移动终端智能工厂建设框架构想

2017-08-16赵宏军盛志宇

制造业自动化 2017年6期

关键词：工厂终端智能

赵宏军，王啸，盛志宇

（1.北京机械工业自动化研究所，北京 100120；2.中国信息安全研究院有限公司，北京 102200）

移动终端智能工厂建设框架构想

赵宏军1，王啸2，盛志宇2

（1.北京机械工业自动化研究所，北京 100120；2.中国信息安全研究院有限公司，北京 102200）

近年来，移动终端行业如雨后春笋发展得如火如荼。国内的移动终端产值大幅提升，但是国内移动终端制造业在产品设计、工艺技术、质量标准、制造能力方面还存在很多不足。从智能决策、智能设计、智能经营、智能生产、智能服务和系统集成六个方面构建移动终端业智能工厂，希望全方位、深层次的提升我国移动终端制造业的设计、生产和服务水平。

移动终端；智能工厂；架构

1 智能工厂建设背景

1.1 智能工厂建设的必要性

近几年全球移动终端行业产量约19亿部/年，随着移动终端行业快速发展，用户的多样化、个性化需求不断涌现，导致产品更新换代加速；我国每年的移动终端产量约16亿部，占世界总产量的85%，市场份额具有绝对优势，但与国际先进厂商相比，我国制造在产品设计、工艺技术、质量标准、制造能力方面还存在一定差距，急需在设计、工艺、制造、品质、物流、服务方面进行改造，不断提升我国移动终端行业在国际市场上的核心竞争力。

1.2 智能工厂建设的可行性

2015年5月8日，国务院正式印发《中国制造2025》。《中国制造2025》作为对制造业的中长期规划，对“十三五”期间的制造业促进政策作出了布局——以智能制造为主导，通过其他政策进一步优化整体环境，为制造业全面升级创造有利条件。

先进制造技术的加速融合使得制造业的设计、生产、管理和服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面：一是建模与仿真使产品设计日趋智能化；二是以工业机器人为代表的智能制造装备在生产过程中应用日趋广泛；三是在信息技术的支撑下，企业管理模式创新加速；四是智能服务业模式加速形成。

2 智能工厂建设构想

2.1 整体架构

智能工厂是利用物联网技术和信息技术，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。智能工厂的建设包括智能决策、智能设计、智能经营、智能生产、智能服务、系统集成六大方面。整体架构如图1所示。

2.2 智能决策

决策是企业经营的重要活动，决策的不断优化离不开企业经营数据的支撑，随着企业信息化建设的不断完善，企业内部信息系统不断增加，为信息和数据的获取提供了有力手段。

图1 智能工厂整体架构图

BI（Business Intelligence，商业智能）系统，可以汇聚企业所有信息系统的数据，为管理层和决策层了解企业经营情况、分析企业经营问题、辅助做出决策提供支持。BI系统工作时需从各个信息业务系统（数据源）提取数据，经过ETL（数据的抽取、转换、装载）将数据装载到数据仓库中，之后根据需要构建的不同分析主题，最后在展现层得以展示。BI架构如图2所示。

图2 BI系统架构

结合企业的经营实际，企业BI可以应用的领域如图3所示。

图3 企业BI应用领域

2.3 智能设计

目前移动终端行业已经开始实行三维设计，但是三维设计大多局限于产品设计过程，在工艺设计阶段大部分企业仍采用二维设计的方式，影响设计的效率。

移动终端行业智能设计应包括CAD、CAT、CAPP、CAM、PLM等设计过程中应用到的系统，以PLM为平台集成其他各设计系统，将设计数据和信息进行统一管理，智能设计总体架构如图4所示。

图4 智能设计总体架构图

1）基于模型的设计（MBD）

MBD（基于模型的设计，Model Based Definition）是目前产品设计的主要方向，目前使用较多的三维设计软件有SolidWorks、Pro/E、UG等。三维设计用集成的三维模型完整地表达产品定义信息，将设计信息和制造信息共同定义到产品的三维数字化模型中，改变目前三维模型和两维工程图共存的局面，更好地保证产品定义数据的唯一性。MBD模型数据集如图5所示。

图5 MBD模型数据集

MBD的意义在于：

提高产品的可制造性；

大大减少物理样机的制造；

缩短产品开发周期。

MBD的设计为工艺设计、工装设计、制造、检验、服务提供方便、准确、唯一的数据源，有效串联产品设计、工艺设计、产品仿真、装配仿真等过程。

2）知识库和专家系统

知识库和专家系统的建设和使用是智能设计的重要体现。知识库是问题求解所需要的领域知识的集合，是专家系统的核心组成部分。

设计知识库包括：标准与规范，即产品研发中需要遵循的约定和要求，如国家标准、行业标准、企业标准。基于模型的设计，国家颁布了GB/T24734.（1—11）-2009《数字化产品定义数据通则》，一共9个部分：术语和定义、数据集识别与控制、数据集要求、设计模型要求、产品定义数据通用要求、几何模型特征规范、注释要求、模型数值与尺寸要求、基准的应用、几何公差的应用和模型几何细节层次。在企业产品系列化、模块化、标准化基础上，构建产品设计模板库，外购配套件库等可重用库，实现产品零部件的快速重用，以最少的零部件满足众多客户个性化的需求。

专家系统是一类具有行业设计知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平，即：专家系统 = 知识库 + 推理机。

产品配置的专家系统就是一个典型的应用。产品配置管理（Product Configuration Management）是在设计工作中最有效、常用的工具，是基于专家系统设计的重要组成部分，通过配置控制系统可快速生成客户定制化的物料请单。

2.4 智能经营

图6 智能经营架构图

智能经营管理在传统的管理理论及事务之上，不仅包含了传统的管理内容，更强调了经营管理的智能化、集成化及快速响应。从传统的经营管理向智能经营转变，首先需要深化ERP、SRM、CRM等运营系统的应用，通过组织优化，计划模式调整等手段，提升业务信息化管理水平；需要通过ERP、SRM、CRM、HR、PLM、企业信息门户等运营系统的集成，实现各业间的协同，信息的及时共享，当业务有变化时，在整个企业价值链各个节点能快速做出响应。整体架构如图6所示。

2.5 智能生产

智能生产需要利用智能装备和信息化手段进一步提升智能生产水平，实现生产的可视化、柔性化和精益化。

使用MES系统进行智能排程、实行物料精准配送，降低生产等待和浪费；实现生产进度、人员效率、物料消耗、设备动态、质量等生产过程数据采集；通过生产预警、目视化工具等手段实现生产过程可视化管理。

实现SMT、检测等一体化的生产线，实现插件、后焊、装配、测试、包装自动化；生产线要满足多种型号产品生产的需要，进一步提高生产线柔性；自动化立体仓库和以AGV为主体的自动配送体系可以有效提高物料分拣和配送的效率。智能生产架构如图7所示。

2.6 智能服务

图7 智能生产架构图

利用物联网技术，将移动终端与后台联网，实时采集移动终端数据，整合服务热线、在线顾问，形成售后服务平台；接收到报修信息后，进行故障分析与确认，平台进行就近派工和备件调度，维修人员进行现场维修并汇报完工情况；通过数据采集和知识库的应用，进行预测分析，当发现设备故障时及时提醒用户，并给出维修方案，将以前的“故障-修复”的服务方法改变为“预测和预防”的服务方法，不断改善产品体验。具体流程如图8所示。

图8 智能服务架构图

2.7 系统集成

移动终端智能制造系统包括设计管理系统（如PLM、CAPP、EDA、CAT、CAM等）、经营管理与物流管理系统（如ERP、CRM、SRM、OA等）、车间制造执行系统（MES）、自动化控制管理系统（如DNC、FMS、PLC、自动化立体库等）。自动化控制管理系统使用现场总线技术通过环形工业以太网将感知层物理属性转化后的信息集成到互联网上；设计管理系统、经营管理与物流管理系统、车间制造执行系统通过对感知层反馈信息的分析与计算，形成决策信息后，再通过自动

【】【】化控制管理系统发布控制指令，从而实现对底层物理设备“感”、“联”、“知”、“控”的闭环管理。智能制造各信息系统的集成如图9所示。