一、PLM在工業智能制造中的應用

　　智能制造應當包含智能制造技術和智能制造系統，智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。

　　隨著信息技術的不斷發展，智能制造這一概念迅速深入到生產制造領域。當前制造業的轉型可以看作是自動化升級和信息技術升級的融合，而其中PLM，即產品生命周期管理的應用是其不可缺少的技術核心，并在工業智能制造中發揮著重要作用。

　　1、智能生產

　　生產過程智能化中的智能產品，是依靠PLM開發，設計軟件的基礎都是PLM。在工業工業智能制造的工廠中，智能產品就是一個CPS。它虛擬部分是由PLM設計的，然后再經過ERP將其與生產計劃和具體部件掛鉤，以便在工業智能制造的工廠中由新一代的MES智能化地生產出來。

　　2、個性化服務

　　個性化定制的產品交付用戶以后，會面臨服務不夠精準的難題。而這個信息就是由PLM管理的——對一個特定的產品來說，在設計之初的PLM是設計圖;生產的時候PLM是工藝方法;使用的時候PLM就是說明書，維修維護的時候PLM就是病歷卡。這樣就可以更加精準有效地服務。

　　3、個性化定制

　　支撐個性化定制是工業智能制造的特征之一。在工業智能制造時代，個性化定制涉及到關鍵零件，如發動機。而設計是個專業性很強的活，需要用PLM支撐。PLM提供合適的部件，能保證用戶所選的部件能與其他部件一起正常運轉，且保證產品質量。

　　二、智能制造核心

　　智能制造從單元化，過渡到集成化，再到網絡化智能化，建模與仿真技術呈現出新的技術特點和技術應用。

　　總的來說，伴隨智能制造發展的腳步，建模與仿真技術將會更加緊密地與5G、云計算、大數據、人工智能相結合。

　　建模與仿真技術正呈現出實時化仿真、分布式嵌入式仿真、云端建模與仿真、多端建模與仿真和模型資源共享、虛實結合的建模與仿真、人與加工過程參與建模與仿真互動、大數據驅動的混合建模、人工智能和群體智能優化技術結合的建模與仿真等趨勢。

　　隨著制造業的發展，建模仿真技術將發揮更加重要的作用。與此同時，由于智能制造系統的新的特點，對仿真技術提出了更高的要求。

　　數字模型的建立與管理是制造企業實現制造系統數字化的重要基礎。由于制造過程的復雜性，制造生命周期的數字模型擁有一些新的特點。

　　(1)模型的組成更復雜。模型的組成元素越來越多，元素之間的關系更加復雜。

　　(2)模型的生命周期更長。智能制造系統中的模型將參與產品的整個生命周期。由于模型元素之間關系的復雜性，模型的演化過程將會非常復雜且呈現高度不確定性。

　　(3)模型具有高度異構性。大量的模型是由不同的機構采用不同的平臺、結構、開發語言和數據庫來構建。

　　(4)模型的可信度極難評估。由于對模型的依賴性的增強，模型的可信度問題也變得越來越重要。由于模型的復雜度增加，評估模型的可信度變得更加困難。

　　(5)模型的可重用性。為了提高模型開發的效率與質量，模型重用的作用和價值變得更加重要。