我國船舶行業智能制造的新內涵與應用

張雪峰

(中國船舶工業物資總公司，北京 100861)

我國船舶行業智能制造的新內涵與應用

張雪峰

(中國船舶工業物資總公司，北京 100861)

加快推動新一代信息技術與先進船舶制造技術深度融合，將對我國船舶行業的發展帶來重大影響。本文從分析智能制造的內涵入手，研究探索把人工智能、物聯網、大數據、云計算等新技術與智能制造相融合的思路，嘗試提出新一代信息技術條件下智能制造的新內涵，并對其在我國船舶行業的應用進行分析，進一步討論目前發展所面臨的問題，最后結合現狀提出建議。

船舶行業；智能制造；人工智能；新一代信息技術

0 引 言

當前，新一代信息技術與制造業的加快融合創新發展，人工智能、物聯網、大數據、云計算等新技術持續演進，先進船舶制造技術正在向智能化、網絡化、信息化方向發展。傳統造船業并不被認為是一個高科技含量的產業，但人工智能、物聯網、大數據、云計算等技術的產生與運用無疑給整個船舶工業帶來了新的發展機遇?；诠I大數據和智能制造相融合的理念，將深刻影響傳統的造船模式、流程乃至整個船舶工業的結構。加快推動新一代信息技術與先進船舶制造技術深度融合，是增強我國造船業核心競爭力的有效途徑，也是構筑我國船舶工業國際競爭新優勢的重要舉措。

1 智能制造的內涵分析

1.1 智能制造的舊內涵

舊內涵是指狹義的智能制造，是利用計算機將機床、自動化裝備與控制程序結合起來，實現制造過程的柔性化，從而取代人體力勞動和少部分腦力勞動，主要強調制造過程的自動化。但是，智能制造不是簡單的“數控機床 + 機器人”[1]，因為它只是工人通過電腦程序控制機器完成自動生產，是一種單向的指令，并沒有人工智能，僅屬于數控系統和工業機器人的范疇。雖然機器人是實現智能制造的載體，但機器人需要與物聯網、大數據、云計算等新技術結合，才能具有感知、反饋的能力。同理，智能制造也不能簡單地理解為“MES + ERP”[1]，僅僅依靠人工數據輸入的信息管理系統是開環的、滯后的，并不算真正意義上的“智能”。新一代信息技術和人工智能的迅速發展與應用，促使對智能制造的內涵進行新的思考，智能制造不僅僅是單一技術和裝備的集成與應用，而是制造技術與信息技術的深度融合與創新。

1.2 智能制造的新內涵

本文提出的新內涵是指廣義的智能制造，是將人工智能、物聯網、大數據、云計算等新技術，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能，能夠實現工廠和企業內部、企業之間以及產品全生命周期的實時管理與優化的先進制造模式[2]。相對于狹義上的概念，智能制造具有了更加廣泛的內涵，是一個更為“智慧”的全新生產模式。新內涵不是把互聯網與制造業簡單地相加，而是將信息技術與制造技術深度融合，并創新地集成應用，使其發揮出“乘”法效應。它突破了狹義智能制造簡單地“自動化+柔性化”，也不再局限于“部分”生產環節的智能化。

智能制造的新內涵包括以下 3 個方面：

1）系統架構。我國工信部等發布的《國家智能制造標準體系建設指南（2015 年版）》把智能制造系統架構分為生命周期、系統層級和智能功能 3 個維度[3]（見圖 1）。生命周期是由設計、生產、物流、銷售、服務等一系列相互聯系的價值創造活動組成的鏈式集合。系統層級自下而上分為設備層、控制層、車間層、企業層和協同層（見圖 2），同時涵蓋智能產品、智能生產、智能服務等內容。智能功能包括資源要素、系統集成、互聯互通、信息融合和新興業態等要素[3]。

2）關鍵技術。從技術角度說，智能制造融合了人工智能、物聯網、大數據、云計算、智能機器人以及虛擬仿真等關鍵技術，并運用這些新技術進行信息感知與采集，數據分析與傳輸，智慧決策與執行等。

3）目標模式。從目標角度說，是實現機器與生產線、工廠與企業內部、企業之間的互連互通，實現信息的集成、融合與共享，達到實時監控、自適應、自優化的目的，從而能夠對行業內整個供應鏈的資源進行整合與再分配。

1.3 智能制造的特征

智能制造的特征如圖 3 所示。從智能制造系統層面來看，其特征表現如下：

1）全局性。智能制造不僅意味著企業的某個局部實現智能化，系統中每個環節都需要實現高度的集成化、智能化，保證全局的優化才是智能制造的意義所在。

2）多目標。在智能制造模式下，產品的生命周期大大縮短。在生產過程中，除了要滿足工期、成本、能耗等目標要求外，還要滿足質量、安全、效率等指標要求，同時需兼顧調度的靈敏度和智能化。

3）高柔性。柔性制造系統能夠根據制造任務或生產環境的變化迅速進行調整，更加適用于多品種、中小批量生產。

4）智慧協同。在全鏈條協同的體系中，包括智慧流程、智慧管理、智慧決策等環節，面向產品設計、生產、管理、服務等協作一體化，發揮最大的數據共享作用，能夠提升產品和企業的核心競爭力。

從智能制造技術層面來看，其特征表現如下：

1）自感知。智能制造大量的數據信息可以被全面感知，利用射頻識別等技術能夠實時完成多源信息的采集，并將信息傳輸到分析決策系統。

2）自學習。智能系統具有自適應環境和機器學習的能力，通過感知環境狀態來選擇動態系統的最優行為策略，并不斷完善、優化、更新系統的數據庫[4]。

3）自決策。通過面向產品全生命周期的海量異構信息的挖掘提煉、計算分析、推理預測，形成優化制造過程的決策指令[5]。

4）自執行。根據決策指令，通過執行系統控制制造過程的狀態，實現穩定、安全的運行和動態調整[5]。

1.4 智能制造的關鍵技術

智能制造涉及網絡技術、信息技術、自動化技術、新型傳感技術、系統工程與人工智能等諸多學科。本文中討論的關鍵技術，將范圍限定在當前熱門的人工智能、物聯網、大數據、云計算、智能機器人以及虛擬仿真等方面。

1）人工智能

人工智能在現代制造業中發揮了重要作用。語音和圖像識別、機器人規劃、多信息傳感與控制、專家系統、智能優化控制等技術，為生產效率的提高做出重要貢獻。在船舶產品設計過程中，概念設計和工藝設計是大量專家的創造性思維，需要分析、判斷和決策。大量的經驗總結、分析，如果僅靠人工來進行，需要很長的時間。把專家系統引入設計領域，將使設計人員從繁重的勞動中解脫出來。在船舶的智能設計、建造和運營等方面，利用人工智能深度學習的特征，可以建立完整的智能化設計、生產運行和運營管理系統，進一步完善從船舶設計、研發到建造的智能化控制體系[6-7]。從某種程度上說，智能制造技術就是人工智能技術與制造技術的深度融合，目前提出的智能制造是以往人工智能技術在制造業應用的進一步發展，從人工智能技術的單項應用，到系統應用，建設智能工廠，從而最終實現智能制造[4]。

2）物聯網、大數據、云計算

物聯網實現了現實世界和虛擬環境的無縫鏈接，大大縮減人與物在空間上的距離，使生產活動變得更加便捷。物聯網技術有利于加快船舶產品制造數據的傳輸和分析，優化生產資源的配置。大數據是由物聯網的擴展領域而逐漸形成的海量數據，大數據依托于云計算的分布式數據處理、整合，挖掘其潛在的價值。對從設備、流程、生態鏈上采集的海量數據進行分析，再轉化為有效的服務提供給用戶，是制造系統智能化的重要體現。云計算提供安全可靠的數據處理和存儲中心，實現不同制造設備間的數據共享，為船舶制造等工業用戶設計、決策等提供有效數據支撐。在船舶及其配套產品的制造過程中，將生產、經營大數據傳輸到以物聯網技術為基礎的云計算模型中，可以更好地分析和控制，不僅降低成本，而且能夠更加科學地優化配置資源，也能對生產過程中的動態變化作出迅速響應。物聯網技術、大數據挖掘以及虛擬化云計算技術等的創新融合，形成了更加廣泛的生產、運行、管理網絡，進一步增強了機器、產品以及企業之間的互聯互通，從而產生全鏈條協同制造的價值。可以預測，物聯網、大數據、云計算等將成為未來船舶工業發展的核心消費品，將會影響造船企業的業務模式和決策，并改變其運行組織結構，有效提高運營管理的質量和效率[8-9]。

3）智能機器人

智能機器人通過感知、學習、記憶、思維等活動而產生適當的行為，能夠不斷積累經驗和優化，解決各種復雜問題和突發事件，并變得越來越高效，從而模擬、延伸和擴展人類智能。對企業來說，“智慧工廠”就是以智能機器人為核心的自動化工廠。智能機器人是擁有精確計算、關節活動、視覺識別等諸多功能為一體并應用于工業領域的機器人。機器人把“人”從生產線上解放出來，并且提升了產品的競爭力。目前在造船作業中，焊接機器人、裝配機器人、噴漆機器人、碼垛機器人、搬運機器人等應用于船廠，已在很大程度上超越了傳統機器人，在降低誤差、提高生產率、節約成本方面效果明顯。

4）虛擬仿真技術

運用虛擬仿真技術，在虛擬環境下全鏈條群組協同工作，從根本上改變了試制、修改、生產的傳統制造模式，其借助仿真技術并行地模擬出產品制造的全過程，提前預測、檢驗、評判產品各項性能，從而更加經濟、柔性地組織生產，減少由于前期設計缺陷給生產帶來的返工。在船舶領域，利用虛擬模型來預估產品可能存在的缺陷，不再依賴于原型樣機進行反復修改，促使傳統制造技術走出依賴經驗的狹小空間，還可以使分布在不同地點、不同部門的不同專業人員在同一個船舶產品模型上同時工作，相互交流。例如在船舶機艙管道系統設計中，采用虛擬仿真技術，設計者可以“進入其中”進行管道布置，并可檢查能否發生干涉，所有管路均是三維實體模型，可以從其中調出任何一段在計算機上觀察、分析，從而提前解決內部管路結構布局是否合理的問題。

2 智能制造在船舶行業的應用分析

2.1 發展現狀

在國外，日本將智能制造認定為傳統造船業的“生產性革命”，韓國也將其作為擺脫目前造船業危機的“突破口”。日、韓等先進造船企業已普遍使用了數字化、網絡化和智能化技術，以新一代先進信息技術應用為主線，不斷推進智能單元向智能生產線過渡，全面推進船舶設計、制造、管理、維護等全流程的智能化。歐盟國家在推進智能制造過程中，以全面數字化、模塊化和網絡化平臺為支撐，組建模塊化、專業化合作生產的動態聯盟，積極推進智能化裝備和精益生產技術在造船上的應用。

在國內，中船重工圍繞全鏈條智慧協同，通過廠所合作、研用結合的模式，已經實現了船舶智能制造裝備國產化和柔性制造新模式，建成了國內先進的高技術船舶分段制造數字化車間，使我國船舶中間產品智能制造成套裝備及系統解決方案水平步入了國際先進行列[10]。中船重工重慶前衛“燃氣計量表智能制造數字化車間系統集成及應用”項目已通過驗收，標志著國內首套基于信息化、智能化生產加工與自動裝配、自動物流與倉儲成套系統的燃氣計量表智能制造數字化車間獲得成功。由中船重工七二四所自主研發的船舶中間產品全流程智能制造系統已在多家企業進行試點，還被推廣到汽車等其他領域，標志船舶相關智能制造水平顯著提升。我國首個大型液化天然氣運輸船分段建造數字化車間在滬東中華正式投入運行，效果良好，這標志著滬東中華在智能制造方面也取得了重大突破。

2.2 形勢分析

2016 年，在國際經濟復蘇緩慢、國內經濟下行壓力加大、船舶市場持續低迷的不利形勢下，新一代信息網絡技術以及人工智能技術等的應用，已經成為我國船舶行業減少能耗、降低成本、提高效率和增加附加值的重要途徑。

從政策支持角度，《中國制造 2025》把“海洋工程裝備和高技術船舶”作為大力推動的十大重點領域之一，從中國制造頂層設計的高度，明確了“海洋工程裝備和高技術船舶”是國家高端裝備制造業的重要組成部分，也是我國海洋強國戰略的基礎和重要支撐。同時，《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》也聚焦“海洋工程裝備和高技術船舶”領域，通過技術改造和工業轉型升級專項、智能制造專項等，國家加大對船舶行業的智能制造改造、技術攻關和新模式等的支持力度。

從市場環境角度，我國已經成為全球最大的智能制造裝備市場，也是公認的造船大國。自 2010 年起，我國造船完工量、新接訂單量和手持訂單量三大造船指標已連續 6 年穩居世界前列。船舶制造業體系完整、產業基礎強大，快速發展且體量巨大的造船市場，能夠為智能設備生產企業提供源源不斷的現金流和堅實的市場基礎，智能制造在船舶行業的應用市場前景非常廣闊。

2.3 我國船舶行業應用智能制造面臨的問題

我國船舶行業應用智能制造面臨的挑戰，既有外部環境制約因素，也有行業內部自身原因。

1）從外部環境分析。一是國內智能裝備市場處于初級發展階段，商業環境還不夠成熟，關鍵技術缺少自主知識產權；二是智能制造技術創新發展的產業環境不夠完善，政策支持力度尚不能滿足企業智能化發展的需求；三是國內智能制造產業鏈不健全，配套能力不足，配套產品質量低，核心元器件依賴進口；四是企業承擔智能化升級的成本及風險高，資金、成本因素嚴重制約了企業智能化升級的需求；五是“互聯網 + 制造業”新模式對傳統生產管理模式帶來不適應。智能制造是網絡化、智能化、系統化的新型生產模式，將對過去的傳統生產方式造成巨大沖擊。

2）從行業內部分析。一是企業智能化改造升級成本壓力較大。智能化升級項目前期投資大、回報周期長，導致部分船企推遲智能化升級改造；二是整體應用智能制造技術水平不高。企業大多還停留在引進幾臺智能化加工設備的水平，遠沒有達到融入研發、設計、制造、服務全過程的程度；三是造船技術與信息技術融合度低，整體信息化程度不高，缺少分工協同管理平臺，“信息孤島”現象嚴重；四是關鍵技術創新能力不足，設計、研發各自為政，缺乏資源共享與合作平臺；五是我國現有的船舶工業標準體系和國際船舶相關的標準中還沒有與智能制造直接相關的標準；六是高素質人才短板制約行業發展。隨著智能化轉型升級，高素質人才的重要性進一步凸顯，目前高端人才缺口較大，無法滿足船企走向智能化的需要。七是我國大多數企業目前的造船模式與現代造船模式還有一定距離，致使信息化難以發揮應有的作用。

3 積極推進我國船舶行業智能制造的建議

針對目前我國船舶行業發展現狀，在穩步推進智能化建設的過程中，可從以下幾方面展開：

1）兩化融合

① 加快推進造船企業兩化融合進程。圍繞加快建立現代造船模式，梳理出船舶行業兩化融合的關鍵環節，提升信息化集成水平，完善船舶產品大數據管理平臺，實現研發、設計數據的共享與應用。

② 搭建基于互聯網的制造資源共享平臺。推進造船各環節和全價值鏈的并行組織和協同優化，逐步建成研發、設計、制造、測試、仿真、管理一體化協同平臺，實現優勢資源的互補與共享。

2）技術創新

① 建立智能制造創新中心。緊扣船舶行業智能制造的關鍵技術，在沿海、內地等不同區域建立智能制造基礎技術、應用軟件、系統集成等創新研究中心。

② 加快研發智能制造支撐軟件。依托船舶行業優勢企業，針對關鍵技術、智能產品、智能工廠的開發和應用，研發智能制造相關的核心支撐軟件，為實現全鏈條的智能化提供軟件支撐。

3）資金和人才

① 加快推進企業智能化轉型速度。借助國家推出的專項補貼等政策，加大資金投入，針對性地解決好企業智能化改造的成本壓力和資金風險，加快企業智能化升級改造速度。

② 提供高端信息化專業人才保障。隨著我國造船業結構調整持續進行，船企智能化轉型升級的需求將陸續顯現。鼓勵企業與科研院所合作建立高端人才的培養和培訓服務體系，加大船舶行業智能制造的高端人才供給力度。

4）體系和配套

① 加強對智能化制造體系的規劃。大力支持“智慧院所”和“智能工廠”建設，做好配套環境的準備，建立起智能化制造體系及產業配套架構，打造功能全面的產業鏈體系。

② 多方合作共同破解產業鏈配套難題。解決產業鏈配套問題需要各方共同努力，既需企業自身不斷加強技術水平，提高研發能力，也需要政府加強政策激勵和引導，另外還需要行業組織作為橋梁增進行業內相互合作。

5）標準和生態

① 建設智能制造標準體系。依據國家智能制造標準體系建設指南，圍繞互聯互通和多維度協同等瓶頸，開展行業應用標準研究，探索制定船舶行業智能制造標準。

② 培育行業智能制造生態體系。面向船舶企業智能制造發展需求，推動行業內企業緊密合作、協同創新，推動產業鏈各環節企業分工協作、共同發展，逐步形成符合我國造船模式的智能制造生態體系。

6）試點示范與合作模式

① 重點建設幾家智能制造試點示范企業。發揮大型造船集團優勢，首先重點建設幾家智能制造試點示范企業，然后再以點帶面，逐步推進造船及配套企業智能化轉型升級。

② 搭建現代智能工廠合作模式。構建船舶行業大數據中心以及研發、制造協同管理平臺，打通造船與配套企業之間的“信息孤島”。

4 結 語

在我國智能制造水平尚不發達的情況下，造船業的信息化、智能化之路必將是復雜、漫長、投入巨大的。相對發達國家，推動我國船舶制造業智能化轉型的任務更加艱巨，形勢更為嚴峻。必須遵循客觀規律，積極應對挑戰，抓住全球制造業分工調整和我國智能制造快速發展的戰略機遇期，在體制和機制上積極創新，探尋信息技術與制造技術深度融合的途徑，多方合作、形成合力，引導船舶企業走出一條具有智能制造特色的發展道路。

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The new connotation and application of intelligent manufacturing of China's shipbuilding industry

ZHANG Xue-feng
(China National Shipbuilding Equipment and Materials Corporation, Beijing 100861, China)

Promote a new generation of information technology and advanced shipbuilding technology depth fusion, will bring great influence on the development of China's ship industry.From the analysis of the connotation of intelligent manufacturing, this paper studies explore the artificial intelligence, Internet of things, big data, cloud computing and other new technology and the integration of intelligent manufacturing ideas, try to put forward a new generation of information technology under the condition of the new connotation of intelligent manufacturing, and its application in ship industry in China were analyzed, and further discuss the problems facing current development, finally proposed combined with the status quo.

shipbuilding industry；intelligent manufacturing；artificial intelligence；information technology

U66

A

1672 - 7619(2017)04 - 0014 - 05

10.3404/j.issn.1672 - 7619.2017.04.003

2017 - 02 - 06；

2017 - 03 - 13

張雪峰(1980 - )，男，碩士，工程師，研究方向為載運工具運用工程。