智能制造系統及其層級模型

中航工業(yè)沈陽飛機工業(yè)（集團）有限公司 杜寶瑞 王 勃 趙 璐 周元莉

智能制造與智能制造系統

智能制造的概念提出于20世紀80年代。近年來，隨著數字化、信息化、網絡化、自動化和人工智能技術等的發(fā)展，特別是德國工業(yè)4.0、中國制造2025的推出，智能制造獲得了快速發(fā)展的新契機，已成為現代先進制造業(yè)新的發(fā)展方向。未來，智能制造將以賽博物理系統為支撐，以人、機（智能制造裝備）和資源的深度融合為核心，成為一種高度自動化和柔性化的新型制造模式。

智能制造系統是指應用智能制造技術，達成全面或部分智能化的制造過程或組織，按照其技術成熟度與智能化發(fā)展水平的不同可分為若干個層級。任意層級的智能制造系統均表現出強烈的系統工程屬性和良好的可拓展特性。

首先，智能制造系統中的所有要素均處于同一賽博物理空間，完備的賽博空間與全自動化的物理系統深度交融；同時，人作為智能制造系統的重要因素，與系統中其他因素間的交互方法與交互信息量也獲得了極大的豐富。這些大量、深度而有序的信息交互使得制造系統中的各因素相互依托，共同構成具有自循環(huán)、自優(yōu)化特性的制造環(huán)節(jié)。

其次，基于開放平臺架構的智能制造系統提供了良好的系統集成與拓展功能。若干低層級的智能制造系統、輔助制造裝備以及附著于其上的應用系統共同構成高層級的智能制造系統，并最終構成統一的智能制造生態(tài)環(huán)境。

智能制造系統層級劃分

根據制造技術的一般發(fā)展規(guī)律，在智能制造系統的發(fā)展過程中，通常是在智能裝備層面上的單個技術點首先實現智能化突破，然后出現面向智能裝備的組線技術，并逐漸形成高度自動化與柔性化的智能生產線。在此基礎上，當面向多條生產線的車間中央管控、智能調度等技術成熟之后，才可形成智能車間。由此可見，智能制造系統的發(fā)展是由低層級向高層級逐步演進的，而在不同的發(fā)展階段，制造系統的智能化水平均表現出其獨有的特征。

智能制造系統的水平主要從系統的技術基礎、實施規(guī)模等方面進行評定，主要劃分為裝備級、生產線級、車間級、工廠級以及聯盟級5個層級（見圖1）。智能制造裝備中包含了若干具有一定感知、分析、決策能力的基本邏輯結構，并能實現相對完整的智能制造活動，智能制造裝備除包含裝備本體外，還包括嵌入裝備中的軟件系統以及與之協作的配套設施；智能生產線將若干智能制造裝備從物理與邏輯上進行關聯，并通過生產線的自動化系統實現各制造裝備的協作；智能車間則是由若干條智能生產線以及車間層級的智能決策系統、倉儲物流系統等構成；若干智能車間構成了智能工廠的實際生產能力，此外，智能工廠還包括經營決策系統、采購系統、訂購與交付系統等；若干智能工廠共同構成智能聯盟，這種制造聯盟將是動態(tài)的、靈活的，可充分集成各智能工廠的優(yōu)勢資源，實現生產過程的異地協同。

圖1 智能制造系統層級模型

1 智能制造裝備

智能制造裝備能夠對其制造過程進行智能輔助決策、自動感知、智能監(jiān)測、智能調節(jié)和智能維護，從而支持制造過程的高效、優(yōu)質和低耗的多目標優(yōu)化運行。支撐智能制造裝備的技術體系可分為3個部分，即智能基礎元器件、智能數控系統以及智能制造應用技術。

具備工況感知與智能識別技術的智能基礎元器件是制造裝備實現智能的前提。智能制造設備嵌入了各種類型的傳感器，如直線光柵尺、旋轉光柵尺、溫度熱電偶、振動/力傳感器、聲發(fā)射傳感器等，這些傳感器能夠實時采集加工過程中的振動、溫度、切削力等制造數據，并將這些數據傳送至數控系統。目前，智能傳感器在重型數控機床的力、熱誤差檢測與補償等方面已經取得了良好的應用。

智能數控系統主要負責設備的自主分析和智能決策。其接收智能傳感器采集到的數據，通過對數據的分析實時控制與調整設備的運行參數，使設備在加工過程中始終處于最佳的效能狀態(tài)，實現設備的自適應加工。同時，通過傳感器對設備運行數據的采集與分析，還可以實現對設備健康狀態(tài)的監(jiān)控與故障預警。智能數控系統的技術體系主要包括開放式軟硬件系統平臺，大數據采集、傳輸與存儲平臺，以及云計算與云平臺系統。其中，開放式軟硬件系統能夠支持對各種類型元器件的控制，使得制造設備具有更多的硬件選擇；軟件系統基于開放式體系架構，在運動控制、邏輯控制等方面均具有良好的二次開發(fā)接口，便于第三方智能應用程序的開發(fā)。大數據采集、傳輸與存儲平臺能夠實時從設備中提取其運行數據，運行數據一方面包含機床內部的主軸轉速、進給量、加工質量等數據，還包含嵌入傳感器所采集的數據，如振動、切削力、加速度等。云計算與云服務平臺基于計算資源虛擬化的技術，使得單臺智能設備的計算能力獲得了無限提升。對于比較復雜、實時性要求不高的智能化計算任務，可以將其直接部署到云端服務器中，達到充分利用服務器高性能計算能力的目的。這種分布式計算通過“任務分解和結果合并”，使得計算負載均衡，數據處理同步。

在智能數控系統的基礎上，可以根據需求開發(fā)出各種智能化應用程序。這些智能化應用程序嵌入到數控系統中，能夠充分發(fā)揮設備的最佳效能，提升產品制造質量，并實現設備的健康監(jiān)控與故障診斷等。例如，在機床的加工過程中，通過采集系統的跟蹤誤差、振動、電流等數據，建立加工指令與加工狀態(tài)之間的映射關系，實現對加工代碼中加工參數、機床參數等的調整，從而達到提高加工效率與質量的目的。

2 智能生產線

智能生產線是在專業(yè)化與自動化生產線的基礎上，將大量的智能設備、智能元器件應用于產品加工關鍵環(huán)節(jié)，在其他生產活動環(huán)節(jié)采用智能識別、自動搬運與裝夾等技術，實現物料、加工設備、刀具、工裝等的自動識別、匹配與裝夾（見圖2）。這不僅提升智能設備的利用率，使其充分發(fā)揮其功能，而且還使整條生產線具有柔性，能夠快速地按需要生產出不同類型的產品。智能生產線除了加工與物流配送的自動化外，還具有智能管控能力，能夠根據生產任務與設備、原材料、工裝等資源情況，優(yōu)化生產作業(yè)計劃，形成自主決策的工作指令。

圖2 智能生產線

智能生產線通常由集成控制系統、物料傳輸系統、工件存儲系統、加工單元與其他外圍防護等部分組成。根據產品加工工藝的不同，生產線可采用直線式布局、環(huán)形布局以及U形布局。

集成控制系統主要包括生產管理系統、網絡化檢測系統以及物流控制系統等。生產管理系統接收由車間中央管控中心傳來的生產任務，制定出生產線的作業(yè)計劃，并向加工設備、物料系統等發(fā)送制造指令與制造數據。此外，生產管理系統還以可視的形式，實現對生產線計劃調度、運行狀態(tài)、生產進度、質量信息、設備信息等與生產線運行相關信息的全面管理；網絡化檢測系統通過大量采用二維碼、RFID（射頻識別）等識別技術，在物料配送與機床運行過程中，通過掃描二維碼或借助RFID技術對物流的運行狀態(tài)、必要的位置信息、機床運行數據等進行實時監(jiān)測。

物料傳輸系統包括輸送軌道、AGV/RGV系統、移動工作臺的交換動力裝置等。物料傳輸系統主要完成各工序間的移動工作臺的自動傳送、調運等工作。AGV/RGV系統中主要包括自動小車、車載控制系統、地面控制系統以及導航系統。其中，地面控制系統是AGV系統的核心，主要需要解決任務分配、車輛管理、交通管理、通信管理等問題。車載控制系統需要負責自動小車單機的導航、路徑選擇、車輛驅動、裝卸操作等。目前的導航技術主要包括直接坐標導引技術、電磁導引技術、光學導引技術、慣性導航技術及GPS導航技術等。

工件存儲系統主要包括上下料站區(qū)、工件緩沖區(qū)等。上下料站區(qū)主要由上下料交換臺組成?？紤]到工人操作的安全性，人工上下料區(qū)應獨立于物料小車的自動上下料區(qū)域；工件緩存區(qū)主要是為了滿足生產線在一定時間內無人值守的需求，同時也實現零件在不同工序之間傳送的緩沖。自動小車在工件存儲區(qū)與機床工作臺之間完成物料的自動裝卸和傳輸，根據上下料的需求，自動小車上配有相應的自動上下料機構。

3 智能車間

智能車間包含各種不同種類的智能設備以及各種不同形態(tài)的生產線（見圖3），為了使這些智能裝備、智能化生產線發(fā)揮最佳的效能，智能車間中有兩個方面尤為重要，一是車間的軟硬件基礎設施；二是車間的智能管控系統。

軟硬件基礎設施是這些智能裝備、生產線之間暢通的數據傳遞、物料傳輸的基礎條件，包括硬件設施以及軟件環(huán)境兩大類。在硬件設施方面，智能車間中首先需要根據車間中產品、工藝流程的特點，綜合物流傳輸、工件存放等因素，做出合理的車間布局；其次，各種設備、工裝、物料應遵循統一的機械、電氣接口標準。在軟件方面，智能車間中需要搭建數據傳輸總線，對于不同形式、不同來源的數據，需要建立統一、高效的數據交換協議與數據接口，進而明確各種數據的封裝、傳輸與解析方法，實現車間中各智能實體之間的信息傳遞。通過軟硬件環(huán)境的建設，車間中的各智能體實現互聯互通，并使新的智能加工單元可實現插拔式接入。

車間中央管控系統是智能車間最核心的組成部分。中央管控系統全面負責車間中的制造流程、倉儲物流、毛料與工裝等的管理，其中制造過程的智能調度以及制造指令的智能生成與按需配送是車間中央管控系統的重要職能。中央管控系統面向生產任務，通過對生產線加工能力與產品工藝特性的綜合分析，實現生產任務的均衡配置。同時，通過對生產線運行狀態(tài)、設備加工能力等的分析，自動生成制造指令，并基于此對工件、物料等制造資源進行實時按需調配，從而使設備的綜合利用率獲得大幅提升。

在傳統的加工過程中，工件與加工設備的匹配是在工藝設計過程中決定的，即在工藝設計過程中就為工件指定了唯一的加工設備。然而，在實際加工過程中，常出現已指定的機床處于占用狀態(tài)的情況，此時無論其他機床是否具備加工能力，是否處于空閑狀態(tài)，當前零件必須等待當前設備加工完畢才能開始加工。此外，由于加工設備是由人工憑經驗指定的，為了避免對機床造成破壞，工藝設計人員傾向于選擇較為保守的加工參數，高性能機床長期處于低效運轉的狀態(tài)，其加工能力無法完全發(fā)揮，這樣也從另一方面導致了加工效率的降低。在智能加工車間中，零件所需的加工設備是由中央管控系統根據設備的忙閑狀態(tài)、零件的工藝特征以及設備的加工能力來綜合分析決定的。在選定加工設備后，中央管控系統將進一步分析設備性能，確定最佳的工藝參數，并自動將加工指令傳送至設備。同時，管控系統將根據實際需求向物流、工裝、刀具等系統發(fā)送對應的指令，將相關制造資源配送至指定設備，進而完成零件的加工。

圖3 智能制造車間基本構成

4 智能工廠

工廠的全部活動大致可以從產品設計、生產制造以及供應鏈等維度上進行描述，智能工廠中的業(yè)務流程主要涉及到產品的智能加工與裝配，以及面向智能加工與裝配的設計、服務與管理。在智能工廠中，上述業(yè)務流程將在賽博物理系統中得到全面的優(yōu)化，實現高度自動化、柔性化的智能制造。相較于傳統的數字化工廠、自動化工廠，智能工廠體現出系統集成化、決策智能化、制造自動化、服務主動化等特征。

在智能工廠的構建過程中，首先需在物理系統中完善智能制造所需的硬件基礎設施，即構建出智能化實體工廠；其次，在賽博空間中構建基于數據的虛擬工廠，虛擬工廠與實體工廠之間進行深度交互，并實現對實體工廠的管控；最后，建立工廠的智能決策與管理系統，實現對整個工廠的營銷、制造、銷售以及服務等各環(huán)節(jié)的智能化控制（見圖4）。

作為一個層級較高的智能制造系統，智能工廠的各個業(yè)務系統均通過統一的企業(yè)數字化平臺實現集成。工廠中的產品設計、工藝設計、工裝設計與制造、零部件加工與裝配、檢測等各制造環(huán)節(jié)均是數字化的，各環(huán)節(jié)所需的軟件系統均集成在統一的數字化平臺中，避免了生產過程中因平臺不統一而造成的數據異構等問題。

在經營決策過程中，通過采用智能化系統工具，企業(yè)管理者能夠全面地獲取用戶的需求信息、企業(yè)生產數據以及產品服務信息等。大數據分析、云計算/云平臺等先進技術將發(fā)揮重要作用，這些技術能夠輔助企業(yè)管理者從海量的數據中尋找出隱藏其間的關系與規(guī)律，進而對未來市場進行預測，挖掘出客戶的潛在需求。

智能工廠通過信息技術、網絡化技術的應用，可為用戶提供產品在線支持、實時維護、健康監(jiān)測等智能化功能。這種服務與傳統的被動服務不同，在于其能夠通過對用戶特征的分析，辨識用戶的顯性及隱性需求，主動為用戶推送高價值的服務。例如，GE公司通過在航空發(fā)動機上嵌入各種傳感器，能夠在飛機運行過程中遠程采集到發(fā)動機的運行數據，如轉速、溫度、油耗、推力、振動等。這些數據通過衛(wèi)星傳遞到GE公司的地面發(fā)動機大數據挖掘與云計算中心，進而可以精確地檢測發(fā)動機的運行狀態(tài)，分析發(fā)動機的健康狀況，并能夠對發(fā)動機的潛在故障進行提前預警與維護，進而延長發(fā)動機的使用壽命，降低用戶的維護成本。

5 智能聯盟

智能聯盟作為全新的企業(yè)間協作模式，其涉及到制造企業(yè)中組織模式、體系結構、管理流程、運作方式、協同方式、質量控制、安全策略等的全方位轉變，其目的是滿足企業(yè)間跨地域、跨行業(yè)的協同，實現資源共享，密切協作。隨著賽博物理系統、工業(yè)互聯網、物聯網與務聯網等一系列概念的提出，業(yè)界對智能聯盟的認識也逐漸清晰。

圖4 智能工廠基本架構

智能聯盟以物聯網和務聯網為依托，成員企業(yè)具有獨特性、分散性、動態(tài)性等特點，而聯盟的運作具有靈活性、動態(tài)性等特點。目前來看，智能制造聯盟的運作模式包括供應鏈式、插入兼容式以及虛擬合作、合資經營式、轉包加工式等多種模式。

在智能聯盟中，首先需要解決的就是聯盟企業(yè)之間的協同問題。智能聯盟協作平臺不僅應支持單個企業(yè)內部的物料、資源和信息的管理，更重要的是能夠支持企業(yè)之間業(yè)務的協同，進而實現在全價值鏈中的端到端集成。目前，波音、GE等先進制造企業(yè)均對智能企業(yè)聯盟進行了深入的研究，這種全新的企業(yè)組織模式正在促進制造領域的結構變革和商業(yè)模式的轉變。

結束語

近年來，我國針對智能制造的研究剛剛起步，智能制造所需的技術基礎較為薄弱，各制造企業(yè)對于智能制造普遍存在著認識不足、經驗缺乏、缺乏統籌規(guī)劃和綜合協調等問題。此外，各不同制造企業(yè)的技術基礎水平之間存在明顯的差異，在發(fā)展智能制造的過程中，企業(yè)自身對智能制造的發(fā)展需求、發(fā)展方向和重點，以及發(fā)展路徑均不盡相同。

本文提出了智能制造系統的層級模型，并詳細介紹了各層級的基本結構和技術特征。各制造企業(yè)可以依據自己的產品特點和不同的組織形式，參考層級模型，判斷本單位現有的制造技術水平，明確智能制造發(fā)展的需求，確定發(fā)展目標、方向和重點，找準發(fā)展路徑。在夯實技術基礎的條件下，調配資源，重點突破，逐步提高智能制造的層級。