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            智能制造關鍵使能技術發展及應用



             自2011年以來,世界各國制造業發展戰略紛紛出臺,旨在正在利用各項使能技術,創造新的商業模式和新的制造方式,推進工業產業智能化轉型升級。具體在生產制造領域的戰略實踐而言,基于異構數據和知識集成的信息物理系統(CPS)的生產方式不斷進步,可互操作、集成、適應、優化、面向服務的智能化制造水平不斷提升,與算法、大數據、物聯網、工業自動化、網絡安全、云計算或智能機器人等高技術的相關性日益緊密。當前,企業智能制造發展路徑日益明晰,相關使能技術已取得飛速進步,因此有必要明確智能制造發展模型,并厘清相關關鍵使能技術的發展及應用現狀和趨勢。


              

              1 企業智能制造發展路徑

              

              企業向智能制造范式轉型,可以從生命周期及價值鏈、制造層次結構和物理系統功能等三維度,進行部署和實施。

              

              其一,企業生命周期及價值鏈維度。企業產品生命周期劃分為設計開發和樣機研發階段、實際實現階段,兩階段各自都有資產的使用、維護、優化,并且相互間有反饋形成閉環。價值鏈的數字化進程,就是把采購、訂貨計劃、裝配、物流、維護、供貨商和客戶等各個方面都數字化鏈接在一起,會產生巨大的改善潛力。

              

              其二,企業的制造層次結構維度。按照企業信息集成國際標準的功能層級劃分,最底層為“產品”層,最頂層為“互聯世界”層,由此形成產品、現場設備、車間/工段、工廠、企業、互聯世界五項層級。其中“互聯世界”即是使用IoT和IoS連接企業、客戶和供應商,形成跨企業協同制造關系,實現智能制造企業環境的最后階段。

              

              其三,企業物理系統功能維度。按照IT和通信技術常用方法,企業數字化所有方面自下而上劃分為6個層級:

            (1)資產。表達物理部件和非物理部件等實體,物理部件如線性軸、機器人、傳送帶、可編程序控制器、金屬部件、文檔、檔案等。非物理部件包括軟件和思想。

            (2)集成。以計算機能夠處理的方式提供資產的信息,對技術過程進行計算機輔助的控制。集成層包含與IT系統相鏈接的元件,如傳感器、射頻識別(RFID)讀入設備、人機界面(HMI)和計算機輔助控制器等。

            (3)通信。用來處理通信協議,以及數據和文件的傳輸。具有通信標準化功能,利用統一的數據格式和預定義協議,為集成層的控制提供服務。

            (4)信息。將不同的可用數據一致地處理和集成為有用的信息,不僅通過服務接口提供結構化的數據,還要接收事件,并把它們轉換為將在“功能層”使用的相匹配的數據。

            (5)功能。關于所實現功能的正式描述,并創建可以遠程訪問、確保數據完整性的多功能的橫向集成平臺,支持業務過程的運行期和建模環境的服務,以及承擔各種應用和技術功能性的運行期環境。

            (6)經營業務。支持映射業務模型和連接不同業務模型,并保證價值鏈功能的完整性。

              

              2 智能制造關鍵使能技術

              

              各國制造業發展戰略以智能制造為主導,核心內容就是通過高度發達的自動化和數字化流程、電子和IT技術進行制造和服務。從生產和服務管理的角度來看,智能制造范式專注于建立智能和通信系統,如機器到機器和人機交互,處理來自智能和分布式系統交互的數據流,提升了制造的自主互操作性、靈活性、敏捷性和生產效率。智能制造關鍵使能技術一般涉及以下9個方面。

              

              2.1 工業物聯網

              

              Internet是全球系統,使用TCP/IP為全球用戶提供計算機互聯網絡;Things是任何人和物。物聯網(internet of things,IoT)作為二詞的組合,即"萬物相連的互聯網”,是借助互聯網技術,實現在任何時間、任何地點,物與物、物與人的互聯互通,當前已廣泛應用于物流倉儲、醫療保健以及公用事業中。物聯網可以通過RFID、無線傳感網絡(WSN)、中間件、云計算、物聯網應用軟件和軟件定義網絡(SDN)等關鍵技術來實現。

            根據《工業物聯網白皮書(2017版)》定義,工業物聯網(industrial internet of things, IIoT)是通過工業資源的網絡互連、數據互通和系統互操作,實現制造原料的靈活配置、制造過程的按需執行、制造工藝的合理優化和制造環境的快速適應,達到資源的高效利用,從而構建服務驅動型的新工業生態體系[5]。具體而言,工業制造環境下,IIoT需要確保實時數據可用性 和高可靠性,并通過大數據分析及優化,調整生產模式,提高生產效率。根據物聯網的自然演化趨勢,工業物聯網最終將邁向服務互聯網(IoS),即圍繞創造價值服務的所有人和物的互聯互通,從而形成智能工廠(SF)的重要基礎。

              

              2.2 云計算

              

              云計算(cloud computing,CC)是一種按使用量付費的模式,這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問,進入可配置的計算資源共享池。一般而言,CC包括公共云、私有云、混合云和社區云四種訪問類型,包括基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)、 軟件即服務(SaaS)、一切皆服務(XaaS)四類服務模型。在制造環境中,云制造(cloud manufacturing,CMfg)概念被熱議,即利用CC技術,改進當前制造系統,使用戶能夠從產品生命周期的所有階段(包括設計、制造、管理等)獲取服務,將制造方法從生產導向轉向服務導向。CMfg模型一般包括提供者、運營商和客戶三類利益相關者,綜合利用了 CC、BD、IoT、CPS、網絡化制造、面向服務制造、虛擬制造和虛擬企業等理論,實現和支持合作,共享和管理制造資源(如企業的制造能力、設備、應用程序、軟件工具、技術訣竅等),支持推薦和執行、智能映射和服務搜索,并可以提供可擴展、靈活且經濟高效的解決方案[9]??傊?,CMfg是一種基于知識的制造范式,模型、標準、協議、規則和算法等知識,在整個產品生命周期中的作為服務生成、管理和應用。

              

              2.3 大數據

              

              來自不同類型的巨量的結構化、半結構化和非結構化數據形成了大數據(big data,BD)。這些巨量數據只有通過先進的技術來實現信息獲取、存儲、分配、管理和分析,才能為萬物互聯時代的工業發展帶來價值機會。與傳統的數據處理不同,BD表現出volume (大量性)、velocity (高速性)、variety (多樣性)的3V特 征,另外一些學者還總結了其他維度,如veracity(真實性)、vision (視野性),volatility (易變性)、verification (驗證性)、validation(確認性)、variability(可變性)和value(價值性)等特征。在制造領域,BD可以為整個產品生命周期內的相關生產活動提供系統指導,實現流程的低成本和無故障運行,并幫助管理人員做出決策。借助CC技術,并通過如機器學習、預測模型等高級分析工具,分析和挖掘離線和實時數據,從巨大的數據中提取知識,使企業能夠了解產品生命周期的各個階段,可以幫助企業采取更加理性、信息充分和反應迅速的決策方式。在制造企業層級構建框架中,從機器設備和操作者生成IoT數據是BD分析的源頭信息,CC提供了BD分析的IT基礎設施。

              

              2.4 計算機仿真

              

              為了成功實施數字化制造,計算機仿真是不可或缺的強大技術工具。仿真建模通過開發復雜的多功能產品,深入了解復雜系統,并可以在實際實施之前測試新概念或系統、資源配置和新操作,從而可以在不干擾實際運行系統的情況下收集信息和知識。仿真建模允許實驗驗證產品、過程或系統設計和配置,有助于制造業企業降低成本、縮短開發周期并提高產品質量,有效支持運營和決策。在制造系統中,仿真一直在設計評估、操作過程性能評估中發揮著重要作用。前者的應用主要包括設施布局、系統容量配置、材料處理系統、柔性制造系統和蜂窩制造系統等;后者主要包括制造運營計劃和調度、實時控制、運行策略和維護操作等方面。近年來,虛擬現實(VR)技術在仿真的應用,使得制造工廠的高保真模擬——虛擬工廠(VF)成為現實;數字孿生生(DT)技術將仿真擴展到所有產品生命周期階段,實現在不同制造系統模式、流程和產品上的實驗和驗證。

              

              2.5 增強現實

              

              增強現實(augmented reality,AR)是將虛擬信息放在現實中展現,并且讓人和虛擬信息進行互動的技術,當前被廣泛應用于娛樂、營銷、旅游、外科、物流、制造等領域。相對傳統硬件,AR具有更大的成本優勢,并提供動態實時信息,在模擬、輔助和指導制造過程中,AR已被證明是一種有效解決問題的技術。例如在制造過程控制中,生產監測實時報告中使用AR,通過監控Cpk索引來支持質量數據報告;AR系統與質量數據分析(QDA)軟件相關聯以接收數據,QDA軟件生成報告并將其自動導出到AR應用程序中,對照關鍵性能指標KPI。在產品診斷維護過程中,可以通過手持顯示器進行產品缺陷檢查和3D映射,并反饋至平板電腦移動設備端。

              

              2.6 增材制造

              

              增材制造(additive manufacturing,AM )是指基于離散-堆積原理,由零件三維數據驅動直接制造零件的科學技術體系。AM是一種支持新產品、新商業模式和新供應鏈的使能技術,內涵上包括快速原型、固體自由形式制造、層制造、數字制造或3D打印等,在各產業應用愈加廣泛。AM取代許多傳統制造工藝的潛力優勢,如直接從CAD數據文件制造零件、無需額外工具或制造成本的大規模定制、制造復雜幾何形狀、制造空心零件或晶格結構、“零浪費”方法的材料高利用率、按需制造和出色的可擴展性等。下一代AM工藝,如微/納米級3D打印、生物印刷和4D打?。ˋM與智能材料的組合)等技術應用均在不斷推進中。

              

              2.7 水平和垂直系統集成

              

              智能制造的系統集成有水平和垂直系統整合 (horizontal and vertical systems integration ) 兩種方法,以實現實時數據共享,為形成智能工廠(SF)奠定基礎剛。水平集成是企業間集成,是幾家企業之間密切協作的基礎,利用信息系統豐富產品生命周期,在同一價值創造網絡中基于工業標準創建互聯生態系統,從而實現數據或信息的交換。而垂直整合是企業內部整合的網絡化制造系統,是企業層級不同層面(如企業規劃、生產調度或管理)之間交換信息和協作的基礎。垂直整合將整個組織內的所有過程數字化,通過實時可用的質量管理、過程效率或操作規劃等方式,以高水 平和靈活的方式提供小批量生產和定制化產品。

              

              2.8 自主機器人

              

              當前,制造范式正在迅速從大規模生產轉向定制化生產,企業生產必須靈活適應更廣泛的產品變化,因此需要自主機器人(autonomous robots)技術支持。自主機器人將微處理器和人工智能(AI)與產品、服務和機器相結合,使制造相關的計算、通信、控制、自治和社會性的能力得以實現,具有AI、自適應和靈活的機器人可以促進不同的產品制造,從而提供降低的生產成本。產品開發、制造和組裝階段等過程,自主機器人可以自己決定在不斷變化的環境中執行而無需操作員的交互;非結構化環境中的惡劣危險場景下的工業應用,可以通過自主工業機器人或與人密切合作來改進;協作機器人(collaborative robots,Cobots )技術發展破除人機器障礙,為解決方案提供更大的可承受性和靈活性。

              

              2.9 網絡安全

              

              隨著越來越多的設施設備連接至互聯網,無生命的物體將成為主要的數據來源。物聯網、虛擬環境、遠程訪問和云存儲數據等等的日漸普及,不僅意味著越來越多的開放機會,而且潛含著越來越多的新信息安全危機。網絡安全(cybersecurity, CS)是適用于工業和物聯網情境,高水平信息安全的新術語,泛指保護、探測和響應網絡攻擊的技術。IoT必須基于制造過程中每個環節的安全通信來構建,并且確保設施之間的安全互操作性,這是實現供應鏈價值的基本前提。

              

              針對工業控制系統(ICS)的網絡攻擊會導致制造業務的癱瘓和關閉,導致企業蒙受巨額經濟損失;某些潛在攻擊方式,例如篡改產品設計、制造過程文件或操縱過程/產品數據等,均會延遲產品推出與投產。當前,軟件定義網絡(SDN)和網絡功能虛擬化(NFV)技術應用可以幫助企業提高網絡靈活性,快速檢測和臨時替換故障系統。近年來,深度防御觀點日益被制造企業所接受,從技術、組織和人三重維度構建安全ICS多層體系,并強調系統級、網絡級和工廠級的安全控制實施與更新。

              

              3 結語

              

              智能制造范式的核心是使生產制造系統更加靈活和協作,其基礎是先進自動化技術和ICT技術。當前,智能制造進程不斷推進,本文所分析概括的九項關鍵使能技術是企業智能制造模式開展的技術推動力。工業環境中,單項使能技術影響有限,但協同實施將對產業影響巨大,開啟未來無限可能。所有關鍵使能技術的應用必須確保安全性,網絡安全技術的進步將為企業智能制造保駕護航。


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