智能制造技术（IMT）是当今最新的制造技术之一，是指在设计制造的研制与管理过程中，以IT类电子设备为研制工具，融入人工智能技术(AI)来实现专家智能，使其具备推理、分析、构思、决策、判断等功能。IMT的特点是，专家在产品研制过程中能够将控制、诊断、设计、决策、管理、规划与调度等智能活动与智能设备完美结合，从而利用计算机模拟实现专家所提供的辅助和指导功能。
一、智慧院所的建设构思与框架
根据北京精密机电控制设备研究所设计制造一体化的企业特点，笔者以搭建信息技术和制造技术深度融合的数字化网络平台为建设主线，探索将其升级成为一个以设计为中心的伺服智慧型研究所，梳理并重构机电伺服产品的研制流程，以转变传统设计生产周期长、研制设备信息化水平低、知识资源未有效应用、研制管理无智能化措施的现状。通过智慧院所智能平台的建设，实现以设计为中心，科研生产和经营管理全要素大数据的智能挖掘与分析、智能仿真与评估、情境化感知和智能化信息推送等功能；实现基于云计算和人工智能的设计制造、决策管理、规划调度等信息知识的方案优选与智能化闭环迭代学习；实现设计研发的产品信息成果网络化共享、设计制造一体化协同和产品研制全流程虚拟化仿真验证，从而初步完成构建快速响应研发与敏捷智能制造的智慧院所建设目标。基于IMT的智慧型研发生产企业平台一般都包含虚拟资源层、核心服务层、功能组件层／应用接口层、应用层和交互服务层等结构框架，典型的智慧研发生产企业架构组成如图1所示。
二、智慧知识体系的建设思路
智慧知识体系的构建必须以实际业务需求为导向，从企业发展战略、技术创新目标等多个方面完善企业知识管理工作的体制机制和制度，确保知识管理体系规划具有战略前瞻性、整体协调性和应用实效性。在智慧院所建设的背景下，需要将智能化的技术手段融入到知识管理的工作过程中。研究所策划构建的智慧知识体系将通过感知人、设备、工作情境等信息，利用互联互通的知识网络，深度结合产品的研制流程与不同岗位人员的知识需求，在人、设备、知识管理系统之间进行智能化的知识采集与传播推送，辅助实现智能化设计、智能化决策、智能化制造。使用大数据挖掘技术和云计算分析功能来获取更有价值、更系统、更全面的产品研制与管控信息，基于生产过程中人、设备、业务、管理的实际需求，形成具备智能化分析与处理能力的知识管理体系，进而辅助实现智慧院所的建设目标。智慧知识体系的具体建设内容应涵盖以下5个方面的内容：一是建设知识互联互通的网络信息化平台；二是基于IMT和智慧院所建设的实际需求，构建分类合理的知识库；三是利用云计算和大数据分析技术，实现设计知识的复用与优化、智能推送与快速研发；四是利用人工智能的学习与分析技术探索构建专家系统，根据转化搜集获取的专家隐性知识，实现对产品设计方案、评审报告、报奖材料等审查工作的智能分析与决策评估；五是利用STEP-NC标准和数控加工工艺知识，实现基于标准和知识的智能加工方式转变。
三、建设实施
1．智慧型知识库的建设思路通常情况下，企业知识管理系统的知识库也就是企业的信息库，包括以下几个方面内容：一是企业的技术资源信息、经营及管理的规章制度和经验成果信息等；二是企业内部的组织信息，如：企业组织结构、业务分工、工作流程、各部门和各人员岗位职责权限等；三是企业外部的信息资源，如：各级各类相关政策信息、行业发展动态、售后服务反馈等信息；四是情报资源信息，如：来自市场、客户、合作伙伴、竞争对手等渠道的信息资料。知识库的建设是智慧知识体系建设的核心内容。因为需要在传统知识库的基础上构建满足IMT需求的新型知识库架构，需要将知识库的内容划分成2类来建设：一类是成熟稳定的规则库，即对于研制、生产和管理领域内比较清楚、可靠的知识信息，将其设定为固化的知识规则存放于知识库中；另一类是神经网络知识库，用于存储尚未成熟固化的知识信息，借助神经网络的迭代应用与学习功能，使这些尚不完善的知识信息得到不断积累，在经过大量的实践检验证实后，将相关知识信息转入成熟稳定的规则库存放。2．智能快速研发平台的知识管理架构随着现代化生产经营模式理念的转变，设计人员已不仅仅是在完成单纯的产品研发工作，可以说也是在面向产品用户提供一种技术服务，制造业也开始转变为某种形式的服务业,而服务业最为重要的一条原则即是：所有服务都应面向客户需求。因此，如果一切产品的设计都是面向客户需求的，那么就应当将客户的需求作为最基本的产品设计输入要求，并将客户所提供的知识信息视为最有参考价值和借鉴意义的产品设计相关信息。此外，在以面向客户为基础进行研发设计的过程中，客户能通过知识管理平台了解企业的产品信息及相关知识，有助于客户开展对已有产品及零部组件的复用，接受模块化集成设计理念，减少产品多样化重复性设计，进而辅助推动企业构建智能化快速产品研发平台。智能快速研发平台是基于成熟技术方案组件进行高效集成设计的智能化系统，可在方案和初步设计过程中实现快速原型设计与成熟技术迭代，从而确定最优设计方案，通过产品设计数据库的知识管理系统，实现各类设计资源的智能调用、协同研制和模型管理。此研发平台通过对产品研制流程的系统梳理，将重要的流程节点嵌入至协同研发系统流程中，能够有效管控和便于提取重要的知识信息，并可以利用大数据统计分析技术，根据不同专业岗位人员的操作使用习惯和岗位知识包要求，通过信息化手段实现知识资源的情境化感知和智能化信息推送，进而实现嵌入研制流程、面向人员岗位的智能化快速设计。将客户参与设计引入到企业产品设计整体系统之中，知识管理系统需包含客户和企业双方的管理接口。此面向客户参与的产品智能快速研发平台的知识管理体系架构如图2所示。在客户参与的设计层中，只需要实现对设计方案的阅览、标注、信息补充描述、简单2D或3D图形标注、产品性能检索查询、产品相关知识信息查阅、个人参与项目的信息管理等功能即可。在数据层中，客户方和企业方具有部分相同的数据库与知识库，方便客户获取更多参与产品设计开发的数据与知识分享。但出于保护需要，客户方能够访问的相关信息在数据库和系统操作界面上是经过合理筛选和有效隔离的，在使用权限上也是受一定限制的。3．智能决策与评估专家系统的构建方法智能决策与评估专家系统是利用专家的知识来解决企业管理过程中部分评审决策与分析评估工作的计算机系统。通过与相关专业领域内的专家进行访谈记录，采集该领域内专家所掌握和形成的隐性知识，再通过构建知识库的方式将这些隐性知识显性化并固化存储于计算机系统中；当需要使用专家系统来进行决策与评估工作时，该系统可通过推理机制，根据设定的决策与评估基本要求和存储的专家知识信息经验，采用对比分析的方式对需要评估的材料进行评价，并将分析所得的结论反馈给用户；此外，由于具备智能化的功能，该专家系统还能够通过自学机制从大量实践活动中自动补充更新相关知识，并将这些新的知识信息不断存储替换到系统的知识库中。综上所述，智能决策与评估专家系统的核心，是知识库与推理机制。专家系统给出的结论质量与知识库中存储的信息内容及其质量密切相关，而影响知识库建设的关键因素是知识信息的获取方法与途径。
湖北职称 作者：张文海 陈军 朱俊 宁琦 赵文斌 单位：北京精密机电控制设备研究所