制造企業智慧化轉型方案及關鍵技術分析

景 鵬，侯 濤

（中車永濟電機有限公司辦公室 電力電子技術開發部， 陜西 西安 710016）

引言

隨著全球經濟一體化進程加快，市場經濟更為活躍，市場主導因素越發凸顯，更多的領域由賣方市場轉為買方市場，傳統制造業首當其沖，當前面臨著巨大的挑戰：

1）用戶的個性化需求，越來越多的買方選擇以自身需求來定制產品，直接導致制造業內部系統的復雜程度日益提升，原有的數據模式和技術手段無法支撐快速復雜的市場需求；

2）市場容量趨于飽和，制造業原有的提供硬件產品的模式已經完全被規模化、產業化帶來的低成本所改變，原有市場完全進入“紅?！蹦Ｊ健Ｆ髽I必須實現“產品+服務”的轉型，以獲得新的市場競爭力和利潤增長點；

3）企業必須從關注產品功能，到關注產品全產業鏈價值創造，直至全生命周期的效能運營。在制造行業，產品的運營質量不僅依靠最初產品的設計方案，而且生產制造、運營、包括售后服務過程中的數據必須被有效收集并形成數據閉環，反饋于產品設計方案、提升維修服務質量等，以形成新型競爭力。

為扭轉傳統制造業困境，各制造業強國提出了自己對未來工業方案的解讀，德國提出了“工業4.0”，美國提出了“工業物聯網”，日本提出了“制造業白皮書”，我國也提出了“中國制造2025+兩化融合”的概念。本文就制造型企業向智慧型企業轉型的建設方案進行探討分析。

1 智慧型企業整體架構

與智能制造不同，智慧型企業是一個企業綜合能力的構建，不僅關注制造，而是從企業“研發”、“生產”、“管理”、“維?！边@四個典型板塊進行全方位的能力提升，整體構架如圖1智慧化企業架構。下面對關鍵板塊逐個進行介紹。

圖1 智慧化企業架構

1.1 智能研發

智慧化研發的主要標志是以下幾點。

1.1.1 研發數據數字化

研發數據數字化包括使用數字化手段進行研發，如三維結構設計；也包括管理手段的數字化，如使用PDM（產品數據管理）對數字化數據進行管理。

1.1.2 多專業的協同化

大型制造業涉及的專業面廣，企業內部往往進行專業化分工。智慧化研發平臺的構建必須支持不同專業的相關業務流程在設計過程中進行協同，避免最終結果出現偏差，實現研發方案最優化。

1.1.3 驗證智能化

在當前市場環境下，強大的仿真驗證能力將極大地提高新產品設計的準確性，避免實物驗證的經費損失和時間損失。

1.1.4 研發對象智能化

智能維保，必須構建自身產品的智能化解決方案，通過智能傳感器、物聯網等技術解決方案，實現產品運行參數的實時采集。

1.1.5 知識庫管理化

“制造的研發”“基于知識的工藝”這些業務需求都離不開知識工程的建設，知識絕不能孤島化或者抽象化，而應和具體的業務流程的工作環境相結合，如把企業制造知識集成在model check模塊中，切實解決“知識從何而來”，“知識推送到何處”的問題。

1.2 智能制造

智能制造的核心不在于設備的智能化和自動化，智能制造的核心是建立在大數據基礎上的同源性生產、一致性生產和自動分析優化：

1）設計數據進行高效利用，如通過MBD（基于模型的定義）、制造單元無紙化等，減少各業務單元數據流轉過程中的重復操作，提高數據利用效率和“一源性”，避免流轉過程中“失真”；

2）基礎上的生產過程信息反饋和企業管理決策，與第三代工業革命不同，第四代工業革命關注的并非自動化，并非命令到命令執行的過程。而是執行過程中的反饋，以事后統計歸類變為事前綜合分析，以支撐進一步的企業資源決策優化。

1.3 智能管理

智能管理主要是依托信息化手段，實現對企業“人”、“財”“物”的有效管理，深入推行兩化融合體系，這要求企業不再是僅僅關注業務操作的HCM和ERP等系統。更重要的是在其中進行的業務管理互聯互通和對管理標準、流程、思路的宣貫落實。

大量信息化數據要反饋智能管理，必然對數據的篩選及應用有更高的要求，如何剔除垃圾數據并進行更高效能的管理數據優化，也將是智能管理的重要環節。

1.4 智能維保

維保環節是企業由提供“產品”向提供“產品+服務”轉型的重要代表環節，其中最重要的就是實現預測性修理建議方案，最典型的代表就是PHM平臺。

由上面的介紹可以看出，要實現智慧化企業，企業必須如圖2數據模式轉變示意圖，依托核心技術實現以下幾方面的轉變:

1）實現以文件為載體到以模型為載體；

2）實現從傳統BOM為核心到以模型結構為核心的數據；

3）實現各業務流程從信息孤島到信息關聯的轉變；

4）實現信息閉環回饋；

5）實現從數字量傳遞斷點到數字量連續傳遞的轉變。

圖2 數據模式轉變示意圖

2 關鍵技術分析

構成智慧型企業的技術種類眾多，本文僅從MBD、以BOM為主線的結構化數據、PHM這三個方面簡單介紹。

2.1 MBD的含義

如圖3 MBD構架圖，其定義是基于模型的定義,將產品生命周期內的所有信息定義于三維模型上,實現基于模型的設計、設計審核、工藝審核、標準審核、工藝設計、制造加工、測量和檢驗等步驟。

MBD的核心思想是：全三維基于特征的表述方法，基于文檔的過程驅動，融入知識工程、過程模擬和產品標準規范等。它用一個集成的三維實體模型可完整的表達產品定義信息，將制造信息和設計信息（三維尺寸標注及各種制造信息和產品結構信息）共同定義產品的三維數字化模型中，從而取消二維工程圖，嚴格保證設計數據的“一源性”。

圖3 MBD構架圖

由圖3可以看出MBD的架構中包含了數字化研發（CAD），數字化工藝（CAPP）及數字化平臺管控（PDM）的內容。而MBD平臺的動能分布如圖4所示。

2.2 以BOM為主線的結構化數據

BOM（Bill of material）物料清單，在企業發展演變的過程中逐漸意識到，不同的業務版塊間應用BOM的層級關系未必一致，而未來智慧型企業可進行大數據分析的前提并非是將原先紙質文件的電子化，而是打破原有文件結構，實現結構化數據的管理，而結構化數據依托的主線是不同業務單元重構下的BOM結構。如圖5不同業務單元下的BOM演化，如圖6依托BOM的結構化數據。

圖4 MBD平臺功能分布圖所示

圖5 不同業務單元下的BOM演化

圖6 依托BOM的結構化數據

2.3 PHM技術概述

PHM（Prognosties and Health Management）預 測與健康管理系統，是綜合利用現代化信息技術、人工智能技術的最新研究成果而提出的一種全新的管理健康狀態的解決方案,在構架智能化產品的基礎上，實現對關鍵數據的實時采集和分析，基于各種健康狀態歷史數據、工作狀態以及維修歷史數據等。從而將相關產品的健康曲線直觀表述，以預防反饋為主對產品實施維護保養。

PHM整體架構如圖7基于物聯網的PHM解決方案，功能上主要包含6部分組成：

1）實時采集，充分利用相關檢測傳感手段，直接與后臺中央處理端連接，將收集的實時數據進行轉換后傳輸。

2）信息歸納處理，接受來自前端的傳輸信息，將數據信息再次進行識別并處理成后續部件可應用的有效形式和格式。

3）狀態檢測，接受來自相關狀態監測模塊的數據。其目的主要是通過與預定失效判據進行比較，來確定系統當前的狀態，并且可根據預定的參數值提供故障報警能力。

4）健康評估，接受來自不同狀態檢測模塊以及其它健康評估模塊的數據。主要進行健康狀態診斷并推斷故障發生的可能性。

5）故障預測決策，故障預測能力是PHM系統的顯著特征之一。該部件由兩部分組成，可綜合利用前述個部分的數據信息，評估和預測被檢測系統未來的健康狀態，并做出判斷、建議、決策采取相應的措施。

6）保障決策，主要包括人—機接口和機—機接口。人—機接口包括狀態檢測模塊的警告信息顯示及健康評估、預測和決策支持模塊的數據信息的表示等。

圖7 基于物聯網的PHM解決方案

3 結語

智慧化轉型發展是制造業企業未來生存發展的前提保障，而如何最為有效的實現這一目標？論語云“君子務本，本立而道生”，只有依托核心技術，打造貫穿“端到端”（從客戶需求到需求實現）的產品全生命周期數據鏈，整體布局，分布協同實施，才是最為切實有效的轉型方案。

[1]烏爾里希.森德勒.工業4.0[M].北京：機械工業出版社，2014.

[2]石秀芬.基于模型定義技術的分析研究[J].機械管理開發，2013（3）：45-47

[3]李博琳，楊述明.PHM需求下的系統級裝備測試優化選擇方法研究[J].測控技術，2015，34（11）：144-147.