陸琨

（安徽省合肥市安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司合肥卷煙廠，安徽 合肥 230601）

近年來，全球工業(yè)經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)生深刻變化，工業(yè)競爭格局深度調(diào)整，以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)與工業(yè)融合為主的第四次工業(yè)革命悄然來襲，傳統(tǒng)制造工廠同時(shí)面臨外部環(huán)境變化和傳統(tǒng)運(yùn)營模式難以為繼的壓力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。

傳統(tǒng)制造工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是通過生產(chǎn)制造過程與新一代信息技術(shù)在生產(chǎn)組織、工藝實(shí)現(xiàn)、質(zhì)量控制、倉儲(chǔ)物流等價(jià)值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的融合創(chuàng)新應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，催生新一代制造模式。傳統(tǒng)制造工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就是要讓工廠具備“觀、行、思、感”智慧化能力。“觀”，全面完善產(chǎn)品全價(jià)值鏈數(shù)據(jù)采集能力，提升從原輔材料到成品全生產(chǎn)鏈數(shù)據(jù)集成能力?！靶小?，全面覆蓋生產(chǎn)運(yùn)作、質(zhì)量管控、設(shè)備管理、物流配送全業(yè)務(wù)域，通過工單管理、流程驅(qū)動(dòng)等方式，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)在線管理。“思”，遵循“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-價(jià)值”的管理模式，對(duì)企業(yè)經(jīng)營和生產(chǎn)全過程進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，讓數(shù)據(jù)服務(wù)于生產(chǎn)，為決策層和各專業(yè)領(lǐng)域提供客觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析、診斷、決策信息?！案小保瑖@制造工廠“制造、運(yùn)營、決策”等方面的業(yè)務(wù)需求，在數(shù)字空間打造智慧運(yùn)營的立體化“新空間”，全面提升感知能力。

1 傳統(tǒng)制造企業(yè)信息化現(xiàn)狀分析

筆者所在的企業(yè)，在2012年異地技改完成后，制造裝備信息化程度有了大幅提升，形成了以MES系統(tǒng)為核心，制絲集控系統(tǒng)、卷包數(shù)采系統(tǒng)、能源集控系統(tǒng)、物流高架庫系統(tǒng)、設(shè)備及備件系統(tǒng)為業(yè)務(wù)分支的生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息系統(tǒng)架構(gòu)，但仍然存在以下問題：

（1）數(shù)據(jù)治理能力有待優(yōu)化。數(shù)據(jù)采集、清洗、分類、集成、存儲(chǔ)的整體治理架構(gòu)存在短板。數(shù)據(jù)集成度較低，數(shù)據(jù)管理相對(duì)薄弱，與數(shù)據(jù)資源作為企業(yè)核心資產(chǎn)的管理理念存在差距。

（2）業(yè)務(wù)智慧能力有待提升。企業(yè)大量工業(yè)數(shù)據(jù)未得到有效的挖掘利用，信息化系統(tǒng)尚停留在較傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析層面，在過程監(jiān)控、參數(shù)控制、生產(chǎn)組織、異常預(yù)警、決策支持等方面的智能化水平較低。

（3）信息系統(tǒng)集成和協(xié)同能力不足。企業(yè)信息系統(tǒng)與公司信息系統(tǒng)的集成度較低，信息孤島現(xiàn)象仍部分存在，部分業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)因口徑原因需人工校準(zhǔn)、重復(fù)填報(bào)，信息系統(tǒng)未充分發(fā)揮協(xié)同生產(chǎn)要素的核心作用。

（4）數(shù)據(jù)分析能力有待提升。生產(chǎn)設(shè)備效能分析力度不足，生產(chǎn)效率難以準(zhǔn)確把握；工藝質(zhì)量診斷分析和關(guān)聯(lián)分析力度不足，質(zhì)量問題難以準(zhǔn)確定位；物耗、能耗耗用分析力度不足，物耗能耗管理難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化。閉環(huán)管理方面，過程執(zhí)行流程監(jiān)控分析力度不足，問題快速定位能力需要加強(qiáng)。

（5）系統(tǒng)智慧化程度有提升空間。面對(duì)紛雜的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，信息化系統(tǒng)尚停留在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用層面，在過程監(jiān)控、參數(shù)優(yōu)化、結(jié)果驗(yàn)證等方面的應(yīng)用智慧化水平比較低。

2 對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解

傳統(tǒng)制造工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是將工廠的生產(chǎn)組織、工藝實(shí)現(xiàn)、質(zhì)量控制、倉儲(chǔ)物流等價(jià)值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)與新一代信息技術(shù)融合，切實(shí)提升企業(yè)“觀、行、思、感”智慧能力，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)工廠質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，為高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能。

“觀”，全面完善產(chǎn)品全價(jià)值鏈數(shù)據(jù)采集能力，提升從原輔材料到成品全生產(chǎn)鏈數(shù)據(jù)集成能力。

“行”，生產(chǎn)運(yùn)作智能調(diào)度、過程加工參數(shù)控制、波動(dòng)預(yù)警快速響應(yīng)、協(xié)同管控持續(xù)改善。

“思”，在制造過程、質(zhì)量管控、設(shè)備保障、成本管理等領(lǐng)域擁有全面科學(xué)的綜合評(píng)價(jià)能力，為管理決策做好參謀。

“感”，設(shè)計(jì)功能緯線（生產(chǎn)過程、質(zhì)量分析、設(shè)備運(yùn)行、物耗能耗）和職能經(jīng)線（管理決策職能、專業(yè)管理職能、一線管理職能、現(xiàn)場操作職能、非專業(yè)人士），交織形成感知矩陣，通過良好的用戶體驗(yàn)和友好的界面設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)全面感知。

圍繞打造傳統(tǒng)企業(yè)“觀行思感”智慧化能力，推動(dòng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3 傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)

緊緊圍繞著筆者所在行業(yè)“CT-155”信息化規(guī)劃和《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃》的要求，促進(jìn)全面深化互聯(lián)網(wǎng)在制造領(lǐng)域的應(yīng)用和智能工廠規(guī)劃建設(shè)，落實(shí)資源整合、數(shù)據(jù)整合、業(yè)務(wù)整合的建設(shè)思路，著力推進(jìn)生產(chǎn)制造過程與新一代信息技術(shù)在生產(chǎn)組織、工藝實(shí)現(xiàn)、質(zhì)量控制、倉儲(chǔ)物流等價(jià)值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的融合創(chuàng)新應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，為制造企業(yè)發(fā)展向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型，品牌發(fā)展向中高端轉(zhuǎn)型，企業(yè)管理向精益化轉(zhuǎn)型提供新動(dòng)能，強(qiáng)化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、改革推動(dòng)、融合帶動(dòng)，切實(shí)提升企業(yè)“觀、行、思、感”智慧能力，最終打造成一個(gè)先進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

4 傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施路徑

4.1 總體思路

圖1 總體架構(gòu)藍(lán)圖

制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)際是要通過數(shù)據(jù)的互連互通，達(dá)到設(shè)備的互鎖互控，從而達(dá)到真正的“無憂工廠”，因此我們提出全員創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)微服務(wù)應(yīng)用的構(gòu)建思路，將圍繞生產(chǎn)制造全過程、全流程活動(dòng)的智能化發(fā)展需求，部署實(shí)施基于新一代人工智能技術(shù)的工業(yè)智能感知、智能建模、智能控制、智能優(yōu)化與智能運(yùn)維等微服務(wù)應(yīng)用，推進(jìn)智能制造技術(shù)的集成應(yīng)用及其制造模式，讓企業(yè)具備智能感知、智能診斷、智能控制的能力。

傳統(tǒng)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，遵循打造工廠“觀、行、思、感”智慧化能力的理念，按照“夯實(shí)”、“整合”、“聚合”、“融合”的發(fā)展思路，總體規(guī)劃、全面布局、分步實(shí)施，構(gòu)建傳統(tǒng)制造工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型架構(gòu)藍(lán)圖，如圖1所示。

傳統(tǒng)制造工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型架構(gòu)藍(lán)圖，核心是建設(shè)數(shù)據(jù)集中管理平臺(tái)整合數(shù)據(jù)資源，建設(shè)智慧化應(yīng)用平臺(tái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營全價(jià)值鏈一體化管控。夯實(shí)數(shù)據(jù)基座，結(jié)合大數(shù)據(jù)的技術(shù)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，構(gòu)建面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的數(shù)據(jù)中臺(tái)，使之具備高效的實(shí)時(shí)和并行數(shù)據(jù)處理能力，提供面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的數(shù)據(jù)管理模式，同時(shí)具備數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)和靈活擴(kuò)展?；谄髽I(yè)基礎(chǔ)云平臺(tái)，搭建智能制造應(yīng)用平臺(tái)、智腦決策應(yīng)用平臺(tái)、輔助制造應(yīng)用云平臺(tái)，全面覆蓋工廠制造運(yùn)營業(yè)務(wù)。

圖2 數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃

4.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理

高效有序的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是實(shí)現(xiàn)工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)，需要采用全新的智能化數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，使其具備高效的實(shí)時(shí)和并行數(shù)據(jù)處理能力、具備面向數(shù)據(jù)消費(fèi)模式的管理能力，同時(shí)具有數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)和靈活擴(kuò)展的分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖2所示。

4.3 業(yè)務(wù)應(yīng)用提升

建設(shè)統(tǒng)一的智能制造應(yīng)用平臺(tái)，統(tǒng)籌整合、深度業(yè)務(wù)應(yīng)用信息數(shù)據(jù)資源，以產(chǎn)品全生命周期管理、設(shè)備全生命周期管理為主線，以生產(chǎn)前仿真、生產(chǎn)中管控和生產(chǎn)后回溯三大主題為支撐，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)過程進(jìn)行事前模擬、事中監(jiān)控、事后診斷，不斷優(yōu)化制造加工過程，提升企業(yè)“觀、行、思、感”智慧水平。

生產(chǎn)前仿真以資源準(zhǔn)備、計(jì)劃模擬仿真、資源保障、風(fēng)險(xiǎn)管控四個(gè)為抓手，保障生產(chǎn)前智能排產(chǎn)和模擬仿真所需要的資源準(zhǔn)備到位，智能排產(chǎn)結(jié)果經(jīng)過仿真驗(yàn)證切實(shí)可行，減少生產(chǎn)過程中的瓶頸和等待，各環(huán)節(jié)生產(chǎn)前對(duì)各類必備的配方標(biāo)準(zhǔn)、物料有效性、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)等進(jìn)行確認(rèn)，保證風(fēng)險(xiǎn)管控到位。

生產(chǎn)中管控通過監(jiān)視生產(chǎn)過程中的“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測”相關(guān)指標(biāo)，在生產(chǎn)過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)模擬仿真，對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)事中干預(yù)或自動(dòng)糾偏，實(shí)現(xiàn)全生產(chǎn)過程的穩(wěn)態(tài)控制和高精度控制。有效降低對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴和誤操作帶來的風(fēng)險(xiǎn)，提升過程預(yù)警能力和異常事件的判定可靠性，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)控制、參數(shù)控制從事后控制向過程控制的轉(zhuǎn)變。

生產(chǎn)后回溯是企業(yè)產(chǎn)品優(yōu)化的重要環(huán)節(jié)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要用“復(fù)盤”的思維方式，通過數(shù)據(jù)分析對(duì)生產(chǎn)過程中的“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測”進(jìn)行回溯，利用瓶頸診斷方法剖析問題，并尋求最佳改進(jìn)方案。產(chǎn)后回溯主要包括指標(biāo)評(píng)價(jià)對(duì)比分析、生產(chǎn)過程回放、瓶頸診斷、優(yōu)化改進(jìn)、知識(shí)匯聚。

產(chǎn)品全生命周期管理。建設(shè)完善的產(chǎn)品生命周期檔案，打通產(chǎn)品價(jià)值創(chuàng)造過程的“信息壁壘”，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期價(jià)值創(chuàng)造過程全程存檔；建立覆蓋產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)管控應(yīng)用，對(duì)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、效率風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)、成本風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行定性、定量、可視化管控，幫助企業(yè)主動(dòng)、即時(shí)識(shí)別產(chǎn)品價(jià)值，實(shí)現(xiàn)過程可能的風(fēng)險(xiǎn)并定向推送處理。

4.4 指揮決策能力提升

（1）指揮中樞——制造總控中心。隨著行業(yè)競爭的日益加劇，企業(yè)為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)越來越需要全面、綜合的數(shù)據(jù)信息支持企業(yè)管理決策,需要將面向企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、加工和處理,利用大數(shù)據(jù)、人工智能分析手段，轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息與知識(shí),通過生產(chǎn)集控中心實(shí)現(xiàn)制造全過程的生產(chǎn)管控，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)各生產(chǎn)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，將生產(chǎn)集控中心變成“生產(chǎn)智腦”，同時(shí)通過對(duì)各生產(chǎn)應(yīng)用數(shù)據(jù)有效處理和利用對(duì)企業(yè)總體運(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行分析、預(yù)警和監(jiān)控，為企業(yè)決策者的科學(xué)決策提供參考。

（2）決策中樞——決策指揮中心。合理利用人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)等關(guān)鍵力量，將這些工業(yè)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展相互融合。通過技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展，以及數(shù)據(jù)的全面感知、收集、分析、共享，為企業(yè)管理者和參與者呈現(xiàn)出看待制造業(yè)價(jià)值鏈的全新視角，是企業(yè)提升管理決策和市場應(yīng)變能力的重要手段。遵循讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔?、信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)、知識(shí)涌現(xiàn)出智慧的管理模式，對(duì)企業(yè)經(jīng)營和生產(chǎn)全過程進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，減少人的聲音，讓數(shù)據(jù)回歸，服務(wù)于生產(chǎn)、為決策層和各專業(yè)領(lǐng)域提供專業(yè)、客觀、及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析、診斷、決策報(bào)告，喚醒沉睡數(shù)據(jù)的“價(jià)值”，進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)營管理水平,提升企業(yè)核心競爭能力。通過收集生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、原料、環(huán)境、蟲情數(shù)據(jù)、庫容等制造過程中各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)等進(jìn)行數(shù)據(jù)、加工、存儲(chǔ)，整合后，自下而上搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)平中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯集，找出關(guān)鍵性問題，然后可以再以問題為導(dǎo)向，自上而下挖掘鉆取和關(guān)聯(lián)分析，對(duì)分析后問題進(jìn)行診斷，實(shí)施改進(jìn)，并跟蹤改進(jìn)過程，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供支持服務(wù)。

5 結(jié)語

傳統(tǒng)制造企業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷史機(jī)遇。探索傳統(tǒng)制造企業(yè)智能制造新模式，實(shí)現(xiàn)實(shí)體車間與虛擬車間的全要素、全流程、全業(yè)務(wù)的信息集成和深度融合，并提供相應(yīng)的服務(wù)。在數(shù)據(jù)模型和服務(wù)驅(qū)動(dòng)下，實(shí)現(xiàn)車間生產(chǎn)要素、生產(chǎn)活動(dòng)、生產(chǎn)過程控制、資源保障、生產(chǎn)協(xié)同、風(fēng)險(xiǎn)管控等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)自動(dòng)流轉(zhuǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)由智能控制替人工操作，同時(shí)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)和約束的前提下“最佳生產(chǎn)運(yùn)營管控模式”，對(duì)傳統(tǒng)制造企業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化、生產(chǎn)資源配置優(yōu)化、企業(yè)管理的運(yùn)營決策優(yōu)化、企業(yè)間協(xié)同的資源配置優(yōu)化、產(chǎn)品全生命周期管理服務(wù)優(yōu)化、設(shè)備全生產(chǎn)周期健康評(píng)價(jià)有重要意義。