智能制造大潮目前正以白热化的程度向全国铺开,飞机制造业也紧随这波浪潮乘势而上,抓革命、促生产、促发展,这无疑是一个提高航空工业发展的机遇,问题是,我们该如何下这盘棋?智能制造是以工业4.0为支撑基础,我们的民机工业目前处于工业?.0,是否具备智能制造的基础?数字化的教训我们应该深切体会,我们必须制定出切实可行的智能制造实施计划,再不能人云亦云,抓了芝麻,丢了西瓜。我们的航空制造工业基础经不起折腾。
在智能制造领域,北航机械工程及自动化学院原院长、北航江西研究院创始院长、国家智能制造专家委员会专家刘强教授的智能制造“三不要”理论广为传播并影响深远,对制造企业智能制造起到了积极而务实的推动作用。2015 年 1 月 17 日,刘强教授在北京香山举办的中国智能制造百人会筹备会上,首次提出智能制造 “三不要” 理论,如今还即言犹在耳,“不要在落后的工艺基础上搞自动化,不要在落后的管理基础上搞信息化,不要在不具备数字化网络化基础时搞智能化” 。
在飞机制造领域,智能制造与现行飞机制造的关系可概括为技术融合、效率升级与范式变革。智能制造通过数字化、网络化和智能化技术重构传统制造流程,解决传统模式在效率、精度、成本等方面的瓶颈,同时推动航空工业向更高层次的“中国智造”转型。以下是具体分析:
一、技术融合:智能制造对传统制造的赋能
1. 设计与工艺优化
- 数字孪生技术:构建飞机全生命周期的虚拟模型,实现实时仿真与优化。例如,空中客车通过数字孪生将A350发动机维护效率提升15%。
- 智能工艺设计:基于模型的工艺规划(MBP)减少人工干预,如中航西飞通过AI大语言模型实现工艺参数的智能推荐,缩短设计周期。
2. 生产与装配效率提升
- 柔性生产线:成都新都区航空产业园通过130+条智能化生产线,将C919机头的3200多个零件加工效率提升30%,结构件配套半径从全球压缩至1小时车程。
- 机器人协同:波音787采用自动化铆接机器人,使机身装配时间减少50%;中航西飞引入AI图像识别技术,质检效率提升80%。
3. 质量与可追溯性增强
- 实时监测与预测性维护:通过工业物联网(IIoT)采集设备数据,提前预警故障。例如,通用电气利用IIoT平台将航空发动机维护效率提高20%。
- 全生命周期数据管理:中国商飞建立MBD(基于模型的定义)系统,确保设计、制造、检测数据的实时同步,减少人工误差。
二、生产模式变革:从“经验驱动”到“数据驱动”
1. 传统模式局限
- 依赖人工经验与物理样机,研制周期长(如发动机研发需3年)、成本高(如单架飞机备件成本占售价10%)。
- 装配依赖实物样板传递,易因误差累积导致修配量增加(如早期飞机机身对接需大量手工调整)。
2. 智能制造新范式
- 虚拟验证替代物理试错:通过仿真技术(如VPE工具套装)实现发动机设计与制造的虚拟验证,缩短研发周期至6个月。
- 智能决策支持:利用大数据分析优化生产计划,如中航工业通过MES系统动态调整装配线任务,减少停工时间10%。
三、产业链协同:智能制造重构生态
1. 供应链整合
- “链主聚链属”模式:以成飞、中国商飞为核心,吸引上下游企业集聚,形成1小时供应链网络,降低物流与协作成本。
- 跨行业协同:华为、阿里云等企业参与航空智能制造平台建设,推动5G、边缘计算等技术在生产中的应用。
2. 全球化与自主可控平衡
- 在发动机、航电等“卡脖子”领域,通过智能制造实现国产化替代。例如,中国航发成发反推短舱项目实现首台套国产化下线。
- 合资模式引入国际资源(如CFM国际公司),同时推动民企参与国际竞争(如西子航空为波音空客等供货)。
四、挑战与未来趋势
1. 现存问题
- 技术壁垒:高精度传感器、智能算法等核心技术仍依赖进口,如航空发动机热障涂层工艺。
- 人才缺口:复合型人才(兼具航空制造与IT技能)短缺,制约技术落地。
2. 发展方向
- 深度智能化:探索生成式AI在设计优化中的应用,如基于大语言模型的工艺参数自动生成。
- 绿色制造:通过智能能耗管理降低生产碳排放,如成都航空产业园推动高端数控机床国产化,减少进口设备依赖。
- 标准体系完善:制定智能制造在航空领域的行业标准,如数据接口规范、安全认证流程。
智能制造与现行飞机制造的关系是继承与超越的辩证统一:前者在保留传统制造的工程经验与质量控制基础上,通过数字化、智能化手段突破效率与精度瓶颈,推动航空工业向“高精度、低成本、短周期”的方向转型。
经过一年的潜心钻研与深入思考后,2016年刘强教授进一步提出了智能制造“三要理论”,即“智能制造标准规范要先行;智能制造支撑基础要强化;赛博物理CPS理解要全面” 。“三要理论”智能制造标准规范要先行,智能制造支撑基础要强化,赛博物理CPS理解要全面。
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