智慧工厂

现代工厂信息化发展的新阶段

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。

数字化工厂

数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。数字化工厂主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，实现产品生命周期中的设计，制造、装配、物流等各个方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，在虚拟环境下将生产制造过程压缩和提前，并得以评估与检验，从而缩短产品设计到生产的转化的时间，并且提高产品的可靠性与成功率。

实现的技术

无线感测器

无线感测器将是未来实现智慧工厂的重要利器

智慧感测是基本构成要素，但如果要让制造流程有智慧判断的能力，仪器、仪表、感测器等控制系统的基本构成要素，仍是关注焦点。仪器仪表的智慧化，主要是以微处理器和人工智慧技术的发展与应用为主，包括运用神经网路、遗传演算法、进化计算、溷沌控制等智慧技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。

如专家控制系统(expert control system；ECS)就是一种而具有大量的专门知识与经验的程式系统。它运用人工智慧技术和电脑技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家才能解决好的复杂问题。

此外，模块控制器(FC-Fuzzy Controller)，也称模块逻辑控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller)，也是智慧工厂相关技术的关注焦点。由于模块控制技术具有处理不确定性、不精确性和模块资讯的能力，对无法建造数学模型的被控过程，能进行有效的控制，能解决一些用常规控制方法不能解决的问题，也让模块控制在工业控制领域得到了广泛的应用。

控制系统网路化

随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，透过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。

在工业自动化领域，随着应用和服务向云端运算转移，资料和运算位置的主要模式都已经被改变了，由此也给嵌入式设备领域带来颠覆性变革。如随着嵌入式产品和许多工业自动化领域的典型IT元件，如制造执行系统(manufacturing execution systems；MES)以及生产计划系统(production planning systems；PPS)的智慧化，以及连线程度日渐提高，云端运算将可提供更完整的系统和服务，生产设备将不再是过去单一而独立的个体。但将孤立的嵌入式设备接入工厂制造流程，甚至是云端，其实具有高度的颠覆性，必定会对工厂制造流程产生重大的影响。一旦完成连线，一切的制造规则都可能会改变。

包括体系结构、控制方法以及人机协作方法等，都会因为控制系统网路化，而产生变化，如控制与通信的耦合、时间延迟、资讯调度方法、分散式控制方式与故障诊断等，都使得自动控制理论在网路环境下的控制方法和演算法，都需要不断地创新。

此外，由于影像、语音信号等大资料量、高速率传输对网路频宽的要求，对控制系统网路化，更构成严厉的挑战。因为工业生产流程不容许一点点差错，网路传递的封包资讯不能有一点点漏失，而且网路上传递的资讯非常多样化，哪些资料应该先传(如设备故障讯息)，哪些资料可以晚点传(如电子邮件)，都要靠控制系统的智慧能力，进行适当的判断才能得以实现。

工业通信无线化

工业通信无线化也是当前智慧工厂探讨比较热烈的问题。根据专家分析，到2013年，全球工厂自动化中的无线通讯系统应用，将每年增加约40%。随着无线技术日益普及，各家供应商正在提供一系列软硬体技术，协助在产品中增加通信功能。这些技术支援的通信标准包括蓝牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax 。

然而，在增加无线连网功能时，晶片及相关软体的选择极具挑战性，包括优化性能、功耗、成本和规模，都必须加以考虑，更重要的是，由于工厂需求不像消费市场一样的标准化，必须适应生产需求，有更多弹性的选择，最热门的技术未必是最好的通信标准和客户需要的技术。

此外，无线技术虽然在布建便利性方面，对比有线显然有相当的优势，但无线技术的完善、可靠性、确定性与即时性、相容性等还有待加强。因此，工业无线技术的定位，仍应是传统有线技术的延伸，多数仪表以及自动化产品虽会嵌入无线传输的功能，但要舍弃有线技术，还言之过早。

智慧工厂特征

“智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征在制造生产上体现为：

一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为

二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。

三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。

四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。

五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。

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