□ 刘晴晴

1 数字化助力实现企业可持续发展

通过数字化技术的推动,人与物之间可以实现广泛关联,从而催生数据爆炸,为企业带来巨大机遇,借助生态圈做出更明智的决策,并创造价值。企业需要重新思考如何创造价值,如何通过改变运营模式来获取价值。大型企业对单一业务模式过于乐观,并且通常固步自封,缺乏企业持久性发展的关键属性——迅速敏捷的反应。如何为企业提供实现持续发展的动力?面对日益加剧的变化,理想型企业应采取何种措施才能全面发展?答案既简单又复杂,即必须实现持续改进,从经营数字化到数字化制造。

数字化制造由工艺性设计、计算机集成制造、柔性制造、精益制造等制造方案集成而来,这些制造方案都强调对协作性产品和流程设计的需求[1]。如果没有一个综合全面的数字化制造策略,将无法获得产品生命周期管理的长期收益。数字化制造是将产品生命周期管理与车间应用程序、设备集成在一起的关键点,有助于设计组和制造组交流产品相关信息。这种一致性使制造业企业能够兑现上市时间和产量目标,同时减少成本高昂的下游变更,从而节约成本。在航空航天制造业中,数字化技术对于技术复杂的大型机器设备而言更为重要。伴随着数字化科技发展,航空航天制造业市场的格局也在不断演变。数字化新技术的创新将持续重塑全球航空航天制造业持久发展的格局[2]。

航空运输业碳排放量占全球排放量的3%～5%,航空制造业碳排放量占全球排放量的0.2%～5%,航空领域虽然不能算作排放超级大户,但是在航空领域目前实现减排非常困难。2019年,全球民用飞机制造业出现下行趋势,民用飞机制造企业面临着未来一段时期内订单萎缩的危机。几乎与此同时,世界各国都开启了将减碳作为未来全球环保的长期战略任务。面对这一局势,航空制造业企业抽出大量资源投向能够提升效率并降低排放的技术革新是不现实的,而通过数字化技术在技术含量本就较高的行业实现创新,不仅可以为航空业减排做出一定的贡献,而且是面对减排目标寻求更高可行性的重要路径之一。

2 数字化是航空航天产业的下一个风口

当今时代是数字定义世界的时代,数字原生不断演变,将会改变制造业产业链的每一个环节。设计师、管理者、员工、消费者,以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出巨大的附加价值,并彻底刷新制造业的原始版图。

对航空航天产业而言,制造环节一直以来都是产业运营的首要关切。不同以往的是,从长远发展的角度看,产品战略相比供应链管理,在现阶段对飞机制造业的持久性发展更为重要。2010年之前,项目管理曾经是航空制造业发展的当务之急,产品战略和研发效率等也占据至关重要的地位。当时,两个大型商用飞机项目空客A350和波音787都处于开发阶段,各家公司都高度专注于管理与这些项目相关的复杂开发流程。随着这些商用飞机项目的落地,项目管理不再占据各家公司运营的主要议事日程,逐渐被制造环节和供应链管理所取代。2020年后,生产周期和制造成本的架构被重新评估,高速率、高质量的自动化生产制造成为现阶段更重要的目标。

2020年和2021年航空制造业数字工程技术在多个领域发展,以数字孪生为代表的数字工程技术正深度推进民用飞机产品与制造工艺向高精度建模仿真、可视化方向发展,复合材料结构件的制造工艺与应用逐步向自动化、大型化发展,业内针对热塑性复合材料制造工艺开展了大量研究与应用试验,金属增材制造实现了更大尺寸零件的制造和应用。航空制造商在行业大衰退的背景下,积极转型建设集成优势技术的智能互联制造体系,通过对数字化和自动化在制造过程中更进一步的应用,以及模拟技术、机器人技术、物联网技术的集成,不断为产品装配与全周期产品链创新提供全面解决方案。

美国航空航天局研究中心和承包商合作,在2020年共同开发了一个大型计算流体力学仿真数据库,用以验证飞机的超声速性能,确保飞机的各项设计性能在预期的范围内。这一数据库为试飞规划工具提供输入,能够进行飞行员控制飞机的仿真,以及飞行过程中可能遇到的各种飞行条件的仿真。同一年,与美国航空航天局合作的工程公司开发编写了有限元结构分析软件,用于非常规飞机的建模和分级。

2020年,英国政府宣布启动5GEncode项目,研究在工业环境中交付5G项目的最具成本效益的方法,开发制造业专用移动网络的新业务模型。2020年11月,英国METTIS航宇公司宣布与无线宽带联盟成功合作,完成了第六代无线保真全球首次工业试验。试验中,对制造工厂产线面临的复杂环境,以及重型移动机械、熔炉、压力机等对无线电信号和电缆造成的干扰进行了分析。

同一时期,德国夫琅禾费生产技术研究所与研究合作伙伴共同研究工业开放测试环境,并将系统集成到通用研究架构中,使70多个成员及国际合作伙伴共享计算资源和过程数据。将云技术的优势与公司自身网络的数据安全性相结合,可以更方便地监测机器和操作,并能够将智能传感器技术和机器学习应用程序等连接至公司网络。

2021年对于整个航空工业供应链而言,进入了数字化智能生产与装配技术创新发展的一个新阶段。航空产品的研发、生产、服务和数字工程技术息息相连,与云计算、人工智能、5G相同,数字孪生也是真实物理实体所对应的1∶1数字化镜像技术,是推动产品性能提升的强大支撑。通过数字技术,将物体、系统、流程等实时映射于数字化系统,对产品、制造、工厂进行模拟仿真,进而提高企业制造效率,推动产品创新。

数字孪生作为原衍生于航空产业的工程应用技术,凭借自身与物理产品等价虚拟数字化表达的关系纽带,面向产品制造过程。基于数字孪生的设计与制造,可以分析任务规划、概念设计、具象化设计、详细设计及虚拟验证。当前,数字孪生已经成为数字化转型进程中的焦点[3]。随着新基建的推进,企业数字化进程加快,数字孪生与智能制造相结合,将为制造业生产效率的提升带来更广阔的空间。

3 数字孪生驱动的智能制造

数字孪生与智能制造相结合,实质是在物联技术的基础上进一步发展的工业互联技术。在制造环节中,数字孪生体可以看作真实系统的代表,使用最好的物理模型和可用的数据来模拟真实的数字孪生体。

数字孪生作为释放企业数字化潜力的关键技术,代表着现实世界和数字世界的连接。数字孪生是真实的机器、产品、系统的数字图像,具有属性、状态和行为。德国北部轻量级生产技术中心为高压釜开发了一个数字孪生,用以更快地检测系统状态,预测未来行为,实现更有效的规划。由于是对规划而言,因此机器学习和人工智能可以在做出正确决策方面发挥重要作用。在加热速率、冷却速率、保持时间都是静态预定的场景中,使用虚拟设备,既可以干预运行过程,又可以进行持续优化。

从数字孪生的角度而言,产品研制就是实现在数字空间进行精准的表达,分析产品的物理实体。虽然数字孪生在初期仍是物理实体的仿真模型,但是最终目标是要脱离物理实体,或达到所建立模型的深度演变与复用。在这一过程中,最重要的是建立面向产品功能性的行为分析推理决策模型,体系相当庞大。具体包括两部分内容,一部分是管理层面,一部分是工艺层面。工艺层面的数字孪生,基本都与工艺密切相关。工艺类型多种多样,这是企业最核心的一类优势。

将数字孪生技术与人工智能技术深度结合,可以促进信息空间与物理空间的实时交互、融合,在信息化平台上进行更为真实的数字化模拟,并实现更广泛的应用。将数字孪生系统与机器学习能力相结合,数字孪生系统就可以根据多重反馈源数据进行深度自我学习,从而做到几乎实时在数字世界中呈现物理实体的真实状况,并能够对即将发生的事件进行重复推测和预演。数字孪生系统的自我学习除依赖于传感器的反馈信息外,还可以学习历史数据或集成网络数据。通过持续不断的自我学习与迭代,模拟的精度和速度将大幅提高。

通过数字孪生,可以在网络空间中复现产品和生产系统,并使产品和生产系统的数字空间模型与物理空间模型处于实时交互,两者之间及时掌握彼此的动态变化,实时做出响应,为实现智能制造提供更有力的保障,同时也进一步加速智能制造与工业互联、物联网的融合。

4 人机互融

数字化虽然很重要,但也只是向真正无人化智能生产发展的一个阶段。数字孪生技术和人工智能领域的发展密不可分。目前,无论是哪一种无人操作,在现实世界中都存在风险。人工智能可以通过数字孪生在虚拟世界中进行训练,通过开源的、基于云的自动驾驶汽车虚拟试验场,可以预设数以百万计的场景,并在数以千计的不同虚拟模型中去训练人工智能,高效且安全。在未来的虚拟世界中,各个专业领域的专业知识和自主权都可以互联。很多成功的工业制造企业已经使用智能硬件和软件协作,在不同的场景、环境、条件下生产。通过数字孪生技术,越来越智能和完善的人工智能可以加速对各个专业领域知识的结合,促进制造业向真正实现无人化演变。

当然,工业制造完全自主完成的定义并不是二元的,即并不是非黑即白的。在从自动化、数字化、人机互联到真正意义自主生产的整个发展过程中,有五个步骤:① 由人控制;② 由人控制,由机器支持;③ 由机器控制,由人支持;④ 由机器控制,由人管理;⑤ 完全由机器控制。人的角色最终将转变为远程操作者,能够远程控制机器自主进行生产活动,并纠正或撤销错误的活动。

作为物理资产数字反映的数字孪生,在以上过程中与各种不同的任务共存,生产环节中每一个对象的规划、设计、操作、维护、分析、数据、应用等都有不同的数字孪生状态。如果每一个数字孪生与所有其它任务的数字孪生分享各自的数据,以开放、可互操作独立于供应商,那么就能够实现真正的最高价值。此时,数字孪生的意义在于,在跨领域的所有工业流程生命周期中,保持所有功能完全数字化和协作,不损失数据、分析与时间;数字孪生在不同的阶段提供不同的能力,实现从一个阶段到下一个阶段的交接。数字孪生技术自身不足以实现无人化的自主智能生产,但是数字孪生是自动化和自主生产之间的重要连接。

5 智能技术赋能企业数字化转型

智能化技术不仅仅局限于利用传统的自动化或机器人流程来提升绩效。虽然自动执行重复性任务能够使员工专注于更有价值的工作,但是流程全面自动化并不是企业的最终目标。随着工业4.0的发展从自动化逐渐走向智能自主化,员工可以接受来自于数字孪生的规划预测,通过人工智能进一步增强跨领域的专业知识。

为最大限度发挥人工智能潜能,并成为真正的数字领军者,企业需要着手重塑业务流程,打造可自适应的活性流程,利用机器学习算法和实时数据进行自我改进。随着机器陪伴能力的提高,新型人机协作,甚至是无人操作的模式也将应运而生,给各行业和整体经济局势带来更深远的影响。

未来,人机互融是智能生产制造工作场所的一个组成部分,机器为人类员工服务,并与之共存。从传统角度看,人作为生产要素是无价的。然而,在自主生产的智能工厂中,业务流程持续被优化或重塑,智能化程序实现了自我改进、实时感知、理解学习、即时响应,人的工作需要越来越完全自主生产的数字表述,这也意味着数字化具有了新的、更人性化的含义。

6 智能集成生产

工业4.0在德国被认为是第四次工业革命,智能工厂利用智能设备将智能物料生产为智能产品,整个过程贯穿网络协同,从而提高生产效率,缩短生产周期,降低生产成本。工业4.0以一种新的生产方式,即一种新一代信息技术与工业化深度融合的方式,推动传统大规模批量生产向大规模定制生产转变。

采用智能集成生产,从嵌入式系统向信息物理系统进化,形成智能工厂。在智能集成生产中,互联网不断向实现物体、数据、服务等无缝链接的方向发展。物联网、服务互联网分别位于智能工厂信息技术基础架构的底层和顶层。在顶层中,有与生产计划、物流、能耗、经营管理相关的企业资源计划、供应链管理、客户关系管理等,与服务互联网紧密相连。在中间层,通过信息物理系统实现生产设备和生产线的控制、调度等,贯通整个产品生命周期。在底层,通过物联网技术实现控制、执行、传感,进而实现智能生产。

当然,航空制造业企业需要遵循自身的生产规律。数字化改变生产和工作方法,人、机器、系统、物流、产品能够实时相互连接,生产尽可能地更灵活和更高效,并且更符合客户的要求。需要注意的是,航空制造业企业智能工厂实施的概念目前还只能在有限范围内发展。相比一家汽车制造企业每天出厂几千辆汽车,空客公司每天生产2.5架飞机,已经属于系列化生产,但生产数量基础还不够大规模。另一方面,对单个部件的技术要求在不断提高,产品变得越来越复杂,可制造性越来越具有挑战,这意味着越来越多的工艺必须尽可能地实现集成和整合。

7 端对端系统工程

集成意味着以计算机应用为核心,是信息技术在制造业应用发展的高级阶段,支持制造过程的各个环节。高度集成化能够极大地提高企业的生产效率,有效组织各方资源,将企业从不同个体变为具备超强凝聚力的团队,使人员组织管理、任务分配、工作协调、信息交流、设计资料、资源共享等发生根本性变化。智能集成生产将生产设备、传感器、嵌入式系统、生产管理系统等融合成一个智能网络,使设备与设备、服务与服务之间能够互联,从而实现横向、纵向、端对端的高度集成[4]。

横向集成是信息集成,指网络协同制造的企业间通过价值链及信息网络所实现的一种资源信息共享与资源整合,确保各企业间的无缝合作,提供实时产品与服务。横向集成主要体现在网络协同合作上,从企业自身的集成到企业间的集成,进而走向企业上下游产业链、企业集团,甚至跨国集团,产生新的价值链,实现商业模式的创新。

纵向集成指基于生产工艺及技术的网络化制造体系集成,实现分散式生产,代替传统的集中式中央控制生产流程。采用纵向集成,从侧重于产品的设计和制造过程,发展为产品全生命周期的集成,建立有效的纵向生产体系。

端对端集成指贯穿整个价值链的工程化信息系统集成,可以保障大规模个性化定制的实施。端对端集成以价值链为导向,实现端到端的生产流程,以及信息世界和物理世界的有效整合。端对端集成从工艺流程角度来审视智能制造,主要体现在并行制造上,可以形成企业的集成平台系统,并向工厂综合能力平台发展,包括更加有效和快速的产品设计、开发、测试,同时逐步整合新的制造方式。

8 设备自律管理

在飞机智能集成生产过程中,先进数字技术和新一代机器人在生产线上与员工一起工作,自主完成部分制造环节,每个生产环节清晰可见、高度透明,整个车间有序、高效运转。自动化设备在原有的控制功能基础上,附加了新的功能,用以实现产品生命周期管理,满足安全性、可追踪性、节能性等要求。通过为生产线配置众多传感器,使设备具有感知能力,将所感知的信息通过无线网络传送至云计算数据中心,进行数据分析决策,进一步使自动化设备具有自律管理的智能功能,从而实现设备的智能化。

通常而言,在生产线和生产设备中配置的传感器能够实时抓取数据,经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产进行实时监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,形成了信息物理系统,使生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策,进而指导设备运转。设备的智能化直接决定了工业4.0所要求的智能生产水平。

在具体生产流程方面,各种生产资源形成一个闭环网络。不同设备通过数据交互连接在一起,工厂内部和外部构成一个整体。生产模式从由集中式中央控制向分散式增强控制转变,分散化后的生产相比流水线将更为灵活。特别是在装配方面,智能机器人将处理更多重复性繁重任务。

9 结束语

从民用航空制造业市场分析来看,目前还未出现真正意义上的数字化变革和创新领头羊。大订单和较高的准入门槛使航空航天制造业整体相对平稳,项目管理和工程部门的风险相比其它制造行业较低。加之很多项目全部或部分归政府所有,并能得到大量补贴,因此行业进入的壁垒相对较高。对于行业的新进入者而言,认证成本和相关要求仍然是不容易克服的挑战。相比汽车等其它行业,航空制造业市场集中度相当高,相对垄断。我国和俄罗斯的飞机原始设备制造商正在努力进入全球航空航天市场,目前已经在一定程度上取得了成功。

在行业领军者眼中,数字化对航空制造业产生重大影响。大部分观点都认为,影响已经存在。目前,大部分行业内的认知似乎低估了数字化给现存价值链所带来的风险。其实,数字化会影响整个产业链及客户的需求。因此,建议航空制造业的领军者们仔细审视整个价值链,找到真正蕴藏巨大变革契机的领域,而不是一味关注效益的提升。

尽管目前航空航天业的真正变革仍未出现,但事实上行业寡头和垄断者长期低下的效率为行业变革创造了良好的前提条件。空客公司在图卢兹推出商业实验室,以及和创新实体公司签订一系列关键性生产合同,都是行业已经在发生数字化改变的见证。在下一个十年,变革的势头会更加迅猛,任何细分市场的任何业务领域都有可能被颠覆。

未来,航空制造业必然会成为全方位、全过程、全产品数字化制造业。航空产品从市场需求开始,经历概念设计、模拟试验、实地生产、营销、售后、修理、报废,产品生命周期的各个环节均会实现数字化。机械系统、动力系统、光学系统、电子系统等也都会采用三维数字化设计,在属性上采用数字化方式描述。这一切,都由航空制造业企业可持续发展的先导——数字化驱动所带来。