智能制造作为制造业数字化转型的核心方向,是推动制造业向高端化、智能化、绿色化发展的关键力量。通过深度融合先进信息技术与制造技术,实现生产过程的自动化、智能化和自适应化,能够有效提升制造企业的生产效率、产品质量和市场竞争力,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。深入研究智能制造技术,对于推动制造业数字化转型、实现产业升级具有重要的理论和现实意义。

本论文旨在探讨制造业数字化转型中智能制造技术的相关理论、应用实践及发展前景,通过对电站集团智能制造现状的分析,结合智能制造相关技术研究,为装备制造业数字化转型提供有益的参考和借鉴,推动制造业向更高水平发展。

1 电站集团智能制造技术应用现状

集团明确制定了今后3~5年的智能制造规划,以提升智能制造能力为核心目标,致力于构建智能化生产体系。通过将新一代信息技术,如AI、数字挛生、工业互联网等与重大装备制造进行深度融合,实现从研发设计到运维服务的全生命周期智能化管控。对内,赋能管理,强化业务协同,达成降本、增效、提质目标,推动智能制造工厂建设;对外,提供满足客户需求的数字化产品,增强企业市场开拓能力,提升利润空间,重塑产品价值,强化企业市场竞争力。

1.1 数字化研发

电站集团结合产品深度个性化定制需求和专业技术高度耦合的特点,建立完善的数字化研发管理体系,实现主要核心系统自主研发和业务数据全流程贯通。比如上汽自主研发了AITP、AIBT等高度智能化的核心设计软件,实现多专业多物理场的仿真。开发系列化工具,完成核心零部件工程图纸与加工工艺的自动化输出。搭建ETech、ITEAM、PLM等产品技术管理平台,实现从流程协同到专业应用的全方位统一数据管理,赋能产品技术领先,见图1。

图 1 在线协同系统平台示意图

1.2 系统集成实现智能协同作业

针对多品种少批量生产模式,构建数字化车间综合应用试点工程。融合应用物联网、数字标识、图像识别等技术,以制造执行系统(MES)为核心,集成质量管理系统(QMS)、仓储管理系统(WMS)等关键应用,实现生产系统平台与硬件设备的统一管理与智能协同调度。自动引导车(AGV)和立库等智能物流仓储设备、磁粉探伤机和三坐标测量仪等自动检测设备,以及自动化完工产线、工业机器人等先进设备的智慧单元,可实现数据实时交互,实现加工、物流、质检各环节的高效协同,降低人力成本,缩短生产周期。

1.3 以数据流驱动业务流

以计划管控平台作为生产引擎,协调资源、促进产能平衡,输出精准可执行的生产计划。MES制造执行系统通过模块化功能,实现自动生产排程、外协委托、工单一键派发,借助定制化终端界面,落实标准化生产操作,并集成图纸工艺文件查询、设备数控程序派发、质检委托、工时传输、异常处理等一线功能,打造“透明工厂”行业标杆。

图2 智能协同作业示意图

建立运维专家库平台:发电设备具有高度复杂性和定制化特点,智能运维涉及多技术多学科,故障诊断和性能监测预测难度大。电站集团依托跨学科多专业的专家团队,建立运维专家库平台。

2 智能制造相关技术研究

2.1 工业4.0视角下的智能制造技术

在工业4.0的时代浪潮下,智能制造成为制造业数字化转型的核心驱动力。智能制造系统(见图3)主要由智能设备、智能生产、智能物流与智能服务四大核心部分构成。智能设备具备实时采集和传送生产现场数据的能力,实现信息的互通互联。

智能生产强调生产过程的自动化和自适应,运用柔性制造和智能控制技术,能够灵活应对不同产品的生产需求。智能物流系统致力于实现生产资料的高效流通和管理,借助智能仓储和自动导引输送设备,提高物流效率,降低物流成本。智能服务通过大数据分析和人工智能技术,为企业提供故障预测、质量提升和智能决策支持等增值服务。

在智能制造系统(见图3)的构建过程中,信息物理系统(CPS)发挥着至关重要的作用。CPS将物理生产过程与数字建模有机结合,实现虚实融合的生产管理模式。它不仅能够在整个生产链中进行动态监测和实时调整,还能通过持续学习和优化不断提升系统性能,是实现智能制造的关键技术支撑。实现智能制造需要全面整合物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿数字技术,构建一个高度自动化、自适应和高效能的制造系统框架,为制造业数字化转型奠定坚实基础。

图3 智能制造系统

2.2 混合实时优化和学习算法在智能决策和控制中的应用

在装备制造行业的生产环境中,制造过程面临着动态复杂性和不确定性等诸多挑战,混合实时优化和学习算法的应用为解决这些问题提供了有效途径。混合实时优化方法通常集成多种优化技术,如线性规划、整数规划、启发式算法等,旨在协调和优化制造资源的分配与调度。通过实时数据采集与分析,这些算法能够快速响应制造环境的变化,在保证生产效率的同时,持续提升系统性能。

学习算法在智能决策中发挥着重要作用,它通过对历史数据和即时反馈信息的分析,不断提高决策模型的准确性和鲁棒性。在生产控制方面,算法可以针对不同的工业场景进行模拟和验证,优化现场设备和生产线的协同效率。例如,通过对设备运行数据的学习和分析,预测设备故障发生的可能性,提前进行维护和保养,减少设备故障带来的生产损失,提高设备的可靠性和生产系统的稳定性。智能制造系统的控制策略应具备快速响应能力和高度灵活性,混合实时优化和学习算法的应用为实现这一目标提供了有力支持。

2.3 智能制造技术对制造系统性能的影响

智能制造技术的应用对制造系统性能产生了全方位的显著影响。在自动化水平方面,通过引入传感器、物联网设备和智能控制系统,制造系统能够实时感知生产过程中的各种参数,并自动进行调整和控制,减少了人工干预,提高了生产过程的自动化程度。

在整体效率提升方面,智能制造技术通过智能算法和实时数据分析,优化资源配置,降低能源消耗和物料浪费。通过对生产数据的分析,企业可以了解生产过程中的瓶颈环节,合理安排生产计划,提高设备利用率和生产效率。

在产品质量保障方面,智能制造技术通过实时监控和反馈机制,能够及时检测和纠正生产过程中的偏差,确保产品质量的一致性。

3 相关技术在装备制造业的应用前景

3.1 提升自动化水平和生产效率

随着智能制造技术的不断发展和完善,在装备制造业中,其提升自动化水平和生产效率的潜力将进一步释放。未来,工业互联网和物联网设备将更加广泛地应用于装备制造生产过程,实现生产设备和生产环节的更深度智能化感知和互联。

结合更先进的数据分析和机器学习算法,生产系统将具备更强的自主优化和动态调度能力。生产过程中产生的海量数据将被更充分地挖掘和利用,转化为更精准的优化策略,推动生产决策的高度智能化和精确性。例如,通过对市场需求数据、生产数据和供应链数据开展综合分析,生产系统能够自动调整生产计划和资源配置,实现按需生产,提高生产效率,降低生产成本。

智能制造技术还将推动装备制造业向柔性化生产方向发展,能够快速响应市场需求的变化,实现不同产品的快速切换生产,满足多样化的市场需求,进一步提升企业的市场竞争力。

3.2 推动产品创新和服务升级

智能制造技术将为装备制造业的产品创新提供强大动力。通过数字化研发技术和智能设计工具,企业能够更快速地进行产品创新设计,实现产品的个性化定制和功能升级。利用虚拟现实、数字挛生等技术,企业可以在产品研发阶段进行更全面的模拟和验证,提高产品研发效率和质量,缩短产品上市时间。

在服务方面,基于大数据分析和人工智能技术的智能运维平台将更加完善,能够为客户提供更精准的故障预测、远程诊断和维护服务,提高设备的可靠性和可用性,降低客户的运营成本。同时,企业还可以通过收集和分析产品使用数据,了解客户需求和产品改进方向,为客户提供更具个性化的服务和解决方案,实现从产品制造向产品服务的转型升级。

4 结论

本论文通过对制造业数字化转型进程中智能制造技术的研究,结合电站集团的智能制造现状和实践案例,深入探讨智能制造相关技术及其在装备制造业的应用前景。研究表明,智能制造技术是推动制造业数字化转型的核心驱动力,具有显著的优势和广阔的发展前景。

展望未来,智能制造技术在装备制造业的应用前景极为广阔。其将进一步提升生产自动化水平和生产效率,推动绿色制造和资源可持续利用,促进产品创新和服务升级,助力装备制造业企业在激烈的市场竞争中实现可持续发展。

原文刊载于《企业管理》2025年3月  作者：上海电气电站设备有限公司 费龙 陆操宇