建构物联制造系统 主动感知生产活动——访西北工业大学工业工程系张映锋教授

本刊记者 余 华

“目前我国虽然是制造大国，但并不是制造强国，其中在生产管理方面和发达国家相比存在着一定的差距。为此，我们希望借助物联网技术，在管理方面从以实时信息和知识为主的管理方法代替以经验为主的管理模式，以求丰富传统的制造企业，使企业升级转型。”采访中西北工业大学工业工程系张映锋教授这样阐述道。这是张映锋教授目前正在从事的研究项目，也是他长期以来科研工作的追求所在。近几年，他带领团队将物联网技术引入到机械制造系统智能化领域，致力于研发物联制造系统，通过建立制造执行过程的主动感知机制，主动地获取制造过程的实时信息，基于信息技术和决策支持系统，实现制造过程的透明性、敏捷性、容错性和自修复性，达到对制造过程进行全方位的跟踪、分析、优化和控制，目前已取得一系列可观成果。

让制造资源会“说话”

张映锋教授于1995年9月考入西安交通大学机械工程专业，直至2005年博士毕业，在“计算机集成制造”研究领域具有扎实的学科功底。随着科技的发展，物联网作为公认的继计算机和互联网后的第三次世界浪潮的始作俑者，应用前景非常巨大，我国中长期发展规划中把物联网作为国家发展战略放在非常重要的位置。对此，张映锋教授结合自己的研究方向，针对我国大多数企业在生产管理中普遍存在的上层管理系统与底层执行资源间信息获取与实时传输难问题，在国内率先开展“物联制造系统”基础理论与关键技术的研究。

“物联制造系统就是希望通过应用最新的物联技术与传统的制造资源，使得每个制造资源具有‘实时感知与交互’的能力，有‘眼睛、耳朵、嘴巴’。这样，上层生产系统可以随时感知各类制造资源上正发生的制造活动，以更好地组织制造资源”张映锋教授说，他们的研究正是结合物联技术使得生产过程中各类制造资源可以将自身的状态主动地传输至生产制造系统，以及时地发现异常和确保制造任务的高效、高质生产。

让制造执行系统更“智能”

依托于国家自然基金、863等项目，张映锋教授近几年在“制造执行过程的主动感知与动态优化”方向进行了较深入地探索，提出了融合物联网技术的底层加工设备动态制造建模方法和复杂生产任务优化策略与方法，构建了基于自动识别技术的车间级制造执行过程监控与优化系统的体系构架，建立了一种底层制造设备的服务化建模方法与使能技术，形成了一套基于实时信息的生产任务调度与JIT式物料优化配送方法和在制品信息动态跟踪与监控技术，为制造企业上层管理系统、车间层、底层执行层面信息的“实时”、“无缝”集成和“互用协作”提供了重要的学术和应用价值。

张映锋教授的科研成果具有十分重要的科学意义，在“数字化制造设备建模”和“实时制造信息驱动的制造执行过程优化管理”的研究成果属先进制造领域——制造系统智能化研究的前沿；在理论、方法方面所获得的研究成果对于“物联制造系统”的应用和实施提供重要的理论依据和技术上的借鉴价值；为当前“先进制造系统建模与优化”方面提供共性方法、技术、实施上的指南，也为我国由制造大国迈向制造强国提供重要的理论和技术储备；此外，通过将与本课题相关的研究成果直接用于具体的生产实践活动中，必将为制造企业更有效地生产、经营、管理提供一条新的途径，为制造系统从现有数字化、网络化向智能化发展奠定重要基础。

“站在别人肩膀往上跳”

在研究生培养方面，张映锋教授也有一番自己的理念，培养学生过程中，他希望学生可以“在别人的肩膀往上跳”，他说：“当我布置科研任务后，不希望学生马上给出反馈，而是展开调查研究，能在这一研究方向找出国内外十个研究团队以及十个团队带头人，看看他们有哪些成果，做学问不是闭门造车。”他还把学生分为两类，一类是“可以找到一个好肩膀”，紧跟前沿；一类是“可以跳的”，即在一个方向上越钻越深，力争原始创新。

在课程教学中，张映锋教授主讲的课程有“工业工程导论”、“先进制造系统导论”、“车间管理”、“现代生产管理理论与方法” 、“RFID在供应链管理中的应用”等。

对于下一步的工作，张映锋教授说，他们将重点进行物联制造系统的优化策略与优化方法研究，特别是对实时信息驱动的制造过程异常感知、预测、诊断与自修复模型和方法的研究；也希望在此过程中形成系列的成果和专利，并将部分科研成果应用到在企业中去，为企业生产带来可观的经济效益。