李培根:中国制造业必须从“工业2.0”开始补课!
“中国现在大多数企业还处在‘工业2.0’状态,要推进智能制造,就必须补课‘工业2.0’,普及‘工业3.0’,从基本的自动化、数字化做起。”
在山东工业转型升级高峰论坛上,*院士李培根围绕“智能制造实践中应注意的若干问题”作了专题报告。
他认为,智能制造更多是一个过程,在这个过程中不能忽略人的因素,也要关注节能、服务、个性化等新目标,更需要开放和分享的态度。而对于国内多数企业而言,自动化、数字化仍是重要基础和现实追求。
打牢自动化、数字化基础,关注个性、节能新目标
李培根认为,“中国制造2025”的目标是实现制造大国向制造强国迈进,深入推进工业化和信息化深度融合,德国已经在推进“工业4.0”,也就是以智能制造为代表的新一轮工业革命。但是就现况来说,中国制造业尚处在“工业2.0”后期的发展阶段,眼下必须要在“工业2.0”方面补课,做好自动化;努力普及“工业3.0”,做好数字化技术的应用,这样才能为将来进入“工业4.0”打牢基础。尤其是机械行业,应该从数字化、数控一代做起,把整体水平提上来。
在普及自动化、数字化的同时,也要关注世界工业潮流,国内的企业家需要关注一些新的目标。李培根说,制造业技术的目标包括产品性能、效率和质量、绿色和节能、服务等四个方面,企业家们已经意识到产品质量的重要性,但在绿色、服务、个性化等方面可能还需要多学习。他举例说,用智能注塑机做出来的塑料产品,节电量超过60%,耗能少了,效益高了,所以说通过一些智能技术去追求绿色节能的目标,实际上也是对产品和企业的一种提升。
学会开放与分享,不要怕钱被别人赚了
制造业需要开放创新的精神。李培根说,不管一家企业做的设备多么*,在世界上多么有影响力,都不可能*主宰整个行业。在努力发展智能制造的过程中,要进步和突破,就必须采用开放系统。美国的许多制造企业提倡积木式创新,就是把不同生产要素模块化,由不同的企业进行研发与生产,随后再像搭积木一样组装起来,zui终形成一个完整的产业链条。李培根强调,智能科技是一个复杂的协作系统,需要多个单位紧密协作,单打独斗的创新时代已经过去,开放协作才能创新和进步。“说到底,就是不要怕钱被别人赚了”,他笑着说。
谈到开放,就不得不说说与之关系密切的分享经济。李培根说,人们现在已经感受到消费资料的分享所带来的好处,比如滴滴打车、拼租拼车等等。那么,生产资料可以分享吗?当然可以。他举例说,一些工厂有非常好的设备,但是利用率很低;另一些企业恰好需要做一个新的零部件,花钱买一整套生产设备实在不划算。这时候就需要分享,制造业的分享经济模式就是通过以租代买、按时计费、按件计费的方式,降低购买设备的成本,让中小企业可以低成本、低门槛地使用一些更的制造资源。
智能制造离不开“匠心”,不能盲目“机器换人”
李培根认为,在推进智能制造的过程中,匠心与人的作用往往很容易被忽视。他曾到访美国、日本等国家的一些企业,发现越是工业化程度很高的企业,对人的作用越重视。比如,“专注、至善”的匠心是机器无法取代的,日本一家做微电子制造的企业,在某种机器终止生产后,7年内仍继续提供零部件以供维修更换;大名鼎鼎的DNK科研企业仅有100多名员工,始终秉承“技巧与匠心,在技术中生息”这一理念,做到了光机电行业的位置。“智能制造不断推进,人和匠心如何渗透其中,生生不息呢?”李培根说,不管智能技术发展到多么*的程度,这个问题都不应该被忽视。
“我不建议盲目地机械化。”李培根说,工业行业迅速发展,在号召“机器换人”的时候,往往为求发展而忽视了企业本身的条件,这就很容易使得一些企业超越自身条件,刻意去做机械化。李培根说,他自己就是搞机械、自动化出身,对于机械化、自动化的意义再清楚不过,这不仅能提高生产效率,还舍去了人工操作的不确定性,从而更有利于保证产品质量。但问题是,盲目地倡导机械化容易导致对人的作用的忽视,以目前一些企业的现状来看,这是没有必要的。
未来的智能技术要让机器“听懂”人话
如果以后进入智能制造时代,工业行业充满数字与机器的话,人是否会陷入数据与机器的枷锁呢?面对这样的疑问,李培根认为,新工业革命的一个重点就是机器与人的交互学习,不是单纯的一方操控另一方,而是要让机器“听懂”人话,明白人的意图,让机器与人像搭档一样协同合作。
李培根说,传统的机械化是由人来操作机器,指挥它应该做什么,而未来智能技术的发展,则是逐步让机器也会“说话”。比如在设备上安装很多传感器,收集大量数据,通过分析反馈数据与人类对话,告诉我们这部机器的健康状况如何,生产的零件质量怎么样等等。
未来真正的机器与人之间的关系,是双方能够更好的协同、学习,机器从人的指令中学到一些东西,然后能把这些东西当做经验存储起来;同时人在一定的条件下也可以向机器学到新东西。李培根说,这里的“协同”实际上是对机器提出了更高的要求,现在已经有不少机器人问世,要让这些机器人独立工作并不是很难,而要让机器人揣摩人的意图并与人合作,在技术上难度就更高了。
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