你知道吗我们可以把制造系统变得更加智能化实现高效的生产控制
要做到这一点，我们需要面对全球市场竞争的激烈情况，利用计算机集成制造（CIM）来缩短产品交货期、提高产品质量和降低成本。基于CIM系统，智能制造系统（IMS）将在不久的将来发挥更大的作用。
为了应对瞬息万变的市场，我们需要增强制造系统的柔性，以提高加工过程的生产效率，从而缩短产品交货期。这涉及到多种因素，如设备、物料、工装以及操作人员等。除了提高加工设备能力和物料质量水平外，还要协调和控制系统运行，合理、高效地利用各种资源，并减少非加工时间，这是当前先进制造技术研究的核心问题。
本文将从理论与工程相结合的角度，对当前智能生产调度方法研究及系统开发现状进行阐述，并探索一些具有或潜在实用的智能控制方法及系统实现技术问题。
首先，我们需要了解车间级制造过程生产控制体系结构。在车间内部，根据美国国家标准局（NSB）的自动化系统递阶控制模型，将体系分为五个层次：工厂层、车间层、单元层、工作站层和设备层。每一层都有其特定的功能和挑战，其中包括任务分配、传递数据闭环反馈，以及运行策略设计。
接下来，我们会探讨如何通过分布式结构结合集中管理来优化生产计划生成与执行。此外，还会讨论运输控制与加工控制之间如何协同工作，以及如何通过实时监控数据提供决策支持。
最后，但并非最不重要的一点，是使用知识获取技术来开发基于专家知识的人工智能调度工具。这涉及到一种叫做模糊推理技术，它能够处理动态实时调度问题，同时满足工艺要求条件下的加工排序需求。这种方法融合了启发式规则与人工智能，使得它成为90年代前沿课题之一，并且展现出巨大的发展潜力。
