一、行業背景

　　“工業4.0”被認為是以智能制造為主導的第四次工業革命或是工業體系革命性的生產方法，而智能工廠將是構成未來工業體系的一個關鍵特征。在智能工廠里，人、機器和資源如同在一個社交網絡里自然地相互溝通協作，生產出來的智能產品能夠理解自己被制造的細節以及將如何使用，能夠回答“哪組參數被用來處理我”、“我應該被傳送到哪里”等問題。同時，智能輔助系統將從執行例行任務中解放出來，使他們能夠專注于創新、增值的活動；靈活的工作組織能夠幫助工人把生活和工作實現更好地結合，個體顧客的需求將得到滿足。德國工業4.0、美國GE工業互聯網均是“工業4.0”的典范，但中國有自己特殊的國情，中國制造企業打造智能工廠，不能完全照搬國外模式，而是既要緊跟國際先進理念，還要符合中國企業的實際情況。

二、概念內涵

　　美國與德國的工業發展戰略核心均為CPS（Cyber- Physical System）系統，是典型的二元戰略。美國是C(Cyber，包括：數字、信息、網絡等虛擬世界)+P(Physical，包括機器、設備、設施等實體世界)，德國是P+C，兩國均是基于高素質勞動者、國家人力匱乏、企業高協同化、高法制化的基礎之上而提出的戰略；而中國裝備水平較美國和德國有一定差距，數據采集分析決策能力也有局限，但中國具有人力資源優勢，所以應該充分挖掘人的作用。因此，中國制造企業推進工業發展不能完全照搬發達國家的二元戰略，更宜采用CPPS（Cyber-Person-Physical System）人機網三元戰略，充分體現人的能動作用。

圖1 三元戰略

　　所謂“三元戰略”，包括勞動者及其技能、素養、精神、組織、管理等，CPPS戰略體現了以人為本，繼續發揮與挖掘了中國在人力資源方面的優勢，揚長補短，實現人與賽博、物理虛實兩世界的融合和迭代發展，構建以賽博智能為目的的人機網三元戰略方案更符合中國國情。

　　所謂“六維智能理論”，就是在設備聯網+遠程數據采集的基礎上，實現智能化的生產過程管理與控制，從6個方面打造適合中國國情的智能工廠，這6個方面包括：

1、智能計劃排產，是從計劃源頭上集成ERP，進行APS高級排產

　　首先從計劃源頭上確保計劃的科學化、精準化。通過集成，從ERP等上游系統讀取主生產計劃后，利用APS進行自動排產，按交貨期、精益生產、生產周期、最優庫存、同一裝夾優先、已投產訂單優先等多種高級排產算法，自動生成的生產計劃可準確到每一道工序、每一臺設備、每一分鐘，并使交貨期最短、生產效率最高、生產最均衡化。這是對整個生產過程進行科學的源頭與基礎。

2、智能生產協同，從生產準備過程上，實現物料、刀具、工裝、工藝的并行協同準備

　　為避免貴重的生產設備因操作工忙于找刀、找料、檢驗等輔助工作而造成設備有效利用率低的情況，企業要從生產準備過程上，實現物料、刀具、工裝、工藝等的并行協同準備，實現車間級的協同制造，可明顯提升機床的有效利用率。 

　　還比如，隨著3D模型的普及，在生產過程中實現以3D模型為載體的信息共享，將CATIA、PRO/E、NX等多種數據格式的3D圖形、工藝直接下發到現場，做到生產過程的無紙化，也可明顯減少圖紙轉化與看圖的時間，提升工人的勞動效率。

3、智能的設備互聯互通，是CPS信息物理系統的典型體現，實現數字化生產設備的分布式網絡化通訊、程序集中管理、設備狀態的實時監控等 　　無論是工業4.0、工業互聯網、還是中國制造2025，其實質都是以CPS賽博物理系統為核心，通過信息化與生產設備等物理實體的深度融合，實現智能制造的生產模式。對企業來講，將那些貴重的數控設備、機器人、自動化生產線等數字化設備，通過DNC/MDC的機床聯網、數據采集、大數據分析、可視化展現、智能決策等功能，實現數字化生產設備的分布式網絡化通訊、程序集中管理、設備狀態的實時監控等，就是CPS賽博物理系統在制造企業中最典型的體現。

　　DNC是Distributed Numerical Control的簡稱，意為分布式數字控制，國內一般統稱為機床聯網。DNC系統通過一臺服務器可實現對所有數控設備的雙向并發通訊，支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百種控制系統，兼容RS232、422、485、TCP/IP、無線等各類通訊方式，具有遠程通訊、強制上傳等常見功能，將數控設備納入整個IT系統進行集群化管理。

　　管理學大師彼得•德魯克曾經說過“你如果無法度量它，就無法管理它”，我們不僅需要通過DNC解決互聯的問題，更需要通過MDC(Manufacturing Data Collection，直譯為制造數據采集，俗稱為機床監控)解決數據自動采集、透明化、量化管理的問題。

　　MDC通過一臺計算機可以同時自動采集4096臺數控設備，兼容數控機床、熱處理設備（如熔煉、壓鑄、熱處理、涂裝等設備）、機器人、自動化生產線等各類數字化設備，兼容西門子等所有機床控制系統，以及三菱、歐姆龍等各類PLC的設備。

　　對高端帶網卡的機床，可直接采集到機床的實時狀態、程序信息、加工件數、轉速和進給、報警信息等豐富的信息。并以形象直觀的圖形化界面進行顯示，比如，綠色表示機床正在運行，黃色表示機床開機沒干活，灰色表示沒開機，紅色表示故障，鼠標在機床圖形上一點，相關的機床詳細信息就全部實時地顯示出來，實現對生產過程的透明化、量化管理。

　　如果要實現更逼真的顯示效果，可通過3D虛擬技術以立體的形式展現車間、設備、人體模型等，可以實現人體的行走、機床的放大縮小、設備信息的實時顯示等各種操作，給用戶一個更直觀、形象的展現。

4、智能資源管理，包括對物料、設備、刀具、量具、夾具等生產資源進行精益化管理、庫存智能預警等 　　通過對生產資源（物料、刀具、量具、夾具等）進行出入庫、查詢、盤點、報損、并行準備、切削專家庫、統計分析等功能，有效地避免因生產資源的積壓與短缺，實現庫存的精益化管理，可最大程度地減少因生產資源不足帶來的生產延誤，也可避免因生產資源的積壓造成生產輔助成本的居高不下。

5、智能質量過程管控，是對影響產品質量的生產工藝參數進行實時采集、控制，確保產品質量

　　除了對生產過程中的質量問題進行及時的處理，分析出規律，減少質量問題的再次發生等技術手段以外，在生產過程中對生產設備的制造過程參數進行實時的采集、及時的干預，也是確保產品質量的一個重要手段。

　　通過工業互聯網的形式對熔煉、壓鑄、熱處理、涂裝等數字化設備進行采集與管理，如采集設備基本狀態，對各類工藝過程數據進行實時監測、動態預警、過程記錄分析等功能，可實現對加工過程實時的、動態的、嚴格的工藝控制，確保產品生產過程完全受控。

　　當生產一段時間，質量出現一定的規律時，我們可以通過對工序過程的主要工藝參數與產品質量進行綜合分析，為技術人員與管理人員進行工藝改進提供科學、量化的參考數據，在以后的生產過程中，減少不好的參數，確保最優的生產參數，從而保證產品的一致性與穩定性。

6、智能決策支持，是基于大數據分析的決策支持，形成管理的閉環，以實現數字化、網絡化、智能化的高效生產模式 　　在整個生產過程中，系統運行著大量的生產數據以及設備的實時數據，在蘭光創新的很多用戶里，企業一個車間一年的數據量就高10億條以上，這是一種真正的工業大數據，這些數據都是企業寶貴的財富。對這些數據進行深入的挖掘與分析，系統自動生成各種直觀的統計、分析報表，如計劃制訂情況、計劃執行情況、質量情況、庫存情況、設備情況等，可為相關人員決策提供幫助。這種基于大數據分析的決策支持，可以很好地幫助企業實現數字化、網絡化、智能化的高效生產模式。

　　總之，通過以上6個方面智能的打造，可極大提升企業的計劃科學化、生產過程協同化、生產設備與信息化的深度融合，并通過基于大數據分析的決策支持對企業進行透明化、量化的管理，可明顯提升企業的生產效率與產品質量，是一種很好的數字化、網絡化的智能生產模式。

圖2 六維智能

 三、應用前景

　　“六維智能”分別從計劃源頭、過程協同、設備底層、資源優化、質量控制、決策支持等6個方面著手實現智能工廠，這6個方面涵蓋了工業生產的6個重要環節，可實現全面的精細化、精準化、自動化、信息化智能化管理與控制，通過底層設備的互聯互通、基于大數據分析的決策支持、可視化展現等技術手段，實現生產準備過程中的透明化協同管理、數控設備智能化的互聯互通、智能化的生產資源管理、智能化的決策支持，從而全方位達到智能化的生產過程管理與控制。 

　　從“六維智能”解決方案在青島海爾模具有限公司的實際應用效果來看，較好地達到了智能化生產過程管理與控制的目的。該系統是專門為海爾模具定制的，是海爾模具生態圈的主要組成部分，系統以生產設備為核心，從設備底層層面實現了機床、對刀儀等設備的互聯互通與大數據分析，從生產管理層面實現了協同準備并行作業，從展現層面實現了生產信息的可視化。實施本系統后，操作工的作業效率從原來1個人管理3臺設備提升到7～8臺設備，設備利用率提升25%以上，使生產管理更加透明、科學、高效，應用效果比較明顯，在海爾模具的數字化制造與管理中發揮了重要的作用。

來源：e-works　作者:朱鐸先