智能制造解决方案的探索与研究

文/龙明武

一、引言

全球产业竞争格局正在发生重大调整，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势。一些发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。我国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战，必须放眼全球，加紧战略部署，着眼建设制造强国，抢占制造业新一轮竞争制高点。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革，引领我国制造业向智能化转型升级。

按照“工业4.0”、“中国制造2025”的相关要求，制造企业通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理系统（Cyber-Physical System) 相结合的手段，实现企业由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，实现企业向智能化转型，打造智能制造企业。

由此，智能制造涉及诸多不同企业、部门和领域，以不同速度发展的渐进性过程，跨行业、跨部门的协作成为必然。智能制造涉及到诸多技术，诸如物联网、大数据、云计算等等，但是企业要紧紧围绕智能制造“三大主题”，包括智能工厂、智能生产以及智能物流建设，结合自身发展现状，一步一个脚印地推进企业智能制造落地。

本文通过智能制造解决方案的探索和研究，提出一种基于“数字化双胞胎”模型为核心的智能制造解决方案，提供给企业建设智能制造作参考和思考。

打造生产企业智能制造，主要打造智能生产、智能物流和智能能源三个方面，但核心还是建立以智能生产、智能物流为依托的智能工厂

二、智能制造解决方案

1.总体架构

图1是经典的智能制造解决方案的总体架构，以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心、以端到端的数据流等为基础、以全面深度互联为支撑是智能制造的主要特征。打造生产企业智能制造，主要打造智能生产、智能物流和智能能源三个方面，但核心还是建立以智能生产、智能物流为依托的智能工厂。具体目标如下：

一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；

二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；

三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

图1：智能制造总体架构图

图2：数字化双胞胎核心模型

图3：网络、云计算与大数据之间关系

数字化双胞胎是实际产品或流程的虚拟表示，用于理解和预测对应物的性能特点。应用数字化双胞胎在整个产品生命周期中仿真、预测和优化产品与生产系统。 通过结合多物理场景仿真、数据分析和机器学习功能，数字化双胞胎不再需要搭建实体原型，即可展示设计变更、使用场景、环境条件和其他无限变量所带来的影响。数字化双胞胎采用了安装在实际对象上的传感器数据来确定对象的实时性能、操作条件，以及随时间产生的更改。 使用这些数据，数字化双胞胎将不断演进并持续更新，从而反映整个产品生命周期中实际对应物的变化，在虚拟环境中打造闭环反馈，使公司能够以最低的成本不断优化其产品、生产和性能。

“数字化双胞胎”智能制造核心模型，如图2，模型架构支持企业进行整个价值链的整合及数字化转型，为从产品设计、生产规划、工程组态、生产实施直至服务的各个环节打造一致的、无缝的数据平台，形成基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业镜像。涉及到数字化从业务架构到生产流程等领域的多重需要，包括“产品数字化双胞胎”、“生产数字化双胞胎“、“工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”、“物流数字化双胞胎”以及“绩效数字化双胞胎”，完整真实地再现了整个企业，帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程，最终实现高效的柔性生产、智能制造。数字化双胞胎智能制造核心模型由以下几个核心部分组成:

（1）信息物理系统网络

将物理设备连到互联网上,让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能,实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。信息物理系统可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起,从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能基础网络环境。包括传统互联网、移动互联网、工业互联网、物联网等。网络、云计算与大数据之间关系，如图3。

（2）系统仿真“训练”学习模型

仿真是是数字化双胞胎智能制造核心模型的基石，利用三维模型和VR技术，建立研发、生产、工艺、物流、设备等仿真模型，利用仿真技术建立虚拟世界中与物理系统的映射，利用该映射展示产品的性能或工艺过程。模拟并监控物理系统的真实使用，对物理系统的性能进行评估，对故障或使用问题进行诊断，寻找根本原因。预测系统故障，提前制定规划或者维护方案，优化系统的使用性能，提高系统使用寿命。通过云计算和大数据平台的数据，对仿真模型进行不断“训练”，达到自学习目的，形成解决方案库，数字化双胞胎就是类似仿真模拟一些工厂的实际操作空间（如生产线），真实而精确系统是否在现实当中能承受各种条件，取得成功。

（3）大数据、云计算平台

将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过信息物理系统形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，实现机器、设备、系统、人、物等关联对象的数据采集，通过清洗、转换、加载等过程，建立大数据平台。云计算提供海量数据按照仿真模型模拟验证和数字化双胞胎模型的计算，形成最优的解决方案。

（4）虚拟企业“镜像”物理企业

利用数字、统计、图形、逻辑规则等元素，通过仿真感知方式，采用数字化技术手段建立企业数字化模型，包括“产品数字化双胞胎”、“生产数字化双胞胎”、“工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”、“物流数字化双胞胎”以及“绩效数字化双胞胎”等，完整的实现企业场景、工艺流程、生产执行、故障处理、物流配送、设备执行、产品研发等的“画像”。采用自动化实现技术，通过传感、实验等感知方式，完成对物理企业的驱动、设备、远程I/O、HMI、移动控制、电机一体化工程等执行动作。从而实现虚拟企业和物理企业的互动。通过大数据平台对数字化双胞胎模型的处理，不断“训练”仿真模型，不断地优化仿真模型，充实仿真模型库，不断实现映射、监控与操纵、诊断、预测等的闭环优化与控制，使得整个智能制造涵盖的主体与对象不断的赋予智慧，从而实现智能制造。

三、智能制造实施路径

目前，我国制造企业所处的行业、领域不同，发展程度各异，所以企业发展智能制造不能一蹴而就，而要根据所处的行业情况，自身发展阶段而定，实实在在推进企业转型。企业在几年数字化、网络化、智能化相互递进和促进下，未来工厂会以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，来模拟现实场景中的各种行为，通过构建整个制造流程的企业数字化双胞胎模型，将实现企业智能制造，赋能企业成功转型。由此，企业实现智能制造大致分三个阶段：

首先，实现企业数字化和全自动控制，通过大量数据采集，包括工业过程数据采集以及过程数字化，工业传感器数据采集以及设备、环境数字化，换言之也就是对场景、环境、设备、对象、过程、流程等一切数据的数字化，在此基础上实现“数控一代”。

其次，充分的网络化，其目标将向着充分互联互通、高速传输、云端计算发展，互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统，也就是说，互联网正在形成一个互联网大脑。

最后，在“数控一代”的基础之上，对工厂内部、外部以及产品整个生命周期过程的充分网络化，在企业数字化双胞胎模型的支撑下，利用云计算大数据等技术，实现“智能一代”。