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智能制造的路径选择

2016-07-14 沈斌 知识自动化
不同语境下的选择
德国“工业4.0”、美国GE公司“工业互联网”和“中国制造2025”提出后,在工业企业产生了前所未有的影响,为企业在新一轮工业革命浪潮中的转型升级指明了战略发展方向。各个方向基本重点都是“数字化”、“网络化”和“智能化”,而其核心则是“智能化”。然而,虽然看上去具有相同的目标指向,但由于不同的基础和的环境,在实践中的实施途径自然各不相同。
图1  不同的实施途径和相同的目标
在产品日益个性化、多样化和智能化以及国际市场激烈的竞争环境下,企业急需转型升级。一些企业面临着如何生存,一些企业如何在今后发展中占有主导地位,这些都需企业决策层作出适合自己的发展战略。

数字化
基于模型的产品MBD,就是利用计算机软件对企业资源进行数字建模,进行优化仿真,如数字样机DMU,就是通过赛博空间充分模拟物理世界,从而以最低的成本设计最佳产品和生产过程。与此同时,企业的生产过程是瞬间千变万化的。这就意味着,还必须将实时变化的情况反映到数字模型中,以实现虚实结合、虚实同步的最佳生产控制。
这就是数据的正向和反向的流动。赛博空间和物理实体,中间曾经隐藏的断层被呈现出来,并且开始出现了交互的映射和流动。
在红领C2M定制模式中,其实只是上述数字化过程中的一个阶段性成果。然而即使如此,它也展现了巨大的魔力。人群拥挤的车间看上去没有任何美感和力量,而通过网络流动的数据,才是红领得以快速应对个性化定制生产的根本。
数字化、数字化、数字化,显然可以被期待着产生巨大的转型力量。

约翰•惠勒提出一句话“it from bit(万物来自比特)。
其中it指代物质,而bit指代信息。简单来讲,传统工业就是原子的重组,制造业做的事情几乎就是把每个原子再重组:这从根子上,说明了智能制造的本质。
今天数据科技和互联网的时代,来源于数据和信息的重组。未来很大的趋势是数字化,重组数据和信息,可能比重组原子将获益更加巨大。
这很容易让我们指向如下的结论:数据和信息就是智能制造系统中流动着的“血液”。数字化就是将数据转变成信息,通过网络化和智能化的决策,创造更加有用的价值。数字化制造是智能制造的基础。没有数字化制造的基础,智能制造也将是空中楼阁。

网络化
制造执行系统(MES)是企业信息化中的核心,它在企业决策层(如ERP系统)与实际生产层(如生产设备、制造车间或制造岛)之间起着承上启下的重要作用。实际生产层每时每刻产生着变化的数据,通过MES系统实时采集、调度和分析评价,优化控制生产。也为企业积累大量有效的第一手原始数据,为进一步的企业信息化和智能化打下坚实的基础。因此,MES系统是企业实现智能制造的必备条件,这在国家工信部2016年申报智能制造示范项目的先决要素中得到了明确的规定。
图2  美国智能制造领导力联盟的数据视图(感谢中航刘亚威供图)
数据是企业流动着的“血液”,必须进行处理形成信息,将正确的信息在正确时间里传输给正确需要的人,才能发挥重要的作用,有时还起着决定性的作用。实际上,美国国家创新网络中心-智能制造创新院非常明确地提出,正确的数据、正确的时间和正确的人,是智能制造的基础之一。而这一切,都离不开网络化的发展。
无论是企业内外部的“纵向集成”、“横向集成”和“端到端集成”,都离不开网络化。未来企业中,信息的不通畅,也会导致决策的不完整和低效率。
只有网络化,才能使智能决策畅通无阻,精确执行。
因此网络化也是智能制造的必要途径。

智能化与制造态
人工智能技术的发展,已经能够模拟人的智能,有些方面甚至超过人的智能。如谷歌的AlphaGo系统4:1战胜了世界围棋大师李世石。
甚至,它还可以自己对自己下棋!
已经下了10万多局棋的AlphaGo(一个人一生中是不可能下那么多局棋),积累了大量的对局数据,再不断修正其算法,提高对局技巧。人工智能在硬件支撑下,靠的是算法和数据,就会产生无限的增长。这样的硬件和设备,在引入企业之后,那么企业未来实施智能制造的前景也是无可限量的。
有了数据支撑,有了各种算法与业务模型,制造企业的转型就可以,从制造态转型到服务型制造。实际上,通过工业大数据为客户提供智能服务,正是制造企业实现效益增值的重要来源。
世界500强企业的25%的收入来自与服务收入,其中19%的企业其服务收入已经达到总收入的50%。GE全球销售收入的70%来自于“技术+服务+管理”的服务业务。而我国制造企业的服务收入只占总收入的1-2%(图3)。
图3  总收入与服务收入统计
制造企业的升级是从低端到中高端生产升级,更重要的是向智能生产发展。但是,没有上述数字化和网络化的基础,不能一步到位就进入智能制造。所以,工信部提出的智能制造项目还是示范项目,并不是立刻让大量企业按照这个模板进行的升级。尽管如此,企业在升级过程中,可以在局部考虑智能化的元素,如智能化产品的开发,智能化生产线或车间(单元)的实施。摸索实践,积累经验,待技术更成熟和局部成功后,逐步推向整体。
战略上,可以进行智能化总体方案的选择;而在战术上,则需要局部(分步)实施,也就是从上至下、从下到上的两条路径。
图4  实现智能工厂的三个阶段
实际上值得注意的是,美国智能制造联盟SMLC在十年前成立的时候,就特别强调如何降低生产成本。
这样的智能制造目标,是一个标准的“以结果为导向”的选择。
因此,无论是数字化、网络化和智能化,都是为了提高企业效益的手段,其目的是提高企业制造和服务能力,增强企业的核心竞争力和核心竞争优势,从而在激烈的市场竞争中获得生存或主导地位。
相关阅读:终于看清楚了美国智能制造的布局为什么是“制造业+互联网”
作者简介

沈斌教授同济大学中德学院机械工程系主任

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