企业推进智能制造要从顶层设计开始

　　智能制造要怎么搞，宝沃汽车集团智能制造专家李奉珠博士的经验之一是一定要注重顶层设计。

　　“从顶层设计开始，到底层实施为止。智能制造既要有顶层设计，有战略性的指导，也要有战术性的安排，最终形成一条线，才能保证未来不会走偏，也才能真正落地。”李奉珠说。

　　比如汽车发动机的智能制造，必须在顶层设计的基础上，结合到具体的工具、方法，用一定素质的人，把这些执行层面的东西串起来。

　　讲这些的背景，是数字化工厂——北京宝沃发动机厂在智能制造方面取得的成绩，它是以智能制造战略为指导，按照德国 “工业4.0”标准打造的智能化工厂。曾获得北京市经信委 《智能制造标杆企业》荣誉及智造100项目试点示范，并获得2018年中国10大智能制造科技进展。

　　宝沃发动机厂的顶层设计

　　当前，汽车制造业面临着产品型号种类繁多，生产线柔性和自动化融合困难;数据量大、难以获取及实时处理，使决策缓慢;过程质量、一致性难以高效控制;能耗高等诸多挑战。

　　发动机制造系统是汽车制造过程的重要环节，北京宝沃发动机厂通过智能制造的技术手段，重点关注和解决高质量、高效率、高柔性、数字化、多机型发动机混线生产的难题。据介绍，宝沃首先运用智能制造理念进行工厂顶层设计，涵盖智能生产、智能质量、智能物流、智能维护、智能服务五个方面。

　　其中，智能生产通过智能制造数据管理平台、ERP、MES等系统实现生产计划的智能执行。智能质量通过对过程质量数据进行实时监控，生产产品档案，用以质量信息追溯、工艺改进。智能物流实现了智能管理供应商采购、仓储、车间物流、在线投送物料。智能维护运用互联网设备管理平台 (PM)，实现即时维护向预测性维护的蜕变。智能服务方面，整车搭载B-Link车联网系统，实时数据远程采集和处理。

　　甚至，应用了数字孪生技术，在厂房设计阶段，通过BIM完成了虚拟化工厂建设，并通过三维BIM模型对厂房建设施工进行指导，跟踪建设进度，过程干涉模拟及预算管理等，提高了建设效率及准确性。

　　创新和引领智能制造

　　资料显示，目前，宝沃汽车高质量、高效率、高柔性、数字化多机型发动机混线生产模式，实现了2个平台、4种排量、8个机型、超过30个品种的共线生产，累计产出并投放市场发动机接近20万台。在国内同业中，其创新和引领性非常突出。主要体现在：

　　建立生产全流程的泛在感知。在全流程部署智能装备、传感器，实现全流程的泛在感知和数据采集。为每台发动机建立产品档案，使制造过程质量数据、零部件信息都具备可溯性。对于采集的数据进行处理分析，形成生产运营决策平台，支撑实时决策。

　　实现柔性化和自动化的统一。产品开发和制造系统开发同步进行，在产品设计阶段，统一多平台的定位基准，针对关键工艺制造过程自动化的实现，做适应性开发和调整。在制造过程阶段，通过在制品托盘内置的MOBY模块、RFID模块以及在工位布置的RFID读写装置，使不同型号的产品在同一条生产线上快速被识别，同时制造过程信息可以随产品流转，作为工位与工位之间互联互通的方式。不同产品之间通过Profinet总线、PLC、终端设备实现程序的快速调用和即时通信，确保高度柔性。由于全过程质量信息的实时采集和监控，也确保生产过程的质量一致性。

　　实现IT和OT的融合，确保工厂的高效运营。基于智能制造数字化装备、传感器、RFID的应用，实时采集大量信息，这些信息通过工厂OT层核心——MES系统进行存储和分析。建立运营决策管理平台，打通ERP、MES、LES、PLM等系统障碍，实现工业互联网的纵向集成和不同业务环节的横向集成。

　　此外，工厂还结合精益制造理念和智能制造使能技术，对能源进行精益化管理。“很多人讲智能制造就是自动化和信息化，但其实少了一块，这就是绿色。没有环境要素、没有绿色制造，智能制造是不完整的。”李博士表示。

　　顶层设计要短期与长期经济性相结合

　　既然要从顶层设计开始，就必然涉及到近期性和长期性，这就是智能制造的经济性问题，对于企业非常现实。企业是算短期的经济性，还是5年或10年后的?顶层设计要考虑清楚。比如生产设备，如果今天用的不是数字化的设备，没有数字化的接口，短期来看，可能经济性会好一点，但长期来看，经济性并不会好。因为没有数字化的设备，未来的智能化就跟你的企业没关系了，这就是长期经济性不够。

　　宝沃发动机厂在建厂之初的制造工程开发及公共设施规划布局之时，就已经关注到这个方向，所以花了很大的精力进行顶层设计。当然，对于老厂的智能化改造，虽然面临的主要问题不是顶层设计，而是底层改善，但依然需要以顶层设计作指导，只有这样，才能达到局部最优。

　　如果企业高层没有充分的认知，智能制造很难持续，因为企业要讲利润，讲投入产出比。“在这个问题上只讲情怀是不够的，必须考虑近期经济性及长远经济性。”李奉珠说。

　　此外，多年的智能制造研发及落地经验，以及海外留学和海外工作背景，使李奉珠从全球化的视野，体会到培养智能制造人才的重要性。他认为“目前智能制造在人才方面极其缺乏。”

　　在他看来，智能制造没有长期的积累是很难理解的，因为要懂自动化，要懂电气控制、要懂IT、又要懂OT、才能把工作真正做好。既有技术含量又有管理含量。也就是说，智能制造，最终要落到制造，回归制造的本质。智能只是一个手段、一个方法，提升的是制造的质量，成本、交期、绿色、人机工程等方面。但很多时候如果是为了智能而智能，这样就违背了智能制造的初衷，导致脱节。

　　对于当前蓬勃发展的工业互联网，李博士认为 “是智能制造的一项使能技术，或者一部分，而且不可或缺。比如生产商与供应商之间的联结，设备之间的连接，人、机、物的互联，都是工业互联网的一部分。”