中航工業(yè)北京航空制造工程研究所 侯志霞 鄒 方 王湘念 呂瑞強

智能制造是全球制造業(yè)發(fā)展的趨勢，智能制造系統(tǒng)作為智能制造技術的集成應用環(huán)境，目前已成為主要工業(yè)發(fā)達國家提早布局的重點。德國提出“工業(yè)4.0”概念，美國也推出工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)企業(yè)等類似概念，其主要特征都是智能和物聯(lián)。根據(jù)德國“工業(yè)4.0”描繪的美好前景，在現(xiàn)代智能機器人、傳感器、數(shù)據(jù)存儲和計算能力成熟后，現(xiàn)有工廠將能通過網(wǎng)絡把供應鏈、生產(chǎn)過程和倉儲物流智能連接起來，真正實現(xiàn)生產(chǎn)過程全自動化、產(chǎn)品個性化、管理智能化[1]。

工業(yè)4.0描述的智能工廠系統(tǒng)完全不同于傳統(tǒng)的工廠自動化系統(tǒng)，智能工廠采用面向服務的體系架構，在生產(chǎn)現(xiàn)場層面使用物聯(lián)網(wǎng)技術；在控制級采用信息物理融合生產(chǎn)系統(tǒng)（CPPS）技術；上層的監(jiān)控管理層級連接到安全可靠和可信的云網(wǎng)絡主干網(wǎng)，采用服務互聯(lián)網(wǎng)的方式提供服務[2]。

我國制造業(yè)也將智能制造作為新一輪產(chǎn)業(yè)技術變革的主要方向，致力于構建自己的智能制造產(chǎn)業(yè)體系。智能裝備、智能工廠等未來生產(chǎn)手段和方式將廣泛替代傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式。建立符合航空產(chǎn)品生產(chǎn)特點的智能車間/生產(chǎn)線，可以有效提升產(chǎn)品的質量穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率，并滿足多品種、小批量、柔性化生產(chǎn)需求。

生產(chǎn)線概述

生產(chǎn)線是按對象原則組織起來，完成產(chǎn)品工藝過程的一種生產(chǎn)組織形式。隨著產(chǎn)品制造精度、質量穩(wěn)定性和生產(chǎn)柔性化的要求不斷提高，制造生產(chǎn)線正在向著自動化、數(shù)字化和智能化的方向發(fā)展。生產(chǎn)線的自動化是通過機器代替人參與勞動過程來實現(xiàn)的；生產(chǎn)線的數(shù)字化主要解決制造數(shù)據(jù)的精確表達和數(shù)字量傳遞，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精確控制和流程的可追溯；智能化解決機器代替或輔助人類進行生產(chǎn)決策，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的預測、自主控制和優(yōu)化。

產(chǎn)品制造過程涉及物料、能源、軟硬件設備、人員以及相關設計方法、加工工藝、生產(chǎn)調度、系統(tǒng)維護、管理規(guī)范等。生產(chǎn)線配備的工藝裝備與生產(chǎn)的工藝要求相關，通常有加工設備、測量設備、倉儲和物料運送設備，以及各種輔助設備和工具。自動化生產(chǎn)線需配備機床上下料裝置、傳送裝置和儲料裝置以及相關控制系統(tǒng)。在人工智能技術的支持下，通過提升信息系統(tǒng)與物理制造過程的交互程度，形成智能化生產(chǎn)線系統(tǒng)，實現(xiàn)工藝和生產(chǎn)過程持續(xù)優(yōu)化、信息實時采集和全面監(jiān)控的柔性化可配置，是制造業(yè)未來發(fā)展趨勢。

航空生產(chǎn)線主要按專業(yè)劃分并組織生產(chǎn)，分為機加生產(chǎn)線、裝配生產(chǎn)線、鈑金生產(chǎn)線、復材生產(chǎn)線等，目前不管是工藝方法、工藝裝備還是信息化環(huán)境等都與智能化存在較大差距。主要表現(xiàn)在：工藝方法存在經(jīng)驗試錯現(xiàn)象，熱成形、塑性變形、切削加工等制造過程中工藝方法和工藝參數(shù)的選擇以經(jīng)驗為主，仿真計算的能力和工程化水平較低；工藝裝備的傳感器部署和智能決策規(guī)則尚不健全，不具備工況的感知和實時處理能力；機器人的集成應用水平低，大量危險和勞動強度大的工作仍然由人完成；生產(chǎn)管控能力不足，導致生產(chǎn)線柔性不足、整體運行效率低下。

智能生產(chǎn)線架構

與傳統(tǒng)生產(chǎn)線相比，智能生產(chǎn)線的特點主要體現(xiàn)在感知、互聯(lián)和智能3個方面。感知指對生產(chǎn)過程中的各種不同類型數(shù)據(jù)的感知和采集，并進行實時的監(jiān)控；互聯(lián)指生產(chǎn)線所涉及的產(chǎn)品、工具、設備、人員互聯(lián)互通，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合與交換；智能指在大數(shù)據(jù)和人工智能的支持下，實現(xiàn)制造全流程的狀態(tài)預知和優(yōu)化。

建設智能生產(chǎn)線需實現(xiàn)工藝的智能化設計、生產(chǎn)過程的智能化管理、物料的智能化儲運、加工設備的智能化監(jiān)控等。圖1為智能生產(chǎn)線方案架構的示意圖。智能生產(chǎn)線由3層架構組成，制造數(shù)據(jù)準備層實現(xiàn)基于仿真優(yōu)化和制造反饋的工藝設計和持續(xù)優(yōu)化，主要針對制造過程的工藝、工裝和檢驗等環(huán)節(jié)進行規(guī)劃并形成制造執(zhí)行指令；優(yōu)化與執(zhí)行層實現(xiàn)生產(chǎn)線生產(chǎn)管控，包括排產(chǎn)優(yōu)化、生產(chǎn)過程的集成控制、在線測量與質量管理以及物料的儲運管理；網(wǎng)絡與自動化層實現(xiàn)生產(chǎn)線自動化和智能化設備的運行控制、互聯(lián)互通以及制造信息的感知和采集；基礎平臺的核心是提供基礎數(shù)據(jù)的一致性管理，各層級系統(tǒng)間數(shù)據(jù)集成及設備自動化集成；使能技術指支撐智能生產(chǎn)線建設和智能化運行的使能基礎技術；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術是構建智能生產(chǎn)線網(wǎng)絡化運行環(huán)境的關鍵，基于該技術構建的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)產(chǎn)品、設備、工具的互聯(lián)互通，并提供網(wǎng)絡化的信息感知和實時運行監(jiān)控環(huán)境；大數(shù)據(jù)技術用于對制造過程產(chǎn)生的海量制造數(shù)據(jù)的提取、歸納、分析，形成一套知識發(fā)現(xiàn)機制，指導制造工藝和生產(chǎn)過程的持續(xù)優(yōu)化；智能分析基于工藝知識、管控規(guī)則分析，監(jiān)控來自工藝、生產(chǎn)和設備層級的問題，進行預測、診斷和優(yōu)化決策。

智能生產(chǎn)線關鍵技術

智能制造的核心是信息物理融合（CPS）技術，其中的“信息”指算法、3D模型、仿真模型、工藝指令等能夠通過網(wǎng)絡訪問和收集到的數(shù)據(jù)和信息，其中的 “物理”指在生產(chǎn)系統(tǒng)中的人、自動化模塊、物料等物理工具和設施。智能制造的目的就是要為制造系統(tǒng)構建完整的生產(chǎn)與信息的回路，使得制造系統(tǒng)具有自我學習、自我診斷、自主決策等智能化的行為和能力。

智能生產(chǎn)線將先進工藝技術、先進管理理念集成融合到生產(chǎn)過程，實現(xiàn)基于知識的工藝和生產(chǎn)過程全面優(yōu)化、基于模型的產(chǎn)品全過程數(shù)字化制造以及基于信息流物流集成的智能化生產(chǎn)管控，以提高車間/生產(chǎn)線運行效率，提升產(chǎn)品質量穩(wěn)定性。實施智能生產(chǎn)線，需要解決生產(chǎn)線規(guī)劃、工藝優(yōu)化、生產(chǎn)線智能管控、裝備智能化和生產(chǎn)線的智能維護保障等關鍵技術。

圖1 智能生產(chǎn)線方案架構

1 生產(chǎn)線建模仿真技術

生產(chǎn)線作為一種特殊的產(chǎn)品，也有自己的生命周期，包括設計規(guī)劃、建設、運行維護和報廢。其中生產(chǎn)線的設計規(guī)劃直接關系到后續(xù)生產(chǎn)線的運行能效。在生產(chǎn)線規(guī)劃時，應結合產(chǎn)品對象的工藝要求進行相關設備、物流及各種輔助設施的規(guī)劃建模與模擬運行，對產(chǎn)品生產(chǎn)流程、每臺設備的利用率、生產(chǎn)瓶頸等進行分析評估。生產(chǎn)線建模的細化程度、每道工序的時間估算、裝夾等人力時間的計算以及物料工具的配送方式等都影響仿真評估的結果。

2 基于仿真計算和制造反饋的工藝設計技術

航空產(chǎn)品的加工和成形工藝復雜，工藝技術的改進及工藝參數(shù)的優(yōu)化對于產(chǎn)品的制造精度和質量穩(wěn)定性有決定性作用。在產(chǎn)品試制階段進行工藝、工裝、檢驗的規(guī)劃設計時，大量工藝參數(shù)和變形補償基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)和工藝試驗來確定，造成研制周期長、成本高昂、質量穩(wěn)定性差等問題。究其原因，一方面，產(chǎn)品制造工藝過程的幾何仿真及物理仿真技術還不能滿足工程應用；另一方面，沒有對制造過程的歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析和提煉，工藝經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫和決策規(guī)則不成體系、碎片化，不足以支持工藝的智能化設計過程。基于經(jīng)驗知識、仿真計算和制造反饋的工藝設計技術，可提高工藝設計的精細化程度，降低人為因素的影響，實現(xiàn)工藝設計過程的規(guī)范程度和設計效率，并形成持續(xù)改進的工藝優(yōu)化機制。

3 生產(chǎn)線的智能化管控技術

智能化生產(chǎn)線的運行具有柔性化、自適應、自決策等特點，生產(chǎn)線的智能化管控包括智能排產(chǎn)、物料工具的自動配送、制造指令的即時推送、制造過程數(shù)據(jù)的實時采集處理等。支持智能化生產(chǎn)的決策規(guī)則的定義、決策依據(jù)的準確實時采集是智能化生產(chǎn)線正常運行的基礎；基于生產(chǎn)線資源占用情況、生產(chǎn)計劃的執(zhí)行反饋情況以及生產(chǎn)計劃調整而進行的動態(tài)化生產(chǎn)調度排產(chǎn)是保證生產(chǎn)線正常運行的前提。對于自動化程度較高的生產(chǎn)線，生產(chǎn)過程中人機的協(xié)同，如物料的配送、裝夾、工序檢驗等這些可能的人工環(huán)節(jié)與設備自動化生產(chǎn)環(huán)節(jié)的協(xié)同與集成是保證準時生產(chǎn)的關鍵，而生產(chǎn)環(huán)節(jié)的防錯及質量保證措施，在線檢測的智能化、檢測數(shù)據(jù)的實時準確采集處理等措施可以有效提升生產(chǎn)效率和質量。生產(chǎn)線智能管控系統(tǒng)除了要實現(xiàn)生產(chǎn)線物料、人員、設備、工具的集成運行與信息流、物流的融合，還要實現(xiàn)與車間級信息系統(tǒng)、企業(yè)級信息系統(tǒng)的信息交互與集成。

4 工藝裝備的智能化技術

智能裝備的特點是將專家的知識和經(jīng)驗融合到生產(chǎn)制造過程中。工藝裝備不僅本身需要具備感知決策和精準執(zhí)行能力，同時工藝裝備的智能化集成應用水平也有著舉足輕重的作用。深度感知是裝備智能化的首要條件，基于感知信息的分析決策是體現(xiàn)裝備智能化的關鍵，而支持分析決策過程的計算、推理、判斷和人工智能技術、專家系統(tǒng)等密不可分；基于感知、決策、執(zhí)行的閉環(huán)控制單元技術是信息物理系統(tǒng)的精髓。面向航空產(chǎn)品特定需求開發(fā)研制智能化工藝裝備，需要在理清應用環(huán)境、產(chǎn)品對象、工藝特點等的基礎上，針對性地研究傳感器部署方案、感知數(shù)據(jù)的采集方案、分析決策機制的構架方法、反饋執(zhí)行的精準和即時性等。

5 生產(chǎn)線的維護保障技術

先進的生產(chǎn)線維護保障技術是降低制造成本、增加效益的最直接、最有效的途徑。對于集成度和產(chǎn)能要求更高的智能生產(chǎn)線，單點的故障和意外停機有可能導致生產(chǎn)線的整體癱瘓，所以智能化維護技術是未來發(fā)展制造服務業(yè)的重要方向。生產(chǎn)線的維護保障包括針對單臺設備的在線監(jiān)測、故障診斷與預警，也包括針對生產(chǎn)線的整體運行情況的統(tǒng)計、分析、優(yōu)化等。

與傳統(tǒng)維護維修方法相比，智能維護是一種主動的按需監(jiān)測維護模式，需要重點解決信息分析及性能衰減的智能預測及維護優(yōu)化問題。因此，按需的遠程監(jiān)測維護機制和決策支持知識庫是生產(chǎn)線維護保障的基礎技術。

開展生產(chǎn)線維護保障技術的研究，除了降低運行故障率，同時也可以對生產(chǎn)線上每臺設備的使用效率、生產(chǎn)線的瓶頸進行分析，達到提升生產(chǎn)線綜合運行效率的目的。

結束語

實施智能生產(chǎn)線，需要在借鑒國外智能制造先進理念的基礎上，結合我國航空制造業(yè)現(xiàn)狀，深入開展中航特色的智能生產(chǎn)線體系架構和運行模式的研究。

航空智能生產(chǎn)線的建設既要有專業(yè)特色又要有一定的產(chǎn)品針對性，智能生產(chǎn)線的建設應以需求牽引，不能盲目追求全自動化和智能化。物料跟蹤、適應性加工、拉式生產(chǎn)、在線檢測、誤差補償、成形過程實時監(jiān)控、生產(chǎn)和工藝優(yōu)化、動態(tài)生產(chǎn)管控等將是智能生產(chǎn)線的建設重點，需根據(jù)實際情況有所側重。

實施智能生產(chǎn)線應首先突破共性關鍵基礎技術，在此基礎上進行小范圍示范應用，然后逐步推廣。

[1]烏爾里?！ど吕?工業(yè)4.0.北京：機械工業(yè)出版社，2014.

[2]繆學勤.解讀“工業(yè)4.0”智能工廠體系架構.[2014-04-24].http：//www.gkong.com/item/news/2014/04/78779.html.