王蒙云 刘桂香 王玲

（江苏海事职业技术学院，江苏南京 210000）

近年来，随着企业之间全球竞争的不断加剧以及客户需求的多样化趋势，船舶产品生命周期随之变短，这也给船舶制造提出了更高要求。为了适应技术、市场的新变化，企业应在数字化和智能化的制造环境中采用新的范式，而船舶智能制造技术的应用就成为解决这一问题的有效途径。以互联网为核心的造船和海洋工程领域的信息技术（IT）不断发展，进一步提高了制造组织的灵活性和工作流程的分散性，外包服务不断增多，各项制造业务也开始适应全球化的市场需求。作为积极应对这些环境变化的手段，数字造船、虚拟造船厂、基于仿真的设计（SBD）、物联网等许多新概念不断涌现。基于此，应对船舶智能制造技术的应用现状进行分析，并深入研究智能制造造船在造船和海洋工业中的相关技术、应用领域和方法，以推动智能制造技术更好的应用于船舶制造领域，推动我国船舶业和制造业的高质量发展。

1 船舶智能制造技术的发展趋势

2013 年，国际海事组织（IMO） 引入了船舶能效设计指数（EEDI），该指标定义了新船舶的能效标准（IMO 2016），提出2025年后建造的所有船舶的燃油效率将至少提高30%，这几乎涉及船上的所有系统，要求环保造船和先进的供应商解决方案[1]；2016 年发布的《中国制造2025》将海洋工程装备和高技术船舶列为十大重点领域之一[2]。到2025 年，建立较为完善的船舶总装建造智能化标准体系，全面覆盖基础共性、关键技术和船厂应用等领域，基本达到国际先进造船国家同等水平[3]。面对行业需求的变化，船舶制造行业需要通过优化造船流程来提高整体企业协作，将流程与生产、维护完美同步。新型船舶设计和制造趋势，朝着更高的创造力、更低的成本和更符合船东需求的方向发展[4]。据此，船舶智能制造技术中需要实现以下功能：造船标准的识别和分类；互联网网络；无线传感器；横向整合；垂直整合；端到端集成；智能服务；人机交互；安全环保的生产，互操作性；数字建模技术；虚拟化；可视化技术；自动化；工业互联网；云计算；大数据；灵活性（即插即用）；安全和保障（数据隐私）；培训和持续专业发展[5]。

2 船舶智能制造技术在船舶行业中的应用

2.1 虚拟装配仿真（VASSS）

造船从下单到交付可分为设计阶段和制造阶段。设计阶段又可分为与船东协商进行的合同设计、满足船东要求的基本设计和功能方面的制造设计。同时，制造过程包括前处理、加工、组装、舾装、涂装、砌块、砌块组装、舾装等，所有过程都需要在一定时间内完成且较为复杂，如图1 所示。

图1 船舶智能制造的基本框架与流程

船舶智能制造实际上集成了技术、管理等多个方面，因此其应用中最重要的问题之一就是解决造船的整体规划问题。船舶制造过程中的规划是设计一种方法来以最大限度地减少设计变更和延迟的影响，并在各个阶段都能够给出适当的制造方法，以及最大限度地利用资源[6]。这种开发的仿真模型可以分析产品和造船过程中的问题并进行相应优化。在船舶智能制造总，虚拟装配仿真的实现多依赖于系统管理，该系统可以在基于3D CAD 系统的虚拟计算机环境下实现和验证包括设计、制造和维护在内的整个产品生命周期[7]。

2.2 物联网

数字化制造和虚拟装配仿真大多针对系统以及整体造船设计与规划，应用了如CAD 或PLM 的IT 工具，但也仅仅是在一些半自动流程中实现了智能化。而船舶制造车间属劳动密集型环境，其智能化的实现则需要依赖物联网技术。目前，船舶制造行业中物联网技术的应用还较少，但其在制造业中的理念是通用的，其在工业制造业中的应用基本上存在三个观点：一是面向对象，关注机器的可见性；二是面向互联网，旨在改进网络的协议；三是面向通信的语义，侧重于如何表示、存储、互连、搜索和组织“智能对象”产生的所有信息[8]。在船舶智能制造中应用的物联网技术通常采用第三种观点，主要用于管控和处理生产过程。在很多情况下，信息基础设施无法成功地聚合和管理来自传感器网络以及来自各种数据源的数据，例如带有工厂车间和机器层信息的MES 系统或带有企业层数据的ERP 系统[9]。

3 船舶智能制造技术的应用策略

3.1 合理配置虚拟装配仿真系统

为了解决传统船舶制造中设计与生产之间存在差异的情况，应在数字化建设的基础上合理配置虚拟装配仿真系统，以促进船舶智能制造技术的有效应用。

3.1.1 虚拟装配仿真系统总体设计

通过比对市面上较为主流的建模软件，选择符合智能制造定制化需求的工具。应首先根据3D CAD 系统的产品数据和日计划系统构建船舶装配工作单元，然后通过过程建模生成可以优化的路径。需要注意的是，在配置VASSS 时还应根据应用领域选择合适的系统开发工具。一般选用ENVISION 用于虚拟原型工具，而QUEST 用于过程模拟；Window NT 4.0 用于O/S。和Visual Basic、Visual Fortran 和Visual C++ 用于应用程序开发。

3.1.2 约束条件公式设定建立

根据虚拟装配涉及到的环节，将装配评价因素分为以下几种，并对其进行建立目标函数所需要的相应信息提取。

（1）吊装工具约束条件分析

假定有四种起重机，其各自的起重能力分别用wa，wb，wc，wd表示，其对应的成本则为ca，cb，cc，cd，用wi表示组立i 的重量，则吊装消耗的总成本为：

（2）聚合度分析

聚合度通过组立装配时是否更换起重机来进行判断，也是衡量装配效率的重要标准之一。分别以fe（c）和fe（t）表示起重机更换所消耗的时间和成本，其公式可以表示为：

其中，e 表示其中更换的总次数，j 表示起重机更换的序列，Tj、Tj+1分别表示对应组立所使用的工具。

（3）装配效率分析

不同装配方向时的装配效率有一定差别，特别是对于重量较大的配件来说更为如此。一般来说与重力方向保持一致则装配效率最高，用dd表示；水平方向次之，用dh表示；效率最低的是与重力方向相反，用du表示。假定每种装配方向都能以最高效率运作时完成任务所花费的时间tconst=15min，那么实际吊装实践则为：

（4）焊接效率分析

对于大型船舶制造来说，组立之间的焊接工艺尤为重要，也是消耗较长时间的工艺之一，对效益影响较为提出。智能船舶制造下组立间的焊接通常与装配同步进行，因此其中一个组立的消耗时间可以表达为：

3.1.3 目标函数建立

虚拟装配仿真系统建立的目的在于精简成产流程，达到最佳效益。一般来说船舶制造的效益主要受成本和总装配时长的影响，因此应以“成本”和“时间”为权重系数设立目标函数，公式为：

其中c 和t 分别代表成本和事件，α 和β 则分别表示其对应的权重系数。

根据上文中的约束条件公式，目标函数可以转化为下式：

3.1.4 虚拟装配评价

智能制造技术对装配的实时反应与方案优化提出更高要求，因此还应注重对仿真的评价。仿真评价包括两个部分：一是可装配型评价。通常来说，对于某一分段可装配性评价中如果装配合格则为1，装配不合格则为0。该评价可用阀函数F（x）来表示：

其中1 代表装配合格，0 代表不合格，产品需要进一步修改；二是装配效率评估。智能制造技术应用的一大优势就是提高船舶制造能效，因此应对传统评价方式进行改进，可采用神经网络算法求最优值，可由目标函数表示：

其中，t 为时间因素；q 为质量因素；c 成本因素；e 为环境因素。

3.2 架构物联网网关，实现数据挖掘、识别与释义

3.2.1 架构互联网网关

在上述的中提出船舶智能制造中物联网技术的应用面向通信的语义，因此应重点加u 强智能网关的设计和数据的识别。智能网关连接了造船环节中任一传感器节点和通信网络，其主体架构又由接入层、协议装换层、适配层和网络层组成，如图2所示。其中，接入层主要进行数据包的接受和发送；协议转换层与适配层进行网关路由逻辑的处理、通信协议的转换和网关硬件设备的管理等；网络层主要承担通信任务，在船舶制造中主要使用RFID。

图2 物联网智能网关架构图

3.2.2 确定数据挖掘算法

数据挖掘是发现有价值信息的重要环节，有利于船舶制造过程中各项数据的提取，通常来说应用的数据挖掘模型包括分类挖掘、聚类挖掘、决策树挖掘等，根据智能船舶制造的特点应EM 算法（Expectation Maximization Algorithm），其优势是算法简单，稳定上升的步骤能非常可靠地找到“最优的收敛值”。第1步，假定EM 算法含有m 条d 维的数据集合，数据挖掘的终止阈值为ε。第2 步，将x 设定为数据聚类，因此x 从属于h 聚类概率的公示为：

最后，计算终止阈值ε，如何符合初定条件，则计算结束，公式为：

3.2.3 确定数据识别算法

数据识别包括数据检测和数据释义两个部分，由于数据识别系统的数据是一种时间序列数据，因此，在进行数据检测和释义时，需要按照时间序列模式进行分析。以OCSVM 技术为例，想要实现数据的快速识别与释义，就应对其算法进行优化。根据张钦锋在其研究中对异常数据监控的高位映射序列[10]，可将数据采集时间进一步缩短，并引入函数K（xi，xj）,可得新的实时数据高位映射序列为：

式中：ρ 为向量机超平面的法向量；αi为高维序列数据；f（x）为决策函数。在特征空间中求解决策函数，就可以实现数据的识别。

4 结论

船舶工业是我国21 世纪海洋强国的重点产业，为此，应主动挖掘和创新智能制造技术在其中的应用与推广，以补充传统设计和制造工艺的缺陷。为提高船舶智能制造技术应用的效益，笔者重点从虚拟装配仿真系统和物联网技术的角度进行探索与实践。其中，虚拟装配仿真系统主要通过对吊装工具分析、聚合度分析、装配效率分析和焊接效率分析来得出最优的目标函数计算方法，减少装配成本、缩短装配实践；物联网方面则通过构建由接入层、协议装换层、适配层和网络层组成的智能互联网网关，采用EM 算法计算终止阈值ε，以OCSVM 技术为例得出实时数据高位映射序列来提高船舶制造过程中数据交换、共享与识别水平，以提高船舶智能制造技术的实际应用水平。