智能制造知识管理探究

智能制造知识管理探究

摘要:

工业4.0和中国制造2025的提出,给国内工业制造企业的技术进步和管理提升提出较高要求。结合中国工业企业内部实际特点和困难,从智能制造的基础性问题出发,通过分析和描述CPS的推进障碍、知识表达与本体建设方法、知识自动化的具体内容,以及国内外企业知识体系和集成对比,指出知识化和知识自动化过程是国内工业企业智能制造推进的重要落脚点。

关键词:

智能制造;知识管理;知识化;本体;知识自动化

一、引言

德国体系发展历史悠久,其知识沉淀、产品硬件与设备配置、产品全生命周期管理都达到世界领先,相比起来,美国的IT技术与互联网/物联网/大数据技术等“新兴工业外套”则更有优势。工业4.0提出以后,各国既面临着工业系统升级的压力,同时也发现各自面临的环境和基础有着显著不同。既要分析西方强国工业升级的具体内涵,又要深入剖析本国发展特点,这对中国制造2025和智能制造在国内企业的推进形成了更高的挑战。

二、国内智能制造面临的基础问题

在中国,很多人也同步提出推进智能制造需要大数据、云计箅和移动互联等大量新技术的支持,但它们是不是国内工业系统最急需的和最重要的,引发了很多人的思考。单就CPS而言,以航空工业企业为例,往往存在三个问题:①Cyber双义中“信息化”推进不彻底。赛博概念中的“信息化”基础执行不彻底。国内企业在信息化建设中,不断新建各类平台。单个系统内虽通过强耦合连接,系统之间却形成信息孤岛,通常看来数据流通和连接问题较多。“网络控制”涉及到的互联网/物联网/云计算等技术,国内发展应用虽然很快,但是因为控制的对象处于孤岛状态,系统之间的通讯和控制实际上依靠人在起作用。②物理硬件通过不断采购,在制造装备层面能够逐步做到与世界先进企业比肩,但在应用层面仍然处在“知其然而不知其所以然”的被动局面。③系统性的顶层框架设计,自上世纪八十年代以来虽然持续努力,在国内的发展依然缓慢。归纳起来,“不知其所以然”、“系统流通与连接”、“顶层设计”是对知识显性、知识集成和知识系统综合运用的体现。严格来说,这些都是属于知识管理的范畴,解决的路径往往指向了知识化与知识自动化。中国现代工业发展历史较短,沉淀不足,几千年来传统文化对工业升级的影响还很大。作为现代经济主体的工业企业,企业基层管理的数据化描述和知识化管理进展缓慢,经验管理仍占主流,信息化的应用效果主要体现在局部。这些背景是“中国制造2025”要以工业化和信息化“两化融合”为主线的根本原因。

三、企业知识化存在的管理差距

当前,包括中航工业在内的许多中国工业企业,都在广泛的采购和使用世界上技术最先进的设备和软件,不过令人大跌眼镜的是:中国的工业企业虽然大部分都采用世界一流的技术设备,但是产生效率却不如西方的现代制造工厂,这其中主要的原因就在于中方企业的管理上存在一定问题,主要表现在软件应用的系统化知识管理上的差距。波音公司的知识化管理十分到位,最基础的知识化技术处理工作都在企业内全部普及到位,飞机的近百万个零件都逐步实现了数字化同步,并且广泛采用模块化的S级控制(非零部件级),整个产品的体系不光实现了数字化同步而且还相对可控。B787的整个研制过程使用了约8000款软件,其中只有1000多款是商业软件,像CAD、CAE等,还有7000多款是属于波音公司自己的、非商业化的软件。这是波音几十年积累下来的,包括飞机怎么设计、优化以及工艺等的关键知识经验都在这7000多款软件里,波音把工业技术体系都融入其中,并以此构成波音的核心竞争力。这些是外界同行通过交流、学习、考察无法看到和学到的。在空客,工程师每完成一个成果还要同时提交一份方法报告,说明这个成果是怎么做的,之后这个报告会提交到COC部门(能力中心)去做归纳总结整理。如此一来,每个人做的工作都是在前人的基础之上,协同完成整体工作。人的离开不会影响工程的整体运行,其他人也大致知道他那部分是怎么做的。这些关键的知识都被融合到各种应用系统中,在各大项目和产品研制中反复运用,企业知识化的深入程度有效的支撑了数目庞大的项目管理工作。大量研究显示,目前国内很少企业能够形成这样的一整套完善的技术管理体系。企业里工作方法因人而异,老员工或老专家离职或退休之后,知识和方法都随着这些人的离去而被带走,后来的人来往往需要摸索实践,重新形成自己的方法。越来越多的人已经认识到,智能制造的推进过程中需要结合自身企业的实际情况,把握住企业运营的根基,探究并掌握好支撑制造业发展的数字化操控以及一系列的知识化处理,而非盲目的追求某些系统和技术的先进前沿性。同时企业的管理上要融合企业文化发展和生产技术先进方法的采用,并且要根据市场环境的变化创新企业管理模式,提高企业的应对力。从当前我国制造企业的发展实际来看,要想实现制造企业快速稳定发展需要构建起比较完善的工业生态系统,要让企业的人、财、物、产品、技术、设备等得到有效合理融合,减少不必要的浪费,提高资源利用率,唯有此,方可让制造企业在实现智能化设备管理的道路上越走越稳。

四、知识表达与产品本体建设

在多年的信息化建设过程中,大量知识性暗区和数据裂缝在企业中断产生。单一数据来源是智能制造对所有产品的统一要求,企业从产品设计开发到工艺流程设计再到制造生产的各个阶段的BOM都要实现有机的统一;实现智能化制造并非一朝一夕之事,所以每个阶段都要严格把控,出现问题要及时解决处理,并不断完善。

(一)单一数据源描述

虽然各大供应商不断改进优化现有的工业管理软件应用,但是如何要想打通产品全生命周期的数据连接,却依然令人头疼。飞机制造涉及到非常庞大的零部件数量,动则数十万到上百万,每个零部件都相当精密,需要表达的参数达到十个之多,因此不同类型的并被不同单元拥有或者生产,其相关信息都会被存储在不同的结构系统平台之中,为确保信息的准确无误,操作的时候一定要严格遵守各种标准规范,还要时刻保持和配套厂商进行有效的交流沟通,“产品数据爆炸”必然产生。集成与整合它们成了一个高难度问题,按照项目实施的方法成为企业不得不采用的无奈,这往往都是在局部层面解决问题。产品结构如果被单一的数据源表达,所有的零部件也需要实现数字化同步。零部件的相关信息都要有完整准确的记录,它与周围的相关产品、设备等发生的关联关系也要被准确、完善的记录,这主要是为了下一步的工艺分析和工艺决策提供了真实的、统一的依据。

(二)自我身份化(标签化)

ERP能够对历史数据进行分析,也能对未来进行预测,但是很难对当前的数据进行记录,系统内手工记录的数据已经严重滞后于智能化的需求。每个零部件,都需要建立自己独立的物理标签,能够完成自记录。相关数据在不断增长和积累,并和其它外物发生关联关系,互相链接并可相互识别。产品因此具有了独立的自我表达能力。从研发、设计、部件加工、装配,以及技术服务,无论哪个环节的信息和数据,以及最终用户的具体应用情况,都被记录在产品的身份信息中。通过物联网、宽带网络技术等,不断使产品带有生命感知特征,产品逐步向类人化发展。从工程技术人员来看,这个身份一般是产品图号或质量编号;从管理人员来看,这个身份则是流程编号;从加工操作人员来看,这个身份一般是条码号。技术、管理、技能三条线的人员所服务的对象都需要产品自我身份化,产品的全生命周期就能实现可追朔。

(三)本体化表达

有了单一数据源描述和表达和产品自我身份化,产品本体的建立就有了基。可以从应用中将分离出的目标领域做基于本体的描述。本体的内容是反映自然界本来客观的面貌,但是往往是隐性的。产品的描述是一种混合物,它是由应用逻辑的概念、产品制造过程中所形成的有关数据以及在演示中所呈现出的信息综合体。通过构建产品领域模型,才能有效实现产品制造向智能化的跨越。建立本体库的目的是实现知识和工作流程相融合的智能元素,而且能形成知识型工作者意想不到的创新驱动,这个过程其本质是知识自动化的过程,是可执行的文档、流程模板、可计算的知识体系。这样,人类实践过程中所积累的知识和各种经验模板,就可以有效、重复性地加载在产品上,机器开始代替一部分重复性的脑力劳动,设计与制造人员的工作效率实现大幅提升。机器开始代替一部分重复性的脑力劳动,设计与制造人员的工作效率实现大幅提升。

五、知识自动化的前景和障碍

知识化非常重要,如果仅靠人工来完成,智能化推进必然缓慢。麦肯锡全球研究所的《颠覆技术:即将变革生活、商业和全球经济的进展》报告中,对10年内决定经济发展的12个颠覆性技术进行了预测,其中知识工作自动化排名第2位。该报告指出,10年后知识工作的自动化每年可直接产生约5万亿美元的经济价值,这还不包括间接价值。这部分经济规模约等于1.1亿个全职职员的产出。在工业系统中,需要逐步自动化的知识工作包括:①物理数据、生成数据、可形式化的知识;选择性感知,按需感知,数据和知识预处理;②自律计算:无人干预时实现系统或任务所需的各种计算;③自勉学习:能够从海量数据或相关知识中发现和记忆新的知识或事物之间的新关系;④自觉优化:实现队时间、空间、物料和能量等资源的优化配置和调度;⑤自主决策:部分或全部做到自主判断、自行规划和自主决策;⑥自我保护:实现对故障自诊断、自修复,对攻击自防御、自保护;⑦自动控制:具有预测和自适应能力,整个企业实现管控一体化。值得注意的是,12项技术中知识工作自动化受到媒体关注的排名非常靠后。也就是说,自动化专业人士对知识工作自动化的认识程度很低,没有从系统的角度将方法与应用有机地结合起来,认清其本质。这一状态亟待改变。目前在数控加工的程编业务中,知识自动化是最先开展起来的。随着这一技术的逐步成熟,它会逐步横向衍生、纵向拓展,从加工工艺向技术管理和生产管理等方面深入。统计表明,2013年网络流量的61.5%是由“互联网机器人”(Internetbots)产生,人类本身仅形成了38.5%的流量,而2012年分别是51%和49%。知识自动化的进程远超人们的想象,这一趋势也将拓展到工业领域。

六、结束语

企业知识化管理以及知识自动化的实现过程,其本质是“以最快、最准确的方式找到相关答案传递给用户并解决其特定问题”的过程。通过建立带有自动化属性的知识本体、知识中心和知识集群,企业能够以最少的成本提供最多的令内外部客户满意的产品和服务,这将为企业长期健康稳定发展带来持续推动力。以知识化和知识自动化管理建设为抓手,抓住中国制造2025和智能制造的发展契机,中国的工业企业将获得新一轮的提升和飞跃。

作者:谢兴? 郑双林 单位:中航工业成都飞机工业(集团)有限责任公司

参考文献:

[1]赵民,刘志敏,王永庆,施荣明.基于流程的知识工程与创新[M].航空工业出版社.2016.1

[2]张劲松.基于知识管理的智能化制造企业研究[J].科技情报开发与经济;2006(24)

[3]张亚明,苏妍,罗彬,刘海鸥.基于绿色经济的企业智能化知识管理系统研究[J].电子商务;2016(02)