不锈钢制管机自动化制造领域的现状

 

    近30年来，我国在不锈钢制管机自动化制造领域，各国从早期侧重于自动化设计的数值模型和离线模型，发展到以自动制造过程优化为目标在线自动系统，从传统行业进军新兴行业。欧美技术基础较好，对高端技术的开发相对容易；但是在中国，因技术基础的薄弱，要达到同样的效果，并不容易。

 

    即使在早先不锈钢制管机自动化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，通过自动化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。

 

    中国企业的自动化制造现状究竟如何？至少在自动制造的核心环节（生产过程的优化），比如自动系统架构开发方面，情况并不乐观。

 

    暂不作信息技术和数字制造技术等方面的对比，也不谈在工业核心软件方面的差距，仅从自动制造的核心领域——工程建模、机器学习和智能系统架构开发来看，中国企业相对于欧美的现状究竟如何？从机械化、自动化、数字化和智能化四个发展阶段看，中国企业目前还在哪个阶段？

 

    考察自动制造基本要求，从对相关要求的满足程度可以探测出各国不锈钢制管机自动化能制造的基本现状。目前机器代人是努力方向之一，但这只是在自动化层面上。要实现最优化的机器代人，首先必须对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自动系统，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。

 

    中国和欧美国家所处的机械化、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”。中国企业数据质量是各家的软肋。欧美国家的机器代人阶段早已完成，生产线主要依赖于自动化而非人工；而且绝大多数欧美国家数字化的需求已经基本上得到满足。在智能化方面，很多较好的欧美企业有较好的自动系统，稍微差的企业也正在努力尝试自动系统。

 

    目前中国的智能制造主要在制造过程的首尾两端，比如智能仓储、来料及成品的运送等等，而对智能制造的主体过程，比如生产过程的优化，涉及的不是很多。欧美国家正在努力推进智能制造。在智能制造中，大量工作都编入智能系统中了，工程师或技术人员主要在后台持续优化此系统；优化后的系统由现场人员操作以完成生产；同时经理人员注重观察此系统。这样大家劲往一处使，生产持续优化。

 

    政府资金应扶持数据质量达到要求的企业

 

    在这样的现状下，中国政府应该出台怎样的扶植政策？

 

    两化贯标之后，政府的产业扶持资金更多转移到智能制造领域。政府对自动化制造的扶持，应该考虑到下述的几点。

 

    侧重于扶持智能化（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；但是中国的智能化刚刚开头，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；同时，由于中国技术基础的薄弱，在智能化领域的努力，在短期内投入产出比相对来说比较低，就更需要政府的扶持，否则中国的智能化将发展缓慢。

 

    侧重于扶持核心领域生产过程的优化（有别于外围领域比如智能仓储）。核心领域智能制造技术含量高，作用大，需要的投入巨大，因而目前较少；外围领域比如智能仓储、AGV小车等，目前已渐成气候，已经可以为企业带来较好利润，纵使不重点扶持，企业也会努力推进此领域。

 

    依据数据满足智能制造高要求的程度进行资金扶持。促使企业注重数据质量：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。

 

    培训资金注重扶持有智能制造经验的培训方。只有做过智能制造的人才会搞智能制造，才可能教会学员智能制造；政府的智能制造培训基金，只应该扶持具有相关培训资质的培训方；不懂智能制造的人，也可以百度出一堆介绍智能制造重要性以及介绍别的公司“做了什么”的素材；要杜绝这方面，使得政府的培训基金真正起作用。

 

    中国应建立严格数据质量奖惩制度

 

    欧美在智能化阶段，中国智能化刚开始。大多数中国企业的机械化阶段已基本完成，正在自动化和数字化阶段。

 

    数字化中，数据质量是关键。中国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。

 

    首先需要对一系列待研究的工程问题或工程参数建立模型，这就需要对工艺、产品、设备和自动化等工程领域极为熟悉；其次，需要采集高质量的在线数据，并基于此数据对工程模型进行机器学习，使之与生产线充分绑定。然后建立智能系统，将生产线的模型和大量的场景用例结合到智能系统中，并产生出即时可变的最优化的生产参数组合，交给基础自动化执行。

 

    中国推进不锈钢制管机自动化制造的主要策略是在数字化、自动化甚至在机械化方面的补课，鼓励自动化和数字化，同时鼓励智能化的开发与实施。中国各个企业要严格在技术和管理层面重视数据质量，在数据质量方面要有严格的奖惩制度。应该减少智能产线建设中忽视智能系统的行为。中国当前在何为真正的不锈钢制管机自动化制造方面误解颇多，很多作为不锈钢制管机自动化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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