梅雪松:发展智能制造亟待全局性布局

   日期:2016-05-13     来源:自动化博览    评论:0    
核心提示:梅雪松(1963-),教授、博士生导师、长江学者特聘教授、“机械系统诊断与控制”教育部创新团队带头人。1991年6月获西安交通大学博士学位留校任教至今,期间赴日本东京农工大学访问研究一年,多次赴日本、德国、美国大学开展学术交流和讲座。目前任陕西省智能机器人重点实验室主任。

梅雪松(1963-),教授、博士生导师、长江学者特聘教授、“机械系统诊断与控制”教育部创新团队带头人。1991年6月获西安交通大学博士学位留校任教至今,期间赴日本东京农工大学访问研究一年,多次赴日本、德国、美国大学开展学术交流和讲座。目前任陕西省智能机器人重点实验室主任。

曾任国家十二五863计划先进制造领域专家、科技部十二五“数控一代示范工程”专家组成员等职务,现任科技部十三五重点研发计划论证专家组成员、陕西省机器人产业技术创新联盟副理事长兼秘书长等职务。

长期从事机床数控技术、超快激光加工技术等方面的研究工作。作为第一获奖人获教育部科技进步一等奖2项、陕西省科技进步一等奖1项、国家教学成果二等奖1项;主编《主轴高精度动平衡》等专着2部;发表期刊论文130余篇(SCI/EI收录100余篇)、获发明专利授权30余项。

当前,随着德国“工业4.0”计划的提出,欧美各国大力开展制造业的网络化和智能化技术开发和应用,以提高其制造业的竞争能力。面对世界制造业发展以及挑战,我国适时地提出了《中国制造2025》、智能制造的制造业中长期发展规划。而对于中国制造业而言,由于基础自动化建设水平的参差不齐,智能制造的实现不可能一蹴而就。如何清醒认识中国制造业发展现状,探索出一条具有中国特色的智能制造发展之路?本期智能制造专栏,对话西安交通大学梅雪松教授,畅谈其对此的独到见解。

请您谈谈对我国制造业发展现状的看法,您认为中国制造业在向智能制造转型的过程中,面临哪些困难?

梅雪松:对于我国制造业发展现状,很多专家和文章已经有了比较清楚的结论。总结起来就是产品制造能耗高、附加值低、处于价值链的低端。产品制造过程总体上是设计等同“画图”、制造依赖“人手”, 而依靠数字化、自动化尤其是技术创新等体现现代制造特征的要素明显不足,与制造强国相比有很大的差距。

目前中国制造业出现所谓的产能过剩现象,制造出来的产品市场需求不旺、卖不出去,制造企业日子不好过。但另一方面,国内很多消费者到国外先进国家大量采购各种产品,从普通的日用品到制造基础装备如高档数控机床等。这一现象说明当前人们的需求发生了改变,中国人从过去的“无”、到现在的“有”、发展到今后的“好”、“精”等需求,和发达国家一样,也在追求高品质的产品和服务。这种变迁来的快、急,很多制造企业在技术、人才、能力等方面都没有做好准备,甚至很多企业依然是过去乡镇企业的发展方式,追求廉价的批量产品制造模式,而面对消费者需求的转变,显然老的制造业发展方式已经难以为继,因而,产品制造质量不能满足国人的需求,制造成本不敌发达国家也是必然现象。因此,基于需求方,追求高质量的产品制造与服务是大势所趋,而基于供给方,与世界制造强国的正面竞争不可避免。

智能制造所体现的产品全生命周期智能化,以及所倡导的制造过程绿色化、高品质、低成本等特征,不仅需要先进的高科技技术,更需要高素质的人才来实现。我国制造企业在当前这种产能过剩情况下,一方面要生存下来,同时要实现结构转型,而我国在智能制造基础技术和实施条件等平台方面有所欠缺,就是我国在向智能制造转型的过程中遇到的最大困难。

您认为目前我国智能制造发展之路亟待解决或改进的关键问题有哪些?

梅雪松:要实现智能制造首先要深刻认识智能制造的内涵,智能制造不仅仅是简单的制造过程中的自动化或者无人化,也不仅是产品本身的全生命周期中的智能化问题,而是有可能带来整个制造模式的变革,特别是当今物联网、人工智能的发展,使得智能制造的意义更加深远。因此,我国发展智能制造要解决的首要问题是需对制造业的全局性进行思考和布局,即从互联网角度如何打通智能制造中的各个要素之间的数据通讯和互联,为智能制造打造出畅通无阻的“高速数据公路”,包括制造单元、设备的数据通讯协议,实现泛在感知和数据的获取,即第一要解决平台问题;第二层次是制造单元本身的自动化、数字化,为实现制造的智能化打下基础。所以,国家在大力发展5G等高速无线网络平台,是非常重要的工作;另外,我国制造设备控制器长期由他国主导,设备的网络化协议五花八门,很难统一,所以,制造单元之间的连接非常困难,形成了数据孤岛和信息“梗阻”,非常不利于制造过程中的数据获取,因而难以实现制造全局的优化控制,包括智能化生产管理等。第二个层次中制造设备的自动化、数字化问题也是参差不齐,如果按照德国“工业4.0”来分类,智能制造属于“工业4.0”阶段的话,那么我国大量的制造设备仍然处于2.0、甚至1.0状态,因此,实现我国制造业的数控化,即达到3.0,为“工业4.0”做好准备和基础就是当前亟待解决的问题之二了。

您认为与其他国家相比,我国的智能制造发展战略具有哪些独特之处?

梅雪松:首先,我国是制造业大国,联合国公布的281种工业品我国全部都能够自主生产,而其中的271种产量居全世界第一,如汽车制造,我国一年就生产超过2000万辆汽车,比世界其他国家之和还要多。因此,我国智能制造发展战略的独特之处就是建立在这种制造大国的基础之上,也决定了其发展方式是世界上独一无二的;其次,前面所述的我国制造设备的自动化、数字化水平参差不齐,我国大量的制造企业处于2.0、甚至1.0阶段,设备自动化程度不高,依赖人力实现,但是也有非常先进的制造范例,如海尔等企业。再有,我国当前制造业很多都在追求大而全,几万人的大型制造企业比比皆是,而智能制造的内涵不仅是对产品本身的制造智能化,也不只限于制造设备的智能化,而是制造模式的变革。因此,我国智能制造发展战略需要考虑如何从过去集中式的大而全方式,变成分散式的专而精等问题,所以,一些观点认为“工业4.0”时代应该把企业做小做精,而不是做大做强。当前我国众多的大型制造企业如何面对这样的转变也是一个急需解决的重要问题。

请介绍一下我国智能控制技术相关学科产学研的发展情况。

梅雪松:智能控制技术是智能制造中的重要一环,也是当前产业界迫切需要解决的问题之一。我国智能控制技术在流程工业中发展得较好,如化工过程等大型的控制装置开发与应用相对有成熟的产学研合作范例。近年来。在科技部863等项目支持下,浙江中控、和利时等企业与高校合作,开发了很多智能控制器,一些大型的工业制造过程已经实现国产控制器应用,但与西门子、ABB、三菱电机自动化等国际领先企业相比,产品还是有明显的差距。离散工业中的控制技术最引人注目的是数控机床控制系统技术。我国华中数控、广州数控等众多企业近年来发展迅速,国产高档数控机床目前已经部分采用国产数控系统,但与日本发那科、德国西门子等数控系统相比仍存在明显差距。因此,未来智能化技术在数控系统中的应用将成为我国在数控系统领域迎头赶上的一个重要机会。

当前,智能控制技术急需解决的就是我国离散工业中应用的各种通用设备的智能化问题。在“十二五”期间,科技部实施的“数控一代”重点专项、国家04重大专项等对此方面的研发和应用进行了支持,取得了很好的进展,但距离设备的真正智能化仍有较大的差距。随着人工智能技术的发展,相信我国的智能控制技术会迎来新的发展机会。

您认为要实现《中国制造2025》发展战略,对于智能控制技术急需哪些创新或突破?发展重点有哪些?

梅雪松:首先,实现车间设备之间数据通讯的现场总线技术要突破,从而实现各种制造设备的数据互联互通,进而为获取制造过程中的大数据提供平台;同时,开放式的控制平台至关重要,只有控制系统软硬件的真正开放才能够让应用者实现各种智能算法,并将其应用于工业中各种控制对象;另外,要开展针对具体制造过程的优化分析软件平台开发,即制造执行系统MES,这个MES必须能够便利地获取制造现场的各种数据,从而能够实现制造系统的优化分析。

此外,人工智能技术在制造中的应用也将是未来重要的发展方向,最近备受关注的谷歌AlphaGo人机围棋大赛、波士顿动力公司的智能仿人机器人等,都说明了人工智能技术近年来在各个领域的应用大有突破之势。这些实例说明,随着计算机网络化、计算速度的飞速发展,可以实现非结构化数学建模和求解的复杂人工智能算法将逐步得到解决,可以预料,结合人脑科学的发展,将进一步为这种复杂的人工智能数学建模提供理论基础和方法。因此在制造领域中如何把人工经验固化成机器的动作,机器如何在工作中实现自学习和自提高等智能化功能将急需得到突破和创新。如广泛使用的数控机床,因为环境温度、工况的变化导致加工精度飘忽不定等精度稳定性问题长期困扰所有制造企业,使得产品加工质量不稳,尤其是现在企业难以招聘到有经验的操作工人,使得原本就难以实现高品质制造的问题雪上加霜,加工的产品大量报废不仅直接影响企业的生存,而且是带来严重的资源、能源浪费等社会问题,虽然过去对热误差这样的问题研究很多,但就是难以在数控机床中得到实际有效的应用,而如果利用人工智能的方法对机床进行智能化的补偿将有可能有效解决这一问题。

要将先进的智能控制技术研究成果有效地应用于制造业,还要重点关注哪些方面?

梅雪松:要从多方面加强产学研合作,促进技术与应用的融合,当然包括各种科技项目的立项实施等;从管理者角度来讲机制和体制的突破非常重要,如何打破科技成果和工业需求之间的壁垒需要国家在机制和体制上的创新,从立法上真正保护科技人员的利益,激发科技人员的热情;从企业和科技人员角度来讲,思想观念的转变至关重要,科技人员一定要创新,模仿国外的技术肯定不能够实现技术的超越。企业要敢于创新应用新技术,给新技术应用和验证的机会,同任何新技术一样,智能控制技术也需要在应用中得到逐步完善。

 
  
  
  
  
 
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