何慶平，楊 猛，丘邦超，陳振城

（廣州明珞汽車裝備有限公司，廣州 510535）

0 引言

隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來，新科技革命的發(fā)展和市場(chǎng)需求的轉(zhuǎn)變，以及信息技術(shù)、新能源技術(shù)、新型材料及生物技術(shù)等紛紛滲透到制造行業(yè)，裝備工業(yè)已由低端擴(kuò)展型發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨藙?chuàng)新型發(fā)展，轉(zhuǎn)型升級(jí)已經(jīng)成為必然要求和大勢(shì)所趨[1]。依據(jù)我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和跨越發(fā)展的整體部署，其核心內(nèi)容就是將實(shí)施智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主攻方向，智能制造已成為我國以裝備工業(yè)為代表的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要手段和必然選擇。轉(zhuǎn)型升級(jí)就意味著對(duì)智能制造裝備的高適應(yīng)性、高速、高精度、智能化作業(yè)等需求，利用先進(jìn)的傳感技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、智能技術(shù)等，通過人機(jī)交互、決策、執(zhí)行以及智能感知，實(shí)現(xiàn)裝備設(shè)計(jì)、制造及產(chǎn)品的智能化、智能技術(shù)與信息技術(shù)的集成和深入融合，而伴隨著智能和信息技術(shù)的深入融合，勢(shì)必會(huì)帶來大量技術(shù)數(shù)據(jù)的分析、存儲(chǔ)和傳輸?shù)碾y題。而超級(jí)計(jì)算機(jī)（超算）及應(yīng)用平臺(tái)具有高性能和并行計(jì)算、應(yīng)用廣兼顧云計(jì)算、易編程性和性價(jià)比高等優(yōu)勢(shì)，為裝備企業(yè)智能制造帶來了契機(jī)。

1 超算優(yōu)勢(shì)

超算具有每秒千萬億次以上浮點(diǎn)運(yùn)算能力、高效可信的系統(tǒng)、海量存儲(chǔ)、系統(tǒng)容錯(cuò)等關(guān)鍵技術(shù)，從學(xué)科角度來講最主要特點(diǎn)是在實(shí)驗(yàn)不可行或僅有少量實(shí)驗(yàn)支持的情況下，立足于基本原理，經(jīng)精細(xì)計(jì)算，通過驗(yàn)證與確認(rèn)，最終達(dá)到可信“預(yù)知預(yù)報(bào)”的目的。超算具有一些前所未有的特性。（1）物理學(xué)特點(diǎn)：高分辨率、多尺度和多物理場(chǎng)。（2）海量并行計(jì)算。（3）高可擴(kuò)展性：具有國外商用計(jì)算機(jī)輔助工程（Computer Aided Engineering，CAE）軟件的可發(fā)展性。（4）必須容錯(cuò)[2]。因而造就了其幾大優(yōu)勢(shì)：（1）高性能，峰值速度和持續(xù)速度都是個(gè)人電腦和工作站無法比擬；（2）應(yīng)用廣，主打科學(xué)工程計(jì)算，兼顧云計(jì)算；（3）易使用，創(chuàng)新發(fā)展了異構(gòu)融合體系結(jié)構(gòu)，提高了軟件兼容性和易編程性；（4）性價(jià)比高。這些優(yōu)勢(shì)都是超級(jí)計(jì)算機(jī)面向智能制造裝備企業(yè)的契合點(diǎn)，可為裝備企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)提供重要支撐。

2 裝備企業(yè)智能制造

智能制造在我國經(jīng)歷了工業(yè)驅(qū)動(dòng)信息化，兩化融合時(shí)期到現(xiàn)今的工業(yè)智能化時(shí)期。裝備制造企業(yè)大都通過計(jì)算機(jī)模擬和人工智能手段跨學(xué)科相互滲透應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中。其主要表現(xiàn)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理、智能處理、智能物流、智能裝配、智能人機(jī)交互等，通過智能裝備的整合和生產(chǎn)活動(dòng)構(gòu)建新的制造模式[3]。故現(xiàn)階段實(shí)現(xiàn)智能制造是裝備企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，以明珞裝備企業(yè)在實(shí)現(xiàn)智能制造過程為例，智能制造服務(wù)能力主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面，如圖1所示。

（1）成熟完善的產(chǎn)品體系?；凇盀榭蛻魟?chuàng)造價(jià)值”為核心的理論，聚焦產(chǎn)品和集成，不斷的完善管理和業(yè)務(wù)流程及水平，增強(qiáng)自身數(shù)字化能力，打造完善的從方案到裝備，從硬件到軟件，從數(shù)據(jù)到平臺(tái)的產(chǎn)品群，建立標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)品化的支撐體系，促進(jìn)全球協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)。

（2）高效創(chuàng)新的生產(chǎn)方式。裝備企業(yè)實(shí)現(xiàn)管理透明化和生產(chǎn)制造的數(shù)字化，建成全球第一條非標(biāo)工裝、電柜智能柔性裝配線，流水作業(yè)可以提升組裝效率5倍以上。其次，擁有自動(dòng)化的高效設(shè)計(jì)和全球領(lǐng)先的虛擬制造經(jīng)驗(yàn)，提升設(shè)計(jì)效率高達(dá)50倍，實(shí)現(xiàn)了高可靠性的設(shè)計(jì)質(zhì)量。此外，全球領(lǐng)先的虛擬調(diào)試專家團(tuán)隊(duì)縮短了20%～30%的項(xiàng)目周期和35%的調(diào)試時(shí)間。

（3）智能的大數(shù)據(jù)服務(wù)。智能大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)對(duì)生產(chǎn)線、設(shè)備、部件的運(yùn)營效率、可靠性、健康狀態(tài)等進(jìn)行分析評(píng)估，并幫助客戶優(yōu)化規(guī)劃、研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)維、質(zhì)量等體系。

圖1 裝備企業(yè)在智能制造的3個(gè)方面

明珞裝備企業(yè)智能制造服務(wù)3方面的業(yè)務(wù)中，其一標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)流程與設(shè)備，使標(biāo)準(zhǔn)化線體解決方案和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品與部件能應(yīng)用在較復(fù)雜的生產(chǎn)線系統(tǒng)中，得益于方案和產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中利用CAE分析計(jì)算，能夠有效獲得最優(yōu)化的設(shè)計(jì)方案，減少測(cè)試；其二數(shù)字化軟件與數(shù)據(jù)平臺(tái)，在工程設(shè)計(jì)開發(fā)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)軟件，是基于大量標(biāo)準(zhǔn)化零部件的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，以及數(shù)據(jù)平臺(tái)采集生產(chǎn)線系統(tǒng)中裝備全生命周期內(nèi)的大數(shù)據(jù)；其三創(chuàng)造價(jià)值和降本增效的服務(wù)主要立足于智能預(yù)防性維護(hù)。以上3個(gè)方面表現(xiàn)了智能制造裝備的設(shè)計(jì)、運(yùn)營和維修對(duì)CAE高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)時(shí)效高和分析處理能力的需求。而超級(jí)計(jì)算機(jī)特性造就的幾大優(yōu)勢(shì)，可能會(huì)使得超算在明珞裝備企業(yè)智能制造的3個(gè)方面中起到核心作用，如圖2所示，能夠讓設(shè)計(jì)、運(yùn)營和維修的價(jià)值環(huán)更加可靠。

3 CAE計(jì)算中超算應(yīng)用

CAE是用計(jì)算機(jī)輔助求解復(fù)雜工程和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、剛度、屈曲穩(wěn)定性、動(dòng)力響應(yīng)、熱傳導(dǎo)、三維多體接觸、彈塑性等力學(xué)性能的分析計(jì)算以及結(jié)構(gòu)性能的優(yōu)化設(shè)計(jì)等問題的一種近似數(shù)值分析方法。CAE應(yīng)用程序基本可以分成2大類，一類是共享內(nèi)存應(yīng)用程序，另一類是分布式內(nèi)存應(yīng)用程序。其主要有3個(gè)步驟：第一步是建模亦即前處理，通常在工作站上進(jìn)行；第二步是求解過程，這是至關(guān)重要的一步，需要占用大量的處理器、內(nèi)存資源以及存儲(chǔ)空間，通常在高性能計(jì)算機(jī)上完成，這個(gè)過程涉及到的軟件有Fluent、ANSYS、Nastran、Ls-Dyna等；第三步是后處理過程，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行處理分析，通常也是在工作站上完成[4-6]。

裝備企業(yè)會(huì)涉及車身的流線型流體仿真、復(fù)雜龐大的裝備系統(tǒng)模型、裝備的剛?cè)狁詈线\(yùn)動(dòng)解析和車身的碰撞仿真等。而智能制造對(duì)以上CAE計(jì)算提出高分辨率、系統(tǒng)性整體建模等要求，需要將模型建立的更加精細(xì)，為準(zhǔn)確捕捉各種工況的熱點(diǎn)，特別是疲勞計(jì)算問題，會(huì)建立每一處的單元密度很高的精細(xì)模型，復(fù)雜產(chǎn)品千百個(gè)零件之間的接觸關(guān)系及非線性求解等。這些復(fù)雜模型的求解過程，會(huì)進(jìn)行成千上次的迭代結(jié)果，勢(shì)必要求計(jì)算機(jī)有大內(nèi)存即時(shí)容量和龐大的存儲(chǔ)空間。在CAE計(jì)算求解速度方面，過去，計(jì)算機(jī)提高速度的方法主要靠提高處理器的時(shí)鐘速度；而今，處理器的時(shí)鐘速度已經(jīng)接近極限，計(jì)算機(jī)性能提高的唯一通道是發(fā)展多核計(jì)算機(jī)。分布式并行可以明顯減少計(jì)算時(shí)間，使得大型問題的求解得以松綁。因此，CAE計(jì)算的核心內(nèi)容是高性能計(jì)算，這正是超級(jí)計(jì)算機(jī)所具有的巨大優(yōu)勢(shì)，故而裝備企業(yè)在智能制造中的CAE計(jì)算能夠應(yīng)用超算，會(huì)使得企業(yè)取得轉(zhuǎn)型升級(jí)的成果事半功倍。

圖2 超算在智能制造中的核心作用

4 超算應(yīng)用于大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)就是大量數(shù)據(jù)的集合，具有4V特征，一是數(shù)據(jù)量大（Volume）；二是數(shù)據(jù)類型繁多（Variety），各種類型的裝備狀態(tài)信息，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力的更高的要求；三是數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低（Value）；四是處理速度快（Velocity），時(shí)效性要求高[7]。這些是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征，主要用于采取、存取并分析來源分散、數(shù)量龐大且格式多樣的數(shù)據(jù)，深入挖掘其中的新知識(shí)，從而創(chuàng)造出全新的價(jià)值。

明珞裝備以數(shù)字化為基礎(chǔ)，建立軟件和數(shù)據(jù)平臺(tái)。其中的自動(dòng)化設(shè)計(jì)軟件基于大量標(biāo)準(zhǔn)化零部件的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，包含大量的基礎(chǔ)零件的尺寸、形狀、顏色、參數(shù)化和裝配關(guān)系等信息，以及數(shù)據(jù)平臺(tái)采集生產(chǎn)線系統(tǒng)中裝備全生命周期內(nèi)的大數(shù)據(jù)，需要實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)中每個(gè)零部件的運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)行相對(duì)位置關(guān)系、運(yùn)行周期和循環(huán)等等，同時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)還記錄各個(gè)零部件產(chǎn)品在制造和裝配階段的廣泛信息。但是，現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)和路線，已經(jīng)無法高效處理如此海量的數(shù)據(jù)，而對(duì)于企業(yè)來說，如果投入巨大采集的信息無法通過及時(shí)處理反饋有效信息，那將得不償失。可以說，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。超算及應(yīng)用平臺(tái)的開發(fā)，具有巨大高性能計(jì)算優(yōu)勢(shì)，主打工程科學(xué)領(lǐng)域，兼顧云計(jì)算，可以高效處理海量數(shù)據(jù)，并能及時(shí)反饋和分析數(shù)據(jù)，勢(shì)必會(huì)助力裝備企業(yè)在大數(shù)據(jù)里創(chuàng)造出更多更大的價(jià)值。

5 預(yù)防性維護(hù)對(duì)超算需求

在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域，隨著生產(chǎn)方式日益精益化，對(duì)設(shè)備的高可靠性要求日益提高，企業(yè)在滿足其產(chǎn)能的前提下，要求實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)管理的高有效性、可靠性及低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)性。而設(shè)備故障的意外發(fā)生，會(huì)增加企業(yè)的設(shè)備維護(hù)支出，且設(shè)備故障造成的計(jì)劃外停機(jī)也會(huì)造成生產(chǎn)及與生產(chǎn)相關(guān)的一系列損失，使企業(yè)蒙受巨大損失。為了降低故障帶來的損失，裝備企業(yè)開始從傳統(tǒng)的事后維護(hù)方式，逐漸過渡到預(yù)防性維護(hù)方式，即通過設(shè)置固定的時(shí)間間隔，定期停機(jī)進(jìn)行大規(guī)模的點(diǎn)檢及維護(hù)工作，確保設(shè)備在下次維護(hù)前能夠正常運(yùn)行，以減少或避免出現(xiàn)意外停機(jī)，該方式具有實(shí)施方便、可操作性強(qiáng)和管理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)[8]。但因是基于時(shí)間的死板固定點(diǎn)檢和維護(hù)，忽略了設(shè)備本身的實(shí)際需求，容易造成部分維護(hù)的過剩，同時(shí)對(duì)設(shè)備故障的預(yù)見性也較弱。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)與傳感器等技術(shù)的成熟，預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)成為可能，利用先進(jìn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備來監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行動(dòng)態(tài)，綜合運(yùn)用信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段來發(fā)現(xiàn)潛在的故障問題，從而制定更加合理有效的預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃。其關(guān)鍵研究點(diǎn)在于利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括剩余使用壽命、故障、衰退過程等方面的預(yù)測(cè)，已成為目前研究的熱點(diǎn)。明珞裝備企業(yè)開展的預(yù)防性維護(hù)項(xiàng)目將利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等手段，開發(fā)出一套基于人工智能技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)的系統(tǒng)。

不難看出，預(yù)防性維護(hù)同樣也是基于裝備系統(tǒng)各個(gè)零部件生產(chǎn)制造和運(yùn)行中海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)加入人工智能對(duì)各個(gè)零部件狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，并與海量基礎(chǔ)信息的智能化差異性提起，實(shí)時(shí)反饋生產(chǎn)線裝備的維修狀態(tài)，提前預(yù)判，避免損失。因超算所具有的巨大的并行計(jì)算能力和高擴(kuò)展性、易編程使用性和高性價(jià)比等特點(diǎn)，使裝備企業(yè)能夠應(yīng)對(duì)海量的大數(shù)據(jù)硬件和軟件難題，能夠立足于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新價(jià)值，有效的應(yīng)用在生產(chǎn)裝備線上，開展裝備的預(yù)防性維護(hù)，將帶來更顯著的收益。

6 結(jié)束語

工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)裝備制造企業(yè)的更高需求，而每個(gè)企業(yè)在新時(shí)代下也都時(shí)刻準(zhǔn)備迎接著新的挑戰(zhàn)。裝備企業(yè)大多都抓住了智能制造賦予的新的變化，利用現(xiàn)有新的科技的發(fā)展，耕耘于高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)所帶來的沃土。超級(jí)計(jì)算機(jī)作為國之重器，為裝備企業(yè)的耕耘創(chuàng)造了更廣闊的天空。但是超算在裝備企業(yè)的深入應(yīng)用，肯定會(huì)遇到超算平臺(tái)等應(yīng)用局限，相信隨著裝備企業(yè)應(yīng)用超算，挑戰(zhàn)所帶來的機(jī)遇和價(jià)值值得期待。