高质量推进智能制造发展:专访仪综所所长欧阳劲松

来源:百度百家 2022-07-26 16:56:17
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      第五届数字中国建设峰会召开前夕,针对“十四五”时期如何推进我国智能制造纵深发展的问题,新华财经对机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松进行了独家专访

新华财经北京7月20日电(卢德坤) 2021年12月28日,工业和信息化部等八部门联合印发了《“十四五”智能制造发展规划》,今年的政府工作报告明确提出“增强制造业核心竞争力,促进传统产业升级,大力推进智能制造”。日前,GIO(全球行业组织,Global Industry Organization)网站公开发表了机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松在国务院国资委指导、中央企业数字化发展研究院主办的“数字化转型行动”学研讨班上所作的《智能制造核心要素及其实施路径的建议与思考》报告,其中对智能制造概念理解和新时期智能制造面临关键问题的分析,在行业内引发了广泛共鸣。

欧阳劲松现任国家智能制造标准化体组副组长、国家制造强国建设战略咨询委员会智能制造专家委员会副主任。第五届数字中国建设峰会召开前夕,针对“十四五”时期如何推进我国智能制造纵深发展的问题,新华财经对欧阳劲松进行了独家专访

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机械工业仪器仪表综合技术经济研究所所长欧阳劲松

新华财经:随着智能制造的推进,特别是与工业互联网技术和概念相互交织后,各界对智能制造的内涵仍有不同理解。如何能够更加通俗易懂地诠释智能制造的深刻含义?

欧阳劲松:国际电工委员会(IEC)刚刚发布的IEC TR 63283-1:2022《工业过程测量控制和自动化 智能制造 第1部分:术语和定义》国际标准给出了智能制造的定义:智能制造是通过集成化和智能化的技术手段,综合利用网络、物理实体、人员相关的过程和资源,生成产品与服务,并与企业价值链中的其它环节进行协作,以提升制造性能的制造模式。我国早在《智能制造发展规划(2016-2020年)》中就给出了智能制造概念:智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。经过“十三五”的实践,我以为下图有助于我们在上述定义基础上加深对智能制造概念的理解。

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图为智能制造概念理解

智能制造是将物联网、大数据、人工智能,以及新能源、新材料等各类新技术“加持”“融入”到工厂中的工艺装备、软件、产品等,在设计、生产、管理、服务等各环节发挥作用,使生产工艺、制造过程、产品质量等提升改变的过程,最终推动制造企业实现提质、降本、增效的目标。例如:通过全生命周期数字孪生技术,在虚拟世界中对物理世界的全过程进行实时、动态交互地建模、仿真、决策,并指导物理世界迭代优化;利用互联网等基础设施,建立面向全球的跨企业、跨行业、跨地域的产业链,实现资源优化配置和协同制造。

智能制造的发展离不开政府、行业、企业、第三方服务机构等不同主体的协同配合,通过推动智能制造基础理论、关键共性技术、公共服务、应用推广、配套措施等方方面面共同发展,才能支撑制造业的智能化升级与高质量发展。

新华财经:面对全球制造业格局深刻调整,增强我国制造业竞争力是我们的核心目标,智能制造将发挥怎样的作用?

欧阳劲松:面对国际竞争加剧与国内疫情影响的“双重挑战”,我国始终将智能制造作为制造强国建设的主攻方向和数字经济发展的主战场。一方面,智能制造是新一轮科技革命和产业变革的重要标志,是数字经济的重要引擎,正在成为各国抢占数字经济制高点的主战场。加快推动智能制造发展,是加快建设现代产业体系、缩小我国制造业与发达国家差距、在育新机开新局中把握发展主动权的重要手段。第二,智能制造能够推动产业模式和企业形态的根本性转变,促进我国乃至全球资源跨区域、跨行业、跨企业协同优化,有效帮助企业提质、降本、增效,实现“中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、中国产品向中国品牌转变”。当前疫情影响下,制造业对生产柔性化、供应链实时响应等提出了更高要求,智能制造能够提升柔性化生产能力,形成大规模个性化定制、服务型制造等新模式新业态,有效提升生产效率与供应链韧性。

新华财经:未来,我国智能制造发展应着重从哪几方面发力?我国如何进一步推动制造业的智能化升级?

欧阳劲松:我国推进智能制造发展取得长足进步。随着对智能制造理解的不断深入,以及新技术、新模式的快速发展,我们日益认识到智能制造其实是一个复杂的系统工程。对施耐德“透明工厂”、三菱电机“e-F@ctory”、西门子“原生数字化工厂”等国际先进智能工厂“亮丽”方案由表及里的分析表明,要整体可持续自信地推进智能制造,就必须在制造知识、制造载体、制造手段三大“硬内核”上下足功夫。

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图为智能制造三大“硬内核”

第一,实现智能制造的基础“诀窍”是制造知识,如设计方法、材料配方、工艺流程、控制算法等。这些是影响产品创新、生产效率、产品质量与品牌竞争的“硬实力”,需要长期钻研和沉淀。因此,亟需解决制造知识软件化积累,将制造知识数字化封装为各种设计库、工艺库、模型库、知识库及其软件化工具,形成可推广、可复用产品及解决方案。如精雕科技集团将自身积累的工艺经验开发形成了CAM软件与虚拟制造,能够进行工艺验证与可制造性分析,帮助用户大幅提升制造效率、降低成本。

第二,智能制造需要新型的物质载体,如数字化车间、智能工厂、互联企业等。一方面,无论是老工厂升级改造,还是新工厂建设,都需要借助数字化工具从整体上进行规划布局、工艺仿真、虚拟制造等,如三菱电机公司名古屋制作所可儿工厂在历次升级改造前都预先进行了数字仿真分析,西门子公司今年6月新建投产的南京新工厂在实地建设之前,就预先打造工厂数字孪生,实现从需求分析、规划设计、动工实施到生产运营全过程的数字化。另一方面,面向未来制造业,企业形态和制造模式将发生重大变化,新模式新业态也将不断涌现,如红领集团通过智能工厂实现大规模个性化定制,利用大数据、互联网实现差异化设计、制造资源快速匹配、生产过程全程追溯,带动企业生产成本下降了30%,研发周期缩短40%,原材料库存减少60%。

第三,智能制造的实现必须依靠先进制造技术手段和工具,包括制造装备、工业软件与工业网络、应用等。目前我国在高端装备、工业软件、精密传感器、高端仪器、专用检测设备等方面,体上与制造强国仍存在巨大差距;在工业芯片、底层操作系统等方面仍存在安全风险。推动制造装备智能化高端化,补齐核心芯片、基础工业软件短板,实现工业网络自主研发和应用,并与产业链上下游协同发展,是未来需要持续关注、共同突破的核心问题。此外,智能制造对各类新技术也提出了新的赋能要求,例如5G、AI等技术都需要增加工业属性才能满足工业应用的实际需求。

“十三五”期间,我国推进智能制造的相关工作已取得较大成绩。“十四五”时期,为推动智能制造高质量发展,需要围绕设计、制造、服务三大应用场景,重点聚焦五方面技术方向:第一,研发面向全生命周期的系统化软件,建立国家基础及重点行业的制造资源数据,在虚拟空间实现可与制造实体实时交互的数字孪生体;第二,推动新一代信息技术与工业感知、通信、控制等自动化技术深度融合,建立具有开放性、敏捷性、自适应性的智能自动化系统,实现工业生产过程的泛在感知、集成互联、动态优化、柔性可重构、精准执行;第三,提升工业母机、机器人、工艺精密控制等制造装备共性技术,提高国产制造装备的性能、可靠性和极端制造能力,满足先进制造、高技术制造对装备的要求;第四,强化设计、制造、服务各环节及系统集成的安全风险分析,创新功能安全与信息安全的安全一体化保障技术,使制造系统既柔性又坚强可靠;第五,围绕产品、订单、资产等要素全生命周期,推广供应链动态分析与预测优化技术,打造更具韧性、稳定可控和循环畅通的产业链供应链。

新华财经:面对当前各类新概念、新技术的快速发展,企业布局智能制造应当注意哪些问题?如何选择与应用智能制造新技术,以加速自身数字化转型智能化升级?

欧阳劲松:智能制造不存在统一的“教科书”或“样板”,不同领域、不同企业的技术积累、工艺装备、管理水、精益程度、人员素质情况各有不同,所以没有统一的智能制造模式。在智能制造建设过程中,企业需要把握以下要点:

第一,智能制造需要长期“投入”,而不是短期“投机”。智能制造建设不可能一蹴而就,而是一个循序渐进、持续改善的过程。应首先通过诊断,认清企业当前所处位置和基础;其次,评估企业智能制造要实现的中远期目标,以效益为导向拟定适合发展的路径与方法;最后,搭建智能制造实施框架,分析核心要素与功能,制定符合实际的数字化转型规划,并脚踏实地、分阶段分层级推进实施。

第二,夯实智能制造基础,避免实践误区。智能制造首先要实现基本功能,包括企业信息纵向横向互联互通、产品全生命周期管理、全过程质量管控追溯、预测性维护、安全一体化管控等功能。在完善基本功能基础上,进一步利用云、大数据、人工智能等技术,采用网络协同、共享制造等生产模式,高效高质量地满足用户需求,以实现效益最优化。

第三,注重发挥标准化在智能制造中的重要作用。标准是技术发展的“风向标”,也是完善智能制造发展生态的重要基石。当前国际国内标准还存在不协调不统一的情况,我们需要对现有智能制造国际国内标准进行分析与统筹协同,明确企业推进智能制造的“标准参考集”,发挥标准化对智能制造的引领提升带动作用,实现“事半功倍”。

第四,以效益和安全为准则,推动智能制造新技术应用。当前,5G、人工智能、数字孪生、大数据、AR/VR/MR等新技术正在大量融合应用于工业领域。我们要善于甄别技术成熟度,要做好新技术“适用性”分析,要认识到技术是拿来用的、不是拿来“炒”的。首先,要明确新技术应用的根本目标是提升效益、降低成本、提高产品质量,不要“为了新技术应用而应用”;其次,伴随新技术应用复杂度的提升,制造系统的安全保障难度显著加大,因此要在新技术应用带来的效益与安全风险之间寻找衡点;最后,对于许多仍处于应用探索、尚未经过系统验证的技术,需要结合工业细分应用场景的特殊要求进行分析,甚至优化改进。

之,高质量推进智能制造发展,需要厘清概念,智能制造本质是一种先进的生产方式,其目的是推动制造业生产方式转型变革。需要抓住重点,智能制造是一项复杂而庞大的系统工程,要紧密围绕车间、工厂等制造载体,构建制造系统数字孪生,涵盖产品知识、工艺、装备、软件等制造知识和手段,通过制造数据知识驱动全生命周期的持续优化。需要注重实效,以目标和问题为导向,统筹规划、逐步实施,才能事半功倍,真正实现制造业提质增效和可持续发展。

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