生产车间里的智造妙招（经济聚焦·访智能制造 解行业痛点）

来源:人民日报

习近平总书记指出：要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变。智能制造是制造业实现质的有效提升和量的合理增长的有效途径，对于加快发展现代产业体系、巩固壮大实体经济具有重要意义。

建设智能车间、智能工厂，打造智慧供应链，加快发展装备、软件和系统解决方案……今起，本版推出“访智能制造解行业痛点”系列报道，展现各地推动制造业高质量发展的积极探索。

——编者

一个纺织车间内，一台经编机上有近3万根比头发丝还细的纱线，上千台经编机就是数千万根纱线。如何快速定位瑕疵点？

一个电器车间内，原材料种类多、体积大，靠人工搬运、放置，效率不高还容易出错。如何高效中转？

一个汽车变速器车间内，用于切削作业的刀具有600余种2000余把，每把刀具的寿命从几小时到几百小时不等。如何确保刀具处于正常作业状态？

如今，这些行业痛点与难题，借助智能制造的妙招，正一一得到化解。

福建晋江纺织企业——

在数千万根纱线中找到瑕疵点

“4号机台异常，请前往查看。”在位于福建泉州晋江市的华宇织造有限公司智能车间，工人听到系统自动提示后，迅速来到指定机台查看。不到2分钟，设备恢复正常运转。

放眼车间，上千台经编机快速运行，每台经编机上都安装了十几个工业级高清摄像头。车间中央的数字大屏上，每台设备的运行状态实时显示。

“断纱、瑕疵直接影响产品质量。以前，只要机器开始作业，每台设备前都要确保有1名工人，通过肉眼在近3万根纱线中不断寻找瑕疵点，不但费时费力，也很难保证效果。”华宇织造相关负责人苏成喻说。

断纱、瑕疵的快速定位不只困扰华宇织造，更是纺织行业的普遍痛点。想改造却缺少借鉴，怎么办？

缺方向，晋江市工信局工作人员上门指导；缺技术，晋江引进高校与企业开展合作……经过4年反复试验，智能化视觉检测系统成功落地。

苏成喻介绍，通过高清摄像头进行图像抓取、算法识别、后台图像分析，哪台设备的第几根纱线出现瑕疵，系统能够自动定位、巧妙识别，效率远胜肉眼判别。工人只需要根据指令赶到机器前处理即可，整个车间每个班次只需要3名工人值守。

如今，从生产端的视觉检测、自动找布、自动排产系统，到自动仓储和自动物流配送系统，华宇织造实现了全流程智能化改造。据介绍，经编机的台运转效率从70%提高至85%，产品研制周期从平均30天缩减到15天，产品不良率和设备能耗也大幅降低。

2015年，泉州启动智能制造推进工作，明确提出将发展智能制造作为加快产业提质增效的重要抓手，大力推动智能场景、智能工厂建设，鼓励龙头企业建设行业领先、覆盖企业生产管理全流程的智能制造示范工厂。截至目前，泉州累计推广应用自动化产线1000多条，企业生产效率提高50%，全市23家企业入选国家智能制造相关项目、46家企业获评省级智能制造示范工厂和优秀场景。

广东广州电器企业——

为每批原材料自动贴上“身份证”

走进美的家用空调事业部广东广州工厂生产车间，工业机器人正在有条不紊地作业。“每一批原材料进入生产线前，都会被自动贴上类似身份证的条形码，通过高空物流运输系统轨道，运送到生产线上的指定位置，生产效率大幅提升。”工厂工程部部长孙惠海说。

据介绍，工厂最初对单个设备或流程进行自动化改造时，由于各环节没有打通，效率提升有限。打通生产环节，进一步提高物料中转效率，成为企业的现实需求。

现在，工厂引入自动输送线、自动化立体库、自动导引运输车等一系列物流设备，对每一个工件、每一项流程自动扫码、生成数据。产品组装完成后，搬运机器人进行搬运，有效提升了物流作业的安全性和准确性。系统还能对物流数据进行采集、处理、分析，及时发现潜在问题。

“物联网、人工智能和数据分析等技术的融合应用，让物流管理运作更加高效、准确、灵活。”孙惠海说。最近，他正忙着布置新的产线，“我们利用数字孪生技术，在系统上模拟运转产线的工作场景，模拟到最佳状态再投产。”

走出车间，记者跟着孙惠海来到监控室，只见数字大屏上的各项生产数据实时更新。“厂区内布有约5000个传感器，不仅能充分调配使用资源，还能实时发出警报、减少隐患。”工厂计划物流部相关负责人吕柱慰说。

近年来，广州积极开展智能制造示范工厂、示范项目培育工作，鼓励高端装备制造企业率先向数字化和智能化转型，已培育形成具有区域特色的高端装备制造产业链。

目前，广州市有3个全球“灯塔工厂”，7家企业入选工信部智能制造示范工厂揭榜任务单位，28个场景入选工信部智能制造优秀场景，还打造了国家级智能装备产业集群和新型工业化产业示范基地。

陕西西安汽车变速器企业——

对每把加工刀具时时刻刻做“体检”

陕西西安高新区，在汽车变速器企业法士特高智新工厂的数据分析室，工程师龙彬轻敲键盘，就可以查看所有设备的运行情况。龙彬介绍：“就拿加工刀具等耗材的磨损来说，以前主要靠一线工人预估刀具进行多少次生产后就得更换。有时不准确，等出现废件才更换刀具，不仅造成原料浪费，还会耽误生产进度。”

现在，通过智能化改造，系统可以对每一把加工刀具时时刻刻做“体检”。“我们在每把刀具上都安装了传感器，刀具使用寿命殆尽时，系统会向现场工人发出提醒。”法士特高智新公司总经理赵建林说，“机床主轴的负载电流大小就像‘心电图’，我们对这些电流数据进行收集分析，通过不同特征可以对刀具‘望闻问切’，简直太精妙了。”

通过系统智能算法，刀具的使用寿命可以实现精确预估。“这样我们就能在保证加工质量的同时，将刀具使用率发挥至最大，另外也能确保黑灯生产不会因刀具寿命受到影响，让产线的质量、成本、效率均处于最佳状态。”赵建林说。

大到厂区环境的温度、噪声等数据，小到每一把刀具的寿命数据，工厂产线上的传感器源源不断将各项数据汇集到“智能大脑”中，每秒采集数据达10万条以上。赵建林介绍，相比传统制造模式，法士特高智新工厂通过数字孪生、万物互联、智能决策等技术，实现生产效率提升80%，能耗下降20%，产品交付周期缩短30%，人均产值提升5.2倍。

近年来，西安市大力推进制造业数字化转型，出台工业互联网创新发展行动计划、两化融合提升三年行动计划等。截至目前，全市累计培育32个工业互联网平台，28个企业工业互联网项目获得工信部试点示范认定。（本报记者 王崟欣 姜晓丹 原韬雄）

本期统筹：韩春瑶

《 人民日报 》（ 2024年07月17日 第10 版）

智能制造这么火 到底怎么做？

如何实施智能制造？

关键字： 产品 装备 过 程

智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身，因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。当下，中国智能制造的重点努力方向是产品和装备的智能化问题。

智能制造的目标是产品

第一个需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然，企业追求的是产品，而不是要把企业搞得有多时髦。企业销售产品的时候，不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代，而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身。因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品，智能制造就失去了时代的意义。而且，企业的产品如果不是智能化的，产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。

第二个支点是装备，生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。如果这个智能化实现不了，劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高，企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备，就不是这个时代的先进制造装备。而且，如果设备没有智能化，也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。

第三个支点是企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题，企业只有实现生产全过程的智能化，才能实现企业全局的智能化，才能够实现智能化效益的最大化。

智能产品是第一支点

一个机床生产厂，生产装备和过程如果都是智能化的，而它生产出来的机床却是一般的机床，没有智能化的要素，那么这个机床厂的前途就非常堪忧。因为，他自己都不会去购买这样不够智能化的机床。

因此，任何一个企业在考虑其智能制造如何发展的时候，首先应该想到的是自己的产品怎么实现智能化。即使生产过程没有部分或全部实现智能化，能够把智能的产品做出来，那么企业还是应该首先考虑产品的智能化问题。

产品的智能化，是通过产品中包含有各种复杂程度不等的计算机系统，尤其是嵌入式系统来实现的。嵌入式系统不仅可以成为智能制造最重要最具有代表性的技术，而且会形成一个庞大的产业链。中国的嵌入式系统尽管起步并不晚，但发展的速度比较缓慢。产品所用的嵌入式系统，绝大多数对于芯片的要求都不一定特别高，一般是几十纳米到上百纳米，甚至档次再低一点，也或许够用。因此，技术难度并不大。

产品智能化是当今计算技术发展的一个新的重大趋势。计算技术发明的初衷是为了科学计算。而后，发展为支持人类各种业务活动的信息处理和传播，即业务计算。业务计算的覆盖范围已经比科学计算要大得多。上世纪90年代以后，随着互联网的发展，QQ、微信、Facebook等社交软件开始崛起，计算技术渗入了人们的社会生活，大大地推动了社会计算的发展，计算技术的应用覆盖范围则更进一步扩大。

现在，计算技术开始向各种产品领域渗透，提升产品的智能化水平。智能产品数以百亿，甚至千亿计，产品计算的覆盖范围可以说是无远弗届，一定会给整个IT产业带来巨大的变化。因此，计算技术应用的下一个热点，是产品计算。所有的产品都要程度不等地走向智能化，计算都有可能参与其中。这一点，跟工业互联网快速发展的需求有很大的关系。

现在的智能产品跟以前所谓的嵌入式系统功能需求还不完全一样，主要功能体现在3个方面。第一个是传感，产品需要能够感受外部的情况变化，或者能够整合产品内部的数据。第二个是计算，包括产品本身的操作系统，以及产品使用的各种应用系统。例如，从数据分析到高端计算——也就是人工智能。第三个是联网，随着全球物联网的发展，产品可能具有雾计算、边缘计算和云计算相联结的功能。因此新一代的智能产品，跟以前讲的嵌入式系统的概念已经大不相同。

智能装备是最大难点

装备是智能制造最大的难点。生产装备一般都比较复杂，而且批量可能不大，所采用的工业软件也往往非常复杂。这使得生产成本很高，市场很小，因此愿意或有实力从事智能装备制造的企业并不多。而且，由于装备的开发周期长，导致企业经营的风险很大。

另外，装备制造的难点很大程度上是在软装备上面，即以工业软件为代表的软装备，包括CAD/CAE这样的软件工具。没有软装备，就不可能有“数字化、网络化、智能化”。抽去软件，信息化的一切成果都不复存在。工业软件首先是一个工业产品，而且往往是高端工业产品。这是中国制造2025主要的难点，而工业界对这一点的认识，还很不充分。

过程智能化是奋斗目标

发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上，已经非常领先。尤其是日本和德国，已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展，就是要实现过程的智能化，完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。

过程智能化最典型的代表，正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出，企业的信息系统要走向一体化，包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》系列之一中提到的企业的内部网，而横向一体化正是企业的外部网。现在，要把内部网和外部网完全整合在一起，将数据完全打通。

此外，要把整合之后的系统，打造成一个智能物理系统（Cyber-Physical-System， CPS）。这里的Cyber意指计算机或计算机网络。在很多现代化企业里，不管内部网或外部网，都还只是一个独立的计算机网络或者系统，或者实现了初步的整合。如何跟企业这个物理实体融为一体，有效地运转，是一门大学问。

美国国家科学基金（NSF）在2006年的一个报告中指出，现有的、工业时代发展出来的系统科学（包括系统工程理论），还不能很好地回答这类问题。他们认为，企业这个物理实体与其内含的计算机和网络系统如何协同一致、高效精确地工作，如何增强这类系统的适应性、自主性、功能性、可靠性、安全性、可用性和效率，将会发展成为一个新的系统工程学，是美国需要重点发展的前沿命题。实际上，美国关于CPS的研究报告非常多，对这个命题非常关注。

过程智能化的实现

工业4.0或者工业互联网的目标，不仅要把内部网、外部网连起来，而且要变成一个智能物理系统（CPS）。二者都可以通过一个“5C（五层）”结构来表述。

最下面一层是智慧的连接层，第二层是数据转换成信息，第三层是Cyber层，是企业的云计算数据中心。在这里，需要把第二层处理所得的有效数据，与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层，根据对比差异，找到问题之所在及解决问题的方法。因此，这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层，可以按照决策要求，通过计算机网络，对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。这样的一个五层结构，构成了一个标准的反馈控制系统，可以对企业的控制对象，即：人（员工）、机器、计算机系统、各种物理实体等，进行实时的反馈和控制。正是利用这些当下最时髦的先进技术，工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。

根据这个思路，工业4.0和工业互联网在2015年分别完成了系统的架构设计。工业互联网的参考架构，可以清楚地说明系统的要素和相互之间的关系，并提供了一个开放的“工业互联网系统设计指南”。应该强调的是，这里说的是指南，是给出了一个大家共同努力、同向而行的方向，而不是标准。

这个架构设计描述了工业互联网系统的内外3层结构。从边缘层，到平台层，再到企业层，如果我们把它看作是一个球体的话，外面就是设备端的边缘层，中间是平台层（工业互联网平台，主要指这一部分，当然现在也有将工业互联网平台泛化的趋势），最内层是企业层。在边缘层上主要是边缘的网关，采集各种各样的数据，送到平台层之后，平台层对数据做必要的处理和分析；分析完之后，再送达企业层，送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析，做出判断和决策，将数据再往回传送到平台层和边缘层，直至送达企业内外联接的各个部门和单位。

显然，数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要，包括：端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术、各种决策模型的分析计算，以及系统结果的输出。其中，大量使用的是计算科学的办法：需要建模，需要算法，需要数据等等，最后产生的是决策数据。当然，安全、可信、隐私等，在结构中也有详细的考虑。

智能制造与工业互联网

现在，国内关于工业互联网平台的概念讨论很多。工业互联网平台，是一个以企业为中心的平台，而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势，其实是指企业的平台化，每一个大企业都会有自己的一个企业平台，而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。

如果一定要说有一个工业和产业共用共享的平台，那这个平台就是全球物联网平台（Internet of Things， IOT），它不是为哪个工业，为哪个部门而设计的，而是面向全世界各行各业乃至个人服务的全球物联网。

工业互联网平台是一个理想的过程智能化的平台。设想非常完美，但系统非常复杂。在实现过程当中，未知数还很多，不同产业类别的企业平台之间的差异也很大。所以，每个企业一定要从自身的紧迫需求和实际效益出发，分步推进，绝对不能盲目跟随，尤其考虑到当前中国制造业发展的水平和信息化的水平离国际先进水平相差仍然很大，过程智能化的路途还比较遥远。

如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上，又把平台理解为产业的平台，可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急，还是我们的产品和装备的智能化问题，这对当下的中国来讲，是智能制造的重点努力方向。（作者：国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁）

相关问答

提到智能制造,我想先讲一下"工业4.0"。2011年汉诺威工业博览会上,德国业界提出了工业4.0的概念,本质是通过物联网等技术提高德国制造业水平。而工业4.0的核心...

工业4.0时代,制造业如何实现智能制造产业升级!首先来看目前制造业已经开始在实现智能制造了!那基于这个前提我们讨论一下,全世界智能制造的步伐还是会加快!...

《智能制造概论》:本书介绍了智能制造的基本概念、关键技术和应用,深入研究了智能制造系统的建模和仿真、智能控制与决策、优化规划以及先进制造技术等方面的...

中投顾问产业研究中心对智能制造产业进行了全面研究,列举出产业中八大热点:机器人、无人机、人工智能、3D打印、无人驾驶、虚拟现实、智能物流、智能家居。...

汽车智能(无人驾驶)技术专业是无人驾驶汽车产业人才紧缺专业,是智能网联汽车工程师和高技能人才培养的摇篮,是学校重点建设专业。培养目标:德技并重,素质先...

现阶段企业智能制造发展的关键在于实现从设备层到工厂层甚至到外部企业的数据纵向集成,以及跨业务部门和组织、跨资源要素的数据横向集成,最终融合成数据闭环...

智能制造专业就业方向从事智能制造工程、机电及自动化工程等领域的智能产品设计与制造、数控机床和工业机器人的安装、调试、维护与维修、智能工厂系统集成、...

易云科技从多年的智制造经验出发来看流程型智能制造模式特点如下:构建智能化联动系统实现管理、生产、操作协同建立炼化环节生产管控中心实现连续性生产智能...

传统制造和智能制造之间有几个主要的区别:1.技术水平:传统制造通常依赖人工操作和传统的生产流程,而智能制造基于现代科技和信息技术,更加自动化和数字化。...

就业方向:智能制造工程专业就业主要面向农业,采矿,石油和天然气,食品饮料和烟草,纺织皮革和服装,家具,制药和生命科学,化工,机械设备和重工,汽车,船舶...就业...