搞“制造”，應精于機械、工藝、產品和自動化等工程問題；而搞“智能”應精于工程建模、機器學習（基于在線數據）和智能系統(tǒng)架構開發(fā)。

 

    從不銹鋼制管機機械化、自動化、數字化和智能化的角度探討智能制造現狀，以及不銹鋼制管機應有的努力方向。

 

    30年來，不銹鋼制管機在智能制造領域，各國從早期側重于智能設計的數值模型和離線模型，發(fā)展到以智能制造過程優(yōu)化為目標在線智能系統(tǒng)，從傳統(tǒng)行業(yè)進軍新興行業(yè)。

 

    不銹鋼制管機即使在早先智能制造這一術語尚未在世界范圍流行的時期，這些公司就已經在做高端制造業(yè)的數據采集、工程建模、機器學習和智能系統(tǒng)架構開發(fā)，通過智能軟件產生出生產過程的最優(yōu)參數組合，轉給基礎自動化執(zhí)行。

 

    不銹鋼制管機企業(yè)完成了項目的工程問題建模和智能系統(tǒng)開發(fā)，以及關鍵工具參數離線測量和在線軟測量，盡管所提供數據基本滿足以數據看板為代表的數字化制造，但是現場提供高質量數據并不容易。不銹鋼制管機企業(yè)對于遺漏數據的問題沒有明確的懲罰制度，導致現場數據完整性較差。小企業(yè)往往根本無法采集所需要的高質量數據。

 

    考察智能制造基本要求，從對相關要求的滿足程度可以探測出各國智能制造的基本現狀。首先必須對不銹鋼制管機工程問題和工程參數進行建模，然后利用所采集到的高質量數據進行模型的機器學習；此后的模型則與機械設備和生產現狀深度綁定?；谶@些可以開發(fā)出智能系統(tǒng)，繼而產生出即時可變的、一直是最優(yōu)化的生產參數，交給基礎自動化執(zhí)行。

 

    當不銹鋼制管機生產過程不夠優(yōu)化時，首先在無自動化的情況下進行診斷分析；這可以認為是在機械化層面。直到相關的問題都解決了，才對自動化問題進行審核。所有這一切都可以通過數字化加以快速診斷和總體確認，即當現場采集到高質量數據時，可以通過數據鑒別出哪個環(huán)節(jié)是弱點。

 

    不銹鋼制管機所處的機械化、自動化、數字化和智能化階段目前國內很多較弱的企業(yè)仍然在機械化階段，較好的企業(yè)則在機械化、自動化和數字化階段。雖然通過數據看板能看出很多問題，但這只是在自動化和數字化領域的“補課”。不銹鋼制管機企業(yè)數據質量是各家的軟肋。

 

    側重于扶持不銹鋼制管機智能化（對于自動化，數字化和智能化的扶持加以區(qū)別。很多企業(yè)在自動化和數字化方面已經嘗到了甜頭，縱然在這些領域扶持力度不夠，他們也會為著自己的利益而努力；但是不銹鋼制管機的智能化剛剛開頭，智能化的要求除了計算機系統(tǒng)和數據采集之外，更需要很深入的工程背景，所以智能化的難度要比數字化高很多；

 

    促使不銹鋼制管機企業(yè)注重數據質量：數字化只有在達到智能制造的數據質量要求時才應該得到資金扶持；如果數據不齊全，甚至有假數據等，不應該扶持。

 

    數字化中，數據質量是關鍵。不銹鋼制管機企業(yè)數據質量不足是關鍵障礙。除了技術之外，管理是阻礙數據質量的主要因素，多數企業(yè)對數據丟失沒有足夠的懲罰力度。智能化是凌駕于機械化、自動化和數字化之上的最高級制造過程，對數據質量的要求遠遠高于數字化。

 

    當前不銹鋼制管機在何為真正的智能制造方面誤解頗多，很多作為智能制造必要基礎的數字制造甚至自動化制造，被當成了智能制造。

 

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