一、智能制造認識誤區

　　而國際領先企業已經開始應用柔性制造系統，實現了機加工和鈑金加工的全自動、無人化地加工不同的零件。機加工FMS包括若干臺加工中心、機器人去毛刺單元、清洗單元、軌道輸送車等設備和控制軟件，配備了立體貨架，放置工件和工裝，可以完成從粗到精的全自動加工;鈑金加工的FMS系統則可以實現從鈑金下料、沖孔、折彎到焊接等整個鈑金制造工藝。

　　FMS系統并不是一個新概念，三十年前就有企業開始應用。但由于早期的設備可靠性、穩定性不足，以及多臺設備的生產調度與管控比較復雜，一些早期應用FMS的企業放棄了FMS系統，回到單機應用數控加工中心。但是，隨著自動化、數字化和檢測等技術的發展，近年來FMS系統的技術已經逐漸成熟，成為離散制造企業提升生產效率的必然選擇。

　　二、智能制造的幾種形式

　　1.機器學習

　　機器學習是一種人工智能，它使算法在預測結果時更加準確和可靠。標準的機器學習方法有四種：監督、非監督、半監督和強化學習。歷史數據通常用作該過程的輸入，以預測新的輸出值。研究人員根據他們想要預測的數據類型選擇不同的算法數據。在選擇數據之后，機器學習過程從觀察這些數據集開始，然后根據提供的數據進行推理。機器學習的最終目標是讓計算機在最少的人工干預或協助下，自主學習和識別模式，并調整動作。

　　機器學習已被證明是有價值的，因為它為企業的未來發展提供了客戶行為和業務運營的特定趨勢或模式。更重要的是，憑借海量的計算能力，機器學習可以以人類大腦無法單獨復制的速度和規模解決問題。今天的許多領先公司，如阿里巴巴、百度和騰訊，都將機器學習作為其戰略計劃的核心部分。

　　2.數字孿生

　　數字孿生是任何過程、產品、系統、人、資產或現實生活場景的數字副本。數字孿生是使用來自現實世界組件的數據創建的，可以實時反映物體發生的情況?？梢栽诋a品生命周期的任何階段對數字孿生進行調整，以了解原始系統的狀態和功能在現實生活中會發生怎樣的變化，從而獲得更多的知識，更深入地了解生產過程，實現更好的業務目標。

　　一個可行的數字孿生可以在以下方面幫助工程師和數據科學家。首先，運營團隊可以使用數字孿生來識別差異，這些差異表明在嚴重問題發生之前需要進行預防性維修或維護。其次，數字孿生使跨學科協作和共享變得更加容易。數字孿生可以向不同背景的人提供最重要和直接的運營數據，幫助他們更深入地了解其他團隊成員的工作?；谒麄兏羁痰睦斫?，實現了更好的溝通和協作。最后，數字孿生可以改善客戶體驗。由于數字孿生可以自動化數據提取、清理、結構化和轉換，從而有利于運營團隊解決問題并確定哪些輸入變量對客戶體驗影響最大，因此它可以提供對產品性能的見解并推動公司向前發展。