【原创】钱恒荣：理想照进现实 解放动力在智能制造方面的探索

　　谈及智能制造，相信大家都有这样一个憧憬，在不远的将来，工厂生产逐步“少人化”，甚至出现无人化的“黑灯工厂”。随着信息科技的日益发展，那些曾经只存在于电影中的一些画面，正在走向现实。

　　在智慧时代，发动机工厂将如何谋划布局？9月6日，在第二届一汽解放生态合作伙伴大会，一汽解放总经理助理兼发动机事业部总经理、党委书记钱恒荣发表了演讲，分享了解放动力在智能制造方面的探索和体会。

一汽解放总经理助理兼发动机事业部总经理、党委书记钱恒荣

解放动力智能制造的构成是怎样的？

　　2015年，解放动力开始在智能制造领域进行了探索和实践。丰田传统的精益制造方式，对“人”过度依赖的问题越来越突出，然而国内外对智能制造的理解各不相同，发动机行业也没有现成的经验可循，完全是“摸着石头过河”的状态。

　　2016年，基于智能制造成熟度评价，解放动力决定生产环节切入，选择了设计领先、装备领先、管理领先的重型发动机生产基地来建设智能工厂。

　　截至目前，惠山智能工厂已经取得四大工作成果：一是突破性地创新智能生产调度保障模式；二是实现装配线的全自动物流配送；三是具备了行业先进的设备智能化失效预测；四是具备了国内领先刀具实施寿命管理系统。首创了以智能无人AGV小车、空中连廊、自制件立体库、冷试SPS为子系统的智能物流系统，成为行业内首家实现装配线的全自动物流配送的企业。

　　解放动力智能工厂采用了一个指挥平台加三大系统的功能架构。其中，一个指挥平台就是“二元指挥平台”，三大系统及智能调度系统指的是智能生产调度、智能生产保障、智能物流，这一架构还入选了2016年工信部的智能制造试点示范。通过这个架构，解放动力实现了两个全面，四个自主。其中，两个全面是全面覆盖生产的主要业务，全面指挥到业务相关的人、机、物；四个自主即自主感知、自主决策、自主执行、自主反馈。

　　解放动力智能工厂主要有三大特点：

　　首先是具有自主决策的智能调度，解放动力基于遗传算法和决策树算法，成功开发了智能调度算法，由系统来替代人脑，进行决策和任务指派，解决了4大难题，决策的效率也从过去的小事情到了这个秒级的飞跃，排产从几个小时到现在只需3-5秒就能完成，填补了汽车行业智能生产调度的空白。

　　其次是基于大数据的智能设备的管理，应用大数据技术，实现了设备的数据的实时获取，实时分析和实时反馈，创新性地采用长短期记忆网络和高速混合模型，建立了行业领先的设备部件、大数据寿命预测模型，解决了设备数据采集和分析的周期长，工作量大等问题。

　　第三是两化融合的智能物流配送，解放动力建立了智能物流信息系统，实现了物料需求的实时计算，物流设备的实时指挥，解决了多品种、多物料，多模式配送的准时性和准确性问题，在发动机行业率先实现了离散制造的复杂物料、全工序、全自动的配送。

解放动力实施智能制造的收获有哪些？

　　2019年9月26日，历时三年改造的惠山智能工厂正式启用，解放动力率先建成了国内首家重型车用发动机智能制造工厂。

　　该工厂重点实现了三个方面的提升：一是管理的提升，对生产的管理由经验管理升级到智能管理，智能化的水平达到了3.5级到4.5级。按照工信部的评价体系，基本是达到了3.5级，部分达到了4.5级，解决了丰田管理方式多年来存在的一些问题，成功迈出了发动机行业智能制造的第一步，也为传统制造业的智能化的发展提供了成功的案例。

　　第二个是效率的提升，物流的准确率提高了50%，综合产能提高了52%。其中11L发动机的加工线的生产效率达到了92%以上，效率已经远远超过了丰田同类生产线的水平，目前处于全世界领先的水平。

　　第三个是质量的提升，产品质量得到了显著提升，产品不良率是降低了39.3%，装调质量问题下降了30%，运营质量是得到了显著提升，单位产值的能耗降低了11.3%，制造成本降低了20.5%，每年节约成本超过2100万元。

解放动力对智能制造哪些体会和建议？

　　如今，智能技术也得以飞速发展，可与此同时，智能制造的‘浮夸风’也随之产生 。通过几年的探索，钱恒荣对智能制造有了更深层次的认知，总的体会是智能制造依然处于起步阶段。当前各行各业对智能制造都是摸索状态，总体是在同一个起跑线上，谁能率先实现关键突破，谁就能领跑。

　　推进智能制造要立足自身，从世界范围内来看，没有全套的可以移植的现成的方案，只能结合自身的实际，以及瓶颈的问题，来探索智能制造的方向和途径。智能制造关键在智能决策，自动化是体力上的机器代人，智能化是脑力上的机器代人，生产管理的决策摆脱对人的依赖，才是智能制造的意义所在。

　　结合解放动力这几年的探索，钱恒荣对企业如何发展智能制造提三点建议：

　　第一点建议是不要搞形象工程。不能为了搞智能制造而智能制造，而是要从用户满意和商业成功这两个维度出发，围绕瓶颈问题和业务改善来设计智能制造的场景。

　　第二点建议是以点带面推进。短期内很难形成完美的顶层架构，建议先行先试，通过一个点，一个场景的实践，来最终拉动整个工厂和公司业务的智能化的升级。

　　第三点建议是要提升数据能力。要把流程、标准、指标变成算法，逻辑等，通过数据自动采集和自主决策，实现由人用数据向数据驱动的转变。

　　随着大数据人工智能边缘计算，5g技术和工业互联网的发展，智能制造的内涵也在不断的丰富，路径也在不断的优化，模式也在不断的调整。解放动力打造标杆的发动机智能工厂，为智能制造的发展提供更多的实践，为解放智慧生态的发展做出了更大的贡献。

　　智能工厂的成功实践，使得解放动力一跃成为全球发动机行业智能制造的领军者。面向数字化和智能化未来，解放动力将以更远视野，更大格局，持续变革创新，朝着打造民族品牌、高端动力的品牌愿景阔步前进。

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