智能制造背景下APS发展新重点

智能制造随笔 2019/06/21 23:37

这是2019年6月发表在“网信军民融合”杂志上的文章,是当时根据 2019年eworks春季MES论坛 上的发言整理的内容。

智能制造背景下APS发展新重点

王爱民

北京理工大学 机械与车辆学院 数字化制造研究所

1 前言

APS Advanced Planning Scheduling ,高级计划排产)是智能制造核心工业软件。随着 MES 应用越来越广泛以及越来越深入,以及随着企业对智能生产管理决策的需求愈发强烈, APS 将成为企业进行 MES 应用扩展和提升的重点,也是贯彻落实智能制造的重要抓手

[1]

APS 是当前我国提出的 智能 +” 战略的重要落地方向之一,其以决策为特征的特点,将为制造企业车间或产线的有序、协调、可控和高效运行提供有力的支持,必须引起足够的重视。目前制造企业对于 APS 的需求已经呈现出自发迫切的态势,从而也为 APS 的发展提供了良好的契机。本文从 APS 发展需求分析及其典型业务应用场景入手,重点结合智能制造背景特点提出 APS 发展新重点,尤其是针对我国目前普遍建设实施的自动化生产线的现状,提出基于 APS 的智能管控思路,力求能够为我国制造业智能制造核心工业软件 APS 技术、架构和应用进行更加明确的梳理,为推动智能制造和 APS 的良好发展提供支持。

2 APS发展需求分析

APS 的内涵在具体应用上体现为两个方面:计划排产和动态调度。计划排产偏重于静态和总体的计划制定,动态调度偏重于执行过程的及时调整。不能响应生产扰动的 APS 无法适应动态的生产环境,只能说解决了企业部分需求而已,一般情况下,企业也不会用只能进行静态排产的 APS 。随着智能制造相关需求和技术发展的双向驱动, APS 的发展需求也日益强烈

[2]

1 )精益生产业务需求驱动: 计划是工厂和车间运行的协调中枢,是实现各种业务协调运行的牵引中枢,尤其是作业计划是其中重点。如果没有作业计划,哪个订单哪道工序什么时间在什么资源上需要什么样的物料的逻辑联调就难以建立,物料准备和配送也就具有一定的盲目性,更遑论对物料采购延伸的牵引了,协调的精益性将大打折扣,当作业计划发生变化后,波浪式传播下相关计划和业务的及时有效的动态调整,也将无从谈起。

2 )工业物联 / 互联技术驱动: 随着物联网技术的逐步兴起,高频快速的数据采集也日益得到实施应用,传统的“以人托底”的 MES 运行方式,也日益走向直接将指令下发到执行资源之上的模式,数据状态的反馈及时性和准确性也有了很大提高,一方面是为 APS 提供了可行的基础,另一方面也增加了 APS 的优化空间,其重要性也越发增强,开始从“奢侈品”走向“必需品”。

3 APS典型业务应用场景

APS 的典型应用场景体现在交货期答复、确保交货期以及快速响应调整三个方面,是贯穿整个生产过程的综合决策,如图 1 所示。

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1  APS 典型应用的三个层次

1 )交货期答复

客户订单必然带有交货期要求,快速有效的回答就是企业必须面对和解决的问题。利用 APS 进行交货期答复时,必须综合考虑如下因素:

l 基于产线当前快照状态的排产,不能假定产线是空的;

l 如果客户订单优先级较高,则属于插入式而非追加式排产,会对当前在制的交货期产生影响的,如何保证影响最小或特定追求,是需要解决的问题;

l 如果为了满足新订单的交货期,原先的任务是否要拿出去外协,外协决策如何做也是需要解决的问题;

l 一旦涉及到产能评估,就应该想办法提高资源利用率,分批优化、单元化运行等就是需要考虑的重点;

l 识别瓶颈设备并让瓶颈设备加班,或者所有设备都加班,加班到什么程度,也是需要考虑的问题;

l 现有在制订单可能相比新订单优先级更高,如何保证这个订单的交货期,也是需要解决的问题;

l 排产或能力评估应满足物料供应的约束。

2 )确保交货期

确保交货期需综合运用多种手段,以满足当前大规模定制生产所要求的订单碎片化、短交货周期等要求,有如下措施可以采取:

l 通过对订单、工序的合理分割,以及工序间接续方式的优化设置缩短订单的生产周期,提高订单交货期的遵守率;

l 通多对小批量订单的组批生产,减少不必要的生产切换,实现交货期与生产经济批量的权衡优化。

l 面向工序级配作、层次化关联订单、批处理环节组批等实际需求,支持齐套协同生产;

l 综合考虑动态的物料供应情况,实现作业计划与物料计划的联动计划制定。

3 )快速响应调整

动态调度目标是在实时掌握生产现场资源使用情况、已有作业计划的执行情况等基础上,通过对作业计划的动态调整使作业计划与生产现场的实际制造执行状态保持一致,始终保证对现场的指导性。在这个过程中,需要响应来自计划任务、生产工艺、物料资源、生产执行等层次的生产扰动,以实现快速的响应调整

[3]

。典型的生产扰动因素及其调整要求示意如图 2 所示。

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2 典型的生产扰动因素及其调整要求示意图

4 智能制造驱动的APS发展新重点

结合当前智能制造需求和技术的发展, APS 呈现出一些新的特点,有如下 6 个方面的发展重点值得思考。

1 )智能制造大规模定制生产模式需求,决定了订单碎片化的特点,提出了大规模复杂调度问题处理需求,进而对优化算法及智能性提出了更高的要求。

主要体现在两个方面:

一是:大规模定制生产模式下,订单呈现碎片化的特点。其原因主要是在大规模柔性定制生产需求下,订单的种类日益增多,单个订单的数量日益减少,大规模混流作业控制将是制造企业运行的常态;

二是:大规模定制生产模式下,排产调度约束丰富化特性日益凸显。不仅是传统的作业、机床的调度,需考虑物流、刀具、程序、夹具等多方面的约束的协调,这些资源的协同随着车间生产分解活动的增加,将呈现更加骤密、频繁的特点,也为作业排产提出了更高的要求。

2 )智能制造对精益协同化的需求,提出了多计划关联协调处理 - 管控流程的有机联动调整的需求,进而也对优化及其智能型提出了更高的要求。

主要体现在两个方面:

一是:多计划关联的有机性。主要包括作业执行计划、物料准备计划、物料配送计划、作业辅具计划等,这些计划都具有复杂的协同要求,从而对计划的有序、协调控制提出了更高的要求。

二是:计划协调的精细性:同样由碎片化订单牵引下,车间的生产协作活动越发频繁,作业相关各项计划的协调频率,也将愈发精细,从粗放的天、小时逐步过渡到分钟,从手工协调相自动化协调转变,从信息协调向自动执行协调转变。

3 )智能制造软硬一体的控制实时化特点,提出了高频快速实时响应调整要求,从而对 APS 中的动态调度及服务化处理机制提出了更高的要求。

主要体现在两个方面:

一是:设备状态实时反馈不管从技术还是实际应用上都可以实现并得到普遍运用,在这种情况下,随着设备联网,资源状态反馈将呈现实时性的特点,对 APS 提出了及时作出响应的要求;

二是:执行状态实时反馈也日益成为常态。随着 MES 想软硬件一体化方向发展,跨越人而直接到设备的趋势越来越明显,执行状态的将逐步由机器自动反馈的趋势,这种快速的反馈将更为精确和实时,对 APS 提出了实时动态响应的要求。

4 )智能制造对制造系统的柔性化快速重构的需求,提出了高频快速实时重构调整需求,对 APS 提出了状态驱动及反应式调度的要求。

主要体现在两个方面:

一是:产线 / 单元状态驱动将成为常态,实现技术途径也将不再成为问题。在这种情境下,将为 APS 提供巨大的状态优化调度空间,但同时也导致了 APS 技术复杂性的大幅提升,从而形成了状态驱动的有序协调调度控制需求;

二是:重构执行一体化控制也将成为未来柔性自动线运行的常态。基于柔性自动线的离散化处理,在产线 / 单元构成部件 CPS 的支持下,产线 / 单元动态运行形态呈现重构执行一体化控制特点,为“软件定义制造”提供了可能性,对反应式 APS (软件)技术发展提出新要求。

5 )高性能计算技术的发展,推动 APS 发展呈现跨层次与跨车间特点

企业或车间业务本身具有有机耦合集成的特点,传统分层 / 分车间计划模式的技术限制正在消失,推动 APS 向精细化作业级全局联动调度方向发展。

l 分层计划具有明显的缺陷。目前主生产计划、物料需求计划、作业排产计划的跨计划协同调整性能力差;装配 - 加工的级联协调、外购物料齐套的协调性差。这些都是严重影响一体化集成计划的执行能力,很大程度而言,割裂了各级计划之间的有些协调关系。

l 计算技术的发展奠定了良好的基础:传统的分层计划控制、分车间计划控制的计算技术限制逐步消失,大企业应建高性能计算中心,充分利用云计算、边缘计算等技术,具备实现集成计划的技术基础。

l 全局精细联动调度的需求日益迫切:从全局角度、从作业级精细角度、从跨车间角度、从综合外购物料(最终或过程) - 自制 - 装配的多级 / 网状关联的物料精益匹配与协调的角度,实现全局精细联动调度,将是未来的一种发展趋势。

6 )工业物联网技术推动 APS 发展呈现 协同社会化 特点

工业物联网以及基于物联网的工业互联网的发展,也得到了国家各级部门的重视和支持。物联网技术的发展,车间或产线内装置以及产品(任务)均具有一定智能性,对 APS 的推动发展也是非常明确的。主要体现在两个方面:

一是,对于具有智能特点的车间构成,与之相适应的 APS 必须充分利用智能产品(任务) / 装置的智能性优势,否则将同传统的 APS 无异。传统的 APS 属于中央集控型的 APS ,而物联网具有提升的分布智能性,这是两种完全不同的形式。这方面的 APS 发展将呈现多智能体的特点,即 MultiAgent ,其运行形式也将呈现出社会化协作的特点,可以参考人类历史上的不同社会构成形态及其运行机制,并贯彻到 APS 中,也可以按照一种更加合理的方式构建多智能体下 APS 的运行模式。多智能体技术是自动化领域的一个重要技术方向,比如多智能体协同控制等, MA-APS 的发展应该进行借鉴。

二是,基于物联网的工业互联网,乃至产业互联网的发展,将为 APS 提供一种新型的应用场景,即非面向某个具体的产线、车间或工厂,而是面向广域的多企业协同生产,或者产业链条的整体排产调度,在资源表达、能力表达、任务工艺表达等方面具有自身的特点,排产过程中物流因素将是一个重要考虑因素。

5 自动化柔性线智能APS发展思路

毫无疑问,自动化技术是智能制造发展的重要支撑技术之一。无可质疑,很多企业将自动化线建设视为智能制造的重要抓手。并且涌现出了一些“黑灯生产”、“无人工厂”的示范案例。本质上,或者大多数情况下,我们所说的自动线,更多的体现为物流周转基础上的联动动作时序的协调,可以视之为一系列离散硬件装置在特定动作序列约束下运行的生产线。传统的自动线是通过 PLC 梯形程序进行控制,或者通过专门的工控软件进行控制,不仅控制正常的流程,也应该具有一定程度的异常处理控制能力。

因此,本文结合目前很多企业在上马自动化线或已经建成自动化线的局面下,如何进行智能化提升,也是不得不和必须面对的问题。本部分从两个方面论述:一是德国工业 4.0 关于自动化柔性线的智能管控思路;二是融合 APS 的自动化柔性线智能提升步骤。

1 )德国工业 4.0 关于自动化柔性线的管控思路

2 是德国工业 4.0 的典型资料图片,其所表达的含义是生产线中所有的硬件单元都有对应的软件形式的服务,比如传感器服务、控制服务、通讯服务、校验服务、信息服务等,整个 CPS 网络系统就是一个服务连接网络,具有“服务联网”的概念,这些服务有层次并且能够动态组合配置

[4]

。所谓的智能管控,体现为硬件资源的离散化,通过服务化封装,实现业务资源链条的重构与控制,并可以进一步的支持“软件定义制造”理念的落地。

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3 德国工业 4.0 关于自动化柔性线的管控思路

2 )融合 APS 的自动化柔性线智能提升步骤

德国工业 4.0 所宣传自动化柔性线智能管控的核心是实现资源的柔性配置,而这种配置的手段就是面向智能制造的 APS 的重要发展方向。融合 APS 的自动化柔性线智能提升步骤如下所述。

l 提升自动线构成要素装置的 CPS 独立控制能力: 对于自动化产线线而言,一般都是连续的没有间断的按照时序执行动作。但这些动作时序的执行,也是需要依靠一些构成要素装置的,比如阀、泵等,或者是各种集成程度的独立装置等。对这些要素按照能够状态反馈、指令执行的方式,进行改造和提升,为后续的智能化柔性控制提供支持。

l 支持任何构成要素装置的必要性联动控制能力:这种联动控制并不是限定自动化产线中某两个装置的固定时序,其核心目的是增加柔性,目标是自动线上任何需要建立关联的构成要素装置能够实现联动控制。这方面的分析可以从产品的工艺流程角度入手,按照生产过程中各个构成要素装置时序关系进行分析。

l 以产品性能保证为核心的工艺知识沉淀及物化能力: 产线对产品性能保证的技术提升无止境的,根据需要可以分析产品的性能指标的保证机制,比如引入机器视觉、比如引入自适应加工等,丰富自动线运行的知识基础上的智能化内涵。

l 多产品混线生产的关联控制与协调能力: 只有当自动线能够支持多产品混线生产,自动线能够提供柔性的关联控制与协调能力,才能说这条线具有智能的味道。比如自动数控加工线,可以自动的获取状态并进行分析,可以下发指令进行硬件装置的工作参数调整;比如自动数控加工线,根据需要为不同的硬件装置传递不同的数控程序;比如不同产品的工艺流程不同,可以通过柔性的联动控制,实现生产路径的快速转换,以及不同品种产品在自动线上的混流交叉生产。

l 基于 APS 的软硬一体化控制的柔性控制: 如果自动线只是生产一种产品,则所有的硬件要素装置锁定了某种动作指令序列而已。但如果自动线是多品种混线的,则动作指令序列将具有复杂的组合联调配置要求。如果这种组合判断比较简单,可以通过 PLC 或工控软件来实现。但如果这种组合判断比较复杂,尤其是加入了智能化体现的分析、推理、决策等内容,单纯的状态 0-1 式或阈值式判断将无法满足需求,需要引入复杂软件系统的形式进行控制,才能满足需求。并且,这种复杂软件控制系统,面对多产品混流生产的复杂的生产过程,将是目前传统的 APS 向软硬一体化紧密关联协调控制的重要转变和发展方向。

6 结论

APS 虽然作为智能制造的核心工业软件具有重要的地位和作用,但目前不管是 APS 的产品选型以及 APS 的应用都存在较大的局限和问题,已经成为制约智能制造后续发展的重要瓶颈。本文对智能制造背景下 APS 内涵与发展需求、典型业务应用场景、发展新重点,以及自动化柔性线的发展思路等进行了初步的分析和探索,以期能够对我国 APS 技术的发展提供借鉴参考。

参考文献

[1] 制造强国战略研究项目组 . 制造强国战略研究:智能制造专题卷 [M]. 北京:电子工业出版社, 2015.

[2] 辛国斌 . 智能制造探索与实践: 46 项试点示范项目汇编 [M]. 北京:电子工业出版社, 2016.

[3] 王爱民 . 制造执行系统( MES )实现原理与技术 [M]. 北京:北京理工大学出版社, 2014.

[4] 国务院发展研究中心课题组 . 借鉴德国工业 4.0 推动中国制造业转型升级 [M]. 北京:机械工业出版社, 2018.

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作者信息: 王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。 本文来源公众号: 智能制造随笔 欢迎关注。

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