文｜周野  佟晓琦  黄凤娇

关键词：软件定义制造  智能制造  中小型制造企业  工业4.0

  随着信息技术的不断发展，发达国家为了保证自己在制造业中的强势地位，掀起了一波工业化改革新浪潮。近年来，我国制造业处在一个激烈的竞争环境中，软件作为企业转型升级的核心，已经普遍应用于制造业，“软件定义制造”也得到了广泛实践。“软件定义”就是在可数字化、可标准化的基础上，通过软件编程实现虚拟、灵活、多样和定制的功能，实现应用软件与硬件的深度融合，其特点为硬件资源虚拟化、系统软件平台化、应用软件多样化。在我国对制造业进行升级的探索过程中，须从多方面进行思考。

一 “软件定义制造”的目标与范围

1. 制造的本质

  对制造企业来说，制造的本质是对客户交付的实现，是通过资源最佳配置来实现满足客户需求的增值活动。在生产过程中，生产者与消费者进行对接，自然而然就产生了交付，当然交付的概念并不局限于企业与客户之间，企业内部不同部门之间的工作活动其实也是以交付的形式衔接，也就是说生产流程的衔接也是一种交付。企业在不断优化的过程中，在关键环节增加的机器设备以及云计算、通信网络、集成电路等新一代的信息技术，其目的也是使企业的资源能够得到最佳利用，从而交付给客户满意的产品或服务。

影响交付的因素有很多，其一为质量、成本、交货期。质量、成本、交货期是制造企业必须关注的三个重点，同时也是体现企业竞争力的重要指标。随着信息技术的高速发展，为了满足市场的需求，企业亟须以高质量、低成本、交期快为导向的管理方法，这既是制造型企业的首要任务，也是管理的压力所在。软件定义的制造首先要正视企业这方面的诉求，若不能实现降本增效的目的，那就和劳民伤财、徒有其表的形象工程没有区别。

  其二为客户需求。随着企业竞争环境不断变化，制造业的发展逐渐由生产推动转变为市场需求拉动，企业的经营趋势逐渐被客户需求主导。需求的可变性导致了企业交付的产品生命周期缩短，更新换代速度加快。为了增强企业的竞争力，软件定义制造也需要满足企业柔性生产的特点，以最低成本、最短时间向市场交付优质的产品和服务。

  其三为复杂的技术。制造企业不论生产什么样的产品或提供怎样的服务，都需要整合或集成现有的先进技术，这给“软件定义”造成了很大的麻烦。一方面“软件定义”要兼顾各种设备和硬件，另一方面又要考虑企业管理的各种需求，以及软件的技术供给能力。任何技术升级都会影响企业整体的业务管理，但令人宽慰的是中小型制造企业的系统升级用到的技术变革周期较长，这为“软件定义”提供了相对宽松的环境。

2.软件如何定义制造

  软件定义制造的前提一定是被定义者具备可标准化、可数字化的基础。对于标准制造来说，生产流程具有高度重复性，此时的软件定义制造可以直接通过软件对部分流程进行标准化控制，实现规范化的批量制造。标准化的内容应包括基础执行层面、管制执行层面以及组织系统层面的标准化。在标准化的基础上，企业的生产经营活动是公开的、互通的，执行面是可替换的、稳定的。当一个产品在停产后恢复生产时，不必花费过长的人、机、料、技术参数、环境等的调试时间就可以正常运转。

  对非标准制造企业来说，非标准化的场景也有重复发生的情况，应对时可以使用穷举的方式不断扩大应用范围，即把场景的应用归类并逐一列举出来，逐渐增加生产制造中的可能解，不断对工业软件进行迭代升级。

  软件的高效使用能够促进制造业的升级，对于制造业数据信息的管理至关重要。软件的使用固化了企业适配的管理模式，大大提高了场景的可靠性和复用率；还能够为企业搭建知识管理体系，优化管理流程，提高执行效率；此外软件能够帮助中小制造企业整合各种资源，扩大资源适用范围，夯实管理基础，实现信息共享，提高对生产现场的管控能力。

二、宏观架构

  对于制造企业来说，智能制造与“工业4.0”都是转型升级的目标，都与“软件定义”密不可分。工业4.0的核心在于借助软件实现工业、产品和服务的全面网络化，重点关注产品开发与生产过程两方面内容，包含由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立一个高度灵活的个性化生产模式。

  工业4.0模型基于产品生命周期和价值链、功能层级、架构等级三个维度构建，具备三个核心特征：一是企业内部灵活可重组的网络化制造系统的纵向集成，结合了不同层面的自动化与IT系统；二是通过价值链及网络实现企业间的横向集成，集成了各制造阶段和商业计划与IT系统；三是全生命周期管理及端到端的系统工程，通过集成软件或系统将用户需求与生产制造相结合。

  RAMI 4.0模型提供实现智能制造的方法路径，随后出台的评价体系则能够评估企业的智造成效。2015年11月，德国发布就绪度模型，并给出了详细系统的评价标准，可以帮助企业明确工业4.0的实施现状。模型将企业划分为三个阶段，分别是新来者、学习者和领导者。通过性能指标对智能工厂、智能操作、智能产品、数据驱动服务、员工、策略与组织等六个方面进行评价。

  我国制造业的成熟度评价体系与其相比，增加了成效这一评价指标，并以结果为导向，使就绪度评价体系更加全面。成熟度评价模型作为企业自我评价的工具，不仅可以帮助企业明确自身数字化程度，还能帮助企业找到提高制造水平的方法，最终建立与企业高度契合的数智化发展模式。工业4.0架构为中小型制造企业的数字化建设和改造升级提供了目标和方向；评价体系的建立则为企业指明了道路。

三、如何实现

  目前，我国制造业应用软件门类齐全、品种众多，经营管理类软件如办公自动化系统（OA），企业资源管理系统（ERP）；研发工艺类如计算机辅助工艺过程设计（CAPP）,计算机辅助工程（CAE）；制造装备及生产流程类如逆向工程（RE），制造执行系统（MES）；产品管理类如产品数据管理（PDM）,产品全生命周期管理（PLM）；协同集成类如财务与业务一体化，异地协同与供应商协同。这些应用系统有些已经使用了高精尖技术，如数字孪生、云计算、大数据、物联网、工业互联网、工业自动化技术等。这些系统对大企业来说提供了很大助力，但对中小型制造企业来说价格昂贵，使用门槛较高。

  其实，大而全的应用系统对于中小型制造企业来说，可能只需要用到一小部分，往往还需要定制一部分功能。因此，在工业4.0架构的基础上，可以降低这些彼此高度关联的产品的耦合度。之前大部分应用类软件都是基于庞大的体系设计构建的，将应用对象限设定为组织架构和生产体系完整的大企业，而中小企业不清楚这些应用的强耦合关系，导致花费巨大而收效甚微。

  降低耦合度应注重三个方面：一是硬件与硬件、硬件与软件。在工业4.0架构中，这部分属于纵向维度，可以通过硬件的接口、协议来解决耦合的问题。二是软件产品本身。制造的本质是客户需求的交付，而交付本身可以被不断细化，以交付逻辑拆解软件的功能是很好的解耦合思路。三是制造企业体系。用软件搭建体系时，数据的多层应用和分解是必要的，也就是说可以在ERP之上，针对企业的管理任务再设计一个应用软件，为决策提供数据支撑。基于工业4.0架构的软件设计应注重全流程耦合的打开。

  此外，还需要构建一种基于业务逻辑的解耦合思路。以工厂内部物流管理为例，可以分为库房管理、物料转运管理、物料分拣管理等。现有的技术路线和产品架构都是各自为营，有些地方高度重合，但重合不代表重点一致，如ERP的库房管理模块涉及物料转运，但并不重点关注物料转运的任务管理和节拍控制；MES主要关注制造计划和执行，以及物流部分的AGV转运车、智能立库等，但与物流管理系统相比，弱化了物料来源、工作任务来源的管理。所以不论企业规模如何，都需要用到很多系统，或者对某个系统进行定制化开发，各部门工作量都会急剧增加。

  以交付的逻辑关联所有业务就可以解决这个问题。首先企业需要依据现实设计一个交付的基本单元（如图1所示），这个交付单元可以实现任何交付相关的工作，作为交付中心的工作单元预设了工作方法、管理评价方法、测试验证方法、人员要求以及设备投入等，只要投入资源并给出任务指令，即刻就可以开始工作，并输出交付成果。如一个叉车司机，只要有给他发送指令，并提示他转运的物料信息，他就可以按照预设的路线和方法完成转运任务，其他的交付单元也是如此。

  交付单元之间也会有各种各样的关系，如串行、并行、包含等，这些关系也有规律可循。图2表示一种串行的关系，即前一个工作单元的输出成果作为下一个工作单元的作业指令或投入资源。

  企业可以针对自身特点筛选数字化手段，如重量数据抓取以实现物料存在状态感知，可以用重力传感器，也可以用微动开关等。与数字化相比，业务的标准化才是中小型制造企业的一大难题。企业经营目标是追求利益最大化，多以项目管理的方式应对各种合同的交付，仅按照单一的行业划分方式来定义企业类型很难体现这种业务特点。

  企业按交付特点可以分为能力输出型（主要为客户提供加工、研发服务）、产品输出型（按照客户的需求生产出对应的产品）、虚拟制造型、社会分工新业态和其他类型（包括但不限于混合类型）。这种划分方式重点关注企业的交付能力，基于这种能力就可以给出具体的评价指标，如质量、成本、交期，单位时间输出量等，这样标准化就有了具体抓手。企业内部管理的标准化相对简单，场景能标准化的就标准化，不能标准化的场景则使用穷举覆盖的方式来完成标准化初期的积累。

  在RAMI模型中，生产区域中的所有状态数据（Assets层）通过各种传感器采集传输并集中起来（Integration层），然后将有价值的数据通过UDP/IP或TCP/IP协议传输出去（Communication层），之后就可以在一个平台上讨论所有具体问题（Information层）。然而，“大而全”对中小型制造企业来说并不可取，软件及信息技术发展的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对大量数据的专业化处理，使之转化成为对企业有用的信息。“有用”才是硬道理。

四、面临挑战

  在智能制造背景下，我国制造业从传统劳动密集型向自动化、信息化、数字化、智能化发展是大势所趋。然而，很多企业并没有摸清数字化转型的门路就盲目跟风，很容易陷入迷阵。制造企业在转型升级的道路上仍然面临重重挑战。

1.需求的导向性作用

  随着竞争环境的不断变化，市场需求也在发生变化，这导致制造型企业对市场的适应性降低，对于中小型企业来说是致命的。中小型制造企业为了生存，需要不断调整自身的生产模式来适应这些需求的变化，这将导致企业原有的系统不再符合新的生产模式，实用性大幅降低，甚至需要摒弃原有系统、引进新系统，而这往往需要花费大量的资金又收效甚微。因此我们需要针对这种需求导向研发出高度灵活的、柔性化的，而非“牵一发而动全身”的应用系统。

2.技术的局限性作用

  制造企业输出产品的多样性导致了生产技术的多样性，企业在生产过程中使用的技术往往没有统一的标准，更多是依据自己企业的标准，当企业的技术标准发生改变时，系统也需要随之改变。面对企业复杂的生产技术，如何实现可视化编程以及技术的升级、变更，通过软件技术与生产制造的融合，才能让企业在技术升级上少走弯路。

3.线上线下配合

  线上的虚拟环境以线下的实际场景为基础，线上线下配合主要分为两个方面：一是信息技术对员工的影响。这种影响是辩证的，信息技术的应用将会取代一部分人在生产过程中的作用，但同时信息技术又会发挥它的强大增力作用，协助人完成超越它本身能完成的工作任务，使工作效率大大提高。二是系统与操作者之间的配合。如何更好地实现线上线下的配合，在技术手段上做到虚拟与现实相结合，实现“1+1>2”的效果，也是我们必须要解决的难题。■

主要参考文献

[1] 欧阳劲松,刘丹,汪烁,等.德国工业4.0参考架构模型与我国智能制造技术体系的思考[J].自动化博览,2016(3).

[2] 李振轩.工业4.0就绪度模型对我国智能工厂建设的启示[J].信息技术与标准化,2018(4).

作者单位

周野 沈阳瑞码科技有限公司

佟晓琦 黄凤娇 辽宁工业大学汽车与交通工程学院