智能制造的全生命周期实施路径

2017-09-15 08:33

第三步——生产工程

当数字化工厂的规划完成之后，智能制造将进入下一个实质性的阶段：生产工程。生产过程利用自动化系统和工程定义控制架构、信息从下至上的传递方式，机器与机器，机器与上位机之间的通信方式，是将数字化工厂从规划到落地的一个关键阶段。传统的工业自动化技术与IT技术的融合形成了目前较为通用的5层企业垂直架构。在5层架构中：数据的请求或是事件驱动、或是循环发送，这都是响应上一级设备或软件系统的请求，下一级则总是充当服务者或响应者。譬如HMI可向PLC请求发送其状态，或者向PLC下达一个新的生产配方。完成的过程是将传感器的电信号转换为数字形式，然后由PLC赋以时间戳，再把信息传送至MES IT层，以进一步提供相关服务。

随着智能制造和大数据时代的到来，新的以信息物理融合系统（CPS）为基准的自动化架构已逐显雏形。在新型架构中，多层级的严格分隔和信息流的自上而下的方法将会软化和混合。在一个智能的网络中，每个设备或者每个服务都能自动的启动与其它服务的通信。各种服务（例如生产调度）自动订阅所需的实时数据，传感器数据通过OPC-UA等安全可靠的通信协议直接发送到云中。这一新型自动化架构带来的重大改变是：除了对时间有严酷要求的实时控制和对安全有严酷要求的功能安全仍然保留在工厂层以外，所有的制造功能都将按产品、生产制造和经营管理这三个维度虚拟化，构成全链接和全集成的智能制造生态系统。

智能制造的全生命周期实施路径

图5：新型的以信息物理融合系统为基准的自动化架构逐步取代传统的5层架构

第四步——生产执行

当数字化工厂落地之后，智能化生产将有条不紊地生产第一阶段设计的产品。数字化工厂的落地并不意味着智能制造的结束，而是意味着智能制造从规划到落地，进入到信息收集、处理、分析、决策的新阶段，我们称其为生产执行阶段。在信息化等级较高的企业或工厂中，往往制造执行系统（MES）得到广泛的应用，企业利用MES系统进行生产订单管理、通过生产数据采集和分析进行质量管理、设备管理、生产追溯与物料管理，并最终生成生产统计分析及报表管理。然而随着企业制造的复杂化程度提升，从传统的单一的品种大批量到现在的多品种小批量，以及生命周期变得越来越短，设计变得越来越复杂，于是就催生了更多的功能的软件的需求，此时MES已经不能满足客户的多种需求。

在智能制造的技术支撑下，MES系统慢慢向制造运营管理系统（Manufacturing Operation Management，简称MOM)过渡。MOM不仅包括MES，也包括EAM企业资产管理，LEAN精益，QMS质量管理系统，APS高级排产系统，EH&S环境卫生与安全等，是一个集成的软件平台，向上连接PLM软件，向下连接工控及自动化系统，起到了链接PLM与自动化的桥梁作用。此外，MES是车间级的或者是工厂级的，服务于企业管理的一个“孤岛”， MOM是延伸到上下游产业链，联用户、联外部资源商的集成的制造运营管理系统，是企业间的连接。

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