與非觀察：中國智能制造的短板在哪里？“未來工廠”是什么樣的？

從概念上來看，智能制造是指具有自感知、自決策、自執(zhí)行等功能的先進制造過程、系統(tǒng)和模式的總稱。因此，當我們談論智能制造時，應該從智能制造技術和智能制造系統(tǒng)兩個方面入手，這樣便讓智能制造寬泛的概念變得具體起來。

在與非網(wǎng)4月份專題——《工業(yè)智能智能》中，通過與恩智浦、瑞薩電子、Silicon Labs和Molex莫仕幾家廠商的交流，讓我們對“未來工廠”、中國智能制造產(chǎn)業(yè)有了更深層的理解。

實現(xiàn)智能制造的“必要技術”

在談論各廠商面向不同應用領域所推出的智能系統(tǒng)之前，我們將目光先聚焦在智能技術上。智能制造技術是用計算機模擬、分析，對制造業(yè)智能信息收集、存儲、完善、共享、繼承、發(fā)展而誕生的、多學科融合的先進制造技術。

Molex莫仕亞太南區(qū)銷售副總裁David Ho表示，如果我們以工業(yè)4.0為概念模型，那么生產(chǎn)各個方面都將被監(jiān)控和測量，通過使用傳感器陣列和機器對機器(M2M)接口(通常是一個非常高速的攝像機)，再加上人機交互(HMIs)、人機界面(可以采用監(jiān)視器、平視顯示器和智能眼鏡的形式)等方式來實現(xiàn)。持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋循環(huán)將為ML/AI系統(tǒng)提供優(yōu)化生產(chǎn)效率所需的數(shù)據(jù)。

Molex莫仕亞太南區(qū)銷售副總裁David Ho

同時，企業(yè)可以通過以下方式削減成本：

??? ?將無功HVAC和照明系統(tǒng)轉換為主動型HVAC和照明系統(tǒng)，顯著節(jié)省能源
??? ?通過智能監(jiān)控和預測性維護，延長設備使用壽命
??? ?部署統(tǒng)一的網(wǎng)絡和無線系統(tǒng)，以較低的成本加快安裝速度
??? ?采用基于網(wǎng)絡的移動監(jiān)控，幫助減少差旅和運營費用
??? ?實施嵌入式計算，實現(xiàn)設備至設備和設備到集中控制器的通信，同時分散決策權并實現(xiàn)近實時響應

在恩智浦看來，進入工業(yè)4.0時代，車間不再是一個簡單的流水線生產(chǎn)場所，而是漸漸發(fā)展成了一個相互配合的，具備強大邊緣計算、實時交互能力的龐大系統(tǒng)，不僅能提高產(chǎn)能、降低成本，還將催化大規(guī)模定制生產(chǎn)。要實現(xiàn)這樣的工作模式，便需要生產(chǎn)系統(tǒng)能夠融合機器學習能力、強大的視覺、工業(yè)級的實時通信以及精準的自動化控制。

對此，恩智浦方面著重對以下幾項技術進行了說明。

非接觸式人機交互
針對人機交互方面，要求系統(tǒng)具備接受非接觸式指令的能力，包括高效的人臉識別、手勢與動作識別等。

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集中式工業(yè)控制網(wǎng)絡
另外，要求系統(tǒng)能夠在單路以太網(wǎng)電纜中支持多個應用，基于先進的通信協(xié)議，在復雜的工廠自動化系統(tǒng)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸的無縫銜接，提高數(shù)據(jù)收發(fā)的實時性與帶寬的充分利用。

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分布式驅(qū)動控制
當下的以太網(wǎng)技術已經(jīng)能夠?qū)⒖煽氐臅r延和信號抖動考慮在內(nèi)，對系統(tǒng)進行精確的控制。對于分布式的多個設備實現(xiàn)電機控制。

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時間敏感型網(wǎng)絡（time sensitive network，TSN）
TSN是目前國際產(chǎn)業(yè)界正在積極推動的全新工業(yè)通信技術。這一技術允許周期性與非周期性數(shù)據(jù)在同一網(wǎng)絡中傳輸。TSN的出現(xiàn)更好的服務時間敏感應用及系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)在準確的時間內(nèi)以最小的時間抖動進行傳輸。

實際上，現(xiàn)在回看各廠商對實現(xiàn)智能制造所需技術的描述，大家都認可其融合的特性，不過也會有不同的側重點。瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征談到人工智能（AI）的作用，他表示：“眾所周知，工廠自動化等工業(yè)設備對實時處理能力要求極高，嵌入式人工智能（e-AI）解決方案成為絕大多數(shù)客戶的首選。利用嵌入式人工智能單元使現(xiàn)有設備能夠使用人工智能進行推理執(zhí)行從而實現(xiàn)終端智能化，制造商們可以直接將e-AI技術集成到工廠設備中。”

瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征

Silicon Labs工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mikko Niemi的回答圍繞在系統(tǒng)集成方面?！肮溸\行中，系統(tǒng)之間的集成是最大的需求。隨著越來越多的公司希望將自己的庫存降到最低，物料流動的管理變得至關重要。這就要求進行大量的系統(tǒng)開發(fā)工作，這些系統(tǒng)可用于跟蹤制造中所使用的材料如何準時到達工廠，以及之后最終商品如何被運送至買方。這要求系統(tǒng)之間要無縫集成，并且需要供應商們能夠就數(shù)據(jù)交換接口達成一致。對于這些系統(tǒng)之間的任何交互，網(wǎng)絡安全都是要優(yōu)先考慮的事項，經(jīng)過驗證的安全數(shù)據(jù)交換機制不僅在數(shù)據(jù)交換中必須要使用，在數(shù)據(jù)收集和智能設備管理過程中也必須使用?！彼麑Υ酥v到。

Silicon Labs工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mikko Niemi

“未來工廠”的勾畫

基于對智能制造不同的切入點，實際上基于各家方案打造出來的智能制造系統(tǒng)會有所區(qū)別。然而，當我們將所有這些觀點進行融合之后，便能勾勒出一幅“未來工廠”的畫卷。

為了讓大家有更明確的概念，我們從恩智浦官網(wǎng)揭露出的“工業(yè)4.0”實現(xiàn)場景出發(fā)：

在智慧工廠場景下，超低功耗的攝像頭模塊實時監(jiān)控著收件區(qū)域，一旦在監(jiān)控區(qū)域范圍內(nèi)檢測到了人臉，后續(xù)人臉識別、物件識別、手勢識別便會被激活。在演示中，操作員離開推車，并將雙手高舉起來，表示工件已經(jīng)順利運達指定區(qū)域，示意系統(tǒng)可以開始操作。然后便是機器和系統(tǒng)的交互配合，識別系統(tǒng)進入低功耗待機狀態(tài)，等候下一次的工件運送。

（完整演示請看文章《智慧工廠里的黑科技，恩智浦帶你來揭秘》）

相信看過恩智浦演示案例的人都有一個體會，在“未來工廠”中，人為參與的環(huán)節(jié)將越來越少，更過的工作將由機器和系統(tǒng)配合完成。

對于“未來工廠”， Mikko Niemi也進行了描述?！拔磥砉S的定義非常接近于幾年前始于德國的工業(yè)4.0的定義。未來將會有越來越多的協(xié)作機器人，它們將與人合作來更靈活、更快速地制造產(chǎn)品。未來工廠也將擁有更高的靈活性，可以從生產(chǎn)一種產(chǎn)品轉向生產(chǎn)另一種產(chǎn)品，也可以確保實現(xiàn)更多的大規(guī)模定制生產(chǎn)，從而為最終用戶提供具有獨特功能的產(chǎn)品?！彼v到，“由于智能制造系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要和許多其它企業(yè)系統(tǒng)共享，因此基于云的SaaS（軟件即服務）解決方案越來越多地被采用。相比預裝軟件模式，這些系統(tǒng)可以支持更頻繁地安裝新的軟件版本。這樣還可使制造商專注于自己的主營業(yè)務，而不用去培訓IT員工來管理新的解決方案。軟件供應商正越來越多地提供混合模型，其中軟件是在云端的，但是也可以安裝在制造商的私有云中以解決安全問題?！?/p>

中國的智能制造

對于智能制造，中國有很明確的指標：“十四五”期間，中國規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)智能制造能力成熟度達2級及以上的企業(yè)超過50%，重點行業(yè)、區(qū)域達3級及以上的企業(yè)分別超過20%和15%。智能制造裝備和工業(yè)軟件國內(nèi)市場滿足率分別超過70%和50%。中國將建成120個以上具有行業(yè)和區(qū)域影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

在我們的專題采訪中，各廠商也談到了他們對中國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的看法。

談到中國制造業(yè)現(xiàn)狀，徐征表示：“目前中國的智能制造大體處于電氣自動化+數(shù)字化的階段，正在逐步向?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化+網(wǎng)絡化階段的轉型。大而不強是中國是制造業(yè)的瓶頸。”

他總結出現(xiàn)階段中國制造業(yè)呈現(xiàn)以下特點：

首先，中國制造業(yè)的細分領域眾多，在智能制造轉型期間，不同行業(yè)的發(fā)展速度參差不齊，實施的成本和落地的效率也各不相同。

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其次，各個行業(yè)乃至國家仍處于不斷地摸索和嘗試中，目前并沒有所謂的“最優(yōu)路徑”，所以這也要求相關領域的技術、產(chǎn)品設備、終端應用等要不斷地迭代升級，推陳出新以滿足快速、多元化的發(fā)展的需求。

在Mikko Niemi看來，“中國制造商正越來越多地采用智能制造技術和解決方案。這個階段的特點是制造高端產(chǎn)品和生產(chǎn)更復雜的產(chǎn)品。采用智能制造技術的典型行業(yè)包括復雜電子產(chǎn)品裝配、生產(chǎn)完整產(chǎn)品裝配組件的離散制造，以及用于大型工業(yè)設備或工業(yè)車輛的高精度零件加工?！?/p>

他認為：“中國工廠的發(fā)展方向主要是從收集的數(shù)據(jù)中獲取有價值的成果，并系統(tǒng)性地利用這些成果去優(yōu)化現(xiàn)有的運行狀況或推動產(chǎn)生未來對制造業(yè)的投資。此外，還有許多制造商尚未投資于智能制造，這可能是由于缺乏對其好處的認識或者其并非優(yōu)先的投資對象，例如，更愿意投資于新的生產(chǎn)能力而非為現(xiàn)有生產(chǎn)線投資智能裝置?！?/p>

看完業(yè)界的觀點，其實和中國工信部的定義非常相似。中國工信部明確表示，中國屬于制造業(yè)大國，但非技術大國，將繼續(xù)位列全球制造業(yè)的第三梯隊。

當然，中國在智能制造的發(fā)展上也不全然都是落后者的姿態(tài)。David Ho便在采訪過程中指出了一些積極的方面?！爸袊茉缇驼J識到，實現(xiàn)這一長期目標的關鍵之一是實施相比以太網(wǎng)更高速高效的通信手段，而以太網(wǎng)至今仍然是工業(yè)自動化的核心，許多制造工廠仍然采用傳統(tǒng)的現(xiàn)場總線解決方案作為規(guī)范。隨著5G的到來，中國具有前瞻性的通信基礎設施正在引領全球競爭力的發(fā)展步伐。這在智能制造領域提供了巨大的競爭優(yōu)勢，因為中國已經(jīng)建立了有效的5G基礎架構，這為在整個中國工業(yè)基礎 (包括智能工廠內(nèi)部的戰(zhàn)略整合) 上實施基于5G的應用鋪平了道路?！?/p>

當然，他也指出，為了真正實現(xiàn)工業(yè)4.0和類似概念愿景的目標，中國應該掌握機器學習 (Machine Learning, ML) 和人工智能等不斷發(fā)展的技術。然后，中國以及全球其他市場應當滿足數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)檢索的需求。我們現(xiàn)在討論的是TB (terabyte) 和PB (petabyte) 范圍內(nèi)的大量數(shù)據(jù)，而云存儲是行之有效的解決方案，但是在“邊緣”或“本地”設備上處理數(shù)據(jù)卻可以提供更快速，更敏捷的效率。

實際上，在ML/AI領域，可能不是簡單地說中國向世界各地學習；我們很快可能就會在這個游戲規(guī)則上逆襲 —— 世界各地要向中國學習。

面向智能制造的解決方案

來自恩智浦

時間敏感網(wǎng)絡，OPC UA發(fā)布，工業(yè)PLC
恩智浦Layerscape LS1028A工業(yè)應用處理器基于強大的多核Cortex-A72，集成以太網(wǎng)控制器支持TSN，帶有豐富的工業(yè)接口以及可配置的加密分流引擎。另外還集成了GPU與LCD控制器滿足一定人機交互的需求，可應用于智慧工廠網(wǎng)絡管理，OPC UA客戶端。

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豐富的人機交互，機器學習
恩智浦i.MX 8M Plus應用處理器基于強大的4核Cortex-A53，集成神經(jīng)網(wǎng)絡加速單元，MIPI顯示與攝像頭接口，并集成了圖像處理單元（ISP）用于圖像處理與圖像增強，能夠勝任智慧工廠的動作識別，人臉識別，工廠實時監(jiān)控系統(tǒng)等。i.MX 8M Plus應用處理器專注于機器學習和視覺、高級多媒體以及具有高可靠性的工業(yè)自動化，適用于智慧工廠的人機交互，圖像識別應用。

來自Molex莫仕

中國工業(yè)基礎上實施基于5G的應用鋪平了道路。然而，5G技術對突破性天線設計提出了重大要求，天線設計需要MIMO技術以及波束形成和波束控制功能。在這個方面，Molex莫仕在天線設計領域多年積累的寶貴經(jīng)驗可以發(fā)揮重要的作用。

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mmWave 5G的設計不僅需要關注天線，還需要注意天線的饋電、跡線和連接。這些連接器的額定速率必須超過10 GHz。對于每個高頻5G設備而言，要從每臺設備上的5G電子裝置獲取信號，需要特別關注端到端信號的完整性。對于信號完整性的重視，將會決定這些設備的運作性能以及如何利用超高速5G信號。Molex莫仕的產(chǎn)品組合和設計技能則可以完全滿足這些要求。對于下一代網(wǎng)絡的無縫部署，精心設計發(fā)送和接收5G頻率信號的組件是至關重要的。

此外，大功率以太網(wǎng)供電 (PoE) 技術在智能制造的推進中也起到了關鍵性的支持作用。

來自瑞薩電子

瑞薩電子的微處理器和微控制器（MCU & MPU）解決方案立足于終端智能，可協(xié)助制造商滿足智能工廠應用不斷變化所需的實時性、安全性和連接性需求。

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瑞薩電子RZ/T1嵌入式人工智能（e-AI）解決方案是利用嵌入式AI單元使現(xiàn)有的終端設備實現(xiàn)智能化，可應用于數(shù)據(jù)收集、存儲、分析、控制等過程中。該e-AI解決方案可以直接嵌入到目前已有的工業(yè)制造裝置中，在終端設備上通過e-AI預判設備是否產(chǎn)生異常，同時將異常預警上傳至生產(chǎn)管理系統(tǒng)，這種邊緣計算能力大大得減少了網(wǎng)絡帶寬與功耗，實現(xiàn)了終端設備的在線智能化。在客戶的實際應用中，產(chǎn)品良率提高至99.5%以上。

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面向數(shù)據(jù)安全問題，EtherCAT安全驅(qū)動系統(tǒng)解決方案和RX安全解決方案可以幫助用戶解決相關問題。

來自Silicon Labs

為幫助企業(yè)部署數(shù)字化，Silicon Labs提供諸如Wi-SUN等無線協(xié)議解決方案，它們可以自動建立并修復傳感器之間的連接。

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在云端交互方面，Silicon Labs通過提供工具和示例代碼來支持基于云的市場，這些工具和代碼可支持無線芯片輕松實現(xiàn)無縫的云連接。Silicon Labs擁有的優(yōu)勢之一是開發(fā)人員可以從同一個來源獲得一組完整的工具。與依賴第三方工具和集成開發(fā)環(huán)境（IDE）的供應商相比，這有效減少了潛在的兼容性問題。對企業(yè)數(shù)字化而言，底層代碼具有巨大的潛力。

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同時，Silicon Labs可以為企業(yè)提供廣泛的數(shù)字化優(yōu)勢，當中就包括無線連接技術，其可用于通過傳感器對現(xiàn)有機器設備進行改造或開發(fā)可優(yōu)化工業(yè)資產(chǎn)使用的預測性維護解決方案。

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