智能制造要怎么搞，寶沃汽車集團智能制造專家李奉珠博士的經驗之一是一定要注重頂層設計。

　　“從頂層設計開始，到底層實施為止。智能制造既要有頂層設計，有戰略性的指導，也要有戰術性的安排，最終形成一條線，才能保證未來不會走偏，也才能真正落地。”李奉珠說。

　　比如汽車發動機的智能制造，必須在頂層設計的基礎上，結合到具體的工具、方法，用一定素質的人，把這些執行層面的東西串起來。

　　講這些的背景，是數字化工廠——北京寶沃發動機廠在智能制造方面取得的成績，它是以智能制造戰略為指導，按照德國 “工業4.0”標準打造的智能化工廠。曾獲得北京市經信委 《智能制造標桿企業》榮譽及智造100項目試點示范，并獲得2018年中國10大智能制造科技進展。

　　寶沃發動機廠的頂層設計

　　當前，汽車制造業面臨著產品型號種類繁多，生產線柔性和自動化融合困難;數據量大、難以獲取及實時處理，使決策緩慢;過程質量、一致性難以高效控制;能耗高等諸多挑戰。

　　發動機制造系統是汽車制造過程的重要環節，北京寶沃發動機廠通過智能制造的技術手段，重點關注和解決高質量、高效率、高柔性、數字化、多機型發動機混線生產的難題。據介紹，寶沃首先運用智能制造理念進行工廠頂層設計，涵蓋智能生產、智能質量、智能物流、智能維護、智能服務五個方面。

　　其中，智能生產通過智能制造數據管理平臺、ERP、MES等系統實現生產計劃的智能執行。智能質量通過對過程質量數據進行實時監控，生產產品檔案，用以質量信息追溯、工藝改進。智能物流實現了智能管理供應商采購、倉儲、車間物流、在線投送物料。智能維護運用互聯網設備管理平臺 (PM)，實現即時維護向預測性維護的蛻變。智能服務方面，整車搭載B-Link車聯網系統，實時數據遠程采集和處理。

　　甚至，應用了數字孿生技術，在廠房設計階段，通過BIM完成了虛擬化工廠建設，并通過三維BIM模型對廠房建設施工進行指導，跟蹤建設進度，過程干涉模擬及預算管理等，提高了建設效率及準確性。

　　創新和引領智能制造

　　資料顯示，目前，寶沃汽車高質量、高效率、高柔性、數字化多機型發動機混線生產模式，實現了2個平臺、4種排量、8個機型、超過30個品種的共線生產，累計產出并投放市場發動機接近20萬臺。在國內同業中，其創新和引領性非常突出。主要體現在：

　　建立生產全流程的泛在感知。在全流程部署智能裝備、傳感器，實現全流程的泛在感知和數據采集。為每臺發動機建立產品檔案，使制造過程質量數據、零部件信息都具備可溯性。對于采集的數據進行處理分析，形成生產運營決策平臺，支撐實時決策。

　　實現柔性化和自動化的統一。產品開發和制造系統開發同步進行，在產品設計階段，統一多平臺的定位基準，針對關鍵工藝制造過程自動化的實現，做適應性開發和調整。在制造過程階段，通過在制品托盤內置的MOBY模塊、RFID模塊以及在工位布置的RFID讀寫裝置，使不同型號的產品在同一條生產線上快速被識別，同時制造過程信息可以隨產品流轉，作為工位與工位之間互聯互通的方式。不同產品之間通過Profinet總線、PLC、終端設備實現程序的快速調用和即時通信，確保高度柔性。由于全過程質量信息的實時采集和監控，也確保生產過程的質量一致性。

　　實現IT和OT的融合，確保工廠的高效運營。基于智能制造數字化裝備、傳感器、RFID的應用，實時采集大量信息，這些信息通過工廠OT層核心——MES系統進行存儲和分析。建立運營決策管理平臺，打通ERP、MES、LES、PLM等系統障礙，實現工業互聯網的縱向集成和不同業務環節的橫向集成。

　　此外，工廠還結合精益制造理念和智能制造使能技術，對能源進行精益化管理。“很多人講智能制造就是自動化和信息化，但其實少了一塊，這就是綠色。沒有環境要素、沒有綠色制造，智能制造是不完整的。”李博士表示。

　　頂層設計要短期與長期經濟性相結合

　　既然要從頂層設計開始，就必然涉及到近期性和長期性，這就是智能制造的經濟性問題，對于企業非常現實。企業是算短期的經濟性，還是5年或10年后的?頂層設計要考慮清楚。比如生產設備，如果今天用的不是數字化的設備，沒有數字化的接口，短期來看，可能經濟性會好一點，但長期來看，經濟性并不會好。因為沒有數字化的設備，未來的智能化就跟你的企業沒關系了，這就是長期經濟性不夠。

　　寶沃發動機廠在建廠之初的制造工程開發及公共設施規劃布局之時，就已經關注到這個方向，所以花了很大的精力進行頂層設計。當然，對于老廠的智能化改造，雖然面臨的主要問題不是頂層設計，而是底層改善，但依然需要以頂層設計作指導，只有這樣，才能達到局部最優。

　　如果企業高層沒有充分的認知，智能制造很難持續，因為企業要講利潤，講投入產出比。“在這個問題上只講情懷是不夠的，必須考慮近期經濟性及長遠經濟性。”李奉珠說。

　　此外，多年的智能制造研發及落地經驗，以及海外留學和海外工作背景，使李奉珠從全球化的視野，體會到培養智能制造人才的重要性。他認為“目前智能制造在人才方面極其缺乏。”

　　在他看來，智能制造沒有長期的積累是很難理解的，因為要懂自動化，要懂電氣控制、要懂IT、又要懂OT、才能把工作真正做好。既有技術含量又有管理含量。也就是說，智能制造，最終要落到制造，回歸制造的本質。智能只是一個手段、一個方法，提升的是制造的質量，成本、交期、綠色、人機工程等方面。但很多時候如果是為了智能而智能，這樣就違背了智能制造的初衷，導致脫節。

　　對于當前蓬勃發展的工業互聯網，李博士認為 “是智能制造的一項使能技術，或者一部分，而且不可或缺。比如生產商與供應商之間的聯結，設備之間的連接，人、機、物的互聯，都是工業互聯網的一部分。”