系统工程思想在工程机械智能制造技术体系设计中的应用

整个系统工程思想是利用系统科学的方法和原理，对复杂系统进行综合设计、系统集成和优化、定制的一项综合性技术。把总系统作为若干分系统有机结合成的整体来设计，对每个分系统的技术要求都首先从实现整个系统技术协调的观点来考虑。1、系统工程与智能制造1.1系统工程原理系统工程指的是利用系统科学的方法和原理，对复杂系统进行综合设计、系统集成和优化配置的一项技术。1978年9月27日，钱学森撰写的《组织管理的技术—系统工程》对系统工程的定义是，系统工程是组织管理系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的科学方法。对于复杂系统问题，钱学森指出：把总系统作为若干分系统有机结合成的整体来设计，对每个分系统的技术要求都首先从实现整个系统技术协调的观点来考虑。1.2系统工程应用工程机械智能制造技术体系设计作为一个复杂的系统，涵盖工艺、制造、标准、系统平台和精益管理等若干各分系统，各分子系统都应该从智能制造系统建设目标出发，并相互协调开展。对于广义的制造，国际系统工程提出的基于模型的系统工程（MBSE）广泛应用于航空航天、汽车等领域来解决制造领域复杂系统工程。对于工厂内的制造，工程机械智能制造技术体系设计作为一个复杂的系统，涵盖工艺、制造、标准、系统平台和精益管理等若干各分系统，各分子系统都应该从智能制造系统建设目标出发，并保证各子系统间相互协调。在工程机械智能制造领域，即利用系统工程的方法和工具，对设备、产线、工厂及生产过程的工艺、安全、数据等进行全方位、深度的综合设计与优化配置，达到智能化生产和运营的目的。2、智能制造技术发展现状2.1智能工厂/工艺仿真设计技术在智能工厂工艺仿真设计方面，结合工程机械离散制造的特点，借助智能工厂工艺仿真软件，对智能工厂布局、产能、节拍，以及锻压、铸造、焊接、加工和装配等关键工艺进行仿真验证、优化和调试，提前验证智能工厂和先进工艺的可行性，优化生产流程及工艺，节约生产成本。2.2

绿色低碳环保在绿色低碳环保方面，工程机械企业积极落实国家3060战略目标，逐步提升制造过程清洁能源利用比例，开展绿色焊机、绿色涂装等绿色低碳制造工艺研发及应用，健全工厂能源计量管理体系，实现能源碳排放精细化管理，降低智能制造过程能源消耗与碳排放，助力工程机械企业绿色低碳转型。2.3先进工艺技术在工程机械下料分拣、材料应用、智能焊接、数字机加、表面处理、绿色涂装、精密装配、智慧物流和循环包装九大基础工艺方面，已逐步开展下料自动分拣、成型缺陷预测与控制、焊接变形控制、疲劳寿命设计、高性能切削加工、自动喷涂、数字化装配和超音速火焰喷涂等先进工艺技术的研究和典型应用，保证了质量一致性和高可靠性，降低生产成本，提高产品的市场竞争力。2.4精益生产工程机械从2022年进入低谷，国内市场的饱和及技术同质化严重阻碍工程机械的发展。精益生产是来自日本丰田的企业管理理念，目前在中国已生根发芽，随着我国经济模式由“内向型”逐渐过渡到“内向型+外向型”，要依靠优先发展出口产品生产，走进国际市场。积极推进精益生产，建立学习型组织，以精益生产目标为导向，持续改善，通过降成本、补短板等措施，低成本、高质量实现快速交付，提高产品竞争力。2.5智能装备技术在智能装备技术方面，从基本的数控机床、自动下料机等自动化设备使用，逐渐将工业机器人、工业互联、先进制造等智能装备技术应用于制造过程，推动了生产过程智能化，形成了专用先进制造装备，提高了生产质量和效率，减少了现场人工，降低了生产成本。徐工在下料分拣、切破口、焊接和喷涂等工序广泛应用机器人，正在快速提升制造过程智能化水平。2.6智能检测技术在智能检测技术方面，依托于智能传感、机器视觉等检测手段与人工智能技术深度融合的智能检测技术，在工程机械行业主要应用于自动分拣、上下料、拼点、焊接、装配和外观质检等典型场景。目前视觉定位与引导技术、视觉识别抓取技术、几何精度检测技术等已经在制造过程得到应用，徐工后续持续突破在焊接质量在线检测技术、工人合规性分析等场景的应用，为生产制造过程提供产品质量控制、智能优化和决策支持，推动制造业的转型升级，提高企业竞争力。2.7工业软件应用技术工业软件已形成从硬件设备、操作系统、开发工具和中间件为上游；嵌入式软件、研发设计软件、生产控制管理软件和协同集成软件等为中游；各应用行业为下游的完整的产业链。机械设备制造行业应以ERP为核心，构建贯穿研发设计、生产制造、经营管理及服务的产品全生命周期的工业软件体系，实现各系统之间的数据共享和协同工作，提高生产效率、降低运营成本，为大数据分析提供数据源。2.8工业大数据分析技术大数据分析是对大量的、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析，以发现数据中的规律和模式，从而为决策提供支持和优化。工业大数据分析技术主要用在提升人员效率、改善设备利用、优化物料管理、改进工艺方法、优化生产过程和控制产品质量等方面。构建制造大数据平台，对大量的、多样化的数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘数据的价值和发现数据规律，进而开发制造、成本、存货、质量和营销等核心应用场景，为决策提供支持和优化。2.9基于系统工程思想的智能制造技术分析融合系统工程思想，智能制造离不开顶层设计+先进工艺+先进装备+运营系统的支撑，同时在运行中离不开精益生产提升+智能系统集成+工业大数据深度应用，以持续提高产品质量，降低制造成本，实现智能工厂总体效益最优，在此过程中实现循环迭代升级。3、智能制造技术规划3.1技术体系架构图综上分析，构架了包含“先进工艺及精益管理、智能工厂规划设计、先进制造技术、工业软件和制造大数据分析”等4个大类、16个子类的智能制造关键性共性技术体系，通过标准、数据库（含知识库）、软件的系统化产出，筑牢智能制造技术底座，支撑智能制造产业发展。3.2筑牢智能制造关键核心技术底座徐工集团的智能制造技术底座，以制造和管理技术为唯一目标牵引，着力打造徐工的总体规划、先进工艺、先进制造和工艺软件四类技术能力平台，构建典型的数字化工艺体系，筑牢全流程的技术底座，打通信息化、数字化、智能化的主体升级。3.3搭建先进工艺、智能制造、绿色低碳标准体系基于系统工程思想，以工程机械产品制造场景和需求为根基，搭建工程机械先进工艺、智能制造、绿色低碳等3类技术标准体系，以标准引领智能产线、领航工厂建设，打造高质量工程机械产品。3.4打造智能制造共性能力平台在打造智能制造共性能力平台方面，围绕工程机械制造过程全面数字化、智能化升级需求，开发领航工厂规划设计、数字化工艺仿真、工业大数据分析挖掘等3类6种共性能力平台，支撑徐工智能制造高质量发展。3.5开发智能制造中央控制塔聚焦工程机械制造运营管理自主、安全、可控需求，融入系统工程思想，设计事业部-集团两级工业物联网架构，开发数字基建系统，建立企业自主的制造运营管理平台，构建数据驱动、自主可控的智能制造中央控制塔，支撑智能决策与运营。3.6设计全球云制造架构攻克生产要素协同交互、生产异常智能预防、设备运行模型自优化和制造资源云调度等关键技术，设计生产全要素云制造平台架构，探索面向服务、高效低耗和基于知识的网络化敏捷制造新模式，将国内优势产能输出国外产业链形成国际化智能制造产业集群示范效应。徐工在2027年设计了面向全球云制造的一个技术架构，未来要将国内优势产能输出到国外产业链，形成徐工标准的国际化智能制造产业集群。3.7

总体技术路线总体技术路线从先进工艺创新和智能制造技术两个主线，发挥工艺指导、智造助推作用，力争2027年实现国家级智能制造产业集群、数字化工艺全球工厂协同，实现智造领航之路。4、总体建设规划4.1总体建设规划主体规划是目标，是建成以业务驱动、数据赋能为主线，满足产品工艺制造全要素管控、全流程协同需求的，工艺先进、流程高效、管控精细和集约安全绿色的智能化生产体系。在总体实施中，以业务流程数字化、生产制造自动化、数据追溯透明化、信息系统集成化为目标，打通并融合多个制造基础能力平台，逐步实