面向智能制造对离散型制造业的生产流程优化的研究综述

陈雅梦

长春理工大学经济管理学院， 吉林 长春 130000

近年来，《中国制造2025》行动纲领在推进信息化和工业化深度融合这一战略任务中提出了要实施智能制造工程的要求，提出了开发智能可控的装备并实现产业化、建设重点领域的智能工厂、数字化车间等重要任务和目标，并做分类实施试点示范和应用推广。随着国家对智能制造发展和制造业转型升级的大力推行，很多离散型制造企业在面对市场对产品个性化、生产周期等需求，以及在生产管理和优化中遇到的限制时，将企业向智能制造进行战略转型。在生产流程中引入信息管理系统和技术设备，将人工智能带入车间及工厂，帮助企业整体顺利实现全面的信息化、数字化，在实际运行中呈现出对生产过程中的设备运作、物料及产品状态的更透明、更精准的把握，帮助作业人员更便捷地察觉和解决生产管理中的问题。

本文根据近些年关于面向智能制造在生产流程优化研究方面的相关文献，以涉及“生产流程优化”和“智能制造”的所包含层次内容为主题和关键词，通过文献检索网站进行文献查询，对近几年文献进行收集、归纳，总结出该主题研究发展现状的切入点，并讨论目前国内智能制造在离散型制造业的生产流程优化的发展及面临的挑战。

1 离散型制造业对智能制造的要求

1.1 离散型制造业的生产流程优化

离散型制造业产品的生产过程的特点不同于流程工业，它的生产批量较少，但品种比较多。各类产品工艺程序是有差别的，生产现场管理复杂，刀具、工装种类繁多，人工管理工作量大，容易导致多种物料或半成品的供应和堆积的情况，有时现场较易发生不确定事件。此外，离散型制造企业的生产中常伴随着因下游产业或客户的需求变化而产生的生产计划不固定、反馈信息滞后等问题。

生产流程的优化一般都包含生产过程中的产品工艺改进、生产节拍和生产平衡的调整、产品品质与合格率、生产工序能力、产品物流规划、减少在制品积压和设备闲置浪费等方面。在传统优化方式上，不得不提及基础工业工程和精益生产，工业工程的基本方法有程序分析、动素分析、工序调整等，针对车间生产中的作业过程，观察并注重其持续改进和标准化；而精益生产是工业工程专业研究中由来已久的管理思想，无论在提高生产率、提升产品质量还是库存管理等改进方案中，精益思想承担着关键角色，但对于离散型制造业在面对自身复杂的生产情况时，仍存在一些基于技术、设备等客观条件而难以达到的生产管理能力，例如，因无法精确地、及时地监测和收集生产节拍、瓶颈工序、废品率、设备运行情况等生产数据，而导致生产计划的制定和决策分析困难、信息孤岛等。而应用智能制造能为精益生产乃至整个生产流程提升提供一定的保证，随着信息技术和智能技术的升级，简化在生产管理上的很多麻烦。

1.2 智能制造改善离散型制造业的生产流程

总结前人对智能制造的理解，本文认为智能制造是建立在生产自动化、数字化的基础上，向柔性化、高度集成化和智能化发展的技术及系统，对制造过程中的信息进行索取和分析，具有自主学习、自主判断、自主决策能力。 它依靠制造工厂提供对物料、产品、设备等信息的传递，对车间情况“快速反应”，解决生产调度、快速换模等问题使生产变得更加柔性化。因此，离散型企业的制造生产过程对智能制造提出的要求在于提升整体生产能力，包括提升生产效率、工序能力、产品品质，使生产制造系统更透明化、柔性化，从而适应市场变化和客户需求。

2 面向智能制造的生产流程优化

2.1 在生产调度方面

生产的调度和控制一直以来都是离散型制造业在生产管理上的攻克点。生产调度需要以当前的生产进度计划为依据，从实际出发及时掌握生产进度，准确和快速是基本要求，能应对生产协作中复杂且快速的情况、未实现的程序和意外故障，缩小和恢复与原计划差距。现代工厂须具备预防和应对多种影响因素的能力，保持整个生产的连续运行。对生产调度的改进，一方面采用集合控制系统与信息化装备的方式，例如应用MES（制造执行系统）一类的信息管理系统，并结合ERP（企业资源计划）的生产计划指导，刘胜辉[1]指出单件小批企业MES 的作业计划与调度需要从产品设计等模块，输入工艺约束、优先级、工作中心能力、设备能力、均衡生产等信息，为物流调度等模块提供实时数据，实现产品设计、计划制定和物流调度的全过程的一体化。针对离散型制造业其自身工艺的可间断性、可替代性等特点及车间复杂的生产和信息环境，潘颖[2]基于多Agent技术建立MES 框架与ERP/MRPII 和底层控制系统的集成，主要解决离散车间柔性作业条件下的静态和动态调度问题。另一方面，很多研究学者在运用智能运算上为CPS（信息物理系统）、MES 等系统创新了高性能的算法，为相应的生产结构求解最优调度的计算。张俭龙[4]采用Petri 网建模分析指导生产线加工，将可以全局搜索的模拟退火算法和快速收敛的遗传算法两者混合。商滔[4]将智能制造单元的布局形式与传统制造单元融合，通过全自动加工岛对中央信息控制器的实时反馈以及产品传送带，将目标定为机器人行走能量消耗和加工产品能量消耗，设计了嵌套模拟退火算法(SA)、嵌套粒子群算法(PSO)和嵌套SA-PSO 算法三种求得最优解，得到生产调度的最优化。

2.2 在物流及仓储方面

生产流程中需要对原材料、半成品、零部件、成品等物料进行配送、仓库储存和调用，一方面应减少不增值活动，一方面应保证现场场地上不堆积物料且生产线上不缺料，这是精益生产管理中的必要要求，而智能制造能实现更精准、快速、连续的规划。在传感技术、RFI 技术等技术与AGV 等自动化工具的辅助下，智能化集成到物流系统可获得实时物流的跟踪及数据网络化共享。王汉敏[5]通过物料配送系统，对产品装配过程中的物料实时配送，建立车辆路径优化模型，并采用遗传算法对该模型进行求解。陈雷[6]在辅料配盘工作中通过AGV 对辅料补货、入库，通过机器人RCS 系统对辅料货架定位、调度距离合适的机器人去辅料货架长距离找货并确定相应配盘工作台，并利用WMS 维持暂存区辅料库存平衡。“货到人”智能配盘模式减少工作人员找货、搬运和等待的时间，使运行成本在预期内降低52%。

2.3 在设备管控及物联网方面

《中国制造2025》提出实现智能制造的重要工程之一就是智能制造装备的研发，因为实现智能制造必须依靠对智能设备的管控。陈志成[7]认为为促进企业工业转型升级，必须提高设备和工业机械设备的自动化水平，例如为企业研发适合产品工艺流程的DCS 分布式实时控制系统。林景山[8]指出应该着力发展数控机床互联网技术，包括智能化加工、监控、维修等技术。

在制造过程中对设备的状态监控和数据管理离不开物联网（IoT）的支持，物联网可以实现移动化、平台化的管理。CPS 是物联网目前最主要实现方式，是《中国制造2025》的战略核心，是工业4.0 的实质。CPS 实现生产流与信息流互联，同时具有物理性和虚拟性，实现离散式控制。王磊、刘强[9]创新了一种CM-CPS 的LAIMS架构轻装配智能制造系统，这个系统可以将系统软硬件信息在横向和纵向同时集成，实现了对全生命周期的智能制造管理。刘建鑫[10]以智能化制造单元管控体系为研究方向，创建了制造单元管按系统（CPS-MCMCS）模型，重在实现物理环境与信息系统交互的无关性。

2.4 在车间作业方面

在生产工序优化上，智能制造进一步体现了它的优越性。 结合精益生产的理念，陈响文[11]在实施MES 的同时结合TOC 对车间作业程序进行优化，通过MES 加强工位的信息化、将现场数据反馈给计划制定层，结合计算机仿真技术找寻生产流程中的“瓶颈”，在“瓶颈”工序前设置缓冲区域，推拉结合，运用工业工程方法——程序分析、动作要素改进等方法进行优化。这是又一个精益生产与智能制造中信息系统结合优化生产流程的案例。在车间内的产线布置上，陈运军[12]认为对智能制造的柔性生产线的设计，应以安装在行走导轨上的机器为基础，例如同时负责两台数控车床、两台数控加工中心的上下料工作。生产线中还应配置由回转上料机构与取料机构组成的自动上料系统和自动换夹具系统，并在取料台上方安装视觉系统。当更换加工产品时，机器人只需做出有限调整，就可以很快进行不同产品的加工，体现了较高的柔性特征。

3 结语

通过以上对相关文献的总结，可以得到以下结论。

（1）具备先进的、科学的生产管理方式是企业应对快速变化的外部和内部环境、提升市场竞争力的重要条件。因此对于离散型制造业来说，面向智能制造的发展成为一种必然趋势。智能系统和技术提高制造系统反应能力、自主调控和决策能力，面对工厂及车间的复杂的流程情况，能进一步实现有智能化性质的“自动化”工厂，走向高质量的发展。

（2）传统的工业工程改进流程的方式与智能制造的关系是不可拆分的，从一个生产工序到整个产品生命周期，智能制造的思想基础是精益思想，它的实现基础是精益化管理、目标最优化计算、数据信息传递。同样，在今天，精益思想的实现也要通过智能制造提供保证。因此，质量更高的生产流程离不开智能化的支持，也无法脱离精益生产的本质，两者必须齐驱并进，才能助力企业在生产流程优化上越走越远。

（3）随着制造业面向个性化的小批量、多品种的离散型生产模式的发展，智能制造也将随之实现更多的突破。智能制造的应用范围也将不断延伸到各种产业，出现更多不同的功能模块和范式，系统设计和智能装备的研究开发也要不断实现更新迭代，服务于企业生产运营，节约人力物力等资源，提升产品和服务的品质，加快产品生产周期，为企业乃至社会带来更多的效益。