作為一個“制造大國”，中國有著龐大的制造業市場基礎，而智能化將推動整個市場進一步升華。因此，智能制造成為了《中國制造2025》中的一大關鍵詞，《中國制造2025》中指出，我國將大體分“三步走”、用3個10年左右時間，最終躋身世界制造強國前列。在這個過程中，必須依靠創新驅動，推廣“智能制造”，做大“互聯網+”模式，實現從“制造”向“智造”的新突破。那么，“智能制造”的內涵和特征究竟是什么？產業如何實現落地？在日前青島舉辦的2015“創新IT驅動產業升級”城市CIO論壇上，華中科技大學機械學院教授通過學術與實踐兩個維度與大家分享了智能制造與智能化工廠的建設。

華中科技大學機械學院教授 朱海平

以下為演講實錄：

    很高興，有這么一個機會能夠在青島跟大家交流，我是來自華中科技大學的朱海平，我今天和大家分享的也是針對“互聯網+”，現在一個很熱的方向——智能制造和智能工廠。

    首先是個人的簡單介紹，我來自華中科技大學機械學院，在全國的機械學校華中科技大學應該是全國排第一的。我目前在工業工程這個專業，主攻生產和運作管理方向。如今，國家啟動了智能制造的項目，我在里面參與了幾個項目，后面我也會就目前科研項目的情況跟大家做一些交流。

    今天我這個報告分為兩部分，第一部分是比較學術化的，關注智能制造的內涵與特征。第二部分是落地的一個方向，就是產業建設的實力。

智能制造的內涵與特征

    講到智能制造首先離不開兩個詞，一個是制造，一個是智能。關于“制造”我們大家都知道，它有廣義與狹義之分，我們有時候說它是一個加工環節，有時候說它是不僅包括了具體的工藝過程，還包括市場分析、產品設計、質量監控、生產過程、管理營銷、售后服務直至產品報廢處理等在內的整個產品壽命周期的全過程，這是制造的定義。而“智能”大家可能都會聯想到“人工智能”。那么“智能制造”這樣的一個結合，我們通常認為它是泛指智能制造的技術和智能制造的系統。我們為什么去搞智能制造呢？它有這么幾個好處：其一，智能機器的計算能力很強，適于大規模優化運算，比方說工程分析、云計算等等，它需要大量的計算，而人肯定是比不過機器的。其二，智能機器的感知能力很強，易于實現生產過程的實時自適應控制。其三，就是很熱的一個詞“大數據”，基于大數據有各種各樣的智能方案，能夠創新企業的研發服務。所以，智能制造應該說不是一個新的概念，早在上個世紀80年代，在國際上就已經有智能制造的專著。在中國，我們學校也是國內最早引入智能制造的高校，1988年，我們研究所的吳院士就已經把智能制造這個概念引入到國內了。

    但是我們看到從90年代初到2011年左右，將近15年的時間，很少有人去談智能制造，到了2011年以后就是爆發出來了，這是一個很奇怪的現象。從2012年的工業互聯網到2013年的工業4.0，再到現在我們說的中國制造2025，實際上它的主題都是“智能制造”。但是我們思考一個問題，為什么會出現這樣的現象呢？實際上我們早期談智能制造，一般都傾向于人工智能基礎用于制造過程，偏向于系統。但是近20年以來，隨著新技術的快速發展，我們現在講的智能制造，在德國的工業4.0中叫Smart Manufacturing，它更強調的是信息化的制造，它的特點是CPS還有大數據，在這個過程中智能制造的內涵實際上也發生了一些細微的變化。此外，智能制造實際上是目前各國政府，重振制造業的一個抓手。我認為以上就是智能制造概念為什么在這兩年突然爆發的原因。

    那么，什么叫智能制造呢？首先就是面向產品全生命周期，而不只是狹義的一部分。其次，是以新一代的信息技術為基礎，去發展信息化制造。第三，是以智能制造系統為載體，在其關鍵環節或過程，具有一定自主性的感知、學習、分析、決策、通訊與協調控制能力，能動態地適應制造環境的變化，從而實現某些優化目標。制造系統是一個先進的概念，小概念設備是一個制造系統，大到一個企業，企業聯盟都可以叫制造系統。但是我覺得沒必要所有的環節都智能化，有一些關鍵環節具有一定的自主性的感知、學習、分析、決策、通信和控制能力，這有別于“數字化制造”與“自動化制造”的基本特征。

    同時，對于一個航空企業和一個服裝企業，它們講智能制造目標肯定是不同的，要因行業、企業、和系統的層次而定。總體來說，我覺得有四個方面，第一個在某些行業比如說家電、3C、服裝等，非常強調滿足客戶個性化定制的需求。此外，例如當前的航空、航天、船舶、汽車等它們本來就是個性化制造，強調的就是實現復雜零件的高品質制造。大家都知道現在國內的航空發動機還造不好，原因是什么？就是航空發動機的工業、材料我們解決不了，這就要用到智能制造的技術。第三個，就是保證高效率的同時，實現可持續制造，這在石油化工、鋼鐵、電力行業很關鍵。最后一個就是提升產品價值，拓展價值鏈，包括工程機械、重點裝備等行業，它的服務價值可能比我們賣產品的價值更高，那就是提升產品價值的事。

智能制造的技術體系

    大家都關心智能制造的技術體系，這里我也做了一個梳理，把它分為兩部分，包括智能產品和智能制造過程。在智能制造的過程中，有一些基礎的關鍵技術，包括通信技術，新一代信息技術，人工智能，智能優化等等。下面我就逐一地做一個簡單的介紹。

    首先，是智能產品，指深度嵌入信息技術，在其制造、物流、使用和服務過程中，能夠體現出自感知、自診斷、自適應、自決策等智能特征的產品。這個定義可能大家都看到過，把它做一個梳理，就是智能產品所謂的智能體現出三個環節，第一個是產品使用過程的智能化，典型的例子是無人機，無人機在工作的時候受到研發人的控制，能夠自覺的根據環境做一些反應，這個就是使用過程的智能化，包括無人駕駛技術。第二個，是制造過程的產品智能化，大家可能都看過西門子的一個宣傳片，它的PRC產品能夠自動的尋找分類、加工，我覺得這很簡單，自己列一個標簽，體現了在制造過程中產品能夠跟機器，或者機器跟機器之間能夠相互規劃，這就是制造過程的智能化。第三個，是服務過程的智能化，有個例子，三一重工的客戶在幾千公里以外工作，而它的信息可以傳到ETC控制中心，從而實現功能機的遠程監控，這就是服務過程的產品智能化。

    第二部分是智能設計，關于智能設計目前談的比較少。我們現在講智能制造，智能設計肯定是智能制造的一個重要的環節，但它是很難實現的。凡是我們現在談的少的，其實都是很難的，因為它是幾十年都解決不了的問題。但是智能設計它又尤其關鍵，未來智能設計主要分為幾個環節，第一是面向工業海量數據的需求，通過大數據分析客戶的需求，能夠更好的描述設計需求。第二是設計概念智能創新的解決方案，比如我們現在講的ICME、集成制造材料工程等等。最后是性能優先的智能設計，現在談3D打印的很多，事實上3D打印應該不是智能制造的范疇，但是它可以為我們的智能設計提供幫助。以前我們印一個名片，設計的時候首先要考慮的是能不能把它造出來，否則設計的再好也沒有用。但是現在有了3D打印，不管是什么復雜的文件，都可以用3D打印打出來，這個時候就可以產生從實現優先到性能優先的巨大改變。

    第三部分是智能裝備與工藝，這個制造企業非常熟悉，我把它做了個分類。第一個是高品質復雜能力的智能加工，我剛才舉了一個例子比如航空發動機，或者其他行業各個復雜的軟件它能夠加工，幾個關鍵詞就是工業的自學習、裝備的智力執行、感知等等，實現智能工藝的智能性。第二個是高度的人機協同，大家可能都看過一個攻克未來工廠的視頻，通過操作機器人進行互動，這就是一個高度的人機協同。此外，是虛擬與物理融合制造，例如在工廠中某個工人拉著焊鉗進行比劃，后面的虛擬產品就可以進行焊接并做焊工的檢測，這個就是虛擬物理融合的制造，而這些都體現了裝備和工業的智能成分。

    第四部分是智能工廠，現在大國的制造企業都上了這個系統，可能還有很多廠家在宣傳自己的產品多么智能，但是實際上我們離構建智能化的工廠還很遠。那么什么叫智能工廠？我做了一個總結，第一你的工廠要具有適應性，不管你生產多少批量、多少品種的產品，系統都能很好地實現自適應的支持。第二是基于實時反饋信息的智能動態調度，這也是工業4.0里面一個很重要的概念，就是計劃管控從集中型向分散型轉變，智能制造單元可以通過自主協商來決定加工任務和順序，從而快速響應制造環境的變化。以前我們經常說把計劃做好了，生產按照計劃來走就不調整了，這在以前大批量生產的情況下可以成為現實，但是現在存在多批小批量的情況，這是實現不了的。所以需要把計劃分散控制，在執行過程中，根動態地去調整。第三是預測性制造，就是所謂的自省性特征，未來設備的狀態能夠預測產品質量的變化和生產技能，從而提前采取主動的策略。如果這三個方面能夠實現，那么我們的工廠就夠智能了，但是顯然我們現在的系統還難以支持以上三個特點。

    第五部分是智能管理與服務。管理包括了物流、供應鏈、能源管理以及智能服務等等。

  最后一部分是智能生態系統。這個現在也談得很多，例如科技化定制等，我覺得這是關于智能制造的新模式，但是這是否屬于智能制造，還值得商榷。當然，要支持這種新模式，就需要智能制造生態系統的支持，包括產品、制造環節、產業鏈還有一些特定行業的生態系統，一個典型的例子就是蘋果，它可以說是一個很健康的智能生態系統。

智能制造的特征

    接下來大家可能還關注智能制造到底有什么樣的特征，我總結了六個特征：

    第一，智能制造是一個大系統，這是一個趨勢，任何企業或者個人都可能參與到產品設計中，現在我們談的眾包設計、物流、電網與制造工廠的聯系，顯然這是個非常復雜的大系統即云計算，目前已經成為一個必備的基礎設施。

    第二，就是我們說的智能活動的基本特征，即信息驅動下的感知、分析、決策、執行與反饋幾個大類。你現在檢測一下，如果沒有這幾個基本特征就不能稱之為智能。

    第三，是系統的凈化和自覺性，即系統能夠自主、自覺性地調整它自己的結構，實現資源的優化組合。

    第四，就是集中智能與群體智能相結合。我剛才舉了一個例子就是CPS，即信息物理系統，代表的個體具有智能特征，可以自主協作，從而實現分散控制，這是群體智能的體現，但因為囚徒困境等原因，集中智能仍不可少。我們以前講智能是一種集成智能，這個就類似于現在講的經濟，以前是計劃經濟現在是市場經濟，未來也是要由集中控制到分項控制轉移，但是分項控制確實會帶來問題，比如效率可能比較低等等。所以未來我們認為集中控制與分項控制要相結合，就如我們說市場經濟也要宏觀調控一樣。

    第五，是人與機器的互動，就是人機協同。現在越來越多的機器人，還有一些可穿戴設備逐漸出現和普及，而未來人與機器的融合將是一個趨勢。

    最后，是虛擬與物理的融合。我們說智能系統蘊含著兩個世界，一個是由機器實體和人構成的物理世界，另一個是由數字模型、狀態信息和控制信息構成的虛擬世界，未來兩個世界將深度融合，難分彼此。當虛擬世界里發生了變化，物理世界馬上就會跟著改變，反過來物理世界的狀態也能夠在虛擬世界里面得到反映，后面我可以通過一個例子給大家說一下。

關于智能制造的一些思考

    首先，我們現在所說的“智能”有低級和高級之分，“自學習、自決策、自適應、高度人機協同”是未來方向，但目前難以實現，現在很多情況下我們還處于低級的智能。

    另外，智能制造業不是一個大雜燴，現在很多人習慣于所有新東西都叫智能制造，事實上有些東西不太合適歸于智能制造。

    其三，在不同的行業和企業智能制造的實施目標是有差異的，因此一定要謹慎處理，做汽車的企業和做CT的企業，它的智能制造肯定是有區別的。

    其四，智能制造的基礎是不是完全基于智能化制造，我覺得還有待商榷。全面自動化至少現在可能還沒有必要，我認為并不是一定要全面自動化才做智能制造。

    最后，是我個人的觀點，可能不一定大家普遍認同。我自己覺得智能制造只是錦上添花，不能雪中送炭。如果一個企業原先管理比較完善，通過智能制造是可以更進一步的。然而，如果一個企業管理不好，想通過智能制造提升到很高的高度是不可能的。中國和美國、德國最大的差距，不是在信息化，我們的阿里巴巴可能比美國的那些互聯網企業還要強，這是我們的優勢。但是我們在設計、材料、工藝和管理方面與德國、美國有巨大的差距，因此中國制造2025中有個工作叫強基工程，這是非常重要的。

智能化工廠建設案例

    第二部分我們來探討一下關于落地的一些內容。今年工信部先后啟動了兩個項目，一個是智能制造專項，另一個是智能制造試點示范項目。其中智能制造專項在十大領域支持智能制造新模式建設，同時也支持智能制造標準建設，全國一共94個項目入圍。而智能制造試點示范項目，主要是從六個方面，工廠、車間、裝備與產品、模式、管理還有服務支持試點示范建設，最終46家企業入圍。我也參加了其中幾個項目，下面就把我們做的規劃工作給大家做一個分享，由于項目才剛啟動，目前看不到一個完整的應用效果，我只能把我們的規劃給大家做一個展示。

案例1：3C產品智能加工工廠建設

    這是我們在東莞的一個3C產品的案例，3C就是我們推行的3個C（Computer、Communication、Consumer Electronic）的簡稱，中國是3C產品的制造大國，東莞手機每年2.3億臺，產值超過1800億，現在手機金屬外殼是一個趨勢，金屬外殼要到機床去加工，因此機床去年猛增，現在珠三角現役高速鉆攻中心數量超過十萬臺。而富士康一共有幾萬臺，幾千個機器人，規模是非常非常大的，而且它是全自動物流，據估計每天數據量超過1TB，所以這是一個很典型的大數據應用案例。但是在大陸應該說還達不到這個水平，所以國家支持這個項目，就是希望企業能夠向富士康學習，東莞現在推行的機器化，就是希望用一些機器，包括機器人去替代人工操作，這個機器最好是國產的，數字系統也最好是國產的。第二就是產線自動化，物流自動化，檢測自動化，比如說采集、分析、決策都在你自己，目標就是實現國產機器，包括大數據管理還有決策支持。

    我們把這個智能工廠分為五個層次，最底下是智能設備，包括各種各樣的加工設備、物流設備，以及產線的控制系統等等，構成了一個智能設備。中間是物聯網層面，就是實現數據采集與指令下達。再往上就是業務系統，右邊是MES，左邊是三維的虛擬生產建模，中間是三維工藝設計。再往上就是數據中心層，包括云數據中心、決策分析平臺等等，是數據集中管理的一個地方。最上面是智能展現層，我們把它分為集中的生產管控中心，以及移動終端應用等等。這個項目工作目前正在開展，它主要的難點在于我們引入國產的數字中心，帶的是國產的數字系統，以及一百臺國產機器人構成柔性加工，應該說這個在國內目前還是第一家。其中裝備中心還有機器人跟國外相比還是有差距。這是工信部里面投入最大的項目，900臺國產的機床，數據系統還有100臺機器人，另外就是我們的智能工藝，將會實現全三維加工工藝。此外，智能MES我們用的也是國產的。在智能決策方面，工廠和數據中心實現智能的生產決策，包括設備狀態診斷、過程質量控制等。我們想做一個什么項目呢？就是虛擬車間和物理車間的同步，車間可以支持漫游，當你進到里面之后，想看具體的生產狀況，只需要在虛擬機上點一下，它馬上就會出現相應的變化，我們希望最后能夠實現虛擬車間和物理車間的百分之百同步。但是這里面有一定的技術難度，我們希望朝這個方向努力。

案例2：輸配電裝備企業智能化工廠

    第二個案例是我們跟國內最大的電力裝備企業西電集團去年做的一個項目，是建一個變壓器的智能化生產。變壓器是一個完全零散的制造，不像其它技術有流水線，它完全就是零散加工的，我們當時是怎樣設計的？這樣一個工廠要做智能制造，也就是設計過程的數字化、智能化，這實際上就是一個變壓器的專項系統，變壓器在設備過程中需要做大量的科技計算等等，因此，我們必須設計一個專項庫去實現設計過程的數字化、智能化，主要是數字化車間、虛擬車間還有經營管理、能源管理，以及設備的整裝。在產品使用過程中的數字化和智能化，我們主要是通過遠程監控服務來實現。

    在這個項目里面，有這么幾項關鍵技術，第一就是面向多型號產品混流生產的智能柔性生產線。其中產品的生產智能柔性生產線，是目前一個比較大的問題，在這個項目中，他們希望建十幾條生產線，而在這個過程中還要能體現智能化設備，并且支持多頻的混流生產。第二是構建設備監測與控制系統，實現多條柔性生產線、物流單元、檢測單元的集成管控和協同工作。第三是制造大數據采集、分析及利用，主要包括智能能源管理，以及質量大數據分析。最后，是虛擬與物理融合的制造過程控制，即生產過程仿真分析與優化，和三維透明工廠。

案例3：船舶配套企業智能工廠規劃

    案例3是武漢本地的一個項目，我們做的智能工廠的規劃，當時我們也在思考一個問題，怎么樣去描述智能工廠。我們說一個智能工廠，首先得是工廠，那么怎么去描述工廠呢？實際上可以從三個維度去描述：第一工廠是產品全生命周期的，從設計制造到銷售服務。第二是生產制造流動，從下到上，設備、產線、車間、工廠、企業到供應鏈。第三個維度就是供應鏈維度，從上游到下游，還有企業自身。描述一個工廠從三個維度可以把它描述清楚，而智能工廠我們也是從三個維度去描述，但是要體現它的智能化特點。我們畫了一個圖，左邊是數字化設計與工藝還有產品的全生命周期，中間是數字化智能車間，右邊是數字化服務。從下到上，中間有五個程式，智能設備、智能控制、智能生產管控，還有智能生產等等。供應鏈單獨畫一個框框，這個和現在工業4.0里面講的三個集成是完全吻合的。這個項目主要的內容是產品的制造和升級，以及產品的全生命周期的數字化和智能化改造，包括設施的升級以及管控中心智能決策的升級等。

案例4：輸配電行業智能化工廠標準建設

    最后一個案例跟前面幾個不太一樣，這是一個做標準的案例。剛才說了，國家智能制造項目里面，也支持智能制造的標準建設，而智能化工廠的標準建設里面要做四個標準，其中一個標準就是智能工廠的體系架構。大家可能看到過國家智能制造標準體系建設指南，我們也參與了這個工作。聚焦輸配電行業，我們幫它設計了一個智能化工廠的標準，還有一個子系統。這里面我們要回答幾個問題，這幾個問題其實現在在國內都沒有回答好。

    第一就是智能化工廠的定義是什么，第二是智能化工廠的邊界范圍是什么，第三是智能化工廠的標準與構成是什么，第四是智能化特征怎么體現，第五是如何評價智能化工廠。

    這幾個問題，我們現在都沒有回答好，因此希望通過這個標準的建設，把這幾個問題回答清楚。這是我們當時梳理的一個智能化工廠系統的模型，11個子系統，有各種各樣復雜的信息交互。另外就是為了能夠說服工信部的領導做的這個標準是可行的，我們也做了一個標準的驗證平臺，即在我們的科普企業建立一個平臺。這是一條流水線，這個流水線要做準確，體現智能化特征，把我們前面所提的這些功能基本上在這里都能夠體現。

    我們以前不敢做標準，也不知道做的標準到底是不是可行，而現在我們就既要做標準，而且要驗證這個標準是可行的、先進的。

關于智能化工程建設的建議

一是規劃先行，有必要邀請相對中立的專業咨詢機構來制定智能工廠總體規劃；二是問題牽引，要明確智能工廠要解決什么問題，且確信能解決這些問題；三是夯實基礎：是否具備實施智能化工廠的基礎條件？比如，是否滿足工信部智能制造試點示范項目定義的六要素；四是循序漸進，目前的一些智能制造項目面鋪的太廣了，實際上不利于形成亮點。