導讀
本文首先總結工業生產對控制技術的要求及工業自動化系統的特點; 然后根據智能制造系統在工業生產過程中的地位和所發揮的作用，著重討論智能制造系統相關技術在不同時期、不同領域的技術特點和階段，以生產系統的各個子系統間的數據流向為特征，區分智能制造發展過程的 3 個階段; 最后以鋼鐵行業的案例來分析智能制造在生產中的地位，為企業實施智能制造提供參考。
為便于描述起見，本文將應用智能制造技術所實現的系統的集合稱為智能制造系統，而傳統的工業生產控制系統( 包括工業生產過程中的各級自動化和信息化系統的總和) 稱為工業自動化系統。
1 工業自動化系統的特點
經過多年發展，鋼鐵行業工業自動化系統的主體架構一般分為 5 層，如圖 1 所示: 檢測及執行設備級 L0、基礎自動化級 L1、過程自 動 化 級L2、制造執行系統 L3 和企業資源計劃 L4，每層根據功能或控制范圍又劃分為多個系統。各層系統之間的數據通過接口協議互相傳遞，業務應用互相關聯。
隨著計算機和控制器的能力越來越強大，過程自動化級的很多功能“下沉”至基礎自動化級來執行，融合形成“過程控制級”; 而管理的扁平化需求，使得制造執行系統和企業資源計劃的分工界限變得不那么明顯，融合形成“生產管理級”。但無論是 5 層結構，還是其他類型的結構，總體上都是圍繞企業的核心發展目標，實現各系統的功能定位和分工合作。
圖 1 工業自動化系統的結構
通過總結工業生產對控制技術的要求，工業自動化系統一般需要具有以下特點。
(1) 確定性。確定性是指工業自動化系統必須有確定的響應能力，主要包括: 1) 實時性。工業自動化系統一般都是實時系統，很多情況下延遲對于生產過程信息傳送來說是不可接受的。2) 可預測性。即在滿足一定條件下，系統的輸出是可預期的，差異在可控或可接受的范圍內。3)手動優先。在非正常的情況下，工業自動化系統的部分功能可以被操作人員確定性的手動接管，使得整個系統可以在降低部分性能( 包括便利性) 的手動模式下繼續運行。
(2) 可用性。可用性是指在外部資源得到一定程度的保證的前提下，工業自動化系統可執行規定功能的能力。主要包括: 1) 可靠性。由于其控制對象的重要性，工業自動化系統一般要求連續工作，不允許控制系統的突然中斷和重新啟動，這也就意味著在傳統 IT 技術中通過重啟動來復位系統的意外故障，在工業自動化系統中幾乎是不可接受的。因此，在工業自動化系統中要通過盡量簡潔、可控、必要的代碼去實現所需的功能，在投入運行前經過反復詳細的測試，以確保盡量減少意外中斷的可能。2) 容錯性。工業自動化系統在設計和測試時就必須盡量多地考慮系統在各類輸入條件下的響應，在部分輸入信號出現異常時，系統可以繼續工作或自動進入安全狀態，避免產生極端的錯誤輸出，導致設備或產品損害，甚至人身傷害。3) 安全性。工業自動化系統一旦受到網絡攻擊所帶來的后果比 IT 領域要嚴重的多，會導致生產停機、設備損害或安全事故，因此必須結合應用場景，合理部署安全解決方案，實現功能安全和信息安全的有機融合。
(3) 經濟性。經濟性是指企業從一項投資活動中得到的經濟回報。鋼鐵企業有深厚的行業背景和鮮明的個性化特征，很多先進的技術難以在其他行業、不同生產線之間實現簡單的復制推廣，IT 領域的市場模式在工業領域并不一定適用。因此，技術的開發是否具備合適的經濟性需要綜合考慮。
隨著計算機技術的發展，工業自動化系統大量使用計算機、操作系統和各類網絡協議，引入越來越多的IT技術。一些技術在引入的過程中，針對工業生產的要求進行了改造、驗證和推廣應用。智能制造系統中很多基礎性技術如人工智能、工業大數據、工業互聯網平臺等也來源于IT技術，在引入工業生產的過程中，也需要根據要求，綜合考慮確定性、可用性、經濟性因素，進行必要的調整改造。
智能制造的發展總體上應該是一個循序漸進的過程，需要依據生產需求和相關技術在不同發展階段的特點，合理確定相關技術所能發揮的作用，以及其在整個生產體系的地位，最終目標是實現各項技術與現有的工業自動化系統結合，形成有機的整體，有效地實現企業的發展目標。
2 智能制造系統發展過程的 3 個階段
依據智能制造系統所要解決的問題和在整個生產體系中的地位，可以粗略地將智能制造的發展過程分為 3 個階段。
2． 1 第一階段———智能制造初級階段
在這個階段，人工智能等先進技術不斷向傳統的工業自動化系統延伸，通過先進的手段，顯示生產過程中的可見或隱性的狀態，輔助人作出正確的操作或決策，優化工業自動化系統的功能。智能制造系統所采用的很多技術，如工業大數據分析、人工智能等，在圖像識別、故障預測等某些特定的領域有可能超過人，然而在實際生產中，由于現實情況復雜多變，無法取代人憑借自身的經驗或直覺作出正確的判斷，但可以作為一個很好的決策參考或對系統進行輔助優化。
在這個階段，由于智能制造系統主要是圍繞企業的某一方面功能發揮“畫龍點睛”的作用，在開發時需要在現有系統中以“打補丁”或局部改造的方式接入數據，如采用掃描方式搭建生產線三維模型，在生產線上增加安裝檢測設備等。但在實現過程中有很多因素會制約功能的實現，如掃描方式建立的模型會比較粗略，信息不足; 安裝檢測設備會受到現有工藝設備布置等因素影響等。在過去的幾年中，各企業從自身實際出發，圍繞企業的發展目標，克服不利因素，在多個領域對智能制造進行了艱苦探索和深入實踐，取得了良好的效果。這些探索實踐工作對于智能制造的發展是非常有益的。
在這個階段，工業生產仍由傳統的工業自動化系統為主導來控制。智能制造系統總體上相當于是智囊團，隨著時間延伸到越來越多的領域，針對企業的痛點和問題提出解決方案，但仍需要人依據經驗，在工業自動化系統的基礎上作最終決策或在限定的范圍內發揮作用，在智能制造系統不能正常工作時，仍然可以依靠人的經驗和工業自動化系統繼續進行生產。
從這個意義上來講，工業生產對于智能制造系統的確定性、可用性的要求與 IT 系統并沒有顯著區別，智能制造系統作用于工業生產的局部且作用有限，表現形式為與智能制造相關的多個“點”并行發展，沒有( 也不必追求) 形成一個完備自治的系統。在這個階段，由于智能制造系統本身沒有形成一個完備自治的系統，因此可以考慮采用以功能的實現過程來描述智能制造: 智能制造是面向企業的生 產 需 求，以信息系統為載體，模擬專家的智能進行分析判斷和決策，進而能夠擴大 /延伸 /部分取代專家的大腦思維過程的系統。
2． 2 第二階段———智能制造中級階段
隨著技術的發展，智能制造系統在工業生產中的作用越來越重要，智能制造系統中集成的相關技術逐步成熟，經過不同產線、不同工序、長時間的反復驗證，得到廣泛應用，如: ( 1) 傳感器和控制器變得簡單經濟且易獲取，視頻和音頻等生物識別技術得到廣泛的應用，使系統可獲得更為全面、精準的信息; ( 2) 對于同一功能，不同子系統的計算結果互相印證和交互評價，并由智能制造系統自行決策輸出; ( 3) 在外部條件發生變化或出現故障時，局部子系統的失效不影響總體系統的運行，或自動進入安全狀態; ( 4) 有關智能制造的基礎技術逐步成熟，確定性、可用性和經濟性問題得到合理的解 決，如區塊鏈技術逐步成熟，在理論上可以解決工業數據的安全性和信任問題。
在這些前提下，智能制造系統在工業生產中的作用將會變得越來越重要，逐步針對生產過程的特定單元或特定功能實現完全的控制，傳統的工業自動化系統出于安全生產的考慮，可作為智能制造系統的補充或后備。
在這個階段，針對生產過程的特定單元或特定功能，智能制造系統不僅是智囊團，同時也是決策者，在系統中占據統領地位，根據生產過程數據，判斷生產狀態并形成控制決策，輸出執行，同時依據執行后的信息對系統進行優化和自適應。因此，工業生產對于智能制造系統的確定性、可用性的要求將會遠高于對 IT 系統的要求。
在這個階段，智能制造系統在局部( 生產過程的特定單元或特定功能) 形成了一個相對完備自治的系統，可以從生產單元的實施方法來描述: 智能制造通過構建“狀態感知 － 實時分析 － 自主決策 － 精準執行 － 學習提升”的數據閉環，以軟件形成的數據自動流動來消除復雜系統的不確定性，在給定的時間、目標場景下，實現生產過程的優化。
智能制造系統由初級階段向中級階段的進化是一個長期的過程。在生產系統中，不同的生產單元由于需求各異，采用的技術成熟度也不一樣，處于智能制造初級階段和中級階段的系統將長期共存、協同作用。但總的來說，隨著技術的發展，越來越多的處于智能制造初級階段的技術將向中級階段進化。
2． 3 第三階段———智能制造高級階段
隨著智能制造系統在工業生產中的推廣應用，在越來越多的生產單元中，智能制造系統由輔助地位過渡到統領地位，形成多個局部自治的智能制造系統。同時，圍繞著通過智能制造實現企業的發展目標，企業在規劃、設計階段，從智能制造的頂層設計出發，實現面向智能工廠的全生產線三維建模和數字交付，全面管理規劃、設計、施工、設備、產品、運維等各階段數據，建立完整的、功能豐富的數字化工廠和數字孿生模型，為全面深入實施智能制造奠定良好的基礎。
在中國鋼鐵工業協會發布的《鋼鐵未來夢工廠》中，對未來的智能制造鋼鐵企業做了全面的描述: 工廠具有基于信息物理系統、大數據、人工智能、邊緣計算等新一代信息技術的智能決策與綜合管控平臺。實時、科學的決策指令從這里發布，最優化、高效化的資源配置將從這里開始。工廠具備自感知、自組織、自決策的智慧體系。能量流、物質流和信息流組成有機體的“血 液”，高效、連續、平穩運行的制造系統各個環節組成有機體的“骨骼”，保證了物質、能量、信息的動態平衡和運行優化。做到“精準、高效、優質、低耗、安全、環?！?，全面提升發展水平，實現鋼鐵行業高質量發展。
在智能制造高級階段，需要將智能制造的理念貫穿規劃、設計、施工、運維、生產、管理全 過程，實現統籌規劃和頂層設計，基 礎 性 工 作 包括: ( 1) 合理規劃面向智能制造的生產系統結構; ( 2) 合理安排生產車間的平面布置，保證生產有序、物流合理; ( 3) 合理配置儀表等檢測設備及其配套設施，保證數據的穩定可靠; ( 4) 實現生產線設計和建設過程的三維設計和數字交付，全面實現數字化，搭建面向生產線全生命周期的數據平臺; ( 5) 合理配置智能制造基礎架構，包括工業大數據平臺、工業互聯網平臺等。
在這個階段，智能制造系統貫穿整個生產過程，在企業生產活動的各個層面以決策者的身份出現，全面占據統領地位。生產過程對于智能制造系統的確定性、可用性的要求也遠高于對 IT系統的要求。智能制造系統形成了一個完備自治的系統體系，形成了一種新型生產方式，可以從系統層面來描述智能制造: 智能制造基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。
2． 4 智能制造系統發展過程 3 個階段的特征
如上所述，在智能制造初級階段，智能制造系統自身不構成完備的系統，而是作為工業自動化系統架構體系的重要補充，在工業生產中發揮重要的參考和補充作用; 在智能制造中級階段，智能制造圍繞特定的生產單元形成了完備的自治系統，在局部發揮決定性作用，傳統的工業自動化系統將作為后備; 在智能制造高級階段，形成了完整的智能制造架構體系，在生產過程的各個層面中全面發揮決定性作用?？偨Y智能制造發展過程 3 個階段的特征見表 1。
表 1 智能制造發展過程 3 個階段的特征
3 對智能制造系統所處階段的認識
3． 1 生產系統的數據流向
從宏觀上看，工業生產過程或產業鏈由若干個相對獨立的生產單元組成，生產單元可以是一個企業、一條生產線、一個工藝段、一個獨立的設備或一項相對獨立的功能等。為了對智能制造系統的不同發展階段有一個總體上的認識，將組成工業生產過程的每個生產單元廣義地分為 4個相對獨立的系統，通過分析各系統間的數據流向和相互作用來判斷智能制造系統所處的發展階段。
系統包括: ( 1) 物理系統，包括生產線、產品等; ( 2) 傳統的工業自動化系統，包括輸入 /感知子系統和分析決策 /自學習子系統; ( 3) 人，包括操作人員、維護人員、管理人員等; ( 4) 智能制造系統，包括輸入 /感知子系統和分析決策 /自學習子系統，以及數字孿生模型系統和虛擬生產系統。數字孿生模型是以物理模型為基礎，基于物理系統的參數和歷史數據在數字空間實現的，其輸出作為智能制造系統中分析 /決策 /自學習子系統的參考和評價。另外，基于數字孿生模型系統可以實現虛擬生產，對生產過程控制、生產組織管理、新產品開發等工作進行仿真驗證。
圖 2 生產單元的數據流
生產單元的數據流如圖 2 所示。圖 2 中: 箭頭方向表示數據的流向; 開關符號定義數據的接通或斷開; 實線表示實時數據; 虛線表示非實時數據，包括歷史數據、系統參數等; S1 表示人對工業自動化系統的設定操作和干預是否有效; S2表示智能制造系統的輸出是否反饋給人作為設定操作和干預的參考; S3 表示智能制造系統的輸出是否作為工業自動化系統的設定。
3． 2 智能制造不同階段的分析
在圖 2 中，各系統間的數據流向是由上述的S1 ～ S3 開關決定的，在智能制造的不同發展階段，開關的狀態組合不同，表 2 列舉出不同發展階段的數據流向特點。其中，1 代表開關接通，0代表開關斷開，* 代表開關狀態對智能制造所處階段的判斷無影響。
表 2 工業生產系統的控制模式
注 1: 在智能制造發展初期，智能制造系統的輸出用于輔助工業自動化系統優化，以工業自動化系統的決策輸出為主，總體上處于智能制造初級階段; 隨著智能制造系統的發展和優化，工業自動化系統的作用將逐步弱化，智能制造系統的輸出逐漸向決定性作用演變，過渡到智能制造中級階段。
注 2: 隨著智能制造技術的發展，針對特定生產單元，智能制造系統的輸出發揮決定性作用，在生產過程的其他環節，智能制造系統的輸出發揮輔助性作用，兩者長期共存，總體上處于智能制造中級階段; 在越來越多的生產環節中，智能制造系統的輸出發揮決定性作用，生產過程將逐步過渡到智能制造高級階段。圖 3 所示為智能制造由初級階段經中級階段到高級階段的發展過程。
圖 3 智能制造系統的發展過程
3． 3 相關技術分析
下面以鋼鐵領域的兩個應用場景為例，分析相關智能制造技術在工業生產中所發揮的作用和所處的地位，判斷所處階段。
(1) 面向智能天車的車輛識別。對于智能天車而言，一項重要的功能是通過圖像或激光的方式，識別運輸車輛的外形、鞍座位置和鋼卷形狀等參數，并將識別出的相關坐標數據發送至天車的吊運系統，作為吊運的目標位置。在智能制造初級階段，車輛識別系統輸出目標位置后，由操作人員確認位置的準確性和吊運過程的安全性，發出確認操作指令后開始吊運執行。在這個過程中，即使由于外界原因引起偶然的識別錯誤，由于操作人員的確認而不會導致出現重大錯誤。在智能制造中級階段，車輛識別系統確定好目標位置后，直接發送吊運指令。這就對識別系統的確定性、可用性提出了很高的要求，不僅要求識別系統在任意工況條件下都要可靠準確的識別，同時也需要能夠判斷自身的輸出是否會產生意外的結果，并且必要時自動進入安全狀態或切換為手動操作模式。在智能制造高級階段，面向智能天車的車輛識別作為生產過程中一項關鍵的功能，是重要組成內容之一。
(2) 面向中厚板軋制過程的數字孿生系統。中厚板生產屬于多道次可逆軋制過程，軋制過程對產品質量和生產效率有重要的影響。傳統的方法需要工藝人員和操作人員經過多次試驗后才能形成穩定的生產過程。為此，考慮構建面向中厚板軋制過程的數字孿生系統: 借助于設計過程的設備三維數據和生產線建設過程中的 BIM數據建立的虛擬模型，以三維形式再現生產過程; 以與生產過程控制邏輯高度一致的控制模型，再現對生產過程的操控; 以面向設備的動作和產品的變形過程為基礎，建立對象模型。模型的構建方式和精度決定了模型所能實現的目標。
在智能制造初級階段，在數字孿生系統中，采用簡化的機理模型構建設備的動作過程和產品的變形過程，實現對生產過程的模擬，控制功能的全面測試和各類故障的仿真，以及操作人員的仿真培訓，提高生產效率。在智能制造中級階段，對象機理模型精度不斷得到提升，借助于人工智能工具和大量生產數據對模型持續進行優化，實現數字孿生模型與生產過程的高度一致。此時，數字孿生系統不僅能全面模擬生產過程，還可以精確地模擬和評估不同的生產過程對產品質量和生產效率的影響，可以自動地對生產過程進行優化和干預。在智能制造高級階段，數字孿生系統與生產過程的智能制造系統完美結合，在全面模擬生產過程和對生產過程進行優化和干預的基礎上，基于數字孿生系統實現對生產過程的全面監控，實現新產品開發測試，并在測試完成后直接進行實際生產。這時，生產過程和新產品開發過程將變得簡單生 動，實現高效的智能化生產，可以形象地稱之為“軋鋼樂園”。
4 結語
經過多年的發展，已經形成了一套成熟的工業系統架構，企業圍繞提質增效的目標，推動智能制造將是一個長期的、循序漸進的過程。在現有系統的基礎上，利用智能制造系統的相關技術，不斷進行補充完善和升級迭代，解決產線的痛點問題，由傳統生產模式進入到智能制造的初級階段。隨著時間的推移和技術的發展，整條產線乃至車間的智能化程度會逐步提高，智能制造系統在生產中的作用也會變得更加重要，在局部領域逐步過渡到智能制造的中級階段; 隨著技術的進一步發展，逐步進入面向全生產線或全產業鏈的智能制造高級階段。
對于新建或改造的生產線，在規劃和設計階段需要圍繞智能制造高級階段的目標，開展頂層設計，統籌規劃工藝設計、產 品 設 計、設 備 布 置等，在設計階段全面考慮與工藝生產和設備維護相關的物流、數據檢測，全面真實反映生產線的狀態，實現生產線的數字建模和數字交付，建立完善的智能制造基礎性架構。高質量的數字化設計和完整的智能制造基礎性架構是智能制造系統能夠不斷完善和提升效能的前提，是智能制造進入高級階段的必要基礎。
從目前落地的智能制造工作來看，智能制造系統的相關功能在生產線的作用多定位于初級階段，部分功能接近或達到了智能制造中級階段，這也與目前的技術發展相匹配，體現了這些企業的科學態度和務實精神。在學術界，對智能制造的探討更多的是面向智能制造高級階段，這是企業實施智能制造的目標，也是發展的動力。在企業實施智能制造的過程中，需要根據企業自身的發展特點及發展目標，基于智能制造技術的發展，從數字化設計的頂層設計開始，有針對性地提出解決方案和實施計劃，同步制定智能制造的發展戰略，分步實施，有序推進，最終實現企業的轉型升級和可持續發展。
原文刊載于《冶金自動化》2020年第5期 作者：中冶京誠工程技術有限公司電氣與自動化工程技術所 王云波，李鐵
返回列表
