【智能制造】智能生产：智能制造的主线

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【智能制造】智能生产：智能制造的主线

2018 年 1 月 30 日 产业智能官 先进制造业

先进智能工厂典范

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西门子安贝格工厂：实现了多品种工控机的混线生产，产品合格率高达99.9988%

FANUC公司：实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，最高720小时无人值守

施耐德电气：实现了电气开关制造和包装过程的全自动化

美国哈雷戴维森公司：广泛利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制

三菱电机名古屋制作:所采用人机结合的新型机器人装配产线,显著提高了单位生产面积的产量

重卡巨头MAN公司:搭建了完备的厂内物流体系,并建立了物料超市

发展智能制造对于中国制造业乃至中国经济的重要性不言而喻，先进制造业作为深耕制造业领域的专业媒体，长期关注智能制造发展，助力中国制造转型升级，努力做“中国制造2025”的推动者。先进制造业全媒体从本期开始，将陆续推出智能制造专题，试图从智能制造产业链、智能工厂、智能装备、智能产品、智能服务、产业变革模式、产业集群发展等方面，全面深度的剖析智能制造的发展，以期勾勒智能制造的全貌，请持续关注先进制造业公众号（amdaily）或先进制造业网站（www.amdaily.com）。

　　智能制造专题第二期：智能生产——智能制造的主线（工厂/车间数字化），从智能工厂的建设以及重要环节了解智能生产过程。

　　近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多优秀制造企业都开展了智能工厂建设实践。

　　据中国工程院院长周济介绍，智能生产是智能制造的主线，而智能工厂是智能生产的主要载体。随着新一代人工智能的应用，今后20年，中国企业将要向自学习、自适应、自控制的新一代智能工厂进军。新一代人工智能技术和先进制造技术的融合，将使得生产线、车间、工厂发生革命性大变革，提升到历史性的新高度，将从根本上提高制造业质量、效率和企业竞争力。在今后相当一段时间里面，生产线、车间，工厂的智能升级将成为推进智能制造的一个主要战场。

一、智能工厂的内涵及建设重点

　　智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。

　　人机料法环是对全面质量管理理论中的五个影响产品质量的主要因素的简称。人，指制造产品的人员；机，制造产品所用的设备；料，指制造产品所使用的原材料；法，指制造产品所使用的方法；环，指产品制造过程中所处的环境。而智能生产就是以智能工厂为核心，将人、机、法、料、环连接起来，多维度融合的过程。

　　在智能工厂的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发生变化，因为在未来智能工厂中，人类、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。

　　企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

　　纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。

　　由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。

二、智能工厂主要建设模式

　　由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。

　　第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

　　第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

　　第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

三、智能工厂发展重点环节

　　智能生产的侧重点在于将人机互动、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程，并对整个生产流程进行监控、数据采集，便于进行数据分析，从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。

3D打印

　　3D打印是一项颠覆性的创新技术，被美国自然科学基金会称为20世纪最重要的制造技术创新。制造业的全流程都可以引入3D打印，起到节约成本、加快进度、减少材料浪费等效果。在设计环节，借助3D打印技术，设计师能够获得更大的自由度和创意空间，可以专注于产品形态创意和功能创新，而不必考虑形状复杂度的影响，因为3D打印几乎可以完成任何形状的物品构建。在生产环节，3D打印可以直接从数字化模型生成零部件，不需要专门的模具制作等工序，既节约了成本，又能加快产品上市。此外，传统制造工艺在铸造、抛光和组装部件的过程中通常会产生废料，而相同部件使用3D打印则可以一次性成形，基本不会产生废料。在分销环节，3D打印可能会挑战现有的物流分销网络。未来，零部件不再需要从原厂家采购和运输，而是从制造商的在线数据库中下载3D打印模型文件，然后在本地快速打印出来，由此可能导致遍布全球的零部件仓储与配送体系失去存在的意义。

　　3D打印经过了近 40 年的发展，龙头公司开始实现显著盈利，市场认可度快速上升，行业收入增长加速。根据典型的产品生命周期理论，技术产品从导入期进入成长期的过程中往往表现出加速增长的特征，判断目前3D打印产业正在进入加速成长期。

　　图表：2008-2015年全球3D打印设备出货量增长情况

Source：赛瑞研究

　　整个3D打印行业产业链大概可分为三个部分，上游基础配件行业，3D打印设备生产企业、3D打印材料生产企业和支持配套企业，下游主要是3D打印的各大应用领域。通常意义上的3D打印行业则主要是指3D打印设备、材料及服务企业。

图表：3D打印行业产业链

　　3D 打印已经形成了一条完整的产业链。产业链的每个环节都聚集了一批领先企业。全球范围来看，以Stratasys、3D Systems为代表的设备企业在产业链中占据了主导作用，且这些设备企业通常能够提供材料和打印服务业务，如具有较强的话语权。

　　图表：2015年全球工业级/专业级3D打印设备出货量TOP5企业

Source：赛瑞研究整理　　

人机交互

　　未来各类交互方式都会进行深度融合，使智能设备会更加自然地与人类生物反应及处理过程同步，包括思维过程、动觉，甚至一个人的文化偏好等，这个领域充满着各种各样新奇的可能性。

　　人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进，新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。在生产过程中，智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在工业机器人、无轨agv等智能设备配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。

来源：2017《互联网周刊》　

传感器

　　中国已经基本形成较为完整的产业链结构，在材料、器件、系统、网络等各方面水平不断完善，自主产品已达6000种，国内建立了三大传感器生产基地，分别为：安徽基地，陕西基地和黑龙江基地。政府对国内传感器产业提出了加快力度加快发展的指导方针，未来的传感器发展将向着智能化的方向改善。

工业软件

　　智能工厂的建设离不开工业软件的广泛应用。工业软件包括基础和应用软件两大类，其中系统、中间件、嵌入式属于基础技术范围，并不与特定工业管理流程和工艺流程紧密相关，以下提到的工业软件主要指应用软件，包括运营管理类、生产管理类和研发设计类软件等。

　　在《中国制造2025》的大背景下，工业企业转变发展模式、加快两化融合成为大势所趋，工业软件以及信息化服务的需求仍将继续增加，中国继续保持着全球工业软件市场增长生力军的地位。

　　具体来看，2016年我国工业软件行业中产品研发类如CAD、CAE、CAM、CAPP等占比约为8.3%，信息管理类如ERP、CRM、HRM等，占比约为15.5%；生产控制类如MES、PCS、PLC等占比约为13.2%；其余63%均为嵌入式软件开发。

　　分区域来看，华北、华东是工业软件应用最多的区域，合计占到全国一半左右，具体到省市来看，北京、上海、广东、江苏是工业软件实力雄厚的区域，约占中国工业软件市场规模的一半以上。

　　广泛应用MES（制造执行系统）、APS（先进生产排程）、PLM(产品生命周期管理) 、ERP(企业资源计划)、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统安全。在通过专业检测设备检出次品时，不仅要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。

云制造

　　云制造即制造企业将先进的信息技术、制造技术以及新兴物联网技术等交叉融合，工厂产能、工艺等数据都集中于云平台，制造商可在云端进行大数据分析与客户关系管理，发挥企业最佳效能。

　　图片展示了云制造的概念，以及从传统制造，到智能制造，到智慧制造，到今天的云制造的过程。

　　我们国内，可以看到有航天科工集团开发的面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台，接入了集团下属各院所和基地拥有丰富的制造资源和能力；中车集团面向轨道交通装备的集团企业云制造服务平台，打通了轨道车辆、工程机械、机电设备、电子设备及相关部件等产品的研发、设计、制造、修理和服务等业务；面向中小企业的云制造平台，也陆续出现在了装备制造、箱包鞋帽等行业领域。

　　云制造为制造业信息化提供了一种崭新的理念与模式，云制造作为一种初生的概念，其未来具有巨大的发展空间。但云制造的未来发展仍面临着众多关键技术的挑战，除了对于云计算、物联网、语义Web、高性能计算、嵌入式系统等技术的综合集成，基于知识的制造资源云端化、制造云管理引擎、云制造应用协同、云制造可视化与用户界面等技术均是未来需要攻克的重要技术。

总结

建设智能工厂无疑是制造企业转型升级的重要方式，同时应围绕企业的中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订单的特点，合理规划智能工厂的建设蓝图。在推进规范化、标准化的基础上，从最紧迫需要解决的问题入手，务实推进智能工厂的建设。

注：文章数据来源于互联网周刊、中投顾问、赛瑞研究等，先进制造业整理报道，转载请注明出处。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。