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适应智能制造的工艺技术

2017/3/1 18:09:03 人评论次浏览来源：新技术新工艺杂志分类：其他

来源：《新技术新工艺》杂志 2017年2期

作者：郑大安，周宇戈

摘要：根据智能制造的定义及内涵，结合智能制造的特征，探讨了工艺技术在智能制造中的重要作用，从工艺平台建设、工艺数据建立、工艺流程再造和工艺标准构建等几个方面，提出了适应智能制造的工艺技术先期准备。

自20世纪90年代以来，中国制造业从劳动密集型的发展方式向资本密集型的工业结构转变。中国制造业正在以惊人的速度实现从“中国制造”到“中国智造”再到“中国创造”的转变。美国政府强力提出的“工业互联网”，德国实施以智能制造为主体的“工业4.0”战略，中国实施制造强国战略的“中国制造2025”，这些虽然名称不同，但是核心内容是一致的，就是智能制造。

本文将从智能制造的涵义及特征入手，从工艺平台建设、工艺数据建立、工艺流程再造和工艺标准构建等几个方面，探讨适应智能制造的工艺技术先期准备。

1智能制造的概念

智能制造究竟是什么？特征包括哪些？包含哪些范畴？目前，业界从不同方面进行了阐述，给出了很多概念，例如数字化制造（DigitalManufacturing）、数字化工厂（Digital Factory）和智能工厂（Smart Factory）等，不同时期、不同专家给出的解释也不同。

通过查阅资料，加以提炼和总结，智能制造使用下述定义更贴切：智能制造是将先进自动化技术、先进制造技术、人工智能技术、传感技术、控制技术、数字制造技术以及新一代信息技术（物联网、大数据和云计算等）相结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造。

智能制造的主题词“制造”，在这里是大制造概念，即“Manufacturing”，不是通常意义的制造“Production”。智能制造的关键词“智能”，在制造中表示不仅具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现信息的闭环反馈等层面的“smart”，还应该在此基础上，具有自主学习、自主决策和不断优化的智能“Intelligent”；因此，智能制造的英文定义“Intelligent Manufacturing”才是智能制造的真正涵义。

智能制造包括4个层级（见图1）：1）智能产品和智能服务；2）智能产线、智能车间和智能工厂；3）智能研发、智能物流和供应链；4）智能决策。

智能制造区别于其他制造技术，其核心特征包括：1）互操作性和增强生产力的全面数字化制造企业；2）通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量的柔性生产；3）快速响应市场变化和供应链失调的协同供应链管理；4）集成和优化的决策支撑用来提升能源和资源使用效率。

工艺技术体现在企业工艺工作中就是生产制造技术(包括生产技术管理)，它包括从原材料进厂加工制造到产品包装入库等一系列的生产技术(也包括转运等)。与智能制造的定义、内涵和体系特征等进行比对可以看出，工艺技术在智能制造的中间2个层级起着重要的作用。要发展智能制造，必须发展适应智能制造的工艺技术，主要包括工艺数据建立、工艺平台建设、工艺流程再造和工艺标准体系等。这些工艺技术应提前进行策划和布局，才能跟上智能制造的发展步伐。

2工艺平台建设

本文的工艺平台主要是指适应智能制造的软件平台，包含工艺设计平台、工艺管理平台和制造平台。建立这些工艺平台，通过数据接口等实现数据的全部信息的传递、调用和管理等，融入到智能制造的技术体系中。

2.1 工艺设计平台

智能制造工艺设计平台应该是分散的、虚拟的设计平台，不同的设计软件可以以不同版本、不同设计团队进行同一产品中不同零件、不同产品公用零件的分布式设计，通过网络进行工艺设计数据管理。工艺设计平台要求适应数字化，目前的UG三维设计、工艺仿真设计、制造板设计、可制造性分析和工艺文档设计等软件，通过二次集成，实现全数字化工艺设计，这只是智能制造中设计的某个局部单元，不能适应智能制造；但是，智能制造工艺设计平台又必须以这些设计软件为基础，逐步建立升级为设计平台，并进行动态的调整、组合和集成。

2.2 工艺管理平台

相对工艺设计平台的分布式，智能制造的工艺管理平台应该是非常紧凑、高度集成的平台，它担负着所有工艺文件、工艺数据、工艺资源和三维工艺动画等的集中管理与发布，跟随产品的生产进行流转，负责工艺的发布与再收集、再优化。工艺管理平台是智能制造的幕后指挥；同时，又与其他平台（如质量管理平台、物流平台、设计平台和制造平台）进行协同、融合，共同构成应用平台。

2.3 制造平台

制造平台是智能制造的执行机构，包括制造的硬件平台和软件平台。硬件平台是由不同的制造企业的智能单元/车间/智能工厂，共同构成某个产品的智能制造平台；软件平台主要将类似生产制造的ERP、MES系统之类的制造软件根据智能制造的硬件平台进行重组与集成，形成智能制造的软件平台，接收工艺管理平台发布的工艺指令，进行智能制造的执行。

3工艺数据建立

通过对数据处理、分析与挖掘，形成有用的信息，并将这些信息加以应用，智能制造主要基于这些信息进行状态感知、分析和自主决策；因而数据是智能决策的基础。信息来自大量的不同种类的数据，因此，对适应智能制造的工艺数据进行收集及库的建立非常重要。

智能制造的网络架构如图2所示。从图2中可以看出，与智能制造相关的数据主要在平台层进行管理，包含设计数据、运行数据和客户数据等。适应智能制造的工艺数据主要包括工艺设计数据、工艺参数/工艺能力数据和协同配套单位数据等。

3.1 工艺设计数据

智能制造的核心特征之一就是互操作性和增强生产力的全面数字化。数字化的基础是设计数字化，即工艺设计数据要建立在三维数字化设计模型文件中。通过三维标注、模型无缝转化等手段，完成前端设计模型中在不同阶段工艺数据的定义、提取、转化、提升和传递等，形成适应智能制造的工艺设计数据和属性，供智能制造时使用、反馈和优化。

工艺设计数据主要包括材料的工艺特性数据、加工制造工艺数据、表面工程工艺数据、元器件的焊盘数据、制造及装配可制造数据、辅料种类及使用工艺数据和工艺物料单数据等。这类数据可以作为图2中平台层的设计数据进行管理。

3.2 工艺参数/工艺能力数据

工艺参数/工艺能力数据主要是针对智能产线、智能车间和智能工厂各设备所具备的制造数据。

工艺参数数据主要是不同设备、不同加工过程中所要求的时间、温度、压力、速度和刀具/工作头切换等不同的组合数据。

工艺能力数据是不同设备具有哪些工作能力、精度能力、加工效率、加工中报故数据、属性数据（寿命、有效期）、设备分布，以及不同设备组成的智能产线/车间/工厂所具有的工作能力、精度能力、加工效率和加工中报故数据等。

这些数据在工艺数据中占比很大，在智能制造中被循环调用、分析和优化，可以作为图2中平台层的运行数据、维修数据和产品数据进行管理。

3.3 协同配套单位数据

智能制造另一个特征是通过设备互联和分布式智能来实现实时控制和小批量的柔性生产。分布式决定了某个产品（不是指零件）在智能制造过程中，不可能只在一个智能单元、一个智能车间、一个智能工厂就能完成，而应该是在不同智能单元、智能车间、智能工厂乃至于不同加工企业，通过互联网、物联网进行集中协调和管理，针对不同零件或组件的加工要求，调用工艺参数、加工能力、加工效率和产品保障等数据，形成最适合该产品的加工流程及方案，进行分布式协调加工生产，形成最终的产品。这就需要建立协同配套单位的相关数据，包括配套单位加工范围、加工能力、智能生产品质保障、智能制造的硬件设备的工艺数据等，甚至有些数据还要作为工艺设计的先期数据参考，比如设计可制造性的数据。协同配套单位数据可以作为图2中平台层的客户数据进行管理。

4工艺流程再造

由于智能制造是分布式，原来在一个制造企业可以完成的工艺流程，在智能制造的适时调度及分配中，可能会打乱原来的工艺流程，通过工艺流程再造，实现在异地、多地协同完成。另外，为了适应智能制造，有些零件或产品，有可能采用全新的工艺流程，如数字化加工、3D打印和虚拟现实环境下的装配等，也要求智能制造的工艺流程被改变及重构，实现工艺流程的再造。

工艺流程再造不是人为进行，而是通过工艺管理平台，根据产品的加工工艺特点、周期和效率等不同因素，进行实时调度和控制，智能决策、组合出相应的最优的工艺流程；因此，为了适应工艺流程再造的灵活性，要求工艺工序必须进行最小单元化、数字化以及标准化。