以智能制造推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法、路徑和舉措

 當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?。云?jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)要素激發(fā)創(chuàng)新潛能，使工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)運(yùn)行體系加速變革，使資源配置、生產(chǎn)組織、商業(yè)運(yùn)營(yíng)、創(chuàng)新協(xié)作等方式加快轉(zhuǎn)變，制造業(yè)企業(yè)都面臨打造提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代生存和發(fā)展能力的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，驅(qū)動(dòng)企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)組織、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、銷(xiāo)售服務(wù)、供應(yīng)鏈、人力資源等要素開(kāi)展全方位變革，加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。工信部肖亞慶部長(zhǎng)指出:“對(duì)制造業(yè)發(fā)展而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不是“選擇題”，而是關(guān)乎生存和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的“必修課”。

      《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》指出:“智能制造是基于新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式”。數(shù)字化是智能制造的基礎(chǔ)，企業(yè)需要采用數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工藝設(shè)計(jì)軟件工具、數(shù)字化裝備，建設(shè)數(shù)字化產(chǎn)線、車(chē)間、工廠，實(shí)現(xiàn)智能制造。因此，智能制造是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主攻方向，智能制造的充分發(fā)展會(huì)引發(fā)制造業(yè)制造范式、企業(yè)形態(tài)和產(chǎn)業(yè)模式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

       當(dāng)前，有關(guān)智能制造對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響研究尚屬空白，無(wú)論是從理論體系還是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)方面，都難有相關(guān)的數(shù)據(jù)和研究支撐。為此，我們采用實(shí)證分析方法，通過(guò)梳理大量的制造企業(yè)實(shí)踐案例，提出智能制造推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑和模式，以期對(duì)以智能制造為主攻方向推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

研究數(shù)據(jù)以國(guó)資、央企系統(tǒng)的760個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀實(shí)踐與典型案例為基礎(chǔ)，并對(duì)4000多家企業(yè)智能制造發(fā)展情況開(kāi)展研究，分析智能制造在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的地位和作用。

案例范圍包括場(chǎng)景級(jí)、企業(yè)級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)、生態(tài)級(jí)，其中：場(chǎng)景級(jí)是指案例涉及企業(yè)下屬車(chē)間、裝置、區(qū)域或某些生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，占全部案例的22%；企業(yè)級(jí)指基本覆蓋全企業(yè)或業(yè)務(wù)板塊的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，占比達(dá)52%；產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)指涉及供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈上下游等企業(yè)間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，占13%；生態(tài)級(jí)指跨企業(yè)、跨領(lǐng)域的生態(tài)協(xié)同應(yīng)用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，占比為13%。

案例中的新一代信息技術(shù)應(yīng)用包括5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計(jì)算等9類(lèi)。各案例應(yīng)用新一代信息技術(shù)的情況如圖1所示。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例中各類(lèi)信息技術(shù)應(yīng)用比例

從圖1中可見(jiàn)，有490個(gè)案例應(yīng)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，有328個(gè)案例應(yīng)用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。邊緣計(jì)算、5G、區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)應(yīng)用的案例數(shù)較少，仍處于試點(diǎn)示范階段。

調(diào)研企業(yè)涵蓋石油石化、機(jī)械裝備、能源電力、材料、軍工、醫(yī)藥等行業(yè)領(lǐng)域。

2.1 石油石化領(lǐng)域

（1）發(fā)展現(xiàn)狀

對(duì)石油石化領(lǐng)域183個(gè)生產(chǎn)單元/產(chǎn)線開(kāi)展的調(diào)研中，實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)的達(dá)42%，實(shí)現(xiàn)智能物流為27%，實(shí)現(xiàn)智能能源管控的為28%，開(kāi)展全過(guò)程質(zhì)量追溯的達(dá)到56%，有5338臺(tái)設(shè)備實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程運(yùn)維/預(yù)測(cè)性維護(hù)。如圖2所示。

圖2 石油石化類(lèi)企業(yè)智能制造發(fā)展情況

（2）典型案例

某石化公司圍繞“建設(shè)千萬(wàn)噸級(jí)綠色智能一流煉化企業(yè)”的遠(yuǎn)景目標(biāo)，完善和提升以ERP為核心的經(jīng)營(yíng)管理平臺(tái)、以MES為核心的生產(chǎn)運(yùn)行平臺(tái)、以新一代ICT技術(shù)為重點(diǎn)的信息基礎(chǔ)設(shè)施與運(yùn)維平臺(tái)，建成數(shù)字化煉廠。實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中集成、流程管控智能優(yōu)化、HSE管控實(shí)時(shí)可視、精益設(shè)備管理預(yù)知預(yù)防、質(zhì)量管控快捷聯(lián)動(dòng)、精準(zhǔn)計(jì)量管理集成應(yīng)用、精細(xì)物資管理和智能倉(cāng)儲(chǔ)等，重塑生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指揮中樞，從經(jīng)營(yíng)管理、生產(chǎn)運(yùn)行、安全環(huán)保、設(shè)備管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。如：通過(guò)實(shí)現(xiàn)物料進(jìn)出廠計(jì)量作業(yè)自動(dòng)化、計(jì)量過(guò)程可視化、計(jì)量數(shù)據(jù)集成化，實(shí)現(xiàn)了計(jì)量管理業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使計(jì)量作業(yè)時(shí)間縮短1/3，勞動(dòng)用工減少近40%，與計(jì)量相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)防控能力明顯增強(qiáng)。

2.2 機(jī)械裝備領(lǐng)域

（1）發(fā)展現(xiàn)狀

調(diào)研的機(jī)械裝備制造領(lǐng)域948家生產(chǎn)單位建設(shè)有83條智能單元/產(chǎn)線，全生命周期數(shù)字化仿真技術(shù)應(yīng)用僅3%，智能排產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用僅為12%，智能物流應(yīng)用僅為5%，應(yīng)用質(zhì)量智能檢測(cè)技術(shù)的為14%，實(shí)現(xiàn)智能能源管控的僅為4%，開(kāi)展全過(guò)程質(zhì)量追溯的有23%，有869臺(tái)設(shè)備實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程運(yùn)維/預(yù)測(cè)性維護(hù)。從調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)看，機(jī)械裝備制造企業(yè)智能制造發(fā)展還很薄弱，應(yīng)強(qiáng)化智能制造推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。如圖3所示。

圖3 機(jī)械裝備類(lèi)企業(yè)智能制造發(fā)展情況

（2）典型案例

某飛機(jī)制造公司以“用數(shù)據(jù)定義產(chǎn)品、用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)制造、用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值”的發(fā)展思路，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)械加工系統(tǒng)進(jìn)行智能化改造。通過(guò)工藝革新，改變傳統(tǒng)工藝流程，統(tǒng)一設(shè)計(jì)、加工、檢測(cè)基準(zhǔn)，形成基于單一數(shù)據(jù)鏈的高度集成化、標(biāo)準(zhǔn)化的新工藝方法。在數(shù)控機(jī)床上應(yīng)用光電編碼器、直線光柵、霍爾傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、壓力傳感器等，利用RFID、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了傳感、控制、檢測(cè)、物流的高度集成和數(shù)字信息的全流程貫通。開(kāi)發(fā)MES制造執(zhí)行系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)床管理、機(jī)床操作、工序編排、加工狀態(tài)智能控制和柔性生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了小批量、多品種、多工序、高精度零件的24小時(shí)無(wú)人值守作業(yè)。通過(guò)智能制造工程實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)機(jī)械加工系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.3 材料領(lǐng)域

（1）發(fā)展現(xiàn)狀

對(duì)材料領(lǐng)域474家生產(chǎn)單位開(kāi)展了調(diào)研，其中建設(shè)有82條智能單元/產(chǎn)線，5個(gè)黑燈產(chǎn)線/車(chē)間，智能排產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用為14%，應(yīng)用質(zhì)量智能檢測(cè)技術(shù)的為25%，實(shí)現(xiàn)智能能源管控的僅為7%，開(kāi)展全過(guò)程質(zhì)量追溯的有25%，有7743臺(tái)設(shè)備實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程運(yùn)維/預(yù)測(cè)性維護(hù)。從調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)看，材料生產(chǎn)企業(yè)智能制造發(fā)展還有很大提升空間。如圖4所示。

圖4 材料類(lèi)企業(yè)智能制造發(fā)展情況

（2）典型案例

2020年1月，中國(guó)寶武集團(tuán)寶山基地被選為世界經(jīng)濟(jì)論壇“燈塔工廠”，是繼浦項(xiàng)、塔塔后，國(guó)際第三家、國(guó)內(nèi)第一家入選世界經(jīng)濟(jì)論壇“燈塔工廠”的鋼鐵制造企業(yè)。其在以智能制造為核心推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面做了大量的實(shí)踐工作。部署實(shí)時(shí)在線連續(xù)感知監(jiān)測(cè)裝置，增加制造過(guò)程探測(cè)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)冶金流程在線檢測(cè)和監(jiān)控；使質(zhì)量管理從抽檢變?yōu)槿珯z，從最終結(jié)果檢查變?yōu)樯a(chǎn)過(guò)程中檢查，從定性分析變?yōu)槎糠治?，從分段檢驗(yàn)變?yōu)橐回炛茩z驗(yàn)，從事后分析變?yōu)槭虑邦A(yù)警。借助智能檢測(cè)、機(jī)器人和先進(jìn)控制技術(shù)，通過(guò)裝備智能化實(shí)現(xiàn)無(wú)人化生產(chǎn)作業(yè)，建成黑燈車(chē)間、無(wú)人化庫(kù)區(qū)、自動(dòng)化裝卸碼頭等，提高作業(yè)效率。基于對(duì)關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、備件等數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)綜合分析，形成從單臺(tái)設(shè)備到產(chǎn)線群的設(shè)備狀態(tài)綜合監(jiān)測(cè)診斷能力，減少設(shè)備故障損失；基于大數(shù)據(jù)，集成采購(gòu)、生 產(chǎn)、質(zhì)量、研發(fā)、銷(xiāo)售等信息，形成多基地、全流程的協(xié)同經(jīng)營(yíng)決策支持系統(tǒng)。

3.1 智能制造推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑

隨著信息技術(shù)、制造技術(shù)，以及二者融合深度的不斷加強(qiáng)，智能制造呈現(xiàn)出不同的發(fā)展水平和發(fā)展階段，企業(yè)以智能制造推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要秉承“問(wèn)題導(dǎo)向”、“價(jià)值驅(qū)動(dòng)”、“成本效益”原則，面向制造裝備/單元、車(chē)間/工廠、供應(yīng)鏈/產(chǎn)業(yè)鏈等制造實(shí)體不同層級(jí)，圍繞設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造全生命周期業(yè)務(wù)流程，梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，明確定位問(wèn)題，設(shè)定總體目標(biāo)，開(kāi)展規(guī)劃設(shè)計(jì)，分步工程實(shí)施。要根據(jù)企業(yè)所在行業(yè)特點(diǎn)、企業(yè)規(guī)模、預(yù)期投入等實(shí)際情況和需求出發(fā)，設(shè)定數(shù)字化轉(zhuǎn)型總體目標(biāo)。綜合考慮資金投入、技術(shù)人才、合作伙伴、集成商等因素，制定詳細(xì)的實(shí)施方案。

3.2 智能制造推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式

工業(yè)和信息化部在評(píng)選2021年度智能制造試點(diǎn)示范企業(yè)工作中發(fā)布了《智能制造典型場(chǎng)景參考指引（2021年）》，總結(jié)了工廠設(shè)計(jì)、產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、計(jì)劃調(diào)度、生產(chǎn)作業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)配送、質(zhì)量管控、設(shè)備管理、安全管控、能源管理、環(huán)保管控、營(yíng)銷(xiāo)管理、售后服務(wù)、供應(yīng)鏈管理、模式創(chuàng)新等15個(gè)環(huán)節(jié)52個(gè)智能制造典型場(chǎng)景，為企業(yè)以智能制造為主攻方向，推動(dòng)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了參考。本文就離散制造的產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、售后服務(wù)、供應(yīng)鏈管理業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析如下：

（1）基于數(shù)字模型的設(shè)計(jì)制造協(xié)同

基于云平臺(tái)協(xié)同技術(shù)，建設(shè)支撐復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造協(xié)同平臺(tái)，應(yīng)用系統(tǒng)工程、知識(shí)工程、專業(yè)仿真、數(shù)字孿生及基于模型的設(shè)計(jì)/制造/驗(yàn)證/服務(wù)技術(shù)，打通從設(shè)計(jì)到制造的全三維過(guò)程，在計(jì)算機(jī)虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、零件制造、整機(jī)裝配到試驗(yàn)的全過(guò)程數(shù)字化建模、仿真與虛實(shí)映射，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，提高設(shè)計(jì)效率，縮短研發(fā)周期，提高產(chǎn)品研制成功率。

（2）數(shù)字化工藝設(shè)計(jì)與仿真

建設(shè)基于云平臺(tái)的綜合幾何、功能、控制、物理等特性的統(tǒng)一數(shù)字化模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)與制造數(shù)據(jù)，構(gòu)建制造資源的網(wǎng)絡(luò)化共享模式，應(yīng)用數(shù)字化建模與仿真、數(shù)字孿生、工藝知識(shí)分析等技術(shù)，應(yīng)用數(shù)字化工藝設(shè)計(jì)仿真，以及智能決策優(yōu)化等相關(guān)軟件工具，在虛擬環(huán)境中對(duì)制造系統(tǒng)進(jìn)行多專業(yè)聯(lián)合仿真優(yōu)化，通過(guò)制造機(jī)理分析、工藝過(guò)程建模和虛擬制造驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)數(shù)字化，提高工藝開(kāi)發(fā)和創(chuàng)新效率，保障工藝可行性，提高工藝設(shè)計(jì)質(zhì)量。

（3）智能化車(chē)間/生產(chǎn)線

圍繞產(chǎn)品高質(zhì)量和準(zhǔn)時(shí)交付需求，依據(jù)零件加工、表面熱處理、部裝和總裝等工藝特點(diǎn)，合理設(shè)計(jì)智能化生產(chǎn)組織模式，建設(shè)智能化車(chē)間/生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)。針對(duì)生產(chǎn)過(guò)程涉及的產(chǎn)品、制造系統(tǒng)和制造流程，建設(shè)模擬實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行環(huán)境的智能車(chē)間/生產(chǎn)線數(shù)字化模型，形成數(shù)字化制造系統(tǒng)模型與物理制造系統(tǒng)的虛實(shí)映射，通過(guò)人、設(shè)備、物 料、環(huán)境等生產(chǎn)資源信息的互聯(lián)互通，將信息直接反饋到數(shù)字化制造系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)仿真，支持制造系統(tǒng)的資源評(píng)估、預(yù)測(cè)、優(yōu)化與重構(gòu)，提升柔性生產(chǎn)制造和質(zhì)量保證能力。

（4）最優(yōu)能力配置的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同供應(yīng)鏈體系

基于大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，打造網(wǎng)絡(luò)化多級(jí)協(xié)同供應(yīng)鏈體系，形成基于產(chǎn)能需求的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)供給能力，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力和服務(wù)能力的高度集成，生產(chǎn)制造與服務(wù)運(yùn)維信息的高度共享，增強(qiáng)資源和服務(wù)的動(dòng)態(tài)分析與柔性配置能力，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的最優(yōu)能力配置。

（5）面向產(chǎn)品全生命周期的柔性化服務(wù)保障

應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，建設(shè)人、機(jī)、物互聯(lián)互通的裝備運(yùn)營(yíng)服務(wù)保障平臺(tái)，構(gòu)建裝備的數(shù)字孿生模型，形成基于數(shù)字孿生的服務(wù)保障能力，支撐遠(yuǎn)程運(yùn)維、故障預(yù)測(cè)、健康管理，以及智能決策等，形成面向產(chǎn)品全生命周期的柔性化保障模式，提升裝備維護(hù)快速響應(yīng)與效率，降低裝備運(yùn)維總體成本。