流程工業智能優化制造

柴天佑 ，丁進良

（1. 東北大學流程工業綜合自動化國家重點實驗室，沈陽 110819；2. 東北大學國家冶金自動化工程技術研究中心，沈陽 110819）

一、前言

流程工業是制造業的重要組成部分，以資源和可回收資源為原料，通過包含物理化學反應的氣液固多相共存的連續化復雜生產全流程，為下游離散型制造業提供原材料和能源的工業，包括石化、化工、鋼鐵、有色金屬、建材和電力等高耗能行業，是國民經濟和社會發展的重要支柱產業，是我國經濟持續增長的重要支撐力量。近十年來，我國制造業持續快速發展，總體規模大幅提升，綜合實力不斷增強。流程工業的生產工藝、裝備和自動化水平都得到了大幅度提升，目前我國已成為世界上門類最齊全、規模最龐大的流程制造業大國。我國流程工業產能高度集中，電力、水泥、鋼鐵、有色金屬、造紙等行業的產能均居世界第一。我國礦產資源復雜，資源稟賦差，隨著優質資源的枯竭，資源開發轉向“低品位、難處理、多組分共伴生復雜礦為主”的礦產資源，資源綜合利用率低、流程長、生產成本高?？梢钥闯?，資源緊缺、能源消耗大、環境污染嚴重成為制約我國流程工業發展的瓶頸。為解決資源、能源與環保的問題，我國流程工業正從局部、粗放生產的傳統流程工業向全流程、精細化生產的現代流程工業發展，以達到大幅提高資源與能源的利用率，有效減少污染的目的，高效化和綠色化是我國流程工業發展的必然方向。

當前，發達國家紛紛實施“再工業化”戰略，強化制造業創新，重塑制造業競爭新優勢；一些發展中國家也在加快謀劃和布局，積極參與全球產業再分工，謀求新一輪競爭的有利位置。從全球產業發展大趨勢來看，發達國家正利用在信息技術領域的領先優勢，加快制造工業智能化的進程。美國智能制造領導聯盟提出實施21世紀“智能過程制造”的技術框架和路線[1]，擬通過融合知識的生產過程優化實現工業的升級轉型，即集成知識和大量模型，采用主動響應和預防策略進行優化決策和生產制造。德國針對離散制造業提出了以智能制造為主導的第四次工業革命發展戰略[2]，即“工業4.0”計劃，采用信息物理系統（CPS）將計算資源與生產制造過程的物理資源深度融合與協同，實現產品、設備、人和組織之間無縫集成及合作，“智慧工廠”和“智能生產”是“工業4.0”的兩大主題。“工業4.0”通過價值鏈及信息物理網絡實現企業間的橫向集成，支持新的商業策略和模式的發展；貫穿價值鏈的端對端集成，實現從產品開發到制造過程、產品生產和服務的全生命周期管理；根據個性化需求自動構建資源配置，實現縱向集成、靈活且可重新組合的網絡化制造，實現個性定制生產的高效化。此外，英國宣布“英國工業2050戰略”，日本和韓國先后提出“I-Japan戰略”和“制造業創新3.0戰略”。面對第四次工業革命帶來的全球產業競爭格局的新調整，為搶占未來產業競爭制高點，我國宣布實施“中國制造2025”。

智能制造已成為公認的提升制造業整體競爭力的核心高技術。智能制造是我國實現制造強國的主攻方向。智能制造只有與制造業的特點與目標密切結合，充分利用大數據，將人工智能、移動互聯網、移動計算、建模、控制與優化等信息技術與制造過程的物理資源緊密融合與協同，研發實現智能制造目標的具有各種新功能的制造系統，才可能使制造業實現跨越式發展。

二、流程工業智能制造需要新模式

（一）我國流程工業現有運行模式存在的問題

近年來，我國大多數大中型流程工業企業都進行了信息化建設，生產過程控制采用了集散控制系統（DCS）、現場總線系統（FCS）、可編程控制器（PLC）系統，安裝了先進控制軟件，如緊急停車（ESD）系統、先進控制（APC）系統、實時優化（RTO）或運行控制系統，實現了生產線的回路閉環控制、過程監控和運行優化。生產經營計劃與管理、生產過程的運行操作與管理采用了經營決策系統、企業資源計劃（ERP）系統、制造執行系統（MES）、供應鏈系統和能源管理系統。由于我國流程工業原料變化頻繁，工況波動劇烈；生產過程涉及物理化學反應，機理復雜；生產過程連續，不能停頓，任一工序出現問題必然會影響整個生產線和最終的產品質量；原料成分、設備狀態、工藝參數和產品質量等無法實時或全面檢測。此外，工業系統的優化決策涉及到多沖突目標、多沖突約束、多尺度的動態優化的世界性科學難題。因此，上述生產經營計劃與管理、生產過程的運行操作與管理系統的決策分析仍然依靠知識型工作者憑知識和經驗來完成。人的行為制約發展[3]。當市場、生產條件發生變化時，決策者難以及時準確地做出決策，從而導致我國流程工業企業從生產過程到經營管理存在下列問題：

（1）以資金流為主的經營決策層：供應鏈采購與裝置運行特性不適應、產業鏈分布與市場需求存在不匹配，缺乏適應市場和生產條件變化的快速準確決策。

（2）以物質流為主的生產運行層：資源和廢棄資源缺乏綜合利用，運行管理與操作缺乏精細化，組成生產全流程的各生產過程缺乏協同優化，運行工況缺乏實時準確識別，產品質量缺乏實時監控與預測。

（3）以能量流為主的能效安環層：缺乏生產全流程能源消耗的實時監控、預測與優化決策；缺乏在產品生產的全生命周期中廢水、廢氣、廢固的實時監控和溯源；缺乏與安全相關的關鍵崗位和危險品存放、運輸等實時監控與預警。

（4）以信息流為主的感知、認知與決策層：物料屬性和加工過程的工藝參數無法快速獲取；反映生產過程的動態特性、優化操作與決策知識難以挖掘，難以實現計劃與調度一體化，難以實現決策與控制一體化，難以實現ERP、MES、過程控制系統（PCS）無縫集成優化，從而無法實現企業的全局優化。

（5）系統支撐層：采用DCS、PLC、運行操作與生產管理計算機通過設備網、控制網和管理網組成的控制與管理系統難以處理由大量的生產過程數據、文本信息和圖像、聲音等組成的工業大數據；難以實現生產過程控制系統和管理系統的智能化。

總體上，當前我國流程工業兩化融合關注的焦點集中在工業裝置物質轉化過程的自動化和生產過程運行管理與企業經營管理的信息化，缺乏對于在工藝設計、資源計劃、生產過程運行管理中知識工作的自動化與智能化的研究。

（二）流程工業的智能制造需要新的創新模式

制造業包括以機械裝備制造等為代表的離散工業和以石化、冶金、建材等重要原材料工業和電力等能源工業為代表的流程工業兩種主要類型。

流程工業與離散制造業有明顯不同，如圖1所示。離散工業的主要制造過程可以概括為制造裝備的總體設計，加工裝備的零件，組裝制造裝備。其零件加工與組裝是可拆分的物理過程，產品和加工過程可以數字化，因此，可以通過計算機集成制造技術實現數字化設計與生產，關鍵是制造裝備總體設計的優化。對于離散工業來說，智能制造的發展目標是實現個性定制的高效化。流程工業是以原材料為主產品，原料進入生產線的不同裝備，通過物理化學反應乃至進一步的形變、相變過程，在信息流與能源流的作用下，經過物質流變化形成合格的產品。工藝和產品較固定，產品不能單件計量，產品加工過程不能分割，生產線的某一工序產品加工出現問題，會影響生產線的最終產品。流程工業的關鍵難點是工藝設計的優化與生產全流程的全局優化。流程工業生產工藝優化是指：①優化已有的生產工藝和生產流程，為實現生產全流程的高效化與綠色化打下基礎；②產生生產高性能、高附加值產品的先進生產工藝。生產全流程整體優化是指在全球化市場需求和原料變化時，以高效化與綠色化為目標，使得原材料的采購、經營決策、計劃調度、工藝參數選擇、生產全流程控制實現無縫集成優化，使企業全局優化運行，實現企業綜合生產指標的優化控制[4]。

圖1 離散工業和流程工業的結構

流程工業智能制造發展目標是高效化和綠色化。高效化的涵義是在市場和原料變化的情況下，實現產品質量、產量、成本和消耗等生產指標的優化控制，實現生產制造全過程安全可靠運行，從而生產出高性能、高附加值產品，使企業利潤最大化。綠色化的涵義是實現能源與資源高效利用，使能源與資源的消耗盡可能少，污染物實現零排放、環境綠色化[4]。

實現智能優化制造的高效化和綠色化的關鍵是生產工藝優化和生產全流程的整體優化。流程工業是由多個重大裝備組成的生產過程，其運行過程的動態機理復雜，難以建模，難以數字化。由于原料來源多樣、成分復雜、生產條件多變，因此工況波動頻繁，難以實現生產工藝的優化和生產全流程的優化控制[5]。因此，我國流程工業不能采用以“工業4.0”為代表的離散工業智能制造模式，必須自主創新適合我國流程工業的實現高效化和綠色化的智能制造模式，流程工業智能制造模式是智能優化制造，即流程工業智能優化制造。智能優化制造的涵義是以企業全局及生產經營全過程的高效化與綠色化為目標，以生產工藝智能優化和生產全流程整體智能優化為特征的制造模式。

三、流程工業智能優化制造系統架構與愿景功能

（一）流程工業智能優化制造系統架構

目前，流程工業采用如圖2所示的由ERP、MES和PCS組成的三層架構。ERP的主要功能是為實現企業目標對企業的人、財、物、能源等資源作出計劃，對計劃完成情況的信息進行監控； MES的主要功能是將資源計劃通過生產調度和工藝設計制定各生產部門的生產計劃與工藝參數，并將其分解為生產線的調度計劃和過程控制系統的運行指標，對生產計劃、工藝參數、調度計劃、運行指標完成情況等信息進行監控。目前ERP和MES的主要功能是實現了信息集成和管理[6]。企業目標、資源計劃、調度計劃、運行指標、生產指令與控制指令的決策分析與調整主要由知識工作者憑知識和經驗完成，無法實現企業目標、生產計劃與調度的一體化優化決策，無法實現ERP和MES的無縫集成優化。

圖2 流程工業三層架構

PCS的主要功能是實現工業過程各回路的閉環控制，組成工業過程的各工業裝備的邏輯控制和對控制過程監控。過程控制系統的設定值、生產指令和運行工況識別仍然依靠知識工作者憑知識和經驗來完成，無法實現組成生產全流程的各工業過程控制系統的協同優化，無法實現決策與控制的一體化，無法實現生產全流程的優化控制，無法實現ERP、MES和PCS的無縫集成優化[7]。

參考文獻[8]指出，人工智能不是單一技術，而是應用于特定任務的技術集合。參考文獻[9]指出，雖然對人工智能的界定并不明確且隨時間推移不斷變化，但人工智能的研究和應用多年來始終秉持一個核心目標，即使人的智能行為實現自動化或復制。雖然人工智能技術沒有一個統一的定義，但是，人工智能技術的涵義是通過機器智能延伸和增強人類的感知、認知、決策、執行的功能，增強人類認識世界與改造世界的能力，完成人類無法完成的特定任務或比人類更有效地完成特定任務[10]。將人工智能技術與ERP、MES和PCS，特別是與制造流程物理系統優化深度融合是流程工業智能制造的發展方向。

未來流程工業采用如圖3所示的由人機合作的智能優化決策系統和工業過程智能自主控制系統組成的兩層架構。人機合作的智能優化決策系統在ERP和MES的功能基礎上增加如下三大功能：①對市場信息、生產條件和制造流程運行工況實時感知；②企業目標、生產計劃與調度的一體化的人機合作優化決策；③對決策和執行過程實現遠程、移動和可視化監控。工業過程智能自主控制系統在PCS的功能基礎上，增加如下四大功能：①生產條件和運行工況變化的感知；②在控制系統設定值改變、頻繁干擾和工況變化的情況下控制系統仍然具有好的動態性能；③過程工況遠程、移動、可視化監控與自優化控制；④與組成生產全流程的其他工業過程控制系統相互協同，實現生產指標優化控制。

（二）智能優化制造系統愿景功能

1. 人機合作的智能優化決策系統愿景功能

目前，流程企業采用EPR和MES兩層結構通過如圖4所示的信息化管理系統實現企業經營和生產過程的管理。該信息化管理系統由經營決策系統、資源計劃系統、制造執行系統、供應鏈系統和能源管理系統組成。目前該系統是企業經營與生產管理的決策與分析的信息化平臺。決策與分析功能還依賴于知識工作者憑知識和經驗來完成。

提升上述信息化管理系統的智能化水平的目標是使上述系統成為如圖5所示的人機合作的智能優化決策系統。該系統主要由智能優化決策、虛擬制造流程和運行工況認知與自優化控制三個子系統組成。人機合作智能優化決策系統的愿景功能包括：①實時感知市場信息、生產條件和制造流程運行工況；②以企業高效化和綠色化為目標，實現企業目標、計劃調度、運行指標、生產指令與控制指令一體化優化決策；③遠程與移動可視化監控決策過程動態性能；④通過自學習與自優化決策，實現人與智能優化決策系統協同，使決策者在動態變化環境下精準優化決策。

圖3 流程工業智能優化制造系統架構

2. 工業過程智能自主控制系統愿景功能

當前國際上先進的流程企業采用DCS、PLC等先進的計算機控制系統實現了工業過程的自動控制。對于可以建立數學模型的石化等工業過程，過程控制的設定值可以通過實時優化（RTO）和模型預測控制（MPC），但是對于具有綜合復雜性的工業過程如冶金工業等，控制系統的設定值仍然依靠知識工作者憑知識和經驗來完成。當前，運行異常工況診斷仍然依靠知識工作者完成[11]。

提升PCS智能化水平的目標使過程控制系統成為智能自主控制系統。如圖6所示，該系統主要由智能運行優化、高性能智能控制、工況識別與自優化控制三個子系統組成。工業過程智能自主控制系統的愿景功能包括：①智能感知生產條件的變化；②以優化運行指標為目標，自適應決策控制系統的設定值；③高動態性能的智能跟蹤控制系統設定值的改變，將實際運行指標控制在目標值范圍內；④實時遠程與移動監控，預測異常工況，排除異常工況，使系統安全優化運行；⑤與組成生產全流程的其他工業過程智能自主控制系統相互協同，實現生產全流程全局優化[12]。

3. 工藝智能優化系統愿景功能

實現生產全流程的優化控制必須解決生產工藝參數的優化問題。如圖7所示，目前工藝參數是由工藝研究人員憑知識和經驗并經過實際生產過程的反復試驗來確定。提升工藝參數研究的智能化水平的目標是研制工藝智能優化系統。該系統的愿景功能包括：①使生產過程虛擬化；②實現生產過程物質流、能源流和信息流相互作用的可視化；③給出符合要求的最佳生產工藝參數建議，由工藝研究人員確定最佳工藝參數。

圖4 信息化管理系統

圖5 人機合作智能優化決策系統

圖6 工業過程智能自主控制系統

四、關鍵共性技術與挑戰的科學問題

企業經營和生產管理與決策過程是人、機和物三元空間融合的復雜系統，是人參與的信息物理系統。復雜工業過程控制、全流程運行監控與運行管理、企業運作管理和生產管理的決策分析以及最佳工藝參數的決策仍然依靠知識工作者根據其經驗和知識來完成。知識型工作在企業經營與生產過程的管理與決策中起核心作用。麥肯錫全球研究所研究報告指出：知識型工作的自動化是驅動未來全球經濟的12種顛覆性技術之一[13]。復雜工業過程控制、全流程運行監控與運行管理產生大數據，企業運作管理與決策和生產管理與決策產生大數據，工藝研究實驗也產生大數據。工業大數據的特征是數據容量大、采樣率高、采樣時間段長（歷史正常、歷史故障、實時）；數據類型多，如過程變量（控制量、被控量）、聲音和圖像、管理及運行的生產指標數據。工業大數據的出現使企業經營過程和生產全流程的建模、運行控制與優化決策研究從過去的假設驅動型轉為數據驅動型?；跀祿慕?、控制與優化決策已成為自動化科學與技術中新的研究熱點[14]。大數據應用技術與人工智能驅動的知識型工作自動化為生產工藝智能優化和生產全流程整體智能優化控制研究開辟了一條新的途徑。

將工業大數據、人工智能驅動的知識型工作自動化、計算機和通信技術與流程工業的物理資源緊密融合與協同，攻克下面四項關鍵共性技術，才有可能實現流程工業的生產工藝智能優化和生產全流程整體智能優化。

（1）攻克具有綜合復雜性的工業過程智能優化控制技術，實現以綜合生產指標優化控制為目標的生產全流程智能協同優化控制，研制工業過程智能自主控制系統。

（2）攻克人參與的CPS的物理機制建模、動態性能分析、關鍵工藝參數與生產指標的預測和多目標動態優化決策技術，研制智能優化決策系統。

圖7 工藝研究智能化

（3）攻克以信息實時感知手段為核心的生產全流程運行工況感知與認知技術，研制運行工況識別與自優化控制系統。

（4）攻克大數據與物理系統知識共同驅動的生產過程信息流、物質流、能源流交互作用的動態智能建模、仿真與可視化技術，研制用于流程工業控制、決策和工藝研究實驗的虛擬制造系統。

攻克上述關鍵共性技術必須解決涉及到的對自動化科學與技術、計算機和通信科學與技術、數據科學挑戰的科學問題。

對自動化科學與技術挑戰的科學問題包括：①大數據分析技術與機理相結合的復雜工業過程運行動態性能的智能建模與可視化；②工業過程智能優化控制系統理論與技術；③大數據與知識（物理系統知識、管理系統知識等）相結合的生產經營與管理和工業過程運行操作與管理中的多目標動態智能優化決策技術。

對計算機和通信科學與技術挑戰的科學問題包括：①基于移動互聯網的工業裝備嵌入式計算機控制系統；②支撐大數據與知識自動化的新一代網絡化智能化管控系統；③復雜工業環境智能感知與認知技術；④實現生產工藝智能優化和生產全流程整體智能優化控制的軟件平臺。

對數據科學挑戰的科學問題包括：①從價值密度低的大數據中挖掘相關關系數據；②處理數據、文本、圖像等非結構化信息；③利用相關關系建立復雜動態系統的模型。

五、發展流程工業智能優化制造的建議

為了盡快實現流程工業智能優化制造，使我國由流程工業制造大國變為制造強國，對國家資助機制和相關政策提出如下建議。

（一）突出流程工業的戰略地位，提升流程工業企業創新能力

在政策制定、國家發展戰略制定中確立流程工業在我國經濟發展中的基礎性、戰略性地位和作用。我國流程工業發展雖然迅速，但目前還是主要利用低廉的勞動力和產能規模以降低生產成本。從長遠發展來看，必須依靠內涵發展來提高創新能力、促進經濟增長。加大研發投入力度，建立健全研發和服務體系。加快實施重點流程工業行業智能制造專項行動，切實構建企業主導的產業技術研發體系，著力促進政產學研組成的創新主體的協同創新，提高企業原始創新能力。

（二）組織由學術、研發與企業三方共同開展流程工業智能優化制造的戰略規劃與頂層設計

建議由國家相關部門組織產學研各方面的專家組成戰略研究組，共同研討我國流程工業的特征、現狀和問題。研討流程工業兩化深度融合實現智能制造的內涵與挑戰；研究發展思路、發展目標及重點任務、重點工程科技問題、重大關鍵技術和技術路線圖。為我國流程工業兩化深度融合的應用實施和推廣提出配套政策和措施建議。

（三）將基礎與前沿研究、國家重點研發計劃、工業和信息化部兩化深度融合推進計劃和相關重大項目進行一體化整體部署

發揮中國特色社會主義制度的優越性，協調各類國家研究計劃，圍繞流程工業兩化深度融合實現智能制造的關鍵工程科技問題和重大關鍵技術，對從基礎與前沿研究、技術研發、產品研制到推廣應用各類項目的投入與資助進行一體化部署。

建議工業和信息化部與國家自然科學基金委員會成立聯合基金，共同支持流程工業智能制造示范工程中的基礎與前沿科學問題研究。

建議設立流程工業智能優化制造的重大專項、重點研發計劃。

建議國家自然科學基金委員會先行啟動與流程工業智能優化制造相關的重大研究計劃、重大項目與重點項目群。

（四）分層次、分目標實施兩化深度融合，推進流程工業智能優化制造

建議實施兩化深度融合引領企業示范工程。按行業選擇有示范作用的重點企業，以企業為主體聯合相關國家重點實驗室、國家工程技術中心，形成固定的研發與工程實施隊伍，進行機制創新，建立對研發隊伍持續支持的機制，聯合創新將示范企業打造成世界領先的企業。

建議開展面向行業的兩化深度融合示范工程。利用大數據、云計算、工業互聯網、移動計算等新的信息技術，搭建面向不同行業的兩化融合技術創新服務平臺和企業生產管理信息服務平臺，如云ERP、云MES等。

建議開展面向流程企業以實現智能優化運行為目標的信息化系統智能化水平提升示范工程。特別是開展針對關鍵生產工序的重大生產裝備，尤其是高耗能設備，以實現智能優化運行為目標，完善過程控制系統，使其可靠完整采集信息，實現回路閉環控制，具有故障診斷與自愈控制、控制指令優化設定等功能。

（五）完善可持續發展的職業教育與專業人才培養模式，培養一批流程工業智能優化制造領域的專業技術與研發人才隊伍

完善人才引進、培養、使用、評價、激勵和保障政策，優化人才引進和培養環境，重點培養和造就面向工業創新需求的實戰型工程技術人才和具有扎實素養的應用型研發人才，提升在職人員勞動素質，培養一批流程工業智能優化制造領域的專業技術與研發人才隊伍。