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作者：北京和利時智能技術有限公司 謝紅兵

摘要：本文闡述了智能制造能力評價的關注點和基本原則。梳理了智能制造的典型特征，并將這些特征按照《國家智能制造標準系統建設指南（2015）版》給出的“智能制造系統體系結構”的各個維度進行分解，對各個維度的內涵進行研討，并從不同的視角對其中的每個維度及其每個層級評價的關注點進行說明。

關鍵詞：智能制造；評價指數；PLM；協同制造

Abstract: This paper elaborates the focus and basic principles of intelligent manufacturing capability evaluation. The typical characteristics of intelligent manufacturing are sorted out, and these characteristics are decomposed according to the dimensions of " intelligent manufacturing system architecture" given in " national intelligent manufacturing standard system construction guide ( 2015 )", the intension of each dimension is discussed, and the attention points of each dimension and its evaluation at each level are explained from different perspectives.

Key words: Intelligent manufacturing; Evaluation index;  PLM; Collaborative manufacturing

1　引言

《智能制造評價指數》是《國家智能制造標準體系建設指南（2015版）》[1]（以下簡稱《建設指南》）中所規定的“智能制造標準體系框架”中的A類基礎共性標準，用于對各智能制造應用領域、應用企業和應用項目的智能制造能力開展評估，以促進企業不斷提升智能制造水平。本文基于對智能制造相關標準、技術和應用方案的研究，提出設置智能制造評價指數的一些關注點，并將這些關注點按照《建設指南》所給出的“智能制造系統架構”進行了結構化。

可以從不同的維度審視智能制造，從而將智能制造的內涵和特征分解和結構化，從而得出智能制造能力評價的著眼點。《建設指南》提供了一種結構化的思路，規定了圖1所示的“智能制造系統架構”，分別從生命周期、系統層級、智能功能等3個維度建立了智能制造系統的架構，可以考慮作為《智能制造評價指數》標準的基本骨架。

圖1  智能制造系統架構，來自^[1]

2　生命周期維度

生命周期這個維度實際上應從兩個不同的視角或子維度來看，即生命周期和價值鏈/價值網絡。其中生命周期又應按橫縱細分成產品生命周期和生產系統生命周期，以及數字對象的生命周期和實物對象生命周期。離散制造業的關注點應是產品的生命周期，而流程工業的關注點則應是生產系統的生命周期。而對于智能制造，則無論是產品還是生產系統，更應關注的是數字對象的生命周期，以及數字對象與實物對象的集成和同步。如圖2所示。

圖2  智能制造能力評價對生命周期唯獨的關注點

2.1　生命周期

產品生命周期包括6個階段：設計、工藝規劃、生產工程、制造、使用和服務，以及廢棄和回收^[2]。銷售、物流一般不作為產品生命周期的階段，而是價值鏈中的活動。

產品設計包括工藝規劃等，產生的是數字產品。對MTO模式運作的企業，銷售的實際也是數字產品。數字產品周期從最初的概念到設計、工程、發布、（重復）使用、升版等直至作廢，走的是與其實例，即實物產品不同的生命周期。對于數字產品，評價的主要關注點應該是產品數據（產品定義）的有效管理和沿生命周期在不同企業或行為體之間的共享，例如產品生命周期工具通過Web提供給協同產品設計和售后產品服務。

制造或生產產生的是實物產品。實物產品的生命周期實際應從供應鏈部分的源頭采購算起。對于實物產品，智能制造能力評價應關注一個產品是否是所謂的“智能產品”，即通過附帶某種標簽或數字產品記憶自身攜帶產品的履歷和狀態信息?；谖锫摼W平臺，智能產品與基于PLM/PDM的數字產品相結合，從而提供智能服務。

生產系統的典型生命周期階段包括設計、建造、調試、運維和停用，其中穩態運維階段通常是生產系統生命周期中最長的階段。與產品類似，從事設計、建造和調試的企業往往跟運營/制造企業不是一家，因此突出生產系統生命周期子維度的意義在于強調這些企業之間協同和知識共享，否則無法進行例如工藝優化及仿真。此外，裝備的遠程維護等高端能力也依賴這個子維度設置評價指數。

總體而言，在生命周期這個子維度，智能制造能力應強調全數字化，表現為PLM和所謂的端到端工程，即貫穿一個產品生命周期的所有階段：從原材料獲取到制造系統、產品使用和產品生命周期結束的智能互聯和數字化。主要應用表現包括但不限于：全生命周期可見性/透明度、產品設計優化和仿真（包括虛擬現實）、協同產品開發和并行制造、個性化定制、增材制造等。盡管很多企業可能存在若干現代制造應用系統，例如PDM、SCM、ERP、CRM等，但未必能滿足新的智能制造業務需求，因為它們可能原本只是為企業中的特殊活動設計的，不一定能適應在整個產品生命周期中對協同能力的需求。

協同制造本身并不算是“新業態”，而是將PLM作為跨企業組織的協同制造工具表現出一種“新業態”，因為PLM不僅在產品的整個生命周期中提供過程管理，而且使產品價值鏈中的網絡參與者之間能夠進行有效的協同。

2.2　價值鏈/價值網絡

價值鏈主要思想是，產品或服務（主要適用于實物）從一個離散的組織單元傳遞到下一個組織單元，每一個單元都增加價值。隨著社會進步、移動、信息處理（大數據分析）和云計算等驅動因素的影響，企業數字化程度的不斷提高，價值鏈更加多元和復雜化，從而形成價值網絡。

“制造應用系統集成”（SIMA）參考架構活動模型^[3]和供應鏈運營參考( SCOR )^[4]相結合似乎可以全面闡釋價值鏈/價值網絡所涉及的過程、活動和信息流，前者從縱向產品角度從發，涵蓋產品設計、產品工程、生產系統工程和產品生產，以及管理工程的工作流；后者從橫向供應鏈角度出發，給出了構成一個供應鏈基本環節的“計劃、采購、制作、交付、返還”5個管理過程以及環環相扣所需的機制，所構成的價值網絡/生產網絡涉及“從供應商的供應商到客戶的客戶”。

圖3是一個價值鏈過程模型，可以作為理解這個視角活動的良好參照。

圖3  價值鏈過程模型， 改編自^[5]

圖3給出價值鏈中的三個相互作用的循環。交付是聯系客戶、接受訂單和確保貨物按承諾交付的過程。貨源是與供應商聯系、采購物資、確保物資按生產需要到達的過程。制作是一個與交付和貨源相互作用的流程。所有制造商都有這些基本流程，但交互程度、時間依賴性和信息流都有很大差異，具體取決于企業規模、制造模式、供應鏈中的位置、全球制造要求、縱向集成程度等因素。

因此對于生命周期維度，從價值網絡這個視角看，應將“物流”這一刻度映射成圖3中所示的“貨源”的功能范圍，涵蓋供應商關系、采購、物流、倉儲、配送、備品備件管理等，將“銷售”這一刻度映射成圖中所示的“交付”的功能范圍，涵蓋客戶關系、訂單、渠道、門戶、交付管理等。

需求強調的是，對于智能制造，不僅產品生產要與供應鏈基本環節的橫向兩端，即所代表的供應商信息（實物產品級）和交付（訂單履行）所代表客戶信息（實物產品級或數字產品級）進行信息貫通，產品設計和產品工程也要與供應商信息和客戶信息在數字產品級橫向貫通，同時再與產品生產進行縱向貫通，才能充分滿足產品的可制造性和可交付性，這是能力評價的一個很重要的方面。例如物流數據可用于裝配，采購部門可實時查看庫存，隨時了解供應商提供的零件，客戶可在生產過程中查看產品的完工情況等。全數字化生產中的價值流實現了采購、訂單計劃、裝配、物流、維修、客戶和供應商等環節的聯系。

3　系統層級維度

《建設指南》給出的這個維度是實現企業業務到工廠、車間、控制系統的運營和自動化主要的業務視角。對于這個維度，智能制造能力評價的主要關注點應是設備接入、工業軟件的齊全性、人機交互，以及全維度各層的自主能力。

對于設備接入，需要說明的是，《建設指南》對于這個維度的設備層級的解釋 “設備層級包括傳感器、儀器儀表、條碼、射頻識別、機器、機械和裝置等，是企業進行生產活動的物質技術基礎”其實是有問題的，其中的“機器、機械和裝置等”與“傳感器、儀器儀表、條碼、射頻識別”不能混為一談，前者屬于制造裝備，屬于智能功能維度的資源要素，后者屬于自動化設備。虛擬世界通過自動化設備來感知制造裝備，或者說如果現實世界中的裝備在數字世界中有一個“數字孿生”的話，裝備的特征是由其“數字孿生”（虛擬實體）的特性來表現的，而鏈接裝備的特征與“數字孿生”的特性，并保持其狀態時刻同步的橋梁是設備。

對于工業軟件，現代企業或工廠一般都會有MES、SCADA或DCS，需要評價的是其中的智能或自主要素。例如對于控制層的PLC或等價控制器，如果只是按照固定程序執行固定回路的自動控制，則認為是自動化而非智能化的，控制器能夠根據輸入事件自主地調整自己的控制行為才是智能化的。

對于車間層，傳統的MES/SCADA系統往往智力不足，比如工藝報警，大量基礎報警被推送給操作員，決策仍依賴存在于人腦中的智能，因此，可以考慮將單位時間平均出現的報警條數作為一個智能報警的評價指數，因為智能報警的實現不僅需要基于邏輯，還要基于模型、條件、位置等情境感知能力的支持。評價需要注意的是負責生產管理的MES/SCADA本身因行業的不同體現出的形態和覆蓋的功能范圍。此外還要考慮裝備的日益智能化和云計算的普及以及實時數據分析會使車間智能向邊緣設備分散（本地智力）和向云端集中（協調智力），從而改變傳統的車間生產系統形態。

對于企業層，除了ERP、SCM、CRM和PDM等尋常的信息化系統外，應該實現數字工廠和智能工廠的信息集成。從智能制造角度，建議評價企業向所謂“感知型企業”或“預測性制造系統”轉變的程度。因為它們涵蓋了企業的敏捷性、透明度、健康診斷和數據分析及反饋，并需要泛在傳感器、物聯網、預后和健康管理（PHM）、機器學習和數字企業平臺的綜合支持。

協同層級的智能制造目標應是數字生態系統，不僅要關注企業在產業鏈上通過互聯網共享信息實現協同研發，智能生產、精準物流和智能服務等，還要強調這種協同的動態性，比如動態確定供應商和合作伙伴的能力，以及更廣泛的信息獲取渠道。

4　智能功能維度

智能功能維度也應從兩個視角來看待，一個是從集成和互操作角度，程度、廣度和魯棒性，另一個是從數據-信息-知識的角度，在原始數據不斷的集成和處理過程中，在元數據的作用下，數據被變換成有意義的信息，經過歸納，有規律的信息被轉化成知識，運用知識反作用于系統和過程，達到自我適應、調整和優化。

“資源要素”表示現實世界的實體和產能，建議采用IEC 62264規定的資源分類標準。圖紙、工藝文件的電子文檔屬于虛擬世界的信息，資源通過系統層級維度的設備與虛擬世界相連。資源要素的評價關注點是資源的標識，包括標識的標準化和規范化，這是資源狀態監視、跟蹤、分析和可視化的基礎。對于不同的資源，標識的程度取決于識別的目的。資源要素必須通過系統層級維度中設備層次中的“設備”才能被集成到自動化或智能化系統中來。

“系統集成”除了傳統意義上的系統集成外，應強調物理和虛擬世界的融合，評價關注點主要應是：泛在網絡（如有線/無線傳感器網絡、定位系統等）的狀況；人、機和系統之間物理通信和數據傳輸能力；以及接口和協議的標準化程度?；就ㄐ欧绞娇赡馨ㄎ募粨Q、共享數據庫、基于定制接口、基于消息傳遞和工作流。

“互聯互通”的典型標志應是物聯網融入制造過程，制造業務和設備實現了服務化和可能利用云技術的服務虛擬化。普遍采用了互聯網和Web標準，以及SOA架構和安全及隱私管理。在互操作上，一個信息系統可以使用另一個信息系統暴露的服務，標志是可以對業務服務和設備服務進行混合編排，動態生成新的過程或應用程序，顯然，這需要對資源所代表的“物”進行封裝并暴露成標準的服務才能做到，例如統一提供RESTful服務接口。該層的愿景應是物與服務聯網。

“信息融合”目的應該是信息集成，關注點有兩個。一是語義技術的采用，如工廠統一的信息空間、本體、語義Web、語義化的機器通信（M2M）和語義化的數字產品記憶，否則無法實現所謂“跨界集成”。二是數據分析，如經驗預測、模式識別、機器學習、智能數據分析、數據挖掘、認知計算等。在互操作上，一個信息系統可以使用另一個信息系統提供的過程，即可以實現可能的異構過程模型和應用程序的映射、連接、合并和翻譯。由于難以對技術采用情況進行評價，因此建議評價采用某種變通做法，比如物流可見性或動態結成合作伙伴（虛擬企業）的能力，以及生產計劃的自動化和優化、預見性維修等方面設置評價指標。

“新興業態”一方面體現是一種綜合效果，如《建設指南》所列如個性化定制、遠程運維等，另一方面智能裝備本身與業務結合的應用也應是重要方面，例如無人機運用于智能倉庫的盤庫、增材制造（3D）打印運用于備品備件管理等，而且會層出不窮。這類應用創新項建議作為這一層級的加分項。

5　評價的原則

除了一般指數評價體系常規的原則外，針對智能制造評價指數度量，應著重強調以下原則：

·    應具有普適性：既適用于大型甚至跨境企業，也適用于中小企業，即適用于綜合企業、龍頭企業，也適用于OEM廠商和零部件供應商，以及流程、離散或混合生產模式。

·    不應形成對企業經營和生產運營最佳做法的評價。因為每種制造情況都是獨特的，取決于行業、規模、制造技術、垂直化程度、消費者或行業客戶組合、競爭對手等因素，不存在“一刀切”的最佳解決方案。

·    不應割裂“智能制造系統體系架構”魔方的3個維度，展開成3個平面甚至3個軸分別設立評價指標。比如智能裝備，只有在智能功能維度的資源要素與系統層次維度中的設備相結合時才可能形成，或者說一個裝備只有嵌入或附加了設備（如傳感器、控制器、標簽等）并具有與外界通信能力才有可能稱為智能設備，而這樣的智能裝備只有在比如生產中，才能評價生產的智能化水平。建議將魔方中的“系統層級”維度作為設立指標的主干。

·    可裁剪，評價標準的使用應對齊企業的需要，應允許企業就適用指標的數量和類型做出決定。

·    可管理，指標應限于滿足測量目的所需的最小數量。

·    對不同類型的制造企業，應通過權重對指數的絕對值進行適當調整，例如對于流程工業，由于產品、產線都較為固定，因此對諸如柔性方面的評價沒有意義。相反，這類企業往往計劃外停機對生產的影響較大，同時又通常是資源和能源消耗大戶，對這方面的權重就應提高。

6　結束語

事實上，還存在若干相對獨立的應用視角，可以形成若干主題，它們可能屬于智能制造系統架構某個維度的某個層級，但可以極度擴展出大量應用，或者自身要描述清楚需要橫跨幾個維度，或者深度應用才能顯現智能制造的本質。例如人機交互、優化和仿真、AI的應用等，類似的主題，其必要性和有效性難以一個統一的標準對所有企業進行評價。因此，企業的需求在評價時還應該是第一位的。

★工業和信息化部2016年智能制造專項“智能制造評價指數標準研究與試驗驗證”項目

作者簡介：

謝紅兵（1962-），男，江蘇南京人，研究員級高級工程師，現任北京和利時智能技術有限公司產品技術部系統設計師，研究方向是工業軟件、自動控制、智能制造。

參考文獻：

[1] 工業和信息化部，國家標準化管理委員會. 國家智能制造標準體系建設指南（2015版）[Z]. 2015.

[2] Y Lu，KC Morris，S Frechette. Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems[EB/OL]. February 2016, http://dx.doi.org/10.6028/NIST.IR.8107.

[3] Edward J. Barkmeyer. SIMA Reference Architecture Part 1: Activity Models. Nistir National Institute of Standards & Technology[Z]. 1996.

[4] Supply-Chain Council, Supply-Chain Operations Reference-model（SCOR V8）[Z]. 2006.

[5] ARC Advisory Group, Collaborative Manufacturing Management Strategies[Z].  2002, 11.

摘自《自動化博覽》2018年8月刊