文／鄧盛彪，凌雲漢，黃達力，彭宇升 · 北京機電研究所有限公司

鍛造行業智慧製造的發展

智慧製造的概念

智慧製造作為“中國製造2025”的主攻方向，是促進傳統制造業轉型升級的重要手段。各行業專家針對智慧製造從不同角度分別進行了闡釋。其中，工業和資訊化部、財政部聯合印發的《智慧製造發展規劃(2016-2020年)》指出，智慧製造是基於新一代資訊通訊技術與先進製造技術深度融合，貫穿於設計、生產、管理、服務等製造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式；ISO/IEC JWG21 智慧製造參考模型聯合工作組研究報告指出，智慧製造是以賽博、人員和物理領域中新興的資訊科技為使能工具，透過綜合利用智慧決策、智慧工業過程、智慧運營和智慧資源最佳化等手段，改善其效能和工藝等，進而創造並提供可持續的產品和服務系統，並與多個企業價值鏈開展合作的製造方法。由此可見，智慧製造是製造業生產過程自動化發展的必然趨勢。

鍛造行業自動化的發展及侷限性

鍛造是我國基礎建設性行業，在我國製造業中佔據主要地位，汽車、航空、海洋工程等多個重大領域的諸多關鍵零部件都是經過鍛造環節進行加工成形的。常見的鍛造自動化生產線有軸承自動化生產線、氣門自動化生產線、球籠自動化生產線、齒輪自動化生產線、法蘭自動化生產線等。鍛造行業自動化發展已有數十年曆史，現已趨於成熟。以2012 年蒂森克虜伯的曲軸鍛造車間為例，生產線上涵蓋了LINSINGER 的鋸床、ABP 的中頻加熱爐、KUKA 工業機器人、二重的12500t 壓力機以及AED AUTOMATION的噴淋裝置等國內外頂尖裝備，生產線涵蓋了十餘種工作模式及動作流程，自動化整合程度已達到了國內外先進水平，工序之間轉運時間最少，曲軸鍛造節拍全世界最低。然而自動化僅僅滿足了生產數量及節拍上的需求，在自動化日漸成熟的今天已經無法成為企業的核心競爭力，與智慧化工廠相比往往會出現如下三點弊端。

⑴無法搭起資訊物理系統(CPS)環境。

傳統的鍛造自動化生產線僅僅滿足了生產動作邏輯的控制，然而生產過程中卻無法把每一次生產過程資訊記錄下來。在生產過程中引入資訊化系統，搭建起以鍛造生產過程為主體的CPS 是鍛造行業面臨的首要瓶頸，做到生產過程資訊的透明化。

⑵無法滿足橫向整合，僅僅實現了縱向整合。

企業往往實現了從裝置層到應用層的縱向整合，實現了從ERP、PLM、MES的整合，實現了資料由上層至下層的下達以及由下層至上層的上傳，形成了穩定的資訊流流通，如圖1 所示。

圖1 鍛造企業的縱向整合

僅僅注重了縱向整合的企業往往會忽略橫向整合，會暴露出以下問題亟需攻克，如圖2 所示。

圖2 鍛造企業面臨橫向整合的瓶頸

1)生產線投入金額巨大，然而裝置利用率無法提升，空閒時間無法減少，沒有好的排產計劃，裝置難以發揮最大能力。

2)生產出來的物料是否及時轉運，是否和後續工序緊密連線，再好的生產線跟後續沒有連線，整個製造過程是打不通的。

3)當產品品種切換的時候，工藝引數能否準確下達，迅速換產。

4)產品沒有有效的管控，沒有完整的追溯。

⑶剛性越來越強，柔性越來越弱。

目前的鍛造企業裝置往往僅能實現單一或極少品種的切換，生產剛性越來越強，柔性越來越弱，已滿足不了日益多樣化的市場需求，切換產品往往需要切換裝置，且浪費巨大人力及時間。

因此，鍛造企業只有透過發展貫穿整個企業的資訊化、智慧化技術，才能使企業取得行業領先地位。

智慧製造三大正規化

智慧製造是不斷演化發展的大概念，如圖3 所示，可歸納為三個基本正規化：數字化製造、數字化網路化製造、數字化網路化智慧化製造——新一代智慧製造。新一代智慧製造是新一代人工智慧技術與先進製造技術的深度融合，貫穿於產品設計、製造、服務全生命週期的各個環節及相應系統的最佳化整合，不斷提升企業的產品質量、效益、服務水平，減少資源消耗，是新一輪工業革命的核心驅動力，是今後數十年製造業轉型升級的主要路徑。

圖3 智慧製造三大正規化

⑴數字化製造。

數字化製造重點要解決的問題是提升企業內部競爭力，也就是解決企業“圍牆”內的問題。數字化製造的主要特徵為：1)實現製造過程的物件用資料來表述。2)資料的互聯互通。3)資訊整合和應用。

⑵數字化網路化製造。

數字化網路化製造的實質為“數字化製造+網際網路”，數字化網路化製造追求產業鏈整體的最佳化，也就是解決企業“圍牆”之外的問題。數字化網路化製造的主要特徵為：1)實現與使用者的充分溝通，製造企業從以產品為中心向以使用者為中心轉型。2)實現全產業鏈上企業與企業之間的協同。3)實現企業產業鏈從產品向服務延伸。

⑶新一代智慧製造——數字化網路化智慧化製造。

數字化網路化智慧化製造的本質是“人工智慧+數字化網路化製造”主要特徵表現在製造系統具備了“認知學習”能力。透過深度學習、增強學習、遷移學習等技術的應用，使知識產生、獲取、應用和傳承效率發生革命性變化。智慧製造在西方發達國家是一個“串聯式”的發展過程，數字化、網路化、智慧化，是西方發達國家順序發展智慧製造的三個階段。我國應發揮後發優勢，採取三個基本正規化“並行推進、融合發展”的技術路線，走一條數字化、網路化、智慧化並行推進的智慧製造創新之路。

鍛造行業智慧化發展現狀

當前，鍛造行業智慧化發展一般是在原有自動化控制的基礎上，佈設車間網路，實現涵蓋能源、質量、裝置所有資料的整合，同時與ERP、PLM等資訊化系統進行高度整合，實現虛擬追溯、用能分析、計劃報工、報警等功能，資訊化系統貫穿了企業的各個部門。較成熟的鍛造企業已經開始利用資料進行分析，利用機器學習技術分析鍛造生產過程中的工藝引數，尋找出工藝引數的最優區間，指導並最佳化整個生產過程，形成新的專家知識。

未來鍛造企業將把5G 等尖端技術運用到生產線中，建立鍛造企業的遠端運維繫統，搭建鍛造行業龍頭企業的工業雲平臺，與企業形成長期合作模式，為各個企業遠端服務提供便利的同時，參考企業長期執行引數，提供智慧化改進方案。

鍛造行業實現智慧製造的關鍵性工作

數字化車間資料模型的建立

構建鍛造行業車間資料模型，是改變傳統車間生產模式，達成從車間作業計劃下發到最終產品完工、檢驗入庫等全過程的實時資料採集，實現車間製造現場的物流和資料流同步，為其他管理系統的資料分析、管理提供全面而準確的實時資料，提高資料處理效率。

搭建鍛造車間資料模型需依據企業特點建立不同的關係，主要表現為以下兩個方面。

⑴鍛造行業數字化車間資料建模分析。

考慮產生資料的動態性與實時性，針對各種車間資源在加工過程中的狀態資料進行綜合描述，建立具有時間屬性、多對映關係的資料動態模型，如圖4 所示。

圖4 數字化物流網車間資料模型

在物聯網的背景下，鍛造企業會產生大量的生產過程資料、質量資料、供應鏈資料等，企業需要打通鍛造生產全流程資料的採集過程，建立起統一標準介面，並將資料進行結構化處理。此外，研發人員需要根據不同資料類別進一步細化資料，如，針對裝置執行資料，需要對裝置的狀態變化、故障點等類別進行詳細的資料描述，並進行統一的資料結構建模。

⑵鍛造行業數字化車間資料建模對映關係分析。

從數字化車間資料對映關係的角度分析，為了滿足不同系統對資料訪問的差異性需求，建立了基於六類資料模型的對映、轉換表達結構，如圖5 所示，透過多檢視技術來整理資料結構，提高對資料元的利用質量。

圖5 實時資料對映關聯

透過以上兩方面的車間物聯網資料分析，進一步結合XML 數學表達，成功構建數字化車間資料模型，從而實現以生產組織為主線管理，統籌數字化車間資料流。

數字化車間綜合評價體系

鍛造行業數字化車間綜合評價體系的建立，可客觀地對車間各個環節進行定性的評價，找出車間存在的薄弱環節，使管理者對車間進行詳細地把握，實現企業精細化管理。

針對鍛造行業離散製造車間生產系統執行的特點，從裝置角度來指定評價體系，來說明車間生產系統執行情況。

⑴生產性評價。這是評價該車間管理水平和生產服務水平的關鍵，比如，如何提高產品的可靠性、降低返貨率等。

⑵管理性評價。主要針對車間的管理過程，對“人、機、料、法、環”五大要素進行合理有效的管理。

⑶服務性評價。主要針對車間內為生產過程提供各種服務的評價，如物料保管和供應等。

在企業中，用於度量裝置管理水平的指標有很多，裝置執行指標一般要從管理型評價角度來說明，主要包括裝置完好率、裝置利用率、裝置平均故障時間、裝置平均修復時間、裝置綜合效率、裝置故障率，如圖6 所示。

圖6 OEE 展示

成功構建一種適合鍛造車間評價指標體系，可為企業車間管理提供強有力的評判手段。透過對車間綜合評價結果的分析，進一步最佳化存在問題的環節，從而提高車間的生產能力、生產效率和企業快速響應市場的能力。

作者簡介

鄧盛彪

主要從事工業自動化及機器學習的應用研究工作。