文：用友智能製造專家 王興華

伴隨着OT（操控技術）、IT（信息技術）、CT（通信技術）等3T技術的深度融合，智能製造與工業互聯網向我們走來了。我們即將置身於一個數字化、信息化、網絡化的智能工業時代。未來已來，顧首相問，何謂“智能”？“智”從何來？

今天先來從智能角度講下，怎樣能讓工廠變得更智能。下篇文章將具體從基礎建模方面分享如果在工業互聯背景下做智能工廠的建模工作。

一、說文解字說“智能”

“智”，三字而成，日爲金烏,矢爲弓箭，口爲人言。字義爲對太陽東昇西落這樣的事情對答如流，口出如箭。引申爲知萬物變化之根本，察萬物變化之規律，對事物的過去現在未來的變化了然於胸。

這裏麪包含了三個層面的含義：一是知萬物變化之根本的感知能力和認知能力，二是察萬物變化之規律，從而指導自己行爲（如日出而作、日落而息）的應激能力和適應能力，三是通過總結，對事物狀態和未來變化做出分析和判斷的能力。這實際上構成了一個基於“意識——行爲——經驗”的智能結構體模型：

在這個模型中，智能結構體通過感知和認知形成意識，通過意識約束和指導行爲，通過對行爲能力和行爲過程的總結用提煉形成經驗，藉助經驗對未來的變化做出判斷和分析，並在更高的標準上優化和提升自身的意識。

二、工廠如何變得“智能”

讓工廠變得智能，就要把工廠變爲一個智能結構體，就需要建立工廠的意識，協調工廠的行爲，洞察工廠的數據。

（1） 建立工廠意識：邊緣計算與標準認知

我們要讓工廠有意識，首先要建立對工廠物理世界的感知能力。這依賴於以操控技術 (OT)爲代表的自動化與工業協議的發展，它爲我們用信號量來描述、感知和反饋物理世界提供了基礎，這其中包括了傳感器、PLC、以太網等技術在工業領域的廣泛應用。

在物理世界的邊緣，基於OT的邊緣計算設備和工業軟件對現場作業的工業數據（包括環境數據、設備運行數據、產品數據）進行不間斷反饋，形成了對工業物理世界的感知。感知是客觀的，被動的。

我們要讓工廠有意識，還要建立對工廠物理世界的認知能力。認知是主觀的、能動的，是基於工業機理的，是更高層次上的意識。

絃動別曲，葉落知秋。通過感知與認識的結合，建立一個面向產品生命週期的數據採集體系和標準認知能力，纔是智能製造的可靠基礎。前者通過工業軟件的整合和數據採集實現對產品生命週期數據的不間斷、低延時、準確、可靠的反饋；後者通過數字化的模型對產品生命週期進行描述，明確定義產品生命週期內各個生產環節的技術經濟指標、生產工藝規範、設備運行參數以及操作規程等等，爲我們評估性能、發現缺陷、預測故障、優化生產作業流程提供標準和依據。

（2） 協調工廠行爲：柔性生產與數字主線

在生產製造領域，所有的生產都是有意識的，都是基於市場需求的。無論是面向庫存生產還是面向訂單生產，產能都是面向市場的。通過銷產轉換和協同，拉直客戶與產品之間的路線，快速、柔性化地調配生產資源，保障低成本、高績效、高質量的產品交付，是柔性生產的終極目標。

這需要從價值鏈、產品鏈、設備鏈三個管道上對生產過程進行科學有效地組織和管理。筆者以業務鏈爲機體，產品鏈和設備鏈爲兩翼繪製了一個業務信息化、製造數字化和裝備數字化的“大飛機模型”，如下圖所示：

在圖中，一是基於業務協同的價值鏈管道，以ERP爲代表實現業務管理的信息化。從銷售訂單開始，全面管理生產計劃、原料供應、生產製造、完工檢驗、交付分銷和售後服務一系列價值增值環節，實現業務過程的信息化，保障企業生產運營的有效組織和協同。

二是基於製造過程的產品鏈管道，以PLM+MES爲代表實現製造數字化，從產品設計開始，對生產製造過程中的工藝數據、投入產出、能源消耗、過程質量等製造數據進行數字化採集和分析。

三是基於設備運行的設備鏈管道，實現生產裝備的數字化運維和運行監視。

從這三個管道的邏輯模型中，我們可以看到，人（業務、組織）、機（設備、產線）、物（物料、產品）在生產製造環節實現了數字化融合，產生了一條支撐柔性生產的數字主線。這條數字主線整合產品生命週期各環節，集成產品設計數據、計劃排產調度數據、人機料法質製造數據、設備運行運維狀態數據，爲建立柔性生產的數字化模型提供了全維度的數字化洞察。

（3） 洞察工廠數據：大數據分析與生產優化

通過數字主線上業務數據、製造數據特別是設備運行數據的採集和集成，形成不間斷的工廠大數據流，建立對生產運行的數據洞察，並反饋回業務運營裏面去，實現生產的不斷優化。比如設備維修計劃、預測能力的提升，質量分析可靠性的提升、工藝流程和操作規範優化以及產能利用率的提高等等。