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數(shù)字技術(shù)賦能制造業(yè)是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要途徑。

■數(shù)字技術(shù)賦能制造業(yè)，是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要途徑，是構(gòu)筑國際競爭新優(yōu)勢的戰(zhàn)略支點(diǎn)，是穩(wěn)就業(yè)、惠民生、促發(fā)展的堅(jiān)實(shí)保障

■制造業(yè)數(shù)字化關(guān)鍵在于有堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。強(qiáng)化關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，優(yōu)化布局新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建多層次工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系

■以數(shù)字技術(shù)賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，需要加快體制機(jī)制創(chuàng)新，探索建立雙通道數(shù)據(jù)供給機(jī)制，構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系，創(chuàng)新數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化方式

一、 數(shù)字化賦能智能制造的技術(shù)支撐

1.1 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智能制造實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)。

• 通過在生產(chǎn)設(shè)備、物料、產(chǎn)品上部署各類傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、位移傳感器等，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)參數(shù)、物料位置等數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心，為生產(chǎn)監(jiān)控、故障診斷和優(yōu)化決策提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與人、人與系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。

1.2 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

智能制造過程中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，涵蓋生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。

• 大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效采集、存儲、處理和分析。借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，如預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間、優(yōu)化生產(chǎn)排程、分析產(chǎn)品質(zhì)量缺陷原因等。
• 云計(jì)算為大數(shù)據(jù)處理提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲能力，企業(yè)無需投入大量硬件設(shè)備，即可按需獲取計(jì)算資源，降低運(yùn)營成本。

1.3 人工智能（AI）

人工智能在智能制造中發(fā)揮著核心驅(qū)動作用。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制，通過對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自適應(yīng)控制。
• 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在質(zhì)量檢測領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，通過攝像頭采集產(chǎn)品圖像，利用深度學(xué)習(xí)算法識別產(chǎn)品表面缺陷、尺寸偏差等問題，檢測速度和準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超人工檢測。
• 自然語言處理技術(shù)則可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的智能化，操作人員通過語音指令即可控制設(shè)備或查詢生產(chǎn)信息。

1.4 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建物理實(shí)體的虛擬數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)映射和模擬。

• 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，數(shù)字孿生模型可用于虛擬裝配、性能仿真，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷并優(yōu)化設(shè)計(jì)方案；
• 在生產(chǎn)階段，數(shù)字孿生模型可實(shí)時(shí)反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和生產(chǎn)流程，通過對模型的分析和模擬，預(yù)測潛在問題并制定解決方案。例如，在航空發(fā)動機(jī)制造中，數(shù)字孿生技術(shù)可模擬發(fā)動機(jī)在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化設(shè)計(jì)和制造工藝，提高發(fā)動機(jī)性能和可靠性。

二、 數(shù)字化賦能制造應(yīng)用場景

2.1 智能生產(chǎn)車間

智能生產(chǎn)車間是數(shù)字化技術(shù)與智能制造融合的典型場景。

應(yīng)用場景

• 車間內(nèi)設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。
• 生產(chǎn)計(jì)劃自動下發(fā)至各設(shè)備，設(shè)備根據(jù)計(jì)劃自動調(diào)整參數(shù)并執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)。
• 利用機(jī)器視覺、AI 算法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)質(zhì)量檢測和自動分揀，減少人工干預(yù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

技術(shù)支撐

• 智能排產(chǎn)系統(tǒng)?：通過模擬和預(yù)測生產(chǎn)資源調(diào)配，將排產(chǎn)耗時(shí)從6小時(shí)壓縮至1.5分鐘，產(chǎn)品交付效率提升20%以上。 ?
• ?預(yù)測性維護(hù)?：利用AI分析設(shè)備傳感數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測故障，減少停機(jī)時(shí)間。 ?
• AI視覺系統(tǒng)?：在食品、電子等行業(yè)快速識別產(chǎn)品缺陷，檢測精度超人工。 ? ?

2.2 智能供應(yīng)鏈管理

數(shù)字化技術(shù)使供應(yīng)鏈管理更加透明、高效和靈活。

應(yīng)用場景

• 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對物料和產(chǎn)品的實(shí)時(shí)跟蹤，企業(yè)可準(zhǔn)確掌握物料在途信息、庫存水平和配送進(jìn)度。
• 大數(shù)據(jù)分析能夠預(yù)測市場需求變化，優(yōu)化采購計(jì)劃和庫存管理策略。
• 利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)的安全共享和追溯，確保供應(yīng)鏈的可信任性和穩(wěn)定性。

技術(shù)支撐

• ?供應(yīng)鏈協(xié)同平臺?：整合市場需求、庫存及物流信息，降低缺貨率并預(yù)警供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)。
• ?自主移動機(jī)器人?：在食品工業(yè)中實(shí)現(xiàn)貨物自動搬運(yùn)，降低人力成本。 ?

2.3 個(gè)性化定制生產(chǎn)

隨著消費(fèi)者需求日益多樣化，個(gè)性化定制生產(chǎn)成為制造業(yè)發(fā)展趨勢。數(shù)字化技術(shù)為個(gè)性化定制提供了技術(shù)支持。

應(yīng)用場景

• 通過 3D 設(shè)計(jì)軟件、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/ 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，消費(fèi)者可參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程，定制符合自己需求的產(chǎn)品。
• 企業(yè)利用數(shù)字化生產(chǎn)線和柔性制造系統(tǒng)，快速響應(yīng)個(gè)性化訂單，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制生產(chǎn)。

技術(shù)支撐

• ?數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)?：生成式AI快速生成設(shè)計(jì)方案，結(jié)合市場數(shù)據(jù)縮短研發(fā)周期。 ?
• 柔性制造系統(tǒng)：智能自動化機(jī)電柔性制造系統(tǒng)確保工件加工準(zhǔn)確、迅速和自動化，能適應(yīng)加工對象變換。

三、數(shù)字化賦能制造業(yè)在卷煙行業(yè)實(shí)踐

曲靖卷煙廠不斷提升數(shù)據(jù)治理水平，深化數(shù)據(jù)應(yīng)用，深度開展“全員轉(zhuǎn)型技術(shù)體系、智能協(xié)同制造體系、工業(yè)數(shù)據(jù)治理體系”建設(shè)，構(gòu)建人工智能模型集合，打造卷煙工廠“智慧大腦”，努力實(shí)現(xiàn)從“制造”到“智造”的升級，從數(shù)字到數(shù)治、再到數(shù)智的跨越。曲靖卷煙廠通過如下三個(gè)工作集實(shí)現(xiàn)數(shù)字化在行業(yè)的最佳實(shí)踐。

3.1 實(shí)踐之前

操作人員： 技術(shù)員小李工作日常：對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理實(shí)現(xiàn)手段：在各個(gè)設(shè)備工作面板上逐一查看記錄，并手工將數(shù)據(jù)錄入到表格中數(shù)據(jù)應(yīng)用： 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)初步分析數(shù)據(jù)，并從中找出設(shè)備運(yùn)行的潛在問題。

3.2 優(yōu)化措施

1. 數(shù)據(jù)收集整理更加高效

開啟了數(shù)據(jù)治理工作

• 數(shù)據(jù)采集： 通過優(yōu)化數(shù)據(jù)的收集整理，確保數(shù)據(jù)采集更加完整準(zhǔn)確、便捷高效。經(jīng)過數(shù)月的努力，曲靖卷煙廠數(shù)采有效率提升至98.9%。
• 數(shù)據(jù)治理： 曲靖卷煙廠專門組建了數(shù)據(jù)治理小組，對全廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)一步梳理。完成93個(gè)核心數(shù)據(jù)源、4955個(gè)核心數(shù)據(jù)表、61407列核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和2萬多個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)點(diǎn)的深度治理，并開發(fā)了90多個(gè)涵蓋工廠核心業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)接口。

優(yōu)化效果：

• 建立貫穿產(chǎn)品制造全過程、全方位覆蓋產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)提供了可能。

2. 生產(chǎn)制造過程更加可控

開發(fā)車間監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)

• 通過工藝專家開展合作，收集并分析了大量煙支外觀檢測數(shù)據(jù)。在發(fā)現(xiàn)部分煙支外觀檢測的剔除數(shù)據(jù)存在異常波動時(shí)，運(yùn)用AI算法計(jì)算每個(gè)月的剔除數(shù)據(jù)后，搭建專門的預(yù)警值計(jì)算模型，并煙支外觀檢測各類剔除的預(yù)警線。

• 構(gòu)建涵蓋了質(zhì)量、消耗、設(shè)備等生產(chǎn)關(guān)鍵要素的預(yù)警系統(tǒng)。該預(yù)警系統(tǒng)能以紅、橙、黃三色區(qū)分預(yù)警的緊急程度，并自動通過車間信息大屏、MES下位機(jī)、職能人員辦公電腦及手機(jī)等多個(gè)渠道及時(shí)推送信息。

優(yōu)化效果：

• 有效改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)管控模式，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程中的事中感知與事后溯源，

3. 關(guān)鍵工序控制更加智能

• 在制絲車間，松散回潮環(huán)節(jié)來料煙葉水分波動大，導(dǎo)致人工控制出口水分不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響均質(zhì)化加工的實(shí)現(xiàn)。為此，車間技術(shù)團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立自學(xué)習(xí)分組迭代模型，通過智能匹配相似歷史生產(chǎn)批次，結(jié)合不同的環(huán)境溫濕度、煙葉等級、配方投料量，開展產(chǎn)前預(yù)測學(xué)習(xí)，精確推算加濕、水分轉(zhuǎn)換和熱蒸汽轉(zhuǎn)換系數(shù)，繪制加水比例控制曲線并實(shí)時(shí)修正參數(shù)，達(dá)成精準(zhǔn)的生產(chǎn)反饋控制。

優(yōu)化效果：

• 提升了過程控制能力和關(guān)鍵工序智能化控制，降低了生產(chǎn)環(huán)節(jié)對人工操作的依賴程度，還有效提升了相應(yīng)的關(guān)鍵指標(biāo)。