數字化 || 智(zhi)能制造走(zou)向深水區(qu)
經過(guo)幾十年發(fa)展，我國逐(zhu)步建立起(qi)了門類齊(qí)全、獨💛立完(wán)整🈲的㊙️工業(ye)制造體系(xì)，制造業增(zēng)加值連續(xu)12年居于世(shì)界首🌐位。中(zhōng)✔️國制🌂造業(yè)企業在各(ge)個細分領(lǐng)域的市場(chǎng)份額不斷(duan)攀升，例如(rú)在锂電池(chí)行業，2021年全(quán)球動力電(diàn)池裝機量(liàng)TOP10企業中中(zhōng)國企業就(jiu)占據6席，市(shi)場份額達(da)到48.6%。從全球(qiu)價值鍊上(shàng)來看，中國(guó)制造業核(he)心競争力(li)仍⛹🏻♀️然不✔️強(qiáng)。具體從貿(mào)易增加值(zhí)和國民收(shou)入視角來(lai)看，生産出(chu)口賺得的(de)一部分收(shou)益其實是(shi)要被劃分(fèn)為外國國(guó)民收入[1,2]。在(zài)全球價值(zhi)鍊中，中國(guó)制造業主(zhǔ)要還是在(zai)賺取加工(gong)費，一部分(fen)中國企業(yè)仍💔然依💰賴(lài)于外國資(zī)本要素和(he)技術要素(su)，歐美國家(jiā)則掌握着(zhe)通過專利(li)技術等要(yào)素來獲取(qu)收益的方(fang)式。
目前我(wǒ)國制造業(yè)面臨“雙向(xiàng)擠壓”的局(ju)面沒有發(fā)生根㊙️本性(xing)扭轉。一方(fang)面在中低(dī)端領域面(mian)臨其他發(fā)展中國家(jia)的競争，我(wo)國已經不(bu)能延續21世(shi)紀初期依(yī)靠人口紅(hong)利的發展(zhǎn)模式，即繼(ji)🈲續依靠人(ren)工大規模(mó)生産低附(fù)加值工業(yè)品。另一方(fāng)面，在中高(gao)端領域，我(wo)國制造業(ye)企業自動(dong)化、智能化(hua)程度相較(jiao)于發達國(guo)家還♍較低(dī)，還沒有完(wán)全掌握👌重(zhòng)點行業的(de)關鍵核心(xīn)技術，在研(yan)發設計和(hé)國際标準(zhun)制定等方(fang)面還沒有(you)足夠的主(zhǔ)導權。正是(shi)在這種情(qing)形下，我國(guó)政府提出(chu)要實現智(zhi)能制造，在(zài)“十三五”、“十(shí)四五”期間(jiān)連續編制(zhì)智能制造(zào)發展規劃(hua)，促進制造(zào)業企業實(shí)☀️現數字化(huà)、網絡化、智(zhi)能化轉型(xíng)，向制造強(qiang)國邁進。本(běn)文将結合(hé)筆者觀察(cha)到的一些(xie)産業前沿(yan)進展來重(zhòng)點闡述如(ru)下幾個方(fang)面：如何理(li)解智能制(zhi)造？
智能制(zhi)造的底層(ceng)基礎是數(shù)字化
實現(xiàn)智能制造(zào)應當聚焦(jiao)裝備和工(gong)藝
制造工(gōng)藝和設計(ji)仿真協同(tóng)促進正向(xiang)設計
企業(ye)設計仿真(zhen)、生産制造(zao)及服務全(quán)流程協同(tóng)
制造業通(tōng)過數字化(hua)、智能化技(jì)術提升管(guǎn)理決策水(shui)平
智能制(zhi)造領域的(de)人才和初(chū)創企業
從(cóng)企業經營(ying)和産業發(fā)展角度看(kan)待智能制(zhì)造
展望
談及智(zhi)能制造，首(shǒu)先就需要(yao)從企業需(xū)求角度出(chū)發。制造業(yè)㊙️企業最關(guan)心的是質(zhi)量能不能(néng)更好？成本(ben)能不能再(zai)低一些？怎(zen)麼讓交付(fu)更快？說到(dào)底是制造(zao)業本身對(duì)規模效應(ying)的追求，特(tè)别🔱是在當(dang)❄️今市場需(xū)求愈發多(duō)樣化、個性(xing)化👅，企業需(xu)要具備更(gèng)強的柔性(xìng)制造能力(lì)和産💋品設(she)計創新能(néng)力。智能制(zhì)造正是要(yào)回應企業(yè)對規模效(xiào)應和柔性(xìng)化制造這(zhe)兩方面的(de)訴求。智能(neng)制造是要(yào)貫穿企業(ye)研發設計(jì)、生産制造(zao)到服務的(de)全過程，核(he)心落腳點(dian)是在制造(zao)環節，特别(bie)是在工藝(yì)和裝備兩(liǎng)方面上。我(wǒ)們的分析(xi)也将從裝(zhuāng)備工藝開(kāi)始逐步延(yán)伸至設計(ji)仿真、服務(wù)環節。中國(guó)制造要向(xiang)中高端領(lǐng)域邁進，生(sheng)産出更高(gāo)性能、更高(gāo)🌈精度的高(gāo)質量産品(pǐn)，勢必将對(dui)工藝和裝(zhuang)備以及企(qǐ)業正🏃🏻♂️向設(she)🔴計能力提(ti)出更高的(de)要求。實現(xiàn)智能制造(zao)，企💜業需要(yào)使用智能(neng)化的裝備(bèi)，在✍️生産過(guò)程中形成(cheng)更優的生(sheng)産工藝，做(zuò)出全局最(zui)優的生産(chǎn)和研發決(jue)策。而不是(shì)僅僅停留(liu)在看一個(ge)顯㊙️示生産(chan)過程數據(ju)的大屏系(xì)統，又或者(zhě)是單純的(de)可視化渲(xuàn)染界面，新(xin)技術的應(yīng)用還是要(yao)深入生産(chǎn)過程中去(qù)，避免“高大(dà)全的花架(jia)子”。由此可見(jian)，智能制造(zào)包含感知(zhi)、決策和執(zhí)行三個要(yao)素，通過工(gōng)業物聯網(wǎng)、邊緣計算(suàn)等技術收(shōu)集系統内(nei)産品、設備(bei)、車🈚間和企(qi)業的運行(hang)狀态，這些(xiē)數據經過(guò)處理後會(hui)彙總到♉工(gōng)業數據平(ping)台上。最為(wei)核心的是(shi)決🤟策中樞(shu)，過去企業(yè)的生産決(jué)策都是以(yi)依靠人的(de)經🌈驗判斷(duàn)為🔅主，智能(néng)制☁️造系統(tong)中決策将(jiang)逐漸以數(shu)據驅動+工(gōng)業機理融(rong)合模型的(de)判斷為主(zhǔ)，決策中樞(shū)将具有自(zi)适應性。執(zhí)行系統也(yě)是必不可(kě)少的，現在(zai)也有企業(ye)将RPA技術應(yīng)用到一些(xie)固定的機(ji)台聯動操(cāo)作流程上(shang)，減少人工(gōng)操♈作，進一(yī)步提高生(sheng)産的自動(dòng)化程度。智能制(zhì)造的底層(ceng)基礎是數(shu)字化整個(ge)系統要對(duì)數據實現(xiàn)整合分析(xi)和閉環控(kòng)制，就需要(yao)面向工業(ye)物聯網場(chǎng)景的數據(ju)接入和轉(zhuan)換協議方(fang)🈚案、消息中(zhong)間件🍓、時序(xu)☎️數據庫或(huo)實時數據(jù)庫、邊💞緣AI推(tui)理框架或(huò)工具乃☔至(zhi)一整套的(de)雲🐆邊端AutoML平(píng)台。以數(shu)據存儲環(huán)節的數據(jù)庫為例，由(yóu)于工業物(wu)聯網場景(jǐng)下的工業(ye)數據規模(mó)巨大，例如(ru)GoldWind每個風機(jī)部署有120-510個(ge)傳感器，數(shù)♻️據采💯集頻(pín)率最高會(huì)達到50HZ，2萬台(tái)風機每秒(miǎo)就會有5億(yì)個時序數(shu)據，這些海(hǎi)量數據的(de)存儲和實(shí)時計算就(jiù)會對數據(jù)庫提出更(geng)高要求[3]。在(zài)實際訪談(tán)和調研中(zhōng)發現，工業(yè)數據的收(shōu)集、協議⭐的(de)轉換确實(shí)是一個令(lìng)人頭疼的(de)問題，因為(wei)采集的物(wu)理量會有(yǒu)很多，工業(ye)協議又有(you)很多種，業(ye)界也有在(zai)探索🤞應用(yòng)OPC UA over TSN等技術解(jiě)決這類問(wèn)題。但更重(zhòng)要的問題(tí)是采集哪(nǎ)些數據💃🏻更(geng)有用，以🔴及(jí)數據收集(jí)後怎麼把(ba)數據用起(qǐ)來。這裡面(mian)還是要以(yi)工藝優化(huà)、生産決策(ce)優化為導(dao)向㊙️，不能🏃🏻♂️為(wei)了采集而(er)采集，為了(le)上數據平(ping)台而上數(shù)據平台。數(shu)字化、網絡(luò)化和智能(neng)化是相互(hu)支撐的，不(bú)實現智能(neng)🔞化變革，數(shu)字化轉型(xing)也會失去(qu)方向和價(jià)值支撐。僅(jǐn)以生産過(guò)程為例，生(sheng)産過程中(zhōng)自動化設(she)備産生的(de)生産📱數據(ju)沉澱下來(lai)，網絡化就(jiù)是指通過(guo)網絡技術(shù)将數據傳(chuan)輸至數據(jù)平台或現(xiàn)場控制系(xì)統中，更重(zhong)要的是對(dui)數據進行(hang)分析處理(lǐ)，實時決策(cè)控制裝備(bèi)和工藝♈過(guò)程，實現智(zhi)能化生産(chǎn)。實現(xiàn)智能制造(zao)應當聚焦(jiāo)裝備和工(gōng)藝智能制(zhì)造涉及裝(zhuāng)備、生産工(gōng)藝、生産決(jué)策、産品全(quán)生命周期(qi)管理、研發(fa)設計等方(fāng)面，這些方(fāng)面始終圍(wei)繞🧑🏾🤝🧑🏼的核心(xīn)是質量。質(zhi)量是制造(zao)業企業的(de)生命線，而(ér)質量依賴(lài)于可靠的(de)📱裝備❄️和先(xian)進的工藝(yi)。裝備承載(zai)工藝，工藝(yi)引導裝備(bei)，兩者不可(ke)分割并且(qiě)會相互促(cu)進。因此智(zhi)能制造的(de)重點首先(xiān)是要深入(rù)工藝生産(chǎn)環節，落在(zai)裝備智能(neng)化和生産(chǎn)智能化上(shàng)。裝備和生(sheng)産工藝智(zhi)能化特别(bié)需要企業(ye)将新一代(dài)信息技術(shu)與先進制(zhi)造技術融(róng)合，但不是(shì)一味強調(diao)AI一類的新(xīn)技術。認為(wéi)有了新技(jì)術可以解(jie)決一切問(wèn)題🧑🏽🤝🧑🏻或者彎(wan)道超車的(de)觀點是有(you)失偏頗的(de)，實現裝備(bèi)⛹🏻♀️和工藝智(zhì)能化需要(yào)立足制造(zào)規律和工(gōng)業⚽基礎。裝(zhuang)備方面，機(ji)床是最為(wei)重要的機(jī)械裝備，主(zhǔ)要分為切(qie)削加工和(hé)♈成形機床(chuáng)兩大類。其(qí)中切削加(jia)工機床的(de)智♻️能化主(zhu)要在以下(xià)方面：通過(guo)實時采集(jí)振動、主⛷️軸(zhou)溫度、切削(xuē)力具備感(gan)知力，進而(ér)可以⛷️針對(duì)外界環🔴境(jing)和機床及(ji)刀具本身(shēn)狀态的變(bian)化進行自(zì)适應決策(cè)，即動态實(shí)時優化控(kòng)制🔆進給深(shēn)度、進給速(su)度和切📞削(xuē)速度以及(jí)溫度誤差(chà)補償等，同(tóng)時防止刀(dāo)具過度磨(mó)損。但是機(jī)床的加工(gōng)工藝目前(qián)仍然需要(yao)工藝規劃(huà)人員人工(gōng)設置，尚🌂未(wei)實現自主(zhu)規劃和自(zi)适應的優(you)化，無法高(gao)效應對多(duō)品種小批(pī)量的柔性(xing)生産需求(qiu)[4]。再以金屬(shu)塑性加工(gong)中的鍛壓(yā)裝備為例(li)，目前鍛壓(yā)裝備正在(zai)數控技術(shù)基礎上向(xiang)智能化邁(mài)進，通過分(fen)散多動力(li)、伺服電動(dòng)🐪機直接驅(qu)動和集成(cheng)一體化等(deng)技術途徑(jìng)滿足💁智能(néng)化鍛壓設(she)備生産過(guo)程高效、柔(róu)性、高精度(du)🏃的要求[5]。在(zai)新興的增(zēng)材制造領(lǐng)域，國外公(gong)司Markforged通過嵌(qian)入AI算法驅(qū)動的🔞軟件(jian)并結合IoT傳(chuan)感器提升(sheng)裝備的智(zhì)能化程度(dù)。其增材🆚制(zhi)造裝備可(ke)以自适應(ying)地打印零(ling)部件，實時(shí)進行公差(chà)補償和路(lu)徑優化。而(er)且每一台(tai)3D打印機的(de)打印流程(chéng)數據都會(hui)沉澱在雲(yún)端平台，于(yú)是整個增(zeng)材制造系(xì)統将通過(guo)這種聯合(he)學習實現(xiàn)自我優🛀化(huà)，用戶也将(jiāng)得到更精(jīng)确的制造(zao)流程。對于(yu)增材制造(zao)這種成型(xing)同時成性(xìng)的制造方(fāng)式，軟件提(tí)供的智能(néng)化價值更(gèng)加重要。在(zai)工業機器(qi)人智能化(huà)方面，自适(shì)應編程軌(gui)迹規劃的(de)需求日益(yì)增長，學術(shù)界和業界(jiè)都在進行(háng)探索。業界(jie)如摩馬智(zhi)能自主研(yan)發💋認知智(zhi)能算法訓(xùn)練平台，将(jiāng)基于🌈AI的自(zi)适應軌迹(jì)規劃算法(fǎ)下發到邊(biān)緣端，使得(de)機器人可(kě)以根據不(bu)同産品的(de)生産工藝(yì)及周圍♻️環(huán)境的變化(hua)，實時做出(chū)動作決策(ce)。如此，工業(ye)機械臂㊙️的(de)部署時間(jian)可以縮短(duǎn)到十幾小(xiǎo)時甚至是(shi)幾個小時(shí)。對企業來(lai)說，節省換(huàn)線部署成(cheng)本✨和人工(gong)調試成本(běn)是具有很(hěn)高價值的(de)[6]。工藝方面(miàn)，目前主要(yào)通過機理(lǐ)模型和數(shu)據驅動模(mo)型兩種✏️建(jiàn)模✂️方式來(lái)實現智能(néng)化。又因為(wéi)實際工業(yè)場景中的(de)諸多工藝(yi)過程大多(duo)具有非線(xiàn)性🔅、時變性(xìng)及複雜多(duo)尺度的特(te)點，有的場(chǎng)景甚至無(wu)法建立完(wán)整的機理(lǐ)模型或者(zhě)建立難度(dù)非常大，所(suo)以通常會(huì)将機理模(mó)型☀️和以AI技(jì)術為基礎(chǔ)的數據驅(qū)動模型融(róng)合起來，實(shí)現工藝過(guo)程🔴的自主(zhu)學習叠代(dai)和智能決(jue)策控制。流(liú)程行業中(zhōng)張夢軒等(děng)總結了将(jiāng)化工過程(cheng)的第一🤞性(xing)原理🐅及過(guo)程數據和(hé)AI算法相結(jie)合的混合(hé)建模方法(fǎ)。混🧑🏾🤝🧑🏼合模🈲型(xing)可以綜🚩合(hé)機理模型(xing)和數據驅(qū)動模型各(gè)自的優點(diǎn)，應💚用在化(huà)工過程😘中(zhong)的監測、優(you)化、預測和(hé)軟測量方(fāng)面[7]。離散行(háng)業中的塑(su)性加工的(de)鍛造成形(xing)過程也是(shì)一個複✂️雜(zá)的非線性(xing)時變過程(chéng)，加上實際(ji)場景中還(hai)可能存✂️在(zai)油液洩漏(lou)等🏃♂️衆多不(bú)确定的幹(gàn)擾因素，所(suǒ)以👌精準鍛(duan)造過程控(kong)制難度很(hěn)高。單純依(yi)⭐靠機理模(mo)型的控制(zhì)策略存在(zài)偏差。将基(ji)于物理動(dòng)力學的機(jī)理模型和(hé)具有🚶♀️在線(xian)樣本學習(xi)能力的數(shu)據驅動模(mo)型結合起(qǐ)來，可以在(zài)鍛造過程(chéng)中對鍛造(zào)工藝參💞數(shù)進行實時(shi)調整與補(bǔ)🏒償，實現鍛(duàn)造過程的(de)智能化控(kong)制[8]。再比如(ru)工業中應(yīng)用場景最(zui)為廣泛的(de)工藝：焊接(jiē)。還是動力(li)電池組的(de)電阻點焊(hàn)，大多依賴(lài)人工焊接(jie)[9]。正式焊接(jiē)前通常需(xū)要進行大(da)量嘗試各(gè)種焊接參(cān)數組👌合，才(cai)能得到制(zhi)造需求的(de)最優參數(shù)，這種“試錯(cuò)法”耗時長(zhǎng)、材料⛷️消耗(hao)大。星雲電(dian)子的徐海(hai)威等研究(jiū)發現利用(yòng)貝葉斯極(ji)限梯度提(tí)升機(Bayes-XGBoost)與粒(lì)子群優化(hua)(PSO)算法結合(he)預測最優(you)參數，可以(yi)幫助電阻(zu)點焊工程(chéng)師面對新(xīn)的動力電(diàn)池組生産(chan)需求時快(kuài)速選取合(he)适工藝參(can)數，提升人(ren)工焊接生(sheng)産效率，避(bi)免耗費大(dà)量材料[10]。其(qí)次，無論是(shi)人工焊接(jie)還是機器(qi)人焊接，其(qí)焊接過程(chéng)仍屬于開(kai)環控制。即(ji)使是高度(dù)自動化焊(han)接機器人(rén)産線，其焊(hàn)接過程和(hé)質量都不(bu)是完全可(ke)控，單機的(de)誤差累計(jì)和多機之(zhi)間的相互(hù)影響都♌會(hui)影響焊接(jie)質量，而焊(han)接質量直(zhi)接決定了(le)産品安全(quán)性能。比如(rú)一台汽車(chē)白車身🐪的(de)焊點數量(liàng)在4000~7000個，為了(le)保障焊點(diǎn)質量，國内(nèi)外車企❌都(dou)會在自動(dòng)化焊接後(hòu)進㊙️行人工(gōng)抽樣檢測(cè)，再根據抽(chōu)檢結果進(jin)行♊焊接工(gong)藝參數的(de)離線調整(zheng)。但這種事(shi)後抽檢無(wú)法做到100%質(zhi)量保障，一(yī)旦出現問(wèn)題就會批(pī)次召回，損(sun)失很大。這(zhè)就迫切需(xū)要針對工(gōng)藝過程環(huán)節的在線(xian)控制和實(shí)🏃時質量評(ping)價技術[11]。對(dui)于人工焊(han)接，工藝智(zhì)能分析技(jì)術可以将(jiāng)IoT層面收集(jí)❓的實時信(xin)息和分析(xi)結果通過(guo)MES下發到現(xiàn)場，幫助企(qǐ)業實現生(sheng)産🔴加工缺(quē)陷實時智(zhì)能診斷。對(duì)于焊接機(ji)器人，可以(yi)采用基于(yú)焊工智能(neng)技術的方(fang)法提升焊(han)接機器人(rén)智能化水(shuǐ)平，思路是(shì)使機器🈲人(ren)具備類似(sì)人🏃類焊工(gōng)的學習動(dong)态焊接問(wèn)題的能力(li)，主要通過(guò)視覺、體覺(jiao)和思維🔴上(shàng)在線感知(zhī)實時焊接(jie)狀态，并具(ju)備類似焊(han)接工人對(duì)焊接場景(jing)形成記👣憶(yi)的學習能(neng)力。在焊接(jiē)過程中，機(jī)器人主要(yao)基于熔池(chi)動态捕捉(zhuō)和識别算(suan)法實現對(dui)熔池的動(dòng)态⛷️監測，并(bing)通過調整(zhěng)焊接速度(du)和焊接電(dian)流✂️兩個工(gōng)藝參數對(duì)熔池進行(háng)實時控制(zhi)，最終得到(dao)受控的連(lian)續均勻💘焊(han)縫[12]。該方法(fǎ)屬于一種(zhong)基于質量(liàng)在線評價(jia)的工藝實(shi)時閉環控(kòng)制技術。應(yīng)用這類智(zhi)能化焊接(jiē)技術可以(yǐ)有效解決(jue)焊接機器(qì)人的自适(shì)應決策控(kong)制難題，不(bú)僅可以幫(bang)助企業實(shi)現加工🔴過(guò)程的精确(que)控💛制，獲得(de)最佳的材(cai)料組織性(xing)能與成型(xing)質量，還可(ke)🌂以幫助企(qi)業節省下(xia)來日常調(diào)試和換線(xiàn)部署機器(qì)人的時間(jian)成本和高(gāo)昂的人工(gōng)成本。上述(shù)參數尋優(yōu)、質量在線(xian)評價及實(shi)時控制技(jì)術在業☂️界(jie)也已經💔開(kai)始了相關(guān)産業實踐(jian)，比如蘊碩(shuò)物聯㊙️和大(da)熊星座，大(dà)熊星座更(gèng)側重視覺(jiao)技術上的(de)焊縫識别(bié)。誠然，廠商(shāng)需要對缺(que)陷等産品(pǐn)殘次情況(kuàng)進行檢測(cè)，目前🔅AI技術(shu)在♻️工業中(zhong)的應用也(yě)主要集中(zhōng)于視覺檢(jian)測，但廠商(shang)💘更需要形(xíng)成對殘次(cì)原因追根(gēn)溯源和精(jīng)細化工💃藝(yi)參數反饋(kui)控🚶制的能(néng)力。由此，單(dan)純的機器(qi)視覺、設備(bèi)制造乃至(zhì)工業軟件(jiàn)等公司都(dou)可以從自(zì)🔴身産品出(chū)發逐步擴(kuo)展，實現更(gèng)大範圍🍓内(nèi)的智能優(you)🧑🏾🤝🧑🏼化。這方面(mian)舉一些半(bàn)導體行業(yè)中将工藝(yì)制程優化(hua)和視覺檢(jiǎn)測🧡結合的(de)案例，例如(rú)應用材料(liao)公司将機(jī)器學習算(suan)法融入ADC（自(zi)動缺陷分(fèn)類）技術中(zhong)，其Purity II ADC技術拓(tuò)展了應用(yòng)材料SEMVision G7系👅統(tǒng)的機器學(xué)習能力。基(ji)于ML算法進(jin)行實時自(zi)動分類、缺(quē)陷檢測和(hé)根本原因(yīn)分析，可以(yi)促進半導(dǎo)體制造企(qǐ)業工藝🤟和(hé)良率管理(li)水平的提(ti)升[13]。國内的(de)初創公司(si)哥瑞利、昆(kun)山潤石科(kē)技等也在(zai)進行🐇類似(si)工作💰，将工(gong)藝制程管(guan)理的FDC（自動(dòng)失效分類(lèi)系統）和ADC系(xi)統👉結合起(qǐ)來，使用AI算(suan)法并融合(hé)IoT設備采集(ji)的過程數(shu)據，共同形(xing)成了一個(ge)可實現負(fù)反饋調節(jiē)的制程優(you)化🛀控制系(xi)統，幫助企(qi)業⚽快速定(ding)位缺陷産(chǎn)生原因、優(you)化工藝，進(jìn)而可以縮(suō)短産線調(diao)試周期和(hé)提升良率(lǜ)。上述列舉(jǔ)了裝備和(hé)工藝智能(neng)化方面的(de)典型案例(lì)，這些案例(lì)都是從制(zhì)造業最關(guān)心的質量(liang)問題出發(fa)✌️，以實👈現生(shēng)産過程的(de)實時自适(shì)應決策控(kong)制為目标(biao)。這些智能(néng)化技術将(jiang)以軟件形(xing)态交付給(gěi)設備使用(yong)企業甚至(zhi)是設備制(zhì)造商。持續(xu)沉澱積累(lèi)的工藝數(shù)據将不斷(duan)🎯加強這類(lèi)工藝🍓智能(néng)軟件的技(ji)術壁壘。對(duì)于裝備制(zhi)造業企業(ye)來講，需要(yao)從單純提(ti)供硬件産(chǎn)🤩品轉變到(dào)🌈同時交付(fu)軟件和硬(yìng)件産品，提(ti)高客戶👣粘(zhan)性⭐，加強自(zi)身技術壁(bi)壘。制(zhì)造工藝和(hé)設計仿真(zhen)
協同促進(jin)正向設計(jì)
上一節闡(chan)述了應用(yong)裝備和工(gong)藝的智能(neng)化技術實(shí)🏒現精準過(guo)程控制，進(jìn)而保證産(chǎn)品質量和(hé)良率。但是(shi)産品良率(lü)提升并不(bú)是從生産(chǎn)環節的設(she)備控制和(he)工藝優化(huà)開始的，而(er)是在設計(ji)仿真環節(jie)就可以開(kai)始介😄入，特(te)别是在正(zhèng)向設計開(kai)發新産品(pin)新工藝的(de)㊙️階段。Alejandro A. Franco主導建(jiàn)設了一個(gè)名為“ARTISTIC”的項(xiang)目，該項目(mu)受到歐盟(méng)地平線🔞2020科(kē)研計💋劃的(de)資助。該項(xiàng)目團隊建(jiàn)立了一個(ge)模拟锂離(lí)子電池制(zhi)造過程📐并(bing)預測其電(diàn)化學性能(neng)的計算平(píng)台。該技術(shù)平台通過(guo)離散元法(fǎ)和粗粒化(hua)分子動力(lì)學（coarse grained molecular dynamics）模型基(jī)于工藝參(can)數預測電(diàn)極🌐介觀結(jie)構，再基于(yú)連續💞介質(zhi)模型利用(yòng)介觀結構(gou)數據預測(ce)電池宏觀(guān)上的電化(hua)學性能表(biǎo)現。可以看(kàn)出該項🚶目(mù)在嘗試建(jiàn)立一個材(cái)料-工藝-（極(jí)片）結構-性(xìng)能的多尺(chǐ)度仿真平(ping)台[14]。圖(tú)片來源：ARTISTIC項(xiàng)目官網
此(cǐ)外，該項目(mù)綜合利用(yòng)DoE試驗設計(ji)（Design of Experiement）、物理模型(xing)和機器學(xué)習算法的(de)混合建模(mo)方法，來預(yù)測材料、電(diàn)極制造和(hé)電池性㊙️能(neng)之間的🔞最(zuì)佳組合。即(jí)将DoE試驗和(hé)物理模型(xíng)得到的結(jie)果，經過一(yi)個數據驅(qū)動的随機(ji)電極介觀(guan)結構生成(cheng)器擴大樣(yàng)本，再将這(zhè)些樣本用(yòng)于訓練機(jī)器學習算(suàn)法，以求得(de)到制造工(gong)藝參數與(yǔ)電極性能(neng)之間的關(guan)系[15]。這意味(wèi)着該平台(tai)甚至可以(yǐ)用來基于(yú)目标需求(qiu)進行反🔴向(xiang)規📧劃，例如(rú)給定一個(gè)電池目标(biao)性能和材(cai)料，确定合(he)适的制造(zào)工藝參🐇數(shu)，比如幹燥(zao)環節中的(de)溫度控制(zhi)[16]。锂電池設(she)計仿真與(yǔ)制造工藝(yì)協同方面(mian)，國内業界(jie)在探索類(lei)似實踐的(de)有易來科(ke)得和海仿(pang)科技等。其(qi)實不隻是(shì)電池行業(yè)，許多行業(ye)的正向設(she)計環節也(yě)需要✏️通過(guò)制造工藝(yi)-設計仿真(zhen)協同來提(ti)升研發效(xiào)率，以更快(kuài)速🏃♀️度、更低(di)成本實現(xiàn)技術創新(xīn)和産品創(chuàng)新。在半導(dao)體行業，随(sui)着芯片技(ji)術節點進(jìn)一步變小(xiao)、設🙇🏻計和✍️工(gōng)藝複🧑🏽🤝🧑🏻雜性(xing)進一步提(tí)高，開發新(xin)技術節點(dian)工藝的❤️成(chéng)本激增❤️、周(zhōu)期拉長。晶(jing)圓廠為加(jia)快工藝節(jiē)點的開發(fā)速度，需要(yao)與半導體(ti)設計企業(ye)更緊密地(dì)協同開發(fa)叠代，集成(chéng)電路設計(ji)企業也需(xū)要更早地(di)介入到工(gōng)藝開發階(jiē)段中，使得(dé)器件設計(ji)和工藝開(kai)發能夠進(jìn)行針對性(xing)的優化從(cong)而滿足自(zì)身定㊙️制化(huà)需求。DTCO對(duì)于新工藝(yi)開發及良(liáng)率優化非(fēi)常重要。從(cóng)DTCO的角度🌏看(kàn)，良率優化(hua)貫穿設計(jì)到制造的(de)全過程，需(xu)要多環節(jie)協同叠代(dài)。例如在版(ban)圖設計環(huan)節上，如何(hé)有效識别(bie)壞點圖形(xíng)，并⭕且據此(cǐ)👣優☀️化對基(jī)于同一工(gōng)藝的其他(ta)芯片設計(ji)🌈方案，可以(yi)提升後續(xù)設計和制(zhì)造的良率(lü)。除了設計(jì)和制造環(huan)節之間的(de)協同外，材(cai)料因素也(yě)非常重要(yao)。應用材料(liao)公司在DTCO的(de)基礎上提(tí)出要實現(xiàn)materials to device simulation，原因在于(yú)器件尺寸(cun)不斷縮小(xiao)、更多複雜(za)3D幾何形狀(zhuàng)被采用以(yǐ)及新材料(liào)的引入，半(bàn)導體器件(jian)仿真變得(de)越來越複(fu)雜。這就需(xu)要采用新(xīn)的多物理(li)場多尺度(du)仿真工具(ju)，将器件性(xing)能與材料(liào)特性聯系(xì)起來，系統(tong)研究材料(liao)、幾何形狀(zhuàng)以及工藝(yì)的變化将(jiāng)如何影響(xiǎng)器件的電(dian)學性能，以(yi)此優化器(qi)件設計[18]。圖片來(lái)源：應用材(cái)料公司官(guān)網materials to device simulation和DTCO在應(ying)用材料手(shou)中開始呈(chéng)現融合的(de)趨勢，應用(yòng)材料公司(si)在☂️2021年發表(biao)的一篇論(lun)文中提出(chu)了Materials to Systems Co-Optimization，希望實(shi)現✉️從材料(liào)到系統的(de)多尺度協(xié)同優化[19]。可(kě)以發現這(zhè)個思路就(jiu)和上述我(wo)們提到的(de)锂電池“ARTISTIC”項(xiang)目✏️的非常(cháng)⛱️類似，都是(shì)希望将設(shè)計仿真從(cóng)微觀尺度(du)的✉️材料一(yi)路擴展到(dào)宏觀尺度(du)的終端産(chan)品，并以此(ci)确定最佳(jia)工藝路線(xiàn)㊙️和參數（覆(fu)蓋前道、中(zhong)道及後道(dao)中多個工(gōng)藝環節♉）。對(duì)于我國半(ban)導體企業(yè)來說，DTCO預計(jì)可能成為(wéi)優化成熟(shu)技術節點(diǎn)下的産品(pin)競争力、降(jiàng)低先進工(gong)藝開發成(chéng)本并縮短(duǎn)工藝開發(fā)周期的優(yōu)選方案，可(ke)以幫助中(zhong)國Fab/IDM加快先(xiān)進工藝開(kai)發，縮短TTM（time to market）, 提(tí)升相同技(ji)術節點👅下(xià)芯片制造(zao)良率和可(ke)靠性，從而(er)提升核✉️心(xin)競争力。DTCO也(ye)将幫助EDA企(qi)業沿着産(chǎn)業鍊拓展(zhan)用戶群，類(lèi)似的邏輯(ji)在剛👄才提(ti)到的锂電(diàn)池行業也(ye)存在。在(zai)協同優化(huà)中，設計仿(pang)真也可以(yi)應用于裝(zhuāng)備優化，以(yi)此☁️實現更(gèng)佳的工藝(yi)效果。例如(rú)北方華創(chuang)在PVD設備研(yan)發方面掌(zhǎng)握使用了(le)自主研發(fā)的腔室設(she)計與仿真(zhēn)模拟技術(shù)，其矽外延(yan)設備在感(gǎn)應加熱高(gao)溫控制技(ji)術、氣流場(chǎng)、溫度場模(mo)拟仿真❓技(ji)術等方面(miàn)取得突破(po)，可實現更(gèng)優異的外(wài)延工藝效(xiào)果。再比如(ru)锂電設備(bèi)頭部企業(ye)先導智能(néng)組建了40人(rén)的博士仿(pang)⛹🏻♀️真設計團(tuan)隊集中攻(gong)關疊片工(gong)藝中的粉(fen)塵問題✌️。為(wei)什🤞麼要解(jiě)決粉塵問(wen)題？因為疊(dié)片時産生(shēng)的細微粉(fen)🏒塵堆積在(zai)電池☎️芯的(de)表面會影(ying)響電池芯(xin)質🍉量以及(jí)組裝後的(de)電池性能(neng)。該🌈團隊通(tong)過多物理(lǐ)場仿真模(mó)拟對疊片(pian)機進行優(you)化設計，保(bǎo)證裝備達(da)到車規級(jí)電池制造(zao)要求，實現(xian)更好品控(kòng)[20]。綜合上述(shù)兩節内容(róng)，我們的視(shi)角從裝備(bèi)工藝環節(jie)拓展到了(le)設計仿真(zhen)環節，可以(yi)看出裝備(bei)、工藝、材料(liao)和産品之(zhi)間是緊密(mi)聯系的。裝(zhuāng)備工藝的(de)嵌入式軟(ruan)件使裝備(bei)可以應對(dui)不斷變化(hua)的材料工(gōng)藝，在柔性(xìng)生産情況(kuàng)下形成最(zuì)優參數組(zu)合，獲得高(gao)質量産品(pin)。研發設計(ji)平台也需(xū)要協同制(zhì)造工藝仿(páng)真來優化(hua)新産品的(de)開發，降低(di)正向設計(ji)耗費成本(ben)，提升研發(fā)效率和産(chǎn)品良率。網絡化(hua)支撐企業(yè)設計仿真(zhēn)
生産制造(zao)及服務全(quán)流程協同(tong)
上一節談(tan)到設計仿(pang)真，當前企(qǐ)業對于實(shi)現高效協(xié)同設計🚶仿(páng)真🏃的需求(qiu)越來越迫(po)切。協同設(she)計仿真需(xū)要統一的(de)數據接口(kou)以及應用(yòng)雲計算、HPC等(děng)技術。以汽(qì)🔅車行業舉(jǔ)例，産品設(shè)計的數據(ju)可能會在(zài)車企内部(bu)的不同部(bù)門間流轉(zhuǎn)，也可能會(hui)和外部供(gòng)應商進行(hang)數據交互(hu)，但是不同(tong)部門使用(yong)的軟件平(ping)台不同導(dao)緻數據交(jiāo)互阻礙很(hěn)大，具體比(bi)如電氣控(kòng)制、機械、材(cái)料、工藝和(he)智能駕駛(shi)等各方面(miàn)的建模各(ge)成一個系(xi)統，各系統(tǒng)間也缺乏(fa)㊙️統一的協(xie)同交互。為(wei)了解決協(xié)同仿真的(de)難題，目前(qian)業界開發(fa)了仿真模(mó)型❗交互接(jiē)口FMI（Functional Mockup Interface），可适用(yòng)于不同仿(pang)真軟件之(zhī)間的模型(xíng)交換，并可(ke)将模型封(fēng)裝為FMU（Functional Mockup Unit）用以(yi)協同仿真(zhēn)。此外，如果(guǒ)涉及一個(ge)大型項目(mù)研發，不同(tóng)部門會希(xī)望能夠實(shi)現同時在(zài)線設計仿(pang)真，而這就(jiu)需要雲計(ji)算和HPC（High performance computing）技術(shù)🐪的支持。例(li)如在CAD領域(yu)，當前設計(jì)方式已經(jīng)逐漸由🏃♂️單(dan)人離線設(she)計向多人(ren)✂️在線協💁同(tong)設計轉變(biàn)。華天軟件(jian)研發了基(jī)✂️于雲架構(gòu)的CrownCAD。CrownCAD包含其(qí)❗自主研發(fa)的三維幾(ji)何建模引(yǐn)擎DGM、2D以及3D約(yuē)束求解引(yin)擎DCS，具有高(gao)效的參數(shu)化應用層(ceng)機制，這種(zhǒng)📞基于雲存(cun)儲、雲計算(suan)🌈、雲渲染技(jì)術的CAD可以(yǐ)支持💁超大(da)規模🌈的協(xie)同設計[21]。其(qi)實不光是(shì)設計仿真(zhen)環節需要(yào)網絡化協(xié)同，制造業(ye)企業還需(xū)要将研發(fa)設計、生産(chan)制造及服(fu)務各個環(huan)節的數據(jù)和信息模(mo)型都打通(tong)，以此提升(sheng)自身經營(yíng)效率。由此(cǐ)，我們讨論(lùn)的範圍就(jiù)從前兩節(jie)的生産和(hé)設計仿真(zhēn)環節，進一(yī)步拓展到(dào)産品的運(yùn)營服務環(huán)節。目前業(ye)界嘗試通(tōng)過搭建工(gong)業物聯網(wǎng)平台（Industrial IoT Platform）或者(zhě)說工業PaaS平(píng)台來實現(xian)全流程協(xié)同管理。即(ji)制造業企(qǐ)業基于IIOT平(ping)台實現研(yan)發設計、生(shēng)産制造及(ji)服務全流(liu)程的提升(sheng)和産品的(de)全生命周(zhou)期管理。從(cong)這一點上(shang)來說，工業(yè)物聯網平(píng)台或者說(shuō)工業PaaS平台(tái)是要搭建(jiàn)一個多方(fāng)協作的橋(qiáo)梁。例如位(wèi)于Gartner IIOT魔力象(xiang)限中位于(yú)頭部位⭕置(zhi)的PTC ThingWorx，就是一(yī)個具備設(she)備互聯、數(shu)據存儲（集(jí)成🌍第三方(fang)時序數🈲據(jù)庫）、數字建(jiàn)模、智能💘分(fèn)析、應用開(kāi)發及增強(qiang)現實的整(zhěng)體IIOT解決方(fāng)案。PTC在ThingWorx的基(jī)礎上，結合(hé)自身CAD/PLM/AR等産(chǎn)品線，将制(zhi)造業研發(fā)、制造及服(fu)務的業務(wu)線整體聯(lian)系起來，幫(bang)助制造業(ye)企業客戶(hu)實現内外(wài)部協作和(he)産品的全(quán)生命周期(qī)管理。上(shang)圖以PTC客戶(hu)德國的e.Go汽(qì)車制造商(shāng)的情況為(wéi)例：在研發(fā)設計階段(duàn)，供應商和(hé)制造商可(kě)以在同一(yi)個CAD和PLM系統(tǒng)中基于統(tong)一的産品(pin)數據進行(háng)協作，提高(gāo)交付效率(lü)。制造過程(chéng)中，操作員(yuan)可以借助(zhù)平闆電腦(nǎo)上的AR 應用(yòng)程序來識(shí)别他們正(zheng)在查看的(de)産品的配(pèi)置，并可實(shí)時調用質(zhi)量檢查的(de)标準以便(bian)對照。另外(wài)在産品售(shòu)後服務環(huan)節中，企業(yè)通過物理(li)VIN編碼追蹤(zong)汽車各個(ge)零部件；持(chi)續更新的(de)部件數字(zì)孿生模型(xing)将反映發(fa)動機、傳動(dòng)系統等部(bù)件的後續(xu)變化，企業(ye)以此為汽(qi)車提供預(yù)測性維護(hù)服務，保障(zhàng)産品壽命(mìng)，并将實際(jì)運行數據(ju)反饋給設(shè)計端。綜合(he)來看，制造(zào)業企業實(shi)現内部高(gāo)效協同的(de)挑戰有很(hěn)多，比如硬(ying)件設備種(zhǒng)類多，沒有(yǒu)統一的數(shù)據接口，各(ge)環節不連(lián)貫。這也就(jiù)是為什麼(me)提出推進(jin)兩化融合(he)，這也就是(shi)為什麼工(gong)業4.0的♊一個(gè)終極目标(biao)就是讓軟(ruǎn)件定義制(zhì)造。試想一(yi)下，如果所(suo)有的✉️制造(zào)單元㊙️都可(kě)以通過軟(ruan)件柔性拼(pīn)接（中間由(you)AMR連接工序(xu)），所有🔞子系(xì)統内的設(shè)計仿真模(mo)型都可以(yǐ)相互交互(hù)，整個工廠(chǎng)具備了強(qiáng)大的互操(cao)作性，運營(yíng)效率就将(jiang)得到極大(da)提升，制造(zao)業企🛀🏻業将(jiāng)不再這麼(me)笨重。當然(ran)實現這個(ge)圖景🔴絕非(fei)朝夕之間(jian)就能達成(chéng)，需要長久(jiǔ)的努力。數字化(huà)支撐制造(zào)業提升管(guan)理水平
&企(qǐ)業生産決(jue)策智能化(huà)
以上闡述(shù)的主要是(shì)側重技術(shù)方面的創(chuàng)新應用，但(dan)是對于企(qǐ)業來說技(ji)術和管理(lǐ)不可偏廢(fèi)。現在很多(duō)制造業企(qǐ)業的日常(cháng)管理方式(shi)還很粗糙(cāo)，例如在紡(fang)✍️織業中，印(yin)染廠的訂(dìng)單下放、報(bào)❄️工、坯布入(ru)庫、領料、成(cheng)👄品出庫主(zhu)要通過人(ren)員手工填(tian)🌈報完成，實(shi)♈時性差且(qie)受人為因(yīn)素影響大(dà)。管理者如(rú)果想了解(jiě)一個訂單(dan)的情況可(ke)能得花上(shàng)幾個小時(shí)才能準确(què)得知🚶全貌(mao)❌，車間管理(li)者處理生(sheng)産異常事(shi)件效👅率較(jiao)低。這些又(you)不是MES系統(tǒng)所能完全(quan)解決的。對(dui)于任何一(yi)個制造業(yè)企業，管理(li)水平的提(ti)升是非常(chang)重要的，比(bi)如如何對(dui)知識進行(hang)有效的管(guan)理、如何轉(zhuan)變日常生(sheng)産活動的(de)管理方式(shì)和手段等(děng)等。數字化(huà)技術對管(guan)理的支撐(chēng)作用不可(ke)忽視，目前(qián)出現一批(pī)初創公司(sī)開始幫助(zhù)制造業企(qǐ)業進行移(yí)動端的數(shù)字化改造(zào)，通過交付(fù)生産管理(li)SaaS軟件提高(gao)企業工廠(chang)管理水平(píng)，可以提高(gāo)企業車間(jian)管理的協(xie)同效率，如(ru)專注紡織(zhī)業的數制(zhì)科技，還有(you)服務離散(san)制造行業(ye)的羚數智(zhi)能等。企業(yè)日常管理(lǐ)中最重要(yào)的部分是(shi)生産決策(ce)，決策🚶覆蓋(gai)的層次會(huì)從裝備、産(chǎn)線一直到(dào)車間、企業(yè)乃至整條(tiao)上下💔遊供(gong)應鍊。幫助(zhù)企業實現(xian)生産決策(cè)智能化是(shì)智能制造(zào)的一個重(zhong)要方❌面。目(mù)前在企業(yè)層次🆚的生(shēng)産決策方(fang)面，大部分(fèn)企業主要(yao)通過高級(jí)排産人員(yuán)依靠自身(shen)經驗和業(yè)🐅務規則進(jin)行排産，工(gong)具上還在(zai)使用Excel，算🧡法(fǎ)方面仍以(yǐ)啟發式規(guī)則算法或(huò)遺傳算法(fǎ)等算法為(wei)主🌂。但是，單(dan)純依賴高(gao)級排産人(ren)員的經驗(yan)很難實現(xiàn)決策的精(jīng)準性和合(hé)理性，特别(bie)是在💛柔性(xìng)生産的場(chǎng)景中。這就(jiù)需要基于(yu)運籌學和(hé)⁉️AI算法的APS系(xì)統來幫助(zhu)企業進行(háng)排産決策(ce)。企業生産(chan)過程中，有(yǒu)效加工時(shi)間其實占(zhàn)比很少，90-95%的(de)時間其實(shí)🔴都是在等(deng)待物料運(yun)輸、上下料(liao)和定位等(děng)中間環節(jie)上消耗掉(diao)了。部署AGV/AMR可(kě)以幫助企(qi)業實現生(sheng)産搬運🚶♀️和(he)倉儲☀️管理(li)的自動化(hua)🛀🏻，提升廠内(nei)物流的自(zì)動化程度(du)，進而可以(yi)🥵使生産線(xiàn)上各設備(bèi)之間的運(yùn)📧作更為協(xie)同㊙️高效，提(ti)升企業OEE。在(zai)實際實施(shi)過程中，AMR的(de)實時調度(du)算法非常(chang)重要，而且(qie)AMR的實時調(diao)度也要和(he)APS系統對企(qi)業整體生(shēng)産調度結(jié)合起來，确(què)保決策計(ji)劃層和執(zhi)行層之間(jiān)數據互通(tōng)。值得注意(yi)的是，無論(lun)是APS還是AMR，都(dōu)需要注重(zhong)提煉與企(qǐ)業生産工(gong)藝密切相(xiang)關的調度(dù)規則和産(chǎn)能平衡設(she)計，将企業(ye)制造資源(yuán)和工藝流(liu)🌈程完全融(róng)♈合，如此才(cai)可能滿足(zu)客戶對生(shēng)産過程中(zhong)産能和效(xiao)率的需求(qiú)。生産決策(ce)也可以從(cong)一家企業(yè)延伸至一(yi)條産業鍊(liàn)的上下遊(yóu)，在上下遊(yóu)企業之間(jian)實現協同(tóng)制造。例如(ru)♻️浙江省正(zhèng)✔️在對30個細(xi)分行業推(tuī)行的産業(yè)大腦，通過(guò)産業鍊的(de)整體數據(jù)輔助企業(yè)動态決策(cè)，可見政府(fǔ)也在這方(fāng)面進行有(you)益的嘗試(shì)。還有比如(ru)深圳的雲(yun)🏃工廠、上海(hǎi)的捷配科(kē)技等在嘗(chang)試打造分(fen)布式制造(zao)💚系統，分布(bù)式制造系(xi)統在競争(zheng)格局分散(sàn)的行業環(huan)節中具有(you)市場價㊙️值(zhi)，如紡織、機(ji)加工⭕和SMT等(děng)行業。中小(xiao)型企業由(you)于具有産(chǎn)👄能利用率(lǜ)不高、外💞協(xie)🛀🏻程度高、信(xin)息不對稱(chēng)⛱️，通過制造(zao)平台公司(si)可以實現(xiàn)集中訂單(dan)和供應鍊(liàn)采購，整♻️合(hé)産能共享(xiǎng)協同，提升(shēng)整體行業(yè)交付效率(lǜ)。國外的Protolabs可(kě)以算是⭕這(zhè)個領域的(de)一個标杆(gan)。智能(néng)制造領域(yu)的人才和(he)初創企業(yè)人才對于(yu)任何一個(ge)行業都是(shì)非常重要(yào)的。這裡需(xu)要強調的(de)是制造過(guò)程本身積(ji)累的知識(shí)需要通過(guo)人才沉澱(diàn)下來服務(wù)于設備設(shè)計、工藝優(yōu)化，逐步凝(ning)結成新一(yī)代的硬件(jian)設備和工(gōng)業軟件。因(yin)此在裝備(bei)智能化、生(shēng)産過程智(zhi)能化乃至(zhì)設計仿真(zhēn)與工藝協(xié)同的發展(zhan)過程中，設(shè)備工程師(shī)和工藝♻️工(gōng)程師的作(zuo)用不可🧑🏾🤝🧑🏼忽(hū)視。未來也(ye)需要越來(lai)越多懂工(gōng)業技術的(de)軟件工程(chéng)🈲師參與工(gōng)業數字化(hua)、智能化㊙️的(de)曆史進程(chéng)中來，工程(cheng)師的工作(zuo)内容也⛷️将(jiāng)更多放在(zai)工業知識(shi)沉澱和數(shù)據分析研(yan)判方㊙️面。另外初創(chuang)公司也為(wéi)制造業創(chuang)新發展帶(dai)來了活力(lì)和人才。在(zai)近幾年的(de)發展中，智(zhi)能制造領(ling)域的初創(chuang)企業數量(liang)不斷增多(duō)，特别是湧(yǒng)現出更多(duo)聚焦生産(chǎn)和設計環(huan)節、聚焦某(mǒu)一細分領(lǐng)域的初創(chuàng)企業。工業(ye)領域門類(lei)很多，每一(yi)個子門類(lèi)下面又會(huì)有很多細(xì)分領域和(he)環節，這種(zhong)行業特點(dian)使得初創(chuàng)公司需要(yao)集中一點(dian)做出技術(shu)創新上的(de)突破，即所(suǒ)謂專精特(tè)新。如果一(yi)直做跨行(háng)業的項目(mù)而無法沉(chén)澱出一個(gè)标準化的(de)産品，這麼(me)走下去團(tuán)隊隻能是(shì)一個不斷(duan)接項目的(de)技術服務(wù)商，沒有自(zi)己的核心(xīn)根據地。聚(jù)焦一個行(hang)業，行業内(nèi)某個環節(jiē)上企業的(de)需求特⛱️點(dian)大緻類似(si)⭕，這就為初(chū)創企業技(ji)術沉澱和(he)規模化創(chuàng)造了條☎️件(jiàn)。依托核心(xin)産品技術(shù)平台進行(háng)新産品開(kāi)發，開發過(guò)程中🌂形成(chéng)的新技術(shu)也會反哺(bu)平台，新産(chǎn)品也可能(néng)進一步衍(yǎn)生出💜新的(de)✌️産品技術(shù)平台。平台(tái)與産品相(xiàng)互促進，可(ke)以實現從(cóng)單點突破(po)到多環節(jie)覆蓋。硬件(jiàn)裝備制造(zào)商如此，軟(ruǎn)件服務商(shang)也是如此(ci)。之後會再(zai)寫文章分(fen)析這一點(diǎn)。對于智能(néng)制造領域(yù)的初創公(gong)司來講，形(xing)成自身議(yì)價能🔞力☁️和(he)技術壁壘(lei)主要還是(shì)靠做深入(rù)生産和設(she)🏃🏻計環💔節的(de)工藝✌️優化(hua)⭐和産品優(yōu)化，因為客(kè)戶隻有看(kan)到初創公(gong)司用技術(shu)和産品給(gei)他們明顯(xiǎn)改善提升(sheng)😍了他們的(de)生産和設(she)計過程，客(ke)戶才會有(yǒu)較高的付(fù)❄️費意願。設(she)計仿真的(de)重要性不(bu)言而喻。聚(ju)焦工藝優(yōu)化在企業(ye)後續發展(zhan)上也有規(gui)模化的潛(qian)力，因為一(yī)種工藝是(shì)可以用在(zai)多種工業(ye)場景和環(huán)節中的，初(chū)創企🌈業可(kě)以将工藝(yì)智能化技(ji)術進行跨(kuà)行🐇業的複(fú)用，無論是(shi)在🌐産品标(biao)準化和橫(heng)向拓展上(shàng)都會有一(yi)定的優勢(shi)。當然光是(shi)焊接技術(shù)就有很多(duo)細分種類(lei)，企🛀🏻業也需(xu)要有選擇(zé)地進行技(ji)術研發和(he)市場拓展(zhǎn)。無論是設(she)計仿真還(hai)是工藝智(zhi)能，初創公(gong)司都需要(yao)明确技術(shu)對應的是(shi)一個存量(liàng)市場還是(shì)一個增量(liang)新興市場(chǎng)，選擇什麼(me)樣的市場(chang)以及選擇(ze)什麼樣的(de)🆚客戶群，會(hui)深刻影響(xiang)企業的發(fa)展路徑⛷️和(he)速度。好的(de)客戶會對(duì)産品技術(shu)提出更高(gao)的要求，會(huì)加速🏃公司(sī)産品技術(shu)研發上的(de)良性循環(huán)。這裡客戶(hù)的優質與(yǔ)否不完全(quán)取決于客(kè)戶規模的(de)大小。中國(guo)制造業的(de)信息化、自(zi)動化和智(zhi)能化程度(dù)在各行業(ye)之間分布(bu)并不均勻(yún)，如果初創(chuang)企業選擇(zé)一個較為(wei)傳統㊙️的行(háng)🤩業如紡織(zhi)業，可以先(xiān)通過輕量(liang)級的生産(chan)管⭐理系統(tǒng)實現數字(zi)化改造，幫(bang)助中小紡(fang)織企業管(guǎn)理者看到(dào)數字化管(guan)理帶來的(de)效益，再深(shen)入到印染(rǎn)工藝環節(jie)和排産決(jue)策中去，之(zhī)後去幫助(zhu)企業🔞逐步(bu)實現上🏃♂️下(xia)遊間的協(xie)同。因此對(dui)于數字化(hua)和自動化(hua)程度不高(gao)的行業和(he)企業，解決(jué)數🚩字化是(shi)第一步，接(jiē)下來需要(yào)創業團隊(duì)解決智能(néng)化的問題(tí)。初創公司(si)能否滿足(zu)企業智能(neng)化階段的(de)🐉需求，這就(jiù)要考慮團(tuán)隊的算法(fǎ)技術能力(lì)和對工業(ye)機💰理的理(li)解深度。故(gù)而智能制(zhì)造領域的(de)創業團隊(duì)既需要有(yǒu)掌握新一(yi)代信息技(jì)術和先進(jìn)制造技術(shù)的新生力(lì)量，也需💰要(yào)有懂工業(yè)場景需求(qiú)、目🌂标領域(yù)工業機理(li)的老法師(shi)。随着我(wǒ)國制造業(ye)向中高端(duān)邁進，正向(xiang)設計日益(yì)重要，創新(xīn)的源泉将(jiāng)着眼于材(cai)料、工藝（包(bao)含物理和(hé)化學的）以(yi)及兩者之(zhī)間的匹配(pei)優化。企業(yè)設計仿真(zhen)、生産制造(zao)及服務各(gè)環節内部(bù)和之間的(de)互操作性(xing)和協同性(xìng)對提升企(qǐ)業競争力(li)也非常重(zhòng)要，這些需(xu)要新的網(wang)絡技術支(zhī)撐。此外，企(qǐ)業還要通(tōng)過數字化(hua)、智能化技(ji)術提升管(guan)理決策水(shui)平和精準(zhun)性。至此，本(běn)文分析了(le)裝備工藝(yi)、正向設計(ji)仿真及生(shēng)産決策這(zhe)三個智能(néng)制造的重(zhong)要支柱。最(zui)後我們再(zai)從企業經(jing)營和産❤️業(ye)發展的角(jiǎo)度分析一(yī)下智能制(zhi)造的價值(zhi)。從企業經(jīng)營角度看(kan)智能制造(zào)的價值，ROE=銷(xiāo)售淨利率(lǜ)🤞×總資産周(zhou)轉率×權益(yi)乘數實現(xian)柔性生産(chan)，縮短産能(néng)爬坡和中(zhong)間換線周(zhōu)期等可以(yi)提高總資(zī)産周轉率(lü)，進而提高(gāo)ROE。實現實時(shí)參數控制(zhi)決策，優化(hua)工藝以降(jiang)低生産成(cheng)本，即提升(sheng)淨利💔率。降(jiàng)低對高級(jí)技術人員(yuán)的依☔賴及(jí)其🥵人工成(cheng)本也🌐有助(zhu)于企業提(ti)高淨利率(lü)。從産業角(jiao)度看，制造(zao)業一方面(miàn)需要自動(dòng)化智能化(hua)裝備和工(gong)藝智能技(jì)術實現規(guī)模效應和(hé)柔性制造(zao)，不斷降低(di)制造成本(běn)、提高交付(fù)效率，特别(bié)是在産能(neng)擴張周期(qi)，這一點在(zai)锂電設備(bei)🧑🏾🤝🧑🏼和锂電池(chi)行業近兩(liǎng)年的發展(zhan)🆚中表現尤(you)為明顯。另(ling)一方面産(chan)業發展不(bu)可能一直(zhí)停留在追(zhuī)求生☀️産規(guī)模效應🌂的(de)階段，還需(xu)要通過設(shè)計仿真技(jì)術進行正(zhèng)向設計，以(yi)持續實現(xian)産品創新(xīn)、裝備創新(xīn)和工⚽藝創(chuang)新。值得注(zhu)意的是，制(zhì)造和設計(jì)兩方面不(bú)🌈是割裂的(de)，是可以🈲協(xié)同優化、相(xiàng)互促進的(de)。從這一點(dian)上看，中國(guo)龐大的制(zhì)造規模如(ru)果加上先(xiān)進的設計(jì)仿真技術(shu)，将會是如(ru)虎添翼。最(zuì)後需要強(qiang)調的是，技(jì)術的經濟(ji)性和易用(yòng)性永遠是(shi)決定技術(shù)能否大規(guī)模應用的(de)重要因素(sù)。比如支撐(cheng)算法優化(hua)的硬件資(zi)源價格、算(suàn)法叠代升(sheng)級的成本(ben)，還有企業(ye)能否直接(jie)獲得一個(gè)包含AutoML平台(tai)在内的産(chan)品方便日(ri)後自己訓(xun)練模型，軟(ruǎn)件是否支(zhī)持低代碼(mǎ)開發？這些(xiē)因素都可(ke)能影響企(qǐ)業是否選(xuǎn)擇新方案(àn)。還有在工(gōng)業軟件部(bù)署方面，部(bu)署周期如(ru)果很長或(huò)者拓展性(xìng)差導緻後(hou)期維護成(chéng)本很高，這(zhe)些都會阻(zu)礙企業選(xuan)擇上一個(ge)新的軟件(jiàn)系統。所以(yǐ)也就出現(xian)了基于微(wei)服務架構(gou)的新型MES軟(ruǎn)件服務商(shang)，例如數益(yì)工聯等。智(zhi)能制造對(duì)我國從制(zhì)造大國邁(mài)向制造強(qiang)國甚至創(chuang)✍️造強國具(ju)有重要作(zuò)用。實現智(zhì)能制造還(hai)有很多挑(tiāo)戰，中國還(hai)需要突破(po)諸多關鍵(jiàn)核心技術(shù)和裝備，例(li)如設計仿(páng)真、基于機(jī)理和數據(ju)驅動的混(hun)合🐆建模、生(sheng)産智能決(jué)策、協同優(you)化🚩等技術(shù)和五軸機(ji)床、大規模(mo)集成電路(lù)制造裝備(bei)、智能焊接(jiē)機🈲器人等(děng)高端裝備(bèi)。本文提到(dao)的DTCO、锂電池(chi)模拟平台(tai)、機器人自(zi)适應實時(shí)決策等也(yě)都存在諸(zhū)多⭐技術挑(tiāo)戰，比如DTCO中(zhong)器件電學(xue)模型（spice model）的提(ti)取，這些需(xu)要無數市(shì)場主體去(qù)投入研發(fā)加快新技(ji)術的産業(yè)化。“科技創(chuàng)新對中國(guo)來說不僅(jǐn)是發展問(wen)題，更是生(sheng)存問題[22]。”制(zhì)造業是關(guān)鍵核心技(jì)術的策源(yuan)地，也是核(hé)心技術應(ying)⚽用的試驗(yan)田。無論是(shì)中小企業(yè)，還是大型(xíng)企業，都必(bì)須實現技(ji)術創新驅(qū)動的高質(zhì)量發展。技術的(de)突破需要(yao)企業選擇(ze)自主開發(fā)産品，而不(bu)是依附在(zai)🌏某一海外(wai)品牌的供(gòng)應鍊或者(zhe)技術體系(xi)内。這一點(dian)在高鐵和(he)汽車行業(ye)上體現得(dé)極為明顯(xian)。當企業以(yi)自🐉主👈研發(fa)理念創新(xin)、性能先進(jìn)的商業産(chan)品為目标(biao)時，企業将(jiāng)産🌍生更強(qiang)的創新動(dong)力和學習(xí)能力[23,24]。企業(yè)在自主開(kāi)發産品中(zhōng)突破技術(shù)瓶頸、掌握(wò)正向設☔計(ji)能力。這一(yi)點也已經(jing)在或将在(zài)新能源汽(qi)車、锂電池(chí)🏃♀️及設備、半(bàn)導體等行(háng)業中顯現(xian)。如果這一(yi)産品🐅尚未(wei)出現或成(cheng)☀️形，同時又(yòu)是先❌進生(sheng)産力的方(fāng)向，那麼意(yi)味着📧将創(chuang)造一✊個新(xīn)興産業，一(yī)如上🈲世紀(ji)誕生的大(da)飛機、汽車(che)、半導體以(yǐ)及互聯網(wǎng)。希望中國(guó)未來可以(yǐ)成為這類(lèi)科技創新(xin)的發源地(dì)，同時注重(zhong)打造出面(miàn)向大衆的(de)品牌産品(pǐn)及産業鍊(lian)，實現C端品(pin)牌帶動B端(duān)制造産業(ye)鍊[25]。通過研(yan)發應用數(shu)字化、智能(neng)化和先進(jìn)制造技術(shu)，中國制造(zào)業企💰業将(jiāng)有能力進(jin)一步實現(xian)工藝流程(chéng)和産品升(sheng)級，逐步從(cóng)價值鍊的(de)低附加值(zhi)位置躍遷(qiān)到高附加(jiā)值位置，掌(zhǎng)握新興産(chan)業的産業(yè)鍊話語權(quán)，不斷占據(jù)利潤率更(gèng)高、技術含(han)金量更高(gāo)的價值鍊(lian)，最🙇🏻終實現(xian)全球價值(zhi)鍊框架🐅内(nei)的産業升(shēng)級[26]。微觀上(shang)企業的技(jì)術、産品和(hé)品牌每進(jin)步一分，我(wǒ)國制造業(ye)😍的貿易利(lì)益獲取能(neng)力就有可(kě)能增強一(yī)分，就将在(zài)宏觀上🈲提(ti)升👨❤️👨我國在(zai)全球價值(zhi)鍊和收入(rù)鍊上的位(wèi)置。實現智(zhi)能制造道(dao)阻且長，十(shi)四五智能(neng)制造規劃(huà)中提📐出了(le)到2035年，重點(diǎn)行業骨幹(gàn)企業基本(běn)實現智能(neng)化。這意味(wèi)着智能制(zhì)造是一項(xiàng)長期的系(xì)統工程。相(xiang)信在未🤟來(lai)十💃🏻幾年的(de)發展中，中(zhong)國一定會(hui)湧現出越(yuè)來🤟越多創(chuang)新驅動📧的(de)智♻️能制造(zào)企業！
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