中国“智慧工厂”之路应该如何走？

　　行业现状

　　作为国民经济发展的支柱工业，航空制造业已经成为决定国家发展水平的最基本因素之一。以美国、德国为代表的世界领先工业国家纷纷制定了相应的制造业发展计划，来支持其工业的进一步发展。国际金融危机后，美国提出经济增长必须回归实体经济，因此，将“再工业化”作为重塑竞争优势的重要战略，使美国制造商致力于制造业里最高端、最高附加值的领域，全力强化技术优势。德国设计的“工业4.0”概念，提出了以智能制造为主导的第四次工业革命，认为智能工厂是构成未来工业体系的一个关键特征，这一战略将推动德国制造业的转型以及整个德国工业的持续发展。我国也制定了《中国制造2025》发展规划，在重视转型升级之外，还有工业化、信息化“两化深度融合”，大力支持对国民经济、国防建设和人民生活休戚相关的数控机床与基础制造装备、航空装备、海洋工程装备与船舶、汽车、节能环保等战略必争产业优先发展。近年来，在航空制造数控加工技术领域，开展了有效的先进数控加工技术和数值模拟与仿真技术的研究与应用，能够实现对真实生产环境和生产过程几何特征的精确仿真。在航空难加工材料大型结构件的加工中，已经综合应用专用高速刀具、高速切削技术、切削过程物理仿真优化技术、机床运行监测技术等，实现了飞机结构件加工过程的高速、高效、平稳和无人工干预。

　　在高端数控机床的智能化应用和维护领域，通过对数控系统二次开发、机床运动部件和结构部件传感器优化布置、机床运行专家知识库的构建，已经实现了数控机床自动化运行、状态实时监控、误差自动补偿、机床故障预警及状态维护等技术的工程化应用，显著提升了机床运行效率。特别是在车间级数字化管控等方面取得了阶段性成果，建立了车间制造执行系统(ManufacturingExecution Systems，MES)、分布式数字控制系统(Distribution NumericalControl，DNC)，并通过管理驾驶舱技术实现了对工厂运行状态的显性化实施监控，具备了良好的工厂数字化基础。

    目前，所开展的数字化工作基本实现了数字化技术工作环节中的应用。但是，没有深入到系统内部去改变传统的设计、制造、试验和管理的模式、方法、手段、流程和生产组织，距离智慧化的现代数控加工工厂尚有很大距离。

　　发展思路

　　“智慧工厂”的提出、发展和实现，为传统的制造型厂商提出了新的发展方向。通过清楚掌握资源运转流程，提高生产过程的可控性，减少人工堆生产线运行的干预、及时准确地采集工厂运行数据，以及合理的生产编排等，达到提升航空制造企业核心竞争力及提高生产效率的目的。智慧工厂的实现，离不开技术创新的支持和信息技术的应用。

　　1.先进感测器广泛应用

　　先进传感器是使工业系统及装备具备智能化特征的基本构成要素。先进传感器的发展得益于微处理器的进步和人工智慧技术的发展，包括运用神经网络、遗传算法、混沌控制等智能控制技术，能够使加工装备、控制系统具备数据收集、分析、状态感知、动作判断等智慧化的功能。而借助专家控制系统(Expert ControlSystem，ECS)强大的专家知识库，对先进传感器获得的数字信号进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家才能解决好的复杂问题，实现工业装备运行的“智慧化”。

　　2.软件系统智能化

　　随着模块化、开放式软件平台的逐渐成熟，传统的依赖单一的计算机辅助软件开展工艺设计的工作模式，将逐渐被基于知识的、高度集成的软件工程辅助系统所代替，即具备智能特征的软件系统。数字量表达、信息获取和处理知识的能力是智能软件与传统软件的主要区别之一，它能通过这种能力，对在软件环境中运行的相应操作进行感知、学习、推理、判断并做出相应的反应，具备智能化的自组织性和自适应性。

　　3.控制系统网络化

　　在制造型工厂运行控制领域，数字化的应用和服务逐渐向云端运算模式转移，资料保存和运算位置的主要模式都已经改变。随着制造执行系统(MES)以及生产计划系统(Production Planning Systems，PPS)的智能化，以及生产设备之间通信、数据交换程度的提高，生产设备不再是单一独立的个体，而是在统一的网络化的控制系统下运行的生产体系的终端，其生产状态将被网络化控制系统实时感知，使工厂内部所有装备形成有机整体。

　　智慧工厂需突破的关键技术

　　为迎接智慧工厂的挑战，需重点突破与飞机结构件数控加工密切相关的机床、工艺、物流、生产管控等关键技术。
　　
　　1.智慧机床

　　数控机床可以看作未来智慧工厂的“肢体”，强有力的肢体是保证智慧工厂良好运行的关键要素和基本条件。作为智慧工厂最基本的组成部分，数控机床的可靠性是其最主要的考核指标。同时，智慧工厂对机床的适应性也提出了更高的要求，比如能够通过自身分布配备的传感器收集机床和其他设备复杂的基础数据，实现对自身状态的实时感知，从而与远程诊断系统进行数据交流并开展分析，提供富有洞察力的、可指出原因的分析结论，使无故障平均时间最长且用于修理维护的周期最短。