【智能制造】张曙教授谈智造：智能制造与智能机床

什么是智能制造？智能制造是在现代传感技术、网络技术、自动化技术和人工智能的基础上，通过感知、人机交互、建模和仿真、形成决策；通经过执行和反馈，实现产品设计过程、 制造过程、企业管理及服务的智能化。

为什么需要智能制造？首先因为每个客户的需求是不一样的，个性化或定制化的产品不可能进行大批量生产，因此智能制造必须解决的第一个问题是单件小批量生产要如何能达到与大批量生产相近的效率和成本，构建能生产高质量和个性化产品的智能工厂，其愿景是构建生产技术、环境和社会/人三方面和谐的前提下，实现可持续发展。

1988年日本通产省(MITI)提出智能制造系统(Intelligent Manufacturing System—IMS)的设想，1989 年形成国际合作项目正式文件，旨在 21 世纪全球化的大趋势下通过国际合作共同 研发新一代制造系统，迎接新世纪全球变化的挑战。上世纪 90 年代 IMS 项目对未来工厂的构思，大体上已经涵盖今天智能制造的主要内容，如图 1 所示。

图1 上世纪90年代IMS项目设想的未来工厂

IMS 项目受到日本、美国、欧盟、韩国、瑞士和墨西哥等各国政府的支持，有几百家企业、 大学和研究机构参与，持续不断地推动着智能制造的发展和应用。如 1994 年提出全能制造系 统(Holonic Manufacturing System)和全球制造(Global Manufacturing)的可行性研究，1999 年发表了 21 世纪全球化制造项目(GROBEMAN-21)的最终报告，2011 年提出 IMS2020 愿景，制定了路线图，包括 5 个领域：

近年来，智能制造获得越来越多国家的重视，德国在 2012 年汉诺威展览会提出“工业 4.0”， 2013 年德国科学与工程研究院发布关于实施工业 4.0 建议的最终报告，引起了全球的关注，成为热点话题。

我国国务院在 2015 年发布《中国制造 2025》文件指出：加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

继而工业和信息化部 2016 年发布的《智能制造发展规划(2016-2020)》将智能制造技术与装备现实突破作为主要目标之一。从而可见，智能制造历经 20 多年的概念探索和人工智能的研究，现在已经开始进入工业应用阶段，迎接新的工业革命的到来。

智能制造涉及面很广，从技术、企业、用户和社会发展不同角度审视，智能制造的内涵有不同的理解和目标:

(1)从技术角度看，传统制造是对物质的加工或处理，将原料转化为产品，主要是现实世界的活动制造过程的精致化是基于经验的制造。智能制造是同时对物质和知识的加工和处理， 借助建模和仿真，在虚拟世界里反复优化产品的设计和制造过程，通过虚拟和现实的数据和信息沟通、成为“事先诸葛亮”，指导现实世界的生产活动，是基于科学(模型化)的制造过程。

(2)从企业运作角度看，传统制造业是成本中心，通过大批量生产，降低成本，形成竞 争力，焦点是产品的价格。智能制造是以可赢利的创新活动为中心，通过大规模客户化定制和满足不同客户体验而获得利润，焦点是产品和服务的价值，其前提是产品的质量。

(3)从最终用户角度看，传统制造企业提供的是实物产品和有限的使用期限担保，关系是短暂的。智能制造企业提供的是创新产品全生命周期的互联网服务，用户购买产品转变为购买服务，关系是长期的，可能长达 10 年以上。

(4)从社会经济发展角度看，智能制造在产品制造、使用和废弃过程中，对环境的污染小、 碳排放低，可回收再利用和循环再利用，是环境友好和节能的绿色制造。 智能制造通过新技 术的应用创造新的生产模式和促进共享经济的形成，构建生产企业、用户和社会三方面的资源 和利益共享，从而实现可持续发展。

(5)智能制造是互联互通的，首先是物联网(工业互联网)，将人、数据和机器连接起来， 每个物理对象配备一个 IPv6 地址，用于检测、识别和定位，实现物与物互通互联。其次是服 务网，通过互联网提供能够控制产品性能的知识和增值的服务，使人、机器和系统的交互能够 提高附加值;信息物理系统生成大量数据，通过数据网(数据云平台)可实现数据共享，前提 是建立可靠的安全系统和诚信的文化和环境，坚固的网络安全系统是管理脆弱环节、保护敏感 信息与知识产权的有效途径。智能制造的”互联网+”的 3 个主要内容其相互关系如图 2 所示。

图2 智能制造的互联网+

信息物理系统(Cyber Physics System--CPS)一词可追溯到 2006 年。美国自然科学基金在 Austin 举办的研讨会上提出:CPS 是探索快速有效开发以计算机信息为中心的物理和工程系统 的科学基础和技术。其目的是引领新一代相互依存、高效和高性能的“全球虚拟(互联网)和本地物理(实体对象)”的工程系统。换句话说，CPS 是与周围物理世界密切联系的协同计算 机系统，是进行中的过程、可以加以考量和使用，通过互联网获取数据和提供数据服务。即: 此物理和工程系统借助计算和通信核心构建而成的可监测、可控制、可协调和可集成的系统。

CPS 应用领域遍及农业、楼宇、能源、制造、交通运输等，不仅仅局限于制造业，交互是 CPS 最主要的特征。当前 CPS 正处于快速发展的阶段，其成熟度与信息和通信技术的复杂性 有关，成熟度分为 5 级:

信息和通信技术的复杂性也分为 5 级:

应该指出，到目前为止还没有能够实现自决策、自优化的交互系 统，如图 3 所示。

图3 CPS的成熟度和信息通信技术

CPS 的发展是从嵌入系统开始的，最初把计算机芯片嵌入各种机械、电器装置，以提高其性能，进一步与传感器连接，使其具有数据采集功能，成为智能传感器，智能传感器与执行器集成后，数据就可以控制装置的运作，成为智能系统或产品(如智能空调);当智能系统具有通信功能，可以互联互通，同时有数字模型可以仿真，就成为信息物理系统，把 CPS 应用于生产制造领域就称为信息物理生产系统，如图 4 所示。

图4 从嵌入系统到CPS和CPPS

信息物理生产系统(Cyber Physical Production System--CPPS)，是信息物理系统(CPS)在生产领域的应用，是多维度的智能制造技术体系。CPPS 以大数据、网络和云计算为依托，通过智能感知、分析、预测、优化及协同等技术手段，使计算、通信和控制三者有机融合与协作。 将所获取的各种信息与对象的物理性能特征相结合，形成虚拟空间与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、及时更新，在网络空间中构建实体生产系统的虚拟镜像。通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构的运算和分析，实现生产系统的智能化和网络化，如图 5 所示。

信息物理生产系统是智能化工厂，具有以下主要特征:

(1)不一定是在一个围墙里的实体车间。它可以借助互联网将分散在各地的社会闲置设备组织起来，无需关注设备的确切地点，只要关心设备的功能以及是否在线和可用，实现多家 工厂、多个生产单元所形成的全球网络环境下的生产集合体，是综合利用全球和本地资源进行 生产的分散网络化制造模式。

图5 信息物理生产系统的概念

(2)操作者不是面对一台设备，而是借助移动终端进行人—机交互，利用数据分析管理生产过程，需要具有较强的认知、分析和处理事态的能力，是知识型操作者而非体力劳动者。

(3)生产的产品是智能产品，随着生产流程的推移，产品携带着的数据越来越多，记录了从原材料开始的所有信息，每道工序、每个元器件的生产过程和质量都是可追溯的。每个产品都是安照订单定制的，交付时间和地点皆有所不同。

(4)虚拟制造。智能化工厂是数字化工厂，其根本特征是将技术和商务的大部分过程映射到数字世界，找出支持控制决策的必要条件。生产过程和需求都是时刻变化的，数字世界的仿真需要现实生产中的实时反馈，数字和物理世界需要紧密耦合。因此，在不同的生产阶段， 将分别采用基于不同模型的离散事件仿真，其数据流和信息流如图 6 所示。

图 6 智能化工厂的仿真及其数据流和信息流

从图中可见，数字化工厂运行仿真可分为个阶段:

通过不同的仿真，可预测工厂运作的关键绩效指标(KPI)，使工厂保持在 KPI 上下限之间运行，并且根据过去数据的分析提出未来的不同运作方案。

毫无疑问，这种新的生产模式必将导致商业模式、管理模式、企业组织模式以及人才需求 的巨大变化。但是，发展智能工厂需要有一定的基础，必需要考虑以下 5 个要素:

上世纪 60 年代到 70 年代，建模仿真主要是用 FORTRAN 语言编写的数字算法，用于计算特定的物理现象，解决设计问题，如机械设计的有限元分析。到了 80 年代和 90 年代，随着 工作站和微机的普及和计算能力的提高，仿真技术的应用逐渐遍及各个学科和不同层面。

今天，仿真不仅是各种产品或过程的设计决策、评价和试验的基本工具，并且用于复杂工程系统的分析。毫无疑问，这个趋势将会延续下去，仿真的应用不会停留在设计阶段，正在向产品和系统的全生命周期扩展，构成数字主线和与实体形影不离的数字双胞胎。

由于仿真能够在产品全生命周期提供无缝协同和优化，将来必然成为制造系统的核心功能之一，未来智能工厂是基于模型的系统工程(Model Based System Engineering—MBSE)或基于模型的制造(Model Based Manufacturing--MBM)，软件定义产品、决定企业盛衰，仿真技术成为制造系统关键组成部分 的黄金时代才刚刚开始，如图 7 所示[7]。

图 7 数字双胞胎是仿真技术的下一波高潮

数字主线和数字双胞胎概念是美国空军 2013 年《全球科技愿景报告》中提出的。数字主线(Digital Thread)是借助建模仿真工具构建的、贯穿产品全生命周期，从材料、设计、工艺、 制造到使用维护、并以统一模型为核心驱动的数据流和信息流。

传统的数字化制造数据是由产品模型向数字化生产的单向传递，不同环节之间并未有效集成。如产品设计与工艺之间、数字 化测量检验与产品定义之间都存在断点，各自使用不同的模型描述，缺乏有效集成和反馈。数 字主线是所有连接的数据流以及物理资产的数据在整个生命周期中跨越传统孤立功能的集成 化视图，采用标准和开放的描述，可以逐级向下传递而不失真，也可以回溯，具有访问、集成、 转换和分析来自不同系统的数据和信息，使其在整个产品生命周期中成为可操作、可共享的资源。

数字主线是实施智能制造的关键和基础技术，美国国家标准技术研究所(NIST)为此设立专项，该项目将提供完善数字主线的方法和协议，贯通产品设计，制造和服务不同阶段实现信息流动，制定有关标准，构建统一的数据源，从而实现制造系统的全面集成。2016 年 NIST 建成了数字主线技术测试基地，包括计算机辅助技术、先进制造技术和网络技术 3 大部分，如图 8 所示。

图8 NIST数据进程技术测试基地

数字双胞胎(Digital Twin)是指特定物理资产的数字镜像，包括描述其几何、材料、组件 和行为的设计规范和工程模型。数字双胞胎包括其所代表实体资产特有的生产和运营数据，成为形影不离的“伴侣”，是物理对象属性及状态的最新和准确的实时镜像，包括形状，位置，状态和运动。例如，飞机的数字双胞胎中的数据包括:从飞机 3D 模型提取的特定几何形状空 气动力学模型，在生产过程中的工程变化，材料性质，检查，操作和维护数据等。

使用数字主线和数字双胞胎后，所有的工程师、机器和过程都使用相同的数字语言，产品的每一个生产阶段都自动检查是否与设计原始要求相符。

制造系统的未来场景如下:

复杂的预测和智能维护系统平台可以利用数字主线和数字双胞胎寻找运行中问题的根本 原因，使人们可以管理和优化个别资产或整个网络，从嵌入物理对象中的传感器获取数据，建 立其运行的数字模型，在损坏或发生故障以前加以修复，大大减少因停机所造成的损失。

例如，若干年后，当航空公司接收一架飞机的时候，将同时还验收一套详细的数字模型。 每架飞机型号都伴随着这套数字模型。每一特定架次的飞机都不再“孤独”。因为，它有一个忠诚的“影子”，从不消失，伴随一生。在数字世界建立的飞机模型，通过传感器实现与飞机飞行状态完全同步，如机翼流体动力学的受力状态、应力和应变等。飞机每次飞行后，就可以根据结构现有情况和历史载荷记录，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次飞行任务的载荷。驾驶员、维修人员和工程师皆可查阅有关架次飞机的历史数据和现有状态，保证飞行安全， 防范于未然。美国通用电气公司正在着手提出在航空、风电、保健、交通运输等领域应用数字双胞胎的初步解决方案[10]。

数字双胞胎，也可用来指代工厂的厂房及生产线在没有建造之前所构建的数字化模型。在设计规划阶段，在虚拟世界中对工厂的设备布局、生产过程和车间物流进行仿真和模拟，并将优化后的参数提供给实际的工厂建设。

投产之后，在日常的工厂运作和维护以及产品的服务中， 两者之间继续进行信息交互。使用云连接，数字双胞胎可用以评估关键绩效指标，如产品的数量和质量、停机时间分析、故障率和能源数据等。通过使用先进的软件工具将机器生命周期数 字化，用户在机器的设计、生产和使用中将获得相当大的灵活性，这是制造业的一个里程碑。

基于模型的系统工程是构建数字主线和数字双胞胎的基础，MBSE 或 MBM 的核心思想 是:用数字化模型在系统水平上捕获单个子系统和组件之间的相互作用并加以集成。例如，企业的运作可以分为产品设计、过程设计、生产运作和服务 4 个阶段，现有的各阶段的信息技术系统，如 PDM/PLM 和 SCADA 系统都存储有大量的数据，但缺乏相互关联的模型、标准和协 议，如果能够通过数据交换标准(如 STEP)加以集成和连接成线，所有设备之间可以相互通信(如 MTConnect)，就可以逐步构建本阶段的和跨阶段的数字主线和数字双胞胎，如图 9 所示。

图9 利用现有不同的信息系统构建数字双胞胎

按照建模支持系统要求，设计、分析和验证从产品概念设计阶段开始，贯穿于产品的全生 命周期。在整个生命周期中，数据来自许多方面，如用户需求、CAD/CAM/CAE 等。数字主线 和数字双胞胎使用这些数字信息作为初始数据来构建它的集成化仿真模型，并派生出新的辅助 系统和服务应用。最后数字双胞胎从将生命周期中积累的信息返回到新产品设计，形成闭环， 改进产品和生产过程。由于数字双胞胎是动态闭环的、智能化的，不仅能够提高生产效率，还 会促进新的产品出现，包括设计阶段的数字模型可能转变成产品的一部分，如虚拟机床。

双胞胎控制(twincontrol)是欧共体 Horizon 2020 框架计划的一个关于机床和加工过程仿 真的项目，它通过集成各种改进后的仿真模型，把影响加工过程的不同要点，包括在生命周期中越来越重要的机床能效和维护)优化整合在一起，应用整体概念和方法使模型具有更接近现 实的性能和更准确的评价能力，如图 10 所示。

图 10 twincontrol 机床和加工过程仿真的架构

从图中可见，在物理世界里，机床制造商设计、生产机床，然后提交给用户使用。 twincontrol 在虚拟世界根据机床的特征和加工工艺构建有:机床状态、进给驱动、CNC、机 床结构、加工过程和能源消耗的模型，预测机床加工及其部件的状态，并将参考数据上传到 机床数据队列云与物理世界对机床监测和试验的数据相比较，进行模型更新，同时将真实机 床状态、工作状态适应、机床性能预测、维修计划、补偿和控制数据传给机床用户和机床制 造商。该项目从 2015 年 10 月启动，为期 3 年，分为虚拟机床、虚拟加工过程、监测和数据管理等 9 个子项目。

数字双胞胎模型除了用于评价以外，也可用于生产系统监控、诊断和预测，安装在机床数控系统中，通过监测直接控制加工过程。含有基于模型评价的监控数据可以控制机床部件的衰退进程、优化维护作业、提高制造过程的有如，通过改变加工参数保护性能已衰退的部件可维持到下一次计划维修等，如图 11 所示。

图 11 智能机床的监控管理和参数优化

从图中可见，数字双胞胎通过“时间机器”，在关键时间点采集数据，并对历史纪录进行 分析比较(图中右侧)，提高预测的准确性。对分布各地的机器群进行健康相似性识别(图中 左侧)，发现健康衰退的异常现象，在故障地图上找到出故障点。对机床采用不同的 4 种状态 分析：当前状态采用 7 号程序加工，主轴转速 1200r/min，生产效率为 200 件/h，机床剩余寿命为 1200h;经过优化后，采用 3 号程序加工，主轴转速 1100r/min，生产效率略为降低到 180 件 /h，但机床剩余寿命提高到 2000h，增加了 800h[12]。

炫工厂(Brilliant Factory)是美国通用电气公司(Geernal Elictric –GE)2014 年提出的新概念[13]。“炫”的含义是卓越、辉煌和灿烂，炫工厂最简单的表述是：精益生产+成熟的数字化 =炫工厂，即在精益生产的基础上不断改进的、通过数字化构建的下一代工厂。

GE 是全球制造业霸主、引领数字化进展的工业企业，数字双胞胎的提出者和践行者，谱写着智能制造的新篇章。但 GE 有其独特的视角和目标，不仅仅从技术和工具视角来看待智能制造，而是从改变生产模式的理念来推进智能制造。

GE 公司认为:工具和技术是相对“容易”的，人和文化才是关键，智能工厂并非无人工厂。智能制造是生产过程的优化、透明化和可视化，精益而高效。 没有高素质的人和追求卓越的企业文化，智能制造就是空中楼阁。

GE 炫工厂的愿景是成为继福特装配自动线(分工+流水作业)和丰田精益生产(消灭浪费)之后的制造新理念和新模式(数字主线+自我完善)。工业革命以来三次模式的变迁如图 12 所示。

图12 工业革命以来三次生产模式的变迁

GE 炫工厂，结合工业互联网和先进制造技术，用数据主线打通设计、工艺、制造、供应链、分销渠道和售后服务，从而形成一个内聚和连贯的智能制造系统。设计和虚拟制造是数字主线的第一段，包括产品的预算和可生产性，生产过程的仿真和各方协同(虚拟世界)；然后将数据发送到智能化工厂，采用先进制造技术和新的工艺进行制造产品(现实世界中基于模型 的制造)，生产过程出现的问题实时反馈给设计部门，确保产品如设计所定义，并不断加以完 善，这是数字主线的第二段；第三段是连接和优化庞大而分散的零部件供应商、分销渠道、售后服务和维修网络，并将发现的问题反馈给设计，改进产品，确保产品是客户所需要的。

借助 “工业互联网操作系统”Predix 云服务平台，将不同部门和工厂连接在一起，进行工业数据管理、数据分析和云技术应用，使数字主线成为从产品概念到报废的全生命周期价值流。

炫工厂是通用电气对客户的一种承诺和追求。GE 公司承诺使用最新技术，不断和实时优化所有业务过程。炫工厂具有比以往任何时候都更好的传感器和更好的控制系统，可以收集更多的数据，通过先进的数据分析软件和分析，能够比以往任何时候都更好，因为能够实时了解工厂内生产过程。认识和处理生产过程不顺利时如何更好地采取行动，保证最高的质量和准时 交货。炫工厂的概念如图 13 所示。

图13 不断自我完善的炫工厂概念

GE 公司提出的炫工厂由以下四部分组成(参见图 14): 精益解决方案。从提供客户满意的产品转变为通过客户更满意的消费，使客户价值最 大化的系统方法。精益原则是:

精益的目的是形成最求卓越的“炫”企业文化

(2)成熟的数字化。包括数字主线和数字双胞胎，通过数字主线打通产品全生命周期的数据流，实现基于模型的制造，提高生产效率和互联能力。数字双胞胎是物理资产的数字镜像， 伴随一生，确保炫工厂及其制造的产品能够在最佳状态下使用和运行。

(3)增材制造。借助 3D 打印原理制造形状和结构复杂的零件，可以减少产品的零件数量， 减轻其重量实现轻量化。GE 公司收购了瑞典 Arcam 公司和德国 SLM 公司，建立增材制造中 心，将增材制造作为炫工厂的支柱之一，在新一代喷气发动机和其他产品中将越来越多采用 3D 打印的零件。

(4)先进制造技术。广泛采用机器人和先进加工工艺，实现高度自动化生产，借助高精密加工技术标准产品质量。

图14 炫工厂的四大支柱

沈阳机床集团推出的 i5 智能机床是自主研发的拥有核心技术的智网能设备。i5 是指工业化、信息化、网络化、集成化、智能化(industry、information、internet、intelligent、integrated) 的有效融合。i5 智能机床作为基于互联网的智能终端，实现了操作、编程、维护和管理的智能化，是基于信息驱动技术，以互联网为载体，以为客户提供“轻松制造”为核心，将人、机、 物有效互联的新一代智能装备。

i5 智能机床对“智能(SMART)”一词;有其独到的战略涵义。沈阳机床是我国机床行业 的领头羊，万人大厂。沈阳机床的智能化是要打破机械制造和信息技术的行业边界，跨越物理世界和虚拟世界的篱笆，利用互联网平台整合社会资源，为客户提供智能化制造的解决方案， 通过创新的产品和创新的商业模式，摆脱高端机床技术密集和低端机床价格大战的红海而驶向 蓝海，如图 15 所示。

图15 沈阳机床的“SMART”战略涵义

从图中可见，SMART 的 5 个字母代表 i5 智能机床的 5 个重要特征:“S(Simple)”—简便， “M(Maintenance friendly)” —易维护，“A(Affordable)”—适中，“R(Reliable)”—可靠， “T(Timely to Market & Profit)”—上市快和盈利，并在 后面襯以红色斜体的“ ”， 表达是沈阳机床对 i5 智能机床的愿景，是沈阳机床产品的开发理念和指导思想。

要实现上述目标，必须在产品设计上采取新思路、新方法和新技术。如何满足客户多样化 的需求是一大挑战。i5 智能机床采取平台化、模块化和客户化的战略，以实现基本运动的部件作为平台，配以模块化的功能部件，构成不同用途的机床。

例如，M8 系列铣床将底座、床身和移动横梁构成力封闭的龙门框架，移动部件遵循重心驱动(Y 轴双丝杠驱动)和轻量化设计原则，配以转速 12000r/min 功率 15kW 的铣削电主轴和 20 把刀具的斗笠式刀库作为产品平台。机床前方可配置 8 种不同的模块，构成 8 种 3 轴、4 轴 或 5 轴加工机床，不仅使机床生产制造高效快捷，客户也可灵活自行换装，以适应加工对象的 变化，如图 16 所示。