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數(shù)字化賦能制造業(yè)

沈彬

弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)智能制造項(xiàng)目中心

中方副主任

01制造過程數(shù)字化賦能的需求

與國內(nèi)外現(xiàn)狀

制造業(yè)是衡量一個(gè)國家綜合國力的重要標(biāo)志，在世界主要工業(yè)國的經(jīng)濟(jì)增長中都起到了發(fā)動(dòng)機(jī)的作用?；ヂ?lián)網(wǎng)和信息工程的興起為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的方向和途徑，能夠助力傳統(tǒng)制造業(yè)從粗放型轉(zhuǎn)向精細(xì)型發(fā)展，提高產(chǎn)品質(zhì)量和能源利用率，減少碳排放。目前，中國、美國和歐洲均開展了制造過程數(shù)字化賦能的探索與布局，如中國制造2025，美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和德國的工業(yè)4.0等。其中，中國側(cè)重于基于互聯(lián)網(wǎng)和信息工程為制造提質(zhì)增效；美國側(cè)重于應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行制造的革新，激活傳統(tǒng)工業(yè)；而歐洲則側(cè)重于利用物聯(lián)信息系統(tǒng)，將生產(chǎn)中的供應(yīng)、制造和銷售信息數(shù)據(jù)化、智慧化，最后達(dá)到快速、有效、個(gè)人化的產(chǎn)品供應(yīng)。三者各有側(cè)重，但都致力于通過構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)連接起來，實(shí)現(xiàn)具備自主優(yōu)化能力的自適應(yīng)生產(chǎn)過程。

02 制造過程數(shù)字化賦能的構(gòu)想與藍(lán)圖

制造過程數(shù)字化賦能可以分為三個(gè)階段：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、反饋賦能，在物理空間和數(shù)字空間之間構(gòu)成閉環(huán)，即：基于物理空間的狀態(tài)信息對(duì)數(shù)字空間中的模型進(jìn)行修正；進(jìn)而通過在數(shù)字空間中高精度的模擬與仿真，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理空間中產(chǎn)品生產(chǎn)過程的自主優(yōu)化。

數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集指從數(shù)控系統(tǒng)、加工設(shè)備、軟件以及各類傳感器中采集并融合的狀態(tài)數(shù)據(jù)；同時(shí)，還需設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)以保證數(shù)據(jù)的兼容性，實(shí)現(xiàn)信息在不同工序以及產(chǎn)品全生命周期中的傳遞和通訊。

數(shù)據(jù)分析：制造過程中的狀態(tài)數(shù)據(jù)量大，復(fù)雜性高，常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹或相關(guān)性分析等手段進(jìn)行特征提取、預(yù)測(cè)分析和決策優(yōu)化。與傳統(tǒng)的DOE實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法相比，該方法能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行更加深入細(xì)致的分析，從而挖掘出更多深層知識(shí)。此外，構(gòu)建制造工藝專家系統(tǒng)能夠借助已有的經(jīng)驗(yàn)來分析數(shù)據(jù)和實(shí)際物理過程之間的關(guān)系，進(jìn)一步與大數(shù)據(jù)分析方法融合，在數(shù)字空間中構(gòu)建能夠反映真實(shí)物理空間狀態(tài)的高精度數(shù)字模型。

反饋賦能：在反饋賦能階段，包含在線優(yōu)化和離線優(yōu)化兩部分。在線優(yōu)化對(duì)實(shí)時(shí)性要求高，能夠通過對(duì)采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行在線即使的分析，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)加工質(zhì)量并對(duì)加工工藝參數(shù)進(jìn)行在線優(yōu)化。在線優(yōu)化過程中，可以通過5G技術(shù)解決信號(hào)傳輸時(shí)延大的問題。離線優(yōu)化則針對(duì)制造流程進(jìn)行優(yōu)化，通過對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，挖掘出造成效率低下或產(chǎn)品質(zhì)量低下等存在較大改進(jìn)空間的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)。進(jìn)而對(duì)整體流程進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，如優(yōu)化設(shè)計(jì)生產(chǎn)計(jì)劃等。無論是在線優(yōu)化還是離線優(yōu)化，均有數(shù)字（數(shù)據(jù)）驅(qū)動(dòng)與自主優(yōu)化的特點(diǎn)。

03 制造過程數(shù)字化賦能的應(yīng)用實(shí)例

以數(shù)字化賦能在整體葉盤加工過程中的應(yīng)用為例。整體葉盤作為發(fā)動(dòng)機(jī)的核心部件，其加工的形位精度和表面質(zhì)量都有嚴(yán)格的要求，保證整體葉盤不發(fā)生質(zhì)量偏心。通過采集到的振動(dòng)信號(hào)、主軸負(fù)載等信息，并將這些信息與刀具加工軌跡的空間信息進(jìn)行同步與聚合，構(gòu)建數(shù)字孿生模型對(duì)刀具磨損、工件變形、形位誤差以及加工表面完整性的在線監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)。進(jìn)一步地，基于對(duì)以上數(shù)據(jù)的分析，通過自主調(diào)控加工參數(shù)，實(shí)現(xiàn)加工過程可靠性與一致性以及機(jī)床效能的同步提升。在整體葉盤全生命周期管理方面，其加工過程本身耗時(shí)耗力，檢測(cè)手段也同樣繁瑣復(fù)雜，此外，在服役一段時(shí)間后還需進(jìn)行表面修復(fù)。因此，對(duì)整體葉盤加工、檢測(cè)、修復(fù)等過程中的各類狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能感知、分析與利用，對(duì)于保障其在服役過程中的高性能與高可靠至關(guān)重要。

04制造過程數(shù)字化賦能的關(guān)鍵技術(shù)

與未來展望

制造過程的數(shù)字化賦能對(duì)于自主提升生產(chǎn)過程質(zhì)量與效率有著顯著效果，未來具有極其廣闊的發(fā)展空間。在這一領(lǐng)域，以下兩方面研究有望獲得顯著進(jìn)展：

基于5G的云邊協(xié)同：若將所有數(shù)據(jù)都上傳至云端分析后再下放至各個(gè)生產(chǎn)設(shè)備，則時(shí)延過大，難以做到數(shù)據(jù)和實(shí)際加工過程的同步。因此需要將數(shù)字信息空間分為云端和邊緣端兩個(gè)部分，云端主要負(fù)責(zé)大批量數(shù)據(jù)的分析與處理，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得出優(yōu)化決策并將其下發(fā)到各邊緣端；邊緣端應(yīng)用下發(fā)的優(yōu)化模型，實(shí)時(shí)調(diào)整加工參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)加工過程。在邊緣（生產(chǎn)設(shè)備）端數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性高，部署具有高帶寬、低時(shí)延的5G網(wǎng)絡(luò)可望有效解決這一問題。

灰箱模型驅(qū)動(dòng)的加工過程建模：如果將基于物理學(xué)原理的模型如運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)和有限元模型稱為白箱模型，則基于大數(shù)據(jù)分析的模型可以稱之為黑箱模型。白箱模型往往計(jì)算復(fù)雜，實(shí)時(shí)性差，但能反映加工過程的行為機(jī)理；黑箱模型往往運(yùn)行效率高，能夠反映制造過程實(shí)際狀態(tài)，但是無法反映加工過程的行為機(jī)理；若能結(jié)合兩者構(gòu)建灰箱模型，發(fā)揮各自長處，將進(jìn)一步提升模型的準(zhǔn)確性和效率，從而更好地為生產(chǎn)過程服務(wù)。（END）

作者介紹

沈彬，工學(xué)博士，上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院副研究員，博士生導(dǎo)師，國家優(yōu)秀青年基金獲得者，擔(dān)任機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室固定成員、上海交通大學(xué)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)智能制造項(xiàng)目中心中方副主任。主要研究方向?yàn)楦咝阅鼙砻嬷圃炫c智能制造，作為負(fù)責(zé)人主持國家/省部級(jí)課題20余項(xiàng)，發(fā)表SCI論文90余篇，獲授權(quán)發(fā)明專利6項(xiàng)。曾獲國家技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)（2017年）、中國機(jī)械工業(yè)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)（技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)）一等獎(jiǎng)（2014年）、上海市科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)（2011年）、中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)上銀優(yōu)秀機(jī)械博士論文獎(jiǎng)（2011年）與上海市優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)（2011年）。獲上海市浦江人才計(jì)劃（2016年）與晨光學(xué)者人才獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃（2012年）。

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