各位師傅，機(jī)針抬不高，放活的時(shí)候掛布調(diào)哪里，琦星電控

智能制造推進(jìn)中仍然存在很多突出問(wèn)題，嚴(yán)重制約智能制造發(fā)展。中國(guó)科協(xié)智能制造學(xué)會(huì)聯(lián)合體于2022年開(kāi)展了“制約中國(guó)智能制造發(fā)展十大問(wèn)題”征集工作，遴選出5G全連接工廠、異構(gòu)系統(tǒng)融合、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)等相關(guān)問(wèn)題，供政府、智能制造實(shí)施企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)等參考，并擬凝練若干建議向政府建言獻(xiàn)策，推動(dòng)智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

1.序言

智能制造作為推進(jìn)制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)的主攻方向，在政產(chǎn)學(xué)研用各界受到高度重視，并形成高度共識(shí)，積極推進(jìn)落地實(shí)施[1]。各級(jí)政府出臺(tái)了一系列智能制造發(fā)展規(guī)劃、智能制造工程實(shí)施指南、行動(dòng)計(jì)劃、專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)，啟動(dòng)了一批智能制造相關(guān)試點(diǎn)示范專(zhuān)項(xiàng)，取得了豐碩成果。

我國(guó)雖然確立了智能制造的主攻方向，并在推進(jìn)實(shí)施中取得了顯著成效，但是仍然存在很多突出問(wèn)題，嚴(yán)重制約智能制造發(fā)展。技術(shù)層面存在很多瓶頸，智能制造人才十分短缺，企業(yè)基礎(chǔ)薄弱并且差異很大，地區(qū)發(fā)展很不平衡，實(shí)施智能制造的主體——廣大企業(yè)對(duì)智能升級(jí)需求強(qiáng)烈但存在許多困惑和難題。

為此，2022年初，中國(guó)科協(xié)智能制造學(xué)會(huì)聯(lián)合體啟動(dòng)了“制約中國(guó)智能制造發(fā)展十大問(wèn)題”征集工作。組織聯(lián)合體成員學(xué)會(huì)和單位推薦、遴選當(dāng)前制約智能制造發(fā)展的重要問(wèn)題并向社會(huì)發(fā)布，供政府、智能制造實(shí)施企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)等參考，并擬凝練若干建議向政府建言獻(xiàn)策，推動(dòng)智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

2.5G全連接工廠四啞問(wèn)題

目前大量的中小企業(yè)因先進(jìn)無(wú)線(xiàn)連接技術(shù)不可高效、低成本獲得，導(dǎo)致四啞問(wèn)題（見(jiàn)圖１）長(zhǎng)期得不到有效解決，嚴(yán)重制約企業(yè)的智能升級(jí)，也影響產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈整體的智能升級(jí)。


1）啞設(shè)備：工廠里面設(shè)備是信息“孤島”，不入網(wǎng)、不自動(dòng)報(bào)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、不自動(dòng)報(bào)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。同時(shí)由于歷史原因，設(shè)備本身缺少傳感器，難以獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2）啞工位：工位信息不互動(dòng)、不共享和不透明，崗位人員資質(zhì)、工藝要求和質(zhì)量信息等無(wú)法及時(shí)傳遞，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率過(guò)程不穩(wěn)定。

3）啞物料：物料信息從供應(yīng)商的來(lái)料入庫(kù)、庫(kù)存狀態(tài)、物料位置、工裝車(chē)信息和生產(chǎn)成品的信息，到發(fā)運(yùn)給客戶(hù)的過(guò)程狀態(tài)和信息，無(wú)法實(shí)時(shí)透明可視，僅通過(guò)手工記錄方式執(zhí)行。

4）啞工具：生產(chǎn)過(guò)程中的大量質(zhì)量檢查工具和裝配加工工具等不能將質(zhì)量數(shù)據(jù)、加工參數(shù)傳遞到系統(tǒng)以自動(dòng)判斷是否合適，不能對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量及時(shí)預(yù)警，導(dǎo)致不良品流入市場(chǎng)。

2022年8月工信部發(fā)布《5G全連接工廠建設(shè)指南》[2]，指導(dǎo)各地區(qū)各行業(yè)積極開(kāi)展5G全連接工廠建設(shè)。5G全連接工廠是充分利用以5G為代表的新一代信息通信技術(shù)集成，打造新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，新建或改造生產(chǎn)線(xiàn)級(jí)、車(chē)間級(jí)、工廠級(jí)等生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，形成生產(chǎn)單元廣泛連接、信息（IT）運(yùn)營(yíng)（OT）深度融合、數(shù)據(jù)要素充分利用及創(chuàng)新應(yīng)用高效賦能的先進(jìn)工廠。建議各個(gè)企業(yè)可以根據(jù)自身經(jīng)營(yíng)效應(yīng)、人才儲(chǔ)備和發(fā)展需求，按需從生產(chǎn)線(xiàn)、車(chē)間、工廠到供應(yīng)鏈逐步升級(jí)智能化。

通過(guò)5G全連接工廠建設(shè)帶動(dòng)5G技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大，進(jìn)一步加快“5G＋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”新技術(shù)、新場(chǎng)景、新模式向工業(yè)生產(chǎn)各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)深度拓展。為中小企業(yè)應(yīng)用提供智能制造基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)全面覆蓋的高可靠、高安全和高QoS（Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量）的先進(jìn)無(wú)線(xiàn)連接技術(shù)，為解決中小企業(yè)長(zhǎng)期未解決的四啞問(wèn)題提供新思路、新方向。


3.制造業(yè)企業(yè)的異構(gòu)系統(tǒng)融合問(wèn)題

由于歷史和現(xiàn)實(shí)因素的影響，多數(shù)企業(yè)已有的工業(yè)設(shè)備、信息系統(tǒng)中存在著多源異構(gòu)的問(wèn)題，即各設(shè)備、系統(tǒng)間從網(wǎng)絡(luò)、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式到技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)口徑等方面都存在較大的差異性。這種異構(gòu)性，導(dǎo)致在實(shí)際的智能制造推進(jìn)過(guò)程中，首先需要解決各種單體設(shè)備、系統(tǒng)之間的網(wǎng)絡(luò)連通、數(shù)據(jù)融合、流程協(xié)同等一系列的問(wèn)題，也即是進(jìn)行多源異構(gòu)系統(tǒng)的融合（見(jiàn)圖2）。

制造型企業(yè)的異構(gòu)系統(tǒng)融合問(wèn)題，目前主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）設(shè)備控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)之間的融合問(wèn)題　智能制造的場(chǎng)景如柔性化定制、智能化生產(chǎn)、精準(zhǔn)設(shè)備維護(hù)等，都需要設(shè)備信息采集和控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)之間良好的配合和協(xié)作。然而由于各種歷史和現(xiàn)實(shí)的原因，我國(guó)眾多企業(yè)的設(shè)備控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)，往往來(lái)源于不同的廠家，而且多數(shù)行業(yè)還沒(méi)有形成設(shè)備與系統(tǒng)層面統(tǒng)一的對(duì)接標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)，這就導(dǎo)致這兩種系統(tǒng)之間融合度較差，企業(yè)往往需要花費(fèi)較大的努力和技術(shù)上的投入，才能完成自動(dòng)化層面系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理層面系統(tǒng)之間的有效融合。

（2）面向不同業(yè)務(wù)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)之間的融合問(wèn)題　企業(yè)中為滿(mǎn)足自身業(yè)務(wù)管理需求的各類(lèi)信息系統(tǒng)（如設(shè)計(jì)、物流、生產(chǎn)、質(zhì)量、財(cái)務(wù)和辦公等）之間，由于行業(yè)性、專(zhuān)業(yè)性和企業(yè)個(gè)性化的差異，也同樣存在不同廠商、不同技術(shù)架構(gòu)、不同數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等問(wèn)題。各生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)往往各管一段、各自為政，系統(tǒng)間融合程度不高，從而導(dǎo)致生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)運(yùn)轉(zhuǎn)不暢的情況普遍存在，一定程度上影響了企業(yè)消除浪費(fèi)、推行精益化管理行動(dòng)的效果，同時(shí)也阻礙了智能化排產(chǎn)、全廠生產(chǎn)平衡、供應(yīng)鏈協(xié)同等智能化制造場(chǎng)景的落地效果。

（3）面向運(yùn)營(yíng)的信息系統(tǒng)與面向分析的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的融合問(wèn)題　設(shè)備控制系統(tǒng)、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)都屬于OLTP（聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）型系統(tǒng)，這類(lèi)系統(tǒng)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累了大量的數(shù)據(jù)，而如何發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展，日益成為智能制造領(lǐng)域重要的課題之一。目前許多企業(yè)應(yīng)用了單個(gè)系統(tǒng)自帶的數(shù)據(jù)分析和挖掘功能，如生產(chǎn)看板、設(shè)備使用分析等。這些單體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能，往往難以滿(mǎn)足企業(yè)整體性的數(shù)據(jù)分析需求。部分企業(yè)為了數(shù)據(jù)智能分析需求，單獨(dú)建立了OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）型系統(tǒng)，如商業(yè)智能分析、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等，這類(lèi)系統(tǒng)又需要通過(guò)各種技術(shù)手段從OLTP系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并將智能分析的成果通過(guò)OLTP系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用。這兩類(lèi)系統(tǒng)間的異構(gòu)融合問(wèn)題，同樣影響著智能制造轉(zhuǎn)型的實(shí)際效果。

在當(dāng)前企業(yè)各層面系統(tǒng)異構(gòu)性普遍存在，并且在一段時(shí)期內(nèi)持續(xù)發(fā)展的情況下，通過(guò)加快發(fā)展、應(yīng)用、推廣能夠簡(jiǎn)便、快速實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)系統(tǒng)融合的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)，可以緩解當(dāng)前眾多企業(yè)的轉(zhuǎn)型難、代價(jià)高、周期長(zhǎng)及見(jiàn)效慢等普遍性問(wèn)題，加快企業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型的步伐。

4.智能制造的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)問(wèn)題

隨著“十三五”期間智能制造工程的推進(jìn)，我國(guó)制造業(yè)主要領(lǐng)域的重點(diǎn)企業(yè)大多完成了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化改造，大多數(shù)企業(yè)引入了數(shù)字化工具和信息化軟件，建設(shè)了數(shù)字化工廠，數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸成為企業(yè)的一個(gè)重要生產(chǎn)要素。然而，數(shù)據(jù)的價(jià)值卻始終無(wú)法在生產(chǎn)制造和產(chǎn)品的價(jià)值中得以體現(xiàn)，尤其是面對(duì)復(fù)雜的不同來(lái)源、不同類(lèi)型的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

當(dāng)前，開(kāi)展數(shù)據(jù)分析主要是利用信息系統(tǒng)內(nèi)的某一類(lèi)數(shù)據(jù)，由于缺少解決工業(yè)大數(shù)據(jù)雜亂問(wèn)題的工具和方法，且不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有不同的特性，因此如何解決智能制造的共性數(shù)據(jù)問(wèn)題和特質(zhì)數(shù)據(jù)問(wèn)題，如何有效利用這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能制造人機(jī)協(xié)同場(chǎng)景，是數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)械工程交叉研究的一個(gè)重點(diǎn)方向。

（1）制造業(yè)復(fù)雜異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理與規(guī)范化問(wèn)題　隨著傳感器、5G網(wǎng)絡(luò)的普及應(yīng)用，企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)和物耗能耗數(shù)據(jù)等均實(shí)現(xiàn)了在線(xiàn)采集，工業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量式爆發(fā)性增長(zhǎng)，但是受限于現(xiàn)有技術(shù)的有限建模和表現(xiàn)能力，其對(duì)復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理和識(shí)別精度無(wú)法實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)造。通過(guò)引入數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立通用性標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范模型，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，能夠更好地識(shí)別工業(yè)數(shù)據(jù)特征，解決工業(yè)數(shù)據(jù)大、散、多的問(wèn)題。

（2）面向全過(guò)程數(shù)據(jù)流的智能排程問(wèn)題　隨著數(shù)字化設(shè)備在生產(chǎn)線(xiàn)中不斷增加，不同設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的有序流動(dòng)構(gòu)成了制造全過(guò)程數(shù)據(jù)流，通過(guò)數(shù)據(jù)流與生產(chǎn)工藝的融合，使得企業(yè)排程發(fā)生重大變革。對(duì)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中涉及的計(jì)劃排程、物料平衡、預(yù)測(cè)性維護(hù)等維度的相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深層次的智能數(shù)據(jù)采集與挖掘，開(kāi)展生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度過(guò)程中所涉及的柔性裝配、準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)、混合生產(chǎn)等多種不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的智能排程算法建模，能夠更好地從不同角度分析企業(yè)的各種生產(chǎn)業(yè)務(wù)指標(biāo)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)警異常、提高應(yīng)急能力，最終達(dá)到監(jiān)控生產(chǎn)活動(dòng)、提供生產(chǎn)效率的目的，支撐企業(yè)生產(chǎn)平衡。

（3）智能制造人機(jī)交互與共融問(wèn)題　隨著智能終端三維處理能力的快速發(fā)展和低成本傳感顯示元件不斷涌現(xiàn)，虛擬世界和物理世界可以通過(guò)智能終端建立連接。但是由于工業(yè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的特性，人機(jī)交互場(chǎng)景的采集和識(shí)別準(zhǔn)確率偏低，人機(jī)交互效率和交互程度無(wú)法滿(mǎn)足工業(yè)場(chǎng)景的需求，制造的各個(gè)環(huán)節(jié)相互獨(dú)立、協(xié)同性弱又導(dǎo)致了智能設(shè)備的通用性較差。通過(guò)建立數(shù)據(jù)流驅(qū)動(dòng)下的人機(jī)交互場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)虛擬信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)制造全過(guò)程和各領(lǐng)域全面、深度、智慧化耦合，通過(guò)數(shù)據(jù)信息的實(shí)時(shí)更新和精準(zhǔn)控制，開(kāi)展設(shè)計(jì)、工藝、制造、管理和物流等環(huán)節(jié)的集成優(yōu)化建模研究，能夠提高制造執(zhí)行、過(guò)程控制的精確化程度，解決人機(jī)交互與共融的共性問(wèn)題。

結(jié)合制造業(yè)數(shù)據(jù)DAAS、數(shù)據(jù)傳輸、感知交互等資源，從研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、工業(yè)裝配、工業(yè)檢測(cè)和遠(yuǎn)程運(yùn)維五個(gè)維度建立狀態(tài)感知、虛擬現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)、人機(jī)協(xié)同及精準(zhǔn)執(zhí)行的企業(yè)業(yè)務(wù)管理，以可視化呈現(xiàn)方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)、感知分析、決策執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)虛實(shí)融合場(chǎng)景，從而不斷驅(qū)動(dòng)、完善并提升生產(chǎn)過(guò)程，降低復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)的不確定性，促進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程各維度業(yè)務(wù)管理水平的螺旋上升，對(duì)于加快實(shí)現(xiàn)智能制造支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。


5.工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用瓶頸問(wèn)題

工業(yè)機(jī)器人（見(jiàn)圖3）的應(yīng)用一般以非標(biāo)集成應(yīng)用為主，目前智能工廠改造投資回收期普遍偏長(zhǎng)，基本上5年內(nèi)的回收期可被先進(jìn)制造企業(yè)接受，但大量的中小企業(yè)都只能接受2～3年的回收期。工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用需要克服機(jī)器人選型、專(zhuān)用機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)、機(jī)器人編程測(cè)試和應(yīng)用服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)的成本問(wèn)題。應(yīng)用切換代價(jià)大，單個(gè)應(yīng)用用量低會(huì)導(dǎo)致研發(fā)攤銷(xiāo)高。再加上工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)人工替代不徹底、建設(shè)維護(hù)成本高等原因，導(dǎo)致市場(chǎng)分散、運(yùn)維成本居高不下。


要解決的應(yīng)用問(wèn)題如下。

1）核心控制器及應(yīng)用軟件研發(fā)問(wèn)題，工業(yè)機(jī)器人控制包括應(yīng)用與執(zhí)行部分，是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用擴(kuò)展和應(yīng)用水平的核心載體。如何形成工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用生態(tài)，打破應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，加速工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用軟件的復(fù)制，是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用擴(kuò)展面臨的主要問(wèn)題。

2）工業(yè)機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題，非標(biāo)工業(yè)機(jī)器人硬件類(lèi)型多，各類(lèi)擴(kuò)展接口標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜，如何形成標(biāo)準(zhǔn)的接口訪問(wèn)模型，利用社會(huì)化、市場(chǎng)化模式開(kāi)發(fā)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用軟件，是工業(yè)機(jī)器人快速應(yīng)用面臨的問(wèn)題。

3）工業(yè)機(jī)器人專(zhuān)機(jī)和零部件的模塊化問(wèn)題，尤其是控制器、減速機(jī)、機(jī)械臂以及視覺(jué)模塊、系統(tǒng)化接口模塊等軟硬件二次應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力，是工業(yè)機(jī)器人快速形成應(yīng)用形態(tài)的主要障礙。

4）如何進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的快速設(shè)計(jì)，如采用低代碼工具，自學(xué)習(xí)示教等，形成工業(yè)機(jī)器人快速開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)方式。

5）如何提升工業(yè)機(jī)器人行業(yè)服務(wù)能力，在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用交付后，通過(guò)遠(yuǎn)程在線(xiàn)方式，進(jìn)行工業(yè)機(jī)器人低成本服務(wù)，并形成快速培訓(xùn)方法，減少本地化服務(wù)門(mén)檻，這也是阻礙工業(yè)機(jī)器人廣泛使用的核心難題。

中國(guó)工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域長(zhǎng)期處于卡脖子的狀態(tài)，但中國(guó)具備全世界最大的潛在市場(chǎng)，尤其是重裝備、輕工業(yè)都具備諸多世界最大規(guī)模的生產(chǎn)與應(yīng)用市場(chǎng)，足夠的應(yīng)用機(jī)會(huì)足以催生多個(gè)領(lǐng)域的工業(yè)機(jī)器人龍頭企業(yè)，從而在核心技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)方面快速趕超，讓中國(guó)從一個(gè)勞動(dòng)密集型的發(fā)展階段進(jìn)入工業(yè)機(jī)器人廣泛應(yīng)用的發(fā)展階段，跨越當(dāng)前人工等成本拉高帶來(lái)的發(fā)展瓶頸。

6.智能制造系統(tǒng)工程師緊缺問(wèn)題

智能制造是新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造業(yè)的深度融合，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等制造活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)。智能制造除了需要熟悉數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)的專(zhuān)業(yè)型人才，更迫切需要具備機(jī)電、工業(yè)軟件、控制、計(jì)算機(jī)和工業(yè)工程等基礎(chǔ)的跨專(zhuān)業(yè)人才及兼?zhèn)鋵W(xué)科交叉的系統(tǒng)級(jí)人才。目前智能制造系統(tǒng)工程師緊缺。

高校作為智能制造人才供給側(cè)的主要來(lái)源，培養(yǎng)的人才大多以機(jī)電類(lèi)、自動(dòng)化類(lèi)為主，學(xué)科分割嚴(yán)重，在網(wǎng)絡(luò)通信、工業(yè)軟件等新一代信息技術(shù)方面存在不足；而新一代信息技術(shù)專(zhuān)業(yè)人員則乏有機(jī)電類(lèi)、自動(dòng)化類(lèi)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。部分本科院校雖然設(shè)置了如智能制造工程技術(shù)、機(jī)器人工程等新工科專(zhuān)業(yè)，但高校人才培養(yǎng)目標(biāo)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求差距較大，人才培養(yǎng)的質(zhì)量無(wú)法滿(mǎn)足智能制造發(fā)展的實(shí)際需求。

在企業(yè)中，系統(tǒng)級(jí)人才仍然十分稀缺。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及5G等新一代信息技術(shù)與汽車(chē)制造技術(shù)加速融合，對(duì)既掌握新一代信息技術(shù)又熟悉行業(yè)技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)人才的需求越來(lái)越大。而此類(lèi)系統(tǒng)級(jí)工程技術(shù)人員的培養(yǎng)周期長(zhǎng)，且培養(yǎng)難度大。企業(yè)面臨招不來(lái)、留不住的困局。系統(tǒng)級(jí)人才緊缺問(wèn)題制約了行業(yè)智能制造的快速發(fā)展，其問(wèn)題的解決迫在眉睫。

面對(duì)智能制造工程技術(shù)人員緊缺的問(wèn)題，人社部等三部門(mén)已于2020年聯(lián)合發(fā)布了以“智能制造工程技術(shù)人員”為首的16個(gè)新職業(yè)，并在2021年制定發(fā)布了《智能制造工程技術(shù)人員國(guó)家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)》[3]，為智能制造工程技術(shù)人才培養(yǎng)指明了方向。同期與后期也發(fā)布了涉及到智能制造關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的“人工智能工程技術(shù)人員”“大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員”“機(jī)器人工程技術(shù)人員”等新職業(yè)，這為智能制造及其上下游產(chǎn)業(yè)集群的核心技術(shù)和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的人才需求奠定了基礎(chǔ)。在此建議如下。

1）進(jìn)一步落實(shí)推進(jìn)以《智能制造工程技術(shù)人員國(guó)家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)》為基礎(chǔ)的智能制造人才培養(yǎng)體系建設(shè)與認(rèn)證工作，著力增強(qiáng)系統(tǒng)級(jí)人才在信息集成、自動(dòng)化集成和網(wǎng)絡(luò)化集成領(lǐng)域的培養(yǎng)，并逐步推進(jìn)智能制造人才在系統(tǒng)架構(gòu)、系統(tǒng)評(píng)估和系統(tǒng)安全領(lǐng)域的建設(shè)和培養(yǎng)。

2）以企業(yè)的實(shí)際需求為指引，增強(qiáng)校企合作與人才聯(lián)合培養(yǎng)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研一體化。以完成實(shí)際項(xiàng)目的方式，以CDIO（Conceive構(gòu)思，Design設(shè)計(jì)，Implement實(shí)現(xiàn)，Operate運(yùn)作）的方法，增強(qiáng)感知能力和系統(tǒng)思維能力，綜合培養(yǎng)并認(rèn)證符合市場(chǎng)企業(yè)實(shí)際需求的系統(tǒng)級(jí)人才。

3）推進(jìn)國(guó)內(nèi)智能制造人才認(rèn)證體系與國(guó)際人才認(rèn)證體系的互認(rèn)工作，促進(jìn)海內(nèi)外人才的流動(dòng)與循環(huán)優(yōu)化。

智能制造改變了工業(yè)生產(chǎn)的方式，催生了大量的新興產(chǎn)業(yè)，也對(duì)人才提出了新的要求。智能制造，人才為本。打造多層次智能制造人才隊(duì)伍，健全人才培養(yǎng)機(jī)制，是我國(guó)智能制造發(fā)展的十大重點(diǎn)任務(wù)之一。

面向產(chǎn)業(yè)需求，構(gòu)建智能制造人才教育體系，以“大工程教育”為理念，面向國(guó)家重大產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，深入了解企業(yè)、產(chǎn)業(yè)的實(shí)際需求，解決智能制造人才結(jié)構(gòu)和需求，加大對(duì)急需人才、緊缺人才的培養(yǎng)，推進(jìn)人才培養(yǎng)體系的國(guó)際合作與互認(rèn)工作，為我國(guó)由制造大國(guó)走向制造強(qiáng)國(guó)奠定人才基礎(chǔ)。


7.通過(guò)虛擬開(kāi)發(fā)技術(shù)提升智能制造裝備開(kāi)發(fā)效率問(wèn)題

結(jié)合基于模型和數(shù)字孿生的概念，可以構(gòu)建虛擬開(kāi)發(fā)環(huán)境，從而擺脫對(duì)物理樣機(jī)的需求，顯著縮短智能制造裝備的開(kāi)發(fā)時(shí)間，并針對(duì)各種極端工況提供可靠的驗(yàn)證。本問(wèn)題計(jì)劃以工業(yè)機(jī)器人離線(xiàn)編程為切入點(diǎn)，探索和實(shí)踐智能制造裝備虛擬開(kāi)發(fā)的新路徑。

國(guó)內(nèi)在離線(xiàn)編程仿真（見(jiàn)圖4）方面研究起步較晚，技術(shù)存量較薄弱，自主、通用系統(tǒng)缺乏，已有應(yīng)用多基于國(guó)外組件開(kāi)發(fā)，存在斷供風(fēng)險(xiǎn)。

國(guó)內(nèi)離線(xiàn)編程仿真軟件在一些人機(jī)交互功能的便捷性、特種工藝的兼容性、海量設(shè)備的支撐性以及大規(guī)模模型渲染的實(shí)時(shí)性上存在一些不足，與國(guó)外軟件的差距具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）復(fù)雜焊接軌跡規(guī)劃。美國(guó)的林肯電氣推出的proFIT軟件，可以做到自動(dòng)化的焊接軌跡生成，并且軌跡生成的時(shí)間控制在5min以?xún)?nèi)，且相關(guān)軌跡模板和焊接工藝參數(shù)能夠自動(dòng)固化到生成的焊接軌跡當(dāng)中，國(guó)內(nèi)軟件在焊接軌跡規(guī)劃方面的能力與之相比還有一定差距。

2）渲染性能。在大場(chǎng)景的渲染能力方面還難以做到億級(jí)面片的場(chǎng)景渲染，尤其是在多機(jī)器人焊接場(chǎng)景下的仿真，仍需要繼續(xù)提高處理大規(guī)模模型渲染效率。

3）碰撞檢測(cè)性能。加拿大的RobotMaster可以做到實(shí)時(shí)的碰撞檢測(cè)，并且在軌跡優(yōu)化界面就可以做到，實(shí)現(xiàn)碰撞點(diǎn)、不可達(dá)及奇異點(diǎn)等多重錯(cuò)誤的快速檢測(cè)，國(guó)內(nèi)軟件的碰撞檢測(cè)功能則還需與軌跡優(yōu)化功能進(jìn)一步集成。

4）焊接效果仿真。芬蘭的Delfoi可以做到焊接的飛濺效果仿真，目前國(guó)內(nèi)軟件還不能支持這類(lèi)效果仿真。

5）海量機(jī)器人庫(kù)。加拿大的 RoboDK 支持全球50多個(gè)機(jī)器人品牌的上百種型號(hào)的機(jī)器人，還支持包括scara、delta、3p3r等在內(nèi)的20多種機(jī)器人構(gòu)型，較國(guó)內(nèi)軟件優(yōu)勢(shì)明顯。

針對(duì)上述不足，需要從高性能3D顯示引擎、模型輕量化瀏覽、幾何算法引擎、復(fù)雜路徑智能規(guī)劃技術(shù)及動(dòng)力學(xué)引擎等技術(shù)點(diǎn)上進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)。

通過(guò)數(shù)字化技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)品和設(shè)備模型，在虛擬環(huán)境中進(jìn)行虛擬驗(yàn)證和測(cè)試，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速交付和迭代優(yōu)化，將顯著減少試錯(cuò)成本、縮短開(kāi)發(fā)周期、控制測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)，使需要繁復(fù)計(jì)算和反復(fù)調(diào)參的關(guān)鍵工藝設(shè)計(jì)變得有據(jù)可依，且能夠以可視化的形式快速、立體地呈現(xiàn)生產(chǎn)線(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)，使工藝方案可行與否一目了然。因此，虛擬開(kāi)發(fā)技術(shù)在復(fù)雜智能制造裝備制造中起著化繁為簡(jiǎn)的作用，將從根本上推動(dòng)制造模式從體力密集型向智力密集型轉(zhuǎn)變。

8.在線(xiàn)評(píng)價(jià)智能制造大型測(cè)量設(shè)備的測(cè)量不確定度問(wèn)題

面向特定任務(wù)的大型三維測(cè)量（見(jiàn)圖5）不確定度評(píng)價(jià)是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，現(xiàn)有方法對(duì)操作人員能力要求很高，正確評(píng)估率比較低。數(shù)字孿生體作為制造業(yè)智能化的核心技術(shù)之一，受到了越來(lái)越多的關(guān)注和研究。通過(guò)多尺度、多物理量、多時(shí)空傳感技術(shù)，對(duì)振動(dòng)、溫度、壓力、噪聲、應(yīng)變和圖像等多參量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)建立數(shù)據(jù)采集、分析、自診斷和執(zhí)行平臺(tái)，建立測(cè)量設(shè)備的數(shù)字孿生體，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)儀器的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)測(cè)量設(shè)備的測(cè)量不確定度在線(xiàn)評(píng)價(jià)。


基于數(shù)字孿生體的測(cè)量不確定度評(píng)價(jià)，難點(diǎn)在于數(shù)字孿生體和測(cè)量誤差模型的建立。數(shù)字孿生體的建模過(guò)程是將測(cè)量設(shè)備表達(dá)為計(jì)算機(jī)所能識(shí)別的數(shù)字模型。測(cè)量設(shè)備的工作原理各不相同，需要獨(dú)立分析測(cè)量設(shè)備的運(yùn)動(dòng)誤差模型。此外，多傳感器的數(shù)據(jù)融合方法是有待研究的關(guān)鍵問(wèn)題。同時(shí)，建立數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)精度、建模及算法準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性也是需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

基于數(shù)字孿生體的測(cè)量不確定度的在線(xiàn)評(píng)價(jià)技術(shù)有助于推動(dòng)國(guó)內(nèi)機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量提升。在實(shí)施過(guò)程中，通過(guò)研究建立基于“互聯(lián)網(wǎng)＋”的三維測(cè)量設(shè)備溯源服務(wù)體系，構(gòu)建三維測(cè)量設(shè)備面向任務(wù)測(cè)量不確定度的服務(wù)平臺(tái)，減少評(píng)定環(huán)節(jié)中的人為因素可能引起的結(jié)果發(fā)散，并且可以在未來(lái)的運(yùn)行過(guò)程中不斷獲得完善，這將在一定程度上減小溯源鏈的長(zhǎng)度，實(shí)現(xiàn)計(jì)量的扁平化，加速面向任務(wù)測(cè)量不確定度概念的應(yīng)用，推動(dòng)高端機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量的快速提升。

通過(guò)建立計(jì)量裝置的數(shù)字孿生體，可推動(dòng)計(jì)量基礎(chǔ)設(shè)施和測(cè)量傳溯源體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域計(jì)量數(shù)據(jù)融合、共享與應(yīng)用，加強(qiáng)計(jì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和利用，強(qiáng)化計(jì)量數(shù)據(jù)的溯源性和可信度，提升智能制造的質(zhì)量。

9.數(shù)字化技術(shù)技能人才急需問(wèn)題

由于新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造業(yè)的深度融合，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展范式導(dǎo)致對(duì)制造業(yè)一線(xiàn)技術(shù)操作人員的崗位要求也發(fā)生了巨大變化。原本簡(jiǎn)單重復(fù)性的低技能勞動(dòng)銳減甚至消失。既懂制造經(jīng)驗(yàn)又懂IT的工作人員需求急劇增長(zhǎng)，并出現(xiàn)了在新制造場(chǎng)景下的新興工種。這對(duì)技術(shù)技能型人才的建設(shè)和培養(yǎng)提出了挑戰(zhàn)。在數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)下，數(shù)字化相關(guān)職業(yè)的實(shí)際需求巨大。在此建議如下。

1）目前國(guó)家已發(fā)布工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)運(yùn)維員、工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)操作員、工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)運(yùn)維員、增材制造設(shè)備操作員、數(shù)字孿生應(yīng)用技術(shù)員、虛擬現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)師以及數(shù)字化解決方案設(shè)計(jì)師等數(shù)字技能職業(yè)。在現(xiàn)有數(shù)字職業(yè)的基礎(chǔ)上，比較現(xiàn)有職業(yè)與新需求在崗位職能、技術(shù)技能要求等各方面差異，建議增設(shè)新職業(yè)，完善數(shù)字化職業(yè)體系，并推進(jìn)其職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定工作。

2）職教院校和技工院校以職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為指導(dǎo)開(kāi)設(shè)新專(zhuān)業(yè)，面向工業(yè)制造一線(xiàn)的實(shí)際需求，推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)技能人才培養(yǎng)工作。在開(kāi)展師資隊(duì)伍培訓(xùn)的同時(shí)，積極促進(jìn)新職業(yè)數(shù)字技術(shù)技能大賽的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)以賽促教、以賽促學(xué)、以賽促訓(xùn)。培養(yǎng)精操作、懂工藝、會(huì)管理和擅協(xié)作的數(shù)字化技術(shù)技能人才。

3）加強(qiáng)國(guó)際合作，促進(jìn)數(shù)字職業(yè)證書(shū)的國(guó)際互認(rèn)。推動(dòng)國(guó)內(nèi)職業(yè)證書(shū)與國(guó)際第三方職業(yè)認(rèn)證體系的互認(rèn)，促進(jìn)人才的國(guó)際流動(dòng)與循環(huán)發(fā)展。黨的二十大報(bào)告中提出，要培養(yǎng)造就更多大國(guó)工匠、高技能人才。智能制造數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景迫切需要數(shù)字化技術(shù)技能人才。在加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏偉藍(lán)圖中，培養(yǎng)一大批精操作、懂工藝，跨專(zhuān)業(yè)和能創(chuàng)新的善于解決復(fù)雜工程問(wèn)題的數(shù)字化技術(shù)技能人才，是推進(jìn)智能制造有效實(shí)施的前提和保障，對(duì)于鞏固壯大實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基、加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系具有重要意義。

10.極大型星載天線(xiàn)等空間大型結(jié)構(gòu)在軌制造問(wèn)題

當(dāng)前星載天線(xiàn)主要采用“就地制造-收攏發(fā)射-在軌展開(kāi)”的模式，這已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足航天領(lǐng)域?qū)Π倜?千米級(jí)大口徑星載天線(xiàn)的建設(shè)需求，如何在軌部署星載極大型天線(xiàn)是制約我國(guó)當(dāng)前航天事業(yè)發(fā)展的一個(gè)難題。

空間在軌增材制造技術(shù)又被稱(chēng)為空間3D打印技術(shù)，是指在空間環(huán)境下，利用在軌航天器自身攜帶的設(shè)備，由計(jì)算機(jī)控制將材料按照CAD數(shù)據(jù)逐層累積制造空間零部件的一體化成型技術(shù)，相對(duì)于傳統(tǒng)材料的去除技術(shù)，這是一種“自下而上”材料累積的制造方法。與地面環(huán)境不同，空間在軌增材制造技術(shù)面臨空間高真空、極低溫、微重力和強(qiáng)輻射等環(huán)境的影響，這對(duì)原材料、成型工藝、在軌制造裝備等都提出了新的要求，包括：星載極大型天線(xiàn)在軌制造總體設(shè)計(jì)方法，在軌增材制造材料成型機(jī)理，在軌增材制造機(jī)器人技術(shù)，在軌高精度測(cè)量技術(shù)，星載極大型天線(xiàn)在軌制造動(dòng)力學(xué)分析，星載極大型天線(xiàn)在軌振動(dòng)控制技術(shù)，以及星載極大型天線(xiàn)在軌制造天地一體化驗(yàn)證技術(shù)等。

結(jié)合在軌制造技術(shù)，開(kāi)展以星載極大型天線(xiàn)等為代表的大型空間結(jié)構(gòu)在軌直接制造新模式的預(yù)先研究，實(shí)現(xiàn)大型空間結(jié)構(gòu)以原材料和毛坯的狀態(tài)發(fā)射升空，在太空中在軌完成最終的制造，并采用自動(dòng)化裝配技術(shù)形成龐大的大型空間結(jié)構(gòu)，可以突破當(dāng)前“就地制造-收攏發(fā)射-在軌展開(kāi)”技術(shù)對(duì)星載天線(xiàn)尺寸和自重的約束，同時(shí)支撐未來(lái)我國(guó)大型遙感衛(wèi)星、大型空間望遠(yuǎn)鏡、空間太陽(yáng)能電站以及大型天基基礎(chǔ)設(shè)施等重大太空計(jì)劃實(shí)施，將為我國(guó)實(shí)現(xiàn)從航天大國(guó)向航天強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的目標(biāo)提供有力支撐，并將對(duì)我國(guó)科技、軍事、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

11.基于MBSE和數(shù)字孿生優(yōu)化的智能工廠物流規(guī)劃問(wèn)題

在智能工廠運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的多個(gè)維度中，物流天生具備端到端的屬性，是工廠有效運(yùn)營(yíng)的主要載體和抓手，是智能工廠的“血脈”所在。數(shù)字孿生技術(shù)賦能智能工廠物流規(guī)劃與方案驗(yàn)證，意味著給智能工廠“打通了任督兩脈”，降低智能工廠規(guī)劃和后續(xù)運(yùn)作過(guò)程中系統(tǒng)性的成本和效率損失，提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

供應(yīng)鏈數(shù)字化、智能化環(huán)境下，智能物流（見(jiàn)圖６）已經(jīng)成為智能工廠中的核心要素之一，工廠規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)管理必須要具備“流動(dòng)思維”和“供應(yīng)鏈思維”，而不僅僅是圖樣上表現(xiàn)的建筑物和硬件設(shè)施。


數(shù)字孿生系統(tǒng)是數(shù)字化工廠的一個(gè)重要工具或者必要的先期驗(yàn)證、仿真、預(yù)警過(guò)程。建立與生產(chǎn)物流流程對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生模型，其需要具備所有物流過(guò)程細(xì)節(jié)，并可在虛擬世界中對(duì)物流過(guò)程進(jìn)行驗(yàn)證。當(dāng)驗(yàn)證過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，只需要在模型中進(jìn)行修正即可。在MBSE實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，需要統(tǒng)一的建模語(yǔ)言及工具，注重在物流系統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程中實(shí)現(xiàn)全過(guò)程虛擬驗(yàn)證，建立模型全生命周期管理。借助基于模型的系統(tǒng)工程MBSE可以設(shè)計(jì)出包含所有物流細(xì)節(jié)信息的生產(chǎn)物流布局與運(yùn)營(yíng)動(dòng)線(xiàn)圖，包括園區(qū)建筑物布局、物流門(mén)、物流自動(dòng)化設(shè)施、搬運(yùn)工具、物流資源和物流參數(shù)，甚至是操作人員等各種詳細(xì)信息，同時(shí)與生產(chǎn)線(xiàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行無(wú)縫關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行相關(guān)仿真、評(píng)價(jià)與論證，避免規(guī)劃的不合理。

為了保證制造系統(tǒng)中物流過(guò)程的所有流程都準(zhǔn)確無(wú)誤，在數(shù)字孿生模型中對(duì)不同的生產(chǎn)和物流策略進(jìn)行模擬仿真和評(píng)估，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，快速制定智能物流系統(tǒng)對(duì)于總裝工位的個(gè)性化物料配送模式，并且通過(guò)各類(lèi)智能化算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和物理之間的映射。調(diào)整策略后再模擬仿真整個(gè)生產(chǎn)-物流系統(tǒng)的績(jī)效，進(jìn)一步優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)所有物流資源利用率的最大化，確保所有工序上的所有設(shè)施、人員、物料等都盡其所能，實(shí)現(xiàn)效率和盈利能力的最大化。

12.結(jié)束語(yǔ)

在推進(jìn)我國(guó)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的過(guò)程中，注定會(huì)遇到很多阻力。技術(shù)層面較多瓶頸，智能制造人才短缺，企業(yè)基礎(chǔ)薄弱且差異較大，地區(qū)發(fā)展不平衡等難題依然存在。我們?nèi)詫?jiān)持以智能制造為主攻方向，加快核心技術(shù)攻關(guān)，持續(xù)完善融合發(fā)展政策體系，重點(diǎn)突破、難點(diǎn)跨越，解決瓶頸問(wèn)題，推動(dòng)智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

同時(shí)，伴隨制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平不斷提升，又會(huì)有新一輪制約智能制造發(fā)展的問(wèn)題顯現(xiàn)，我們也將持續(xù)關(guān)注，每年發(fā)布一次報(bào)告，為智能制造發(fā)展建言獻(xiàn)策。