隨著未來智能工廠發展浪潮的逼近，智能工廠為哪些行業帶來發展動力
2016-5-17 來源： 作者：
未來智能工廠的發展將帶動虛擬仿真設計、網絡化智能設備、模塊化定制生產、大數據化精益管理及柔性化新型人機交互五大行業領域發展高潮。
流程工業智能工廠由商業智能、運營智能、操作智能三個層次組成，由于自身的自動化水平較高，因此實施智能工廠相對比較容易。與流程工業相比，離散制造業首先在底層制造環節由于生產工藝的復雜性，如車、銑、刨、磨、鑄、鍛、鉚、焊對生產設備的智能化要求很高，投資很大。特別是裝備制造業、家電、汽車、機械、模具、航空航天、消費電子等產品大都要求產品智能化，設計智能。
在中國制造2025及工業4.0信息物理融合系統CPS的支持下，離散制造業需要實現生產設備網絡化、生產數據可視化、生產文檔無紙化、生產過程透明化、生產現場無人化等先進技術應用，做到縱向、橫向和端到端的集成，以實現優質、高效、低耗、清潔、靈活的生產，從而建立基于工業大數據和“互聯網+”的智能工廠。
工業物聯網的提出給“中國制造2025”、工業4.0提供了一個新的突破口。物聯網是指通過各種信息傳感設備，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網絡的連接，方便識別、管理和控制。傳統的工業生產采用M2M(MachinetoMachine)的通信模式，實現了設備與設備間的通信，而物聯網通過ThingstoThings的通信方式實現人、設備和系統三者之間的智能化、交互式無縫連接。
在離散制造企業車間，數控車、銑、刨、磨、鑄、鍛、鉚、焊、加工中心等是主要的生產資源。在生產過程中，將所有的設備及工位統一聯網管理，使設備與設備之間、設備與計算機之間能夠聯網通訊，設備與工位人員緊密關聯。如：數控編程人員可以在自己的計算機上進行編程，將加工程序上傳至DNC服務器，設備操作人員可以在生產現場通過設備控制器下載所需要的程序，待加工任務完成后，再通過DNC網絡將數控程序回傳至服務器中，由程序管理員或工藝人員進行比較或歸檔，整個生產過程實現網絡化、追溯化管理。
在生產現場，每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備開機率、主軸運轉率、主軸負載率、運行率、故障率、生產率、設備綜合利用率(OEE)、零部件合格率、質量百分比等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助于制造企業改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
構建綠色制造體系，建設綠色工廠，實現生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化是中國制造2025實現“制造大國”走向“制造強國”的重要戰略之一。目前，在離散制造企業中產生繁多的紙質文件，如工藝過程卡片、零件藍圖、三維數模、刀具清單、質量文件、數控程序等等，這些紙質文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和實時追蹤，而且易產生大量的紙張浪費、丟失等。生產文檔進行無紙化管理后，工作人員在生產現場即可快速查詢、瀏覽、下載所需要的生產信息，生產過程中產生的資料能夠即時進行歸檔保存，大幅降低基于紙質文檔的人工傳遞及流轉，從而杜絕了文件、數據丟失，進一步提高了生產準備效率和生產作業效率，實現綠色、無紙化生產。
離散制造企業生產現場，MES在實現生產過程的自動化、智能化、數字化等方面發揮著巨大作用。首先，MES借助信息傳遞對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行優化管理，減少企業內部無附加值活動，有效地指導工廠生產運作過程，提高企業及時交貨能力。其次，MES在企業和供應鏈間以雙向交互的形式提供生產活動的基礎信息，使計劃、生產、資源三者密切配合，從而確保決策者和各級管理者可以在最短的時間內掌握生產現場的變化，做出準確的判斷并制定快速的應對措施，保證生產計劃得到合理而快速的修正、生產流程暢通、資源充分有效地得到利用，進而最大限度地發揮生產效率。
智能工廠是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網技術和監控技術加強信息管理服務，提高生產過程可控性、減少生產線人工干預，以及合理計劃排程。同時，集初步智能手段和智能系統等新興技術于一體，構建高效、節能、綠色、環保、舒適的人性化工廠。
智能工廠已經具有了自主能力，可采集、分析、判斷、規劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用仿真及多媒體技術，將實境擴增展示設計與制造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性。已系統具備了自我學習、自行維護能力。因此，智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機交互。
智能工廠是在數字化工廠基礎上的升級版，但是與智能制造還有很大差距。智能制造系統在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作，去擴大、延伸和部分地取代技術專家在制造過程中的腦力勞動。它把制造自動化擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系統不只是“人工智能系統，而是人機一體化智能系統，是混合智能。系統可獨立承擔分析、判斷、決策等任務，突出人在制造系統中的核心地位，同時在智能機器配合下，更好發揮人的潛能。機器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本質是人機一體化。
國內很多企業都在炒作智能制造，但是絕大多數企業還處在部分使用應用軟件的階段，少數企業也只是實現了信息集成，也就是可以達到數字化工廠的水平；極少數企業，能夠實現人機的有效交互，也就是達到智能工廠的水平。
那么，隨著未來智能工廠發展浪潮的逼近。未來，將有幾個行業或者領域迎來發展高潮。
首先是虛擬仿真設計。隨著三維數字化技術的發展，傳統的以經驗為主的模擬設計模式逐漸轉變為基于三維建模和仿真的虛擬設計模式，使未來的智能工廠能夠通過三維數字建模、工藝虛擬仿真、三維可視化工藝現場應用，避免傳統的“三維設計模型→二維紙質圖紙→三維工藝模型”研制過程中信息傳遞鏈條的斷裂，摒棄二維、三維之間轉換，提高產品研發設計效率，保證產品研發設計質量。
隨著仿真技術的發展，原有的對工件幾何參數及干涉進行校驗的幾何仿真逐漸轉變成產品加工、裝配、拆卸、切削和成型過程的物理仿真，使未來的智能工廠實現在復雜虛擬環境下對產品運行生產效果進行仿真分析和驗證，以達到產品開發周期和成本的最低化、產品設計質量的最優化和生產效率的最高化，增強企業的競爭能力。
未來我國應著重突破MBD技術、物理仿真引擎系統架構、仿真模型三個環節。
其次是網絡化智能設備。生產設備的智能化程度將在網絡化條件下得到快速提升，傳統制造模式出現顛覆性的變革，具體表現高度密集的生產設備、生產設備智能化和柔性化制造方式這三個方面。
隨著技術的進步以及人工成本的逐漸上升，未來工廠內所有工作逐漸由系統控制的核心生產設備來實現，工作人員不直接參與生產第一線工作，只是從事一些新產品開發、生產工藝改進、新機器設備發明創新等高質量復雜勞動。高度密集的生產設備將使未來智能工廠的生產成本逐漸降低，產品質量將得到大幅提升。
在生產設備智能化方面，生產設備聯網助力未來工廠日益智能化。生產設備依托安全的生產網絡和系統能夠實現智能校正、智能診斷、智能控制、智能管理等功能和生產設備之間的智能化信息交換，協同性和開放性明顯提升。智能化生產設備的應用，使未來智能工廠生產過程更加靈活、高效并具有可持續發展性。
在柔性化制造方式方面，增材制造方式促進智能工廠日漸綠色化和柔性化。傳統的材料去除加工方法將逐漸被低耗能、低污染甚至無污染的增材制造方式所取代，這種制造方式尤其適合動力設備、航空航天、汽車等高端產品上的關鍵零部件的生產。
再次是模塊化定制生產。多批次、小產量的生產盈利能力在模塊化生產方式下逐漸得到提升，產品日益滿足消費者個性化需求，具體表現在模塊生產和模塊組裝這兩個方面。
在模塊生產方面，生產可自由組合的模塊助力智能工廠日益集約化。傳統的固定生產線將無法滿足客戶定制化需求而逐漸消失，可動態組合的模塊化生產方式將成為主流。在模塊化生產方式下，產品被分解成無數個具有不同用途或性能的模塊。每個模塊將通過制造執行系統被生產出來，杜絕未來智能工廠的浪費環節，保證質量、優化成本、縮短周期。
在模塊組裝方面，標準化、通用化模塊之間的組合提升智能工廠定制化生產盈利能力。根據產品的性能、結構選擇滿足需求的模塊，通過模塊結構的標準化，將選取出的各模塊自由組裝出滿足客戶個性化需求的產品，使未來智能工廠產品的品種更豐富、功能更齊全、性能更穩定。
大數據化精益管理。產品的研發、生產和管理方式通過工業大數據挖掘和分析逐漸得到創新，工廠管理日趨精益化。具體表現在客戶價值管理、精益生產和精益供應鏈這三個方面。
在客戶價值管理方面，基于大數據的客戶價值提升趨勢明顯。隨著移動互聯、物聯網等新一代信息技術逐漸滲透到產品生產的各個環節，大數據配套軟硬件的日益完善，安全性和標準化程度的逐步提升，通過對客戶與工業企業之間的交互和交易行為方面大數據的分析，產品的研發設計呈現出眾包化發展趨勢，同時產品售后服務得到不斷改進和完善。
在精益生產方面，基于大數據的生產制造日益精益化。制造企業通過實時收集生產過程中所產生的大數據，對生產設備診斷、用電量、能耗、質量事故等方面進行分析與預測，能夠及時發現生產過程中的錯誤與瓶頸并進行優化。通過運用大數據技術，未來智能工廠實現生產制造的精益化，提升生產過程的透明度、綠色性、安全性和產品的質量。
在精益供應鏈方面，基于大數據的供應鏈優化趨勢顯著。隨著大數據基礎條件的日益成熟，制造企業能夠獲得完整的產品供應鏈方面的大數據，通過對這些大數據的分析，預測零配件價格走勢、庫存等情況，克服傳統供應鏈中缺乏協調和信息共享等問題，避免牛鞭效應的發生，實現供應鏈的優化。基于大數據的精益供應鏈管理消減了智能工廠整個供應鏈條中成本和浪費情況，提升了倉儲和配送效率，實現了無庫存或庫存達到極小。
最后是柔性化新型人機交互。人與機器的信息交換方式隨著技術融合步伐的加快向更高層次邁進，新型人機交互方式被逐漸應用于生產制造領域。具體表現在智能交互設備柔性化和智能交互設備工業領域應用這兩個方面。
在智能交互設備柔性化方面，技術和硬件的不斷更新有利于智能交互設備日益柔性化優勢的形成。隨著移動互聯、物聯網、云計算、人機交互和識別技術等核心技術的發展，交互設備硬件日趨柔性化，智能交互設備逐漸呈現出設計自由新穎、低功耗、經摔耐用、貼近人體等優勢，這就為未來智能工廠新型人機交互的實現提供了基礎。
在智能交互設備工業領域應用方面，柔性化智能交互設備助力智能工廠新型人機交互方式的實現。隨著技術融合步伐的加快，柔性化智能交互設備從個人消費領域被逐漸引入到制造業，作為生產線裝配及特殊環節工作人員的技術輔助工具，使工作人員與周邊的智能設備進行語音、體感等新型交互。智能交互設備工業領域的應用，提升了未來智能工廠的透明度和靈活性。（來源：信息化顧問團）
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