智能制造系統實施方法論在新能源行業的研究與應用

李末軍，韓慶敏，杜軍釗

(中國電子信息產業集團有限公司第六研究所，北京 100083)

0 引言

制造業發展方向是高端、智能、綠色、服務，提高制造業創新能力和基礎能力成為發展重點，必須加速新型智能制造系統的推廣。新能源燃料電池是新興的、極具發展潛力的動力電池，廣泛應用于新能源汽車、航空、船舶、工業電力系統等行業。

如今生活環境和全球能源面臨前所未有的困境，新能源行業的發展無疑對減緩能源耗盡和保護現有生態環境意義非凡。燃料電池的應用是新能源行業發展的創新推動，作為新一代清潔能源真正實現無污染、節能降耗的綠色能源。智能制造系統與新能源行業的緊密結合勢在必行，智能制造系統與企業戰略部署結合的轉型升級，是制造業信息化未來發展的必然趨勢。

智能制造系統在燃料電池行業的應用尚屬國內首創，目前在國際上也無案例可循。同時通過智能制造系統方法論在新能源行業的數字化制造技術研究與應用，進行技術、標準、機制、模式的探索，可以向國內新能源行業企業進行應用推廣，可以根據企業的產品特點和規模進行局部或者整體復制，在新能源行業具有良好的示范推廣作用。

1 工業4.0與智能制造

德國政府提出“工業4.0”戰略，并在2013年4月的漢諾威工業博覽會上正式推出，主要目的是提高德國的工業競爭力，在新一輪工業革命中占領先機。德國學術界和產業界認為，“工業4.0”的概念就是以智能制造為主導的第四次工業革命。工業4.0的一個核心是CPS，即基于CPS的萬物互聯(IoT)。所謂萬物互聯，即是把設備、生產線、工廠、供應商、產品、客戶緊密地連接在一起[1-2]。

我國國務院頒布的《中國制造2025》明確提出，“要加快推動新一代信息技術與制造技術融合發展，把智能制造作為兩化(工業化和信息化)深度融合的主攻方向，著力發展智能裝備和智能產品，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平”[3]。

圖1 智能制造系統架構

智能制造是把物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統和模式的總稱。

2 智能制造系統實施方法研究

智能制造作為制造業創新驅動、轉型升級的制高點、突破口和主攻方向，智能制造系統實施方法成為近期研究的重點。在特定條件和場景下，智能制造系統實施過程一般包含了計劃、設計、實施、運行等多個步驟，例如被業界廣泛應用的Ascendant實施方法，將系統的實施過程分為分析、設計/開發、集成、實施四個步驟，該實施方法支持復雜的全球性項目管理，通過通用的業務語言完成解決方案；還有一些實施方法把系統的實施過程分為項目準備、方案設計、系統實現、系統上線、運行維護五個步驟，例如漢德公司的QuickHAND實施方法，該方法論主要是結合中國國情，在整個項目實施過程中，培訓和知識轉移作為重要環節貫穿其中，系統的認知成為系統實施的重要問題[4]；另外國內還有一些實施方法把系統的實施過程分為項目準備、系統分析、方案設計、系統集成、系統上線、運行維護六個步驟，因地適宜，根據企業自身條件和現狀合理部署，選擇合適的實施方法定制開發，這樣才能從多個維度上對生產現場進行集成管理。

本文主要是以智能制造系統活動的結構與過程為分析域，針對新能源行業燃料電池的研究和應用，提出在新能源行業燃料電池領域智能制造系統實施的方法論，融合多種方法論的精華，優化實施步驟的順序，更好地適應智能制造系統在新能源行業的實施。結合行業特點，按照燃料電池工藝要求，其實施過程主要分為項目準備、項目規劃、系統設計、系統集成、上線調試、運行維護六個步驟。將具體問題具體分析，從關鍵問題和難點出發，提出實施方法和解決方案，促進新能源行業的應用和發展。

2.1 原理應用

系統實施方法論是系統實施過程的向導，指導項目如何分步驟分階段實施，每個實施階段具體的完成任務，以及每個階段解決什么問題等，是實施項目成功的關鍵所在。

智能制造系統是基于平臺化和標準模塊化的設計，滿足系統可擴展和可持續發展需求。智能制造系統的實施，實現制造企業縱向及橫向信息集成，如圖1所示。

智能制造系統通過多種工業通信協議的驅動接口，采集現場設備及控制器的數據，并下發生產指令給產品/零件加工程序和數據給現場設備或控制器，自動裝載，對上提供統一的數據服務接口，連接到企業服務總線，作為上層工業軟件系統和底層自動化機械設備之間數據互通的橋梁紐帶，將現場設備與上層工業軟件系統解耦，將車間內的實體設備映射成為虛擬設備，并對數據進行管理、存儲、保護，簡化系統架構，從而實現智能化工廠管理。

智能制造系統實施通過功能整合，實現狀態監測、結構監測、遠程對話和遠程控制；通過信息物理系統來實現溝通、監測和調節控制。

2.2 智能制造系統特點

先進的制造技術不斷發展，新理論、新技術、新工藝、新產品層出不窮，并呈現出一些新的特點和趨勢。智能制造系統是先進制造技術的重要內容，受到了人們的日益關注，并逐步成為制造領域的研究熱點。智能制造系統的發展為制造業的持續發展構筑新的動力，主要表現在以下幾個方面：

(1)技術創新

智能制造系統促進制造業企業技術的重大變革創新，使生產制造模式徹底重構，工藝過程穩定，并且通過產業的新舊交替，為市場需求注入新的活力，帶來了大量的新的市場需求和投資機會，推動整個制造業乃至經濟的增長。

(2)集成融合

智能制造系統智能設備之間深度集成，才能快速實現設備與信息系統之間的連接和數據交換，實現對設備的自動監控，為管理者提供綜合決策支持；同時，信息技術與制造技術的融合，推動信息產業與傳統產業的融合，促進整個經濟結構的變遷和生產效率的提升。

智能制造系統涉及企業內外部各種設備、裝置、流程、業務的接口，通過深度集成融合，解決“信息孤島”問題。

(3)協同合作

智能制造系統的應用給分工協作的模式帶來重大變革。隨著移動互聯網、大數據計算、物聯網等滲透到制造業各個環節、各個領域，企業之間逐步形成一個全新的智能化協同制造網絡，帶來全產業鏈價值的提升。通過移動應用解決方案，方便實時掌握和監控設備的各種狀態信息，實時監控、實時分析并人機交互，更好地實現協同合作。

2.3 智能制造系統實施中的難點

(1)智能制造系統的數據采集難度大

現場設備數據的采集與控制是智能制造系統的核心，車間/工廠內部存在大量的各種各樣的設備和數據庫等數據源，各種設備上的數據，如裝配線、機器人、檢測設備、傳感器等適應不同類型的數據，比如結構化數據、文件、視頻流、音頻流等，并且這些數據源各自具有不同的數據接口，現場設備型號、廠家多樣，各個設備遵循的協議不同，各個系統的數據結構沒有統一標準，需要進行轉換等，這樣勢必帶來數據接入困難。

(2)智能制造系統對數據的集成和融合要求高

需要實現智能化工廠體系架構標準設備接口層、現場控制層、應用層和監控層之間數據集成，使得信息可在各層間無障礙流通，且新設備可隨時接入，不影響已有設備的數據采集，提供統一的通信驅動框架與現場設備、第三方管理系統集成應用。

(3)智能制造系統的系統架構和服務部署

智能制造系統對數據“實時”的要求，前提是具有良好的、優化的數據存儲和查詢結構，系統才能長時間在線運行；存儲海量大數據的特性，以及保證數據連續和持久性等功能需求。在這種較高的效率要求前提下，采用何種數據架構和服務部署才能保證系統的穩定和可靠性能也是智能制造系統實施的又一難點。

3 智能制造系統實施過程與方案

智能制造系統是向制造業強國邁進的關鍵及核心所在，也是國家科技創新發展的重大工程。如何根據行業自身的特點及企業的實際情況，合理部署、實施智能制造系統便成為了研究的重點。

燃料電池行業智能制造系統的實施其最終目標是通過建設電堆生產數字化車間，實現電堆生產的高度自動化作業，生產線具有一定的柔性，能夠適應多個系列電堆及零部件產品的生產，能夠實現對生產現場的實時數據采集和監控，生產管理透明化、可視化，能夠實現設備聯網互通，控制生產成本，提高產品質量和產量，消除企業各系統間的“信息孤島”，智能制造系統實施過程具體如圖2所示。

圖2 系統實施過程

3.1 項目準備

項目準備階段最核心的問題是做好問題溝通，要有關鍵人員參與項目中，特別是公司領導的參與是項目資源的有效保障。在此階段完成項目的初步實施計劃、項目啟動、制定項目實施的范圍及標準、項目硬件技術環境的分析及規劃。

3.2 項目規劃

項目規劃的重點是識別出系統實施的關鍵問題，這是系統方案設計中需要首先解決的問題，是智能制造系統正確高效實施的有力保障。確定組織結構、企業業務流程(描述、分析、優化)、整體進度計劃規劃及確定。

主要任務是標準功能培訓，提供從管理理念到業務操作等必要功能的學習；其次是業務調研分析，了解行業業務流程與實際運作，形成業務調研報告，為業務藍圖和解決方案建立基礎；還有差異分析，為了理清企業的需求，從智能制造系統的標準功能與業務現狀分析，主要的差異體現在數據采集難度、集成和融合要求以及系統架構和服務部署方面，在實際方案設計時提供可實施的設計解決方案。

3.3 方案設計

方案設計階段需要首先確定系統架構和部署，智能制造系統采用按功能區分的分布式部署，采用世界頂級水準的Oracle數據庫，實時數據庫系統可提供良好的出錯處理機制，數據訪問采用OPC UA規范，總線結構如圖3所示。

圖3 總線結構圖

通過對燃料電池企業采取調研訪談，基于企業現行業務和體系基礎和未來需求規劃，以及業務流程、過程控制的先進性、可行性、可實現性等原則對生產管理、制造執行進行業務流程優化管理，對目標流程進行梳理和設計。

3.4 系統集成

系統集成階段是智能制造系統解決方案的實施落地。

通過現場設備、MES系統、生產指揮調度中心系統的數據集成，使得信息可在上述系統間無障礙流通；且新設備可隨時接入，不影響已有設備的數據采集；適應扁平化、分布式部署要求[5]。

通過抽象出軟硬件集成的術語和模型，定義數據傳輸方式，最終形成集成標準。

根據數據收集的要求搭建測試環境，編寫單元測試以及集成測試腳本，并按流程確認測試結果。

3.5 上線調試

編制詳細可行的上線計劃，討論可能會遇到的意外情況，給出應急措施，落實到具體的相關責任人。根據計劃制定上線調試，將收集的靜態數據導入或錄入到系統中，其次制定動態數據轉換策略，導入或錄入系統，制定調試期間問題處理流程，落實到責任人。

3.6 運行維護

根據現場運行情況編寫智能制造系統運行維護手冊，指導系統運營，并將此系統的日常運營維護工作做好交接。根據日志、報表分析系統的運行情況，輸出運行狀況總結報告，提交項目總結并結束項目。

4 智能制造系統實施效果分析與評價

智能制造系統對燃料電池行業的影響主要從企業業務及IT戰略的匹配、經濟效益、管理水平、企業競爭力分析[6]。系統的實施給燃料電池行業所帶來的效果顯著，綜合現有的評價方法對燃料電池智能制造系統實施效果進行評價，主要采用模糊綜合評價法。從技術和業務層面結合燃料電池行業實際情況制定評價指標體系，技術層面從系統的可擴展性、兼容性、穩定性等方面的性能進行評價；業務層面主要從經濟效益上

進行分析和評價，還要考慮人員變化、生產效率與質量以及客戶感受等指標進行綜合分析和評價。

5 結論

本文提出的智能制造系統的實施以系統活動的結構與過程為分析域，以國內領先自主安全可控的先進技術為基礎，搭建新能源行業企業數字化制造系統，通過項目技術研究，探索企業數字化制造下的新管理模式和改革思維，以自動化和信息集成為技術手段，借助于IT系統強化對生產現場的管理，建設產品關鍵零加工、部件裝配、整件調試典型數字化生產單元，搭建數字化制造系統平臺，實現產品制造過程中管理信息、產品信息、資源信息、制造信息、成本信息、質量信息等基于標準化的有效整合和管理，建立大型復雜裝備數字化制造統一平臺下內外供應鏈協同體系，進一步有效提升新能源行業企業的裝備制造、生產運營管理、協同效率和快速反應能力，增強企業的核心競爭力，構建智能制造試點企業，最終成為行業標桿企業。

[1] SENDLER U.工業4.0[M].鄧敏，譯.北京：機械工業出版社，2014.

[2] 國務院信息化工作辦公室.2006—2020 年國家信息化發展戰略[R].2006.

[3] 國務院國發[2015]28 號. 中國制造2025[R].2015.

[4] 朱劍英.智能制造的意義、技術與實現[J].航空制造技術，2013(23)：30-35.

[5] 張琴.以MES為核心的敏捷制造系統集成研究[D].武漢：武漢理工大學，2013.

[6] 龔炳錚. 智能制造企業評價指標及評估方法的探討[J].電子技術應用，2015，41(11)：6-8.