1.引言
根據工信部最新的公布,“十三五”期間,我國發布285項智能制造國家標準,主導制定47項國際標準,涵蓋了企業生產制造的全流程,我國進入全球智能制造標準體系建設先進行列。建成600多個具備先進技術水平的智能制造示范工廠,智能制造示范項目生產效率平均提高44. 9%,能源利用率提升19. 8%,運營成本降低25. 2%,產品研制周期縮短35%,產品不良品率降低35. 5%。新增兩化融合管理體系貫標企業超過3萬家,煉化、印染和家電等領域接近國外先進水平。工業互聯網網絡、平臺和安全三大體系夯基架梁工作基本完成。定制化服務、全生命周期管理、總集成總承包、共享制造和在線監測與維護等服務型制造新模式不斷涌現,工程機械、電力裝備等行業服務型制造業務快速發展,工業設計、信息技術和節能服務等生產性服務業逐步壯大。
無疑,智能制造已經成為我國從制造大國向制造強國轉型的巨大推動力,正帶領中國產業邁向全球價值鏈中高端。
2.智能制造發展的時代背景
人類文明的進程與制造密不可分,制造活動及其產物促進人類的生存進化,人類社會經歷了從蒸汽時代、電氣時代、信息化時代到智能化時代的發展歷程;相應地,制造技術也從工業1. 0發展到工業2. 0、工業3. 0,如今邁向工業4. 0。
具體的技術發展變遷在于,從工業1.0到2.0的是制造技術從機械化走向標準化的過程,包括零件設計的標準化、制造工藝的標準化及檢驗和質量控制的標準化,實現了初級的剛性自動化,改變的是制造過程的速度和可重復性。從工業2. 0到3. 0,制造技術以高級自動化為特點,追求效率、質量和柔性,實現產品的大規模個性化生產,以數字化設計制造支持新業務模式。
如今,世界正在進入以信息產業為主導的經濟發展時期。新一輪科技革命和產業變革正在重構全球創新版圖、 重塑全球經濟結構。中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段,智能制造成為我國構筑競爭新優勢的關鍵所在。
我國從國家層面確定了中國建設制造強國的總體戰略,明確提出要以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線,以推進智能制造為主攻方向,實現制造業由大變強的歷史跨越。
根據工信部發布的《智能制造“十三五”發展規劃》, “十三五”期間我國推進智能制造實施“兩步走”戰略:第一步是到2020年,智能制造發展基礎和支撐能力明顯增強,傳統制造業重點領域基本實現數字化制造,有條件、有基礎的重點產業智能化轉型取得明顯進展;第二步是到2025年,智能制造支撐體系基本建立,重點產業初步實現智能轉型。
規劃實施以來,智能制造表現出良好、強勁的發展勢頭,成為中國制造業創新發展的主要抓手,是中國制造業轉型升級的主要路徑,推動了制造業高質量發展。但是我們也要意識到我國智能制造仍然存在一些不足,如:對智能制造規律的認識和理解還不夠深入;供給支撐能力仍有明顯短板;應用推廣的深度、廣度不夠和服務能力不強等。
“十四五”時期是我國全面建設社會主義現代化強國的第一個五年,推動智能制造創新發展意義重大。近日,工信部會同有關部門起草的《“十四五”智能制造發展規劃》 (征求意見稿)發布。《規劃》從設計、材料、生產制造、裝備、供應、管理、標準以及相關軟件、硬件等方面,提出了重點任務和明確的目標。
兩大階段目標是:到2025年,中國規模以上制造業企業基本普及數字化,重點行業骨干企業初步實現智能化轉型;到2035年,規模以上制造業企業全面普及數字化,骨干企業基本實現智能化轉型。
其中,對智能制造創新發展提出如下六項推進工作建議:
1) 推進智能制造公共數據平臺建設。建立國際接軌、行業認可的典型智能制造裝備公共數據字典系列標準, 深入研究智能制造裝備和生產過程的信息建模方法, 多方面、多層次協同推動, 盡快建立制造裝備、 生產過程、 數字工廠的數據字典和信息模型基礎數據庫, 研制自主可控的建模工具軟件, 建設國家、 行業統一的智能制造公共數據平臺。
2) 推進智能制造系統可靠性平臺建設和標準制定。面向典型行業開展智能制造系統的可靠性設計、 測試、 管理和評價的公共服務平臺, 建立智能制造系統可靠性基礎數據庫, 提升智能制造裝備及系統整體可靠性水平。
3) 推進智能制造系統全面集成。實現企業內部靈活可重構的不同層次網絡化制造系統集成 (縱向集成), 以及貫穿產品和工廠全生命周期不同階段系統集成 (橫向集成和端到端集成)。
4) 面向智能制造系統的安全一體化技術研究與開發應用。建立面向典型行業的安全一體化風險模型庫, 構建基于全風險要素感知、 大數據推演的全生命周期安全數字化監管平臺, 提升安全服務保障能力, 推動智能制造安全標準化評級和國際標準制定。
5) 制造裝備智能化提升。加大工業通信協議和裝備數據字典標準研制力度, 推進制造裝備內嵌基于數據字典的信息模型和統一接口, 以及機器視覺、 預測性維護等人工智能技術應用, 不斷提升制造裝備智能化水平。
6) 持續優化完善智能制造標準體系: 優化存量 (基礎共性標準和行業應用標準協調統一), 聚焦增量 (如面向國家戰略需求、 新技術應用要求和高質量供應鏈標準等)。
可以看到,我國將繼續以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級,推動制造業產業模式和企業形態根本性轉變,以“鼎新”帶動“革故”,以增量帶動存量,促進我國產業邁向全球價值鏈中高端。
3.智能制造內涵和外延
(為什么確立國家目標和戰略目標,解決短板問題)
從中國制造業實際出發,中國仍是一個發展中國家,工業化任務尚未完成。一方面,我國不同區域、不同產業的發展階段、特征有所不同;另一方面,與工業發達國家相比,中國在關鍵技術、核心裝備和標準體系等方面還存在較大差距。為此,我國提出了“工業2.0補課、 3.0普及、 4.0示范”的并行戰略,以此推動中國制造業智能化轉型。
以離散制造業為例,目前相當一部分產業還處于價值鏈低端,所處的階段總體來看大概還停留在工業2.0和工業3.0階段之間。通過調研總結發現,目前企業智能化升級過程中常見問題普遍包括:
①產品品種規格多樣,生產計劃調度困難;
②生產對象不一樣,不同形態的車間管理需求不同;
③許多企業未實施或未應用好MES,任務執行進度、設備狀態和物料狀態等難以跟蹤;
④系統集成困難;
⑤制造裝備類型繁多,底層設備自動化和數字化程度差別大;
⑥產品質量管理困難。
這些問題都亟待智能制造來改變。那么,智能制造究竟該如何理解呢?
《智能制造“十三五”發展規劃》中明確提出,智能制造是基于新一代信息通信技術( Information Communication Technology, ICT)技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計生產管理服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行和自適應等功能的新型生產方式。
基于智能制造技術推廣服務相關的工作,結合新的技術發展變遷和應對未來的挑戰,我們對工業4. 0時代智能制造有了新的認識。
智能制造是先進制造技術與新一代信息技術、新一代人工智能等新技術深度融合形成的新型生產方式和制造技術。它以產品全生命周期價值鏈的數字化、網絡化和智能化集成為核心,以企業內部的縱向管控集成和企業外部的網絡化協同集成為支撐,以物理生產系統及其對應的各層級數字孿生映射融合為基礎,建立起具有動態感知、實時分析、自主決策和精準執行功能的智能工廠,進行CPS賽博物理融合的智能生產,實現高效、優質、低耗、綠色和安全的制造和服務。
未來一定是個性化、響應快、質量高、成本低、知識密集、服務至上、生產柔性以及環境友好的制造模式,這些都只有通過大力推進制造智能化才有可能做到。在推進智能制造過程中,智能裝備產業自然而然也能得到快速發展,從而帶動智能制造技術衍生產品的發展,成為新常態下新的經濟增長點。
歸納起來,智能制造能夠提升制造業水平,促進制造模式的改變,加速發展新型產業。
4.智能制造高質量發展研究(學習思考)
基于對智能制造全新的認識,我們就智能制造高質量發展、具體的任務分解和落地路徑思考探究如下。
(1)總體目標
無論何時,產品質量更好、生產效率更高、單件成本更低、環境影響更小、市場響應更快以及生產過程更安全都是制造企業的永恒目標。因此,智能制造的總體目標歸結為優質、高效、低耗、綠色和安全五個方面。
(2)核心主題
構成智能制造的核心內容即賽博物理系統( CPS)以及由此構建的賽博物理生產系統( CPPS),而CPS / CPPS的實現則建立在四大載體之上,包括智能工廠、智能生產、智能物流和智能服務。
(3)支撐技術
支撐技術屬于智能制造的關鍵技術,涉及支撐智能制造發展的新一代信息技術和人工智能技術等關鍵技術,主要包括了傳感器、工業互聯網、物聯網、大數據、云計算、邊緣計算、虛擬現實增強、現實人工智能和數字孿生等。當然,隨著智能制造的發展,還會有新的技術出現。
(4)使能技術
面向應用的使能技術也屬于智能制造的關鍵技術,涉及智能制造、系統性集成和應用使能的關鍵技術,主要包括端到端,縱向集成、橫向集成三大集成技術,以及面向功能實現智能制造的動態感知、實時分析、自主決策和精準執行的功能特征。
(5)發展模式
智能制造的演進發展基于三種基本范式:一是數字化制造;二是互聯網+制造;三是新一代智能制造。
(6)實施途徑
在智能制造實施道路上,企業切忌盲目跟風,必須以明確的經濟效益指標為指引,以打好工業2. 0和工業3. 0基礎為首要任務,找到適合自身的實施路徑。只有做到統籌規劃、分步實施,才能真正實現數字化、網絡化和智能化,走向徹底的工業4. 0。
智能制造聚焦工廠/車間內部,首要任務是通過先進制造技術來補齊自動化與信息化短板。應實現的基本功能要素如圖1所示。同時,還應實現設計、物流、生產運行、調度和檢測等各子系統之間的協同,以及持之以恒地建立企業各種生產資源數據庫(技術、零件、產品、工藝、可靠性和供貨商等)。
借助互聯網、云平臺、大數據和人工智能等新一代信息技術,實現個性化定制,以及跨企業、跨行業和跨地區的網絡協同制造,并促動企業從生產型制造向服務型制造劃設計、產品開發和生產優化,實現產品全生命周期的閉轉變。例如,利用人工智能技術實現智能產品的遠程診斷環控制。新一代信息技術與先進制造技術的深度融合如圖2所示。
圖1 解決我國工業2. 0、3. 0 主要問題———補齊自動化和信息化短板
圖2 新一代信息技術與先進制造技術的深度融合
5.智能制造技術推廣服務
接下來, 我們通過幾個典型案例來看看智能制造是如何從理論落地到實踐的。
在新的消費需求下, 家用電器行業需要打造基于工業裝備互聯的家用電器智能工廠, 改變以往以供給為導向的制造模式, 轉為以客戶需求為導向的洗衣機大規模定制模式。小天鵝通過智能工廠建設實現智慧家電研、產、銷和服全價值鏈數字化、智能化, 實現生產效率提升20%, 運營成本降低20%, 產品研制周期縮短27%,產品不良率降低20%, 能源利用率提升3. 5%。數據是驅動小天鵝業務模式變革的根本。小天鵝家用電器智能工廠如圖3 所示。
圖3小天鵝家用電器智能工廠
(1) 建立基于個性化定制的數字化設計體系
該公司在產品數據管理系統( PDM) 集成應用、數字化工藝管理系統建設( DPM) 及仿生學設計、拓撲優化設計、動力學仿真、流體仿真和參數優化等技術引進的基礎上, 將洗衣電器產品進行模塊化、參數化設計,將產品研發系統與外部銷售系統對接, 當外部銷售配置相應功能后, 內部系統可快速基于產品系列化超級BOM自動生成選配后的制造BOM, 用于生產下達, 滿足個性化定制的快速交付需求。超級BOM 承載的管理模塊如圖4 所示。
圖4超級BOM 承載的管理模塊
(2) 建立基于生產透明化的生產管理平臺
工廠建立SCADA 系統, 采用云-邊-端三級架構, 通過分布式部署+云平臺的方式實現設備數據采集以及下行控制功能, 再結合EAM、MES、QMS、工業AI 和工業大數據等具體業務應用系統的聯機應用場景, 實現生產狀況的同步監測及設備關鍵性能參數監控, 開展工藝優化及設備預知性維護。工業互聯網設備聯機數據監視平臺如圖5所示。
圖5工業互聯網設備聯機數據監視平臺
(3) 開展基于數據驅動的柔性制造信息系統集成
小天鵝通過六大運營系統拉通智能洗衣電器制造的市場、研發、計劃、采購、生產、銷售、服務和財務等業務流程, 上下游企業( 包括供應商、客戶等) 可以通過平臺進行信息與資源的即時共享、傳遞與披露, 實現小天鵝端到端的核心價值鏈高效運作, 形成滿足智能洗衣電器高效率、高品質和高協同的柔性生產方式。柔性制造信息系統如圖6 所示。
圖6柔性制造信息系統
基于此, 小天鵝打造了特色的基于客戶訂單制的“ T+3” 產供銷新模式, 如圖7 所示, 應用VSM 為指導思想,圍繞“顧客” 訂單到工單( 自制、外協) 拉通的邏輯, 固化20 個交付關鍵業務節點。通過全產業鏈優勢, 產供銷聯動, 優化制造流程, 升級制造設備和工藝, 進一步壓縮供貨周期, 使整個供應鏈條上的庫存最小化, 產能和收入最大化。提升企業面臨市場的快速響應能力和產品交付速度。2020 年, 該項目入選國家智能制造標桿企業。
圖7 小天鵝“T+3” 訂單快速交付模式
另一個實例是通過智能制造實現高速動車組關鍵零部件制造水平的提升, 中國高鐵是“ 引進、消化吸收、再創新” 的代表作, 實施智能制造項目是全新的課題。在沒有成熟經驗的情況下, 中車青島四方機車車輛股份有限公司(以下簡稱中車青島四方) 以高速動車組核心部件———轉向架車間為實施載體, 以關鍵制造環節智能化為核心, 以網絡互聯為支撐, 研發適用于軌道交通裝備行業的先進制造技術和裝備, 實現了高速動車組轉向架的智能制造。
圖8智慧四方2025 愿景
在項目實施中, 有三個重點的應用研發:
（1) 應用大型高檔數控機床和重載機器人, 提升關鍵零部件制造水平
為解決傳統制造模式下轉向架關鍵零部件———構架和輪軸產品質量一致性差、制造成本高等問題, 中車青島四方通過分析主要工藝流程, 對關鍵工序進行了智能化改造。通過研發自動組焊、打磨、加工、噴涂、人機交互、條碼技術和自動異常監控等工藝, 實現構架和輪軸的自動化上下料、加工、焊接和噴涂。在軸承壓裝、轉向架裝配工序,研制應用精密重載裝配機器人、六軸搬運機器人, 攻克了機器人吊裝與精準移送、部件自尋位精確定位、自動檢測與調整等難題, 實現了基于機器人的零部件精準自動裝配。
(2) 研發智能傳感與控制裝備, 提高關鍵裝備利用率
為了降低構架焊縫打磨、構架清洗、軸承壓裝等工序的制造成本, 改善作業環境, 中車青島四方研制了180 多種智能傳感與控制裝備, 通過智能傳感與控制裝備替代人工完成復雜的生產作業。為了提高構架加工設備利用率,將數控龍門加工中心、檢測設備聯網集成, 應用RFID 實現構架型號自動識別, 研發數據采集與控制系統控制數控程序自動下載及刪除, 工作臺自動交換和設備自動起停, 實時監測主軸負載, 出現異常實時報警, 實現了構架加工一人多機控制。
(3) 研制智能檢測與裝配裝備, 全面提升關鍵工序的效率和質量
為了解決裝配和檢測工序工作量大、檢測結果易受測量人員技能水平影響的問題, 中車青島四方開展了智能檢測及裝配裝備的研制。通過智能裝備集成視覺識別技術,軸承檢測、轉向架落成工序實現軸承自動抓取、轉向架自動落成, 生產效率提高約10%; 基于傳感器、工業網絡,轉向架螺栓扭矩、齒輪箱軸承溫度和轉向架關鍵尺寸檢測等工序實現了檢測結果在線實時監控、系統自動防錯技術的全面應用, 切實提升產品質量保障能力。軸承檢測工序采用激光測試、視覺識別、振動頻譜和大數據分析技術,配合智能裝備應用, 改變了傳統人工檢測、人工識別缺陷和人工裝配方式。
中車青島四方轉向架智能制造工廠的建成, 使得這一關鍵零部件的生產效率提升22.5%, 產品研制周期縮短37.16%,產品不良率降低33%, 運營成本降低23.8%, 能源利用率提升10%。2019 年, 該項目入選國家智能制造標桿企業。
6.智能制造是一項系統工程, 內容復雜而龐大
智能制造是一項系統工程, 內容復雜而龐大, 沒有前例可循, 不僅涉及研發設計、生產制造和市場應用等多個環節, 而且涵蓋商業模式變革等眾多內容。為了整合2015年以來智能制造綜合標準項目、新模式應用項目和試點示范項目取得的資源和成果, 以點帶面, 全面促進制造業轉型升級, 在全社會范圍內形成良好的智能制造生態環境,已在構建“2153”智能制造公共服務網絡體系, 加速我國制造業的智能制造技術推廣, 如圖9 所示。
圖9“2153” 公共服務網絡體系建設方案
“2”是打造兩個平臺———1 個智能制造公共服務聯盟和1 個智能制造資源共享云平臺; “1”是100 個試驗驗證平臺———從已建成或擬建成的智能制造綜合標準化項目的標準實驗驗證平臺中, 評估認定100 個平臺, 用于支撐智能制造標準體系建設及200 項關鍵標準試驗驗證和宣貫推廣的基地; “5”是50 個公共服務平臺———從智能制造綜合標準化項目標準試驗驗證平臺、地方自助或企業自建的服務平臺中, 評估認定50 個可提供系統服務的智能制造公共服務平臺; “3”是300 個應用案例———從智能制造新模式和試點示范項目中, 梳理出300 個典型成功應用案例, 面向不同行業、領域推廣智能制造新模式和成功經驗, 甚至直接復制智能工廠/ 數字化車間。
智能制造公共服務網絡體系將全面整合已有資源并實現資源共享, 形成政府支撐、模式梳理、系統服務、推廣培訓和國際合作五大功能, 具體如下:
1) 支撐政策。支撐制定國家、行業和地方的產業政策、項目支持; 進行績效評估。
2) 梳理提質增效模式。總結行業應用案例、系統集成解決方案; 梳理關鍵裝備與工業軟件、短板核心技術與裝備; 制定關鍵標準。
3) 推廣關鍵標準和技術。對智能制造關鍵標準和技術進行宣貫、推廣和培訓。
4) 形成系統服務能力。對于企業智能化改造前的投資效益分析、改造過程中的監督和改造后的實施效果評估服務, 提供客觀的第三方評估評測服務; 為企業智能工廠/ 數字化車間建設提供問題診斷、總體規劃、方案設計和測試認證評估等咨詢服務; 為企業新想法、新模式和新組件提供試驗測試環境。
5) 支持國際合作。國際合作項目; 國際標準聯合制定。
“2153”公共服務網絡體系如圖10 所示, 依據所屬行業/ 領域、地理區域、采用新模式類別以及所具備的服務功能, 來評估認定100 個試驗驗證平臺和50 個公共服務平臺。這些平臺在智能制造公共服務聯盟下統一進行管理。依據所屬行業/ 領域、采用新模式類別, 來梳理300 個應用案例。智能制造資源共享云平臺, 是整個智能制造公共服務體系的對外“門戶”, 也是智能制造相關項目向社會輸出資源和成果的對外“窗口”。
圖10“2153” 公共服務網絡體系
7.結束語
回過頭來看, 我國的智能制造推進非常快, 但是結合中國現在的實際情況, 中國工業處于“工業2. 0 補課、3. 0普及、4. 0 示范”的并聯發展階段。只有做到統籌規劃、分步實施, 才能真正實現網絡化和信息化, 走向徹底的工業4. 0。
其中, 工業2. 0 必須先補自動化的課, 但不要在落后的工藝基礎上搞自動化; 工業3. 0 需在現代管理基礎上建立信息化, 不要在落后的管理基礎上搞信息化; 工業4. 0必須先解決數字化網絡化的問題, 不要在不具備數字化網絡化基礎時搞智能化。
因此, 我們首先要關注先進制造工藝和裝備技術的推廣。傳統落后工藝基礎是搞不好智能制造的。
另一個是標準規范先行, 在智能制造推進過程中, 標準規范是支撐基礎, 中國智能制造標準化的參考模型應是從生命周期維度、系統層次維度和智能特征維度等方面構建。
當然我們還要對CPS 有個全面的理解, CPS 的應用是一個長遠的過程, 不可能一蹴而就。基于需求分析、網絡基礎設施建設、互聯可視的數字化、現場數據驅動的動態優化和虛實融合的智能生產, 可以為制造企業構建CPS 應用的落地提供指導。
基于這些認知和分析, 我們對于未來的工廠, 未來的智能制造有了一個更加清晰的認識, 未來的工廠是互聯、透明的CPPS 融合的工廠, 是一種自治型的、生態型的工廠, 會體現混合型制造、軟件定義制造、移動制造和任性制造, 還有可持續制造, 實現優質、高效、低耗、綠色和安全這一制造業永恒的目標。
