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智能制造 制造为本

2017年,中国工程院“制造强国战略研究”项目组工作启动,并在2017年11月,提出《中国智能制造发展战略研究(征求意见稿)》。原机械工业部副部长沈烈初先生在阅读后受到启发,总结和思考了他在机械工业行业60余年的工作经验,筹备出版论著《智能制造——反思与期望》。在第15届中国电气工业发展高峰论坛上,机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松教授结合沈部长书中的主要观点,对我国智能制发展的一些思考进行了阐述。欧阳劲松教授指出,面向“工业4.0”,我们既要“顶天”也要“立地”,打牢智能制造基础,并提出“智能制造,制造为本”的观点。

机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松教授

中国制造业与“工业4.0”

中国制造业大而不强的格局目前尚无根本性改变,纵观世界各工业发达国家,制造业在国民经济中都占有重要地位。各国在迎接新一轮技术革命中,仍把制造业作为主攻方向。

2013年德国颁布“德国工业4.0”战略实施建议;我国智能制造发展战略与“德国工业4.0”都是着眼于以数字化和网络化为支持的智能化生产,迎接新一轮科技和产业革命。但同时两者也有很多不同点:其一,两国制造业基础不同,德国金字塔的企业组织结构有强大的塔基;而我国“四基”不强,专业化社会化大生产方式薄弱。其二,在信息化与工业化融合方面,德国比我国早、广、深;我国与德国差距较大。其三,在人员素质方面,我国与德国相比也有更大差距。其四,“德国工业4.0”是由德国企业讨论提出,政府首肯,自下而上地推进表象明显;而我国智能制造发展战略是中国工程院组织专家教授提出,国家首肯,向下传导推进,具有做法上的区别。

随着新技术的发展,“智能制造”也增加了新的特点。对机械工业来说,需要为各行各业提供数字化、网络化、智能化且节能减排的装备,这样用户才能进行智能制造及绿色制造。在目前,国际权威组织对智能制造尚没有确切定义,沈烈初先生认为:智能制造是一个不断向深度与广度发展的过程,是基于新一代数字与网络信息技术,贯穿用户、设计、工艺、生产、检测、管理、服务及上下游企业等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、优化自决策、精准控制自执行等功能的可控并可远程控制的、具有反馈功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

数字化+网络化+人工智能到智能化

经过我们几年的全国调研,发现我国在推进制造业发展过程中,一些地方单位在认识上存在几个误区:其一,为了智能制造而智能制造;其二,智能制造就是无人化;其三,自动化+软件就是智能制造;其四,互联网+大数据就是智能制造。同时,我们需要意识到:根据自身的基础,针对于不同的目标,智能制造首要解决的问题和采用的技术手段是不同的;从目前以及今后几年看,机器或“机器人”仅仅是一种自动化或智能化设备,短时间来说其独立满足日益复杂的生产要求还需努力;自动化和软件是实现智能制造的必要条件但不是充分条件;互联网和大数据只是提升智能化的手段之一。

中国工业化发展历史不长,大部分企业还没有实现自动化和数字化,我们应该清楚地认识到,我国尚处在“工业2.0”阶段,只有部分达到“工业3.0”水平。所以,中国在发展工业进程中,“工业2.0补课、工业3.0普及和工业4.0示范”的总体思路需要继续落实。“工业2.0”要解决自动化的问题,“工业3.0”要解决信息化问题。在这个过渡阶段需要采用ERP和MES等信息化管理系统,使用网络化制造设备,以及实现设备与信息系统集成,如建立信息模型,并通过OPC UA实现集成。从“工业3.0”到“工业4.0”初级阶段,是要实现产品全生命周期管理,实现产品和工艺的数字化仿真,实现人、机、物互联互通操作以及大数据分析。例如,MES基于底层上传的生产数据、设备状态、检测数据、设备健康数据及能耗数据等,进行数据分析,实现优化排产、关键质量点改进、故障预测和能效优化等。

补齐自动化与信息化短板,应实现的基本功能要素,也就是基于产品全生命周期管理的11个通用型模块,如上图所示。

“工业3.0”到“工业4.0”的实现过程中,有一个关键问题是要搞清楚CPS(Cyber-Physical Systems)信息物理系统的“C”到底能做什么。德国利用以管理壳技术体系为目标的信息模型来建立数据库平台,通过数据的积累补齐数字化建模技术和模型库的短板。日本将建立客户、生产和供需双方需求模型数据库作为实现“C”的目标。我国也应加快制定自己的网络术语、数据模型体系,建立统一的面向生产服务的数据模型平台;只有这样,才能实现“互联网+”条件下的新的制造模式。同时,需要强调“数据是基础”,如果没有数据来源,我国制造业就无法实现智能制造或者说数字化制造。

智能制造/“工业4.0”面向新的生产模式,实现了跨企业、跨行业、跨地域的信息集成、应用集成和价值集成。它是一个覆盖信息通信(ICT)、自动化、装备和软件等宽泛领域和技术的“超级”系统工程。目前没有一个学科能够完全覆盖智能制造所涉及的方方面面,因此,需要用标准化手段来统一认识和引领发展。目前,普遍的实施方法是通过制定智能制造/“工业4.0”的参考模型来梳理所涉及的相关标准,进而建立智能制造标准体系,国际上有一些经验值得我们借鉴。比如,德国借用智能电网的模块设计,建立了智能制造模型,模型中涉及有产品全生命周期的维度以及制造的维度。在德国,如果产品在使用期间出现质量问题、能耗问题,制造企业需要反复进行修正,进而模型中在产品全生命周期这个维度特别体现了“样机”。另外,为驱动制造资源,以当时产品的数据为目标来调动生产资源,进而强调“协同”,即与上下游企业建立质量数据的连接,随时调整生产的数据。然后才是第三个维度,通过信息建模的方式把设计的维度和制造资源的维度进行建模。

在德国的RAMI4.0模型中,建模手段采用“管理壳”的方式,在生产资源方面从底向上。OPC UA是实现信息建模并提供统一接口的通用方法,然后建立数据库,一直到业务平台和应用平台。产品方面形成从设计、样机的使用/服务、生产到产品的使用/服务的全生命周期仿真制造。这种模型具有很强的服务能力,也是目前我国的缺失。

日本则通过实际问题进行演变,同时形成解决方案。生产过程中出现的问题,将用三个维度进行问题描述,这三个维度分别是资产视角、管理视角和活动视角。用户的成本、质量、周期、能耗和效率需求,都会转化成供应商的解决方案。比如生产计划与控制、质量管理信息、供应链管理、生产工程信息、中小企业一体化信息、预测性维护以及维护服务管理等等。

智能制造/“工业4.0”参考模型的初衷是为了统一认识和梳理标准,但更应该对智能制造的实施提供基本方法与指导。德国RAMI4.0模型可应用于建立数字化工厂的各种资源库,并与OPC UA结合实现制造装备/设备与信息系统之间的互联互通和互操作。日本以工业价值链参考架构IVRA为基础,构建用于匹配供应商解决方案与用户需求的共享服务平台,及时高效地服务于智能制造发展。这两个国家将参考模型以数据平台的形式服务于智能制造的应用经验值得我们深刻地思考与借鉴。

针对数字化、网络化与智能化,沈烈初部长建议“数字化+网络化+人工智能递进到智能化”。数字化是基础,网络化是传输数据的工具,人工智能是一个长期发展的进程;以上三者加起来形成智能制造的技术支撑。智能制造是一个复杂的巨型系统工程,智能制造最后要达到的目的是装备产品的智能化控制、装备产品生产过程智能化管理和产品供给方提供智能化服务。在此基础上,沈烈初先生为我国制造业数字化、网络化、智能化发展提出几点主要建议:①让实践来检验与取舍百家争鸣的理论观点;②数字化、网络化、智能化应该因地制宜,因企制宜;③智能制造是服务供给侧改革的手段;④用PDCA改进产品,同时加速供给侧结构改革。

智能制造发展

数控机床与工具是智能制造的基础条件。①在04专项的支持下,主机厂开发了一批新品种机床,但是04专项支持完成的高端数控机床及功能部件如何加速从样机走向产业化,真正造福于国家与用户。而产业化也必须与用户密切结合,这比样机、样品研发更困难,这涉及到机床企业内部的制造工艺水平与精细化管理,也涉及到后续用户的需求与维保服务。②在现有基础上,数控系统要提高技术水平和质量,尤其是要进一步提高智能化水平;要组织力量,使数控系统的硬件(如CPU)、操作系统及重要的应用软件国产化,这是核心技术,不能受制于人。③功能部件是我国机床行业最大的短板,企业要认真做好每一件产品,积极扩大国产数控系统及功能部件的应用范围,大力推进产业化。有“量”才能保证“质”,才能降低成本,进入良性循环。推动机床厂采用二次开发的数控系统,发挥机床厂的优势与能动性,用自己生产的设备再制造。此外,技术标准要与国外对接,引导其进一步国产化。④主机厂生产的主机问题较多,如何提质增效,要贯彻习近平新时代中国特色社会主义经济思想,以供给侧结构性改革为主线,努力达到“质量第一,效率优先”两个目标。优化生产要素的组合,达到具有市场竞争力与可持续发展的能力,集中攻克用户急需的产品,强调“专、精、强”,不要盲目追求体量。

实体层与各层的互联互通是智能制造基础工作。①普遍存在的两种现象:一个是畏缩不前,认为实施“三化(数字化、网络化、智能化)”过程,需要一大笔资金改造实体层各生产环节;另一个是为“三化”而“三化”。②企业要先搞好科学化的生产管理:即精益生产(LP)及准时化管理(JIS),与搞不搞“三化”分开,这是提高企业生产率与竞争力不可或缺的;反过来说,LP及JIS搞好了,搞“三化”就“水到渠成”了。③实现智能制造的关键在于数据的采集、传输、筛选及建模。数据的种类很多,包括生产、管理、质量、资金和设备等生产全要素的数据,并且还要收集与企业及产品用户需求等数据。要形成所谓条数据与块数据(二维的),这样才能利用实时的数据进行优化与预测。没有数据就没有“三化”,建立多种数据的数据库是第一位的。④关键问题是控制系统中传递数据信息的通信协议版本不同,装备工业“三化”的基础是互联互通和远程标准化接口。

智能制造的技术架构和实践模式。①视角不同,产生的智能制造技术架构不同,实现方法与路径也会不同。要达到智能制造的目的,需结合国情和企业本身的情况,探索出自身实现“三化”的路线图。不强求形式的一致,鼓励创新和探索,创造出适合大中小型企业的架构。②装备工业要培养属于自己的既懂研发、懂工艺,又懂信息化技术的技术团队;特别要培养有能力的软件工程师,以后企业的很多Know How及专家的知识、高级工匠的技艺就可以用软件或AR/VR固化起来并传承与推广。③任何时候,人还是处在智能制造的核心地位。所谓“人在回路中”即“HCPS”,也就是“人+CPS”,这种概念还是十分需要的,同时要创新人机界面HMI。④“智造”不等于“创造”,但“智造”本身就是一种“创造”。因此,还要在虚拟实体系统中紧紧抓住实体的“创造”,推进CPS的高水平发展。“虚拟”是手段,“实体”是目的,“虚拟”搞好了也可促进“实体”的创新,但不要“只在虚拟中打圈圈走不出来”,得不偿失。

结束语

综上所述,在实现智能制造的路上,我们既要“低头看路,脚踏实地”,补齐信息化和自动化的短板;也要“抬头看天,搭好梯子”,推动装备工业智能化发展。努力实现“两提升,三降低”:提升生产效率、资源综合利用率,降低研制周期、运营成本和产品不良品率。政策引导方面:需要统一认识,发挥制度优势,实现国家资源的有效配置和精准发力。具体实施方面:加强制造资源数据平台建设与管理;着重解决软件、传感器与系统集成等问题;做好标准化相关工作;虚拟制造是手段,为实体制造服务;打牢智能制造的基础。我们希望,不是“工业4.0”拥有中国,而是中国拥有“工业4.0”!

(本文根据机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松教授在2019年中国电气工业发展高峰论坛上的发言整理)