傳統制造工廠數字化轉型路徑

謝軍 中新蘇伊士環保技術（蘇州）有限公司

傳統制造工廠在當下面臨著巨大的發展困境，其技術和管理的滯后性都給工廠、行業本身造成了巨大的阻礙。伴隨著人工智能、物聯網和云計算等一系列新技術的出現，傳統制造工廠數字化轉型是大勢所趨，只有全面推進了數字化轉型，才能夠轉變制造傳統制造工廠的生產運營模式，用新的技術來給制造工廠創造更高的效益和發展可能。但數字化轉型中的技術要求非常高，為加快轉型步伐，傳統制造工廠要緊跟行業發展的新趨勢，保持正確的轉型發展，積極將新技術應用于生產經營中。

一、數字化工廠的概念

傳統制造工廠數字化轉型的最終目標是要建設數字化工廠，在這一數字化工廠形成后，產品制造中的相關數據和信息是十分重要的資源，經由虛擬技術、計算機仿真技術等在制造工廠中的應用，來對設計、制造、裝配、質量控制等一系列環節都加以評估和優化，屬于全生命周期的制造模式，是制造工廠現代化發展的必然結果。根據數字化工廠的特點，有效加強了產品設計和生產制造之間的關聯關系，避免了在制造全生命周期內的各種不確定性因素影響，不僅簡化了生產流程，提升了制造可靠性，更是具有極高的技術先進性和高效性[1]。

國內的制造行業在近年來迎來了新的發展，一些制造工廠內已經開始大范圍推行計算機輔助設計CAD，在生產制造流程環節，采用了CAM 計算機輔助加工技術，部分制造工廠內甚至引入了CAE 計算機輔助分析技術，可在制造流程環節，對產品開展有限元分析，這一系列的數字化生產下，產品設計、制造過程中的各類風險顯著降低。雖然傳統制造工廠數字化建設取得了一定的成效，但集成管控和聯機組成方面尚存在很大的發展空間。傳統制造工廠數字化轉型和建設中，數字化工廠的形成，在工廠內形成了智能化生產模式，并結合制造中的生產流程，搭建了工藝制造快速響應平臺，兼具設計籌劃、動態仿真、綜合管控的功能，使得制造工廠內的不同部門和崗位人員之間可實現信息共享，加強不同部門之間的工作配合度。

二、數字化工廠的應用特點

以固廢處理廠的數字化工廠建設為例，在數字化轉型的過程中，實現原有模型數據庫的集成，解決了在傳統固廢處理過程中信息溝通不暢、現場管理混亂的問題，不僅提升了固廢處理的整體效率和水平，還可在可視化仿真和圖文管理模式下，實現對固廢處理全過程的動態化監控，使得固廢處理更為高效，提升固體廢棄物的綜合利用率。固廢處理廠數字化表現出了以下幾個方面的突出特點：（1）在固廢處理廠內構建了網絡管理系統，在以管理系統下，可根據固廢處理廠內不同部門的工作需求，來提升不同部門、部門與處理設備之間的信息采集、傳輸和利用水平，也就克服了傳統生產下單機通訊聯絡模式的限制，具備了集中控制的功能[2]。（2）可根據生產流程來對NC 程序加以優化，經由在信息化管理模式下的程序傳輸、用戶權限管理，也就使得固廢處理具有流程的可追溯性，給固廢處理管理人員提供全生命周期的跟蹤服務。（3）固廢處理流程中所產生的全部數據都被存放在終端服務器內，在后續的固廢處理中，專業人員可直接從該終端服務器內調取自身所需要的數據。因為終端服務器中的數據是伴隨著固廢處理流程的進行而不斷更新的，數據同步性突出。（4）系統可根據生產任務、作業計劃，也就可對固廢處理中的很多設備來開展能力平衡計算，提升了設備的綜合利用率，有助于均衡生產的完成。（5）為集中聯控方式，避免固廢處理數字化生產模式下的程序出錯、動作錯誤的情況，提升了固廢處理的整體水平。（6）協同控制和遠程控制功能突出，可快速發現和處理固廢處理中出現的各種問題。

三、傳統制造工廠數字化轉型的實施路徑

（一）總體思路

傳統制造工廠的數字化轉型中，需根據數據之間的互聯互通來實現設備與設備之間的互鎖互控，進而來達到對設計、生產全流程的數字化管理和控制。因此，對于制造工廠而言，為實現數字化建設，總體上可采用數據驅動微服務的建設思路，對固廢處理廠而言，應始終以生產制造全流程的智能化發展需求作為指導，構建以人工智能技術為基礎的智能感知、智能建模、智能控制、智能優化和智能運維的微服務應用體系，在固廢處理廠內形成集成化生產模式，使得在固廢處理的全過程中，可兼具智能感知、智能診斷和智能控制的功能[3]。傳統制造工廠的數字化轉型中，應嚴格按照夯實、整合、聚合與融合的思路，打造數字化轉型藍圖，對固廢處理廠而言，其關鍵就是要在處理廠中進行數據集中管理平臺的構建，在該平臺內整合全部的數據信息，在智能化平臺下打造價值鏈一體化管控模式，充分發揮大數據、智能化和信息化等技術的優勢，提升固廢處理綜合水平。

（二）路徑實施方向

1.數據資產化管理

傳統制造工廠的數字化轉型中，首先應從數據資產化管理出發，因為數字化轉型的過程中，數字資源的價值非常大，就需要傳統制造工廠要從自身的實際情況出發，在原先的管理平臺基礎上，打造智能化數據管理平臺，使得該平臺兼具實時的數據采集、傳輸、并行處理功能，實現數據資產化管理，發揮數據信息在生產制造中的作用。

2.業務應用提升

傳統制造工廠的數字化轉型趨勢下，需在原有業務基礎上提高其業務能力，制造工廠需打造統一的智能制造應用平臺，在該平臺支持下統籌、整合業務信息資源，使得在生產制造的過程中，能夠始終以產品全生命周期管理、設備全生命周期管理作為主線，支撐生產前仿真、生產中管控、生產后回溯的管理模式，經由事前模擬、事中監控、事后診斷，打造全新的生產制造管理系統。

制造工廠的生產流程復雜，在生產的過程中往往會出現很多的不確定性因素，而這些不確定性問題的出現，都給正常的生產制造帶來了極為不利的影響。因此，數字化發展趨勢下，為提升生產制造效率，消除和減弱不確定因素對生產所造成的不利影響，生產制造之前的仿真模擬也十分重要，經由仿真模擬，可從資源準備、計劃模擬仿真、資源保障、風險管控等多個角度出發，用模擬的方式來進行生產制造全流程的直觀呈現，根據模擬仿真結果來檢驗其生產制造流程的可行性，如果在仿真模擬中發現了工藝流程中的不合理之處，進行相應的工藝流程優化，但如果仿真模擬以后，發現其工藝流程通過了技術性和經濟性的檢驗，也就意味著在生產流程中可采用這一方式，根據模擬結果來指導實際的生產制造工作[4]。數字化生產模式下，對應的數字化平臺可實時對生產中所涉及的人、機、物、料、環等各個生產要素加以監控，對關鍵性的生產指標加以自動糾偏，使得生產制造更為穩定，可利用數字化來實現對生產流程的高精度控制。

制造工廠的生產制造實施中，也會產生大量的生產數據和信息，這些數據信息都是十分有效的資源，如果能有效實現對數據信息的利用，就可以使得生產更為高效，提升制造企業的業務水平。企業的業務水平提升中，也需要進行產品生命周期檔案的建立，在制造企業內打造全新的信息壁壘，將產品制造流程中的全部信息及時存檔，使得生產制造中的質量風險、效率風險、安全風險、在成本風險等加以定性、定量分析，提升制造水平。

3.指揮決策能力提升

傳統制造工廠的數字化轉型過程中，必須要提升指揮決策能力，具體的指揮決策工作應從以下方面來開展：（1）指揮中樞，是整個生產系統中的總控中心。現階段的制造行業發展中，不同制造工廠之間的競爭越發激烈，為適應現代化的發展趨勢，提升競爭力，各個制造工廠的數字化建設和轉型中，就要充分利用數據信息來支撐其管理和決策，將生產制造過程中的全部數據與信息都加以充分整合、加工和處理，在大數據、人工智能輔助下，實現這些數據資源的轉化，實現全過程的生產制造數字化管控，發揮數據在每個業務流程中的驅動作用[5]。（2）決策中樞，是整個生產制造中的決策指揮中心，傳統制造工廠應結合自身的產品生產要求、流程特點，科學將人工智能、大數據、云計算、物聯網都引入其中，保障這些現代化技術與工業制造技術的高度融合，在數據全面感知、收集、分析和共享的情況下，給制造工廠的發展帶來新的可能，使得制造工廠可在當下的發展環境下，應對來自各方面的威脅，通過科學的數據分析，來進行生產診斷和決策報告。

四、傳統制造工廠數字化轉型的工作策略

（一）提高頂層設計質量和水平

制造工廠數字化轉型趨勢下，需從頂層設計質量和水平的提升出發，各個制造工廠都應該其整體的發展趨勢，來進行數字化、網絡化建設，將工廠的中長期、短期生產規劃有效結合起來，在政府相應的政策理念、法律法規等帶動下，指導制造工廠的數字化行動，使得制造工廠可將供給側與需求側、經濟和社會效益都加以高度整合，常態化發展與應急管理結合起來，用科學的頂層設計來指導制造工廠的數字化發展。

（二）提高各個環節的改造速度

傳統制造工廠的生產制造中，因為存在著理念、技術等的巨大限制，在當下行業數字化發展趨勢下，這些傳統制造工廠暴露出了越來越多的弊端，為推進數字化轉型，各個傳統制造工廠需改造的內容非常多，因此，就需要全面提高每個環節的改造速度，在科學的改造下，來保障制造工廠中的數字化改造水平。對設計端的工作來看，制造工廠在當下的發展條件下，要注重大型、智能和成套終端產品的研發，使得制造工廠中所生產的產品可向中高端延伸。從生產端的角度來看，制造工廠要嚴格開展數字化、網絡化和自動化改造，在整個的生產制造過程中，可加大數據采集、制造監控力度，在條件允許的情況下進行ERP、MES 系統的設計，以實現生產制造中的實時響應、柔性和精益管理。在市場端，需打造新的產品銷售模式，開展線上線下的協同作業，形成嶄新的商業模式，提升制造工廠在市場上的影響力。

五、結束語

傳統制造工廠在當下進入了數字化轉型的機遇期，為提高數字化建設水平，需在制造工廠原有設計、生產、流程的基礎上，加大人工智能、物聯網、云計算等現代化技術的應用，以在工廠內形成數字化生產管理系統。但一些傳統制造工廠的數字化轉型中卻存在著很多的困境，在未來的數字化建設中，還有很長的一段路要走，以加快制造行業的可持續發展，創造更大的行業效益和產值。