智能制造：正在渗透工业制造每一处——记2017 高效加工技术研讨会（Ⅱ）

四月刊中，我们分享了由荣格展览有限公司主办的“2017 高效加工技术研讨会”中一些精彩演讲，他们谈产业认知，亦聊精密加工的现在和未来。本期中，将与您共同重审产业格局，聊聊与智能自动化有关的未来趋势及部署。

智能自动化：先从基础做起

在部分人的认知中，智能自动化好像只是在现有的加工设备里加入一些机器人、转台、数控系统等。但事实上这样做可能只会适得其反。

制造业的发展趋势是从传统制造到先进制造，再到高端制造，最后实现智能制造。而这必须是一个秩序渐进的过程。其中，在传统制造阶段是通过机器进行制作或生产，特别是大批量地制作或生产；先进制造则是由传统制造技术与迅猛发展的以IT 为代表的新技术结合而形成的；高端制造是以高端装备为主要对象，重点实现从制造价值链低端迈向高端。目前我们所希望迈向的智能制造，是基于新一代ICT（信息通信技术）与AMT（以智能制造、网络制造和精益制造为特征的先进制造技术）深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

基于此，在本次论坛期间，北京航空航天大学刘强教授分享的《迈向智能制造之路》中就提到了中国制造业迈向智能制造时代的“三要三不要”。

三不要包括：不要在落后的工艺基础上搞自动化——需要补先进工艺和自动化的课；不要在落后的管理基础上搞信息化——需要补建立在现代管理基础上的信息化的课；不要在不具备网络化数字化基础时搞智能化——需要补课、普及、充实、提高。“我们在工业2.0 的自动化、工业3.0的信息化过程中，还有一系列基础性问题没有解决好，必须围绕制造业，强基固本、创新转型，才能实现制造强国，迈向工业4.0。”他强调，我们要牢牢明确三要——智能制造标准规范要先行、智能制造支撑基础要强化、赛博物理系统（CPS）理解要全面。

如果试图定义“智能机床”的真正概念和内涵，刘强教授认为智能机床是一种对机床状态及其加工过程具有信息感知、数据分析、优化决策、适应控制和通用网络互联等能力的高性能数控机床。而其内涵则是智能机床能够感知和获取机床状态和加工过程的信号及数据，通过变换处理、建模分析和数据挖掘，形成支持决策的信息和指令，实现对机床及加工过程的监测、预报、优化和控制，同时还具有符合通用标准的通讯接口和网络信息共享机制，使机床满足赛博物理生产系统（CPS）中智能高效柔性生产和自适应优化控制的要求。

汽车行业：最能接受创新的行业之一

几乎每一次的创新制造技术都会在“体量”较大的汽车产业率先试水，这个行业需要短、频、快的切换，需要成本考量及严格的质量保障，需要面对竞争异常激烈的市场撞击。因此，“质量”两字对于任何一个整车厂、汽车零部件供应商而言都重于泰山。柴油门、问题车召回等事件的教训无不警示着每一个制造环节。

上海恩可埃认证有限公司苏州分公司（NQA）高级讲师刘振京在《汽车行业的质量管理与控制》的报告中指出，汽车行业的质量管理应当围绕以IATF16949为平台的质量管理、以事前预防为宗旨的质量管理、基于风险思维的质量管理、聚焦于过程控制的质量管理等多方面来进行。

其中IATF 16949:2016（汽车质量管理体系）的认证证书只能颁发给汽车供应链上的组织，涵盖生产件、服务件、配件，售后件。而以检验为主的质量控制则是属于事后把关，汽车行业质量控制应通过过程控制，从而达到预防异常因素造成的不正常波动，消除质量隐患的目的，这才是所谓的事前预防。同时，汽车行业质量管理应加强预防缺陷、减少变差及浪费。质量管理的正确方法，应通过事前预防的方法，及早发现异常，采取措施消除隐患，大幅降低失败成本，由此带来显著的经济效益。在风险思维的质量管理方面，应当及早地指出根据经验判断出的弱点和可能产生的缺陷，及其造成的后果和风险，并在决策过程中采取措施加以消除。刘振京强调，“不要等产品做出来后再去看它好不好。而是要在制造的时候就把它管控好。”

上海大学李明教授随后从汽车车身几何精度看质量问题方面给出了一些建议，“对全球汽车产品质量关键问题的调查评估报告显示：有41%的汽车产品质量问题是由车身制造尺寸偏差所造成的。各类实验数据所得，车身精度是保证汽车在密封、噪音、寿命、外观、动力性等方面性能的基本条件。”因此，质量——这一最终体现在用户体验、被反复提及的问题，映射着一家企业的质量文化和技术能力。

作为几何量测量方面的专家，李明教授表示，测量在现代制造中已经能够直接参与设计制造方案制订和相关风险评估；并能根据图样规范和对偶原则，制订企业/ 全球的测量过程规范；从而构建一个考虑人、机、物、环和法等因素在内的测量系统；通过采用PUMA流程验证测量系统的适用性，并具溯源性；同样也能控制测量过程并提供经共识的、合格的、数字化的质量信息。总而言之，你如何重视“测量”，产品的“质量”会说话。

总结目前汽车行业的未来技术发展方向，电动化、网联化、智能化、共享化等趋势已经十分明朗。上汽大通汽车有限公司制造工程部高级经理仲颖鑫在会上分享《上汽大通的智能柔性化制造》，他表示，未来，以汽车为“智能移动终端”的生态圈正在形成。

上汽大通提出了“5+5智能制造体系模型”，即高柔性-随心而定（自由选配）；高效率- 随心而付（一车一价）；高品质- 随行无忧（体系保障）；高协同- 随心而动（客户参与）；高透明- 随时跟踪（交付透明）。

既然明确了智能制造的概念和方向，那目前是怎么做的呢？答案很简单：建立柔性生产线，提升自动化率，这可是智能制造的基石！仲颖鑫透露上汽大通目前正着力于柔性化- 生产线、柔性化- 车身总拼、自动化- 激光复合焊、自动化- 在线测量等几方面。其中在柔性化- 生产线领域，正在建设高柔性化生产线，适应不同车型的柔性生产需求。车身车间实现四平台产品混线生产，同时覆盖承载式及非承载式车身；总装车间实现承载& 非承载底盘平台混线生产，解决动力总成合拼形式不同及线平衡等问题。在柔性化- 车身总拼领域，车身车间采用两种总拼形式：ABB的FLEX Frame，FFT的GEOTACK。支持四大平台的车身总拼，且均可预留6车型生产能力。再来，自动化- 激光复合焊领域中，车顶与车架正在应用激光焊技术，譬如T60项目中，车架前框及车身顶盖创新应用激光复合焊与激光焊等技术。进一步提高了产品技术含量及质量，提高了生产效率4倍。最后，自动化- 在线测量则通过新增在线激光测量系统，在线实现4 大平台基础车型及改制车的整车测量。

对于业务模式发生如此大的变更，目前的生产模式还能否满足要求？仲颖鑫表示，必须寻求技术突破来应对C2B（Consumer to Business，即消费者到企业）模式智能制造的瓶颈。而满足C2B 业务模式，则需在传统制造上寻求技术能力的提升。譬如在零件定制、小色漆能力开发、调试智能化、工艺快速响应、用户交互体验等方面拓展。