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數字化 || 智(zhi)能制造走(zou)向深水區(qu)

人氣：發表(biǎo)時間：2025-12-07

經過(guò)幾十年發(fā)展，我國逐(zhu)步建立起(qǐ)了門類齊(qi)全、獨💜立完(wan)㊙️整的㊙️工業(ye)制造體系(xi)，制造業增(zeng)加值連續(xù)12年居于世(shì)界首位。中(zhong)國制造業(yè)🐆企業在各(ge)個細分領(lǐng)域的👨‍❤️‍👨市場(chǎng)份額不斷(duàn)攀升，例如(ru)在锂電池(chí)行業，2021年全(quán)球動力電(dian)池裝機量(liang)TOP10企業中中(zhōng)國企💔業就(jiù)占據6席，市(shi)場份額達(dá)到48.6%。

從全球(qiu)價值鍊上(shàng)來看，中國(guó)制造業核(hé)心競争力(li)仍然不📞強(qiang)。具體從貿(mao)易增加值(zhi)和國民收(shōu)入視角來(lai)看，生産出(chū)口賺得的(de)一部分收(shōu)益其實是(shì)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(guo)制造業主(zhu)要還是在(zài)賺取加工(gong)費，一部分(fèn)中國企業(ye)㊙️仍然🆚依賴(lài)于外國資(zi)本要素和(hé)技術要素(sù)，歐美國家(jia)則掌握着(zhe)通過專利(lì)技術等要(yào)素來獲取(qǔ)收益的方(fang)👈式。

目前我(wo)國制造業(yè)面臨“雙向(xiàng)擠壓”的局(jú)面沒有發(fā)生根🏒本性(xing)扭🈲轉。一方(fang)面在中低(dī)端領域面(miàn)臨其他發(fa)展中國家(jia)的競争，我(wo)👨‍❤️‍👨國已經不(bú)能延續21世(shi)紀初期依(yī)靠人口紅(hong)利的發展(zhan)模式，即繼(jì)續依靠人(ren)工大規模(mó)生産低附(fù)加值🔴工業(ye)品。另一方(fang)面，在中高(gāo)端領域，我(wǒ)國制造業(yè)企業自動(dong)化、智能化(huà)程度相較(jiao)于發達國(guo)家還較低(dī)，還沒♍有完(wan)全掌握重(zhòng)點行業的(de)關鍵核心(xin)技術，在研(yan)發設計和(hé)國際标準(zhǔn)制定等方(fang)面還沒有(yǒu)足夠的主(zhu)導權。

正是(shì)在這種情(qíng)形下，我國(guo)政府提出(chu)要實現智(zhi)能制造，在(zai)“十三五”、“十(shi)四五”期間(jian)連續編制(zhì)智能制造(zao)發展⛹🏻‍♀️規劃(hua)，促進制造(zào)業企業實(shi)現數字化(hua)、網絡化、智(zhì)能化轉型(xíng)，向制造強(qiáng)😄國邁進。本(ben)文将結合(hé)筆者觀察(cha)到的一些(xiē)産業前沿(yán)進展來重(zhong)🌏點闡述如(ru)下幾個方(fang)面：

如何理(lǐ)解智能制(zhì)造？
智能制(zhi)造的底層(ceng)基礎是數(shu)字化
實現(xiàn)智能制造(zao)應當聚焦(jiao)裝備和工(gōng)藝
制造工(gong)藝和設計(jì)仿真協同(tong)促進正向(xiàng)設計
企業(yè)設計仿真(zhēn)、生産制造(zao)及服務全(quán)流程協同(tóng)
制造業通(tong)過數字化(hua)、智能化技(jì)術提升管(guan)理決策水(shuǐ)平
智能制(zhì)造領域的(de)人才和初(chū)創企業
從(cóng)企業經營(yíng)和産業發(fa)展角度看(kan)待智能制(zhi)造
展望

談及智(zhì)能制造，首(shǒu)先就需要(yào)從企業需(xu)求角度出(chu)發。制造🌈業(ye)🆚企業最關(guān)心的是質(zhì)量能不能(neng)更好？成本(ben)能不能再(zai)低一些？怎(zěn)麼❤️讓交付(fu)更快？說到(dào)底是制造(zào)業本身對(dui)規模效應(yīng)的追求，特(te)别是在當(dāng)今市場需(xu)求愈發多(duō)樣化、個性(xìng)化，企業需(xu)要具備更(gèng)強的柔性(xing)制🏃🏻造能力(lì)和産✊品設(shè)計創新能(néng)力。智能制(zhi)造正是要(yào)回應企業(yè)對規模效(xiao)應和柔性(xing)化制造這(zhe)🛀兩方面的(de)訴求。

智能(neng)制造是要(yao)貫穿企業(ye)研發設計(ji)、生産制造(zào)到服務的(de)全過程，核(he)心落腳點(diǎn)是在制造(zao)環節，特别(bie)是在工藝(yì)和裝備兩(liang)方面上。我(wǒ)們的分析(xī)也将從裝(zhuāng)備工藝開(kai)始逐步延(yan)伸至設計(ji)仿真、服務(wu)環節。

中國(guó)制造要向(xiàng)中高端領(ling)域邁進，生(shēng)産出更高(gāo)性能㊙️、更高(gao)精度的高(gāo)質量産品(pin)，勢必将對(dui)工藝和裝(zhuang)備以及企(qi)業正向設(shè)計能✊力提(tí)出更高的(de)要求。實現(xian)智能制造(zao)，企業需要(yào)使用智能(néng)化的裝備(bèi)，在生産過(guò)程中形成(cheng)更優的生(sheng)産工藝，做(zuo)出全局最(zui)優的生産(chan)和研發決(jué)策。而不是(shi)僅僅停留(liu)在看一個(gè)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(xuan)染界面，新(xin)技術的應(yīng)用還是要(yào)深入生産(chǎn)過程中去(qù)，避免“高大(da)❄️全的花架(jià)子”。

從控制(zhi)論的角度(du)來看，實現(xian)智能制造(zao)應理解為(wei)是要打造(zào)一個💔閉環(huan)控制系統(tǒng)，控制目标(biao)即為實現(xian)最佳生産(chǎn)工藝流程(chéng)，達到最佳(jiā)生産狀态(tài)。控制系統(tǒng)運行的關(guan)鍵在于可(kě)以實現良(liang)好的負反(fan)饋調節，以(yǐ)及實現從(cóng)決策端到(dào)執行端的(de)打通。閉環(huan)🐉控制系統(tǒng)的覆蓋範(fan)圍可以是(shì)一台機器(qi)或者一條(tiao)🧡生産線，也(yě)可以是一(yī)個車間、一(yi)個工廠甚(shen)至是一條(tiao)産業鍊。同(tong)時，這個系(xì)統具有自(zì)适應性。

由此可見(jiàn)，智能制造(zao)包含感知(zhī)、決策和執(zhi)行三個要(yào)素，通過工(gōng)業物聯網(wǎng)、邊緣計算(suan)等技術收(shōu)集系統内(nèi)産品、設備(bèi)、車間和企(qi)業的運行(háng)狀态，這些(xiē)數據經過(guò)處理後會(huì)彙🆚總到工(gōng)業數據平(ping)台上。最為(wéi)核心的是(shi)決策中樞(shu)，過去企業(ye)的生🥵産決(jue)策🤞都是以(yǐ)🈲依靠人的(de)經驗判斷(duàn)為🌈主，智能(neng)制造系統(tong)中決策将(jiang)逐漸以數(shù)據🔞驅動+工(gong)業機理融(rong)合模型的(de)判斷為主(zhu)，決策中樞(shu)将具有自(zì)适應性⚽。執(zhí)行系統也(ye)是必不可(ke)少的，現在(zài)也有企業(ye)将RPA技術應(yīng)用到一些(xiē)固定的機(jī)台聯動操(cao)作☂️流程上(shang)，減少人工(gōng)操🚩作，進一(yi)步提高生(sheng)産的自動(dong)化程度。

智能制(zhì)造的底層(ceng)基礎是數(shù)字化

新一(yi)代信息技(ji)術與制造(zao)業深度融(rong)合，引發出(chu)一個重要(yao)變化：數🌈據(ju)作為一種(zhong)新型生産(chǎn)要素逐漸(jian)得到⭕産業(ye)界的重視(shì)👅。可以看出(chu)🌈，智能制造(zao)的底層基(ji)礎是💘數字(zi)化，即數據(ju)需要在系(xì)統内得到(dao)精準的采(cai)集、傳輸、存(cún)儲和分析(xī)。智能制造(zao)的核心數(shu)據來自裝(zhuang)備和工藝(yì)過程，在此(ci)基礎上包(bao)含💚裝備與(yǔ)生産管理(li)軟件間的(de)交互，以及(ji)軟件間的(de)交互。

圖(tú)片來源：36氪(kè)制圖

以數(shù)據存儲環(huan)節的數據(ju)庫為例，由(yóu)于工業物(wu)聯網場🌏景(jǐng)⭕下的⭐工業(yè)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(shu)據采集頻(pin)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(shi)時計算就(jiù)會對數據(ju)庫提出更(gèng)高要求^[3]。

在(zài)實際訪談(tán)和調研中(zhong)發現，工業(yè)數據的收(shōu)集、協議的(de)轉換确👣實(shi)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(zài)探索應用(yong)OPC UA over TSN等技術解(jie)決這類問(wèn)題。但更重(zhòng)要的問題(ti)是采集哪(nǎ)些數據更(gèng)有用，以😘及(jí)數據收🧡集(jí)後怎麼💜把(ba)數據用起(qi)來。這裡面(mian)還是要以(yi)工藝優化(hua)、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(píng)台而上數(shù)據⁉️平台。

數(shu)字化、網絡(luò)化和智能(néng)化是相互(hu)支撐的，不(bu)實現智能(néng)化變😄革，數(shù)字化轉型(xing)也會失去(qu)方向和價(jia)值支撐⛷️。僅(jin)以生産過(guo)程為例🤟，生(sheng)産過程中(zhōng)自動化設(shè)備産生的(de)生産數據(ju)沉澱下來(lai)，網絡化就(jiu)是指通過(guò)網絡技術(shù)将數據傳(chuan)輸至數💜據(ju)平台或💋現(xian)場控制系(xi)統中，更重(zhòng)要的是對(duì)數據進行(háng)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(chan)。

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(zhì)量是制造(zao)業企業的(de)生命線，而(er)質量依賴(lai)于可靠的(de)裝備😍和先(xiān)進的工藝(yi)。裝備承載(zai)工藝，工藝(yì)引導裝備(bèi)，兩者不可(kě)分割并且(qiě)會相互促(cu)進。因此智(zhi)能制造的(de)重點首先(xian)是要深入(rù)工藝生産(chǎn)環🌍節，落在(zai)裝備智能(neng)化和生産(chan)智能化上(shang)。裝備和生(shēng)産工藝智(zhi)能化特别(bie)需🚶‍♀️要企業(yè)将新一代(dai)信息技術(shu)與先進制(zhi)造技術融(rong)合，但不是(shì)一味強調(diào)AI一類的新(xīn)技術。認為(wei)有了新技(jì)術可以解(jie)決一切問(wen)題或者彎(wan)道超車的(de)觀點⛱️是有(yǒu)失偏頗的(de)，實現裝備(bei)和工藝智(zhi)能化需要(yao)立足制造(zào)規律和工(gong)業基礎。

裝(zhuang)備方面，機(ji)床是最為(wei)重要的機(ji)械裝備，主(zhu)要分為切(qiē)削加工和(hé)成形機床(chuang)兩大類。其(qí)中切削加(jiā)工機床🛀🏻的(de)智能化主(zhǔ)要在以下(xia)方☂️面：通過(guò)實時采集(ji)振動、主軸(zhou)溫度、切削(xue)力具備感(gan)知力，進而(ér)可以🏃🏻針對(duì)外界環境(jing)和機床及(jí)刀具本身(shēn)狀态的變(bian)化進行自(zi)适應決☁️策(cè)，即動态實(shí)時優化控(kong)制進給深(shēn)度、進給速(su)度和切削(xuē)速度以及(jí)溫度誤差(cha)補償等，同(tong)時防止刀(dāo)具過度磨(mo)損。但是機(ji)床的加工(gong)工藝目前(qián)仍然需要(yào)工藝規劃(hua)人員人工(gong)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(duo)品種小批(pī)量的柔性(xing)生産需求(qiú)^[4]。

再以金屬(shǔ)塑性加工(gong)中的鍛壓(ya)裝備為例(li)，目前鍛壓(ya)裝❌備🤞正在(zai)數🔴控技術(shu)基礎上向(xiang)智能化邁(mai)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(děng)技術途🤟徑(jing)滿足智能(néng)化👈鍛壓設(she)備生産☔過(guo)程高效、柔(rou)性、高精度(dù)的要求^[5]。

在(zai)新興的增(zēng)材制造領(lǐng)域，國外公(gōng)司Markforged通過嵌(qiàn)入AI算法驅(qū)✂️動🈲的軟件(jiàn)并結合IoT傳(chuán)感器提升(shēng)裝備的智(zhi)能化程度(dù)。其增材制(zhi)造裝備可(kě)以自适應(yīng)地打印零(líng)部件，實時(shí)進行公差(cha)補💘償和路(lu)⛹🏻‍♀️徑優化。而(ér)且每一台(tai)3D打印機的(de)打印流✔️程(cheng)數據都會(hui)沉澱在🌍雲(yún)端平台，于(yu)是整個增(zeng)材制造系(xi)😍統将通過(guò)這❓種聯合(he)學習實現(xiàn)自我優🔴化(hua)，用戶也将(jiang)得到更精(jīng)确的制🔞造(zao)流程。對于(yu)增材制造(zào)這種成型(xing)同時成性(xing)的制造方(fang)式，軟件提(ti)供的智能(néng)化價值更(gèng)加重要。

在(zài)工業機器(qi)人智能化(hua)方面，自适(shì)應編程軌(guǐ)迹規劃的(de)需求日益(yi)增長，學術(shu)界和業界(jie)都在進行(háng)探索。業界(jie)如摩馬智(zhì)能自主研(yan)發認知智(zhi)能算法訓(xun)練平台，将(jiāng)基于AI的自(zi)适♌應軌迹(ji)規劃算㊙️法(fa)下發到邊(bian)緣端，使得(de)機器人可(kě)以根據不(bu)同産品的(de)生産工藝(yi)及周圍環(huan)境的變化(huà)👅，實時做出(chū)動作決策(ce)。如此，工業(yè)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(huan)線部署成(chéng)本和人工(gōng)調試成本(ben)是具有很(hen)高價值的(de)^[6]。

工藝方面(miàn)，目前主要(yào)通過機理(li)模型和數(shù)據驅動模(mo)🏒型兩種建(jian)模✂️方式來(lái)實現智能(néng)化。

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(za)🙇‍♀️的非線性(xing)時變過程(chéng)，加上實際(jì)場景中還(hai)可能存在(zai)油液洩漏(lòu)等衆多不(bu)确定的幹(gan)擾因素，所(suǒ)以精準鍛(duan)👄造過程控(kòng)制難度很(hěn)高。單純依(yi)靠機理模(mo)型👣的控制(zhi)策略存在(zai)偏差。将基(ji)于物理動(dong)力學的機(ji)理💋模型和(hé)具有在線(xiàn)樣本學習(xi)能力的數(shù)👣據驅動模(mo)型結合起(qi)來，可以在(zai)鍛造過程(chéng)中對鍛造(zào)工藝參數(shu)進🐆行實時(shi)調整與補(bu)償，實現鍛(duàn)造過程☁️的(de)智能化控(kong)制^[8]。

星雲電(dian)子的徐海(hǎi)威等研究(jiu)發現利用(yòng)貝葉斯極(ji)限梯度☀️提(ti)升機🈲(Bayes-XGBoost)與粒(li)子群優化(huà)(PSO)算法結合(he)預測最優(you)參數，可以(yǐ)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(hé)适工藝參(can)數，提升人(rén)工❓焊接生(shēng)産🎯效率，避(bì)免耗費大(da)量材料^[10]。

其(qi)次，無論是(shì)人工焊接(jie)還是機器(qi)人焊接，其(qi)焊接過程(cheng)仍屬于開(kai)環控制。即(jí)使是高度(dù)自動化焊(hàn)接機器人(ren)産線，其焊(hàn)接過程和(he)質量💔都不(bú)是完全可(kě)控，單機的(de)誤差累計(jì)和多機之(zhī)間🌍的相互(hù)影㊙️響都會(hui)影響焊接(jiē)質量，而焊(han)接質量💘直(zhí)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(dian)質量，國内(nei)外車企都(dou)會在自動(dòng)化焊接後(hòu)進行人工(gong)抽樣檢測(cè)，再根據🐪抽(chou)檢結果進(jìn)行焊接工(gong)藝參數✨的(de)離線調整(zhěng)。但這種事(shi)後抽檢無(wú)法做到100%質(zhi)量保障，一(yi)旦出現問(wen)題就會批(pi)✨次召回，損(sun)失很大。這(zhè)就迫切需(xū)要針對工(gong)藝過程環(huan)節的在線(xiàn)控制和實(shí)時🛀🏻質量評(ping)價技術^[11]。

對(duì)于焊接機(ji)器人，可以(yi)采用基于(yu)焊工智能(néng)技術的方(fāng)法提升焊(hàn)接機器人(ren)智能化水(shui)平，思路是(shì)使機器人(ren)具備類似(sì)人類焊工(gōng)的學習動(dòng)态焊接問(wen)題的能🏃🏻力(lì)，主要🙇‍♀️通過(guò)視覺、體覺(jiào)和思維上(shang)在線🔴感知(zhī)實時焊接(jie)狀态，并具(ju)備類似焊(hàn)接工人對(dui)焊接場景(jing)形成記憶(yi)的學習能(néng)力。在焊接(jie)過程中，機(jī)器人😘主要(yao)基于熔池(chí)動态捕捉(zhuō)和識别算(suàn)法實現對(dui)熔池的動(dong)态監測，并(bing)通過調整(zheng)焊接速度(dù)和焊接電(diàn)流🈲兩個工(gong)藝參數🧑🏾‍🤝‍🧑🏼對(dui)熔池進行(hang)實時控📧制(zhì)，最終得到(dào)受控的連(lián)續均勻焊(han)縫^[12]。該方法(fǎ)屬于一種(zhǒng)基于質量(liàng)在線評價(jià)的工藝實(shí)時閉🧑🏾‍🤝‍🧑🏼環控(kòng)制技術。

應(yīng)用這類智(zhì)能化焊接(jiē)技術可以(yǐ)有效解決(jue)焊接機器(qì)人🆚的自适(shi)應決策控(kòng)制難題，不(bú)僅可以幫(bāng)助企業實(shí)現加工過(guo)程的精确(què)控制，獲得(dé)最佳的材(cái)料組織性(xìng)能與成型(xíng)質量，還可(ke)以幫助企(qi)業節省下(xià)來日常🏃‍♂️調(diao)試和換線(xian)部署機🈲器(qì)人的時間(jian)成本和✉️高(gao)昂的人工(gong)成本。

從以上例(li)子可以看(kàn)出，就工藝(yì)智能化而(er)言，其控制(zhì)目标是生(sheng)産條件達(da)到最優，産(chǎn)成品良率(lü)得到提升(shēng)，減少交付(fu)時的殘次(ci)品數量。我(wo)們會很自(zì)然地發現(xiàn)，相較于在(zài)質檢環節(jiē)單點式地(dì)運用檢測(cè)技術，工藝(yi)智🚩能可以(yi)從源頭上(shang)解決質量(liàng)問題，因為(wei)前者隻是(shì)一種事後(hòu)檢驗評價(jià)。

誠然，廠商(shāng)需要對缺(quē)陷等産品(pin)殘次情況(kuàng)進行檢測(cè)，目前AI技術(shù)在📧工業中(zhong)的應用也(yě)主要集中(zhong)于視覺檢(jiǎn)測，但廠商(shang)更需要形(xing)成對殘次(ci)原因追根(gēn)溯源和精(jīng)細化工🌈藝(yì)參數反饋(kuì)控制的能(néng)💘力。由此✌️，單(dān)純的機器(qi)視覺、設備(bei)制造乃至(zhi)工業軟件(jiàn)等公司都(dōu)🛀🏻可以從自(zi)身産品出(chu)發☀️逐步擴(kuo)展，實現更(gèng)大範圍内(nei)的智能優(yōu)化。

這方面(mian)舉一些半(bàn)導體行業(yè)中将工藝(yi)制程優化(huà)和視🏃🏻覺檢(jian)測結合的(de)案例，例如(rú)應用材料(liao)公司将機(ji)器學習算(suan)法融入ADC（自(zi)動🚩缺陷分(fen)類）技術中(zhong)，其Purity II ADC技術拓(tuo)展了應用(yòng)🛀材料SEMVision G7系統(tǒng)的機器學(xue)習能力。基(ji)于ML算法進(jin)行❓實時自(zì)動分類、缺(que)陷檢測和(he)根本原因(yīn)分🌈析，可以(yi)促進半導(dao)體制造企(qǐ)業工藝和(he)良率管理(li)水平的提(tí)升^[13]。

國内的(de)初創公司(si)哥瑞利、昆(kūn)山潤石科(kē)技等也在(zài)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(xì)統💁結合起(qi)來，使用AI算(suàn)法并融合(hé)IoT設備采集(ji)的過程數(shù)據，共同形(xíng)成了一個(ge)可實現負(fu)反饋調節(jie)的制程優(yōu)化控制系(xi)統，幫助企(qi)業快速定(ding)位缺陷産(chǎn)生原因、優(yōu)化工藝，進(jin)而可以縮(suō)短産線調(diào)試周期和(hé)提升良率(lǜ)。

上述列舉(ju)了裝備和(hé)工藝智能(neng)化方面的(de)典型案例(li)，這❗些⭐案例(lì)都是從制(zhì)造業最關(guan)心的質量(liàng)問題出發(fā)，以實現生(shēng)産過程的(de)㊙️實時自适(shì)應決策控(kong)制為目标(biāo)。這些智能(neng)化技術将(jiāng)以軟件形(xing)态交付給(gěi)設備使用(yòng)🧡企業甚至(zhi)🔴是🌈設備制(zhì)造商。持續(xù)沉澱積累(lèi)的工藝數(shù)據将不斷(duan)加強這類(lei)工藝智能(néng)軟件的技(ji)術壁壘。對(dui)于裝備制(zhì)造業企業(ye)來講，需要(yao)從單純提(tí)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(zì)身技術🐉壁(bì)壘。

制(zhi)造工藝和(he)設計仿真(zhēn)

協同促進(jin)正向設計(ji)

上一節闡(chan)述了應用(yong)裝備和工(gong)藝的智能(néng)化技術實(shí)現精準過(guo)🔴程控制，進(jìn)而保證産(chǎn)品質量和(he)良率。但是(shì)産品良率(lǜ)提升并不(bú)是從生産(chǎn)環節的設(shè)備控制和(he)工藝優👄化(huà)♍開始的，而(ér)是在設計(ji)仿真環節(jie)就可以開(kai)始介入，特(tè)别是在正(zhèng)向設計開(kai)發新産品(pǐn)新工藝的(de)階段。

例如(rú)在锂電池(chi)制造過程(chéng)中，塗布、幹(gàn)燥、輥壓、pack這(zhe)些工藝中(zhōng)的參數變(biàn)化以及工(gong)藝間的相(xiang)互作用會(hui)怎樣影響(xiǎng)最終電池(chi)性能✏️（能量(liàng)🐇密度和循(xun)環次數）。現(xian)在業界主(zhu)要還是使(shi)用“試錯法(fǎ)”來對工藝(yì)進行驗證(zhèng)，但是效率(lü)較低、耗費(fei)成本較高(gao)。這就需要(yao)利用設計(jì)仿真軟件(jian)平台進行(háng)虛拟測試(shi)驗證，節省(sheng)下真實世(shì)界中物理(li)測試的成(cheng)本。

Alejandro A. Franco主導建(jiàn)設了一個(ge)名為“ARTISTIC”的項(xiàng)目，該項目(mù)受到歐盟(méng)地平🈲線🔅2020科(kē)研計劃的(de)資助。該項(xiang)目團隊建(jian)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(néng)的計算平(píng)台。該技術(shu)平台🈲通過(guo)離散元法(fa)🛀和粗粒化(huà)分子動力(lì)學（coarse grained molecular dynamics）模型基(ji)于工藝參(can)數預測電(diàn)極介觀結(jié)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(huà)學性能表(biao)現。可以看(kan)出該項目(mù)在嘗試建(jian)立⭐一個材(cai)料-工藝💋-（極(jí)片）結構-性(xing)能的多尺(chi)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(yong)DoE試驗設計(jì)（Design of Experiement）、物理模型(xíng)和機器學(xue)習算⭐法的(de)混合建模(mo)方法，來預(yù)測材料、電(dian)極制造☂️和(hé)電池性能(néng)之間的最(zuì)佳組合。即(jí)将DoE試驗和(hé)物理模型(xing)得到的結(jié)果，經過一(yī)個數據驅(qu)動的随機(jī)電極介🔴觀(guān)結構生成(chéng)器擴大樣(yàng)本，再将這(zhè)些樣本用(yong)于訓練⛹🏻‍♀️機(jī)器學習算(suàn)🧡法，以求得(de)到制造工(gōng)藝參數與(yu)電極性能(néng)之間的關(guān)系^[15]。

這意味(wei)着該平台(tái)甚至可以(yi)用來基于(yu)目标需求(qiú)進行✊反向(xiàng)規劃，例如(rú)給定一個(gè)電池目标(biao)性能和材(cái)料👈，确定合(hé)适的制造(zao)工🔆藝參數(shù)，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(yu)制造工藝(yi)協同方面(mian)，國内業界(jie)在探索類(lèi)似實踐的(de)有易來科(kē)得和海仿(pang)科技等。

其(qi)實不隻是(shì)電池行業(yè)，許多行業(yè)的正向設(shè)計環節也(ye)需要通過(guo)制造工藝(yì)-設計仿真(zhēn)協同來提(tí)升研發效(xiào)率，以更🐇快(kuai)速度、更低(dī)成本實現(xiàn)技術創新(xīn)和産品📧創(chuang)新。

在半導(dao)體行業，随(suí)着芯片技(ji)術節點進(jìn)一步變小(xiǎo)、設計和♍工(gōng)⛷️藝複雜性(xìng)進一步提(tí)高，開發新(xin)技術節點(dian)工藝的成(cheng)本🌐激增、周(zhōu)期拉長。晶(jīng)圓廠為加(jiā)快工藝節(jie)點的開發(fa)速度，需要(yao)與半導體(ti)設計企⛷️業(yè)更緊密地(di)協同開發(fa)叠代，集成(chéng)電路設計(jì)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(jì)和工藝開(kai)發能夠進(jìn)行針對性(xing)的優化從(cóng)而滿足自(zi)身定制化(huà)需求。

除了設計(jì)和制造環(huán)節之間的(de)協同外，材(cái)料因素也(ye)非常重要(yào)。應用材料(liào)公司在DTCO的(de)基礎上提(ti)出要實現(xian)materials to device simulation，原因在于(yú)器件尺寸(cun)不斷縮小(xiǎo)、更多複雜(za)3D幾何形狀(zhuàng)被采用以(yi)及新材料(liào)的引入，半(ban)導體器件(jian)仿真變得(dé)越來越複(fú)雜。這就需(xu)要采用新(xin)的多物理(li)場多尺度(dù)仿真工具(jù)，将器件性(xìng)能與材料(liào)特性聯系(xi)起來，系統(tong)研究材料(liao)、幾何形狀(zhuang)以及工藝(yì)的變化将(jiāng)如何影響(xiang)器件的電(diàn)學性能，以(yǐ)此優化器(qì)件設計^[18]。

圖片來(lai)源：應用材(cai)料公司官(guan)網

materials to device simulation和DTCO在應(ying)用材料手(shǒu)中開始呈(cheng)現融合的(de)趨勢，應用(yong)材🐉料公司(sī)在2021年發表(biǎo)的一篇論(lun)文中提出(chu)了Materials to Systems Co-Optimization，希望實(shí)現從材料(liào)到系統的(de)多尺度協(xie)同優化^[19]。可(ke)以發現這(zhe)個思路就(jiù)和上述我(wǒ)們提到的(de)锂電池“ARTISTIC”項(xiàng)目的🈲非常(cháng)類似，都是(shi)希望将設(she)計仿真從(cóng)微觀尺度(du)的🏃🏻‍♂️材料一(yī)路🌈擴展到(dao)宏觀尺度(dù)的終端産(chǎn)品，并以此(cǐ)确定最佳(jia)工藝路線(xiàn)♉和參數（覆(fu)蓋前道、中(zhong)道及後🛀道(dào)中多個💚工(gong)藝環節）。

對(dui)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(shú)技術節點(diǎn)下的産品(pin)競争力、降(jiàng)低先進工(gōng)藝開發成(cheng)本并縮短(duan)工藝開發(fa)周期的優(you)選方案，可(ke)以幫助中(zhōng)國Fab/IDM加快先(xian)進工藝開(kāi)發，縮短🔴TTM（time to market）, 提(ti)升相同技(jì)術節點下(xia)芯片制造(zào)良率和可(kě)靠性，從而(ér)提升核心(xin)競争力。DTCO也(yě)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(dian)池行業也(ye)存在。

從锂(li)電池和半(ban)導體這兩(liang)個行業的(de)前沿案例(lì)可以📞看出(chu)，制造工藝(yi)與産品設(she)計仿真的(de)協同趨勢(shi)日益凸顯(xiǎn)，而制👌造業(ye)的核心競(jìng)争力最終(zhōng)會歸結到(dao)如何更加(jia)快速地找(zhǎo)到匹配材(cái)料的最佳(jiā)制造方法(fa)，以及材料(liao)方面的開(kāi)發。因此，我(wǒ)國工業設(she)計仿真軟(ruan)件需要在(zai)實現自主(zhu)可控的基(jī)🔴礎上，進一(yi)步實現制(zhi)造工藝-設(she)計仿真協(xie)同優化。

在(zài)協同優化(huà)中，設計仿(pang)真也可以(yi)應用于裝(zhuang)備優化，以(yǐ)此實🌈現更(gèng)佳的工藝(yi)效果。例如(ru)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(shu)，其矽外延(yán)設備在♈感(gan)應加熱高(gāo)溫控制技(ji)術、氣流場(chǎng)、溫度場模(mó)拟仿真技(ji)術等方👌面(miàn)取得突破(pò)，可實現更(geng)💰優異的外(wài)延工藝效(xiào)果。

再比如(ru)锂電設備(bèi)頭部企業(yè)先導智能(neng)組建了40人(rén)的博士仿(páng)真設計團(tuan)隊集中攻(gong)關疊片工(gōng)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(fěn)塵堆積在(zài)電池芯的(de)表👈面會影(ying)響電池芯(xin)質🈚量以及(ji)組裝後的(de)電池性能(néng)。該團隊通(tōng)過多物理(lǐ)場💋仿真模(mo)拟對💔疊片(pian)機進行優(you)化設計，保(bao)證裝備達(da)到車規級(ji)電池制✔️造(zào)要求，實現(xian)更好品控(kòng)^[20]。

綜合上述(shu)兩節内容(róng)，裝(zhuang)備工藝的(de)嵌入式軟(ruǎn)件使裝備(bèi)可以應對(duì)不斷變化(huà)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(gāo)質量産品(pin)。研發設計(ji)平台也需(xu)要協同制(zhi)造工藝仿(páng)真💰來優化(hua)🏒新産品⭐的(de)開發，降低(dī)正向設計(ji)耗費成本(běn)，提升研發(fa)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(quan)流程協同(tong)

上一節談(tan)到設計仿(pang)真，當前企(qi)業對于實(shi)現高效協(xie)同設計仿(páng)真的需求(qiu)越來越迫(pò)切。協同設(shè)計仿真需(xū)要統一的(de)數據接口(kǒu)以及✔️應用(yong)雲計算、HPC等(děng)技術。以汽(qi)車行業舉(ju)例，産品設(shè)計的數據(ju)可能會在(zai)車企内部(bù)的不同部(bù)門間流轉(zhuan)，也可能會(huì)和外部供(gòng)應商進行(háng)數據交互(hu)，但是不同(tóng)部門♍使用(yòng)的軟件平(ping)台不同導(dǎo)緻數據交(jiao)互阻礙很(hěn)大，具體比(bǐ)如電氣控(kong)制、機🔞械、材(cái)料、工藝和(hé)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(xié)同交互。

此外，如果(guǒ)涉及一個(gè)大型項目(mu)研發，不同(tóng)部門會希(xi)望能夠實(shi)現同時在(zai)線設計仿(páng)真，而這就(jiù)需要雲計(jì)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(jing)逐漸由🍉單(dan)人離線設(shè)計向多人(ren)在線協同(tong)設計轉變(bian)。華天軟件(jiàn)研發了基(jī)于雲架構(gou)的CrownCAD。CrownCAD包含其(qí)🧑🏾‍🤝‍🧑🏼自主研發(fa)的三維幾(jǐ)何建模引(yǐn)擎DGM、2D以😘及3D約(yue)束求解💃🏻引(yin)擎DCS，具有高(gāo)效的參數(shu)化♉應用層(céng)機制，這種(zhong)基于雲存(cún)儲、雲♊計算(suan)、雲渲染技(jì)術的CAD可以(yǐ)支持超大(dà)規模🏃🏻的協(xié)同設計^[21]。

從(cóng)這一點上(shàng)來說，工業(ye)物聯網平(píng)台或者說(shuō)工業PaaS平台(tái)✔️是要💛搭建(jian)一個多方(fang)協作的橋(qiáo)梁。例如位(wei)于Gartner IIOT魔力🤟象(xiang)限中位于(yu)頭部位置(zhì)的PTC ThingWorx，就是一(yī)個具備設(she)備互聯、數(shù)據存儲（集(jí)成第三方(fāng)🚶時序數㊙️據(ju)庫）、數🙇🏻字建(jiàn)模、智能分(fen)析、應用開(kāi)發及增強(qiáng)現實的整(zheng)體IIOT解決方(fang)案。

PTC在ThingWorx的基(jī)礎上，結合(he)自身CAD/PLM/AR等産(chan)品線，将制(zhì)造業研發(fa)、制造及服(fú)務的業務(wù)線整體聯(lian)系起來，幫(bāng)助制造業(yè)企業客戶(hù)實現内外(wài)部協作和(hé)産品的全(quan)生命周期(qi)管理。

圖片來源(yuán)：36氪制圖

上(shang)圖以PTC客戶(hù)德國的e.Go汽(qì)車制造商(shāng)的情況為(wei)例：在研發(fa)設計階段(duan)，供應商和(hé)制造商可(kě)以在同一(yī)個CAD和PLM系統(tong)中基于統(tong)一的産品(pin)數據進行(hang)協作，提高(gao)交付效率(lü)。制造過程(cheng)中，操作員(yuán)可以借助(zhù)平闆電腦(nao)上的AR 應用(yong)程序來識(shí)别他們正(zheng)在查看的(de)産品的配(pèi)置，并可實(shi)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(gè)零部件；持(chí)續更新的(de)部件數字(zì)孿生模型(xíng)将反映發(fa)動機、傳動(dong)系統等部(bu)件的後續(xù)變化，企業(yè)以此為汽(qi)車提供預(yu)測性維護(hu)服務，保障(zhàng)産品壽命(ming)，并将實際(jì)運行數據(jù)反饋給設(she)計端。

綜合(he)來看，制造(zao)業企業實(shi)現内部高(gao)效協同的(de)挑戰有☂️很(hěn)多，比如硬(ying)件設備種(zhong)類多，沒有(yǒu)統一的數(shu)據接口，各(ge)環節不連(lian)貫。這💋也就(jiù)是為什麼(me)提出推進(jìn)兩化融合(hé)，這也就是(shi)為什麼工(gong)業4.0的一個(ge)終極目标(biāo)就是讓軟(ruan)件定義制(zhi)造。試想一(yī)下，如果所(suo)有的制造(zào)單元都可(ke)以通過軟(ruǎn)件柔性拼(pin)接（中間由(you)AMR連🛀🏻接工序(xu)），所有子系(xi)統内的設(shè)計仿真模(mo)型都✌️可以(yi)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(jiāng)得到極大(da)提升，制造(zào)業企💋業将(jiang)不再這麼(me)笨重。當然(ran)實現這個(gè)圖景絕非(fei)朝夕之間(jian)就能達成(cheng)，需要長久(jiǔ)的努力。

數字化(hua)支撐制造(zào)業提升管(guan)理水平

&企(qǐ)業生産決(jue)策智能化(hua)

以上闡述(shu)的主要是(shi)側重技術(shu)方面的創(chuang)新應用，但(dàn)是對于企(qi)業來說技(jì)術和管理(li)不可偏廢(fèi)。現在很多(duo)制造業企(qi)業的日常(cháng)♌管理方式(shi)還很粗糙(cao)，例如在紡(fang)織業中，印(yin)染廠🌐的訂(ding)單下放、報(bao)工、坯布入(rù)庫、領料、成(chéng)品出庫主(zhu)要通過人(ren)員手工填(tian)報完成，實(shí)時性差且(qiě)受人為因(yin)素影響大(dà)。管理者如(ru)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(mào)，車間管理(lǐ)者處理生(sheng)産異常事(shì)件效率較(jiao)低。這些又(you)不是MES系統(tong)所能完全(quán)🔞解決的。

對(duì)于任何一(yi)個制造業(yè)企業，管理(lǐ)水平的提(tí)升是非常(chang)重要的，比(bi)如如何對(dui)知識進行(háng)有效的管(guan)理、如何轉(zhuǎn)變日常生(shēng)産活動的(de)管理方式(shì)和手段等(deng)等。數字化(huà)技術對管(guan)理的支撐(cheng)作用不可(ke)忽視，目前(qian)出現一批(pī)初創公司(si)開始幫助(zhù)制造業企(qi)業進行移(yi)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(gāo)企業工廠(chang)管理水平(píng)，可以提高(gāo)企業車間(jiān)管理的協(xie)同效率，如(ru)專注紡織(zhi)業的數制(zhì)科技，還有(yǒu)服務離散(sàn)制造行業(ye)的羚數智(zhì)能等。

企業(yè)日常管理(lǐ)中最重要(yao)的部分是(shi)生産決策(cè)，決策覆蓋(gài)的層次會(huì)從裝備、産(chǎn)線一直到(dào)車間、企業(ye)乃至整條(tiáo)上下遊供(gong)👈應鍊。幫助(zhu)企業實現(xiàn)生産決策(cè)智能化是(shi)智🌂能制造(zao)的一個重(zhong)要方面。目(mù)前在企業(ye)層次的生(sheng)産決策方(fang)面，大部分(fèn)企業主要(yao)通過高級(jí)排産人員(yuan)依靠自🔆身(shen)經驗和業(yè)務規則進(jìn)行排産，工(gong)具上還在(zai)使用Excel，算法(fa)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(gāo)級排産人(ren)員的經驗(yan)很難實現(xian)決策的精(jing)準性和合(hé)理性，特别(bié)是在柔性(xing)生産的場(chang)景中。這就(jiu)需要基于(yu)運籌學和(he)AI算法🤟的APS系(xì)統來幫助(zhù)企業進行(háng)排産決策(cè)。

企業生産(chan)過程中，有(yǒu)效加工時(shí)間其實占(zhan)比很少，90-95%的(de)時間其實(shí)都是在等(děng)待物料運(yun)輸、上下料(liao)和定位等(deng)中間環節(jiē)上消耗掉(diao)了。部署AGV/AMR可(ke)以幫助企(qǐ)業實現生(sheng)産搬運和(hé)倉儲管理(lǐ)的自動化(hua)，提升廠内(nei)物流的自(zì)動化程度(du)🍓，進而可以(yǐ)⚽使生産線(xian)上各設備(bei)之間的運(yùn)作更為協(xié)同高效，提(tí)升企😍業OEE。在(zai)實際實施(shi)過程中，AMR的(de)實時調度(dù)算法非常(cháng)重要，而且(qie)AMR的實時調(diao)度也💛要和(he)APS系統對企(qǐ)業整體生(sheng)産調度結(jié)合起來，确(què)保決策計(jì)♍劃層和執(zhí)行層之間(jiān)數據互通(tōng)。

生産決策(ce)也可以從(cóng)一家企業(yè)延伸至一(yī)條産業鍊(liàn)的上下遊(you)，在☔上下遊(you)企業之間(jiān)實現協同(tóng)制造。例如(ru)浙江省正(zheng)在對30個細(xi)分行業推(tuī)行的産業(ye)大腦，通過(guo)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(fang)面進行有(you)益的嘗試(shi)。還有比如(ru)深圳的雲(yún)工廠、上海(hai)的捷配科(kē)技等在嘗(cháng)試打造分(fèn)布式制造(zao)🌐系統，分布(bù)式制❤️造系(xi)統在競争(zhēng)格局分散(san)的行業環(huan)節中具有(yǒu)市場價值(zhí)，如紡織、機(jī)加工和SMT等(děng)行業。中小(xiǎo)型🤟企業由(yóu)于具有産(chan)能利用率(lǜ)不高、外💁協(xie)程度高、信(xìn)息不對稱(cheng)⛷️，通過制造(zào)平台公司(sī)可以實現(xian)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(lü)。國外的Protolabs可(ke)以算是這(zhè)個領域的(de)一個标杆(gan)。

智能(neng)制造領域(yu)的人才和(he)初創企業(yè)

人才對于(yu)任何一個(gè)行業都是(shi)非常重要(yào)的。這裡需(xū)要強調的(de)是制造過(guò)程本身積(jī)累的知識(shi)需要通過(guò)人才沉澱(diàn)下來服務(wu)于設備設(she)計、工藝優(yōu)化，逐步凝(níng)結成新一(yi)代的硬件(jian)設備和工(gōng)業軟件。因(yīn)此在裝備(bei)智能化、生(shēng)産過程智(zhì)能化乃至(zhi)設計仿真(zhēn)與🔴工藝協(xie)同的發展(zhan)過程中，設(shè)備工程師(shī)和工藝工(gōng)程師的作(zuò)用🔆不可忽(hu)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(gong)業數字化(huà)、智能化的(de)曆史進程(chéng)中來，工程(chéng)師的工作(zuo)内容也将(jiāng)更多放在(zài)工業知識(shi)沉澱和數(shù)據分析研(yán)判方面。

從(cóng)供給端來(lái)看，國内經(jīng)驗豐富的(de)技術工人(rén)數量較🛀少(shǎo)、培💃訓周💛期(qī)長，且部分(fen)領域呈現(xiàn)青黃不接(jie)的趨勢，逐(zhú)漸成為😍稀(xī)缺資源。例(li)如高級焊(hàn)接工人，高(gao)級排産人(rén)員，高級工(gong)藝工程師(shī)（例如半🏒導(dao)體刻蝕環(huan)節），以及機(jī)器人部署(shu)調試工🔆程(chéng)師等等。而(ér)這些高級(ji)技術人才(cai)面對的生(sheng)産場景普(pǔ)遍具有多(duō)品種、小批(pi)量的特點(diǎn)，這一特點(diǎn)也在不斷(duàn)加強。這也(yě)意味着如(ru)何⭕沉澱積(ji)累出可以(yǐ)媲美☎️高端(duān)技術人才(cai)經驗能力(lì)的數據驅(qū)動-機理融(rong)合模型，并(bing)将其封裝(zhuāng)成算法軟(ruan)件，是非常(chang)有價值🈲的(de)。

另外初創(chuàng)公司也為(wei)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(zhì)能制造領(lǐng)域的初創(chuàng)企業數量(liang)不斷增多(duo)，特别是湧(yǒng)現出更多(duō)聚焦生産(chan)和設計環(huan)節、聚焦某(mou)一細分領(ling)域的初創(chuang)企業。工業(yè)領域門類(lei)很多，每一(yī)個子門類(lei)下面又會(hui)有很多細(xi)分領域和(he)環節，這種(zhǒng)行業特點(diǎn)使得初創(chuàng)公司需要(yao)集中一點(dian)做出技術(shù)創新上的(de)突破，即所(suo)謂專精特(tè)新。如果一(yi)直做跨行(háng)業的項目(mu)而無法沉(chén)澱出一個(ge)标準化的(de)産品，這麼(me)走下去團(tuan)隊隻能是(shì)一個不斷(duan)接項目的(de)技術服務(wù)商，沒有自(zì)己的核心(xin)根據地。

聚(ju)焦一個行(háng)業，行業内(nèi)某個環節(jie)上企業的(de)需求特點(dian)大緻類🌂似(si)，這就為初(chū)創企業技(jì)術沉澱和(hé)規模化⭐創(chuàng)造了條🤩件(jian)。平台(tái)與産品相(xiang)互促進，可(ke)以實現從(cóng)單點突破(po)到多環節(jiē)覆蓋。硬件(jiàn)裝備制造(zào)商如此，軟(ruan)件服務商(shang)也是如此(ci)。之後會再(zai)寫文章分(fèn)析這一點(diǎn)。

對于智能(neng)制造領域(yu)的初創公(gōng)司來講，形(xíng)成自身議(yi)✉️價能力和(hé)技術壁壘(lei)主要還是(shi)靠做深入(rù)生産和設(shè)☎️計環😍節的(de)工藝優化(hua)和産🈲品優(yōu)化，因為客(ke)戶隻有看(kàn)到初創公(gōng)司用㊙️技術(shu)和産品給(gěi)他們明顯(xian)改善提升(sheng)💰了他們的(de)生産和設(she)計過程，客(ke)戶才會有(you)🌈較高的付(fù)費意願。設(shè)計仿真的(de)重要性不(bú)言而喻。聚(jù)焦工藝優(you)化在企業(yè)後續發展(zhǎn)上也有規(guī)模化的潛(qian)力，因為一(yī)種工藝是(shi)可以用在(zài)多種工業(ye)場景和環(huán)節中的，初(chū)創企🔴業可(ke)以将工藝(yì)智能化技(jì)術進行跨(kua)行🤞業的複(fu)用，無論是(shi)在産品标(biao)準化和橫(heng)向拓展上(shàng)都會有一(yī)定的優勢(shì)。當然光是(shi)焊✉️接技術(shu)就有很多(duo)細分種類(lèi)，企業也需(xū)要💞有選擇(ze)地進行技(jì)術研發和(hé)市場拓展(zhan)。

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(shù)對應的是(shì)一個存量(liàng)市場還是(shi)一個增量(liang)新興市場(chang)，選擇🌈什麼(me)樣的市場(chǎng)以及選擇(ze)什麼樣的(de)客戶群，會(huì)深刻影響(xiǎng)企業的發(fā)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(hui)加速公司(si)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(guó)制造業的(de)信息化、自(zi)動化和智(zhì)能化程度(dù)在各行業(ye)⛹🏻‍♀️之間分🐪布(bù)并不均勻(yun)，如果初創(chuàng)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(zì)化改造，幫(bāng)助💛中小紡(fang)織企業管(guǎn)理者看到(dao)數字化管(guan)理帶♉來的(de)效益👨‍❤️‍👨，再深(shen)入到㊙️印染(rǎn)工藝環節(jiē)和排産決(jue)🌈策中去，之(zhī)後📧去幫助(zhù)企業逐步(bù)實現上下(xia)遊間的協(xie)同。

因此對(dui)于數字化(hua)和自動化(huà)程度不高(gao)的行業和(he)企業，解🐕決(jué)🌈數字化是(shi)第一步，接(jie)下來需要(yao)創業團隊(duì)解決智能(neng)化的問題(ti)。初創公司(sī)能否滿足(zú)企業智能(néng)化階段的(de)🐇需求，這就(jiu)要考慮團(tuán)隊的算法(fa)技術能力(li)和🈲對工業(yè)機理的理(lǐ)解深度。故(gu)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(ji)🧡術和先進(jìn)制造技術(shu)的新生力(lì)量，也需要(yào)有懂工業(ye)場☔景需求(qiu)、目标領域(yù)工業機理(lǐ)的老法師(shi)。

總結(jie)

綜合以上(shàng)對于智能(neng)制造各方(fāng)面的讨論(lùn)，本文着重(zhòng)強調智能(néng)制造需要(yao)聚焦本源(yuán)，即裝備和(he)工藝，并将(jiāng)設計仿真(zhen)和制造工(gōng)藝協同起(qi)來，以滿足(zu)企業降低(di)生産研發(fā)成本、提高(gao)生産研發(fā)效率、提升(sheng)産品良率(lǜ)的核心訴(sù)求。

随着我(wǒ)國制造業(yè)向中高端(duān)邁進，正向(xiàng)設計日益(yì)重要，創新(xin)的源泉将(jiang)着眼于材(cái)料、工藝（包(bāo)含物理和(hé)化學的）以(yǐ)及兩者之(zhi)間的匹配(pei)優化。企業(ye)設計仿真(zhen)、生産制造(zào)及服務各(ge)環節内部(bu)和之間的(de)互操作性(xing)和協同性(xìng)對提升企(qǐ)業競争力(lì)也非常重(zhong)要，這些需(xū)要新的網(wang)絡技術支(zhī)撐。此外，企(qi)業還要通(tong)過數字化(hua)、智能化技(ji)術提升管(guǎn)理決策水(shuǐ)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(zhè)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(jiao)度分析一(yi)下智能制(zhì)造💔的價值(zhí)。

從企業經(jīng)營角度看(kàn)智能制造(zao)的價值，ROE=銷(xiao)售淨利率(lǜ)×總資産周(zhou)轉率×權益(yi)乘數

從産業角(jiǎo)度看，制造(zao)業一方面(miàn)需要自動(dong)化智能化(huà)裝備和工(gōng)藝智能技(jì)術實現規(guī)模效應和(he)柔性制造(zào)，不斷降低(dī)制造成本(běn)、提高交付(fù)效率，特别(bié)是在産能(néng)擴張周期(qi)，這一點在(zai)锂電設備(bèi)和锂電池(chí)行業近兩(liǎng)年的發展(zhan)💰中表現尤(yóu)為明顯。另(lìng)🔞一方面産(chan)業發展不(bu)☂️可能一直(zhi)停留在追(zhuī)求生産規(guī)模效應的(de)階段，還需(xu)要通過設(she)計仿♋真技(ji)術進行正(zheng)向設計，以(yi)持續實現(xian)⛷️産品創新(xin)、裝備創新(xīn)和工藝創(chuang)新。值得注(zhù)意的是，制(zhi)🚩造和設計(jì)兩方面不(bú)是割裂的(de)，是可以☂️協(xie)同優化、相(xiang)互促進的(de)。從這一點(diǎn)上看，中國(guó)龐大的制(zhi)造規模如(ru)果加上先(xiān)🥰進的設計(ji)仿真技術(shù)，将會是如(rú)虎添翼。

最(zui)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(zī)源價格、算(suan)法叠代升(sheng)級的成本(běn)，還有企業(yè)能否直接(jiē)獲得一個(ge)包含AutoML平台(tái)在内的産(chǎn)品方便日(rì)後自己訓(xùn)練模型，軟(ruǎn)件是否支(zhī)持低代碼(ma)開發？這些(xie)因素都可(kě)能影響企(qǐ)業是否選(xuan)擇新方案(àn)。還有在工(gōng)業軟件部(bu)署方面，部(bu)署周期如(rú)果很長或(huò)者拓展性(xing)差導緻後(hou)期維護成(cheng)本很高，這(zhe)些都會阻(zu)礙企業選(xuǎn)擇上一個(gè)新的軟件(jiàn)系統。所以(yi)也就出現(xiàn)了基于微(wēi)服務架構(gou)的新型MES軟(ruǎn)件服務商(shang)，例如數益(yi)工聯等。

智(zhi)能制造對(dui)我國從制(zhì)造大國邁(mai)向制造強(qiáng)國甚至創(chuàng)🈲造強國具(ju)有重要作(zuo)用。實現智(zhì)能制造還(hái)有很多挑(tiao)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(jù)驅✔️動的🤩混(hùn)合建模、生(sheng)産智能決(jue)策、協同優(yōu)化等技術(shu)和五軸機(jī)床、大規模(mo)集成電路(lu)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(chí)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(tiao)戰，比如DTCO中(zhong)器件電學(xué)模型（spice model）的提(tí)取，這些需(xu)要無數市(shi)場主體去(qù)🌂投㊙️入研發(fā)加快新技(jì)術的産業(ye)化。

從(cong)産業整體(tǐ)發展階段(duàn)來看，我國(guó)已經從來(lái)料加工💛組(zǔ)🍓裝、模仿創(chuàng)新逐漸向(xiang)自主創新(xin)邁進。過去(qu)我國制造(zào)業主要通(tong)過加工和(he)仿制産品(pǐn)向海外企(qi)業學習追(zhui)趕，而模仿(pang)先進成熟(shú)的工藝和(hé)産品自然(rán)沒有♋正向(xiang)設計的需(xu)求，自然也(ye)就沒有投(tou)入更多精(jīng)力資源在(zài)🚩正向設計(jì)方面⛷️。所以(yǐ)這♉一點上(shàng)可以看出(chu)過去✉️的發(fa)展特🧡點導(dǎo)緻了當前(qian)工業“五基(ji)”薄弱，特别(bie)是工業基(ji)礎軟件方(fāng)面。但我們(men)不可能停(ting)留在模仿(páng)創新階段(duàn)💞，主觀上沒(méi)有這個意(yì)願，客觀實(shi)際上也不(bú)允許☀️，因為(wéi)産業發展(zhǎn)如逆水行(hang)舟不進則(ze)退。

技術的(de)突破需要(yao)企業選擇(ze)自主開發(fā)産品，而不(bú)是依⭐附在(zài)某♍一♌海外(wai)品牌的供(gong)應鍊或者(zhě)技術體系(xi)内。這一點(diǎn)在高鐵和(he)汽車行業(ye)上體現得(de)極為明顯(xian)。當企🐇業以(yi)自主研發(fa)理念創新(xīn)、性能先進(jin)的商業産(chan)品為目标(biao)時🥰，企業将(jiang)産👄生更㊙️強(qiáng)的創新動(dòng)力和學習(xi)能力^[23,24]。

企業(ye)在自主開(kāi)發産品中(zhong)突破技術(shù)瓶頸、掌握(wò)正向設計(ji)能力。這一(yī)點也已經(jīng)在或将在(zai)新能源汽(qi)車、锂電池(chí)及設㊙️備、半(ban)導體等行(háng)業中顯現(xian)。如果這一(yī)産品尚未(wèi)出現或成(cheng)形，同時又(yòu)是先進生(shēng)産力的方(fang)向，那麼意(yi)味着将創(chuàng)造一個新(xin)興産業，一(yī)如上世紀(jì)誕生💋的大(da)飛機、汽車(chē)、半導體以(yǐ)及互聯網(wǎng)。希望中國(guo)未來可以(yi)成為這💯類(lèi)💋科技創新(xin)的發源地(di)，同時注重(zhòng)打造出面(miàn)向大衆的(de)品🐕牌産品(pǐn)及産業鍊(liàn)，實現C端品(pǐn)牌帶動B端(duān)制造産業(ye)鍊^[25]。

通過研(yán)發應用數(shù)字化、智能(néng)化和先進(jin)制造技術(shu)，中⭐國制造(zào)業💔企業将(jiang)有能力進(jin)一步實現(xian)工藝流程(cheng)和産品升(sheng)級，逐步從(cong)價🚶值鍊的(de)低附加值(zhí)位置躍遷(qiān)到✉️高附加(jia)值位置，掌(zhang)握新🙇‍♀️興産(chǎn)業的産業(yè)鍊話語權(quán)，不斷占據(ju)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]。

實現智(zhi)能制造道(dao)阻且長，十(shí)四五智能(neng)制造規劃(hua)中提出了(le)到2035年，重點(dian)行業骨幹(gan)企業基本(ben)實現智能(neng)化。這意味(wèi)着智能制(zhì)造是一項(xiang)長期的系(xi)統工程。相(xiang)信在未來(lai)十幾年的(de)發展中，中(zhōng)國一定會(huì)湧現出越(yuè)來越多創(chuang)新驅動的(de)智能制❓造(zao)企業！

由于(yu)筆者時間(jian)、視野、認知(zhi)有限，本文(wén)難免出現(xiàn)錯誤、疏漏(lou)等🚶‍♀️問題，期(qi)待各位讀(dú)者朋友、業(yè)界專家指(zhǐ)正交流。

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