21世紀初，中國政府提出了自動化和信息化兩化融合的智能化發展理念，隨著物聯網的發展，智能制造的概念逐漸清晰。2015年5月發布的《中國制造2025》行動綱領，其中心主題是通過智能的數據整合管理實現全生命周期的綠色制造，發展可持續的循環經濟，要實現這一目標，其基礎是信息技術的企業管理(IT)、車間管理(OT)和物聯網(CT)3T融合(見圖1)。
中國制造業目前總體發展水平不均衡，其中汽車行業因為這幾年的井噴式發展，新建工廠在環保上實現跨越發展的情況下，高端沖焊生產線已經于幾年前實現了高度的自動化和數據化，具備了發展智能化的初步基礎。涂裝作為復雜的散裝化學品施工車間，在自動化和數據化上存在很大的技術發展瓶頸，因為涉及節能環保、職業衛生、安全以及企業成本管理的巨大需求，涂裝車間智能制造發展需求尤為迫切。隨著近兩年涂裝自動化作業比例逐步提高，以及生產、能源和環保數據采集技術的發展，涂裝智能制造的課題也開始被推向前臺。
涂裝自動化作業技術的智能化發展
相比于其他專業，在涂裝車間采用自動噴涂，除了可以提升效率、穩定質量外，更有消除污染工位作業、提高涂料利用率和實現節能環保的價值。現有汽車涂裝生產線底部密封絕大多數都通過改造實現自動化，粗細密封和油漆內噴也成為主流新建線的標配。采用車底密封機器人，可以使送排風量降低80%。在普遍已經實現機器人外噴的基礎上采用機器人內噴涂料，在節約涂料、減少風量和減少污染的同時可實現80%以上的循環風應用，既穩定施工參數又使得噴漆室排風量大幅減少，使得新建涂裝生產線得以實現所有噴漆(包含水性漆)廢氣的全部凈化處理，該成套方案比人工噴涂解決策略的整體能耗和排放降低了60%以上。機器人內表面涂膠和噴涂如圖2所示。
目前新建的涂裝生產線，在上述PVC和噴涂作業采用機器人作業的基礎上，也在不斷優化機器人的作業方式、延伸機器人的應用范圍，如在不開門的情況下實現折邊膠機器人作業，采用機器人噴涂LASD提高環保和輕量化水平，在油漆噴涂上采用STOP-GO的方式提升涂膜質量的一致性，消除所有在線人員補漆檢查工位。標桿水平的涂裝線除了作業上大批量應用機器人外，在白車身焊縫質量的檢查、車身吹凈和擦凈、自動水洗、卸遮蔽等輔助工作也逐步采用機器人代替工人進行操作(見圖3)。這樣高水準的60JPH規模化涂裝車間，機器人數目往往達到百臺以上，系統復雜程度也大幅度提升。在單獨局部區域的機器人管理上，離線仿型和簡化仿型技術都在不斷完善，但尚沒有形成統一的智能系統。現有的系統，因為生產需求復雜、各機器人區域功能各異，在產品導入時會形成巨大的調試災難，迫切需要發展自動作業程序生成和優化的智能技術。
其他涂裝設備的智能化發展
除了機器人大批量應用外，因為提升質量、降低能耗和強化管理等方面的需求，涂裝車間其他設備系統也在逐步向精細控制的智能化方向發展，本文在此舉例說明。
原來的電泳整流系統多分是2～3段控制，而車身內外腔的復雜情況和陽極的分片控制之間存在很大的矛盾，經常帶來膜厚一致性差的難題。目前新建的一些工廠，采用多段整流單獨控制陽極(IGBT)(見圖4)，實現質量目標的設定。某工廠采用IGBT系統后在內腔電泳效果更好的基礎上，同比實現能源節約30%及材料節約10%的效果。
輸調漆系統，以往存在一個顏色生產時，其余顏色系統都按照生產狀態要求循環的情況，既浪費能源又不利于油漆壽命。隨著電動泵技術的發展，輸調漆系統的管理更加智能化(見圖5)，可以根據噴涂的需要確定系統的運行程度，設置符合生產要求的啟動模式和維持運行的待機模式，對涂料質量、設備壽命和能源降耗等均有好處。
車身物流方面，近年來也發展了各種識別系統，在工廠設計中也力求集中儲存，但仍然存在調度難題。目前也有的汽車工廠，將立體庫(見圖6)從白車身、油漆車身儲存為主逐步發展到涂裝車間儲存區，未來解決了出入庫的瓶頸難題后，可進一步用立體庫統一所有的儲存、排空和編組區域，使得車身存取更加智能化。
設備自動診斷技術的智能化發展
隨著現代化涂裝車間大量精密自動化設備的應用，以及涂裝設備工作環境的特殊情況，涂裝車間日常設備管理面臨的挑戰越來越大，自動診斷、管理設備狀態的智能技術(見圖7)受到空前的重視，目前杜爾等公司都開發了此類系統，正在進行可靠性的調試研究，有望在近兩年應用于國內的新建高端涂裝車間中。
數據采集發展的迫切需求
對于涂裝車間智能化來說，多種數據的準確有效采集才是未來智能化發展的瓶頸。相比于以前的手工作業參數統計的難題，自動化系統在末端都集成了越來越的數據采集系統，可以基于現在的分散智能系統對參數進行管理，未來可以持續發展更上層的集成智能參數優化系統。機器人參數采集和控制如圖8所示。
隨著外觀更加數據化、準確化評判的需求及跨國汽車集團顏色開發系統的建立，顏色開發、零部件匹配、外觀理論完善和日常管理等方面，已經成功形成了數據化的采集、傳輸和評價系統。空調系統的參數采集和自動控制、顏色數字化采集管理系統如圖9和圖10所示。
在日常質量管理方面，已有的涂裝制造車間采用了自動化的濕膜在線檢測和干膜離線抽樣的外觀數據采集系統，消除了人為外觀評價的數據采集量小、誤差大和評價滯后等諸多問題。機器人自動檢測外觀如圖11所示。
節能環保是目前汽車涂裝行業被重視的熱點，可以說目前汽車涂裝行業技術開發的目標，就是如何在達到不斷提高的環保要求前提下盡量保持原有質量水準，但能源和環保數據的采集管理是現階段的難點。已有廠家開發了給排水的職能管理系統(見圖12)，正在逐步推廣完善。在廢氣有組織排放檢測和在線檢測逐步完善的同時，無組織排放的數據采集系統也開始進入系統研究，無組織排放數據采集中出現了一臺監測儀器多個點分別收集檢測的新數據采集技術(見圖13)。
虛擬仿真技術的發展
涂裝車間自動化、數據化、信息化以及系統集成化技術應用，必然會隨著大環境陸續提升，但要真正形成智能制造系統，還需要基于這些基礎完善虛擬制造技術。國內外的工程設計公司，已經在這方面努力提升，在工廠設計中研究全仿真技術，力求模擬真實的生產情況。未來按此建設涂裝車間，在產品設計時，可以將數據導入虛擬車間進行虛擬調試，得出分析結果和生產數據，這種方式的SE分析結果可以更好的優化產品數據，經過產品優化后形成車間運行程序，在產品導入時現場的調試工作量就會大幅減少，并使數據完全可控。
智能化涂裝車間的階段性概念
《中國制造2025》中寫道：“我國制造業仍然大而不強，以企業為主體的制造業創新體系不完善;資源能源利用效率低，環境污染問題較為突出;高端裝備制造業和生產性服務業發展滯后;信息化水平不高，與工業化融合深度不夠。”《中國制造2025》制定了到2049年新中國成立100年時進入世界制造強國前列、建成全球的技術體系和產業體系的目標。要完成這一艱巨的歷史任務，核心是依靠智能制造。汽車涂裝較高的生產、質量和環保等要求和復雜的施工條件，決定了其智能制造的研究應用更加任重而道遠。目前新建高端汽車涂裝工廠在自動化方面都達到了較高基準，局部智能管理也有所突破，而具有判斷學習能力的智能系統，由于數據的準確、全面采集難度和信息化的通道限制，還無法建立起來。長期來說，希望建設的汽車涂裝工廠能夠像汽車導航或者AlphaGo一樣，具有根據邊界條件變化始終自動完善生產模式的能力。近期來說，智能化涂裝工廠的理念可以理解為：按高度仿真實施、在產品導入時可以根據數據輸入自動生成基本作業程序;以盡可能標準的生產線生產盡可能多樣的產品;能源、環保和生產數據監控。這些需求會促使汽車涂裝相關的自動化、信息化和數據采集設備迎來新的發展挑戰和機遇。
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