智能制造推進中仍然存在很多突出問題，嚴(yán)重制約智能制造發(fā)展。中國科協(xié)智能制造學(xué)會聯(lián)合體于2022年開展了“制約中國智能制造發(fā)展十大問題”征集工作，遴選出5G全連接工廠、異構(gòu)系統(tǒng)融合、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)等相關(guān)問題，供政府、智能制造實施企業(yè)和研究機構(gòu)等參考，并擬凝練若干建議向政府建言獻策，推動智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

1.序言

智能制造作為推進制造強國建設(shè)的主攻方向，在政產(chǎn)學(xué)研用各界受到高度重視，并形成高度共識，積極推進落地實施[1]。各級政府出臺了一系列智能制造發(fā)展規(guī)劃、智能制造工程實施指南、行動計劃、專項行動，啟動了一批智能制造相關(guān)試點示范專項，取得了豐碩成果。

我國雖然確立了智能制造的主攻方向，并在推進實施中取得了顯著成效，但是仍然存在很多突出問題，嚴(yán)重制約智能制造發(fā)展。技術(shù)層面存在很多瓶頸，智能制造人才十分短缺，企業(yè)基礎(chǔ)薄弱并且差異很大，地區(qū)發(fā)展很不平衡，實施智能制造的主體——廣大企業(yè)對智能升級需求強烈但存在許多困惑和難題。

為此，2022年初，中國科協(xié)智能制造學(xué)會聯(lián)合體啟動了“制約中國智能制造發(fā)展十大問題”征集工作。組織聯(lián)合體成員學(xué)會和單位推薦、遴選當(dāng)前制約智能制造發(fā)展的重要問題并向社會發(fā)布，供政府、智能制造實施企業(yè)和研究機構(gòu)等參考，并擬凝練若干建議向政府建言獻策，推動智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

2.5G全連接工廠四啞問題

目前大量的中小企業(yè)因先進無線連接技術(shù)不可高效、低成本獲得，導(dǎo)致四啞問題（見圖１）長期得不到有效解決，嚴(yán)重制約企業(yè)的智能升級，也影響產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈整體的智能升級。

圖1四啞問題

1）啞設(shè)備：工廠里面設(shè)備是信息“孤島”，不入網(wǎng)、不自動報生產(chǎn)數(shù)據(jù)、不自動報設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。同時由于歷史原因，設(shè)備本身缺少傳感器，難以獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2）啞工位：工位信息不互動、不共享和不透明，崗位人員資質(zhì)、工藝要求和質(zhì)量信息等無法及時傳遞，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率過程不穩(wěn)定。

3）啞物料：物料信息從供應(yīng)商的來料入庫、庫存狀態(tài)、物料位置、工裝車信息和生產(chǎn)成品的信息，到發(fā)運給客戶的過程狀態(tài)和信息，無法實時透明可視，僅通過手工記錄方式執(zhí)行。

4）啞工具：生產(chǎn)過程中的大量質(zhì)量檢查工具和裝配加工工具等不能將質(zhì)量數(shù)據(jù)、加工參數(shù)傳遞到系統(tǒng)以自動判斷是否合適，不能對生產(chǎn)質(zhì)量及時預(yù)警，導(dǎo)致不良品流入市場。

2022年8月工信部發(fā)布《5G全連接工廠建設(shè)指南》[2]，指導(dǎo)各地區(qū)各行業(yè)積極開展5G全連接工廠建設(shè)。5G全連接工廠是充分利用以5G為代表的新一代信息通信技術(shù)集成，打造新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，新建或改造生產(chǎn)線級、車間級、工廠級等生產(chǎn)現(xiàn)場，形成生產(chǎn)單元廣泛連接、信息（IT）運營（OT）深度融合、數(shù)據(jù)要素充分利用及創(chuàng)新應(yīng)用高效賦能的先進工廠。建議各個企業(yè)可以根據(jù)自身經(jīng)營效應(yīng)、人才儲備和發(fā)展需求，按需從生產(chǎn)線、車間、工廠到供應(yīng)鏈逐步升級智能化。

通過5G全連接工廠建設(shè)帶動5G技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大，進一步加快“5G＋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”新技術(shù)、新場景、新模式向工業(yè)生產(chǎn)各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)深度拓展。為中小企業(yè)應(yīng)用提供智能制造基礎(chǔ)設(shè)施，通過全面覆蓋的高可靠、高安全和高QoS（Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量）的先進無線連接技術(shù)，為解決中小企業(yè)長期未解決的四啞問題提供新思路、新方向。

3.制造業(yè)企業(yè)的異構(gòu)系統(tǒng)融合問題

由于歷史和現(xiàn)實因素的影響，多數(shù)企業(yè)已有的工業(yè)設(shè)備、信息系統(tǒng)中存在著多源異構(gòu)的問題，即各設(shè)備、系統(tǒng)間從網(wǎng)絡(luò)、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式到技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)口徑等方面都存在較大的差異性。這種異構(gòu)性，導(dǎo)致在實際的智能制造推進過程中，首先需要解決各種單體設(shè)備、系統(tǒng)之間的網(wǎng)絡(luò)連通、數(shù)據(jù)融合、流程協(xié)同等一系列的問題，也即是進行多源異構(gòu)系統(tǒng)的融合（見圖2）。

圖2智能制造異構(gòu)系統(tǒng)融合

制造型企業(yè)的異構(gòu)系統(tǒng)融合問題，目前主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）設(shè)備控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)之間的融合問題智能制造的場景如柔性化定制、智能化生產(chǎn)、精準(zhǔn)設(shè)備維護等，都需要設(shè)備信息采集和控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)之間良好的配合和協(xié)作。然而由于各種歷史和現(xiàn)實的原因，我國眾多企業(yè)的設(shè)備控制系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)，往往來源于不同的廠家，而且多數(shù)行業(yè)還沒有形成設(shè)備與系統(tǒng)層面統(tǒng)一的對接標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)，這就導(dǎo)致這兩種系統(tǒng)之間融合度較差，企業(yè)往往需要花費較大的努力和技術(shù)上的投入，才能完成自動化層面系統(tǒng)與生產(chǎn)經(jīng)營管理層面系統(tǒng)之間的有效融合。

（2）面向不同業(yè)務(wù)的生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)之間的融合問題企業(yè)中為滿足自身業(yè)務(wù)管理需求的各類信息系統(tǒng)（如設(shè)計、物流、生產(chǎn)、質(zhì)量、財務(wù)和辦公等）之間，由于行業(yè)性、專業(yè)性和企業(yè)個性化的差異，也同樣存在不同廠商、不同技術(shù)架構(gòu)、不同數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等問題。各生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)往往各管一段、各自為政，系統(tǒng)間融合程度不高，從而導(dǎo)致生產(chǎn)運營運轉(zhuǎn)不暢的情況普遍存在，一定程度上影響了企業(yè)消除浪費、推行精益化管理行動的效果，同時也阻礙了智能化排產(chǎn)、全廠生產(chǎn)平衡、供應(yīng)鏈協(xié)同等智能化制造場景的落地效果。

（3）面向運營的信息系統(tǒng)與面向分析的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的融合問題設(shè)備控制系統(tǒng)、生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)都屬于OLTP（聯(lián)機事務(wù)處理）型系統(tǒng)，這類系統(tǒng)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，而如何發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)發(fā)展，日益成為智能制造領(lǐng)域重要的課題之一。目前許多企業(yè)應(yīng)用了單個系統(tǒng)自帶的數(shù)據(jù)分析和挖掘功能，如生產(chǎn)看板、設(shè)備使用分析等。這些單體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能，往往難以滿足企業(yè)整體性的數(shù)據(jù)分析需求。部分企業(yè)為了數(shù)據(jù)智能分析需求，單獨建立了OLAP（聯(lián)機分析處理）型系統(tǒng)，如商業(yè)智能分析、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等，這類系統(tǒng)又需要通過各種技術(shù)手段從OLTP系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并將智能分析的成果通過OLTP系統(tǒng)進行應(yīng)用。這兩類系統(tǒng)間的異構(gòu)融合問題，同樣影響著智能制造轉(zhuǎn)型的實際效果。

在當(dāng)前企業(yè)各層面系統(tǒng)異構(gòu)性普遍存在，并且在一段時期內(nèi)持續(xù)發(fā)展的情況下，通過加快發(fā)展、應(yīng)用、推廣能夠簡便、快速實現(xiàn)多源異構(gòu)系統(tǒng)融合的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)，可以緩解當(dāng)前眾多企業(yè)的轉(zhuǎn)型難、代價高、周期長及見效慢等普遍性問題，加快企業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型的步伐。
4.智能制造的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)問題

隨著“十三五”期間智能制造工程的推進，我國制造業(yè)主要領(lǐng)域的重點企業(yè)大多完成了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化改造，大多數(shù)企業(yè)引入了數(shù)字化工具和信息化軟件，建設(shè)了數(shù)字化工廠，數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸成為企業(yè)的一個重要生產(chǎn)要素。然而，數(shù)據(jù)的價值卻始終無法在生產(chǎn)制造和產(chǎn)品的價值中得以體現(xiàn)，尤其是面對復(fù)雜的不同來源、不同類型的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

當(dāng)前，開展數(shù)據(jù)分析主要是利用信息系統(tǒng)內(nèi)的某一類數(shù)據(jù)，由于缺少解決工業(yè)大數(shù)據(jù)雜亂問題的工具和方法，且不同環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有不同的特性，因此如何解決智能制造的共性數(shù)據(jù)問題和特質(zhì)數(shù)據(jù)問題，如何有效利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能制造人機協(xié)同場景，是數(shù)據(jù)科學(xué)與機械工程交叉研究的一個重點方向。

（1）制造業(yè)復(fù)雜異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理與規(guī)范化問題隨著傳感器、5G網(wǎng)絡(luò)的普及應(yīng)用，企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)和物耗能耗數(shù)據(jù)等均實現(xiàn)了在線采集，工業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量式爆發(fā)性增長，但是受限于現(xiàn)有技術(shù)的有限建模和表現(xiàn)能力，其對復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理和識別精度無法實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造。通過引入數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)方法，建立通用性標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范模型，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，能夠更好地識別工業(yè)數(shù)據(jù)特征，解決工業(yè)數(shù)據(jù)大、散、多的問題。

（2）面向全過程數(shù)據(jù)流的智能排程問題隨著數(shù)字化設(shè)備在生產(chǎn)線中不斷增加，不同設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的有序流動構(gòu)成了制造全過程數(shù)據(jù)流，通過數(shù)據(jù)流與生產(chǎn)工藝的融合，使得企業(yè)排程發(fā)生重大變革。對企業(yè)生產(chǎn)過程中涉及的計劃排程、物料平衡、預(yù)測性維護等維度的相關(guān)數(shù)據(jù)信息進行深層次的智能數(shù)據(jù)采集與挖掘，開展生產(chǎn)計劃調(diào)度過程中所涉及的柔性裝配、準(zhǔn)時化生產(chǎn)、混合生產(chǎn)等多種不同業(yè)務(wù)場景下的智能排程算法建模，能夠更好地從不同角度分析企業(yè)的各種生產(chǎn)業(yè)務(wù)指標(biāo)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)警異常、提高應(yīng)急能力，最終達到監(jiān)控生產(chǎn)活動、提供生產(chǎn)效率的目的，支撐企業(yè)生產(chǎn)平衡。

（3）智能制造人機交互與共融問題隨著智能終端三維處理能力的快速發(fā)展和低成本傳感顯示元件不斷涌現(xiàn)，虛擬世界和物理世界可以通過智能終端建立連接。但是由于工業(yè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的特性，人機交互場景的采集和識別準(zhǔn)確率偏低，人機交互效率和交互程度無法滿足工業(yè)場景的需求，制造的各個環(huán)節(jié)相互獨立、協(xié)同性弱又導(dǎo)致了智能設(shè)備的通用性較差。通過建立數(shù)據(jù)流驅(qū)動下的人機交互場景，實現(xiàn)虛擬信息技術(shù)與實體經(jīng)濟在生產(chǎn)制造全過程和各領(lǐng)域全面、深度、智慧化耦合，通過數(shù)據(jù)信息的實時更新和精準(zhǔn)控制，開展設(shè)計、工藝、制造、管理和物流等環(huán)節(jié)的集成優(yōu)化建模研究，能夠提高制造執(zhí)行、過程控制的精確化程度，解決人機交互與共融的共性問題。

結(jié)合制造業(yè)數(shù)據(jù)DAAS、數(shù)據(jù)傳輸、感知交互等資源，從研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、工業(yè)裝配、工業(yè)檢測和遠程運維五個維度建立狀態(tài)感知、虛擬現(xiàn)實呈現(xiàn)、人機協(xié)同及精準(zhǔn)執(zhí)行的企業(yè)業(yè)務(wù)管理，以可視化呈現(xiàn)方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動流動、感知分析、決策執(zhí)行，實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)虛實融合場景，從而不斷驅(qū)動、完善并提升生產(chǎn)過程，降低復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)的不確定性，促進生產(chǎn)過程各維度業(yè)務(wù)管理水平的螺旋上升，對于加快實現(xiàn)智能制造支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

5.工業(yè)機器人的大規(guī)模應(yīng)用瓶頸問題 工業(yè)機器人（見圖3）的應(yīng)用一般以非標(biāo)集成應(yīng)用為主，目前智能工廠改造投資回收期普遍偏長，基本上5年內(nèi)的回收期可被先進制造企業(yè)接受，但大量的中小企業(yè)都只能接受2～3年的回收期。工業(yè)機器人的應(yīng)用需要克服機器人選型、專用機構(gòu)開發(fā)、機器人編程測試和應(yīng)用服務(wù)等多個環(huán)節(jié)的成本問題。應(yīng)用切換代價大，單個應(yīng)用用量低會導(dǎo)致研發(fā)攤銷高。再加上工業(yè)機器人系統(tǒng)對人工替代不徹底、建設(shè)維護成本高等原因，導(dǎo)致市場分散、運維成本居高不下。

要解決的應(yīng)用問題如下。

1）核心控制器及應(yīng)用軟件研發(fā)問題，工業(yè)機器人控制包括應(yīng)用與執(zhí)行部分，是工業(yè)機器人應(yīng)用擴展和應(yīng)用水平的核心載體。如何形成工業(yè)機器人應(yīng)用生態(tài)，打破應(yīng)用開發(fā)的門檻，加速工業(yè)機器人應(yīng)用軟件的復(fù)制，是工業(yè)機器人應(yīng)用擴展面臨的主要問題。

2）工業(yè)機器人驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)化問題，非標(biāo)工業(yè)機器人硬件類型多，各類擴展接口標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜，如何形成標(biāo)準(zhǔn)的接口訪問模型，利用社會化、市場化模式開發(fā)工業(yè)機器人的應(yīng)用軟件，是工業(yè)機器人快速應(yīng)用面臨的問題。

3）工業(yè)機器人專機和零部件的模塊化問題，尤其是控制器、減速機、機械臂以及視覺模塊、系統(tǒng)化接口模塊等軟硬件二次應(yīng)用開發(fā)能力，是工業(yè)機器人快速形成應(yīng)用形態(tài)的主要障礙。

4）如何進行工業(yè)機器人應(yīng)用的快速設(shè)計，如采用低代碼工具，自學(xué)習(xí)示教等，形成工業(yè)機器人快速開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)方式。

5）如何提升工業(yè)機器人行業(yè)服務(wù)能力，在工業(yè)機器人應(yīng)用交付后，通過遠程在線方式，進行工業(yè)機器人低成本服務(wù)，并形成快速培訓(xùn)方法，減少本地化服務(wù)門檻，這也是阻礙工業(yè)機器人廣泛使用的核心難題。

中國工業(yè)機器人領(lǐng)域長期處于卡脖子的狀態(tài)，但中國具備全世界最大的潛在市場，尤其是重裝備、輕工業(yè)都具備諸多世界最大規(guī)模的生產(chǎn)與應(yīng)用市場，足夠的應(yīng)用機會足以催生多個領(lǐng)域的工業(yè)機器人龍頭企業(yè)，從而在核心技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)方面快速趕超，讓中國從一個勞動密集型的發(fā)展階段進入工業(yè)機器人廣泛應(yīng)用的發(fā)展階段，跨越當(dāng)前人工等成本拉高帶來的發(fā)展瓶頸。
6.智能制造系統(tǒng)工程師緊缺問題

智能制造是新一代信息技術(shù)與先進制造業(yè)的深度融合，貫穿設(shè)計、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等制造活動各個環(huán)節(jié)。智能制造除了需要熟悉數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)的專業(yè)型人才，更迫切需要具備機電、工業(yè)軟件、控制、計算機和工業(yè)工程等基礎(chǔ)的跨專業(yè)人才及兼?zhèn)鋵W(xué)科交叉的系統(tǒng)級人才。目前智能制造系統(tǒng)工程師緊缺。

高校作為智能制造人才供給側(cè)的主要來源，培養(yǎng)的人才大多以機電類、自動化類為主，學(xué)科分割嚴(yán)重，在網(wǎng)絡(luò)通信、工業(yè)軟件等新一代信息技術(shù)方面存在不足；而新一代信息技術(shù)專業(yè)人員則乏有機電類、自動化類的知識和經(jīng)驗。部分本科院校雖然設(shè)置了如智能制造工程技術(shù)、機器人工程等新工科專業(yè)，但高校人才培養(yǎng)目標(biāo)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求差距較大，人才培養(yǎng)的質(zhì)量無法滿足智能制造發(fā)展的實際需求。

在企業(yè)中，系統(tǒng)級人才仍然十分稀缺。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及5G等新一代信息技術(shù)與汽車制造技術(shù)加速融合，對既掌握新一代信息技術(shù)又熟悉行業(yè)技術(shù)的系統(tǒng)級人才的需求越來越大。而此類系統(tǒng)級工程技術(shù)人員的培養(yǎng)周期長，且培養(yǎng)難度大。企業(yè)面臨招不來、留不住的困局。系統(tǒng)級人才緊缺問題制約了行業(yè)智能制造的快速發(fā)展，其問題的解決迫在眉睫。

面對智能制造工程技術(shù)人員緊缺的問題，人社部等三部門已于2020年聯(lián)合發(fā)布了以“智能制造工程技術(shù)人員”為首的16個新職業(yè)，并在2021年制定發(fā)布了《智能制造工程技術(shù)人員國家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)》[3]，為智能制造工程技術(shù)人才培養(yǎng)指明了方向。同期與后期也發(fā)布了涉及到智能制造關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的“人工智能工程技術(shù)人員”“大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員”“機器人工程技術(shù)人員”等新職業(yè)，這為智能制造及其上下游產(chǎn)業(yè)集群的核心技術(shù)和專業(yè)領(lǐng)域的人才需求奠定了基礎(chǔ)。在此建議如下。

1）進一步落實推進以《智能制造工程技術(shù)人員國家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)》為基礎(chǔ)的智能制造人才培養(yǎng)體系建設(shè)與認(rèn)證工作，著力增強系統(tǒng)級人才在信息集成、自動化集成和網(wǎng)絡(luò)化集成領(lǐng)域的培養(yǎng)，并逐步推進智能制造人才在系統(tǒng)架構(gòu)、系統(tǒng)評估和系統(tǒng)安全領(lǐng)域的建設(shè)和培養(yǎng)。

2）以企業(yè)的實際需求為指引，增強校企合作與人才聯(lián)合培養(yǎng)，促進產(chǎn)學(xué)研一體化。以完成實際項目的方式，以CDIO（Conceive構(gòu)思，Design設(shè)計，Implement實現(xiàn)，Operate運作）的方法，增強感知能力和系統(tǒng)思維能力，綜合培養(yǎng)并認(rèn)證符合市場企業(yè)實際需求的系統(tǒng)級人才。

3）推進國內(nèi)智能制造人才認(rèn)證體系與國際人才認(rèn)證體系的互認(rèn)工作，促進海內(nèi)外人才的流動與循環(huán)優(yōu)化。

智能制造改變了工業(yè)生產(chǎn)的方式，催生了大量的新興產(chǎn)業(yè)，也對人才提出了新的要求。智能制造，人才為本。打造多層次智能制造人才隊伍，健全人才培養(yǎng)機制，是我國智能制造發(fā)展的十大重點任務(wù)之一。

面向產(chǎn)業(yè)需求，構(gòu)建智能制造人才教育體系，以“大工程教育”為理念，面向國家重大產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，深入了解企業(yè)、產(chǎn)業(yè)的實際需求，解決智能制造人才結(jié)構(gòu)和需求，加大對急需人才、緊缺人才的培養(yǎng)，推進人才培養(yǎng)體系的國際合作與互認(rèn)工作，為我國由制造大國走向制造強國奠定人才基礎(chǔ)。

7.通過虛擬開發(fā)技術(shù)提升智能制造裝備開發(fā)效率問題 結(jié)合基于模型和數(shù)字孿生的概念，可以構(gòu)建虛擬開發(fā)環(huán)境，從而擺脫對物理樣機的需求，顯著縮短智能制造裝備的開發(fā)時間，并針對各種極端工況提供可靠的驗證。本問題計劃以工業(yè)機器人離線編程為切入點，探索和實踐智能制造裝備虛擬開發(fā)的新路徑。

國內(nèi)在離線編程仿真（見圖4）方面研究起步較晚，技術(shù)存量較薄弱，自主、通用系統(tǒng)缺乏，已有應(yīng)用多基于國外組件開發(fā)，存在斷供風(fēng)險。

國內(nèi)離線編程仿真軟件在一些人機交互功能的便捷性、特種工藝的兼容性、海量設(shè)備的支撐性以及大規(guī)模模型渲染的實時性上存在一些不足，與國外軟件的差距具體體現(xiàn)在以下幾個方面。

1）復(fù)雜焊接軌跡規(guī)劃。美國的林肯電氣推出的proFIT軟件，可以做到自動化的焊接軌跡生成，并且軌跡生成的時間控制在5min以內(nèi)，且相關(guān)軌跡模板和焊接工藝參數(shù)能夠自動固化到生成的焊接軌跡當(dāng)中，國內(nèi)軟件在焊接軌跡規(guī)劃方面的能力與之相比還有一定差距。

2）渲染性能。在大場景的渲染能力方面還難以做到億級面片的場景渲染，尤其是在多機器人焊接場景下的仿真，仍需要繼續(xù)提高處理大規(guī)模模型渲染效率。

3）碰撞檢測性能。加拿大的RobotMaster可以做到實時的碰撞檢測，并且在軌跡優(yōu)化界面就可以做到，實現(xiàn)碰撞點、不可達及奇異點等多重錯誤的快速檢測，國內(nèi)軟件的碰撞檢測功能則還需與軌跡優(yōu)化功能進一步集成。

4）焊接效果仿真。芬蘭的Delfoi可以做到焊接的飛濺效果仿真，目前國內(nèi)軟件還不能支持這類效果仿真。

5）海量機器人庫。加拿大的 RoboDK 支持全球50多個機器人品牌的上百種型號的機器人，還支持包括scara、delta、3p3r等在內(nèi)的20多種機器人構(gòu)型，較國內(nèi)軟件優(yōu)勢明顯。

針對上述不足，需要從高性能3D顯示引擎、模型輕量化瀏覽、幾何算法引擎、復(fù)雜路徑智能規(guī)劃技術(shù)及動力學(xué)引擎等技術(shù)點上進行重點攻關(guān)。

通過數(shù)字化技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)品和設(shè)備模型，在虛擬環(huán)境中進行虛擬驗證和測試，實現(xiàn)產(chǎn)品的快速交付和迭代優(yōu)化，將顯著減少試錯成本、縮短開發(fā)周期、控制測試風(fēng)險，使需要繁復(fù)計算和反復(fù)調(diào)參的關(guān)鍵工藝設(shè)計變得有據(jù)可依，且能夠以可視化的形式快速、立體地呈現(xiàn)生產(chǎn)線現(xiàn)場狀態(tài)，使工藝方案可行與否一目了然。因此，虛擬開發(fā)技術(shù)在復(fù)雜智能制造裝備制造中起著化繁為簡的作用，將從根本上推動制造模式從體力密集型向智力密集型轉(zhuǎn)變。 8.在線評價智能制造大型測量設(shè)備的測量不確定度問題

面向特定任務(wù)的大型三維測量（見圖5）不確定度評價是一個非常復(fù)雜的過程，現(xiàn)有方法對操作人員能力要求很高，正確評估率比較低。數(shù)字孿生體作為制造業(yè)智能化的核心技術(shù)之一，受到了越來越多的關(guān)注和研究。通過多尺度、多物理量、多時空傳感技術(shù)，對振動、溫度、壓力、噪聲、應(yīng)變和圖像等多參量進行監(jiān)測，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)建立數(shù)據(jù)采集、分析、自診斷和執(zhí)行平臺，建立測量設(shè)備的數(shù)字孿生體，實時監(jiān)測儀器的運行狀態(tài)，實現(xiàn)測量設(shè)備的測量不確定度在線評價。

a）測量設(shè)備

b）測量原理
圖5三維測量

基于數(shù)字孿生體的測量不確定度評價，難點在于數(shù)字孿生體和測量誤差模型的建立。數(shù)字孿生體的建模過程是將測量設(shè)備表達為計算機所能識別的數(shù)字模型。測量設(shè)備的工作原理各不相同，需要獨立分析測量設(shè)備的運動誤差模型。此外，多傳感器的數(shù)據(jù)融合方法是有待研究的關(guān)鍵問題。同時，建立數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)精度、建模及算法準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性也是需要解決的關(guān)鍵問題。

基于數(shù)字孿生體的測量不確定度的在線評價技術(shù)有助于推動國內(nèi)機械產(chǎn)品質(zhì)量提升。在實施過程中，通過研究建立基于“互聯(lián)網(wǎng)＋”的三維測量設(shè)備溯源服務(wù)體系，構(gòu)建三維測量設(shè)備面向任務(wù)測量不確定度的服務(wù)平臺，減少評定環(huán)節(jié)中的人為因素可能引起的結(jié)果發(fā)散，并且可以在未來的運行過程中不斷獲得完善，這將在一定程度上減小溯源鏈的長度，實現(xiàn)計量的扁平化，加速面向任務(wù)測量不確定度概念的應(yīng)用，推動高端機械產(chǎn)品質(zhì)量的快速提升。

通過建立計量裝置的數(shù)字孿生體，可推動計量基礎(chǔ)設(shè)施和測量傳溯源體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域計量數(shù)據(jù)融合、共享與應(yīng)用，加強計量數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析和利用，強化計量數(shù)據(jù)的溯源性和可信度，提升智能制造的質(zhì)量。

9.數(shù)字化技術(shù)技能人才急需問題

由于新一代信息技術(shù)與先進制造業(yè)的深度融合，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展范式導(dǎo)致對制造業(yè)一線技術(shù)操作人員的崗位要求也發(fā)生了巨大變化。原本簡單重復(fù)性的低技能勞動銳減甚至消失。既懂制造經(jīng)驗又懂IT的工作人員需求急劇增長，并出現(xiàn)了在新制造場景下的新興工種。這對技術(shù)技能型人才的建設(shè)和培養(yǎng)提出了挑戰(zhàn)。在數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢下，數(shù)字化相關(guān)職業(yè)的實際需求巨大。在此建議如下。

1）目前國家已發(fā)布工業(yè)機器人系統(tǒng)運維員、工業(yè)機器人系統(tǒng)操作員、工業(yè)視覺系統(tǒng)運維員、增材制造設(shè)備操作員、數(shù)字孿生應(yīng)用技術(shù)員、虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品設(shè)計師以及數(shù)字化解決方案設(shè)計師等數(shù)字技能職業(yè)。在現(xiàn)有數(shù)字職業(yè)的基礎(chǔ)上，比較現(xiàn)有職業(yè)與新需求在崗位職能、技術(shù)技能要求等各方面差異，建議增設(shè)新職業(yè)，完善數(shù)字化職業(yè)體系，并推進其職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定工作。

2）職教院校和技工院校以職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為指導(dǎo)開設(shè)新專業(yè)，面向工業(yè)制造一線的實際需求，推進數(shù)字化技術(shù)技能人才培養(yǎng)工作。在開展師資隊伍培訓(xùn)的同時，積極促進新職業(yè)數(shù)字技術(shù)技能大賽的發(fā)展，實現(xiàn)以賽促教、以賽促學(xué)、以賽促訓(xùn)。培養(yǎng)精操作、懂工藝、會管理和擅協(xié)作的數(shù)字化技術(shù)技能人才。

3）加強國際合作，促進數(shù)字職業(yè)證書的國際互認(rèn)。推動國內(nèi)職業(yè)證書與國際第三方職業(yè)認(rèn)證體系的互認(rèn)，促進人才的國際流動與循環(huán)發(fā)展。黨的二十大報告中提出，要培養(yǎng)造就更多大國工匠、高技能人才。智能制造數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的產(chǎn)業(yè)場景迫切需要數(shù)字化技術(shù)技能人才。在加快建設(shè)數(shù)字中國、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的宏偉藍圖中，培養(yǎng)一大批精操作、懂工藝，跨專業(yè)和能創(chuàng)新的善于解決復(fù)雜工程問題的數(shù)字化技術(shù)技能人才，是推進智能制造有效實施的前提和保障，對于鞏固壯大實體經(jīng)濟根基、加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系具有重要意義。

10.極大型星載天線等空間大型結(jié)構(gòu)在軌制造問題

當(dāng)前星載天線主要采用“就地制造-收攏發(fā)射-在軌展開”的模式，這已經(jīng)無法滿足航天領(lǐng)域?qū)Π倜?千米級大口徑星載天線的建設(shè)需求，如何在軌部署星載極大型天線是制約我國當(dāng)前航天事業(yè)發(fā)展的一個難題。

空間在軌增材制造技術(shù)又被稱為空間3D打印技術(shù)，是指在空間環(huán)境下，利用在軌航天器自身攜帶的設(shè)備，由計算機控制將材料按照CAD數(shù)據(jù)逐層累積制造空間零部件的一體化成型技術(shù)，相對于傳統(tǒng)材料的去除技術(shù)，這是一種“自下而上”材料累積的制造方法。與地面環(huán)境不同，空間在軌增材制造技術(shù)面臨空間高真空、極低溫、微重力和強輻射等環(huán)境的影響，這對原材料、成型工藝、在軌制造裝備等都提出了新的要求，包括：星載極大型天線在軌制造總體設(shè)計方法，在軌增材制造材料成型機理，在軌增材制造機器人技術(shù)，在軌高精度測量技術(shù)，星載極大型天線在軌制造動力學(xué)分析，星載極大型天線在軌振動控制技術(shù)，以及星載極大型天線在軌制造天地一體化驗證技術(shù)等。

結(jié)合在軌制造技術(shù)，開展以星載極大型天線等為代表的大型空間結(jié)構(gòu)在軌直接制造新模式的預(yù)先研究，實現(xiàn)大型空間結(jié)構(gòu)以原材料和毛坯的狀態(tài)發(fā)射升空，在太空中在軌完成最終的制造，并采用自動化裝配技術(shù)形成龐大的大型空間結(jié)構(gòu)，可以突破當(dāng)前“就地制造-收攏發(fā)射-在軌展開”技術(shù)對星載天線尺寸和自重的約束，同時支撐未來我國大型遙感衛(wèi)星、大型空間望遠鏡、空間太陽能電站以及大型天基基礎(chǔ)設(shè)施等重大太空計劃實施，將為我國實現(xiàn)從航天大國向航天強國邁進的目標(biāo)提供有力支撐，并將對我國科技、軍事、國民經(jīng)濟和社會等產(chǎn)生深遠影響。
11.基于MBSE和數(shù)字孿生優(yōu)化的智能工廠物流規(guī)劃問題

在智能工廠運營系統(tǒng)的多個維度中，物流天生具備端到端的屬性，是工廠有效運營的主要載體和抓手，是智能工廠的“血脈”所在。數(shù)字孿生技術(shù)賦能智能工廠物流規(guī)劃與方案驗證，意味著給智能工廠“打通了任督兩脈”，降低智能工廠規(guī)劃和后續(xù)運作過程中系統(tǒng)性的成本和效率損失，提高抗風(fēng)險能力。

供應(yīng)鏈數(shù)字化、智能化環(huán)境下，智能物流（見圖６）已經(jīng)成為智能工廠中的核心要素之一，工廠規(guī)劃和運營管理必須要具備“流動思維”和“供應(yīng)鏈思維”，而不僅僅是圖樣上表現(xiàn)的建筑物和硬件設(shè)施。

圖6智能物流 數(shù)字孿生系統(tǒng)是數(shù)字化工廠的一個重要工具或者必要的先期驗證、仿真、預(yù)警過程。建立與生產(chǎn)物流流程對應(yīng)的數(shù)字孿生模型，其需要具備所有物流過程細(xì)節(jié)，并可在虛擬世界中對物流過程進行驗證。當(dāng)驗證過程中出現(xiàn)問題時，只需要在模型中進行修正即可。在MBSE實現(xiàn)過程中，需要統(tǒng)一的建模語言及工具，注重在物流系統(tǒng)規(guī)劃過程中實現(xiàn)全過程虛擬驗證，建立模型全生命周期管理。借助基于模型的系統(tǒng)工程MBSE可以設(shè)計出包含所有物流細(xì)節(jié)信息的生產(chǎn)物流布局與運營動線圖，包括園區(qū)建筑物布局、物流門、物流自動化設(shè)施、搬運工具、物流資源和物流參數(shù)，甚至是操作人員等各種詳細(xì)信息，同時與生產(chǎn)線設(shè)計進行無縫關(guān)聯(lián)，并進行相關(guān)仿真、評價與論證，避免規(guī)劃的不合理。
為了保證制造系統(tǒng)中物流過程的所有流程都準(zhǔn)確無誤，在數(shù)字孿生模型中對不同的生產(chǎn)和物流策略進行模擬仿真和評估，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，快速制定智能物流系統(tǒng)對于總裝工位的個性化物料配送模式，并且通過各類智能化算法進行實現(xiàn)數(shù)據(jù)和物理之間的映射。調(diào)整策略后再模擬仿真整個生產(chǎn)-物流系統(tǒng)的績效，進一步優(yōu)化，實現(xiàn)所有物流資源利用率的最大化，確保所有工序上的所有設(shè)施、人員、物料等都盡其所能，實現(xiàn)效率和盈利能力的最大化。
12.結(jié)束語 在推進我國制造業(yè)實現(xiàn)智能制造的過程中，注定會遇到很多阻力。技術(shù)層面較多瓶頸，智能制造人才短缺，企業(yè)基礎(chǔ)薄弱且差異較大，地區(qū)發(fā)展不平衡等難題依然存在。我們?nèi)詫猿忠灾悄苤圃鞛橹鞴シ较?，加快核心技術(shù)攻關(guān)，持續(xù)完善融合發(fā)展政策體系，重點突破、難點跨越，解決瓶頸問題，推動智能制造高質(zhì)量發(fā)展。

同時，伴隨制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展水平不斷提升，又會有新一輪制約智能制造發(fā)展的問題顯現(xiàn)，我們也將持續(xù)關(guān)注，每年發(fā)布一次報告，為智能制造發(fā)展建言獻策。

審核編輯 ：李倩