从智能制造试点开始

文/洪海波 刘普林 周鹏飞

机器可读标准是标准数字化转型的重要内容和发展方向，有助于提升标准化工作的效率，缩短标准的制修订周期，提升标准使用的便利性和维护效率。机器可读标准在智能制造领域的应用通过将标准进行语义化描述和定义，实现跨领域、跨地域、跨系统的生产装备、产品和工厂间的信息交换和共享。因而智能制造行业是“机器可读标准”的重点应用领域之一。

基于上海智能制造行业的技术优势，上海市在智能制造领域开展机器可读标准的试点和探索。

上海航天精密机械研究所是上海智能制造行业的优秀代表，具有雄厚的技术基础。目前，研究所在数字化转型方面，已在工业物联网、人工智能、大数据和智能控制等方面进行关键技术的攻关，实现了产品全过程标识及数据管理技术、基于数据包的产品质量快速追溯技术，并初步掌握了故障知识图谱构建、设备故障检测与分析、工业大数据平台构建等先进技术。其中，基于数据应用建立的金属构件特种加工质量智能检测、数字射线检测等系统已投入使用，并将实践成果应用到其他企业和最新打造的具有航天特色的离散协同制造工业互联网平台，已经具备向其他领域复制推广的可操作性。

机器可读的优势

产品设计要遵循多项设计标准，设计师需要参考各类设计手册，如对于标准件的选型需要进行校核计算，然后根据机械设计手册去确定各标准件的校核结果是否满足设计的要求。目前，部分机械设计手册已经实现电子化，但仅用于查询。

将来如果建立机械设计手册的机器可读格式，一方面，只需将各标准件的设计参数输入系统中，系统根据手册中提供的校核公式将直接匹配得到在特定工况下满足设计要求的标准件型号，不再需要人工去完成选型、校核计算等这类重复烦琐的工作；另一方面，融入了机器可读标准的智能设计系统可以按照标准要求自动校验设计师的设计方案，对不符合标准要求的进行修改提示。

同样地，产品的实现依赖于制造工艺，工艺方法和参数的设计需要标准来指导，如焊接电流、电压等参数与焊接的材料、厚度、坡口类型等密切相关，将工艺设计标准融入系统，可直接指导设计或者检验工艺设计的合理性。

随着制造设备自动化、智能化水平的不断提高，产品制造的质量和效率也会不断提升。目前，企业的信息系统与现场设备的双向数据链路已基本打通，将工艺参数直接下发到设备里成为现实。机器可读标准成为实现设备智能化升级的重要基础。一方面，将设备、产品、工艺等标准融入智能化系统，机器可根据实际工况选择符合相应标准的运行参数，大大降低人为操作的强度。另一方面，产品制造方面的机器可读标准可以成为自动化设备运行监控的基础，如产品的热处理过程通常需要精确控制环境的温度和湿度变化，通过机器可读标准可自动判断机器是否在符合标准的参数下运行，对于不符合标准的热处理过程进行干预，可减少产品的质量问题。

产品检验通常是智能制造中的瓶颈环节，需要投入大量的检验人员，反复将检验结果与质量标准进行比对，从而保证产品的质量，因此产品检验是机器可读标准的重要应用场景。将机器可读的产品质量标准作为产品智能检验系统的核心，机器可以自动根据标准比对检验结果，判别产品是否合格，从而大大减轻人员工作量。

例如，上海航天精密机械研究所目前已经实现了基于人工智能的运载火箭贮箱焊缝智能识别，系统可对无损检测拍摄的数字相片进行处理，智能识别、分类和定位存在的缺陷，但对于缺陷是否符合质量标准要求，目前还需要人工来判读。因此，上海航天精密机械研究所正在开展无损检测的机器可读标准研究，通过解析和遍历算法，实现对《无损检测X射线数字成像检测系统特性》（GB/T 35394-2017）、《铝及铝合金熔焊技术要求》（QJ 2689A-2011）等标准全文关键字段的检索，通过语义解析算法，实现对标准内部关键信息和逻辑的抽取，形成知识图谱，从而为基于电子标准的试验检测结果判断提供支撑。

未来研究路径设想

未来，工厂必然是物理世界和数字世界相融合的“数字孪生”工厂，虚实两个世界通过分布式制造系统与工业互联网实现数据的实时感知、分析预测和控制优化。实现这一目标，首先就要求包括标准在内的产品生产全生命周期分布式数据具有完整性和一致性，标准的语义化描述和数据字典就成为机器可读标准应用的前提和基础。因此，采用自上而下和自下而上相结合的方式是必然要求。一方面通过顶层设计构筑机器可读标准框架；另一方面由具体的领域将专业标准转化为本体，通过知识融合的方法建立行业标准的语义网络和数据字典，解决因不同用户、不同企业、不同行业间单独分类和描述而造成的“信息孤岛”问题，提高数据的一致性和互操作性。

机器可读标准只有集成到工厂信息系统里才能真正发挥其自主控制和决策的能力，这就需要建立数字工厂模型。数字工厂模型是由一个个设备信息模型，通过静态和动态连接技术，将分布式数据进行关联形成的系统。其中，设备信息模型是通过语义化描述对设备的典型特征、属性和功能进行定义和封装的方法。建立融合机器可读标准的数字工厂模型就变成了一个复杂的决策和控制系统，由生产设备和产品本身所产生的实时生产和质量数据源源不断地输入系统中，通过机器可读标准进行分析、判别和决策，最终形成一种新的智能控制模式。

有了数据和模型基础，“数字孪生”工厂中的物理对象和数字空间就能够双向映射、动态交互和实时连接，并能根据生产需求快速集成、添加和替换数字模型，能够以最低的成本，快速实现产品、装备、工艺的迭代升级。基于机器可读标准，“数字孪生”工厂可以对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期，解决产品设计、产品制造、产品销售之间的“鸿沟”，降低从产品设计到产品销售之间的不确定性，缩短产品设计生产时间，全面提升产品的质量和可靠性。

结 语

把物理世界的目标转变成数字世界的结构性文字描述，让机器可以直接阅读并执行，这将成为未来智能制造、数据传输乃至更多行业的发展方向。机器可读标准是标准数字化的核心内容和关键点，也是目前世界各国数字化研究的重点方向，将在提高经济增长质量、推动经济社会发展方面起到重要作用。