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中國的制造業(yè)，無論是流程制造還是離散制造，都遇到了進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸期。對(duì)于流程制造來說，如水泥、鋼鐵，表現(xiàn)比較明顯的是能源利用率的提升問題——特別是進(jìn)入雙碳時(shí)代后，制造業(yè)的環(huán)保需求逐步加大。對(duì)于離散制造來說，突出問題是需求側(cè)市場變化太快，工廠的投入和產(chǎn)能存在巨大不確定性。

　　智能制造的八大場景有六大場景著眼于產(chǎn)線的微觀智能，分別是自適應(yīng)控制、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、能耗優(yōu)化、專家知識(shí)系統(tǒng)、智能質(zhì)檢、預(yù)測性維護(hù)；另外兩大大場景著眼于大型組織的數(shù)據(jù)歸一與協(xié)同的宏觀智能，分別是數(shù)據(jù)移動(dòng)在線、產(chǎn)銷協(xié)同與柔性制造。從微觀到宏觀，這九大場景已經(jīng)基本覆蓋了智能制造的所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)，完全可以作為回答智能制造現(xiàn)階段問題的著力點(diǎn)。

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場景一：數(shù)據(jù)移動(dòng)在線化

　　去年12月工信部等八個(gè)部門正式印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，明確到2035年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化。
 

　　人員的排班排產(chǎn)、產(chǎn)線的調(diào)度優(yōu)化、貨物流轉(zhuǎn)、金融周轉(zhuǎn)等運(yùn)營效率的提速，都需要生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)的在線化與移動(dòng)化。數(shù)據(jù)的在線可以讓企業(yè)管理人員在生產(chǎn)、經(jīng)營過程中，依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不斷調(diào)優(yōu)決策。

　　制造行業(yè)解決方案2.0從對(duì)生產(chǎn)狀況影響最大的人和設(shè)備著手，讓設(shè)備數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。通過生產(chǎn)碼、庫位碼、報(bào)工碼、物料碼等四個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的二維碼，解決制造企業(yè)最核心的進(jìn)（采購）、銷（銷售）、存（倉儲(chǔ)）、生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)在線化和移動(dòng)化的難題。

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場景二：自適應(yīng)控制

　　利用生產(chǎn)裝備和工藝的自動(dòng)化是智能制造在過去幾十年追求的重要目標(biāo)，但是由于生產(chǎn)設(shè)備和生產(chǎn)現(xiàn)場的復(fù)雜性、生產(chǎn)原料的不穩(wěn)定性和環(huán)境變化，生產(chǎn)產(chǎn)線完全依賴傳統(tǒng)的PLC（可編程邏輯控制器）、DCS（分散控制系統(tǒng)）很難做到自動(dòng)控制，依賴產(chǎn)線工人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷各種異常進(jìn)行頻繁的操作控制，也會(huì)因?yàn)槠诤徒?jīng)驗(yàn)的差異出現(xiàn)波動(dòng)。
 

　　融合數(shù)據(jù)感知和AI決策的自適應(yīng)控制應(yīng)運(yùn)而生。自適應(yīng)控制基于產(chǎn)線的機(jī)理進(jìn)行建模，根據(jù)歷史記錄，生產(chǎn)結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，將模型下發(fā)到生產(chǎn)端根據(jù)產(chǎn)線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推理生產(chǎn)參數(shù)并推薦，最后結(jié)合控制技術(shù)對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行閉環(huán)控制。

　　不同工藝專家技術(shù)水平不同，調(diào)出來的效果相差較大。而培養(yǎng)一位合格的工藝專家需要1--2年的時(shí)間，一旦離崗，經(jīng)驗(yàn)也隨之帶走。

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場景三：工藝優(yōu)化

　　工藝，是一家企業(yè)如何利用生產(chǎn)工具對(duì)各種原材料、半成品進(jìn)行加工或處理，使之成為產(chǎn)品的方法，包括鑄造、鍛壓、機(jī)械加工、熱處理、焊接、裝配、油漆等工藝類別。
 

　　一方面，各個(gè)行業(yè)都有自己的通用數(shù)字工具和自動(dòng)化設(shè)備，如CAPP（計(jì)算機(jī)輔助工藝過程設(shè)計(jì)系統(tǒng)）。另一方面，企業(yè)自主研發(fā)創(chuàng)新、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的加工方法，可以成為企業(yè)自己的獨(dú)門秘籍，比如毛坯制作、機(jī)械加工、熱處理等各個(gè)環(huán)節(jié)先后順序的優(yōu)化，都可以提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，是一家工業(yè)企業(yè)最核心的競爭力。

　　每家制造業(yè)企業(yè)都規(guī)定了產(chǎn)品的工藝路線、機(jī)器設(shè)備和加工模具的種類、品名及編號(hào)、檢驗(yàn)方法等，是組織生產(chǎn)和工人進(jìn)行生產(chǎn)操作的重要依據(jù)。

　　過去20年中國制造業(yè)的工藝優(yōu)化，主要聚焦于兩個(gè)方面：引進(jìn)國外的輔助工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)和培養(yǎng)有經(jīng)驗(yàn)的專家。今天，則轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)智能。

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場景四：能耗優(yōu)化

　　能耗優(yōu)化直接關(guān)乎“十四五規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)”中“雙碳目標(biāo)”的達(dá)成，已經(jīng)成為流程制造企業(yè)發(fā)展的重中之重?！吨袊鲜泄咎寂欧排判邪瘢?021）》顯示，登榜的100家A股和港股上市的高碳排放公司，分布在石化、化工、建材（水泥）、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空八大高耗能行業(yè)。八大重點(diǎn)高能耗行業(yè)中的六個(gè)，都屬于“大制造業(yè)”。傳統(tǒng)制造業(yè)的高端化、智能化、綠色化，提高了制造業(yè)對(duì)新技術(shù)的發(fā)展要求。
 

　　水泥行業(yè)有著很高的煤耗和電耗，水泥的“兩磨一燒”工藝（生料磨、回轉(zhuǎn)窯與水泥粉磨），是保障水泥品質(zhì)穩(wěn)定的主要因素。

　　第一步：數(shù)據(jù)采集與清洗。結(jié)合工藝專家經(jīng)驗(yàn)，水泥工業(yè)大腦首先將生產(chǎn)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，包括質(zhì)檢數(shù)據(jù)、DCS數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除噪音數(shù)據(jù)或無效數(shù)據(jù)，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)，為下一步模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　第二步：模型搭建。采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合先進(jìn)過程控制模型，對(duì)所收集到的多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，真實(shí)還原水泥產(chǎn)線上的實(shí)際生產(chǎn)過程。并通過對(duì)大數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)從輸入?yún)?shù)到輸出參數(shù)的非線性映射關(guān)系。

　　第三步：機(jī)器學(xué)習(xí)。通過采集六個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)，分析多達(dá)上百個(gè)變量之間的耦合關(guān)系，并對(duì)模型的輸出進(jìn)行預(yù)測，使風(fēng)、煤、料的最佳組合范圍可量化、可視化，達(dá)到同等產(chǎn)量熟料質(zhì)量最好；同等質(zhì)量情況下，產(chǎn)量最高；或是同質(zhì)同產(chǎn)情況下，能耗最低。

　　第四步：在線控制。最終生產(chǎn)線工藝參數(shù)的設(shè)定，會(huì)結(jié)合工藝參數(shù)范圍、步長信息、工藝參數(shù)實(shí)時(shí)值等，由水泥工業(yè)大腦進(jìn)行多變量綜合分析，實(shí)時(shí)針對(duì)各工況的產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗多目標(biāo)進(jìn)行尋優(yōu)，推薦一組最佳的工藝參數(shù)實(shí)時(shí)反寫回分散控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)水泥核心生產(chǎn)過程的自動(dòng)駕駛、無人值守。

　　以上自適應(yīng)控制、工藝優(yōu)化、能耗優(yōu)化的案例能夠清晰地看到，基本解決方案路徑：收集歷史數(shù)據(jù)--鎖定關(guān)鍵參數(shù)--構(gòu)建算法模型--用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)--輸出動(dòng)態(tài)參數(shù)推薦，或連接自動(dòng)化控制系統(tǒng)。

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場景五：專家知識(shí)系統(tǒng)

　　從以上場景，不難發(fā)現(xiàn)：在工業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的總結(jié)環(huán)節(jié)非常需要數(shù)據(jù)智能技術(shù)的加持。即便是有些制造業(yè)企業(yè)建立了數(shù)字化的專家系統(tǒng)，把專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行文檔累積，但是實(shí)際情況中，把數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)輸入到專家系統(tǒng)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，每條記錄的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)之間缺乏聯(lián)系，仍然很難形成“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。
 

　　在智能制造的時(shí)代，AI知識(shí)圖譜作為人工智能的一個(gè)分支領(lǐng)域，具有“知識(shí)抽取”和“知識(shí)關(guān)聯(lián)”的能力，值得被作為一個(gè)單獨(dú)的解決方案提供給更多的制造業(yè)企業(yè)，在業(yè)內(nèi)被稱為專家知識(shí)系統(tǒng)。

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場景六：智能質(zhì)檢

　　制造業(yè)的質(zhì)量檢測，可以應(yīng)用于產(chǎn)品的最終質(zhì)檢、物料制造的表檢，利用AI視覺識(shí)別技術(shù)來模擬人的視覺功能，從客觀圖像中提取信息，加以理解并進(jìn)行處理，最終用于實(shí)際檢測、測量和控制。AI視覺系統(tǒng)被應(yīng)用于各行業(yè)的生產(chǎn)中，如觸摸屏、激光加工、太陽能電池板、半導(dǎo)體、食品飲料、制藥、消費(fèi)電子產(chǎn)品加工、汽車制造等提升產(chǎn)品成品率和良品率，是一種應(yīng)用較為廣泛和成熟的解決方案。
 

　　因?yàn)橐揽咳说囊曈X進(jìn)行的質(zhì)量檢測，會(huì)受到疲勞程度、精神集中程度的較大影響，所以只能采用抽檢的方法，才能節(jié)省相應(yīng)人力，即便如此，準(zhǔn)確的穩(wěn)定性也會(huì)因?yàn)槿说脑虺霈F(xiàn)波動(dòng)。阿里云機(jī)器視覺智能技術(shù)采用深度學(xué)習(xí)和圖像處理算法，比傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測更精準(zhǔn)、漏檢率更低。在數(shù)據(jù)中臺(tái)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、訓(xùn)練和算法模型調(diào)優(yōu)，自動(dòng)識(shí)別圖像中的瑕疵或故障。

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場景七：預(yù)測性維護(hù)

　　工業(yè)企業(yè)的設(shè)備管理維護(hù)手段的發(fā)展經(jīng)歷了四個(gè)階段：被動(dòng)性維護(hù)（RM）、狀態(tài)性維護(hù)（CM）、預(yù)防性維護(hù)（PM）、預(yù)測性維護(hù)（PHM）。

　　顧名思義，被動(dòng)性維護(hù)（RM）就是在設(shè)備壞了之后再開始相關(guān)的維護(hù)維修工作，比如場景四給出的“虛擬配網(wǎng)調(diào)度員”解決方案；狀態(tài)性維護(hù)（CM）是基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和現(xiàn)象對(duì)設(shè)備進(jìn)行相關(guān)的維護(hù)維修工作；預(yù)防性維護(hù)（PM）就是在設(shè)備出現(xiàn)問題之前，基于可靠性分析和設(shè)備運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)工作；預(yù)測性維護(hù)（PHM）是在設(shè)備出現(xiàn)問題之前，結(jié)合可靠性分析、設(shè)備機(jī)理、設(shè)備運(yùn)行維護(hù)的歷史經(jīng)驗(yàn)以及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)對(duì)設(shè)備的壽命、故障、異常及健康情況作出相對(duì)應(yīng)的分析和預(yù)測，讓設(shè)備維護(hù)團(tuán)隊(duì)能夠在故障發(fā)生之前，提前做好維護(hù)措施，避免設(shè)備故障發(fā)生，提前做好備件儲(chǔ)備、降低設(shè)備的停機(jī)時(shí)間。

　　預(yù)測性維護(hù)能減少設(shè)備周期性的維護(hù)成本和備件成本，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備全生命周期的精準(zhǔn)把控。做到設(shè)備故障提前預(yù)防，維護(hù)維修策略精準(zhǔn)高效，設(shè)備管理維護(hù)成本精細(xì)可控。

　　現(xiàn)階段的工業(yè)企業(yè)還停留在狀態(tài)性維護(hù)和預(yù)防性維護(hù)的階段，大多數(shù)企業(yè)都是通過周期性的人工定檢以確保當(dāng)前狀態(tài)下設(shè)備無異常，先進(jìn)的企業(yè)還會(huì)基于可靠性做一些設(shè)備狀態(tài)分析的巡檢計(jì)劃以實(shí)現(xiàn)預(yù)防性的維護(hù)。

　　鑒于IoT的成本優(yōu)勢和部署靈活的優(yōu)勢，很多企業(yè)開始積累關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器、檢測儀表等數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備的故障及時(shí)發(fā)現(xiàn)，預(yù)先處理，降低停機(jī)損失，已經(jīng)逐步向預(yù)測性維護(hù)的方向發(fā)展。但受制于工業(yè)企業(yè)薄弱的數(shù)據(jù)和算法基礎(chǔ)，即便是擁有了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，也無法高效、合理地管理數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)，隱藏在這些設(shè)備數(shù)據(jù)之中的價(jià)值很難發(fā)揮出來。這給工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的先行企業(yè)帶來了極大的困擾。

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場景八：產(chǎn)銷協(xié)同柔性制造

　　在離散制造場景中，如快消品、小家電、家具、消費(fèi)電子產(chǎn)品的制造，隨著消費(fèi)者定制化需求越來越多，隨著需求側(cè)秒殺、促銷活動(dòng)變得越來越頻繁，多品種、小批量按需生產(chǎn)的柔性能力要求越來越高。
 

　　但按訂單組織生產(chǎn)是離散制造業(yè)的行業(yè)慣例，傳統(tǒng)APS（排程排產(chǎn)系統(tǒng)）在訂單在突然涌入臨時(shí)變更時(shí)，很難發(fā)揮效果。

　　為了實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同、柔性制造，阿里云給出的“調(diào)度優(yōu)化-產(chǎn)銷協(xié)同”解決方案主要包含六個(gè)方面：

一、通過MRP（物資需求計(jì)劃）運(yùn)算計(jì)算精確的物料需求；

二、精細(xì)化設(shè)計(jì)工序與設(shè)備的生產(chǎn)計(jì)劃和人員需求，提升主計(jì)劃排產(chǎn)速度和效率；

三、使計(jì)劃結(jié)果可視化，提升計(jì)劃協(xié)同性；

四、與MES、ERP信息化系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，滾動(dòng)計(jì)劃；

五、分析物料欠料的需求時(shí)間和數(shù)量，推送欠料信息，輔助物料跟催；

六、進(jìn)行訂單的預(yù)測，計(jì)算預(yù)計(jì)產(chǎn)能需求，預(yù)估產(chǎn)能的瓶頸工序，提前預(yù)測轉(zhuǎn)發(fā)訂單。

      在實(shí)踐中，動(dòng)脈智能作為生產(chǎn)智能制造整體解決方案供應(yīng)商，以MES系統(tǒng)幫助紡織、機(jī)加工、食品行業(yè)企業(yè)兩化融合推進(jìn)，賦能工業(yè)制造企業(yè)，提供包括制造數(shù)據(jù)管理、計(jì)劃排程管理、生產(chǎn)調(diào)度管理、庫存管理、質(zhì)量管理、人力資源管理、工作中心/設(shè)備管理、工具工裝管理、采購管理、成本管理、項(xiàng)目看板管理、生產(chǎn)過程控制、底層數(shù)據(jù)集成分析、上層數(shù)據(jù)集成分解等管理模塊，為企業(yè)打造一個(gè)扎實(shí)、可靠、全面、可行的制造協(xié)同管理平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)降本增效，邁向智能制造轉(zhuǎn)型。