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從三體智能革命談智能制造

智能制造 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-20 09:50 ? 次閱讀
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2018年11月9日,第31屆中國機床工具行業發展論壇暨2019年運營形勢研討會在江蘇太倉召開,研討會上智能研究院研究員、中航工業集團信息技術中心首席顧問寧振波作了題為“智能制造——從三體智能革命說起”的演講。

以下為演講的內容摘錄,供大家學習交流:

非常感謝。我們講到智能制造一定要思考一個問題,世間萬物只有人有智能,我們就拿人與智能工廠做比對。我們思考,一個人的視覺再發達,他的大腦薄弱,這個人有智能嗎?答案顯然是否定的。

我們再思考,一個智能工廠按照管理學理論分為決策層、管理層和執行層。智能工廠的智能體現在什么地方呢?我個人認為體現在正確的決策管理下建立了自主研發體系。

執行層是什么呢?我們的執行層用了再多的機器人,再多的數字化設備,再多的數控設備,包括自動化的物料配送,它仍然是自動化的概念,不是智能的概念。

2017年廣東有一個報告,我主筆寫的,什么報告呢?就是廣東的經濟續虛向實轉程規劃。我想告訴大家的是,截止2017年底,廣東省經信委提供的數據,廣東省的所有企業里面90%以上沒有研發能力,所以說,慘了吧。

一個智能工廠體現在哪呢?智能制造的核心是制造。制造做不好,通過大量的軟件、大量的機器人就能實現智能了嗎?不能。沒有決策,沒有管理(就沒有智能)。

第二點,我們關于德國工業4.0曾經打了五年的報告,13年4月份就講了工業的1.0、2.0、3.0、4.0?,F在我們反觀這個四步,我不知道大家思考沒有,這個四步哪一次工業革命不是幾十年甚至上百年的歷史?

如果按全球共同的說法,2013年漢諾威博覽會德國推出工業4.0算是第四次工業革命開始的話,我們現在才剛剛過了4點。工業4.0是以智能制造為標志的話,我想告訴大家,全球沒有智能工廠,中國的智能工廠全是假的。

我再講一個數據,工業4.0有一個評價標準,這個標準是德國科學工程院以及一些大學共同建立的。前些年初,評價了德國紐倫堡西門子小鎮工廠,生產PRC可編址模擬器,4.0是滿分的話,紐倫堡的西門子工廠得分是3.5分;接著又評價了德國博世公司,博世很厲害,沒有博世就沒有德國的汽車工業,它的得分3.4分;請了同樣的團隊、同樣的評價標準評價了中國的華為,得分是2.7分。前年,新華社記者隨團訪問了紐倫堡,訪問了工廠老板,問他:你們現在3.5了,什么時候能達到4.0滿分呢?(老板)考慮了很長時間回答記者,十五到二十年以后。

所以,2014年我在上海交通大學一個會議上提出,我們現在消化工業4.0,遠遠沒有到消費工業4.0。

工信部有一個項目,叫智能船舶項目,這個船舶是重大項目,針對民用船舶的。在大連船廠召開專家工作會,一天的智能船舶發展路線研討會。我只想說這個研討會的最后的總結:如果把智能制造比喻成一場馬拉松比賽的話,中國智能制造作為一名運動員,我們正在熱身尚未上場。

我去年參加了一個重要的會議,會議上國資委的領導人講:“實體制造業是中國經濟的壓艙石”。是的,盡管我們的國產機床、飛機制造等都有所落后,但這些事情哪一樣簡單呢?簡單的事情都被別人干完了,我們干的事全是難干的事,需要我們花幾十年甚至幾代人的努力才有可能成功。所以我非常反感把智能制造娛樂化,智能制造不是唱歌、寫書法就能出來的。

在說完這些以后我們來思考一下,未來的產品生產模式是怎樣的?未來的生產方式是單件大批量、多件小批量和單件定制并存。最難解決的是單件定制,單件定制問題解決了,多件小批量和單件大批量都容易了。

以前就有單件定制,比如說英國的勞斯萊斯汽車,它是為英國皇家成員個性化定制的。因為每輛外形不一樣,裝飾不一樣,配置不一樣,所以成本極高。對汽車而言,生產不同的汽車,要用采用不同的模具,僅僅模具就價值上千萬,因此過去的個性化定制成本奇高。

于是人們思考,能不能用軟件的方式來控制數據的自動流動,解決復雜產品的不確定性,這不就是智能制造嗎?但是,軟件定義談何容易?從產品的設計開始,產品設計、產品仿真、工藝設計、工藝仿真、生產過程的全數據化、交付之后的維護維修全都要靠軟件。調整軟件,產品就變了。因此,智能制造是一個非常難的事情。

我們再來看,我們作為用戶方、需求側,未來15年后的先進制造業是什么?我個人認為十五年后的先進制造業一定是時空人機一體化。就是生產方式隨時、隨地、不隨人。隨時,就什么時間都可以造,隨地就是,不論是在月球上、火星上,還是水面的艦艇、水下的潛艇上,都能夠隨時制造。當然,不隨人就是不隨個人的技術水平高低影響到產品的質量好壞。所以,基礎就是人、機、物的互聯。

“人”的互聯互通我們已經很清楚了,“機”就是指工業互聯網。但是很多人理解錯了,工業互聯網姓工,不姓網。工業要的是什么?產品、流程,最難的是前端。因此,大家要正確認識,工業互聯網的要素是生產要素,而不是消費要素。

比如說三一重工是“工”,它生產的挖掘機和工程設備就是生產要素,它就可以納入工業互聯網的范疇。比如國內的汽車公司生產的汽車就屬于物聯網的范疇,它是消費要素。如果汽車也算工業互聯網的話,那么華為、中興、小米的手機設備算不算工業互聯網呢?不算,它是消費要素,不是生產要素。

物聯網最近很熱,但是大家要正確認識。京東的物聯網做的非常好,他們還試圖進入制造業,但是他們的物流是我們企業的外部外流,外部物流除了食品發生霉變過期形態改變,物料的形態幾乎不變。但是在企業的內部就麻煩了,車、銑、刨、磨,物料的形態時時刻刻在變,所以,物聯網能做企業的內部物流嗎?做不了。因此,制造業企業的內部物流一定是工業互聯網,不是物聯網。

九月份,我們出了一本書《智能制造術語解讀》,其中講到了CPS。CPS很重要,為什么?因為德國工業4.0的第一戰略要點建立一個CPS系統,就是虛實、精確預測,如果大家關心CPS的話,可以去網上下載CPS的白皮書,里面有詳實的解讀,其中最重要就是賽博,賽博是個控制機制。

前幾年,南京召開了第一屆世界智能制造大會,AMSE美國機械工程學會的主席、德國工業4.0之父等人都在在報告中都提到了便宜的傳感器。便宜的傳感器可以被大規模使用,智能制造從感知開始,要感知數據,不能像中國五千年的文明史里的“好像、大概、差不多”,這是不行的,一定要數據化。傳感器的數據通過網絡來傳遞到后臺,有了這些真實的數據,我們才可以在人的支撐下實現智能化,沒有人的支撐智能還是一片空白。

實際上,CPS的核心是設備和物料的互聯網,我們現在全球的上網人數40億,預測2020年,全球的設備聯網數400億。我們反復說,虛實卻缺一不可,虛就是賽博,實就是PHYSICAL.

大家思考一下,中國的道家文化是“道生一、一生二、二生三、三生萬物”,一個復雜系統必然有三個復雜要素才能構成。歐美認為賽博加PHYSICAL構成一個復雜系統,這在中國不行,兩個要素怎么構成一個復雜系統呢?于是我們思考賽博是怎么來的?它是人創造的。

人創造了電腦,創造了算法和方法。人可以把自己的知識經驗甚至成熟工人的技能轉變為軟件和模型,人可以將物理實體建模成數字虛體。數字虛體有兩個作用,第一個作用是嵌入式系統,比如工程機械開工的情況就反映了我們經濟發展的晴雨表。如果我是挖掘機司機,計時工資,我每天上班把挖掘機打開,下班一算八個小時滿了,但是挖掘機是否有負載、是否干過活了其他人并不知道,所以就要加裝傳感器,但是傳感器不要一下子裝一百個、一千個。第一,數據的正確性,裝一個就要保證準確性;第二,在此基礎上根據需求追求采集數據的完整性,不展開了。

這么一來,嵌入式系統帶來一個重要概念,生產型企業轉型為生產服務型企業核心是產品的智能化。另外一個系統就是我們平常設計產品用的CPC等軟件,可以把物理模型建成數字虛體。不展開了。

數字化難在哪呢?建模。建模并不簡單。1970年,波音777設計的時候用了800種軟件,2005年,波音787設計的時候用了8000種,現在已經超過了9000種。為什么數字化模型那么重要?當你把一個產品變成軟件和模型了,意味著任何電腦之間構建了一座金橋。電腦可以代替你完成你的工作。當電腦干的多了,人干的少了,我們就走向智能了。

我們來看,復雜的產品有多復雜。傳統的制造業,機、電、光、流體、熱、核這些系統構成一個龐大的復雜產品,所以不僅僅是機械結構要建模,其他系統也要建模。因此就出現了軟件工程,軟件工程把各專業知識結合起來,就變成了工業軟件。智能制造難點在建模,焦點在仿真,大規模工業軟件的應用才是走向智能的基礎。

智能制造的起源是從波音777開始的。波音777用了八臺大型IBM計算機,用了3200套工作站用于搞三維的零件設計和裝配設計,用了2萬臺計算機、PC機、800個相互不關聯的軟件,形成了14個相互不關聯的物料表。由于設計效率提升,波音777就成了波音歷史上最掙錢的飛機。當然,大量的軟件使用帶來了天量的數據。

過去,我們設計、制造、實驗是串行的,現在我們是在賽博空間中完成整個產品的設計、工藝、制造和實驗,有問題可以就改模型。過去,手工;現在,數字化;未來,智能化。當然,我們還可以把它映射到虛擬實驗中,過去是每天必實驗,今后的實驗是驗證性的實驗。因為有了精準的模型,可以大量進行驗證性的實驗,肯定大幅減少問題的出現。

小結一下,智能制造的本質:軟件化的工業技術、軟件定義生產體系、生產關系優化重構?,F在,軟件定義變了,傳統的思維方式全被推翻了,因此(智能制造)非常難。當然,為了推動智能制造的發展,中國各方面都在助力制造業,幫助制造業轉型升級。我們過去的工業是落后的,現在我們有機會跟外國人在同一條起跑線上,因此,希望與在座的各位努力奮斗,助力我們的制造業走向世界。

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原文標題:寧振波 | 智能制造——從三體智能革命說起

文章出處:【微信號:mfg2025,微信公眾號:智能制造】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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