航空工业的智能制造体系和架构

宁振波

(中国航空工业集团信息技术中心，北京 100028)

0 引言

随着“数字化转型”、“数字中国”建设的发展，人们今天的衣、食、住、行不仅仅与实物产品生产制造密切相关，而且和信息、数据获取紧密相关。在人类科学技术发展的漫长征途中，每一次工业革命的变革都给社会创造了巨大财富，并且极大地促进了社会的发展、人类的进步。制造业作为一个国家经济的源动力，左右着一个国家经济发展的命脉和人民的生活水平，同时造就并推动人类文明的蓬勃发展，计算机的发明、信息技术的大范围应用，以及随之而出现的智能制造技术，也是我们当前社会所面临的机遇与挑战。由于智能制造刚刚处于起步阶段，有着漫长的路径，必将走过数字化、网络化、智能化等三个阶段。但是智能制造是一个非常大的概念，至今没有确切的完整定义，没有一个完整的体系架构以及实施技术路线图。

为解决上述问题，中国航空工业集团组织行业内大量一线工作的飞机设计、工艺、制造工程、管理专家，经论证和分析，构建了航空工业智能制造的各级各类模型，并在多家航空工业企、事业单位试用，经修订完善，提出了本文的智能制造架构和模型。

1 智能制造的定义

要正确理解智能制造，首先必须理解什么是“制造”。制造，包含了“制”与“造”两层含义。“造”相对比较简单，就是生产。但制造不仅是生产，“制”包含了制度、方法、标准和规范等含义。宏观的“制造”包含了产品策划、总体设计、产品设计、工艺设计、生产过程、交付、运行、维护维修、管理、决策等等重大研发过程和复杂的管理体系。因此，制造并不等同于生产，两者不能混为一谈。

在《三体智能革命》一书中，描述了人类智能、机器智能、人工智能，智能制造就是给传统的制造赋予了智能的概念。这里的智能就是指“人工智能”。传统的人工智能，就是把专家学者的知识、经验、方法，以及数学、物理、化学等等的方法、算法，经过反复验证，把它变成软件，由电脑执行的过程，这就是人工智能把人的知识转化为电子计算机的知识。电子计算机支持软件运行，形成模型，完成工业产品的研制、生产、运行、综合管理等等复杂过程。

智能制造不仅包含了复杂的产品研发技术体系，还有庞大的管理体系。自动化车间、无人车间、黑灯车间、自动物流配送、仓储都不是智能制造，仅仅是智能制造的组成部分，可以叫做智能车间、智能物流、智能仓储。

明确了智能制造的内涵，我们就明白智能制造是今后几十年要干的事情，不可能一蹴而就；必须认识到两点，第一，智能制造是马拉松长跑；第二，从全国看，中国没有全面实现工业化，智能制造差距巨大。

智能制造的本质就是用软件控制数据的自动流动，解决复杂产品的不确定性。

2 智能制造的体系和架构

智能制造的体系和架构，本文参考了德国工业4.0。德国工业4.0是2013年汉诺威工业博览会发布的，是德国根据国家的现有工业基础，制定的一项国家工业体系实现数字化转型的战略发展规划。它由工业管理体系和数字化转型体系构成，包含了成千上万项具体技术。

2.1 德国工业4.0和智能制造

德国工业4.0战略发展规划，其战略要点就是“1、2、3、8”。

1) 建设一个系统：赛博物理系统(Cyber-Physical System，简称CPS)；

2) 研究两大主题：智能工厂和智能生产；

3) 实现三项集成：通过价值链及网络实现企业间横向集成，贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成企业，内部灵活且可重新组合的纵向集成；

4) 实施八项计划：标准架构、系统模型、基础设施、安全保障、工作组织、持续培训、监管框架、资源利用。可以清晰看到，这八项计划是国家能力。

德国工业4.0中的三项集成：纵向集成、端到端集成和横向集成，借鉴了图1。

图1 三个维度的协同制造模型

纵向集成就是模型的企业管理维，指的是企业及其所处行业的价值链中，从综合业务运行落地到生产运行的管理，细化就是从决策-计划-组织-执行-控制-反馈的层层穿透和双向交互，具体由决策支持系统、ERP、DCS、MES、MDC/DNC等系统之间的集成来实现。

端到端集成就是这个模型的产品维，指的是源于市场，终于市场的产品研发和制造服务体系，即从市场需求研究、产品策划和定义到退役、报废和回收的整个产品链和资产链中，与产品和资产有关的信息的双向传递，以确保正确的时间、正确的地点、把正确的物料和正确的信息交给正确的人，主要通过PLM、BOM、ERP、MES、CRM、ALM、MRO等系统之间的集成来实现。

横向集成就是这个模型的价值链维，从供应商到客户，指的是企业与上游、下游等之间，供应和需求信息的双向互通。横向集成主要通过数字化营销渠道、CRM、ERP、SCM、SRM等系统之间的集成来实现。

2.2 智能制造的分层和分级

将图1细化展开，企业管理维和价值链维不变，产品维改为产品寿命周期维，增加一个生产寿命周期维，就得到了图2，这样就可以把智能制造分解为三个层次，第一就是窄义的智能制造，第二就是一个集团级的智能制造，第三就是宏观意义上的智能制造。

图2 智能制造分级

狭义的智能制造仅仅考虑了生产现场的智能制造，包含了制造运行管理、生产现场监控、现场设备的管理等等，包含的软件系统就是车间现场、MES、MDC/DNC等等。

集团级的智能制造在狭义的智能制造范围内，从产品寿命周期维增加了设计工程、制造工程、集成验证和确认；从企业维增加了企业资源计划；价值链维增加了采办管理、物流管理；从生产寿命周期维增加了生产系统设计、建造、测试、生产系统的运行维护、重构、资产管理和处置等等内容。

广义的智能制造在集团级的智能制造基础上，从产品寿命周期维增加了产品运行概念、和产品交付后的使用、维护、服务和支持；从企业维增加了战略决策和管理、综合业务管理；价值链维供应链管理和营销管理等等内容；宏观意义上的智能制造需要调动社会资源的方方面面，牵涉到整个国家制造业的资源配置能力和水平，是一个复杂的巨型系统。

本文仅考虑集团级的智能制造及以下范围。

3 航空工业智能制造的总体架构

航空、航天、航母、核电站等等大型复杂产品，构成的零组件和元器件都超过上百万件。以1970年开始交付的波音747飞机为例，在上个世纪六十年代，第一没有大型机加件的整体加工设备，第二没有复合材料的应用，当时的波音747飞机全是金属件，第一架飞机结构件大概是800万个结构件和几千万个标准件；后期747飞机，减少到了400万个零部件；最典型就是生产零部件工艺流程和专业化分工，由分布在65个国家、1 500个大企业和一万多家中、小企业参加协作生产，是飞机全球协同制造的典范。

这么复杂的管理与协作，如何合理分层分级？如何定义复杂产品的智能制造总架构?这是我们面临的问题。

要梳理智能制造架构，可按大型企业的管理体系从底向上。企业最底层是智能设备和智能装备层，第二层是车间级，也就是控制执行层；再向上多个车间和分厂的运行和管理是生产管理层；再向上就是企业管理层了；大型复杂产品制造需要多个企业集团协作，就是企业联盟层了。智能制造总架构图如图3所示。

图3 智能制造总架构

4 智能制造的分层架构

企业联盟层如图4所示，复杂产品需要多家企业集团协同研制，首先是状态感知，感知各家供应商的供货状态、存在问题以及对最终产品交付的影响；其次是实时分析，根据供应商过去多年的供货状态，以及给其它企业配套供应的情况进行大数据的统计分析，进行供应商评价；然后就是根据评价情况和结果，预测可能出现的问题和解决办法，提出辅助决策意见，供自主决策使用；最后就是精准执行了，按照自主决策的结果，完成对供应链管理和控制的执行。

图4 企业联盟层

企业管理层，如图5所示，第一层的动态感知，感知的是产品状态、资源状态、分厂和车间状态、企业运行整体状态、产供销人财物等等管理状态；通过感知的状态数据对企业财务、效益、产品成本、生产周期、产品质量作实时分析；接下来就是自主决策，对分析出来的数据做出绩效考评、优化安排资源计划、调整生产计划排产、做出新的工艺决策；最后就是实时调度生产、完成资源配送和调整、解决出现的问题和故障、生产新的工艺路线，这就是精准执行了。

图5 企业管理层

生产管理层：动态感知物料状态、产品状态、设备设施运行状态、故障状态等等；实时分析计算物料需求、零件质量、任务计算分配、统计分析等等；自主决策完成作业动态调整决策、物料如何配送、作业单元定义、质量问题处理；最后的精准执行就是作业任务执行、物料指令发送、作业单元调整等等。

控制执行层：紧密结合生产现场和现场设备，其状态感知就是感知各类应该管理和检测的数据，包括工件状态、设备状态、位置状态；数据传递到后台实时分析工件的几何误差、设备运动误差、问题状态分类；自主决策完成误差补偿、规则匹配、生成现场指令、完成作业数据生成；最后的精准执行就是控制设备运行、物料配送、作业执行、异常情况警示和显示。

智能设备层：要考虑两个问题；第一就是传统的机加设备都是单机运行，数字化改造升级就是制造业面临的问题，如何低成本的完成设备和装备的改造升级，进入智能制造系统；第二就是有些高、精、尖设备，买不到；这样智能制造装备层的架构就非常重要了。第一状态感知设备运动状态、受力状态、工件状态、输入输出状态、耗能状态；然后实时分析设备的异常情况、加工位置的偏差、振动和噪声状态、输入输出是否异常、零件偏差等等；自主决策就是完成位置补偿、参数调整、软件调整，最后的精准执行完成设备的新的状态设置、位置调整、运动控制、进给控制，加工执行了。

5 智能制造的理想模型

如图6所示，智能制造的核心是图中的虚线部分，工业软件大规模的使用，从设计、工艺、生产、制造、装备到试验全是虚的，产品数字化，研制过程数字化，才能够让产品在网络上高速的流转。在这个过程中反复快速迭代，发现问题，修改模型，然后拿这些数据来指导生产过程和试验过程，蓝色的大框架才是智能制造的核心体系，大脑是虚拟流程，设计、生产、工艺、装配、试验等等都是依靠软件实现，用软件和生成的数据指导实物的生产实践，这就是智能制造。

图6 智能制造理想模型

6 结论

随着“数字中国”、“数字化转型”进程的加速，大家越来越认识到智能制造对实现中国工业体系转型升级的重要性。智能制造难点在建模，焦点在仿真，没有大规模、成体系的工业软件的使用，智能制造只能停留在口头上。智能制造的本质是软件化的工业技术，软件定义的生产体系，带来的一定是生产关系的重构，因此是第四次工业革命。革命不是小打小闹，也不是几个几十个工业软件的应用，更不是点上的革新和小的变革，而是整个工业体系的升级换代。要实现整个工业体系的升级和换代，必须建立完善的体系和架构。本文描述的智能制造的架构和体系，只是一个开始，在这个基础上通过我们持续的努力，不断的优化，一定可以形成适合我国客观实际的智能制造架构和体系。