搞“制造”，应精于机械、工艺、产品和自动化等工程问题；而搞“智能”应精于工程建模、机器学习（基于在线数据）和智能系统架构开发。

 

    从不锈钢制管机机械化、自动化、数字化和智能化的角度探讨智能制造现状，以及不锈钢制管机应有的努力方向。

 

    30年来，不锈钢制管机在智能制造领域，各国从早期侧重于智能设计的数值模型和离线模型，发展到以智能制造过程优化为目标在线智能系统，从传统行业进军新兴行业。

 

    不锈钢制管机即使在早先智能制造这一术语尚未在世界范围流行的时期，这些公司就已经在做高端制造业的数据采集、工程建模、机器学习和智能系统架构开发，通过智能软件产生出生产过程的最优参数组合，转给基础自动化执行。

 

    不锈钢制管机企业完成了项目的工程问题建模和智能系统开发，以及关键工具参数离线测量和在线软测量，尽管所提供数据基本满足以数据看板为代表的数字化制造，但是现场提供高质量数据并不容易。不锈钢制管机企业对于遗漏数据的问题没有明确的惩罚制度，导致现场数据完整性较差。小企业往往根本无法采集所需要的高质量数据。

 

    考察智能制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国智能制造的基本现状。首先必须对不锈钢制管机工程问题和工程参数进行建模，然后利用所采集到的高质量数据进行模型的机器学习；此后的模型则与机械设备和生产现状深度绑定。基于这些可以开发出智能系统，继而产生出即时可变的、一直是最优化的生产参数，交给基础自动化执行。

 

    当不锈钢制管机生产过程不够优化时，首先在无自动化的情况下进行诊断分析；这可以认为是在机械化层面。直到相关的问题都解决了，才对自动化问题进行审核。所有这一切都可以通过数字化加以快速诊断和总体确认，即当现场采集到高质量数据时，可以通过数据鉴别出哪个环节是弱点。

 

    不锈钢制管机所处的机械化、自动化、数字化和智能化阶段目前国内很多较弱的企业仍然在机械化阶段，较好的企业则在机械化、自动化和数字化阶段。虽然通过数据看板能看出很多问题，但这只是在自动化和数字化领域的“补课”。不锈钢制管机企业数据质量是各家的软肋。

 

    侧重于扶持不锈钢制管机智能化（对于自动化，数字化和智能化的扶持加以区别。很多企业在自动化和数字化方面已经尝到了甜头，纵然在这些领域扶持力度不够，他们也会为着自己的利益而努力；但是不锈钢制管机的智能化刚刚开头，智能化的要求除了计算机系统和数据采集之外，更需要很深入的工程背景，所以智能化的难度要比数字化高很多；

 

    促使不锈钢制管机企业注重数据质量：数字化只有在达到智能制造的数据质量要求时才应该得到资金扶持；如果数据不齐全，甚至有假数据等，不应该扶持。

 

    数字化中，数据质量是关键。不锈钢制管机企业数据质量不足是关键障碍。除了技术之外，管理是阻碍数据质量的主要因素，多数企业对数据丢失没有足够的惩罚力度。智能化是凌驾于机械化、自动化和数字化之上的最高级制造过程，对数据质量的要求远远高于数字化。

 

    当前不锈钢制管机在何为真正的智能制造方面误解颇多，很多作为智能制造必要基础的数字制造甚至自动化制造，被当成了智能制造。

 

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