1、航空智能工廠的基本特征與框架體系航空工業處于制造業的尖端，目前呈現出多學科、邊緣性、尖端 性等特點。全新的航空工業采用先進生產模式、先進制造系統、先進 制造技術和先進組織管理方式，其主要特征和主要途徑是加工過程的 精密化、快速化，自動化技術的柔性化，以及整個制造過程的網絡化、 智能化。為了順應飛機等武器裝備制造業的發展趨勢，滿足未來國防軍事的需求，長壽命、高可靠性和短周期已成為航空產品研發的基本 指標。在此形勢下，傳統的航空制造企業組織模式與制造方法已難以 滿足航空工業發展的需求。近年來，隨著德國工業4.0等與智能制造 相關的概念被提出，各發達國家均把智能制造作為促進本國武器裝備 制造業創新發

2、展的重要途徑。智能工廠（圖1）是智能制造生態系統的核心，也是未來智能制造基礎設施中的關鍵組成部分。在智能工廠中，賽博物理系統將人、數據、資源進行深入融合，使產品的制造過程得以全面優化， 真正實 現高能效、高柔性的智能制造。目前，西門子、戴姆勒、博世等著名 的德國企業已投入巨資進行研發。 美國GE公司也將在近年內投入15 億美金，用于工業互聯網的開發，旨在實現數字世界與機器世界在制 造過程中的深度融合。在航空領域，波音、洛克希德馬丁等世界先 進航空制造企業在實施新的戰略規劃時， 也高度重視智能工廠的建設， 認為其代表著未來航空工業制造技術和制造產業發展的新方向。反觀我國的航空制造企業，盡管在數字

3、化、信息化等方面已取得 了長足的進步，但仍存在大量的問題亟待解決。首先，企業的數字化、 自動化水平仍然較低。這是導致產品質量不穩定，生產效率難以提升 的重要原因。例如，波音公司早在 20世紀90年代就已經提出 MBD 技術，并實現了全制造過程的數字化，而我國航空企業目前僅在產品 設計階段實現基于三維模型的產品定義， 但在工藝設計、產品制造等 環節仍主要沿用此前的紙質工藝規程。 其次，各航空企業缺乏高效的 生產流程管理手段。飛機產品的制造流程非常復雜，目前，對制造流 程的管控仍然主要依賴于經驗豐富的工人。這種工作方式難以綜合考 慮制造過程中的各種因素，難以保證生產線的流暢運轉，容易導致各 生產環

4、節之間的產能失衡等問題。以數控機床的使用為例，我國企業 雖擁有當今世界上最先進的設備，也已掌握相當比例的先進操作技術， 但設備綜合利用率不足世界水平的一半， 生產效率更低。最后，對制 造過程無法形成閉環的管控。目前，各航空企業對加工過程中的具體 數據并不能充分地利用，從車間、生產線中采集的數據大多僅用于顯示與統計，而對于加工設備的實時數據則尚未做到實時采集， 更未能 實現基于這些數據的制造過程分析與優化。上述問題在傳統制造工廠中借助傳統制造水平的提升難以突破， 必須在智能制造思路的引領下，通過智能工廠的研究與建設加以解決。智能工廠的基本特征智能制造是以智能加工與裝配為核心的，同時覆蓋面向智能加

5、工 與裝配的設計、服務及管理等多個環節。智能工廠中的全部活動大致 可以從產品設計、生產制造及供應鏈3個維度來描述。在這些維度中， 如果所有的活動均能在賽博空間中得到充分的數據支持、過程優化與 驗證，同時在物理系統中能夠實時地執行活動并與賽博空間進行深度 交互，這樣的工廠可稱為智能工廠。與傳統的數字化工廠、自動化工廠相比，智能工廠具備以下幾個 突出特征。1制造系統的集成化作為一個高層級的智能制造系統，智能工廠表現出鮮明的系統工 程屬性，具有自循環特性的各技術環節與單元按照功能需求組成不同 規模、不同層級的系統，系統內的所有元素均是相互關聯的。 在智能 工廠中，制造系統的集成主要體現在以下方面。首

6、先是企業數字化平臺的集成。 在智能工廠中，產品設計、工藝 設計、工裝設計與制造、零部件加工與裝配、檢測等各制造環節均是 數字化的，各環節所需的軟件系統均集成在同一數字化平臺中，使整 個制造流程完全基于單一模型驅動，避免了在制造過程中因平臺不統 一而導致的數據轉換等過程。其次是虛擬工廠與真實制造現場的集成。基于全資源的虛擬制造 工廠是智能工廠的重要組成部分，在產品生產之前，制造過程中所有 的環節均在虛擬工廠中進行建模、 仿真與驗證。在制造過程中，虛擬 工廠管控系統向制造現場傳送制造指令，制造現場將加工數據實時反 饋至管控系統，進而形成對制造過程的閉環管控。2決策過程的智能化傳統的人機交互中，作為

7、決策主體的人支配“機器”的行為，而 智能制造中的“機器”因部分擁有、擁有或擴展人類智能的能力，使 人與“機器”共同組成決策主體，在同一信息物理系統中實施交互， 信息量和種類以及交流的方法更加豐富，從而使人機交互與融合達到 前所未有的深度。制造業自動化的本質是人類在設備加工動作執行之前，將制造指令、邏輯判斷準則等預先轉換為設備可識別的代碼并將其輸入到制造 設備中。此時，制造設備可根據代碼自動執行制造動作， 從而節省了 此前在制造機械化過程中人類的勞動。 在此過程中，人是決策過程的 唯一主體，制造設備僅僅是根據輸入的指令自動地執行制造過程，而并不具備如判斷、思維等高級智能化的行為能力。在智能工廠中

8、，“機 器”具有不同程度的感知、分析與決策能力，它們與人共同構成決策 主體。在“機器”的決策過程中，人類向制造設備輸入決策規則，“機 器”基于這些規則與制造數據自動執行決策過程， 這樣可將由人為因 素造成的決策失誤降至最低。與此同時，在決策過程中形成的知識可 作為后續制造決策的原始依據，進而使決策知識庫得到不斷優化與拓 展，從而不斷提升智能制造系統的智能化水平。3加工過程的自動化車間與生產線中的智能加工單元是工廠中產品制造的最終落腳 點，智能決策過程中形成的加工指令全部將在加工單元中得以實現。 為了能夠準確、高效地執行制造指令，數字化、自動化、柔性化是智 能制造單元的必備條件。首先，智能加工單

9、元中的加工設備、 檢驗設 備、裝夾設備、儲運設備等均是基于單一數字化模型驅動的，這避免 了傳統加工中由于數據源不一致而帶來的大量問題。其次，智能制造車間中的各種設備、物料等大量采用如條碼、二維碼、RFID等識別技術，使車間中的任何實體均具有唯一的身份標識，在物料裝夾、儲運等過程中，通過對這種身份的識別與匹配，實現了物料、加工設備、 刀具、工裝等的自動裝夾與傳輸。最后，智能制造設備中大量引入智 能傳感技術，通過在制造設備中嵌入各類智能傳感器， 實時采集加工 過程中機床的溫度、振動、噪聲、應力等制造數據，并采用大數據分 析技術來實時控制設備的運行參數，使設備在加工過程中始終處于最 優的效能狀態，實

10、現設備的自適應加工。例如，傳統制造車間中往往 存在由于地基沉降而造成的機床加工精度損失， 通過在機床底腳上引 入位置與應力傳感器，即可檢測到不同時段地基的沉降程度，據此， 通過對機床底角的調整即可彌補該精度損失。 止匕外，通過對設備運行 數據的采集與分析，還可總結在長期運行過程中，設備加工精度的衰減規律、設備運行性能的演變規律等，通過對設備運行過程中各因素 間的耦合關系進行分析，可提前預判設備運行的異常，并實現對設備 健康狀態的監控與故障預警。4服務過程的主動化制造企業通過信息技術、網絡化技術的應用，根據用戶的地理位 置、產品運行狀態等信息，為用戶提供產品在線支持、實時維護、健 康監測等智能化

11、功能。這種服務與傳統的被動服務不同，它能夠通過 對用戶特征的分析，辨識用戶的顯性及隱性需求，主動為用戶推送高 價值的資訊與服務。止匕外，面向服務的制造將成為未來工廠建設中的 一種趨勢，集成廣域服務資源的行業務聯網將越來越智能化、專業化,企業對用戶的服務將在很大程度上通過若干聯盟企業間的并行協同 實現。對用戶而言，所體驗到的服務的高效性與安全性也隨之提升， 這也是智能工廠服務過程的基本特點。智能工廠中的主動化服務如圖 2所示。智能工廠的框架體系智能工廠由賽博空間中的虛擬數字工廠和物理系統中的實體工廠共同構成。其中，實體工廠部署有大量的車間、生產線、加工裝備6等，為制造過程提供硬件基礎設施與制造資

12、源， 也是實際制造流程的 最終載體；虛擬數字工廠則是在這些制造資源以及制造流程的數字化 模型基礎上，在實體工廠的生產之前，對整個制造流程進行全面的建 模與驗證。為了實現實體工廠與虛擬數字工廠之間的通信與融合，實體工廠的各制造單元中還配備有大量的智能元器件，用于制造過程中 的工況感知與制造數據采集。在虛擬制造過程中，智能決策與管理系 統對制造過程進行不斷的迭代優化， 使制造流程達到最優；在實際制 造中，智能決策與管理系統則對制造過程進行實時的監控與調整，進而使得制造過程體現出自適應、自優化等智能化特征。由上述可知，智能工廠的基本框架體系中包括智能決策與管理系 統、企業虛擬制造平臺、智能制造車間等

13、關鍵組成部分，如圖3所示。1智能決策與管理系統智能決策與管理系統如圖4所示，是智能工廠的管控核心，負責 市場分析、經營計劃、物料采購、產品制造以及訂單交付等各環節的 管理與決策。通過該系統，企業決策者能夠掌握企業自身的生產能力、 生產資源以及所生產的產品，能夠調整產品的生產流程與工藝方法， 并能夠根據市場、客戶需求等動態信息作出快速、智能的經營決策。工而塔外IF 小燈任開一般而言，智能決策與管理系統包含了企業資源計劃（ ERP、 產品全生命周期管理（PLM、供應鏈管理（SCM等一系列生產管理 工具。在智能工廠中，這些系統工具的最突出特點在于：一方面能夠 向工廠管理者提供更加全面的生產數據以及更

14、加有效的決策工具，相較于傳統工廠，在解決企業產能、提升產品質量、降低生產成本等方 面，能夠發揮更加顯著的作用；另一方面，這些系統工具自身已達到 了不同程度的智能化水平，在輔助工廠管理者進行決策的過程中， 能 夠切實提升企業生產的靈活性，進而滿足不同用戶的差異化需求。2企業數字化制造平臺企業數字化制造平臺需要解決的問題是如何在信息空間中對企 業的經營決策、生產計劃、制造過程等全部運行流程進行建模與仿真， 并對企業的決策與制造活動的執行進行監控與優化。 這其中的關鍵因 素包括以下兩點。（1）制造資源與流程的建模與仿真。在建模過程中，需要著重考慮智能制造資源的 3個要素，即實體、 屬性和活動。實體可

15、通俗地理解為智能工廠中的具體對象。屬性是在仿真過程中實體所具備的各項有效特性。智能工廠中各實體之間相互 作用而引起實體的屬性發生變化，這種變化通常可用狀態的概念來描 述。智能制造資源通常會由于外界變化而受到影響。 這種對系統的活 動結果產生影響的外界因素可理解為制造資源所處的環境。在對智能制造資源進行建模與仿真時，需要考慮其所處的環境，并明確制造資 源及其所處環境之間的邊界。(2)建立虛擬平臺與制造資源之間的關聯。通過對制造現場實時數據的采集與傳輸，制造現場可向虛擬平臺 實時反饋生產狀況。其中主要包括生產線、設備的運行狀態，在制品 的生產狀態，過程中的質量狀態，物料的供應狀態等。在智能制造模

16、式下，數據形式、種類、維度、精細程度等將是多元化的，因此，數 據的采集、存儲與反饋也需要與之相適應。在智能制造模式下，產品的設計、加工與裝配等各環節與傳統的 制造模式均存在明顯不同。因此，企業數字化制造平臺必須適應這些 變化，從而滿足智能制造的應用需求。在面向智能制造的產品設計方面，企業數字化制造平臺應提供以 下兩方面的功能：首先，能夠將用戶對產品的需求以及研發人員對產 品的構想建成虛擬的產品模型，完成產品的功能性能優化，通過仿真 分析在產品正式生產之前保證產品的功能性能滿足要求，減少研制后 期的技術風險；其次，能夠支持建立滿足智能加工與裝配標準規范的 產品全三維數字化定義，使產品信息不僅能被

17、制造工程師所理解， 還 能夠被各種智能化系統所接收，并被無任何歧義地理解，從而能夠完 成各類工藝、工裝的智能設計和調整，并驅動智能制造生產系統精確、 高效、高質量地完成產品的加工與裝配。在智能加工與裝配方面，傳統制造中人、設備、加工資源等之間 的信息交換并沒有統一的標準，而數據交換的種類與方式通常是針對 特定情況而專門定制的，這導致了制造過程中將出現大量的耦合， 系 統的靈活性受到極大的影響。例如，在數控程序編制過程中，工藝人 員通常將加工程序指定到特定的機床中，由于不同機床所使用的數控 系統不同，數控程序無法直接移植到其他機床中使用， 若當前機床上 被指定的零件過多，則容易出現被加工零件需要

18、等待，而其他機床處 于空閑狀態的情況。隨著制造系統智能化程度的不斷提升，智能加工與裝配中的數據 將是基于統一的模型，不再針對特定系統或特定設備，這些數據可被 制造系統中的所有主體所識別，并能夠通過自身的數據處理能力從中 解析出具體的制造信息。例如，智能數控加工設備可能不再接收數控 程序代碼，而是直接接收具有加工信息的三維模型， 根據模型中定義 的被加工需求，設備將自動生成最優化的加工程序。這樣的優勢在于： 一方面，工藝設計人員不再需要指定特定機床， 因此加工工藝數據具 有通用性；另一方面，在機床內部生成的加工程序是最適合當前設備 的加工代碼，進而可以實現真正的自適應加工。3智能制造車間10智能

19、制造車間及生產線是產品制造的物理空間， 其中的智能制造單元及制造裝備提供實際的加工能力。各智能制造單元間的協作與管控由智能管控及驅動系統實現。智能制造車間基本構成如圖5所示,(1)車間中央管控系統。車間中央管控系統是智能加工與裝配的核心環節，主要負責制造過程的智能調度、制造指令的智能生成與 按需配送等任務。在制造過程的智能調度方面，需根據車間生產任務， 綜合分析車間內設備、工裝、毛料等制造資源，按照工藝類型及生產 計劃等將生產任務實時分派到不同的生產線或制造單元，使制造過程中設備的利用率達到最高。在制造指令的智能生成與按需分配方面， 面向車間內的生產線及生產設備，根據生產任務自動生成并優化相應

20、 的加工指令、檢測指令、物料傳送指令等，并根據具體需求將其推送 至加工設備、檢測裝備、物流系統等。(2)智能生產線。智能生產線可實時存儲、提取、分析與處理 工藝、工裝等各類制造數據，以及設備運行參數、運行狀態等過程數 據，并能夠通過對數據的分析實時調整設備運行參數、監測設備健康11 狀態等，并據此進行故障診斷、維護報警等行為，對于生產線內難以 自動處理的情況，還可將其向上傳遞至車間中央管控系統。止匕外，生 產線內不同的制造單元具有協同關系，可根據不同的生產需求對工裝、 毛料、刀具、加工方案等進行實時優化與重組， 優化配置生產線內各 生產資源。(3)智能制造裝備。從邏輯構成的角度，智能制造裝備由智能 決策單元、總線接口、制造執行單元、數據存儲單元、數據接口、人 機交互接口以及其他輔助單元構成。 其中，智能決策單元是智能設備 的核心，負責設備運行過程中的流程控制、 運行參數計算以及設備檢 測維護等；總線接口負責接收車間總線中傳輸來的作業指令與數據， 同時負責設備運行數據向車間總線的傳送。 制造執行單元由制造信息 感知