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數(shù)字技術賦能制造業(yè)是發(fā)展新質生產力的重要途徑。

■數(shù)字技術賦能制造業(yè)，是發(fā)展新質生產力的重要途徑，是構筑國際競爭新優(yōu)勢的戰(zhàn)略支點，是穩(wěn)就業(yè)、惠民生、促發(fā)展的堅實保障

■制造業(yè)數(shù)字化關鍵在于有堅實的技術支撐。強化關鍵核心技術攻關，優(yōu)化布局新型數(shù)字基礎設施，構建多層次工業(yè)互聯(lián)網平臺體系

■以數(shù)字技術賦能制造業(yè)高質量發(fā)展，需要加快體制機制創(chuàng)新，探索建立雙通道數(shù)據(jù)供給機制，構建統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)標準化體系，創(chuàng)新數(shù)據(jù)資源資產化方式

一、 數(shù)字化賦能智能制造的技術支撐

1.1 物聯(lián)網（IoT）技術

物聯(lián)網技術是智能制造實現(xiàn)萬物互聯(lián)的基礎。

• 通過在生產設備、物料、產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，實時采集設備運行狀態(tài)、生產參數(shù)、物料位置等數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)通過網絡傳輸至數(shù)據(jù)中心，為生產監(jiān)控、故障診斷和優(yōu)化決策提供依據(jù)，實現(xiàn)設備與設備、設備與人、人與系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。

1.2 大數(shù)據(jù)與云計算

智能制造過程中產生海量數(shù)據(jù)，涵蓋生產數(shù)據(jù)、質量數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)等。

• 大數(shù)據(jù)技術能夠對這些數(shù)據(jù)進行高效采集、存儲、處理和分析。借助數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法，可從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，如預測設備故障發(fā)生時間、優(yōu)化生產排程、分析產品質量缺陷原因等。
• 云計算為大數(shù)據(jù)處理提供強大的計算和存儲能力，企業(yè)無需投入大量硬件設備，即可按需獲取計算資源，降低運營成本。

1.3 人工智能（AI）

人工智能在智能制造中發(fā)揮著核心驅動作用。

• 機器學習算法可用于生產過程的優(yōu)化控制，通過對歷史生產數(shù)據(jù)的學習，自動調整生產參數(shù)，實現(xiàn)生產過程的自適應控制。
• 計算機視覺技術在質量檢測領域廣泛應用，通過攝像頭采集產品圖像，利用深度學習算法識別產品表面缺陷、尺寸偏差等問題，檢測速度和準確率遠超人工檢測。
• 自然語言處理技術則可實現(xiàn)人機交互的智能化，操作人員通過語音指令即可控制設備或查詢生產信息。

1.4 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生技術通過構建物理實體的虛擬數(shù)字模型，實現(xiàn)對生產過程的實時映射和模擬。

• 在產品設計階段，數(shù)字孿生模型可用于虛擬裝配、性能仿真，提前發(fā)現(xiàn)設計缺陷并優(yōu)化設計方案；
• 在生產階段，數(shù)字孿生模型可實時反映設備運行狀態(tài)和生產流程，通過對模型的分析和模擬，預測潛在問題并制定解決方案。例如，在航空發(fā)動機制造中，數(shù)字孿生技術可模擬發(fā)動機在不同工況下的運行狀態(tài)，優(yōu)化設計和制造工藝，提高發(fā)動機性能和可靠性。

二、 數(shù)字化賦能制造應用場景

2.1 智能生產車間

智能生產車間是數(shù)字化技術與智能制造融合的典型場景。

應用場景

• 車間內設備實現(xiàn)互聯(lián)互通，通過工業(yè)互聯(lián)網平臺進行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。
• 生產計劃自動下發(fā)至各設備，設備根據(jù)計劃自動調整參數(shù)并執(zhí)行生產任務。
• 利用機器視覺、AI 算法實現(xiàn)生產過程的實時質量檢測和自動分揀，減少人工干預，提高生產效率和產品質量。

技術支撐

• 智能排產系統(tǒng)?：通過模擬和預測生產資源調配，將排產耗時從6小時壓縮至1.5分鐘，產品交付效率提升20%以上。 ?
• ?預測性維護?：利用AI分析設備傳感數(shù)據(jù)，精準預測故障，減少停機時間。 ?
• AI視覺系統(tǒng)?：在食品、電子等行業(yè)快速識別產品缺陷，檢測精度超人工。 ? ?

2.2 智能供應鏈管理

數(shù)字化技術使供應鏈管理更加透明、高效和靈活。

應用場景

• 物聯(lián)網技術實現(xiàn)對物料和產品的實時跟蹤，企業(yè)可準確掌握物料在途信息、庫存水平和配送進度。
• 大數(shù)據(jù)分析能夠預測市場需求變化，優(yōu)化采購計劃和庫存管理策略。
• 利用區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)供應鏈數(shù)據(jù)的安全共享和追溯，確保供應鏈的可信任性和穩(wěn)定性。

技術支撐

• ?供應鏈協(xié)同平臺?：整合市場需求、庫存及物流信息，降低缺貨率并預警供應鏈中斷風險。
• ?自主移動機器人?：在食品工業(yè)中實現(xiàn)貨物自動搬運，降低人力成本。 ?

2.3 個性化定制生產

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

應用場景

• 通過 3D 設計軟件、虛擬現(xiàn)實（VR）/ 增強現(xiàn)實（AR）技術，消費者可參與產品設計過程，定制符合自己需求的產品。
• 企業(yè)利用數(shù)字化生產線和柔性制造系統(tǒng)，快速響應個性化訂單，實現(xiàn)大規(guī)模定制生產。

技術支撐

• ?數(shù)字化研發(fā)設計?：生成式AI快速生成設計方案，結合市場數(shù)據(jù)縮短研發(fā)周期。 ?
• 柔性制造系統(tǒng)：智能自動化機電柔性制造系統(tǒng)確保工件加工準確、迅速和自動化，能適應加工對象變換。

三、數(shù)字化賦能制造業(yè)在卷煙行業(yè)實踐

曲靖卷煙廠不斷提升數(shù)據(jù)治理水平，深化數(shù)據(jù)應用，深度開展“全員轉型技術體系、智能協(xié)同制造體系、工業(yè)數(shù)據(jù)治理體系”建設，構建人工智能模型集合，打造卷煙工廠“智慧大腦”，努力實現(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工作集實現(xiàn)數(shù)字化在行業(yè)的最佳實踐。

3.1 實踐之前

操作人員： 技術員小李工作日常：對設備數(shù)據(jù)進行收集整理實現(xiàn)手段：在各個設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)應用： 根據(jù)經驗初步分析數(shù)據(jù)，并從中找出設備運行的潛在問題。

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)采集更加完整準確、便捷高效。經過數(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，對全廠的生產數(shù)據(jù)進一步梳理。完成93個核心數(shù)據(jù)源、4955個核心數(shù)據(jù)表、61407列核心業(yè)務數(shù)據(jù)和2萬多個時序數(shù)據(jù)點的深度治理，并開發(fā)了90多個涵蓋工廠核心業(yè)務的數(shù)據(jù)接口。

優(yōu)化效果：

• 建立貫穿產品制造全過程、全方位覆蓋產品質量和設備關鍵運行參數(shù)的監(jiān)控預警系統(tǒng)提供了可能。

2. 生產制造過程更加可控

開發(fā)車間監(jiān)控預警系統(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，運用AI算法計算每個月的剔除數(shù)據(jù)后，搭建專門的預警值計算模型，并煙支外觀檢測各類剔除的預警線。

• 構建涵蓋了質量、消耗、設備等生產關鍵要素的預警系統(tǒng)。該預警系統(tǒng)能以紅、橙、黃三色區(qū)分預警的緊急程度，并自動通過車間信息大屏、MES下位機、職能人員辦公電腦及手機等多個渠道及時推送信息。

優(yōu)化效果：

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

3. 關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，導致人工控制出口水分不穩(wěn)定，嚴重影響均質化加工的實現(xiàn)。為此，車間技術團隊利用機器學習算法建立自學習分組迭代模型，通過智能匹配相似歷史生產批次，結合不同的環(huán)境溫濕度、煙葉等級、配方投料量，開展產前預測學習，精確推算加濕、水分轉換和熱蒸汽轉換系數(shù)，繪制加水比例控制曲線并實時修正參數(shù)，達成精準的生產反饋控制。

優(yōu)化效果：

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