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智能制造要夯實“數(shù)據(jù)”“互聯(lián)”基礎(chǔ)

2019-06-19 10:56:00

  當(dāng)前,智能制造已經(jīng)成為中國制造強國戰(zhàn)略的主攻方向,國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出一批智能制造的“示范企業(yè)”。

  智能制造的本質(zhì)究竟是什么?第四次工業(yè)革命似乎特別強調(diào)數(shù)字與物理世界的融合。智能制造是第四次工業(yè)革命在制造領(lǐng)域的主要體現(xiàn),那么,數(shù)字與物理世界的融合是智能制造的本質(zhì)嗎?非也,融合不過是現(xiàn)象而已。

  經(jīng)過第二和第三次工業(yè)革命,人們對工程中確定性問題的認(rèn)識與控制已趨成熟。制造中無論是涉及效率、質(zhì)量、成本,還是綠色、服務(wù)等,都存在大量的不確定性。此外,制造中還有很多問題是非模式的,如一個工廠或車間的節(jié)能問題,不僅無法用數(shù)學(xué)模型描述,而且沒有固定模式。對于試圖清晰認(rèn)識乃至駕馭制造過程的人類而言,非模式、不確定性問題是最大的困擾。系統(tǒng)中到底有多少因素相互關(guān)聯(lián),又互相影響到何種程度?

  幸運的是大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為人類開啟了進一步認(rèn)識和駕馭客觀世界非模式和不確定性的大門。因此,智能制造的本質(zhì)和真諦是利用先進技術(shù)(如數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、大數(shù)據(jù)、人工智能等)認(rèn)識和控制制造系統(tǒng)中的不確定性問題以達到更高目標(biāo)。日本早期的智能制造計劃之所以未取得明顯效果,恐怕與當(dāng)時缺乏應(yīng)對此類問題的技術(shù)(如大數(shù)據(jù)、人工智能)有關(guān)。

  不確定性問題有兩大類。一是客觀不確定性,如加工過程中質(zhì)量的不確定性,產(chǎn)品運行性能中表現(xiàn)出的不確定性等。二是主觀不確定性,或曰認(rèn)識不確定性,主要指制造系統(tǒng)中原本確定性問題,未能數(shù)字化而導(dǎo)致人對其認(rèn)識的不確定性,如企業(yè)中各種活動、過程的安排,本來就是確定性的,但因為涉及的人太多,且發(fā)生時間各異,若無特殊手段,于人的認(rèn)識而言紛亂如麻。此即人的主觀不確定性或認(rèn)識不確定性。為何把主觀不確定性也視為制造系統(tǒng)的不確定性?因為制造系統(tǒng)中也應(yīng)該包括相關(guān)的人。

  企業(yè)實施智能制造的關(guān)鍵是什么?關(guān)鍵問題自然不少,此處僅提請人們關(guān)注最基礎(chǔ)、卻尚未引起普遍重視的問題——數(shù)據(jù)與互聯(lián)。

  無論是客觀不確定性還是主觀不確定性,有了相應(yīng)的數(shù)據(jù)就有了認(rèn)識不確定性的基礎(chǔ)。分析加工過程中方方面面的數(shù)據(jù),有可能使人清楚地發(fā)現(xiàn)原先意識不到的影響加工質(zhì)量的因素;掌握企業(yè)各種活動的相關(guān)數(shù)據(jù),方能降低認(rèn)識的不確定性,而且能使新的活動更有序、使相應(yīng)的決策更合理。至于非模式的場景,更需要借助數(shù)據(jù)分析。

  欲獲取數(shù)據(jù)就需要互聯(lián)?;ヂ?lián)首先指采集制造過程中的物理量(如在設(shè)備上裝傳感器),分析這些數(shù)據(jù)就可能更深刻地認(rèn)識其不確定性,并有可能發(fā)現(xiàn)看起來無關(guān)的某些物理量之間存在的某種關(guān)聯(lián)。互聯(lián)自然也應(yīng)該包括由人決定的各種活動之間的相關(guān)數(shù)據(jù)連接,其前提是相關(guān)的活動一定要數(shù)據(jù)化。

  互聯(lián)的概念不能僅限于企業(yè)內(nèi)部。要有“企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”的意識,即是說“系統(tǒng)”的觀念不能局限在企業(yè)內(nèi)部。供應(yīng)商、客戶等組成企業(yè)的生態(tài)系統(tǒng),企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的成員應(yīng)存在某些數(shù)據(jù)的互聯(lián)和分享?,F(xiàn)在就有“數(shù)字供應(yīng)鏈”的概念,即企業(yè)之間不僅是物料的供需,還存在數(shù)據(jù)的供需。一個好的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中應(yīng)該包含“數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)”,或曰企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中要強調(diào)數(shù)據(jù)互聯(lián)。

  互聯(lián)的意識甚至促使企業(yè)家和工程師們重新定義行業(yè)的邊界、產(chǎn)品的功能邊界。如做智能彩燈的企業(yè)需要考慮燈與娛樂設(shè)備之間的數(shù)據(jù)連接,汽車業(yè)需要考慮汽車與智慧城市之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)。

  人機智能時代正在到來,智能制造未來的發(fā)展將如何?當(dāng)前,相對容易推測的是,“知識工程”將發(fā)揮越來越大的作用,工程師的大部分腦力工作可能被智能系統(tǒng)取代;虛擬空間與現(xiàn)實空間的界限將越來越模糊,增強現(xiàn)實(AR)、混合現(xiàn)實(MR)技術(shù)將在更多的場景得到應(yīng)用。難以推測的是,在制造系統(tǒng)越來越“智能”的時候,人的作用將如何定位和發(fā)揮。對此,我們只能隨著時間的推移,在實踐中探尋答案。

  什么是智能制造的最佳路徑?這是政府、企業(yè)家以及研發(fā)人員要特別重視和思考的問題。當(dāng)下熱火朝天的“機器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云,實施百萬工業(yè) APP”等都在進行這方面的探索和實踐。最終的答案是什么?現(xiàn)在還不得而知,但有一點是可以肯定的,智能制造必須依賴眾多基礎(chǔ)的智能技術(shù)與工具,如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、智能數(shù)控系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析工具、智能軟件等,在這些領(lǐng)域中實現(xiàn)重大突破、占領(lǐng)制高點是建設(shè)智能制造強國的前提。我們要時刻清醒地認(rèn)識到這一點。

 ?。ㄗ髡邽橹袊こ淘涸菏?、原華中科技大學(xué)校長)

  

  

  

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