智能制造基础
——数字化
2020-07-10中国航空工业集团公司信息技术中心北京100028宁振波
■ 中国航空工业集团公司信息技术中心 (北京 100028) 宁振波
■ 北京航空航天大学人文社会科学学院 (北京 100191) 刘 泽
中国航空工业集团公司信息技术中心宁振波
1. 智能制造现状
中国工业转型升级是以两化深度融合为主线,智能制造为突破口。智能制造的基础是什么?为什么要数字化转型?这两个问题一直困惑了很多人,实际上,智能制造的基础就是数字化制造。首先看什么不是智能制造,我认为无人工厂、黑灯车间不是智能制造,当然机器人换人也不是智能制造。要清楚智能制造是什么,首先需要破题智能制造。智能制造前两个字是智能,后两个字是制造,先解读这四个字。人工智能和1946年出现的第一台电子计算机紧密相关,1956年出现人工智能的概念,实际上就是把我们人类数千年积累的算法、方法以及在工业过程中积累的知识、经验和技能变成软件,由电脑来执行。2019年11月,华为公司创始人任正非讲得非常好,他认为:传统的人工智能就是数学算法加大数据的统计分析。我认为他讲得非常准确。制造分为两个字,一个字是造,意思是生产。生产就是有了固定的设计图样和生产工艺,按照这个标准就可以造出满足设计需求的产品,因此造就是生产。制就很有意思了,是制度、方法、标准和规范。由于中国的工业化开始于20世纪50年代前苏联援华的157个项目,和欧美国家几百年的工业发展史相比差距很大,因此我们的绝大多数工业产品生产,基本都是源于对国外的学习,制度、方法、标准和规范也都是从借鉴学习开始的。
制造包含了产品研发、工艺设计、生产过程以及整个企业的管理。我认为世界上现在还没有智能工厂,只有数字化工厂,全世界都在走向智能制造的路上,主要有以下4个原因。第一,把人工智能技术和大量工业软件全面用于工业企业的全部产品定义、工艺开发、生产过程和企业管理系统等方面,才可以叫做智能制造或者智能工厂。所以,无人工厂、黑灯车间仅仅是生产过程,而机器人换人也仅仅是生产过程中的一部分,最多只能叫智能生产。第二,从工业革命发展路径来看,第一次工业革命以及第二次、第三次工业革命,都是经过了几十年甚至上百年的历史才完成。我们把智能制造作为第四次工业革命的标志,2013年4月汉诺威工业博览会上,工业4.0之父孔翰宁先生发布了德国工业4.0,以这个为起点,到现在为止满打满算不到8年时间,我们就完成了第四次工业革命吗?显然不是。第三,我近5年多次去汉诺威工业博览会参观学习,德国人非常务实,第6~9展馆一直叫数字化工厂展馆,没有叫智能工厂。需要补充说明的是,正确理解Smart非常重要,英文原文Smart既不是智能,更没有智慧,充其量是聪明的意思。第四,2015年德国宣布了工业4.0参考架构和评价体系,按照这个评价体系实施工业4.0的企业满分是4.0分,世界上最好的数字化工厂是西门子在德国纽伦堡的安贝格工厂,2016年评价得分是3.5分,华为2016年得分是2.7分,德国博世公司3.4分,2017年初潍柴动力总部得分是2.4分。2017年西门子安贝格工厂CEO接待中国访问团的时候回答记者:如果要达到工业4.0的标准还需要20年的时间。因此,2018年以来我在多个场合讲过:如果把智能制造比喻为一场马拉松,我们中国智能制造作为其中的一名运动员,正在热身。
2. 智能制造基础
智能制造基础是什么?2017世界智能制造大会在南京召开,在主论坛上,中国工程院原院长周济作了《中国智能制造发展战略研究》主题报告,指出在推进智能制造的过程中,不断涌现新技术、新理念、新模式,新一代智能制造的主题是以智能服务为核心的产业模式革命。周济认为,数十年来,智能制造在演化中形成许多不同方式,可以总结归纳为走向智能的三步曲:数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造。其中第一步就是数字化制造,因此,数字化制造是智能制造的基础。数字化制造非常困难,不是一件简单的事情。到底什么是数字化制造,数字化制造做什么,谁来做,什么时间做,什么地点做,怎样做,能给企业带来什么?数字化制造做好了,实现智能制造就有了很好的基础。
数字化难度极大,首先看看世界上领先企业波音公司的数字化制造发展史:1986年波音开始在已经交付的多架飞机机型上做部件级的三维验证;1991年波音777飞机全机研制是世界上第一次采用三维设计,用了800种工业软件;2005年,波音787飞机全机研制是世界上第一次采用MBD设计,用了8 000种工业软件;据判断,波音现在应该有超过1万种工业软件在用。让我们详细看一下这段历史。
(1)起步 1986年,波音公司受法国达索飞机公司“隼公务机”三维设计成功的影响,启动了自己的飞机数字化设计验证计划,先后在5种成熟机型和新研机型上开展了数字化设计和验证,如757-46段数字化预装配、767-200驾驶舱三维制造过程、V-22(鱼鹰垂直起降飞机)管路电缆协调验证和747-400液压管路系统等。由于当时的计算机软硬件条件的限制,大型CAD软件都是和大型计算机捆绑的专用软件,用的是8台IBM大型计算机,操作系统是MVS,每台大型计算机只能连接5~10台用于三维设计的5080图形工作站,大致核算每个三维设计工程师需要的软硬件投资就超过一百万美元,成本极其高昂。通过4年对三维设计、工艺和制造过程的学习、研究以及工程应用验证,波音公司形成了相关的规范和设计方法,对三维设计有了全面的认识和理解,培养了一批人才。
(2)腾飞 1991年,波音公司开始研制波音777飞机,由于有了过去多年的三维设计基础,波音大胆启动了777的全飞机三维数字化设计。777零件全部基于三维沟通,数字化装配验证,数字化工装定义,300万个零件全部采用三维表达。结果是:777飞机研制过程工程更改减少90%,首架飞机的组装就比已经生产了24年的747更便捷,同类飞机研制周期由通常的10多年缩短到了4年半。需要说明的是,777飞机采用的是三维设计、二维发图,仍然是以图样为制造依据。但是,此图样非过去的图样,发出的777图样是经过三维设计、装配并协调后产生的全机数字样机(DMU)生成的图样。另外,随着计算机软硬件技术水平的提高,777设计采用了3 200套IBM RISC6000工作站,操作系统是AIX(UNIX的IBM版本),平均每台软硬件价格不超过20万美元。其中3 000台是零件设计工作站,200台是装配工作站。
(3)巅峰 波音787全飞机采用全三维数字化设计,起源于对波音777飞机研制过程中问题的改进。由于波音777的数字化设计工作方式采用了8台大型计算机、3 200套CAD工作站和超过2万台PC机,因此每天上万人在计算机上的工作产生了天量的数据,这些数据由大量的设计数据、零件模型、装配模型、管理数据和计算数据构成。但是当时波音只有常规的文件管理系统来管理这些数据,文件管理系统是树状架构,而生成的飞机模型是立体的网状架构,靠常规的文件管理系统,第一无法管理天量的数据,第二无法管理飞机的构型和状态变化。因此,在波音777飞机的研制过程中,暴露了大量难以解决的协调问题。另外,从三维DMU模型生成二维图样,给设计师带来了巨大的工作量,而这个工作量远远超出建三维模型的工作量。
为解决数据管理的问题,波音1994年启动了DCAC/MRM项目,这个项目的核心就是数字化的飞机构型和控制、制造资源管理,这也是世界上第一个PDM(产品数据管理系统)和ERP的应用结合。这个项目波音预计用5年时间完成,结果实施了二期,用了10年时间,到2003年才完成,投资超过10亿美元。
至于发图的问题,三维设计二维发图,特别耗费人力、物力和时间,另外由于大量人工的介入,经常会出现错误,而图样拿到车间去,车间的工人师傅看图样的时候,又会产生理解上的二次错误。1996年波音公司痛下决心,联合了世界上16家公司,推动美国机械工程师协会ASME,花了7年时间,建立了基于三维模型的设计、工艺和生产制造标准,这个标准就是ASME Y14.41,也就是MBD(Model Based Definition)标准。意思就是基于模型的定义,换句话说,就是在三维模型上表达设计、材料、工艺、生产制造过程、计量检测以及质量管理数据。
波音787就是在两个数字化基础项目成功的背景下开始研发的。有了DCAC/MRM项目的加持,波音建立了全球广域实时协同环境GCE(Global Concurrent Engineering);有了MBD标准,波音787飞机就是全飞机全三维数字化设计了。全三维的意思是说取消了生产过程中的二维图样、纸质的生产计划、手工的表单,并减少了大量纸质的技术文档。研制过程全三维就是MBD的核心所在,取消传统的二维图样,用全三维的DMU解决设计、工艺、生产制造过程中产品的复杂问题,这是一个重大的技术突破。从此我们人类所认识的产品,计算机也能认识了,这样计算机就可以帮助我们做大量的工作,减少了我们的脑力劳动和劳动负荷,直接把设计的三维模型重构生成工艺模型,交给智能化的设备生产,又可以大量降低体力劳动的强度,结果就是提升了产品的质量,加快了研制进度,当然对复杂产品也大幅度降低了研制成本,这就是数字化的最高水平。再看看2000年后,计算机软硬件发展非常迅猛,世界上主流大型CAD软件厂商的软件都可以在Windows+Intel上运行,大幅度降低了制造业企业的数字化成本,一台高端PC工作站软硬件成本2~3万美元足矣。这就是我所说的昔日皇家燕,今飞百姓家。
波音787的几项核心技术,实现了全球广域实时协同环境GCE、MBD的全面应用,在装配环境下进行上下游的关联设计。在此基础上,数字化生产开发成本减少50%,而且全部覆盖件使用复合材料,复合材料占飞机结构质量的50%,使该机型取得了极大的商业成功。
3. 结语
从以上论述可知,如果我们做到了数字化制造,智能制造离我们还远吗?这就是要讲智能制造,一定要思考数字化转型的奥秘所在。