論先進制造業工廠的主要特征

陳奇志

摘 要：世界上主要工業國先后都提出了先進制造業的振興計劃，那么到底什么樣的工廠才能稱得上是先進制造業工廠呢？本文認為先進制造業工廠的主要特征是數字化、網絡化和智能化，然后再對這些特征的具體表現進行了詳細的論述。

關鍵詞：先進制造業;數字化;網絡化;智能化;數字雙胞胎;透明工廠;黑燈工廠

中圖分類號：F40 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）06-0211-02

0 引言

2006年德國制定了包括制造業在內17個領域的高科技戰略，2010年德國又發布了《2020高技術戰略》報告，按照人類需求5個方面提出5大主導市場。在德國工程院、西門子和博世兩大公司及產業界建議推動下，2013年正式推出《德國工業4.0戰略》。美國在2011年發布了《先進制造業伙伴計劃》，2012年發布了《先進制造業國家戰略計劃》，2015年又發布了《美國國家創新戰略》，把創新生態系統看作是實現全民創新和提升國家競爭力的關鍵所在。為了追趕先進制造業，我國先后提出互聯網+、兩化融合和中國制造2025，為國內企業進入先進制造業加油打氣，那么什么樣的工廠才能算得上是先進制造業呢？

1 先進制造業的主特征：數字化、網絡化、智能化

德國工業4.0、美國的工業互聯網和中國制造2025，“數字化、網絡化、智能化”是共同交集，數字化是基礎，網絡化是支撐，智能化是方向。也就是說，智能制造是在網絡環境中實現的，首先是數字化然后才是智能化。為了表述先進制造業的工廠特征，先后有各種名稱提出，如：黑燈工廠（工廠幾乎沒有人，正常生產時不再需要燈光照明）、透明工廠（為企業打通生產運營流程，打通數據及平臺，實現企業管理、運營、服務的“通透”;為企業實現內部縱向垂直，企業外部橫向包括與上下游之間的“通透”）、數字雙胞胎（也叫數字孿生，建立一個鏡像的數字虛擬工廠，使虛實工廠之間同步運行）等先進制造業工廠概念。

2 先進制造業主要特征的具體表現

2.1數字工廠的規劃、設計、仿真

數字化工廠整體規劃包括從現場設備的自動化改造、產線的整體集成、智能倉儲系統的建設，到操作層數據采集與監控系統的建設，生產現場硬件之間的互聯互通等。而位于企業層和管理層的產品全生命周期管理系統則幫助企業建立從客戶需求輸入到產品整個設計、實驗、性能驗證、工藝設計、工藝過程仿真、虛擬制造到最后的產品實物生產交付全生命周期的數字化研發設計體系，再通過生產制造執行系統MES將PLM系統中產品的虛擬制造和現實產線中的實際生產制造有機的結合起來，形成虛擬和現實的數字化雙胞胎。在此基礎上，位于中央控制層的智能運維管理平臺將各系統在統一的三維可視化平臺上進行集成，并結合工業大數據分析和人工智能的應用，幫助企業進行快速的運營管理決策。

先搭建一個完全虛擬的數字化工廠，在3D布局設計的基礎之上，設立物流的流動狀態以及車間各個設備、設施、工裝的運作時間和規律，從而對車間物流進行仿真。然后在虛擬世界中對生產這種產品的物料在車間內的流動狀態進行模擬，通過模擬不僅可以分析出產能瓶頸，還可以驗證工藝規劃的合理性以及給車間物流帶來的影響，從而規劃出更為合理的工藝路線和車間物流路線[1]。

2.2數字化設備（產線）設計

傳統的產品設計制造是“試錯”模式，典型流程是“設計→制造→測試→再設計”。也就是產品設計完成之后制造出樣品測試，發現問題再去修改設計，如此往復達成產品設計的功能和性能目標。在生產制造環節也是“試錯”模式，在實際生產中發現問題再去更改工藝。

2.3數字化生產

在產品設計完成之后，傳統的制造業企業在工藝階段要完成編制工藝路線、設計工裝夾具、工時定額等工作，按照這份工藝文件指導產品的制造工作，在制造的過程中發現問題再回來修改工藝文件。

數字化制造技術在虛擬的環境中構建一個三維可視化的工廠，在計算機里進行零件工藝規劃與仿真、裝配工藝規劃與仿真、機器人仿真與編程，還可以通過產線仿真模擬整個制造過程直到完善才進入實際的生產制造環節。當驗證過程中發現問題時，只需要在模型中進行修正即可，真正實現面向制造的設計。通過數字化雙胞胎模型，可以達成產品制造一次成功的目標。

2.4數據互聯、共享和集成

數據互聯共享和集成是先進制造業非常重要的基礎，PLM（產品生命周期管理）、MES（制造執行系統）、TIA（全集成自動化）三大平臺的數據必須打通和整合。它貫穿從產品概念到生命結束的所有階段，實現設計、制造和工程的緊密集成，同時設計、工藝、仿真、驗證工作都在同一個共享數據的平臺上進行。該平臺提供全球協同工作環境，連接所有人員，確保在正確的時間，以正確的方式獲得正確的信息。

通過MES系統制造過程透明化、數字化，經由MES提供的信息使用戶能看到一個動態的、更加真實的、可度量的制造過程。MES系統強調整個生產過程的優化，幫助企業提高了產品質量及生產效率，降低了材料和人力等資源的消耗，成為企業生產管理的有效工具。

通過TIA、PLM、MOM等系統的建設，數字化企業已初現雛形，但要達到真正意義上的數字化企業，還需進行系統之間的深度集成。具體來看，深度集成主要包括三個方面：（1）橫向集成：實現企業間的無縫合作，信息共享和業務協同。（2）縱向集成：生產系統將不同層面的自動化系統集成在一起（執行器、傳感器、控制器、制造執行系統、企業計劃系統等層面），靈活地按照生產任務進行組織，實現全集成自動化。（3）端到端的工程數字化集成：即產品全生命周期的數據集成，通過產品研發的虛擬世界和生產的現實世界的鏈接，從流程層面實現設計-制造-服務的閉環控制。

2.5先進制造業數據管理

有了數字化和網絡化的基礎后，下一步就是智能化。結合現階段工業大數據、云技術、人工智能等前沿技術，可以開發出智能運維管理平臺。該平臺基于三維地理信息系統，以工業物聯網為基礎，以工廠數字化業務為驅動，通過豐富的二維、三維表現形式，提供基于三維模型的可視化的數字化企業運維管理綜合應用，幫助企業進行更加智能的決策。

2.5.1 三維地理信息管理

三維地理信息系統提供基礎地圖服務級數據共享服務，可將企業各子公司、分廠的場景模型和地理信息集成到同一個平臺上，企業管理者可輕松快速查看各單位的生產經營狀態信息。通過企業三維場景的建立，從分區廠房到設備設施，管理者均可在系統中快速定位，直觀查看。且系統可接入實時氣象數據，對風、云、雨、霧、雪、光照等氣象效果進行真實模擬。還能夠根據用戶需要，對各種地理信息、裝置設備等進行分類管理。通過圖層設置各種顯示方案，實現用戶在三維場景下對信息進行圖形化控制。

2.5.2數字資產管理

在智能運維管理平臺中，管理者能夠在企業數字化雙胞胎模型中模擬巡檢員視角在廠區漫游，通過各種方法快速搜索定位指定設備，隨時查看設備屬性信息（包括設備的名稱、編號、功能、關鍵參數指標、生產廠商、使用年限等）。還可提供設備培訓功能，包括設備結構拆分、工作原理講解、設備故障分析、設備標準操作指導等。通過設備維護功能，將工單信息與設備模型綁定，可隨時查看設備工單狀態、維護人員及維護流程等信息。此外，基于數字化雙胞胎模型，還可實現所有圖紙、施工數據與對應設備進行掛接，為現場施工、設備維護提供數據參考。

2.5.3工廠監控管理

通過讀取SCADA、DCS等系統的后臺數據庫，對工藝裝置運行狀況進行監控，實時顯示設備設施的壓力、溫度、流量、流速等運行數據以及計劃訂單完成情況等生產數據，當監控數據出現異常時，可視化平臺會發出報警，同時顯示故障點信息，在企業數字化雙胞胎平臺上精確定位，實現用戶實時監控現場生產狀態的功能需求。

2.5.4虛擬巡檢管理

在智能運維管理平臺中可以自定義巡檢路線，也可在系統中預置標準巡檢路線，根據業務需求的不同，劃分出多種巡檢計劃類型，包括線路巡檢、重點設備設施巡檢、重大危險源巡檢、重點區域巡檢等。系統獲取人員的實時位置信息，與電子地圖進行疊加，從而查看記錄巡檢人員行走的歷史軌跡，實現對巡檢人員的實時監控，保證工作人員巡視到位，提高巡視質量，同時也便于管理者對巡檢人員進行指揮調度。在巡檢現場發現故障隱患時，巡檢人員可通過手持終端現場進行信息上報，以此滿足信息實時性和數據存儲處理的同步性要求。系統對于巡檢歷史數據會進行存儲并提供功能強大、操作簡單的查詢統計功能，可根據查詢和統計條件類別進行操作。可按照時間、巡檢人員、巡檢類型、上報事件類型等不同的條目對巡檢日志進行查詢統計，并提供可視化的分析結果[2]。

2.5.5生產調度管理

在智能運維管理平臺中，管理者可根據現場生產數據，實時進行分析，協調工廠生產計劃，為產量運行跟蹤、調度指揮管理、生產計劃管理、計量管理提供科學依據。當出現異常時可通過運維平臺實時發送生產調度指令，及時進行調度指揮滿足現場需求。通過與MES、WMS、SCADA等系統的集成應用，實現在運維平臺上對設備的遠程開停機，物料配送路徑、閥門開關度等的遠程控制，實現生產制造過程的實時調度。

2.5.6設備預防性維護

智能運維管理平臺可導入設備的維護計劃，并對維護情況進行記錄監控，當設備即將到達維護時間節點時，系統會彈出維護通知，提醒管理人員按照計劃對設備進行維護保養，從而保障設備的按時維保，提高設備運行的穩定性及使用壽命。除了按照計劃的維護保養提醒外，智能運維管理平臺還通過讀取SCADA、DCS等系統采集的設備運行狀態信息，如：轉速、震動、電流、電壓等，利用工業大數據分析，對比相關參數與正常閾值的關系，結合質量控制圖等工具，可提前發現設備異常，并根據異常情況開展維護保養、停機搶修、備品備件準備等預防性維護，從而減少因設備非計劃停機帶來的時間和成本的損失。同時提前發現異常，可最大限度地降低異常對設備的損害，提高設備使用壽命。

2.5.7多系統數據集成展示

智能運維管理平臺可讀取PLM、ERP、MES、DNC、CRM、SCADA、DCS等系統數據，并通過數據之間的關聯分析在中央控制大屏集成進行展示，形成直觀的數據圖表，為企業進行生產調度、質量控制、安全生產、成本分析、KPI管理等數據分析，為企業經營者提供輔助決策支撐。

3 結語

總之，先進制造業工廠依托物聯網、大數據、云技術、人工智能等新技術，呈現出數字化、網絡化和智能化的特征。通過先進數字化規劃和設計，制造出具有感知、分析、決策、執行、維護等功能的工廠，從而實現自組織、自適應的網絡化、協同化、智能化生產系統，進而實現商業應用智能化、產業生態智能化。

參考文獻

[1] 陳明，梁乃明，方志剛，等.智能制造之路：數字化工廠[M].北京：機械工業出版社，2016.

[2] 高歌.德國“工業4.0”對我國制造業創新發展的啟示[J].中國特色社會主義研究，2017（2）：41-47.