离散型制造业智能工厂建设思路与关键要素分析

2016-03-11王保民张淑敏河北华北柴油机有限责任公司河北石家庄050081

国防制造技术 2016年1期

王保民张淑敏（河北华北柴油机有限责任公司，河北石家庄，050081）

王保民张淑敏
（河北华北柴油机有限责任公司，河北石家庄，050081）

本文对照德国制造业在世界金融危机中的优异表现，探讨了离散型制造业智能工厂建设思路和关键要素。其中，通过德国工业4.0和中国制造2025战略目标的对比，结合国内形势及智能工厂建设现状，提出了智能设备的互联互通、基于大数据分析的决策与支持、生产过程的管理与控制等智能工厂建设关键要素，以应对新技术革命的冲击，实现由传统制造向数字化、网络化、智能化制造转型升级，促进我国由工业大国向工业强国的蜕变。

离散型；智能工厂；工业4.0；中国制造2025

中国是全球制造业第一大国，已在诸多领域取得了辉煌的成就。但客观来说，中国仍大而不强，制造业基础薄弱、发展水平不平衡、信息化水平较低，正处于从价值链低端向中高端、从制造大国向制造强国转变的关键时期。受到现代制造业与新一代信息技术深度融合的发展趋势以及各国制造业科技创新的影响，我国也亟待找出一条新的发展之路，《中国制造2025》是中国政府实施制造强国战略的第一个十年的行动纲领，旨在推动制造业转型升级，实现跨越式发展。智能工厂建设是实现战略目标的切入点，正被越来越多的企业所关注。

1 国内外形势及智能工厂建设的紧迫性

当前，德国工业迅猛发展，业已实现了“高度自动化”，正从工业3.0向工业4.0迈进。工业4.0是德国政府《高技术战略2020》中的一项战略，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新，保持德国的国际竞争力［1］。它的核心是通过建立一个信息物理系统（Cyber-Physical System，简称CPS系统），实现人与机器的纵向集成、人与人的横向集成和服务与服务的端到端集成，最终打造一个智能工厂，实现智能生产，旨在“确保德国制造业的未来”。

而中国工业发展参差不齐，处在“2.0补课，3.0普及，4.0示范”的阶段，结合国内现状，中国提出了中国制造2025战略，这是中国版的“工业4.0”，它以“工业和信息化的深度融合”为主线，以智能制造为主攻方向，提出在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。其战略目标是为了实现由制造大国向制造强国的转变，确保“中国制造业的未来”。

工信部部长苗圩指出“德国的工业4.0和中国制造2025，从大的方向上来说，是不谋而合，异曲同工。”作为制造业很强的德国和制造业很大的中国，都在各自的国家战略中有共同的交汇点，那就是CPS系统的“智能工厂”。

智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，合理计划排产，同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

当前，中国的制造业仍处在附加值低、创新能力弱，结构不合理的产业链低端，如何将“中国制造”转变为“中国创造”，提升中国制造业的全球竞争力，是中国政府的一大任务，而“智能工厂”是企业提高竞争力的切入点。

2 目前智能工厂标杆企业建设情况

德国西门子旗下的安贝格电子制造工厂，是智能化未来工厂的典范，也是以德国工业4.0为目标而打造的第一个现代工厂。它拥有高度数字化的生产流程，能灵活实现小批量、多批次生产，每100万件产品残次品仅为10余件，生产线可靠性达到99%、可追溯性高达100%。它与西门子在华姐妹工厂—成都西门子工厂，从研发、生产、采购等一系列的平台都是共享的，成都西门子工厂的良品率达到了99.9985%，准时交付率达到98.8%［2］。

三一重工公司是典型的离散制造型行业，建有亚洲最大的智能制造车间，这也是该公司的总装车间，车间还配有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线。三一重工从2012年开始进行智能制造示范项目建设，目前已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划/物流/质量管控系统生产控制中心（PCC）中央控制系统等智能系统，厂房规划全面应用数字化工厂仿真技术进行方案设计与验证，大大提高了规划的科学性和布局的合理性［3］。

青岛红领集团是一家C2M（Customer to Manufacturer）模式的智能工厂。它强调“个性化定制”的理念，借助互联网搭建消费者与制造商的直接交互平台，从设计生产到物流售后，全过程依托数据驱动和网络运作，实现了智能排产、智能制造执行、智能设备使用、物料的智能化识别、人机交互的可视化、智能物流等。据估计，2015年营收增长将超过200%，未来几年更将实现几何倍数的增长。

以上实例可以看出，智能工厂的突出特点包括个性化定制、效率高、成本低以及质量稳定。在工业4.0和中国制造2025的大环境下，各地密集出台智能工厂配套措施和规划建设方案，力求通过持续优化改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的集成优化，全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平，最终建成智能工厂，实现智能制造。

3 离散型发动机制造企业经营特点

离散型制造企业的生产特点包括：产品规格多、结构复杂、技术难度大；品种多、采用中小批量、混线生产模式；产品物料需求量大，物流管理复杂；生产过程中大量数据、信息分散在各部门技术人员手中，部门之间的信息交流不畅，从而导致生产及质量问题不能及时得到反馈、解决，造成大量的生产计划延期，生产效率低下［4］。

在现代企业高标准要求和个性化市场经济形式下，多品种、小批量离散型企业传统的生产制造管理模式弊端愈来愈明显。在德国自动化、美国信息化迅猛发展的形势下，以工业4.0、中国制造2025为战略目标建设智能工厂，是实现中国制造业由大变强的基础，也是落实中国制造2025战略目标的关键。

4 智能工厂建设思路

德国工业4.0的定义是重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。其中，“网络分布式生产设施的实现”是实现智能生产的基础，主要指将生产设备如机床、机器人、AGV车、测试仪器等各种数字化设备进行DNC联网，实现设备互联互通和MDC智能监控；而智能化生产系统及过程则是涵盖智能工厂的核心，就是对生产过程的智能管控，也就是制造执行系统（Manufacturing ExecutionSystem，简称MES）。

建设智能工厂是一个系统工程，它贯穿了产品从设计、制造、服务等全生命周期，因此，智能工厂建设必须从全局出发，以MES系统为核心，考虑产品设计、物流等各个方面，最大限度地提升企业的生产效率和管理水平。

5 智能工厂建设关键要素

智能工厂建设是一个全面的系统工程，需要顾及传统产业的转型升级和整个产业创新能力的提升。如何建设一个具有中国特色的智能工厂，首先要分析智能工厂的关键要素，比如智能设备的互联互通、基于大数据分析的决策与支持、生产过程的管理与控制、可视化展现、智能立体库及物料配送系统等，通过对产品全价值链的分析和全系统集成，最终进行智能工厂建设。链数据、外部数据、生产数据等，尤其对于多品种、小批量生产的离散型制造企业而言，数据量更是庞大。传统生产模式是采用大量的人工干预，但也难以达到生产过程的最佳状态。

而智能制造的个性化和大数据优势，可以通过对产品、订单及车间生产等大数据进行充分挖掘和分析，自动生成各种直观的统计表和分析报表，表的内容包括订单情况、计划制定情况、执行情况、质量情况、库存情况等，这些统计表和分析表都为企业快速准确的决策提供支持。

5.1 智能设备互联互通

设备互联互通是智能工厂的基础，也是工业4.0 CPS系统的体现。设备互联互通主要采用DNC/MDC系统将不同接口和不同控制系统、不同通讯协议的数控设备连接成一个网络，由一台计算机实现对所有数控机床的网络分布式集中管理，实现设备状态的实时管理与监控。

DNC（Distributed Numerical Control的简称），称之为分布式数字控制，是智能工厂的前提和基础，承担着与底层数控设备之间网络通讯和数据自动采集的任务，是MES系统与数控设备之间沟通的桥梁。DNC系统接收MES系统的计划指示并将指令传递给车间现场和设备，将数控设备纳入整个系统进行管理。

MDC（Manufacturing Data Collection的简称）是指机床监控与数据采集系统，可以实时采集数控设备的状态、程序信息、加工件数、转速、进给量等各种信息，分析计算后将生产运行状况反馈给MES系统，成为上层信息系统MES、PDM、ERP决策的依据。

5.2 基于大数据分析的决策与支持

制造业的整个价值链和制造业产品的整个生命周期都涉及诸多数据，比如产品数据、运营数据、价值

5.3 生产过程的管理与控制

生产过程的管理控制主要采用高级计划排产系统APS（Advanced Planning and Scheduling的简称）、制造执行系统MES以及相关的质量管控系统SPC（Statistical Process Control的简称）等，实现优化排产、对制造资源的跟踪、生产过程监控，以及计划、物流、质量集成管控下的均衡生产。

生产过程的管理控制，首先要从计划源头上确保计划的科学性和准确性，通过系统集成，从ERP等上游系统读取主生产计划，利用APS系统，按照订单数量、交货期、生产周期、库存情况等信息进行自动排产，解决离散型企业多工序、多资源的优化调度问题，最终达到“交期产能精确预测，工序生产与物流供应最优”。

制造执行系统MES是应用先进的管理理念和信息技术进行的一种生产制造模式。它以数控设备DNC通信联网作为基础，通过信息传递，对从订单下达到完成整个的产品生产过程进行优化管理，对加工过程进行监控，实时了解操作/任务状态、过程参数机器/操作员状态等，为企业提供连接计划、工艺、生产车间和设备的桥梁，同时能对实时发生的事件及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理［5］。

质量管控系统SPC是借助数据统计方法的过程控制工具，自动采集生产线上的关键工艺参数，并对这些数据进行实时监控和统计分析，从而区分出生产过程中的正常波动和异常波动，及时发现质量问题，确保生产质量，同时也为产品质量追溯提供可靠依据。

5.4 可视化展现

可视化展现包括3D模型可视化和车间监控系统。

1）3D模型可视化。

在工业4.0中，有纵向集成、横向集成和端对端集成，这三项集成是实现企业间和企业内部价值流集成的关键，而基于3D产品模型实现信息共享是三项集成均涉及的重要技术。可视化展现采用3D可视化系统，实现不同CAD系统的数据同步加载、可视化展现和检查。可视化展现涵盖了产品的全生命周期，也是纵向集成、横向集成和端对端集成的重要基础。

2）车间监控系统。

它能实现生产过程的全面监控，保证生产现场的安全以及现场问题的追溯。为达到可视化管控目的，可采取车间大屏幕滚动警示、生产现场工人触摸屏、现场问题警示客户端、设备状态实时监控、订单进度实时监控等模式来解决车间生产现场的透明度问题。

5.5 智能立体仓库和仓储管理系统

进行智能立体库和仓储管理系统WMS（Warehouse Management System的简称）的建设，主要是通过计算机、条形码技术或RFID电子标签技术对产品进行分类存储和读取，然后利用AGV小车进行物料配送，最终实现存取自动化、配送智能化。

智能立体仓库一般由立体货架、出入库托盘输送系统、尺寸检测条码阅读系统、通讯系统、自动控制系统、计算机监控系统组成。

仓储管理系统WMS是一个实时的计算机软件系统，它能够按照业务规则和运算法则，对产品进行收货处理、上架管理、拣货作业、补货管理，出货管理等。当有物料需求时，装配线上的物料员会报单给立体仓库，配送系统根据班组提供的信息，通过WMS找到物料，然后通过AGV小车自动沿规定的路径把产品送到指定工位。

6 智能工厂建设效果分析

智能工厂采用的是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式。进行智能工厂建设，实现了技术、物料、工具、质量等生产准备协同，从根本上避免了因某一方面准备不足而影响生产的现象，并通过智能设备的互联互通、基于大数据分析的决策与支持、生产过程的管理与控制、可视化展现、智能立体库及物料配送等系统的实施，实现计划、物流、质量集成管控下的均衡化生产，实现制造业转型升级和跨越式发展。