工业制造智能化的技术本源和经济前景耳机插针

《中国制造2025》发布近一年来，概念层面可谓异彩纷呈，从工业4.0、工业信息化到智能制造、无人工厂，目前更延伸到无人驾驶汽车、无人驾驶船舶、无人化医疗装备等热门领域，似乎工业智能化、无人化时代近在眼前。在探究工业4.0、工业无人化之前，有必要了解相关概念的历史渊源、技术本源和经济意义。第一、自动化是智能化的前奏20世纪80年代，美国汽车产业正担心会被日本竞争者击垮。在底特律，很多人展望以“熄灯式生产”打败对手。“熄灯式生产”就是工厂高度自动化，灯关着，机器人自己在制造汽车。当时，这种想法是不切实际的，日本车企当年的竞争优势也不在于自动化生产，而在于“精益生产”技术，而精益生产在大多数情况下要依赖人力。现今，自动化技术的进步已经使“熄灯式生产”逐渐变成现实。日本机器人制造商发那科（FANUC）已能将其部分生产线置于无人值守的环境中，自动运行数周不出状况。德国大众旨在称雄全球，这家汽车工业集团制定了新的生产战略：模块化横向矩。大众汽车想借助这一全新的工艺，在同一条生产线上生产所有型号的车。这一工艺最终将使大众在世界各地的工厂因地制宜，生产出当地市场所需的任何车型。很多年前，钱学森曾说过：“只要自动控制做好了，即使元器件差一点，导弹也能打上天。”现今，自动化将在很大程度上模仿人的智能，机器人已在工业生产、海洋开发和宇宙探测等领域得到应用，专家系统在医疗诊断、地质勘探等方面取得显着效果。工厂自动化、办公自动化、家庭自动化和农业自动化将成为新技术革命的重要内容，并得到迅速发展。从整体上看，中国传统产业在技术装备、能源和原材料消耗、产品品质和管理水平等方面与工业强国相比仍有很大差距，尤其是技术装备（比如高端数控机床）的差距有扩大趋势。大范围设备更新，国家承受不了；维持设备现状，则后果不堪设想，唯有应用自动化技术改造传统产业，才能最有效地提高企业素质。日本和德国的经济起飞，就是从这里开始的。1986年之前，美国对自动化技术的应用不够重视，以至于在汽车、机械、原材料工业、计算机、电子元器件等传统行业完全丧失优势地位。后来美国急起直追，高度重视工业自动化技术，用自动化技术改造传统产业，产生了巨大效益。中国各个行业的自动化现状远远落后于工业强国。对于任何一个企业来说，没有强大、先进的自动化系统的支持，其产品的质量和产量都难以达到世界水平。比如焊接工序，由人工操作的质量不易控制，仅凭外观也看不出质量好坏。如果由工业机器人来操作，各个工艺细节都能标准化，焊接质量、效率都会更高。这就是为什么即使中国经济增速出现下滑，中国国内市场，尤其是制造业领域，对于工业自动化技术的需求有增无减。自动化技术能给“中国制造”补钙，助推中国产业振兴。第二、人工智能与无人工厂无人工厂是自动化技术全面升级跨越的结果，其基本特征就是全部生产活动由电子计算机进行控制，生产第一线配有机器人而无需配备工人。世界上第一座实验用的无人工厂在日本筑波科学城，建成于1984年4月。日本比较缺少人力，因而很早开始重视机器，率先建造了可以提高生产效率的无人工厂。在运用了人工智能的无人工厂中，所有工作都是由计算机控制的机器人、数控机床、无人运输小车和自动化仓库来实现的，人不直接参加工作。工人成了“指挥员”和“医生”，白天，工厂内只有少数工作人员做一些核查，修改一些指令；夜里，只留两三名监视员。现今，无人工厂在汽车及飞机制造等领域已相当普及。这些生产线几乎都是机器人在操作，人在旁边起辅助作用。不过，将人工智能真正转化为工业应用并非易事，这是一个繁杂的系统工程。无人工厂要突破很多关键性技术，包括柔性化的生产技术、工业机器人的控制技术、整体安全和监控的技术、所有机器系统安全的监控等。每个机器人的状态、每个仪器的状态，有什么问题都要提前预警。无人工厂中的核心装备是工业机器人，经历近半个世纪的迅速发展，机器人技术日趋成熟，已在诸多工业领域得到广泛应用，诸如汽车制造、机械制造、电子器件、集成电路、塑料加工等较大规模生产企业都涉及工业机器人的应用。工业机器人及其他自动化技术代表工业自动化的高阶应用，而最终实现工业智能化、无人化，还有很长一段距离。工业价值链的系统整合是工业无人化的关键。工业价值链主要包括产品设计、生产规划、生产工程、生产执行和服务等几个部分，以前这些都是单独实施的。如今，各种新技术把这些独立的部分整合起来。制造业的未来在于，从这些技术当中找到最佳结合点，并学会将它们作为一个完整系统运用起来。这样就能获得整合系统的整体优势，从而推动制造效率的大幅提升。要做到这一点，需要制造厂商把手头的所有高科技工具汇合起来，这非常考验综合技术能力。第三、从“智眼”到“智人”如果说工业无人化的关键在于工业价值链的系统整合，在于智能制造，那么智能制造的核心就是从“智眼”到“智人”。未来制造业必定向着越来越精致化、人性化、个性化的方向发展，必定要走向无人生产、灵动制造之路。这都要靠智能制造来实现，其核心竞争力比的是“快速和精准”。智能制造核心是“智”，就是信息获取的快和准、信息处理的快和准。如同武功高手之间的对决，拼的是“手眼身法步”，而“眼力”和“招法”是核心关键。工业价值链的系统整合，需要视觉与图像技术相结合，就是给工业设备安装一双超级“智眼”。未来的工业生产将以“智眼”为核心，装备在千千万万、形形色色的设备上，指挥各种各样的“手、脚、身体”动作，实现“深度感知、智慧决策、自动执行”，成为“智人”。设想一下，在一个电子产品的生产车间，各种芯片和元器件的尺寸已经从几毫米几十毫米缩小到几微米几十微米，元器件的焊接和组装在视觉系统的引导下由机器人进行精密操作，由于器件的尺寸和质量都减小了几百倍，装配速度大幅提高，每秒钟可以完成上百次动作，生产效率提高了百倍。视觉系统实现多角度立体成像，大范围毫米级成像和超精密微米级成像相结合，整个系统同时获取的图像信息都可以实时处理，并综合完成目标定位，精确测量，发出精确动作指令。一旦某个产品的一个焊点出现问题了，比如合格焊接面积2微米，实际只达到了0.85微米，这将导致信号传输的阻抗增大而使工作频率达不到正常范围，视觉系统立即导引检验机器人，剔除废品至分支工序进行修复。组装车间各个成像单元监控各种环境指标，并把全部图像数据和其他数据综合到中央信息服务器。问题找到了，立即进行故障隐患排除，系统飞速运转如常。智能制造需要“快速和精准”的视觉成像，实现智能识别、智能测量、智能检测和智能互联。智能识别是为下一步操作找到目标，目标识别要从大量信息中找到关键特征，需要把海量信息快速收敛，其智能程度要求高，准确度和可靠度是关键，这取决于智能测量的精准度。在测量的基础上完成。智能检测，根据测量结果和目标之间的偏离度，判断合格与否，但是检测往往不是单一指标的结果比较，需要多信息多指标综合分析判断。智能互联，或者说万物互联（工业物联网），是基于大数据而来的。数据互联就像人的大脑神经元，当信息和节点超过一定数量，就能产生自主学习、自主创造能力。工业大数据很大一部分源于视觉成像，当图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，就会衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力，显示出大数据和智能制造的真正威力。

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