周自強，戴國洪

（1.常熟理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇常熟215500；2.江蘇省機(jī)電產(chǎn)品循環(huán)利用技術(shù)重點建設(shè)實驗室，江蘇常熟215500；3.蘇州市汽車綠色拆解智能裝備技術(shù)重點實驗室，江蘇常熟215500）

智能再制造技術(shù)體系研究

周自強1，2，3，戴國洪2，3

（1.常熟理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇常熟215500；2.江蘇省機(jī)電產(chǎn)品循環(huán)利用技術(shù)重點建設(shè)實驗室，江蘇常熟215500；3.蘇州市汽車綠色拆解智能裝備技術(shù)重點實驗室，江蘇常熟215500）

摘要：通過對再制造流程體系的分析，結(jié)合智能制造的理念和知識，提出了智能再制造的技術(shù)體系.分別從逆向供應(yīng)鏈，再制造企業(yè)管理，再制造裝備中人工智能技術(shù)的應(yīng)用方法進(jìn)行了分析說明.從總體上論述了智能再制造的體系結(jié)構(gòu)及其發(fā)展，最后對智能再制造的相關(guān)問題進(jìn)行了討論.

關(guān)鍵詞：智能再制造；智能制造；再制造

隨著“中國制造2025”和“工業(yè)4.0”等概念的提出，智能制造作為一個新的議題在整個制造業(yè)成為一個新鮮事物.其實智能制造不是新事物，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）的概念在20世紀(jì)90年代就已經(jīng)提出.其基本思想是利用人工智能的相關(guān)技術(shù)來輔助制造過程中的推理、判斷和決策，從而提高制造業(yè)的技術(shù)水平和工作效率.其中的關(guān)鍵技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、智能決策和智能優(yōu)化算法.特別是近10年來，蟻群算法、粒子群算法、支持向量機(jī)等智能算法和自學(xué)習(xí)算法得到了蓬勃發(fā)展，在社會發(fā)展的各個領(lǐng)域中都得到了可行的應(yīng)用，因此，也為智能制造的進(jìn)一步發(fā)展提供了理論和技術(shù)支撐.再制造作為整個制造業(yè)的一個重要分支，是可持續(xù)發(fā)展理念在制造業(yè)中的體現(xiàn).它是指以廢舊零部件為對象，通過技術(shù)手段恢復(fù)其原始尺寸，恢復(fù)甚至提升其服役性能的技術(shù)工藝［1］.再制造對于緩解資源短缺、保護(hù)環(huán)境具有重要的意義.但是相對于一般的產(chǎn)品制造，再制造過程有很多特殊之處，如被制造對象的質(zhì)量和來源的分散性、工藝參數(shù)的不確定性，這些特點決定了智能再制造的研究和應(yīng)用具有更加重要和深遠(yuǎn)的意義.

1　再制造技術(shù)流程分析

圖1　廣義再制造的流程體系

這里以廣義的再制造概念進(jìn)行技術(shù)流程分析，廣義再制造是指產(chǎn)品結(jié)束使用過程之后，通過回購、拆解、修復(fù)、再利用及材料利用的全過程，其流程體系如圖1所示.廣義再制造是從廢舊產(chǎn)品的回購開始的，由于廢舊產(chǎn)品存在地域和時間上的分散性，其收集和回購是一個十分復(fù)雜的體系，需要依賴于逆向供應(yīng)鏈的相關(guān)技術(shù)來支撐.廢舊產(chǎn)品集中到處理企業(yè)后，一般需要對其進(jìn)行拆解和清洗處理.由于廢舊產(chǎn)品的狀況各不相同，而其品牌和規(guī)格參數(shù)也存在很大的差異性，這些都為規(guī)?；奶幚韼砹死щy.在完成拆解后，部分質(zhì)量較好的零部件可以進(jìn)行直接再利用，如作為維修配件進(jìn)行銷售.對于部分具有再制造價值的零部件，可以借助于表面工程技術(shù)，如激光熔覆、等離子熔覆等技術(shù)來對其進(jìn)行修復(fù)，使其恢復(fù)使用功能.在通過質(zhì)量檢測之后，既可以作為新產(chǎn)品制造的零部件進(jìn)行使用，也可以直接進(jìn)入市場進(jìn)行銷售.而對于沒有再制造價值的零部件，在經(jīng)過破碎和分選處理后，可作為再生材料重新回到制造過程中去，從而替代部分原生材料.

2　智能再制造的層次體系

智能再制造的相關(guān)技術(shù)和手段在廣義再制造的各環(huán)節(jié)中都能夠起到重要作用，這是因為廣義再制造過程中的不確定性因素要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正向產(chǎn)品制造過程.智能制造在層次上一般分為管理決策層、制造執(zhí)行層、設(shè)備控制層等若干層次，分別從管理決策、工藝流程控制和設(shè)備智能控制的角度來融合人工智能的相關(guān)知識.而對于再制造過程，本文提出一種基于層次關(guān)系的智能再制造技術(shù)體系（如圖2所示）.

圖2　智能再制造的技術(shù)體系

智能再制造從宏觀到微觀分為逆向物流層、再制造企業(yè)管理層和再制造裝備控制層三個層面.其中最上層為逆向物流層，它不僅包括了廢舊產(chǎn)品的回購、運輸?shù)葮I(yè)務(wù)，也包括了再制造過程中被拆解件的運輸、周轉(zhuǎn)管理，以及作為再生材料的運輸和管理.此外，再制造產(chǎn)品的運輸和銷售也屬于這一層.其下層是再制造企業(yè)管理層.這一層從再制造企業(yè)的布局設(shè)點、再制造生產(chǎn)線的布局優(yōu)化，以及再制造企業(yè)內(nèi)部的拆解工藝規(guī)劃、生產(chǎn)工藝優(yōu)化等都可以借助于人工智能的優(yōu)化算法和技術(shù)進(jìn)行信息的處理和決策.最下層是再制造裝備的控制層.這一層主要是利用智能信息處理手段和智能控制技術(shù)對再制造裝備的工藝參數(shù)進(jìn)行實時的檢測和反饋控制，根據(jù)再制造產(chǎn)品的多樣性對工藝參數(shù)和加工路徑進(jìn)行實時計算和實施規(guī)劃，并對需要再制造的零部件進(jìn)行在線檢測和智能信息處理.在技術(shù)上保證再制造過程能夠和普通的正向制造一樣產(chǎn)生規(guī)?；б?，從而使再制造企業(yè)在創(chuàng)造社會效益的同時創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益.

2.1面向再制造的逆向供應(yīng)鏈的智能技術(shù)

對于面向再制造的逆向供應(yīng)鏈管理，國內(nèi)外的學(xué)者已經(jīng)開展了大量的研究.其中針對物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化或運輸路徑優(yōu)化的研究較多［2-4］.遺傳算法、蟻群算法、Petri網(wǎng)模型等智能優(yōu)化模型和算法在該領(lǐng)域中都得到了應(yīng)用.此外，分支定界算法（Branch and Bound Algorithm）、啟發(fā)式算法在供應(yīng)鏈布局和庫存管理中也得到了很多應(yīng)用.從目前的研究來看，單純基于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和運輸路徑優(yōu)化的智能算法研究較多，結(jié)合了信息跟蹤技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、電子商務(wù)的廢舊產(chǎn)品的逆向供應(yīng)鏈方面的研究較少.針對具體廢舊產(chǎn)品特點的逆向供應(yīng)鏈方面的研究就更少.因此，結(jié)合智能信息處理和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的相關(guān)軟硬件技術(shù)來研究廢舊產(chǎn)品的逆向供應(yīng)鏈具有重要的實際意義.

2.2面向再制造企業(yè)管理的智能技術(shù)

在這一層面中，首先需要解決的是再制造企業(yè)的規(guī)劃與評估.其目的是在充分考慮廢舊產(chǎn)品市場存量，以及投資額、勞動力、土地等約束條件的基礎(chǔ)上設(shè)計出優(yōu)化的再制造企業(yè)的總體規(guī)劃，包括再制造生產(chǎn)線的布局形式.解決該問題的關(guān)鍵是在專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上對不同的再制造模式進(jìn)行建模，然后借助于智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解.面向多目標(biāo)優(yōu)化的智能算法具有很重要的應(yīng)用價值.

再制造企業(yè)在生產(chǎn)調(diào)度和生產(chǎn)工藝規(guī)劃方面的優(yōu)化也是智能技術(shù)可以切入的一個領(lǐng)域.目前在該領(lǐng)域中主要是依靠人工經(jīng)驗.但是當(dāng)生產(chǎn)規(guī)劃和生產(chǎn)工藝的數(shù)據(jù)不斷膨脹之后，依賴于人工操作的方式就會大幅度影響生產(chǎn)效率.這一點在報廢汽車的拆解工藝規(guī)劃方面具有典型的特征.對于小型的拆解企業(yè)可以依靠人工經(jīng)驗來進(jìn)行生產(chǎn)，而對于大型的報廢汽車拆解企業(yè)，在拆解線的節(jié)拍極為緊湊的情況下，單純依靠人工經(jīng)驗就會發(fā)生很多生產(chǎn)故障.這不僅是因為工人的技術(shù)水平參差不齊，還因為大型拆解企業(yè)所拆解的報廢汽車類型要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于小型拆解企業(yè).因此，利用計算機(jī)信息處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對報廢汽車的拆解工藝進(jìn)行一定程度的規(guī)劃和管理，并將拆解作業(yè)的指導(dǎo)信息實時提供給操作工人，就能夠大幅度提高拆解企業(yè)的生產(chǎn)效率和管理水平.

2.3面向再制造裝備的智能技術(shù)

再制造裝備主要包括拆解裝備、檢測裝備、表面修復(fù)裝備、零件校正裝備等.與普通的正向制造相比，被再制造的廢舊零部件在幾何精度、表面質(zhì)量等方面都存在較大的差異［5］，這就要求再制造裝備具備更高的柔性和智能化程度.再制造裝備的智能技術(shù)主要包括智能信息處理和智能控制等軟硬件技術(shù).以報廢汽車的擋風(fēng)玻璃拆卸為例，由于報廢汽車的類型、規(guī)格均不相同，采取和正向制造相同的機(jī)器人離線編程技術(shù)是無能為力的.為此，通過機(jī)器視覺和專用傳感器，以及基于二次跟蹤的輪廓軌跡求解算法，可以為每一個待拆解的報廢汽車實時地計算出擋風(fēng)玻璃邊緣車身的切割路徑.然后利用等離子頭對車身進(jìn)行切割即可獲得完整的擋風(fēng)玻璃.

在表面修復(fù)裝備中智能技術(shù)更是必不可少的核心環(huán)節(jié).利用專用傳感器對零件的待修復(fù)區(qū)域進(jìn)行實時檢測，在對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和識別的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成較為合理的工藝參數(shù)，并通過控制器來保證零件的修復(fù)精度，從而保證被修復(fù)零件在質(zhì)量上的一致性［6］.

3　結(jié)束語

從上面的分析可知，智能再制造是將人工智能的相關(guān)理論和技術(shù)融入到再制造領(lǐng)域中，以解決再制造領(lǐng)域中存在的各種不確定性因素.在管理和供應(yīng)鏈層面、拆解處理、再制造過程中都能起到十分重要的作用.但是由于人工智能技術(shù)本身的發(fā)展局限性，這些自學(xué)習(xí)算法、智能優(yōu)化算法在具體運用過程中，其效果在很大程度上依賴于再制造過程分析建模的質(zhì)量.此外，還有很多工藝決策方面的問題單純依靠人工智能技術(shù)還很難解決.因此，從目前的發(fā)展來看，我們必須正確對待智能再制造的相關(guān)技術(shù)理念.既要積極研究和發(fā)展智能再制造的相關(guān)技術(shù)，又要避免盲目擴(kuò)展，期望用人工智能的手段解決廣義再制造領(lǐng)域中的所有問題.

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［6］劉睿，杜慶峰.激光再制造機(jī)器人的表面缺陷智能識別［J］.激光雜志，2015，36（9）：60-63.

A Study of Technical Architecture of Intelligent Remanufacturing

ZHOU Ziqiang1,2,3, DAI Guohong2,3
（1. School of Mechanical Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu 215500, China；2. Jiangsu Key Laboratory of Recycling and Reusing Technology for Mechanical and Electronic Products, Changshu 215500, China；3. Suzhou Key Laboratory of Intelligent Equipment Technology for ELV Recycling, Changshu 215500, China）

Abstract：By analyzing the remanufacturing process and combining the concepts and knowledge of intelligent manufacturing, the technology system of intelligent remanufacturing is proposed in this paper. It is described and explained from the application of artificial intelligence technology in the field of reverse supply chain, remanufacturing enterprise management and remanufacturing equipment. The architecture and development of intelligent remanufacturing are introduced. Besides, remanufacturing-related intelligent issues are discussed in the paper.

Key words：intelligent remanufacturing；intelligent manufacturing；remanufacturing

中圖分類號：TH17

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1008-2794（2016）02-0001-03

收稿日期：2015-12-26

基金項目：江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項目“面向再制造零件批量校正的變形表征模型研究”（15KJA460001）

通信作者：周自強，副教授，博士，研究方向：綠色制造、機(jī)電控制，E-mail：zzq_rrme@163.com.