苦干+巧干,做好中国机床

计划安排、刀具管理、托盘管理、能耗管理等16个应用APP。

实际上，目前的智能机床绝大部分是“数控机床+互联网”，远没有达到替代人类智能的水平。这是因为在自主感知、自主学习等方面，没有取得革命性的技术突破，现有的智能机床过于依赖人类专家，进行理论建模和数据分析，导致知识积累艰难而缓慢，最终导致智能机床的适应性和有效性不足。更重要的是没有形成一个共用共享的生态圈。

因此，现在有关智能机床的研究还是传统的研究方法，存在一些困境，主要包括：一是对智能机床尚未形成一个学术界、工业界认可的定义：二是基于机床理论建模仿真研究的成果准确度不高，达不到最优加工效果：三是基于新增大量外部传感器的信号特征阈值比较分析法，有效性和敏感性不够，还大幅增加了机床的复杂度和成本，不被用户和市场接受：四是数控系统的开放性不足，制约了智能化技术的开发和应用：五是对人在智能机床技术框架中的作用定位不准确。

这样来看，在智能机床的探索上，我们与德国、日本差距不大。我们也做了_一些智能化的探索，做了刀具寿命管理、主轴振动主动避让等模块。主轴振动主动避让的智能化模块已经应用在智能制造的示范工厂—一东莞劲胜精密3C智能工厂配置华中数控系统的180多台高速加工中心、78台华数机器人以及40台AGV小车上。

智能机床走过机床+数字化的初级阶段、数控机床+互联网的中级阶段，正因为新一代人工智能技术的突破和迅速发展，迈进数控机床+互联网+新一代人工智能的第三个阶段。我认为，加快新一代人工智能技术与数控机床融合应用将为数控机床产业带来新的变革。

在中国工程院、工信部的指导和支持下华中数控、宝鸡机床、华中科技大学提出了新一代智能机床（iMT）的新理念，开展了智能数控系统（iNC，intelligent NC）和智能机床（iNC-MT， intelligentNC Machine Tools）的探索。我们认为，新一代智能机床是在工业互联网、大数据、云计算的基础上，应用新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合的机床，具有自主感知机床、工况、环境有关的信息：通过自主学习获取知识，并能应用这些知识进行自主决策：进而实现自主执行：从而实现加工制造过程的优质、高效、低能耗的运行。大数据智能是发展智能机床的核心技术，但目前的应用存在一些难点，一是用于深度学习的负向样本信息太少：二是样本的标识仍需要人工介入。

而如何做好智能机床？首先要打好数字化的基础，构建机床双胞胎。这个双胞胎能够把机床的行为和状态变成一个可追溯的精确描述。数据完备有效，能够反映机床加工过程中的力、热这些物理变量：二是机床的健康保障，保持设备完好和安全：三要提高生产使用效率。

当然，我们提出新一代智能数控系统后，大家难免质疑——2.0都没搞明白，要不要搞4.0，我觉得这可以并行实施。比如我们把国外数控系统的心电图拿过来，跟我们系统的心电图对比，及时快速发现问题和差距。

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