实现智能制造的核心是信息处理和物理过程的深度融合，传统制造过程主要是在实体空间依靠生产设备制造产品，设备和过程本身很少或不产生数据，即使很少的数据信息也处于割裂状态，制造效率和自动化程度的提高主要靠物理设备。随着网络信息技术的发展，逐步发展为通过物联网和互联网进行人与人、人与机、机与机的协同和交互模式，进一步建立物理设备和过程的数字模型，不断进行仿真和优化，提高生产效率和效益，这就是所谓的CPS（CyberPhysicalSystems）信息物理融合系统。面向智能制造的数控系统必然是以CPS为基础构建，它不再仅仅是机床设备的控制系统，而是成为工厂甚至整个智慧城市的一个智能节点。
实现智能数控的技术路线
什么是智能制造目前还没有统一的认识，相关文献主要从智能制造具有的特征方面来描述。1988年日本通产省（MITI）提出智能制造系统（intelligentmanufacturingsystem，IMS）的设想，1989年形成国际合作项目正式文件，旨在21世纪全球化的大趋势下通过国际合作共同研发新一代制造系统，迎接新世纪全球变化的挑战。20世纪90年代IMS项目对未来工厂的构思，已经大致涵盖今天智能制造的内涵。
智能制造是一个系统，它不仅仅是智能技术的组合，也不仅仅局限在生产制造的业务领域，它是以融合了当前最新技术，贯穿研发、制造、客户服务等的全价值链领域。所以数控系统的智能化就不能仅仅从制造环节本身考虑，提高其工艺柔性、质量和效率，还要从整个系统的角度考虑。特别是我国数控系统厂商和研究机构，在传统制造技术本身落后于先进发达国家，如何在新模式和理念的引导下实现超越成为数控系统发展的新路径。基于互联网和计算机技术的“互联网+”恰是技术升级中一个非常重要突破点。如何发挥中国的互联网和制造融合的优势将会成为制造业转型升级的重要路径。
在中国信息物理系统白皮书中提出的构成CPS的四大核心要素，“一硬”（感知和自动控制）、“一软”（工业软件）、“一网”（工业网络）、“一平台”（工业云和智能服务平台），通过状态感知、实时分析、科学决策、精准执行四个过程解决生产制造、
应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化（图1）。状态感知就是通过各种各样的传感器感知物质世界的运行状态；实时分析就是通过工业软件实现数据、信息、知识的转化；科学决策就是通过大数据平台实现异构系统数据的流动与知识的分享；精准执行就是通过控制器、执行器等机械硬件实现对决策的反馈响应。CPS具有明显的层级特征，小到一个智能部件、一个智能产品，大到整个智能工厂都能构成信息物理系统。信息物理系统建设的过程就是从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向大系统、巨系统演进的过程。CPS分为单元级、系统级、系统之系统SoS（SystemofSystems）级三个层次。虽然数控机床可看成由多个具有单元级的主轴单元、进给单元以及冷却系统等单元组成，但这些单元在系统中不具独立承担任务的功能，所以将数控系统看成单元级CPS更容易理解制造系统及制造生态系统的三层架构。
在互联网技术的推动下，越来越多的新兴商业模式不断涌现。其中最具代表性的就是“分享经济”，它给我们带来了基于分享模式的新业态，例如在汽车、房产等领域出现的APP打车、APP租房等互联网的分享应用模式。在制造业，互联网和新经济模式如何落地？如何适应“分享经济”将会成为一个重要的研究内容。
智能手机的出现使得互联网相关产业进入了一个爆发式的增长，新兴商业模式不断出现，智能终端在技术上的突破在其中起到了极其重要的作用，所有互联网相关的应用和技术都离不开通过智能终端与人建立的链接。而在机床行业中，链接人与设备的智能终端正是数控机床的大脑数控系统，所以以CPS架构研发面向智能制造的数控系统，并以此构建起制造生态系统是实现智能制造的可行路线。
数控系统的开放互联
从19世纪50年代第一台数控系统出现到现代开放式数控系统，期间经历了多次重大变化，但是这些变化都局限在单机的功能和单元技术的革新和升级。设备的联网相关技术进展缓慢。
近年来，出现了不同结构层次的数控系统产品，包括全系统、半成品和核心软件，见表1。例如，德国的ISG公司仅提供数控软件知识产权，由用户自行配置或二次开发形成自己品牌的数控产品。美国国家标准与技术研究院NIST及其他开源组织可提供开源的LinuxCNC数控软件，用户可免费得到其源代码，并可在GNU共享协议下进行开发。德国的PA（PowerAutomation）公司、
倍福（Beckhoff）公司则提供模块化的数控系统平台，由用户自行配置后形成自己品牌的数控产品。美国DeltaTau公司提供PMAC运动控制卡和相关软件，由用户开发组成自己的数控系统等。
表2描述了数控系统互联方式的变化：数控系统的互联方式从最早的串行通信逐步升级为以太网通信。不同类型（品牌）的数控系统的通讯端口、通讯协议千差万别。从表1还可以看出，在不同的时期，不同的阶段，数控系统厂家设计并提供了面向不同应用目标的通讯方式和通讯协议。比如最早期的I/O方式用于和其他设备进行握手和工作协同。在第二阶段的串口通讯时期（其实这个技术目前还有很多国内外厂商正在使用），主要是由于数控系统内存偏小，在遇到大程序时进行在线的NC文件下载，即最基础的DNC功能，这种方式由于其技术门槛低，简单、易行、低成本而被国内数控厂商所广泛使用，但是这也同时限制了国内数控系统对于网络技术的应用，功能极为有限。第三阶段，类似
fanuc、Siemens等中高端数控系统都配备了以太网接口，比如西门子数控系统提供基于OPC的标准化局域网通讯协议，数据采集和文件传输往标准化靠拢，但是这个阶段的系统设计及网络协议设计依然局限于局域网应用，更多的还是基于传统的DNC设计思想，这个时期的数控系统网络传输相关功能主要针对数据上传和下载（如备份/恢复，NC程序下载和上传，参数设定等）以满足点对点或者局域网的互联应用目标，但在互联网时代到来时上述功能及其协议的形式却又显得有些捉襟见肘。
以1996年发布的OPC协议为例，其最初目的是把PLC特定的协议（如Modbus，Profibus总线等）抽象为标准化的接口，通过以太网向HMI/MES等系统提供标准化的连接通讯支持，这种面向局域网的通信存在如下缺点：平台局限、防火墙穿透困难、OPC无法支持互联网、安全功能弱、数据完整性无法确保。
1、平台局限，跨平台几乎无法实现。OPC基于微软的COM/DCOM技术开发，只能运行于Windows系统，在如今工业控制领域流行的Linux等嵌入式平台上无法支持，并且2002年初微软宣布停止COM技术的研发，OPC的技术基础面临淘汰。
2、防火墙穿透困难，OPC通信在跨越计算机边界时很难完成，用户需要在防火墙中打开很多端口才能够让DCOM通信穿越，这严重影响了整个网络的安全性和可靠性。
3、对Web等互联网应用的支持缺失，OPC无法支持互联网，4、数据结构支持弱，OPC无法支持类似结构化数据等复杂数据规范。
5、安全功能弱，类似设备认证、数据加密等网络应用中非常重要的安全功能在老式OPC协议中并未设计。
6、数据完整性无法确保，在通信中断或者异常时，OPC协议并无法确保传输数据的准确送达，数据通信常常会因此损坏并无法找回。
针对上述缺点，第四阶段的通讯设计出现了OPCUA和MTConnect等面向互联网应用的协议设计。
OPCUA为OPC基金会在原有OPC协议的基础上进行了扩展和升级，首先解决了操作系统平台的依赖问题，并且对互联网环境下的应用提供了更多的支持。OPCUA通过隧道技术解决了网络安全及防火墙穿透等问题，并支持发布订阅等面向互联网应用的新兴通讯技术，其技术框架如图2所示。
MTConnect是由美国机械制造技术协会（AMT）发起，联合美国通用电气等世界领先制造企业制定的开源、免费的机床通信标准，旨在提升来自不同制造商、软件商的制造装备、设备和软件应用之间的互操作性。其技术框架如图3所示。但是，各大数控厂商的系统架构不同，参数、文件命名规范甚至操作系统都不尽相同，想要对数量庞大的数控设备进行统一的规范，并且使得数量庞大的类似ERP、MES等客户端厂商进行统一规范并使得相关应用得以协同工作依然是一个漫漫长征路。
MTConnect协议仅仅针对客户端与设备的通讯进行了约定，但是并未对互联网端的应用及其协调互通接口进行约定，其问题的根本与OPCUA一样，本质上还是基于点对点的通讯问题解决，但是互联网环境下的应用需求不仅仅局限于此。因而MTConnect的协议需要一套云端应用的规范来进行合理的补充，才能够使得数控机床的互联网应用得以真正顺畅实现。
智能数控系统的发展
在工业4.0及“互联网+”的背景下，数控系统的未来发展与竞争出现了新的变化，在中国更多的竞争将会聚焦在如何利用互联网的优势，让数控系统的计算能力获得无限扩展，并且通过对分享经济等新兴商业模式的理解，合理打造与之相适应的功能成为未来的重要趋势。
1.数控系统智能化要求
从制造技术本身来看，数控系统的智能化在如图4的四个方面进行：操作智能化、加工智能化、维护智能化和管理智能化。
机床在加工过程中通过采用各种传感器，借助实时监控和补偿技术，进一步提高机床的性能。日本马扎克、大隈等公司在智能化方面提供了许多先进的技术，如主轴抑振、智能防碰撞等功能。沈阳机床i5数控提供了基于特征的编程和图形化诊断等功能。
2.基于云平台的数控系统
在云计算的基础上德国斯图加特大学提出“全球本地化（glocalized）”云端数控系统，其概念如图5所示，从图中可见，传统数控系统的人机界面、数控核心和PLC都移至云端，本地仅保留机床的伺服驱动和安全控制，在云端增加通信模块、中间件和以太网接口，通过路由器与本地数控系统通信。这样一来，在云端有每一台机床的“数字孪生（DigitalTwin）”，在云端就可进行机床的配置、优化和维护，极大方便了机床的使用。实现所谓的控制器即服务CaaS（ControlasaService）。
数字孪生是指特定物理对象的数字镜像，包括描述其几何、材料、组件和行为的设计规范和工程模型以及其所代表实体特有的生产和运营数据，成为形影不离的“伴侣”，是物理对象属性及状态的最新和准确的实时镜像，包括形状、位置、状态和运动。机床的数字孪生可在多个信息域同时存在，有多个“化身”，在产品设计阶段承担方案论证、结构和功能验证以及性能参数优化的作用；在构建工厂的规划阶段参与完成布局规划、系统优化模拟仿真等工作；在运行阶段进行加工状态判断和预测，实现机床的智能控制和预防性维护，直到产品报废终结，甚至在其后还存在。
3.互联网数控系统及其生态系统
在互联网条件下，数控系统必须要成为一个能够产生数据的透明的智能终端，让制造过程及其全生命周期“数据透明”。通过智能终端的“透明”，实现制造过程的透明，不仅仅方便加工零件，同时产生服务于管理、财务、生产、销售的实时数据，实现设备、生产计划、设计、制造、供应链、人力、财务、销售、库存等一系列生产和管理环节的资源整合与信息互联。
沈阳机床集团围绕i5智能机床在世界上领先建立起了机床生态系统，图6是i5智能机床关于数据产生和应用的示意图，通过“透明”的i5智能系统，i5智能机床可以实时在线，为上述管理过程提供精准的数据依据，成为新制造业态的基础。
iSESOL（i-SmartEngineering&ServicesOnline，是沈阳机床旗下的公司研发的云制造平台，例如云端产能分享平台，用户可以将闲置产能公示于iSESOL产能平台，有产能需求的用户无需购买设备即可快速获得制造能力，通过这种方式产能提供方可以利用闲置产能获得收益，产能需求方可以以较低的成本获得制造能力，双方通过分享获得利益最大化。无疑，这种模式将会成为制造业互联网+的一个重要形式。
图7为基于iSESOL平台的智能机床互联网应用框架。所有的i5智能设备通过iPort协议接入iSESOL网络，非i5的设备（如OPCUA终端或者MTConnect终端）可以通过iPort网关接入iSESOL网络。类似ERP、MES、远程看板等云端的APP应用通过iSESOL聚合的实时数据和访问接口实现对远程设备的统一访问。iSESOL提供针对不同设备的数据字典映射统一不同设备的访问方式，云端APP只需通过标准的服务或者参数命名即可订阅各类事件和数据信息，实现统一的设备访问。最终用户可以通过不同的终端安装APP实现对设备的各类互联网应用。在这个平台下建立的产能协同生态系统目前已接入机床几千台，目前日常联机接入二千五百台左右。
4结论和展望
机床数控系统的智能化与网络化是大势所趋，基于CPS的理念引导智能数控系统发展，通过网络、平台从整个系统的视角实现数控机床的智能化。
智能化的发展是一个循序渐进的过程，目前对智能化还有不同的理解，也没有普遍适用的解决方案。数控机床商业模式的创新和真正落地运营就一定依赖于数控系统的智能化与网络化。未来的数控系统将会越来越多地将互联网的影响渗透到制造环节，通过数据的累积、传输和挖掘，将会诞生越来越多的智能化制造能力，透明和分享化将会为制造业带来翻天覆地的变革。
