“冷思考”辨析智能制造熱潮中的六大誤解

在過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里，當(dāng)談到智能制造，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)很多對(duì)智能制造的碎片化的理解容易造成人們對(duì)智能制造理解的片面性從而產(chǎn)生誤解，而在智能制造熱潮中常見以下的六大誤解：

1. 制造本身是有Know-How的

無(wú)論是傳統(tǒng)制造，還是智能制造，核心點(diǎn)仍然是制造本身，因?yàn)橹圃焓怯蟹浅Ｓ凭玫臍v史，而制造的運(yùn)營(yíng)管理，泰勒制、戴明環(huán)、TPS、敏捷制造，這些本身也是Know-How，制造是一個(gè)工程，如何讓其約束到最經(jīng)濟(jì)本身是有Know-How的，主要來(lái)自于現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)豐富的制程管理人員、品質(zhì)工程人員。而如果在這方面的基礎(chǔ)較為薄弱，那么，所有技術(shù)就無(wú)法被落地實(shí)施。

2. 技術(shù)是傳承，而非割裂

人們喜歡把智能制造與傳統(tǒng)制造割裂開，好像智能制造就高級(jí)了，實(shí)際上智能制造并不高級(jí)，智能制造本身只是因?yàn)閭€(gè)性化的需求，使得必須尋求新的智能技術(shù)來(lái)幫助企業(yè)，它甚至某種意義上是一種被迫行為，因?yàn)榇笠?guī)模生產(chǎn)才是最成熟的，而智能制造是對(duì)制造的延續(xù)，它是一個(gè)過(guò)程，從幾十年前人們就在尋找解決辦法了。另外一種是把自動(dòng)化與智能化分開來(lái)看，似乎這兩個(gè)是獨(dú)立存在的，其實(shí)，自動(dòng)化本身一直在引用新的IT技術(shù)，結(jié)合本身的行業(yè)屬性進(jìn)行再次開發(fā)，融入到應(yīng)用中解決問(wèn)題，智能本身并非是所謂的AI的專利，自動(dòng)化一直在這條道路上孜孜以求。

3. 技術(shù)是有經(jīng)濟(jì)性的

技術(shù)必須擁有經(jīng)濟(jì)性支撐才能更好的推進(jìn)前行，但是技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性是需要不斷的測(cè)試驗(yàn)證過(guò)程才能落地的，不是突然就有的經(jīng)濟(jì)性，而很多智能制造所涉及的方法、技術(shù)都是經(jīng)過(guò)一代又一代的產(chǎn)業(yè)人通過(guò)工程不斷優(yōu)化出來(lái)的。AI因?yàn)樾酒杀鞠陆挡砰_始為大家關(guān)注的，而數(shù)字孿生也是因?yàn)檐浖惴ǚe累到一定程度才有應(yīng)用的可能的。

4. 制造必須服務(wù)于戰(zhàn)略

制造只是實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略的一環(huán)，如果企業(yè)自身沒有明確的贏得客戶的盈利模式，那么就無(wú)法正真意義上的實(shí)現(xiàn)制造。

5. 技術(shù)必須服務(wù)于制造本身

有了企業(yè)戰(zhàn)略，有了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的規(guī)劃，才能去制造，在設(shè)計(jì)規(guī)劃階段，需要考慮可制造性、以及質(zhì)量控制，這些都必須依賴于規(guī)劃，而不是技術(shù)決定制造，這個(gè)邏輯順序是需求拉動(dòng)技術(shù)。

6. 智能制造并非是制造+AI

人們把制造的智能賦予了AI，似乎AI來(lái)了就智能了，其實(shí)，從統(tǒng)計(jì)學(xué)+野蠻的算力角度來(lái)說(shuō)，AI可以解決一部分問(wèn)題，但是，工業(yè)的數(shù)據(jù)并非是大數(shù)據(jù)，這需要精準(zhǔn)的DoE設(shè)計(jì)（Design of Experiement）,構(gòu)建有效的測(cè)試模型，對(duì)工藝進(jìn)行驗(yàn)證，因?yàn)槿绻a(chǎn)生了大量的故障數(shù)據(jù)這對(duì)于機(jī)器制造商、產(chǎn)線提供商來(lái)說(shuō)，就會(huì)意味著退出市場(chǎng)，這里的大數(shù)據(jù)是不可接受的，因此，就目前來(lái)說(shuō)，AI必須與機(jī)理模型來(lái)結(jié)合，并且在有限的范圍解決問(wèn)題。

智能制造不是一蹴而就的。尤其對(duì)于包裝智能制造廠家來(lái)說(shuō)，需要‘一根筋’地堅(jiān)持制造，以‘工匠精神’長(zhǎng)長(zhǎng)久久地做下去。

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