粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的
速度。

4.2 模糊控制技术

模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过

程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络
的自学方法更引起人们极大的关注。

4.3 人工智能、专家系统及智能传感器技术

迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推

理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控
制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系
统为柔性制造的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能
(包括专家系统)技术必将在柔性制造业(尤其智能型)中起着日趋重要的关键性的作用。目前用于柔性制造
中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到 21 世纪初，人工智能在柔性制造技术中的应
用规模将在比目前大 4 倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家
的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在
受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故 IMT 被称为未来
21 世纪的制造技术。对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器

“

”

技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的 决策 功能。

4.4 人工神经网络技术

人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就

是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自
动化系统中的一个组成部分。

5 柔性制造技术的发展趋势

随着高新技术的发展，FMS 已渗透、扩散至制造业的各个领域，将对生产方式产生深远的影响。当

今世界动态多变的市场要求计算机集成制造(CIM)

 具有高度柔性。制造系统的柔性是衡量制造系统对变化 

中的市场、技术及生产条件适应性的重要尺度。显然，制造业的柔性是企业竞争力的一个主要动力。制
造柔性是由企业的长期战略考虑而产生的一种生产与经营决策，故制造柔性便不仅是个技术问题，而且
也涉及到企业自身的具体情况和条件。以发展中国家的企业而言，以首先提高人力资源和企业结构资源
的柔性为最佳目前已为日趋增多的人认识到，高效益企业的一个显著特征是，在设计和开发适用的软件
时，将人的因素充分考虑进去，以驱动现代的 CIM 系统。完全无人参与的自动化是不实际的，经济上也
是不合算的。人的创造性、判断力及理解力是任何一种机器所无法完全替代的。

早期的

FMS

“

”

“

”

自动化旨在降低成本及缩短加工周期，着眼于自动化的 量优化 ，并未考虑到 质优化

(

 

”

主要指 柔性

)。目前，以 CIM

 “

”

为代表的新一代制造业自动化不仅考虑到 量优化 ，而且更注重而且更

 “

”

注重 质优化 。

（1）FMC

  

将成为发展和应用的热门技术 这是因为 FMC 的投资比 FMS 少得多而经济效益相接近，

更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将ＦＭＣ列为发展之重。

（2）发展效率更高的ＦＭＬ多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对ＦＭＬ的需求引起了

FMS 制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是ＦＭＬ的发展趋势。

（3）朝多功能方向发展由单纯加工型 FMS 进一步开发以焊接、装配、检验及钣材加工乃至铸、锻

等制造工序兼具的多种功能 FMS。