4.3　五大新模式

4.3.1　数字化车间

在工业智能制造领域，以智能数字化加工车间为典型代表，其使用了大量的智能装备，能够使工业生产中的不确定性得到降低，因此能够使工业生产可靠性和功率得到提高，并有效缩短产品生产周期，进而为工业智能制造带来了新的科技革命。

数字化车间的出现，在某种程度上实现了对智能设备、信息技术和机器人的融合，所以为工业智能制造提供了全新的生产模式，主要包括如下应用。

（1）数字化生产线

在机器人数字化车间中，按照生产方式，可以采用“一对二”“一对三”等方式进行机器人布局，从而完成自动化生产线的构建。在该生产线上，多台机台由多个机器人操控，机器人上装有取料和下料手爪，能够用于自动化上下料。以数控加工为例，利用机器人上下料系统，可以完成盘料、电机端盖等零件的连续加工，并且能够实现一天三班运行，继而实现对坯料的连续加工生产，能够使生产线的生产效率得到提高，同时也能使工人劳动强度得到减轻。

（2）数字化物料运送

在机器人数字化车间中，物料运送可以利用AGV物料系统来实现。通过采用激光引导，并利用步进电机进行驱动，实现流水线、机床和机器人等环节的对接，以实现物料的及时运送。

（3）数字化仓库管理

在数字化车间中，拥有由万能角钢构成的立体仓库，可以利用其中的定位装置进行货物管理，确保托盘能够在货架上准确就位。同时，各仓位安装有传感器，能够判定仓位是否为空。在数控加工方面，仓位可用于存储各种机械加工毛坯、成品和半成品等，并完成物料信息记录，可供仓库管理人员随时调用。

（4）数字化车间控制

在数字化车间中，需要利用控制系统完成整线控制，以确保车间设备与外部设备能够实现有效通信。利用该系统，还能对生产线运行、产品生产情况等内容进行监控，并且为不同用户提供不同的权限。在系统控制下，生产线和立体仓库都可以利用触摸屏控制台完成相互通信。而各控制台能实现相互通信，并进行有关信息的显示。

（5）数字化设计

在数字化车间中，车间可以利用数字化设计单元完成零部件的设计。例如，在数控加工车间中，就可以完成定子、转子、齿轮等各种零部件的设计，然后利用DNC与数控系统完成信息交互。在此基础上，数控系统可以完成零部件加工工艺的规划设计，并完成数控编程。在整个过程中，系统会利用信息管理单元完成生产加工各环节的信息收集和数据的统计分析，以确定设计的合理性和可靠性。

（6）数字化安全防护

在数字化车间工作的过程中，还要通过安全防护系统对车间进行管理，以免车间出现安全生产问题。首先，在对车间机器人进行检修时，为确保车间生产安全，需在防护网内使用专用钥匙进行检修。其次，为避免机器人在生产过程中发生碰撞，系统利用高可靠数控系统进行机器人控制，能够确保机器人在完成零件加工后完成自身位置检测，并回到零点位置。此外，系统带有蜂鸣器和急停按钮等应急防护装置，能够为车间生产提供全面的安全防护。

利用机器人数字化车间进行工业智能制造，能够实现对工业制造的全过程控制，并且能够降低产品制造成本和周期，同时提高产品生产质量和效率，所以能够更好地满足工业智能制造需求。因此，随着相关技术的发展，机器人数字化车间必将引领新的工业科技革命，促使工业智能制造完成模式的转变。

4.3.2　智能工厂

智能生产是智能制造的主线，而智能工厂是智能生产的主要载体。随着新一代人工智能的应用，今后20年，中国企业将要向自学习、自适应、自控制的新一代智能工厂进军。新一代人工智能技术和先进制造技术的融合，将使生产线、车间、工厂发生大变革，提升到历史性的新高度，将从根本上提高制造业质量、效率和企业竞争力。在今后一段时间内，生产线、车间、工厂的智能升级将成为推进智能制造的一个主要战场。

智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性，已具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。

由于各个行业生产流程不同，各个行业智能化情况也不同，因此智能工厂有以下几个不同的建设模式。

第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

第二种模式是从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性化定制模式创新。

4.3.3　个性化定制

智能制造的核心是满足大规模个性化定制而不增加成本。未来人类生活需求多种多样，个性化将逐步成为主流。传统工厂可以大规模生产同质化（一样的）的产品，而智能工厂由于其柔性化的特征，将能大规模生产个性化的产品，而其制造成本不高于大规模同质化产品。

智能产品具有生命周期短、迭代快等特点，智能装备需要高度模块化、柔性化、智能化以有效支撑智能产品的快速迭代、加速推向市场，并满足大规模个性化定制的需要。另一个核心特点是制造体系与消费互联网的集成，并基于消费大数据与工业大数据的融合推动产品不断创新和生产制造体系的持续升级。

个性化定制包括两个方面：一方面是终端消费品产品的智能化，通过智能化产品实现个性化，这个主要是智能硬件领域；另一方面是终端消费品制造的智能化，通过智能制造生产线的智能化，实现产品的个性化设计、生产、交付。

智能制造的个性化定制体现在以下几个方面。

① 产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

② 建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

③ 建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

④ 工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

4.3.4　协同制造

在全球范围内，德国“工业4.0”、美国工业互联网等战略都在积极推进信息技术与制造技术的深度融合，进而抢占竞争先机。

协同制造旨在推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，加强产业链协作，发展基于互联网的协同制造新模式。在重点领域推进智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造，打造一批网络化协同制造公共服务平台，加快形成制造业网络化产业生态体系。

协同制造的主要特点：一是大力发展智能制造；二是发展大规模个性化定制；三是提升网络化协同制造水平；四是加速制造业服务化转型。从中可以看出，协同制造模式下，制造业企业将不再自上而下地集中控制生产，不再从事单独的设计与研发环节，或者单独的生产与制造环节，或者单独的营销与服务环节。而是从顾客需求开始，到接受产品订单、寻求合作生产、采购原材料或零部件、共同进行产品设计、生产组装，整个环节都通过互联网连接起来并进行实时通信，从而确保最终产品满足大规模客户的个性化定制需求。

协同制造主要包括以下几个方面。

① 建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

② 通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。

③ 通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。

④ 利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

⑤ 针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

⑥ 建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。

通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

4.3.5　远程运维

随着云计算、大数据、物联网、SDN等新技术的快速应用发展，各行各业信息化建设不断深入和完善，各行各业亟须在细分运维场景中，建立运维故障智能分析模型，提供智能定位分析排障能力，保障业务高可用性。

由于智能制造的发展，传统模式下的维保方式带来的弊端越来越鲜明。从发展速度最快的IT运维行业吸取经验，建立制造行业的远程运维，解决制造企业的后顾之忧成为智能制造发展过程中不可忽视的工作。制造业远程运维的发展是智能制造发展的基础，智能制造的发展也是制造行业远程运维发展的驱动器，二者相辅相成。

远程运维主要包括如下内容。

① 智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网，采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

② 建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。

③ 实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统的协同与集成。

④ 建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

⑤ 建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。

通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。