智能制造系统架构设计与发展路径研究

柴春蕾，曹 梅

（中国航天科工集团第六研究院，西安航天自动化股份有限公司，陕西 西安 710065）

1 引言

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理和服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应等功能的新型生产方式，智能制造包含两层含义：第一是智能，包含5G、云计算、大数据、物联网和人工智能等新一代信息技术与先进制造技术；第二是制造，包含制造业研发、设计、供应链、生产、销售和服务等全产业链各个环节和人、机、料、法、环和制造过程各个生产要素，以及基于产业链协同打造的绿色制造，跟传统制造相比，智能制造具有如下发展趋势。

1）强化顶层设计，将新技术加速深化应用确保智能升级。合理的统筹规划与科学的顶层设计是智能制造建设和应用以及顺利实施、有效运行的前提。首先，通过科学的统筹、有效的设计，明确建设方向，确定制造企业智能升级的总体框架和推进策略，准确规划建设任务和建设的范围，并通过层层分解降低建设的复杂性；其次，通过规范引导、标准先行，把握建设重点，避免重复建设。将越来越多的新技术应用到制造业中，包括智能终端、物联网与智能边缘计算、混合云及云网融合平台和人工智能等与制造业深度融合，将灵活地为企业打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，降低人力成本，提高产品质量，提升生产整体协作效率，提供坚实的技术和基础设施支撑制造企业高质量发展。

2）从“人、机、料、法、环”的生产环节要素到“研、产、供、销、服”的制造型企业全价值链的优化。对企业来说，将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成，及时准确掌握制造过程中的动态信息，从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。然而，就企业整个产品生命周期而言，仅重视生产环节数据已经不能够满足企业业务优化的需要。例如：要实现产品的服务化转型，必须通过跟踪和采集产品售后使用数据，不仅可以帮助设计者找出产品存在的短板加以改进，并且能够帮助企业为客户提供更多产品增值服务，实现从卖产品到卖服务的转变。这其中涉及的不仅包括生产端的数据，还包括产品销售、使用和服务等一系列数据。因此基于数据的业务分析和优化必须延伸到产品研发、生产、供应、销售和服务全价值链，只有实现生产制造要素和全生命周期链数据的结合，才能实现制造型企业整个价值链的优化。

3）将各个企业“孤立建设”到智能制造生态圈协同发展。智能制造的实现是一个逐级推进的复杂工程，涉及企业执行装备层、控制层、管理层和企业层等企业智能制造系统架构的纵向集成，也涉及本企业研发、生产、供应、销售和服务等产品全价值链的横向集成，还需要进一步推动企业上下游之间、行业之间和政府分类施策等的更大范围协同，形成健康和谐的“政、产、学、研、用”联动的创新体系，构建自动循环发展的智能制造生态圈。

2 智能制造系统架构设计

企业主要面临工艺优化、智能控制、生产调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管理和安全环保等核心问题，通过基础数字化、网络化互联和智能化应用路径实施，基于企业短期需求、中期和长期规划，还要考虑行业的自动化、信息化和数字化等技术基础条件基础上进行智能制造顶层设计，使智能制造系统架构不仅具备重构行业整体价值链、重构业务流程和商业模式，而且还应具有面向未来持续迭代创新能力。该智能制造系统架构由“五横三纵”组成，包括智能交互、智慧连接、智能中枢、使能中台、智能应用以及标准化体系建设、工业知识管理和安全技术体系保障，如图1所示。

图1 智能制造系统架构

底层是智能交互层，包括仪器仪表、传感检测、视频监控、AGV工业机器人和VR/AR等各种形态端。第二层是智能连接层，包括工控网、5G、互联网+和工业物联网技术深度融合。第三层是智能中枢层，包括云平台、协同办公应用。第四层是使能中台层，包括业务中台、组织中台和AI与数据的技术中台。第五层是前台端，包括生产管控一体化、知识管理、设备管理、能耗管理、质量管理、物流管理、服务管理和安全环保等智能应用服务，它是制造业全场景、全要素和全价值链的集成，也是每一个制造企业在研发设计、生产信息流、生产工艺流、工程数据流、销售、物流和服务环节转型升级的通用技术参考架构。

3 企业智能制造实施路径推进

企业实施智能制造是一个长期的系统工程，不仅在制造环节、人员、技术和资源方面提升建设能力，而且需要与上下游产业链紧密协同融合发展。

（1）加大数字化改造和智能装备应用集成

在生产工序或加工设备层面对设备单元进行数字化改造或配置机器人、数控加工设备等智能设备，实现局部生产环节的自动化、数字化提升，以便解决生产过程中的瓶颈装备和工序问题。完善工业互联网及信息安全建设，运用信息技术改造落后的生产设备，大力开展人工转机械、机械转自动、单台转成套及数字转智能行动，实现数据交互与协同，打通生产数据链，形成生产过程的数字化管控。

（2）开发智能产品和装备应用推广

智能产品是智能制造和服务的价值载体，智能制造装备是智能制造的技术前提和物质基础，智能产品和装备是智能制造系统的主体，也是企业智能制造发展的重要内容。通过开发智能化的产品和装备，在生产工序、车间和工厂层面，为企业奠定由数据到分析处理再到数据驱动决策的数字化能力基础。

（3）建设数字化车间

以智能化创新转型为目标，提升企业智能化水平，以发展壮大制造业为主线，通过运用物联网、大数据和云计算等智能制造关键技术，开展企业数字化车间、智能工程的试点示范。大力推动制造业从生产方式到管控模式的变革，通过优化工艺流程、降低生产成本、提升劳动效率和生产效益的方式，促进企业从生产型组织向服务型组织的转变。利用数字孪生技术对数字化车间模型进行模拟仿真、优化，并反馈到实体车间，实现车间各个环节活动，具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应等功能。

（4）推进建设智能工厂

按照智能工厂建设规程和标准，以新型信息技术产业为引领，以新型智能基础设施为关键支撑，通过自动化、信息化技术来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建设与发展，提高销售与市场管理水平，提高环境、安全和健康管理水平，提高产品研发水平，提高整个工厂的生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源（电、水、气）利用水平，从客户开始到自身工厂和上下游供应链中以智能科技创新为第一引擎，推进人工智能、大数据、区块链和VR/AR等示范应用场景建设，实现5G、先进智能技术广泛应用，推进AI深度赋能以及数据全面驱动，推进智能工厂建设。

（5）开创新兴业态新模式

围绕产品全生命周期向产业链上下游延伸，建设网络协同云平台，推动产业链上不同企业通过互联网共享信息，实现基于用户个性化定制服务、产品全生命周期运维和协同设计研发、生产制造的网络协同制造的新兴业态，开创企业制造新模式，提升企业效益和服务价值最大化。

4 结束语

智能制造是制造型企业转型升级、提质增效的必由之路，在企业推进实施智能制造的过程中，需要加强顶层设计、系统架构融合，完善组织保障，建设跨部门创新团队，将5G、云计算、大数据、AI和机器视觉等智能数字技术在制造企业全域、全流程深度融合，但受限于5G与工业互联网融合创新仍处于初期，产业基础有待进一步夯实，路径模式有待进一步探索，发展环境有待于进一步完善。因此，需要企业从战略高度进行顶层系统架构设计，依托智能制造系统架构平台，融合5G、工业互联网和工业软件应用等使能技术赋能企业智能制造产业发展和加速智能化应用落地，助力传统制造企业向数字化、网络化和智能化高质量发展转变。