作為國內有色金屬的行業龍頭，中國鋁業集團有限公司（以下簡稱中鋁集團）確立了成為“具有全球競爭力的世界一流有色金屬企業”的戰略目標。面對工業4.0和數字化的滾滾浪潮，中鋁集團希望利用信息技術來支撐高質量發展，提升生產效率，從而實現企業的戰略目標。在北京部委央企及大型企業CIO大會上，中鋁集團信息化管理部副主任文欣榮分享了關于智能制造和智能工廠的建設思考。
中鋁集團信息化管理部副主任文欣榮
智能制造的定義和建設思路
在《智能制造應用白皮書(2018)》中，智能制造被定為“融合了新一代信息技術，將其貫穿到產品的全生命周期，并具有實時感知、自主學習、自主決策、自主執行與優化提升的能力，是信息技術、智能技術、制造技術等的深度融合與集成。”
根據《國家智能制造標準體系建設指南》（2018版），智能制造的關鍵是實現貫穿企業設備層、單元層、車間層、工廠層、協同層不同層面的縱向集成，跨資源要素、互聯互通、融合共享、系統集成和新興業態不同級別的橫向集成，以及覆蓋設計、生產、物流、銷售、服務的端到端集成。
文欣榮指出，中鋁集團作為流程工業，智能制造的關鍵點是智能優化制造。從流程工業的特點來看，智能制造是以企業全局及生產經營全過程的高效化與綠色化為目標，以生產工藝智能優化和生產全流程整體智能優化為特征的制造模式。
智能制造建設要把控好兩條主線：
第一、生產要素。通過優化生產要素，實現創新價值驅動，保證生產運營全過程的資源做到精確分配，確保最大收益。
第二、全面可視化。通過現有的技術手段，使企業生產運營全過程全方位網絡化、可視化、智能化，讓企業決策者、管理者、操作者更好地掌控企業生產運營過程中的不確定因素，促使整個生產能夠平穩運行，確保利益最大化。
智能制造實施要掌握好兩種原理：機理原理和數據原理。其中，機理原理包括理論模型、工藝模型、故障模型、邏輯模型，數據原理包括預測模型、優化模型、知識圖譜。
“用機理原理能解決的問題，不需要用數據原理。不過，現場經常會遇到一個工序用機理原理解決不了的問題。比如稀土萃取過程，曾有個一個院士專門研究稀土，花了一輩子想寫機理模型都沒成功，而這其實可以依靠數據原理來解決。” 文欣榮說。
智能制造實施要理解好數據驅動的實施方法論。通過把工業知識經驗固化，打造數據湖，構建微服務組件庫，并構建APP，形成統一應用平臺。相比由流程和功能驅動的系統是千人一面，數據驅動的系統能打造千人千面，更好地驅動業務的發展。
那么，如何利用“數據”定義產品？文欣榮表示，首先要把每個生產過程中的數據項定義出來，然后根據數據項來定義元件、各個功能界面、應用系統等。
智能制造實施要規劃好工業互聯網平臺。其中，應用層是關鍵，形成滿足不同行業、不同場景工業IaaS和工業APP，形成工業互聯網平臺的最終價值；
平臺層是核心，基于通用PaaS疊加大數據處理、工業數據分析、工業微服務等創新功能，構建可擴展的開放式工業操作系統；
邊緣層是基礎，通過大范圍、深層次的數據采集，以及異構數據的協議轉換與邊緣處理，構建工業互聯網平臺的數據基礎。
智能制造實施還要解決好三體之間的關系，即數據虛體、工廠實體、意識人體。數據虛體要實現監控可視化、業務流程化管理精細化，系統集成化；工廠實體要實現加工智能化、設備數字化、車間網絡化、操作無人化、過程自動化；而“人”則負責基礎建模，實時跟蹤，應急處理，并不斷優化模型。
智能工廠的建設不可能一蹴而就，而頂層設計是建設智能工廠的前提和關鍵。據悉，中鋁集團已完成了智能工廠的頂層設計方案。智能工廠頂層設計以“安全穩定、綠色高效，效益優先、持續優化、統一平臺、統一標準，整體規劃、試點先行”為建設原則，以“保證安環、保證質量、提高效率、降低成本、降低勞動強度” 為總體目標，以“安全高效是目標、頂層設計是關鍵、組織架構是保障、數據驅動是途徑、流程優化是手段、智能裝備是支撐”為著力點，在理解智能工廠“三體”關系的基礎上，建立智能工廠生產管控系統，實現“三個中心、兩套體系”共40個功能點的體系架構。
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