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       烏卡時代(VUCA)的復雜性帶所來的較為直觀的影響力包括以下幾個方面：

　　? 產品材料及其工藝的復雜性;

　　? 生產流程的復雜性組合，尤其是在離散制造業中的那些長流程如光伏、鋰電、半導體等;

　　? 需要監測的參數維度越來越多，以獲得對過程的“可觀測性”，進而獲得可控性。

　　這些復雜性對于制造過程的挑戰表現在以下幾個方面：

　　(1)在生產中的變更、重組時的配置、工藝參數的組合復雜性，如果是在傳統的制造模式中，就會需要大量的調整，而通常調整中又會造成較多的“開機浪費”;

　　(2)個性化產品帶來的TTM——個性化產品使得生產過程中，更多的時間被消耗在“參數配置”、“機械調整”，越頻繁的更換，會造成交付能力下降，因為，一天的工作時間里，機器真正有效的工作時間可能并不多;

　　(3)在長流程產線集成時，系統溝通與協調的復雜性：產品的變更并非僅僅是某個單元的工裝夾具、參數的變更;而是整個生產流程上各個工序的設備都要實現統一的協調，以及在制造線體前后端的物流、成本核算、能源供應等的變更，以保持一致性。

　　制造數字化的價值分析

　　數字化的價值和意義在于如何應對VUCA時代的制造業變化——它要將復雜與不確定、模糊與穩定，通過數字化技術轉化為“穩定、確定、可控、靈活”的狀態。

　　因此，數字化的價值至少包括了以下幾個方面：

　　(1)軟件定義制造——數字化讓制造更靈活數字化的意義是其靈活性，傳統機器如果要更換產品，往往需要大量的機械調整，例如裝訂一本書，當人們要去裝訂一本新書的時候，它就需要把開本寬度、開本高度、涂膠的位置、壓力等進行機械的一一調校。但當改為采用數字化伺服系統來進行調校時，它僅需設置參數，系統就會自動去完成這些工作。傳統上，這一過程要花費1.5個小時，而現在只需要2秒鐘就可以完成——即在變化的生產中提高了機器的換型時間。

　　以在自動化中最為普遍的裁切動作來說，它被廣泛應用在紙盒成型、標簽印刷、包裝、板材金屬加工、紙張處理(如切為A4的復印紙)、瓦楞紙裁切等場景中。傳統采用機械方式，需要根據產品規格更換機械刀輥，而采用了伺服系統的電子凸輪裁切后，則可以自行根據長度設定，伺服電機會自行運行電子凸輪實現精準裁切，這里就使得規格的變化由軟件來定義(圖1)。

　　另一個場景是在組裝產線中，目前很多場合開始大量使用磁懸浮輸送技術，就是為了讓原本無法被軟件控制的機械輸送，改變為電磁控制的動子模式——而它可以使得這個生產系統的實現被軟件定義，進而實現變化，以應對靈活性的生產需求。

　　在圖2中，機械輸送的鏈塊、皮帶或分度盤的方式被廣泛使用。對于單一產品而言，它的問題在于機械磨損對品質的一致性帶來的潛在影響，但是，即使不考慮產品的變化，它仍然是效率較低的，因為，每個工站的節拍不一樣時，會使得系統只能按照最慢的工站節拍來運行。如果考慮了產品的變化，每個工站的節拍又發生了變化，而且，為了機械的對位(例如保持中心點的匹配)，機械可能需要較大的調整，這使得在產品變化時，或者甚至需要產線重組時，就會遇到較大的機械重新安裝調校的問題。

　　但是，采用了磁懸浮輸送技術后，加工產品被輸送時，其位置、間距、速度、加速度等都可以被軟件定義。它是由機電對象結合設計的輸送技術，因此，它本身可以被實現多個軌道的混合作業，以及調度算法來實現智能調度——簡化的機械讓它更容易被重組。

　　如圖3，其實，實現軟件定義的運動控制不僅包括伺服電機、直線電機、磁懸浮，還包括機器人的大量集成——也通過自己的參數配置，將組件配置到空間的所需位置，這些都是讓制造實現“軟件定義”。

　　只有這樣，才能讓復雜的變化，能夠被簡單的處理——通過快速的軟件配置，自動的參數生成，以及網絡分發給線體上的工藝設備，并能實現組合產品的混線調度，以高效的方式實現多樣化的產品生產。

　　(2)協作——讓效率更高

　　其實，流程工業，像石油煉化、冶金、制藥等的連續性，使得其“先天”需要更好的自動化控制技術。離散制造業，在過去一直真的處于“離散”狀態，設備按照某個布局從一個單元到另一個單元。因此，如果能夠將這些生產也像流程工業一樣具有連續性，那么就會讓生產效率更高。因此，第一步就是用傳送帶把它們形成連續的產線，配合機器人，但后來人們發現，這些機械的產線仍無法被有效的組織起來，于是人們又開發出了柔性輸送系統，其實質就是將生產過程數字化，把原有的機械“啞巴”系統，轉為可被采集、傳輸，可被軟件編程的數字化制造系統。

　　機械上的協作包括對機器人、柔性輸送技術的引入;而在軟件層面，則是通信的集成，通訊往往代表了物理意義的連接，而通信則代表了軟件意義的連接。因此，數字化的通信，也是一個協作問題，通過信息建模，模塊化的機電系統將被狀態機驅動來實現協作。這也是工業通信系統的協作意義。

　　如圖4，通信規約的目的在于通過信息建模，讓系統在工程變更時，實現快速的調整。參數可以統一地解析下發，在設備間，可以實現基于狀態的“邏輯編排”，以讓生產系統快速進入新的產品生產制造中。

　　解決復雜問題的策略其實就是“化繁為簡”，每個獨立的生產模塊就像一個高內聚的軟件模塊，通過低耦合來實現“快速重組”。而在通信如PackML、SEMI里，通過狀態來協作的機制，就是將復雜的協作轉化為“邏輯”的編排。

　　(3)知識發現與復用

　　人類的知識與經驗形成都是依賴長時間的投入形成的，知識與經驗的不同在于，知識是可以被數學公式描述的，而經驗則是無法被描述的、隱藏于工程師、技師的大腦中。因此，知識要復用，就得軟件化，而經驗要復用，則需要通過數據驅動建模的挖掘——這就是AI的數學意義。

　　如圖5所示，工業軟件的目的就在于將“知識”和“經驗”分別通過物理建模、數據驅動建模來實現封裝。然后，這些知識可以被復用，使得生產系統可以基于這些模塊進行軟件層面的重組。

　　軟件，是保持知識承襲的關鍵方式，通過將知識“數字化”，就可以被靈活的集成、快速的遷徙，并在不同平臺間實現復用。這同樣是為了應對復雜性的制造過程——模塊化的機器，更在于軟件的模塊化配置，并且，降低知識的復用成本。

　　(4)持續的成本降低

　　數字化設計、數字化運營都能挖掘潛在的浪費，獲得改善及提高成本效率。

　　數字化能夠幫人們降低成本，這是因為，在習以為常的生產系統里，隱藏著巨大的浪費，而從精益生產的視角，這種浪費是無處不在的，因此，需要大量的成本削減方案，例如：

　　? 降低物理測試驗證的成本;

　　? 降低運營效率的問題;

　　? 持續浪費改善。

　　(5)資源共享

　　資源共享包括數字世界的代碼、算法資源、網絡資源(開放的)、知識資源(例如生成式AI的openAI)等。

　　數字資源比一個面包更容易共享，因為一個面包它會壞掉，而數字資源則可以被輕松的保持和復制。數字資源也更容易被處理，這就像膠卷能夠沖洗出照片，但膠卷里的照片并不如數字照片那么容易被Photoshop等軟件來處理。因此，數字化的信息更容易被長期的存儲和分享(圖6)。

　　數字化使得“共享”經濟成為了可能性——對于制造業而言，同樣可以分享來自于IT世界的資源，無論是網絡還是算法資源都可以被應用于遠程診斷與維護(通過無所不在的云服務)。它帶來的好處是無需專用的自建LAN來實現。通過IT世界的算法，例如開源代碼，降低了在代碼開發中的工作量，尤其是像現在的生成式AI在編程中的使用。

　　(6)更聰明的系統

　　在制造系統中，最初是由人的大腦來實現對生產的控制，后來被具有既定程序的控制器所替代，這個控制器的好處在于它設定了潛在的可能性，用程序實現“If-Then”的語句來判斷各種場景，然后調用既有的處理單元。因此，在過去大規模標準化生產中，都是一個既有規則下的生產過程。

　　但是，隨著產品品種的變化、材料及其工藝的變化，人已經無法進行所有的規則制定，或者現有的知識也不足以定義各種變化的參數。那么，人們需要這個系統具有“學習”能力，自己去進化出更好的生產自適應參數，進化出更好的識別與判斷能力，以代替人的經驗性判斷具有的強大的不確定性，以及隨著人的變化所產生的不一致性。

　　圖7列出AI在制造業的所謂“八大場景”——其實，可以看到，這些都是為了讓系統更為聰明。視覺的缺陷分析、設備故障、智能分揀等等，都是通過學習來讓機器能夠適應變化。

　　以智能分揀為例，在過去，通常需要在產線前段配合機械機構來對產品進行隊列的梳理，如瓶子有理瓶、金屬件有機械的方式，讓其保持一致的朝向，凡此種種，在單一產品生產中倒還好;但當產品種類多了，這個機械的調整就會很復雜，機器人在視覺的指引下，對不同形狀的產品進行識別，并確認抓取的中心點或重心，這種可以通過學習，以達到對任意產品的分揀——這就是一個“聰明”的產線，它不需要復雜的機械以及人去不斷的示教過程。

　　因此，智能系統的未來是要讓機器自我實現迭代，以獲得不依賴于人輸入的進化能力。

　　(7)更快的響應能力需求

　　數字系統能夠提供更快的響應，在于以下幾個方面的原因：

　　? 信息的交互速度：通過更快的信息傳遞，使得問題可以被快速的匯集，進而快速分析和判斷。這個時間粒度的變小，使得響應能力得到提高;

　　? 處理能力：如果進行一個任務的編排，那么對于人來說，可以計算，但通過數字化系統就可以快速實現這種編排的計算與重新規劃;

　　? 更快的迭代速度：持續改善，對于數字系統來說是極快的，因為，在數字系統里的迭代是可以不斷改善的。這是實時網絡所需要解決的問題——數字化的底層當然是網絡通信的支撐，無論是設備內、設備間、產線與生產管理、云端系統，都需要一個具有更快時間粒度的網絡來支撐。

　　如圖8所示，基于TSN網絡及OPC UA的系統可以實現整個生產制造系統的高動態響應能力。

　　總之，數字化的意義，在制造業而言，是意義重大的——為了在復雜變化的環境中，讓企業獲得一種應對變化的能力，變得更靈活、更高效、更聰明。