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主题:数字孪生与智能工厂建设专题论坛
时间:2019年12月17日下午(13:30-
地点:德清国际会议中心二楼下渚湖厅
    
    主持人:尊敬的各位领导、各位专家,各位媒体朋友们,大家下午好!欢迎大家来到美
丽的德清,参加2019年中国企联智慧企业推进委员会组织召开的数字孪生与数字工厂的专题
研讨。
    今天上午主论坛大家已经听到各位专家学者的一些前沿技术的应用,下午我们聚焦到数
字孪生,聚焦到数字工厂领域,我们也有请到了相关领域的专家和学者给大家带来精彩的报
告。
    数字孪生是一项关键的技术,已经连续三年被评为制造业企业未来数字转型的关键技术
之一,在国际航空领域也有很多实践案例,我相信大家也听到,像机翼、播音在数字孪生领
域都有相关应用。航空工业作为我们国内高端制造业的代表,我们的数字孪生领域也有相关
的研究。
    在中企联的领导下,我们在2019年编制了车间数字孪生体的指南,在这份指南里面我们
引用了很多专家学者的研究报告,初步完成了本次指南的编制,在指南里面包括了车间数字
孪生体的定义和它的特征,覆盖了设计过程、工艺过程和生产制造过程,明确了以实体的物
理层、模型层、数据层和系统层的车间数字孪生的参考架构,也欢迎大家给予批评和指正。
    数字孪生作为新的数字技术的一个产物,随着物联网、大数据以及5G技术的应用,我相
信会有广泛的应用前景,将覆盖智能制造包括智慧城市相关的一些领域,在此航空工业信息
研究中心也将不断更新和优化指南,与各位同行一起共筑中国智能制造的美好明天。在此我
代表主办方对各位嘉宾的光临和媒体朋友们的关注表示最衷心的感谢和崇高的敬意!谢谢大
家。
    下面我们首先有请航空工业信息技术中心金航数码物联网的首席专家殷虎先生给大家带
来精彩的报告。
    
    殷虎:各位领导、嘉宾大家下午好!感谢主办方、协办放,让我们大家今天能相聚德
清,给我们提供一个分享交流的舞台。下面由我给大家带来面向智造(13:30……同时支撑
集团公司信息化战略发展,2014年把公司的发展战略聚焦到数字化转型,主要服务于集团公
司的数字化转型和智能制造相关服务。
    基于公司的使命和愿景我们的发展定位也很明确,首先我要服务于集团公司的产业信息
化,提供覆盖航空产品权声明周期、全业务流程和产业全价值连的支撑,同时将航空工业的
先进模式和最佳事件相行业外输出推广,并形成信息产业化的推广。经过公司20年的发展,
当前成功成见和运用了一个国家级的工业软件研究基地,和国家级信息化和工业化创新体验
中心,形成了(14:50…
    制造业是一个国家综合实力和竞争力的表现,当前各个制造大国基于自己的工业基础和
未来的发展方向,制订了不同的转型战略,我们国家于2015年发布了中国制造2025等多个文
件,我们看一下三个文件:
    《中国制造2025》(15:30…详细定义了数字化车间的内容和功能,尤其是9月份,在
工业互联网长三角一体化论坛上,我们的工信部司长李顺福司长,有一段比较经典的发言,
他明确指出“加强各业务环节数字化应用和数字的集成共享,面向重点行业权声明周期打造
数字孪生系统。
    我们一直在思考一个问题,我们如何设计出一款优秀的产品,然后以多快好省的方式把
这个产品制造出来。当前我们制造模式以产品设计、工艺设计、仿真验证、生产制造为主,
大多数我们在物理空间完成,有没有办法在数字空间里面停留更多时间?我想今天我们的主
要的议题就是数字孪生给我们一个答案。美国的罗马(音)公司基于(  16:35…下降到
8500万美金,同时他的制造中心从以前的22个月变成17个月,航空制造业作为……定义为数
字孪生车间。有几个关键的组成部分,上午我们大多提出到了制造方法和制造模式,在产品
的设计端、工艺端提的比较少。
    航空制造业是高端复杂制造业的代表,……我们主要基于模型定义的设计和工业互联网
以及高度的……核心价值是保证我们产品一致、质量一致性的前提下,更在意如何让一个产
品从设计、工艺、制造协同开展。这我想是我们数字孪生一个重要的一个功能。然后我们看
一下数字孪生在制造职业的泛式演进是怎么应用的。
    智能制造的广式严禁,包括数字化、网络化、智能化。数字孪生(18:00…都有不同的
表现形式,首先我们来看一下数字化,在航空制造业里面数字化是整个智能制造的基础,它
是以模型的方式实现了产品的生命周期和生产的生命周期的表达,我们讲数字孪生必须要从
两个维度来解释,首先是我们的产品的生命周期,另外是我们生产的生命周期,基于模型的
定义实现了两个周期共用一套模型,同时基于模型的表达,然后基于模型的传递。
    当前的制造业的形式,我们当前主要以产品设计、工艺设计和生产制造以及后期的运营
维护,相当于一叶多地的发展。我们从上面的图上可以看到,产品的生命周期和生产生命周
期有个共同的焦点就是生产运行,这个生产运行的主要表现特点在数字化生产车间,通过数
字化生产车间将两个维度的共性的东西产生了一个焦点,同时网络的安全控制也是未来在工
业互联网和工业物联网公关的技术难点之一。
    最后是基于物理系统实现对物理世界的感知、处理、决策和反馈,这个阶段更多构建是
我们在人机协同上面的合作。
    当前我们通过计算单元和总线单元我们实现了我们的赛博物理系统,通过传感器、驱动
器构建我们物理层,通过生产管控层和控制执行层,把我们的制造设备赋予智能化,同时基
于各个的业务系统实现了企业的横向集成、纵向集成以及端到端的业务集成,最终实现业务
智能。
    在这里我引用了我们的车间数字孪生体参考架构,我们数字孪生体的车间分为四层,首
先是物理层,物理层是我们整个车间生产过程当中的物理集合,包括生产线、(20:35…在
模型层我们是基于模型的定义技术,建立了企业的工艺模型、无聊模型、设备模型、人员模
型以及环境模型,通过我们对机理的研究,通过流程逻辑和因果关系构建迭代,通过不断地
迭代最终符合我们生产构建的模型,在这个阶段我们把当前的技术基于MBD的协同设计上。
数据层作为我们物理层和模型层的表现数据的结合体,包含大量的实时数据库、(21:
30……和当前的大数据分析,在我们的数据层当中有了广泛的应用和场景。
    基于我们的实施数据我们在未来的企业当中会有各种各样的信息化系统,我们主要关注
企业的纵向集成、横向集成和端午道路端的集成,最终我们用交互的形式向我们的各个角色
输送不同的价值的信息帮助我们支持决策。我们面向对象是基于业务面向角色的系统集成,
如果把整个系统完成架构构建起来以后我们会建立一个互联工厂,在这里边我们展现我们的
场景图,这个图跟我们上午的专家提出的人机物结合的观点比较切和。
    (22:45…我们在数字空间里面,…抽象出来我们各个业务逻辑和业务系统层包括
ERB、PDM、MES、ICS,通过工业物联网的平台基于产生各种各样的试图,向我们企业里面表
达有价值的信息,从我们的物理世界数字空间包括人,给我们一个非常具体的人机融合的场
景图。
    航空制造业有自己的特点,因为我们覆盖了专业面和零部件加工的数量都非常多,我们
主要在数控、机加、钣金、非金属做了统计,如果智能制造转型战略升级,我们一方面要考
虑到我们当前的自身业务基础,另外一方面我们要有顶层的规划,当前的航空工具(24:
00……
    在总架构的编制和发布的过程当中,我们主要关注于控制执行层、生态管理层、企业管
理层和企业联盟层,在今天我们议题当中,我们把工作议题的重点放在我们控制执行层和生
产管理层两个方向,在这两个方向我们通过构建一个虚拟制造和实物制造产生一个车间数字
孪生体,在这个车间数字孪生体的部分,我们航空工业基于自己的工程实践能力,产生了面
向智能制造的工程实践,包括机假、复合材料、装配、脉动线,基于多年的实践和积累,形
成了基于物联网设备的互联互通以及动态感知,通过基于模型的传递以及基于数字化检验监
测的测量系统,以及构建基于赛博物理系统的人机协同的优化。在这里我们将数字孪生车间
的管理模式做了初步的展望和定义,大家看到这个图里面密密麻麻的,业务关系比较复杂,
我们实现了从定单销售到汽车的排产,到供应链到未来车间数字孪生体,到产品交互档案,
整个完整的生命周期,这期间我们构建了产品生命周期管理,(25:50…基于当前进行数码
在航空工业的死时间,我们今天上午在会上也有一项,这个生产线也是我们进行数码完全自
主呈现了,里面用的软件都是我们自己研发的软件来做的开发,整个脉动线包括我们总装现
场的(26:25…整个系统我们大概粗略统计业务接口达到76项,……是我们重点攻克的技术
难点。
    我的分享到此结束,谢谢大家!
    
    主持人:感谢殷虎的分享!下面我们有请西门子中国智能制造总监陈江宁陈总进行演
讲!
    陈江宁:感谢主办方、感谢各位来宾,给大家讲讲我们做智能制造的一些实践,因为我
们最主要做借用互联网的概念叫羊毛出在猪身上。什么意思?我们做业务要找大的领军企业
合作,(20:30…第二个上午我们有个很好的互动,我们也看到他们在做关于数据中台的概
念,触发了我们做的研究,研究完了以后前段时间忽悠一个基金投资5个亿成立一个公司,
专门做应用层面的,我就给大家汇报一下我们主要对智能制造过去四年多时间结合讲一下做
的工作和思考。
    这是我本人,主要从事智能制造的工作,原来管过集成商等等这些工作,也参与了国家
很多智能制造方向的工作。
    接下来先给大家看一个我们跟宝钢的子公司合作的一个案例,这是工信部智能制造示范
试点项目,在过去的两年多时间,我们从规划到落地,实现了很多。当然其中有很多是宝钢
自身的公司,比如说宝钢的装备,宝信、华为、北科大,很多公司在里面做了很多的贡献,
但是总体来说效果是非常不错的。大家看一看。
    (视频)
    这个胶片在11月5日专门播放了德语版的胶片,宝武(32:55…实际上我们自从中国的
发展确实比国外要快,包括在数字经济领域和移动端支付的领域,我举个简单例子,前段时
间我在美国讲课的时候吃饭,(33:35……在黑人区,所以吃个饭也很危险的事。改变的是
数字改变了一种思维的模式,大家可以想像一下。
    所有的技术今天谈了这么多互联互通的技术,谈了仿真的技术等等其实是赋能,大家仔
细读一读2014、2015年美国跟德国的出了先进制造业的书,它讲的很清楚,叫(英文),赋
能。所以这个大家一定要想通这个问题。实际上从产业的角度大家看一下,从简单到复杂的
行业,其实我们原来做的都是比较容易做的行业,数据的关联度很少,对数据的安全性要求
很低,而且对数据的防护几乎是没有做。什么时候用数据要付钱了?大家看看欧洲的数据安
全法,如果你要用个人的数据,必须要事先争得这个人的同意,如果挣钱了还要跟这个人分
享。我们BAT的(35:00…实际上通过技术的驱动和业务的驱动,带来很大的一个变化,我
们怎么从这里面找到变化?
    上午腾讯的先生讲过,他找到B跟C之间拉动的(35:30…整个世界的变化在未来数字经
济的领域会发生很大的变化,包括我们的产业变化我们总结了有ABCDE五个变化的方向可以
供大家思考,我们现在讨论最多的就是C这个方向,中国工程院已经意识到了太多强调先进
的行业,我们传统的行业占90%的GDP的产值。比如纺织行业,一年给中国外汇的贡献率是
70%,中国外汇的利润的70%是来自纺织行业,这是一个很神气的,我们做了那么多的智能制
造,人工智能,最后是纺织工业给我们带来了价值。
    这是我们团队做的,从目前来看,未来(36:50…)六年以后我们会预见到在预测跟优
化有更多的案例跟实践的效果,特别是在企业层级上会有很大的变化。
    这是我们做了一个调研,中国企业目前的状况的理解,基本上中国企业从目前所处的智
能制造的阶段和所关注的技术,和投资的领域以及关注的方向我们从四个维度给大家做个分
享,就不多说了。
    刚才殷虎同志也讲了智能制造(37:55…除了上面讲的五个方向,一个互联互通的平台
可能是更为重要的,而且我们所有智能制造的目的,我们目的本身实际上就要提高企业效
率,提高企业的价值研究,如果不是以业务为导向的,绝对属于耍流氓。毛主席说得。
    我前端时间在美国的时候,大河钢铁(音),你可以查特朗普的推特里面讲到过,专门
讲了这家公司,它背后的基因是美国科斯兄弟,这个私人基金投了三家人工智能的公司,其
中两家我去过,其中一个是面条+AI,第二个专门做能效管理。这三家公司估值一直做不起
来,科斯兄弟就在密西西比河上游建了一个钢铁厂,美国大河钢铁公司。你们会发现,按照
中国的环保标准,基本立刻就关闭了,但是这个工厂的生产效率是最高的,四百个工人的
(39:40…所以你看差距在那里。这个场在今年上个月卖给了美国钢铁,……场景很有意
思,一个是做流程优化,第二个是做能效管理的,第三个做设备运维的。每家公司的估值第
二轮五千万美金,大家明白意思了吗?这就叫资本跟技术结合,怎么产生这样所谓的场景跟
案例,最后应用就出现了,所以在现在这个时代讨论更多的是有多少的场景,有多少案例包
括有多少可用的东西。
    实际上刚才殷虎同志讲到过,数字孪生车间,在数字孪生车间有三个因素,一个是设计
模式的改变,第二个是工厂生产模式的改变,最重要的就是数字孪生一旦出现什么会出现?
出现数字化的资产。这些资产很重要,如何把这些资产管理好,从设计到运维到运行,整个
的维度来看待如何做好这个事情。
    实际上整个逻辑架构是技术赋能从电器化、数字化、网络化到智能化,通过数据安全的
迭代最后还要做五个KPI,未来的两百年也会这样,只不过技术通过融合和迭代的方式来推
动KPI提高。
    接下来讲讲我们的实践,这是我们2016年6月13日在大会堂两国领导人的一个项目,
(41:45…基本上就分成这三步,在这个过程当中最难的不是做项目本身,因为我们这个项
目要求的是蛮高的,大家看到这页就知道了,一个我们要有突破,第二要有IP的特点,还要
有专利,还要有案例,这就是我们在过去三年所有的项目组跟宝钢合作的成果,你看到做这
个项目我们要做多少事情,我们要有业绩,完全业务导向,这个项目组不是搞研发的项目
组,而是要背定单的项目组,要做研发、标准、IP。我给华为讲课,他们说你们做这么多得
到什么?西门子很有名,叫(英文),大家理解我讲的话的意思。做这个事情很有意思在于
你可以把你的工厂跟理想之间对接,就回到一个问题,我们(43:00…这样的人才非常难培
养,因为第一个你是需要对工艺管理熟悉,第二个对IT熟悉,第三个对整个工厂的流程要熟
悉,因为你要做业务,第四对西门子的工程架构熟悉,你要求的人才在中国的教育体系里是
很难培养出来的,所以说最后能留出来的人,我们有一个例子,我们其中有一个人被挖走
了,五倍薪水挖走了。如果在座各位企业家想要奔智能制造的方向,我给大家提三个建议:
    第一要有合适的团队,这个团队的人要有很强的创新机制;
    第二、每一个项目,我们做这么多项目,每个项目要从业务导向,到底能不能带来效
益,这个很重要。
    第三、知识产权,我们背后有很多的知识产权,都会申报国家的IP的。
    这是我们做的第一个案例,用立项建模,这个老的工厂做理想建模最重要的意义就是把
(44:45…如何做运维协同很难,我是从宝钢的现场出来的,我们知道80%的县长的问题什
么原因?是因为你的沟通不畅,不是因为现场没有数据,你是带了资料到现场干活,基本半
夜到现场去的,如何解决现场跟后台的协同很关键,虚拟远程可以解决这个问题。
    这就是刚才宝武炭材料的案例,这个案例也比较有意思,工业网络包括大家理解的物联
网的技术,FID技术,识别技术,机器视觉识别技术很多场合都可以应应用,这些应用可以
帮助我们减少大量的人力、物力的成本的。
    工业网络信息安全很重要,数据安全有两个问题,一个数据自身的安全,第二个承载数
据系统的安全,我们通常谈的基于态势感知的公共安全是对系统本身的一个保护,大家不要
被这个词误会,但是在国内能做好基于态势感知的公共安全的几乎没有,我们说的多做的都
没有,就是我们板砖的专家很多,砌砖的专家没有。
    在工厂级,殷虎没有讲到,在工厂很多的工艺段之间的优化怎么通过数字化数字孪生进
行纺织和优化是很关键的问题。
    下面就是跟大家讲讲对企业数字化转型的思考,其实我们调查了一些国内的企业最关心
什么?第一中国的概念太多,第二个就是刚才谈到的智能制造需要什么样的队伍,最后有一
点就是如何解决装备制造业制造升级不兼容的问题,因为我们上了这么多不同类型的设备、
产品,怎么把不同的系统兼容,像阿里的数据中台的概念,是帮助解决一部分的问题。
    从企业数字化转型我觉得有四个困境,就是角色团队跟执行团队的不一致,这是很明显
的问题,第二如何评估投资问题,第三如何选用合适的数字化平台,这个问题普象(音)的
CEO(48:10…你不同的数据有不同的属性,不同的平台有不同的着眼点,怎么把它统一起
来,这是我供大家分享的。
    最后就是如何合理的使用数据。我们大概只有10%的数据能被很好的利用起来,这是比
较困难的一个局面。
    实际上目前我们工业转型的一个误区就是我们都想从常规的业务到数字化转型,其实我
们从过去的三年的实践,就觉得从精益化的管理和系统化的提升两个维度考虑的,实际上我
们现在这些问题就不多说了,我们面临的局面最的问题我们最后这个问题其实值得大家思考
的,我们建了太多的示范中心,忘了应该做什么了。
    关于企业,这是华为胶片里面找出来的,关于技术的问题就不多说了。
    中国我们理解五个问题,中国企业的五个问题如何解决?可能通过这种研发、计划生产
过程物料这些提高我们的水平,无外乎怎么把不同类型的数据通过完整的数字化的过程有效
的管理起来,这个供大家分享。从我们个人做项目的过程当中总结起来是这样的,第一个很
重要,一定以数据切入,供需服从场景为核心的。(50:10…另外选择合适的人选推动是很
重要的问题。
    还有一点我们在做智能制造一定要有顶层的规划,然后把自己的公司,我们能做什么,
具体的项目落到业务模块里,中间要花一个业务能力蓝图层,到底你能干什么这个企业,要
把这个画出来。有的企业做了智能制造最后编程智能制造展示中心,我们一家青岛的企业最
后靠参观收费挣钱了,西门子智能工厂什么时候收钱过?
    做智能制造一定是分布的实施的结构,也不能说我们一下吧问题都解决了,最开始把纤
长的自动化层跟数据的标准化做起来。工厂的数据从哪里来?一定是传感器从网络层、从
PLC、从DCS来。
    人很重要,我们在做的过程当中看到这些人确实是很难培养,有很多人确实是很难,但
是通过做这个过程,如何把有效的人鉴别出来,给它一个合适的位置来推动,其实很重要。
而且最后会造成整个企业组织架构会发生巨大的变革,我们总结了三个的变革,第一个传统
的层级管理,第二以供需为核心的贴近模式,第三集控模式。(52:10…这个数据怎么管
理?那就是把所有车间的屏幕堆在一个上面,这不叫可视化。在国外可视化什么意思?就是
智能的一部分,因为你能把一个图做的让大家明白,这不是智能吗?换句话说如果你写了一
个报告领导很喜欢,那也叫如何智能的玩领导。
    最后我想如何做这个业务?我觉得我们要建一个能力的平台,我们不仅建一个数据的平
台,要建能力的管理平台。
    实际上我们理解从基础层、平台层跟业务模型层把它迭代起来,这就是建立这样一个架
构,可能我们要从数据化、模型化到制造的协同,资源按需配置,所有投IDC的基金,都讲
这个词,他们研究以前为导向的一定比我们以技术为导向的研究来的充分很多,我们搭了一
个这样的平台的架构,说中台应该怎么做,基础设施层,平台层,业余层,包括跟其他企业
的架构怎么做,我觉得做胶片最重要不是画的多,而是做的清晰,看不明白没有用,这也是
建立起来的胶片,但是我们想基础设施、平台业务三层怎么结合在一起,这是很重要的一个
方向,但是如何要把这些数据业务起来,模型是很关键的因素。
    最后跟大家谈谈未来,这是我们理解的2019-2030年会发生什么样的变化。从到市场创
新、可视化、投入的精度等等会发生一些变化。另外边缘计算很重要,我相信在数字化工厂
车间未来的边缘测的控制器、存储器、业务模型会有大量的空间的。5G现在应该有很大的应
用前景,但是更多的是低功耗、低时延,大功耗数据。
    最后一个我们要为这个世界进入数字化时代做好准备。谢谢大家!
    
    主持人:感谢陈总的精彩演讲。下面我们有请胡总给大家演讲。
    胡长明:各位领导、各位专家,我来自中国电科,今天就数字孪生与复杂装备制造与大
家进行简单的交流。主要分三个部分,第一个是我们14所智能制造的总体情况,第二个基于
数字样机的设计制造一体化,第三基于数字孪生的智能车间的建设。
    我们14所是中国雷达工业的发源地,被称为“三军之眼”,我们职工两千人左右,有两
位工程院的院士,(55:50…形成了探测感知、智能制造、高端芯片等业务板块。我们从十
五开始建设无纸化、数字化和信息化为特征的数字化研究所“十二五”期间组建了一流的专
业团队,(5720…
    雷达是一个复杂电子装备的代表,上面是还海之星(音)和阅兵时候的雷达。我们的复
杂电子装备一般具有科研生产一体化、多品种多变量、技术更新换代快,多学科高度耦合的
特点。
    我们目前在雷达的整个研发过程当中,数字孪生是覆盖了雷达的概念设计、方案设计、
详细设计、生产制造和服务保障全生命周期。上面是一条数字主线,主要进行数字设计,下
面是物理主线,我们通过上面的数字端可以对下面的物理端进行交互的控制,这个模型一般
是从虚中来,以虚控实,进行智能制造体系。
    下面重点介绍两个事情,第一我们建立了一个基于数字样机的智能制造一体化,(59:
00…以MBSE为指导思想,集设计、制造、实验一体化的集成研发平台,形成相应的标准体
系,实现了……在雷达研究之我们构建数字化的工作场景的仿真,将虚拟的产品放在场景之
间来获取它详细的能够要求,达到所想即所见的目标。
    我们对模型进行了一个优化,实现模型和实物的统一来达到所见即所得。通过电讯的方
针以后给结构传递一个要求,我们结构的数字样机采用topdown的方法,在五架模型上进行
详细的设计,把它发布出来,这样再展开MBD的协同设计,最后由总师进行总装设计。
    在设计的过程当中我们要在勇以知识工程协同方针管理系统,对极点一体化进行仿真,
加速数据样机的迭代和优化,然后通过结构数字模型进行方针分析优化,利用物理实验的数
据返回到模型的修整,进一步提升仿真的可信度,(01:03…
    前面是设计的模型传到工艺样机,我们…
    在全三维的工艺设计样机之中进行工艺的……目前我们平台已经解决了从前面结构样机
向工艺样机进行转化的模型的关联更改和变更的问题。目前已经在我们所有产品上得到了应
用。
    下面简单介绍我们数字样机,对雷达进行全面的设计,使我们设计差错减少了65%以
上,实物验证减少了40%,颜值周期缩短了25%。设计完成以后就要进行加工和制造,我们所
很多大件的加工是委托外企的,但是我们核心的加工和装配是我们自己做的。
    刚才介绍我们雷达整机结构是非常复杂的,那么每个分系统就有上万的机械、电子零部
件组成,我们就围绕整机装备各个层级来开展我们的基于数字孪生的车间的建设。
    我们的建设的原则是统筹规划、分布实施、示范带动、全面推广,重点建了三个车间,
一个是微组装车间(03:00…智能测试的集成来满足多品种,柔性的生产需求,目前八个品
种可以生产。这里面主要的思想也贯穿在电装车间和总装车间里面。
    我们根据订单的计划和制约情况(03:30…通过自主研发的生产过程的管理平台,来在
线感知产品的类型,自动调取生产程序,推送至设备进行生产,实时采集关键的参数,通过
在线监测和专家系统实现装配过程的自适应的控制。
    我们也自主设计了基于数字孪生的微组装智能单元,实现高精度、多角度的自动化装
配,通过图象识别和深度学习技术,将人工判断转变为系统的智能判断,有效的提升了监测
的效率。
    通过多品种模块的自我识别、自动装夹、智能加载、高效采集、分析决策来实现不同品
种组件的智能测试。
    实时采集生产过程关键信息,进行生产线总体的态势监控,实现了对产品全生命周期质
量问题的追诉和管理。
    上面是一个组件的情况,第二雷达要进行电装,我们构建了“1+3+N”(05:10…实时
采集工艺参数和过程数据,使生产系统更加柔性、灵活有效。
    我们雷达最大的总装是我们核心的工艺,我们采取了“产品聚类分析、工艺流程再造、
共位布局优化、产线手段升级、网络化、信息化提升”(05:40…
    基于车间的物联网、数据采集系统、MOM系统,构建基于虚实映射的车间三维可视化展
示平台,实现关键工艺参数和设备运行状态的在线监控,全面提升了车间的管控能力。
    以TR组件等核心制件装配为突破口,通过数据采集系统,实时记录TR组件生产过程数
据,并及时反馈至MOM系统(06:10…
    通过自行建设一些装备,完成自动化装配能力的建设,使装配效率提升了30%以上。
    通过建设我们在智能制造试点示范,综合标准化和新模式方面取得了一系列的成果,
2018年我们被凭为江苏省工业互联网发展示范企业。
    上面就简单的介绍了我们在建设过程当中的一些主要的情况,通过今天上午和刚才各位
专家的介绍,我们还进把这些各位专家的经验来进一步的集成到我们所的建设当中去,我们
也期待通过我们全数字、全互联、全智能的建设,来逐步的完善我们基于组装、电装和总装
总调智能车间的建设当中去。另外我们所为了发展智能制造业成立了智能制造创新中心,我
们现在把这个产业放在我们上市公司,将来我们成立的新闻公司和另外的智能测试的公司都
将注入我们的上市公司,所以我们也愿意把我们在雷达这样的一个典型复杂电子装备,在设
计、加工、制造过程当中积累了一些经验,积累了一些建设的成果,与各位同行分享,也欢
迎大家到14所去,在不奢靡的情况下看一看我们的车间。谢谢!
    
    主持人:14所也是我们航空工业的老朋友,我们航空很多新型装备都离不开雷达的支
持。刚才胡总从产品的孪生和车间的生产的维度给大家分享了14所的经验和心得,也能给大
家带来启发。让我们再次感谢胡总。下面有请范清华总给大家分享。有请!
    范清华:感谢主办方提供这样一个机会。首先把我们公司给大家介绍一下,我们公司最
早成立于1939年,到目前为止已经80年的历史,在2008年的时候,由新乡地区的四家航空公
司(09:50…我们还有海外的企业。
    我们公司主要有五大业务板块,一个是军用航空、民用航空、非航空房屋、非航空民品
和其他的产业。我们国家所有现役的飞机发动机我们厂都有配套。
    核心业务分为三大分子系统,六大关键部件和两个基础元件,这是我们研发能力,有14
个设计所,23个专业部室,这是我们实验验证能力。
    这是我们的科研能力,获得了国家的发明专利和其他的认证。说一下我们在智能制造领
域的发展,我们从2016年开始陆陆续续在工信部有三个项目,第一个是我们的一会儿要说的
数字化车间,智能制造七个模式应用,还有新航空转换器,节能汽车转换器,还有汽车空
调,节约空调的智能制造的模式。
    一会儿要介绍的之质量信息的采集系统,基于我们的航空关键零部件数字化车间,数字
化车间智能制造新模式的项目。
    首先刚才说了,我们这个项目是2016年立项的,主要是想通过我们的信息化的,也就是
两化融合,我们探索一个基于模型的面向制造的研发系统,实现了我们考虑得是从设计源头
出发,到工艺策划到生产制造,到实验验证,到装配调试,到交付等等一整套的数字工厂的
探索。
    下面说一下我们质量系统的实施的难点,14个资项目之一,一开始目标是实现集成,但
是集成的基础数据的收集,在数据收集过程中有几个难点我们也进行了分析,首先是数据采
集难度大,第二是集成融合度高,主要跨平台不同的网络,我们已建成的PDM包括OA,还有
人力资源管理系统和库存都要进行信息交换;第三个就是架构比较复杂,有BS结构也有CS结
构,第三是我们军工流程检验非常复杂。
    我们的主要内容是实现设备的互联互通,第二是实现数据的自动采集,设备智能量具的
展示,还有质量数据的判定,和上文说到我们要以典型稳健的加工,在提取的数据里面从工
艺系统里面我们提取检验切换,也是靠现场收集的数据进行比对,再就是初级可视化,不同
级别用户看板系统。
    总体规划我们参考的架构也是航空工业基于云的CPS架构系统,从价值维产品生命周期
为等等,企业维等等都做了明确规定和要求,我们严格安全架构来进行我们整个大项目的实
施的,我刚才说了14个项目的整个的架构就是以这张架构为参考依据。从纤尘进行物理层进
行数据采集,是我们项目的工作重点。
    这个是按照航空工业四个方面动态感知、实时分析、智能决策,实现执行的一个架构来
布置我们质量数据采集系统,实际上说到这里,我们这个项目已经在2018年12月份通过工信
部验收,目前我们收集的数据和运行的情况来看,我们做到了动态感知,也能做到实时分
析,但是后续自主决策这块还需要我们的人工参与,精准执行是在自主决策基础上,更进一
步深度的应用。
    实施路径主要包括八个方面,前期调研和规划是由我们用户提出的,后续的方案设计性
能开发以及到下面这块我们的联合企业合办或作将进行深度的帮助,我们进行了广泛的合
作,确保了几个系统的实施。
    这是我们的业务主线,实现底层的数据和上游的航空系统互联互通,确保系统能够抓取
到基层和有用的数据信息,同时能够使上层的业务信息传递到我们基层的设备中,包括每个
设备,每个岗位。
    技术路线主要分五个方面,第一个生产系统数据的集成架构的设计,这里边也再次感谢
金航数码,我们没有对系统的集成做深度的研讨或者考虑,导致在运行过程中在性能开发过
程中,有大量的需要集成的工作,需要我们临时和金航数码进行共通,金航数码也是对我们
进行了帮助,在这次在表示感谢!
    地是生产线,包括驱动成语的设计,第三是生产线质量数据的采集,要设成检验计划从
CAPP数据库里面抽取检验计划和现场的数据进行比对;第四是17:50…
    总体规划技术实现途径要与三个方式包括USB、232的入口,对我们实验设备进行了联网
监控和数据的采集,并存储了FX系统中。右边的图是与mes的集成,也是数据项上传递的过
程。
    实施的效果就是基于上述这个框架和途径,针对我们两个单元,一个是我们的机器加工
单元,还有精益加工单元,这些都是有代表性的单元。我们树立了我们一个压条控制器和阀
门的装配,七家单元是我们收集了在分论坛基础上我们进行了柔性混合型建设单元的建设。
就是说以这两个为目标建立数据收集的系统,主要要对整个数据采集、换线茉莉,模型管
理、建一个统一的平台。
    总共分为十啊模块,首先是一个车间运用,设备运用趋势鼓掌,市场竞争、网络分布等
等,包括车间决策以及PPI独立汗斑主要实现数据总结报表。
    目前的系统特点就是构建了互联互通的网络,以前我们可能有的设备带信息功能,有接
口但是我们是离散的,是信息孤岛,可以通过FX通过工业互联网把它们联结在一起,我们可
以进行解析,可以获取我们想要的数据。第二可以进行动干四,实时的感知我们设备现在的
状况,说到这一点我们还有一个疑惑下一步解决的问题,我们现在真正的非标设计,数据传
感器已经做到数据采集,但是对于标准设备,比如数控系统的数据采集,我们还没有深入到
系统中去,有一些工程数据和实时数据我们获取起来还是比较困难,为我们下一步深入的开
展加工过程、设备状态愚公移参数之间的匹配关系,这是我们下一步的工作重点。
    第三的特点就是数字化监测,保证了人为因素的最大限度的降低,尤其是作为军工企业
来讲,可能会为军方为客户带来更大的信息。
    第三是系统集成,刚才也说了与上游的mes、APP等都进入了深入的集成。再就是我们扩
展性也比较强。
    (22:20…主要看到实时制造的质量数据、历史加工数据以及观测平台,尤其在最后总
装阶段,这些数据可以有效减少抽检的速度,同时作为有效的记录可以将来位数字化军检打
下坚实的基础。
    这是我们实物产品制造检验记录的表格,实时的可以输出我们按照我们的质量文件所规
定的格式的各类报表,作为我们提交的依据。
    我们实验的数据可以实时采集时实进行打印输出,但是在授权的情况下,按照不同的用
户可以输出不同的报表。
    未来得展望,我刚才说了,我们现在是在整个我们航空关键零部件车间项目推行过程
中,我们选了一个种子搀进,没有围绕数字的产品全面的铺开,所以我们在纵向和横向上都
有推广空间。因为我们集团还有116和103,目前他们对这方面的要求我们在进一步的进行沟
通和协调,我们的董事长还有总经理对这项工作也非常支持,也支持我们以试验项目为参
考,积极的复审和推广我们的经验。再就是数据的挖掘和应用,目前我们做到网络化和可视
化,基于如何让它智能的驱动决策,下一步是我们努力的方向。
    提点感悟,我们推行智能车间,也是在公司高层领导的大层支持下,我们有周汇报、周
理会、月汇报制度,我们的最高领导每次都要亲临现场,设备接口、协议必须统一,标准化
才能保证设备互联与系统集成的效果。目前标准化方面做了工作可能在基层的基层企业来讲
还酸可以,一旦(25:30…为将来智能制造打好基础的关键过程。
    再就是需求与目标要明确,一开始的时候我们也不知道如何开展智能制造和信息化,
(恩26:10…还是要以我为主,为我所用。(26:20…我通过我们项目的推进,我们因为4
个资项目同时推进,我们也组建了联络员队伍,通过项目的推进,我们也在联合企业的帮助
之下,我们也培养了将近30多人的单于项目,员工,为下一步项目的良好应用打下基础。谢
谢大家!
    
    主持人:新兴航空集团的四个车间是我们航空工业集团在数字车间领域的典型示范,每
年我们内部的一些兄弟单位都会去金航数码进行学习和取经,刚才范总的集团把自己的建设
跟大家做了分享,尤其最后范总分享的感悟特别好,让我们再次感谢范总!最后有请杨森为
我们分享数据赋能构建智能工厂。
    杨森:非常感谢我们的主办方金航数码给搭建这样的平台,来跟各位一起分享构建智能
工厂的一些心得体会。
    大家知道当前我们中国制造业面临着智能化转型的大好的时机,当然我们也有很大的挑
战,像美国的工业互联网、德国工业4.0都在率先的布局,中国我们也提出来我们的中国制
造2025,来这样计划来促进我们整个的中国制造的数字化、智能化的转型,在这过程中也是
中国政府发布了大量的支持中国制造的这样一文件,刚才我们专家殷虎已经在前边有过分
享,我就不说了。
    在这个过程中我们新一代的信息技术也得到了很大的发展,物联网、大数据、云计算、
人工智能等等技术都成熟,像之前我们的4G到未来我们正在发展的5G,在全球也是非常领先
的,这样的成熟技术也为我们中国制造的数字化转型带来很好的机遇。
    在消费行业利用信息技术,尤其以电子商务来带动整个的消费行业的,应该在全球也是
走在了前边,所以说我们中国制造也可以用这种信息技术,把在2B的领域也可以进行一些更
的转型的创新,给我们业带来了很多的机遇。
    德国工业4.0它提出来有,像殷虎专家已经分享过的,像信息网络CPS,包括四大主题三
项集成以及8项计划,这个好多专家都清楚,在这里面四大主题里面大家看到的这个主题的
每一个前面的词都是智能,所以在这个过程中,我们中国制造怎么样去通过我们的一些信息
技术和应用,我们今天的主题是数字孪生以及智能工厂的建设,在这个过程中我们也是希望
利用这些技术来进行中国制造的智能化的转型。
    我们提出来中国制造2025,这中间(31:40…中国制造2025可能是融合了美国的工业互
联网以及德国工业4.0里面的一些他们的精华部分,同时针对我们中国制造的一些现状提出
来我们中国制造2025。当前我们也是并不是说一帆风顺的,因为中国制造有的发展很快,做
的智能化水平很高,尤其像我们今天有几位我们都是来自于竣工领域的,应该说大家都做的
在行业内都是有很好的领先的位置。
    在一些民营企业可能大家也会因为一些市场原因,投资原因等等大家还在2.0、1.0甚至
这样的阶段,中国制造要真的向中国制造2025一样去把这些领域包括工程实现,也是未来的
梦还有很长的一段要走
    在中国制造2025中间提出来一个我们干间的叫智能制造这个词,在智能制造这个领域,
就是大家也是在没有提出四化之前,大家也是争论的比较多,到底什么叫智能制造,有一点
就是围绕智能制造十大关键技术,大家都有很统一的认识,就是基于商业模式的创新的智能
产品、智能服务,基于生产模式的智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂,以及运营模
式的创新、智能研发、智能管理、智能物流与供应链,包括基于科学决策的智能决策。
    今天我分享的主题里边,智能工厂的建设主要在生产模式的创新的方面。要打造智能工
厂,智能工厂关键的六个要素是什么?首先就是要智能的设备物联,前面也有专家讲过,时
间关系就不一一席说了。接下来是智能计划的排产,智能生产协同以及智能资源管理以及智
能质量的管控,刚才我们领导专家也讲到基于质量数据的管控,当然前提是利用物联网的技
术做采集。
    我们要为智能决策提供相应的支持。
    今天因为各位专家都在相应的领域都做了,尤其是金航数码的殷虎专家已经提出来基于
数字孪生前提基础下构建技术工厂的整体的框架架构,我在这里重点说一下智能设备物联网
和智能决策支持的探索。我专门拿出一个做汽车的总装的领域的案例做一个分享。
    在基于工业物联网的平台上的设备物联,我们有这样的一个体系架构,就是针对底层的
所有的我们的生产环节的设备,我们用相应的协议技术,包括区别跟他们做相应的数据的采
集以及通讯,这里边分为几大类的设备,有的是生产设备,比如像我们机加的数控机床,还
有质量监测的设备,甚至在生产过程中的一些物流的配送的设备,还有一些就是我们在生产
过程中,我们要进行整个整体的信息组合的过程中,最终生产出来的我们的一些产品,我们
也要对它进行智能化的数据的采集,你比如说像我们挖掘机,我们的好多的运输的车辆,也
都需要把这样的数据都统一采集上来,我们有这样的一个平台,可以跟相应的有带控制系统
的像西门子,有一些是用上位机进行控制的,有好多国内的产线,更多的还有好多的用PRC
控制的设备,包括甚至有一些用单片机或者自己做的一些非常实用但是数据接口比较缺少的
设备,更多的还有大量的我们的一些普通的设备,我们都需要采用相应的一些技术去将它的
数据能够提取上来,当然亚设备我们要进行相应的改造,最终都能满足把它的生产状态的数
据,把它生产过程的数据以及再生产加工过程中的工艺数据,当然再生产过程种产品的生产
进度的数据以及我们质量的数据,能尽量全的把它采集上来。
    采集上来以后其实对于海量的数据的存储以及数据的分析,是这里边的一个关键的技
术,就像我们熟知的矿山采煤,大量的煤矿采出来要在洗煤厂进行清洗,把相应的有用的产
品放在一起,把没有用处的,类似像煤矸石这样的处理出去,如果全部在一起就会占用我们
大量的数据资源,我们工业物联网跟大数据协同的平台里面,对数据进行清洗、解析、处
理,进行数据的挖掘最终要能够分类进行相应的存储。这里边我们是用实时数据库跟关系数
据库进行协同存储的方法来进行的。
    当我们把数据采上来以后,我们就需要做相应的智能管理的应用,在这及平台上我们有
大量的基于数据的应用的APP,当然这个APP不是指移动端的应用。后面我分享的案例,奇瑞
汽车是基于在内部局域网跟互联网进行协同的这样的应用。
    奇瑞的工厂,大家看到最初实时前的(39:30…但是在具体的生产过程中,还会有这么
多的跟数据相关的这样的一些需求需要解决,大家可以看到的这个需求可能有9-10项关于跟
数据相关的这样一些需求,我们怎么样去解决?在这过程中我们是针对它的一个现在的截图
车,现在市场上已经有在路上跑的,这个车的设计每120秒下限一辆车。在整个截图车的总
装线上的,当然不只是截图车,还有大约几十个车型的商用车也在产线上进行混产。
    具体的在整个项目实施的过程中,整个的架构大家可以简单看一下,就是底层的针对不
同的应用的共位包括应应用的产线上面数据的收集,最终数据进行分析、统计、包括跟
mes、erp进行集成。同时在供应链上也有相应的应用,我们可以看到,它的应用场景是这样
的,就是在它的生产工位上,每时每刻都会发挥物联网需求的计划,然后它的所有的供应商
都会要在第一时间在它总装的这一时刻,在它的现编库里要保证有足够的计划,这个计划保
证拉动在工厂周边三公里以内的物联网库,以及它物联网生产的厂家自己工厂里边的库存,
以及将会拉动它如果在自己的库存里缺料,它会带动整个生产环节去把物联网生产出来,整
个过程全部都是基于工业互联网的体系去做的,这里面比较典型的就是当它发现他物联网仓
库里也没有它的产品的时候,会启动它整个生产环节,从生产的下料开始,过程跟踪,从无
聊库发货的时刻,司机的APP上绑定的GPS的位置跟踪就会实时向总的计划方传递物料运输的
过程,在半个小时内,(42:40…当几十辆车到它的库区的时候,有的时候是半夜,有的时
候是凌晨,大家都在挤着排队,现在基本上三五辆车去以后,后面的三五辆车到达就可以
了。
    在这个过程中也是适用了大量的工业物联的技术,包括工业传感的采集的技术。
    同时在整个生产线上也是针对不同的单元以及不同的设备,以及不同的产线采用了不同
的方法,大约有将近一千多个数据的采集点,当然在这过程中,除了这样的一些数据采集,
针对车辆的生产进度的采集,采用了RFID的跟踪。
    这里可以看到它的每一辆车当他白车身上线的时候,就将他的代码写如RFID中,一直到
最后它的整个的检测到淋雨,到入市、入库整个过程都做了全面的跟踪。
    这是针对车辆位置的跟踪,可以看到滞留车,整个奇瑞要把个性化定制车的生产过程向
它的用户进行开放,它在它的4S店APP上下单以后自己可以选择相应的颜色和相应部件的配
置,在组装过程中可以实时跟踪,当然这个车如果产生了大于正常实践滞留的时候,就说明
这个车可能会有在装配过程中会出现某些瑕疵。包括汽车实时定位,在那里停了多长时间这
里面都可以看到。
    在产线异常以后,因为整个是非常连续的组装产线,当产线任何一个环节出现故障的时
候,(45:10…到更上级的,他们会一级级根据时间会获得相应的通知,当然他们的绩效也
是绑定的,他们非常关注的就是产线的时间,并且跟绩效息息相关。
    具体每一个相关的生产人员、质量管控人员以及管理人员包括设备的保全人员等等,都
有相应的APP,关注整个汽车生产的过程,到未来在它的4S店,他的销售人员包括未来得它
的定制车辆的用户,都可以在APP上察看整个的他想要看的事情。
    这是具体在每一条产线上都会有相应的风控的看板,可以了解相应的参数。
    整个的截图车(捷途车)……46:0020…
    针对它全国的整个4S店车间内部的相关的汽车行业的专业的一些参数的数据都可以在它
的总库的大屏上做相应的呈现。
    另外因为今天大家都在讲,数字孪生,在讲这样的技术,其实我们这是中国依托国家级
的智能制造新模式应用的项目中做了相应的一些尝试,在这个过程中点开每一台设备都可以
看到设备当前的数据包括它的一些状态,然后当前的数据是实时的现场的数据所做的映射。
    这是在徐工液压,可以看到生产现场具体的那边是机器人的动作包括机床的开合,实时
以毫秒级的速度传递,然后在总控室就可以实时了解跟现场完全同步的这样一些数据的呈
现。当然这背后其实不仅简单的是影像的看到的,最后有大量的数据在背后传递,因为这样
可以去把它的整个生产加工的过程在背后做相应的关联,最后形成它的模型,包括未来可以
基于液压的装置,它的整个的生产节接单,生产工艺过程中出现的优化、品质的更新,都可
以做相应的处理了。
    给大家汇报一点,刚才讲到的奇瑞汽车,他在最先我们给它做这个项目的时候是每120
秒一个车,后来经过了这样的一些数据的迭代,呈现、超过发现它在工艺加工过程中,生产
过程中出现的一些瓶颈,采取了相应的一些工业手段,以及有一些数据在工艺处理的过程中
出现了冗余,做了优化,最终可以做到105秒以内下限一辆车,这对他们来说是非常有意义
的一件事情。
    这是系柴(音)的加工现场,针对柴油机的钢铁生产的整个若干条行架,因为当时是拍
了照片,不是太清晰,这是大屏呈现的,完全把它每一个工件包括机器人运行的数据都实时
传递给这样的系统,然后相应的位置的佣金。包括人身上碰带的RFID的工卡也可以随时跟踪
人在车间里运行的情况。
    我简单把公司做一个介绍,集团公司在北京,是2005年成立的,重点做自动化相关的。
灵秀是绅名投资的一家子公司,重点是做数字化。我们做的就是信息化跟自动化相关的一些
事情,信息化重点做设备物联通信,怎么给数控机床传递相应的程序,尤其在柔性产线换线
的过程中怎么换产、换程序、换工艺。再就是工业物联网的平台,包括承担了整个陕西省数
字资源衷心的建设,另外就是跟系统的集成,都有集成接口,再就是自动化和智能装备的改
造。
    服务的行业重点在汽车及零部件、装备制造包括国防军工,还有三千多所工科类院校有
一定份额的服务,包括清华大学的机电工程学院的实验室,都采用了我们的相应的一些软
件。好,谢谢大家!
    
    主持人:我相信大家通过杨总的介绍对于西安灵秀在数字孪生以及智能工厂领域的范围
了解了。以前的时候我们说数字工厂和数字孪生,我们也有西安灵秀非常优秀的民企,我们
要更多支持和关注中国民营企业的发展。在本次论坛结束之后15分钟之后会有第二场论坛,
是人工智能创新创业专场论坛,大家休息一会儿回来参加下一场论坛。本次论坛到此结束,
谢谢各位支持。
    
    
 
  中国企业联合会、中国企业家协会 主办
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