航空發動機智能生產線架構與集成應用技術

作為企業核心競爭力的基礎要素和生產活動執行的實體，生產線承載了物流、信息流和價值流的流通與匯聚。經過有效的組織和集成，將傳統生產線與大數據、機器學習等智能化手段相結合，來構建智能生產線是達成航空發動機智能制造的基本條件。

航空發動機智能生產線的意義及功能要求

自18世紀中葉以來，人類歷史經歷了三次工業革命的轉型升級。如果把單臺機械設備看作最簡單的生產線的話，每一次工業革命都是以生產線升級換代為動力完成的，如圖1所示。

圖1 歷次工業革命中生產要素變化（橙色：生產要素及形式；綠色：使能工具）

美國辛辛那提大學李杰教授對前三次工業革命的發展過程進行總結得出，每一次工業革命的根本原因在于原有技術體系下的生產要素已經無法滿足生產力發展的需求，而新的使能技術的誕生會幫助人們突破限制生產力發展的瓶頸。用同樣的思維考慮第四次工業革命，李杰教授認為，當前遇到的新瓶頸是，人的知識產生和利用效率已經不能滿足生產系統的要求，依靠人的知識和經驗去驅動生產系統已經達到了生產力的邊界，難以使其以最優的效率運行和協同[1]。能滿足智能制造時代生產線要求的使能技術，應部分或完全替代人的分析決策工作。

航空發動機零部件制造及裝配具有多品種、小批量、高質量等離散式特點，經驗、知識等智力生產要素在制造水平提升方面的作用非常巨大。因為歷史的原因，我國航空發動機設計制造水平與發達國家有一定的差距，急需抓住新的戰略機遇期完成追趕。工業4.0階段主要是克服知識的產生和利用效率問題，通過關鍵數據的大量收集和大數據分析算法，可以快速地從信息中獲取知識，從而達到提高航空發動機研發水平的目的。所以說，智能制造是我國航空發動機制造業落實創新驅動發展、實現工業轉型升級和跨越式發展的關鍵機遇。在全面轉向工業4.0階段的時代大背景下，開展適用于航空發動機智能制造生產線構建的探討，對于幫助國內各航空發動機制造企業的產業升級有重要的實踐參考意義。周濟院士將智能制造分為數字化制造、智能制造1.0和智能制造2.0等3個不同范式的制造系統發展階段。其中，智能制造1.0是在全面數字化的基礎上實現網絡互聯和系統集成[2]。也就是說，實現生產線智能化的基礎是自動化、數字化和網絡化。人的智能特征主要表現在感覺、記憶、思維、行為和語言5個層面的循環迭代過程，智能生產線要輔助甚至取代人的智慧決策職能，需要有能力幫助整個生產系統完成感知、存儲、分析、決策及通信等相應的功能，達成自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等要求。

GE公司制造工廠以超級材料、高端設備、先進工藝、高度自動化為基礎，通過工業互聯網將工業生產和服務要素進行橫向和縱向集成，以實現高效的人與機器效率的優化和對市場需求的高度自適應；羅羅公司圍繞智能制造制定了分階段發展戰略，計劃把位于生產車間的數字化設備或者資產與更廣泛的、更大范圍內的制造系統相連，將物聯網、云計算、數據分析等應用到發動機制造上；普惠公司于2012年就實施了智能制造單元戰略，對制造工廠進行大規模升級，2014年在智能制造單元的基礎上斥資2.75億美元建立了3條下一代發動機關鍵零部件的智能生產線，以設備互聯和實時交互的手段來實現提升價值流的目標。典型的先進發動機制造企業智能生產線如圖2所示。

圖2 GE公司(左上)、普惠公司(左下)和羅羅公司(右)的航空發動機及燃氣輪機智能生產線

航空發動機智能生產線架構

綜合考慮從感知到決策等功能的實現需求，根據航空發動機典型產品離散化制造特點總結出的智能生產線架構如圖3所示。智能裝備模塊和倉儲物流模塊構成智能生產線的自動化和數字化硬件基礎，智能裝備中的先進制造技術體現了航空發動機制造企業自身工藝技術水平，是智能制造中生成知識的根本來源。先進傳感技術和自動控制技術，由裝備供應商或企業自身按照航空發動機制造企業的知識儲備和工藝經驗，有目的地進行集成開發；倉儲物流模塊針對原材料、加工設備和工裝工具等制造資源的數字化和配置，按照生產線實時要求保證資源的準確供給。智能裝備模塊和倉儲物流模塊配備有傳感器、二維碼和射頻識別裝置，傳感器和識別裝置所采集的設備監控、制造檢測和物料信息數據按照一定的安全通信協議收集起來，與虛擬仿真數據一起，經工業數據總線交由生產管控模塊進行分析處理，顯示實時生產狀態并生成決策，并由工業數據總線傳輸到各個執行端迭代循環。生產線網絡是雙向數據集成傳輸模塊的支撐，分為總控系統網絡和執行系統子網絡，分別對接生產管控模塊和各功能硬件子模塊。智能生產線的智能性主要取決于上述軟硬件模塊，但真正的智能特征體現在系列智能使能技術對人員分析和決策過程的支撐，智能使能技術將人從繁重的數據分析計算工作中解放出來，以超高效率和準確性為人類決策提供依據（甚至直接決策），將從數據中提煉形成的經驗知識應用到生產線中，重新收集分析數據并不斷獲取新的知識，這樣才能實現真正的智能制造，顯然，缺少智能使能技術的支持，人的能力無法實現如此快速的循環迭代過程。

圖3 智能生產線架構

智能生產線集成應用技術

從總體智能的角度來看，從制造全過程獲取數據并實現數據的共享和分析，形成決策并持續優化工藝技術和流程，促進人員的經驗積累是智能生產線集成的直接目的。圍繞航空發動機生產線加工精準執行、生產過程動態排產及智能調度等迫切需求，生產線集成應用要逐漸實現制造全過程工藝仿真優化、數字化控制、網絡化聯通、狀態實時監測和精確化執行，主要涉及以下幾方面的技術研究。

數字化虛擬環境與仿真

航空發動機產品批量較小且種類多樣，單個零件加工工序數量和種類都較多，且存在多型號混線生產情況，實際生產過程中會出現很多問題且較難解決[3]。通過虛擬仿真技術建立大量設備模型，可以快速實現智能生產線布局設計，在虛擬環境快速模擬生產線布局及生產線上的工藝流程、制造過程、物流過程、人因工程，達到生產線綜合性能最優化。在虛擬空間實現各生產要素的集成和優化，將生產過程中的沖突與失誤暴露在仿真驗證階段，最大程度解決生產線工藝布局不合理帶來的物流浪費、任務負荷不合理等問題。

制造生產線的流暢運行必須建立在每個生產節點正常工作的基礎上，智能生產線獲取零件數字化模型后，應用數字化三維工藝設計與仿真技術完成現有資源狀態下的工藝規劃、工藝設計和工裝設計，預先分析、評估產品制造過程的工藝性，降低物理驗證成本[4]。

先進制造工藝

企業核心的先進制造工藝是智能裝備的基礎，依據工藝知識進行有目的的先進工藝技術集成是數字化裝備升級建設的最合理途徑。集成代表制造企業核心能力的先進制造工藝技術和管理流程，配以信息化和智能化技術集成來實現核心工藝過程的自動化、數字化和智能化是智能升級的必修課。另外，數字化編程技術是實現先進工藝技術和發揮高端數字裝備潛力的重要輔助技術。開展關鍵零部件基于模型特征的自動識別和自動化編程技術，實現工藝參數自動加載和刀具的自動選取調用，是實現生產線智能化集成的重要技術環節。

先進傳感技術

先進傳感技術是數字化裝備升級的必備技術之一，是生產現場實時數據的直接來源。智能生產線對數據的需求依賴先進的傳感技術來實時獲取，最終實現從定性定量相結合的檢測到全定量檢測、從模擬檢測到數字化檢測的轉換。首先，零件形貌尺寸的檢測在傳統制造過程中就是關鍵的檢驗工序，用以表征復雜零件的加工能否滿足設計圖樣要求。傳統生產線允許不同工序間的裝夾以保證核心參數的必要檢測，但是在智能生產線中，對流程的自動化要求迫使必要的檢驗環節在線實時化；其次，貫穿設計、工藝、制造、檢測的唯一零件數據源要求在加工過程中的全尺寸符合性，集成在智能裝備上的在線傳感裝置獲取的零件狀態與三維數據源的反復比對反饋是智能生產線自決策和自執行的依據。基于以上情況分析，針對相應典型零件開發適用的先進傳感技術是智能生產線集成的必須技術之一。

自動化控制技術

自動化是智能化的基礎，所以要達成傳統裝備向智能裝備的升級，通過自動化控制技術完成軟硬件的集成運行是必不可少的。實現自動化的基礎包括自動化設備、工業機器人、工業芯片等設備器件，還有與硬件配套的運動控制邏輯、可編程邏輯控制器（PLC）程序以及外化的嵌入式軟件或工業軟件。各種工業軟件被植入生產設備的嵌入式系統中，按照預先設定的邏輯算法控制相關硬件完成受控動作，通過電子看板顯示生產線實時的生產狀態，達到自動化控制、監測、管理各種設備和系統運行的目的。

自動識別技術

物物互通以及人物互通是智能制造的基本特征，也是完成智能生產線集成的重要方面。航空發動機智能生產線的建設包括各種設備、工裝、物料、產品甚至人員的集成，其中工裝、物料、產品和人員的頻繁流動，要求智能生產線具備精確識別各種生產資料的能力[5]，這既是達到數字化生產的要求，也是航空發動機行業保密和安全生產的要求。對工裝物料等生產資料的自動識別技術一般包括射頻識別和二維碼識別技術，還包括在檢測過程中使用的機器視覺等技術；對人員的自動識別技術一般包括虹膜、指紋、聲音和面部識別等生物識別技術。

倉儲物流技術

在生產線層級范圍內，倉儲物流涉及物料存儲及管理、物料傳送和物料裝卸等方面的技術，執行系統在自動識別技術的輔助下完成相應的物料運送任務。物料存儲設備一般為自動化立體倉庫，配有二維碼打標識別技術，能根據生產線要求管理并準確提供所需物料；物料傳送通常采用工業機器人及其控制系統來執行，配合自動導引（AGV）小車及傳送帶等自動化設備完成零件物料的搬運和裝卸，實現物料在智能生產線的有序流動；裝卸單元需要具備物料信息讀取和傳輸功能，一般采用射頻識別（RFID）技術識別刀具及工裝夾具信息。

數據集成傳輸技術

數據集成傳輸技術是實現設備及系統互聯互通，支撐裝備、軟件、測量儀器等各種指令及數據傳遞的通道，是集成各要素形成有機整體的紐帶，涉及接口層、互聯層和傳輸層相關技術。

面對龐大的數據量和數據類型，單一要求數據集成傳輸網絡的兼容性是遠遠不夠的，如何梳理和表達不同來源的數據類型，考慮在不丟失數據價值的前提下完成數據的集成與傳輸才是建設企業網絡的最終目的。數據集成與傳輸網絡要解決企業內信息集成中實現異構數據整合與實時分析的問題，需要涉及工業數據總線和通信協議等技術。

網絡安全技術

互聯互通是智能生產線的特征之一，面臨比傳統生產線更嚴重的網絡安全問題[6]，所以航空發動機設計制造必須在符合國家安全保密要求的前提下完成。搭建數據集成傳輸網絡過程中，除了關注功能性和穩定性，還要增加對安全性的考慮，充分分析操作系統漏洞、工業控制系統漏洞和網絡漏洞，在開放服務中謹防外部網絡滲透，注重各種賬號和用戶口令的保護，控制移動介質的接入流程，嚴格審查PLC程序和工業通信協議中的缺陷，杜絕惡意程序病毒的入侵。

智能使能技術

在先進制造技術與信息化技術深度融合的過程中，智能使能技術將起到提高設備系統分析決策能力的關鍵作用。隨著人工智能、認知計算以及機器學習技術的發展，系統具備了解讀、分析或學習互聯設備所收集數據的能力，在計算、存儲與帶寬成本大幅下降的背景下，信息處理能力瓶頸將不復存在，邊緣計算和分布式數據中心技術甚至可實現生產線實時數據分析。通過智能使能技術不斷挖掘潛藏在數據和過程中的大量知識財富，輔助進行最終決策，使生產線真正實現智能化。

結束語

因為航空發動機零部件的復雜多樣和高質量要求，其制造工藝在自動化實現層面面臨諸多困難，而且由于各國對航空發動機材料、設計、制造和測試等技術的嚴密封鎖，智能生產線的搭建沒有現成的經驗可借鑒。對航空發動機而言，不是每個零件都要實現智能化生產，不同工藝的智能化潛力各不相同。要理性分析企業現狀，以核心關鍵重要件為對象，深挖企業工藝技術能力，首先實現其部分制造工藝的自動化和數字化，不斷優化和集成擴展，從小處著手并迅速釋放其經濟和經驗價值，同時盡量將積累的經驗知識以設備、工具、傳感器和數據模型的形式集成到生產裝備/生產單元上。

在策劃設備、傳感器與工藝經驗的集成過程中，要充分考慮數據的兼容性和擴展性。在完成部分生產線改造并充分挖掘其價值后，要將局部自動化和數字化的成功經驗不斷推廣，持續改進制造流程來實現更大范圍生產資料的互聯，顯著提高整個生產線的效能和數字化程度。

數字化生產線建立的意義在于提供生產過程中深層次價值挖掘的可能性。企業在數字化建設階段需要做的主要工作是決定積累哪些數據，依靠專家經驗來選擇數據源和合適的數據模型作為生產線迭代優化的起點，然后依靠網絡化和智能使能技術將循環迭代的過程固化為生產線的運行流程，不斷增強系統在分析決策過程中的占比，逐漸完成數字化生產線到智能生產線的進化。

中國的航空發動機事業正處于最好的發展時代，為提升產品生產質量并滿足交付任務，各企業開展了眾多以智能為目標的生產線集成升級，走出了智能制造最困難的第一步。隨著經驗的豐富和新集成應用技術的不斷涌現與融入，我國航空發動機智能生產線一定會日漸成熟。