流程工業(yè)智能制造技術(shù)理論及應(yīng)用中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)自動化學(xué)院SchoolofAutomation,ChinaUniversityofGeosciences2026年1月27日課程內(nèi)容第一章，緒論第二章，流程工業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)第三章，流程工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與智能建模第四章，流程工業(yè)過程控制第五章，流程工業(yè)過程實(shí)時(shí)優(yōu)化第六章，流程工業(yè)數(shù)字孿生工業(yè)制造的發(fā)展歷程1流程工業(yè)智能制造3第一章緒論智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇21、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——工業(yè)制造的發(fā)展歷史工業(yè)制造發(fā)展經(jīng)歷了四個不同時(shí)期工業(yè)制造的需求始終與工業(yè)發(fā)展緊密地聯(lián)系在一起（四次工業(yè)革命）1這些時(shí)代的變遷彰顯了科技可以轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的生產(chǎn)力，改變了全球各地的生活方式和社會的運(yùn)行機(jī)制1、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀2工業(yè)智能制造技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)需求的驅(qū)動下，主要由5G技術(shù)、云計(jì)算、數(shù)字孿生技術(shù)和人工智能技術(shù)共同推進(jìn)“橫看成嶺側(cè)成峰，遠(yuǎn)近高低各不同”多角度地分析、思考問題，對事物的認(rèn)識可以更全面、豐滿5G技術(shù)人工智能數(shù)字孿生云計(jì)算實(shí)際需求1、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀5G技術(shù)35G作為高速率、低時(shí)延、大連接的新一代寬帶移動通信技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施5G技術(shù)賦能智能制造的端到端應(yīng)用場景如今，5G實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用，6G完成早期測試，在快速發(fā)展的通信技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)合推動下，萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代正在向我們走來萬物互聯(lián)5G→6G通信智能設(shè)備的云端協(xié)同：5G技術(shù)使得工業(yè)機(jī)器人能夠通過云端進(jìn)行集中控制，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和靈活的操作5G賦能工業(yè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR）和工業(yè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AugmentedReality，AR）5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和低時(shí)延特性，使得工廠能夠?qū)崿F(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控5G1、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀云計(jì)算4數(shù)據(jù)整合與信息共享，為跨部門的流程協(xié)同提供了技術(shù)基礎(chǔ)智能資源的虛擬化，便于跨地域、跨平臺的共享和再利用物理設(shè)備的遠(yuǎn)程協(xié)同，提高了生產(chǎn)效率和靈活性制造流程的集成優(yōu)化，提升了生產(chǎn)過程的整體性能智能制造產(chǎn)品的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)更高級別的互聯(lián)互通云計(jì)算主要是通過網(wǎng)絡(luò)來統(tǒng)一組織并靈活調(diào)用各種信息資源，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算的信息處理利用分布式計(jì)算、虛擬網(wǎng)絡(luò)資源管理等技術(shù)，將計(jì)算資源集合起來形成共享資源池，以動態(tài)、按需、可度量的方式向用戶提供服務(wù)在制造業(yè)領(lǐng)域，云計(jì)算的應(yīng)用推動了整個生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基本特點(diǎn)：按需分配的自助服務(wù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)訪問、資源池化、快速彈性、可評測服務(wù)1、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀5數(shù)字孿生的概念最早由美國國家航空航天局提出，旨在使用物理特性模型、實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)和飛行歷史信息，形成飛機(jī)全生命周期的鏡像物理實(shí)體的鏡像模型：通過傳感器實(shí)時(shí)獲取物理實(shí)體的數(shù)據(jù)，隨著此物理實(shí)體一起演變、成熟、衰老，反映物理實(shí)體的全生命周期過程，為預(yù)測性的管理與決策提供支撐大大縮短設(shè)計(jì)周期，降低設(shè)計(jì)難度，降低檢測與維護(hù)成本數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)動機(jī)可靠性數(shù)字孿生數(shù)字孿生1、工業(yè)制造的發(fā)展歷程——科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀人工智能技術(shù)6人工智能技術(shù)為制造業(yè)知識工作自動化與智能化提供了新的方法和技術(shù)實(shí)質(zhì)是實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)模式創(chuàng)新、生產(chǎn)智能決策和生產(chǎn)過程智能感知等創(chuàng)新應(yīng)用，使工業(yè)系統(tǒng)具備自感知、自學(xué)習(xí)、自執(zhí)行、自決策、自適應(yīng)的能力工業(yè)人工智能集成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新科技，使工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行更加靈活、高質(zhì)量、高效率和節(jié)能，應(yīng)用前景廣闊，是構(gòu)建智能化過程控制系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)以GPT為代表的人工智能大模型：具有數(shù)千億參數(shù)規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，已在多領(lǐng)域、多任務(wù)的場景下展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用價(jià)值工業(yè)大模型通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和自然語言處理等技術(shù)，可以為工業(yè)垂直領(lǐng)域的技術(shù)突破、產(chǎn)品創(chuàng)新等提供低成本解決方案2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——智能制造的內(nèi)涵7極大地改良典型產(chǎn)品整個生命周期的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理和集成可以使用各種智能傳感器、適應(yīng)性的決策模型、先進(jìn)材料、智能設(shè)備和數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化整個產(chǎn)品生命周期提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，提高企業(yè)競爭力智能制造工業(yè)智能制造充分融合大數(shù)據(jù)和人的知識，結(jié)合云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通訊和人機(jī)交互的知識型工作自動化以及虛擬制造等現(xiàn)代信息技術(shù)和人工智能企業(yè)級資源計(jì)劃優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化和生產(chǎn)過程優(yōu)化實(shí)現(xiàn)過程工業(yè)的升級轉(zhuǎn)型目前智能感知、自主控制和智能決策等關(guān)鍵技術(shù)亟需突破算法數(shù)據(jù)算力智能制造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算新一代人工智能2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——發(fā)展規(guī)劃8加快系統(tǒng)創(chuàng)新，增強(qiáng)融合發(fā)展新動能。攻克4類關(guān)鍵核心技術(shù)，構(gòu)建相關(guān)數(shù)據(jù)字典和信息模型，建設(shè)創(chuàng)新中心、產(chǎn)業(yè)化促進(jìn)機(jī)構(gòu)、試驗(yàn)驗(yàn)證平臺深化推廣應(yīng)用，開拓轉(zhuǎn)型升級新路徑。建設(shè)智能制造示范工廠，推進(jìn)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，拓展智能制造行業(yè)應(yīng)用加強(qiáng)自主供給，壯大產(chǎn)業(yè)體系新優(yōu)勢。大力發(fā)展智能制造裝備，聚力研發(fā)工業(yè)軟件產(chǎn)品，著力打造系統(tǒng)解決方案夯實(shí)基礎(chǔ)支撐，構(gòu)筑智能制造新保障。深入推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化工作，完善信息基礎(chǔ)設(shè)施，加強(qiáng)安全保障，強(qiáng)化人才培養(yǎng)。中國“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃立足制造本質(zhì)，緊扣智能特征，推動制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革未來15年通過“兩步走”，加快推動生產(chǎn)方式變革2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——發(fā)展規(guī)劃9智能工廠用智能化方式改造生產(chǎn)系統(tǒng)和生產(chǎn)過程，實(shí)現(xiàn)工廠生產(chǎn)的智能化智能生產(chǎn)通過人與智能機(jī)器的相互合作，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中機(jī)器對人類腦力勞動的替代智能物流工業(yè)4.0智能工廠架構(gòu)中連通供應(yīng)、制造與客戶的重要環(huán)節(jié)，是保證智能生產(chǎn)順利進(jìn)行的重要支撐德國“工業(yè)4.0”計(jì)劃工業(yè)4.0是在當(dāng)前綜合應(yīng)用通信技術(shù)、嵌入式技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上而提出的戰(zhàn)略，旨在充分利用信息通訊技術(shù)與信息物理系統(tǒng)相結(jié)合的手段推動制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型實(shí)質(zhì)就是基于信息物理系統(tǒng)，將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)過程相結(jié)合，使生產(chǎn)設(shè)備之間自主協(xié)調(diào)、互通互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)虛擬信息世界與現(xiàn)實(shí)物理世界的融合2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——面臨的挑戰(zhàn)10知識型工作者與海量工業(yè)數(shù)據(jù)的深度融合改進(jìn)數(shù)據(jù)的存儲、編碼、訪問與處理方式，企業(yè)能夠更有效地整合分散的數(shù)據(jù)資源建立跨業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)共享，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和實(shí)時(shí)共享建立開放的標(biāo)準(zhǔn)化組織和聯(lián)盟，制定和推廣更加統(tǒng)一的通信協(xié)議工業(yè)現(xiàn)場對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性日益提高推動知識型工作者從數(shù)據(jù)操作中解放出來，扮演起監(jiān)督者和優(yōu)化者的角色采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和人工智能算法，挖掘數(shù)據(jù)背后的深層價(jià)值工業(yè)數(shù)據(jù)通訊協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化工業(yè)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通智能制造面臨的三大挑戰(zhàn)自2015年以來，我國智能制造系統(tǒng)集成產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)傳感器等新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展壯大，然而我國制造企業(yè)在進(jìn)一步推進(jìn)提升還面臨許多挑戰(zhàn)2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——面臨的機(jī)遇11我國目前仍處于重要戰(zhàn)略機(jī)遇期制造業(yè)正處在由數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化發(fā)展的重要階段核心是基于海量工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知。通過端到端的數(shù)據(jù)深度集成與建模分析，實(shí)現(xiàn)智能化決策與控制指令，形成智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同等新型制造模式制造業(yè)智能化對平臺工具提出新需求，隨著信息技術(shù)與制造技術(shù)、工業(yè)知識的集成創(chuàng)新不斷深化，工業(yè)智能制造平臺應(yīng)運(yùn)而生工業(yè)智能制造平臺是智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)智能制造的有效路徑，為智能制造提供了必須的共性基礎(chǔ)設(shè)施和能力新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，現(xiàn)已轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。工業(yè)制造業(yè)發(fā)展不平衡不充分問題突出，亟需建設(shè)重大科技創(chuàng)新平臺《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中平臺概念被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)“智能化”的核心，工業(yè)軟件平臺化成為企業(yè)在工業(yè)智能制造潮流中的著重發(fā)力點(diǎn)2、智能制造面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇——面臨的機(jī)遇12工業(yè)智能制造平臺概述工業(yè)智能制造平臺的技術(shù)體系工業(yè)智能制造平臺的技術(shù)體系由全面互聯(lián)的工業(yè)系統(tǒng)信息感知技術(shù)、IaaS技術(shù)、平臺使能技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、應(yīng)用開發(fā)和微服務(wù)技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)、安全技術(shù)構(gòu)成工業(yè)智能制造平臺功能架構(gòu)面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系工業(yè)智能制造平臺結(jié)構(gòu)可以分為四層，主要包含邊緣層、基礎(chǔ)層、平臺層和應(yīng)用層工業(yè)智能制造平臺的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)信息的互聯(lián)互通工業(yè)智能制造平臺是新型制造系統(tǒng)的數(shù)字化神經(jīng)中樞，在制造企業(yè)轉(zhuǎn)型中發(fā)揮核心支撐作用3、流程工業(yè)智能制造——流程工業(yè)概述13生產(chǎn)連續(xù)，強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)過程的整體性，要求把不同裝置和生產(chǎn)過程連接在一起成為一個整體生產(chǎn)過程包括信息流、物質(zhì)流、能量流，伴隨復(fù)雜的物理化學(xué)反應(yīng)，以及突變性和不確定性等因素，各種變量間耦合嚴(yán)重處于十分惡劣的生產(chǎn)環(huán)境，自身集成環(huán)境復(fù)雜，各種資源（包括硬件和軟件）高度集成流程工業(yè)是指主要生產(chǎn)過程為連續(xù)生產(chǎn)（或較長一段時(shí)間連續(xù)生產(chǎn)）的工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占主導(dǎo)地位鋼鐵冶金石油化工造紙工業(yè)電力工業(yè)全球500強(qiáng)企業(yè)中，流程工業(yè)企業(yè)有70余家，占15%，其營業(yè)收入占總收入的16.5%我國流程工業(yè)年產(chǎn)值占全國企業(yè)年總產(chǎn)值的66%，是國家的重要基礎(chǔ)支柱產(chǎn)業(yè)3、流程工業(yè)智能制造——典型工業(yè)智能制造平臺14藍(lán)卓SupOS工業(yè)操作系統(tǒng)為企業(yè)提供一體化解決方案藍(lán)卓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成立于2018年，致力于打造一款通用型工業(yè)平臺——SupOS工業(yè)操作系統(tǒng)平臺是制造業(yè)“智慧大腦”的核心平臺，通過“平臺+工業(yè)智能Apps”新型業(yè)務(wù)模式實(shí)現(xiàn)企業(yè)客戶的信息化、數(shù)字化、智能化升級轉(zhuǎn)型平臺以工廠全信息集成為突破口，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)控制、生產(chǎn)管理、企業(yè)經(jīng)營等多維、多元數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，提供對象模型建模、大數(shù)據(jù)分析DIY、智能APP組態(tài)開發(fā)、智慧決策和分析服務(wù)3、流程工業(yè)智能制造——典型工業(yè)智能制造平臺15阿里云將工業(yè)大腦作為工業(yè)智能化的載體2009年，阿里云創(chuàng)立；2017年，提出工業(yè)大腦的概念目的：通過數(shù)據(jù)工廠對企業(yè)數(shù)據(jù)、工廠設(shè)備數(shù)據(jù)等多方工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集，借助語音交互、圖像/視頻識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，激活海量數(shù)據(jù)價(jià)值架構(gòu)：包括工業(yè)數(shù)據(jù)中臺、智能制造平臺、智能APP開發(fā)平臺、業(yè)務(wù)應(yīng)用、創(chuàng)新應(yīng)用五個核心功能，為鋼鐵、汽車和化工等行業(yè)提供智能化和數(shù)字化的解決方案3、流程工業(yè)智能制造——典型工業(yè)智能制造平臺16西門子推出工業(yè)領(lǐng)域的開放式操作系統(tǒng)MindSphere更加開放的生態(tài)系統(tǒng)基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)體系架構(gòu)2016年4月，在德國漢諾威工業(yè)博覽會上正式發(fā)布目的：以“數(shù)據(jù)上云”為主題，將產(chǎn)品、工廠、系統(tǒng)和機(jī)器設(shè)備云連接在一起，從而支持工業(yè)應(yīng)用的開發(fā)和數(shù)字化服務(wù)的需求3、流程工業(yè)智能制造——典型工業(yè)智能制造平臺通用電氣的Predix平臺致力于成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的全面解決方案17GE于2013年推出Predix平臺目的：探索將數(shù)字技術(shù)與其在航空、能源、醫(yī)療和交通等領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢結(jié)合，是面向應(yīng)用開發(fā)者的專有云平臺Predix平臺架構(gòu)分為三層，邊緣連接層、基礎(chǔ)設(shè)施層和應(yīng)用服務(wù)層3、流程工業(yè)智能制造——關(guān)鍵技術(shù)18關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)成對于復(fù)雜工業(yè)過程的多種數(shù)據(jù)源，首先通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)通信及（協(xié)議）轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)治理與存儲完成對工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與管理其次，通過數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘與建模、工業(yè)過程控制、工業(yè)過程實(shí)時(shí)優(yōu)化完成對于工業(yè)數(shù)據(jù)的分析與挖掘最后，基于工業(yè)智能制造平臺完成工業(yè)過程的數(shù)字孿生各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)相輔相成，共同推動流程工業(yè)向自動化、智能化、綠色化的方向發(fā)展3、流程工業(yè)智能制造——關(guān)鍵技術(shù)19統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理流程和存儲方案能降低數(shù)據(jù)冗余，提升數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)是后續(xù)數(shù)據(jù)分析、建模和優(yōu)化的基礎(chǔ)進(jìn)行整理、校核、處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和管理規(guī)范，減少數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通和共享數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化管理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理效率的關(guān)鍵工業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)構(gòu)成了智能制造的神經(jīng)系統(tǒng)，負(fù)責(zé)感知、傳輸和初步處理來自生產(chǎn)現(xiàn)場的各類數(shù)據(jù)現(xiàn)代流程工業(yè)中，數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性日益增加。這些數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中的分散存儲，加之多樣的數(shù)據(jù)格式和通信協(xié)議的應(yīng)用，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)交換和集成的復(fù)雜性，這種復(fù)雜性往往使得數(shù)據(jù)共享和流通受阻，從而形成了數(shù)據(jù)孤島流程工業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)3、流程工業(yè)智能制造——關(guān)鍵技術(shù)20工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘利用深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，對數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入分析，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和機(jī)理智能建模進(jìn)一步利用挖掘出的知識構(gòu)建高精度的工藝過程模型，這些模型能夠精確描述生產(chǎn)過程中的物理和化學(xué)現(xiàn)象，預(yù)測設(shè)備狀態(tài)和生產(chǎn)結(jié)果智能建模不僅能為生產(chǎn)過程的監(jiān)控和預(yù)測提供支撐，還能為后續(xù)的優(yōu)化決策、過程控制與工藝優(yōu)化等環(huán)節(jié)提供重要依據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與智能建模是智能制造技術(shù)體系中的核心在流程工業(yè)中，數(shù)據(jù)量巨大，但價(jià)值密度低且分布不平衡，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和知識，是智能制造成功的關(guān)鍵流程工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與智能建模3、流程工業(yè)智能制造——關(guān)鍵技術(shù)21集成先進(jìn)的控制理論，如模型預(yù)測控制，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和動態(tài)預(yù)測模型，自動調(diào)整生產(chǎn)過程，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制工業(yè)過程控制與智能建模技術(shù)相輔相成，控制系統(tǒng)利用智能模型提供的預(yù)測信息，實(shí)時(shí)優(yōu)化控制參數(shù)，減少過程波動，提高產(chǎn)品質(zhì)量的一致性提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，為制造業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的支持工業(yè)過程控制是智能制造的執(zhí)行層面，直接關(guān)系到生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量傳統(tǒng)工業(yè)過程控制依賴人工經(jīng)驗(yàn)和簡單的自動化邏輯，而在智能制造時(shí)代，工業(yè)過程控制正朝更加智能化和精確化方向發(fā)展流程工業(yè)過程控制3、流程工業(yè)智能制造——關(guān)鍵技術(shù)22實(shí)時(shí)優(yōu)化技術(shù)能夠綜合生產(chǎn)過程中的因素，利用約束規(guī)劃、多目標(biāo)優(yōu)化等方法，實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和操作參數(shù)實(shí)