工業智能與工業互聯網共性關鍵技術

趙付青，劉 歡，2，朱 波，劉岳寶

（1.蘭州理工大學計算機與通信學院，甘肅蘭州 730050；2.甘肅農業大學信息科學技術學院，甘肅蘭州 730070）

0 引言

德國工業4.0、美國先進制造業國家戰略計劃、日本科技工業聯盟、英國工業2050 戰略及“中國制造2025”［1］表明，各國均將制造業向智能化轉型作為國家戰略目標［2-3］。通過信息化實現生產全自動化、個性化、柔性及系統優化，提高生產資源利用率，降低生產成本，實現分布式、柔性、定制化的生產制造模式［4］。作為“中國制造2025”中五大工程之一，智能制造工程將關鍵工序智能化、生產過程智能優化控制、關鍵崗位機器人替代等作為重點攻關項目，這也是中國智能制造戰略卡脖子的核心技術之一［5］。

工業互聯網是實現工業智能的基礎支撐，在產品設計、生產、制造、管理等環節進行高效、精準決策、實時動態優化、敏捷靈活響應。所謂工業互聯網，并非互聯網技術和工業制造領域的簡單融合，而是在技術、內涵層面進行深度外延。工業互聯網技術既是實現工業智能化轉型的關鍵基礎設施，也是云計算、大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術與工業經濟深度融合的應用模式，更是一種新業態，將重塑企業形態、供應鏈和產業鏈［6-7］。

工業智能和工業互聯網技術將推動傳統制造業進行新興裂變和升級演化，推進核心硬件、基礎軟件、機理分析與算法等基礎技術融合發展，逐步構建工業智能和工業互聯網技術產業體系［8］，如圖1所示。

Fig.1 Technology industry system of industrial intelligence and industrial Internet圖1 工業智能與工業互聯網技術產業體系

由圖1 可見，工業互聯網技術在工業制造業已形成平臺化體系設計、智能化生產制造、網絡化協同控制、個性化定制服務、服務化業務延伸、數字化管理決策等新模式，新一代信息技術提升產業增值作用不斷顯現，促進實體經濟提質、增效、降本、綠色、安全發展［9-10］。例如，物聯網及人工智能技術應用于制造系統，為實時采集車間生產數據提供技術支撐，動態實時顯示影響生產計劃的干擾事件，為生產過程中動態自適應重調度提供決策依據［11］。

本文以工業4.0 及“中國制造2025”為背景，研究工業智能與工業互聯網的核心關鍵技術，介紹關鍵技術研發動向，為從業者及研究人員提供參考。

1 相關工作

工業智能是人工智能技術與工業融合發展形成的產物，要求在工業設計、生產、管理和服務等環節實現智能感知與分析的技術、方法、產品及應用系統［12-13］。工業智能的本質是人工智能通用技術與工業場景、機理、知識結合，實現設計模式、生產決策、資源優化等智能應用［14］，需要具備自感知、自決策、自學習、自適應、自執行等能力，適應動態變化的工業環境，完成定制化工業任務，達到提升企業洞察力、提高工業生產效率或產品性能等目的。

工業互聯網（Industrial Internet）是新一代互聯網技術與工業產業融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態，通過連接人、機、物、系統等，構建覆蓋產業鏈的生產、服務系統，為工業數字化、網絡化、智能化發展提供現實途徑，是第四次工業革命的重要基石［15］。

工業互聯網的關鍵是工業生產數據驅動的智能決策技術［16］，發展初期就將工業生產數據作為核心，將數據驅動的閉環優化控制作為實現工業互聯網產業融合的關鍵。在工業互聯網體系架構1.0 中，明確提出工業互聯網核心技術是基于全面互聯而形成的智能化，即通過數據采集、集成處理、機理分析、優化決策與控制等技術實現機器設備、運營管理到商業活動的智能與優化。工業互聯網架構2.0 則進一步強調數據閉環作用，明確工業互聯網基于感知控制、數字模型、決策優化3 個基本層次，由自下而上的信息流和自上而下的控制流構成工業數字化應用優化閉環實現核心功能。

工業智能是實現工業互聯網數據優化閉環的關鍵。在智能感知、泛在連接、深度集成和高效處理基礎上，基于工業智能計算與算法將以人為主的決策和反饋轉變為基于機器或系統自主建模、決策、反饋，為工業互聯網實現精準決策和動態優化提供可能［17］。實現了從數據到信息、知識、決策的轉化，擺脫傳統認知和知識邊界限制，為智能優化與決策提供可靠的量化依據，最大化發揮工業數據的隱含價值。

2 工業智能核心技術

工業智能的目標是實現工業自動化、信息化、智能化。其中，工業自動化指產品全生命周期（產品設計、產品生產、產品服務）制造活動中操作工作自動化；工業信息化指產品全生命周期制造活動中生產數據信息化；工業智能化指產品全生命周期制造活動中生產過程自動化和人機互動與協作智能化，實現產品全生命周期制造全流程優化［18］。

如圖2 所示，工業自動化與信息化技術在工業革命中具有重要作用［13］。其中，第一次工業革命，通過蒸汽機調速反饋控制實現自動化；第二次工業革命，PID 與邏輯控制實現傳送帶自動化；第三次工業革命，回路控制、邏輯控制與監控和運行優化實現生產過程自動化。

Fig.2 Evolution of the four industrial revolutions圖2 四次工業革命的演化進程

隨后，ERP 與MES 實現了生產管理與決策的知識工作信息化、操作工作自動化、管理與決策知識工作信息化，推動了第四次工業革命，利用新一代信息技術和網絡空間虛擬系統—信息物理系統（Cyber-Physical System）相結合的手段實現工業4.0，如圖3所示。

由圖3 可見，工業4.0 包含智能工廠、智能生產和智能物流三大主題。其中，智能工廠主要研究工廠生產過程及系統智能化；智能生產主要涉及整個工廠生產物流過程管理；智能物流通過互聯網、物聯網、物流網整合物流資源，平衡物流雙方的供需。

Fig.3 Specific contents of Industry 4.0圖3 工業4.0具體內容

德國工業4.0 戰略及美國的CPS 計劃都將信息物理系統（Cyber Physical Systems，CPS）作為工業智能實施的核心技術。CPS 是一個工業智能技術體系，具有清晰的技術框架和使用流程，能對數據進行有效采集、融合、解析、分析、預測、優化、決策、控制，從而實時分析工業數據，并在分析過程中充分考慮機理邏輯、流程關系、活動目標、商業活動等特征要求。因此，CPS 是通過大數據、人工智能技術分析、構建工業智能化體系的核心。如圖4 所示，CPS 包含智能感知層、智能分析層、網絡層、智能認知層、智能決策與執行層［19］。

Fig.4 5C architecture of CPS圖4 CPS的5C架構體系

由圖4 可見，新一代人工智能技術正積極推動產業智能化進程，助力中國數字經濟高質量發展。以深度學習、知識圖譜為代表的工業智能技術及新理論、新方法相互融合，從根本上提高系統建模、處理復雜性、不確定性、常識性等問題的能力。在工業智能系統中，需要借助自動化機器學習技術對工業大數據進行實時分析處理。針對工業數據小樣本特性，需要研究新的建模方法，使用實時數據流提煉數據的關聯性，進而優化模型。同時，將新一代人工智能技術應用于工業互聯網中，利用單個生產實體運行數據完成生產過程的知識表示，實現工業生產過程的監控與決策［20］。

此外，通過不同生產實體間構建知識網絡，實現工業生產系統協同運行，完成整個工業生產體系的統籌決策，提升工業生產工藝效率［21］。

3 工業互聯網核心技術

3.1 制造企業智能化現狀與發展方向

中國制造企業工業互聯網主體基于PLC/DCS 的計算機管理與控制系統結構，如圖5 所示。其中，硬件平臺由PLC/DCS 控制系統、監控計算機和管理計算機等構成；軟件平臺包含實時數據庫、組態軟件、關系數據庫、ERP 和MES；工業網絡包含控制網絡（現場總線、工業以太網）、管理以太網。

Fig.5 Computer management and control system structure based on PLC/DCS圖5 基于PLC/DCS的計算機管理與控制系統結構

現階段，中國工業互聯網發展存在以下不足：①企業生產設備智能化程度、工業互聯網水平參差不齊，發展不均衡；②工業設備接口標準各異，統一管理難度較大；③工業互聯網發展基礎與期望間差距較大，平臺綜合能力較差；④部分生產企業雖然實現了生產流程局部智能化，但缺乏工業與智能的真正融合。

如圖6 所示，多數工業智能化水平較高的企業仍然采用人工參與的信息物理系統［6］，無法實現生產全流程全局優化和個性定制高效化。

發展工業智能的目標是使企業生產過程智能化、高端化、綠色化，提升生產效率和資源利用率。如圖7 所示，將企業原有的ERP、MES 的融合系統轉變為人機合作的智能管理決策系統，驅動ERP/MES/DCS（PCS）三層結構向兩層結構的決策與控制一體化系統發展［19］。

制造流程全局優化和個性化定制高效化，將驅動人工觀察向大數據AI 檢測系統發展、人工操作向人工輔助AI決策系統發展、人工控制系統向智能自主決策控制系統發展、單一生產結構自動化系統向全流程多工序協同優化控制系統發展、本地監控系統向遠程移動可視化監控系統發展。

工業人工智能研究及應用的核心目標是實現當前工業生產活動工作自動化和智能化，顯著提升經濟和社會效益［22］，包括生產和過程設計、運行管理和決策，制造和運營管理控制［23］。在企業級CPS 系統中，將工業生產控制系統轉變為智能自主控制系統，使工業生產知識管理工作智能化，如圖8所示。

3.2 工業互聯網的發展

工業互聯網是工業智能實施的基礎，目標是建立人、機、物在內智能實體之間知識層次的互聯互通，是一種直接面向工業智能的復雜協同自動化感知與決策系統。美國工業互聯網發展目標不僅要實現人、機、物、系統連接，還要獲取工業大數據，產生有價值的信息，為企業生產業務管理和制造過程創造附加價值。德國工業4.0 利用信息與通信技術實現機器和工業過程的智能互聯，將新一代信息和通信技術融合至傳統高科技戰略中，成為工業智能技術的領先供應者［24］。中國工業互聯網技術作為新一代智能信息技術與工業相結合的技術系統，在生產系統數據感知與工業生產過程控制方面解決了復雜的工業系統管控問題，但在系統資源利用率、自適應性、自組織性、安全性等方面缺乏有效的融合系統工程技術。

3.3 工業互聯網發展機遇

當前，全球新一輪工業技術革命加速發展，工業智能和工業互聯網技術不斷突破，為各國工業經濟創新發展注入新動力，也為促進全球工業融合發展提供新機遇。隨著中國新一代信息技術不斷發展，工業互聯網技術持續創新，推動工業信息化、智能化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實現融合發展。同時，工業互聯網發展也面臨巨大挑戰。結合中國工業發展現狀，數字化、網絡化、智能化需求及工業智能和工業互聯網的發展目標，需要解決以下問題：①針對因果關系不清的復雜工業系統的動態系統建模技術；②不同尺度、多沖突目標復雜工業動態系統運行優化決策與控制技術；③基于人工智能技術與優化策略結合的人機協同目標優化決策技術；④基于新一代信息技術與工業大數據分析相結合的工業智能運行特性、決策知識挖掘技術。

Fig.6 Structure of CPS with human participation圖6 人參與的信息物理系統結構

Fig.7 Integrated decision and control system圖7 決策與控制一體化系統

因此，以下關鍵技術亟待解決：①工業智能算法；②復雜工業動態系統的數字孿生；③復雜運行工況智能感知與識別；④生產要素預測與回溯；⑤生產全流程協同優化控制；⑥自優化、高性能控制技術；⑦人機互動與協作的智能決策；⑧智能優化決策與控制一體化；⑨智能化管控系統。

4 工業智能應用案例

工業互聯網發展可提供完整的互聯網+人工智能+工業制造解決方案。從企業生產過程運行管理與決策中亟待解決的問題為例，采用工業大數據和端邊云架構，建立生產過程數字孿生系統［25-26］，利用大數據驅動人工智能技術、工業自動化與信息化和工業領域知識深度融合與協同，研發工業智能系統，通過研究單位—高技術公司—制造企業多方合作，形成基礎研究—技術研發—工程應用長期穩定合作研究機制和研發團隊。

4.1 有色冶金產業

甘肅省為有色冶金產業集聚區域，為了研究制造全流程數據關聯感知技術和突出資源循環利用的數據驅動企業智能決策技術。

Fig.8 CPS of the enterprise level圖8 企業級信息物理系統

本文提出有色冶金企業群內共生耦合工藝跨域優化方法。該方法基于端—邊—云架構研發智能協同選礦（鎳）、智能鎳成品協同管控、關鍵設備故障診斷與健康評價、資源循環智能決策等有色冶金網絡協同制造集成平臺，實現供應鏈、營銷鏈和服務鏈企業群間的協同制造，如圖9所示。

由圖9 所示，基于全流程數據關聯感知技術，通過5G+有線混合工業網絡，實現現有系統的連接和數據匯集，根據生產管理需求開發多個智能邊緣系統，全面采集底層生產管理數據，為協同制造平臺的建設奠定數據基礎。基于工藝跨域優化技術進行具有工藝流程優化、動態排產、能耗管理等功能的智能選礦系統應用。融合智能制造技術進行具有實時監控與調度、智能能源管控、智能產品質量溯源、數字孿生等功能的智能鎳成品協同管理系統應用。基于數據驅動的企業智能決策集成技術，自動對球磨機、濃密機與壓縮機進行故障診斷與健康評測。

結合金川集團信息化建設實際，基于已有信息化系統和改造后的基礎設施，完成有色冶金產業集聚區域網絡化協同制造集成平臺的驗證與示范，最終達到產業鏈級全局優化，智能自主決策分析、協同分工智能制造集成的目的。

4.1 電解鋁行業

針對甘肅省電解鋁行業，研究設備狀態監測及生產環境/工藝參數感知及預測、跨工序/裝置能質耦合機制、生產過程智能調度等技術，研發質量管控、設備全流程精準管控、區域聚集跨企業生產協同調度及供應鏈管理應用系統，突破區域集聚多企業短流程鋁液協同調度關鍵技術，實現生產管控一體化，支持供應鏈協同，如圖10所示。

Fig.9 Demonstration application of the collaborative manufacturing integrated platform圖9 協同制造集成平臺示范應用示意

由圖10 可見，基于工業互聯網平臺架構，針對電解鋁集聚區域短流程協同制造特點，研發協同制造應用系統主要包括：

（1）區域集聚跨企業生產協同調度系統。通過智能出鋁排產、精準出鋁及配鋁優化調度，解決多企業區域協同生產模式電解鋁配鋁計劃和調度優化的關鍵問題，產生合理的協同配鋁方案和動態調度策略，推動協同生產模式應用。

（2）供應鏈管理。實現電解鋁企業采購、銷售、倉儲及物流的高效聯動、智能可視、全局統籌、精準追溯、高效協同。

（3）設備全流程精準管理。以備件超市為核心，全生命周期監管備件，減少資金占用率，實現備件采購與供應商供給協同。

（4）質量管理。通過質量預測與優化控制提升產品質量，基于質量一貫性管理及質證系統實現上下游企業質量追溯。

基于甘肅酒鋼集團東興鋁業有限公司、蘭州鋁業有限公司已有的生產管理信息系統和資源，進一步研究電解鋁短流程全工藝流程協同模式，開展跨企業協同制造應用系統的部署，實現生產管控一體化、跨企業鋁液協同優化調度和供應鏈協同。

5 結語

本文對工業智能和工業互聯網發展、系統結構與關鍵技術進行詳細梳理，總結中國工業智能與工業互聯網的發展現狀與現存問題。并且，結合甘肅省有色冶金行業區域集聚發展，提出工業智能技術落地的應用方案，以期為企業工業智能發展提供參考。

“中國制造2025”戰略以制造業產業創新發展為基本目標，以工業智能化轉型為主要方向。中國工業智能化轉型的本質就是為工業提供智能助力，將人工智能等新一代智能技術融入工業生產各環節，達到閉環自治的智能化效果。

Fig.10 Application system of regional agglomeration electrolytic aluminum multi-enterprise short process collaborative manufacturing圖10 面向區域集聚電解鋁多企業短流程協同制造應用系統