智能制造是全球制造業發展的趨勢，智能制造系統作為智能制造技術的集成應用環境，目前已成為主要工業發達國家提早布局的重點。德國提出“工業4.0”概念，美國也推出工業物聯網、互聯企業等類似概念，其主要特征都是智能和物聯。根據德國“工業4.0”描繪的美好前景，在現代智能機器人、傳感器、數據存儲和計算能力成熟后，現有工廠將能通過網絡把供應鏈、生產過程和倉儲物流智能連接起來，真正實現生產過程全自動化、產品個性化、管理智能化。

　　工業4.0描述的智能工廠系統完全不同于傳統的工廠自動化系統，智能工廠采用面向服務的體系架構，在生產現場層面使用物聯網技術；在控制級采用信息物理融合生產系統（CPPS）技術；上層的監控管理層級連接到安全可靠和可信的云網絡主干網，采用服務互聯網的方式提供服務。

　　我國制造業也將智能制造作為新一輪產業技術變革的主要方向，致力于構建自己的智能制造產業體系。智能裝備、智能工廠等未來生產手段和方式將廣泛替代傳統的生產方式。建立符合航空產品生產特點的智能車間/生產線，可以有效提升產品的質量穩定性和生產效率，并滿足多品種、小批量、柔性化生產需求。

　　生產線概述

　　生產線是按對象原則組織起來，完成產品工藝過程的一種生產組織形式。隨著產品制造精度、質量穩定性和生產柔性化的要求不斷提高，制造生產線正在向著自動化、數字化和智能化的方向發展。生產線的自動化是通過機器代替人參與勞動過程來實現的；生產線的數字化主要解決制造數據的精確表達和數字量傳遞，實現生產過程的精確控制和流程的可追溯；智能化解決機器代替或輔助人類進行生產決策，實現生產過程的預測、自主控制和優化。

　　產品制造過程涉及物料、能源、軟硬件設備、人員以及相關設計方法、加工工藝、生產調度、系統維護、管理規范等。生產線配備的工藝裝備與生產的工藝要求相關，通常有加工設備、測量設備、倉儲和物料運送設備，以及各種輔助設備和工具。自動化生產線需配備機床上下料裝置、傳送裝置和儲料裝置以及相關控制系統。在人工智能技術的支持下，通過提升信息系統與物理制造過程的交互程度，形成智能化生產線系統，實現工藝和生產過程持續優化、信息實時采集和全面監控的柔性化可配置，是制造業未來發展趨勢。

　　航空生產線主要按專業劃分并組織生產，分為機加生產線、裝配生產線、鈑金生產線、復材生產線等，目前不管是工藝方法、工藝裝備還是信息化環境等都與智能化存在較大差距。主要表現在:工藝方法存在經驗試錯現象，熱成形、塑性變形、切削加工等制造過程中工藝方法和工藝參數的選擇以經驗為主，仿真計算的能力和工程化水平較低；工藝裝備的傳感器部署和智能決策規則尚不健全，不具備工況的感知和實時處理能力；機器人的集成應用水平低，大量危險和勞動強度大的工作仍然由人完成；生產管控能力不足，導致生產線柔性不足、整體運行效率低下。　

　　智能生產線架構

　　與傳統生產線相比，智能生產線的特點主要體現在感知、互聯和智能3個方面。感知指對生產過程中的各種不同類型數據的感知和采集，并進行實時的監控；互聯指生產線所涉及的產品、工具、設備、人員互聯互通，實現數據的整合與交換；智能指在大數據和人工智能的支持下，實現制造全流程的狀態預知和優化。

　　建設智能生產線需實現工藝的智能化設計、生產過程的智能化管理、物料的智能化儲運、加工設備的智能化監控等。圖1為智能生產線方案架構的示意圖。智能生產線由3層架構組成，制造數據準備層實現基于仿真優化和制造反饋的工藝設計和持續優化，主要針對制造過程的工藝、工裝和檢驗等環節進行規劃并形成制造執行指令；優化與執行層實現生產線生產管控，包括排產優化、生產過程的集成控制、在線測量與質量管理以及物料的儲運管理；網絡與自動化層實現生產線自動化和智能化設備的運行控制、互聯互通以及制造信息的感知和采集；基礎平臺的核心是提供基礎數據的一致性管理，各層級系統間數據集成及設備自動化集成；使能技術指支撐智能生產線建設和智能化運行的使能基礎技術；工業物聯網技術是構建智能生產線網絡化運行環境的關鍵，基于該技術構建的工業物聯網實現產品、設備、工具的互聯互通，并提供網絡化的信息感知和實時運行監控環境；大數據技術用于對制造過程產生的海量制造數據的提取、歸納、分析，形成一套知識發現機制，指導制造工藝和生產過程的持續優化；智能分析基于工藝知識、管控規則分析，監控來自工藝、生產和設備層級的問題，進行預測、診斷和優化決策。

圖1  智能生產線方案架構

　　智能生產線關鍵技術

　　智能制造的核心是信息物理融合（CPS）技術，其中的“信息”指算法、3D模型、仿真模型、工藝指令等能夠通過網絡訪問和收集到的數據和信息，其中的 “物理”指在生產系統中的人、自動化模塊、物料等物理工具和設施。智能制造的目的就是要為制造系統構建完整的生產與信息的回路，使得制造系統具有自我學習、自我診斷、自主決策等智能化的行為和能力。

　　智能生產線將先進工藝技術、先進管理理念集成融合到生產過程，實現基于知識的工藝和生產過程全面優化、基于模型的產品全過程數字化制造以及基于信息流物流集成的智能化生產管控，以提高車間/生產線運行效率，提升產品質量穩定性。實施智能生產線，需要解決生產線規劃、工藝優化、生產線智能管控、裝備智能化和生產線的智能維護保障等關鍵技術。

　　1   生產線建模仿真技術

　　生產線作為一種特殊的產品，也有自己的生命周期，包括設計規劃、建設、運行維護和報廢。其中生產線的設計規劃直接關系到后續生產線的運行能效。在生產線規劃時，應結合產品對象的工藝要求進行相關設備、物流及各種輔助設施的規劃建模與模擬運行，對產品生產流程、每臺設備的利用率、生產瓶頸等進行分析評估。生產線建模的細化程度、每道工序的時間估算、裝夾等人力時間的計算以及物料工具的配送方式等都影響仿真評估的結果。

　　2   基于仿真計算和制造反饋的工藝設計技術

　　航空產品的加工和成形工藝復雜，工藝技術的改進及工藝參數的優化對于產品的制造精度和質量穩定性有決定性作用。在產品試制階段進行工藝、工裝、檢驗的規劃設計時，大量工藝參數和變形補償基于經驗數據和工藝試驗來確定，造成研制周期長、成本高昂、質量穩定性差等問題。究其原因，一方面，產品制造工藝過程的幾何仿真及物理仿真技術還不能滿足工程應用；另一方面，沒有對制造過程的歷史經驗數據進行系統分析和提煉，工藝經驗數據庫和決策規則不成體系、碎片化，不足以支持工藝的智能化設計過程。基于經驗知識、仿真計算和制造反饋的工藝設計技術，可提高工藝設計的精細化程度，降低人為因素的影響，實現工藝設計過程的規范程度和設計效率，并形成持續改進的工藝優化機制。

　　3   生產線的智能化管控技術

　　智能化生產線的運行具有柔性化、自適應、自決策等特點，生產線的智能化管控包括智能排產、物料工具的自動配送、制造指令的即時推送、制造過程數據的實時采集處理等。支持智能化生產的決策規則的定義、決策依據的準確實時采集是智能化生產線正常運行的基礎；基于生產線資源占用情況、生產計劃的執行反饋情況以及生產計劃調整而進行的動態化生產調度排產是保證生產線正常運行的前提。對于自動化程度較高的生產線，生產過程中人機的協同，如物料的配送、裝夾、工序檢驗等這些可能的人工環節與設備自動化生產環節的協同與集成是保證準時生產的關鍵，而生產環節的防錯及質量保證措施，在線檢測的智能化、檢測數據的實時準確采集處理等措施可以有效提升生產效率和質量。生產線智能管控系統除了要實現生產線物料、人員、設備、工具的集成運行與信息流、物流的融合，還要實現與車間級信息系統、企業級信息系統的信息交互與集成。

　　4   工藝裝備的智能化技術

　　智能裝備的特點是將專家的知識和經驗融合到生產制造過程中。工藝裝備不僅本身需要具備感知決策和精準執行能力，同時工藝裝備的智能化集成應用水平也有著舉足輕重的作用。深度感知是裝備智能化的首要條件，基于感知信息的分析決策是體現裝備智能化的關鍵，而支持分析決策過程的計算、推理、判斷和人工智能技術、專家系統等密不可分；基于感知、決策、執行的閉環控制單元技術是信息物理系統的精髓。面向航空產品特定需求開發研制智能化工藝裝備，需要在理清應用環境、產品對象、工藝特點等的基礎上，針對性地研究傳感器部署方案、感知數據的采集方案、分析決策機制的構架方法、反饋執行的精準和即時性等。

　　5   生產線的維護保障技術

　　先進的生產線維護保障技術是降低制造成本、增加效益的最直接、最有效的途徑。對于集成度和產能要求更高的智能生產線，單點的故障和意外停機有可能導致生產線的整體癱瘓，所以智能化維護技術是未來發展制造服務業的重要方向。生產線的維護保障包括針對單臺設備的在線監測、故障診斷與預警，也包括針對生產線的整體運行情況的統計、分析、優化等。

　　與傳統維護維修方法相比，智 能維護是一種主動的按需監測維護模式，需要重點解決信息分析及性能衰減的智能預測及維護優化問題。因此，按需的遠程監測維護機制和決策支持知識庫是生產線維護保障的基礎技術。

　　開展生產線維護保障技術的研究，除了降低運行故障率，同時也可以對生產線上每臺設備的使用效率、生產線的瓶頸進行分析，達到提升生產線綜合運行效率的目的。

　　結束語

　　實施智能生產線，需要在借鑒國外智能制造先進理念的基礎上，結合我國航空制造業現狀，深入開展中航特色的智能生產線體系架構和運行模式的研究。

　　航空智能生產線的建設既要有專業特色又要有一定的產品針對性，智能生產線的建設應以需求牽引，不能盲目追求全自動化和智能化。物料跟蹤、適應性加工、拉式生產、在線檢測、誤差補償、成形過程實時監控、生產和工藝優化、動態生產管控等將是智能生產線的建設重點，需根據實際情況有所側重。

　　實施智能生產線應首先突破共性關鍵基礎技術，在此基礎上進行小范圍示范應用，然后逐步推廣。

　　參考文獻

　　[1]烏爾里希·森德勒.工業4.0.北京:機械工業出版社，2014.

　　[2]繆學勤.解讀“工業4.0”智能工廠體系架構.[2014-04-