我国船舶行业智能制造的新内涵与应用

张雪峰

(中国船舶工业物资总公司，北京 100861)

我国船舶行业智能制造的新内涵与应用

张雪峰

(中国船舶工业物资总公司，北京 100861)

加快推动新一代信息技术与先进船舶制造技术深度融合，将对我国船舶行业的发展带来重大影响。本文从分析智能制造的内涵入手，研究探索把人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术与智能制造相融合的思路，尝试提出新一代信息技术条件下智能制造的新内涵，并对其在我国船舶行业的应用进行分析，进一步讨论目前发展所面临的问题，最后结合现状提出建议。

船舶行业；智能制造；人工智能；新一代信息技术

0 引 言

当前，新一代信息技术与制造业的加快融合创新发展，人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术持续演进，先进船舶制造技术正在向智能化、网络化、信息化方向发展。传统造船业并不被认为是一个高科技含量的产业，但人工智能、物联网、大数据、云计算等技术的产生与运用无疑给整个船舶工业带来了新的发展机遇。基于工业大数据和智能制造相融合的理念，将深刻影响传统的造船模式、流程乃至整个船舶工业的结构。加快推动新一代信息技术与先进船舶制造技术深度融合，是增强我国造船业核心竞争力的有效途径，也是构筑我国船舶工业国际竞争新优势的重要举措。

1 智能制造的内涵分析

1.1 智能制造的旧内涵

旧内涵是指狭义的智能制造，是利用计算机将机床、自动化装备与控制程序结合起来，实现制造过程的柔性化，从而取代人体力劳动和少部分脑力劳动，主要强调制造过程的自动化。但是，智能制造不是简单的“数控机床 + 机器人”[1]，因为它只是工人通过电脑程序控制机器完成自动生产，是一种单向的指令，并没有人工智能，仅属于数控系统和工业机器人的范畴。虽然机器人是实现智能制造的载体，但机器人需要与物联网、大数据、云计算等新技术结合，才能具有感知、反馈的能力。同理，智能制造也不能简单地理解为“MES + ERP”[1]，仅仅依靠人工数据输入的信息管理系统是开环的、滞后的，并不算真正意义上的“智能”。新一代信息技术和人工智能的迅速发展与应用，促使对智能制造的内涵进行新的思考，智能制造不仅仅是单一技术和装备的集成与应用，而是制造技术与信息技术的深度融合与创新。

1.2 智能制造的新内涵

本文提出的新内涵是指广义的智能制造，是将人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术，贯穿于设计、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，能够实现工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期的实时管理与优化的先进制造模式[2]。相对于狭义上的概念，智能制造具有了更加广泛的内涵，是一个更为“智慧”的全新生产模式。新内涵不是把互联网与制造业简单地相加，而是将信息技术与制造技术深度融合，并创新地集成应用，使其发挥出“乘”法效应。它突破了狭义智能制造简单地“自动化+柔性化”，也不再局限于“部分”生产环节的智能化。

智能制造的新内涵包括以下 3 个方面：

1）系统架构。我国工信部等发布的《国家智能制造标准体系建设指南（2015 年版）》把智能制造系统架构分为生命周期、系统层级和智能功能 3 个维度[3]（见图 1）。生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。系统层级自下而上分为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层（见图 2），同时涵盖智能产品、智能生产、智能服务等内容。智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等要素[3]。

2）关键技术。从技术角度说，智能制造融合了人工智能、物联网、大数据、云计算、智能机器人以及虚拟仿真等关键技术，并运用这些新技术进行信息感知与采集，数据分析与传输，智慧决策与执行等。

3）目标模式。从目标角度说，是实现机器与生产线、工厂与企业内部、企业之间的互连互通，实现信息的集成、融合与共享，达到实时监控、自适应、自优化的目的，从而能够对行业内整个供应链的资源进行整合与再分配。

1.3 智能制造的特征

智能制造的特征如图 3 所示。从智能制造系统层面来看，其特征表现如下：

1）全局性。智能制造不仅意味着企业的某个局部实现智能化，系统中每个环节都需要实现高度的集成化、智能化，保证全局的优化才是智能制造的意义所在。

2）多目标。在智能制造模式下，产品的生命周期大大缩短。在生产过程中，除了要满足工期、成本、能耗等目标要求外，还要满足质量、安全、效率等指标要求，同时需兼顾调度的灵敏度和智能化。

3）高柔性。柔性制造系统能够根据制造任务或生产环境的变化迅速进行调整，更加适用于多品种、中小批量生产。

4）智慧协同。在全链条协同的体系中，包括智慧流程、智慧管理、智慧决策等环节，面向产品设计、生产、管理、服务等协作一体化，发挥最大的数据共享作用，能够提升产品和企业的核心竞争力。

从智能制造技术层面来看，其特征表现如下：

1）自感知。智能制造大量的数据信息可以被全面感知，利用射频识别等技术能够实时完成多源信息的采集，并将信息传输到分析决策系统。

2）自学习。智能系统具有自适应环境和机器学习的能力，通过感知环境状态来选择动态系统的最优行为策略，并不断完善、优化、更新系统的数据库[4]。

3）自决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令[5]。

4）自执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整[5]。

1.4 智能制造的关键技术

智能制造涉及网络技术、信息技术、自动化技术、新型传感技术、系统工程与人工智能等诸多学科。本文中讨论的关键技术，将范围限定在当前热门的人工智能、物联网、大数据、云计算、智能机器人以及虚拟仿真等方面。

1）人工智能

人工智能在现代制造业中发挥了重要作用。语音和图像识别、机器人规划、多信息传感与控制、专家系统、智能优化控制等技术，为生产效率的提高做出重要贡献。在船舶产品设计过程中，概念设计和工艺设计是大量专家的创造性思维，需要分析、判断和决策。大量的经验总结、分析，如果仅靠人工来进行，需要很长的时间。把专家系统引入设计领域，将使设计人员从繁重的劳动中解脱出来。在船舶的智能设计、建造和运营等方面，利用人工智能深度学习的特征，可以建立完整的智能化设计、生产运行和运营管理系统，进一步完善从船舶设计、研发到建造的智能化控制体系[6-7]。从某种程度上说，智能制造技术就是人工智能技术与制造技术的深度融合，目前提出的智能制造是以往人工智能技术在制造业应用的进一步发展，从人工智能技术的单项应用，到系统应用，建设智能工厂，从而最终实现智能制造[4]。

2）物联网、大数据、云计算

物联网实现了现实世界和虚拟环境的无缝链接，大大缩减人与物在空间上的距离，使生产活动变得更加便捷。物联网技术有利于加快船舶产品制造数据的传输和分析，优化生产资源的配置。大数据是由物联网的扩展领域而逐渐形成的海量数据，大数据依托于云计算的分布式数据处理、整合，挖掘其潜在的价值。对从设备、流程、生态链上采集的海量数据进行分析，再转化为有效的服务提供给用户，是制造系统智能化的重要体现。云计算提供安全可靠的数据处理和存储中心，实现不同制造设备间的数据共享，为船舶制造等工业用户设计、决策等提供有效数据支撑。在船舶及其配套产品的制造过程中，将生产、经营大数据传输到以物联网技术为基础的云计算模型中，可以更好地分析和控制，不仅降低成本，而且能够更加科学地优化配置资源，也能对生产过程中的动态变化作出迅速响应。物联网技术、大数据挖掘以及虚拟化云计算技术等的创新融合，形成了更加广泛的生产、运行、管理网络，进一步增强了机器、产品以及企业之间的互联互通，从而产生全链条协同制造的价值。可以预测，物联网、大数据、云计算等将成为未来船舶工业发展的核心消费品，将会影响造船企业的业务模式和决策，并改变其运行组织结构，有效提高运营管理的质量和效率[8-9]。

3）智能机器人

智能机器人通过感知、学习、记忆、思维等活动而产生适当的行为，能够不断积累经验和优化，解决各种复杂问题和突发事件，并变得越来越高效，从而模拟、延伸和扩展人类智能。对企业来说，“智慧工厂”就是以智能机器人为核心的自动化工厂。智能机器人是拥有精确计算、关节活动、视觉识别等诸多功能为一体并应用于工业领域的机器人。机器人把“人”从生产线上解放出来，并且提升了产品的竞争力。目前在造船作业中，焊接机器人、装配机器人、喷漆机器人、码垛机器人、搬运机器人等应用于船厂，已在很大程度上超越了传统机器人，在降低误差、提高生产率、节约成本方面效果明显。

4）虚拟仿真技术

运用虚拟仿真技术，在虚拟环境下全链条群组协同工作，从根本上改变了试制、修改、生产的传统制造模式，其借助仿真技术并行地模拟出产品制造的全过程，提前预测、检验、评判产品各项性能，从而更加经济、柔性地组织生产，减少由于前期设计缺陷给生产带来的返工。在船舶领域，利用虚拟模型来预估产品可能存在的缺陷，不再依赖于原型样机进行反复修改，促使传统制造技术走出依赖经验的狭小空间，还可以使分布在不同地点、不同部门的不同专业人员在同一个船舶产品模型上同时工作，相互交流。例如在船舶机舱管道系统设计中，采用虚拟仿真技术，设计者可以“进入其中”进行管道布置，并可检查能否发生干涉，所有管路均是三维实体模型，可以从其中调出任何一段在计算机上观察、分析，从而提前解决内部管路结构布局是否合理的问题。

2 智能制造在船舶行业的应用分析

2.1 发展现状

在国外，日本将智能制造认定为传统造船业的“生产性革命”，韩国也将其作为摆脱目前造船业危机的“突破口”。日、韩等先进造船企业已普遍使用了数字化、网络化和智能化技术，以新一代先进信息技术应用为主线，不断推进智能单元向智能生产线过渡，全面推进船舶设计、制造、管理、维护等全流程的智能化。欧盟国家在推进智能制造过程中，以全面数字化、模块化和网络化平台为支撑，组建模块化、专业化合作生产的动态联盟，积极推进智能化装备和精益生产技术在造船上的应用。

在国内，中船重工围绕全链条智慧协同，通过厂所合作、研用结合的模式，已经实现了船舶智能制造装备国产化和柔性制造新模式，建成了国内先进的高技术船舶分段制造数字化车间，使我国船舶中间产品智能制造成套装备及系统解决方案水平步入了国际先进行列[10]。中船重工重庆前卫“燃气计量表智能制造数字化车间系统集成及应用”项目已通过验收，标志着国内首套基于信息化、智能化生产加工与自动装配、自动物流与仓储成套系统的燃气计量表智能制造数字化车间获得成功。由中船重工七二四所自主研发的船舶中间产品全流程智能制造系统已在多家企业进行试点，还被推广到汽车等其他领域，标志船舶相关智能制造水平显著提升。我国首个大型液化天然气运输船分段建造数字化车间在沪东中华正式投入运行，效果良好，这标志着沪东中华在智能制造方面也取得了重大突破。

2.2 形势分析

2016 年，在国际经济复苏缓慢、国内经济下行压力加大、船舶市场持续低迷的不利形势下，新一代信息网络技术以及人工智能技术等的应用，已经成为我国船舶行业减少能耗、降低成本、提高效率和增加附加值的重要途径。

从政策支持角度，《中国制造 2025》把“海洋工程装备和高技术船舶”作为大力推动的十大重点领域之一，从中国制造顶层设计的高度，明确了“海洋工程装备和高技术船舶”是国家高端装备制造业的重要组成部分，也是我国海洋强国战略的基础和重要支撑。同时，《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》也聚焦“海洋工程装备和高技术船舶”领域，通过技术改造和工业转型升级专项、智能制造专项等，国家加大对船舶行业的智能制造改造、技术攻关和新模式等的支持力度。

从市场环境角度，我国已经成为全球最大的智能制造装备市场，也是公认的造船大国。自 2010 年起，我国造船完工量、新接订单量和手持订单量三大造船指标已连续 6 年稳居世界前列。船舶制造业体系完整、产业基础强大，快速发展且体量巨大的造船市场，能够为智能设备生产企业提供源源不断的现金流和坚实的市场基础，智能制造在船舶行业的应用市场前景非常广阔。

2.3 我国船舶行业应用智能制造面临的问题

我国船舶行业应用智能制造面临的挑战，既有外部环境制约因素，也有行业内部自身原因。

1）从外部环境分析。一是国内智能装备市场处于初级发展阶段，商业环境还不够成熟，关键技术缺少自主知识产权；二是智能制造技术创新发展的产业环境不够完善，政策支持力度尚不能满足企业智能化发展的需求；三是国内智能制造产业链不健全，配套能力不足，配套产品质量低，核心元器件依赖进口；四是企业承担智能化升级的成本及风险高，资金、成本因素严重制约了企业智能化升级的需求；五是“互联网 + 制造业”新模式对传统生产管理模式带来不适应。智能制造是网络化、智能化、系统化的新型生产模式，将对过去的传统生产方式造成巨大冲击。

2）从行业内部分析。一是企业智能化改造升级成本压力较大。智能化升级项目前期投资大、回报周期长，导致部分船企推迟智能化升级改造；二是整体应用智能制造技术水平不高。企业大多还停留在引进几台智能化加工设备的水平，远没有达到融入研发、设计、制造、服务全过程的程度；三是造船技术与信息技术融合度低，整体信息化程度不高，缺少分工协同管理平台，“信息孤岛”现象严重；四是关键技术创新能力不足，设计、研发各自为政，缺乏资源共享与合作平台；五是我国现有的船舶工业标准体系和国际船舶相关的标准中还没有与智能制造直接相关的标准；六是高素质人才短板制约行业发展。随着智能化转型升级，高素质人才的重要性进一步凸显，目前高端人才缺口较大，无法满足船企走向智能化的需要。七是我国大多数企业目前的造船模式与现代造船模式还有一定距离，致使信息化难以发挥应有的作用。

3 积极推进我国船舶行业智能制造的建议

针对目前我国船舶行业发展现状，在稳步推进智能化建设的过程中，可从以下几方面展开：

1）两化融合

① 加快推进造船企业两化融合进程。围绕加快建立现代造船模式，梳理出船舶行业两化融合的关键环节，提升信息化集成水平，完善船舶产品大数据管理平台，实现研发、设计数据的共享与应用。

② 搭建基于互联网的制造资源共享平台。推进造船各环节和全价值链的并行组织和协同优化，逐步建成研发、设计、制造、测试、仿真、管理一体化协同平台，实现优势资源的互补与共享。

2）技术创新

① 建立智能制造创新中心。紧扣船舶行业智能制造的关键技术，在沿海、内地等不同区域建立智能制造基础技术、应用软件、系统集成等创新研究中心。

② 加快研发智能制造支撑软件。依托船舶行业优势企业，针对关键技术、智能产品、智能工厂的开发和应用，研发智能制造相关的核心支撑软件，为实现全链条的智能化提供软件支撑。

3）资金和人才

① 加快推进企业智能化转型速度。借助国家推出的专项补贴等政策，加大资金投入，针对性地解决好企业智能化改造的成本压力和资金风险，加快企业智能化升级改造速度。

② 提供高端信息化专业人才保障。随着我国造船业结构调整持续进行，船企智能化转型升级的需求将陆续显现。鼓励企业与科研院所合作建立高端人才的培养和培训服务体系，加大船舶行业智能制造的高端人才供给力度。

4）体系和配套

① 加强对智能化制造体系的规划。大力支持“智慧院所”和“智能工厂”建设，做好配套环境的准备，建立起智能化制造体系及产业配套架构，打造功能全面的产业链体系。

② 多方合作共同破解产业链配套难题。解决产业链配套问题需要各方共同努力，既需企业自身不断加强技术水平，提高研发能力，也需要政府加强政策激励和引导，另外还需要行业组织作为桥梁增进行业内相互合作。

5）标准和生态

① 建设智能制造标准体系。依据国家智能制造标准体系建设指南，围绕互联互通和多维度协同等瓶颈，开展行业应用标准研究，探索制定船舶行业智能制造标准。

② 培育行业智能制造生态体系。面向船舶企业智能制造发展需求，推动行业内企业紧密合作、协同创新，推动产业链各环节企业分工协作、共同发展，逐步形成符合我国造船模式的智能制造生态体系。

6）试点示范与合作模式

① 重点建设几家智能制造试点示范企业。发挥大型造船集团优势，首先重点建设几家智能制造试点示范企业，然后再以点带面，逐步推进造船及配套企业智能化转型升级。

② 搭建现代智能工厂合作模式。构建船舶行业大数据中心以及研发、制造协同管理平台，打通造船与配套企业之间的“信息孤岛”。

4 结 语

在我国智能制造水平尚不发达的情况下，造船业的信息化、智能化之路必将是复杂、漫长、投入巨大的。相对发达国家，推动我国船舶制造业智能化转型的任务更加艰巨，形势更为严峻。必须遵循客观规律，积极应对挑战，抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期，在体制和机制上积极创新，探寻信息技术与制造技术深度融合的途径，多方合作、形成合力，引导船舶企业走出一条具有智能制造特色的发展道路。

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The new connotation and application of intelligent manufacturing of China's shipbuilding industry

ZHANG Xue-feng
(China National Shipbuilding Equipment and Materials Corporation, Beijing 100861, China)

Promote a new generation of information technology and advanced shipbuilding technology depth fusion, will bring great influence on the development of China's ship industry.From the analysis of the connotation of intelligent manufacturing, this paper studies explore the artificial intelligence, Internet of things, big data, cloud computing and other new technology and the integration of intelligent manufacturing ideas, try to put forward a new generation of information technology under the condition of the new connotation of intelligent manufacturing, and its application in ship industry in China were analyzed, and further discuss the problems facing current development, finally proposed combined with the status quo.

shipbuilding industry；intelligent manufacturing；artificial intelligence；information technology

U66

A

1672 - 7619(2017)04 - 0014 - 05

10.3404/j.issn.1672 - 7619.2017.04.003

2017 - 02 - 06；

2017 - 03 - 13

张雪峰(1980 - )，男，硕士，工程师，研究方向为载运工具运用工程。