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数字制造是实现智能制造的基础与手段，而智能制造是先进制造、数字化技术与智能方法的有机集成与深度融合，是数字化制造发展的必然。
因此，从数字制造到智能制造势在必行。
然而，缺乏从数字制造向智能制造发展的技术途径研究，将导致数字制造与智能制造的技术发展与应用推广缺乏针对性与系统性，存在大量重复性的工作。
因此，迫切需要在研究数字制造与智能制造科学内涵与关键技术的基础上，获取从数字制造发展到智能制造的技术途径，构建从数字制造向智能制造发展的技术路线图，通过从制造信息处理到制造知识处理、从虚拟设计到数字样机、从快速原型到三维打印、从在线测量到工况感知、从数字控制到智能控制、从数字装备到智能装备的技术提升，带动数控机床、大型空气分离装备、工业汽轮机等典型行业智能制造水平的提升，实现数字化、智能化与制造技术的深度集成与有机融合。
这对引领机械制造业学术前沿的发展、推动我国从制造大国走向制造强国、提升我国相关产业的产品竞争力，具有十分重要的意义。
1.1国外数字制造与智能制造的发展现状
在工业技术先进国家，数字制造技术已成为提高企业和产品竞争力的重要手段。
随着计算机和网络技术的发展，使得基于多媒体计算机系统和通信网络的数字制造技术为现代制造系统的并行作业、分布式运行、虚拟协作、远程操作与监视等提供了可能。
与此同时，数字制造的一些子系统不断完善，并随着网络技术和电子商务的发展进入实用阶段，数字制造系统呈现出柔性化、敏捷化、客户化、网络化与全球化等基本特征。
在数字制造技术发展与应用研究方面，美国处于国际研究的前沿，许多大学和科研机构都在从事虚拟制造的研究工作。
美国华盛顿州立大学在国家标准和技术研究所的资助下，对虚拟装配环境、装配规划、装配分析与评估等方面进行了研究。
斯坦福大学研究了复杂装配的分析、评估技术，开发了装配分析工具系统。
卡内基·
梅隆大学探索了虚拟装配模型、虚拟装配环境、虚拟装配设计、装配评估等，提出了面向网络设计制造的虚拟工具集系统。
国家标准及技术局制造工程实验室系统集成部研究了开放式虚拟现实测试机床和国家先进制造测试机床等。
在数字化制造产业，美国波音公司在波音777/787飞机的研制中，通过采用“虚拟设计制造”、“全生命周期设计制造PLM”、“并行工程CE”、数字化预装配系统等全数字化设计制造的研制策略（图1.1），使飞机的整机设计、部件测试、整机装配均在高性能工作站上的虚拟环境中通过数字样机完成，在设计阶段就解决了零件间的装配干涉和零件的最终装配确定等制造中的关键问题，并在全球协同化制造环境（图1.2）下展开研制，开发周期从过去的8～9年缩短到四年半，缩短了40％以上，成本降低了25％，出错返工率降低了75％，用户满意度也大幅度提高。
美国通用汽车公司利用“数字化设计制造”、“虚拟样机”等技术，将轿车的开发周期由原来的48个月缩短到了现在的24个月，碰撞试验的次数由原来的100多次降到50次，另外“全球采购和分销”、“大规模定制”等新的生产模式也帮助它减少了10%的销售成本。
图1.1波音787飞机的研制策略图1.2波音787飞机的全球协同环境
金融危机以来，在寻求危机解决方案的过程中，美国、德国、日本、加拿大等发达国家和地区纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业，高度重视智能制造技术的研究与推广，并将智能制造列为支撑未来可持续发展的重要智能技术。
2011年6月，美国正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”，2012年2月又出台“先进制造业国家战略计划”，提出通过加强研究和试验（R&
E）税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新，2012年设立美国制造业创新网络，并先后设立增材制造创新研究院和数字化制造与设计创新研究院。
2012年8月，美国总统奥巴马拨款3000万美元，在俄亥俄州建立了国家级3D打印工业研究中心，投入大量经费用于3D打印技术的研发。
目前，3D打印已初步形成了成功的商用模式，例如，纽约一家创意消费品公司Quirky通过在线征集用户的设计方案，以3D打印技术制成实物产品并通过电子市场销售，每年能够推出60种创新产品，年收入达到100万美元。
美国斯坦福大学和麻省理工学院合作开展“基于Internet的下一代远程诊断示范系统”的研究，美国NSF成立了智能设备维护技术中心,其成员包括Intel，FordMotor，AppliedMaterials，Xerox，UnitedTechnologies等著名大公司，中心研究宗旨是开发基于Web的智能设备诊断、维护技术。
随着现代通信技术和IT业的发展,许多企业都相继推出了具有网络集成能力和一定智能化水平的制造设备和控制系统，通过网络可以实现对设备的远程技术服务。
作为制造业强国的德国，继实施智能工厂之后，又启动了一个投入达2亿欧元的工业4.0项目。
德国政府2010年制定的《高技术战略2020》计划行动中，意图以工业4.0项目奠定德国在关键工业技术上的国际领先地位，并在2013年4月举行的汉诺威工业博览会上正式将此计划推出。
工业4.0概念最初是在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，目前已上升为国家级战略。
德国西门子安贝格电子制造厂被认为是“工业4.0”的样板工厂，这座位于德国安贝格市的工厂，是德国的政府、企业、高校和研究机构共同打造全自动化联网“智能”工厂的协力合作的初期案例。
安贝格拥有欧洲最先进的数字化生产平台。
西门子的安贝格工厂体现了现阶段的智能运营工厂的潜能。
目前，它的自动化运作程度已经达到75%左右，其1150名员工主要是从事计算机运行和生产流程监控工作。
日本于1990年提出为期10年的智能制造系统（IMS）的国际合作计划，并与美国、加拿大、澳大利亚、瑞士和欧洲自由贸易协定国在1991年开展了联合研究，其目的是克服柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）的局限性，把日本工厂和车间的专业技术与欧盟的精密工程技术、美国的系统技术充分地结合起来，开发出能使人和智能设备都不受生产操作和国界限制、且能彼此合作的高技术生产系统。
日本政府大力推动智能制造以应对用工短缺，全自动生产线和机器人在日本企业得到广泛使用。
由日本本田技术研究公司研发的新一代智能机器人“阿斯莫”，在工厂已经服役了12年。
日本最大的玩具生产商万代玩具公司，实行智能制造，产品由机器手从机器内取出，搬运由无人自动搬运机完成，其静冈分公司拥有17台4色全自动注塑机，每班仅需7人完成进料、出料、维修等辅助工作。
日本著名机床厂商山崎马扎克公司2002年开发的“无人机械加工系统”，与上世纪90年代开发的无人加工系统相比，加工成本降低了43%。
这套系统的使用，与传统机械加工相比，完成同样的产量，需要13台机床外加36名操作员，即使外国的人工费只有日本的1/20，机器人的作业成本依然比人工费用要低。
加拿大制定的1994~1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧盟各国高度重视云计算技术与制造业的结合，利用云制造这一服务化、网络化、智能化的制造模式，实现基于网络的共享与协同分散制造资源，提高制造资源和能力利用率，降低资源消耗，实现绿色制造和服务型制造。
欧盟第7框架于2010年8月启动了制造云项目，总投资500万欧元，目的是为用户提供可配置的基于软件的制造能力服务，并能通过网络实现面向用户的产品个性化定制。
1.2我国数字制造与智能制造的发展现状
在制造业信息化工程专项的推动下，我国近年来在制造业信息化数字化方面取得了显著进步。
我国制造业数字化方面的投入不断加大，主要行业大中型企业数字化设计工具普及率超过六成，近5年年均增长4个百分点。
在规模以上的工业企业中，生产线上的数控装备比重已经达到30%，近5年也是年均增长4个百分点。
根据《2011中国工业软件产业发展年度报告》，2011年中国工业软件市场规模已达到616.34亿元，到2014年市场规模将达到1037.46亿元。
CAD、CAE、PDM、ERP、SCM等信息技术在产品研发部门和生产制造部门得到了有效应用，装备技术水平也在大大的提高。
这些数字化设计制造软件的推广应用，改变了传统的设计生产、制作模式，已经成为我国现代制造业发展的重要技术特征。
我国许多著名企业、高校与研究机构在相关项目的支持下，进行了有关产品数字化设计及预装配系统的开发和应用，取得了一些成果。
神龙汽车制造有限公司对轿车装配生产线进行了轿车预装配数字化系统的开发，基本实现了总装柔性生产。
中国一航商用飞机有限公司在ARJ21飞机研制中应用产品数字化定义技术、产品数据管理技术、数字样机技术、数字化工艺与虚拟装配技术等数字化设计制造技术和并行工程方法，实现了大部段对接一次成功，飞机上天一次成功，取得了显著的经济效益。
我国云制造相关技术及系统的研究已取得显著的成果，构建了面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台、航天科技集团云制造服务平台、面向制造及管理的集团企业云制造服务平台、BISWIT-“成长型企业管理信息化”云应用、面向模具与柔性材料行业的云制造服务平台、汽车零部件新产品研发云制造服务平台、钢铁产业链协同云制造服务平台、面向宁波模具行业云制造服务平台等云制造服务平台，并针对不同类型企业的需求和特点分别开展应用示范工作。
北车集团418km/h动车组广泛应用传感网技术和RFID技术，实现制造过程智能化和列车运营的控制、监测与诊断。
我国数字化智能化制造产业快速发展。
仪器仪表产业近年来增长迅速，2012年仪器仪表行业总产值7112亿元，同比增长20.16%。
数控机床制造业迅速发展，进口依存度下降至45%。
机器人研发投入持续加大，工业机器人大量应用。
2012年，在中国销售的工业机器人达26902台，同比增长19.2%，我国工业机器人年安装量排名世界第三，累计安装量超过6万台。
“机器换人”已经成为企业提高生产效率、降低人力成本的重要手段。
富士康宣布将在三年内购置百万台机器人，预计到2016年将在山西晋城建成“世界最大智能化机器人生产基地”。
海尔首席执行官张瑞敏2014年宣布已经裁员1.6万人，仍将继续裁员1万人。
京东方的北京8.5代线面板工厂也已经大量启用机器人操作。
我国3D打印等新兴产业发展迅速。
在3D打印制造基础技术方面，华中科技大学、北京航空航天大学、西北工业大学和北京航空625所相继开展了熔融沉积制造、电子束融合技术、选择性激光烧结等研究。
这些研究成果在航空发动机叶片制造、飞机承力件制造、汽车车型开发、傅化骨科植入、颌骨重建和义齿加工等方面得到了应用。
在3D打印制造装备研制方面，我国已成功研制了一批先进光固化、激光选区烧结、激光选区溶化、激光近成形、熔融沉积、电子束制造等工艺装备。
在3D打印制造产业化发展方面，我国已经涌现出30多家3D打印制造技术设备制造与服务企业。
并在上海、深圳、宁波等地相继出现了一批3D打印制造技术服务中心与公共服务平台，辅助当地企业的新产品快速开发，为个性化的家电、数码等产品的快速研发与更新换代提供技术支撑。
1.3我国智能制造与国外先进水平的差距
当前，新一轮的工业革命正在深化，以数字化技术为基础，在互联网、物联网、云计算、大数据等技术的强力支持下催生的产业模式创新，也会使制造业的产业模式发生根本性变化。
西方工业发达国家依靠科技创新，以智能制造为核心，抢占国际竞争制高点，提高经济发展核心竞争力，谋求未来发展的主动权，在智能制造方面已经走在前列。
我国早在2010年已成为世界第一制造业大国，我国制造业也不再局限于生产廉价的劳动密集型产品，技术与资金密集的装备制造业产品越来越多，部分有实力的中国制造企业也开始收购西方竞争对手资产。
但与工业发达国家相比，目前我国制造业仍主要集中在中低端环节，产业附加值低，中低端制造装备面临来自发达国家加速重振制造业与发展中国家以更低生产成本承接国际产业转移的“双向挤压”，高端智能制造装备及核心零部件仍然严重依赖进口。
从智能制造的经济效益来看，52%的企业其智能制造收入贡献率低于10%，60%的企业其智能制造利润贡献低于10%。
另外，较为低廉的人力成本形成成本洼地，企业使用智能化设备替代人工动力不足，严重阻碍了对智能装备应用需求的释放。
在制造业智能化的核心技术掌握及应用方面，我国与工业发达国家存在很大差距。
我国对“大数据”驱动的知识挖掘及知识库构建相关研究起步较发达国家晚，还未形成整体力量，企业应用数据挖掘技术尚不普遍。
目前，国内相关技术主要集中于数据挖掘相关算法、实际应用及有关理论方面的研究，涉及行业比较广泛，包括金融业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健、制药业及科学领域，单位集中在部分高等院校、研究所和IT等新兴领域的公司，如华为、阿里巴巴、XX等，但我国制造企业几乎没有应用数据挖掘技术，也未构建产品设计制造相关的知识库。
我国许多制造企业在复杂装备研发过程中，利用有限元分析软件进行产品性能仿真分析时，较少考虑机、电、液、控等多个学科耦合作用，而仅进行其中某单一学科的性能仿真分析，其分析结果对于产品性能优化设计的指导作用有限。
我国制造业与物流业信息资源融合度较低。
虽然大多数物流企业与制造企业都建立了各自的信息系统，但物流企业与制造企业的信息资源相对独立，信息系统不能很好地融合，信息资源不能有效交换与共享，存在着严重的“信息孤岛”和信息不对称现象。
物流业与制造业不能形成信息联动，降低了物流业对制造业服务的响应能力，制约了制造业与物流业联动发展。
我国在云制造技术方面的研究及应用还处于初级阶段，远远不能实现云环境下的信息快速共享和重用需求。
基于云制造的多学科虚拟样机协同设计仿真原型平台、面向微小型企业的B2C模式云制造平台架构等应用需要不断的深入和完善，还需要大量技术、资金及政策的支持。
随着网络化、数字化进程的加快，设备制造企业不仅要技术创新，开发新产品和提高产品质量，而且还要对产品的生产使用过程提供全生命周期的技术服务支持、实行设备终生保修。
这就要求我国设备制造企业从制造型向制造、服务型转变，在其产品中加入远程监测、诊断、维护功能，并通过网络提供设备使用、维护技术支持。
我国工业机器人及含工业机器人的自动化生产线相关产品的年产销额已经突破60亿元，随着产业升级的不断推进，我国工业机器人发展空间巨大。
但是，我国工业机器人市场上完全国产的工业机器人不到20%，其余都是从日本、美国、瑞典、德国、意大利等20多个国家引进的。
从制造方面说，在欧美和日本，机器人已经从产业发展阶段进入了智能化发展阶段，机器人的操控越来越简单，不需要人示教，甚至不需要高级技术人员来操作即可完成。
而我国机器人产业总体上还处于起步阶段，机器人企业多以仿制和集成模式为主，即采购国外核心零部件组装机器人，再根据国内市场需求进行设计和集成，缺乏关键核心技术，高性能交流伺服电动机、精密减速器及控制器等关键核心部件长期依赖进口。
欧洲和日本仍是工业机器人的主要供应商，其中ABB,KUKA,FANUC,YASKAWA四家占据着工业机器人60-80%市场份额。
我国在3D打印制造技术研发和产业发展中仍面临巨大挑战。
首先，在材料成形机理、关键技术、装备开发、工业标准等方面，还面临大量基础理论和关键技术尚未突破，未能形成原创技术源泉。
3D打印制造装备所需的大功率激光器、工业喷头和高精度控制器等核心零部件目前还没有突破。
其次，我国尚未形成3D打印制造公共技术平台，创新资源集中度低。
当前，科研机构各自为战，合作研究的动力不足，缺乏对技术兼容性研究和相关标淮的制定，开放式的集成创新体系尚未形成。
再次，我国3D打印制造产业化尚处于萌芽阶段，金融资本参与度不高，产业缺乏资金支持。
在我国，直接从事3D打印业务的企业多属于典型的中小企业，产值普遍处于千万量级以下，多数企业处于生存边缘，盈利艰难。
从全产业链的角度来看，尚未形成精细化分工，总体呈现产业发展初期的“作坊式”生产模式，劣质产品多，知识产权意识弱，缺乏产品标准和客观权威的评测。
最后，我国3D打印工程化应用技术研究不够，尚未形成具有广泛工程意义的完备技术体系，工程领域和产业界对3D打印制造技术需求不够迫切，技术发展缺乏市场的强大牵引。
因此，要实现智能制造目标，必须充分利用我国在数字化制造技术的已有基础，深入研究实现从数字制造到智能制造发展的共性关键技术，构建从数字制造到智能制造发展的技术路线图，并在典型行业进行应用推广，通过规模化生产，尽快收回技术研究开发投入，从而持续推进新一轮的技术创新，推动智能制造技术的进步，实现制造业升级。
第二章数字制造与智能制造的内涵
2.1数字制造的科学定义与学术内涵
所谓数字制造，是指在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户需求迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造，进而快速生产出符合用户期望性能的产品的整个制造过程。
简言之，数字制造是在对制造过程进行数字化描述而构建的数字空间中完成产品的制造过程。
2.1.1以控制为中心的数字制造
数字制造的概念，首先来源于数字控制技术（CNC）与数控机床。
数控技术就是用数字量及字符发出指令并实现控制的技术，它不仅控制位置、角度、速度与机械量，也可控制温度、压力、流量等物理量，这些量的大小不仅可用数字表示，而且是可测、可控的。
如果一台设备实现其自动工作过程的命令是以数字形式来描述的，则称其为数控设备。
显而易见，这远不是数字制造，却是数字制造的一个十分重要的基础。
随着数控技术的发展，出现了对多台机床用一台或几台计算机数控装置进行集中控制的方式，即所谓直接数字控制（DNC）。
为适应多品种、小批量生产的自动化，发展了若干台计算机数控机床和一台工业机器人协同工作，以便加工一组或几组结构形状和工艺特征相似的零件，从而构成所谓柔性制造单元（FMC）。
借助一个物流自动化系统，将若干柔性制造单元或工作站连接起来实现更大规模的加工自动化就构成了柔性制造系统。
以数字量实现加工过程的物料流、加工流和控制流的表征、存储与控制，就形成了以控制为中心的数字制造。
2.1.2以设计为中心的数字制造
计算机的发展以及计算机图形学与机械设计技术的结合，产生了以数据库为核心、以交互式图形系统为手段、以工程分析计算为主体的一体化的计算机辅助设计（CAD）系统。
CAD系统能够在二维与三维空间精确地描述物体，大大提高了生产过程中描述产品的能力和生产率。
CAD的产生和发展，为制造业产品设计的过程数字化、自动化打下了基础。
将CAD的产品设计信息转换为产品制造、工艺规则等信息，使加工机械按照预定的工序和工步的组合排序，选择刀具、夹具、量具，确定切削用量，并计算每个工序的机动时间和辅助时间，这就是计算机辅助工艺规划（CAPP）。
将制造、检测、装配等方面的所有规划以及产品设计、制造、工艺、管理、成本核算等所有信息数字化，并被制造过程的全阶段所共享，就形成了基于CAD/CAM/CAPP的以产品设计为中心的数字制造。
2.1.3以管理为中心的数字制造
通过建立企业内部物料需求计划（MRP），根据不断变化的市场信息、用户定货和预测，从全局和长远利益出发，通过决策模型评价企业的生产经营状况，预测企业的未来和运行状况，决定投资策略和生产任务安排，这就形成了制造业生产系统的最高层次管理信息系统（MIS）。
为使制造企业经营生产过程能随市场需求快速重构和集成，出现了能覆盖整个企业从产品的市场需求、研究开发、产品设计、工程制造、销售、服务、维护等生命周期中信息的产品数据管理系统（PDM），从而实现以“产品”和“供需链”为核心的过程集成，这就是基于MRP/MIS/PDM的以管理为中心的数字制造。
由此可见，数字制造是计算机数字技术、网络信息技术与制造技术不断融合、发展和应用的结果，也是制造企业、制造系统和生产系统不断实现数字化的必然。
对制造装备而言，其控制参数均为数字信号。
对制造企业而言，各种信息（包括图形、数据、甚至知识和技能）均以数字的形式通过数字网络在企业内部传递。
对全球制造业而言，用户通过数字网络发布需求信息，各大、中、小型企业则通过数字网络，根据需求，优势互补，动态组合，迅速敏捷地协同设计制造出相应的产品。
在数字制造环境下，在广域内形成了一个由数字织成的网，个人、企业、车间、设备、经销商和市场成为网上的一个个结点，由产品在设计、制造、销售过程中所赋予的数字信息成为主宰制造业的最活跃的驱动因素。
数字制造的概念轮图如图2.1所示，网络制造是数字制造的全球化实现，虚拟制造是数字工厂和数字产品的一种具体体现，电子商务制造是数字制造的一种动态联盟。
图2.1数字制造的概念轮图
2.2智能制造的科学定义与学术内涵
智能制造包含智能制造技术和智能制造系统。
智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动，并将这些智能活动与智能机器有机融合，将其应用于整个制造企业的各个子系统（如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等），以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。
智能制造系统（IMS）是指基于智能制造技术，利用计算机，综合应用神经网络、遗传算法等人工智能技术、智能制造机器、代理技术、材料技术、现代管理技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法，在国际标准化和互换性的基础上，使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化，并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。
它是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。
智能制造系统的理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机制上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动完成设计、加工、控制管理过程，以保证高度变化环境下制造的有效性。
智能制造系统具有以下特征：
1）自组织能力。
智能制造系统中的各组成单元能够根据工作任务需要，自行集结成一种超柔性最佳结构，并按照最优方式运行。
其柔性不仅表现在运行方式上，还表现在结构形式上。
完成任务后，该结构自行解散，以备在下一任务中集结成新的结构。
2）自律能力。
智能制造系统具有搜集与理解环境信息及自身信息并进行分析判断和规划自身行为的能力。
强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
智能制造系统能监测周围环境和自身作业状况并进行信
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