智能制造的控制论视角解析与质量控制技术的发展

图2 企业MES系统中的质量控制节点

图3 全三维数字化检测功能模型图

图1 企业ERP系统质量功能模块框架图

进入21世纪后，信息技术的迅猛发展及应用，给企业在研制生产的各个环节带来了革命性的改变。在设计方面，产品设计实现了从二维手工制图到全三维数字化产品定义的跨越；产品协调逐步从模线——样板——标准样件的模拟量协调向全三维数字量协调模式的转换。工艺设计也逐步从二维离散式手工编制向基于知识的全三维结构化自动工艺设计方向演进，工艺仿真技术的应用打破了“设计－制造－评价”和“实物验证”这一传统模式，不再需要实际产品作支持，有效地解决了传统的工艺设计周期长、需要实物验证、效率低等问题。在制造方面，零件的加工已经实现依据产品三维设计模型的快速编程和仿真，部分车间甚至建立了车间物联网，依据设备的使用情况和需求自动排产。

信息技术的广泛应用使企业管理逐步由粗放型向精细化管理转变，物料配送和供应链管理发生了根本性改变。信息技术创新使我国航空制造业进入快速发展的时代，新机研制周期不断缩短。数字化制造已贯通产品研制的全过程，数字化工厂得以普遍认知，成为发展潮流。

用控制论解析工业4.0定义下的智能制造

控制论认为，控制就是为了改善某个受控对象的功能或发展，需要获得并使用信息，以这种信息为基础而选出的、于该对象上的作用。如果从控制论的原理和维度来理解数字化制造与智能化制造，我们可以将设计要求看作是制造系统的输入，产出的产品则是制造系统的输出。相比较现阶段的数字化制造，智能化制造更加强调通信功能，根据制造过程状态的变化自动调整、自动优化。因而智能化制造，则更像是一个标准的带负反馈的控制单元，是数字化制造系统的升级和更高一个层次的实现。它克服了数字化制造的最大缺陷，通过用输出信息来反馈、修正输入，既能实现系统的数字化制造，又能使系统实现智能下的有效收敛与受控（图1）。

智能化与数字化最大的区别就在于有无反馈的作用。对于一个企业而言，对于数字化工厂而言，这个反馈就是质量。反馈的过程就是质量控制过程，反馈的信息就是质量信息。工业4.0环境下，数字化不再是衡量企业技术先进性的唯一标志，而质量控制的能力与水平将成为衡量企业智能制造的重要指标和关键要素。

我们必须清醒地看到，虽然数字化制造已贯通产品研制的全过程，但企业质量控制的总体水平还很落后。检验测控的主要手段和方法，仍停留在手工作业的水平。对产品几何尺寸的检验与控制，仍然主要以二维图纸为载体，沿用传统人工检查为主的方式，虽然花费了大量的人力物力，但无法解决效率低下、检查结果受主观因素影响、定性为主、复现性差等问题。

重点突破质量控制关键技术，全速向智能制造迈进

全面质量管理理论提出者费根堡姆认为，质量发展的一个趋势是，质量不再是减少错误，而是创造价值。企业在工业4.0环境下，需要更加重视质量战略，使质量控制从事后把关向事前预防的方式转变，超越客户的期待。为此，航空制造企业要抓住实施工业4.0的有利时机，在质量控制技术、手段和方法上来一次突破性变革。

推进质量控制业务流程的标准化和数字化

做好质量管理信息化方面的工作，实现质量控制主要业务流程的标准化和数字化。在产品的状态管控、质量信息处理、用户反馈信息的跟踪、供应商评价与管理等方面，推进相应模块内容的定制开发应用（图2），作为企业ERP系统的主要运行内容。在此基础上推进大数据技术的广泛应用，快速找准质量能力的薄弱环节，为质量改进提供准确可靠的依据。

促进检验过程与生产过程的融合

检验过程既是质量控制过程，也是产品实现过程不可缺少的一环。将检验过程纳入企业MES系统的开发应用中，统一规划产品实现过程的每一个环节，统一任务计划，平衡好各个环节的资源需求，保证生产过程顺利实现。作为检验过程本身，在质量状况受控的前提下优化检验工序设置，提高生产效率；同时检验规程的编制实现自动化，检验数据共享（图3）。

实现检测过程的数字化与集成化

开发面向工业4.0的全三维的数字化检测系统，直接以MBD三维模型作为唯一的检测依据与信息载体，构建涵盖三维检测规程编制、数字化检测设备驱动、检测过程仿真与优化、检测任务与流程管理，检测数据采集、检测数据分析与评价等核心业务的集成应用系统。在三维CMM环境中直接根据设计和制造要求，通过定义检测方法来生成几何特征的检测路径，自动生成包括几何特种、公差定义、检测路径在内的检测程序，节省编程时间。三维实体仿真来验证和优化检测程序，避免出现撞针等问题。

通过融合数字化检测设备（如三坐标数控测量机、激光跟踪仪、三维照相测量设备、数显卡尺等）与手段，基于三维检测规划驱动检测业务的执行，完成检测数据的采集，把采集到的数据实时传到企业IQS服务器，完成数据的统计分析、比对、判断，并把质量结果第一时间传递到企业各个部门共享，实现检测业务的数字化、可视化与集成化。设计部门、工艺部门和生产管理部门可以根据质量数据和实际需求进行调整，以获得稳定的质量水平。通过检测过程的数字化与集成化，可以让检验人员更专注于测量工作，从根本上解决传统方式检测效率低、人为操作出错率高等问题，实现检测技术质的飞跃。

加快从制造大国转向制造强国，航空制造企业为高新技术的集大成者，更应认清数字化迈向智能化的关键要素，抓住工业4.0给质量控制技术发展带来的机遇，重点突破质量控制手段与方法上的薄弱环节，提升质量控制能力与水平，引领中国制造，实现从数字化向智能化的迈进。

工业机器人的4种控制方式，你都知道吗？

工业机器人的控制方式目前市场上使用最多的机器人当属工业机器人，也是最成熟完善的一种机器人，而工业机器人能得到广泛应用，得益于它拥有有多种控制方式，按作业任务的不同，可主要分为点位控制方式、连续轨迹控制方式、力（力矩）控制方式和智能控制方式四种控制方式，下面详细说明这几种控制方式的功能要点。

01

点位控制方式（PTP）

这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位置进行控制。在控制时，只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。

定位精度和运动所需的时间是这种控制方式的两个主要技术指标。这种控制方式具有实现容易、定位精度要求不高的特点，因此，常被应用在上下料、搬运、点焊和在电路板上安插元件等只要求目标点处保持末端执行器位置准确的作业中。这种方式比较简单，但是要达到 2～3um 的定位精度是相当困难的。

02

连续轨迹控制方式（CP）

这种控制方式是对工业机器人末端执行器在作业空间中的位置进行连续的控制，要求其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动，而且速度可控，轨迹光滑，运动平稳，以完成作业任务。

工业机器人各关节连续、同步地进行相应的运动，其末端执行器即可形成连续的轨迹。这种控制方式的主要技术指标是工业机器人末端执行器位 姿的轨迹跟踪精度及平稳性，通常弧焊、喷漆、去毛边和检测作业机器人都采用这种控制方式。

03

力（力矩）控制方式

在进行装配、抓放物体等工作时，除了要求准确定位之外，还要求所使用的力或力矩必须合适，这时必须要使用（力矩）伺服方式。这种控制方式的原理与位置伺服控制原理基本相同，只不过输入量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号，所以该系统中必须有力（力矩）传感器。有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制

04

智能控制方式

机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。

智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络、基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。也许这种控制方式模式，工业机器人才真正有点“人工智能”的落地味道，不过也是最难控制得好的，除了算法外，也严重依赖于元件的精度。

从控制本质来看，目前工业机器人，大多数情况下还是处于比较底层的空间定位控制阶段，没有太多智能含量，可以说只是一个相对灵活的机械臂，离“人”还有很长一段距离的。

文章来源：中国工控网

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