走向智能制造的五个发展阶段

智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造,包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用,涉及制造过程中的设计、工艺、装备(结构设计和优化、控制、软件、集成)和管理。

工业革命逐渐解放制造人力。制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程,内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

与此前历次工业革命相比,制造的核心地位仍未改变,但智能化成为制造的新特征与内涵。

在历次工业革命中,制造工业走过了机械化、电气化、自动化(数字化)、智能化的道路,在这个过程中,工具(装备)做的事越来越多,人逐步把精力更多地投入到创造性的工作中。

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程,实现智能制造,首先要解决智能维护大问题,再做智能预测,最后做到无忧系统与大价值。具体来看分为以下五个阶段:

第一阶段:全员生产系统(TPS)。由日本提出来的,建立的5S 标准(整理、整顿、清扫、清洁、素养)是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准,固化在了组织和对人培训方面。

第二阶段:精益制造和6-Sigma。它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系,本质是消除浪费。

在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。

第三阶段:数据驱动的预测性建模分析。以数据驱动的预测性建模分析,指的是怎么把隐性的问题显性化,显性化之后解决隐性的问题,避免显性问题的发生。

第四阶段:以预测为基础的资源有效性运营决策优化。对于过去产生的关联性都能够建模之后,怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。

第五阶段:“信息-物理”系统。它是建立在对于所有设备本身运行的环境、活动目标非常精确建模基础上,这个时候产生知识的应用和传承问题。

软件定义制造,智能制造本质是软件化的工业基础


软件是智能的核心。工业软件建立了数字自动流动规则体系,操控着规划、制作和运用阶段的产品全生命周期数据,是数据流通的桥梁,是工业制造的大脑。

同时,工业软件内部蕴含制造运行规律,并根据数据对规律建模,从而优化制造过程。可以说,软件定义着产品整个制造流程,使得整个制造的流程更加灵活与易拓展,从研发、管理、生产、产品等各个方面赋能,重新定义制造。

软件定义制造。以信息物理系统为例,赛博物理系统(CPS)本质是构建一套赛博(Cyber)空间与物理(Physical)空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系,解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题,提高资源配置效率,实现资源优化。

这一闭环赋能体系概括为:感知和自动控制、工业软件、工业云和智能服务平台

企业级工业互联网平台的基础是向下支持各类工业设备、工业服务等资源的接入,向上支撑产品全生命周期活动,提供各类应用软件工具集成,满足企业高层管理、生产经营、执行监控等各类人员的应用需求。

近年来,物联网发展势头迅猛,从设备层、感知层、车间层、企业层及协同层五个方面实现了产业融合创新,对于不同企业面对物联网产业的巨大规模,从业务出发实现“物联网+传统产业=新产业数字化转型”。