數字化？智能化？中國企業智能製造現狀究竟如何

中zhong國guo多duo數shu企qi業ye機ji械xie化hua階jie段duan已yi基ji本ben完wan成cheng，所suo處chu階jie段duan是shi自zi動dong化hua和he數shu字zi化hua
，而er智zhi能neng化hua則ze剛gang剛gang開kai始shi，而er智zhi能neng製zhi造zao主zhu要yao集ji中zhong在zai生sheng產chan過guo程cheng的de首shou尾wei兩liang端duan

，很hen少shao運yun用yong於yu生sheng產chan過guo程cheng。推進智能製造的主要策略是鼓勵自動化和數字化的短板補充，側重於扶持智能化，側重於扶持核心領域生產過程的優化。

搞“製造”，應精於機械、工藝
、產品和自動化等工程問題
；而搞“智能”應精於工程建模、機器學習(基於在線數據)和智能係統架構開發。本文從機械化、自動化、數字化和智能化的角度探討各國智能製造現狀
，以及中國應有的努力方向。

各國智能製造現狀

30nianlai


，zaizhinengzhizaolingyu

，geguocongzaoqicezhongyuzhinengshejideshuzhimoxinghelixianmoxing，fazhandaoyizhinengzhizaoguochengyouhuaweimubiaozaixianzhinengxitong，congchuantongxingyejinjunxinxingxingye。oumeijishujichujiaohao，duigaoduanjishudekaifaxiangduirongyi;但是在中國，因技術基礎的薄弱
，要達到同樣的效果
，並不容易。

計算機在製造業的應用始於二十世紀50年代，到二十世紀80年代分化成多級計算機控製，其中的二級係統具備今天智能製造係統的所有功能。

在工廠智能係統開發中，凱斯凱特公司主導開發了金屬冶煉的電爐、精煉爐和連鑄三套二級係統(智能係統)；美國俄勒岡公司通過智能係統解決其一係列生產過程優化問題，比如消除次品
，成功開發出了結合微觀組織模型

、智能自學和不間斷升級的新一代二級係統，將硬而薄產品生產過程中的次品
，由原來每天都有次品，優化至半年都不曾有同樣的次品。

即使在早先智能製造這一術語尚未在世界範圍流行的時期，這些公司就已經在做高端製造業的數據采集、工程建模、機器學習和智能係統架構開發，通過智能軟件產生出生產過程的最優參數組合
，轉給基礎自動化執行。

中國自二十世紀90年代起在鋼鐵業引進了一些智能係統(二級係統)；但是西方在模型方麵至今仍對中國禁運(隻提供可運行的DLL)，導致中國在工程建模方麵較弱。8千噸的設備，操作人員看到預報值超過4千噸時便不敢操作了；還有製定生產規程時
，會出現以錯湊錯等問題。筆者參加了二級係統優化項目，期間利用本團隊的模型優勢
，將南鋼(美國技術)投資一百多億元的智能產線的投資利用率提高了約70%。之zhi後hou進jin入ru新xin興xing行xing業ye，開kai發fa了le一yi係xi列lie項xiang目mu，比bi如ru比bi亞ya迪di鋰li電dian池chi項xiang目mu。合he作zuo之zhi初chu
，比bi亞ya迪di用yong極ji難nan建jian模mo的de極ji片pian分fen切qie毛mao刺ci預yu報bao模mo型xing對dui模mo型xing水shui平ping進jin行xing嚴yan格ge考kao察cha，要yao求qiu模mo型xing命ming中zhong率lv85%，而比亞迪鋰電池項目團隊達到了98%命中率
，由此成就了項目二期(毛刺預警)和項目三期(刀豁口測量裝置及模型預報)，並bing針zhen對dui中zhong國guo製zhi造zao業ye數shu據ju采cai集ji較jiao弱ruo的de現xian狀zhuang
，成cheng功gong應ying用yong行xing業ye上shang難nan度du極ji高gao的de軟ruan測ce量liang技ji術shu。此ci間jian，筆bi者zhe還hai完wan成cheng了le一yi係xi列lie其qi他ta項xiang目mu
，比bi如ru在zai包bao括kuo創chuang維wei、TCL和廣業等十餘家企業的電子製造項目。

中國企業的智能製造現狀究竟如何？至少在智能製造的核心環節(生產過程的優化)
，比如工程建模、機器學習和智能係統架構開發方麵
，情況並不樂觀。

現xian場chang智zhi能neng製zhi造zao項xiang目mu中zhong，企qi業ye完wan成cheng了le項xiang目mu的de工gong程cheng問wen題ti建jian模mo和he智zhi能neng係xi統tong開kai發fa，以yi及ji關guan鍵jian工gong具ju參can數shu離li線xian測ce量liang和he在zai線xian軟ruan測ce量liang
，盡jin管guan所suo提ti供gong數shu據ju基ji本ben滿man足zu以yi數shu據ju看kan板ban為wei代dai表biao的de數shu字zi化hua製zhi造zao，但dan現xian場chang提ti供gong高gao質zhi量liang數shu據ju並bing不bu容rong易yi。這zhe樣yang智zhi能neng係xi統tong供gong貨huo商shang的de成cheng本ben很hen大da。企qi業ye對dui於yu現xian場chang遺yi漏lou數shu據ju的de問wen題ti沒mei有you明ming確que的de懲cheng罰fa製zhi度du，導dao致zhi現xian場chang數shu據ju完wan整zheng性xing較jiao差cha。小xiao企qi業ye往wang往wang根gen本ben無wu法fa采cai集ji所suo需xu要yao的de高gao質zhi量liang數shu據ju。

中國與歐美在核心領域智能製造現狀對比

暫不作信息技術和數字製造技術等方麵的對比，也不談在工業核心軟件方麵的差距，僅從智能製造的核心領域——工程建模、機器學習和智能係統架構開發來看
，中國企業相對於歐美的現狀究竟如何?從機械化
、自動化
、數字化和智能化四個發展階段看
，中國企業目前還在哪個階段？

考kao察cha智zhi能neng製zhi造zao基ji本ben要yao求qiu，從cong對dui相xiang關guan要yao求qiu的de滿man足zu程cheng度du可ke以yi探tan測ce出chu各ge國guo智zhi能neng製zhi造zao的de基ji本ben現xian狀zhuang。目mu前qian機ji器qi代dai人ren是shi努nu力li方fang向xiang之zhi一yi
，但dan這zhe隻zhi是shi在zai自zi動dong化hua層ceng麵mian上shang。要yao實shi現xian最zui優you化hua的de機ji器qi代dai人ren，首shou先xian必bi須xu對dui工gong程cheng問wen題ti和he工gong程cheng參can數shu進jin行xing建jian模mo，然ran後hou利li用yong所suo采cai集ji到dao的de高gao質zhi量liang數shu據ju進jin行xing模mo型xing的de機ji器qi學xue習xi；此後的模型則與機械設備和生產現狀深度綁定。基於這些可以開發出智能係統
，繼而產生出即時可變的


、一(yi)直(zhi)是(shi)最(zui)優(you)化(hua)的(de)生(sheng)產(chan)參(can)數(shu)，交(jiao)給(gei)基(ji)礎(chu)自(zi)動(dong)化(hua)執(zhi)行(xing)。這(zhe)最(zui)優(you)化(hua)的(de)機(ji)器(qi)代(dai)人(ren)正(zheng)是(shi)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)。這(zhe)些(xie)，中(zhong)國(guo)目(mu)前(qian)還(hai)不(bu)多(duo)，主(zhu)要(yao)存(cun)在(zai)於(yu)一(yi)些(xie)平(ping)台(tai)商(shang)。

在歐美技術基礎上做的大量優化與擴展(比如開發了新一代二級係統)，因係統之龐大(常有百萬行源程序)和he邏luo輯ji之zhi複fu雜za，在zai開kai發fa中zhong國guo項xiang目mu時shi
，主zhu要yao是shi基ji於yu已yi有you源yuan程cheng序xu改gai寫xie。西xi方fang的de智zhi能neng係xi統tong通tong常chang都dou經jing曆li過guo幾ji十shi年nian的de技ji術shu積ji累lei
，中zhong國guo在zai此ci領ling域yu有you待dai於yu提ti高gao。

當生產過程不夠優化時，首先在無自動化的情況下進行診斷分析;這zhe可ke以yi認ren為wei是shi在zai機ji械xie化hua層ceng麵mian。直zhi到dao相xiang關guan的de問wen題ti都dou解jie決jue了le，才cai對dui自zi動dong化hua問wen題ti進jin行xing審shen核he。所suo有you這zhe一yi切qie都dou可ke以yi通tong過guo數shu字zi化hua加jia以yi快kuai速su診zhen斷duan和he總zong體ti確que認ren
，即ji當dang現xian場chang采cai集ji到dao高gao質zhi量liang數shu據ju時shi，可ke以yi通tong過guo數shu據ju鑒jian別bie出chu哪na個ge環huan節jie是shi弱ruo點dian。現xian在zai市shi麵mian上shang有you一yi種zhong“IT+OT技術”(信息技術+運營技術)，在數字化階段將所有工程問題簡化成OT(盡管這對智能製造有些過於簡化)。通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)看(kan)板(ban)
，確(que)實(shi)可(ke)以(yi)看(kan)出(chu)很(hen)多(duo)問(wen)題(ti)，但(dan)是(shi)數(shu)據(ju)看(kan)板(ban)的(de)使(shi)用(yong)者(zhe)必(bi)須(xu)對(dui)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)有(you)足(zu)夠(gou)的(de)的(de)理(li)解(jie)。如(ru)果(guo)生(sheng)產(chan)線(xian)隻(zhi)有(you)數(shu)字(zi)製(zhi)造(zao)
，而(er)沒(mei)有(you)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)
，必(bi)須(xu)要(yao)有(you)工(gong)程(cheng)師(shi)對(dui)現(xian)場(chang)的(de)指(zhi)導(dao)，因(yin)為(wei)操(cao)作(zuo)工(gong)人(ren)很(hen)難(nan)從(cong)數(shu)據(ju)上(shang)看(kan)出(chu)很(hen)多(duo)問(wen)題(ti)，更(geng)難(nan)根(gen)據(ju)複(fu)雜(za)的(de)數(shu)據(ju)找(zhao)出(chu)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)。

zhongguozaituijinzhinengzhizaozhonggulizidonghuaheshuzihuadeduanbanbuchong，danyehuiyoucidaozhiduizhinengzhizaodewujieerzaochengjiaodasunshi。biruzaijianzhinengchanxianshi，yinweibumingqueshenmeshizhinengzhizao，erjiangzhijianchenglejuyoujichuzidonghua
、MES和ERP的產線，誤認為是智能產線。此類產線缺乏的正是智能製造的核心:智能係統。這類隻有數據看板的產線隻有工程師可以運行
，問題較多，甚至出現了對此類智能產線投入則“快死”，不投入則“慢死”的兩難境地。機械化確保產品能生產出來，自動化使得產品能自動生產出來(機器代人)
，數字化以大量數據便於審核，以確保機械化和自動化的實現，而智能化確保最優化

和無人操作(最優化的機器代人)。中國和歐美國家所處的機械化、自動化、數字化和智能化階段目前國內很多較弱的企業仍然在機械化階段，較好的企業則在機械化、自動化和數字化階段。雖然通過數據看板能看出很多問題，但這隻是在自動化和數字化領域的“補課”。中國企業數據質量是各家的軟肋。歐美國家的機器代人階段早已完成


，生產線主要依賴於自動化而非人工;而er且qie絕jue大da多duo數shu歐ou美mei國guo家jia數shu字zi化hua的de需xu求qiu已yi經jing基ji本ben上shang得de到dao滿man足zu。在zai智zhi能neng化hua方fang麵mian

，很hen多duo較jiao好hao的de歐ou美mei企qi業ye有you較jiao好hao的de智zhi能neng係xi統tong，稍shao微wei差cha的de企qi業ye也ye正zheng在zai努nu力li嚐chang試shi智zhi能neng係xi統tong。目mu前qian中zhong國guo的de智zhi能neng製zhi造zao主zhu要yao在zai製zhi造zao過guo程cheng的de首shou尾wei兩liang端duan，比bi如ru智zhi能neng倉cang儲chu、lailiaojichengpindeyunsongdengdeng，erduizhinengzhizaodezhutiguocheng，birushengchanguochengdeyouhua

，shejidebushihenduo。oumeiguojiazhengzainulituijinzhinengzhizao。zaizhinengzhizaozhong，dalianggongzuodoubianruzhinengxitongzhongle，gongchengshihuojishurenyuanzhuyaozaihoutaichixuyouhuacixitong;優化後的係統由現場人員操作以完成生產;同時經理人員注重觀察此係統。這樣大家勁往一處使，生產持續優化。

政府資金應扶持數據質量達到要求的企業

在這樣的現狀下，中國政府應該出台怎樣的扶植政策?

兩化貫標之後
，政府的產業扶持資金更多轉移到智能製造領域。政府對智能製造的扶持，應該考慮到下述的幾點。

側重於扶持智能化(對(dui)於(yu)自(zi)動(dong)化(hua)，數(shu)字(zi)化(hua)和(he)智(zhi)能(neng)化(hua)的(de)扶(fu)持(chi)加(jia)以(yi)區(qu)別(bie)。很(hen)多(duo)企(qi)業(ye)在(zai)自(zi)動(dong)化(hua)和(he)數(shu)字(zi)化(hua)方(fang)麵(mian)已(yi)經(jing)嚐(chang)到(dao)了(le)甜(tian)頭(tou)
，縱(zong)然(ran)在(zai)這(zhe)些(xie)領(ling)域(yu)扶(fu)持(chi)力(li)度(du)不(bu)夠(gou)，他(ta)們(men)也(ye)會(hui)為(wei)著(zhe)自(zi)己(ji)的(de)利(li)益(yi)而(er)努(nu)力(li);但dan是shi中zhong國guo的de智zhi能neng化hua剛gang剛gang開kai頭tou，智zhi能neng化hua的de要yao求qiu除chu了le計ji算suan機ji係xi統tong和he數shu據ju采cai集ji之zhi外wai，更geng需xu要yao很hen深shen入ru的de工gong程cheng背bei景jing，所suo以yi智zhi能neng化hua的de難nan度du要yao比bi數shu字zi化hua高gao很hen多duo;同tong時shi，由you於yu中zhong國guo技ji術shu基ji礎chu的de薄bo弱ruo，在zai智zhi能neng化hua領ling域yu的de努nu力li
，在zai短duan期qi內nei投tou入ru產chan出chu比bi相xiang對dui來lai說shuo比bi較jiao低di，就jiu更geng需xu要yao政zheng府fu的de扶fu持chi
，否fou則ze中zhong國guo的de智zhi能neng化hua將jiang發fa展zhan緩huan慢man。

側重於扶持核心領域生產過程的優化(有別於外圍領域比如智能倉儲)。核心領域智能製造技術含量高，作用大，需要的投入巨大，因而目前較少;外圍領域比如智能倉儲、AGV小車等
，目前已漸成氣候，已經可以為企業帶來較好利潤
，縱使不重點扶持
，企業也會努力推進此領域。

依據數據滿足智能製造高要求的程度進行資金扶持。促使企業注重數據質量:數字化隻有在達到智能製造的數據質量要求時才應該得到資金扶持;如果數據不齊全，甚至有假數據等，不應該扶持。

培訓資金注重扶持有智能製造經驗的培訓方。隻有做過智能製造的人才會搞智能製造，才可能教會學員智能製造;政府的智能製造培訓基金
，隻應該扶持具有相關培訓資質的培訓方；不懂智能製造的人
，也可以百度出一堆介紹智能製造重要性以及介紹別的公司“做了什麼”的素材；要杜絕這方麵，使得政府的培訓基金真正起作用。

中國應建立嚴格數據質量獎懲製度

歐美在智能化階段，中國智能化剛開始。大多數中國企業的機械化階段已基本完成，正在自動化和數字化階段。

機ji器qi代dai人ren是shi典dian型xing的de自zi動dong化hua。數shu字zi化hua的de數shu據ju看kan板ban，能neng夠gou使shi得de機ji械xie化hua和he自zi動dong化hua的de狀zhuang況kuang一yi目mu了le然ran，因yin而er具ju有you強qiang大da的de應ying用yong前qian景jing。歐ou美mei國guo家jia的de機ji械xie化hua和he自zi動dong化hua早zao已yi完wan成cheng
，因yin此ci機ji器qi代dai人ren已yi不bu是shi主zhu要yao問wen題ti。除chu了le極ji少shao數shu企qi業ye外wai
，歐ou美mei國guo家jia的de數shu字zi化hua也ye已yi經jing完wan成cheng。

數shu字zi化hua中zhong
，數shu據ju質zhi量liang是shi關guan鍵jian。中zhong國guo企qi業ye數shu據ju質zhi量liang不bu足zu是shi關guan鍵jian障zhang礙ai。除chu了le技ji術shu之zhi外wai，管guan理li是shi阻zu礙ai數shu據ju質zhi量liang的de主zhu要yao因yin素su
，多duo數shu企qi業ye對dui數shu據ju丟diu失shi沒mei有you足zu夠gou的de懲cheng罰fa力li度du。智zhi能neng化hua是shi淩ling駕jia於yu機ji械xie化hua、自動化和數字化之上的最高級製造過程，對數據質量的要求遠遠高於數字化。

首先需要對一係列待研究的工程問題或工程參數建立模型，這就需要對工藝

、產品、設備和自動化等工程領域極為熟悉;其(qi)次(ci)
，需(xu)要(yao)采(cai)集(ji)高(gao)質(zhi)量(liang)的(de)在(zai)線(xian)數(shu)據(ju)，並(bing)基(ji)於(yu)此(ci)數(shu)據(ju)對(dui)工(gong)程(cheng)模(mo)型(xing)進(jin)行(xing)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)，使(shi)之(zhi)與(yu)生(sheng)產(chan)線(xian)充(chong)分(fen)綁(bang)定(ding)。然(ran)後(hou)建(jian)立(li)智(zhi)能(neng)係(xi)統(tong)
，將(jiang)生(sheng)產(chan)線(xian)的(de)模(mo)型(xing)和(he)大(da)量(liang)的(de)場(chang)景(jing)用(yong)例(li)結(jie)合(he)到(dao)智(zhi)能(neng)係(xi)統(tong)中(zhong)

，並(bing)產(chan)生(sheng)出(chu)即(ji)時(shi)可(ke)變(bian)的(de)最(zui)優(you)化(hua)的(de)生(sheng)產(chan)參(can)數(shu)組(zu)合(he)，交(jiao)給(gei)基(ji)礎(chu)自(zi)動(dong)化(hua)執(zhi)行(xing)。

可(ke)見(jian)，智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)是(shi)最(zui)優(you)化(hua)的(de)機(ji)器(qi)代(dai)人(ren)。目(mu)前(qian)中(zhong)國(guo)隻(zhi)在(zai)製(zhi)造(zao)的(de)頭(tou)尾(wei)部(bu)分(fen)比(bi)如(ru)智(zhi)能(neng)倉(cang)儲(chu)方(fang)麵(mian)進(jin)行(xing)了(le)一(yi)定(ding)的(de)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)，而(er)在(zai)製(zhi)造(zao)過(guo)程(cheng)甚(shen)為(wei)稀(xi)少(shao)，主(zhu)要(yao)是(shi)一(yi)些(xie)平(ping)台(tai)開(kai)發(fa)商(shang)。歐(ou)美(mei)國(guo)家(jia)技(ji)術(shu)較(jiao)好(hao)的(de)公(gong)司(si)已(yi)經(jing)成(cheng)功(gong)應(ying)用(yong)了(le)智(zhi)能(neng)製(zhi)造(zao)，而(er)技(ji)術(shu)一(yi)般(ban)的(de)公(gong)司(si)尚(shang)在(zai)努(nu)力(li)中(zhong)。

中國推進智能製造的主要策略是在數字化
、zidonghuashenzhizaijixiehuafangmiandebuke，gulizidonghuaheshuzihua，tongshigulizhinenghuadekaifayushishi。zhongguogegeqiyeyaoyangezaijishuheguanlicengmianzhongshishujuzhiliang，zaishujuzhiliangfangmianyaoyouyangedejiangchengzhidu。yinggaijianshaozhinengchanxianjianshezhonghushizhinengxitongdexingwei。zhongguodangqianzaiheweizhenzhengdezhinengzhizaofangmianwujiepoduo，henduozuoweizhinengzhizaobiyaojichudeshuzizhizaoshenzhizidonghuazhizao，beidangchenglezhinengzhizao。（作者李炳積，德國工程和美國軟件雙博士
，30年歐美亞各國智能製造經驗。）