基于流程工业智能工厂建设技术应用

黄俊俊

一、智能工厂的概念及体系架构

（一）智能工厂概念

美国的智能制造领导同盟是世界上最早对智能工厂做出描述的组织，它提出智能过程制造（SPM）理念，将人工与智能联合起来，集中力量为策划、使用、维护和设备管理服务，通过模型化的方法使工厂的决策与运行方式更加合理可靠，不仅可以拥有一定的预知能力，还可以提高其对特殊事故的反应及处理能力。随后德国继美国之后第二个将此概念加入国家战略，提出“工业4.0”的理念，也就是虚拟网络-实体物理系统（CPS）。它把物理设备与互联网连结，使其具备了互联网的一系列特性，如计算、通信、远程控制等功能，实现虚拟网络与现实世界的交汇，即人工智能系统。在汲取优秀经验后，李克强总理于2015年《政府工作报告》里正式提出 “中国制造2025”的概念，指出要实现中国制造，就必须发展智能化工厂，促进产业快速实现智能化。

（二）整体思路

要建立智能工厂，首先要将理论与实践相结合。第一，要有一个明确的目标，例如这个企业想要建设什么样的智能工厂？想要建设到哪一步？获得怎样的效益？第二，要根据企业的需要制定出合理的施行策略；第三，根据实际情况及时调整计划，在不同的建设时期都能找到最适宜的方法。

（三） 系统架构

智能工厂要实现操作智能化、运营智能化、商业智能化。而这三个层次都有着相对应的地方：操作管理智能化与PCS 层相对，生产管理智能化与MES 层相对，而商业智能化与 ERP 层相对。在这样的理论基础上，数字化工厂才能继续发展并不断创新。我国众多企业在国家的支持下，积极探索如何进一步提高产业信息化与工厂生产管理。

（四）流程工业和智能工厂的区别

流程工业指的是石油、石化、化工、制药等工业，是一种连续性的产业。这种工业要实现智能工厂，更多重视的是原料的选配、生产过程的优化、线上网络控制等。属于连续生产过程，智能工厂的建设更侧重原料的选择、流程的优化、在线的控制等。而一般的制造业则更多偏重于强化信息管理，保证一整个生产线可以高效合理地运行，降低对人工的依赖。而且由于制造业复杂的生产流程，对智能工厂的要求更高，比如要实现流水线的自动收集、分析、解决事件的功能。

二、智能工厂实施技术探讨

（一） 生产操作层智能化

实现生产操作层智能化，即在生产管理层下达指令后，迅速地找出最优方法，并对其进行控制。

它的先进过程控制技术是目前与计算机技术最早连结、应用最为纯熟的技术之一。早在20 世纪 70 年代，美国壳牌公司就通过对动态矩阵算法的使用，开始弱非线性对象控制，并针对一系列问题又催生出装置（或区域装置群）的在线和闭环实时优化技术，促进了模拟和控制的联合。

将生产操作从实时优化到全新的系统自动、闭环控制，是目前我国产业的主要发展目标。目前应用了区域装置群级的例子并不多，但这一技术已经很成熟了，大规模推广实施也不会遇到障碍。

（二）生产管理层智能化

实现生产管理层智能化主要是为了提高企业生产管理的弹性，可以对单厂或多厂施行智能化管理。它的主要研究对象是在管理层下达生产目标后，工厂根据实际生产能力将目标划分阶段完成的生产计划，并将该计划下发至基层。在这个时候，要求智能系统能及时整合反馈上来的生产信息，及时发现并改正问题，对该层面实现闭合控制。

“智能模拟”在收到上层的任务后，进行一系列自主分析，从而设计出短期工作计划。“调度协调优化”在这一工作计划的基础上，依靠优化命题和大数据分析出现阶段的基本生产力状况，并在做出短期操作目标后传送至 “调度令管理”系统。

这一层面的三大中心技术就是“模型可靠性技术”、“模型可实现性技术”和“关联挖掘分析技术”。这些技术可以充分保证模拟计划与实体生产的有效匹配，它们可以说是企业实现智能化的核心技术。经过多年的研究实践，我国已有不少专家学者掌握了这些技术。

（三）经营管理层智能化

企业的经营与市场息息相关。要实现经营管理层智能化，就必须牢牢掌握市场的需求变化、原材料的生产情况、社会生产力和商品单位生产时长等一系列问题，只有这样，才能确定企业发展的战略目标，进而制定生产计划，充分发挥各部门优势，实现企业的长足发展。由于这一层面所面对的是变化多端的市场经济，因此其风险性极大，完全实现智能化的难度不言而喻。

迄今为止，对于决策支持系统的研究基本上都是针对这个层面。自20世纪80年代开始，DSS逐渐增加了知识库和方法库，形成三库或四库系统，并将專家系统与DSS结合起来，形成了智能决策支持系统（IDSS）。90年代后，商业智能技术揽括了这几种技术，将其并入决策支持系统中，形成全新的综合决策支持系统（SDSS）。

这一全新体系既发挥了专家理性推理的特点，又囊括了模型计算分析，使得智能系统解决问题的效率和质量有了极大的发展。

虽然理论上这一技术已经十分成熟，但离具体实施还有一定的距离，而市场的不确定性也加剧了其实现的难度。因此，要实现经营管理层智能化，仍有许多阻碍。

造成这一原因的最大现实问题就是计划难以跟上市场的变化。市场的供给信息、物流状况以及工厂内部因素等问题都是对已有计划的挑战。但工作人员却没有合适的应对办法。无法及时获得外部信息，管理层很难制定出合理的生产计划。如何准确的获得信息就成了目前实现经营管理层智能化的努力方向。

及时获得信息这一要求其实包括两部分：一是对原始信息的掌握，二是对已掌握的原始信息进行加工处理。

信息的及时性、准确性和完整性可以通过市场供应链来保证。内部信息则是由现有信息系统形成的数据库和数据仓库、商业智能技术的大数据分析这两部分结合起来，通过信息分析和关联来保证。这些环节环环相扣，每一部分都相当复杂，但就目前我国的技术水平来看，完全是可实现的。

三、结束语

建设智能化工厂，需要众多学科进行深度交流结合，共同研究进步。而且工厂实现智能化也是社会的必然发展趋势。如今建设智能工厂最需要考虑的问题就是如何顺利改造传统模式，使其像智能化过度。我们要结合时代需求，积极进行创新，早日实现工厂的智能化。