工業(yè)4.0、智能制造、機(jī)械手臂、各式傳感器……近年來,當(dāng)人們在談?wù)摰缴a(chǎn)制造智能化時(shí),經(jīng)常會(huì)提到以上這些概念。有些人甚至還會(huì)直接討論到全自動(dòng)化工廠、“關(guān)燈工廠”等這樣的終極目標(biāo)——例如Tesla的制造工廠。但制造業(yè)不是互聯(lián)網(wǎng),沒有太多的捷徑或者商業(yè)模式可以使得“破壞式”的創(chuàng)新在短期內(nèi)產(chǎn)生。Elon Musk也認(rèn)為在過去的工廠里,“Humans are Underrated”,人類的價(jià)值被嚴(yán)重低估了。他燒了巨額的金錢來追逐終極形態(tài)的全自動(dòng)化工廠,但特斯拉的工廠里目前仍有3萬多員工。很顯然,燒錢這樣的游戲模式并不適用于所有人。隨著近幾年科技的發(fā)展,“協(xié)作”才是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化真正的下一個(gè)發(fā)展階段。
工廠在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化或智能化的進(jìn)程里,有幾個(gè)簡單直觀的衡量指標(biāo)。在目前階段,工廠在生產(chǎn)制造端引入新技術(shù)時(shí)可能會(huì)碰到以下問題:
第一,生產(chǎn)線產(chǎn)品的利潤是否足夠支撐新科技的導(dǎo)入。這其實(shí)是個(gè)“雞和蛋”的問題:當(dāng)產(chǎn)品利潤不佳時(shí),只有提高標(biāo)準(zhǔn)品的產(chǎn)量才有能力覆蓋科技的導(dǎo)入成本;而當(dāng)產(chǎn)品只獲得極小量的訂單時(shí),又會(huì)出現(xiàn)“智能不足的自動(dòng)化導(dǎo)入”——即生產(chǎn)彈性不足的問題,最終還是看不到收回投入成本的時(shí)間表。所以一般情況下,除非工廠擁有充足的資金(如特斯拉),或者擁有足夠量的訂單,才有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)智能化升級。這也就不難理解,當(dāng)生產(chǎn)線還在做利潤低至10%的平板電腦時(shí),為什么很難導(dǎo)入新的智能化方案來改進(jìn)效率。
第二,是否有適合自身業(yè)務(wù)的完整端到端解決方案。生產(chǎn)過程是具備流動(dòng)性的,同時(shí)這個(gè)過程需要整合前期的供料、設(shè)計(jì),以及后期的物流等環(huán)節(jié)。新科技的直接深度導(dǎo)入,可能會(huì)導(dǎo)致任何單一環(huán)節(jié)的停滯,或者即便單一效率出現(xiàn)增長,卻無法解決最終產(chǎn)出的問題。比如,某些工廠對電性測試環(huán)節(jié)進(jìn)行升級,但卻遲遲卡在用人工進(jìn)行產(chǎn)品表面的品質(zhì)檢測的(視檢)階段。對十幾年前大量的工廠痛苦地導(dǎo)入ERP的歷史有所了解的人,應(yīng)該能很容易體會(huì)到新科技的直接導(dǎo)入,可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果——工廠的ERP平均導(dǎo)入成本在50萬美元左右,但最大的問題在于新流程與人工進(jìn)行磨合與訓(xùn)練的時(shí)間過長,導(dǎo)致效率低下。
第三,是否能夠讓系統(tǒng)、機(jī)器與人快速磨合適應(yīng)。工廠由人、系統(tǒng)、機(jī)器三者共同組成,有一定的管理流程包袱,且三者之間環(huán)環(huán)相扣。工廠的項(xiàng)目經(jīng)理們經(jīng)常會(huì)抱怨,大量的時(shí)間成本會(huì)消耗在處理系統(tǒng)與人之間的協(xié)調(diào)問題上。
第四,是否有健全的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施。許多機(jī)器、流程、環(huán)境數(shù)據(jù)、采購檢測等都缺乏完整的數(shù)據(jù)整合,或者干脆還是在用紙來記錄。但這方面的主要問題不在于工廠不愿智能化,而是單次升級的成本對他們來說過于巨大。
因此,所謂的“協(xié)作”,指對生產(chǎn)制造環(huán)境進(jìn)行最小限度的改造,充分將現(xiàn)場的作業(yè)人員與既有的環(huán)境流程進(jìn)行整合。例如,海能達(dá)的智能制造試點(diǎn),采用了11臺(tái)6軸機(jī)械手臂與工人協(xié)作的方式進(jìn)行生產(chǎn),與傳統(tǒng)的手工產(chǎn)線相比,人員投入減少52%,產(chǎn)出率提升38%,產(chǎn)品質(zhì)量提升10%。人與機(jī)器協(xié)作產(chǎn)線的建設(shè),極大地提升了制造商的靈活性,從而使得應(yīng)對客戶多品種、小批量生產(chǎn)需求的能力也隨之提升。這種模式把標(biāo)準(zhǔn)化的操作交給機(jī)器,把靈活化的操作留給人工,機(jī)器與人的協(xié)作實(shí)現(xiàn)了更靈活、更高效、成本更低的產(chǎn)線升級。再比如,機(jī)械手臂大廠(如ABB、KUKA、FANUC、Universal等),都把協(xié)作機(jī)械手臂視為旗下的明星產(chǎn)品,但相關(guān)的專利會(huì)在近兩年左右的時(shí)間內(nèi)到期,這樣會(huì)給更多的白牌手臂更多的機(jī)會(huì),也會(huì)讓這個(gè)市場迅速普及化。根據(jù)日本機(jī)器人工業(yè)會(huì)(JARA)統(tǒng)計(jì),2025年全球協(xié)作型機(jī)器人市場規(guī)模將增長至340億人民幣,相比2017年的29億人民幣增長11倍。
但其實(shí)“協(xié)作”并不僅限于機(jī)械臂的應(yīng)用,我們看到海外圍繞此領(lǐng)域優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)公司涵蓋機(jī)器視覺的應(yīng)用、傳感器的布建、無人運(yùn)輸車,以及機(jī)器數(shù)據(jù)化等,這些也都是實(shí)現(xiàn)“協(xié)作”的切入點(diǎn)——輕度介入既有的流程與環(huán)境,優(yōu)先實(shí)現(xiàn)小部分或單一功能的智能化。日前,專注于海外早期科技項(xiàng)目投資的聯(lián)想之星 Comet Labs 篩選了一批位于美國的在該領(lǐng)域的頭部創(chuàng)業(yè)公司,帶領(lǐng)他們深入中國制造業(yè)探討技術(shù)引入可能性。這其中,Arch Systems 通過讀取各式機(jī)器的底層數(shù)字信號來連接不同廠商、不同年代、功能各異的生產(chǎn)機(jī)器,為人與機(jī)器的協(xié)作打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ);Canvas 將自動(dòng)駕駛的技術(shù)運(yùn)用在混雜不規(guī)律、非結(jié)構(gòu)化的工廠環(huán)境中,完成基本的運(yùn)輸服務(wù);Ready Robotics 充分運(yùn)用自身強(qiáng)大的軟件開發(fā)實(shí)力,在不同廠商型號的機(jī)械手臂之間完成開發(fā)管理的整合,簡化了導(dǎo)入學(xué)習(xí)與提升制造細(xì)節(jié)修改的彈性;Augury 在機(jī)器外部聲音與震動(dòng)方面有深入的機(jī)器學(xué)習(xí)成果,特別是在應(yīng)用馬達(dá)的工廠中管理設(shè)備的運(yùn)作;PsiKick 則致力于研發(fā)無源的傳感器芯片,解決傳感器布建痛點(diǎn),達(dá)成基礎(chǔ)智能化環(huán)境的普及。
這些海外企業(yè)與中國實(shí)體制造業(yè)的面對面溝通,反復(fù)驗(yàn)證了上述論點(diǎn),無論是中國的工廠還是美國的工廠,導(dǎo)入智能化的過程都不可一蹴而就,需要一步步從各個(gè)環(huán)節(jié)中去改善——先選擇輕度地介入既有的生產(chǎn)流程,在等待實(shí)際驗(yàn)證之后,再迅速進(jìn)行大規(guī)模的導(dǎo)入。首先,IIoT及工業(yè)4.0的市場巨大,根據(jù)IDC對2016年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資支出統(tǒng)計(jì),支出金額排前三的行業(yè)分別是制造業(yè)(1780億美元)、交通運(yùn)輸業(yè)(780億美元)和公用事業(yè)(69億美元)。其次,IIoT和工業(yè)4.0具備長周期的特性,一旦驗(yàn)證ROI,就會(huì)收獲長期合作的客戶伙伴?,F(xiàn)在所有制造業(yè)企業(yè)都面臨著人力成本大幅上漲的壓力,都在期待AI智能化能夠?yàn)槠浞謶n,他們也都在進(jìn)行不同程度的技術(shù)驗(yàn)證與測試——這進(jìn)一步證明,IIoT及工業(yè)4.0的市場潛力無窮。
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原文標(biāo)題:麒麟970到底有多牛?
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