工業互聯時代的智能製造
伴隨著OT(操控技術)、IT(信息技術)、CT(通信技術)等3T技術的深度融合，智能製造與工業互聯網向我們走來了。我們即將置身於一個數字化、信息化、網絡化的智能工業時代。未來已來，顧首相問，何謂“智能”?“智”從何來?
本文，我們將從工業互聯網的大背景下，來解讀智能工廠，以及智能工廠的基礎建模。
一、說文解字說“智能”
“智”，三字而成，日為金烏,矢為弓箭，口為人言。字義為對太陽東昇西落這樣的事情對答如流，口出如箭。引申為知萬物變化之根本，察萬物變化之規律，對事物的過去現在未來的變化了然於胸。
這裡麵包含了三個層面的含義：一是知萬物變化之根本的感知能力和認知能力，二是察萬物變化之規律，從而指導自己行為(如日出而作、日落而息)的應激能力和適應能力，三是通過總結，對事物狀態和未來變化做出分析和判斷的能力。這實際上構成了一個基於“意識——行為——經驗”的智能結構體模型：
在這個模型中，智能結構體通過感知和認知形成意識，通過意識約束和指導行為，通過對行為能力和行為過程的總結用提煉形成經驗，藉助經驗對未來的變化做出判斷和分析，並在更高的標準上優化和提升自身的意識。
二、工廠如何變得“智能”
讓工廠變得智能，就要把工廠變為一個智能結構體，就需要建立工廠的意識，協調工廠的行為，洞察工廠的數據。
(1)建立工廠意識：邊緣計算與標準認知
我們要讓工廠有意識，首先要建立對工廠物理世界的感知能力。這依賴於以操控技術 (OT)為代表的自動化與工業協議的發展，它為我們用信號量來描述、感知和反饋物理世界提供了基礎，這其中包括了傳感器、PLC、以太網等技術在工業領域的廣泛應用。
在物理世界的邊緣，基於OT的邊緣計算設備和工業軟件對現場作業的工業數據(包括環境數據、設備運行數據、產品數據)進行不間斷反饋，形成了對工業物理世界的感知。感知是客觀的，被動的。
我們要讓工廠有意識，還要建立對工廠物理世界的認知能力。認知是主觀的、能動的，是基於工業機理的，是更高層次上的意識。
絃動別曲，葉落知秋。通過感知與認識的結合，建立一個面向產品生命週期的數據採集體系和標準認知能力，才是智能製造的可靠基礎。前者通過工業軟件的整合和數據採集實現對產品生命週期數據的不間斷、低延時、準確、可靠的反饋;後者通過數字化的模型對產品生命週期進行描述，明確定義產品生命週期內各個生產環節的技術經濟指標、生產工藝規範、設備運行參數以及操作規程等等，為我們評估性能、發現缺陷、預測故障、優化生產作業流程提供標準和依據。
(2)協調工廠行為：柔性生產與數字主線
在生產製造領域，所有的生產都是有意識的，都是基於市場需求的。無論是面向庫存生產還是面向訂單生產，產能都是面向市場的。通過銷產轉換和協同，拉直客戶與產品之間的路線，快速、柔性化地調配生產資源，保障低成本、高績效、高質量的產品交付，是柔性生產的終極目標。
這需要從價值鏈、產品鏈、設備鏈三個管道上對生產過程進行科學有效地組織和管理。筆者以業務鏈為機體，產品鏈和設備鏈為兩翼繪製了一個業務信息化、製造數字化和裝備數字化的“大飛機模型”，如下圖所示：
在圖中，一是基於業務協同的價值鏈管道，以ERP為代表實現業務管理的信息化。從銷售訂單開始，全面管理生產計劃、原料供應、生產製造、完工檢驗、交付分銷和售後服務一系列價值增值環節，實現業務過程的信息化，保障企業生產運營的有效組織和協同。
二是基於製造過程的產品鏈管道，以PLM+MES為代表實現製造數字化，從產品設計開始，對生產製造過程中的工藝數據、投入產出、能源消耗、過程質量等製造數據進行數字化採集和分析。
三是基於設備運行的設備鏈管道，實現生產裝備的數字化運維和運行監視。
從這三個管道的邏輯模型中，我們可以看到，人(業務、組織)、機(設備、產線)、物(物料、產品)在生產製造環節實現了數字化融合，產生了一條支撐柔性生產的數字主線。這條數字主線整合產品生命週期各環節，集成產品設計數據、計劃排產調度數據、人機料法質製造數據、設備運行運維狀態數據，為建立柔性生產的數字化模型提供了全維度的數字化洞察。
(3)洞察工廠數據：大數據分析與生產優化
通過數字主線上業務數據、製造數據特別是設備運行數據的採集和集成，形成不間斷的工廠大數據流，建立對生產運行的數據洞察，並反饋回業務運營裡面去，實現生產的不斷優化。比如設備維修計劃、預測能力的提升，質量分析可靠性的提升、工藝流程和操作規範優化以及產能利用率的提高等等。
三、智能工廠的基礎建模
工廠建模的目的是為了數字化、結構化的描述和處理生產製造環節的各種信息，按照組織劃分的原則、業務協同的規則、數據統計的規則、物料(能源)平衡的原則等一系列共性規則和約束，將生產製造信息與物理世界聯繫起來。
通過前面 “大飛機模型”的分析,我們知道,人(業務、組織)、機(設備、產線)、物(物料、產品)在生產製造環節實現了數字化融合,那麼,工廠作為生產製造環節的主要承載者,其基礎建模也一定離不開這三部分,即業務組織建模、物理實體建模和產品工藝建模。
先說業務組織建模。業務組織是企業開展業務工作的基礎，也是評價業務績效的主體責任單元。有了工廠組織模型的定義，就可以按組織的維度洞察業務流程性能和製造過程績效。一般來說，工廠業務組織模型應該包括一個樹形的生產組織架構以及崗位人員、工作制度等基礎信息的定義。
再說物理實體建模。物理實體是對生產線、生產單元、生產節點等物理生產資源的抽象和描述。常見的物理實體建模有兩種方式，一種是自頂向下的切割式建模，以ERP為代表，一種是自底向上的裝配式建模，以MES為代表。
在ERP中，對物理生產資源的描述是高度抽象化的，它站在生產組織和業務管理的角度，向下透視，把物理生產資源切割成一個個工作中心，建立起計劃排產、生產統計和成本歸集的基本業務單元。
在MES中，由於管理的對象更加貼近實際生產資源，所以就更強調了物理建模的仿真性。它站在實際物理生產場景的角度，把一個個物理生產資源構件化，然後再逐級向上裝配，最終形成一個工廠的物理模型。
以化工企業的工廠建模為例，首先在物理邊緣建立起與物理生產資源對應的節點模型，如側線、罐、進出廠點、匯流點、互供點、裝置界區節點、計量節點、庫位、能源節點等，再向上裝配形成物理界區模型，並在ERP與MES的對接處建立ERP工作中心與MES物理實體以及組織模型的映射，如下圖所示。
最後說產品工藝建模。工藝模型是產品付諸生產的具體行動方案和路線圖，用於定義產品生產的工序和步驟，是產品從原料到中間產品再到最終產品的形態變化過程，是生產平衡、能源平衡、物料平衡的統計模型和工程模型。
工序過程在生產單元上完成，不同工藝路線在相同工序上的工藝要求不同，形成不同工藝的工藝卡片，記錄工序上的投入、產出、能耗、工藝參數、作業步驟。
這樣，通過三個基本模型和模型間引用關係的定義和構建，來完整描述智能工廠的數字主線，從而建立起智能工廠的數字化模型。
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