以智能制造推动制造业数字化转型研究

以智能制造推动制造业数字化转型研究

谷荣

320924198204207179

摘要：数字化是智能制造的基础，智能制造是制造业数字化转型的主要方向，智能制造的全面发展将导致制造范式、企业形态和产业模式发生根本性变化。为此，本文基于制造企业数字化转型的典型案例和研究数据，分析智能制造和企业运营的场景和实践，总结智能制造方式方法，并对企业数字化转型提出针对性建议。希望通过智能制造推动生产数字化转型的形式和方法的研究，可以为我国制造业的发展提供建议。

关键词：智能制造；制造业；数字化转型；可行性建议

引言：当前，数字经济已成为全球经济发展的主要引擎。云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术通过数据要素激发创新能力，加速向工业经济时代转型。我国制造业企业面临着建立和提高在数字时代生存和发展能力的现实挑战，但目前很难获得与理论体系和产业经济学相关的数据和研究支持。为此，我们运用实证分析的方法，通过对制造企业的大量实例分析，提出智能制造推动企业数字化转型的方法，希望可以推动智能制造向数字化转型升级。

一、行业发展状况

（一）石油石化领域分析

1. 发展现状

在对石油石化行业183个生产单元/生产线的调查中，42%实现了生产计划智能化，27%实现了智能物流，28%实现了智能管理和能源控制，56%实现了全过程质量追溯。5338台设备完成远程维护和预防性维护，如图1所示。

图1  石油石化类企业智能制造发展情况

2. 典型案例

本文以某石化公司为例，围绕“打造世界一流的绿色、智能化千万吨炼化企业”的长远目标，石化公司对面向ERP的运营管理平台、面向MES的运营管理平台进行了升级改造。以新一代ICT技术为重点，以信息基础设施和运维平台为核心，实现业务数据的集中收集、流程管控智能优化、HSE管控实时可视化、设备精益管理主动预防、管控快速沟通、精准计量管理、精准物料管理、智能仓储等一体化应用，重新设计中心生产和运营管理，从运营管理到生产、安全环保、资源管理等业务领域都发生了数字化转型[1]。例如，通过进出料计量作业自动化、计量过程可视化、计量数据整合等，实现计量管理业务的数字化转型，将计量操作时间缩短1/3，节省人工成本，员工人数减少了近40%，与计量相关的风险防控能力也得到显著提升。

（二）机械装备领域分析

1. 发展现状

被调查的948个工程单位建设了83条智能单元/生产线，全生命周期数字仿真技术仅使用3%，智能生产计划技术仅使用12%，智能物流应用仅5%，14%采用优质智能检测技术，仅4%实施智能管理和能源控制，23%实施全过程质量跟踪，869台设备实施远程控制和远程维护/预防性维护。调查数据显示，工程企业的智能制造发展还很薄弱，智能制造需要加强，以激发企业的数字化转型。如图2所示。

图2  机械装备类企业智能制造发展情况

2. 典型案例

某飞机制造商以“用数据定义产品，用数据管理生产，用数据创造价值”的发展理念，引领了传统加工处理系统的智能化转型。流程创新正在改变传统的工作流程，统一设计、处理和测试基准，创建基于单一数据链的高度集成和标准化的新流程方法。光电编码器、线阵、霍尔传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器等在采用RFID、工业互联网技术和智能控制技术的数控机床上的应用，它实现了传感器技术、控制、检测、物流和数字信息全过程的高度集成。开发MES生产管理系统，实现机器控制、机器操作、工艺规划、加工状态智能控制和柔性生产，实现小批量、多等级、多工序的全天候自动化运行和高精度设备。传统加工系统的数字化转型是通过智能制造技术实现的。

二、智能制造推动企业数字化转型路径和模式

（一）转型路径

随着信息技术与制造技术的不断加强及其深度融合，智能制造代表着发展的各个阶段。通过智能制造推动数字化转型的企业要坚持“问题导向”、“价值导向”以经济为导向的“盈利”原则是生产设施、车间/工厂、供应链/生产链等不同层次的生产设施在业务流程全生命周期的数字化转型要求设计、生产、管理、服务等生产环节确定并明确问题，设定共同目标，按部就班进行规划设计方案实施。数字化转型的总体目标应根据实际情况和需求确定，例如：公司所在行业特点、公司规模及预期投资情况。综合核算资金投入、技术人才、合作伙伴、集成商等因素，制定详细的实施方案。

（二）转型模式

工信部发布《2021年智能制造通用场景参考指南》评选2021年试点智能制造示范企业，总结厂房设计、产品研发、工艺设计、计划调度、生产运营、仓储配送52个典型智能质量控制、设备管理、安全控制、能源管理、环保控制、营销管理、售后服务、供应链管理、模式创新等15个环节的制造场景，为企业数字化转型提供连接。本文分析离散制造产品开发、流程设计、制造运营、客户服务和供应链管理的数字化转型如下：

1. 基于数字模型的设计制造协同

搭建基于云平台协同技术的协同平台，支持复杂产品的设计与制造，应用系统设计、知识工程、专业仿真、数字孪生、基于模型的设计/制造/验证/维护等技术完成3D流程从设计到生产的开放。在虚拟计算机环境下实现从产品设计、零部件制造、整机装配到测试的全过程数字化仿真、仿真和虚拟实景展示，实现数据驱动的产品开发和技术创新，提高设计效率，缩短研发周期，提高产品质量。

2. 数字化工艺设计与仿真

基于云平台创建数字模型单一数据库、知识库和生产数据，集成几何、功能、可控、物理等属性，创建共享生产资源的网络模型，应用数字化建模建模，数字孪生、知识分析流程等技术，应用数字化流程模拟、智能决策优化等相关软件工具，在虚拟环境下对生产系统进行多专业协同模拟和优化，通过生产机制实现流程数字化设计。虚拟生产的分析、工艺建模和验证，提高工艺开发和创新的效率，保证工艺的可行性，提高工艺设计的品质[2]。

3. 智能化生产车间

围绕零部件加工、表面热处理、零部件装配、总装等工艺特点，围绕产品优质及时交货的需求，合理发展智能制造组织模式，建设智能车间/生产线，实现智能制造。针对制造过程中涉及的产品、制造系统和制造过程，创建模拟真实制造和工作环境的智能车间/生产线的数字化模型，建立数字化制造系统模型与生产环境的虚实映射。物理制造系统关系和连接资源信息将信息直接传递给数字化生产系统模型，实现生产系统的实时动态仿真，支持生产系统的资源估计、预测、优化和重构，提高生产的柔性能力和质量保证。

4. 最优能力配置的网络化协同供应链体系

以大数据、人工智能、物联网等技术手段为基础，构建网络化、多层次、协同的供应链体系，形成以产能需求为基础的动态供应链，实现高水平内外部创新资源、生产能力和服务能力的整合生产和服务、运维的高度信息交换，提高资源和服务的动态分析和灵活配置，实现整体协同的最优能力配置产业链。

5. 面向产品全生命周期的柔性化服务保障

应用物联网、数字孪生、大数据等新兴技术，打造连接人、机、物的设备运营服务支撑平台，打造设备数字孪生模型，服务支撑能力孪生建立在数字化基础之上. 支持远程运维、故障预测、健康管理、智能决策等，形成产品全生命周期的灵活保修模式，提高设备维护的效率和有效性，降低总成本设备的运行和维护。

三、推动实现制造业数字化转型建议

（一）以高水平标准引领转型

1.建立全链条智能生产标准体系

推动航空航天、石油化工、电力、电子、机械、汽车、船舶、铁路、医药、冶金材料等领域在工厂系统层面创建和完善反映行业特点、产品寿命大小的综合信息周期是符合价值链和产业链标准生产体系。

2.建立统一数据标准，促进数据流动

数据传输和数据交换需要统一的数据标准。鼓励制造企业应用标准化的系统交互数据格式和服务接口，推进生产连接的数字化连接，打通不同部门和连接之间的数据交换，促进数据流动。

3. 研制新技术创新应用的关键标准

制定包含供应链、研发设计、运行管理、物流配送、运维服务等产品全生命周期的关键标准，同步推进5G、人工智能、区块链等新技术应用标准研制，以标准引领新模式、新场景推广应用，促进创新成果快速市场化和产业化。

（二）推进新技术新模式的示范应用

1.加快新技术的创新应用

积极探索5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术应用场景，推动其在产品研发、制造、销售、供应链协同等方面的创新应用，推动新技术新领域发展用于维护和生产的模型。

2.推动制造能力共享

探索协同生产新方式，实施创新资源配置方式，实现产品设计开发能力跨企业共享，工业软件、生产设备、专用工具和生产线等生产资源共享、设备共享。和实验功能共享服务模型。

3.实现供应链协同

开展协同供应链管理示范场景，优化业务流程、生产资源、物流仓库、业务流信息等要素，规范主数据，包括货物、供应商、物流数据、配送数据等，实现物流和信息流与资金流动合作，实现供应链上下游企业更好的分工协作。

结论：通过文章分析得知，当前，有关智能制造对制造业数字化转型的影响研究尚属空白，无论是从理论体系还是产业经济方面，都难有相关的数据和研究支撑。为此，本文对智能制造推动制造业数字化转型研究具有深刻意义，将有序推动我国制造业的转型升级。

参考文献：

[1]钱艺文,黄庆华,周密.数字经济促进传统制造业转型升级的内涵、逻辑与路径[J].创新科技.2021(03)：34-37.

[2]赵子骏,张丹.发展智能制造推动军工企业数字化转型[J].网信军民融合.2019(11)：90-92.