鮑麥克斯,POWERMAX,PMX,一體機電控AHE58,AHE59,使用操作說明書，操作指導(dǎo)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個熱潮席卷了整個制造業(yè)，但是，通常各個專家們講的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，仔細琢磨起來，似乎都只是終端生產(chǎn)企業(yè)的工廠為對象，就是在工廠的整體集成方面進行數(shù)字化的—這也使得機器制造商對數(shù)字化比較困惑。因為，這個數(shù)字化似乎跟自己并沒有關(guān)系，但可能跟自己制造機器這個車間有關(guān)-但是，對于裝備制造企業(yè)來說，這個數(shù)字化似乎與它們的核心業(yè)務(wù)關(guān)系并沒有那么直接，當(dāng)然，提升工廠水平是需要的，但它們似乎更為關(guān)心自己的產(chǎn)品-機器，如何推進數(shù)字化。
 

數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景-幾種常見場景

產(chǎn)生這個的背景的確在于“轉(zhuǎn)型”的需要，對于中國過去數(shù)十年的制造業(yè)而言，主要是一個生產(chǎn)產(chǎn)品的問題，比如買來成型類設(shè)備，生產(chǎn)出零部件然后進行組裝，第二種是引進成套產(chǎn)線如LCD生產(chǎn)線，進行生產(chǎn)，這里存在幾個轉(zhuǎn)型需求：

1.對于成套產(chǎn)線來說，引進時主要為了某種產(chǎn)品，但是，隨著時代的變化，這些產(chǎn)品已經(jīng)過時了，例如，當(dāng)年的英雄筆、中華鉛筆、電視機、空調(diào)這類，因為，當(dāng)工藝變化了，原來的產(chǎn)線已經(jīng)不勝任了，而我們只是買來了生產(chǎn)特定產(chǎn)品，因此，這使得我們在變化的市場中無法適應(yīng)變化而遭遇淘汰的風(fēng)險。

圖1-一條引進進的觸摸屏生產(chǎn)線

2.對于非成套的工廠，如果我們把離散制造分為“成型工藝”設(shè)備生產(chǎn)零部件，然后后道進行組裝，那么，這樣的產(chǎn)線的問題就在于，需要將原來手工、大量耗費人工的產(chǎn)線改為連續(xù)的自動組裝線。這個轉(zhuǎn)型的目的在于通過數(shù)字化運營管理提升效率。

圖2-用于電子制造的分度盤

3.對于原有的粗放型管理，現(xiàn)在隨著競爭的加劇，錙銖必較，因此，需要通過數(shù)字化對其進行透明化、可視化，以獲得改善的方向，向運營管理要效率的問題。
 
在這幾個轉(zhuǎn)型中，第一種情況就是要把原來成套引進產(chǎn)線改為能夠自適應(yīng)新生產(chǎn)的柔性模式，并對其進行改造，第二種情況則是對后道進行機器人、輸送技術(shù)的連線（生產(chǎn)物流）來提升效率，第三種則意味著通過數(shù)字化來改變整體公司的管理水平。
 
現(xiàn)在的數(shù)字化聚焦似乎都在外圍打轉(zhuǎn)
 
但是，新形勢下我們遇到的問題，可能不是數(shù)字化轉(zhuǎn)型能解決的，因為，我們需要思考以下幾個問題：
1.卡脖子一般都卡在了哪里？仔細分析問題，我們覺得是芯片被卡脖子了，但是，再仔細解析問題是制造芯片的設(shè)備和材料被卡脖子了，因為如果這些掌握在我們手里，那就沒有辦法卡芯片這個最終產(chǎn)品的脖子，因此，所謂的卡脖子—都是在制造設(shè)備這方面的問題，而不是具體最終那個產(chǎn)品的問題。
 
就像半導(dǎo)體行業(yè)，如果你有設(shè)備-那么就可以生產(chǎn)-這個時候，我們說通過數(shù)字化來提升效率，確保良品率是有意義的，但是，現(xiàn)在設(shè)備就不在我們這里，如果不賣給我們設(shè)備和材料，那就無法生產(chǎn)，而如果掌握設(shè)備，才能在這個基礎(chǔ)上去進行數(shù)字化集成。

圖4-半導(dǎo)體工藝制程及關(guān)鍵設(shè)備

 
2.工藝問題能不能繞開？-如果解決問題都在外圍，邊緣解決問題，那么，就不是真正的解決問題，而只是延緩了，或者看上去解決了問題，而實際問題被繼續(xù)拖延，就像病人診斷錯誤，然后給出了錯誤的治療方案。裝備的工藝才是關(guān)鍵，這些問題不解決，還是只能大量進口設(shè)備、采購材料，最終產(chǎn)品的高額利潤仍然是不在你的手里，生產(chǎn)是可以生產(chǎn)的，但是，賺錢都不是你的—這并沒有改變數(shù)十年來的格局啊！因此，工藝技術(shù)掌握在自己手里還是必要的。這個路不能避開。
 
3.為什么掌握設(shè)備工藝才能真正完成轉(zhuǎn)型？
（1）.因為數(shù)據(jù)在設(shè)備上，而如果人家不給你開放，你也拿不到數(shù)據(jù)，如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型？很多搞數(shù)字化的都談到這個話題。一個討論的維度是這些設(shè)備是進口的，他們并未開放所需的數(shù)據(jù)，而缺乏必要的數(shù)據(jù)，那么你的采集、分析和應(yīng)用就殘缺不全。第二個維度是由IT廠商主導(dǎo)數(shù)字化，可能缺乏由原有的設(shè)備控制系統(tǒng)提供商來進行的便利，畢竟數(shù)據(jù)可以在內(nèi)存里直接訪問這件事情可能對于IT廠商還是缺乏條件的。
（2）.優(yōu)化的結(jié)果也要設(shè)備執(zhí)行，可是設(shè)備卻沒有執(zhí)行能力怎么辦？現(xiàn)在數(shù)字化在制造現(xiàn)場遇到的很多問題就是下行數(shù)據(jù)下發(fā)的問題--這同樣是一個普遍的問題。在印刷廠，數(shù)字化系統(tǒng)如ERP/MES都不能被有效的下發(fā)，那就無法完成自主執(zhí)行—這個問題怎么解決？那數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義又在哪里？在很多領(lǐng)域都是IT和OT事實上兩張皮，并不能真正做到“自主決策并自主執(zhí)行”--在表面上看，似乎實現(xiàn)了數(shù)字化，但在本質(zhì)意義上卻并未真正融合。
 

歸根結(jié)底要解決設(shè)備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

綜合上面所述，結(jié)論就是要真正實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，必須在工藝設(shè)備上下功夫，就像大飛機，肯定不能否認把各個零部件組裝起來這個“工程”本身的難度—因為，集成的過程本身就是一種工程創(chuàng)新。但是，發(fā)動機、航電、液壓系統(tǒng)這些關(guān)鍵零部件還是別人的。但是，零部件如發(fā)動機，它本身也是一個集成過程啊！因此，設(shè)備本身的工程集成也是技術(shù)含量不低的工作。

 

裝備的數(shù)字化包含哪些方面的工作？

裝備這個行業(yè)長期被大家忽視，郭老師之前在一次在線會議及他的文章中都提到非常重要的觀點，高科技最終是要完成高品質(zhì)的產(chǎn)品，因此，我和郭老師回復(fù)，是這樣的，并非什么芯片就是高科技—如果這個芯片只是90nm制程，在目前也算不上高科技?；蛘吒哞F、船舶就是高端制造業(yè)—高端不高端不是由行業(yè)決定的，而是由在這個行業(yè)里它的橫向比較來評價的，就像你不能認為伺服電機就是高端的，而是動態(tài)響應(yīng)能力、穩(wěn)定性有一個衡量指標(biāo)才能被稱為高端的，因為異步電機、步進電機也有做的非常高端的。

圖5-大型飲料灌裝系統(tǒng)

如果我們這些基本的常識性問題都尚未厘清，那么，我們對制造業(yè)的認知就是偏差很大的。所謂失之毫厘謬以千里。
 

裝備的數(shù)字化其實包含了幾個方面：

1.裝備的數(shù)字化設(shè)計

這里就必須提到工業(yè)軟件的問題，CAD/CAE這些軟件都很貴嗎？這就是個認知問題，記得好幾年前，我和L老師談到建模仿真的重要性，以及我們在很多項目中通過這種建模仿真如何降低研發(fā)成本。L老師問了我一個拷問靈魂的問題“你說建模仿真這么好，為什么國內(nèi)很多都不大用呢？”—我倒也在那一瞬間想明白了，建模仿真軟件主要解決在測試驗證環(huán)節(jié)的成本節(jié)省問題，因為物理的測試驗證代價非常高，像風(fēng)動測試、材料的測試等。那一瞬間想明白了，因為我們的裝備是復(fù)制那些已經(jīng)被歐美廠商驗證過的機械與控制系統(tǒng)。因此，就會出現(xiàn)無需測試驗證的問題-這個時候，CAD/CAE/仿真軟件的價值就發(fā)揮不出來，而僅僅是用于繪圖，那么，你一定會覺得這個軟件很昂貴—但是，如果你真正是自主研發(fā)的創(chuàng)新裝備，這些軟件會大量節(jié)省你的成本，甚至可能那個軟件的成本無非是幾次材料測試的成本。

圖6-建模仿真的優(yōu)點

數(shù)字化設(shè)計軟件，它主要是通過知識復(fù)用—其實，是把已有的行業(yè)知識給封裝了，降低了大家開發(fā)的成本。因此，它的核心作用是為了降低成本，所以，在邏輯上，它不會是一個高昂的成本，因為，如果你自己取做這個軟件，成本大概比你買要高很多倍。因為你分享的是前人大量的經(jīng)驗、知識--如果你知道知識的價值，你才會理解軟件的價值。

圖7-基于模型的工程（MBSE）

在很多行業(yè)，機器本身的參數(shù)都是通過經(jīng)驗來獲得的，后來發(fā)現(xiàn)國外為什么要花費代價去做這些建模工作，因為，這是一個長期可用的問題。由于國內(nèi)的生產(chǎn)規(guī)模往往比較大，通過規(guī)模效應(yīng)來降低成本，這使得即使一次測試可以長期生產(chǎn)，那么在測試過程中的浪費就會忽略不計。就像有一次和彈簧機的用戶談到為什么不建模仿真做機器，他說這個需求在國內(nèi)并不大，因為國內(nèi)有很多產(chǎn)業(yè)集群，他們就只生產(chǎn)某些固定的產(chǎn)品-低壓開關(guān)里的彈簧，或者僅生產(chǎn)圓珠筆里的彈簧，機器并不需要各種產(chǎn)品變化，一次調(diào)校就會生產(chǎn)很久，甚至一年都是這個產(chǎn)品。
 
但是，歐美他們做這個因為市場小，客戶需求千變?nèi)f化，因此，他們必須進行適配性工藝建模，以讓機器能夠生產(chǎn)非常差異化的產(chǎn)品的能力—因此，從需求和實際行動兩個視角來看，數(shù)字化設(shè)計軟件—這個最近幾年都在熱議的工業(yè)軟件話題，其背后邏輯就是我們的制造業(yè)需要轉(zhuǎn)型，通過提供更為個性化的產(chǎn)品來贏得市場。通過創(chuàng)新—需要意識到，創(chuàng)新是代價很高的，來獲得市場，而這個創(chuàng)新，如何降低成本，需要通過數(shù)字化的方式來實現(xiàn)—關(guān)于這個問題，其實，都沒有必要講了，因為有太多的人講，但背后的邏輯要梳理清楚。
 
2.裝備具有的數(shù)字化集成能力
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義在于，利用數(shù)字化能力，數(shù)字化能力最大的優(yōu)勢是“靈活性”，即，企業(yè)的戰(zhàn)略永遠在于解決企業(yè)如何在VUCA的環(huán)境下勝出，通過數(shù)字化來實現(xiàn)信息的高效，決策的高效來快速應(yīng)對變化，那么，這個制造工廠也要有能力去執(zhí)行企業(yè)的戰(zhàn)略—如何去在變化中生產(chǎn)客戶需要的高品質(zhì)產(chǎn)品？
 
2.1物理建模-提升機器的生產(chǎn)應(yīng)變能力
建模就是把各種可能性進行建模，形成一個內(nèi)部的算法，在輸入各種變量（材料特性、規(guī)格等）然后自動為其計算出在邏輯任務(wù)、運動控制任務(wù)方面的調(diào)節(jié)，以勝任新的生產(chǎn)變化。

圖8-工業(yè)軟件的本質(zhì)是知識復(fù)用

通過軟件的配置，形成新的生產(chǎn)任務(wù)，但是，制造業(yè)的這個軟件與機器之間的強耦合關(guān)系，使得這個需要大量的測試驗證，那么仿真就要解決各種情形下的系統(tǒng)匹配性，是否達到所需的生產(chǎn)能力。建模也包括兩種主要的方式，機理和數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)建模
物理建模是提供顯性知識，但是，機器生產(chǎn)中，影響品質(zhì)、成本的還包括很多隱性知識，需要通過學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)規(guī)律的挖掘—這樣可以進一步挖掘機器的潛能。而事實上，在哲學(xué)意義上來說，世界的本質(zhì)是非線性的，或者我們發(fā)現(xiàn)的世界規(guī)律僅僅是滄海一粟，這也是AI發(fā)展的原因-基于演繹法不怎么創(chuàng)造新的知識，而歸納法可以，這就是數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的力量-但是，我們現(xiàn)在的更多問題可能是還沒有把更為經(jīng)濟、更為好用的物理建模還沒有搞清楚，就要去用AI來解決問題，但是，那樣就很容易被物理建模打敗--因為它真的更經(jīng)濟。感覺目前的產(chǎn)業(yè)競爭，還沒有到那種需要拼天賦的階段。
 
2.3數(shù)字化連接
機器在數(shù)字化工廠將作為一個關(guān)鍵的數(shù)據(jù)源，以及任務(wù)終端執(zhí)行者，因此，它必須與數(shù)字化系統(tǒng)具有交互能力，這個包括網(wǎng)絡(luò)與通信，為了提高效率，需要對信息進行建?！蕴嵘O(shè)備被集成到產(chǎn)線中的工程便利性，例如OPC UA的各個行業(yè)信息模型，就提供了信息快速采集、配置的能力。

3.制造工廠的裝備集成能力-邊緣計算
當(dāng)裝備進入工廠后，裝備具有了連接能力，且具有下上而下任務(wù)解析執(zhí)行能力，這個時候，還有一個層面的問題，需要通過數(shù)字化來實現(xiàn)，即，調(diào)度與協(xié)同問題。
 
在設(shè)備連線后的上一個層級，車間或工廠級，需要協(xié)同，那么，這就有幾個問題必須解決：
（1）.邊緣層架構(gòu)的數(shù)字化應(yīng)用：人們都把任務(wù)聚焦在了MES/ERP這些問題，但是，新形勢下的工廠，要提高效率，仍有很多任務(wù)是跟工藝相關(guān)的，例如，識別產(chǎn)品問題的快速質(zhì)量迭代，邊緣架構(gòu)在于設(shè)置一個全局量，這個問題無法在單一設(shè)備解決，除非這個產(chǎn)線由單一源頭供應(yīng)商提供，但同樣也要構(gòu)建這個計算架構(gòu)。
 
設(shè)備有些問題可以本地解決，但有些問題卻要和別人協(xié)作-在協(xié)作層，同樣需要數(shù)字化能力來對生產(chǎn)調(diào)度任務(wù)進行快速編排-這個可以通過OPC UA的信息協(xié)同和任務(wù)編排進行實現(xiàn)，例如可以通過邊緣層的任務(wù)編排軟件來實現(xiàn)，這個軟件具有一定的實時性，例如對缺陷分析，并對引發(fā)缺陷的多個機器進行分析推理，以明確是哪個機器來進行調(diào)整，那么，這里就會出現(xiàn)信息被快速獲取，實時計算（不一定是微秒級），

圖9-數(shù)字化協(xié)作的通信規(guī)約

 其實，OPC UA核心是解決協(xié)作中的數(shù)據(jù)訪問問題，像一個手機工廠，包括了注塑、鈑金、電子、包裝、機器人、物流、視覺各種連接需求，而傳統(tǒng)在垂直行業(yè)的信息模型如Automation ML、PackML、EUROMAP、MTConnect、AutoID等都需要用統(tǒng)一框架來進行實現(xiàn)，否則，就又遇到大量的工程編程的接口連接問題。
（2）.人工智能的角色
在全局調(diào)度這一層，那么智能化相對來說，比在機器層面更有價值，因為，機器學(xué)習(xí)對于不確定性、模糊型問題，但數(shù)據(jù)量大，且不影響實時控制方面的任務(wù)還是比較適合的-因為，實時任務(wù)，有時候不太允許慢慢的數(shù)據(jù)積累的過程，因為代價高，且不安全等因素需要考慮。
總體來說，裝備的數(shù)字化，是一個必須關(guān)注的方向。
 

工業(yè)裝備的實現(xiàn)架構(gòu)參考

其實，就現(xiàn)在的局面來說，工業(yè)自動化領(lǐng)域來做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其優(yōu)勢顯著，最重要在于，物理模型、數(shù)據(jù)源、領(lǐng)域知識是優(yōu)勢，至于選擇AI工具--這是工具的問題，對于裝備制造商而言，AI是工具，對AI提供商，AI才是產(chǎn)品，因此，問題需要什么樣的工具-很早前曾經(jīng)寫過“自動化是解決問題的行業(yè)”，我要知道問題，然后選擇工具而已。

以貝加萊為例，工業(yè)來實現(xiàn)機器的智能應(yīng)用，其實還是很方便的，只在原有的閉環(huán)控制增加觀測器，對整個過程的數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，并通過成本函數(shù)去約束其過程收斂到最優(yōu)。

圖10-實現(xiàn)智能化應(yīng)用的軟硬件框架

1.Hypervisor技術(shù)的PC，Hypervisor是一種分割CPU多核處理器的技術(shù)，例如現(xiàn)在的i7處理器為多核處理器，可以讓其中一個核運行Windows/Linux程序，做圖像處理、或者運行學(xué)習(xí)程序、數(shù)據(jù)庫，本身具有256GB的CFast卡來提供歷史數(shù)據(jù)存儲，另外幾個核做RTOS的任務(wù)，包括數(shù)據(jù)采集，和指令下發(fā)到現(xiàn)場執(zhí)行。
2.對于長周期訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或更大的容量需求，則可以通過OPC UA或MQTT送到邊緣計算或云端進行訓(xùn)練，再下發(fā)到控制計算機來進行執(zhí)行，通過文件讀取或OPC UA。
3.AI的模型與控制的模型在內(nèi)部融合，實現(xiàn)計算與控制協(xié)同，由于控制系統(tǒng)本身有大量的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，以及軟件中間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些都可以在內(nèi)存里被直接讀取，數(shù)據(jù)源最近。而PID調(diào)節(jié)過程直接進行調(diào)節(jié)。

總結(jié)：數(shù)字化要從裝備底層做起，在外圍打轉(zhuǎn)總是事倍功半--不能解決核心工藝技術(shù)這個一直長期存在的問題，但是，數(shù)字化它對解決這個問題會有很大幫助，重視數(shù)字化，但是，不要為表面的繁華所誘惑，拿項目、樹標(biāo)桿、造勢--那你是“2VC”吧？如果你說我就是to VC，當(dāng)我沒說。