数字孪生技术与工程实践 第3章面向智能制造的数字孪生生态 数字孪生技术与工程实践 传统制造模式面临的一些挑战 p产品生命周期的普遍缩短 n一个产品不可能像以往那样长期占领市场 p产业越来越复杂，产品与物料种类的增加 p产品知识含量增加，部件趋于专业化制造 p差异性更大的定制化服务、更小的生产批量 p不可预知的供应链变更和中断 制造的“数字化、网络化、智能化” “新一代智能制造” p生产过程中的不确定因素更多 n定制化生产的带来更大的复杂性和不确定性问题 2 数字孪生技术与工程实践 信息技术、智能技术和制造技术的发展 ? 深度学习 ? CPS概念 ? 数据仓库 ? 数据挖掘 ? 控制论（维纳） ? 信息论（香农） ? 电子计算机 （ENIAC） ? 虚拟现实VR ? ARPANET计划 ? 大数据的概念 ? 物联网 ? 数字孪生 ? 4G通讯 信息 技术 和智 能技 术 ? 以太网和 802.3协议 ? Internet出现 ? 人工智能AI词 汇的出现 ? TCP和IP协议 ? 谷歌的Alpha Go ? 5G通讯 ? Hopfield 网络和BP 算法 ? 感知机（神经 网络） 基于新兴的IT技 术、人工智能技 术等的不断发展， 带来了“新一代 智能制造” 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 ? CAD ? APT（CAM） ? CAPP ? 工业互联网 ? “工业4.0” ? 中国制造2025 ? 智能制造 IMS概念 制造 技术 ? 数控技术 ? MRP ? ERP ? 敏捷制造 ? 网络化制造 ? 绿色制造 ? SCM ? BPM（业务流程 重组） ? CIMS概念 ? PDM系统 ? 可编程工 业机器人 ? 可编程控制器PLC ? 柔性制造系统FMS ? JIT（准时制造） ? 精益生产 3 数字孪生技术与工程实践 目录 3.1智能制造与智能工厂 3.2基于数字孪生的智能制造 3.3制造数字孪生生态