中国汽车智能制造技术路线图

中国汽车智能制造技术路线图

2016年10月26日，历时一年研究编制的《节能与新能源汽车技术路线图》正式发布，此次研究工作集合了500多位行业专家，历时一年时间，做出了此次路线图的总体框架。本文节选于此路线图。

智能制造技术路线图

一、预期目标

智能制造是《中国制造2025》的主攻方向，是落实制造强国战略的重要举措。智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

汽车工业是汽车发达国家智能制造重要的应用实施领域和突破口。主要表现在：

（1）以无人驾驶汽车为代表的智能汽车产品研制。如美国Google的智能汽车联盟计划，技术上重点突破支撑汽车无人驾驶的新型传感器、物联网、智能导航等。

（2）着力推进智能工厂和智能生产，支持以用户为中心的个性化汽车产品生产模式。技术上重点突破企业内部制造与信息系统之间的纵向集成、汽车产品生命周期上制造与信息系统端到端的集成、以价值链为导向的企业发展战略层面的横向集成。

（3）着力提升汽车生产过程和工艺环节的自动化和智能化水平。技术上以信息与物理系统融合为核心，推进机器人、3D打印、物联网、大数据等智能制造支撑技术的深化应用。

汽车智能制造需要立足我国汽车工业发展规划和当前实际，以智能制造模式和技术体系为指导，通过十年的努力和持续改进，使我国汽车制造的自动化和信息化水平达到国际汽车制造发达国家的同等水平，通过汽车制造过程与先进信息控制技术的深度融合，形成若干个具有行业影响力的汽车智能制造示范工厂，行业的智能制造水平得到大幅度提升。

目标如下：

（1）到2020年，全面夯实汽车制造工业自动化、数字化、网络化、信息化基础，构建示范性智能单元、智能生产线，突破智能车间、智能工厂关键技术；显著提升设计、制造、管理一体化信息集成，制造过程自动化，实时管控水平；骨干汽车企业厂域感知设备和网络空间覆盖率达80%以上，单位工业增加值能耗下降20%，管理信息化普及率达到85%，数字化设计工具普及率达到90%。以工业机器人为代表的智能装备完成从计算智能向感知智能发展，实现冲压、焊装、涂装工位无人化生产。

（2）到2025年，智能决策软件和智能装备在骨干汽车企业大量使用，实现物联网、大数据与智能化技术的全面深化应用，构建示范性智能车间，实现企业纵向、横向以及端对端的全面集成。以机器人为代表的智能装备完成从感知智能向认知智能发展，具有良好的语音识别等多模式人机交互功能，协作智能机器人实现广泛应用，机器人集群作业具备机器人补位功能。

（3）到2030年，在全面数字化、网络化的基础上，汽车制造实现从设计、生产、物流到服务的全过程智能化，构建一批智能制造企业，使汽车制造过程能动态适应环境的变化，从而实现精准管控和环境友好制造及大规模定制生产。以机器人为代表的智能装备实现认知智能，具备自我学习功能，机器人代替体力劳动向机器人局部代替脑力劳动转变。

二、重点任务

智能制造通过制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化，是打造汽车企业未来核心竞争力的关键环节。在新的产业竞争环境下，决定竞争成败的关键不再是设施规模、低劳动力成本等因素，技术、管理等软实力和科技创新能力对竞争力的贡献更为突出。竞争要素的变化直接导致我国汽车工业原有比较优势在削弱，对于总体处于 “工业2.0”补课、“工业3.0”局部应用的国内骨干汽车企业提出了严峻挑战，实施智能制造已是我国汽车工业建设世界强国、实现由大到强的重要途径。智能制造最显著的特点体现在生产纵向整合及网络化、价值链横向整合、全生命周期数字化、技术应用指数式增长等四个方面。我国发展汽车智能制造的重点研究任务：

1. 汽车智能制造标准与技术体系

面向智能汽车和智能制造过程，从顶层规划角度出发，研究构建汽车智能制造技术体系，为我国汽车工业推进智能制造提供框架体系支撑。

主要研究内容包括：

（1）汽车智能制造标准体系研究。

（2）汽车智能制造工艺及装备技术体系研究。

（3）汽车制造CPS技术体系研究。

（4）汽车制造智能管控体系研究。

（5）智能汽车标准与安全体系。

2. 汽车智能制造车间传感物联网络与大数据平台技术

以汽车制造车间为对象，研究网络覆盖制造过程全要素的实时感知与传输的关键共性技术，实现车间运行实际过程数字化，支撑车间实际运行过程的仿真、优化、实时控制，为车间综合智能管控提供支撑平台。

主要研究内容包括：

（1）汽车制造车间感知网构建技术。

（2）汽车制造车间网络信息安全控制技术。

（3）面向产品生命周期的数字量流转与接口设计技术。

（4）三维模型的海量工艺数据传输技术。

（5）汽车制造过程的海量异构大数据组织技术。

3. 面向个性化定制的柔性制造系统规划与集成技术

智能制造的一个重要目标是能够根据用户需求实现产品的个性化定制生产，这在未来的汽车生产中体现尤为突出。研究面向汽车个性化定制的柔性制造系统规划、设计与集成技术，为汽车生产模式的变革提供技术支撑。

主要研究内容报括：

（1）柔性制造系统单元的模块化设计技术。

（2）物料储存与搬运技术与装备。

（3）柔性制造系统重构与任务切换技术。

（4）柔性生产线的构型与设计技术。

（5）可重构柔性制造系统的集成控制技术。

4. 虚拟现实与增强现实及其混合现实技术（VR/AR/MR）

重点研究虚拟现实、增强现实及其混合现实技术在汽车智能制造工厂过程与操作仿真、运行监控中的应用。支撑汽车制造车间/工厂虚拟与物理系统的融合。

主要研究内容包括：

（1）智能工厂的布局优化仿真。

（2）智能工厂人体工程学仿真。

（3）智能工厂的排序与平衡问题仿真。

（4）智能工厂的自动物流仿真。

（5）增强现实技术在汽车装配操作中的应用。

（6）混合现实技术在汽车制造中的应用。

5.汽车制造过程与工艺大数据技术及其应用

大数据在未来汽车设计、制造、服务和回收等全生命周期过程中将发挥愈来愈重要的作用。数据和智能决策是智能制造透明化生产的核心，研究汽车产业链上大数据技术及其应用成为汽车企业核心竞争力的关键。

主要研究内容包括：

（1）汽车制造过程和工艺大数据分析技术。

（2）大数据可视化技术。

（3）基于大数据的企业知识工程与创新技术。

（4）基于大数据的制造过程与工艺优化技术。

（5）大数据驱动的质量分析与控制技术。

6.汽车制造智能综合管控技术

以汽车零部件制造和总装为对象，研究突破车间计划、质量、物流、安全等业务领域智能化管控的关键共性技术，支撑制造过程数据实时采集、分析、决策及反馈执行的闭环管理机制，实现由数据驱动的制造过程智能化管控，解决车间管控精细化程度低、数字化智能化水平弱、效率低等行业共性难题。

主要研究内容包括：

（1）车间自适应调度与排产技术。

（2）大数据驱动的质量管控技术。

（3）时空感知的车间物流实时管控技术。

（4）安全生产智能监控技术。

（5）生产资源的平衡与再平衡技术。

（6）PLM/ERP/CRM/SCM/MES无缝集成技术。

（7）车间智能综合管控平台iMES系统开发。

7. 工业机器人技术及其在汽车智能制造中的应用

智能装备技术的发展将由部件发展模式向系统发展模式转变， 机器人的设计和开发必须考虑和其他设备互联和协调工作的能力。汽车行业中机器人的设计和应用集中在方法、工具和步骤上，机器人技术的不断发展与应用让工厂降低成本，同时加强了质量管控以及提高了生产效率。未来工业机器人将发展以下关键技术：

（1）轻量化、低能耗技术：随着炭纤维等新材料的出现以及关于弹性臂的研究，机器人臂轻量化将不断突破，有可能实现长期以来人们所追求的负载/自重比为1∶2的轻型机器人。

（2）精密驱动技术：开发耐高温及具有高效矫顽力的磁性材料,把力及力矩传感器、加速度传感器等和电机及驱动单元组合成新传感驱动单元，使机器人更加灵活、精确地完成各种复杂的工作。

（3）移动性能技术：目前的汽车行业机器人多为固定式六轴机械手，对机器人的应用局限于它本身的位置定位和工作半径，开发基于AGV与机器人结合等机器人移动技术，未来移动式机器人将使机器人具有“补位”意识，真正实现高效多能。

（4）嵌入式立体感知与安全技术：机器人在很长一段时间内存在着人机交互操作的危险性，所以在一定范围内布局和路径都受到一定约束。随着立体视觉传感感知技术的逐步成熟，将视觉传感系统嵌入机器人手臂中，通过对光源、相机、微处理器的整合，对图像进行滤波降噪处理、特征提取并将处理结果实反馈至机器人抓手，可以实现机器人的3D自动抓取作业。

（5）通用标准研究：未来机器人发展做到同等负载水平机器人在不同应用硬件配置和软件应用具备很强通用性。软件上实现数据导入后即可实现机器人的更换应用，完成设备快速对接。编程语言和通信接口在内的各项技术都将在行业中得到统一标准。

（6）基于深度学习的双臂协作机器人技术：机器人通过头部摄像头、手部摄像头、力传感器等传感器获取工况信息，对数据进行预处理并进行融合后输入神经网络，通过不断尝试最终获取模型参数，完成复杂作业。在汽车制造装配工位具有很好的应用前景。

（7）基于人工智能的智能管理机器人：随着虚拟现实技术、室内地图自动重构技术、导航技术以及移动机器人技术的发展，智能服务机器人将走进工厂，替代人类从事部分脑力活动，包括生产车间巡检、机器人工作班组管理、产品品质管理等。

（8）机器人仿生控制技术：在机器人技术和仿生学技术发展到一定程度后，人工肌肉驱动技术，新仿生材料、智能驱动材料，复杂物体抓持的仿生灵巧手的构型设计与操作技术将在机器人的汽车生产工艺中出现。

面向汽车零部件制造、装配、质量控制等环节，还需研发基于工业机器人的智能制造应用系统：

（1）机器人搬运与上下料系统：围绕汽车车身冲压、总装、以及汽车发动机加工的制造过程，研制机器人末端柔性抓取、位置及操作列感知单元，组建机器人搬运与上下料系统。

（2）机器人焊接与连接系统：重点突破机器人焊接力-位-电等参数综合检测、机器人涂胶路径和质量跟踪检测等关键技术，集成开发机器人焊接与连接应用系统。

（3）多机器人协同的在线检测系统：集成视觉传感检测、协同控制技术，开发多机器人协同的汽车零部件制造和总装质量的在线检测系统。

（4）编程技术：离线编程和拖拽编程。目前的编程语言仍然是供应商独立开发,各式各样。在今后的发展中,随着机器人控制器采用通用计算机已成为一个主流,机器人语言完全可以像计算机语言一样规范化,这将大大有利于系统集成,便于系统的编程、仿真及监控。

8. 传感器技术

要实现汽车生产过程的自动化、定制化作业，需要各种高精度数据传感器智能感知传感技术。在未来的发展方向中，需赋予传感器“智慧”职能，传感器不仅能完成识别、检测功能，还能对品质、安全、自动化等信息进行采集分析，这样需要开发具有数据存储和处理、自动补偿、通信功能的低功耗、高精度、高可靠性的智能型光电传感器、智能型接近传感器、高分辨率视觉传感器、高精度流量传感器等。

主要研究以下技术：

（1）视觉检测技术：智能相机、三维激光等技术已经开始在汽车生产制造过程中逐步应用，将通过3D激光技术对车身三坐标检测、自动焊装孔位检测等实现在线检测。

（2）物联网RFID识别及可追溯技术：将汽车产品赋予“身份”，可实现全柔性生产及全生命周期的可追溯。

（3）安全传感技术：人机协作存在人机安全问题。光电传感器等在工作区域内划定安全范围，检测人机干涉的问题，确保人和设备的安全。

（4）传感器柔性自动化技术：汽车生产逐步走向多品种、小批量、定制化制造，传感器的识别功能能够很好的实现柔性化生产，对工件进行识别，对生产系统的数据进行感知，从而控制整个生产过程。

（5）自动导航传感技术：能对移动机器人的工作提供路径规划和引导作用。

（6）下一代仿生传感技术：传感器的进一步技术突破，将模拟人类视觉、听觉、触觉、味觉等传感技术，包括人工皮肤传感技术，肌电/脑电人体意图传感技术等。□