首页面向智能制造的数控系统
随着德国工业4.0的提出，智能制造成为制造技术发展的主攻方向。中国制造2025和美国工业互联网等都从国家的战略角度明确了智能制造的核心地位，并且相互间技术的交流与标准融合不断加深。特别是我国从制造大国向制造强国的转型更加迫切，着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，成为实现中国制造2025目标的关键，其中十大重点领域就包括高档数控机床和机器人，所以面向智能制造的数控技术成为需要优先解决的重要课题。
实现智能制造的核心是信息处理和物理过程的深度融合，传统制造过程主要是在实体空间依靠生产设备制造产品，设备和过程本身很少或不产生数据，即使很少的数据信息也处于割裂状态，制造效率和自动化程度的提高主要靠物理设备。随着网络信息技术的发展，逐步发展为通过物联网和互联网进行人与人、人与机、机与机的协同和交互模式，进一步建立物理设备和过程的数字模型，不断进行仿真和优化，提高生产效率和效益，这就是所谓的CPS(Cyber Physical Systems)信息物理融合系统。面向智能制造的数控系统必然是以CPS为基础构建，它不再仅仅是机床设备的控制系统，而是成为工厂甚至整个智慧城市的一个智能节点。
实现智能数控的技术路线
什么是智能制造目前还没有统一的认识，相关文献主要从智能制造具有的特征方面来描述。1988年日本通产省( MITI) 提出智能制造系统(intelligent manufacturing system，IMS) 的设想，1989年形成国际合作项目正式文件，旨在21世纪全球化的大趋势下通过国际合作共同研发新一代制造系统，迎接新世纪全球变化的挑战。20 世纪90年代IMS项目对未来工厂的构思，已经大致涵盖今天智能制造的内涵。
智能制造是一个系统，它不仅仅是智能技术的组合，也不仅仅局限在生产制造的业务领域，它是以融合了当前最新技术，贯穿研发、制造、客户服务等的全价值链领域。所以数控系统的智能化就不能仅仅从制造环节本身考虑，提高其工艺柔性、质量和效率，还要从整个系统的角度考虑。特别是我国数控系统厂商和研究机构，在传统制造技术本身落后于先进发达国家，如何在新模式和理念的引导下实现超越成为数控系统发展的新路径。基于互联网和计算机技术的“互联网+”恰是技术升级中一个非常重要突破点。如何发挥中国的互联网和制造融合的优势将会成为制造业转型升级的重要路径。
在中国信息物理系统白皮书中提出的构成CPS的四大核心要素，“一硬”( 感知和自动控制)、“一软”(工业软件)、“一网”(工业网络)、“一平台”(工业云和智能服务平台)，通过状态感知、实时分析、科学决策、精准执行四个过程解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化(图1)。状态感知就是通过各种各样的传感器感知物质世界的运行状态;实时分析就是通过工业软件实现数据、信息、知识的转化;科学决策就是通过大数据平台实现异构系统数据的流动与知识的分享;精准执行就是通过控制器、执行器等机械硬件实现对决策的反馈响应。CPS具有明显的层级特征，小到一个智能部件、一个智能产品，大到整个智能工厂都能构成信息物理系统。信息物理系统建设的过程就是从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向大系统、巨系统演进的过程。CPS分为单元级、系统级、系统之系统SoS(System of Systems)级三个层次。虽然数控机床可看成由多个具有单元级的主轴单元、进给单元以及冷却系统等单元组成，但这些单元在系统中不具独立承担任务的功能，所以将数控系统看成单元级CPS更容易理解制造系统及制造生态系统的三层架构。
图一 CPS本质
在互联网技术的推动下，越来越多的新兴商业模式不断涌现。其中最具代表性的就是“分享经济”，它给我们带来了基于分享模式的新业态，例如在汽车、房产等领域出现的APP打车、APP租房等互联网的分享应用模式。在制造业，互联网和新经济模式如何落地?如何适应“分享经济”将会成为一个重要的研究内容。
智能手机的出现使得互联网相关产业进入了一个爆发式的增长，新兴商业模式不断出现，智能终端在技术上的突破在其中起到了极其重要的作用，所有互联网相关的应用和技术都离不开通过智能终端与人建立的链接。而在机床行业中，链接人与设备的智能终端正是数控机床的大脑数控系统，所以以CPS架构研发面向智能制造的数控系统，并以此构建起制造生态系统是实现智能制造的可行路线。
数控系统的开放互联
从19世纪50年代第一台数控系统出现到现代开放式数控系统，期间经历了多次重大变化，但是这些变化都局限在单机的功能和单元技术的革新和升级。设备的联网相关技术进展缓慢。
近年来，出现了不同结构层次的数控系统产品，包括全系统、半成品和核心软件，见表1。例如，德国的ISG公司仅提供数控软件知识产权，由用户自行配置或二次开发形成自己品牌的数控产品。美国国家标准与技术研究院NIST及其他开源组织可提供开源的LinuxCNC数控软件，用户可免费得到其源代码，并可在GNU共享协议下进行开发。德国的PA(Power Automation)公司、倍福(Beckhoff)公司则提供模块化的数控系统平台，由用户自行配置后形成自己品牌的数控产品。美国DeltaTau公司提供PMAC运动控制卡和相关软件，由用户开发组成自己的数控系统等。
智能数控系统的发展
在工业4.0及“互联网+”的背景下，数控系统的未来发展与竞争出现了新的变化，在中国更多的竞争将会聚焦在如何利用互联网的优势，让数控系统的计算能力获得无限扩展，并且通过对分享经济等新兴商业模式的理解，合理打造与之相适应的功能成为未来的重要趋势。
1.数控系统智能化要求
从制造技术本身来看，数控系统的智能化在如上图的四个方面进行：操作智能化、加工智能化、维护智能化和管理智能化。 机床在加工过程中通过采用各种传感器，借助实时监控和补偿技术，进一步提高机床的性能。日本马扎克、大隈等公司在智能化方面提供了许多先进的技术，如主轴抑振、智能防碰撞等功能。沈阳机床i5数控提供了基于特征的编程和图形化诊断等功能。
2.基于云平台的数控系统
在云计算的基础上德国斯图加特大学提出“全球本地化(glocalized)”云端数控系统，其概念如下图所示，从图中可见，传统数控系统的人机界面、数控核心和PLC都移至云端，本地仅保留机床的伺服驱动和安全控制，在云端增加通信模块、中间件和以太网接口，通过路由器与本地数控系统通信。这样一来，在云端有每一台机床的“数字孪生(Digital Twin)”，在云端就可进行机床的配置、优化和维护，极大方便了机床的使用。实现所谓的控制器即服务CaaS(Control as a Service)。
数字孪生是指特定物理对象的数字镜像，包括描述其几何、材料、组件和行为的设计规范和工程模型以及其所代表实体特有的生产和运营数据，成为形影不离的“伴侣”，是物理对象属性及状态的最新和准确的实时镜像，包括形状、位置、状态和运动。机床的数字孪生可在多个信息域同时存在，有多个“化身”，在产品设计阶段承担方案论证、结构和功能验证以及性能参数优化的作用;在构建工厂的规划阶段参与完成布局规划、系统优化模拟仿真等工作;在运行阶段进行加工状态判断和预测，实现机床的智能控制和预防性维护，直到产品报废终结，甚至在其后还存在。
3.互联网数控系统及其生态系统
在互联网条件下，数控系统必须要成为一个能够产生数据的透明的智能终端，让制造过程及其全生命周期“数据透明”。通过智能终端的“透明”，实现制造过程的透明，不仅仅方便加工零件，同时产生服务于管理、财务、生产、销售的实时数据，实现设备、生产计划、设计、制造、供应链、人力、财务、销售、库存等一系列生产和管理环节的资源整合与信息互联。
沈阳机床集团围绕i5智能机床在世界上领先建立起了机床生态系统，图6是i5智能机床关于数据产生和应用的示意图，通过“透明”的i5智能系统，i5智能机床可以实时在线，为上述管理过程提供精准的数据依据，成为新制造业态的基础。
i5智能机床的数据产生及应用
基于iSESOL实现的智能机床互联网应用框架
iSESOL(i-Smart Engineering & Services Online，是沈阳机床旗下的公司研发的云制造平台，例如云端产能分享平台，用户可以将闲置产能公示于iSESOL产能平台，有产能需求的用户无需购买设备即可快速获得制造能力，通过这种方式产能提供方可以利用闲置产能获得收益，产能需求方可以以较低的成本获得制造能力，双方通过分享获得利益最大化。无疑，这种模式将会成为制造业互联网+的一个重要形式。
上图为基于iSESOL平台的智能机床互联网应用框架。所有的i5智能设备通过iPort协议接入iSESOL网络，非i5的设备(如OPC UA终端或者MTConnect终端)可以通过iPort网关接入iSESOL网络。类似ERP、MES、远程看板等云端的APP应用通过iSESOL聚合的实时数据和访问接口实现对远程设备的统一访问。iSESOL提供针对不同设备的数据字典映射统一不同设备的访问方式，云端APP只需通过标准的服务或者参数命名即可订阅各类事件和数据信息，实现统一的设备访问。最终用户可以通过不同的终端安装APP实现对设备的各类互联网应用。在这个平台下建立的产能协同生态系统目前已接入机床几千台，目前日常联机接入二千五百台左右。
4 结论和展望
机床数控系统的智能化与网络化是大势所趋，基于CPS的理念引导智能数控系统发展，通过网络、平台从整个系统的视角实现数控机床的智能化。
智能化的发展是一个循序渐进的过程，目前对智能化还有不同的理解，也没有普遍适用的解决方案。数控机床商业模式的创新和真正落地运营就一定依赖于数控系统的智能化与网络化。未来的数控系统将会越来越多地将互联网的影响渗透到制造环节，通过数据的累积、传输和挖掘，将会诞生越来越多的智能化制造能力，透明和分享化将会为制造业带来翻天覆地的变革。
