中控是機械臂安裝，涂膠是機器人全自動作業(yè)，前擋風玻璃是機器人安裝，輪胎是全自動裝配，工具備件均是無人化管理，車架是智能排序，數(shù)字孿生技術(shù)被高效運用，設(shè)備與系統(tǒng)的數(shù)字流互聯(lián)互通……

這不是未來智能工廠的想象，這就是當下一汽解放整車智能工廠的真實場景。

近年來，代表當前制造業(yè)數(shù)字化最高水平的燈塔工廠、無人化工廠、工業(yè)機器人智能工廠在中國大量涌現(xiàn)。包括小米在內(nèi)的一批高科技企業(yè)已經(jīng)在北京建立了自己智能工廠示范基地。

近日，北京市政協(xié)副主席林撫生在以“智能工廠智造未來”為主題的2024年中關(guān)村論壇分會場表示，2021年以來，北京市共認定103家智能工廠和數(shù)字化車間，47家企業(yè)入選工業(yè)和信息化部智能制造示范工廠揭榜名單，即優(yōu)秀場景名單。

1月19日國務院新聞辦公室舉辦的新聞發(fā)布會上，工業(yè)和信息化部新聞發(fā)言人、運行監(jiān)測協(xié)調(diào)局局長陶青表示，截至2023年12月底，工信部已培育421家國家級示范工廠、萬余家省級數(shù)字化車間和智能工廠。

智能工廠三大核心技術(shù)

中國工程院院士李培根在論壇上表示，智能工廠建設(shè)是AI賦能新型工業(yè)化的重要抓手，其核心在于智能機器人、數(shù)字孿生、大模型等關(guān)鍵技術(shù)在工業(yè)場景中的深層次滲透與應用。

有關(guān)智能機器人，李培根指出，未來制造業(yè)里的機器人可以走出倉儲和制造環(huán)節(jié)，進入到開放環(huán)境，這是今后一個重要方向，該場景的實現(xiàn)主要依靠自主移動技術(shù)（AMR）——它基于地圖定位技術(shù)，通過掃描作業(yè)環(huán)境并自主更新地圖，無需輔助固定信標，對工作場地幾乎沒有改造需求，非常適合部署在復雜、動態(tài)的生產(chǎn)場景中。

日本牧野Makino的車間中，采用了運用AMR技術(shù)的機器人，可以同時照看多臺機床，上料、下料、裝刀具、卸道具等操作都不在話下。

機器人的應用范圍不應局限于企業(yè)內(nèi)部，而是應該能夠應對各種操作條件、人口稠密的空間，甚至其他自動化設(shè)備。“走出以往的受控倉儲和制造環(huán)節(jié)，機器人將為各行各業(yè)帶來發(fā)展機遇。”李培根說。比如，人形機器人具備高度自動化，且適用于各種復雜環(huán)境，是智能工廠建設(shè)的一個重要探索方向。特斯拉計劃率先在汽車裝配過程中引入人形機器人。奔馳正在和機器人開發(fā)商Apptranik合作，希望把人形機器人用到工廠，用于裝配零件。

“通過以類似人類的能力，機器人不需要改造環(huán)境就能應對復雜的人類環(huán)境，使用場景更廣，它既能作為簡單、重復、危險的勞動力替代，也能在適應非標服務場景的同時滿足情感需求和交互。”李培根表示。此外，機器人還具備學習功能，越用越聰明，工廠還可以通過機器人實現(xiàn)新老員工的技能傳承。

說到數(shù)字孿生。李培根強調(diào)，智能工廠應該是充分應用數(shù)字孿生技術(shù)的工廠。數(shù)字孿生不僅僅是產(chǎn)品、設(shè)備的數(shù)字孿生，還包括車間、工廠，以及供應鏈的數(shù)字孿生。如華中數(shù)控把數(shù)字孿生技術(shù)用在數(shù)控機床上，實時控制機器裝備。通過對從機床上采集的孿生數(shù)據(jù)進行分析仿真，可以讓使用者更清楚的認識機床的行為，從而進行更精準的控制與操作。

“數(shù)字孿生工廠不應該僅僅是對物理工廠一些簡單的數(shù)字記錄、數(shù)字呈現(xiàn)，而是要能通過數(shù)字孿生系統(tǒng)采集實時數(shù)據(jù)，反過來指導車間或者工廠的運行，乃至應對供應鏈競爭，使工廠運行在最佳狀態(tài)。”李培根說。

實際上，車間、工廠需要的是一個數(shù)字孿生的工廠平臺。數(shù)字系統(tǒng)實時記錄真實系統(tǒng)的運行情況，分析哪些參數(shù)需要調(diào)整，并且通過實時調(diào)整來保證質(zhì)量，保證效果。而供應鏈數(shù)字孿生體現(xiàn)在企業(yè)中，企業(yè)不僅要有好的供應鏈系統(tǒng)，還要有數(shù)字化供應鏈。而且不同于早就應用于供應鏈的傳統(tǒng)的、離線獨立的仿真，基于數(shù)字孿生的仿真是實時的、動態(tài)的，能夠與物理系統(tǒng)交互連接。

有關(guān)智能工廠的第三個重要方面是AI大模型。李培根認為，未來智能工廠需要洞察一些復雜和高階的關(guān)聯(lián)。AI大模型對世界高階相關(guān)性的認識已經(jīng)遠遠超越人類，要重視其在智能工廠建設(shè)過程中的應用。

大模型是指具有大量參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)的機器學習模型。其Transformer架構(gòu)有兩個重要功能：一個是單詞的向量化，像ChatGPT一次可以提取300至500種屬性來描述“蘋果”這一個單詞，不同類型、不同地區(qū)的蘋果它都很清楚，這是人類難以做到的；另一個是自注意力，強調(diào)關(guān)系的尋找，ChatGPT5讀一本將近2000頁的書，閱讀后便可以把握其中從頭到尾所有詞與詞之間的關(guān)系，而人類的認知難以與之齊肩。

回到工業(yè)制造場景，數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部電控大數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)來源。數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)包括運動軸狀態(tài)、主軸狀態(tài)、機床運行狀態(tài)、機場操作狀態(tài)、程序狀態(tài)等等，如果把這些數(shù)據(jù)收集起來進行分析就會發(fā)現(xiàn)它與零件加工質(zhì)量、精度和加工效率之間存在復雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采取相應措施可以顯著提高生產(chǎn)質(zhì)量。

“如果對機床精度、裝配誤差、熱和動力學誤差、機床全生命周期誤差控制等問題追根溯源，里面可能會有無數(shù)需要我們考慮的復雜的關(guān)系，比如機床部件、零件、精度、運動參數(shù)、轉(zhuǎn)速等，這些關(guān)系在制造過程中很難考慮周全。”李培根坦言。不過，大模型的出現(xiàn)或許可以幫助智能工廠洞察更為復雜的高階關(guān)聯(lián)。

在論壇上中國信息通信研究院余曉暉院長發(fā)布了《下一代智能工廠的思考》，并介紹了引領(lǐng)下一代智能工廠建設(shè)的八大變革模式，包括基于數(shù)字孿生的智能研發(fā)模式、規(guī)?；咝ё灾髦圃炷Ｊ健⒆赃m應可重構(gòu)柔性制造模式、凈零排放可持續(xù)制造模式、超常規(guī)極限制造模式等。

在新型工業(yè)化背景下，中國智能制造戰(zhàn)略中，下一代智能工廠模式探索將成為外界關(guān)注和搶占的焦點。

智能應用如何賦能裝備制造環(huán)節(jié)

施耐德電氣副總裁兼工業(yè)自動化中國區(qū)終端用戶業(yè)務負責人喬锃介紹了施耐德電氣如何賦能工業(yè)客戶全生命周期的工業(yè)應用。

施耐德電氣作為一家自動化和能源管理企業(yè)，提煉出一整套完整智能工廠建設(shè)路徑，在企業(yè)數(shù)字工廠的最下層，幫助用戶建立數(shù)據(jù)雙底座：靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)。在兩個數(shù)據(jù)中臺之上，幫助用戶部署解決各種不同業(yè)務問題的高級應用，也可以理解成是手機上的APP。如能源管理模塊，生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)，生產(chǎn)運營系統(tǒng)，設(shè)備管理平臺，人員管理平臺，還可以給用戶提供更加可視化，訪問便捷應用程序，如自動報警，自動產(chǎn)生管理報告，自動派發(fā)工單等，以及和企業(yè)的ERP進行對接，實現(xiàn)從生產(chǎn)運營到企業(yè)管理之間的無縫連接。

京東方集團副總裁、顯示器件與物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新業(yè)務LCD制造中心長劉文瑞介紹了其BOE智能工廠建設(shè)經(jīng)驗。

作為半導體顯示企業(yè)，京東方有兩家經(jīng)過電子技術(shù)標準研究院評定的智能化四級智能工廠，以及世界達沃斯經(jīng)濟論壇認定的燈塔工廠，從產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、過程監(jiān)控、物流、倉儲全鏈條實現(xiàn)智能化生產(chǎn)。

首先動態(tài)自動排產(chǎn)系統(tǒng)。半導體顯示工藝極其復雜，涉及幾十道生產(chǎn)工藝，以及上百個設(shè)備同時生產(chǎn)，基于排產(chǎn)邏輯和算法，通過基因算法每15分鐘進行一次迭代，結(jié)合生產(chǎn)線上發(fā)生實時生產(chǎn)情況以及設(shè)備狀況進行動態(tài)的排產(chǎn)。

其次，質(zhì)量管控。通過全型號全工藝流程覆蓋，動作智能化監(jiān)控，再結(jié)合通過歷史經(jīng)驗搭建數(shù)字化模型，結(jié)合實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)情況，提前預知可能發(fā)生的偏差，進行動態(tài)的調(diào)整，做到改善的閉環(huán)。最后，能源管理。半導體顯示每年耗電量非常大，以8.5線舉例，每年耗電量大概8億度，京東方在上千臺設(shè)備上布置上萬能源采集傳感器，通過數(shù)據(jù)上傳以及模型的建立，動態(tài)分析生產(chǎn)線上出現(xiàn)能耗的問題，通過數(shù)據(jù)分析精確確認設(shè)備，發(fā)給現(xiàn)場工程師進行干預，將單位生產(chǎn)的能耗下降39%，也實現(xiàn)自動化模型自動尋找改善機會，不斷降低工廠的用能。

同時，京東方基于多年來的自主研發(fā)能力和生產(chǎn)制造、智能化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗，建成了覆蓋生產(chǎn)制造全流程的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，具備一定的推廣應用和同行借鑒價值，有助于推進我國高端顯示模塊制造業(yè)的智能化升級。

數(shù)字孿生航天領(lǐng)域的AI探索

北京衛(wèi)星制造廠，作為我國人造衛(wèi)星的主要研制單位，是我國第一顆人造衛(wèi)星、第一顆通信衛(wèi)星、第一顆載人飛船，第一所月球探測器、第一個火星探測器和第一個空間站的誕生地。北京衛(wèi)星制造廠有限公司副總經(jīng)理韓建超在論壇上介紹了航天器智能工廠建設(shè)探索成效。

北京衛(wèi)星廠建立了一套同源數(shù)據(jù)模型，貫穿了空間站研制的全周期，實現(xiàn)了數(shù)字孿生和天地一體，構(gòu)建了覆蓋四大專業(yè)，九大分析系統(tǒng)和700余臺高執(zhí)行度的設(shè)備模型。

現(xiàn)在構(gòu)建的空間站包含的數(shù)智空間站、在軌空間站和地面空間站的運行機制。現(xiàn)在空間站站軌出現(xiàn)任何問題，可以通過數(shù)智空間站進行模擬，和地面電信空間站進行真實、在線過程，然后再反向控制在軌的空間站，這是整個空間站研制過程當中很重要的成果。同時，在空間站的研制過程當中，建立了從各個不同類型的專業(yè)，實現(xiàn)了空間站各種條件下的數(shù)智化驗證，空間站一次發(fā)射成功，獲取了包括遙測數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)，全流程系統(tǒng)狀態(tài)24小時伴飛的監(jiān)控，提升了早期預警的能力。這個成果發(fā)布在一些權(quán)威媒體上。

同時，為了貫穿整個空間站研制全流程，北京衛(wèi)星廠建立了一個基于三維模型全結(jié)構(gòu)化的工藝設(shè)計模式，實現(xiàn)了制造要素的快速描述、快速精準傳遞和溯源。為了適應三維研制的要求，同時也建立了一個以三維模型為核心，通過三維檢測手段，可以快速地把實物產(chǎn)品轉(zhuǎn)化為三維模型。在這個基礎(chǔ)上，可以利用實際零件三維模型進行自動的找正，同時可以利用實測的三維模型進行裝配的仿真和提前的驗證，大大地減少裝配過程中不斷的修配的問題，并驅(qū)動和指導車間現(xiàn)場裝配的活動。

現(xiàn)在為了避免有多大的產(chǎn)品就需要多大機床的概念，提出基于移動平臺+移動機器人，就是讓工業(yè)機器人加上手腳移動，圍繞大型產(chǎn)品做原位加工，也是北京衛(wèi)星廠的一種創(chuàng)新。

工業(yè)和信息化部副部長王江平強調(diào)指出，我國要不斷地擴大智能制造覆蓋范圍，著力建設(shè)一批智能化的車間、工廠、供應鏈和園區(qū)，加快探索未來制造的模式。推動智能制造關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，突破一批智能制造解決方案。適度超前布局5G、算力、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，不斷地完善智能制造標準體系。