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智能制造

智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。

智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,而且还具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。

在国家供给侧改革和“一带一路”战略环境下,智能制造成为新常态下经济转型升级、提高效率的重要抓手。

基本信息
中文名
智能制造
应用领域
工业、农业、军事等
外文名
Intelligent Manufacturing
作用
提高劳动生产率等

目录

          含义

          智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把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。

          工信部在2015年启动实施“智能制造试点示范专项行动”,主要是直接切入制造活动的关键环节,充分调动企业的积极性,注重试点示范项目的成长性,通过点上突破,形成有效的经验与模式,在制造业各个领域加以推广与应用。

          智能制造

          内涵及要求

          智能制造的内涵及详细要求可分为以下5部分:

          产品智能化---产品可追溯、可识别、可定位、可管理。

          装备智能化---智能工厂,设备全面联网和通讯。

          生产智能化---个性化定制,极少量生产、服务型制造以及云制造。

          服务智能化---用户需求高效、准确、可以及时挖掘、识别和满足需求。

          管理智能化---企业没有信息孤岛,企业间实时互联,企业、人、设备、产品互联。

          智能制造

          背景

          随着新一轮科技革命和产业变革在全球的兴起,工业技术体系、发展模式和竞争格局正迎来重大变革。发达国家纷纷出台以先进制造业为核心的“再工业化”国家战略。如德国提出工业4.0计划”旨在通过智能制造提振制造业竞争力,美国大力推动以“工业互联网”和“新一代机器人”为特征的智能制造战略布局,欧盟提出“2020增长战略”重点发展以智能制造技术为核心的先进制造业,日本、韩国等制造强国也各自提出发展智能制造的战略措施。可见,智能制造已经成为发达国家制造业发展的重要方向,成为各国发展先进制造业的制高点。我国在2015年推出的“中国制造2025”战略中也强调了智能制造的重要性。发展智能制造不仅是我国企业转型升级的突破口,也是重塑制造企业竞争优势的新引擎,是制造业的未来方向。

          智能制造

          模式

          1离散型智能制造

          1)车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。

          2)应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。

          3)制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。

          4)建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。

          5)建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。

          6)建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。

          7)建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

          通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化,推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

          2流程型智能制造

          1)工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

          2)实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。

          3)采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

          4)建立生产执行系统(MES),生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统(ERP),实现企业经营、管理和决策的智能优化。

          5)对于存在较高安全与环境风险的项目,实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控,建立在线应急指挥联动系统。

          6)建立工厂通信网络架构,实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统(MES)、企业资源计划系统(ERP)之间的信息互联互通。

          7)建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

          通过持续改进,实现生产过程动态优化,制造和管理信息的全程可视化,企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

          3、网络协同制造

          1)建有网络化制造资源协同云平台,具有完善的体系架构和相应的运行规则。

          2)通过协同云平台,展示社会/企业/部门制造资源,实现制造资源和需求的有效对接。

          3)通过协同云平台,实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接。

          4)通过协同云平台,实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配,以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。

          5)建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系,实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

          6)建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

          通过持续改进,网络化制造资源协同云平台不断优化,企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成,生产制造与服务运维信息高度共享,资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

          4大规模个性化定制

          1)产品采用模块化设计,通过差异化的定制参数,组合形成个性化产品。

          2)建有基于互联网的个性化定制服务平台,通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式,实现与用户深度交互,快速生成产品定制方案。

          3)建有个性化产品数据库,应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

          4)个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

          通过持续改进,实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化,形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系,快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

          5远程运维服务

          1)采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口,具备数据采集、通信和远程控制等功能,利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据,并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

          2)建立智能装备/产品远程运维服务平台,能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理,并通过数据挖掘、分析,向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

          3)智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统(PLM)、客户关系管理系统(CRM)、产品研发管理系统实现信息共享。

          4)智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统,能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持,并向用户提出运行维护解决方案。

          5)建立信息安全管理制度,具备信息安全防护能力。通过持续改进,建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

          全球智能制造的趋势

          1、中国:中国制造2025,制造大国向制造强国转型,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以智能制造为主攻防线。

          2、德国:工业4.0,引领新制造业潮流,强大的机械工业制造基础,嵌入式以及控制设备的先进技术和能力

          3、美国:工业互联网,占据新工业世界翘楚地位,对传统工业进行物联网式的互联直通,对大数据进行智能分析和智能管理

          中国智能制造现状

          目前,我国制造业的规模已跃居世界第一,拥有世界上最为完整的工业体系,成为全球价值链的重要参与者。然而,总体来看,中国制造大而不强的特征明显,自主创新能力相对较弱,资源消耗大,低端产能过剩,高端供给明显不足,产业整体仍处于全球制造业链条的中低端。在当前国内发展动能转换和国际竞争加剧的形势下,发展智能制造,是实现工业强国战略目标的重要途径。

          强化“中国制造”的综合竞争力

          在经济发展新常态下,智能制造将成为加快供给侧结构性改革、带动制造业转型升级的新引擎。

          智能制造的本质,系虚拟网络和实体生产的相互渗透融合,通过将专家的知识和经验融入感知、决策、执行等制造活动中,赋予产品制造在线学习和知识进化的能力,使制造体系中的各个企业、各个生产单元高效协同,在减少对传统劳动力需求的同时,能极大地提高生产效率。智能制造不仅仅是单一技术和装备的突破与应用,而是依靠装备智能化、设计数字化、生产自动化、管理现代化、营销服务网格化等制造技术与信息技术的深度融合与集成,创造新的附加值。借助传感器、物联网、大数据、云计算等的运用,智能制造能够实现设备与设备、设备与工厂、各工厂之间以及供应链上下游企业间、企业与用户间的无缝对接,企业可以更加精准地预测用户需求,根据用户多样化、个性化的需求进行柔性生产,并实时监控整个生产过程,实现低成本的定制化服务。

          对于我国来说,智能制造提升生产效率的功能有助于抵消劳动力成本上涨的影响,保持并强化“中国制造”的综合竞争力。制造业向智能制造的转型会产生对智能装备、智能传感器、新材料、工业软件系统以及相关服务的大量需求,能够形成新的产业增长点。此外,借力新的生产组织方式和商业模式,智能制造还能够实现生产制造与市场需求之间的动态匹配,有利于减少过剩产能和库存,节约资源和能源,这与供给侧结构性改革的目标方向高度契合。智能制造业将为“补短板”、打造经济发展新动能注入动力和活力。

          智能化升级仍面临挑战

          由于我国工业化起步晚,技术积累相对薄弱,信息化水平相对较低,我国制造业智能化升级面临着严峻的挑战。

          一是“两化”融合的整体水平有待进一步提升。我国地区间、行业间以及企业之间信息化发展不平衡,一些企业已经开始智能化探索,但更多的企业尚处于电气化、自动化甚至机械化阶段,半机械化和手工生产在一些欠发达地区仍然存在。我国制造业全面实现数字化、网络化、智能化还有很长的路要走。

          二是智能制造的基础研发能力相对较弱。我国产、学、研的整体科技水平与美日欧等先进国家仍有较大差距,智能化的软硬件缺乏自主研发技术,高端传感器、操作系统、关键零部件主要依赖进口,在一定程度上阻碍了智能制造的发展。

          三是智能制造生产模式尚处于起步阶段。我国企业长期依靠低廉劳动力成本形成的成本洼地,惯于在国际国内市场上拼价格,导致全球价值链低端锁定,多数企业使用智能设备替代人工的动力不足。现阶段,即使一些引入智能设备的企业,也仅停留在初级应用阶段,以智能制造整合价值链和商业模式的企业屈指可数,更没有形成构建智能制造体系的战略思维和总体规划。

          四是智能制造标准、工业软件、网络信息安全基础薄弱。标准是产业特别是高技术产业领域工业大国和商业巨头的必争之地,主导标准制定意味着掌握市场竞争和价值分配的话语权。

          五是高素质复合型人才严重不足。从经营管理层面来看,我国企业缺少具有预见力的领军人物,以及在高水平的研发、市场开拓、财务管理等方面的专门人才。从员工队伍层面来看,我国企业存在初级技工多,高级技工少,传统型技工多,现代型技工少,单一技能的技工多,复合型的技工少的现象。员工综合素质偏低,直接制约了智能制造系统的应用和推广。而在国家战略层面,涉及智能制造标准制定、国际谈判、法律法规等方面的高级专业人才更是明显的“短板”。

          向全球价值链高端攀升

          抓住新工业革命带来的战略机遇,以智能制造为突破口,引领中国制造向全球价值链高端攀升。

          第一,推进智能制造关键装备与核心软件的自主研发与产业化,提高价值链核心环节的掌控力。政府应加大对智能制造软、硬件基础研究的支持力度,突破制约智能制造发展的关键核心技术;推动官、产、学、研、用合作和组建产业创新联盟,加快推进中国智能制造标准的制定,工业软件特别是智能制造操作系统的开发以及推广应用;研发具有自主知识产权的工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备等关键技术装备,全面提升智能制造的产业化水平。

          第二,鼓励创新商业模式,打通价值网络。智能制造所带来的以消费者为中心、“需求定制+大数据营销+参与制造”的“产品+服务”新生产模式和商业模式,要求企业从封闭的价值链转向开放的价值网络。政府应鼓励企业建立平台生态圈,通过服务生态化、系统化和产品智能化,实现新的价值增值机会。

          第三,培育自主品牌和骨干企业,拓展全球市场。以智能制造试点示范专项行动为契机,集中资源重点培育一批自主创新能力强、主业突出、产品市场前景好、对产业带动作用大的大型骨干企业。鼓励企业积极“走出去”,一方面通过开放式创新,主动利用全球的创新资源;另一方面把智能制造的中国标准、中国平台推广出去,打造强大的智能制造生态系统。

          第四,建立满足智能制造需求的多层次人力资源开发体系。大力发展职业教育、继续教育、职业技能培训等,培养和造就具有较高素养的应用型人才。鼓励骨干企业与有条件的高等院校开展协同育人,建设产业人才培训基地,培育具有“工匠精神”的应用型人才,夯实智能制造的人才基础。

          第五,完善企业内部价值链管理,增强企业智能化管理能力,提高数据附加价值。针对智能制造高度柔性的生产模式对管理复杂度的新要求,引导企业从产品概念设计、原型开发、资源管理、订单管理、生产计划获取和执行,到物流管理、能源管理再到营销售后,按照产品附加值的新型创造方式进行整合,建立高效的智能化运营系统。