生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战
智能制造在企业协同中的优势与挑战
智能制造在企业协同中的优势与挑战随着制造业的转型升级，智能制造成为主要的发展方向之一。
智能制造不仅可以提高企业的生产效率和产品质量，还可以帮助企业实现协同生产，提高供应链的效率。
本文将探讨智能制造在企业协同中的优势与挑战。
一、智能制造的优势1. 提高生产效率智能制造可以通过自动化和数字化技术实现生产流程的优化和升级，提高生产效率。
智能制造可以协同管理各个环节，实现零库存、零事故、零故障的生产流程。
而且，智能制造可以根据市场需求和生产能力进行合理安排，从而避免不必要的浪费，提高生产效率。
2. 提高产品质量智能制造可以通过自动化和数字化技术实现生产质量的提高。
智能制造可以实时监测和控制生产过程中的各个环节，确保产品的质量符合要求。
而且，智能制造还可以根据数据分析进行优化，从而提高产品质量。
3. 实现协同生产智能制造可以通过数字化技术实现生产流程的全面控制和协同，从而实现协同生产。
智能制造可以将各个环节的数据进行自动化分析和传输，实现整个生产流程的无缝协同。
而且，智能制造可以实现供应链的协同，从而提高供应链的效率。
二、智能制造的挑战1. 技术瓶颈智能制造需要依靠先进的自动化和数字化技术，而这些技术目前仍然存在一定的瓶颈。
例如，智能制造需要依靠高精度的传感器和控制系统，但是这些技术的研究和开发目前仍处于起步阶段。
2. 人才短缺智能制造需要依靠高素质的专业技术人才来保障其正常运转和发展，但是目前的人才市场仍然存在着人才短缺的问题。
同时，智能制造也需要对现有的生产工人进行培训和转型，使其能够适应智能制造的发展需求。
3. 安全风险智能制造需要依靠网络和信息技术来支持其生产流程，但是这样也会带来安全风险。
例如，智能制造需要对数据进行存储和传输，而这些数据可能会遭到黑客攻击或数据泄露的风险。
三、智能制造的未来发展尽管智能制造仍然存在很多挑战，但是其未来的发展前景依然广阔。
随着自动化和数字化技术的不断发展和成熟，智能制造将逐渐实现普及和市场化。
制造过程中的质量控制与改善方法
制造过程中的质量控制与改善方法制造过程中的质量控制与改善方法是现代制造业中至关重要的一环，它直接关系到产品质量、生产效率和企业竞争力。
质量控制是指在生产过程中，通过对产品和过程进行监控和调整，以确保产品符合设计要求的一系列方法和手段。
而质量改善则是指通过对生产过程进行持续性改进，以提高产品质量、降低成本、提高效率等目的。
在当今竞争激烈的市场环境下，企业必须不断优化自身的生产流程，提升产品质量和客户满意度，才能在市场中立于不败之地。
一、制造过程中的质量控制方法1. 统计过程控制（SPC）统计过程控制（SPC）是一种通过统计分析来监控生产过程稳定性并及时调整的方法。
它通过收集并分析来自生产线上各个环节的数据，以便及时发现潜在问题并采取相应措施。
SPC常用于监测关键工艺参数如温度、压力、速度等，并通过统计图表如控制图来展示数据变化趋势，并判断是否超出了允许范围。
2. 六西格玛六西格玛是一种以数据分析为基础来优化流程并降低变异性的管理方法。
它将目标定为每百万个机会内只出现不到3.4个缺陷，并采用DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）等阶段来实现问题解决和流程改进。
六西格玛要求团队成员具备专业知识和技能，并注重数据驱动决策。
3. 故障模式与影响分析（FMEA）故障模式与影响分析（FMEA）是一种系统性地识别潜在故障模式及其可能影响，并采取预防性或纠正性行动以消除或减轻故障发生可能性或影响严重度的方法。
FMEA常用于新产品设计阶段，在设计缺陷会导致严重后果时尤为重要。
4. 5S管理5S管理是指整理、整顿、清扫、清洁、素养这五个日语单词首字母组成了5S五个基本原则，在工作场所实施这五项原则可以提高工作效率和安全性。
二、制造过程中的质量改善方法1. 持续改进持续改进是指企业不断寻求创新与突破，在保持稳定运作基础上持续地进行优化升级。
它需要全员参与并建立良好沟通机制，在日常工作中发现问题及时解决，并鼓励员工提出建议参与到流程优化当中。
东北大学柴天佑院士主持的973项目申报书 -复杂生产制造过程一体化控制系统理论和技术基础研究
复杂生产制造全流程运行优化的目的是使运行指标处于目标值范围内的最佳位置。由于存在模型误差和各种扰动，运行优化需要在工况点过渡过程满足时间最优、经济性与产品稳定等性能要求下，达到较佳的目标运行区域。在存在扰动时，调整设计参数使得动态运行优化可行，同时又不降低原有控制性能，需要将动态系统优化求解方法与非线性模型预测控制相结合解决在线动态优化难题。
优化制造流程的整改方案
优化制造流程的整改方案一、制造流程的优化意义制造流程是企业生产中非常重要的环节，它直接关系到产品质量、生产效率和成本控制。
因此，优化制造流程对于企业来说至关重要。
首先，通过优化制造流程可以提高产品质量。
一个严密而有效的制造流程可以确保每个环节都按照规定进行操作，从而避免了人为错误或低效操作所导致的质量问题。
同时，优化后的流程还可以更好地监控生产过程中的关键参数，并实时调整，以确保产品在质量上达到更高水平。
其次，优化制造流程可以提高生产效率。
通过分析和改进现有的制造流程可以消除一些不必要的环节或提高工作效率，从而节约时间和资源。
比如，在某个生产线上可能存在冗余操作步骤或物料等待时间过长等问题，这些都会导致生产效率低下。
经过优化后，这些问题将被排除，使得整个制造过程变得更加高效。
最后，通过优化制造流程可以降低成本。
在一个良好运行的流程中，不仅能够降低废品率和返修率，从而减少了损耗和不必要的成本，还可以节省生产所需的时间和资源。
此外，优化后的流程还能更好地控制库存和物料消耗，避免了过多投入或过度缺料所引起的浪费。
二、优化制造流程的整改方案1. 流程分析与识别问题首先，对现有制造流程进行全面分析，明确当前存在的问题和不足之处。
这包括生产中可能出现的瓶颈环节、低效操作、物料调配不当等。
通过仔细观察和记录实际操作情况，并与实际工作人员沟通交流，可以帮助我们更准确地识别问题所在，并为后续整改方案提供依据。
2. 制定改进目标和规划根据对流程分析结果的总结，确定优化制造流程的具体目标和规划。
例如，提高生产效率10%、降低产品不合格率至少5%等。
同时，在制定目标时需要考虑到现有资源和人力情况，并确保目标是可行且可以达到的。
3. 引入新技术并自动化通过引入新技术和自动化设备来提升制造流程效率是一个有效的方法。
自动化设备可以减少人工操作和错误，提高生产效率并降低人力成本。
此外，新技术如物联网、大数据分析等也有助于监控和优化制造过程中的关键参数，进一步提高生产质量和效率。
工艺流程中的质量控制与改进方法
工艺流程中的质量控制与改进方法工艺流程是产品制造中的关键环节，直接决定了产品的质量水平。
为了确保产品质量达到标准要求，需要进行有效的质量控制与改进。
本文将探讨工艺流程中的质量控制与改进方法，旨在提高产品的质量和竞争力。
一、质量控制质量控制是指在工艺流程中采取一系列措施，以确保产品在各个环节和阶段都符合质量标准。
下面将介绍几种常用的质量控制方法。
1.1 工艺流程监控工艺流程监控是对工艺流程进行实时监测和控制，以及数据收集和分析，从而及时发现并排除问题。
通过使用传感器、自动控制系统等设备，可以实时监测工艺参数，并及时采取控制措施。
另外，通过收集和分析实际生产数据，可以发现生产过程中的异常情况，并及时调整工艺流程，保证产品质量。
1.2 品质检验品质检验是对产品进行全面的检查和测试，以验证产品是否符合质量标准。
可以采用抽样检验、全检验等不同的检验方法。
对于不合格品，需要及时追溯问题原因，并采取措施进行改进。
品质检验是确保产品质量的重要手段，可以及时发现和纠正问题，提高产品合格率。
1.3 计量分析计量分析是通过对工艺参数、产品性能等进行统计和分析，评估产品质量水平和工艺流程的稳定性。
可以使用统计学的方法，如均值、方差等指标，来量化描述产品特性和工艺分布情况。
通过计量分析，可以找出工艺中的变异因素，从而采取相应的改进措施，提高产品质量和工艺稳定性。
二、质量改进质量改进是在质量控制的基础上，通过改进工艺流程和管理方法，进一步优化产品质量。
以下是几种常见的质量改进方法。
2.1 持续改进持续改进是一种由日常改进活动组成的系统性方法，旨在提高工艺流程和产品质量。
可以使用PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环，通过制定计划、实施改进、检查结果、采取行动的方式，不断迭代改进。
持续改进需要建立有效的改进机制和培养改进意识，为员工提供改进的平台和机会。
2.2 设备优化设备是工艺流程中的核心要素，对产品质量有着重要影响。
加强制造业中的质量控制与优化生产流程
加强制造业中的质量控制与优化生产流程一、引言在现代竞争激烈的市场环境下，制造业企业要想保持竞争力和长期发展，必须注重质量控制和生产流程的优化。
本文将从加强制造业中的质量控制以及优化生产流程两个方面进行探讨，提出一些应对策略和建议。
二、加强制造业中的质量控制1. 研发环节的质量把关在产品研发阶段，企业应该将质量作为核心指标，并采取有效的措施来确保产品设计和技术符合高质量标准。
这可以通过对产品开发团队进行培训，建立完善的评审机制以及引入外部专家进行技术支持等方式来实现。
2. 供应链管理的优化为了确保材料和零部件的质量，企业应该与可靠供应商建立稳定合作关系，并严格遵守供应商选择和评价程序。
同时，在整个供应链上建立有效的沟通机制，并定期进行检验和监督以减少可能存在的风险。
3. 生产过程中的全面质量控制制造业企业在生产过程中应该采用先进的生产设备和技术，实施严格的质量管理体系。
通过引入自动化系统和监测设备，可以有效减少人为差错，并及时发现并解决潜在问题。
此外，企业还应该加强员工的技术培训，并建立全员参与质量管控的机制。
4. 质量监测与持续改进通过建立质量监测体系，企业可以对产品进行全面检验和测试，确保其符合预期标准。
并且要定期收集反馈信息，并持续改进产品设计和生产流程。
三、优化生产流程1. 进行价值流分析将整个生产过程划分为不同的价值流，并对每个环节进行深入分析。
通过消除浪费并优化流程，可以提高生产效率和降低成本。
2. 引入精益生产理念精益生产是一种以减少浪费为目标的管理方法，通过采用零库存、小批量和快速交付等原则来提高效率和响应能力。
企业可以借鉴精益思想，在实践中逐步推行这一理念，以优化生产流程。
3. 自动化和智能化技术的应用随着人工智能和自动化技术的迅速发展，制造业企业可以利用这些新技术来提高生产效率和质量控制水平。
例如，在装配线上引入机器人和自动检测设备可以减少人为差错，并提高产品的一致性。
4. 优化供应链管理优化供应链管理是实现生产流程优化的关键。
53生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论及应用
(National RFID Centre) Lee Eng Wah教授提出该项目组“提出了一 种改进的差分进化算法，采用嵌入增量机制和实时事件出现时前一差分 进化求解过程的最终种群生成新的初始种群”。原文："They proposed an improved differential evolution(DE) algorithm by embedding an incremental mechanism to generate a new initial population for the DE whenever a real-time event arises, based on the final population in the last DE solution process代表性论文［2］入选了ESI高被 引论文。
（2）第三方对科学发现2的评价［代表性论文1,2,3］
引文［3］引用了代表性论文［3］。澳大利亚New South Wales大学Ruhul Sarker教授指出该项目组提出的智能优化算法“对28个无约朿 问题算例进行了测试，结果表明它的性能优于最先进的算法”。原文:“Th亡algorithm was tested on 28 unconstrained problems, with the results demonstrated that it was superior to state-of-the-art algorithms"o代表性论文［3］入选了ESI高被引论文。
2019
项目名称
生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论及应用提源自单位教育部提名意见
（不超过600字）
生产流程控制系统设计与优化
生产流程控制系统设计与优化在现代工业领域中，生产流程控制系统是一个至关重要的系统。
在传统的生产方式中，人工操作是主要的控制方式，但随着科技的进步和自动化技术的应用，生产流程控制系统得到了长足的发展和应用。
为了确保生产效率和质量，企业需要根据自身生产的特点和需求，对生产流程控制系统进行设计和优化。
一、生产流程控制系统的概述生产流程控制系统是指通过先进的计算机技术和自动化控制技术，对生产过程进行监测、分析及控制。
它是一个在制造过程中，针对特定制造过程所开发出来的一种专用计算机系统。
它的主要目的是对生产中的各种参数和设备进行在线监测、控制和优化，从而确保生产系统的高效稳定运行。
生产流程控制系统一般包含了多种仪器设备以及信息处理系统，通过对生产环节的精细控制，以达到提高生产效率、减少人工操作的目的。
二、生产流程控制系统的设备1. 传感器部件传感器是生产流程控制系统中最基础的设备之一。
它用来测量生产现场中的各种参数，例如温度、压力、湿度、振动等等。
通过传感器采集到的各种数据，生产流程控制系统可以更好地监测生产状态与环境。
目前，生产流程控制系统中常用的传感器有温度传感器、压力传感器、红外线传感器和光电传感器等等。
2. 控制器控制器是生产流程控制系统的核心部件，它的作用是通过编程方式来对某些特殊的工况及设备进行控制。
目前，控制器的类型有很多种，其中最常见的是PLC （可编程控制器）、DCS（分布式控制系统）以及SCADA（现场数据采集和监控系统）等等。
3. 无线传输设备无线传输设备也是一个十分重要的部件。
它的作用就是把从传感器这些各种设备中采集到的数据以无线信号的形式传输到指定的存储设备中进行处理。
目前，无线传输设备的种类非常多，例如RTU、DTU、传感器模块等等，通过这些设备，可以实现生产生产流程的实时监测和数据采集。
三、生产流程控制系统的优化方法1. 降低能耗电能和燃料是现代工业生产过程中必不可少的，但由于它们的消耗量的增加，直接影响到生产成本及企业的竞争力。
DCS系统在汽车制造中的自动化控制与优化
DCS系统在汽车制造中的自动化控制与优化随着科技的不断进步和汽车工业的不断发展，DCS系统在汽车制造领域中扮演着越来越重要的角色。
DCS（Distributed Control System）系统是一种成熟的自动化控制系统，它能够通过集中控制、分布式处理和数据通信等手段，实现对整个汽车生产过程的自动化控制与优化。
本文将就DCS系统在汽车制造中的应用进行探讨，分析其优势和挑战，并总结其对汽车制造行业的影响。
1. DCS系统在汽车制造中的应用1.1 生产线的自动化控制DCS系统能够对汽车生产线进行全面的自动化控制。
通过集中监控和调度，可以实现生产线上各个工序的协调运行，提高生产效率和质量。
例如，该系统可以实时监测生产设备的运行状态，对异常情况及时作出反应，从而避免因故障导致的生产中断和质量问题。
1.2 数据的采集和分析DCS系统能够对汽车制造过程中生成的大量数据进行采集和分析。
通过对数据的实时监测和分析，可以及时发现生产过程中的问题，并进行相应调整和优化。
例如，该系统可以对传感器收集的生产数据进行实时监控，发现并预防潜在的质量问题，提高生产效率和产品质量。
1.3 质量控制和追溯DCS系统能够对汽车生产过程中的质量进行全面控制和追溯。
通过对关键环节的监控和控制，可以确保产品符合质量标准，并能够追溯到具体的生产批次和生产线。
例如，该系统可以对生产过程中的关键参数进行实时监控，并根据质量标准进行误差修正，从而提高产品的一致性和品质稳定性。
2. DCS系统在汽车制造中的优势2.1 提高生产效率DCS系统通过自动化控制和优化调度，能够实现生产流程的高度自动化和协调运行，提高生产效率和利用率。
例如，该系统可以根据实际生产需求，自动调整生产线设备的速度和构成，实现最大程度的生产效益。
2.2 提升产品质量DCS系统通过数据的实时采集和分析，能够及时发现生产过程中的问题，并进行相应的调整和优化，从而提升产品的质量。
例如，该系统可以实时监测关键参数的变化，并根据质量标准进行误差修正，确保产品符合质量要求。
全流程质量控制与优化的方法与技术
全流程质量控制与优化的方法与技术随着市场竞争的加剧和消费者的逐渐增多，企业的生产质量和服务质量已经成为企业立足市场的关键。
全流程质量控制是一种基于全流程的质量管理方法，是企业确保产品或服务质量的有效手段。
本文将从生产、流通、销售、售后等不同环节分别探讨全流程质量控制的方法与技术。
一、生产环节的全流程质量控制1. 制定标准化管理制度通过制定生产标准、生产流程和质量标准等管理制度来规范生产行为。
这些标准化管理制度有助于确保生产质量的一致性和稳定性。
2. 采用自动化技术自动化技术可以降低人员操作对生产环节质量的影响，大大减少人为操作的误差，从而提高产品的稳定性和一致性。
3. 引入先进的生产设备使用先进的生产设备可以提高生产效率，减少废品率，降低生产成本，并提高产品质量。
4. 投资培训教育企业应该投资培训教育，提高员工的技术水平和认识水平，培养员工的品质意识和质量意识，提高员工对产品和服务质量的认知。
二、流通环节的全流程质量控制1. 采用物流信息化系统物流信息化系统可以帮助企业实现对流通环节的监控和管理，提高物流效率和物流质量。
2. 建立供应商管理制度企业应对自己的供应商进行全面管理。
建立供应商的评价制度和追踪制度，有助于企业中供应链的质量监控，从而提高整个流通环节的质量。
3. 整合仓储管理仓储管理是流通环节一个非常重要的环节。
采用先进的仓储管理技术和设备，可以有效提高仓储过程中的准确性和安全性，从而提高整个流通环节的质量。
三、销售环节的全流程质量控制1. 建立销售管理制度建立完整的销售管理制度，从销售渠道的选择、销售目标、销售过程监控等方面，确保销售环节的高品质执行。
2. 注重销售培训销售人员是企业销售的重要推手。
提供全面的销售培训，组织业务交流活动和激励机制，既可以提高销售人员的专业素质，也可以提高其销售动力和执行能力。
3. 建立售后服务制度售后服务是企业对用户负责的重要环节。
建立完整的售后服务制度，设立售后服务中心，实施售后服务标准化管理，可以有效提高售后服务的水平和质量。
制造业中的生产流程不完善及改进建议
制造业中的生产流程不完善及改进建议一、制造业中的生产流程不完善现状随着科技的进步与全球经济的发展，制造业已成为许多国家经济增长的支柱产业之一。
然而，尽管制造技术和设备不断更新，但仍存在生产流程不完善的问题。
这些问题包括效率低下、质量控制困难、物料管理不当等。
本文将从这三个方面进行深入分析，并提出改进建议。
1. 效率低下在制造业中，生产线上的工人通常需要手工操作和监控机器设备，以完成各个环节的工作。
然而，这种模式容易导致效率低下。
首先，人工操作可能因为疲劳或者缺乏经验而导致错误操作和频繁停机。
其次，在传统生产流程中，产品在各个环节之间需要等待手动转移，从而造成工时浪费和无法实现实时调度。
2. 质量控制困难由于传统的质检方式主要依靠人员目测进行检验，人为因素的干扰会导致质量控制不准确。
例如，在产品组装过程中可能会出现零件安装错误、焊接接点不牢固等问题。
此外，由于产品的复杂性和工艺特性，传统的质检方式常常无法快速发现隐形缺陷，从而影响产品品质。
3. 物料管理不当制造业中的物料管理往往需要面对多个供应商、多种零部件以及复杂的供应链环境。
然而，传统的物料管理方式通常是手工操作并倚赖人员经验，容易导致信息不准确和库房混乱。
例如，在物料入库和出库过程中可能出现错误录入、漏报、滞留等问题，并且追踪物料流向也相对困难。
二、改进建议为了解决以上问题，改进制造业中的生产流程至关重要。
以下是几点改进建议：1. 自动化生产线将更多的机器设备引入生产线上，实现自动化操作能有效提高生产效率。
采用先进的机器人技术能够减少人为因素带来的错误操作，并且可以实现设备间的实时通信和调度。
通过自动化技术，在加工速度、稳定性和准确度上取得巨大突破。
2. 引入智能质检系统在质量控制方面，可以引入智能质检系统，如计算机视觉和传感器技术。
通过相机和传感器捕捉产品的图像和数据，并利用人工智能算法进行分析，从而实现对产品的准确、快速检测。
这些系统可以识别零件位置错误、焊接接头缺陷等问题，并及时报警，提高质量控制的精度和效率。
制造业中的质量控制问题及改进方案
制造业中的质量控制问题及改进方案一、引言近年来，全球制造业发展迅猛，但是随之而来的是质量控制问题的增多。
质量控制在制造业中起着至关重要的作用，直接影响产品的品质和市场竞争力。
本文将重点讨论制造业中常见的质量控制问题，并提出相应的改进方案。
二、制造业中存在的质量控制问题1. 不合格品率高不合格品率高是许多制造企业面临的共同问题。
这主要受到生产过程不稳定、设备老化以及人为操作失误等因素的影响。
不合格品率高会导致成本增加和客户流失，严重时甚至可能引发安全事故。
2. 生产线异变随着时间推移，生产线可能会出现各种异变，例如生产设备不稳定、工序变更等。
这些异变对产品质量和规范化生产带来了挑战，在一定程度上影响了产品一致性和交货期准确性。
3. 缺乏实时监测与反馈机制传统的人工抽样检测方式无法满足现代化生产的需要。
制造业中缺乏实时监测与反馈机制，难以及时发现质量问题并采取相应措施加以改进。
这极大地增加了质量风险和生产成本。
4. 供应链管理不完善供应链管理是制造业中一个复杂而关键的环节。
若供应链管理不完善，就容易导致原材料质量不稳定、物流延误等问题，直接影响到产品的出货质量。
三、改进方案1. 引入智能制造技术智能制造技术可以通过自动化设备、物联网、大数据等手段提高生产线的效率和一致性。
例如，通过引入传感器和监测设备，可以实现对生产过程进行实时监控和反馈，及时发现异常情况并及时调整或修复。
2. 实行全员参与的质量管理理念传统的质管部门对于质量控制往往依赖较大，限制了企业快速响应市场需求和优化生产流程。
将全员参与的质量管理理念融入企业文化中，鼓励每位员工对产品质量承担共同责任，并提供培训和奖励机制，激发员工的积极性和创造力。
3. 运用统计质量控制方法应用统计质量控制方法，如六西格玛、SPC（统计过程控制）等手段，可以定量分析生产过程中的变异性，并及时采取纠正措施。
这样可以避免不合格品率过高，提高产品的一致性和可靠性。
电石生产全流程一体化控制与优化
电石生产全流程一体化控制与优化摘要:将全过程集成技术应用于电石生产，可以有效解决传统技术的缺陷。
电石在生产中会受到炉况等因素的影响，在实际操作中可能会出现一些不合理的操作。
但是在电石生产中，由于情况复杂，影响生产的因素很多，DCS系统的控制有一定的局限性。
因此，本文从电石装置的生产过程控制入手，对其进行综合控制和优化，提高了生产的控制效果，从而促进了整个行业的发展。
关键词：电石生产；全程一体化；控制；优化对策引言电石是电石的一种，广泛用于生产醋酸乙烯、石灰氮和聚氯乙烯，也是化学工业的重要原料。
由于国家已将电石矿纳入‘两重一大’管理范围，对电石生产提出了更高的要求。
为了保证安全，必须减少人工操作。
采用全过程集成控制技术，对电石的工艺参数进行精确控制，保证了工艺参数的准确性，从而提高了电石的产量。
1电石生产全流程一体化控制的重要性全程一体化是国家发展的必然趋势。
就电石生产行业而言，对设备的需求与日俱增。
因此，在整个工艺中，合理利用整个工艺可以提高生产效率，保证产品质量，为国内大规模生产创造条件。
在电石生产中，用机械操作代替传统的手工劳动，不仅提高了生产效率，而且减少了对人力的需求。
在化工行业，由于全流程的发展，电石厂的生产环境得到了有效的改善，生产工艺的优化可以提高电石厂的工艺水平、质量和生产能力。
在电石制造的设备方面，设备的功能日益丰富。
需要经过复杂的程序，比如各种零件的加工，机械结构的制造和组装，还会增加企业的化工运营成本。
采用全流程集成工艺，既能简化工艺，又能满足电石厂的要求，促进装置的创新。
2电石生产流程控制现状分析目前，DCS系统已广泛应用于电石生产中。
用DCS代替人工操作，提高了操作精度，同时可以根据实际情况调整工艺参数和内容，从而提高电石的质量和效率。
但在实际操作中，由于各种因素的影响，DCS仍存在一些问题，需要适当的手动操作，控制也存在一些问题。
首先，它未能及时做出反应。
在控制过程中，DCS系统未能准确掌握原料成分，导致配料延迟，影响电石炉生产效率。
智能制造行业的机遇与挑战
智能制造行业的机遇与挑战智能制造是指通过信息技术和现代化制造技术手段，将生产过程数字化、网络化和智能化，实现制造全过程的高效运作和智能控制。
在当今科技不断发展的时代，智能制造行业正面临着前所未有的机遇与挑战。
一、机遇1.技术创新促进发展：随着人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，智能制造行业迎来了广阔的市场空间。
这些技术的加入，使得生产过程更加高效、灵活和智能化，为行业发展提供了有利的技术支持。
2.优化生产效率：智能制造通过自动化和智能化的手段，能够减少人工操作的错误和疏忽，提高生产效率和质量。
无人化、智能化的生产工艺不仅可以大幅降低生产成本，还能够快速适应市场需求的变化，提高供应链的灵活性。
3.个性化定制需求增加：随着消费者对个性化产品的需求不断增长，智能制造行业有利于实现大规模个性化定制生产。
通过智能设备和大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，量身定制产品，实现高度个性化的生产和供应。
4.推动产业升级：智能制造行业的发展，将推动整个产业的升级与转型。
通过引入先进的生产技术和管理模式，提高产品质量和品牌竞争力，从而使企业在市场竞争中占据优势地位。
同时，智能制造还有助于优化资源配置，提高生产效率，提升全球竞争力。
二、挑战1.技术瓶颈：虽然智能制造具备巨大的市场潜力，但面临的技术瓶颈仍然不可忽视。
例如，人工智能、物联网的不断发展，依然需要更高级别的技术支持，以应对各种复杂场景和需求。
此外，智能制造还存在数据安全、隐私保护等方面的挑战，需要更加完善的技术保障措施。
2.人才短缺：智能制造行业对高素质、高技能的人才需求巨大，但当前存在人才短缺的问题。
这是由于智能制造涉及到多个学科领域的知识和技能，需要跨学科人才的交叉融合。
因此，学校和企业需要共同努力，培养适应智能制造的复合型人才。
3.传统企业转型困难：许多传统制造企业面临向智能制造的转型挑战。
企业需要投入大量资金用于技术升级和设备购置，并进行组织架构和流程的重构，以适应智能制造的要求。
旋转机械剩余寿命预测的回顾与展望
旋转机械剩余寿命预测的回顾与展望何俊;张清华;孙国玺;胡勤【摘要】Life Prediction of rotating machinery is the key problem to ensure safe operation and economical maintenance ,and also one of the basic goals of machinery vibration signal intelligent processing .In thepaper ,residual life prediction methods for rotating machines are re-searched from the mechanism model ,the experimental model and data driven hybrid model ,and research direction and challenges in the fu-ture are pointed out .%旋转机械设备的剩余寿命预测是确保机械安全运行和经济维护的关键，也是机械设备振动信号智能化处理的基本目标之一。
从机理模型、实验模型、数据驱动混合模型等方向对旋转机械剩余寿命预测方法进行了分析，总结了剩余寿命预测和混合模型剩余寿命估计的研究动态，并探讨了该领域面临的挑战，以及对剩余寿命预测进行了展望。
【期刊名称】《广东石油化工学院学报》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】4页(P91-94)【关键词】生命预测;机理模型;混合模型;数据驱动【作者】何俊;张清华;孙国玺;胡勤【作者单位】广东石油化工学院计算机与电子信息学院，广东茂名525000; 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000;广东石油化工学院计算机与电子信息学院，广东茂名525000; 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000;广东石油化工学院计算机与电子信息学院，广东茂名525000; 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000;广东石油化工学院计算机与电子信息学院，广东茂名525000; 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室，广东茂名525000【正文语种】中文【中图分类】TH17随着社会科技的不断进步，现代机械设备的结构趋向复杂化，功能趋向全面化，控制趋向自动化。
生产制造工艺改进优化工作总结
生产制造工艺改进优化工作总结工作总结：生产制造工艺改进优化一、引言工艺改进优化是企业持续发展的重要环节，本文将总结过去一年在生产制造领域进行的工艺改进优化工作，包括改进方向、具体措施和取得的成效。
二、背景随着市场竞争的加剧，企业必须不断提高产品质量、降低生产成本，以满足客户需求。
因此，对生产制造工艺进行改进和优化是当务之急。
三、改进方向1. 提高生产效率：通过优化工艺流程、调整生产线布局和合理安排生产，提高生产效率，减少生产周期，提高产品交付速度。
2. 降低生产成本：通过改进工艺参数、选用更合适的原材料和设备，降低生产能耗和废品率，减少生产成本，提高利润率。
3. 提升产品质量：通过引进先进生产技术、优化工艺参数和加强质量控制，提高产品的性能和可靠性，增强产品竞争力。
四、具体措施1. 工艺流程优化：对生产流程进行全面评估，发现并优化工艺瓶颈和瓶颈工序，缩短工艺流程，提高产品生产效率。
2. 设备升级改造：通过引进先进设备和技术，替代老旧设备，提高生产效率和产品质量。
3. 原材料选择优化：对原材料进行评估，寻找更适合的原材料供应商，确保原材料质量和稳定供货。
4. 工艺参数优化：对工艺参数进行调整和优化，降低能耗、废品率和产品次品率，提高产品质量和生产效率。
5. 质量控制加强：加强过程监控和质量管控，建立完善的质量管理体系，从源头控制产品质量。
6. 人力资源培养：培养和提升技术人员的综合素质和专业技能，提高团队整体技术水平。
五、工作成效1. 生产效率提升：通过工艺优化和流程改进，平均生产周期缩短了10%，生产效率提高了15%。
2. 生产成本降低：通过调整工艺参数和选用更合适的原材料，单位产品生产成本降低了8%，年度生产成本减少了100万元。
3. 产品质量提升：通过加强质量管控和优化工艺参数，产品次品率降低了5%，产品合格率提高了95%。
4. 员工技能提升：通过培训和技能提升计划，技术人员的综合素质和专业技能得到了提升，提高了企业的核心竞争力。
汽车制造行业生产车间年终报告：生产效率与质量控制
02
生产效率分析
总体生产效率
01
02
03
总体生产效率
加强与行业协会、科研机构等的合作 ，及时了解行业标准和法规变化；加 强员工培训和技术创新，提高生产效 率和产品质量；加强环保和安全管理 ，确保企业可持续发展。
05
优化建议与展望
提高自动化与智能化水平
引入先进的自动化
设备
通过引入先进的自动化设备，如 机器人、自动化生产线等，提高 生产效率和质量。
智能化技术应用
数字化转型
将传统的生产管理模式向数字化转型，利用大数据 、云计算等技术，实现生产过程的数字化管理和监 控。
信息化与数字化融合
将信息化与数字化技术相结合，实现生产过 程的全面信息化和数字化管理，提高生产效 率和质量管理水平。
06
结论与展望
总结生产效率与质量控制成果
生产效率总结
1
2
经过一年的努力，生产车间的整体生产效率提高 了10%。
质量控制流程改进
优化质量控制流程
我们对质量控制流程进行了全面优化，包括减少不必要的检 验环节、提高检验效率、加强质量信息追溯等，使整个流程 更加高效、准确。
引入先进的质量控制方法
我们引入了六西格玛、田口方法等先进的质量控制方法，对 生产过程中的关键问题进行深入研究，有效提高了产品质量 和生产效率。
利用人工智能、大数据等技术， 实现生产过程的智能化监控和管 理，提高生产效率和产品质量。
自动化与智能化融
制造业面临的挑战产品质量控制的重要性
制造业面临的挑战产品质量控制的重要性制造业面临的挑战：产品质量控制的重要性在当今全球化的经济环境中，制造业面临着前所未有的挑战。
随着市场竞争的日益激烈，消费者对产品质量的期望不断提高，制造业企业必须高度重视产品质量控制，以应对各种挑战，确保企业的可持续发展。
一、制造业面临的挑战1、激烈的市场竞争制造业市场已经趋于饱和，企业之间的竞争异常激烈。
为了争夺市场份额，企业不仅需要在价格上具有竞争力，更要在产品质量上脱颖而出。
如果产品质量不过关，消费者很容易转向其他竞争对手的产品，导致企业失去市场份额和客户信任。
2、快速变化的消费者需求消费者的需求越来越多样化和个性化，对产品的质量、性能、外观等方面提出了更高的要求。
制造业企业必须能够快速响应市场变化，及时调整产品设计和生产工艺，以满足消费者不断变化的需求。
否则，企业的产品将无法吸引消费者，从而在市场竞争中处于劣势。
3、原材料价格波动原材料价格的波动给制造业企业带来了很大的成本压力。
为了降低成本，一些企业可能会选择质量较差的原材料，这无疑会影响产品质量。
因此，企业需要在控制成本的同时，确保原材料的质量，这对企业的采购和供应链管理提出了更高的要求。
4、技术更新换代快科技的飞速发展使得制造业的技术更新换代速度加快。
企业需要不断投入资金进行技术研发和设备更新，以提高生产效率和产品质量。
然而，技术创新也带来了一定的风险，如果新技术不成熟或应用不当，可能会导致产品质量问题。
5、环保和可持续发展要求随着环保意识的增强，政府和社会对制造业企业的环保和可持续发展要求越来越严格。
企业不仅要关注产品本身的质量，还要考虑生产过程中的环境影响和资源利用效率。
不符合环保要求的企业将面临处罚和社会舆论的压力，影响企业的形象和发展。
二、产品质量控制的重要性1、提高客户满意度优质的产品能够满足客户的需求和期望，从而提高客户满意度。
当客户对产品感到满意时，他们更有可能成为忠实客户，并向他人推荐产品，为企业带来更多的业务和利润。
如何解决生产制造流程中的问题
如何解决生产制造流程中的问题在当今全球化市场竞争日益加剧的环境下，各个企业必须不断提高生产效率、降低成本，才能保持竞争力。
而在生产制造流程中，常常会出现种种问题，如生产周期长、产出不稳定、质量不一、库存超量等等。
如何解决生产制造流程中的问题，成为企业必须解决的重要问题。
一、精益生产制造流程精益生产是丰田生产方式的重要组成部分，是一种在生产制造流程中追求最大价值、最小化浪费的生产方式。
它包括精益生产管理和精益工程两个方面。
其中，精益生产管理主要通过优化供应链、精细计划、持续改进等方式来实现减少浪费、提高效率的目的。
精益工程则从设计、生产、组装、测试等方面入手，设法减少无价值工作、缩短流程、提高产能。
通过两方面的努力，精益生产能够在保证产品质量的前提下，提高产量、降低成本，达到优质、高效生产的目的。
二、物流管理优化物流管理是生产制造流程中不可忽视的一个环节。
通过对物流的优化，能够有效地提高生产效率，降低企业成本。
物流优化包括供应链管理、仓储管理、配送管理等多个方面。
供应链管理的重要性在于协调供应商和企业之间的合作，确保供应链的流畅运转。
通过优化供应链，能够减少库存、提高订单响应速度、降低成本。
仓储管理则要求企业将仓库资源做到最优利用，采用现代化管理方式，严格有序地对库存进行管理。
配送管理则要求企业及时、准确地将产品送达客户，并确保在配送过程中的安全和可靠性。
三、自动化生产自动化生产已经成为现代制造流程的一个重要标志。
自动化生产能帮助企业实现生产的可持续发展，提高产品质量，降低人工成本，增加生产效率。
自动化生产主要分为两个方面，即生产设备自动化和生产流程自动化。
生产设备自动化是通过引入先进的设备和工艺，实现对整个生产过程的控制和管理。
而生产流程自动化则是通过引入自动化流水线、自动化搬运等技术手段，实现对整个生产流程的自动化控制，提高生产效率和准确性。
四、数据分析和决策支持生产制造流程中的各个环节都需要掌握大量的数据才能确定最优化的方案。
制造业的生产效率提升与质量控制
制造业的生产效率提升与质量控制在制造业中，生产效率的提升与质量控制是关键的目标。
随着科技的不断进步和市场竞争的加剧，制造业企业面临着越来越多的挑战。
如何提高生产效率，保证产品的质量，已经成为制造业企业亟需解决的问题。
一、优化生产流程合理的生产流程是提高生产效率和质量控制的基础。
企业应该通过详细的生产规划，合理的物料配送和精确的工艺控制，最大程度地减少生产过程中的浪费和不必要的等待时间。
此外，流程的标准化和规范化也是提高生产效率的重要手段。
企业可以通过制定科学的工作标准和流程规范，确保每个环节的工作都能按照标准进行，减少人为错误和差错的发生。
二、引入先进的设备和技术现代制造业离不开先进的设备和技术的支持。
企业应积极引进先进的生产设备和自动化技术，以提高生产效率和质量控制水平。
自动化设备可以替代部分繁重和重复性工作，减少人力成本和生产时间，同时提高产品的一致性和准确性。
此外，企业还可以借助物联网、大数据和人工智能等技术来实现生产过程的监控和优化，进一步提高生产效率和质量控制水平。
三、加强员工培训和管理员工是制造业生产效率和质量控制的关键因素。
企业应该加强对员工的培训和管理，提升他们的技能水平和工作效率。
通过培训，员工可以了解最新的生产工艺和操作规范，提高工作技能，减少操作错误。
同时，企业还应该建立科学的绩效考核和激励机制，激发员工的主动性和积极性，提高生产效率和质量控制水平。
四、建立完善的质量控制体系质量控制是制造业确保产品合格的重要手段。
企业应该建立起完善的质量控制体系，包括从原材料采购到生产制造再到产品出厂的全过程质量控制。
通过建立质量标准、抽检、供应商评估等措施，不仅能提高产品质量稳定性，还能减少不合格产品的发生。
此外，企业还可以借助质量管理工具和方法，如六西格玛、SPC等，对生产过程进行监控和改进，进一步提高产品质量和生产效率。
总结起来，制造业的生产效率提升与质量控制密不可分，需要企业在优化生产流程、引入先进设备技术、加强员工培训和管理以及建立完善的质量控制体系等方面下功夫。
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第35卷第6期自动化学报Vol.35,No.6 2009年6月ACTA AUTOMATICA SINICA June,2009生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战柴天佑1,2摘要从控制系统的观点描述了生产制造全流程的控制与运行管理流程,分析了表征产品的质量、产量、成本、消耗等相关的综合生产指标与控制系统动作之间的联系,回顾了涉及的控制与优化的研究成果.从基于数学模型、基于数据和基于模型与数据相结合的角度综述了控制与优化方面的研究现状.在此基础上分析了生产制造全流程优化控制对过程控制与运行优化、以及控制系统实现技术的挑战,分析了实现生产制造全流程优化控制应开展的研究内容.关键词生产制造全流程,综合生产指标,运行优化控制,优化控制系统中图分类号TP11Challenges of Optimal Control for Plant-wide Production Processes in Terms ofControl and Optimization TheoriesCHAI Tian-You1,2Abstract This paper describes the control and operational management of plant-wide production processes from a viewpoint of control system,and analyzes the relationship between the control system actions and the multiple global production indices that characterise quality,yield,costs,consumptions,etc.The existing research results in the aspects of control and optimization are reviewed.From the angles of mathematical model-based,data-based,and the combination of mathematical model with data-based,the state-of-the-art of control and optimization are summarized.On the basis of the above review,this paper also analyzes the challenging of the optimal control for plant-wide production processes in terms of process control,operational optimization and the realization technique of the control systems.Finally,some research topics are discussed,which may be developed to realize the optimal control of the plant-wide production processes.Key words Plant-wide production process,multiple global production indices,operational optimal control,optimal control system近年来,国内外日趋激烈的市场竞争使得工业生产制造企业对其能耗水平、生产效率、产品质量和生产成本等综合生产指标提出了更高的要求.以能耗指标为例,在我国国民经济体系中,工业能耗占我国总能耗的70%左右.据统计,我国工业单位能源消耗比发达国家高30%以上.能源紧张已逐步成为制约我国工业生产制造业可持续发展的瓶颈因素.鉴于此,节能降耗已成为我国国民经济战略的一项长期发展方针.我国国民经济和社会发展“十一五”规划纲要中提出“2010年单位国内生产总值能源消耗比‘十五’期末降低20%左右的目标”;纲要还提收稿日期2009-01-04收修改稿日期2009-03-12Received January4,2009;in revised form March12,2009国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB320601),国家自然科学基金(60534010,60821063,60828007),高等学校学科创新引智计划项目(B08015)资助Supported by National Basic Research Program of China(973 Program)(2009CB320601),National Natural Science Founda-tion of China(60534010,60821063,60828007),and the111 Project(B08015)1.东北大学自动化研究中心沈阳1100042.流程工业综合自动化教育部重点实验室沈阳1100041.Research Center of Automation,Northeastern University, Shenyang1100042.Key Laboratory of Integrated Automaton for Process Industry,Ministry of Education,Shenyang110004 DOI:10.3724/SP.J.1004.2009.00641出,强化能源节约和高效利用的政策导向,加大节能力度;通过开发推广节能技术,实现技术节能.我国制造业还面临着复杂多变的原料供应、日新月异的技术创新、瞬息万变的市场需求,处于更加激烈的国际竞争之中.工业企业已经由过去的单纯追求大型化、高速化、连续化,转向注重提高产品质量、降低生产成本、减少资源消耗和环境污染、可持续发展的轨道上来.十六大报告明确指出:“实现工业化仍然是我国现代化进程中艰巨的历史性任务.信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择.坚持以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子”.十七大报告也明确指出“加强能源资源节约和生态环境;增强可持续发展能力”,“发展现代化产业体系,大力推进信息化与工业化融合,促进工业由大变强,振兴装备制造业,淘汰落后生产能力”.因此,信息化与工业化融合是提高我国制造业竞争力的必然选择.工业过程综合自动化技术是信息化与工业化融合的关键,其内涵是采用信息技术,围绕生产过程的知识与信息进行重组,通过生产过程控制与运行管642学报35卷理的智能化和集成优化,提高企业的知识生产力,实现与产品质量、产量、成本、消耗等密切相关的综合生产指标的优化控制和实现企业管理的扁平化.综合自动化技术受到国际学术界和工业界的广泛关注. 2005年的第十六届国际自动控制联合会世界大会特邀报告指出:“为了适应变化的经济环境,减少消耗,降低成本,提高生产效率,提高运行安全性,必须对控制、优化、计划与调度以及生产过程管理实现无缝集成”[1].《欧洲钢铁工业技术发展指南》指出:“降低生产成本、提高产品质量、减少环境污染和资源消耗只能通过全流程自动控制系统的优化设计来实现”[2].综合自动化的前沿核心技术是生产制造全流程优化控制技术,其内涵是在市场需求、节能降耗、环保等约束条件下,通过优化决策产生实现企业综合生产指标(反映企业最终产品的质量、产量、成本、消耗等相关的生产指标)优化的生产制造全流程的运行指标(反映整条生产线的中间产品在运行周期内的质量、效率、能耗、物耗等相关的生产指标)和过程运行控制指标(反映产品在生产设备(或过程)加工过程中的质量、效率与消耗等相关的变量),通过生产制造全流程运行优化和过程运行控制实现运行指标的优化控制,进而实现企业综合生产指标优化.目前,我国生产制造全流程的运行控制采用金字塔式的人工操作方式,因此难以实现综合生产指标的优化控制,造成能耗高、产品质量差、生产成本高、资源消耗大等问题.为了适应变化的经济环境,节能降耗、提高产品质量和生产效率、降低成本、提高运行安全性、减少环境污染和资源消耗,必须实现生产制造全流程优化控制.因此,研究和开发符合国情的生产制造全流程优化控制系统势在必行.由于全流程优化控制系统的被控对象由生产设备(或过程)变为整条生产线,其被控对象特性、控制目标、约束、涉及范围及系统的实现结构远远超出已有的控制理论和控制系统设计方法的适用范围,对工业过程控制与优化提出了新的挑战.本文在分析了基于数学模型、基于数据和基于模型与数据相结合的过程控制与优化方面研究成果的基础上,描述了生产制造全流程优化控制对过程控制与运行优化以及控制系统实现技术的挑战,指出了今后应开展的研究内容.1过程控制与优化研究现状1.1过程控制过程控制所涉及的控制理论和控制系统设计方法的研究集中在保证闭环控制回路稳定的条件下,使被控变量尽可能地跟踪控制系统的设定值.控制理论形成于20世纪40年代,与其他学科一样,源于社会实践和科学实践.二次大战期间,控制理论有了很大发展.1932年,Nyquist频域分析技术和稳定判据产生[3],以及1945年的实际应用的Bode图分析方法[4]和求解闭环特征方程根的简单图解方法—根轨迹方法(1948年)[5−6]的提出,标志着自动控制技术开始形成一套完整的、以传递函数为基础的控制系统分析和设计理论.主要研究单输入–单输出、线性定常控制系统的分析和控制器设计问题.这种建立在频率法和根轨迹法基础上的控制理论,通常被称为经典控制理论.经典控制理论的局限性在于难以有效地应用于时变系统、多变量系统等.20世纪50年代,随着现代应用数学新成果的推出和电子计算机技术的发展与应用,为适应宇航技术的发展,控制理论有了重大突破和创新.在此期间,Bellman提出了寻求最优控制的动态规划法[7]. Kirk证明了极大值原理[8],使得最优控制理论得到了极大发展.Kalman将状态空间法引入到系统与控制理论中来,并提出了能控性、能观性的概念和新的滤波理论[9].这些构成了以状态空间法为基础的现代控制理论.上述控制理论与方法要求被控对象可以用确定性的线性模型描述.由于实际中被控对象的模型参数未知或时变,或受到未知的随机干扰,或存在未建模动态等不确定性,自适应控制、鲁棒控制、模型预测控制等先进控制方法的研究受到广泛关注[10].在实际中,有的被控对象具有强的非线性动态特性,难以采用上述方法获得满意的控制性能,因此近年来非线性控制理论与方法的研究受到重视.由于难以建立工业过程的精确数学模型,因此难以应用上述以数学模型为基础的控制理论和方法.由于工业过程中可以方便地使用输入、输出与跟踪误差等数据,以跟踪误差为基础的PID控制器得以广泛应用[11].目前,工业界应用的控制系统大部分采用PID控制技术.其他基于数据的控制方法,如无模型控制[12]、学习控制[13−14]、模糊控制[15−16]、专家控制(规则控制)[17]、神经网络控制[18]、仿人行为的智能控制[19]等也开始应用于工业过程控制.复杂工业过程往往具有多变量、强耦合、强非线性、大时延、生产边界条件变化频繁、动态特性随工况变化、难以用数学模型描述等综合复杂特性.由于PID控制器适合于具有线性动态特性的被控对象,对于具有综合复杂性的工业过程,PID控制器难以取得满意的控制效果.因此,适合复杂工业过程的基于数据和数学模型相结合的先进控制技术的研究受到控制工程界的广泛关注.针对一类具有非线性6期生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战643和不确定性、且输出被控变量不能在线直接连续测量的复杂对象,文献[20−21]提出了一种基于智能特征模型的智能控制新方法.针对具有多变量、强耦合、强非线性和不确性且特性随工况频繁变化的复杂工业过程,文献[22−25]提出了基于多模型切换的智能解耦控制方法.上述控制方法成功应用于复杂工业过程,取得了满意的控制效果[25].1.2过程运行优化与反馈控制从工业工程的角度看,自动控制或者人工控制的作用不仅仅是使控制系统输出很好地跟踪设定值,而且要控制整个运行过程,使反映产品在加工过程中质量、效率与消耗相关的运行指标在目标值范围内.同时要求在保证安全运行的条件下,尽可能提高反映产品质量与效率的运行指标,尽可能降低反映产品在加工过程中消耗的运行指标,实现运行优化[26−27].然而,过去的控制理论与控制系统设计方法的研究都假定可以获得理想的控制回路设定值,集中在提高反馈控制的效果,忽略偏离理想设定点的反馈控制不能实现系统的良好运行[26,28].近年来,生产设备(或过程)的运行优化和运行控制吸引了学术界和工业界的很多研究者进行研究[29−30].由于工业过程运行与行业知识密切相关,至今没有形成适合各种工业过程的统一的过程运行优化和运行控制方法.目前的过程运行控制和运行优化是结合具体工业过程开展研究的.石化过程普遍采用的运行优化控制系统的结构如图1所示,由实时优化(Real time optimization,RTO)和单入单出控制器组成[31−32].RTO 采用计划调度产生的有关质量、效率或消耗等相关的变量,建立经济性能指标,将与产品在生产加工过程中的质量、效率、能耗、物耗等相关某一变量作为决策变量（即控制系统设定值）,通过精确非线性静态过程模型优化经济性能指标,产生控制系统设定值.RTO 需要建立过程的稳态模型,c (x ,u ,p )=0,作为约束方程.优化目标函数F (x ,u ,w )一般为经济效益函数,即min uF (x ,u ,w )s .t .c (x ,u ,p )=0x ∈X,u ∈U(1)其中,x 为状态变量,u 为控制系统设定值,p 为过程参数,w 为可测和不可测干扰.RTO 的一般结构由数据调和、模型更新、稳态优化与校验四部分组成.数据调和是在过程处于稳态时,利用物料和能量平衡来消除测量误差.调和后的数据用来更新模型的参数,更新后的模型更加精确地表示当前的工作点.稳态优化以经济效益函数为目标,以设备、产品规格、安全和环境、生产管理系统给出的经济指标约束等为约束,优化求取新的过程稳态变量.优化结果经过监督系统(包括操作员)进行校验,校验后的结果送给过程控制系统,作为控制回路的设定值.图1RTO 系统的一般结构Fig.1General structure of RTO system由于RTO 采用静态模型,当出现工况变化和系统干扰时,只能等到被控过程达到新的稳态时才能进行优化,从而优化滞后[26].优化周期与控制周期不一致,因此采用模型预测控制.模型预测控制将控制器的设定值作为决策变量,建立设定值与输出之间的动态模型.在此基础上,利用多步预测、滚动优化实现控制器设定值的在线调整,通过单变量控制器跟踪调整后的设定值实现生产设备(或过程)的运行优化[26,29−30].生产过程往往是动态的,如生产负荷频繁变化、产品牌号经常切换、批次间歇生产等,难以实现在运行条件发生变化时系统的全局优化运行.复杂生产过程往往具有强非线性,以美国为代表的发达国家的大学和高技术公司正在开展在线动态优化运行和非线性预测控制方法与技术的研究[33−34].对于钢铁、有色金属等工业过程,还没有形成适用于工业过程的运行优化与运行控制方法.过程运行优化与运行控制方面的研究是结合具体的生产设备(或过程)开展的.国外高技术公司针对钢铁等工业过程采用预处理手段使原材料成分稳定、生产工况平稳,研发将运行指标转化为控制回路设定值的工艺模型或经验模型,进行开环设定控制.由于我国资源条件和生产条件与国外差别甚大,原材料成分波动较大,因此国外研发的控制技术及系统不适合国情,价格昂贵且技术保密.目前我国的644学报35卷工业过程运行优化和运行控制基本采用人工控制方式,难以实现运行优化.针对我国工业过程的上述问题,结合选矿、稀土萃取、氧化铝等工业过程的特点,文献[31−32,35]将建模与控制相集成,反馈、预测、前馈相结合,利用数据与知识,采用案例推理、规则推理、神经网络等智能方法,提出了过程优化运行的混合智能控制方法.该方法的控制目标是使反映产品在加工过程中质量、效率与消耗相关的指标,即运行指标在目标值范围内.同时要求在保证安全运行的条件下,尽可能提高反映产品质量与效率的运行指标,尽可能降低反映产品在加工过程中消耗的运行指标.因此,运行优化的目标可表示为γmin ≤γ(t )≤γmax且min(γmax −γ(t )),γ(t )为质量、效率指标或max(γmax −γ(t )),γ(t )为消耗指标其中,γmax 和γmin 分别为运行指标的上、下限.如图2所示,该方法由设定层和控制层两层结构组成.设定层由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、运行指标预报模型、故障诊断与容错控制器组成.其中,设定模型将运行指标目标值自动转化为控制回路预设定值;前馈与反馈补偿器根据指标的预测值、实际值与其目标值的误差补偿预设定值;故障工况诊断与容错控制器根据异常工况给出控制回路设定值的修正量,从而产生控制回路的优化设定值.控制回路跟踪设定值,从而将运行指标控制在目标范围内.上述方法成功应用于赤铁矿选矿厂竖炉、磨矿、磁选以及稀土萃取和氧化铝生产等工业过程,取得显著成效[28,36].2控制与优化理论和方法面临的挑战到目前为止,国际上还没有形成实现生产制造全流程的控制与优化的控制理论及控制系统设计方法.目前,采用如图3(见下页)所示的生产制造全流程的控制与运行管理流程.生产计划部门和调度部门采用人工方式将企业的综合生产指标(反映企业最终产品的质量、产量、成本、消耗等相关的生产指标)从空间和时间两个尺度上转化为生产制造全流程的运行指标(反映整条生产线的中间产品在运行周期内的质量、效率、能耗、物耗等相关的生产指标);工艺部门的工程师将生产制造全流程的运行指标转化为过程运行控制指标(反映产品在生产设备(或过程)加工过程中的质量、效率与消耗等相关变量);作业班的运行工程师将运行控制指标转化为过程控制系统的设定值.当市场需求和生产工况发生变化时,上述部门根据生产实际数据,自动调整相应指标,通过控制系统跟踪调整后的设定值,实现对生产线全流程的控制与管理,从而将企业的综合生产指标控制在目标范围内.当市场需求和生产工况发生频繁变化时,以人工操作为主体的生产计划、调度和工艺技术等部门不能及时准确地调整相应的指标,导致产品质量下降、生产效率降低和能耗增加,从而无法实现企业综合生产指标的优化控制.要实现对生产制造全流程的优化控制必须解决下列问题:1)采用何种控制结构和方案实现综合生产指标、生产制造全流程的运行指标、过程运行控制指图2过程优化运行的混合智能控制结构Fig.2Structure of hybrid intelligent control for process optimal operaton6期生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战645图3生产制造全流程的控制与运行管理流程图Fig.3Flowchart of control and operational management for the plant-wide production process标、过程控制系统自动协同,实现对整条生产线的控制;2)如何实时确定实现企业综合生产指标优化的生产全流程的运行指标;3)如何实现难以建立过程模型的生产制造全流程基于数据和知识的智能动态运行优化;4)如何通过自适应调整控制回路设定值对过程运行指标进行闭环反馈控制;5)如何设计一个具有安全性、协同性和易用性的生产制造全流程优化控制系统.解决上述难题的关键就在于解决:生产制造全流程运行控制,基于数据和知识的实时智能动态优化等关键科学问题和关于全流程优化控制系统安全性、协同性、易用性的若干技术基础问题.3生产制造全流程运行控制与运行优化生产制造全流程是由多个生产设备(或过程)有机联接而成,其具有如下综合复杂性:多变量、变量类型混杂、变量之间强非线性强耦合,其特性随生产条件变化而变化,受到原料成分、运行工况、设备状态等多种不确定因素的干扰,难以用数学模型来描述等.其全流程优化控制系统涉及到生产计划调度部门将企业综合生产指标分解转化为生产制造全流程运行指标过程、工艺技术部门将生产制造全流程运行指标转化为过程运行控制指标、作业班将过程运行控制指标转化为过程控制系统设定值的多层次多尺度的运行控制与管理过程.要实现复杂生产制造全流程运行控制首先就要确定其控制性能指标—生产制造全流程的运行指标,运行指标由反映整条生产线的中间产品在运行周期内的质量Q、效率E、能耗W、物耗C等相关的多目标组成,即J i∼{Q,E,W,C}J min<J i<J max且max(J i−J min)J i:Q,E或max(J max−J i)J i:W,C其中,J i为综合生产指标,J min为综合生产指标的下限,J max为综合生产指标的上限.运行指标和综合生产指标之间的动态特性具有非线性、强耦合、难以用数学模型描述、受市场环境和生产条件的变化而变化等特征.企业的综合生产指标是反映企业最终产品的生产指标,而生产制造全流程的运行指标是反映生产线的中间产品在运行周期内的生产指标.因此综合生产指标分解转化过程的优化涉及到多层次、多尺度的非线性动态优化难题.生产制造全流程优化控制系统涉及到全流程的运行优化、过程运行控制、过程控制等不同层次,运行层又涉及到不同行业的生产工艺和设备运行知识.如何建立一个统一的控制结构来实现全流程优化控制是对传统的由反馈、前馈所构成的控制系统的挑646学报35卷战.过程运行控制与运行优化的目的是在保证安全运行的条件下,将运行指标控制在目标值范围内,其中反映中间产品质量、生产效率的指标尽可能地接近目标值的上限,反映能耗、物耗的指标尽可能地远离目标值的上限.复杂工业过程(或设备)的运行控制指标往往难于在线测量,与底层控制回路的输出密切相关,它们之间的动态特性常常具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随工况运行条件变化而变化的综合复杂性,难以采用已有的RTO与模型预测控制方法实现运行优化与运行控制.目前运行优化与运行控制仍采用人工控制方式,当工况变化频繁时,不能及时准确地调整设定值,常常造成故障工况.工业过程运行控制不仅涉及到底层控制层的反馈控制,而且涉及到上层运行控制指标的反馈控制.运行控制的底层(回路控制)和上层(回路设定控制)采用不同的控制周期.由于运行控制指标不能在线连续测量,往往需要对运行工况进行识别和对运行控制指标进行预报.运行工况的识别有时需要采用过程数据、声音、图像等多源信息与无线传感器网络信息融合.运行控制指标往往和产品质量数据的分布相关.运行控制涉及到多层次、不同类型网络环境下的网络化控制问题.因此,工业过程的运行控制对现有的反馈控制方法和网络化控制方法提出了挑战.回路控制与回路设定控制的复合闭环控制系统的稳定性、收敛性、鲁棒性分析是对现代控制理论中闭环控制系统性能分析方法的挑战.运行优化除了对相应的运行指标进行常规优化外,还要考虑到所优化的指标应在其所期望的范围内的最佳位置.这一优化问题对已有的优化理论和方法提出了挑战.基于数据和知识的运行优化和运行控制方法是解决难以建立过程模型的生产制造全流程运行优化和过程运行控制的有效途径.为此,应开展下列研究:1)生产制造全流程优化控制系统的体系结构研究,包括:a)全流程一体化控制系统的模型体系、模型结构与功能;b)复杂生产过程全流程一体化控制体系结构与功能等.2)在市场需求、节能降耗、环保等约束条件下,实现企业综合生产指标优化的生产制造全流程运行指标的基于数据和知识的智能优化决策方法,包括: a)在满足市场需求、节能降耗、环保等约束条件下,实现企业效益最大化的多时间尺度的生产制造全流程综合生产指标的优化决策方法;b)生产制造全流程综合生产指标、过程运行指标及控制变量之间的动态特性研究;c)综合生产指标转化为生产过程运行指标的动态分解与协调控制方法等.3)基于数据和知识的工业过程运行控制理论与方法,包括:a)基于图像、声音、数据、知识等信息融合的过程运行控制方法;b)建模与控制相集成,惩罚与约束控制相结合的过程运行控制方法;c)非线性模型预测控制方法及运行控制中的应用研究;d)基于回路控制与回路设定控制不同速率下的运行控制方法;e)基于回路控制与设定控制的复合闭环控制系统的性能分析.4)基于数据和知识的实时智能动态优化理论和方法,包括:a)基于数据和知识的复杂生产制造全流程动态运行优化模型建模方法与性能分析;b)基于动态运行优化模型的控制回路设定值自适应协调优化理论和方法;c)基于数据和知识的全流程动态运行优化方法.5)多层次不同类型网络环境下网络化运行控制方法,包括:a)不同类型网络系统通讯限制下,信息采集、信号传输与处理过程对控制系统的不确定性因素分析与描述;b)通讯限制所造成的随机延时特性的建模与估计;c)随机延时对运行指标模型的不确定性影响分析与建模方法;d)多层次不同类型网络环境下网络化运行控制方法;f)不同类型网络环境下不确定性对控制系统性能的影响分析.4具有安全性、协同性、易用性的全流程优化控制系统实现生产全流程的优化控制策略和方法,必须研究全流程优化控制系统实现的关键技术基础问题.如图4(a)(见下页)所示的传统的工业过程控制系统图与图4(b)全流程优化控制系统相比,全流程优化控制系统的结构和组成都发生了根本的变化,其结构涉及控制、运行和管理三个层次,其组成包括由多种类型网络(设备网、控制网(工业以太网)、企业管理网等)、多种控制计算机(PLC、DCS、管理计算机)、传感器与执行机构组成的硬件平台,由组态软件、实时数据库、关系数据库等组成的支撑软件平台和采用全流程优化控制方法研制的软件系统(运行控制软件、运行优化软件、指标分解与转换软件).这种变化对控制系统的安全性、协同性和易用性提出了挑战.由于全流程优化控制系统涉及到不同种类的计算机、网络和软件系统、传感器与执行机构,运行环境复杂.故障预报与故障诊断是提高系统安全运行不可缺少的重要部分.如何保证整个系统的安全运行还需要采用基于过程数据、知识和模型的故障预报和故障诊断来研究控制系统的安全分析问题.。