朱海平：智能製造與智能化工廠建設

作為一個「製造大國」，中國有著龐大的製造業市場基礎，而智能化將推動整個市場進一步升華。因此，智能製造成為了《中國製造2025》中的一大關鍵詞，《中國製造2025》中指出，我國將大體分「三步走」、用3個10年左右時間，最終躋身世 界製造強國前列。在這個過程中，必須依靠創新驅動，推廣「智能製造」，做大「互聯網+」模式，實現從「製造」向「智造」的新突破。那麼，「智能製造」的內 涵和特徵究竟是什麼？智能製造如何實現落地？在日前青島舉辦的2015「創新IT驅動產業升級」城市CIO論壇上，華中科技大學機械學院教授通過學術與實踐兩個維度與大家分享了智能製造與智能化工廠的建設。

華中科技大學機械學院教授 朱海平 以下為演講實錄： 大家好!很高興有這樣一個機會在青島跟大家進行交流，我是來自華中科技大學的朱海平，今天和大家分享的是「互聯網+製造」領域很熱的一個主題——智能製造和智能化工廠。 首先是個人簡單介紹，我來自華中科技大學機械學院，我校的機械學科在全國排名第一。我所在的工業工程專業主要研究生產系統的建模與優化。今年，國家啟動了智能製造專項，我在裡面也參與了幾個項目，下面將結合這些項目的研究與應用內容跟大家做一些交流。 今天我這個報告分為兩部分內容，第一部分比較學術化，探討智能製造的內涵與特徵。第二部分是應用落地，即智能化工廠的建設案例。 1、智能製造的內涵與特徵 講到智能製造，離不開兩個詞，一是「製造」，二是「智能」。「製造」有廣義與狹義之分，有時候它特指加工環節，有時候則是包括市場分析、產品設計、工藝分析、生產過程、管理營銷、售後服務等在內的產品全生命周期。「智能」則是指「人工智慧」。「智能製造」是兩者的結合，它泛指智能製造技術和智能製造系統。為什麼去搞智能製造呢？大致有這樣幾個好處：其一，智能機器的計算能力很強，適於大規模優化運算，比方說工程分析、計劃排產等等，它需要大量的計算能力，而人肯定是比不過機器的。其二，智能機器的感知能力很強，易於實現生產過程的實時自適應控制。其三，通過基於大數據的智能分析方法，有助於創新或優化企業的研發、生產、運營、營銷和管理過程，為企業帶來了更快的響應速度、更高的效率和更深遠的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、企業供需鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。 「智能製造」應該說不是一個新概念了，早在上個世紀80年代，國際上就已經有了智能製造的專著。在中國，我校是最早引入智能製造概念的高校之一，1988年，楊叔子院士就已經將它引入到國內了。 這張圖大致反映了國內外智能製造的研究發展歷史，我們注意到，從90年代中期到2010年左右，將近15年的時間，較少有人去談智能製造，但到了2011年後突然就爆發起來，從2012年的「工業互聯網」到2013年的「工業4.0」，再到今年的「中國製造2025」，它們的主題都是「智能製造」。為什麼「智能製造」會經歷「興起→沉寂→爆發」三個階段呢？我們早期談智能製造，一般都側重於將人工智慧中的知識獲取、推理等技術應用於製造過程，但這方面的人工智慧技術發展緩慢，相關研究是受阻的，比如創成式CAPP。近20年來，隨著信息通訊技術的快速發展，我們現在講「智能製造」，更強調的是信息驅動的製造，它的特點是CPS還有大數據，也就是說，「智能製造」的內涵實際上發生了一些變化。此外，「智能製造」也是目前各國政府重振製造業的一個抓手。 什麼叫智能製造？我們也嘗試給出了定義：「面向產品的全生命周期，以新一代信息技術為基礎，以製造系統為載體，在其關鍵環節或過程，具有一定自主性的感知、學習、分析、決策、通訊與協調控制能力，能動態地適應製造環境的變化，從而實現某些優化目標」。首先它是面向產品全生命周期，而不只是狹義的一部分。其次，它是以新一代的信息技術為基礎，去發展信息化製造。第三，它是以智能製造系統為載體，製造系統是一個相對的概念，小到單台設備，大到一個企業、企業聯盟都可以叫做製造系統。第四，要求在其關鍵環節或過程，具有一定自主性的感知、學習、分析、決策、通訊與協調控制能力，能動態地適應製造環境的變化。這是其區別於「自動化製造系統」和「數字化製造系統」的根本地方。第五，關於智能製造的目標，我用了一個模糊的句子「實現某些優化目標」，這是有原因的，因為不同的製造系統層次、製造系統的不同環節和過程、不同的行業和企業，其優化目標及其重要性都是不同的，難以一一枚舉，必須具體情況具體分析，下面就做一些探討。 關於智能製造的建設目標，一個航空企業和一個服裝企業應該大為不同，要因行業、企業和系統的層次而定。在家電、3C、服裝等行業，「智能製造」的目標更強調滿足客戶的個性化定製需求。在航空、航天、船舶等行業，它們本來就是個性化製造，「智能製造」的目標應該更強調實現複雜零件的高品質製造。大家都知道現在國內的航空發動機還造不好，原因是什麼？就是航空發動機的設計、工藝、材料問題我們解決不了，這就要用到智能製造技術。在石油化工、鋼鐵、電力等行業，智能製造的目標主要是在保證高效率的同時，實現可持續製造。智能製造的最後一個目標是提升產品價值、拓展價值鏈，這在工程機械、能源裝備等行業尤為重要，因為這些產品的服務價值空間很大。 智能製造的技術體系非常龐雜，我們大致做了一個梳理，將它們分為兩部分：智能製造基礎關鍵技術和智能製造系統關鍵技術。智能製造基礎關鍵技術包括先進位造基礎技術(先進位造工藝、數字建模與模擬、現代工業工程、先進位造理念/方法與系統等)、新一代信息技術、人工智慧技術、智能優化技術、大數據分析與決策支持技術等等，這裡不再贅述，下面重點談談智能製造系統關鍵技術。 首先是智能產品技術。智能產品是指深度嵌入了信息技術，在其製造、物流、使用和服務過程中，能夠體現出自感知、自診斷、自適應、自決策等智能特徵的產品。智能產品的智能特徵體現在三個環節，其一是產品使用過程的智能化，典型的例子是無人機，無人機在工作的時候能夠根據環境變化自動做出反應。其二是產品製造過程的智能化，大家都看過西門子成都工廠的宣傳片，它的PLC在製件能夠自動流轉到相應工位進行裝配，並且裝配完後自動檢測，這就是製造過程的智能化，也就是所謂的「工件能和機器自主進行通訊交流」的能力。最後是產品服務過程的智能化，比如，三一重工的售出設備在幾千公里以外工作，在三一的ECC控制中心能夠遠程監控到這些設備的位置和狀態，從而為客戶提供售後服務。 第二是智能設計技術。智能設計技術現在談得好像比較少，因為它很難。但我們講智能製造，智能設計肯定是一個重要的環節。智能設計技術主要體現為幾個方面，第一是面向海量數據的設計需求獲取技術，即通過大數據分析準確獲取不同目標客戶的需求。第二是設計概念的智能創成技術，包括TRIZ理論，基於案例或知識規則的設計方法等等。第三是基於模擬模擬的智能設計技術，包括ICME(集成製造材料工程)、多學科優化等等。最後是面向「性能優先」的智能設計技術，現在有了3D列印技術，設計者可以把更多的精力放在如何使產品結構能夠更好地滿足性能要求之上，而不用太擔心零件是否能夠製造出來。 第三是智能裝備與工藝技術。我這裡舉幾個例子，第一個是高品質複雜零件的智能加工技術，比如航空發動機關鍵零件的加工就需要用到，具體體現為工況自感知、工藝自學習、裝備的自律執行等等。第二個是高度的人機協同技術，大家可能看過「空客未來工廠」的視頻，其中一個場景就是通過人與機器人的互動來實現線路裝配，體現了高度的人機協同。第三是虛擬與物理融合製造，這張圖片是Johndeere公司的虛擬焊接例子，工人拿著物理焊鉗進行比劃，在虛擬場景中可以對焊接工藝進行干涉檢驗，實現了虛擬和物理的高度融合。 第四是智能工廠技術。現在大部分先進位造企業都應用了自動化產線/設備和MES系統，在生產、物流、檢測等環節實現了一定的智能化，但是這離智能工廠還是有一定距離。什麼才能叫智能工廠？我覺得至少應該具有這樣幾個特徵，其一是「自適應性」，也就是說，不管產品的生產批量多大(從1到大批量)、品種多少(單品種到多品種混流)、變化多頻繁，工廠都能高效應對。其二是「智能動態調度」，「工業4.0」認為計劃管控將從集中型向分散型轉變，未來的智能製造單元應該可以通過自主協商來決定加工任務和順序，從而快速響應製造環境的變化。我們知道，現在的排產系統(APS)的主體思想還是集中控制，關於分散控制，多年以前我們研究過Multi-Agent技術，但是目前實用性還不強。其三是「預測性」，就是李傑教授提到的自省性特徵，通過預測製造機制，實現對未來的設備狀態、產品質量變化、生產系統性能等的預測，從而提前主動採取應對策略。總之，如果上述三個特徵能夠具備，我們才能說製造工廠足夠智能。 第五是智能管理與服務技術。具體包括智能物流/供應鏈管理、智能能源管理、智能服務等等，這方面主要是大數據分析利用的一些實例，我就不詳細說了。 最後一點是智能生態系統。近年些來出現了許多新型製造模式，比如家用電器、汽車等行業的客戶個性化定製模式，電力、航空裝備行業的異地協同開發和雲製造模式，食品、藥材、建材、鋼鐵、服裝等行業的電子商務模式，以及眾包設計、協同製造、城市生產模式等等，在新模式下，智能製造系統將演變為複雜的「大系統」，其結構更加動態，企業間的協同關係也 更分散化，製造過程由集中生產向網路化異地協同生產轉變，企業之間的邊界逐漸變得模糊，企業必須融入智能製造生態系統，才能得以生存和發展，哪家企業掌握 了智能製造產業生態系統的主導權，它就更強大，比如蘋果。 智能製造的系統特徵 智能製造的載體是製造系統，脫離製造系統談智能製造是沒有意義的，智能製造的系統特徵包括： 第一是大系統特徵，全球分散化製造環境下，任何企業或個人都可以參與產品設計、製造與服務，智能工廠和交通 物流、電網等都將發生聯繫，通過工業互聯網，大量數據被採集並送入雲網路。大系統的基本特徵是大型性、複雜性、動態性、不確定性、人為因素性、等級層次 性、信息結構能通性等等。顯然，智能製造系統(特別是車間級以上的系統)完全符合這些特徵。 第二是信息驅動下的「感知→分析→決策→執行與反饋」的大閉環特徵，這是智能製造系統的基本特徵，沒有它，系統就不能稱之為「智能」。 第三是系統進化和自學習。智能製造系統的結構應該是不斷進化的，從車間與工廠的重構，到企業合作聯盟重組，再到眾包設計、眾包生產，通過自學習、自組織功能，製造系統的結構可以隨時按需進行調整，從而通過最佳資源組合實現高效產出的目標。 第四是集中智能與群體智能相結合。工業4.0有一個非常重要的概念：CPS，即信息物理系統，擁有CPS的物理實體將具有一定的智能，能夠自律地工作，並能與其他實體進行通訊與協 作，同樣，人與機器之間也能夠互聯互通，這實際上體現了分散型智能或群體智能的思想，與集中管控所代表的集中型智能相比，它的好處就是：能夠自組織、自協 調、自決策，動態靈活，從而快速響應變化。當然，集中型智能還是不能缺少的，類似於人類社會，博弈論中的「囚徒困境」問題在群體智能中依然存在。 第五是人與機器的融合，即人機協同。隨著人機協同機器人、可穿戴設備的發展，生命和機器的融合在製造系統中會有越來越多的應用體現，機器是人的體力、感官和腦力的延伸，但人依然是智能製造系統中的關鍵因素。 最後是虛擬與物理的融合。智能製造系統蘊含了兩個世界，一個是由機器實體和人構成的物理世界，另一個是由數字模 型、狀態信息和控制信息構成的虛擬世界，未來這兩個世界將深度融合，難以區分彼此。一方面，產品的設計與工藝在實際執行之前，可以在虛擬世界中進行 100%的驗證，另一方面，生產與使用過程中，實際世界的狀態，可以在虛擬環境中進行實時、動態、逼真的呈現。 關於智能製造的一些思考 下面談一談我對智能製造的思考： 從智能製造的本源來看，「智能」+「製造」是其本質，製造有廣義和狹義之分，「智能」也有低級和高級之分，系統能根據人類預定義的一些規則和模型進行計算，得出優化結果，並指導實際製造，可視為一種低級智能，從高級層面來分析，「自學習、自決策、自適應、高度人機協同」應該是未來方向，但這取決於人工智慧的研究進展。 從智能製造的目標來看，智能製造的目標是實現高效、高質量、環境友好的製造，無論是信息 化技術、自動化技術或者智能化技術的採用，都應該服從這一基本目標。但不同的行業和企業，智能製造的目標重點有明顯差異，以航空發動機為例，其目標重點是 實現高品質零件製造，而對於家電等日常消費品而言，滿足用戶個性化需求、增強用戶體驗性更加重要，因此，企業在實施智能製造時，必須切合行業實際，找准建 設目標和方向。 從智能製造的發展階段來看，智能製造是比自動化製造、數字化製造更高的階段，但是，並不 意味作要實施智能製造就一定要先全部實現自動化或者數字化，目前，除了電子、汽車等部分行業外，其餘製造行業的自動化程度比較低，比如航空航天行業，從短 期來看，也沒有必要完全實現自動化，如何實現人機協同工作更加重要。 從智能製造的技術構成來看，智能製造的技術體系非常廣泛，在我國，這些技術的現狀是完全 不同的，比如一部分互聯網應用技術，我們跟緊國際潮流甚至實現部分超越，沒有任何問題，但一些關鍵的製造基礎技術，比如智能裝備、智能工藝、智能設計、智 能材料等等，需要大量的工作積累，實現起來難度很大，這也是中國製造與美國製造、德國製造相比的主要差距。所以說，我們在推進「互聯網+製造」的同時，一 定不能忽視強化製造基礎能力的任務，否則智能製造的目標將成為空中樓閣，「中國製造2025」中的強基工程很重要。 2、智能化工廠建設案例 第二部分我們來探討一下智能製造落地的一些內容。今年工信部先後啟動了兩類項目，一個是智能製造專項，另一個是智能製造試點示範項目。其中智能製造專項在十大領域支持智能製造新模式建設，同時也支持智能製造標準建設，全國一共94個項目入圍。而智能製造試點示範項目，主要是從六個方面，即工廠、車間、裝備與產品、模式、管理還有服務來支持試點示範建設，最終46家企業入圍。我們也參加了其中幾個項目，下面就把一些規劃成果給大家做一個分享，由於項目剛啟動，目前還看不到一個完整的應用效果。 案例1：3C產品智能化加工工廠建設 這是我們在東莞的一個3C產品智能加工工廠案例，3C是Computer、Communication、Consumer Electronic的簡稱，中國是3C產品的製造大國，東莞手機每年2.3億台，產值超過1800億。現在手機金屬外殼是一個趨勢，金屬外殼要用機床去加工，因此機床的需求量猛增，珠三角現役高速鑽攻中心數量超過十萬台。國家之所以支持這個項目，就是希望企業能夠實現機器換人，特別是用國產數控機床、國產數控系統和國產機器人去換人。實現加工過程自動化、物流自動化、檢測自動化，同時實現生產過程的數字化管控及大數據決策支持。 這張圖是智能工廠的體系架構圖，3C智能加工工廠分為五個層次，最底下是智能設備層，包括各種各樣的加工設備、物流設備，以及產線的控制系統等等。往上一層是物聯網層，通過它實現數據採集與指令下達。再往上是業務系統層，左邊是三維的虛擬生產建模模塊，中間是三維工藝系統，右邊是MES系統，再往上就是數據中心層，包括雲數據中心、決策分析平台等等。最上面是智能展現層，包括生產管控中心、移動終端應用等等。這個項目的最大亮點是建設由幾百台國產的數控機床、數控系統和機器人構成的自動化加工車間，這在國內是絕無僅有的。第二個亮點是虛擬和物理融合的數字化車間，大家可以看看這個三維虛擬工廠模型，未來我們能夠進入其中進行虛擬漫遊，所有車間的實況和實績都能在虛擬車間中一一呈現，舉個例子，點擊一台設備，就會出現透明報表，告訴我們設備在做什麼事情，今天做過什麼事情，什麼時候需要檢修了。我們希望最終實現虛擬和物理車間的完全同步，當然這裡面的技術難度和工作量非常大。 案例2：輸配電裝備企業智能化工廠 第二個案例是輸配電裝備企業的智能化工廠，它生產變壓器、開關櫃等產品，變壓器和開關櫃的生產模式是完全不同的，變壓器是典型的離散製造方式，在一、兩個工位上完成裝備，沒有生產線的概念，而開關櫃裝配則類似於汽車發動機，有多條流水線來支持。 本項目的目標包括以下幾個方面，其一是設計過程的數字化、智能化，比如變壓器專家設計系統，其二是製造過程的數字化、智能化，構建支持多型號產品混流生產的智能柔性開關櫃生 產線，實現大型變壓器疊片、線圈繞制過程的自動化和在線檢測等等，同時，構建設備監測與控制系統，實現多條柔性生產線、物流單元、檢測單元的集成管控和協 同工作，開展製造大數據採集、分析及利用，實現智慧能源管理和質量大數據的分析。最後，實現虛擬與物理融合的製造過程管控，建立三維透明工廠。 案例3：船舶配套企業的智能化工廠規劃 我們做過多家企業的智能化工廠規劃，當時就在思考一個問題，怎麼樣去描述智能工廠。先說工廠，怎麼去描述一個工廠呢？可以從三個維度來描述：第一是產品全生命周期維度，產品的設計、工藝、製造、銷售、服務都離不開工廠。第二是生產製造維度，從下到上，設備、產線、車間、工廠、企業，構成了一個工廠。第三是供應鏈維度。依據這三個維度，融入智能化要素，我們為某船舶配套企業規划了智能化工廠建設藍圖，目前該企業正按照這個規划進行落地實施。 案例4：智能化工廠標準建設 最後是一個標準建設的案例。國家智能製造專項也支持了智能製造的標準建設，具體到智能工廠而言，就是要回答如下幾個問題：智能化工廠的定義是什麼？智能化工廠的邊 界範圍是什麼？智能化工廠的標準構成是什麼？智能化特徵如何體現？如何評價智能化工廠？圍繞這幾個問題，我們正在制定相關標準，同時，為驗證標準的先進 性、可行性、可複製性，我們也正在參與智能化工廠標準驗證平台建設。 關於智能化工廠建設的建議 最後，關於智能化工廠建設，我有一些建議： 一是規劃先行，有必要邀請相對中立的專業諮詢機構來制定智能工廠總體規劃；二是問題牽 引，要明確智能工廠要解決什麼問題，且確信能解決這些問題；三是夯實基礎：是否具備實施智能化工廠的基礎條件？比如，是否滿足工信部智能製造試點示範項目 定義的六要素;四是循序漸進，目前的一些智能製造項目面鋪的太廣了，實際上不利於形成亮點。
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