當前,以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為核心特征的新一輪工業(yè)革命正在全球范圍內(nèi)深入推進,智能制造已成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主要方向。中國工程院院刊作為我國工程科技領(lǐng)域的權(quán)威學術(shù)平臺,近年來持續(xù)關(guān)注并探討智能制造的發(fā)展路徑,其中,信息系統(tǒng)集成服務(wù)被普遍認為是實現(xiàn)新一代智能制造的關(guān)鍵使能技術(shù)之一。
新一代智能制造的本質(zhì),是新一代信息技術(shù)(如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能)與先進制造技術(shù)的深度融合。它超越了自動化階段,追求的是制造系統(tǒng)的自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)的能力。這種高度智能化愿景的實現(xiàn),面臨著一個核心挑戰(zhàn):如何打破企業(yè)內(nèi)部以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間普遍存在的“信息孤島”和“數(shù)據(jù)煙囪”,實現(xiàn)設(shè)備、系統(tǒng)、流程、人員乃至企業(yè)間的無縫連接與高效協(xié)同。這正是信息系統(tǒng)集成服務(wù)的用武之地。
信息系統(tǒng)集成服務(wù),并非簡單的軟件或硬件拼湊,而是指通過系統(tǒng)化的方法論、技術(shù)和平臺,將原本分散、異構(gòu)的制造信息系統(tǒng)(如ERP、MES、PLM、SCADA、設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)等)、數(shù)據(jù)源、業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用功能,整合成一個統(tǒng)一、協(xié)同、可擴展的整體。其目標是實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的貫通、業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和決策支持的智能化。在智能制造語境下,其價值體現(xiàn)在三個層面:
它是構(gòu)建“數(shù)字主線”和“數(shù)字孿生”的基石。通過集成產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)規(guī)劃、制造執(zhí)行、運維服務(wù)等全生命周期的數(shù)據(jù)與模型,能夠構(gòu)建起貫穿始終的“數(shù)字主線”,并基于此形成物理制造系統(tǒng)在虛擬空間的實時鏡像——“數(shù)字孿生”。這為模擬仿真、預測性維護、工藝優(yōu)化等高級智能應(yīng)用提供了可能。
它支撐制造資源的云端化與服務(wù)化。基于集成平臺,可以將制造設(shè)備、計算能力、工業(yè)軟件、知識模型等封裝成標準的服務(wù),并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行發(fā)布、調(diào)用和管理。這使得制造能力可以像水電一樣被靈活配置和共享,促進了生產(chǎn)組織方式的柔性化和社會化協(xié)同。
它賦能基于數(shù)據(jù)的智能決策。集成的核心結(jié)果是形成高質(zhì)量、全維度的制造大數(shù)據(jù)池。結(jié)合人工智能算法,企業(yè)可以從海量數(shù)據(jù)中洞察生產(chǎn)瓶頸、預測設(shè)備故障、優(yōu)化能耗物耗,從而實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)據(jù)與模型混合驅(qū)動的決策模式轉(zhuǎn)變。
中國工程院的多位院士和專家在相關(guān)研究中指出,我國推進智能制造,必須高度重視信息系統(tǒng)集成服務(wù)的戰(zhàn)略地位。當前,我國制造業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)參差不齊,集成實施面臨著標準不統(tǒng)一、技術(shù)復雜度高、安全風險大、復合型人才短缺等挑戰(zhàn)。為此,需要從國家層面加強頂層設(shè)計,加快制定工業(yè)數(shù)據(jù)接口、互操作、安全等關(guān)鍵標準;鼓勵發(fā)展自主可控的集成平臺與工具軟件;推動產(chǎn)學研用協(xié)同,培育既懂制造工藝又精通信息技術(shù)的系統(tǒng)集成服務(wù)商和人才隊伍。
隨著5G、邊緣計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)與集成服務(wù)的進一步融合,新一代智能制造系統(tǒng)的集成將向更深層次、更廣范圍、更高智能邁進。信息系統(tǒng)集成服務(wù)將從項目式的“連接”走向平臺化的“賦能”,成為制造企業(yè)構(gòu)建核心競爭力的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。中國工程院院刊將持續(xù)跟蹤這一前沿交叉領(lǐng)域,為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界提供思想碰撞與方向指引,助力中國制造業(yè)在新一輪全球競爭中搶占智能制造的戰(zhàn)略制高點。
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更新時間:2026-05-24 11:16:52