欢迎参加第十三届产品创新数字化国际峰会 11月29-30日 天津

0 前言

    工艺智能化是智能制造的重要组成部分。工艺的智能化围绕数字化、网络化、智能化逐步开展。eCOL MPM系统以可视化、结构化、知识化为特征，以基于知识的工艺规划智能为支撑，建设工艺智能化的基础环境。eCOL MPM系统的应用，能够帮助企业克服传统非集成方法所带来的许多问题，为企业构建一个从产品概念设计、工艺规划到生产制造、有利于快速产品创新、易于使用和可升级的、基于协同的虚拟产品开发环境。在该环境中，用户可以对产品的设计、制造、交付和服务的过程进行构思、策划、管理和分析，高效地进行产品开发，提高产品质量，降低成本，并缩短上市周期。

1 背景

    无论是德国的工业4.0，美国的工业互联网，还是我国的中国制造2025，各制造业大国提出的制造业发展战略，均将智能制造作为制造业发展的中长期目标，智能制造是热点也是趋势。智能制造涉及到企业的设计、工艺、制造、管理、服务等多个环节，工艺作为延伸设计、引领制造的核心业务环节，是智能制造中不可或缺的一部分。而工艺环节最重要的是通过智能化手段，进行工艺的优化。工艺的优化不仅仅是指工艺本身的优化，还包括工艺设计方法和工艺管理体系的优化，总的来说，是希望借助信息化技术，为企业构建支撑企业工艺优化，实现工艺创新的管理体系。

    例如：在工艺的审查环节，系统能够从规范性、可行性、合理性、经济性等环节对设计进行可加工性分析；在工艺规划环节，能够结合产品的各项性能参数要求，自动推荐工艺方案、流程、方法等；在详细工艺设计环节，能够针对具体的加工要求，提出符合国标、行标、企标，且融合了实际生产环境和历史生产数据的优化的生产方法、资源、参数和节拍；在仿真环节，能够根据仿真结果，提出工艺优化和改进的建议；而在工艺执行环节，真实的制造过程数据在虚拟的生产环境中及时重现，基于生产大数据的分析，能够进一步发现工艺问题，总结工艺经验，形成工艺知识，而这些知识将及时反馈到前端的工艺研发等各个环节，优化工艺模型，改善工艺质量，形成工艺的持续改进和创新。

    智能制造需要以网络化为支持，从数字化入手，逐步实现智能化，同样，工艺的智能化也需要走过数字化、网络化、智能化的各个阶段。

    工艺的数字化，以三维模型为基础，形成可视化、结构化的三维工艺，以模型的方式进行工艺方法、工艺过程和生产指令的表达，然后再进一步延伸到工艺执行过程的模型化表达；

    工艺的网络化，使工艺的关注点不再局限于工艺文件中有限的信息，而是将工艺过程中的软件、硬件、人等各类资源通过网络连接起来，将覆盖了产品、加工过程、加工资源、加工方法等完整工艺信息的数字化工艺模型应用到全生命周期过程，实现网络化能力单元跨地域-多企业-多学科-多专业的协同；

    工艺的智能化，则是指把工艺经验形成数据，利用数据对工艺进行建模，把经验变成可持续的价值，从解决可见问题延伸到解决不可见问题，然后再将这些知识变成具体的工艺参数、生产指令和可执行的决策，从根本上解决和避免问题。

    如同智能制造是我国制造业的长期发展战略，智能工艺也是企业工艺信息化的中长期目标，为了实现这一目标，我们需要跨越这样三个阶段：

    第一步：重点解决工艺数字化的问题，部分解决网络化的问题，并为解决智能化的问题打下基础。

    当三维设计逐渐普及，基于三维模型开展工艺设计成为可能，而成本、质量和效率的压力也使得工艺数字化成为必须。企业首先需要从工艺本身的数字化着手，以三维设计模型为基础，进行工艺结构、工艺过程、工艺方法、工艺动作、工艺资源的数字化设计。例如在机加工艺环节，从毛坯到每一个工序/工步的工艺模型、零件的加工过程、每一特征的加工方法和所用到的工艺资源、工装的装夹、所使用的刀具、刀具的轨迹等等；例如在机械装配工艺环节，产品/部件的装配结构、各装配工序的串并行流程、每一装配工序/工步的装配动作和详细装配参数、所使用的装配/检测以及其它工装器具等等；例如在电子装配环节，电路板的位置和方向、元器件的插装方向/角度/位移、线缆/线束/管路等的路径和布线方法等等；所有这些均需要以一个或者多个工艺模型为基础，以数字化的方式呈现；而在生产现场，这些数字化的工艺信息同样以电子化的方式进行发布。

    与此同时，我们可以部分地解决网络化的问题，即在数字化的工艺信息中，尽可能地融入与工艺相关的各类资源，例如物料、工装、设备、生产线、人、环境等。这些信息可以是在工艺规划中定义的虚拟数据，也可以是在实际业务环境中获取的实时数据，这些数据的融入，将逐步地拉近工艺规划与实际生产的距离，从而为虚实融合和软硬一体的智能制造打下基础。

    而智能化的问题，在这一阶段主要是通过工艺知识库的丰富和完善、基于知识的工艺模型的建立、面向规则的工艺推理和工艺模型的优化等形成的工艺闭环来体现的。例如工艺知识库不再仅仅是一些资源，一些术语和方法等表态数据，而更多的包含了数字化工艺中的相关内容，例如一个典型零件的装配，与其相关的装配知识包含：典型装配动作、典型运动轨迹、装配所需要辅料/工装/器具、设备、装配参数、检测方法和要求、检测器具、检测结果的可能性及各可能性的处理方式等一系列紧密相关的内容。当我们赋予了系统自学习和自适应能力后，这些内容也将随着现场装配过程中实时获取的大量产品数据而自行进行优化和调整。

    第二步：深化工艺数字化，扩大工艺网络化的范围和深度，形成智能化工艺的基础架构。

    三维工艺的深化应用主要体现在，能够在前期工艺过程的数字化基础上，进一步完善数字化工艺模型。对数字化工艺模型的完善可以从虚实两个方面开展；从虚的角度来看，在工艺规划和仿真时，将数字化工艺模型扩展到与工艺相关的所有数据上；从实的角度，该数字化工艺模型不仅仅可以对工艺进行规划和仿真，还能够实时感知现场的实际过程，展示实际的工艺执行过程和结果。这一过程的实现既依赖于工艺网络化的深入和扩展，同时也对智能工艺的网络化进程加以促进。而网络化不仅仅局限于企业内部，基于工业互联网开展面向云的工艺与制造将成为建设重点。在这过程中，工艺的智能化将逐步形成基础架构，智能化的工艺感知、推理和决策模型将在前期的探索阶段的基础上定型和完善。

    第三步：形成智能工艺的完整体系。

    这一阶段将在前期的建设基础上补上智能化中“自学习、自组织、自适应、自优化”这关键的一环，形成完善的状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升的智能工艺。同时智能工艺将与智能产品、智能研发、智能生产、智能维护和智能管理相融合，打造智能工厂，形成广义的跨产业链的基于云的智能企业。

    通过这三个阶段的建设，工艺信息化将逐步达到虚实融合、软硬一体、基于云的制造目标。虚实融合是指虚拟的工艺过程与实际的生产过程的深度融合；软硬一体是指整个工艺过程中的人、资源、软件、硬件等软硬件各类数据形成完整的整体；基于云的制造则从跨企业、跨产业链、跨行业、跨地域的角度对完整的企业业务过程形成支撑。

2 目标

    开目三维结构化工艺管理系统（ｅＣＯＬ　ＭＰＭ）在结合智能工艺建设过程中第一个阶段的内容需求，从工艺设计的角度，实现工艺设计过程和结果的可视，从工艺管理的角度，打造基于三维模型的工艺业务闭环，从业务集成角度，形成内/外部的一体化协同，从而帮助企业实现增效降本、提升质量的战略目标。具体包括：

2.1 可视化、结构化、知识化的工艺设计

    (1)可视化

    随着三维CAD技术、可视化技术在企业不断推广应用，工艺规划模式正在发生根本性变化，传统的以二维图纸为主、三维模型为辅的工艺规划方法开始被全三维模型的数字量传递的方法代替。三维数模已经有逐步取代二维图纸，成为产品工艺规划的制造依据的趋势。三维设计环境的工艺规划与管理不是简单地将原有的二维工序简图变为三维工序简图，而是以三维模型为基础，为工艺人员提供了一个接近真实的可视化工艺设计环境，在这个环境下进行包括建立和提取三维模型中的加工特征信息，加工过程仿真和校验、装配过程仿真优化、加工资源规划等高层次的工艺设计工作，这将大大提高工艺设计的质量和效率。而将这种可视化技术进一步应用在工艺执行的阶段，并通过对工艺执行过程中获取的生产数据进行分析和抽取，将结果反馈到前端的规划和仿真环节，形成完整的可视化工艺闭环，为工艺优化和创新提供支撑。

    图1 可视化的工艺模型

    (2)结构化

    由于工艺本身的灵活性以及复杂性：多工艺方案，多级协同工艺，多厂协同工艺，大量的设计变更，以及产品本身的复杂结构与配置，都增加了工艺信息的复杂性。通过结构化工艺信息模型的定义，按照各类工艺信息之间内在的逻辑关系建立了信息之间的关联，并可对这些关联关系进行管理。使得工艺设计数据与产品设计数据实现了有效的关联，体现了产品结构在工艺阶段的核心作用。通过这种关联，产品研发的更改能够有效地传递到工艺环节，并可对整个过程进行跟踪，提升了工艺阶段信息化应用的效率。结构化工艺系统对工艺内容的管理粒度更精细，能够实现更细致的管理，同时较小的管理粒度也使得工艺知识的积累和复用变得可行和易用。另一方面，也降低了工艺信息被后续生产、制造、服务等阶段使用的难度。结构化工艺系统使得三维模型从设计延伸到下游的工艺、制造环节，形成了面向产品全生命周期的工艺规划系统，并使得系统进一步朝着集成化、协同化的方向发展，充分发挥工艺在整个生产活动中的信息中枢和功能调节作用。

    图2 结构化的工艺信息