智能制造也可以用“智能制造屋”的方式来表达智能制造的IT基础建设、物联网等逻辑关系。 在之前的文章中，笔者分别用“鱼”形模型、成熟度模型和战略执行框架，等等，谈了本人对智能制造的理解。在本文中，笔者尝试借鉴精益管理中的“精益制造屋”，对智能制造的内涵做进一步，系统性的阐述，并将之命名为：“智能制造屋”。
图1：“智能制造屋” 1.屋顶：价值和目标 “智能制造屋”的屋顶是智能制造的价值和目标。 从业务价值来讲，相比较当前中国制造业的“两高三低”（高消耗、高成本、低质量、低效率和低效益），智能制造的业务价值是帮助制造企业实现“二低三高”的先进制造，即低消耗、低成本、高质量、高效率和高效益。为了达成这些价值，其中的实现路径是通过物联网、人工智能等数字化技术的应用，来优化生产系统的生产方式、生产关系，并提升其转化效率。 从系统形态来讲，智能制造的核心内涵和目标是实现“协同、精益、柔性和自主”的制造系统。 1）协同制造 智能制造应该是协同制造，即企业内部人与人、人与设备、人与环境、设备与设备，设备与工件、工件与工件，等等之间；以及产业链中，上下游的不同企业之间的网络化、实时协同，这也包括了所谓的“众包制造”或“云制造”，从而将社会化协作式生产推进到更广范围和更深层面。比如，产业链中的协同产品设计和开发、协同供应链、协同服务，企业内部的人-机-料-法-环一体化生态系统（CollaborativeandHarmonyProductionEcosystem），等等。 2）精益制造 智能制造应该是精益制造，即通过生产系统的互联化、可视化、实时仿真和模拟，在实现“一个流”生产的同时，让各种浪费显露出来，再持续地优化生产资源的组织和转化，以消除各种浪费，杜绝各种过程差异和安全风险，在业务数字化的“加法”基础上做运营精益化的“减法”。 3）柔性制造 智能制造应该是柔性制造，即制造系统中的原料、能源、人、技术、流程和工具等资源和能力，可以根据市场和客户需求进行动态调整和适配；最终，在实现“批量为1”的个体化制造的同时，还能确保生产系统的高质量和高效率。 4）自主制造 智能制造应该是自主制造，即通过物联网、人工智能等数字化技术的应用，实现生产系统在常规性、程序式、场景化的情形下的自主决策和自组织、自执行、自监督、自调整，把人从重复式、繁琐型、低价值、高强度的生产作业中解放出来，从而将更多精力放在例外决策和系统优化等创新性工作中去，更高程度地发挥人的主观能动性、价值和潜能。 在具体表现和企业实践中，不同的行业和企业，对智能制造的目标定义会有差异，比如快速消费品行业会着重于精益制造和柔性制造，航空和汽车行业对协同制造的要求会更看重，钢铁和化工行业则可能把自主制造的诉求会放在优先位置。无论何种形式，大体上对智能制造的目标要求不会脱离协同制造、精益制造、柔性制造和自主制造这几种形态的组合。 2.栋梁：二经和六纬 “智能制造屋”的栋梁是“二经六纬”，即纵向的两个技术支撑：数字主线和数字孪生，和横向的六个进化阶段：互联化、可视化、透明化、可配置、可预测和自适应。 1）数字主线（DigitalThread） 在智能制造的体系中，数字主线是流程和数据集成的主要手段。近几年，因为互联网企业的推动，“中台”成了一个热门的话题。尤其对制造企业而言，“中台”的建设似乎成了一个非常迫切的任务。在笔者看来，现在比较成熟的所谓“中台”有业务中台、数据中台和AI中台，而“中台”的本质内涵是可复用的逻辑、能力或数据。对制造企业而言，数字主线类似于以产品为中心的数据中台，起到系统与流程的连接和数据的集成的作用，即在合适的时间，把合适的数据，传递给合适的人。另外，数字主线的建设还可以帮助企业对现有的ERP、MES、PLM等IT系统进行服务化或业务中台式改造。 2）数字孪生（DigitalTwin） ERP、MES等IT系统是基于记录（Record-Based）的架构设计，PLM等IT系统是基于对象（Object-Based）的架构设计，工业互联网是基于物（Thing-Based）的架构设计，而物（Thing）的数字化展现就是数字孪生。换句话说，以工业互联网技术做支撑的智能制造应该是由数字孪生驱动（DigitalTwins-Driven）的业务场景的集合，数字孪生是智能制造中的万有存在和“小宇宙”，是智能制造系统的主要人机交互界面（HumanMachineInterface，HMI）。 举例来说，企业可以为设备、生产线或车间来制作数字孪生，然后通过它来做运行的仿真和模拟，以发现其中的瓶颈或浪费，进而对上述物理现场进行持续优化。 又比如，企业中的设备、人、料、流程、系统等资源或能力都是某类“物”，为了支持柔性生产，这些资源或能力，及其之间的组合关系，等等，必须是可配置的；而上述可配置的实现要以数字孪生作为媒介来完成。 3）六个进化阶段 智能制造的“六纬”，指的是横向上的六个阶段或进化路径：互联化、可视化、透明化、可配置、可预测和自适应，其详细介绍可参见笔者的前一遍文章：智能制造成熟度模型与实施路径。 互联化是智能制造的最基本阶段，是“机联网”的高级阶段，包括了人、机器、物料、流程、环境、系统等之间的互联互通，是实现协同制造的基础。 可视化和透明化是对数据的深入应用，在此基础上可以做生产系统的模拟、仿真、优化和因果分析，以消除瓶颈，消除浪费，杜绝风险，从而实现精益制造。 可配置是实现柔性制造的基础。要想实现柔性制造，就要将客户的需求变化（Changeable）进行解耦和系统化，转化为对企业中资源和能力，及其组合关系的可配置（Configurable），进而再转变化对基本要素的（人、机、料等）的标准化（Standard），从变易（Change）à简易（Configuration）à不易（Construct）的不断解耦，从而在实现个体化生产的同时实现生产的高质量和高效率。 可预测和自适应是智能制造的高级发展阶段。 可预测是对生产系统中的过程变异和安全风险进行预测，并提前做好防范。以设备管理为例，有修复性设备维护、计划性设备维护和预测性设备维护；其中，预测性设备维护中的设备使用寿命最长，维护成本最低。制造企业中，与设备管理非常类似的业务场景还有质量、风险和安全管理，其最优形式是预测性质量保证、风险管理和安全保证。 到了自适应阶段，制造系统才算是真正意义上的智能系统。通过实时监测、算法优化和数物互联，自适应阶段的制造系统可以实现日常运行中重复式作业的自计划、自组织、自监测和自适应等完整的PDCA循环。 “智能制造屋”的“六纬”，一方面，从互联化à可视化à透明化à可配置à可预测à自适应，是企业在实现智能制造愿景和目标过程中，制造系统的进化路径；另一方面，从自适应à可预测à可配置à透明化à可视化à互联化，是智能制造要求的层层分解，上一层的要求可以指导下一层的建设。 3.屋基：CPPS和基础IT “智能制造屋”的屋基有两个，一个是包括物联网、人工智能等技术构件在内的信息物理生产系统（Cyber-PhysicalProductionSystem，CPPS），一个是以ERP、PLM、MES等IT系统为主体的基础IT系统或应用。 在智能制造体系中，信息物理生产系统是数字化技术盏。与传统IT架构相比，信息物理生产系统（CPPS）的优点是全面、实时互联和数据的自学习。借助物联网技术，制造企业中的人、机、料、系统、环境等资源和能力可以实时互联，再加上人工智能（语音识别、图像识别等）技术的应用，可以将业务全面地数字化，并大大提高了数据的准确性和及时性。借助高级分析和机器学习，CPPS系统可以对业务数据进行自学习基础上的自主决策。 处于“智能制造屋”最底层的ERP、PLM、MES等IT系统则是智能制造的工具包。它们不是多余，而是基础支撑；只不过，这些系统或应用要做微服务、去中心化或业务中台化改造，以适应多变的企业环境。传统式、大而全、中央式的IT系统，因为架构僵化、开放性和可配置性差，必须借鉴业务中台的思路对其进行重构，而确保重构（注：不是推倒重来）工作能够以风险最小、成本最低、速度最快的方式下完成的技术支撑是信息物理系统。 作为一个模型框架，“智能制造屋”从价值、愿景、目标、阶段、方法、原则和工具等层面描述了智能制造的全景，为制造企业理解智能制造的解决方案提供了一个系统参照，为制造企业实现智能制造的愿景和目标提供了路径参考。 文章来源：三之一智联 作者：丁少华 |
