根据系统论观点，制造系统包括其组成环节及环节间的相互作用。因而，人工气候箱智能制造系统的研究涉及体系结构、单元建模等问题。制造系统的体系结构主要包括分层结构、分布自治结构以及混合结构。系统及单元建模主要包括Agent和Holon方法。

 

一般认为，Agent应具有三种基本属性：场景性、自治性、和适应性。场景性表明Agent是工作于特定环境中，并以某种方式感知外部环境。自治性表示Agent能在没有外部控制情况下自主决策。适应性表示Agent能根据外部环境改变自身状态或行为。多个Agent以一定的方式连接起来即构成多Agent系统。这些Agent在物理上或逻辑上是分散的，他们通过协作或竞争共同完成某个任务。虽然单个Agent功能有限，但多个Agent表现出的群体性能却相当*，在解决复杂制造系统的建模与控制问题上具有一定的*性。多Agent系统一般只有容错性、并行性、可扩充、可重构性。由于多Agent制造系统将部分决策能力分布到各个Agent从而降低了系统的集中控制能力，Agent的局部自治决策能力与制造系统全局监控与优化能力之间的协调，是设计多Agent制 造系统体系结构的重要内容。

 

1967年Koestler在《机器里的灵魂》一书中提出了“Holon”概念，意为“同时为一整体且为一整体的一部分”。Holon一般包含两部分的结构，除去与Agent类似的信息部分外，Holon更强调与制造系统中的物理和制造信息（如制造设备、订单信息等）的关联。与Agent一样，Holon也强调自治，但Holon具有自包含性，即大Holon可由小Holon组成，一个小Holon可由几个大Holon共同拥有。因此，由Holon构成系统时，一般采用分层结构。这种等级关系与制造系统传统的递阶结构相适应，在Holon自治、协商合作的同时，可以进行系统的全局优化与控制。Holon制造系统着重研究自治模块的系统组成及其分布式控制。

 

 

智能制造概念提出至今，智能制造理论利技术得到长足的发展，但仍然面临—些挑战性的问题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、NC加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的Agent建模及智能制造系统的多Agent建模理论、多Agent系统学习及重构理论、多Agent系统动力学分析方法及性能评价指标、多Agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的Holon模型，Holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完善，而且对相关学科的发展具有积极的推动作用。