人工智能赋能装备制造业

来源:用户上传      作者:

　　摘要：装备制造业是工业和国民经济的核心和支柱，是社会经济发展的基础性产业，是各行业产业升级、技术进步的基础条件。我国装备制造业规模很大、门类齐全，但是仍然处于价值链的低端，国际竞争力不高。随着大数据、云计算、人工智能等新技术的出现并不断发展 ，装备制造业迎来了新的生机，装备制造业与高新技术的融合发展推动了智能制造的发展。智能制造能推动我国装备制造业向智能化升级，更是决定装备制造业全球竞争力高低的重要因素，也是未来我国装备制造业转型升级的发展方向。
　　关键词：人工智能;智能制造;装备制造业
　　中图分类号：F76    文献标识码：A
　　文章编号：1005-913X（2020）06-0132-03
　　Artificial intelligence enabling equipment manufacturing industry
　　Xia Ling
　　（Harbin University of Commerce， Harbin 150028）
　　Abstract：Equipment manufacturing is the core and pillar of industry and national economy， the basic industry for social and economic development， and the basic condition for industrial upgrading and technological progress. China's equipment manufacturing industry has a large scale and a complete range of categories， but it is still at the low end of the value chain and its international competitiveness is not high. With the emergence and continuous development of new technologies such as big data， cloud computing and artificial intelligence， the equipment manufacturing industry has ushered in new vitality. The integrated development of the equipment manufacturing industry and high-tech has promoted the development of intelligent manufacturing. Intelligent manufacturing can promote China's equipment manufacturing industry to intelligent upgrade， is an important factor to determine the level of global competitiveness of the equipment manufacturing industry， but also the future development direction of China's equipment manufacturing industry transformation and upgrading.
　　Keywords： artificial intelligence， intelligent manufacturing， equipment manufacturing
　　 一、智能制造的兴起及表现
　　 新一轮工业革命下，人工智能、机器人、大数据等先进技术的应用将会对经济及社会带来巨大变革，信息技术迅速发展并逐渐在多个领域发挥其独特作用，云计算、智能机器人、大数据、机器学习等新型信息技术应用不断深化，传统制造业在进行创新性改变。以人工智能技术为核心的第四次工业革命推动了制造业的转型升级，由数字化、网络化向智能化方向发展从而实现智能制造。高端装备制造业主要由智能装备、智能生产及智能服务构成。其中智能装备是智能制造系统的主体，其包括了高级数控机床、智能机器人、关键基础零部件等，通过这些具有感知、分析、控制等功能的制造装备进行智能化生产;系统智能化主要是通过物理信息系统（HCPS）来构建智能工厂，结合大数据、云计算、虚拟制造等先进技术把生产设备、生产材料和生产环境等通过网络联系在一起，通过智能工厂使得生产过程得到高质量的管理和控制，整个生产过程更加高效;个性化需求也催生了智能服务的诞生，消费者可以参与到产品生产的全过程，包括产品设计、生产、售后等环节，工厂可以根据用户需求对产品进行个性化定制。即使在产品交付使用后出现故障，消费者也能通过智能终端咨询生产厂商，在线解决问题，解决了时空限制的问题，形成了全生产服务生态链。
　　 二、智能制造的发展范式
　　 为了应对各国工业4.0和美国的制造业再回归的国家战略，我国提出的中国制造2025战略，旨在通过工业化和信息化的深度融合对制造业进行转型升级， 以实现从“中国制造”向“中国创造”的跨越。但是实现智能制造需要过程，我国装备制造业目前所处的阶段处在数字化、数字化网络化阶段，所以对装备制造业全面实现智能制造具有一定的难度。
　　 （一）数字化制造在装备制造业的应用
　　 我国大部分企业都处于工业2.0与工业3.0之间的阶段，在这个阶段，大多数装备制造业都已经进入了数字化自动化阶段，从数字化制造取得的成果来看，数字化研发工具普及率达到61.8%，数字化生产设备联网率达到38.2%，关键工序数控化率达到33.3%，預计到2020年达到70%，关键工序数控化率超过50%（苗圩，2016）。由于大部分装备制造业已经进入了数字化制造的阶段，所以可以在这个基础上实现部分装备制造业的网络化升级，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享，推动处于工业2.0的企业向工业3.0的方向发展。 　　 （二）数字化网络化在我国装备制造业的应用
　　 数字化制造普及后就会迎来数字化网络化制造，这是大部分发达国家都已经完成了数字化网络化的过程进入到工业3.0时代，但是对于中国这个发展中国家来说，只有少部分企业进入了工业3.0的阶段，实现了数字化网络化制造。我国高端装备制造业例如汽车制造、航空航天制造等行业能够实现网络化制造，还有一些实力雄厚的大企业能够实现网络化制造。根据我国目前的国情，必须并行推进数字化制造和数字化网络化制造，在帮助小部分装备制造企业完成数字化制造“补课”的同时，通过协同开发、制造服务和资源动态分析与弹性配置等实现数字化网络化制造升级。对于已经进入到网络化制造阶段的成熟企业，在对企业的生产能力、负债和盈利现状进行评估之后，通过“设备换新”“生产换线”“机器换人”逐步向智能制造过渡。
　　 （三）智能制造在我国装备制造业的应用
　　 智能制造是数字化、网络化、自动化的延伸拓展毋庸置疑，但是智能制造系统在我国的推广需要经过一个漫长的周期。我国智能制造还处在萌芽时期，据调查只有16%左右的龙头企业能够实现完全自主化的智能制造，一是因为数字化制造和网络化制造还未在我国的传统装备制造业完全普及，而数字化制造、数字化网络化制造是实现智能制造的必要阶段，二是因为要实现智能制造是一个系统性工程，要对装备制造业的各个环节都在技术、管理、人才等方面进行优化所需要资金巨大，对绝大多数中小制造企业来说难以实现智能制造。对于已经实现智能制造的企业，类似海尔等龙头企业可以作为试点并在相同类型的企业进行推广，使得这些同类型的企业复制其成功经验进而实现智能制造。
　　 三、人工智能改造装备制造业的技术机理
　　 传统制造系统的生产模式一般都为标准化的大规模生产，且大部分制造设备都需要通過工人来进行操作、监督、检查，在一定程度上是对工人体力、脑力的一种浪费。中国制造2025已经明确提出智能制造是我国制造业的创新发展的主要途径，它在传统制造系统的基础上引进了信息物理系统，以物理信息系统（HCPS）为支撑，通过人、智能装备和网络的深度融合，能够使整个生产过程变得高度智能化和柔性化。
　　 信息系统是HCPS与HPS的主要区别。信息系统能通过人机接口对物理系统下达指令，同时也会通过传感装置接收来自物理系统的信息反馈进而据此做出指令。信息系统大致包括信息交互与处理、分析决策和控制这三个要素。工厂数字化程度的提高使信息交互与处理部分能够从物理世界获取大量数字化了的生产信息，虽然这些信息大都是独立不成体系的。分析决策部分则是负责分析梳理这些海量数据，能够从数据资源中提取出有用信息，发现整个系统中不合理部分的存在进而能够优化生产流程。控制部分则是代表信息系统向物理系统下达指令。
　　 新一代智能制造在人和物理机器的基础上加入了信息系统，信息系统的加入可以部分替代人的感知、分析、控制等功能，这些人的功能因此就转入了信息系统，进而操作人员可以通过信息系统来控制物理系统，一定程度上把人从脑力和体力劳动中解放出来。通过人、机器和互联网的有机结合形成物理信息系统（HCPS），把普遍存在的传感器、智能控制系统以及通信设施通过信息物理系统形成智能网络，使得信息世界与物理世界之间进行互联，进而推进机器、工作部件、系统、人类借助于网络长期保持的沟通，这就是智能工厂的初步雏形。
　　 具体的工作机理是在物理机器的传动系统、执行系统中的各个部分植入众多不同类别的传感器、处理器、存储设备等，通过这些智能元器件来实时收集机器工作状态时的大量数据并进行有效处理，比如机器运行的转速、切削力等，并将这些数据进行存储上传至智能控制系统，智能控制系统具有智能管控能力，能够根据生产任务与设备、原材料、工装等资源情况，优化生产作业计划，形成自主决策的工作指令，这就相当于给原来的工作系统装上了一个“大脑”，使生产过程“会说话会思考”。在这个过程中通过智能网络中的专家系统、决策支持系统等综合分析内部和外部的动态数据，帮助企业管理层提供及时的决策支持，减少因决策失误导致的各种风险与浪费，提高整个工厂的效率和效益。与传统制造系统相比，人的作用发生了转移，在传统制造系统中，大部分员工是负责生产产品并对生产过程进行监控的，但是在智能制造系统中，大部分装备制造行业的生产过程由智能制造设备代替，把员工从生产线上解放出来，员工与生产过程的直接关联将慢慢被替代，取而代之的是员工开发维护的智能制造系统来管理生产过程并负责系统数据的判断和分析任务（周济，2017），因此人的作用就转向了更加具有开放性、思维型的工作。
　　 四、新一代智能技术对于我国改造升级装备制造业的启示
　　 目前，虽然我国装备制造业目前的产值规模位居世界第一，仍然存在大量产能过剩、产品质量不高、低附加值等问题。伴随着以大数据、云计算、人工智能、物联网等为核心的第四次工业革命的来临，我国也应该抓住这宝贵的机会，改变我国制造业大而不强的现状，通过借鉴美国、德国等发达国家在这次工业革命对制造业所采取的行动，从中获取发展我国装备制造业的经验。
　　 （一）注重构建工业互联网
　　 美国主要是通过开发设计以先进传感器、工业机器人等先进技术为中心的工业互联网来重新振兴制造业的，德国通过重点建设信息物理系统，再加上智能工厂、智能生产来维持其制造业领先地位的，日本主要是通过研发智能机器人，同时开发智能制造系统来应对全球制造转型升级的。我国目前的装备制造业大多数还处于数字化自动化的初级阶段，由于其升级成本过高，企业本身不愿意进行智能改造，智能网络体系的建设严重落后于西方发达国家。因此我国应鼓励相关企业搭建装备制造业智能化升级的物理信息系统或者工业互联网。以海尔集团为例我国的海尔集团研发的海尔COSMO平台是中国首个拥有自主知识产权的、面向智能制造的中国版的工业互联网平台，其意义在于能够让其他离散型制造的企业也迅速复制这一先进的模式，实现各个产业工业互联网平台的建立从而完成智能制造的中国式升级。 　　 （二）设立专项资金提高研发投入
　　 德国政府为工业4.0这个高科技战略计划预计投入230亿欧元提升制造业的智能化水平，日本政府针对机器人计划、研发智能制造系统方案等预计投入1500亿日元来提高其制造业的智能化水平。由此可见，推动装备制造业智能化发展前期一定要有大量的资金投入。而中国在装备制造业方面的研发投入较低，拿2015年装备制造业行业研发投入举例，除了铁路、船舶、航空和其他运输设备制造业的研发投入超过2%，其他装备制造业低于2%，金属制品业、通用设备制造業以及汽车制造业比例更低，分别为0.8%、1.3%、1.3%。另外，对于开发智能制造的企业，国家应该进行相应的税收减免或补贴，日本政府对于研发生产智能机器人、智能制造的企业，税收从35%降到了25%，我国也应该从这方面来对相关企业、产业进行补贴、减税，以此来带动企业研发生产的积极性。
　　 （三）培养智能制造专业技能人才
　　 德国的教育体系是值得学习借鉴的，“德国制造”享誉全球，这与德国具有许多的高素质工业技术工人密切关联，德国的二元制教育制度就是在制造企业与学校合作的基础上让录取的学生先同企业签订学徒合同，然后根据学徒的职业到相应的学校报到学习，这种制度实际上是为以实践为主，这种教育制度下学生拥有更强的职业能力，更好的职业专业选择，未来可以转向高级技术人员、高级技师。而我国目前的现状是生产企业本身对自我创新、技术研发不够重视;另一方面高等教育体系不完善，培养的学生多以理论性为主，实践性却很少，这就导致了大量学生的创新能力、实践能力不强。我国装备制造业的工人没有经过专门的技能训练，文化程度较低，智能制造需要拥有具有创新、决策、控制和服务意识的高素质人才，所以高校应该进行相应的办学理念和考核导向的调整去培养智能制造专业技能人才，可以通过跨学科培养人才，例如计算机、信息及工程专业的学生可以相互交流。
　　 （四）产学研相结合推动自主创新
　　 产学研合作是科研、教育、生产不同社会分工在功能与资源优势上的协同与集成化，主要是相关企业通过与学校、科研院所进行技术上的合作能够提升产品性能、开发新技术新产品，提升创新能力。IBM与麻省理工大学进行深度合作建立人工智能实验室开发人工智能算法，利用物理学开发支持人工智能计算的新硬件;华中数控联合华中科技大学攻克了高速高精运动控制、多轴联动、多轴同步控制、高性能伺服驱动系统控制、大功率伺服控制技术等关键核心技术，成功研制出具有自主知识产权的系列化华中8型高性能数控装置。由此可见，要发展升级我国装备制造业，首先要从企业内部入手，通过与大学、科研院所合作，逐步淘汰不符合市场需求的技术或产品，通过研发新技术、新产品推动产品性能提高。
　　参考文献：
　　[1] 吕文晶，陈 劲，刘 进.智能制造与全球价值链升级——海尔COSMOPlat案例研究[J].科研管理，2019，40（4）：145-156.
　　[2] 李廉水，石喜爱，刘 军.中国制造业40年：智能化进程与展望[J].中国软科学，2019（1）：1-9+30.
　　[3] 姚锡凡，刘 敏，张剑铭，陶 韬，蓝宏宇，葛动元.人工智能视角下的智能制造前世今生与未来[J].计算机集成制造系统，2019，25（1）：19-34.
　　[4] 李卫东.“工业4.0”对推进“中国制造2025”的启示[D].北京：外交学院，2017.
　　[5] 李永红，王 晟.互联网驱动智能制造的机理与路径研究——对中国制造2025的思考[J].科技进步与对策，2017，34（16）：56-61.
　　[6] 王媛媛.智能制造领域研究现状及未来趋势分析[J].工业经济论坛，2016，03（5）：530-537.
　　[责任编辑：纪姿含]
　　收稿日期： 2019-12-03
　　作者简介：夏 玲（1995- ），女，江苏扬州人，硕士研究生，研究方向：产业经济。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15268678.htm