航空智能制造引领工业化

发布时间：2018-01-11 作者：高凯孙炜张晓军来源：e-works

关键字：智能制造工业4.0 CPS 两化融合

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首先介绍了航空智能制造的产生背景并推动新一轮工业革命的发展，阐述了赛博物理系统（Cyber Physical System，以下简称CPS）、智能制造的内涵及其典型特征，推动我国从制造大国到制造强国的发展。通过对国内航空集团公司架构分析，反映了从业务策划到底层执行之间各层面的主体要素组成、主要分工职责以及核心业务；并以智能制造未来的发展愿景搭建四大信息化平台、建立智能生产运行系统和集成自动化系统、创立智能制造标准体系为依托，从而对国内航空制造业信息化的未来发展前景做出充分肯定。

引言

当前，新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，世界各国围绕抢占新一轮产业竞争制高点、打造国家竞争新优势的竞争日趋激励。工业发达国家和我国周边国家纷纷出台制造业发展战略，美国“重振制造业战略”、“德国工业4.0”、“英国制造2050”、“新工业法国”、“日本制造业白皮书”、韩国“未来增长动力计划”、“印度制造”等等，揭开了全球新一轮工业革命浪潮的序幕。“中国制造2025”顺势而出，制造强国再次成为热词，中国迈向“制造强国”的发展大幕已徐徐拉开。

新一代信息通信技术与制造业融合发展，是新一轮科技革命和产业变革的主线。智能制造正成为新一轮产业竞争的制高点，新一代信息通信技术的持续演进，正推动着制造业产品、装备、工艺、管理、服务的智能化，高度智能化产品的商业化步伐不断加快。跨领域、协同化、网络化的创新平台正在重组传统的制造业创新体系。

制造业是国民经济的主体，航空制造业是高端装备制造业的典型代表，是国家工业基础的重要标志、科技水平的集中体现以及国防实力和综合国力的综合体现，具有技术密集度高、产业关联范围广、军民融合性强、辐射带动效应大、两化融合程度深的特点。

发展智能制造的背景和基础是信息化水平的大幅度提高，信息化是智能制造发展的重要基础；两化融合是推动智能发展的最重要动力；智能制造大体上包括三个方面：一是以信息化创新研发设计手段、研制智能产品；二是推进生产装备的数字化、网络化，发展智能装备；三是推进生产过程的自动化、智能化，建设自动化工厂。

1.航空智能制造概述

关于智能制造目前国际国内尚没有统一的定义，通过对航空产品研制过程的主要活动进行分析，结合航空集团公司产品研制过程的特点，提出航空智能制造的四个典型特征（如图1所示）：

动态感知——全面感知企业管理、生产线、设备的实时运行状态。

实时分析——对获取的实时运行状态数据进行及时、快速的分析。

自主决策——按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择。

精准执行——执行决策，对设备状态、车间和生产线的运行做出调整。

因此，智能制造是以动态感知、实时分析、自主决策、精准执行为特征的系统过程，系统可以是企业、车间、设备、加工过程等，也可以是一个复杂的组织体或复杂的系统工程。

图1 航空智能制造的典型特征

航空智能制造的特征中包括网络化、数字化、智能化3个核心要素，其中：网络化是基础、数字化是手段、智能化是目标。

1）网络化

网络化是指构建异地协同的网络环境，通过分层的网络协调不同地点、不同的团队同步开展航空产品研制的复杂工作，实现广域的协同研制；另外，网络化将支持从需求、工程、制造到服务的数字线连接。

网络化的特征表现为价值链协同、设计、制造、管理、服务集成和能力单元动态配置。

价值链协同：将数字化模型应用到产品生命周期、生产生命周期和价值链的协同过程，提供基于网络应用的协同能力。

设计、制造、管理、服务集成：保证数字模型的统一和共享，数字量连续传递和模型所附带的信息不断丰富，有效支持数字线的跨域的开发、制造、管理和服务。

能力单元动态配置：实现网络化跨域（地域-企业-学科-专业）能力单元的动态配置、优化，实现广域资源集成。

2）数字化

数字化是实现产品生命周期和生产生命周期的集成，并在各个阶段实现模型贯通的基础。

数字化的特征表现为全局数字量表达、系统描述模型化和制造过程模型化。

全局数字量表达：以模型的方式实现产品生命周期和生产生命周期的数字量表达，达到两个生命周期的融合。

系统描述模型化：定义系统的需求、功能、逻辑和物理模型，在开发过程形成连续传递、迭代和基于虚拟样机的验证。

制造过程模型化：定义制造的产品、工艺和资源模型，通过仿真、分析和优化，实现机器驱动代码的自动生成。

3）智能化

智能化发展智能制造的核心，通过智能化推进研制模式的变革，如产品设计、工艺设计和仿真验证都将在虚拟环境中进行，通过设计制造的一体化、生产过程的自动化和智能化，保证实物产品的制造一次成功。

智能化的特征表现为延展自主化能力、感知、处理、决策、反馈以及自适应自优化。

延展自主化能力：发挥人的创新能力，提炼业务智能、制造智能，延展人的认知过程和机器动力控制系统的自主化能力。

感知、处理、决策、反馈：基于赛博物理系统（CPS）实现对物理世界的感知、处理、反馈和决策。

自适应自优化：智能制造的对象是个CPS，其对应的生产环境也是一个CPS，即赛博-物理生产系统，不只是局限于生产环节，而应关注提升市场、开发、制造、管理、支持等各个业务过程的自组织、自学习、自适应、自优化能力。

赛博物理生产系统指基于赛博物理技术的生产系统，系统由赛博空间和物理空间组成。物理空间包括生产系统中的人、自动化模块、物料等物理工具和设施；赛博空间包括网络、模型和相关数字化研制平台。保证赛博物理空间的信息交互是构建智能制造系统的关键。

赛博物理生产系统的数字化研制平台主要包括虚拟制造平台和生产管控中心。虚拟制造平台实现对制造过程的设计、模拟和验证优化；生产管控中心根据生产订单要求和资源占用情况等进行动态的计划调度和过程控制等，智能化的生产过程管控需要在生产状态实时感知分析的基础上，进行智能化的生产决策，制造过程自主决策和优化需要制造智能的支撑，制造智能是在长期的生产实践的基础上，通过对数据、信息、知识的逐级提炼和深入理解而形成的。

图2 “工业革命”发展历程

中国智能制造的实施必须遵循因地制宜、因势利导的原则。面对当前全球新一轮工业革命，中国选择的“工业4.0”发展方向：为加强中德之间关于“工业4.0”和“中国制造2025”深度融合打下牢固的基础，“换联网+制造”构成了“中国制造2025”的蓝图，成为了中国自己特色的“工业4.0”。在生产制造模式下，中国需要由以下要素驱动向创新驱动转变，即由低成本竞争向质量效益转变、由粗放制造向绿色制造转变、由生产制造向服务型制造转变、由粗放管理向精益管理晋升。这些与德国工业的发展有很多不同之处。我们应当学习德国培育“工业4.0”的践行之路，从实际出发，分析和研究本国国情及工业领域面临的挑战和瓶颈，系统、科学地打造一条从制造大国到制造强国的科技发展之路。

2.国内航空集团智能制造架构分析

智能制造总体架构反映了从业务策划到底层执行之间各层面的主体要素组成、主要分工职责以及核心业务。企业管理层主要涉及企业制造规划、业务管理；生产管理层关注计划排产、生产调度和生产过程保障；控制执行层完成生产现场的基本控制、监管控制、过程感知、过程监测以及设备运行。

图3 智能制造总体架构

智能制造总体架构的设计综合考虑了产品生命周期维度和工厂生命周期维度的集成（如图3所示）。从产品策划到产品试验试制阶段，逐步形成价值链规划、工厂配置方案、生产线配置方案，重点开展数字环境下的协同制造工程、数字和虚拟产品、数字和虚拟工厂的相关集成工作，这阶段的工作全部发生在计算机上的虚拟世界里，通过仿真、分析工具来完成；在产品生产，乃至使用维护、报废回收阶段，实际工厂承担起产品制造、产品服务等实际活动，完成物理环境下的实际工厂的相关集成和运行。

针对客户的需求，基于航空集团公司的核心能力领域，优化产品布局和资源配置，引入集团公司外部力量，组建面向产品生命周期的动态企业联盟；动态企业联盟通过内部网连接集团公司的主机厂、设计所、专业所和配套厂，通过外部网连接外部的利益共享供应商、商业产品供应商和零部件转包商；基于内部网和外部网，建立服务于动态企业联盟的一系列信息化支撑平台，包括多项目协同管理平台、协同设计和制造平台、综合保障与服务平台、供应链管理平台、供应链物流服务平台和电子采购平台；基于这些支撑平台，实现动态企业联盟层的动态感知、实时分析、自主决策和精准执行。

采用基于模型的技术，建立集团公司的智能企业，实现产品生命周期、生产生命周期和价值链的集成，支撑企业的组织和管理；在产品生命周期维度，建立需求工程、敏捷设计、仿真试验、生产运行和实时运行支持的智能支撑环境；在生产生命周期维度，建立工厂规划和仿真、制造过程管理、工艺自动生成、生产运行和制造单元重组的支撑环境；在价值链维度，建立企业资源计划、物流配送、生产运行和客户服务的支撑环境；在组织和管理方面，建立商业智能、决策支持、知识工程、信息资源管理、运营管理、战略管理、绩效管理和流程管理的支撑环境；基于以上完整的数字化和网络化支撑环境，实现智能企业层的动态感知、实时分析、自主决策和精准执行。

生产管理层面向狭义制造过程，其制造活动包含一系列工艺过程和工序过程，原材料进入由工艺装备、物流系统、工作人员、能源动力等组成的制造系统，经过不同的工序或工艺处理，形成符合设计要求的产品。智能制造系统以数字化技术为基础，引入智能处理决策功能，构建出基于智能化装备、智能化工艺、传感识别网络、智能决策处理系统、人机互联的智能化制造系统，使制造智能由个体智能跨越到整体智能。

图4 智能制造生产管理层架构

生产管理层面向虚拟制造和实物制造2个层次。在虚拟制造层次，一方面基于产品模型，通过工艺设计、制造仿真工具集，建立产品制造工艺方案，形成驱动生产线、生产单元、工艺装备的数据集（如工艺规程、数控程序、检验规程、检验程序、工艺模型，等等）。同时，与产品设计过程协同，不断完善工艺方案、向设计过程反馈优化设计数据；另一方面基于企业管理层生产计划、产品制造工艺，通过智能化运行管控平台（实时分析、自主决策）建立生产系统（包括生产线、生产单元、物流系统等）的作业计划、资源使用规划，形成生产系统运行的调度模型、资源模型、驱动数据，分配实物制造过程的执行指令。同时，对实物制造过程通过现场传感网络、物联网络、底层控制实现制造过程的动态感知、精准执行。虚拟空间和物理空间在整体上实现了制造过程的“动态感知—实时分析—自主决策—精准执行”的全闭环管控。

生产管理层从宏观上采用智能处理方式对信息流动过程实现管控，控制执行层是从微观上是以智能控制为核心的控制信号传递、驱动生产设备运行的过程，在产品实物上体现出物料流动、设备运转。在控制执行层，产品模型、工艺模型、资源模型、调度模型、控制模型、驱动数据等都转化为数字量，使生产过程中的人—机交互、设备控制、系统运行都以数字量为基础要素实现作业活动，数字量通过工业总线在控制层和现场执行层进行交互，驱动物理设备、物流系统的运行（I/O、D/A、A/D）；同时通过现场感知元件反馈现场设备的运行状态。整体上体现生产现场运行的“动态感知—实时分析—自主决策—精准执行”的全闭环控制。

图5 智能制造控制执行层架构

智能设备是智能制造的物理实现主体，智能设备参考架构规定了智能设备的基本构成和运行逻辑。

智能设备由设备物理层、设备控制层和加工决策层构成，设备物理层指设备的执行装置、传动装置、感知单元、测量单元等物理结构；设备控制层指具备自适应控制和一定自主决策能力的数控系统；加工决策层指基于工件状态在机感知测量的加工编程和轨迹修正系统。三层结构的智能设备架构构成了两个智能闭环控制环路，由设备控制层和物理层构成的控制系统闭环实现运动控制过程的自主和自适应控制，由加工决策层、设备控制层和设备物理层共同构成的加工决策闭环系统实现工件加工状态的在机测量、轨迹优化等。

智能设备的运行逻辑包括状态感知、实时分析、自主决策和精准执行四个环节。其中的状态感知环节实现对运动状态、I/O状态、受力状态和工件状态等的动态感知；实时分析环节对感知到的状态信息进行分析，实现对位置偏差、I/O异常、振颤情况和工件误差等的分析计算；自主决策环节根据分析结果做出处理决策，实现位置补偿、异常分析、参数调整、加工指令调整等自主的处理决策；在精准执行环节基于决策结果执行相关的处理过程。四个环节的循环过程是智能设备的典型运行过程。

3.国内航空集团公司智能制造未来发展愿景

1）构建航空集团公司供应链和服务一体化平台

航空集团公司供应链和服务一体化平台以客户为中心，基于面向服务的多级网络架构，统一供应链和服务的业务模式，通过对制造大数据的采集和分析，持续优化供应链和服务模型，实现资源优化配置、物流集中管控和实时运行支持。

2）建立基于模型的设计创新与数字制造云平台

基于模型的设计创新与数字制造云平台以产品型号为中心，以服务的形式将各成员单位接入云平台，在统一IT工具、技术框架、数据源和工作流程的基础上，深入应用基于模型的设计、制造、验证、服务技术（MBx），有效支撑产品开发、制造的广域实时协同和精益化。

3）建立智能生产运行系统和集成自动化系统

智能生产运行系统和集成自动化系统面向车间、生产线和生产单元，从生产动态管理、柔性化生产、集成化控制等层面形成智能生产系统解决方案和运行支撑系统。因此，应在突破关键共性技术的基础上，结合产品对象和专业划分特点，形成针对性解决方案并根据技术成熟度情况，逐步推广示范。

4）建设智能工艺装备创新研发平台

智能工艺装备是针对典型加工需求，以智能化控制为手段，能独立完成产品部分加工过程的机械设备或装置，一方面是具有物理量、几何量反馈控制能力，另一方面是具有现场信息或状态的处理能力。主要内容包括功能部件（集成传感功能、信息采集功能、识别功能的部件、数控装置）、整机装备（自动加工、自适应加工、测量控制一体化等）、工业机器人（加工、装配、运输）等以及相关的设计开发技术，如数控系统开发、机床模块新结构设计、可靠性设计、机械结构特性设计优化、加工精度综合补偿技术、柔性自动化理论及方法等。重点开发复合材料加工、机械加工、钣金成形、部件及主机装配的智能化设备，满足航空产品关键零件高精度高效率加工需求。

主要任务是针对航空产品机械加工、钣金成形、复合材料构件制造、部件及整机装配，在实现工艺装备数字控制的基础上，研制具备状态实时感知、数据实时采集传递、智能决策处理、反馈执行能力的工艺装备或功能部件。

5）建立工业机器人推广应用平台

工业机器人是用于加工、装配、运输等工作的一种特殊装备，针对典型应用需求，能独立完成产品制造过程中的环境恶劣、影响健康、高强度重复的作业过程。其智能化功能主要体现在2个方面：一是具有物理量、几何量识别能力，二是具有现场信息和状态的智能处理能力。主要内容包括功能部件（集成传感功能、信息采集功能、识别功能的部件，减速器、控制系统）、智能方法（自动识别、自适应控制、协同工作等）。

开发和应用面向工序操作的智能机器人技术与系统，开发面向机械加工、复合材料加工、钣金成形、部件及主机装配等生产线应用的智能工业机器人系统，满足航空产品高效率加工、安全生产的需求。

6）构建集团公司智能制造标准体系

针对航空领域以智能制造为核心的技术发展和产业升级转型需求，以航空产品全生命周期为基线，研究航空产品设计、制造、服务过程中关键环节的智能制造要素、智能技术方法、工业安全要求等内容，构建覆盖加工设备、系统控制、车间管控、企业运营、协同研制层面的智能系统参考模型、通用技术条件规范、设备或系统的协同交互协议、智能系统评价规则与方法，建立航空典型工艺的状态感知网络模拟测试平台、协同交互测试验证系统、智能控制测试平台和典型航空智能制造演示验证系统，形成航空智能制造技术标准体系、关键智能功能测试环境和演示验证平台。

4.结束语

德国“工业4.0”战略，可以说是对先进制造业发展方向和升级路径的决策，目标明确、战略务实、路径清晰，与我国工业转型升级规划中的“两化深度融合”异曲同工。我国的“两化融合”和“两化深度融合”概念虽然提出已久，但对战略设计、组织保障、推进路线等方面的认知还处于初级阶段。在这方面我国必须向德国学习，立足于充分发挥中国制造业的现有优势，在深刻认识新一轮技术与产业革命的规律与特性的基础上，加速推进顶层战略规划，力争在全球新一轮技术与产业革命中建立自身的话语权。智能制造是中国制造2025的主攻方向，是航空集团公司落实创新驱动发展、实现工业转型升级的关键举措。航空集团公司的数字化和信息化基础雄厚，在国内处于领先位置，因此要抓住机遇，成为国家发展智能制造的先锋队和排头兵。

同时，应该清晰地认识到，需求牵引、问题导向、强化基础是制定智能制造发展路径的重要前提，在落实集团公司智能制造架构和重点任务的过程中，应将企业的需求放在第一位，在通过智能化促进产业升级改造的过程中，加强总体设计，综合考虑现状的差异，选择条件较好的企业先行示范，并形成最佳实践的推广模式，走“2.0补课、3.0普及、工业4.0示范”的并联式发展道路，夯实智能制造的基础，强化智能制造的支撑、突出智能制造的重点，完善智能制造的政策环境，建立起以企业为主体，市场为导向、产学研结合的工作体系，实现经济转型升级，工业内涵式发展。

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