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柴天佑:制造流程智能化

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:柴天佑 流程智能化 智能制造

    各位領導,各位嘉賓:


    大家早上好!首先感謝會議的邀請,今天我報告的題目是制造流程智能化。


    這個題目的主要目的,一個是怎么去做到智能制造,因為智能制造本身的含義應該是智慧制造,既然談到智慧,那怎么去做,我舉一個例子,兩類最重要的工業企業的特點是什么、目標是什么,也就是一個企業要發展搞智能制造的話,首先得知道對象特點目標是什么,目標不一樣,智慧也是不一樣的。

     

    二是,說一下我們目前信息化系統的現狀。


    知道了這兩點以后,下一步就可以去制定相應的智能規劃。所以我簡單介紹一下工業4.0智能制造的含義是什么。原來智能制造的基礎是信息物理系,現今人工智能技術和制造業結合了,我把這個簡單回顧一下。


    下圖是以機械制造為代表,就是離散制造,包括飛機、汽車、服裝,這都是一類特點,另外一類是產品不能輸出,比如發出的電,產生的石油,這類系統是過程,中國的翻譯是流程。


    右邊的圖是說明一個機械裝備,離散制造有一個總體設備,設定完以后可以把各個零件分散到各處去加工,加工以后組裝,組裝以后產品出來。它的特點是,機械零件加工和組裝是可拆分的物理過程,既然是物理過程是尺寸可以變化,可以利用數字制造,70年代就有計算機集成制造系統,可以用計算機來做,這個過程最終的難點是在總體設計??傮w設計,第一是優化,因為是設計,今天講工業4.0,是個性定制,就是他的產品設計在變,在這種情況下這是它的難點。


    左邊的圖是流程,這是工業設計,排放以后不能動,比如煉鋼,先是煉鐵,然后煉鋼,之后不能動,第二是每一個加工過程參數是什么,參數一旦確定,經過物質轉化過程,它的特點是有很多過程,一個過程一個過程,轉化以后成為成品,作為下一道工序的原材料,是多個過程組成的不可拆分的物理過程,這個采用的辦法是模型化。利用模型來做,但是它的難點是工藝設計的優化和制造全流程的優化,它和離散不一樣,離散一個零件壞了可以換,很多發達國家把加工過程轉移到原材料便宜,今天中國有很多帶料加工企業。


    下面是它們的總目標是一樣的,高效化、綠色化,要高效利用,同時會排污,讓污染小,但是目前作為智能制造的目標是什么呢?第一個目標,是離散工業個性定制高效化,對我們國家來講,有些企業可能他的自動化還沒有實現,所以他們要首先圍繞企業的目標,我今天講的例子都是國際上最先進的企業。第二是,生產工藝優化和生產全流程優化。生產工藝優化往往靠實驗,靠積累,包括今天的發動機,包括勞斯萊斯的發動機,天天還在做實驗,靠大量的數據,靠實驗來摸如何優化。生產全流程優化,今天很多產品過剩,是因為當時決策建廠的時候不等于這個產品不暢銷,但是他沒有考慮建完以后市場的變化,沒有做好全評估。


    目前我們國家也好,國際也好,系統架構是什么。一是企業資源計劃,二是制造執行系統,三是DCS(PCS),這是三層結構,這是90年代作為企業的標準。


    這個系統我畫了一張圖,這個系統目前來看,是一個人信息物理系統,中間這一塊是我們按的信息系統,下面的物理系統是制造的過程,然后人在這里主要做決策。巡檢要靠眼睛看,靠耳朵聽,他把決策結果給到信息化系統。一是決策企業的目標,二是決策企業生產目標,三是決策工藝參數與產品質量效益相關的,然后決定控制系統的指令,下達到控制系統。這個過程的功能是ERP,就是對企業的人、財、物、能源等資源作出計劃,對計劃完成情況的信息進行監控。然后經過調度人員變成調度計劃和裝備的工藝參數,然后在這個環境下,對整個工藝參數,包括控制系統的指令對完成情況進行監督。


    下面的控制系統主要是三個:一個是控制,控制包括反饋控制,也包括邏輯控制,包括對過程的監督,這是它的功能。今天要基本實現這個系統,一個是企業精英決策系統,包括資源計劃系統,包括供應鏈系統,包括能源管理系統。


    這個圖是生產先進系統,這里的流程工業我可以實施優化,這個系統的工藝參數應該是人決策的,生產過程的狀況是人去識別。我講的都是國際國內先進的企業,有很多企業你進去以后無人,這個無人的條件是他把所有的工藝參數和控制系統指令事先設定好,我們國內也有很多企業都是無人的,但是他的問題是平穩時候沒有問題,如果生產環境一變化,那么重新來決策的時候,是靠知識工作,靠知識和經驗去進行決策。


    決策出來的結果是什么狀況,我國企業和國外企業的區別是,我們的原材料是變化的,不像先進企業的料是固定的,再加上我們的管理過程、決策過程都是靠人,我們人的管理不精細,控制過程不精細,往往一流的設備做出來的產品質量不好,我們和國際先進水平都有差距,這個差距的原因是干擾引起的。


    下面舉兩個案例,一個是個性定制的重要性,我們國家的制造裝備高鐵、核電、特高壓輸電在世界是處于至少先進和領先的水平的。包括特種變壓器,世界最大最難的變壓器都是中國制造的。這個制造過程來講,如果是一種變壓器實現自動化沒有問題,這個例子是沈陽的,這個計劃一切都是靠人,人的操作就影響了他的效果。


    這個例子是選礦,我們國家是赤鐵礦,先燒,然后磨,然后選,整個過程都是自動化,沒有人,這些生產過程的計劃,生產過程的工藝參數是人用信息化系統。


    我去年到英國參觀了他們的先進制造中心,他們專門有一個工業4.0項目,做發動機的殼,要想一個設備自動加工不同規格的發動機的殼怎么辦,他們就重新研究設備,這個設備有四個機械品,把所有的傳感器都按上,研究我怎么樣能夠加工不同的裝備,這就是研制階段,大家不要以為德國都實現了。


    從信息的角度來看,計算機、通訊、自動化都是計算資源,這些計算資源要和物理資源深度融合,今天到了交叉時代,要把這些都利用起來,然后研究一個新的系統,使這個系統有強大的功能。德國想把這個基礎和嵌入式互聯網協同,研究成智能技術性。


    這個實現以后,人做什么?人要具有創造性的規劃者、管理者和決策者。自動化比人的操作質量高。人決定規則和參數,產品質量好并不等于成本一定低,最后人就變成了決策者。我們國家有些企業可能達不到這個水平,所以要按照你的企業實際情況來做。


    下面的是流程工業,流程工業到底怎么做,我們國家是流程工業最大最全的,將來我們做我們提出智能優化,生產工藝是人做的。我國我介紹一下制造流程的含義,不管哪個行業,科技的難點是在制造流程的智能化,什么是制造流程,就是由知識工作者將企業目標通過計劃調度信息化系統轉化為生產指令和工藝參數,進而轉化為加工裝備過程的控制系統指令,從而控制加工生產線的加工裝備,將加工產品的質量、效益、消耗等生產指標控制在目標的范圍內。


    想要實現特性定制的高效化,要想實現生產全流程的全局優化,應該怎么做呢?應該把原來的決策系統變成人機合作的智能優化決策系統。人和機器應該是合作的,因為今天有了大數據,使這件事可實現,另外把每一個制造過程,包括加工裝備,包括控制系統,變成智能自主的控制系統。

     

    我這里講的是遠景規劃,這個系統和原來的系統區別在于,一個是要加智能感知,對市場環境,市場條件進行感知。感知以后你就可以作出協助智能優化的決策,這個決策出來以后應該到虛擬制造過程去做實驗,在決策的過程當中完全由生產狀況認知自由化,他對你的過程進行監督,如果認為不合適要對你的自由化進行調整。


    自主控制系統和原來的區別在于,如果生產線對照企業的優化走的話,控制系統的指令會隨著企業的目標而改變,而現在我們幾乎是不改變的。改變的話,控制系統就不是我們今天的系統了,所以這個系統要變成智能自主的系統,過去是人感知告訴它,現在要變成智能感知告訴系統。系統根據感知以后,就進行智能優化的決策,對控制指令自動進行決策,然后控制系統跟著你決策,而現在的PIP做不到。還要有工況識別,就像人一樣,人不是等到有病再去看,要提前檢查,所以是這樣的系統。這兩個系統都可以做到實時遠程移動操作,作為一個決策者,我可能在出差,可能在開會,我都可以看到生產線的狀況。


    現在的領導看狀況是靠匯報,都是靠操作者看曲線,今天到了大數據時代,完全可以把狀況的好與壞通過大數據分析直接給出來,所以領導只要看決策是正常的還是非正常的,一旦非正常就可以看到在哪道工序出現的問題,這樣就可以做到遠程移動。我這里講的都是企業怎么規劃它未來的東西。


    下一步是人工智能的概念。我們過去講智能制造是計算資源,這個計算資源沒有談到人工智能,今天為什么談人工智能?我先講一下智能制造目前的挑戰是什么,我引用了一篇文章,第一,人工智能發展到深度學習沒有考慮如何應用于制造過程。第二是預測,今天的生產能不能預測這個生產明天還這樣生產的話,產品質量怎么樣,這是預測。第三是你的決策過程和你的控制過程如何集成,這是智能制造當中的三個挑戰問題。


    人工智能是兩種概念,一種是內人工智能,它的特點是和人的智能,美國的企業家、科學家,包括政府認為要真正做到這一點,還要幾十年,而今天我們講的人工智能,學術上叫弱人工智能。


    人工智能技術是通過機器,延伸和增強人類感知、認知決策執行的功能,增強人類認識世界與改造世界的能力,完成人類無法完成的特定任務。有些任務是人無法完成的,就要人工智能去解決,這是它的目標。


    關于人工智能,我們和美國同時在講怎么和工業結合,我這里有幾個例子,今年5月份,白宮舉行美國工業人工智能峰會。他們要重點發展具有高影響、面向特定應用領域的AI,所以這就是弱AI。很多人覺得人工智能是和人的智能,比如阿爾法狗,這個系統下圍棋很好,但我不要求它下象棋也好,這是內人工智能,這是很難的。


    人工智能的技術和我們過去技術之間的關系。原來講人工智能技術,原來講深度學習,深度學習利用了大數據,利用了層,最早發現可以用到156次,其中做出來的有標志性的結果,一個是同聲傳譯系統,2012年就把這個系統研究出來了。第二個是圖像識別,引起大家轟動的例子是阿爾法狗打敗九段高手,它的主要特點是用了大數據,分析成是大數據驅動的人工智能。我們現實社會當中,有一類是人無法做的,比如圍棋,人的腦袋掌握不了的可以用計算機挖掘,把所有的都拿出來,然后做一個模型,這件事是這類特定的人。


    我這里舉了三次工業革命,第一次是蒸汽機,利用了比例調整,等于是把特性改變了,這樣就形成了反饋控制,但是這個利用了模型。第二次是電氣化,如果里面沒有對電機的控制,沒有對于邏輯的控制,那么不可能實現傳送帶。第三次是電子和信息技術讓自動化程度更高,操作工作的自動化、管理決策的信息化推動了三次工業革命。


    (審核編輯: 智匯小新)

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