周宏仁:智能制造的三个支点
发布时间:2018-11-07 14:22:00 分享:

来源:亿欧网

国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁在《论智能制造》系列中的“论智能制造的三个阶段”中,谈到了对三个阶段的基本认识。而如何实施智能制造,则需要考虑智能制造的三个支点:产品、装备和过程。

第一个需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然,企业追求的是产品,而不是要把企业搞的有多时髦。企业销售产品的时候,不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代,而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品,而不是智能制造本身。

因此,产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品,智能制造就失去了时代的意义。而且,企业的产品如果不是智能化的,产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。

第二个支点是装备,生产过程(包括研发、设计)中的每一个关键环节上的装备,一定要智能化。如果这个智能化实现不了,劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高,企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备,就不是这个时代的先进制造装备。而且,如果设备没有智能化,也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。

第三个支点是企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题;企业只有实现生产全过程的智能化,才能实现企业全局的智能化,才能够实现智能化效益的最大化。

智能制造是第一支点

一个机床生产厂,生产装备和过程如果都是智能化的,而它生产出来的机床却是一般的机床,没有智能化的要素,那么这个机床厂的前途就非常堪忧。因为,他自己都不会去购买这样不够智能化的机床。

因此,任何一个企业在考虑其智能制造如何发展的时候,首先应该想到的是自己的产品怎么实现智能化。即使生产过程没有部分或全部实现智能化,能够把智能的产品做出来,那么企业还是应该首先考虑产品的智能化问题。

产品智能化是当今计算技术发展的一个新的重大趋势。计算技术发明的初衷是为了科学计算。而后,发展为支持人类各种业务活动的信息处理和传播,即业务计算。上世纪90年代以后,随着互联网的发展,QQ、微信、Facebook等开始崛起,计算技术渗入了人们的社会生活,大大地推动了社会计算的发展。现在,计算技术开始向各种产品领域渗透,提升产品的智能化水平,因此,计算技术应用的下一个热点,是产品计算。

智能装备是最大难点

装备是智能制造最大的难点。

生产装备一般都比较复杂,而且批量可能不大,所采用的工业软件也往往非常复杂。这使得生产成本很高,市场很小,因此愿意或有实力从事智能装备制造的企业并不多。而且,由于装备的开发周期长,导致企业经营的风险很大。另外,装备制造的难点很大程度上是在软装备上面,没有软装备,就不可能有“数字化、网络化、智能化”。抽去软件,信息化的一切成果都不复存在。工业软件首先是一个工业产品,而且往往是高端工业产品。这是中国制造2025主要的难点,而工业界对这一点的认识,还很不充分。

过程智能化

发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上,已经非常领先。尤其是日本和德国,已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展,就是要实现过程的智能化,完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。

过程智能化最典型的代表,正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出,企业的信息系统要走向一体化,包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》的系列之一中提到的企业的内部网,而横向一体化正是企业的外部网。现在,要把内部网和外部网完全整合在一起,将数据完全打通。

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内部网和外部网的一体化

过程智能化的实现

工业4.0或者工业互联网的目标,不仅要把内部网、外部网连起来,而且要变成一个智能物理系统。二者都可以通过一个“5C(五层)”结构来表述。

最下面一层是智慧的连接层,第二层是数据转换成信息,第三层是企业的云计算数据中心。在这里,需要把第二层处理所得的有效数据,与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层,根据对比差异,找到问题之所在及解决问题的方法。因此,这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层,可以按照决策要求,通过计算机网络,对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。

这样的一个五层结构,构成了一个标准的反馈控制系统,可以对企业的控制对象,即:人(员工)、机器、计算机系统、各种物理实体等,进行实时的反馈和控制。这样的一个反馈系统,其各层次所对应的技术支撑,如图所示。正是利用这些当下最时髦的先进技术,工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。

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工业互联网和工业4.0的“5C(五层)”架构

这个架构设计描述了工业互联网系统的内外三层结构。从边缘层,到平台层,再到企业层。在边缘层上主要是边缘的网关,采集各种各样的数据;送到平台层之后,平台层对数据做必要的处理和分析;分析完之后,再送达企业层,送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析,做出判断和决策,将数据再往回传送到平台层和边缘层,直至送达企业内外联接的各个部门和单位。

显然,数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要,包括:端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术,各种决策模型的分析计算,以及系统结果的输出。其中,大量使用的是计算科学的办法:需要建模,需要算法,需要数据等等,最后产生的是决策数据。当然,安全、可信、隐私等,在结构中也有详细的考虑。

智能制造与工业互联网

工业互联网平台,是一个以企业为中心的平台,而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势,其实是指企业的平台化,每一个大企业都会有自己的一个企业平台,而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。

如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上,又把平台理解为产业的平台,可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急,还是我们的产品和装备的智能化问题,这对当下的中国来讲,是智能制造的重点努力方向。

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