4.3　五大新模式

4.3.1　數字化車間

在工業智能制造領域，以智能數字化加工車間為典型代表，其使用了大量的智能裝備，能夠使工業生產中的不確定性得到降低，因此能夠使工業生產可靠性和功率得到提高，并有效縮短產品生產周期，進而為工業智能制造帶來了新的科技革命。

數字化車間的出現，在某種程度上實現了對智能設備、信息技術和機器人的融合，所以為工業智能制造提供了全新的生產模式，主要包括如下應用。

（1）數字化生產線

在機器人數字化車間中，按照生產方式，可以采用“一對二”“一對三”等方式進行機器人布局，從而完成自動化生產線的構建。在該生產線上，多臺機臺由多個機器人操控，機器人上裝有取料和下料手爪，能夠用于自動化上下料。以數控加工為例，利用機器人上下料系統，可以完成盤料、電機端蓋等零件的連續加工，并且能夠實現一天三班運行，繼而實現對坯料的連續加工生產，能夠使生產線的生產效率得到提高，同時也能使工人勞動強度得到減輕。

（2）數字化物料運送

在機器人數字化車間中，物料運送可以利用AGV物料系統來實現。通過采用激光引導，并利用步進電機進行驅動，實現流水線、機床和機器人等環節的對接，以實現物料的及時運送。

（3）數字化倉庫管理

在數字化車間中，擁有由萬能角鋼構成的立體倉庫，可以利用其中的定位裝置進行貨物管理，確保托盤能夠在貨架上準確就位。同時，各倉位安裝有傳感器，能夠判定倉位是否為空。在數控加工方面，倉位可用于存儲各種機械加工毛坯、成品和半成品等，并完成物料信息記錄，可供倉庫管理人員隨時調用。

（4）數字化車間控制

在數字化車間中，需要利用控制系統完成整線控制，以確保車間設備與外部設備能夠實現有效通信。利用該系統，還能對生產線運行、產品生產情況等內容進行監控，并且為不同用戶提供不同的權限。在系統控制下，生產線和立體倉庫都可以利用觸摸屏控制臺完成相互通信。而各控制臺能實現相互通信，并進行有關信息的顯示。

（5）數字化設計

在數字化車間中，車間可以利用數字化設計單元完成零部件的設計。例如，在數控加工車間中，就可以完成定子、轉子、齒輪等各種零部件的設計，然后利用DNC與數控系統完成信息交互。在此基礎上，數控系統可以完成零部件加工工藝的規劃設計，并完成數控編程。在整個過程中，系統會利用信息管理單元完成生產加工各環節的信息收集和數據的統計分析，以確定設計的合理性和可靠性。

（6）數字化安全防護

在數字化車間工作的過程中，還要通過安全防護系統對車間進行管理，以免車間出現安全生產問題。首先，在對車間機器人進行檢修時，為確保車間生產安全，需在防護網內使用專用鑰匙進行檢修。其次，為避免機器人在生產過程中發生碰撞，系統利用高可靠數控系統進行機器人控制，能夠確保機器人在完成零件加工后完成自身位置檢測，并回到零點位置。此外，系統帶有蜂鳴器和急停按鈕等應急防護裝置，能夠為車間生產提供全面的安全防護。

利用機器人數字化車間進行工業智能制造，能夠實現對工業制造的全過程控制，并且能夠降低產品制造成本和周期，同時提高產品生產質量和效率，所以能夠更好地滿足工業智能制造需求。因此，隨著相關技術的發展，機器人數字化車間必將引領新的工業科技革命，促使工業智能制造完成模式的轉變。

4.3.2　智能工廠

智能生產是智能制造的主線，而智能工廠是智能生產的主要載體。隨著新一代人工智能的應用，今后20年，中國企業將要向自學習、自適應、自控制的新一代智能工廠進軍。新一代人工智能技術和先進制造技術的融合，將使生產線、車間、工廠發生大變革，提升到歷史性的新高度，將從根本上提高制造業質量、效率和企業競爭力。在今后一段時間內，生產線、車間、工廠的智能升級將成為推進智能制造的一個主要戰場。

智能工廠是實現智能制造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施，實現生產過程的智能化。智能工廠已經具有了自主能力，可采集、分析、判斷、規劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用仿真及多媒體技術，將實境擴增展示設計與制造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性，已具備了自我學習、自行維護能力。因此，智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機交互。

由于各個行業生產流程不同，各個行業智能化情況也不同，因此智能工廠有以下幾個不同的建設模式。

第一種模式是從生產過程數字化到智能工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程制造領域，企業發展智能制造的內在動力在于產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基于品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。

第二種模式是從智能制造生產單元（裝備和產品）到智能工廠。在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散制造領域，企業發展智能制造的核心目的是拓展產品價值空間，側重從單臺設備自動化和產品智能化入手，基于生產效率和產品效能的提升實現價值增長。

第三種模式是從個性化定制到互聯工廠。在家電、服裝、家居等距離用戶最近的消費品制造領域，企業發展智能制造的重點在于充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過互聯網平臺開展大規模個性化定制模式創新。

4.3.3　個性化定制

智能制造的核心是滿足大規模個性化定制而不增加成本。未來人類生活需求多種多樣，個性化將逐步成為主流。傳統工廠可以大規模生產同質化（一樣的）的產品，而智能工廠由于其柔性化的特征，將能大規模生產個性化的產品，而其制造成本不高于大規模同質化產品。

智能產品具有生命周期短、迭代快等特點，智能裝備需要高度模塊化、柔性化、智能化以有效支撐智能產品的快速迭代、加速推向市場，并滿足大規模個性化定制的需要。另一個核心特點是制造體系與消費互聯網的集成，并基于消費大數據與工業大數據的融合推動產品不斷創新和生產制造體系的持續升級。

個性化定制包括兩個方面：一方面是終端消費品產品的智能化，通過智能化產品實現個性化，這個主要是智能硬件領域；另一方面是終端消費品制造的智能化，通過智能制造生產線的智能化，實現產品的個性化設計、生產、交付。

智能制造的個性化定制體現在以下幾個方面。

① 產品采用模塊化設計，通過差異化的定制參數，組合形成個性化產品。

② 建有工業互聯網個性化定制服務平臺，通過定制參數選擇、三維數字建模、虛擬現實或增強現實等方式，實現與用戶深度交互，快速生成產品定制方案。

③ 建有個性化產品數據庫，應用大數據技術對用戶的個性化需求特征進行挖掘和分析。

④ 工業互聯網個性化定制平臺與企業研發設計、計劃排產、柔性制造、營銷管理、供應鏈管理、物流配送和售后服務等數字化制造系統實現協同與集成。

通過持續改進，實現模塊化設計方法、個性化定制平臺、個性化產品數據庫的不斷優化，形成完善的基于數據驅動的企業研發、設計、生產、營銷、供應鏈管理和服務體系，快速、低成本滿足用戶個性化需求的能力顯著提升。

4.3.4　協同制造

在全球范圍內，德國“工業4.0”、美國工業互聯網等戰略都在積極推進信息技術與制造技術的深度融合，進而搶占競爭先機。

協同制造旨在推動互聯網與制造業融合，提升制造業數字化、網絡化、智能化水平，加強產業鏈協作，發展基于互聯網的協同制造新模式。在重點領域推進智能制造、大規模個性化定制、網絡化協同制造和服務型制造，打造一批網絡化協同制造公共服務平臺，加快形成制造業網絡化產業生態體系。

協同制造的主要特點：一是大力發展智能制造；二是發展大規模個性化定制；三是提升網絡化協同制造水平；四是加速制造業服務化轉型。從中可以看出，協同制造模式下，制造業企業將不再自上而下地集中控制生產，不再從事單獨的設計與研發環節，或者單獨的生產與制造環節，或者單獨的營銷與服務環節。而是從顧客需求開始，到接受產品訂單、尋求合作生產、采購原材料或零部件、共同進行產品設計、生產組裝，整個環節都通過互聯網連接起來并進行實時通信，從而確保最終產品滿足大規模客戶的個性化定制需求。

協同制造主要包括以下幾個方面。

① 建有工業互聯網網絡化制造資源協同云平臺，具有完善的體系架構和相應的運行規則。

② 通過企業間研發系統的協同，實現創新資源、設計能力的集成和對接。

③ 通過企業間管理系統、服務支撐系統的協同，實現生產能力與服務能力的集成和對接，以及制造過程各環節和供應鏈的并行組織和協同優化。

④ 利用工業云、工業大數據、工業互聯網標識解析等技術，建有圍繞全生產鏈協同共享的產品溯源體系，實現企業間涵蓋產品生產制造與運維服務等環節的信息溯源服務。

⑤ 針對制造需求和社會化制造資源，開展制造服務和資源的動態分析和柔性配置。

⑥ 建有工業信息安全管理制度和技術防護體系，具備網絡防護、應急響應等信息安全保障能力。

通過持續改進，工業互聯網網絡化制造資源協同云平臺不斷優化，企業間、部門間創新資源、生產能力和服務能力高度集成，生產制造與服務運維信息高度共享，資源和服務的動態分析與柔性配置水平顯著增強。

4.3.5　遠程運維

隨著云計算、大數據、物聯網、SDN等新技術的快速應用發展，各行各業信息化建設不斷深入和完善，各行各業亟須在細分運維場景中，建立運維故障智能分析模型，提供智能定位分析排障能力，保障業務高可用性。

由于智能制造的發展，傳統模式下的維保方式帶來的弊端越來越鮮明。從發展速度最快的IT運維行業吸取經驗，建立制造行業的遠程運維，解決制造企業的后顧之憂成為智能制造發展過程中不可忽視的工作。制造業遠程運維的發展是智能制造發展的基礎，智能制造的發展也是制造行業遠程運維發展的驅動器，二者相輔相成。

遠程運維主要包括如下內容。

① 智能裝備/產品配置開放的數據接口，具備數據采集、通信和遠程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技術的工業互聯網，采集并上傳設備狀態、作業操作、環境情況等數據，并根據遠程指令靈活調整設備運行參數。

② 建立智能裝備/產品遠程運維服務平臺，能夠對裝備/產品上傳數據進行有效篩選、梳理、存儲與管理，并通過數據挖掘、分析，提供在線檢測、故障預警、故障診斷與修復、預測性維護、運行優化、遠程升級等服務。

③ 實現智能裝備/產品遠程運維服務平臺與產品全生命周期管理系統（PLM）、客戶關系管理系統（CRM）、產品研發管理系統的協同與集成。

④ 建立相應的專家庫和專家咨詢系統，能夠為智能裝備/產品的遠程診斷提供決策支持，并向用戶提出運行維護解決方案。

⑤ 建立信息安全管理制度，具備信息安全防護能力。

通過持續改進，建立高效、安全的智能服務系統，提供的服務能夠與產品形成實時、有效互動，大幅度提升嵌入式系統、移動互聯網、大數據分析、智能決策支持系統的集成應用水平。