先進制造業“兩化融合”關鍵技術與實現路徑研究

王 萌 曹文航

（河南大學商學院，河南 開封 475004）

0 引言

隨著《中國制造2025》的印發，以及十四五規劃的順利起航，先進制造業的成長成為國家制造業轉型的關鍵。先進制造業具有技術密集、附加值高、成長空間大、帶動作用強等特點，是制造業的核心、現代產業體系的脊梁，也是推動工業轉型升級的重要“引擎”。先進制造業發展水平的高低是衡量國家現代化程度和綜合國力的重要標志，如何在大數據時代來提升制造能力，已成為增強制造業國際競爭力的關鍵。先進制造業的產品具有工藝專業門類多、加工工藝難度大、制造流程長、零部件配套關系復雜等特征，涉及多產品、多部門、多業務間的協作。因此，先進制造業的工業化與信息化的深度融合是當下研究的熱點與難點。

目前，“兩化融合”的關鍵技術主要從任務、作業與制造資源的配置來入手。①任務管理研究。在物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術迅速發展的同時，產品的市場需求逐漸由生產導向轉為用戶需求導向，產品的生產方式逐漸從“推式”轉向為“拉式”，而市場競爭已從傳統規模經濟的低價競爭轉向大規模定制的范圍經濟競爭［1-3］。因此，企業應針對不同的用戶需求，主動提供客戶化（個性化）的產品和服務，吸引用戶參與到產品的設計與制造中。②生產計劃調度研究。生產計劃調度是協同制造的核心內容之一，也是實現任務均衡、資源優化配置的關鍵技術。為了提高計劃的有效性，加強調度的科學性、敏捷性，凸顯生產管理計劃調度的核心作用，就要加強計劃調度與工藝規劃的緊密協作。目前，國內外生產計劃調度的研究主要集中在以下三個方面，即分布式/柔性生產計劃、動態實時作業調度、生產調度系統開發應用［4-6］。③制造資源優化配置。制造資源作為企業生產活動的載體，其是制造企業效益的源泉。制造資源的優化配置是挖掘現有資源潛能、提高資源利用率的有效手段，而制造資源快速、合理的準備是滿足零部件正常生產的前提和基礎。國內外在制造資源的優化配置和快速準備方面有著大量的研究和應用工作［7-9］。目前，資源采取靜態的配置方式，計劃和工藝用于對資源進行配置，并沒有在統一制造資源數據庫的基礎上，對資源進行計劃和工藝的協同配置，缺乏基于任務均衡的動態資源優化配置模型和多指標資源優選評估方法。

1 “兩化融合”主要問題研究

本研究從任務（Order）、過程（Process）和資源（Resource）出發，對先進制造業中要進行“兩化融合”的關鍵技術進行分析。在分析時，可從規劃層、運作層和執行層三個緯度對制造流程進行梳理。在研究過程中，對經緯交叉點的任務流程進行梳理與框架搭建。通過對任務分析可知，在大數據環境下，“兩化融合”的任務主要有三個，即主動制造、預測制造和制造管理。過程要素的任務分為網絡生產計劃、多目標協同任務優化和動態規劃。資源要素的主要任務包括資源優化配置、資源快速準備和質量監控。本研究將圍繞制造業的底層進行分析，重點分析數據層原理，在數據層實現對以上9個任務的支撐，并實現對制造業實體制造要素的支撐。本研究將對研究對象進行轉換，對制造任務或制造職能的核心問題進行提取，變為關鍵技術突破的問題，進而在數據層進行建模、分析與設計。先對OPR進行獨立研究，將OPR所涉及的制造任務流程劃分為若干問題，通過大數據建模對這些問題進行求解。最后，對這些方法所面臨的問題進行分析，并分為若干模塊，分別對這些模塊進行技術突破。“兩化融合”關鍵技術如圖1所示。

圖1 “兩化融合”關鍵技術

1.1 主動制造研究

主動制造研究包括對主動制造、預測制造和制造管理與監控的研究，其均在任務范疇內，傳統的任務獲取是通過企業ERP，從而將訂單變為生產計劃，再對計劃進行分解，并下達到各個生產單元。

1.2 網絡制造生產計劃研究

針對由工藝分工與生產計劃的串行模式導致企業生產任務不均衡、資源配置不合理等問題，研究任務組合的優化方法，從而對多訂單任務組合進行優化。研究基于協商機制的任務均衡法，以實現優選訂單的均衡分解。研究基于沖突消解策略的任務分配方法，從而優化制造單元間的任務分配。

1.3 協同規劃的資源優化配置研究

針對傳統車間劃分和物理制造單元設置存在分散、割裂及柔性差等問題，基于協同規劃來優化資源的配置方法。基于統一的制造資源數據庫來研究虛擬制造單元的構建方法，并對基于工藝分工和基于任務均衡的兩級資源配置方法進行研究，從而實現對生產任務、制造單元和制造資源的總體優化配置。

1.4 預測制造研究

對預測任務的研究可為制造企業創建一個人工智能的預測模型，其可根據企業的歷史訂單數據和任務分配情況，對企業未來的任務分配和資源配置進行預測與安排，使先進制造企業的排產與計劃能提前準備。

1.5 作業多目標協同優化研究

針對由作業計劃與工藝規劃交互不夠導致的柔性不足問題，對基于變批量的零件計劃調整方法進行研究，從而優化生產節拍。研究面向動態工藝路線的作業計劃協同優化方法，來增加作業計劃的工藝柔性。

1.6 制造管理與監控研究

針對車間設備、工裝和物料等制造資源準備周期長、響應速度慢和準備計劃不準確等問題，研究如何快速準備工裝的方法，并通過工具準備包一體化配送方式來縮短生產準備周期。

1.7 任務同步反饋研究

同步反饋是“數字化”協同制造的關鍵，其要求智能制造系統在狀態感知、實時分析和自主決策的基礎上，對外部需求、企業運行狀態、研發和生產等作出快速反應。

1.8 實時信息動態調度研究

針對作業調度的實時性差、敏捷性差、動態性差的問題，研究基于現場實時信息的動態調度法。研究動態調度模型，將優化模型進行參數化，并將其存儲在模型庫中，為模型完善、重用、管理及優化仿真奠定基礎。研究智能調度算法，分析智能優化算法的復雜性、收斂性和魯棒性，來滿足大規模、動態問題求解的性能需求。

1.9 質量監控與管理

生產現場管理與控制是否有效將直接影響產品生產過程能否實現低耗、敏捷和順暢。通過實時采集現場生產數據，為生產管理提供第一手資料。研究制造系統在動態、實時變化環境中的生產過程的進度、狀態、質量等控制管理技術，輔助生產過程的決策支持，實現生產過程的自動化及閉環生產管理。

2 “兩化融合”關鍵技術研究

2.1 任務層關鍵技術研究

通過對任務分析可知，在大數據環境中，協同制造的研究主要有三個方面，即主動制造、預測制造和制造管理。通過工業互聯網與移動化聯網來獲取客戶的信息，如客戶的習慣、偏好和健康等，甚至能預測客戶的需求，提供客戶無法拒絕的產品。

2.2 過程層關鍵技術研究

在已有的網絡制造研究中，傳統的JSP問題集中或半集中在制造系統上。而在工業4.0環境中，機器等元素都是智能的。因此，整個制造系統將是智能或自主分散的柔性制造系統。將JSP調度問題轉化為智能分布式調度建模和優化。集中式大系統問題的復雜性可實現分解，實現最大的靈活性。在該模型中，智能代理的優化目標可分為工作目標、資源目標、工廠目標和系統目標。根據機器的月利用率和月生產效率的系統目標，建立一系列規則。通過對過程的分析可知，在大數據環境中，協同制造的過程研究主要有三個任務，即網絡制造、多目標調度和動態調度研究。

2.3 資源層關鍵技術研究

在已有的資源優化配置研究中發現，RFID、傳感器等在工業領域中做出重大貢獻。在車間環境中，實體制造對象配有射頻識別設備，可實現“智能化”實時采集生產數據，促進車間規劃、執行和控制的實時可追溯性、可見性和互操作性，增強先進制造戰略和技術的實施。智能集成RFID系統能提高制造過程中的可追溯性和可視性。通過對資源的分析可知，在大數據環境中，協同制造的資源研究主要任務有三個，即資源優化配置、資源快速準備和制造質量控制。

2.4 任務層、過程層和資源層技術融合研究

在資源要素的支撐技術分析中，最終要解決的技術問題為多目標組合優化、非線性聚類、“核”空間映射、非線性預測和模糊表示。經過技術融合，OPR三要素最終所需的技術為數據采集與預處理、數據壓縮與特征提取、模式識別（資源模式識別、任務模式識別）、預測（任務預測、資源預測）和決策（調度規則提取與驗證）、非線性聚類與“核”方法研究和模糊表示。其中，JSP調度算法與組合優化算法可直接使用經典的多目標優化算法，關鍵技術的融合與實現路徑見圖2。相關建模如下。

圖2 兩化融合關鍵技術融合實現路徑研究

2.4.1 模糊表示。如果存在一個非空集合，然后一個模糊子集U由隸屬函數定義μA:U→［0,1］，可解釋為一個U上的擴展特征函數χA。U上的所有模糊子集的集合可表示為F（U）。P（U）為U上所有的模糊子集。基于上述原因，可將P（U）歸入F（U）。對于任何μ、v?F（U），μ?v，則對所有μ∈U都滿足μ（u）≤v（u）。

2.4.2 決策系統。在定義屬性區分能力及重要度之前，要先對決策信息系統進行定義，記為U。U是一個四元組（U,C?g0gggggg,{Va}a∈C?g0gggggg），U={x1,...,xn}是非空的有限集合，xi,i=1,...,n是由條件屬性C和決策屬性d組成的n個向量數據。C={C1,...,C n}為非空的條件屬性的集合，k為條件屬性的個數，d為非空決策屬性集合，V a,a∈C?g0gggggg是所有屬性值的集合。

3 結語

本研究針對河南省先進制造企業“兩化融合”中的關鍵技術問題，研究基于大數據和知識融合的制造機理，實現先進制造業產品研制過程中的數據、規劃、運作、執行及控制等的協同，實現技術融合、產品融合、業務融合。通過對關鍵技術的研究，使先進制造業在信息化及工業化深度融合的過程中，解決原本工藝規劃、生產運作、制造執行、過程控制等階段的協作松散、生產周期長、資源利用率低等問題，在大數據驅動下，通過智能方法的支撐，來提高資源的利用率、縮短制造周期，從而均實現衡化生產，最終推動河南省先進制造業的高質量發展。