智慧制造在電子工廠的應用及展望

陳微

摘要：從18世紀60年代以來，人類社會已經經歷了3次工業革命，而現在，我們正在經歷第四次工業革命。由于全球數字革命，其他行業都跟著起了翻天覆地的變化，整個工業世界都變得跟以往截然不同：以往前三次工業革命，都能看到生產工具，制造資產的升級，如第一次工業革命，機械化代替了人力，第二次工業革命又引入了電力，第三次工業革命開始有了自動化，第四次工業化，則主要是引入了跟機械升級無關的顛覆性技術：AI和5G技術。AI和5G技術的介入，不僅僅是提升了工業制造的效率，還促使了新的商業模式的實現。相應的制造業等實體經濟為了緊跟時代潮流，提升競爭優勢，也面臨產業的轉型升級迫切需求。從最開始的只是制造產品，到現在的制造業服務化，工廠傾向于提供更多的服務，如安裝，售后，給客戶提供一站式解決方案，甚至設立服務中心，以驅動業務發展。

關鍵詞：智慧制造;制造業服務化;ISA95標準制造構架

工廠在制造服務化的過程中，信息（數據分析）正在改變工廠查看監督人、機、法、料的方式。生產流程的數字化轉型，對生產效率和專業話的提升，帶來巨大的便利。工廠為了實現高效、靈活、防呆，通常需要做好四項工作：

1.收集資料。隨時檢測設備、資產、人工、制程，以收集數據

2.建立數據庫，以適當的表格、模版合理化呈現收集到的數據。

3.分析和建模，用數據庫中得到的關聯數據，建立模型，預測人、機、法、料趨勢，簡化流程。

4.總結。建立在分析和建模的基礎上，同過機器的自我學習，和操作人員的其他方面的認知，來優化模型，提高參與度。

每個工廠的每一條產品線，都會配備不同的設備和機器，作業人員則按照格式化常規文件的指令，來執行特定任務。為了做好如上四項工作，我們通常以ISA95標準制造架構設立不同的系統。包括PLC、DCS、SCADA、MES、ERP系統。

1.PLC（可編輯邏輯控制器系統）。相當于一個小型計算器，現在的PLC不僅僅生產流程，甚至還可以面相系統級，可以控制整個車間的流程，實現制程控制、直接控制、系統控制。它的核心就是控制。任何需要可靠控制的機器或數字化設備，都可以用PLC來控制，它不僅易于變成，還能及時發現和處理故障，從ISA95標準來看，PLC處于第一層上的一個設備;

2.DCS（分布式控制系統）。面相現場控制，同時兼備了數據采集和數據存儲的功能，但本質上，DSC設備還是一個高端的，努力向L2層跨越的控制器;

3.SCADA（數據采集與監視控制系統）。它具備一定的控制功能，同時側重于數據的采集和監測，及時快速的向作業員提供資料，一旦發生狀況，則會發出警報和通知。SCADA已經能夠實現監控、監督、警報處理、自動化等功能，在ISA95標準制造架構中，處于L2層。

4.MES（制造執行控制系統）。主要用于制造的電腦化系統，用于營運信息的收集和生產控管，處于ISA95標準制造構架中的L3層。它的主要功能之一除了用于監控，同時具備業務管理等功能，通過同L4層ERP系統的對話，來獲取更多的營運信息，更好的實現對生產的管控。

ERP（企業資源管理系統）。所有的企業資源配置，都將在這一層實現，包括企業的六種經營活動：技術活動、商業活動、財務活動、保障活動、會計活動、經營活動。它控制和指揮了企業所有的業務流程和生產排程處于ISA95標準制造構架中的L5層。

智慧制造已經是西方發達國家的主要制造技術和高端科技，面對制造業產能的日益擴大，制造業面臨人力穩定，制造技術與品質穩定，產業競爭力內外部的各種壓力，發達的智慧制造不僅解決了“勞動密集”工廠的人力管理成本與問題，也同事能夠提升制造品質的穩定度。

企業在建立制造模型的過程中，應充分考慮沒想經營活動的實際狀況，平衡并優化不同經營活動的工作量、特性，建立不同層次，在用不同的分層方法，擴展當前的制造架構，以達到效率最優化。在智慧制造中，為整合各項資源，需要將不同供應商的邊緣、設備的不同技術互相直接相互結合，通過對制造構架系統中添加分析、物聯網以及人工智慧來降低風險、成本，并提高效率。企業的生產經營活動，為了獲得好的制造構架模型，需要同時解決垂直方向和水平方向上的整合。由上至下可分為邊緣級別、工廠或工作間級別、企業或后端級別。

1.邊緣級別。以產品質量檢查為例，當今社會人們對于產品外觀和質量要求越來越高，制造廠商對于產品質量和外觀檢查的要求也越來越高，一般企業，至少有3+2道質量管控，包括制造廠商的進料檢驗、線檢驗、出貨檢驗，以及供應商的出貨檢驗和客戶的進料檢驗。相關的質量檢驗人員每天重復數百上千次的重復性工作，不僅僅容易引起疲勞誤檢，對成本、標準型、一致性也是一大挑戰，有些檢驗工作甚至會對人體造成危險或者危害。 通過智慧制造，我們至少有如下幾種解決方案：

1）視覺檢查系統基于機器學習算法。以檢查光效為例，工廠設立暗箱工站，內置攝像頭和計算器，對不同角度留明度、顏色進行值計算，并在不斷的生產過程中得出最佳留明值，從而取代人工檢驗，實現智慧制造。

2） 基于圖形對比的自動檢驗，如雜質、高度、縫隙、重量等基于幾何形狀的檢測，通過紋理和區域對比，來提取和驗證缺陷。取消人工檢驗，

3）基于聲音對比的自動檢測，如在測量產品厚度、音質等方面，通過計算重音和低音的赫茲，來設定檢驗合格線，取消人工檢驗。

當前的智慧制造，機器人的可操作性已經越來越高，作業員通過控制智慧設備控制過程，而智慧設備的健康則由標準制造構架系統的預測性維護統計系統來維護，真正能實現解放人工。

2.工廠或工作間級別。以IBM的PSB制造構架系統為例。PSB是指工廠服務匯流排，它主要用于實現生產廠房和IT廠房直接工廠級層整合的軟體組件，整合人、機、法、料4個層次，使之形成一個閉合的連接，它為信息提供了路徑、轉換、中介、配置和工作流，并相互之間能夠即時傳遞所需信息。該系統主要通過如下4個途徑實現人、機、法、料的整合：

1）轉換和鏈接：由PLC系統對機器的數據進行即時的解讀，并通過SCADA系統鏈接進入ERP系統，從而整合機器與數據之間的邏輯，實現維護和發布管理的標準化管理。

2）規則配置管理和組合：對廠房、機器、整合層對人、機、法、料進行合理的資源配置，這些配置基于產房、機器、整合、產品等特性定義規則，再由生產計劃人員進行安排和檢驗。

在工廠層，PSB系統按照產品類型和優先級進行整理，對特殊情況，如品質，進行連續性管控，對工廠預測分析循環產生的警報進行顯示，從而為工廠決策人員提供決策邏輯;在整合層，PSB系統根據訊息內容和業務狀況，規定線路，制定優先級、警報信息、異常信息，對如上信息再做出商業文字訊息驗證，對信息內容強化進行彈性處理;在邊緣層，主要是對儲存區域對應到工廠數據模型進行配置管理，即插即用。對警報、信號轉撥等信息，根據產品參數的螺絲驅動方式進行動態行為管控。對基于預測分析事件的機器進行行為控制。

PSB通過管理本地活動與PLC、SCADA、ERP、邊緣的鏈接，使得用戶在該制造構架系統中能夠建立業務規則，為使用者提供了一種自然的方式來管理策略，并生成一整套的程序，使得作業人員可以自動執行頻繁發生的決策。

3.企業或后端級別。企業級別則需要分析所有邊緣級別和工廠級別的所有數據。在手機資料和建立數據庫完成后，以適當的表格、模版呈現給到相應的邊緣級別和工廠級別做相應的分析和建模。針對企業級別制造構架系統的建立，需要為應用程式提供相應的設備，在分析的基礎上提出解決的方案。通過分析工作流程、上下端和環境等各項因素來提高企業的產品質量和運行效率，從而實現整個工廠價值鏈的超過那本，并提高運營效率。

從商業角度來看，智慧制造的數字化轉型，圍繞生產品質和生產優化，創造了傳統制造業所無法實現的生產率和專業化。智慧制造的目標是能夠以大量成本制造個性化產品，為了實現這個目標，有必須考慮改善生產工具，制造業應該引進更多的智慧制造，同時改善供應，銷售，制造，工程，研發，人力和運營之間的合作，根據自身的不同特性建立不同的制造構架系統。

總結

中國在改革開放以后的40年時間里，跨越了第一次工業革命到第三次工業革命，并進入了第四次工業革命。上個世紀開始，西方國家把制造業外包給了中國，把服務業外包給了印度，這不是自主選擇的結果，而是市場看不見的手調控的結果。我們經歷了第一階段的國產品牌代工時代、經歷了第二階段的世界產品中國造、經歷了第三階段世界新物中國造，近幾年由于貿易戰和降低人工成本，制造業逐漸開始向南亞國家轉移，中國為了提高競爭力，實現彎道超車，必須集中力量，建立新階段：支持中國創造的創新體系，大力研究相應制造場景的5G應用技術，滿足智慧制造領域物聯網發展的需求，建立IIOT（工業物聯網平臺），實現資訊技術與營運技術的高端結合，從而實現從“邊緣創造”走向“中國名牌”。