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智慧工厂：中国制造业探索实践 [:1704011770]
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智慧工厂：中国制造业探索实践 2.3.4 美国“智能制造领导力联盟”计划
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“智能制造领导力联盟”（SMLC）负责的“智能制造”计划是“智能美国”计划的一部分，在美国国家制造创新网络的数字设计与制造创新机构成立之前，SMLC是美国唯一的由政府、工业界、学术界、研究机构、协会组建的智能制造研发促进机构。SMLC提出的相关路线图和行动计划反映了美国智能制造发展的典型路线。
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1.计划概述
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SMLC是致力于构建开放共享的智能制造平台、突破“智能制造系统”开发与部署难题的非盈利组织。计划成员包括通用动力、通用电气、通用汽车、美国铝业公司、美国能源部、美国国家标准与技术研究院、美国国家科学基金、美国制造技术协会、美国机械工程协会等。“智能制造”与“轻巧成形技术”等均是“智能美国”计划的一部分。
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SMLC的目标是构建一个基于云的、开放式架构的软件平台，集成了现有的和未来的工厂级数据、仿真、系统，并策划业务的实时行动。在这个智能制造平台上，智能制造系统将制造智能数据实时地集成到整个工厂和供应链中，包括设计、工程、计划和生产中。在面向多层数据管理与建模的生产运营中，集成智能制造系统时需要实现所有层级的实时动态界面连接。制造生态系统中的多层数据管理如图2-6所示。
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2008年，在美国国家科学基金的资助下，SMLC的工作组会议发布了“智能流程制造”（SPM）路线图，针对SPM的愿景提出了5条路线。2010年，面向21世纪的智能制造，SMLC的工作组会议提出了“智能制造企业（联盟）”愿景，以及行动计划。路线图和行动计划描绘了美国在未来实施智能制造的蓝图。
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2.要点分析
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SMLC是为数不多的给出了“智能制造”定义的组织，而且提出了若干关键技术，具体包括：联网的传感器、数据互用性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、可扩展的多层级信息安全。SMLC组织制订的“智能流程制造”路线图和“智能制造企业（联盟）”行动计划就围绕这些关键技术，确定了集成的发展路线。
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图2-6 制造生态系统中的多层数据管理
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用5个连续路径实现智能制造。在智能制造的企业场景中，统一的模型全部集成到运行中，对象和过程都体现了分布式智能，企业范围内形成了自感知、自优化以及可共用信息和能力的系统，建立任何操作和运行的影响都可预测的工业。实现智能制造要分5步走：①将数据转化为知识，关注建模标准、数字化环境与信息基础设施；②将知识转化为模型，关注智能化的工艺建模、仿真、分析与优化；③将模型转化为关键工厂资产，关注工厂级的智能工艺实施与智能制造管理；④关键工厂资产的全球化，关注企业（联盟）级的智能制造；⑤建立关键绩效指标，关注面向智能制造的教育与技能。
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用4个行动计划打造智能制造企业。智能制造企业（联盟）应该从工厂运行到供应链都是智能的，能够全生命周期地虚拟跟踪资本资产、工艺和资源，具备柔性、敏捷和创新的制造环境，绩效和效率都是最优化的，业务和制造都是高效协同运行的。针对这个2020年的目标，SMLC确立了4个行动计划：①搭建面向智能制造的工业界建模与仿真平台；②构建经济可承受的工业数据收集与管理系统；③在商务系统、制造工厂和供应商之间实现企业（联盟）范围集成；④加强智能制造中的教育与培训。
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3.SPM路线图
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SPM描述的是一种技术和能力，其中的各类计算模型是数据、知识、技能、决策和发现的集成点，它是将数据和知识构筑成有用的形式并应用的方法。为使企业获得全球竞争能力，SPM中嵌入的知识和技能需要成为企业下一代的关键运行资产。SPM的功能模型如图2-7所示。
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图2-7 SPM的功能模型
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（1）愿景
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从技术的角度看，SPM的愿景是：制造流程将是由知识驱动的、基于模型的；信息流将是无缝的，没有多余的数据进入；可共用信息的系统将利用数据支撑建模工具和决策支持系统；运行将是闭环的并处于分布式控制下，自动感知所有关键参数，确保所有参数都在控制范围内；工人将与企业信息和知识性过程无缝连接（见表2-1）。
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表2-1 SPM的技术转变
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（2）路线图
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路线图共包括5条最终会聚为智能流程制造的实现路线（见图2-8），分别是：“从数据到知识”，关注采集与解释数据；“从知识到运行模型”，确定工厂运行时需要什么模型和仿真；“从运行模型到企业应用的关键工厂资产”，将这些模型和仿真集成为综合的工厂运行，向弹性的、积极主动的工厂运行迈出重要步伐；“从企业应用到全球应用的关键工厂资产”，关注全局思考与决策；“从人员、知识和模型到组合的关键绩效指标（KPI）”，关注员工培训和转变。
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4.“智能制造企业（联盟）”行动计划
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