智能制造的分布式认知系统要素分析

一、为什么“智能制造系统”可以被视为一种认知系统？

如果我们抽象掉“机器”“产线”“软件系统”的工程表象，而从功能与能力层面来看，现代智能制造系统正在同时具备以下特征：

一旦系统持续感知现实、形成结构化表征、基于表征做决策并作用于现实，它就不再只是“信息系统”，而是一种工程化的认知系统。

👉 智能制造 ≠ 自动化
👉 智能制造 =工业级分布式认知系统

二、为什么一定是“分布式认知系统”？

1️⃣ 工业现实决定了“认知必然分布”

在制造场景中：

• 感知分布在PLC / 设备 / 边缘

• 决策分布在MES / APS / 调度系统

• 知识分布在工艺 / 质量 / 运维系统

• 行动分布在执行单元 / 机器人 / AGV

不存在一个“中央大脑”可以实时、完整地认知一切。

这与认知科学中的Distributed Cognition（分布式认知）完全一致：

认知并不只存在于一个大脑中，而是分布在个体、工具、符号系统与环境结构之间。

三、分布式智能制造系统 ≈ 分布式认知系统的要素映射

下面我们逐一拆解。

3.1 要素一：感知系统（Perceptual Layer）

在智能制造中：

• 设备状态（运行 / 停机 / 故障）

• 过程变量（温度、压力、节拍）

• 业务事件（工单开始、完成、异常）

这些构成系统的**“感觉输入”**。

关键特征

• 事件化（Event-based）而非轮询

• 语义化（Meaningful）而非裸点位

没有语义的感知 ≈ 没有意义的刺激

3.2 要素二：表征系统（Representational Layer）——这是关键

认知科学中有一个核心结论：

认知能力的上限，取决于表征能力，而非计算能力。

在智能制造中，表征体现为：

• 设备 ≠ 点位集合，而是具有状态与能力的实体

• 工单 ≠ 一张表，而是生命周期对象

• 产线 ≠ 拓扑图，而是可运行系统

UNS 在这里起到的角色

UNS 的本质不是“消息总线”，而是：

工业系统的共享认知表征空间

UNS 提供了：

• 语义层级（Semantic Hierarchy）
  → 类似人类认知中的“概念层级”

• 功能 / 描述 / 信息命名空间
  → 区分“是什么 / 能做什么 / 给谁看”

• 当前状态单一事实源（Current State SSoT）
  → 相当于“工作记忆”

UNS 文档明确指出，它是业务当前状态的统一表达空间，所有系统通过它进行语义对齐与通信 。

3.3 要素三：记忆系统（Memory System）

制造系统的三类“记忆”

关键并不是“存了多少数据”，而是：

记忆是否以“可推理的结构”存在

没有结构的历史数据 ≈ 遗忘

3.4 要素四：推理与决策系统（Reasoning）

在分布式制造系统中：

• MES 推理工序与资源匹配

• APS 推理时间与约束

• 质量系统推理因果关系

• AI 模型推理模式与异常

重要的是：
这些推理并非发生在一个中心，而是：

在共享语义表征（UNS / CDM）之上进行的并行推理

这正是分布式认知的典型形态。

3.5 要素五：行动系统（Action）

认知不是“想”，而是想 → 行动 → 修正表征。

在制造中：

• 推理结果 → 调度指令

• 状态变化 → 控制反馈

• 异常 → 策略调整

形成：

感知 → 表征 → 推理 → 行动 → 新感知的闭环

3.6 要素六：协同认知与语义对齐（Collective Cognition）

这是工业认知系统与传统 IT 系统的本质分水岭。

没有 UNS 的系统世界：

• 每个系统有自己的“世界观”

• 数据靠接口对接

• 语义靠人脑补

有 UNS 的系统世界：

• 所有系统共享同一现实表征

• 新系统“订阅现实”即可参与认知

• 认知能力随系统数量线性扩展

👉UNS 是分布式认知的“共同语言区”

总结：智能制造系统的认知要素全景

因此可以得出一个强结论：

智能制造系统不是“用 AI 的自动化系统”，
而是一个通过 UNS 等语义基础设施构建的工程化分布式认知系统。