智能制造被誉为二十一世纪的工业革命，已成为全球先进制造业发展的突出趋势。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程、应用过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。
作者认为智能制造具体体现在四个方面：生产智能化、产品智能化、生产服务化、大数据及云计算。
智能制造时代的来临，层出不穷的新技术已开始应用于无人驾驶、智能手机等，日新月异的高科技正在渗透进我们生活的方方面面。从制造有形商品，到提供无形价值，传统的制造业正在经历一场大的变局，迫切需要一场史无前例的产业“升级”。
对于离心泵行业来说，既是机遇又是挑战，且随之而来的可能是国际、国内离心泵企业的重新大洗牌。为了在这场变局中生存，各大公司纷纷进行布局，抢滩制高点。能否应对如此迅速的升级换代，将成为未来企业发展的关键。
本文将以技术人员的视角，通过国内外一些公司在智能制造方面的成功经验或尝试，探讨国内离心泵行业如何实现从传统制造到智能制造的华丽转变。
1 生产智能化
当你走进工厂，除了机床的轰鸣声和机器人精准的移动之外，几乎看不到一名工人，整片作业区域几无照明，这便是 “黑灯工厂”。“黑灯工厂”是“Dark Factory”的直译，即智慧工厂，因为无需人工操作，所以可以关灯运行。而智慧工厂的建立，离不开大量工业自动化设备。
2015年，网上曾流传过一段关于德国工业4.0的最佳示范单位 - 西门子公司“未来工厂”的视频（及相应的文章），我想所有看过这段视频的人都会非常震撼：在这家工厂，生产设备和电脑可以自主处理75%的工序，只有剩余1/4的工作需要人工完成。自建成以来，工厂的生产面积没有扩张，员工数量也几乎未变，产能却提升了8倍，平均1秒即可生产一个产品。同时，产品质量合格率高达99.9985%，全球没有任何一家同类工厂可以匹敌。
这家明星工厂的闪光之处在于“机器控制机器的生产”，也就是端到端的数字化，这正是未来制造所要达到的目标。而数字化带来的产品之间以及产品与机器设备之间的互联互通使得生产路径不断优化，不断提升生产效率。
随着全球制造业智能化转型浪潮的推进，在互联网时代的大背景下，目前，类似的智慧车间、智慧工厂在我国也如雨后春笋般出现。从2015年到2017年，我国共有206个项目入选工信部智能制造试点示范名单。初步统计，试点示范项目智能化改造后，生产效率平均提升30 % 以上，运营成本平均降低20 % 左右；有19家试点示范企业实现了对105家相关企业的复制推广。
以海尔冰箱沈阳互联工厂为例，该工厂是行业内第一个数字化互联工厂，其重要特点就是能够实现高度的柔性，满足个性化定制的需求。在整个互联工厂的发展过程中，工厂已经过标准化、模块化、自动化三大路径，目前正在数字化快速发展。互联工厂按工艺布局转变为按模块布局，每个模块都是一条生产线，可以单独进行生产，并以并联的形式快速完成一台冰箱的生产。
智慧工厂的显著特点是：满足不同消费者的不同需求，实现多品种、小批量、定制生产。虽然人们对于“智慧工厂”的理解各不相同，但其离不开以下几个具体特征：
（1） 设备间信息互联。
（2） 具备自学能力，自动判断、优化生产流程等。
（3） 满足个性化定制、柔性化生产需求，并结合精益生产理念，有效缩短产品生产周期，大幅度降低生产成本。
（4） 配套智能物流仓储系统，实现出入库管理的高效性。
（5） 注重环境友好，实现绿色制造。
（6） 可以实现实时洞察。
仅有自动化生产线和工业机器人的工厂不能称为智能工厂。智能工厂不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，而且在产品检测、质量检验和分析、生产物流等环节也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间也要实现信息共享、准时配送和协同作业。
除了普通的民用以外，离心泵行业、特别是石油化工用API流程泵属于典型的多品种、小批量、定制生产的产品。要做到生产的智能化，首先产品（设计）必须满足以下几点：
（1） 标准化设计。除了市场上可以采购到的通用的标准件以外（如紧固件、法兰及密封件等），还有不少零件在各种离心泵上都会用到（如叶轮/壳体耐磨环），对于这类零件，可以进行标准化设计。
（2） 模块化设计。模块化设计通常以功能区分、部件的型式出现。针对某一特定的市场需求，可以像搭积木一样，将标准化设计的零件、模块化设计的部件与专业设计生产的零件进行快速的拼接即可。模块化设计是绿色设计方法之一，可以同时满足产品的功能和环境属性。国外很多离心泵制造商甚至在水力设计方面也做到了模块化设计，如德国KSB公司的OMEGA泵，同一种泵壳可配两种不同水力的叶轮，从而满足不同工况性能的要求。
（3） 参数化设计。除对泵性能具有重大影响的水力零部件以外，其它零件几乎都可以进行参数化设计。只要改变其中一个或几个参数，就会快速自动生成一只新的零件。
（4） 设计流程的标准化。从水力设计开始，到结构设计（含外观设计）、CFD分析、应力和疲劳分析、强度校核、抗震分析以及临界转速分析等，做到设计流程的标准化。
智慧工厂的建立，不仅可以大大提高劳动生产率、满足快速交货要求，而且还可以确保稳定的产品质量、降低制造成本，使企业变得“小而精”、具有更强的竞争力。这一点，几乎对于所有泵制造厂都适用。
2 产品智能化
产品智能化就是将产品作为一个数据采集端，不断地采集用户的数据并上传到云端，方便用户进行管理。
美国水力协会和美国石油协会分别适时在ANSI/HI 9.6.9 -2014 "Rotary Pumps - Guideline for Condition Monitoring"（原为ANSI/HI 9.6.5 - 2000）、API670 "Machinery Protection Systems" 最新版本中介绍了无线数据传输技术的创新。
要想实现产品的智能化，需要使用多种传感器对产品进行实时的监测，在发生不可逆的故障或停机之前得到较准确的诊断，及早发现问题并予以纠正。离心泵可以进行以下监测：
（1） 温度及温差。特别是轴承和密封腔的温度。主要涉及轴承、密封腔、润滑油、冷却水及泵进/出口介质的温度；还涉及到泵壳体上/下温差。通过对泵进/出口介质温度的监测，有助于预测汽蚀的发生；通过对泵壳体上/下温差的监测，判断是否进行了充分的暖泵。
（2） 压力及压差。主要包括泵进/出口的压力、冷却水及润滑油的压力、机械密封系统压力；还包括过滤器前后的压差。
（3） 流量。可以预测泵壳体/叶轮耐磨环更换时间及开式叶轮间隙调整时间；通过流量监测还可以确定泵出口再循环系统的状态。
（4） 转速。主要用于变速运行的离心泵，以观察其对泵性能的影响。
（5） 应变。预测动/静零部件之间是否会发生摩擦、泵壳体的腐蚀及现场管路支撑问题；另外，还可以监测离心泵轴向力的变化。
（6） 液位。包括供液箱的液位、润滑油箱的液位及密封系统缓冲/隔离罐的液位。通过对供液箱液位的监测，可以预测泵汽蚀的发生。
（7） 泄漏。主要用于预测密封故障或压力边界的失效。压力积聚是监测泄漏的一种方式。通过一个双重无压密封装置内侧密封泄漏检测到密封储罐隔离液压力的变化。这是通过将储液罐排气口关闭至少10分钟、而注意到压力的增加来完成的。另一种监测泄漏的方式是注意到隔离液流量的变化。
通过一个双重无压密封装置内侧密封泄漏检测到从密封到排气系统或收集系统的气/液体流量的变化。通过一个双重有压密封装置内侧密封泄漏检测到从循环系统和储液罐的隔离液位的变化[1]。
（8） 振动。引起离心泵振动的原因很多，包括泵本体设计原因和外部条件因素两大类。而泵本体设计引起的振动主要体现在两个方面，机械引起的振动和水力引起的振动。
机械引起的振动主要由转子部件不平衡、轴发生弯曲或变形、动/静零部件发生摩擦、轴承发生磨损、泵接近临界转速运行、零部件松动或损坏等原因所引起；水力引起的振动主要由偏离泵的最佳效率点运行、泵送介质发生汽化、叶轮叶片太靠近蜗舌（cutwater）运行、内部回流等原因所引起[2]。通过振动监测可以检测或诊断出泵及其系统存在的各种问题。
（9） 噪音。表示泵发生了汽蚀、动/静零部件出现摩擦、轴承损坏或其它一些异常情况。
（10） 功耗。检查泵的效率，预测发热问题。
（11） 轴向位移。主要用于可倾瓦推力轴承的离心泵，叶轮和机械密封对轴向位移非常敏感。
（12） 间隙。趋近式表可以记录开式叶轮与泵壳之间的间隙。
（13） 轴挠度。通过安装于泵体上的趋近式表来测量轴挠度，以确保旋转部件与静止部件不会发生接触。同时，轴挠度过大，会导致耐磨环、机械密封和轴承过早失效。
（14） 含水量。通过对润滑油含水量的检测，预测润滑油的更换周期。
产品的智能化离不开人工智能AI。对于传统制造业 - 离心泵行业来说，一种最便捷快速地实现产品智能化的途径是“与AI公司进行深度合作”，对传统制造设备赋予智能化的功能，从而实现与AI的有机融合。
3 生产服务化
设备制造商通过网络可以实时监控设备在用户现场的运行状况，以判断产品什么时候需要维修和保养。在这个阶段，所有制造商都会向服务商转型。
《中国制造2025》明确提出：要加快制造与服务的协同发展，推动商业模式创新，促进生产制造向服务型制造的转变 - 就是由单一产品制造向用户提供一整套系统解决方案。在这方面，发达国家已经走了很长的路。
2010年德勤咨询公司对全球80家领先制造业公司进行了一个调查，调查结果显示，服务收入占销售收入的平均值为26%（而我国不足10%）；服务净利润贡献率平均值达46%。美国GE公司50% 以上的利润来源于服务。
要想做到生产服务化，必须能为用户提供最优化的、全方位的解决方案。对于离心泵行业来说，可以从以下三个方面着手：
（1） 产品
- 由泵制造商提供完整的泵送系统，而不是将单台泵送到现场然后由承包商或工厂人员安装。这些系统将泵放置在预先制造的结构上，并将所有的辅助设备、管路和电气装配成一个完整的单元。这种“打包泵送系统”有助于最大限度地减少安装不当的外部影响，提高泵的性能。
德国KSB公司在供水（泵）系统上配备了控制单元Controlmatic，根据压力或流量的变化，自动控制泵的启动或停机；在消防泵上配备了自动消防系统EDS、DU/EU等。
瑞士SULZER公司可为市政废水泵站用泵配置不同的控制器和监测设备，用以帮助泵站在整个生命周期中最大限度地降低运营成本、并提高运行可靠性。
Xylem公司的Lowara智能泵系列配备内置的超高效IE5永磁电机，以实现商业建筑的供水和暖通空调应用的最佳性能。该公司为迪拜的哈利法塔采用了完全集成的系统，可以控制酒店水箱的水位，并控制流量、压力和温度。
美国FLOWSERVE公司开发了基于网络的软件程序 - IPS观察平台和Flowstar.net，可以实现：通过简化的示意图查看性能状态；监控实时设备性能；进行预测分析；基于事实和可证实数据的纠正措施建议；回顾设备历史信息；管理设备更换、维修、保养、调整的时间及成本等。
在“打包泵送系统”方面，国内也有不少泵厂具有非常成熟的设计与运行经验，例如上海邦浦实业集团有限公司的智能供水系统等。
- 为用户老产品的改造提供最优化的解决方案。
以中国电建集团上海能源装备有限公司为例，他们为不少火电厂用户提供过锅炉给水泵节能改造整体方案。
案例1. 电动给水泵变频改造
在整个电动给水泵组（前置泵+电动机+液力偶合器+锅炉给水泵）中，前置泵、电动机及锅炉给水泵的效率相对稳定，但是，由于设计规程设计余量较大以及高峰运行的需要，导致电动给水泵组在实际运行时，偶合器的实际运行效率远小于其设计效率。
变频改造方案：普通电动机改为变频电机，同时偶合器改为齿轮箱。已有多项业绩：大唐贵州野马寨电厂3×200MW机组、山西永济电厂2×330MW机组、崇信电厂2×660MW机组等。
案例2. 电泵改汽泵
为了减少电厂用电负荷，目前电改汽项目很多，将案例1中的驱动方式改为小汽机+减速箱。小汽机采用双轴伸，一端直接驱动给水泵，另一端与减速箱一起驱动前置泵。已有多项业绩：华能淮阴电厂、山西华光电厂、呼和浩特金桥电厂等。
- 为新上项目提供符合国家最新政策、满足市场更高要求的产品。
以上海凯士比泵有限公司电站泵为例，为满足市场（安全可靠、高效节能）的要求，从2013年开始投入了5000多万元人民币进行技术改造，对锅炉给水泵整体性能进行大幅度的提升。2015年投产的泰州电厂二次再热发电机组目前是世界上参数最高、效率最高的机组，也是我国燃煤电厂技术发展水平的集中展现。
其中，上海凯士比泵有限公司交付的CHTD7型泵扬程达到4136米，效率达到85.2 %，跨进国际先进水平。2015年获得的方家庄电厂供货合同，CHTD9型锅炉给水泵的效率达到86.8 %，处于国际领先水平。
目前，上海凯士比泵有限公司超超临界机组三大主要用泵（锅炉给水泵、凝结水泵和循环水泵）产能达到150台，国内市场占有率均达到30 % 以上，而且是目前国内唯一能提供超超临界机组三大泵的企业。
（2） 维护
传统的维护方式多为反应式维护（设备已经失效，进行事故后维修）或预防性维护（通过采取适当的措施，从而防止设备发生故障）。
预测性维护是在产品出现故障、用户要求之前派出技术服务人员对产品进行维护，这是制造业所追求的终极目标。
在这方面，目前国内外离心泵行业也仅在少数监测项目上有所突破，如吉林宇琦泵业有限公司与国际著名的预测性维护ITR公司合作，通过对离心泵振动变化的监测，准确判断出其存在的问题或将要发生的故障，不仅为中国石化用户解决了目前存在的现实问题，而且为他们以后的维护工作提供了准确的解决方案。
为了迅速适应生产和高效地响应不断变化的条件及新订单，KSB公司开发了适用于智能手机和平板电脑的Sonolyzer APP，可以在20秒内确定定速泵的效率（见图1）。
它通过记录电动机风扇发出的噪音，将其与用户输入的性能数据相匹配。然后将用户输入的性能数据与制造商开发的水力数据库相关联，APP可以确定泵是否在部分负荷下运行，并通过优化水力系统或驱动设备来让用户知道是否存在节能空间。
西门子的“智能水管理”方案解决了水务行业面临的特殊挑战，包括检测高成本的泄漏、高耗能泵站的成本以及强降雨期间废水的破坏性影响。研究估计，高达40%的水通常会被泄漏掉，可以使用智能分析解决方案进行回收，这些泄漏导致的电力成本可以降低30%[3]。
对于一些危险工况，例如核电站核岛内设备的维护，由于设备本身或其运行环境具有放射性，同时还兼有高温、高压等特点，利用机器人进行设备检修或以大幅提高核电站的检修水平或事故处理效率，降低工作人员受辐照剂量和劳动强度，致力于开发出适应核辐射环境、性能先进可靠的核电站机器人一直是核工业界追求的目标。
在这方面，欧美日等西方发达国家都投入了大量的人力、物力进行了核电智能机器人的研发，并且已研制出可以真正适应高辐射环境、实现远距离操作的核电站机器人，如德国的EMSM系列、法国SRA公司的FOSAR系列等[4]。
但是核岛泵用维护机器人还未出现，目前仍普遍采用安装于设备上的专用工具对设备进行拆装维护，无法降低操作人员的辐照剂量。即使是这样的拆装工具，一套往往也高达千万甚至数千万人民币。
随着我国核电产业规模及市场的不断扩大，对于国内一些有实力的泵公司，建议首先可以从拆装维护用的遥控机械臂开始、与工业机器人公司合作，研发出适合辐射环境、降低工作人员劳动强度及辐照、远程控制技术的自动化工具，作为企业利润的一个新的增长点。待具有一定的技术积累和使用经验以后，再开发出融合先进的传感技术、视觉处理技术、驱动技术和远程控制技术的自动化、智能化的核电站机器人。
（3） 服务
离心泵在很多场合是维持（系统）流程稳定的重要设备，通过物联网技术对其安全可靠性进行监控是非常必要的。
- 可以为用户难以维护或难以访问的远程离心泵提供智能解决方案。用户随时随地可以使用智能手机、平板电脑或计算机通过物联网对其进行访问。备件也可以从泵制造商的ERP系统中看到，而无需接触ERP操作员。这样可以大大减少流程停机时间、降低维修和运营成本、节省能源、增加利润。
- 对于有实力的泵公司，除了向用户提供设备以外，还可以在设备整个生命周期内，为用户提供操作、运行管理、维修及维护、网络安全系统等全套服务。
- 采用租赁、甚至无偿使用（利润分成）的形式向用户提供产品、产品维修及服务。
4 大数据和云计算
对于收集到的大量运行状态信息需要计算的支持。通过使用数据、远程控制和分析，改变用户的运营方式，并帮助他们提高运营效率。
如何从海量的运行状态信息中准确地对故障做出预测或诊断？
案例. 压力油润滑推力轴承温度偏高的原因分析
传感器提供的监测信息如下：
（1） 轴承温度偏高；
（2） 冷却水和润滑油压力正常；
（3） 冷却水和润滑油温度正常；
（4） 泵壳体应变正常；
（5） 轴向力应变正常；
（6） 润滑油含水量正常；
（7） 机械密封开始出现泄漏；
（8） 轴承座振动超标，振动频率以1倍频为主。
由上述信息可以得出：轴承温度偏高与冷却水和润滑油无关；机械密封开始出现泄漏与振动相关；而引起振动超标的振动频率以1倍频为主，由此可以判断轴承温度偏高是由振动（1倍频）引起的。
1倍频偏高，说明：
（1） 转子不平衡；
（2） 轴弯曲；
（3） 机械松动。
由于上述泵型为成熟产品，且出厂前进行动平衡试验、机械运转试验时一切正常，最终判断轴承温度偏高的原因由机械松动所引起。建议检查泵支撑底座是否松动。
说明：以上仅提供一种可参考的预测或诊断思路，结果不一定非常准确。
制造业只有与云计算相互融合才能真正称得上智能制造。云计算，是用足够低的成本、商业化的模式来解决大计算的问题。如果没有计算能力，就谈不上大数据时代，就谈不上海量数据的高效应用。阿里云认为：计算的终极意义是发挥数字的力量，去解决问题、创造价值。
老牌制造企业美国通用电气公司（GE）在2015年推出了工业互联网云平台Predix，其希望Predix云平台能够通过数据升级工业设计与制造。仅仅一年后，德国西门子公司也推出了MindSphere工业云平台，一个基于云端开放的物联网操作系统。
中国企业同样在积极探索。2016年，徐工集团宣布和阿里云签约共同搭建“徐工工业云”（XCMG-Cloud），双方在中间件平台上协同建设共享服务中心；在软件平台上实现协同设计云、全球物联网、智能供应链、智能工厂等等。
“到云上去”是传统制造业向智能制造转型升级的必由之路。企业上云、以云计算技术和平台为支撑，不仅可以对产品进行故障预测或诊断、提高效率、稳定产品质量，而且还可以预测产品技术发展趋势以及市场需求，为公司的发展决策、产品转型升级提供依据。
不过，对于国计民生具有重大影响的火电厂及核电站用离心泵，出于安全考虑，通常不适用于云计算。
英国智库Chatham研究所的2015年度报告中指出，已经发生了大约50起袭击核电站控制系统网络的事件，核电站遭受严重网络攻击的风险越来越大。
2003年，Slammer蠕虫病毒瘫痪了俄亥俄州Davis Besse核电站的网络，并使得其中一个安全监控系统失效5小时。万幸的是，当时该核电厂处于离线的状态。
2006年8月，亚拉巴马州的Browns Ferry核电站的两个部件出现了故障：反应堆冷却剂泵和冷凝器去矿化物控制器。这些故障导致电厂的3号机组不得不手动关闭。在这个事件中，造成问题的原因是微处理器在两个故障设备中的以太网发送和接收数据时，由于网络传输量过大导致失效。
2010年9月，伊朗核设施突遭来源不明的网络病毒攻击事件，导致纳坦兹离心浓缩厂的上千台离心机报废，刚封顶的布什尔核电站不得不取出核燃料并延期启动，事件所造成的严重后果，令世人震惊。
5 面临的困难
高校人才培养不仅与产业发展需求脱节，而且忽视基础教育。很多高学历毕业生居然不会写邮件、不会编辑文档、不会撰写科研报告，甚至很多从事制造业技术工作的毕业生无法将自己设计的机械零部件准确地表达出来（不懂机械制图标准、不会标注尺寸）。
能够沉下心来踏踏实实地从事传统制造业技术工作的人员越来越少，有经验的高技术人才、特别是跨界复合型人才严重缺乏。
缺少资金。技术转型升级需要花费大量的资金，如何筹措这方面的资金（政府资助、公司上市、众筹、风投或引进其它社会资金？）成了考验传统制造业领导智慧的严峻问题。
市场对自主创新的、传统行业的智能产品不够信任。
市场营利的短期行为盛行，抑制了智能制造的积极性。
6 展望与信心
2018年第2季度，美国的GDP增速震撼世界 - 达到惊人的4.1 %，而同期，世界主要发达经济体经济增速普遍在1~2 %。美国何以能实现这种高增长？一个最主要的原因是中、高端制造业（实体经济）的回归。只有实体经济才是经济的根本，是一个国家可持续发展的关键，也是建设世界强国的必由之路！传统制造业的转型升级是大势所趋。
正如《中国制造2025》中所描绘的：当前，新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，国际产业分工格局正在重塑。必须紧紧抓住这一重大历史机遇，按照“四个全面”战略布局要求，实施制造强国战略，加强统筹规划和前瞻部署，力争通过三个十年的努力，到新中国成立一百年时，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国，为实现中华民族伟大复兴的中国梦打下坚实基础。
未来的离心泵将全面走向自动化、智能化和集成化。
在大数据的支持下，借助现代计算机仿真技术，未来离心泵的结构设计和水力设计将变得相对简单、快捷；而泵本体的节能增效将变得越来越困难。
未来的离心泵将完全是模块化设计，根据不同用户的不同需求，增加或减少不同功能的模块。
作为系统中的一个设备，未来离心泵将会与系统一起进行最优化的设计，以追求系统整体高效为最终目标。
未来的离心泵在加工制造上会普遍使用一些先进的制造技术，如增材制造、仿生制造、柔性制造等。
未来的离心泵通过大数据、云计算，将会实现预测性维护，很少会出现意外停机的状况。
未来的离心泵将会与机器人融合成为智能泵：可以实现数据收集、优化运行、故障诊断、人泵对话，甚至具有深度学习及故障自我修复的功能。
对于中国的离心泵行业，我们充满期待。
