一文读懂智能工厂、数字化工厂与智能制造

智能工厂

  智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂?智能工厂的核心架构是怎样的?能为企业的转型提供哪些支撑?这都是企业比较关心的话题。

  1.智能工厂、数字化工厂与智能制造

  不可忽视的是,往往很多企业在提及这些概念时,容易将这些概念混为一谈,数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替换,这些概念之间是否存在区别?

  1.数字化工厂

  对于数字化工厂,德国工程师协会的定义是:
 
  数字化工厂(DF)是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络,包含仿真和3D/虚拟现实可视化,通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库,通过先进的可视化、仿真和文档管理,以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能:
 
  在国内,对于数字化工厂接受度最高的定义是:
 
  数字化工厂是在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论,数字化工厂的本质是实现信息的集成。
 
   2.智能工厂
 
  智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。同时,集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
 
  智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此,智能工厂实现了人与机器的相互协调合作,其本质是人机交互。
 
   3.智能制造
 
  智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版,但是与智能制造还有很大差距。
 
  智能制造系统在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作,去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
 
 
  智能制造系统不只是“人工智能系统,而是人机一体化智能系统,是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务,突出人在制造系统中的核心地位,同时在智能机器配合下,更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起,互相配合,相得益彰。本质是人机一体化。
 
  国内很多企业都在炒作智能制造,但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段,少数企业也只是实现了信息集成,也就是可以达到数字化工厂的水平;极少数企业,能够实现人机的有效交互,也就是达到智能工厂的水平。
 
  2.智能工厂的智能化基因
 
  在智能工厂里,人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作,生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用,能够回答"哪组参数被用来处理我"、"我应该被传送到哪里"等问题。
 
  同时,智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来,使他们能够专注于创新;灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合,个体顾客的需求将得到满足。
 
   1.三元战略
 
  美国与德国的工业发展战略核心均为CPS(Cyber- Physical System)系统,是典型的二元战略。美国是C(Cyber,包括:数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical,包括机器、设备、设施等实体世界),德国是P+C,两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略!
 
  而中国装备水平较美国和德国有一定差距,数据采集分析决策能力也有局限,但中国具有人力资源优势,所以应该充分挖掘人的作用。因此,中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略,更宜采用CPPS(Cyber-Person-Physical System)人机网三元战略,充分体现人的能动作用。
 
   2.六维智能
 
  所谓“六维智能理论”,就是在设备联网+远程数据采集的基础上,实现智能化的生产过程管理与控制,从6个方面打造适合中国国情的智能工厂,这6个方面包括:
 
  ▲六维智能
 
  智能计划排产,是从计划源头上集成ERP,进行APS高级排产。
  智能生产协同,从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。
  智能的设备互联互通,是CPS信息物理系统的典型体现,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。
  智能资源管理,包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
  智能质量过程管控,是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制,确保产品质量。
  智能决策支持,是基于大数据分析的决策支持,形成管理的闭环,以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
 
  3.智能工厂核心架构
 
  工业4.0是什么?每个人站在不同的角度会有不同的理解,是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
 
   1.建一个网络(CPS)
 
  CPS让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能,从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合,将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中,从而在生产制造过程中,与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析,形成可自律操作的智能生产系统。
 
  2.三个集成
 
  工业4.0中的三项集成包括:横向集成、纵向集成与端对端的集成。
 
  工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络,使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联,从而实现横向、纵向和端对端的高度集成,集成是实现工业4.0的重点也是难点。
 
   3.数据处理:大数据分析
 
  随着信息物理系统的推广,智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用,将会带来无所不在的感知和无所不在的连接,所有的生产装备、感知设备、联网终端,包括生产者本身都在源源不断地产生数据,这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期,是工业4.0和制造革命的基石。
 
  总体来说,工业4.0关注的企业数据分为四类:
 
  产品相关的数据,俗称企业主数据;
  运营数据,一般称为交易数据
  整个价值链上的数据,如供应商、分销商、客户等数据,也是属于企业主数据管理的范畴
  对企业经营分析有价值的外部数据。

[时间:2019-07-24  来源:数字化企业,e-works原创专题]

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