智能制造國際會議深度解讀,滿滿的干貨!

發布日期:2017-05-31閱讀次數:1164

林雪萍 中國機械工程學會

智能制造的實踐,各個國家都在走自己的道路。國情不同,基礎不同,各自的演練套路和實戰陣法,自然是千秋各異。此刻,智能制造國際會議,作為年度高級別的高峰論壇,正是一年實踐下來的風向標。


此刻,風向何處吹?

會議在中國機械工程學會理事長李培根院士的主持下隆重開幕。


高層看制造

中國機械工程學會名譽理事長路甬祥院士在開幕詞中回顧總結了工業發展的歷史經驗以及中國近幾十年的發展。他認為,中國優良的制造產業鏈、創新鏈和信息網絡的大環境,全球融合、開放統一、透明公平、公正法治,不斷提升拓展的市場新需求,將為中國和全球制造數字化、網絡化、智能化、綠色化的創新發展提供新機遇,匯聚新動力,開拓合作共贏的新空間和新業績。“交流新絲路、凝聚新共識、拓展新合作”,共創中國和全球智能制造更加美好的未來。


德國駐華大使館經濟部主任呂帆(Frank Rückert)先生致辭提到,德國和中國都意識到數字化帶來的重大潛力,而兩個國家都在不斷努力,進行數字化轉型,中國在去年G20會議上清晰的提到這一點。今年德國作為輪執國召開G20,將繼續鞏固在中國的基礎,更好的促進數字化。同時,也更好的促進共享并推動在G20國家之間關于數字化以及生產工藝數字化的相關事宜。呂帆認為,需要國際的合作來支持工業4.0的實施,除了設立一些規定和規則,在國內設定國家政策還不夠,工業價值鏈不會在國家的邊界就停止,兩個國家之間可以互補,能更好的進行智能生產,成功地建立國際性的標準。


英國駐華大使館麥思安(Andrew Massey)副總監似乎要驅趕人們對于英國是以“金融持國”的印象,鄭重地介紹,英國仍然是世界第十大制造業國家,在航空業更是全球第二大國。因此他希望能夠促進更多的中英工業的合作與交流。他尤其提到了中國的公司吉利,最近給倫敦出租車的公司做了大力的投資,共同生產零排放的出租車。這種出租車在12月份會在中國的一些城市開始試運行。


主旨報告

在主旨報告中,工信部苗圩部長指出,智能制造是培育全球經濟發展新動能的關鍵,各國的探索不同,但核心都是在推動制造業的數字化、網絡化和智能化的進程,也就是當下所討論的智能制造。


苗部長總結了幾方面的工作:一是建立和健全推進體系,工信部聯合相關部門發布了智能制造的發展規劃;二是突破了一些核心關鍵技術,鼓勵和支持企業持續的加大技術創新的力度;三是積極的開展試點示范,組織實施智能制造的試點示范專項行動;四是持續深入推進國際合作,在國家層面建立了中德、中美、中韓等雙邊的對話機制,積極的推進標準體系架構,標準路線圖的制定和標準互認等項工作。


苗部長最后強調,開放發展是中國新時期五大發展理念之一,而在《中國制造2025》的推進過程中,開放發展的理念依然是至關重要的。通過深化智能制造領域的互惠合作,以現有的雙邊、多邊機制為依托,圍繞著智能機器人、增材制造、工業互聯網、信息物理系統、工業軟件、標準化等重點領域,鼓勵國內外的企業、各類機構采取多種方式開展務實合作,建立起國際化開放性的智能制造利益共同體。

德國機械設備制造業聯合會(VDMA)信息、軟件和電子自動化分會主任Rainer Glatz先生提到了四個問題。


一個是關于參考的架構模式以及標準,尤其是對于中小企業來說非常重要。對此,Glatz先生也認為,目前德國也沒有這樣的標準存在,需要國際同行間的交流和討論。第二是創新和研究,人工智能、機器學習、增材制造,都已經進入工業4.0平臺組的研究視野中,探討未來怎么變成更加實用的機會。



VDMA工業4.0論壇的主題


第三是關于安全。這是非常典型的德國人的思維,Glatz不無幽默地說,“我們德國非常喜歡一切都是安全的”。不僅僅要讓企業和員工確保他們能了解更多的安全問題,甚至法律框架、政治和外交層次的安全問題。而人員是一個重要基石。工業4.0的條件下,勞動力4.0會經歷怎樣的變化?這是一個全社會需要面臨的全新的群體性問題,也是VDMA論壇的一個至關重要的主題。教育工人面向未來如何思考也非常重要,現在很多事情并不像過去一樣完全按標準化進行的。


中國機械工程學會榮譽理事長周濟院士以《數字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0》為題,對智能制造進行了詳細的解讀。


科技創新是引領《中國制造2025》的第一動力,周院士給出了四種支撐動力,并且重點強調了人工智能的發展,是新一代人工智能技術的戰略突破,與智能制造關系密切。近年來人工智能在世界范圍內高速發展,不僅有量的大發展,更是有質的根本性的飛躍。人工智能2.0技術,將引領真正意義上的智能制造,是新一輪工業革命的核心技術,是《中國制造2025》的歷史性機遇。如果說數字化、網絡化是這次工業革命的開始,新一代人工智能技術的突破和廣泛應用將形成這次工業革命的高潮。


周院士還進一步解讀了智能制造的內涵和發展愿景,提出了智能制造應該由數字化制造、智能制造1.0、智能制造2.0三個不同范式和層級的制造系統逐層遞進的組成,不同層次上、不同范式下進行理解。智能制造本身是大系統工程,要從產品、生產、模式、基礎、系統五個維度深刻認識,系統推進。智能制造系統,顯然是一個集成的優化的復雜大系統。


在中國推進智能制造,要從不同的角度,不同的層次去考慮,包含了制造業的數字化、網絡化、智能化,可以說是由三個不同范式的制造系統逐層遞進而成。九十年代體現在以數字化制造為主,對應的是工業3.0的水平,現在大家正在推進或者大家認識的智能制造實際上是智能制造1.0,因為里面基本上沒有用到最新的人工智能技術,制造業的智能化基本還沒有開題,這種制造相當于工業3.5,今后真正的目標還是要實現智能制造2.0,這才是真正意義上的工業4.0。



中國推進智能制造的三個階段發展策略


周院士表示,他期望,將來發展的人工智能2.0的技術應用和先進制造技術深度融合,產生新的智能制造系統,一種真正意義上的智能制造2.0系統,實現制造業的數字化、網絡化、智能化,實現真正意義上的智能制造,引領新一輪的工業革命走向高潮。


英國機械工程師學會秘書長Stephen Tetlow先生的報告,也探討了關于智能制造的具體定義。Stephen認為這是一體化的技術,它能實時就需求進行響應,來滿足工廠中的供需,用在供求網絡當中滿足客戶的需求。


這可能是當下見到的最短最精簡的定義。而Tetlow似乎覺得并無不妥,智能制造涉及到各種各樣的系統,用在智慧工廠當中,這在未來將成為常態,下一代的工廠將能實現自我配制和自我學習。關于機器人在人工智能當中的使用,包括大數據的處理和互聯方面將會有巨大的應用。這些都將從核心上改變制造行業,并且重要的是,這種改變現在已經發生了。


未來的方向是否行之有效?Tetlow進一步啟發大家,退一步看,這一切始于1950年,在過去六十多年沒有取得太大的進展。而現在,先進的技術隨著信息技術和人工智能的發展,已經到了變革的邊緣,高連接度的基礎設施能將一切實現互聯,包括嵌入式的系統到外部的系統,將所有的分析能力也連接到一起。還有可視化、網絡安全和能源管理等等,整個社會工程都能連接到一起——這將產生驚人的改變。


一線的實踐

中國中車的總信息師(CIO)王勇智,匯報了“中國高速列車數字化工廠的探索與實踐”。中車數字化工廠的建設目標是構建數字化運營管理、數字化研發、數字化制造和數字化服務。具體而言就是在產品的研發仿真過程展開全數字化應用,提升研發效率,實現生產過程的透明化和全生命周期的追溯,實現基于數據驅動的經營與決策。王先生特別強調了建設數字化服務體系,推動企業制造加服務的轉型升級,逐步推動制造資源的數字化,降低對人員經驗、情緒的依賴。



高速動車組數字化服務的體系架構


而對于未來,中車高速列車數字化工廠建設,將通過智能產品和智能制造兩條主線的持續建設,構建中車的智能服務體系。

歐特克制造業全球業務拓展總監Detlev Reicheneder開門見山地談了客戶一直非常在乎的三件事情。那就是:生產率、創新和流程。


而與此同時,到處充滿著顛覆性的改變,包括三方面的內容:


一是生產的方式,主要有兩個變化,一個是智能生產,一個是物理化的生產。對工程師們來說,智能生產的含義在于工作方式的大不一樣,很多工程師進入到公司之后已經不再問五年以后掙多少錢,工作職業生涯怎么樣,而是可能會問工作和生活的平衡是怎么樣的,工作大概是什么樣子。顯然生產的方式越來越多,現有的技術結合已經徹底改變了生產的方式,這樣就可以提升競爭力。



產品流程的變化


二是關于需求,唯一不變的就是需求不可預測,各個國家和各個地區的需求是不一樣的,客戶某些時候就想要某一種東西,其他地方客戶就想要其他的東西。大多數公司對此并沒有做好充分的準備。


三是軟件的服務。如何能將過去更多的純硬件的產品轉向加一些軟性或者軟件價值在里面,從而形成全新的服務。


Reichenederu先生大膽地鼓勵中小企業,認為小的公司可以生產產品,可以不擁有工廠。可以找到一種簡單的務實的方法,把工業原型、物聯網、智能生產一步步的按照他們的步驟和節奏進行部署和實施,從而有效幫助中小型企業。


研究者的聲音

在第二天的專題研討會上,在中德工程學院副院長、工業4.0實驗室主任陳明教授的主持下,來自各方產學研的人士繼續給出來自己的看法。


德國不來梅大學生產系統系Gero Sp?ttl教授重點談到了人的技術培養問題。他認為,在智能制造領域工作的工人,比如藍領工人,或者說技術人員、工程師,可能在技能、素質方面還需要進一步提升。至少在現在技術上提升20%-30%。技能較低的工人,可能未來會逐漸減少,比如德國的汽車行業,現在有35%的工人仍然是相對較低技能的工人,未來可能無法進入智能制造環節工作,必須通過教育,來改善這些人的技能使他們適應智能制造的環境。



企業工業4.0所處狀態


Sp?ttl教授強調,一旦系統發生變化的時候,這個時候努力就要更多了。就職業培訓而言,現在職業培訓和高等教育之間合作越來越緊密。有一些實習項目,比如工程本科生而言,有時會把高等教育和職業教育兩個方面結合起來,因為,更好的工程師是需要在生產環境當中進行學習的。

否則?無效!


而來自德國弗朗霍夫IPT研究所(關于空間和空間機械元件的研究)教授Michel Klatte,分享了對于數字化網絡化生產的理解。網絡化的生產,到底是什么呢?是基于數字化和網絡的基礎上,也就是機器的網絡化、人員網絡化、行業網絡化、包括客戶和供應商的網絡化,再加上一些基礎的技術,比如一些傳統的制造技術,再加上網絡化的融合,就能夠創造出非常有意思的解決方案。


Klatte認為,總體來講數字化網絡的關鍵就是要充分利用生產當中的數據,不僅在制造過程當中,在設計和其他環節也要充分利用數據。



基于模型的流程分析


所有的這些可用的產品、數據,實際上都可以創造各種數字雙胞胎,可以從數字雙胞胎當中抽取很多有用的數據,并且建立有用的模型。數據一直讓人非常感興趣,但是數據很多時候是非常令人困惑的——因為數據來自不同的平臺、不同的傳感器。是否能從數據當中抽取有用的信息,可以大數據挖掘才是重要的主題。


機床向手機學習什么


Klatte認為傳感器正在成為新的智能誘導因素。傳感器已經成功融入到手機當中,比如GPS傳感器。在中國我也非常喜歡滴滴這個應用,你可以看到周圍哪里有出租車。這個需要大量數據分享。出租車司機需要將他們數據信息進行分享的。在機床行業未來也有這樣的趨勢,機床和機器過去是非常蠢的設備,它們不是非常敏感。但現在,有一些技術已經能夠讓這些機床變得更加智能了。可以用數據監測制造質量、用傳感器監測穩定性,并且對于工作流程有更多信息。還有設備變形的監測,可以更好的發現機器的使用狀態。



小結

至此,本文智能制造國際會議的內容進行節選并粗略地解讀,掛一漏萬,難免會有遺漏很多精彩的內容,希望能夠對當下熱火朝天的實踐提供更多的借鑒。

作者:林雪萍,中國機械工程學會知識中心副主任


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