還能讓智能制造來得再快一點嗎？
隨著阿里醞釀了三年的“犀牛智造”走上臺前并投入生產，以工業(yè)互聯(lián)網、中國制造2025等制造業(yè)升級話題也被一并成為行業(yè)的熱門話題。制造業(yè)作為我國國民經濟的主體，是所有產業(yè)發(fā)展的基礎，悄無聲息地影響著經濟的發(fā)展和人們的生活。
而對很多的企業(yè)來說，智能制造有什么好處、如何才能簡單有效地對生產流程進行升級，并沒有一個明確的認知。在全球制造業(yè)正面臨新一輪產業(yè)分工的背景下，留給中國制造業(yè)的時間并不寬裕。
制造業(yè)天然的復雜性，注定了這條路將極其漫長。也是為什么，虎嗅“成就制造業(yè)轉型升級 智變未來”的節(jié)目中，“制造業(yè)數字化轉型”會成為我們討論的主題。
前哈佛大學教授，著名經濟學家、世界銀行經濟顧問霍利斯·錢納里曾在《工業(yè)化和經濟增長比較研究》一書中指出：“以制造業(yè)增長為代表的經濟結構轉變，會加速經濟增長進程；制成品出口導向國家，經濟結構變化速度較快，國內外產業(yè)聯(lián)系程度更高，制造業(yè)對增長貢獻也更大?！?/span>
以我國為例，改革開放之后，中國從貧窮落后一躍成為世界第二大經濟體。經濟高速發(fā)展的根本原因在于成功利用了人口帶來的勞動力優(yōu)勢。各行各業(yè)都融入了全球產業(yè)鏈、參與到國際分工中去，最終成為成為了“世界工廠”。據工信部最新數據，2019年我國制造業(yè)增加值達26.9萬億元，占全球比重28.1%，連續(xù)十年保持世界第一制造大國地位。
但經過40年發(fā)展，這樣的模式正逐漸面臨著來自內外兩方面的挑戰(zhàn)。
一方面來自內部，國內制造業(yè)“用工荒”逐年加劇，疫情之后一度成為社會熱點。這背后是人口紅利使低端產業(yè)造成了對低成本勞動力的依賴，而年輕群體則不再滿足于傳統(tǒng)制造業(yè)工人微薄的收入。在移動互聯(lián)網的高速發(fā)展下，轉而尋求快遞員、騎手、網約車等新的社會需求職業(yè)。
為了招到更多的工人，工廠不得不提高薪資待遇。而勞動力成本的水漲船高，進一步導致了制造業(yè)開始出現新一輪向勞動力成本更低的東南亞國家遷移的現象。
另一方面則在外部，以德國提出“第四次工業(yè)革命”、美國“智能制造領導聯(lián)盟”、英國《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》等等為首。在國際范圍內，多個政府或組織正在大力推動新型高自動化制造形式，下一代工業(yè)制造已逐漸成為新的趨勢。
在這樣的背景下，2015年李克強總理提出“制造強國”戰(zhàn)略。在第一個“十年綱領”《中國制造2025》中，將“中國智能制造”作為發(fā)展的主要方向。推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉型，以“機器換人”的方式，緩解中國制造業(yè)面臨的用工問題。
今年4月則更進一步，中共中央對“新基建”的定義進行了解釋，并在“信息基礎設施”的建設中明確將“物聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網”等列為了主要的發(fā)展推動方向。
緊接著的第十九屆五中全會中又提出：“堅持把發(fā)展經濟著力點放在實體經濟上，堅定不移建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國，推進產業(yè)基礎高級化、產業(yè)鏈現代化，提高經濟質量效益和核心競爭力?！?/p>
在十四五“2035年基本實現社會主義現代化”的目標下，“基本實現新型工業(yè)化”也成了中堅的推動力量。
對于還在猶豫的工廠來說，在用工的壓力與“新基建”等政策的指導下，前進的方向逐漸清晰起來：在IoT與大數據等技術的加持之下，通過對傳統(tǒng)產線數字化的改造與建設，將達到生產效率與成本的進一步優(yōu)化。
這不僅是局部工廠的解決方案，更是推動我國制造業(yè)發(fā)展的過程中，所采取的必要的生產方式的變革。
舉例來說，在一些企業(yè)管理者的眼中，傳統(tǒng)自動化工業(yè)流程往往是將機器以事先擬定的腳本進行運作。在一個生產線中，每一臺機器、每一個節(jié)點都是“死”的。需要技術人員提前提供好運行腳本，并按照腳本來運作。
這正是很多制造業(yè)不愿放棄人工制造的原因：相比機器，人具有更強的適應能力，人工的生產線更具有“柔性”。可以做到隨機應變，并實時地根據產線的狀態(tài)調整自己的工作。
而這也恰好是外界對智能制造控制的普遍誤區(qū)：簡單來說，智能制造會使用機器來替代人類的操作。但它并非為了單純解決“能源、體力”等問題，只依靠機器將生產流程自動化。
而是進一步地，通過物聯(lián)網技術對工業(yè)數據進行更深度的檢測，并在各節(jié)點之間進行實時的數據交換、處理。將每個節(jié)點、每臺機器狀態(tài)與效率的最優(yōu)化，并最終促成整個系統(tǒng)的高效運行。
在這個過程中，作為幾乎所有數據源頭的物聯(lián)網技術（IoT），成為了工業(yè)互聯(lián)網進化過程中重要的一環(huán)。
在智能制造中，通過物聯(lián)網傳感器收集到的數據，不僅可以在低延時下實現更準確地操作，還可以如同“神經”一樣，收集記錄生產過程中每個節(jié)點的狀態(tài)數據。借助5G等更加先進的通訊技術，讓數據在節(jié)點之間交換流動起來，就像“血液”通過了“血管”。
當整個系統(tǒng)運作起來，生產的過程就“活了”：通過記錄和數據交換，系統(tǒng)實時判斷自己的工作內容，提醒潛在的危機；為維修人員提前預測潛在的故障，減少維護成本；并在理想情況下，自我優(yōu)化生產流程（時間敏感網絡），體現的則是相比人工流水線更強的“柔性”。
英特爾亞太區(qū)物聯(lián)網事業(yè)部中國區(qū)行業(yè)銷售經理謝青山表示，與普通用戶經常接觸到的互聯(lián)網技術相比，工業(yè)互聯(lián)網還有著兩個獨特需求：
1、實時性：隨著制造產品的精細程度越來越高，在制造過程中需要更加快速、 實時、精準地控制機械設備;
2、時效性：設備之間需要做到更加及時、同步的配合，將工作流程效率最大化。
隨著數據的流動，物聯(lián)網大大推動了工業(yè)生產的過程中做到實時反饋和閉環(huán)控制。
隨著制造業(yè)產線流程的愈發(fā)復雜，被制造的產品越來越精密，曾經人工難以解決的問題，在智能制造時代正被逐步克服。
王錦提到了物聯(lián)網機器視覺的一項具體應用：一次制造案例中，面板生產過程中有一道工序，需要用人眼去判斷電路板印刷過程中的電路質量問題。每次判片室?guī)装偃?，每天?0萬張缺陷照片，工作內容的辛苦給崗位帶來了極大的流動性。而借助物聯(lián)網的視覺傳感器和AI技術，系統(tǒng)可以自動地高速完成整個過程。
從更長遠的角度來看，物聯(lián)網技術解決的將不僅僅是人的問題，更是給整個產線流程帶來方方面面的改變。在謝青山提到的英特爾半導體工廠中，物聯(lián)網正給產線的維護過程帶來了新的可能性。由于芯片的精密程度非常高，所以在制作過程中，英特爾在工廠中安裝了大量的換氣設備，用來維持生產環(huán)境的潔凈。在生產過程中，換氣設備的損壞或者故障，對產線將是非常大的影響。而如何穩(wěn)定地維護這些換氣設備，對工廠來說是個挑戰(zhàn)。
在此之前，英特爾只能通過頻繁檢測，并提前報廢掉設備，來避免潛在的風險，不可避免地構成了一定程度的浪費。
而對產線進行基于智能制造的改造以后，針對換氣設備故障時的異常狀態(tài)，英特爾為每個換氣設備加裝了傳感器，通過對比正常與異常時不同的狀態(tài)數據，如振動頻率、電流、電壓、聲音等。在數據層面提前判斷設備的潛在的隱患信息，并進行預測性的維護。保持產線穩(wěn)定的同時，大幅降低了成本。
謝青山認為，“預測性維護”是工業(yè)互聯(lián)網對傳統(tǒng)工廠改造的過程中，能讓工廠最快受益的技術。它的受益體現在兩方面：
一方面是產線的穩(wěn)定：減少產線故障以后對原材料的損耗以及交付周期延長的商業(yè)影響；
另一方面則是成本的降低：減少了技術人員檢查、更換設備的人力成本。同時設備物盡其用，避免頻繁采購帶來的浪費。
而解決這些問題的方式，正依賴于英特爾物聯(lián)網技術成熟應用的基礎。
謝青山認為，當前中國制造業(yè)的一大特點是，從業(yè)人數與規(guī)模，都遠遠領先于其他擁有制造業(yè)的國家。這正源自于改革開放之后，制造業(yè)的崛起之下，中國形成了世界上品類最多、規(guī)模最大的制造業(yè)體系。
但與此同時，不同品類的工業(yè)特點，造成了國內制造業(yè)發(fā)展的不均衡：領先的企業(yè)已經開始建設黑燈工廠了，而還有更加廣大的小型制造業(yè)工廠，離真正的數字化改造還有很遠的路要走。
要解決這些問題，需要的是一個更加一體化低成本的平臺化解決方案。
比如說從硬件層面來說，英特爾發(fā)現，傳統(tǒng)通用的芯片應用到智能制造領域時，并不能良好支持時間敏感網絡這一功能，即不能很好地對上下游工序的合理安排與調整。于是他們在新一代處理器中，將這類功能統(tǒng)統(tǒng)集成到了底層的硬件中，當上層工廠需要構建自己的智能制造平臺時就會更加容易。
從軟件上來說，為了更好地支持上述硬件功能，英特爾搭建了全球化IoT平臺，提供一站式智能物聯(lián)網解決方案。在工業(yè)邊緣控制平臺（ECI）的加持下，智能制造的應用實現將更加簡單。
這樣工作看起來并不復雜，但從前期調研、開發(fā)人員程序編寫、最后將功能燒到芯片里，前后需要三到五年才能實現。對于之前普通的企業(yè)來說，尋找一套穩(wěn)定的解決方案所需要付出的成本則依然高昂。而像這樣成熟、通用、一體的解決方案，也將成為智能制造的有力推動，這套技術的優(yōu)勢在工廠中體現得淋漓盡致，通過提高機器視覺等技術，達到節(jié)能減排成效，進而大幅度提升了效率。
格創(chuàng)東智在TCL華星光電的一期的物聯(lián)網工程里，大概連了六千多臺設備，將近兩萬個信息點，一天大概能產生將近兩個TB的數據。就像水庫一樣，大量的數據會產生數據壓，數據壓會推動智能制造衍生應用的發(fā)展。
毫無疑問的是，基于整個制造業(yè)產生的案例與背后的數據，將推動行業(yè)帶來更大的改變。而這，需要的則是中國制造行業(yè)的共同努力。
“一句中國的古老智慧的名言叫‘水利萬物而不爭’，我們的產品就像水一樣，可以滲透到千家萬戶，也讓企業(yè)可以更好的發(fā)展?！敝x青山說到。
隨著底層軟硬件技術逐漸完善，對制造業(yè)進行基于物聯(lián)網技術的改造，正逐漸讓更多企業(yè)邁入了智能制造的領域，更多的數據將推動各種產業(yè)應用的發(fā)展，生產效率得到進一步提升，而“用工荒”的問題或將不再存在。
而整個制造業(yè)智能化的改變，也必將帶動著國家的經濟的發(fā)展，并改變著每個人的生活，成為下一步帶動國民經濟進步的根本動力。