智能制造技术推广服务与实践

智能制造是一项复杂而庞大的系统工程

1.引言

根据工信部最新的公布,“十三五”期间,我国发布285项智能制造国家标准,主导制定47项国际标准,涵盖了企业生产制造的全流程,我国进入全球智能制造标准体系建设先进行列。建成600多个具备先进技术水平的智能制造示范工厂,智能制造示范项目生产效率平均提高44. 9%,能源利用率提升19. 8%,运营成本降低25. 2%,产品研制周期缩短35%,产品不良品率降低35. 5%。新增两化融合管理体系贯标企业超过3万家,炼化、印染和家电等领域接近国外先进水平。工业互联网网络、平台和安全三大体系夯基架梁工作基本完成。定制化服务、全生命周期管理、总集成总承包、共享制造和在线监测与维护等服务型制造新模式不断涌现,工程机械、电力装备等行业服务型制造业务快速发展,工业设计、信息技术和节能服务等生产性服务业逐步壮大。

无疑,智能制造已经成为我国从制造大国向制造强国转型的巨大推动力,正带领中国产业迈向全球价值链中高端。

2.智能制造发展的时代背景

人类文明的进程与制造密不可分,制造活动及其产物促进人类的生存进化,人类社会经历了从蒸汽时代、电气时代、信息化时代到智能化时代的发展历程;相应地,制造技术也从工业1. 0发展到工业2. 0、工业3. 0,如今迈向工业4. 0。

具体的技术发展变迁在于,从工业1. 0到2. 0的是制造技术从机械化走向标准化的过程,包括零件设计的标准化、制造工艺的标准化及检验和质量控制的标准化,实现了初级的刚性自动化,改变的是制造过程的速度和可重复性。从工业2. 0到3. 0,制造技术以高级自动化为特点,追求效率、质量和柔性,实现产品的大规模个性化生产,以数字化设计制造支持新业务模式。

如今,世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期。新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、 重塑全球经济结构。中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,智能制造成为我国构筑竞争新优势的关键所在。

我国从国家层面确定了中国建设制造强国的总体战略,明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向,实现制造业由大变强的历史跨越。

根据工信部发布的《智能制造“十三五”发展规划》, “十三五”期间我国推进智能制造实施“两步走”战略:第一步是到2020年,智能制造发展基础和支撑能力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制造,有条件、有基础的重点产业智能化转型取得明显进展;第二步是到2025年,智能制造支撑体系基本建立,重点产业初步实现智能转型。

规划实施以来,智能制造表现出良好、强劲的发展势头,成为中国制造业创新发展的主要抓手,是中国制造业转型升级的主要路径,推动了制造业高质量发展。但是我们也要意识到我国智能制造仍然存在一些不足,如:对智能制造规律的认识和理解还不够深入;供给支撑能力仍有明显短板;应用推广的深度、广度不够和服务能力不强等。

“十四五”时期是我国全面建设社会主义现代化强国的第一个五年,推动智能制造创新发展意义重大。近日,工信部会同有关部门起草的《“十四五”智能制造发展规划》 (征求意见稿)发布。《规划》从设计、材料、生产制造、装备、供应、管理、标准以及相关软件、硬件等方面,提出了重点任务和明确的目标。

两大阶段目标是:到2025年,中国规模以上制造业企业基本普及数字化,重点行业骨干企业初步实现智能化转型;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化,骨干企业基本实现智能化转型。

其中,对智能制造创新发展提出如下六项推进工作建议:

1) 推进智能制造公共数据平台建设。建立国际接轨、行业认可的典型智能制造装备公共数据字典系列标准, 深入研究智能制造装备和生产过程的信息建模方法, 多方面、多层次协同推动, 尽快建立制造装备、 生产过程、 数字工厂的数据字典和信息模型基础数据库, 研制自主可控的建模工具软件, 建设国家、 行业统一的智能制造公共数据平台。

2) 推进智能制造系统可靠性平台建设和标准制定。面向典型行业开展智能制造系统的可靠性设计、 测试、 管理和评价的公共服务平台, 建立智能制造系统可靠性基础数据库, 提升智能制造装备及系统整体可靠性水平。

3) 推进智能制造系统全面集成。实现企业内部灵活可重构的不同层次网络化制造系统集成 (纵向集成), 以及贯穿产品和工厂全生命周期不同阶段系统集成 (横向集成和端到端集成)。

4) 面向智能制造系统的安全一体化技术研究与开发应用。建立面向典型行业的安全一体化风险模型库, 构建基于全风险要素感知、 大数据推演的全生命周期安全数字化监管平台, 提升安全服务保障能力, 推动智能制造安全标准化评级和国际标准制定。

5) 制造装备智能化提升。加大工业通信协议和装备数据字典标准研制力度, 推进制造装备内嵌基于数据字典的信息模型和统一接口, 以及机器视觉、 预测性维护等人工智能技术应用, 不断提升制造装备智能化水平。

6) 持续优化完善智能制造标准体系: 优化存量 (基础共性标准和行业应用标准协调统一), 聚焦增量 (如面向国家战略需求、 新技术应用要求和高质量供应链标准等)。

可以看到,我国将继续以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级,推动制造业产业模式和企业形态根本性转变,以“鼎新”带动“革故”,以增量带动存量,促进我国产业迈向全球价值链中高端。

3.智能制造内涵和外延(为什么确立国家目标和战略目标,解决短板问题) 

从中国制造业实际出发,中国仍是一个发展中国家,工业化任务尚未完成。一方面,我国不同区域、不同产业的发展阶段、特征有所不同;另一方面,与工业发达国家相比,中国在关键技术、核心装备和标准体系等方面还存在较大差距。为此,我国提出了“工业2. 0补课、 3. 0普及、 4. 0示范”的并行战略,以此推动中国制造业智能化转型。

以离散制造业为例,目前相当一部分产业还处于价值链低端,所处的阶段总体来看大概还停留在工业2. 0和工业3. 0阶段之间。通过调研总结发现,目前企业智能化升级过程中常见问题普遍包括: ①产品品种规格多样,生产计划调度困难; ②生产对象不一样,不同形态的车间管理需求不同; ③许多企业未实施或未应用好MES,任务执行进度、设备状态和物料状态等难以跟踪; ④系统集成困难; ⑤制造装备类型繁多,底层设备自动化和数字化程度差别大; ⑥产品质量管理困难。

这些问题都亟待智能制造来改变。那么,智能制造究竟该如何理解呢?

《智能制造“十三五”发展规划》中明确提出,智能制造是基于新一代信息通信技术(ICT)技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计生产管理服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应等功能的新型生产方式。

基于智能制造技术推广服务相关的工作,结合新的技术发展变迁和应对未来的挑战,我们对工业4. 0时代智能制造有了新的认识。

智能制造是先进制造技术与新一代信息技术、新一代人工智能等新技术深度融合形成的新型生产方式和制造技术。它以产品全生命周期价值链的数字化、网络化和智能化集成为核心,以企业内部的纵向管控集成和企业外部的网络化协同集成为支撑,以物理生产系统及其对应的各层级数字孪生映射融合为基础,建立起具有动态感知、实时分析、自主决策和精准执行功能的智能工厂,进行CPS赛博物理融合的智能生产,实现高效、优质、低耗、绿色和安全的制造和服务。

未来一定是个性化、响应快、质量高、成本低、知识密集、服务至上、生产柔性以及环境友好的制造模式,这些都只有通过大力推进制造智能化才有可能做到。在推进智能制造过程中,智能装备产业自然而然也能得到快速发展,从而带动智能制造技术衍生产品的发展,成为新常态下新的经济增长点。

归纳起来,智能制造能够提升制造业水平,促进制造模式的改变,加速发展新型产业。

4.智能制造高质量发展研究(学习思考)

基于对智能制造全新的认识,我们就智能制造高质量发展、具体的任务分解和落地路径思考探究如下。

(1)总体目标

无论何时,产品质量更好、生产效率更高、单件成本更低、环境影响更小、市场响应更快以及生产过程更安全都是制造企业的永恒目标。因此,智能制造的总体目标归结为优质、高效、低耗、绿色和安全五个方面。

(2)核心主题

构成智能制造的核心内容即赛博物理系统( CPS)以及由此构建的赛博物理生产系统( CPPS),而CPS / CPPS的实现则建立在四大载体之上,包括智能工厂、智能生产、智能物流和智能服务。

(3)支撑技术

支撑技术属于智能制造的关键技术,涉及支撑智能制造发展的新一代信息技术和人工智能技术等关键技术,主要包括了传感器、工业互联网、物联网、大数据、云计算、边缘计算、虚拟现实增强、现实人工智能和数字孪生等。当然,随着智能制造的发展,还会有新的技术出现。

(4)使能技术

面向应用的使能技术也属于智能制造的关键技术,涉及智能制造、系统性集成和应用使能的关键技术,主要包括端到端,纵向集成、横向集成三大集成技术,以及面向功能实现智能制造的动态感知、实时分析、自主决策和精准执行的功能特征。

(5)发展模式

智能制造的演进发展基于三种基本范式:一是数字化制造;二是互联网+制造;三是新一代智能制造。

(6)实施途径

在智能制造实施道路上,企业切忌盲目跟风,必须以明确的经济效益指标为指引,以打好工业2. 0和工业3. 0基础为首要任务,找到适合自身的实施路径。只有做到统筹规划、分步实施,才能真正实现数字化、网络化和智能化,走向彻底的工业4. 0。

智能制造聚焦工厂/车间内部,首要任务是通过先进制造技术来补齐自动化与信息化短板。应实现的基本功能要素如图1所示。同时,还应实现设计、物流、生产运行、调度和检测等各子系统之间的协同,以及持之以恒地建立企业各种生产资源数据库(技术、零件、产品、工艺、可靠性和供货商等)。

借助互联网、云平台、大数据和人工智能等新一代信息技术,实现个性化定制,以及跨企业、跨行业和跨地区的网络协同制造,并促动企业从生产型制造向服务型制造划设计、产品开发和生产优化,实现产品全生命周期的闭转变。例如,利用人工智能技术实现智能产品的远程诊断环控制。新一代信息技术与先进制造技术的深度融合如图2所示。

图1 解决我国工业2. 0、3. 0 主要问题———补齐自动化和信息化短板

图2 新一代信息技术与先进制造技术的深度融合

5.智能制造技术推广服务

接下来, 我们通过几个典型案例来看看智能制造是如何从理论落地到实践的。

在新的消费需求下, 家用电器行业需要打造基于工业装备互联的家用电器智能工厂, 改变以往以供给为导向的制造模式, 转为以客户需求为导向的洗衣机大规模定制模式。小天鹅通过智能工厂建设实现智慧家电研、产、销和服全价值链数字化、智能化, 实现生产效率提升20%, 运营成本降低20%, 产品研制周期缩短27%,产品不良率降低20%, 能源利用率提升3. 5%。数据是驱动小天鹅业务模式变革的根本。小天鹅家用电器智能工厂如图3 所示。

图3 小天鹅家用电器智能工厂

(1) 建立基于个性化定制的数字化设计体系

该公司在产品数据管理系统( PDM) 集成应用、数字化工艺管理系统建设( DPM) 及仿生学设计、拓扑优化设计、动力学仿真、流体仿真和参数优化等技术引进的基础上, 将洗衣电器产品进行模块化、参数化设计,将产品研发系统与外部销售系统对接, 当外部销售配置相应功能后, 内部系统可快速基于产品系列化超级BOM自动生成选配后的制造BOM, 用于生产下达, 满足个性化定制的快速交付需求。超级BOM 承载的管理模块如图4 所示。

图4超级BOM 承载的管理模块

(2) 建立基于生产透明化的生产管理平台

工厂建立SCADA 系统, 采用云-边-端三级架构, 通过分布式部署+云平台的方式实现设备数据采集以及下行控制功能, 再结合EAM、MES、QMS、工业AI 和工业大数据等具体业务应用系统的联机应用场景, 实现生产状况的同步监测及设备关键性能参数监控, 开展工艺优化及设备预知性维护。工业互联网设备联机数据监视平台如图5所示。

图5 工业互联网设备联机数据监视平台

(3) 开展基于数据驱动的柔性制造信息系统集成

小天鹅通过六大运营系统拉通智能洗衣电器制造的市场、研发、计划、采购、生产、销售、服务和财务等业务流程, 上下游企业( 包括供应商、客户等) 可以通过平台进行信息与资源的即时共享、传递与披露, 实现小天鹅端到端的核心价值链高效运作, 形成满足智能洗衣电器高效率、高品质和高协同的柔性生产方式。柔性制造信息系统如图6 所示。

图6 柔性制造信息系统

基于此, 小天鹅打造了特色的基于客户订单制的“ T+3” 产供销新模式, 如图7 所示, 应用VSM 为指导思想,围绕“顾客” 订单到工单( 自制、外协) 拉通的逻辑, 固化20 个交付关键业务节点。通过全产业链优势, 产供销联动, 优化制造流程, 升级制造设备和工艺, 进一步压缩供货周期, 使整个供应链条上的库存最小化, 产能和收入最大化。提升企业面临市场的快速响应能力和产品交付速度。2020 年, 该项目入选国家智能制造标杆企业。

图7 小天鹅“T+3” 订单快速交付模式

另一个实例是通过智能制造实现高速动车组关键零部件制造水平的提升, 中国高铁是“ 引进、消化吸收、再创新” 的代表作, 实施智能制造项目是全新的课题。在没有成熟经验的情况下, 中车青岛四方机车车辆股份有限公司(以下简称中车青岛四方) 以高速动车组核心部件———转向架车间为实施载体, 以关键制造环节智能化为核心, 以网络互联为支撑, 研发适用于轨道交通装备行业的先进制造技术和装备, 实现了高速动车组转向架的智能制造。

图8 智慧四方2025 愿景

在项目实施中, 有三个重点的应用研发:

（1) 应用大型高档数控机床和重载机器人, 提升关键零部件制造水平

为解决传统制造模式下转向架关键零部件———构架和轮轴产品质量一致性差、制造成本高等问题, 中车青岛四方通过分析主要工艺流程, 对关键工序进行了智能化改造。通过研发自动组焊、打磨、加工、喷涂、人机交互、条码技术和自动异常监控等工艺, 实现构架和轮轴的自动化上下料、加工、焊接和喷涂。在轴承压装、转向架装配工序,研制应用精密重载装配机器人、六轴搬运机器人, 攻克了机器人吊装与精准移送、部件自寻位精确定位、自动检测与调整等难题, 实现了基于机器人的零部件精准自动装配。

(2) 研发智能传感与控制装备, 提高关键装备利用率

为了降低构架焊缝打磨、构架清洗、轴承压装等工序的制造成本, 改善作业环境, 中车青岛四方研制了180 多种智能传感与控制装备, 通过智能传感与控制装备替代人工完成复杂的生产作业。为了提高构架加工设备利用率,将数控龙门加工中心、检测设备联网集成, 应用RFID 实现构架型号自动识别, 研发数据采集与控制系统控制数控程序自动下载及删除, 工作台自动交换和设备自动起停, 实时监测主轴负载, 出现异常实时报警, 实现了构架加工一人多机控制。

(3) 研制智能检测与装配装备, 全面提升关键工序的效率和质量

为了解决装配和检测工序工作量大、检测结果易受测量人员技能水平影响的问题, 中车青岛四方开展了智能检测及装配装备的研制。通过智能装备集成视觉识别技术,轴承检测、转向架落成工序实现轴承自动抓取、转向架自动落成, 生产效率提高约10%; 基于传感器、工业网络,转向架螺栓扭矩、齿轮箱轴承温度和转向架关键尺寸检测等工序实现了检测结果在线实时监控、系统自动防错技术的全面应用, 切实提升产品质量保障能力。轴承检测工序采用激光测试、视觉识别、振动频谱和大数据分析技术,配合智能装备应用, 改变了传统人工检测、人工识别缺陷和人工装配方式。

中车青岛四方转向架智能制造工厂的建成, 使得这一关键零部件的生产效率提升22.5%, 产品研制周期缩短37.16%,产品不良率降低33%, 运营成本降低23.8%, 能源利用率提升10%。2019 年, 该项目入选国家智能制造标杆企业。

6.智能制造是一项系统工程, 内容复杂而庞大

智能制造是一项系统工程, 内容复杂而庞大, 没有前例可循, 不仅涉及研发设计、生产制造和市场应用等多个环节, 而且涵盖商业模式变革等众多内容。为了整合2015年以来智能制造综合标准项目、新模式应用项目和试点示范项目取得的资源和成果, 以点带面, 全面促进制造业转型升级, 在全社会范围内形成良好的智能制造生态环境,已在构建“2153”智能制造公共服务网络体系, 加速我国制造业的智能制造技术推广, 如图9 所示。

图9“2153” 公共服务网络体系建设方案

“2”是打造两个平台———1 个智能制造公共服务联盟和1 个智能制造资源共享云平台; “1”是100 个试验验证平台———从已建成或拟建成的智能制造综合标准化项目的标准实验验证平台中, 评估认定100 个平台, 用于支撑智能制造标准体系建设及200 项关键标准试验验证和宣贯推广的基地; “5”是50 个公共服务平台———从智能制造综合标准化项目标准试验验证平台、地方自助或企业自建的服务平台中, 评估认定50 个可提供系统服务的智能制造公共服务平台; “3”是300 个应用案例———从智能制造新模式和试点示范项目中, 梳理出300 个典型成功应用案例, 面向不同行业、领域推广智能制造新模式和成功经验, 甚至直接复制智能工厂/ 数字化车间。

智能制造公共服务网络体系将全面整合已有资源并实现资源共享, 形成政府支撑、模式梳理、系统服务、推广培训和国际合作五大功能, 具体如下:

1) 支撑政策。支撑制定国家、行业和地方的产业政策、项目支持; 进行绩效评估。

2) 梳理提质增效模式。总结行业应用案例、系统集成解决方案; 梳理关键装备与工业软件、短板核心技术与装备; 制定关键标准。

3) 推广关键标准和技术。对智能制造关键标准和技术进行宣贯、推广和培训。

4) 形成系统服务能力。对于企业智能化改造前的投资效益分析、改造过程中的监督和改造后的实施效果评估服务, 提供客观的第三方评估评测服务; 为企业智能工厂/ 数字化车间建设提供问题诊断、总体规划、方案设计和测试认证评估等咨询服务; 为企业新想法、新模式和新组件提供试验测试环境。

5) 支持国际合作。国际合作项目; 国际标准联合制定。

“2153”公共服务网络体系如图10 所示, 依据所属行业/ 领域、地理区域、采用新模式类别以及所具备的服务功能, 来评估认定100 个试验验证平台和50 个公共服务平台。这些平台在智能制造公共服务联盟下统一进行管理。依据所属行业/ 领域、采用新模式类别, 来梳理300 个应用案例。智能制造资源共享云平台, 是整个智能制造公共服务体系的对外“门户”, 也是智能制造相关项目向社会输出资源和成果的对外“窗口”。

图10“2153” 公共服务网络体系

7.结束语

回过头来看, 我国的智能制造推进非常快, 但是结合中国现在的实际情况, 中国工业处于“工业2. 0 补课、3. 0普及、4. 0 示范”的并联发展阶段。只有做到统筹规划、分步实施, 才能真正实现网络化和信息化, 走向彻底的工业4. 0。

其中, 工业2. 0 必须先补自动化的课, 但不要在落后的工艺基础上搞自动化; 工业3. 0 需在现代管理基础上建立信息化, 不要在落后的管理基础上搞信息化; 工业4. 0必须先解决数字化网络化的问题, 不要在不具备数字化网络化基础时搞智能化。

因此, 我们首先要关注先进制造工艺和装备技术的推广。传统落后工艺基础是搞不好智能制造的。

另一个是标准规范先行, 在智能制造推进过程中, 标准规范是支撑基础, 中国智能制造标准化的参考模型应是从生命周期维度、系统层次维度和智能特征维度等方面构建。

当然我们还要对CPS 有个全面的理解, CPS 的应用是一个长远的过程, 不可能一蹴而就。基于需求分析、网络基础设施建设、互联可视的数字化、现场数据驱动的动态优化和虚实融合的智能生产, 可以为制造企业构建CPS 应用的落地提供指导。

基于这些认知和分析, 我们对于未来的工厂, 未来的智能制造有了一个更加清晰的认识, 未来的工厂是互联、透明的CPPS 融合的工厂, 是一种自治型的、生态型的工厂, 会体现混合型制造、软件定义制造、移动制造和任性制造, 还有可持续制造, 实现优质、高效、低耗、绿色和安全这一制造业永恒的目标。

作者：机械工业仪器仪表综合技术经济研究所 李玉敏 周学良 单博 刘鹏 王静  原文刊载于《智能制造》2021年第4期