本文為聯合作者文章：

楊春立：賽迪研究院信息化研究中心主任、軟件產業研究所所長

祁曉清：機械工業信息中心信息化推進處高級研究員

李颋：機械工業信息中心信息化推進處高級研究員

【導讀】推進制造過程智能化，在重點領域試點建設智能工廠/數字化車間，必將加速智能工廠在工業行業領域的應用推廣。智能工廠是實現智能制造的重要載體，不同行業建設智能工廠的重點內容、發展模式和突破環節各有不同。

當前，智能制造熱度高企，石化、鋼鐵、機械裝備制造、汽車制造、航空航天、飛機制造等行業紛紛開始探索建設智能工廠。《中國制造2025》明確提出要推進制造過程智能化，在重點領域試點建設智能工廠/數字化車間，這必將加速智能工廠在工業行業領域的應用推廣。預計未來3-5年，全國將涌現出一批智能工廠。

一、智能工廠的內涵及建設重點

智能工廠是實現智能制造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施，實現生產過程的智能化。圖1所示為企業基于CPS和工業互聯網構建的智能工廠原型，主要包括物理層、信息層、大數據層、工業云層、決策層。其中，物理層包含工廠內不同層級的硬件設備，從最小的嵌入設備和基礎元器件開始，到感知設備、制造設備、制造單元和生產線，相互間均實現互聯互通。以此為基礎，構建了一個“可測可控、可產可管”的縱向集成環境。信息層涵蓋企業經營業務各個環節，包含研發設計、生產制造、營銷服務、物流配送等各類經營管理活動，以及由此產生的眾創、個性化定制、電子商務、可視追蹤等相關業務。在此基礎上，形成了企業內部價值鏈的橫向集成環境，實現數據和信息的流通和交換。縱向集成和橫向集成均以CPS和工業互聯網為基礎，產品、設備、制造單元、生產線、車間、工廠等制造系統的互聯互通，及其與企業不同環節業務的集成統一，則是通過數據應用和工業云服務實現，并在決策層基于產品、服務、設備管理支撐企業最高決策。這些共同構建了一個智能工廠完整的價值網絡體系，為用戶提供端到端的解決方案。

由于產品制造工藝過程的明顯差異，離散制造業和流程制造業在智能工廠建設的重點內容有所不同。對于離散制造業而言，產品往往由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型制造生產組織的難度和配套復雜性。企業常常按照主要的工藝流程安排生產設備的位置，以使物料的傳輸距離最小。面向訂單的離散型制造企業具有多品種、小批量的特點，其工藝路線和設備的使用較靈活，因此，離散制造型企業更加重視生產的柔性，其智能工廠建設的重點是智能制造生產線。

流程型制造業的特點是管道式物料輸送，生產連續性強，流程比較規范，工藝柔性比較小，產品比較單一，原料比較穩定。對于流程制造業而言，由于原材料在整個物質轉化過程中進行的是物理化學過程，難以實現數字化，而工序的連續性使得上一個工序對下一個工序的影響具有傳導作用，即如果第一道工序的原料不可用，就會影響第二道工序。因此，流程型制造業智能工廠建設的重點在于實現生產工藝的智能優化和生產全流程的智能優化，即智能感知生產條件變化，自主決策系統控制指令，自動控制設備，在出現異常工況時，即時預測和進行自愈控制，排除異常、實現安全優化運行；在此基礎上，智能感知物流、能源流和信息流的狀況，自主學習和主動響應，實現自動決策。

二、智能工廠主要建設模式

由于各個行業生產流程不同，加上各個行業智能化情況不同，智能工廠有以下幾個不同的建設模式。

第一種模式是從生產過程數字化到智能工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程制造領域，企業發展智能制造的內在動力在于產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基于品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。因此其智能工廠建設模式為：一是推進生產過程數字化，在生產制造、過程管理等單個環節信息化系統建設的基礎上，構建覆蓋全流程的動態透明可追溯體系，基于統一的可視化平臺實現產品生產全過程跨部門協同控制；二是推進生產管理一體化，搭建企業CPS系統，深化生產制造與運營管理、采購銷售等核心業務系統集成，促進企業內部資源和信息的整合和共享；三是推進供應鏈協同化，基于原材料采購和配送需求，將CPS系統拓展至供應商和物流企業，橫向集成供應商和物料配送協同資源和網絡，實現外部原材料供應和內部生產配送的系統化、流程化，提高工廠內外供應鏈運行效率；四是整體打造大數據化智能工廠，推進端到端集成，開展個性化定制業務。

第二種模式是從智能制造生產單元（裝備和產品）到智能工廠。在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散制造領域，企業發展智能制造的核心目的是拓展產品價值空間，側重從單臺設備自動化和產品智能化入手，基于生產效率和產品效能的提升實現價值增長。因此其智能工廠建設模式為：一是推進生產設備（生產線）智能化，通過引進各類符合生產所需的智能裝備，建立基于CPS系統的車間級智能生產單元，提高精準制造、敏捷制造能力。二是拓展基于產品智能化的增值服務，利用產品的智能裝置實現與CPS系統的互聯互通，支持產品的遠程故障診斷和實時診斷等服務；三是推進車間級與企業級系統集成，實現生產和經營的無縫集成和上下游企業間的信息共享，開展基于橫向價值網絡的協同創新。四是推進生產與服務的集成，基于智能工廠實現服務化轉型，提高產業效率和核心競爭力。

例如，廣州數控通過利用工業以太網將單元級的傳感器、工業機器人、數控機床，以及各類機械設備與車間級的柔性生產線總控制臺相連，利用以太網將總控臺與企業管理級的各類服務器相連，再通過互聯網將企業管理系統與產業鏈上下游企業相連，打通了產品全生命周期各環節的數據通道，實現了生產過程的遠程數據采集分析和故障監測診斷。三一重工的18號廠房是總裝車間，有混凝土機械、路面機械、港口機械等多條裝配線，通過在生產車間建立“部件工作中心島”，即單元化生產，將每一類部件從生產到下線所有工藝集中在一個區域內，猶如在一個獨立的“島嶼”內完成全部生產。這種組織方式，打破了傳統流程化生產線呈直線布置的弊端，在保證結構件制造工藝不改變、生產人員不增加的情況下，實現了減少占地面積、提高生產效率、降低運行成本的目的。目前，三一重工已建成車間智能監控網絡和刀具管理系統、公共制造資源定位與物料跟蹤管理系統、計劃、物流、質量管控系統、生產控制中心（PCC）中央控制系統等智能系統，還與其他單位共同研發了智能上下料機械手、基于DNC系統的車間設備智能監控網絡、智能化立體倉庫與AGV運輸軟硬件系統、基于RFID設備及無線傳感網絡的物料和資源跟蹤定位系統、高級計劃排程系統（APS    ）、制造執行系統（MES）、物流執行系統（LES）、在線質量檢測系統（SPC）、生產控制中心管理決策系統等關鍵核心智能裝置，實現了對制造資源跟蹤、生產過程監控，計劃、物流、質量集成化管控下的均衡化混流生產。

第三種模式是從個性化定制到互聯工廠。在家電、服裝、家居等距離用戶最近的消費品制造領域，企業發展智能制造的重點在于充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過互聯網平臺開展大規模個性定制模式創新。因此其智能工廠建設模式為：一是推進個性化定制生產，引入柔性化生產線，搭建互聯網平臺，促進企業與用戶深度交互、廣泛征集需求，基于需求數據模型開展精益生產；二是推進設計虛擬化，依托互聯網逆向整合設計環節，打通設計、生產、服務數據鏈，采用虛擬仿真技術優化生產工藝；三是推進制造網絡協同化，變革傳統垂直組織模式，以扁平化、虛擬化新型制造平臺為紐帶集聚產業鏈上下游資源，發展遠程定制、異地設計、當地生產的網絡協同制造新模式。

三、智能工廠發展重點環節

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，具體如表1所示。

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。

根據以上發展方向，我國應當著重突破以下環節，具體如表2所示。

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。

當前我國應著重突破以下環節，具體如表3所示。

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。

當前我國應著重突破以下環節，如表4所示。

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。（部分成果借鑒自機械工業信息中心相關研究報告，特此致謝！）

 中國工業評論