智能制造系統(tǒng)設(shè)計-緒論目錄1.方向—立足機械，賦能實體2.思維—從設(shè)計產(chǎn)品到創(chuàng)新準則3.路徑—圖論為基石4.邏輯—深度運籌學5.智能—六大關(guān)鍵6.內(nèi)容—系統(tǒng)設(shè)計框架

習總書記指出，“新一代人工智能正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，要以智能制造為主攻方向推動產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革和優(yōu)化升級，推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)模式和企業(yè)形態(tài)根本性轉(zhuǎn)變，以‘鼎新’帶動‘革故’，以增量帶動存量，促進我國產(chǎn)業(yè)邁向全球價值鏈中高端。”。選擇比努力更重要，90年代選建筑、00年代選信息、10年代選金融、20年代選智能！選擇智能制造就是選擇國家戰(zhàn)略！新質(zhì)生產(chǎn)力=（科學技術(shù)革命性突破+生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置

+產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級）×（勞動力+勞動工具+勞動對象）優(yōu)化組合1.方向—立足機械賦能實體二十大報告堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，推進新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強國、質(zhì)量強國、航天強國、交通強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國。實施產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)再造工程和重大技術(shù)裝備攻關(guān)工程，支持專精特新企業(yè)發(fā)展，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。鞏固優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先地位，在關(guān)系安全發(fā)展的領(lǐng)域加快補齊短板，提升戰(zhàn)略性資源供應保障能力。推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長引擎。構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效的服務業(yè)新體系，推動現(xiàn)代服務業(yè)同先進制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合。加快發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)，建設(shè)高效順暢的流通體系，降低物流成本。加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施布局、結(jié)構(gòu)、功能和系統(tǒng)集成，構(gòu)建現(xiàn)代化基礎(chǔ)設(shè)施體系集體智慧結(jié)晶，指明發(fā)展大勢機會藏在報告中中國制造2025十大重點領(lǐng)域：新一代信息技術(shù)、高檔數(shù)控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術(shù)船舶、先進軌道交通裝備、節(jié)能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫(yī)藥及高性能醫(yī)療器械、農(nóng)業(yè)機械裝備十大領(lǐng)域。五項重大工程：國家制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)、智能制造、工業(yè)強基、綠色制造、高端裝備創(chuàng)新。智能制造100%1）

數(shù)據(jù)—制造過程中數(shù)據(jù)“躺”在機房，需要“大海撈針”的工具1）信息物理系統(tǒng)（CyberPhysicalSystems,CPS），智能制造系統(tǒng)的總稱，將實體進程和計算進程統(tǒng)一、實現(xiàn)虛實結(jié)合的新一代智能系統(tǒng)。2）客戶關(guān)系管理（CustomerRelationshipManagement,CRM）指利用軟件、硬件和網(wǎng)絡技術(shù)，為企業(yè)建立一個客戶信息收集、管理、分析和利用的信息系統(tǒng)。3）產(chǎn)品生命周期管理（ProductLifecycleManagement,PLM）面向產(chǎn)品創(chuàng)新的系統(tǒng)，管理從人們對產(chǎn)品的需求開始到產(chǎn)品淘汰報廢的全部生命歷程。4）企業(yè)資源計劃（EnterpriseResourcePlanning,ERP）將企業(yè)所有資源進行整合集成管理，將企業(yè)的物料流、資金流、信息流進行全面一體化管理的管理信息系統(tǒng)。5）制造執(zhí)行系統(tǒng)（ManufacturingExecutionSystem，MES）作為一種全面管理和優(yōu)化制造過程的系統(tǒng)，以提高生產(chǎn)效率為核心，優(yōu)化訂單、設(shè)備、人員、質(zhì)量、采購和庫存等要素，從而降低企業(yè)的制造成本。6）高級計劃與排程（AdvancedPlanningandScheduling，APS）指優(yōu)化和管理生產(chǎn)過程以更有效地規(guī)劃與執(zhí)行生產(chǎn)計劃，以滿足客戶需求并最大化資源利用率的系統(tǒng)。7）實驗室信息管理系統(tǒng)（LaboratoryInformationManagementSystem，LIMS）是指利用信息化技術(shù)管理和優(yōu)化實驗室工作流程，為研發(fā)、質(zhì)量和供應服務的系統(tǒng)。8）倉儲管理系統(tǒng)（WarehouseManagementSystem，WMS）是按照倉儲運作的業(yè)務規(guī)則和運算法則，對信息、資源、行為、存貨和分銷運作進行更完美地管理，提高效率。9）供應鏈管理系統(tǒng)（SupplyChainManagement,SCM）執(zhí)行從供應商到最終用戶的物流的計劃和控制等職能，整合供應鏈中的信息流、物料流、資金流以獲得運營效率。2）

理論—智能制造理論“散”在機械外，需要系統(tǒng)關(guān)系研究的整體框架

制造智能制造系統(tǒng)：探求非線性關(guān)系特征智能深度學習算法

機構(gòu)變形圖論工程力學量化主觀→設(shè)計準則系統(tǒng)

管理復雜網(wǎng)絡深度運籌學客觀

主觀

客觀

關(guān)系實體方法多學科融合力學—機械、力學專業(yè)圖論—計算機、數(shù)學專業(yè)運籌學—經(jīng)濟、管理專業(yè)復雜網(wǎng)絡—數(shù)學、物理專業(yè)3）

內(nèi)卷—直覺/經(jīng)驗式創(chuàng)新“困”在產(chǎn)品本身，需要突破產(chǎn)品同質(zhì)化的利器賺錢方式遠古到近代：消息不對稱現(xiàn)代：專利不對稱智能時代：準則不對稱關(guān)注點在哪里？換車、時間

路線怎么計算？智能制造跨域時空——分析形狀到分析關(guān)系

設(shè)計產(chǎn)品到創(chuàng)新準則2.思維—從設(shè)計產(chǎn)品到創(chuàng)新準則坐標系不好用微積分用不上好準則，都以簡單形式出現(xiàn)體重：PMI窮富：恩格爾系數(shù)質(zhì)量：CPK馬克思：人的本質(zhì)是一切社會關(guān)系的總和，人性是社會關(guān)系的產(chǎn)物。陳左寧院士：人工智能的核心特征就是對關(guān)系的研究

2.思維—從設(shè)計產(chǎn)品到創(chuàng)新準則準則舉例：胡煥庸線胡煥庸線（HuLine，或Heihe-TengchongLine，或Aihui-TengchongLine），又叫黑河-騰沖線，即中國地理學家胡煥庸（1901-1998）在1935年提出的劃分我國人口密度的對比線人口比例沒變過，貨運量基本符合2022年貨運關(guān)鍵：場景變矩陣3.路徑—圖論為基石智能制造系統(tǒng)設(shè)計的理論路線圖圖論是關(guān)系數(shù)學的基礎(chǔ)圖論的起源著名的柯尼斯堡7橋問題（1736年，歐拉回路）Pregel河流經(jīng)哥尼斯堡，將該市分為兩部分，河中還有兩個小島。18世紀初，該市有7座橋?qū)⑺鼈兿噙B，如左圖所示。當時人們問：能否從某處出發(fā)，經(jīng)過各橋一次且僅一次，最后返回原處？ADBC133.1圖論-起源3.1圖論-舉例5v1v2v3v4v5v6843752618v1v2v3v4v5v643521v1v2v3v4v5v643521問題：如何找到連接六個地點的最短連接路線場景：導航、送外賣、自來水管網(wǎng)、電話線等高等數(shù)學解決不了×圖論中的破圈法可以輕松解決：只要形成圈（如V1,V2，V4），去掉最長邊（5），最后剩下的就是最短路線（右圖）3.2圖論-矩陣鄰接矩陣5v1v2v3v4v5v6843752618如果計算從V1到V6總共有多少條道路？有公式答案：P16條（矩陣P的第1行第6列元素）如果考慮距離，可得權(quán)矩陣ChatGPT：word2vec基于深度聚類分析的典籍中的

一帶一路科技共建歷史圖譜研究

運籌學將不同的實際問題歸結(jié)為不同的數(shù)學模型，不同的模型構(gòu)成了運籌學的各個分支，主要的分支有：

1.線性規(guī)劃（linearprogramming)——PLM2.非線性規(guī)劃（nonlinearprogramming)3.動態(tài)規(guī)劃（dynamicprogramming)——MES4.網(wǎng)絡分析（networkanalysis)——ERP5.存儲論（inventorytheory)——WMS6.排隊論（queueingtheory)——APS7.對策論（gametheory)——CRM8.決策分析（decisiontheory)——CRM4.邏輯—深度運籌學“夫運籌帷幄之中，決勝前里之外”；田忌賽馬運籌學是智能制造的方法論智能制造各模塊與運籌學各分支一一對應APS舉例——網(wǎng)絡分析在運籌學的網(wǎng)絡分析中，節(jié)點代表工序，序邊上數(shù)字代表權(quán)重，所需權(quán)重最長的路稱為關(guān)鍵路,關(guān)鍵路上的工作稱為關(guān)鍵工作路線。①→②→③→④→⑥→⑦→⑧權(quán)重最長，排產(chǎn)時最優(yōu)先考慮。深度運籌學李勇教授首次提出—深度運籌學：

以運籌學為底層邏輯，復雜網(wǎng)絡建立系統(tǒng)模型，通過圖深度學習尋找智能制造系統(tǒng)的“滿意解”，從而創(chuàng)新系統(tǒng)運行準則。具體來說，分為三個步驟：1）實現(xiàn)節(jié)點的四流表示：以質(zhì)量流、資金流、信息流、物流表征智能制造系統(tǒng)節(jié)點的異構(gòu)張量，并通過正則化實現(xiàn)節(jié)點的自編碼。2）系統(tǒng)的層析復雜網(wǎng)絡：基于運籌學，建立系統(tǒng)的不同模塊進行社團化和層次化復雜網(wǎng)絡的邊結(jié)構(gòu)。3）圖深度學習量化決策提高運行效率：創(chuàng)新具有智能制造特征的圖神經(jīng)網(wǎng)絡算法，進行點預測、邊預測和空間預測，提取特征尋找要素間內(nèi)在聯(lián)系。1.5智能—六大關(guān)鍵有限元是產(chǎn)品分析的利器，復雜網(wǎng)絡為智能制造系統(tǒng)的有限元，深度運籌就是智能制造系統(tǒng)的數(shù)據(jù)CT1）

異構(gòu)張量—實現(xiàn)四流融合異構(gòu)（heterogeneous），指具有不同單位的參數(shù)。

一個人，由年齡（年）、身高（米）、體重（千克）、收入（元）、學歷（？）等參數(shù)描述。

那如何用一個分數(shù)評價一個人？一般做法是對每一項設(shè)定總分的比例，這就是權(quán)重，并隨評價目的而改變，如入職、貸款、商品推薦等。

有限元分析中的節(jié)點，實質(zhì)只有一個參數(shù)：位移；而智能制造系統(tǒng)中，每一個節(jié)點都質(zhì)量流、資金流、信息流和物料流等的n多參數(shù)，并且參數(shù)單位也不統(tǒng)一，構(gòu)成了節(jié)點的異構(gòu)張量。系統(tǒng)建模、節(jié)點表示到端到端學習，確定節(jié)點正則化異構(gòu)張量參數(shù)2）標簽—利用經(jīng)驗提升預測能力在工業(yè)大數(shù)據(jù)時代，如果不利用行業(yè)或企業(yè)的經(jīng)驗，僅僅依靠機器學習或人工智能，就會陷入概率統(tǒng)計或非線性擬合的漩渦，得出的結(jié)論也站不住腳。數(shù)據(jù)標簽就是對智能制造系統(tǒng)要素各種屬性的真實刻畫，比如企業(yè)常用的FMEA（潛在失效模式與影響分析，F(xiàn)ailureModeandEffectsAnalysis）標簽—企業(yè)“準則不對稱”創(chuàng)新的獨門絕技3）中心性—量化節(jié)點重要程度度中心性介數(shù)中心性4）層析池化—多級網(wǎng)絡的信息匯聚質(zhì)量管理：質(zhì)檢員→車間質(zhì)量室→質(zhì)量處→質(zhì)量部→質(zhì)量總監(jiān)→總經(jīng)理池化算法：取最大值，W=8；取平均值，W=3.5。根據(jù)目標不同，選擇或創(chuàng)新合適的池化算法。5）圖預測—智能制造系統(tǒng)的求解工具智能制造系統(tǒng)設(shè)計難點：數(shù)據(jù)表示是不規(guī)則的，屬于非歐空間圖中每個節(jié)點的鄰域結(jié)構(gòu)各異且節(jié)點具有無序；數(shù)據(jù)僅僅具備局部平穩(wěn)性，且具有明顯的層次結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)不符合獨立同分布。節(jié)點預測：推斷節(jié)點的狀態(tài)、屬性，用于異常點、分類等；邊預測：確定兩條邊是否有關(guān)系，發(fā)現(xiàn)深藏的管理斷點，找出看似風馬牛不相及的兩點之間的關(guān)系；圖預測：明確整個圖的屬性，適用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)小團體，如某個車間存在問題或者內(nèi)外勾結(jié)監(jiān)守自盜的團伙等6）符號回歸—發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的深層規(guī)律符號回歸：非線性函數(shù)的組合深度符號回歸：非線性函數(shù)庫的深層次組合，誤差最小5.內(nèi)容—設(shè)計框架目標：宏觀視角俯瞰企業(yè)學習規(guī)則，用足規(guī)則掌握運行的底層邏輯領(lǐng)導設(shè)計智能項目第2章設(shè)計基礎(chǔ)，包括智能制造系統(tǒng)的數(shù)學（圖論、復雜網(wǎng)絡、運籌學、隨機過程）和感知（力學、振動與噪聲、圖像處理）等，闡述系統(tǒng)建模的底層邏輯；第3章設(shè)計目標，包括質(zhì)量工程、工業(yè)工程、安全工程和成本管理，熟悉智能制造系統(tǒng)的運行準則、學會問