下一代工业4.随着大规模定制、质量更好、生产率提高，0承诺提高制造业的灵活性。因此，以较短的交付时间和较高的质量，使公司能够应对越来越个性化的产品生产挑战。工业4智能制造.0中占有重要地位。为了在智能环境中感知、行动和行为，典型的资源被转化为智能对象。为了全面理解工业4.本文针对智能制造和物联网背景下的智能制造(IoT)综合总结了制造、云制造等相关主题。根据我们的分析，突出了这些主题的相似性和差异。我们还回顾了物联网、信息物理系统等智能制造的关键技术(cps)、云计算，大数据分析(BDA)和信息通信技术(ICT)。
智能制造的发展
智能制造是一个广泛的制造概念，旨在充分利用先进的信息和制造技术，优化生产和产品交易。它是一种基于智能技术的新型制造模式，大大提高了典型产品的设计、生产、管理和整合。整个产品的生命周期可以通过使用各种智能传感器、自适应决策模型、先进材料、智能设备和数据分析来促进。提高生产效率、产品质量和服务水平。面对全球市场的动态和波动，制造商可以提高其竞争力。 实现这一概念的一种形式是智能制造系统(IMS)，它被认为是通过使用新模型、新形式、新方法将传统制造系统转化为智能系统而获得的下一代制造系统。在工业4.0时代，IMS通过Internet使用面向服务的系统结构(SOA)为最终用户提供合作、定制、灵活、可重构的服务，实现高度集成的人机制造系统。这种人机合作的高度集成旨在建立IMS生态系统涉及各种制造要素，使组织、管理和技术水平无缝结合。IMS一个例子是Festo Didactic cyber-physical factory，工业4是德国政府的平台.战略计划的一部分是为大型供应商、大学和学校提供技术培训和资格认证 AI在IMS它起着重要的作用。通过使用AI技术可以人工参与IMS最小化程度。例如，材料和生产成分可以自动排列，生产过程和制造操作可以实时监控。随着工业4.自主感知、智能互联、智能学习分析、智能决策最终将实现。例如，智能调度系统可以根据人工智能技术和问题解决方案进行调度，并可以在互联网平台上为其他用户提供服务 IoT制造是指将典型的生产资源转化为能够感知、互联、互动的智能制造对象(SMOs)，先进的制造逻辑原理自动、自适应地执行。在物联网制造环境中，智能感知实现了人对人、人对机器和机器的连接。因此，通过物联网技术在制造业中的应用，可以实现资源的按需使用和高效共享。物联网被认为是工业4.0下的现代制造理念采用了数据获取和共享的尖端信息技术等最新进展(IT)制造系统的性能受到基础设施的极大影响。 物联网制造实现了机器、工人、材料、岗位等制造资源的实时数据收集和共享。基于射频识别的实时数据采集和共享(RFID)关键技术，如无线通信标准。通过使用RFID可以无缝集成技术、材料移动等实体制造工艺以及各种制造操作的可见性和可追溯性。RFID标签和读取器部署在典型的制造现场，如车间、装配线和仓库。在这些地方，通过配备制造对象RFID创建智能对象的设备。这允许检测车间干扰并实时反馈给制造系统[21]，从而提高制造和生产决策的有效性和效率。现实生活中已经报道了几个物联网制造案例。为了提高生产灵活性，本文介绍了一种基于生产灵活性的方法rfid摩托车装配线实时生产管理系统的技术。龙鑫电机有限公司采用生产系统，实时收集原材料、产品和员工的生产数据，提高感兴趣项目的可视性、可追溯性和可追溯性。汽车零部件生产企业怀济登云汽车零部件(控股)有限公司的案例研究提供了另一个例子。这家SME发动机阀门制造商在整个操作过程中使用支持rfid车间制造解决方案。基于rfid实时数据集成扩展了制造执行系统和企业资源规划系统。基于广东志高空调有限公司的实施rfid实时车间物料管理案例。在这种情况下，RFID该技术提供了实时可见和可跟踪的自动和准确的对象数据。更多的案例可从模具行业、汽车零部件制造联盟、产品生命周期管理和航空航天维修操作。
智能制造SM vs IM
在英语中，Smart/Intelligent都可以翻译成聪明、智慧。因此，智能制造这个词实际上对应于两个版本的英语，但随着研究的深入，越来越多的学者因为相似的概念而感到困惑。区分最后一篇文章SM与IM论文诞生了，很好地解释了中文智能制造对应的两个单词IM与SM（I/S Manufacturing） 过去几年中对SM定义的方式有很多，包括:
- 从工程角度看，SM是先进智能/智能技术的应用，使新产品快速稳定制造，动态响应个性化产品需求，实时优化生产供应链网络。SM该平台可以整合设计、产品、运营和跨车间、中心、工厂、企业和整个供应链的业务系统。
- 从网络的角度来看，SM是CPS、物联网和工业物联网(IIoT)该应用程序通过传感器和通信技术在制造的所有级别和阶段捕获数据。随着时间的推移，随着生产率的提高和错误的减少，SM变得越来越聪明。
- SM从决策的角度来看，利用制造商更好地预测和维护生产过程和系统，从而提高生产效率。基于大数据分析(BDA)， SM包括进度计划、诊断、供应预测和评估，优化生产经营控制流程。
IM：
- 从取代人类智能的角度来看，IM自动执行制造功能，就像熟练的人类在做这项任务一样。IM系统利用人工智能技术
尽量减少生产活动和系统的人工干预。换句话说，它仍然不是全自动的，需要有人参与 - 从系统集成的角度来看，IM将工智能支持系统、人工智能集成系统结合起来，包括人工智能支持系统、人工智能集成系统和完整性ims
- 从智能科学的角度来看，IM目标是整合先进的信息技术、计算能力和AI，在本地或全球建立自适应的制造操作和系统。从数据驱动智能的角度来看，IM依靠及时获取、分发、分析和利用人类、机器、车间、工厂和整个产品生命周期的实时数据。
- 从人-信息-物理系统(HCPS)的观点， IM是集人、物理、网络系统于一体的复合系统，这些系统协同实现设定的制造目标。IM设计、构建和应用于不同系统层次的制造HCPS组织原则。先进的信息技术使IM从数字制造到网络制造，再到下一代。
SM/IM功能和原理
学者们提出SM几个特点、能力和原则，但NIST其关键能力总结为敏捷性、质量、生产力和可持续性 敏捷性可以定义为由客户设计的产品和服务驱动的能力，通过竞争和动态变化环境中的有效反应来生存和繁荣。能源技术对敏捷性的成功至关重要，包括建模和模拟、供应链集成和分布式智能。 质量反映了成品符合设计规格的程度。SM质量也意味着产品创新和定制措施。 传统上，利用制造时间、成本、劳动力、材料和能源效率，将生产率定义为生产过程中产出与投入的比率。SM生产力还包括对客户需求的响应，以更好地显示定制的重要性 可持续性被定义为制造业对环境、社会和员工福利以及其经济可行性的影响。可持续性比传统的生产力驱动因素更重要，如时间和成本。然而，可持续性测量还不成熟，这是一个活跃的研究领域
对于IM系统有：
适应性是适应动态环境而不牺牲目标的最重要特征之一。 自动人工干预，自动维护是识别错误/故障并采取纠正措施的能力。IM可重新配置系统。 学习和自我进步是IM该系统的一个重要特是基于不断更新的知识库来提高系统的能力。这也可以通过实验和评估现有知识的性能来触发。 自主是一种独立，没有这种独立，智力就会受到限制。 通信允许子系统或组件通过生成报告、指示和启动活动合作。 预测能力是预测变化及其对系统性能的影响的能力。目标是根据系统任务和当前状态创建、细化和更新目标的能力。 创造性是对IM该系统将创造新的理论、原则、预测等期望。这种能力需要与系统组件和高度自治的交互。这是当前理论阶段的发展方向。
在SM和IM在发展过程中，有许多制造范式，包括CIM、数字制造、云制造、网络制造、网络物理生产和社会制造。一般来说，它们的范式是相似的，共同的目标是利用更智能的决策和制造资源，但也表现出多样性和差异。每种范式的研究重点都基于其思想和实现技术。例如，数字制造使用计算机来提高制造性能和降低成本，而云制造使用分散的、网络制造和服务架构(soa)。工业4网络物理生产系统.在0中扮演核心角色。所有范式区或特定时期的制造业升级时，所有范式都发挥了作用。 这些范例与SM和IM现代共享一个或多个共同原则SM和IM建立做出了贡献。除了先进的制造业，和SM网络物理生产系统、云制造、数字制造系统、云制造、数字制造和可持续制造。相比之下，和IM灵活制造、整体制造、CIM敏捷制造。虽然SM和IM可能有不同的优先事项，但他们都同意利用各自时代的最佳技术来转型和升级制造业的规模、成本、质量、服务和智能或智能。特别是计算机建模、监控和信息/数据分析在这些例子中得到了广泛的应用。