人机结合的“量化工厂”如何运作.docVIP

人机结合的“量化工厂”如何运作 　　“智能制造”一直被视为中国工业转型升级的关键所在，国内普遍将“机器换人”看作智能制造的一大标志，关注点大多集中在ERP/MES等信息化系统，或是工业机器人、五轴数控机床、会移动的AGV以及尚不成熟的AI等自动化智能化技术。可是，自动化或者信息化实质上都是工具，而在智能制造的推进过程中，人的因素是第一位的，人机融合才是其核心要点。 　　德国西门子在工业4.0的落地计划中反复强调，如何管理复杂系统、如何保证人身安全、如何优化工作的组织与管理、如何促进人机融合深度挖掘人的价值。美国GE则是将工业互联网定义为三个关键要素“智能机器+高级分析+工作人员”，人始终是核心要素。GE高层多次公开强调：“人，在企业谋求成功的过程中起着决定性作用。”《中国制造2025》当中更是重点强调“以人为本”的基本方针，并提出制造业人才培养计划、卓越工程师培养计划、提高现代经营管理水平等具体举措。 　　机器能够很好地充当辅助人工的角色，但不能替代人在工业系统中的核心作用。20世纪末，美国与日本在工业领域的激烈竞争中，就曾掀起“熄灯工厂”、“无人化工厂”的世界潮流，如今看来，这已成为一段值得汲取的历史教训。中国工程院郭重庆院士曾表示：“德国的工业自动化程度未必比日本高，日本曾经的无人化工厂的结局让人记忆犹新。进行工业4.0需要大量的设备升级，工厂智能化，这势必会耗用大量资本，最终能否随机应变地提供市场所需要的产品，未来谁也不敢担保。” 　　数十年来，IT已使人类管理物理环境的方式发生改变，已经在很大程度上实现了制造流程的数字化与可视化；物联网技术则促使人类主动地全方面感知，通过将机器操作和工艺数据无缝集成实现真正的“一网到底”；如今CPS技术在环境感知的基础上实现人、机、物的互联互通与深度融合，高效灵动的量化工厂已经成为可能。 　　量化工厂不是“无人化工厂” 　　现今，欧美工业强国在推进制造业重塑的过程中都非常强调“量化思维”。具体而言，主要通过CPS（赛博物理系统）、虚拟工厂、工业大数据、机器人、智能传感器、分布式能源等前沿技术，将所有生产单位链接在一起，推进生产过程的网络化和动态集群化，以及个性化、大规模定制化的商业模式创新，实现系统互联互通的“量化工厂”。 　　国内工业界往往基于特殊阶段的现实需求，将当今时代的工业转型升级简单看作“无限追求工厂车间的自动化和无人化”。确实，对于处在产业链低端的那些制造商来说，人力成本是不得不给予重视的。高度自动化甚至无人化工厂，将省去太多麻烦，不用再开灯了（熄灯工厂），空调和暖气也都可以不要了，不用为员工薪酬福利伤脑筋，不用担心人员流失问题，也不用担心生产线上因为人工的技术局限或者疏懒懈怠造成的良品率问题。 　　可是，看似有着诸多优势的“全自动的无人化工厂”，在欧美日等先进制造业国家已经是非常过时的东西了。其中，有两大困扰是无论如何也绕不过去的。 　　核心工程师成为风险因素 　　20世纪90年代，很多欧美工业企业已经实现（或者接近实现）无人化工厂，自动化水平已经达到非常惊人的程度――原材料投入进去之后产品就会被生产出来，而且是包装好的，现场只有设备维护人员，完全看不到人工操作的痕迹。 　　不过，这些企业很快就发现一个致命风险：必须要有精通各个制造环节和整个工艺流程的生产线维护工程师，来进行全盘掌舵。怎么能让少数几个工程师来掌控整个生产线的命运？“人的风险”变得越来越不可承受。 　　生产线丧失柔性、调整力不足造成的巨大财务风险 　　很多工业企业后来发现，无人化工厂在经济上也是很不合理的。机器生产的只是标准产品，当一条生产线实现全自动化以后，柔性也随之丧失，调整力不足。因为要依靠大量机器设备来完成生产（即硬件投资加大）。一旦市场需求、产品种类发生变化，硬件的更换成本非常高。 　　一条生产线一个月可以生产1万辆汽车或者100万台手机，但是严重缺乏灵活性，就像一个人很健壮，但是胳膊腿不灵活。在当今这个创新加速的时代，这就越来越难以适应不断缩短的产品生命周期。 　　大规模生产线的稳健高效运行，往往是知易行难，必须防范工业运行中的各种意外。如果设备故障，高度自动化的系统会不会更难以修理导致生产停滞？如果几个熟练的核心工程师决定离职，是不是系统平稳运行就失去保障？如果产品设计出现较大变化，会不会导致这条生产线不能继续使用？如果订单不够，生产线只能开工一半?r间，如何处理昂贵的设备折旧成本？所以，追求“无限自动化”不如追求“自动化与灵活性的互补共进”。 　　世界上最好的工业机器人技术在欧洲，但是在欧洲主要工业国家的制造业车间里，机器人所承担的职责依然只是运输及相关协作，“全自动化”并不是优先发展方向。德国宝马集团只强调“合作自动化”，他们认为工业企业需要强调平衡发展，