作为一个“制造大国”，中国有着庞大的制造业市场基础，而智能化将推动整个市场进一步升华。因此，智能制造成为了《中国制造2025》中的一大关键词，《中国制造2025》中指出，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世 界制造强国前列。在这个过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大“互联网+”模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。那么，“智能制造”的内 涵和特征究竟是什么？智能制造如何实现落地？在日前青岛举办的2015“创新IT驱动产业升级”城市CIO论坛上，华中科技大学机械学院教授通过学术与实践两个维度与大家分享了智能制造与智能化工厂的建设。
华中科技大学机械学院教授 朱海平
以下为演讲实录：
大家好!很高兴有这样一个机会在青岛跟大家进行交流，我是来自华中科技大学的朱海平，今天和大家分享的是“互联网+制造”领域很热的一个主题——智能制造和智能化工厂。
首先是个人简单介绍，我来自华中科技大学机械学院，我校的机械学科在全国排名第一。我所在的工业工程专业主要研究生产系统的建模与优化。今年，国家启动了智能制造专项，我在里面也参与了几个项目，下面将结合这些项目的研究与应用内容跟大家做一些交流。
今天我这个报告分为两部分内容，第一部分比较学术化，探讨智能制造的内涵与特征。第二部分是应用落地，即智能化工厂的建设案例。
1、智能制造的内涵与特征
讲到智能制造，离不开两个词，一是“制造”，二是“智能”。“制造”有广义与狭义之分，有时候它特指加工环节，有时候则是包括市场分析、产品设计、工艺分析、生产过程、管理营销、售后服务等在内的产品全生命周期。“智能”则是指“人工智能”。“智能制造”是两者的结合，它泛指智能制造技术和智能制造系统。为什么去搞智能制造呢？大致有这样几个好处：其一，智能机器的计算能力很强，适于大规模优化运算，比方说工程分析、计划排产等等，它需要大量的计算能力，而人肯定是比不过机器的。其二，智能机器的感知能力很强，易于实现生产过程的实时自适应控制。其三，通过基于大数据的智能分析方法，有助于创新或优化企业的研发、生产、运营、营销和管理过程，为企业带来了更快的响应速度、更高的效率和更深远的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、企业供需链优化和产品精准营销等诸多方面。
“智能制造”应该说不是一个新概念了，早在上个世纪80年代，国际上就已经有了智能制造的专著。在中国，我校是最早引入智能制造概念的高校之一，1988年，杨叔子院士就已经将它引入到国内了。
这张图大致反映了国内外智能制造的研究发展历史，我们注意到，从90年代中期到2010年左右，将近15年的时间，较少有人去谈智能制造，但到了2011年后突然就爆发起来，从2012年的“工业互联网”到2013年的“工业4.0”，再到今年的“中国制造2025”，它们的主题都是“智能制造”。为什么“智能制造”会经历“兴起→沉寂→爆发”三个阶段呢？我们早期谈智能制造，一般都侧重于将人工智能中的知识获取、推理等技术应用于制造过程，但这方面的人工智能技术发展缓慢，相关研究是受阻的，比如创成式CAPP。近20年来，随着信息通讯技术的快速发展，我们现在讲“智能制造”，更强调的是信息驱动的制造，它的特点是CPS还有大数据，也就是说，“智能制造”的内涵实际上发生了一些变化。此外，“智能制造”也是目前各国政府重振制造业的一个抓手。
什么叫智能制造？我们也尝试给出了定义：“面向产品的全生命周期，以新一代信息技术为基础，以制造系统为载体，在其关键环节或过程，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化，从而实现某些优化目标”。首先它是面向产品全生命周期，而不只是狭义的一部分。其次，它是以新一代的信息技术为基础，去发展信息化制造。第三，它是以智能制造系统为载体，制造系统是一个相对的概念，小到单台设备，大到一个企业、企业联盟都可以叫做制造系统。第四，要求在其关键环节或过程，具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制能力，能动态地适应制造环境的变化。这是其区别于“自动化制造系统”和“数字化制造系统”的根本地方。第五，关于智能制造的目标，我用了一个模糊的句子“实现某些优化目标”，这是有原因的，因为不同的制造系统层次、制造系统的不同环节和过程、不同的行业和企业，其优化目标及其重要性都是不同的，难以一一枚举，必须具体情况具体分析，下面就做一些探讨。
关于智能制造的建设目标，一个航空企业和一个服装企业应该大为不同，要因行业、企业和系统的层次而定。在家电、3C、服装等行业，“智能制造”的目标更强调满足客户的个性化定制需求。在航空、航天、船舶等行业，它们本来就是个性化制造，“智能制造”的目标应该更强调实现复杂零件的高品质制造。大家都知道现在国内的航空发动机还造不好，原因是什么？就是航空发动机的设计、工艺、材料问题我们解决不了，这就要用到智能制造技术。在石油化工、钢铁、电力等行业，智能制造的目标主要是在保证高效率的同时，实现可持续制造。智能制造的最后一个目标是提升产品价值、拓展价值链，这在工程机械、能源装备等行业尤为重要，因为这些产品的服务价值空间很大。
智能制造的技术体系非常庞杂，我们大致做了一个梳理，将它们分为两部分：智能制造基础关键技术和智能制造系统关键技术。智能制造基础关键技术包括先进制造基础技术(先进制造工艺、数字建模与仿真、现代工业工程、先进制造理念/方法与系统等)、新一代信息技术、人工智能技术、智能优化技术、大数据分析与决策支持技术等等，这里不再赘述，下面重点谈谈智能制造系统关键技术。
首先是智能产品技术。智能产品是指深度嵌入了信息技术，在其制造、物流、使用和服务过程中，能够体现出自感知、自诊断、自适应、自决策等智能特征的产品。智能产品的智能特征体现在三个环节，其一是产品使用过程的智能化，典型的例子是无人机，无人机在工作的时候能够根据环境变化自动做出反应。其二是产品制造过程的智能化，大家都看过西门子成都工厂的宣传片，它的PLC在制件能够自动流转到相应工位进行装配，并且装配完后自动检测，这就是制造过程的智能化，也就是所谓的“工件能和机器自主进行通讯交流”的能力。最后是产品服务过程的智能化，比如，三一重工的售出设备在几千公里以外工作，在三一的ECC控制中心能够远程监控到这些设备的位置和状态，从而为客户提供售后服务。
第二是智能设计技术。智能设计技术现在谈得好像比较少，因为它很难。但我们讲智能制造，智能设计肯定是一个重要的环节。智能设计技术主要体现为几个方面，第一是面向海量数据的设计需求获取技术，即通过大数据分析准确获取不同目标客户的需求。第二是设计概念的智能创成技术，包括TRIZ理论，基于案例或知识规则的设计方法等等。第三是基于模拟仿真的智能设计技术，包括ICME(集成制造材料工程)、多学科优化等等。最后是面向“性能优先”的智能设计技术，现在有了3D打印技术，设计者可以把更多的精力放在如何使产品结构能够更好地满足性能要求之上，而不用太担心零件是否能够制造出来。
第三是智能装备与工艺技术。我这里举几个例子，第一个是高品质复杂零件的智能加工技术，比如航空发动机关键零件的加工就需要用到，具体体现为工况自感知、工艺自学习、装备的自律执行等等。第二个是高度的人机协同技术，大家可能看过“空客未来工厂”的视频，其中一个场景就是通过人与机器人的互动来实现线路装配，体现了高度的人机协同。第三是虚拟与物理融合制造，这张图片是Johndeere公司的虚拟焊接例子，工人拿着物理焊钳进行比划，在虚拟场景中可以对焊接工艺进行干涉检验，实现了虚拟和物理的高度融合。
第四是智能工厂技术。现在大部分先进制造企业都应用了自动化产线/设备和MES系统，在生产、物流、检测等环节实现了一定的智能化，但是这离智能工厂还是有一定距离。什么才能叫智能工厂？我觉得至少应该具有这样几个特征，其一是“自适应性”，也就是说，不管产品的生产批量多大(从1到大批量)、品种多少(单品种到多品种混流)、变化多频繁，工厂都能高效应对。其二是“智能动态调度”，“工业4.0”认为计划管控将从集中型向分散型转变，未来的智能制造单元应该可以通过自主协商来决定加工任务和顺序，从而快速响应制造环境的变化。我们知道，现在的排产系统(APS)的主体思想还是集中控制，关于分散控制，多年以前我们研究过Multi-Agent技术，但是目前实用性还不强。其三是“预测性”，就是李杰教授提到的自省性特征，通过预测制造机制，实现对未来的设备状态、产品质量变化、生产系统性能等的预测，从而提前主动采取应对策略。总之，如果上述三个特征能够具备，我们才能说制造工厂足够智能。
第五是智能管理与服务技术。具体包括智能物流/供应链管理、智能能源管理、智能服务等等，这方面主要是大数据分析利用的一些实例，我就不详细说了。
最后一点是智能生态系统。近年些来出现了许多新型制造模式，比如家用电器、汽车等行业的客户个性化定制模式，电力、航空装备行业的异地协同开发和云制造模式，食品、药材、建材、钢铁、服装等行业的电子商务模式，以及众包设计、协同制造、城市生产模式等等，在新模式下，智能制造系统将演变为复杂的“大系统”，其结构更加动态，企业间的协同关系也 更分散化，制造过程由集中生产向网络化异地协同生产转变，企业之间的边界逐渐变得模糊，企业必须融入智能制造生态系统，才能得以生存和发展，哪家企业掌握 了智能制造产业生态系统的主导权，它就更强大，比如苹果。
智能制造的系统特征
智能制造的载体是制造系统，脱离制造系统谈智能制造是没有意义的，智能制造的系统特征包括：
第一是大系统特征，全球分散化制造环境下，任何企业或个人都可以参与产品设计、制造与服务，智能工厂和交通 物流、电网等都将发生联系，通过工业互联网，大量数据被采集并送入云网络。大系统的基本特征是大型性、复杂性、动态性、不确定性、人为因素性、等级层次 性、信息结构能通性等等。显然，智能制造系统(特别是车间级以上的系统)完全符合这些特征。
第二是信息驱动下的“感知→分析→决策→执行与反馈”的大闭环特征，这是智能制造系统的基本特征，没有它，系统就不能称之为“智能”。
第三是系统进化和自学习。智能制造系统的结构应该是不断进化的，从车间与工厂的重构，到企业合作联盟重组，再到众包设计、众包生产，通过自学习、自组织功能，制造系统的结构可以随时按需进行调整，从而通过最佳资源组合实现高效产出的目标。
第四是集中智能与群体智能相结合。工业4.0有一个非常重要的概念：CPS，即信息物理系统，拥有CPS的物理实体将具有一定的智能，能够自律地工作，并能与其他实体进行通讯与协 作，同样，人与机器之间也能够互联互通，这实际上体现了分散型智能或群体智能的思想，与集中管控所代表的集中型智能相比，它的好处就是：能够自组织、自协 调、自决策，动态灵活，从而快速响应变化。当然，集中型智能还是不能缺少的，类似于人类社会，博弈论中的“囚徒困境”问题在群体智能中依然存在。
第五是人与机器的融合，即人机协同。随着人机协同机器人、可穿戴设备的发展，生命和机器的融合在制造系统中会有越来越多的应用体现，机器是人的体力、感官和脑力的延伸，但人依然是智能制造系统中的关键因素。
最后是虚拟与物理的融合。智能制造系统蕴含了两个世界，一个是由机器实体和人构成的物理世界，另一个是由数字模 型、状态信息和控制信息构成的虚拟世界，未来这两个世界将深度融合，难以区分彼此。一方面，产品的设计与工艺在实际执行之前，可以在虚拟世界中进行 100%的验证，另一方面，生产与使用过程中，实际世界的状态，可以在虚拟环境中进行实时、动态、逼真的呈现。
关于智能制造的一些思考
下面谈一谈我对智能制造的思考：
从智能制造的本源来看，“智能”+“制造”是其本质，制造有广义和狭义之分，“智能”也有低级和高级之分，系统能根据人类预定义的一些规则和模型进行计算，得出优化结果，并指导实际制造，可视为一种低级智能，从高级层面来分析，“自学习、自决策、自适应、高度人机协同”应该是未来方向，但这取决于人工智能的研究进展。
从智能制造的目标来看，智能制造的目标是实现高效、高质量、环境友好的制造，无论是信息 化技术、自动化技术或者智能化技术的采用，都应该服从这一基本目标。但不同的行业和企业，智能制造的目标重点有明显差异，以航空发动机为例，其目标重点是 实现高品质零件制造，而对于家电等日常消费品而言，满足用户个性化需求、增强用户体验性更加重要，因此，企业在实施智能制造时，必须切合行业实际，找准建 设目标和方向。
从智能制造的发展阶段来看，智能制造是比自动化制造、数字化制造更高的阶段，但是，并不 意味作要实施智能制造就一定要先全部实现自动化或者数字化，目前，除了电子、汽车等部分行业外，其余制造行业的自动化程度比较低，比如航空航天行业，从短 期来看，也没有必要完全实现自动化，如何实现人机协同工作更加重要。
从智能制造的技术构成来看，智能制造的技术体系非常广泛，在我国，这些技术的现状是完全 不同的，比如一部分互联网应用技术，我们跟紧国际潮流甚至实现部分超越，没有任何问题，但一些关键的制造基础技术，比如智能装备、智能工艺、智能设计、智 能材料等等，需要大量的工作积累，实现起来难度很大，这也是中国制造与美国制造、德国制造相比的主要差距。所以说，我们在推进“互联网+制造”的同时，一 定不能忽视强化制造基础能力的任务，否则智能制造的目标将成为空中楼阁，“中国制造2025”中的强基工程很重要。
2、智能化工厂建设案例
第二部分我们来探讨一下智能制造落地的一些内容。今年工信部先后启动了两类项目，一个是智能制造专项，另一个是智能制造试点示范项目。其中智能制造专项在十大领域支持智能制造新模式建设，同时也支持智能制造标准建设，全国一共94个项目入围。而智能制造试点示范项目，主要是从六个方面，即工厂、车间、装备与产品、模式、管理还有服务来支持试点示范建设，最终46家企业入围。我们也参加了其中几个项目，下面就把一些规划成果给大家做一个分享，由于项目刚启动，目前还看不到一个完整的应用效果。
案例1：3C产品智能化加工工厂建设
这是我们在东莞的一个3C产品智能加工工厂案例，3C是Computer、Communication、Consumer Electronic的简称，中国是3C产品的制造大国，东莞手机每年2.3亿台，产值超过1800亿。现在手机金属外壳是一个趋势，金属外壳要用机床去加工，因此机床的需求量猛增，珠三角现役高速钻攻中心数量超过十万台。国家之所以支持这个项目，就是希望企业能够实现机器换人，特别是用国产数控机床、国产数控系统和国产机器人去换人。实现加工过程自动化、物流自动化、检测自动化，同时实现生产过程的数字化管控及大数据决策支持。
这张图是智能工厂的体系架构图，3C智能加工工厂分为五个层次，最底下是智能设备层，包括各种各样的加工设备、物流设备，以及产线的控制系统等等。往上一层是物联网层，通过它实现数据采集与指令下达。再往上是业务系统层，左边是三维的虚拟生产建模模块，中间是三维工艺系统，右边是MES系统，再往上就是数据中心层，包括云数据中心、决策分析平台等等。最上面是智能展现层，包括生产管控中心、移动终端应用等等。这个项目的最大亮点是建设由几百台国产的数控机床、数控系统和机器人构成的自动化加工车间，这在国内是绝无仅有的。第二个亮点是虚拟和物理融合的数字化车间，大家可以看看这个三维虚拟工厂模型，未来我们能够进入其中进行虚拟漫游，所有车间的实况和实绩都能在虚拟车间中一一呈现，举个例子，点击一台设备，就会出现透明报表，告诉我们设备在做什么事情，今天做过什么事情，什么时候需要检修了。我们希望最终实现虚拟和物理车间的完全同步，当然这里面的技术难度和工作量非常大。
案例2：输配电装备企业智能化工厂
第二个案例是输配电装备企业的智能化工厂，它生产变压器、开关柜等产品，变压器和开关柜的生产模式是完全不同的，变压器是典型的离散制造方式，在一、两个工位上完成装备，没有生产线的概念，而开关柜装配则类似于汽车发动机，有多条流水线来支持。
本项目的目标包括以下几个方面，其一是设计过程的数字化、智能化，比如变压器专家设计系统，其二是制造过程的数字化、智能化，构建支持多型号产品混流生产的智能柔性开关柜生 产线，实现大型变压器叠片、线圈绕制过程的自动化和在线检测等等，同时，构建设备监测与控制系统，实现多条柔性生产线、物流单元、检测单元的集成管控和协 同工作，开展制造大数据采集、分析及利用，实现智慧能源管理和质量大数据的分析。最后，实现虚拟与物理融合的制造过程管控，建立三维透明工厂。
案例3：船舶配套企业的智能化工厂规划
我们做过多家企业的智能化工厂规划，当时就在思考一个问题，怎么样去描述智能工厂。先说工厂，怎么去描述一个工厂呢？可以从三个维度来描述：第一是产品全生命周期维度，产品的设计、工艺、制造、销售、服务都离不开工厂。第二是生产制造维度，从下到上，设备、产线、车间、工厂、企业，构成了一个工厂。第三是供应链维度。依据这三个维度，融入智能化要素，我们为某船舶配套企业规划了智能化工厂建设蓝图，目前该企业正按照这个规划进行落地实施。
案例4：智能化工厂标准建设
最后是一个标准建设的案例。国家智能制造专项也支持了智能制造的标准建设，具体到智能工厂而言，就是要回答如下几个问题：智能化工厂的定义是什么？智能化工厂的边 界范围是什么？智能化工厂的标准构成是什么？智能化特征如何体现？如何评价智能化工厂？围绕这几个问题，我们正在制定相关标准，同时，为验证标准的先进 性、可行性、可复制性，我们也正在参与智能化工厂标准验证平台建设。
关于智能化工厂建设的建议
最后，关于智能化工厂建设，我有一些建议：
一是规划先行，有必要邀请相对中立的专业咨询机构来制定智能工厂总体规划；二是问题牵 引，要明确智能工厂要解决什么问题，且确信能解决这些问题；三是夯实基础：是否具备实施智能化工厂的基础条件？比如，是否满足工信部智能制造试点示范项目 定义的六要素;四是循序渐进，目前的一些智能制造项目面铺的太广了，实际上不利于形成亮点。
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本文标题：朱海平：智能制造与智能化工厂建设
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