摘要：随着德国工业4.0时代以及中国制造2025的提出，工业智能化的改革的时代正逐渐到来，然而我国整体工业水平仍然处于工业2.0水平。围绕工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流这三大主题，结合国内外研究现状，对人工智能在全集成自动化、视觉缺陷检测、制造执行系统、数字化孪生、供应链优化、仓储调度规划这六大工业生产前沿领域的应用发展进行相关总结，期待能为人工智能在工业4.0时代下的新发展提供参考。

关键字：工业4.0；智能工厂；智能生产；智能物流

        随着全球经济的快速发展，工业生产作为经济的支柱产业，在生产效率、产品质量和资源利用效率等方面面临着越来越大的挑战，德国在2013年汉诺威工业博览会上正式提出工业4.0时代概念，认为工业3.0的信息化时代即将过去，以智能制造为主导的第四次工业革命即将到来，将人工智能运用到工业生产将成为发展的主趋势[1]。这一观点一经发出便取得了德国科研机构和产业界的广泛认同，弗劳恩霍夫协会将在其下属6－7个生产领域的研究所引入工业4.0概念[2]，西门子公司也将这一概念引入其工业软件开发和生产控制系统[3]，同时德国政府也对其进行高度关注，将其列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一，自此工业4.0迅速成为德国的另一个标签，并在全球范围内引发了新一轮的工业转型竞赛[4]。

        自改革开放以来，我国从农业大国逐渐向工业大国迈步，制造业不但成为了我国国民经济的支柱产业，也成为了我国经济增长的主导领域，截止2023年，我国工业规模同比增长5.0%，制造业总体规模连续14年保持全球第一[5]。但与此同时不可否认的是，我国R&A强度远低于美国、日本、德国等国[6]，且如芯片制造等核心技术严重缺乏，信息化差异巨大，依赖廉价劳动力和大量资源消耗实现的“中国制造”基础依然脆弱，国内的整体工业水平仍然处于工业2.0水平[7]。我国也认识到利用人工智能进行工业改革的重要性与紧迫性，为此于2015年5月正式印发《中国制造2025》，加强我国在智能化生产的改进升级，做到从“中国制造”到“中国智造”的改变[8]。

        结合我国实际国情，相关学者就工业4.0时代下的“中国智造”展开了相关研究，逯宇铎和孙博宇（2012）研究发现技术进步对不同技术等级行业的出口结构影响存在差异化结果，我国制造业若想走出国门必须进行技术革新[9]；胡小娟和陈欣（2017）发现制造业的技术创新拥有模仿创新与自主创新两种模式，且自主创新对制造业出口的正向影响相较模仿威胁更为显著，而技术创新随着信息技术的快速发展，其范围逐步拓展至人工智能技术[10]。为此吕越团队（2020）将人工智能嵌入中国企业价值链，根据相关模型得出在劳动力成本不断提高的现实情况下，中国的发展必须抓住人工智能高速发展的契机[11]；王文泽（2024）对现代化产业体系的人工智能改革进行了相关展望，认为如何将人工智能从理论研究转化到实际的工业生产之中一直都是尚未解决好的难题[12]。依照工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流这三大主题，特结合我国当今国情对我国人工智能在工业生产中的前沿应用进行相关论述。

一、智能工厂

1.1全集成自动化

        “全集成自动化 (Totally Integrated Automation，TIA) ”是西门子自动化与驱动集团在1996年为响应市场对工业自动化过程控制系统的愈来愈高的要求而提出的概念，其起源于PLC系统的集成, 并将所有的功能推广到其他系统中, 为生产线提供了一种优秀的解决方案, 使控制任务基于一个单一的、集成各系统的、一致性的操作平台。经过近几年的发展，全集成自动化已然成为工厂生产的标准格式，通用的全集成网络系统可大致分为4层：管理层、运行层、控制层和现场层[13]，其网络平台结构如图1所示：

图1 全集成自动化网络系统结构图

        第1层管理层以PC机为主, 用于企业的高层管理, 实现过程监控、能源调度、能源管理于一体。第2层运行层以工业PC机、服务器、触摸屏为主, 用于企业的集中监控和指令下达。第3层控制层工业以太网为主, 用于提高网络容错的能力, 实现PLC的全集成化。第4层现场层直接连接现场的传感器、智能仪表、执行机构等各种设备。全集成自动化系统集成了整个工厂生产中管理、策划、控制与工作四个方面的整个过程链，在机器或工厂的整个生命周期（从最初的规划阶段、到安装和调试、操作和维护，一直到扩展和现代化）内提供了大量的优势。

1.2视觉缺陷检测

        随着中国制造业的快速发展,工业产品的数量和种类与日俱增,消费者和生产企业对产品的质量提出了更高的要求，产品的表面质量已成为市场的重要竞争指标之一,对产品表面的质量控制在工业生产中的作用日趋显著。而传统的人工视觉检测不仅检测效率低、误检率及漏检率高、劳动强度大,而且人工检测成本高,易受工人经验和主观因素的影响，而基于人工智能的视觉缺陷检测方法，作为一种非接触式的自动检测技术,具有安全可靠、检测精度高、可在复杂的生产环境中长时间运行等优点，其在工业生产中已逐渐完全替代人工视觉检测。一个典型的机器视觉缺陷检测系统通常由硬件系统与软件系统组成，其详细结构组成如图2所示：

图2 典型视觉缺陷检测系统结构图

        硬件系统通常包括工业相机、光源以及传送带，其核心在于工业相机对检测目标进行成像捕捉，并将读取的光学图像转换成相应的模拟或数字信号,最终传递到计算机之中，而传送带则根据工业相机的光学图像捕捉频率，将检测目标运送至工业相机正下方进行成像捕捉，光源作为缺陷检测系统的首要辅助装置，用来调整光学图像的均匀性、光谱特性、对比度、照射角度及照明方式等，提高工业相机所捕获的图片质量。

        软件系统集中体现在工业相机所连接的计算机之中，其首先对目标图像进行了图像去噪、阈值分割等预处理，然后通过图像特征提取或模板匹配算法对图像中的检测目标进行缺陷检测[14]。这种缺陷检测的性能好坏正是当今人工智能的研究热点之一，经典且效果较好的人工智能算法有卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)、深度置信网络(deep belief networks, DBN)以及自编码器(auto encoders, AE)等。

二、智能生产

2.1制造执行系统

        制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）是一种用于监控和控制制造过程的信息系统，其起初是为了解决生产过程中信息不对称、生产计划执行困难等问题而提出的，发展起源可可以追溯到20世纪70年代。但随着信息技术于人工智能技术的发展，MES逐渐演变为集成了自动化技术、计算机技术和网络技术的综合性系统，通过分析大量生产数据，被广泛运用于智能生产的调度与优化之中[15]。而目前使用最为广泛的MES系统，为MESA在2004年提出了c-MES[16]，其体系结构如图3所示：

图3 c-MES体系结构图

        c-MES主要包括8个功能:资源分配与状态监控、生产计划调度、数据采集、操作者管理、质量管理、过程管理、产品跟踪与谱系、性能分析，覆盖了制造过程管理的全过程,并与企业经营计划层的ERP,CRM,CAD/CAM等集成,形成在价值链和企业中各种系统和人的更好集成能力。这种基于人工智能进行生产调度优化的方法可以通过实时监控和分析生产过程中的质量数据，预测生产过程中可能出现的问题，及时调整生产计划和资源分配，从而减少生产延误和资源浪费，提升产品合格率和客户满意度。

2.2数字化孪生

        数字孪生的概念模型最早出现于2003年, 由Grieves M.W.教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理 (product lifecycle management, PLM) 课程上提出，当时被称作“镜像空间模型”, 后被重新定义为“信息镜像模型”和“数字孪生”，指在信息化平台内建立、模拟一个物理实体、流程或者系统[17]。由于GE、西门子等公司的推广, 数字孪生技术近年来在工业制造领域同样发展迅速，世界著名咨询公司Gartner连续两年 (2017年和2018年) 将数字孪生列为十大战略性科技趋势之一，数字孪生技术体系也得以进行完善，其技术体系图如图4所示。

图4 数字孪生技术体系图

        其技术体系按照从基础数据采集层到顶层应用层依次可以分为数据保障层、建模计算层、数字孪生功能层和沉浸式体验层4层, 每一层的实现都建立在前面各层的基础之上, 是对前面各层功能的进一步丰富和拓展。其中数据保障层负责收集、存储和管理与物理实体相关的数据，建模计算层利用收集到的数据建立数字孪生模型，数字孪生功能层是数字孪生系统的核心部分，它负责将建模计算层中的模型与实时数据结合起来，实现对物理实体的监测、仿真和优化，沉浸式体验层是数字孪生系统与用户交互的界面，它通过可视化、VR、AR等技术，将数字孪生模型呈现给用户。

三、智能物流

3.1供应链优化

        供应链是指将产品从商家送到消费者手中整个链条，其作为工业经济的命脉，对于产品物流即为重要。然而在21世纪强烈竞争的全球性市场下，产品的供给问题长期无法解决，且在物流的运输过程中，一度存在数据安全、隐私保护等问题。相关学者围绕供应链调度方法展开研究，Perera等（2017）基于数据驱动探讨了供应链网络拓扑特征，得出当今的传统供应链结构已然发生变化，相应供应链策略急需转变[18]，郑志娴等(2022）将移动互联网供应链建立了二元决策变量模型，将决策调度成本降低最高达到35.43%[19]，证明了人工智能在供应链优化领域中的巨大优越性。

        在一个完整的工业供应链中，其包含制造商、分销商、零售商和客户等多种角色，基于人工智能的神经网络原理，其中制造商和客户之间的多种角色可以抽象为多个生产阶段，进而可以建造制造商与客户之间的非线性模型。根据该供应链的历史数据分析，人工智能模型可以预测需求和供应的变化，并对供应链各个环节的数据进行实时监控与反馈，对库存管理、订单处理和物流规划等决策进行优化，减少人为错误和成本。

3.2仓储调度规划

        随着市场经济的迅猛提高，物流配送业也得到快速发展，然后根据相关调查, 传统模式的仓库中工人有60%到70%的时间都耗费在取货上，传统的人工操作、传送带式亦或AGV式的仓储物流方式已然难以适应电子商务的发展需求, 以亚马逊的Kiva Systems为代表的基于智能机器人的仓储配送正在兴起[20]。各个工厂也纷纷仿效亚马逊将自主移动机器人引入仓储空间中, 代替人工搬运货物，降低少工人的劳动强度与维护成本, 提高了仓储调度的运行效率。

        为实现完善的仓储调度规划，需先通过二维码、RFID、室内GPS等技术对智能机器人进行定位，根据不同机器人的所在位置进行货物搬运、货架补充等任务分配，常用的分配算法有最小成本匹配、拍卖算法等。在智能机器人执行其任务的过程中，根据A*、Dijkstra等算法规划最佳移动路径，并通过传感器感知环境，及时更新地图和避障。通过上述人工智能算法，可在利用机器人代替人力劳作的同时，极大程度上缩短仓储调度的时间及空间成本。

四、总结

        围绕工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流这三大主题，分别探讨了人工智能在全集成自动化、视觉缺陷检测、制造执行系统、数字化孪生、供应链优化、仓储调度规划等方面的前沿应用。虽然人工智能在这些领域中的应用尚且处于发展的初级阶段，但是其均具有巨大的应用前景。期望通过对这些领域的应用发展进行梳理，可以为人工智能在工业4.0时代下的新发展提供相应参考，推动我国工业水平的提升和产业结构的升级。

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