谭建荣院士:智能制造不能替代制造技术

   日期:2018-11-02     来源:先进制造业    评论:0    
核心提示:“精益生产和质量工程是智能制造的前提和基础,”谭建荣称,如果生产是粗放型的,那就没办法搞智能制造,所以首先要精益生产,通过机器人技术、人工智能技术实现精益生产。“精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。”

在10月23日的“第十五届中国制造业国际论坛”上,中国工程院院士谭建荣对当前火热的智能制造发出了要理性看待的建议,为智能制造热潮降温。

谭建荣认为,企业运用人工智能技术之前,首先要把数字化、网络化技术用好。他指出,无论是运用机器人,还是引入人工智能技术,都不能替代企业本身的产品设计技术和制造技术。“智能制造是很好,但它也不是医治企业百病的良药,它并不能替代设计技术和制造技术的本身,它可以提升设计的水平和产品质量。”

“精益生产和质量工程是智能制造的前提和基础,”谭建荣称,如果生产是粗放型的,那就没办法搞智能制造,所以首先要精益生产,通过机器人技术、人工智能技术实现精益生产。“精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。”

以下为演讲实录:

谭建荣:机械制造企业主要是生产机械产品和装备,经历了机械化、电气化、信息化、智能化的发展阶段。

西门子公司率先提出了工业4.0,上升为德国国家发展战略,其核心就是电子、IT、工业机器人在企业的应用。我理解第三次工业革命主要是面向自动化,解决的是人的体力的延伸。第四次工业革命的核心技术是CPS,主要解决的是智能化问题,是人脑力的提升。

美国提出了“先进制造业国家战略计划”。在中国工程院的建议和推动下,我们国家也开始实施“中国制造2025”。无论是美国“先进制造业计划”,还是德国工业4.0,还是“中国制造2025”,都聚焦到智能制造。政府对搞智能制造的积极性很高,企业搞智能制造的积极性也很高,专业的热情也很高,到底什么是智能制造?

很多企业要打造数字化车间,要运用机器人技术和人工智能技术,这些都非常好。我个人认为运用机器人技术搞人工智能技术,首先要把数字化技术用好,首先要把网络化技术用好。运用机器人、人工智能搞数字化、网络化,这些技术都不能替代企业本身的产品设计技术、产品制造技术。智能制造是很好,但它也不是医治企业百病的良药,它并不能替代设计技术和制造技术的本身,它可以提升设计的水平和产品质量。要做到这一点,精益生产、质量工程始终是贯穿始终的。

我有一个观点,精益生产和质量工程是智能制造的前提和基础。如果我们的生产是粗放型的,没办法搞智能制造。所以,我们首先要精益生产,才能用这些先进的技术。通过机器人技术、人工智能技术又是实现精益生产、质量工程的重要手段、重要技术。所以,精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。我们搞智能制造的小目标就是使生产更精益。

很多人提出现场管理,这非常重要。我个人觉得精益生产主要包括四部分内容。

一是精益设计。

今年改革开放40年,制造业取得了很大的成绩,人民的生活水平发生了翻天覆地的变化。40年以前,我们国家都是短缺经济,是票证经济,买什么东西都要凭票,很多地方的老百姓是为吃饭问题而发愁。经过改革开放40年,取得了巨大成绩,制造业制造了大量的产品,我们国家250多个工业门类,全面出现了产能过剩。现在大部分老百姓是为什么问题发愁?现在老百姓是为减肥问题发愁。女士要减肥,保持苗条的身材。男士也需要减肥,为什么?因为肥胖,血压、血脂要升高。由为吃饭问题发愁转变为为减肥问题发愁,充分说明了制造业取得了很大成绩。

大部分的制造企业处于产业链的中下端。从生产过程来看,属于粗放型的、简单型的、加工型的生产方式,产品设计始终是我们的弱点。我们国家的企业追求创新精神、追求创新设计、追求创新的产品。我们企业家要做产品,首先要关心我这个产品是给谁用的、我的客户是谁、我的市场在哪里。这些都需要通过精益设计来完成。

二是精益加工。

三是精益装配。

四是精益服务。

制造业向服务型制造业转变,精益生产要贯穿产品的全生命周期。

德国人认为有四次工业革命,英美还在提三次工业革命。英国学者保罗·麦基利提出了三次工业革命说他认为第一次工业革命是工厂取代作坊,面向机械化生产。第二次工业革命是流水线普遍运用,面向的是大规模生产。第三次工业革命是21世纪初,它的特征是数字化制造,面向定制分散的生产。

与此相适应,精益生产的生产方式发生了变化。首先是于上世纪50年代创造的泰勒生产方式。福特生产方式主要是面向大批量、规模化,它的特点是柔性不够。数字化制造是丰田式的精益生产方式,精益生产就是丰田公司提出来的。但是,是美国MIT的教授总结凝练的。国庆节一过,诺贝尔奖开奖,日本拿到了第18个诺贝尔奖。李总理最近访问日本,参观了丰田公司,它的技术也令总理非常震撼。但是,在美国面前,日本人是闹不起来。精益生产日本人可以做,但是美国人总结出来的,还是美国教授棋高一着,把它归纳出来,能够共享。

制造业现在比较困难,按质按量交付,人员的效率、库存、质量问题、成本问题,搞生产的人员整天忙于救火。更严重的是研发人员不足,出现大量问题。供应商不能保证交付等等。

在这样的背景下,精益生产方式就应运而生。精益生产,一个精,一个益。“精”就是少而精,Lean Production。就像减肥一样,人需要减肥,生产过程同样要减肥。少而精不同于其他的生活方式。“益”就是取得最大的效益,多品种、少批量。最早是美国麻省理工学院在国际汽车计划研究项目中提出来的。日本丰田公司的生产方式是适合制造企业的生产组成方式,精益生产是麻省理工学院对日本TPS的赞誉。我们很多人认为精益生产是日本人搞的,实际上是美国人的理念。

除了精益生产以外,美国人又提出了准时生产的概念。准时生产非常重要,联合在一起,现在的提法是精准生产。后来我们国家也采纳了精准这个词,在很多领域进行了应用。比如,中央现在也提出精准扶贫。精准就是精益生产和准时生产加起来叫精准生产。但是,我们又把它广义化了,用在别的领域了,甚至用在社会科学很多领域。这是一个普遍的先进理念。

精益生产的基本思想是在需要的时候按需要的量生产出需要的产品。它是准时生产方式之一。精益生产的核心是零库存和快速反应市场变化。它有五个原则,首先是价值原则。我们生产的产生具有高度附加值。还有价值流原则、流动原则、需求拉动原则和完美性原则。对于我们降低成本、改善质量、缩短生产周期非常必要,也非常重要。

它有六个方面的追求,品质追求是零缺陷,具体来说是稳健生产,是百万分之一的次品率;追求在制品最少化原则;尽可能让生产平衡与匹配;追求生产效率的极限化原则;追求生产计划能够变动的原则;追求统一协调的生产和物料管理的原则。

它的七个“零”目标,零不良品、零转产、零搬运、零库存、零停滞、零故障、零灾害。每个目标都有具体量化的要求。

推广精益生产有六个要素。第一个就是员工环境和参与。我在企业工作的时候是在文革后期的70年代末。当时我们厂是非常先进的,推广日本的TQC。TQC的基本原则,质量问题是全员、全岗位相关的,所以要全员、全岗位都参与。第二是工作场地组织;第三是质量;第四是生产可运行性;第五是物料移动性;第六是流畅的生产。这六个要素都有具体的要求。

我们推广精益生产与推广智能制造并不矛盾。精益生产既是智能制造的基础,也是智能制造的目的。有了智能制造+精益生产,制造企业就能向数字化、智能化、拟人化、绿色化方向发展。这使得机械制造传动和驱动更加高效,运行控制要求更加智能、系统设计更加多元、系统制造更加复杂、工作环境更加简单、系统尺度更加多样。

推广智能制造、推广精益生产最终的目标是生产高质量的产品,生产高质量的产品就需要高质量的技术。在技术方面,我结合自己的研究,总结了十项关键技术。

1.基于物联网RFID条码的质量监控智能环境技术。我们要搞精益生产,就需要物联网的智能化的监测质量的环境。

2.面向制造知识和质量管控的系统布局。制造资源的每一个环节进行质量的布局,我们往往是比较多的考虑生产布局。质量如何来管控布局,过去研究的比较少。

3.以人为中心的故障诊断与智能交互系统技术。以人为中心,同时能够对故障诊断进行交互的生产。

4.基于虚拟现实和增强现实的产品内在质量可视化系统。不仅要关注表面的质量,还要关注内在的质量。比如,它的强度、刚度、可靠性等等内在质量。中国产品的内在质量往往会弱一点。

5.产品、零件和物料、工具多层次的精确定位技术。

6.面向装备质量的自适应抓取和路径优化的智能装配技术。

7.人机一体化的人、机器人与机器协同工作技术。

8.智能制造和网上协同的质量标准规范。我们搞了智能制造、网上协同,但质量如何来管控,每个行业都有每个行业的标准,每个企业有每个企业的标准,每个产品有每个产品的标准,这个标准规范是非常重要的。

9.量身定制的性能参数实时调控智能界面。要定制化生产、定制化的质量控制。

10.基于价值链提升的制造服务质量体系。现在由制造业转化为制造服务业,这是大趋势。转化为制造服务,服务的质量怎么管控,这更加重要。因为用户使用你的产品,在体验的过程中如何进行质量的调控、质量的设计、质量的保证,这决定了我们这个产品是不是得到用户的欢迎。

每一项关键技术都有具体的内容,因为时间关系,不能一一展开。

围绕这些工作,我的团队在五个方面做的比较好。

1.基于模式识别的零件潜在缺陷检测技术。

2.基于机器学习的微刃磨损视觉检测技术。

3.大长径比孔精度在线检测与智能加工技术。

4.基于混合现实的大部件测量与对接技术。

5.基于物联网大数据的数控机床远程诊断技术

在超大型低能耗空分装备设计、高档数控机床数字化设计技术、大吨位深拉伸液压装备设计制造关键技术等方面应用了精益生产质量控制技术。因为时间关系,我的报告到此结束,谢谢大家!

 
  
  
  
  
 
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