動服務不同，它能夠通過對用戶特征的分析，辨識用戶的顯性及隱性需求，主動為用戶推送高價值的資訊與服務。此外，面向服務的制造將成為未來工廠建設中的一種趨勢，集成廣域服務資源的行業務聯網將越來越智能化、專業化，企業對用戶的服務將在很大程度上通過若干聯盟企業間的并行協同實現。對用戶而言，所體驗到的服務的高效性與安全性也隨之提升，這也是智能工廠服務過程的基本特點。智能工廠中的主動化服務如圖0-2所示。