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            高端裝備制造業數字化轉型的思考
            來源:article
            發布時間:2021-02-27 點擊:1672

            1、頂層設計保障工業互聯網快速發展

            新冠疫情全球大爆發給人類實體經濟帶來前所未有的巨大沖擊,也為加速發展數字經濟提出迫切而現實的需求。2020年3月,黨中央提出加快5G網絡、數據中心、工業互聯網等新型基礎設施建設進度的要求。未來幾年,我國會持續投入大量資金扶持新基建示范項目和工程。國家層面已出臺的各項指導意見及各省市區為落實中央精神即將出臺的各項行動方案,必將為我國下一階段高質量發展數字經濟提供強有力的政策保障。

            產業數字化作為數字經濟的主要組成部分,制造業特別是以航空、航天、軌道交通裝備等為代表的高端裝備業,是高質量發展數字經濟的重要組成部分。高端裝備行業產值高、供應鏈廣,對產業經濟的發展具有非常重要的引領作用,也代表著我國工業最高的科學技術、工藝水平、質量要求。高端裝備制造業是我國工業領域實現創新驅動發展、管理提升和數字化轉型升級的重要領域。

            21世紀以來,美國“工業互聯網”與德國“工業4.0”引起了全球制造業的產品開發、生產模式和制造價值實現方式的轉變。德國工業4.0和美國工業互聯網不僅是把握未來信息技術與工業、信息化與工業化融合發展的“多棱鏡”,而且是信息技術發展到深層次階段的一種嶄新的工業發展模式,核心在于不斷增強企業、行業甚至國家的整體競爭力。隨著工業大數據分析、智能傳感網絡、工業網絡控制等技術的發展和應用推廣,工業互聯網技術正從最初的點對點遠程控制與運維向更深度的網絡化、智能化、開放化和服務化方向發展。工業互聯網的快速發展,對高端裝備制造業的數字化轉型產生了巨大的引領和支撐作用。

            2、高端裝備制造業的發展趨勢與面臨的挑戰

            2.1  數字化發展趨勢

            傳統的高端裝備制造企業往往通過增加資源投入來實現增長的外延式發展,這種粗放模式使其綜合能力提升不大,面臨著效益不高的困境。在新一輪科技革命和產業變革中,制造業想獲得可持續發展的競爭優勢,必須依靠信息物理融合系統(CPS)實現協同的設計、供應鏈、生產與產品服務,置身于全球供應鏈的生態系統之中,應用互聯網實現互聯網+智能工廠[4]。從產業經濟角度看,隨著智能制造、工業互聯網等技術的成熟應用,創新驅動新增長與服務價值鏈延伸的發展模式是高端裝備制造業發展的新動能,也是其轉型升級的方向。

            隨著國內制造成本的不斷上升,中國高端裝備制造業過去依賴人力、資源和能源的要素驅動式的發展方式已經到達瓶頸,急需向創新驅動的發展方式轉變。重視產品、技術和管理等方面的創新,是實現高端裝備制造業升級,逐步實現由對標跟隨向自主創新轉變的關鍵環節。

            高端裝備制造企業過去往往處于價值鏈的底端,設備場地投資重,投資經濟效益不高。隨著工業互聯網技術的發展,高端裝備制造業的未來經濟增長點將是綜合保障增值服務模式,形成服務型制造。通過先進的物聯網技術采集智能裝備產品的海量運行數據,應用工業大數據技術,提升產品性能,并對產品全生命周期的健康狀態進行管控。通過制造、服務一體化,實現由生產型企業向服務型企業的價值鏈延伸轉變。

            2.2  企業面臨的挑戰

            隨著客戶對產品功能、性能和質量的需求越來越高,研制和生產周期要求越來越短,產品價格要求越來越低,高端裝備產品的復雜度、制造工藝的難度和高定制化的程度成為企業的巨大挑戰。面對隨之而來的“多品種、小批量、高復雜”的制造特征與“高質量、短周期、低成本”的矛盾,高端裝備制造企業面臨著貫穿于高端裝備的全生命周期的最為復雜的制造問題——如何實現全生命周期的高效率和充分柔性。

            3、工業互聯網技術與管理模式創新實現內涵式發展

            近年來,隨著工業互聯網技術在傳統行業中的快速滲透,傳統行業在多方面能力得以提升的同時也對工業互聯網提出了更高的要求,跨界合作、融合創新已經成為行業發展的共識。智能傳感技術、移動嵌入式系統、工業大數據分析等新興技術在此過程中也得以與傳統行業快速融合發展

            在產品的全生命周期中,將工業互聯網技術與管理創新相融合,以提升產品智能化水平,并利用大數據技術延展產品增值服務,實現產品全生命周期的數字化。典型應用涵蓋了產品的銷售、研發、運營和產品服務各個環節,包括利用嵌入物聯技術和工業大數據實現產品創新、通過“端—管—云”形式實現智能產品遠程運維、基于知識工程的智慧創成技術、基于MBD(模型定義)的設計研發、生產過程復雜的人工智能決策、自適應的柔性制造系統等。

            3.1  基于嵌入式物聯技術與工業大數據的產品創新

            把物聯網技術應用于產品,實現產品在運行過程中對自身狀態及周邊環境的自感知,可實現故障的預警、診斷等功能。通過標準和開放的數據接口,能夠對產品在運行中的數據進行分析與挖掘,實現創新性應用等。各種數據挖掘的智能方法可以用于發現這些信息中所隱含的設計提升需求,使設計概念的創新提升到一個新的層次。

            3.2  通過“端—管—云”形式,實現智能產品遠程運維

            遠程運維服務在工業互聯網體系中往往以“端—管—云”形式出現,隨著工業互聯網的快速發展,遠程運維服務也正在向更多的領域滲透。遠程安全讀取工業機器人數據,分析生產現場的運行狀態,提供了一個非常安全的網絡通道,使人可以在任何地方讀取生產現場工業機器人的實時運行狀態信息,為運維和性能優化工作提供支撐。

            3.3  基于知識工程的智慧創成技術

            產品研發設計過程的智能化實現,主要體現在客戶需求經過設計轉化為概念方案的階段,這一階段在融入人工智能技術和系統工程方法后將更加智能化、科學化。基于知識工程的大部分研究都集中在知識的智能化獲取與結構化表達兩方面,其中包括基于規則的方法、知識流分析方法、基于語義網絡的方法等。將這些基于知識工程的方法應用到設計需求轉化為概念方案的過程,再借助自然語言識別、語義檢索和人工檢索等技術,利用效應庫、專業庫及專利庫等外部知識,分析當前技術趨勢,可幫助設計員識別問題、快速找到最優解決方案,進而實現概念設計的智能化。

            3.4  基于MBD(模型定義)的設計研發

            隨著VR、計算機網絡、大數據等前沿技術的不斷成熟,采用面向產品全生命周期的數字化設計系統,可在數字孿生的CPS系統中實現產品的全數字化設計。近年來花費較高的物理性能試驗被高性能仿真取代,這不但可以縮短研發周期,同時也有效降低了成本。企業在面對越來越高的產品性能要求的客戶時,仿真數據優化、高效試驗設計、智能優化等技術將被越來越多地用于提高產品性能上。

            3.5  生產過程復雜問題的人工智能決策

            在先進的計劃與調度、圖像識別、過程質量控制等領域,智能設備的計算能力要比人類更高,與人類主要依賴經驗進行判斷相比,其可更快地給出更準確的解決方案。智能設備通過工業互聯網技術采集生產過程中的人員、設備、物料等數據,再通過大數據分析形成預測模型和決策支持。例如,通過對生產狀態的預測分析,可提前預警設備停工、質量事故、設備效率下降等狀況,提醒相關人員及時糾正,避免問題對生產計劃的影響。

            3.6  自適應的柔性制造系統

            單件小批量生產是當今制造業面臨的主要挑戰,其需要在一次性且產量較小的生產中仍能保持高生產效率、高產品質量及優化的制造周期。因此,在成本可控的前提下,通過柔性線、機器人、AGV等智能制造裝備的應用提高生產的柔性,可滿足越來越復雜的市場環境;通過快速的產線調整、資源重組搭建自適應的柔性制造系統可應對這種挑戰。

            智能工具是工業互聯網體系中的基本組成單元,也是形態最豐富、技術集成度最高的產品之一。在生產過程中,智能工具可通過內部集成的軟硬件系統對生產環境和狀態進行實時判斷,并可隨時與操作者進行人機交互,以促進生產全過程的提質增效。

            4、開展基于工業互聯網數字化轉型的建議

            工業互聯網在高端裝備制造企業落地是一個復雜的系統工程,為實現高端裝備制造企業的數字化轉型升級,建議從以下幾個方面展開工作。

            4.1  建立國家級智能制造聯合應用開發創新中心

            依托中立的第三方科研機構建立跨行業的國家級智能制造聯合應用開發創新中心,集中解決智能制造過程中的共性問題,提供公益性質的公共開發、測試與驗證環境。制定統一的行業標準與測試驗證方法,為政府相關部門提供決策支撐,為企業提供各類服務,起到產業孵化器的推動作用。

            4.2  企業全面開展精益管控體系搭建與系統的智能制造規劃

            智能制造的建設不能一蹴而就,需要在建設前開展大量前置工作。前置工作主要有:一是擁有一套完整的目標導向的精益管控體系,使用精益方法以實現制造體系的全面協同;二是對工藝過程進行優化,并對制造裝備改造升級,使制造裝備具有智能化特點,使大部分生產過程不再依賴人工,保證生產效率與質量的一致性,以適應產品定制化、制造服務化的發展方向。

            工廠規劃有完整的、基于系統工程理論并以精益思想為原則的方法論。整個規劃以企業業務需求為出發點,配備適度的自動化,并使用專業的工廠仿真軟件對建設效果進行驗證,以保證規劃效果。系統的工廠規劃方法是業務目標實現的基礎,也是實現靈活高效、柔性化、智能化生產模式的基本條件。科學的規劃不但能夠滿足發展需求,也能優化資源配置、提高投資效果、優化發展方式。

            4.3  開展高端裝備工業互聯網示范實踐

            高端裝備企業想要切實有效地智能制造投資建設、推動內涵式發展轉變,需要通過建設精益體系、規劃智能制造體系、工藝改善和智能車間示范實踐幾個階段。以產品制造全生命周期為對象,以產品制造過程與生產環境融合為目標,開展基于數字孿生技術的車間規劃、基于數據的分析與決策、基于IT驅動的質量管理、基于動態混流精準管控的制造執行、基于先進的項目管理和計劃排程功能的企業資源計劃、基于統一和結構化數據源的產品生命周期管理、基于知識驅動的結構化工藝設計,實現高效協同的精準管控。通過生產過程中各生產要素間的互聯與數據采集,并與信息系統進行數據集成,實現對制造過程工藝參數實時優化、誤差自動補償、智能監控等應用,最終形成虛擬世界與物理世界融合的智能車間系統。

            來源:信息通信技術與政策

            原創:中國信息通信研究院融合創新研究中心高級工程師楊菠、華業長青(北京)科技有限公司總經理趙雄飛等 

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