論航空制造業企業可持續發展的先導
——數字化驅動

□ 劉晴晴

1 數字化助力實現企業可持續發展

通過數字化技術的推動,人與物之間可以實現廣泛關聯,從而催生數據爆炸,為企業帶來巨大機遇,借助生態圈做出更明智的決策,并創造價值。企業需要重新思考如何創造價值,如何通過改變運營模式來獲取價值。大型企業對單一業務模式過于樂觀,并且通常固步自封,缺乏企業持久性發展的關鍵屬性——迅速敏捷的反應。如何為企業提供實現持續發展的動力?面對日益加劇的變化,理想型企業應采取何種措施才能全面發展?答案既簡單又復雜,即必須實現持續改進,從經營數字化到數字化制造。

數字化制造由工藝性設計、計算機集成制造、柔性制造、精益制造等制造方案集成而來,這些制造方案都強調對協作性產品和流程設計的需求[1]。如果沒有一個綜合全面的數字化制造策略,將無法獲得產品生命周期管理的長期收益。數字化制造是將產品生命周期管理與車間應用程序、設備集成在一起的關鍵點,有助于設計組和制造組交流產品相關信息。這種一致性使制造業企業能夠兌現上市時間和產量目標,同時減少成本高昂的下游變更,從而節約成本。在航空航天制造業中,數字化技術對于技術復雜的大型機器設備而言更為重要。伴隨著數字化科技發展,航空航天制造業市場的格局也在不斷演變。數字化新技術的創新將持續重塑全球航空航天制造業持久發展的格局[2]。

航空運輸業碳排放量占全球排放量的3%～5%,航空制造業碳排放量占全球排放量的0.2%～5%,航空領域雖然不能算作排放超級大戶,但是在航空領域目前實現減排非常困難。2019年,全球民用飛機制造業出現下行趨勢,民用飛機制造企業面臨著未來一段時期內訂單萎縮的危機。幾乎與此同時,世界各國都開啟了將減碳作為未來全球環保的長期戰略任務。面對這一局勢,航空制造業企業抽出大量資源投向能夠提升效率并降低排放的技術革新是不現實的,而通過數字化技術在技術含量本就較高的行業實現創新,不僅可以為航空業減排做出一定的貢獻,而且是面對減排目標尋求更高可行性的重要路徑之一。

2 數字化是航空航天產業的下一個風口

當今時代是數字定義世界的時代,數字原生不斷演變,將會改變制造業產業鏈的每一個環節。設計師、管理者、員工、消費者,以及工業實物資產之間的數字化鏈接將釋放出巨大的附加價值,并徹底刷新制造業的原始版圖。

對航空航天產業而言,制造環節一直以來都是產業運營的首要關切。不同以往的是,從長遠發展的角度看,產品戰略相比供應鏈管理,在現階段對飛機制造業的持久性發展更為重要。2010年之前,項目管理曾經是航空制造業發展的當務之急,產品戰略和研發效率等也占據至關重要的地位。當時,兩個大型商用飛機項目空客A350和波音787都處于開發階段,各家公司都高度專注于管理與這些項目相關的復雜開發流程。隨著這些商用飛機項目的落地,項目管理不再占據各家公司運營的主要議事日程,逐漸被制造環節和供應鏈管理所取代。2020年后,生產周期和制造成本的架構被重新評估,高速率、高質量的自動化生產制造成為現階段更重要的目標。

2020年和2021年航空制造業數字工程技術在多個領域發展,以數字孿生為代表的數字工程技術正深度推進民用飛機產品與制造工藝向高精度建模仿真、可視化方向發展,復合材料結構件的制造工藝與應用逐步向自動化、大型化發展,業內針對熱塑性復合材料制造工藝開展了大量研究與應用試驗,金屬增材制造實現了更大尺寸零件的制造和應用。航空制造商在行業大衰退的背景下,積極轉型建設集成優勢技術的智能互聯制造體系,通過對數字化和自動化在制造過程中更進一步的應用,以及模擬技術、機器人技術、物聯網技術的集成,不斷為產品裝配與全周期產品鏈創新提供全面解決方案。

美國航空航天局研究中心和承包商合作,在2020年共同開發了一個大型計算流體力學仿真數據庫,用以驗證飛機的超聲速性能,確保飛機的各項設計性能在預期的范圍內。這一數據庫為試飛規劃工具提供輸入,能夠進行飛行員控制飛機的仿真,以及飛行過程中可能遇到的各種飛行條件的仿真。同一年,與美國航空航天局合作的工程公司開發編寫了有限元結構分析軟件,用于非常規飛機的建模和分級。

2020年,英國政府宣布啟動5GEncode項目,研究在工業環境中交付5G項目的最具成本效益的方法,開發制造業專用移動網絡的新業務模型。2020年11月,英國METTIS航宇公司宣布與無線寬帶聯盟成功合作,完成了第六代無線保真全球首次工業試驗。試驗中,對制造工廠產線面臨的復雜環境,以及重型移動機械、熔爐、壓力機等對無線電信號和電纜造成的干擾進行了分析。

同一時期,德國夫瑯禾費生產技術研究所與研究合作伙伴共同研究工業開放測試環境,并將系統集成到通用研究架構中,使70多個成員及國際合作伙伴共享計算資源和過程數據。將云技術的優勢與公司自身網絡的數據安全性相結合,可以更方便地監測機器和操作,并能夠將智能傳感器技術和機器學習應用程序等連接至公司網絡。

2021年對于整個航空工業供應鏈而言,進入了數字化智能生產與裝配技術創新發展的一個新階段。航空產品的研發、生產、服務和數字工程技術息息相連,與云計算、人工智能、5G相同,數字孿生也是真實物理實體所對應的1∶1數字化鏡像技術,是推動產品性能提升的強大支撐。通過數字技術,將物體、系統、流程等實時映射于數字化系統,對產品、制造、工廠進行模擬仿真,進而提高企業制造效率,推動產品創新。

數字孿生作為原衍生于航空產業的工程應用技術,憑借自身與物理產品等價虛擬數字化表達的關系紐帶,面向產品制造過程?；跀底謱\生的設計與制造,可以分析任務規劃、概念設計、具象化設計、詳細設計及虛擬驗證。當前,數字孿生已經成為數字化轉型進程中的焦點[3]。隨著新基建的推進,企業數字化進程加快,數字孿生與智能制造相結合,將為制造業生產效率的提升帶來更廣闊的空間。

3 數字孿生驅動的智能制造

數字孿生與智能制造相結合,實質是在物聯技術的基礎上進一步發展的工業互聯技術。在制造環節中,數字孿生體可以看作真實系統的代表,使用最好的物理模型和可用的數據來模擬真實的數字孿生體。

數字孿生作為釋放企業數字化潛力的關鍵技術,代表著現實世界和數字世界的連接。數字孿生是真實的機器、產品、系統的數字圖像,具有屬性、狀態和行為。德國北部輕量級生產技術中心為高壓釜開發了一個數字孿生,用以更快地檢測系統狀態,預測未來行為,實現更有效的規劃。由于是對規劃而言,因此機器學習和人工智能可以在做出正確決策方面發揮重要作用。在加熱速率、冷卻速率、保持時間都是靜態預定的場景中,使用虛擬設備,既可以干預運行過程,又可以進行持續優化。

從數字孿生的角度而言,產品研制就是實現在數字空間進行精準的表達,分析產品的物理實體。雖然數字孿生在初期仍是物理實體的仿真模型,但是最終目標是要脫離物理實體,或達到所建立模型的深度演變與復用。在這一過程中,最重要的是建立面向產品功能性的行為分析推理決策模型,體系相當龐大。具體包括兩部分內容,一部分是管理層面,一部分是工藝層面。工藝層面的數字孿生,基本都與工藝密切相關。工藝類型多種多樣,這是企業最核心的一類優勢。

將數字孿生技術與人工智能技術深度結合,可以促進信息空間與物理空間的實時交互、融合,在信息化平臺上進行更為真實的數字化模擬,并實現更廣泛的應用。將數字孿生系統與機器學習能力相結合,數字孿生系統就可以根據多重反饋源數據進行深度自我學習,從而做到幾乎實時在數字世界中呈現物理實體的真實狀況,并能夠對即將發生的事件進行重復推測和預演。數字孿生系統的自我學習除依賴于傳感器的反饋信息外,還可以學習歷史數據或集成網絡數據。通過持續不斷的自我學習與迭代,模擬的精度和速度將大幅提高。

通過數字孿生,可以在網絡空間中復現產品和生產系統,并使產品和生產系統的數字空間模型與物理空間模型處于實時交互,兩者之間及時掌握彼此的動態變化,實時做出響應,為實現智能制造提供更有力的保障,同時也進一步加速智能制造與工業互聯、物聯網的融合。

4 人機互融

數字化雖然很重要,但也只是向真正無人化智能生產發展的一個階段。數字孿生技術和人工智能領域的發展密不可分。目前,無論是哪一種無人操作,在現實世界中都存在風險。人工智能可以通過數字孿生在虛擬世界中進行訓練,通過開源的、基于云的自動駕駛汽車虛擬試驗場,可以預設數以百萬計的場景,并在數以千計的不同虛擬模型中去訓練人工智能,高效且安全。在未來的虛擬世界中,各個專業領域的專業知識和自主權都可以互聯。很多成功的工業制造企業已經使用智能硬件和軟件協作,在不同的場景、環境、條件下生產。通過數字孿生技術,越來越智能和完善的人工智能可以加速對各個專業領域知識的結合,促進制造業向真正實現無人化演變。

當然,工業制造完全自主完成的定義并不是二元的,即并不是非黑即白的。在從自動化、數字化、人機互聯到真正意義自主生產的整個發展過程中,有五個步驟:① 由人控制;② 由人控制,由機器支持;③ 由機器控制,由人支持;④ 由機器控制,由人管理;⑤ 完全由機器控制。人的角色最終將轉變為遠程操作者,能夠遠程控制機器自主進行生產活動,并糾正或撤銷錯誤的活動。

作為物理資產數字反映的數字孿生,在以上過程中與各種不同的任務共存,生產環節中每一個對象的規劃、設計、操作、維護、分析、數據、應用等都有不同的數字孿生狀態。如果每一個數字孿生與所有其它任務的數字孿生分享各自的數據,以開放、可互操作獨立于供應商,那么就能夠實現真正的最高價值。此時,數字孿生的意義在于,在跨領域的所有工業流程生命周期中,保持所有功能完全數字化和協作,不損失數據、分析與時間;數字孿生在不同的階段提供不同的能力,實現從一個階段到下一個階段的交接。數字孿生技術自身不足以實現無人化的自主智能生產,但是數字孿生是自動化和自主生產之間的重要連接。

5 智能技術賦能企業數字化轉型

智能化技術不僅僅局限于利用傳統的自動化或機器人流程來提升績效。雖然自動執行重復性任務能夠使員工專注于更有價值的工作,但是流程全面自動化并不是企業的最終目標。隨著工業4.0的發展從自動化逐漸走向智能自主化,員工可以接受來自于數字孿生的規劃預測,通過人工智能進一步增強跨領域的專業知識。

為最大限度發揮人工智能潛能,并成為真正的數字領軍者,企業需要著手重塑業務流程,打造可自適應的活性流程,利用機器學習算法和實時數據進行自我改進。隨著機器陪伴能力的提高,新型人機協作,甚至是無人操作的模式也將應運而生,給各行業和整體經濟局勢帶來更深遠的影響。

未來,人機互融是智能生產制造工作場所的一個組成部分,機器為人類員工服務,并與之共存。從傳統角度看,人作為生產要素是無價的。然而,在自主生產的智能工廠中,業務流程持續被優化或重塑,智能化程序實現了自我改進、實時感知、理解學習、即時響應,人的工作需要越來越完全自主生產的數字表述,這也意味著數字化具有了新的、更人性化的含義。

6 智能集成生產

工業4.0在德國被認為是第四次工業革命,智能工廠利用智能設備將智能物料生產為智能產品,整個過程貫穿網絡協同,從而提高生產效率,縮短生產周期,降低生產成本。工業4.0以一種新的生產方式,即一種新一代信息技術與工業化深度融合的方式,推動傳統大規模批量生產向大規模定制生產轉變。

采用智能集成生產,從嵌入式系統向信息物理系統進化,形成智能工廠。在智能集成生產中,互聯網不斷向實現物體、數據、服務等無縫鏈接的方向發展。物聯網、服務互聯網分別位于智能工廠信息技術基礎架構的底層和頂層。在頂層中,有與生產計劃、物流、能耗、經營管理相關的企業資源計劃、供應鏈管理、客戶關系管理等,與服務互聯網緊密相連。在中間層,通過信息物理系統實現生產設備和生產線的控制、調度等,貫通整個產品生命周期。在底層,通過物聯網技術實現控制、執行、傳感,進而實現智能生產。

當然,航空制造業企業需要遵循自身的生產規律。數字化改變生產和工作方法,人、機器、系統、物流、產品能夠實時相互連接,生產盡可能地更靈活和更高效,并且更符合客戶的要求。需要注意的是,航空制造業企業智能工廠實施的概念目前還只能在有限范圍內發展。相比一家汽車制造企業每天出廠幾千輛汽車,空客公司每天生產2.5架飛機,已經屬于系列化生產,但生產數量基礎還不夠大規模。另一方面,對單個部件的技術要求在不斷提高,產品變得越來越復雜,可制造性越來越具有挑戰,這意味著越來越多的工藝必須盡可能地實現集成和整合。

7 端對端系統工程

集成意味著以計算機應用為核心,是信息技術在制造業應用發展的高級階段,支持制造過程的各個環節。高度集成化能夠極大地提高企業的生產效率,有效組織各方資源,將企業從不同個體變為具備超強凝聚力的團隊,使人員組織管理、任務分配、工作協調、信息交流、設計資料、資源共享等發生根本性變化。智能集成生產將生產設備、傳感器、嵌入式系統、生產管理系統等融合成一個智能網絡,使設備與設備、服務與服務之間能夠互聯,從而實現橫向、縱向、端對端的高度集成[4]。

橫向集成是信息集成,指網絡協同制造的企業間通過價值鏈及信息網絡所實現的一種資源信息共享與資源整合,確保各企業間的無縫合作,提供實時產品與服務。橫向集成主要體現在網絡協同合作上,從企業自身的集成到企業間的集成,進而走向企業上下游產業鏈、企業集團,甚至跨國集團,產生新的價值鏈,實現商業模式的創新。

縱向集成指基于生產工藝及技術的網絡化制造體系集成,實現分散式生產,代替傳統的集中式中央控制生產流程。采用縱向集成,從側重于產品的設計和制造過程,發展為產品全生命周期的集成,建立有效的縱向生產體系。

端對端集成指貫穿整個價值鏈的工程化信息系統集成,可以保障大規模個性化定制的實施。端對端集成以價值鏈為導向,實現端到端的生產流程,以及信息世界和物理世界的有效整合。端對端集成從工藝流程角度來審視智能制造,主要體現在并行制造上,可以形成企業的集成平臺系統,并向工廠綜合能力平臺發展,包括更加有效和快速的產品設計、開發、測試,同時逐步整合新的制造方式。

8 設備自律管理

在飛機智能集成生產過程中,先進數字技術和新一代機器人在生產線上與員工一起工作,自主完成部分制造環節,每個生產環節清晰可見、高度透明,整個車間有序、高效運轉。自動化設備在原有的控制功能基礎上,附加了新的功能,用以實現產品生命周期管理,滿足安全性、可追蹤性、節能性等要求。通過為生產線配置眾多傳感器,使設備具有感知能力,將所感知的信息通過無線網絡傳送至云計算數據中心,進行數據分析決策,進一步使自動化設備具有自律管理的智能功能,從而實現設備的智能化。

通常而言,在生產線和生產設備中配置的傳感器能夠實時抓取數據,經過無線通信連接互聯網,傳輸數據,對生產進行實時監控。設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合,形成了信息物理系統,使生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析,形成決策,進而指導設備運轉。設備的智能化直接決定了工業4.0所要求的智能生產水平。

在具體生產流程方面,各種生產資源形成一個閉環網絡。不同設備通過數據交互連接在一起,工廠內部和外部構成一個整體。生產模式從由集中式中央控制向分散式增強控制轉變,分散化后的生產相比流水線將更為靈活。特別是在裝配方面,智能機器人將處理更多重復性繁重任務。

9 結束語

從民用航空制造業市場分析來看,目前還未出現真正意義上的數字化變革和創新領頭羊。大訂單和較高的準入門檻使航空航天制造業整體相對平穩,項目管理和工程部門的風險相比其它制造行業較低。加之很多項目全部或部分歸政府所有,并能得到大量補貼,因此行業進入的壁壘相對較高。對于行業的新進入者而言,認證成本和相關要求仍然是不容易克服的挑戰。相比汽車等其它行業,航空制造業市場集中度相當高,相對壟斷。我國和俄羅斯的飛機原始設備制造商正在努力進入全球航空航天市場,目前已經在一定程度上取得了成功。

在行業領軍者眼中,數字化對航空制造業產生重大影響。大部分觀點都認為,影響已經存在。目前,大部分行業內的認知似乎低估了數字化給現存價值鏈所帶來的風險。其實,數字化會影響整個產業鏈及客戶的需求。因此,建議航空制造業的領軍者們仔細審視整個價值鏈,找到真正蘊藏巨大變革契機的領域,而不是一味關注效益的提升。

盡管目前航空航天業的真正變革仍未出現,但事實上行業寡頭和壟斷者長期低下的效率為行業變革創造了良好的前提條件?？湛凸驹趫D盧茲推出商業實驗室,以及和創新實體公司簽訂一系列關鍵性生產合同,都是行業已經在發生數字化改變的見證。在下一個十年,變革的勢頭會更加迅猛,任何細分市場的任何業務領域都有可能被顛覆。

未來,航空制造業必然會成為全方位、全過程、全產品數字化制造業。航空產品從市場需求開始,經歷概念設計、模擬試驗、實地生產、營銷、售后、修理、報廢,產品生命周期的各個環節均會實現數字化。機械系統、動力系統、光學系統、電子系統等也都會采用三維數字化設計,在屬性上采用數字化方式描述。這一切,都由航空制造業企業可持續發展的先導——數字化驅動所帶來。