工业设计支撑智能制造发展

工业设计支撑智能制造发展

韩小鹤

（河南中烟工业有限责任公司许昌卷烟厂，河南许昌461000）

摘要：科技在产业化过程中亟需通过与工业设计的对接，实现成果转化和价值提升。智能制造是硬科技八大领域之一，本文从工业设计自身能力提升入手，分析其在智能设计、智能生产、智能管理、几个关键环节发挥的支撑作用，并就工业设计支撑智能制造发展提出提升建议。

关键词：智能制造；工业设计；发展

引言

硬科技主要包括航空航天、人工智能、光电芯片、生物技术、信息技术、新能源、新材料、智能制造八大领域，智能制造（IntelligentManufacturing，IM）作为与工业设计最为密切相关的硬科技领域之一，发挥工业设计支撑硬科技成果转化和价值提升的作用迫在眉睫，两者的深度对接意义更为重大。

1、智能制造发展概况

智能制造的关键是在自动化的基础上实现信息化、互联化和智能化。目前，中国与世界发达国家之间存在一定差距。2017年12月7日，中国工业和信息化部在世界智能制造合作发展高峰论坛上宣布了中国智能制造“十三五”规划。规划指出，2020年前，要为传统制造业搭建智能制造转型平台，在一定条件下基本实现数字化智能化制造业。2025年前，推进我国重点产业转型升级改造，建立教育良好的智能制造支持体系，国内制造业迫切需要智能化转型。一方面，随着国内劳动力成本逐年增加，已经成为许多企业的负担，企业急需更换机器以降低劳动力成本。另一方面，在互联网时代，传统的生产经营模式已不能满足多元化的需要。为了适应新时代的发展，引入智能制造系统解决方案，对产品制造过程进行优化。通过对智能制造市场规模的分析，在人口红利逐渐消失、自我民主化技术日趋成熟的背景下，工业机器人的需求量不断增加，销量也在快速增长。根据中国工业研究报告网发布的数据，2016年中国工业机器人产量超过7万台，2017年超过12万台。随着企业智能制造升级改造的不断推进，配套的智能制造设备和系统集成产业发展迅速，2017年市场规模超过1.5万亿元。

2、智能制造发展趋势分析

建模与仿真技术在制造系统及全过程中的应用，建模与仿真技术应用于产品的整个生命周期，涵盖设计、生产、包装、物流和跟踪服务的全过程，建模与仿真技术贯穿于从用户订单到最终产品流通上市的全过程。为智能制造集成系统、数字化车间、智能工厂提供数据源，为企业智能高效生产提供基础保障，物联网技术在制造业中的作用日益突出。集成虚拟网络和实体系统，集成机器设备、存储系统和生产设施，应用大数据、云平台、人工智能等先进信息技术，实现对企业生产过程的全方位、全时、全系统感知和控制。通过物料联合平台，服务于企业的决策和调度，最大限度地利用软硬件资源，降低生产成本，提高生产效率。供应链的动态管理、集成与优化是供应链管理的关键。通过采用移动互联等信息技术，对供应链信息进行全过程管理，动态更新和优化数据。强调供应链的人机合作和人性化管理，优化长期发展机制，缩短产品生产周期，提高价值链的协调效率，增强企业的综合竞争力。

3、智能制造时代工业设计的智能化对我国的重要性

在今天科技爆炸和社会变革中，习近平关于“科技第一生产力”的表述得到了充分肯定。特别是在21世纪，工业智能技术在世界人民的话题上引起了一次又一次的热潮，这是21世纪的标志，对全世界产生了非凡的影响和意义。今天根据我国的现状，人口基数大，计划生育的不利影响，工厂劳动力短缺，再加上人们对物质文明和精神文明的需求，工业智能制造技术必须有突破性的发展。首先，中国正在实施可持续发展战略，重点是充分利用资源。智能工业技术是解决这一问题的好帮手。它不仅解决了工厂劳动力短缺的问题，而且提高了资源的利用率和企业的生产效率。二是要有效利用资源，减少企业排放，改善我国生态环境。

4、工业设计对智能制造的支撑

4.1智能设计环节支撑

智能设计环节是设计支撑智能制造最直接的环节。一是面向智能化的产品设计支撑。产品的智能化特性不断增加，以及产品即服务模式的出现，使得产品设计从以机械设计为主转变成真正跨学科的系统工程，这里的学科不仅仅包括传统的机械、光电、软件信息等专业，还包括产品互联、嵌入式服务、用户体验等新的学科。二是满足高度个性化定制需求的设计支撑。在消费高度细分时代，不同的客户分层、不同的地域、不同的应用目标都对产品多样性提出要求，智能制造要求在研发前段即考虑个性化定制研发设计，加大软性个性化定制支持比重，降低多样化对硬件带来的成本压力。三是伴随新技术与设计环节深度融合，营造智能制造的创新研发环境。通过引入增强现实、云计算、大数据分析等技术，支持众创众包的新模式，构建基于智能制造总体设计应用框架。

4.2智能生产环节支撑

生产环节是智能制造提高资源综合利用及降低成本消耗的重点，工业设计有助于制造企业在生产环节呈现卓越效能。一是数字化/模块化工艺设计体系支撑。随着制造企业不断优化产业结构，供应链协作体系将不断变化，在工艺规划环节采用数字化、模块化手段进行规划和设计，为柔性生产和供应链体系调整提供基础；零部件制造商将在工艺规划环节采用数字化手段，以对接研发和总包商。二是设计环节与模块化生产的无缝衔接。随着数字化规划、设计、流程、资源的一体化管理流程引入及工艺的规范化管理和工艺知识库的建立及应用，模块化思想嵌入总装单位，模块化工艺设计重要性凸显。三是智能化工厂设计。智能制造工厂车间意味着智能生产设备的不断引入，并有相应的智慧信息系统和物流网络，这就需要为智能工厂进行一体化的全链条规划设计。

4.3智能管理环节支撑

智能制造背景下，管理与研发、制造、服务等环节将紧密融合，并体现智慧化特性。未来的改变不仅仅是设计本身，在设计过程中的协作方式也将经历一场革命，并以此支撑智能管理环节。一是依托众包、众创的价值链广域协同研发。未来的协同业务将打破地域、资源短缺、应用部署复杂等限制，实现全球范围内的研发协同，并支持新的研发设计模式，设计和专用部件的输入将通过众包方式完成。二是基于云协作的全球供应商协同设计支撑。企业可以基于全球供应商协同环境实现与供应商的高效研发协同，通过供应商技术接口管理、交付需求及计划管理、研发样机协同、交付数据协同管理、工程协调等实现智能制造全球供应商协同管理。三是基于AR/VR的协同设计云平台建设。面向智能制造企业联盟，建立协同研发云平台，提供按需定制的研发工具及应用环境，支持各协作主体基于云端协同环境开展高效运作。

结束语

总之，智能制造面向制造金字塔，打通研发、工艺、生产横向集成和企业、车间、设备纵向集成，引入模块化工艺及生产等先进方法，采用数字化、虚拟化、物联网、大数据等技术，构建工艺规划、工厂规划、生产运营的集成管控环境，支持卓越工厂规划及持续运营，实现高效快速生产，降低生产及运营成本。随着计算处理能力的提升、设备小型化、新型算法和物联网的出现，设计行业也在进入一个新的时代，也就是“计算设计（computationaldesign）”的时代。依托工业设计乃至整个设计行业面向“计算设计”的全面提升支撑智能制造产业的发展，必将对加快推动我国经济发展保持中高速、产业迈向中高端起到关键的推动作用。

参考文献

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