信息技术在制造业生产流程自动化中的应用优化与实践

引言​

在全球制造业竞争加剧与数字化浪潮的双重推动下，生产流程自动化已成为制造企业降本增效、提升核心竞争力的关键抓手。传统生产模式依赖人工操作与经验决策，存在响应滞后、柔性不足等问题，难以满足多品种、小批量的市场需求。而信息技术的快速发展，为生产流程自动化突破瓶颈提供了全新可能。

一、制造业生产流程自动化中相关理论基础

1.1 制造业生产流程自动化核心概念

制造业生产流程自动化是指通过技术手段实现生产环节少人化或无人化操作的动态过程，其核心特征体现为流程协同化、操作精准化、与响应实时化。从层级划分来看，设备自动化是基础，聚焦单台设备的自主运行控制，如数控机床的自动切削、机械臂的抓取动作。过程自动化实现环节联动，通过信息流串联起物料运输、加工、检测等连续工序。

1.2 支撑生产流程自动化的信息技术体系

支撑生产流程自动化的信息技术体系呈现多技术协同特征。工业互联网与物联网构成神经脉络，通过传感器与网络节点实现设备状态、物料位置等信息的实时传输；人工智能与机器学习承担大脑决策功能，能从生产数据中挖掘规律，优化操作逻辑；数字孪生技术打造虚拟镜像，在数字空间复刻生产线运行状态，为自动化调试提供模拟环境。大数据分析则如同智慧中枢，对全流程数据进行整合分析，为自动化优化提供依据。这些技术并非孤立应用，而是通过数据接口实现深度联动，共同支撑自动化系统的高效运转。

1.3 信息技术与生产流程融合的理论框架

信息技术与生产流程融合遵循渗透、协同、重构的理论框架。技术渗透始于单点突破，如在质检环节引入机器视觉替代人工检测；随着应用深化，进入协同阶段，通过数据贯通实现跨环节联动，例如设备运行数据与物料供应信息的实时共享。最终完成流程重构，形成以数据为核心的自动化新模式。在价值传导上，技术融合先通过操作自动化提升生产效率，再借助数据优化降低资源浪费，最终通过全流程协同实现产品质量的稳定性提升，形成效率、成本、质量的正向循环。

二、信息技术在制造业生产流程自动化中的应用场景

2.1 生产设备自动化控制

生产设备自动化控制是制造业流程自动化的基础环节，信息技术通过感知、决策、执行的闭环逻辑实现设备自主运行。激光传感器与位移监测装置实时捕捉设备运行参数，如数控机床的刀具位置、机械臂的运动轨迹，数据经边缘计算模块快速处理后，直接驱动伺服系统调整操作精度。当设备出现异常振动或温度波动时，内置的智能诊断算法会自动触发保护机制，暂停运行并推送预警信息至管理终端。

2.2 生产过程自动化管理

生产过程自动化管理依托信息技术实现全流程协同调度，打破工序间的信息壁垒。工业互联网平台作为核心枢纽，实时汇聚物料供应、工序进度、设备负载等数据：AGV（自动导引运输车）通过 UWB 定位技术接收调度指令，根据生产线物料需求自动规划路径，完成原材料配送；生产执行系统（MES）依据订单优先级，动态调整各工位的加工任务，当某一环节出现延误时，系统会自动触发备用工序方案。在柔性制造场景中，数字孪生技术构建的虚拟生产线可同步映射实体生产状态，通过模拟不同订单组合的生产节奏，实现按需求动态适配的自动化管理。

2.3 质量检测自动化升级

产品检测智能化延伸利用电子信息技术，全程精确高效管理，把被动抽检转变为线上全方位在线检验。采用工业相机搭配图像识别技术来实时检测产品外在质量，例如检验电子元器件引脚的断裂和焊锡缺陷、包装不合格等问题，规则用软件程序实现，不同标准的规则可以自由设置。例如化工行业红外光谱仪与多种传感器在线监测产品的各组分含量、压力、温度等重要参数，数据及时上传至监控中心，当数据超出预先设定的范围，被监控设备控制系统及时优化工艺参数，阻止了次品的继续生成。

三、信息技术驱动下的生产流程自动化优化策略

3.1 基于工业互联网的生产环节模块化拆分

按照工业互联网生产模块化生产方式拆分，打破传统线性生产方式。工业互联网的分布式生产模式将全过程的生产线按生产环节细分拆分，可为每个模块，即一个独立、封闭的功能单元进行设置，每个环节的功能单元都由特定自动化单元或自动生产线构成，其中的功能单元则根据模块化拆分生产的要求，完成相关产品或零部件的加工，模块化生产系统采用符合标准的数据接口，每一个功能模块之间的数据信号及材料等信息都可实时共享在工业互联网平台上，如汽车制造的焊接、喷漆、总装的模块化生产线。模块化生产方式具备灵活性的特点，某一客户订单的改变并不需要对整体生产线的改变，只对与之相关的模块化生产功能单元进行改变即可。

3.2 生产数据采集节点的优化布局

针对数据采集节点的合理部署是形成生产数据闭环的关键。数据采集节点部署规则是位置精化、多级联动：首先是设备级数据，包括通过生产设备上安装传感器采集设备运行状态、设备参数等数据；其次是工序级数据，通过安装在生产线的扫码枪及物联网终端，采集产品工序流程参数、质量指标、材料信息、生产工艺、装配质量等数据；最后是车间级数据，通过安装在车间工位设备处的工业网关采集信息，汇聚来自各层级的数据，实现对整个车间层生产数据的抽象。数据采集节点布置需覆盖整个流程、环节点无盲区，节点具备数据计算能力，对数据进行预处理，对数据进行筛选、过滤，只将精简的数据上传至云平台，可以缓解网络系统承载压力、提高数据处理反馈速度。通过数据节点的合理部署实现数据采集由设备级到车间级、由产品级到过程级，从而实现产品全生产流程数据闭环，以支持自适应改进优化。

3.3 算法模型在自动化中的深度应用

采用算法模型在自动化中的应用程度，生产的作业将更加智能和精准。比如在生产计划制定方面，混合整数算法可以在考虑设备负荷、原料供应、订单紧急等因素的基础上对生产进行合理的排程，在排好生产计划时甚至可以同步形成每批计划排程的数据后对生产数据的变化进行实时调整。在质检过程中，可以利用人工智能模型对历史的质检数据进行学习，识别出潜在质量相关性的检测点，提前检测风险，并相应地修改检测阈值。在设备维护方面，预测性算法能够利用学习到的设备参数变化状况提早判定设备出现故障的时间段，在设备出现明显异常情况前将维修策略下发给相关生产端点，将设备的维修模式从被动维修转化为主动预防维护的模式。

结语

信息技术通过模块化拆分、数据节点优化及算法应用，为制造业生产流程自动化提供了系统解决方案。这些策略突破传统生产局限，实现从单点自动化到全流程协同的跃升。虽实践中仍有适配等挑战，但技术融合已展现价值。随着技术深化，生产流程自动化将更智能柔性，为制造业高质量发展持续赋能，推动其向更高水平迈进。

参考文献：

[1] 钟贵传 . 载波通信技术在配电自动化中的优化应用 [J]. 现代制造技术与装备 ,2023,(S1):103-105.

[2] 刘春慧 .PLC 控制技术在工业自动化中的优化应用策略 [J]. 中国金属通报 ,2019,(07):195-196.