韓龍寶 關若曦 范容杉 /文

高端裝備制造業(yè)的發(fā)展趨勢

以航空航天、軌道交通、船舶海工、能源裝備等為代表的高端裝備制造業(yè)，具有附加值高、產業(yè)鏈長、輻射面寬的特點，對經濟、產業(yè)發(fā)展具有強勁的拉動作用，代表著制造行業(yè)最領先的科技、最精湛的工藝和最過硬的質量，是我國制造業(yè)國際競爭力的重要體現，也是我國實體經濟的重要組成部分，只有練好“內功”才能永立不敗之地。

要素驅動向創(chuàng)新驅動轉變

隨著勞動力、土地等生產要素成本的上升，能源、資源的制約凸顯，高端裝備制造業(yè)依賴要素驅動的發(fā)展模式將難以為繼。從要素驅動轉向創(chuàng)新驅動，重視設計創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和體制機制創(chuàng)新，是實現產業(yè)升級的首要選擇。例如，我國在高鐵、船舶海工等相關領域依賴國外裝備技術轉移的局面正在發(fā)生改變，企業(yè)通過引進技術消化吸收再創(chuàng)新過程，已經逐步實現由技術跟隨向自主創(chuàng)新的轉變。

生產型制造向服務型制造轉變

傳統(tǒng)裝備制造業(yè)主要以加工、裝配及組裝為主，處于價值鏈的低谷。而未來的發(fā)展趨勢將是產品制造與增值服務相融合的產業(yè)形態(tài)，即服務型制造。具體看來，通過傳感和網絡獲取產品在運行期間的性能參數，并依托大數據分析推動產品性能優(yōu)化和全生命周期健康管理，這是設計制造理念的重大突破，也是制造與服務實現一體化的基礎，推動企業(yè)由生產型向服務型的價值鏈延伸轉變。這一轉變將有效推動高端裝備制造產業(yè)鏈由“中間在內”的低附加值傳統(tǒng)制造向“兩頭在手”的高端價值鏈邁進。

制造企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

在創(chuàng)新驅動發(fā)展和服務型制造轉變的趨勢下，產品復雜度和定制化程度將越來越高，同時客戶對產品制造周期、質量和成本控制的要求越發(fā)嚴苛。高端裝備制造企業(yè)將面臨制造領域前所未有的矛盾，即“多品種、小批量、高復雜”的制造特征與“高質量、短周期、低成本、綠色化”的產品要求之間的矛盾。其貫穿于高端裝備的全生命周期，對企業(yè)提出了一系列的變革挑戰(zhàn)。

滿足客戶復雜需求的同時縮短研發(fā)周期

高端裝備制造的重要特點是產品技術復雜和定制化程度高，這對產品研發(fā)設計提出了高要求，需花費大量的研發(fā)時間進行設計開發(fā)、試驗驗證、工藝試制，這決定了產品交付周期較長（以年計）。隨著市場競爭日益激烈、產品更新換代加快，如何縮短研制周期成為企業(yè)急需解決的迫切問題。

在效率、質量、成本優(yōu)化的同時保證系統(tǒng)柔性

傳統(tǒng)裝備制造存在兩種典型生產組織模式，一是采用裝備專線大批量生產單一產品的生產模式，例如汽車；二是大量依賴人工實現多產品柔性化制造的生產模式，例如汽輪機、船舶。這兩種生產組織模式各有優(yōu)劣，前者依靠專用自動化手段在效率、質量和成本方面形成顯著優(yōu)勢，后者則利用人工優(yōu)勢靈活應對多種變化需求。但面對新形勢要求，企業(yè)需采用先進工藝技術和管理技術，將兩種生產組織模式融合，形成“剛柔并濟”的新模式，應對多樣化市場需求和嚴苛的質量、成本要求。

在有限資源情況下快速響應客戶多變的需求

在實際生產組織中，高端裝備需求存在易變的特點，生產批量、計劃節(jié)點臨時變更的情況多發(fā)，對生產系統(tǒng)造成復雜的產能沖擊。此外，高端裝備的定制化特征，導致了技術狀態(tài)不穩(wěn)定、工藝技術不成熟等問題，研發(fā)制造過程中必須應對大量工程變更，消耗大量生產資源。為應對客戶與技術兩方面變化，傳統(tǒng)企業(yè)只能配置充裕的生產資源，這導致了企業(yè)全要素生產率不高。如何高效利用資源并且快速響應需求變更，也是高端裝備制造業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

智能制造推動企業(yè)內涵式發(fā)展

通過智能技術在產品全生命周期中的應用，提高產品研制智能化水平，延展基于數據的服務業(yè)務，實現產品的全數字化方案設計，結構、功能、性能的模擬與仿真優(yōu)化，促進制造過程的決策優(yōu)化、柔性制造、數字化控制、綠色節(jié)能等數字化、智能化技術的應用，可有效實現定制化快速交付、效率提升、質量提高和成本降低，提升企業(yè)的綜合競爭能力。

智能創(chuàng)成技術和知識工程

將需求轉變?yōu)楦拍罘桨甘窃O計智能的具體體現，人工智能和系統(tǒng)工程方法使得這一過程更具智能化和科學性。大量基于知識工程的理論方法著眼于將經驗知識進行結構化顯性表達和智能獲取，例如基于規(guī)則的方法、基于案例的方法、基于模型的方法、知識流分析方法、基于語義網絡的方法等。具體看來，通過將知識工程與概念方案設計過程相結合，利用效應庫、專業(yè)庫、專利庫等外部知識庫，借助自然語言識別、語義檢索、人工檢索技術，對技術趨勢進行分析，輔助研究者發(fā)現問題、快速生成創(chuàng)新方案破解問題，可有效推動設計概念的智能創(chuàng)造生成。

基于模型的設計開發(fā)與虛擬驗證

采用面向產品全生命周期、具有豐富設計知識庫和模擬仿真技術支持的數字化、智能化設計系統(tǒng)，在虛擬現實、計算機網絡、大數據等技術支持下，在虛擬的數字環(huán)境里并行、協(xié)同地實現產品的全數字化設計，結構、性能、功能的模擬與仿真優(yōu)化，提高產品設計質量和一次研發(fā)成功率。使用高性能仿真來替代昂貴的物理試驗，在節(jié)約成本的同時大幅縮短研制周期。隨著產品性能要求的不斷提升，基于高精度模擬仿真數據、虛擬試驗和智能尋優(yōu)為一體的優(yōu)化技術已成為產品設計性能提升的主要手段。

人工智能解決生產控制問題

智能機器的計算智能高于人類，例如高級計劃排產、圖像識別、過程質量控制等。與人根據經驗判斷相比，機器能快速給出更優(yōu)的方案。智能制造技術通過工廠物聯網或工業(yè)互聯網實時獲取生產過程中的各種狀態(tài)數據，并通過分析和訓練建立相應的預測模型，以實現對未來狀態(tài)的預測。對設備停機、質量失控、設備性能衰退、制造過程失控等進行預測分析，并在問題暴露前，采取糾正措施，保障生產計劃有條不紊地進行。

根據需求實現自適應的柔性制造

智能工廠通過快速的結構調整和資源重組，以及柔性工藝、混流生產規(guī)劃與控制、動態(tài)計劃與調度等途徑來主動適應環(huán)境和需求的快速變化。通過智能柔性生產線、機器人、3D打印設備等智能制造裝備應用，提高生產的柔性，適應單件小批生產模式。企業(yè)在一次性生產且產量很低的情況下也能高效率、高質量完成任務。

產品物聯技術和大數據應用

嵌入物聯技術的智能產品，能夠實現對自身狀態(tài)、環(huán)境的自感知，具備故障診斷、健康監(jiān)測功能；同時，可借助基于標準開放數據接口的網絡通信功能，對運行數據或用戶使用數據進行大數據分析與挖掘，支撐產品設計創(chuàng)新、產品故障診斷與預測、企業(yè)供需鏈優(yōu)化等創(chuàng)新性應用。

大力開展智能制造轉型升級

高端裝備企業(yè)通過智能制造體系的規(guī)劃、精益體系的建立、制造工藝流程的優(yōu)化和智能制造示范的實踐，完成切實有效的智能制造改造建設，推動由外延式發(fā)展向內涵式發(fā)展轉變，將以體系效能支撐制造能力的大幅躍升。

開展系統(tǒng)的智能制造規(guī)劃

系統(tǒng)的工廠規(guī)劃是支撐高效靈活、定制化、智能化生產模式實現的前提條件，也是最終達成業(yè)務目標的重要基礎。規(guī)劃過程要按照系統(tǒng)工程的方法論，以需求起點的正向分析為規(guī)劃方法，以精益生產為工廠規(guī)劃原則，以信息化自動化為實現手段，規(guī)劃高效的智能工廠，并在建設實施前通過工廠仿真進行效果驗證?；诳茖W合理的總體規(guī)劃，可以在滿足發(fā)展需求的前提下，通過科學精確分析，優(yōu)化配置資源，提高規(guī)劃準確性和效率，從而最大限度地提高投資效果，實現增量帶動存量的內涵式發(fā)展。

建立精益管控體系，優(yōu)化制造工藝流程

工廠在推進智能制造建設工作前，需要以精益思想為方法，以目標為導向，建立一套項目、計劃、調度、制造相互協(xié)同、快速反應的精益管控體系。為適應產品定制化、制造服務化的發(fā)展需要，應對原有制造流程進行簡化、合并、重組等一系列優(yōu)化，并對制造設備進行自動化、智能化改造，最大限度擺脫制造過程對人工的依賴，提高生產效率及質量一致性，實現制造過程向自動化、智能化轉變。

開展智能制造示范實踐

以裝備產品制造全過程為對象，以制造過程與數字化、智能化制造環(huán)境的深度融合建設為核心，建成基于數字化建模與虛擬仿真的車間規(guī)劃、知識驅動的智能工藝設計、基于數據結構化和單一數據源的PLM、融合先進項目管理和計劃排程的ERP、動態(tài)混流精準管控的MES、全過程質量管理、基于大數據的智能分析決策等為核心的智能研發(fā)、制造和管理平臺，實現一體化的精準管控。建立生產過程中人、機、料、環(huán)、測的物聯與信息實時采集，并與車間虛擬模型、MES等實現數據集成和融合，開展基于實時加工狀態(tài)的工藝參數優(yōu)化、加工誤差自適應補償、虛實結合的智能監(jiān)控等應用，實現基于虛擬信息和實時物理信息融合的智能車間CPS系統(tǒng)。