“面向?qū)\生”的制造模式，這個概念有新意！

近年來，人工智能技術(shù)的興起帶來了新一輪科技革命，工業(yè)領域也進行了諸多嘗試。格睿普創(chuàng)始人、北京航天航空大學副教授肖文磊在接受《中國電子報》記者專訪時表示，要做機械加工（以下簡稱“機加工”）行業(yè)核心環(huán)節(jié)的創(chuàng)新，構(gòu)建智能機加工車間，打造機加工行業(yè)服務規(guī)?；脚_，讓人工智能技術(shù)真正為制造過程帶來改變。

針對機加工行業(yè)在智能化方面的痛點，肖文磊團隊提出了“面向?qū)\生”的制造模式，在數(shù)控機床中引入人工智能和數(shù)字孿生技術(shù)，將已有的操作經(jīng)驗數(shù)據(jù)化，自主研發(fā)了工業(yè)制造仿真引擎GPCORE、數(shù)控機床邊緣孿生系統(tǒng)GrapeSim、云孿生系統(tǒng)GrapeSaaS，形成了邊云協(xié)同數(shù)控機床數(shù)字孿生解決方案。

據(jù)了解，這套解決方案擁有六項專利，可閉源商用，目前已經(jīng)在中國商飛、中航工業(yè)成飛、金航數(shù)碼、中國工程物理研究院、中科院自動化所等多家科研院所和企業(yè)進行了交付應用，可以實現(xiàn)快速、大規(guī)模的復制推廣。

從自動化到智能化

如何開發(fā)符合工業(yè)特點的工業(yè)軟件是肖文磊一直思考的問題：“工業(yè)以太網(wǎng)不等于工業(yè)加以太網(wǎng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也不等于工業(yè)加互聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)有特殊性，不是直接一個加法就能完成的。”通過回顧計算機行業(yè)在20世紀60年代的軟件危機，肖文磊提出了“制造危機”的概念，即落后的制造方式無法滿足迅速變化的設計需求，導致產(chǎn)品設計與生產(chǎn)管理過程中出現(xiàn)一系列嚴重問題的現(xiàn)象。他表示，如果在落后的制造方式上盲目地進行數(shù)字化升級，就容易造成數(shù)字化的環(huán)節(jié)之間無法互聯(lián)，形成“智能孤島”。

對于機加工行業(yè)，肖文磊認為目前在簡潔性、兼容性、智能化三個方面存在問題。復雜的工藝細節(jié)和頻繁的工藝調(diào)整，導致機加工的操作準備時間較長，制造流程不夠簡潔。不同廠商、不同版本的數(shù)控機床與系統(tǒng)之間存在差異，使得操作經(jīng)驗不具有普適性，案例難以遷移，兼容性不足。

傳統(tǒng)的自動化制造體系集合了過多的工業(yè)軟件，生產(chǎn)成本高，對操作人員的依賴和要求也高，容易引起人為遲滯，同時也難以滿足當下對于柔性化、智能化制造的需求。這些問題導致機加工制造與硬件綁定、對人工依賴程度高，阻礙了機加工行業(yè)從自動化向智能化的轉(zhuǎn)變。“體力勞動可以通過自動化得到極大地解放，但是腦力勞動的自動化水平卻非常低?！恕谥圃爝^程中的作用尚未得到充分的認識，也就難以真正從復雜的生產(chǎn)過程中解放出來。各種問題的求解，最終決策在很大程度上仍然依賴于人的智慧?！毙の睦谡f道，“智能制造的目的在于減少人在制造中的腦力勞動。”

從經(jīng)驗到數(shù)據(jù)

“讓信息多跑路，讓人少跑路”，這是肖文磊所期望的智能化數(shù)控機床系統(tǒng)。數(shù)據(jù)在智能制造中尤為重要，工藝調(diào)整優(yōu)化、訓練人工智能都離不開它。然而機加工行業(yè)卻缺乏足夠的數(shù)據(jù)。肖文磊介紹說：“有的工廠加工一個零件，斜著切一刀不平的話，它會顫振、抖動，表面不光滑。我關心的是，這個時候信號是什么，用了什么參數(shù)，電流是多少，切削力是多少。這些數(shù)據(jù)根本找不回來，因為這個機床就沒有這些信息。所以想優(yōu)化也優(yōu)化不了?！?/p>

記者在采訪中了解到，傳統(tǒng)的數(shù)控機床無法導出數(shù)據(jù)或者導出的數(shù)據(jù)沒有標簽，使得操作過程難追溯、工藝流程難優(yōu)化。需要調(diào)整工藝時，由于缺乏歷史記錄，操作十分依賴老工人的經(jīng)驗，容易導致技術(shù)斷檔和質(zhì)量不穩(wěn)定等問題?！坝?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/">大數(shù)據(jù)才有大模型，人工智能沒數(shù)據(jù)就全是小模型?！彼a充道。

現(xiàn)在肖文磊團隊開發(fā)的這套數(shù)控機床數(shù)字孿生解決方案可以對機床及加工過程進行仿真，實時感知機床狀態(tài)并采集相關數(shù)據(jù)，將操作過程數(shù)字化，形成可以回溯的操作記錄，做到“加工即實驗”。

有了足夠“大”的數(shù)據(jù)，人工智能也就有了更多的施展空間。據(jù)了解，這套解決方案包含了加工工藝生成的智能化算法與功能、CAD圖紙加工特征的智能識別模型、基于切削率的加工成本核算模型、加工過程的自動推理預測模型、基于機床零件加工狀態(tài)數(shù)據(jù)的工藝參數(shù)優(yōu)化模型等多種人工智能算法模型。在這些算法的加持下，機床操作系統(tǒng)能夠?qū)W習工人的操作和過往的調(diào)試數(shù)據(jù)，針對不同需求進行自動調(diào)整，從而做到任務與硬件無關。

以刀具管理為例，在傳統(tǒng)生產(chǎn)中，加工工藝的程序是既定的，一組刀具需要保持初始值一致。當一把刀出現(xiàn)磨損需要更換時，就需要更換整組刀具。這不僅造成了浪費，也讓生產(chǎn)與硬件綁定，難以靈活調(diào)整。而智能化機床系統(tǒng)會為每一把刀生成數(shù)字孿生，實時記錄刀具的狀態(tài)，包括使用情況、磨損情況、使用壽命，進行全生命周期管理。更換了一把刀，智能化機床系統(tǒng)的人工智能算法會自動調(diào)整工藝程序，將制造與硬件隔離。通過人工智能驅(qū)動的制造系統(tǒng)，加工車間也能夠在數(shù)控機床任務執(zhí)行、成本核算、工藝優(yōu)化、加工服務等多個方面實現(xiàn)智能化，減少加工前中后流程對信息化系統(tǒng)和人員的依賴，提高機床利用率、加工效率與加工質(zhì)量，實現(xiàn)降本增效。

從機床到平臺

互聯(lián)網(wǎng)早已是現(xiàn)代生活的必需品，而在工業(yè)生產(chǎn)中，則是另一番景象。傳統(tǒng)的機床設備不聯(lián)網(wǎng)，每一臺機床在生產(chǎn)中獨立運行。在智能制造的背景下，IT、OT趨向融合。聯(lián)網(wǎng)的機床不僅讓數(shù)據(jù)分享、大模型訓練更加方便，也讓機床端的邊緣孿生系統(tǒng)與云孿生系統(tǒng)協(xié)同運行，為大規(guī)模智慧工廠的構(gòu)建提供了可能。

據(jù)了解，云孿生系統(tǒng)GrapeSaaS分為四層，元工廠層、基建層、孿生層、業(yè)務層。元工廠層基于需求自動編程，提供服務化STEP-NC（一個面向?qū)ο蟮男滦蚇C編程數(shù)據(jù)接口國際標準），基建層為制造相關實體及資源提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)通信等服務，孿生層形成智能制造微服務，業(yè)務層結(jié)合業(yè)務場景形成制造行業(yè)解決方案。目前，肖文磊團隊已經(jīng)完成第二層，即基建層的開發(fā)。在肖文磊對于邊云協(xié)同數(shù)控機床數(shù)字孿生解決方案的完整設想中，人的參與大幅減少，工程師及開發(fā)人員的工作量也有所降低，制造過程多由機器決策、溝通、執(zhí)行，無人化制造初現(xiàn)雛形。

在過去的幾十年中，數(shù)控技術(shù)不斷發(fā)展，但現(xiàn)在數(shù)控機床編程所使用的語言仍是20世紀50年代發(fā)明的G代碼。這是一種類似于計算機匯編的語言，工程師通過G代碼設計刀具的移動路線和進給速率，即針對制造過程進行編程。而仿真系統(tǒng)可以對每一個實體，如刀具、零件、機床，生成數(shù)字孿生，即以對象為中心。肖文磊將這種兩者分別總結(jié)為“面向過程”和“面向?qū)ο蟆?。他希望由“面向過程”到“面向?qū)ο蟆钡霓D(zhuǎn)變可以解決機加工行業(yè)的“制造危機”，在未來以這套邊云協(xié)同數(shù)控機床數(shù)字孿生解決方案全面革新機床數(shù)控系統(tǒng)及生產(chǎn)方式，打造機加工行業(yè)服務規(guī)?；脚_。

作者丨吳修齊編輯丨邱江勇美編丨馬利亞監(jiān)制丨趙晨