對智能制造內涵與十大關鍵技術的系統思考

黃培

摘要：

剖析了智能制造的內涵和其10項關鍵技術。認為智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新；智能裝備、智能產線、智能車間和智能工廠可以實現生產模式的創新；智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈可以實現運營模式的創新；而智能決策則可以幫助企業準確決策。同時還結合若干典型案例，分析了智能制造技術發展趨勢和推進策略。

關鍵詞： 智能制造；工業互聯網；物聯網

Abstract： In this paper， the connotation and 10 key technologies of smart manufacturing are introduced. Smart product and smart service can bring business model innovation； smart machine， smart production line， smart workshop and smart factory can bring production model innovation； smart R&D， smart management and smart logistics can realize operation model innovation； smart decision making can realize accurate decisions. Based on several case studies， we analyze the trend of smart manufacturing and provide the strategy of deploying smart manufacturing.

Key words： smart manufacturing； industrial Internet； Internet of things

1 智能制造的內涵

智能制造是中國制造2025的主攻方向，是實現中國制造業由大到強的關鍵路徑。當前，中國正在大力推進智能制造，已連續兩年支持智能制造專項項目，發布了智能制造的標準體系。那么，智能制造的內涵是什么？我們認為，智能制造的目標是整個制造企業價值鏈的智能化，是信息化與工業化深度融合的進一步提升。智能制造融合了信息技術、先進制造技術、自動化技術和人工智能技術。目前，智能制造的“智能”還處于Smart的層次，智能制造系統具有數據采集、數據處理、數據分析能力，能夠準確執行指令，實現閉環反饋；智能制造的趨勢是真正實現“Intelligent”，智能制造系統能夠實現自主學習、自主決策和不斷優化。

智能制造有10項關鍵技術，形成了4層的金字塔，如圖1所示。其中，智能產品與智能服務可以幫助企業帶來商業模式的創新；智能裝備、智能產線、智能車間和智能工廠可以實現生產模式的創新；智能研發、智能管理、智能物流與供應鏈可以實現運營模式的創新；而智能決策則可以幫助企業科學決策[1-3]。

2 智能制造的十大關鍵技術

2.1 智能產品

智能產品具有記憶、感知、計算和傳輸功能。典型的智能產品包括智能手機、智能可穿戴設備、無人機、智能汽車、智能家電、智能售貨機等。企業應該思考如何在產品上加入智能化的單元，提升產品的附加值。比如在工程機械上添加傳感器，可以對產品進行定位和關鍵零部件的狀態監測，從而為實現智能服務打下基礎。

美國Bigbelly Solar公司發布的智能垃圾桶（如圖2所示）集太陽能、物聯網、高效壓縮機為一體，垃圾快倒滿時，壓縮機會在40 s內將垃圾的體積壓縮至原來的1/5，垃圾箱快滿時自動聯網發送垃圾桶已滿及地理位置等信息至垃圾處理中心。處理中心的系統根據各個垃圾桶發回的數據分析，規劃最佳回收路線和時間。該公司還在垃圾桶上安裝WiFi部件，將垃圾桶變為公共的WiFi熱點，加速了智能城市的發展進程。

2.2 智能服務

智能服務可以通過物聯網感知產品的狀態，從而進行預測性維修維護，及時幫助客戶更換備品備件；可以通過了解產品運行的狀態，幫助客戶帶來商業機會；還可以采集產品運營的大數據，輔助企業進行市場營銷的決策。企業開發面向客戶服務的APP，也是一種智能服務，可以針對客戶購買的產品提供有針對性的服務，從而鎖定用戶，開展服務營銷。

羅爾斯·羅伊斯公司推出針對其航空發動機產品的Total Care包修服務，按飛行小時收費，確保航空公司的飛行可靠性和在翼飛行時間，實現了與航空公司的雙贏。該公司能夠實現按服務績效收費的基礎是強大的傳感與物聯網技術。個性化定制也屬于一種智能服務。創業公司Yooshu提供個性化定制服務，通過激光三維掃描儀掃描，再進行逆向工程獲得三維曲面模型，然后通過工業機械人加工出符合客戶腳形的舒適的沙灘鞋。

2.3 智能裝備

智能裝備具有檢測功能，可以實現在機檢測，從而補償加工誤差，提高加工精度，還可以對熱變形進行補償。以往一些精密裝備對環境的要求很高，現在由于有了閉環的檢測與補償，可以降低對環境的要求。智能裝備應當提供開放的數據接口，能夠支持設備聯網。

日本MAZAK的智能機床配備了針對加工熱變位、切削震動、機床干涉、主軸監測、維護保養、工作臺動態平衡性及語音導航等智能化功能，可以自行監測控制機床運轉狀態，并進行自主反饋，從而大幅度提高機床運行效率及安全性。德瑪吉森精機推出最新的復合加工中心LaserTec65已經融合了增材制造和減材制造，可以通過激光堆焊的增材制造工藝快速制造毛坯，在通過傳統的切削方式進行精加工。ABB推出的雙臂機器人YUMI擁有14軸（如圖3所示），雙臂可以協同工作，帶有機器視覺功能。

2.4 智能產線

鋼鐵、化工、制藥、食品飲料、煙草、芯片制造、電子組裝、汽車、軸承等行業的企業高度依賴自動化生產線，實現自動化的加工、裝配和檢測，但是裝備制造企業目前還是以離散制造為主。很多企業的技術改造重點就是建立自動化的生產線、裝配線和檢測線。很多汽車整車廠已實現了混流裝配，在一條裝配線上可以同時裝配多種車型。食品飲料行業的自動化生產線可以根據工藝配方調整分布式控制系統（DCS）或可編程邏輯控制器（PLC）系統來改變工藝路線，從而生產多種產品。汽車、家電、軌道交通等行業的企業對生產和裝配線進行自動化和智能化改造需求十分旺盛，很多企業在逐漸將關鍵工位和高污染工位改造為用機器人進行加工、裝配或上下料。西門子成都電子工廠通過在產品的托盤上放置射頻識別（RFID）芯片，識別零件的裝配工藝，可以實現不同類型產品的混線裝配，如圖4所示。

智能產線的特點是：在生產和裝配的過程中，能夠通過傳感器或RFID自動進行數據采集，并通過電子看板顯示實時的生產狀態；能夠通過機器視覺和多種傳感器進行質量檢測，自動剔除不合格品，并對采集的質量數據進行統計過程控制（SPC）分析，找出質量問題的成因；能夠支持多種相似產品的混線生產和裝配，靈活調整工藝，適應小批量、多品種的生產模式；針對人工工位，進行防呆設計，給予提示。

2.5 智能車間

要實現車間的智能化，需要對生產狀況、設備狀態、能源消耗、生產 質量、物料消耗等信息進行實時采集和分析，進行高效排產和合理排班，顯著提高設備利用率（OEE）。因此，制造執行系統（MES）成為企業的必然選擇。對于藥品、食品等行業，國家有強制性的追溯要求，需要通過GMP等行業認證，推進MES更加緊迫。數字化制造（DM）技術可以幫助企業在建設新廠房時，科學地進行設備布局，提升物流效率，提高工人的舒適程度。MES可以幫助企業顯著提升設備利用率，提高產品質量，實現生產過程可追溯，提高生產效率。智能車間必須建立有線或無線的工廠網絡，能夠實現生產指令的自動下達和設備與產線信息的自動采集。實現車間的無紙化，也是智能車間的重要標志，通過應用三維輕量化技術和工業平板和觸摸屏，可以將設計和工藝文檔傳遞到工位。

數字映射技術可以將MES系統采集到的數據在虛擬的三維車間模型中實時地展現出來，而且還可以顯示設備的實際狀態，實現虛實融合。智能車間還有一個典型應用，視頻監測控制系統不僅記錄視頻，還可以對車間的環境，人員行為進行監測控制、識別與報警。例如，有工人沒有帶安全帽，進入了不允許進入的區域，或者倒地，都可以自動報警。 這方面，三星已經有了成功實踐。此外，智能車間應當在溫度、濕度、潔凈度的控制和工業安全（包括工業自動化系統的安全、生產環境的安全和人員安全）等方面達到智能化水平。

2.6 智能工廠

僅有自動化生產線和工業機器人還不是智能工廠。智能工廠不僅生產過程應實現自動化、透明化、可視化、精益化，產品檢測、質量檢驗和分析、生產物流也應當與生產過程實現閉環集成。一個工廠的多個車間之間要實現信息共享、準時配送、協同作業。一些離散制造企業也建立了生產指揮中心，對整個工廠進行指揮和調度，及時發現和解決突發問題，這也是智能工廠的重要標志。智能工廠需要應用企業資源計劃（ERP）系統制定多個車間的生產計劃，并由MES系統根據各個車間的生產計劃進行詳細排產，MES排產的粒度是天、小時，甚至分鐘。

三星開展了移動工廠的實踐，工人可以通過智能手機查詢工單，可以開視頻會議，維修人員碰到疑難問題，可以通過手機視頻尋求專家解答，還給智能手機配備了RFID 和條碼掃描的接口，這也是一個智能工廠的創新實踐。還有一些企業實現了智能刀具管理，在刀柄上植入RFID芯片，對刀具的全生命周期進行管理，從而提高刀具使用壽命。智能檢測也很重要，檢測儀器的檢測結果可以自動錄入信息系統。增強現實（AR）技術也將在智能工廠大顯身手。工人帶上AR眼鏡，就可以“看到”需要操作的工作位置，從而提高作業人員的工作效率。美國GE公司宣布將工業互聯網平臺Predix開放，提出了卓越制造理念。

2.7 智能研發

離散制造企業在產品研發方面，已經應用了計算機輔助設計（CAD）/計算機輔助制造（CAM）/計算機輔助工程（CAE）/計算機輔助工藝過程設計（CAPP）/電子設計自動化（EDA）等工具軟件和產品數據管理（PDM）/產品周期管理（PLM）系統，但是很多企業還處于二維CAD和三維CAD軟件混用的階段，存檔依然是二維，沒有實現全三維設計；應用仿真技術仍然處于事后驗證，沒有實現仿真驅動設計；雖然應用了PDM系統，但還沒有建立企業內部的通用件庫，重用率低；對工程/制造/服務物料清單（BOM）的管理不到位。企業需要深入應用仿真技術，建立虛擬數字化樣機，實現多學科仿真，通過仿真減少實物試驗；貫徹標準化、系列化、模塊化的思想，以支持大批量客戶定制或產品個性化定制；應當將仿真技術與試驗管理結合起來，以提高仿真結果的置信度。流程制造企業也已經開始應用PLM系統實現工藝管理和配方管理。

在產品研發領域，已經出現了一些智能化軟件。例如Geometric的DFM PRO軟件可以自動判斷三維模型的工藝特征是否可制造、可裝配、可拆卸；CAD Doctor軟件可以自動分析三維模型中存在的問題；基于互聯網與客戶、供應商和合作伙伴協同設計，也是智能研發的創新形式；拓撲優化技術可以在滿足產品功能的前提下，減輕結構的重量；系統仿真技術可以在概念設計階段，分析與優化產品性能；PLM向前延伸到需求管理，向后拓展到工藝管理，例如西門子Teamcenter Manufacturing系統可以建立工藝過程清單（BOP），更好地實現典型工藝的重用；索為高科和金航數碼合作，開發了面向飛機機翼、起落架等大部件的智能設計系統，可以大大提高復雜產品設計效率。數字映射技術可以將在實際產品中傳感器采集的數據，傳遞到對應的產品數字模型，再通過虛擬仿真和優化，提升產品性能。

2.8 智能管理

ERP是制造企業現代化管理的基石。以銷定產是ERP最基本的思想，物料需求計劃（MRP）是ERP的核心。制造企業核心的運營管理系統還包括人力資產管理系統（HCM）、客戶關系管理系統（CRM）、企業資產管理系統（EAM）、能源管理系統（EMS）、供應商關系管理系統（SRM）、企業門戶（EP）、業務流程管理系統（BPM）等。為了統一管理企業的核心主數據，近年來主數據管理（MDM）也在大型企業開始部署應用。實現智能管理的前提條件是基礎數據的準確性和主要信息系統無縫集成。

智能管理主要體現在各類運營管理系統與移動應用、云計算、電子商務和社交網絡的集成應用。例如移動版的CRM系統可以自動根據位置服務確定銷售人員是否按計劃拜訪了特定客戶；一些消費品制造企業開展全渠道營銷，實現了多個網店系統與ERP無縫集成，自動派單。主流電梯制造企業紛紛研發銷售配置器軟件，銷售人員可以根據客戶需求進行產品配置，快速報價。BPM軟件可以實現對業務流程進行建模，實現業務流程的可視化、模擬與優化，也是一個典型的智能管理應用。制造企業已經開始應用基于公有云的人力資源招聘、績效和人才管理系統。例如，廣東生益科技就很好地應用了SAP的Success Factors軟件，完全基于公有云。

2.9 智能物流與供應鏈

制造企業越來越重視物流自動化，自動化立體倉庫、無人引導小車（AGV）、智能吊掛系統得到了廣泛應用，智能分揀系統、堆垛機器人、自動輥道系統的應用日趨普及。倉儲管理系統（WMS）和運輸管理系統（TMS）也受到制造企業普遍關注。其中，TMS系統涉及到全球定位系統（GPS）定位和地理信息系統（GIS）的集成，可以實現供應商、客戶和物流企業三方的信息之間的共享，可以基于云服務。

實現智能物流與供應鏈的關鍵技術包括自動識別技術、GIS/GPS技術、電子商務、電子數據交換（EDI），以及供應鏈協同計劃與優化技術。EDI技術是企業間信息集成的必備手段，信息交互無需人工干預。而很多大型企業建立的供應商門戶，供應商只能手工查詢。供應鏈協同計劃與優化是智能供應鏈的核心技術，可以實現供應鏈的同步化，同時可以消除牛鞭效應。

2.10 智能決策

企業在運營過程中，產生了大量來自各個業務部門和業務系統的核心數據，這些數據一般是結構化的數據，可以進行多維度分析與預測，這是業務智能（BI）的范疇。內存計算是BI的重要支撐。目前，很多BI軟件都能夠實現移動應用。同時，制造企業有諸多大數據，包括生產現場采集的實時生產數據、設備運行的大數據、質量的大數據、產品運營的大數據、電子商務帶來的營銷大數據，以及來自社交網絡的與公司有關的大數據等，對工業大數據的分析需要引入新的分析工具。IBM推出的認知計算代表了智能決策的前沿方向。三一重工集團借助大數據和物聯網技術，將工程機械通過機載 控制器、傳感器和無線通信模塊進行實時采集，通過對大數據進行多維度分析和預測，使“挖掘機”指數成為中國經濟運行的晴雨表，如圖5所示。

3 智能制造技術發展趨勢

和推進策略

在智能制造大潮下，信息化與自動化廠商的界限變得越來越模糊；未來工業機器人的發展趨勢是人機融合；在滿足零件的強度要求前提下，通過將增材制造與拓撲優化等技術相結合，可以制造出內空的零件，重量甚至可以減少70%；物聯網技術在實現設備數據采集的基礎上，可以進行分析與優化，并與應用軟件集成，例如某臺設備出現故障，車間排產軟件自動不排該設備；AR技術在生產制造、設備安裝、培訓、維修維護等環節將日益普及。

實現智能制造的核心是數據和集成，基礎數據要準確，信息系統之間，信息系統與自動化系統之間應實現深度集成， 避免形成“智能孤島”。智能制造涵蓋諸多軟件、硬件和自動化技術，需要推進工業工程，實現精益生產，對業務流程和工藝流程進行梳理與優化。智能制造是一個復雜的系統工程，是企業轉型的手段而不是目的，制造企業應當根據自身的產品特點和生產模式，制訂智能制造推進路線圖，做好投入產出分析，否則可能大傷“元氣”。制造企業并不需要成為“十項全能”冠軍，只要在某幾個方面做得很出色，就能建立差異化競爭優勢。

參考文獻

[1] 楊明. 李培根：互聯網與智能制造可以更好地融合[J].裝備制造， 2015（12）：2-3

[2] 陳淼. 智能制造： 兩化深度融合主攻方向[J].企業管理實踐與思考， 2015（2）：31-32

[3] 蔣明煒. 智能工廠： 實現智能制造的重要載體[J].中國工業評論， 2016（1）：28-36