Frontiers of Engineering Management, Nov. 2018, Volume 5 Issue 4, Pages 420-450
关键词：高端装备，智能制造，工程管理，信息技术
论文主题
高端装备智能制造工程管理是一个工程技术与管理技术深度融合的系统工程，集自然科学、技术科学、工程科学、系统科学、社会科学和人文精神于一体，通过科学技术创新、组织管理创新和体制机制创新的有机融合，实现综合集成创新，在高端装备智能制造工程中具有战略统领性。以互联网、云计算、大数据、人工智能为主要内容的新一代信息技术的发展深刻地影响着高端装备智能制造及其工程管理过程，在产品构造系统技术、产品全生命周期管理、制造资源组织、制造模式创新和企业生态系统重构等方面都产生了重大影响。本文系统性地分析了新一代信息技术对高端装备智能制造及其工程管理带来的深刻影响，并在此基础上全面综述了新一代信息技术环境下高端装备智能制造工程跨生命周期管理、网络协同管理、创新研制任务集成管理、智能工厂的运营优化、质量与可靠性管理以及信息管理与智能决策等关键科学问题当前的研究热点、研究挑战和未来的研究方向。
研究背景
高端装备智能制造处于装备制造价值链高端和产业链的核心环节，是国家科技水平和综合实力的重要标志，是国家技术进步和产业转型升级的重要保障，是事关国家经济安全和国防安全的战略性产业，大力发展高端装备智能制造是国家重大战略需求。在高端装备智能制造领域，有很多卡脖子技术，高端装备智能制造工程管理技术是其中之一。当前，以互联网、云计算、大数据、人工智能为主要内容的新一代信息技术深度融合到高端装备制造过程，引发高端装备制造业的组织方式和管理模式发生重大变革，推动高端装备制造业的新一轮重大技术创新和管理创新，在诸多方面极其深刻地影响着高端装备制造业的制造模式和发展战略。围绕新一代信息技术环境下高端装备智能制造及其工程管理，以美国、德国、英国等世界发达国家和地区区把发展新一代信息技术环境下高端装备智能制造作为国家竞争制高点之一，提出并实施了新的发展战略与计划，例如，美国先后发布了“先进制造伙伴计划”和“先进制造业国家战略计划”，德国制定了“‘工业4.0’战略”，英国、法国和日本也相继颁布了“英国制造2025”、“工业振兴新计划”以及“2014制造业白皮书”等一系列发展高端装备智能制造业的战略举措。我国政府着重强调新一代信息技术与制造业的深度融合，先后发布了《中国制造2025》、《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《新一代人工智能发展规划》等多项与加快高端装备智能制造业发展相关的产业规划和政策措施。除此之外，美国通用电气、波音和德国西门子等世界一流高端装备制造企业纷纷抢占新一代信息技术环境下产业竞争制高点和技术制高点，积极发力高端装备智能制造相关产业。面对高端装备智能制造业国际竞争的新格局和新一代信息技术环境下高端装备智能制造产业发展的新要求，需要我们系统深入地研究高端装备智能制造工程管理中面临的一系列关键科学问题。
研究内容
新一代信息技术与制造系统的深度融合，扩展了高端装备产品价值链，产品技术和制造技术更为复杂，科技创新更加密集，开发、生产和服务中的协作更加紧密，大规模定制、服务化制造、协同化制造等新型制造模式不断涌现，使得高端装备智能制造工程管理呈现出新的特征：（1）制造数据多元化。高端装备制造数据来源复杂、类型丰富、体量庞大、价值密度低、更新快；（2）制造产品服务化。新一代信息技术使得高端装备产品进化为智能互联产品，在此背景下高端装备演变为一系列集成服务；（3）制造方式个性化。企业能够快速准确发现客户需求，按照客户个性化需求，以低成本实现大规模定制化生产；（4）制造过程协同化。新一代信息技术环境下高端装备制造的竞争是整个价值网络的竞争，需要通过价值链的横向集成和制造企业内部纵向集成，实现制造过程协同；（5）制造资源全球化。新一代信息技术环境下，分布在不同时间和空间维度的设备、生产线、生产车间、企业等多层次的制造服务资源可以通过服务化的方式实现跨时空集成与共享。
这些新的特征改变了高端装备智能制造过程中人与人、人与组织、组织与组织、组织与资源等交互方式和行为方式，进而使得新一代信息技术环境下高端装备智能制造工程管理中的跨生命周期管理、网络协同管理、创新研制任务集成管理、智能工厂的运营优化、质量与可靠性管理以及信息管理与智能决策等关键科学问题面临新的研究热点与研究挑战。关键科学问题及相互关系如下图所示：
Fig. 1 Relationship among the key issues on engineering management for HEIM
在高端装备智能制造工程跨生命周期管理方面。业务过程集成、业务过程优化、数据集成与溯源、外部信息源的发现与融合、数据质量控制是当前高端装备智能制造工程跨生命周期管理的研究热点。但在新一代信息技术环境下，异构业务过程集成、基于海量业务运行日志的定量优化业务流程、端到端数据集成与溯源、制造领域外部信息资源的发现与融合是未来研究的重点方向。
在高端装备智能制造工程网络协同管理方面。当前装备制造业供应链、服务链以及价值网络等方面的研究缺乏一定的系统性。在新一代信息技术环境下，制造供应链端到端集成与协同优化、服务链的构建与协同调度、价值网络的建模与评估、价值网络的预测与动态演化是高端装备智能制造工程网络协同管理未来研究的重点方向。
在高端装备智能制造创新研制任务集成管理方面。任务需求分析与管理、任务分解与资源配置、网络建模与分析以及系统集成验证等研究领域是当前的研究热点。在新一代信息技术环境下，将集中围绕数据驱动的高端装备创新研制用户需求获取与分析、数据驱动的高端装备创新研制任务资源动态优化配置、数据驱动的高端装备创新研制任务网络化建模与评价、数据与模型驱动的高端装备创新研制任务集成与验证评估等开展工作。
在高端装备智能制造智能工厂的运营优化方面。当前围绕制造系统建模、工业大数据、复杂制造系统调度优化等方面存在大量探索性研究。在新一代信息技术环境下，智能工厂的建模理论与方法、基于工业大数据分析的智能工厂知识发现和知识管理方法、智能制造系统的适应性调度和闭环优化、智能工厂运行模式和管理方法是未来研究的重点方向。
在高端装备智能制造质量与可靠性管理方面。传统的大批量生产质量控制方法、大样本可靠性分析方法和寿命预测方法已经不能适应智能制造环境下高端装备制造全生命周期质量与健康管理的新要求。未来将重点研究工业互联网环境下高端装备智能制造工程的质量管理、“互联网+”环境下质量控制与评价方法、工业互联网环境下高端装备寿命预测技术以及故障诊断与健康管理平台的集成与应用等领域。
在高端装备智能制造工程的信息管理与智能决策方面。当前围绕装备制造的信息管理方法、高端装备制造信息服务的语义集成与交互、面向服务的云制造信息系统结构设计方法、智能决策方法和决策支持系统等方面存在大量研究性工作。在新一代信息技术环境下，应重点研究面向产品生命周期的数据资源管理方法、信息服务标准、面向云制造信息服务系统开放式结构设计方法、多层次动态智能决策方法和决策支持系统结构等领域。
结语总结
高端装备智能制造工程管理是一类多层次、多学科、多主体深度耦合的复杂系统工程，是思想性、科学性、技术性和工具性的统一体。在对新一代信息技术环境下高端装备智能制造工程管理理论与方法的研究中，需要我们从更高的维度对智能制造工程管理活动予以关注与思考，以辩证的思维方式审视智能制造工程管理中的关键科学问题，从而在工程管理理论与工程管理实践的循环推进中，推动工程管理理念与工程管理技术深度融合，工程管理体系与工程管理细节协调统一，工程管理规范与工程管理创新互相促进，工程管理队伍与工程管理制度共同提升。
作者信息
杨善林1, 王建民2, 侍乐媛3, 谭跃进4, 乔非5
1. School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, China
2. School of Software, Tsinghua University, Beijing, China
3. Department of Industrial Engineering & Management, Peking University, Beijing, China
4. College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China
5. School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China