驱动机器人智能制造，新时达的数字孪生探索路上走出多远？

机器人越来越多时候被放大到智能制造里，机器人是智能制造的核心，未来工厂机器人将接管一切，机器人因此也要适应智能制造的发展方向。

数字孪生对智能制造产生非常大的影响。从智能制造发展方向上来讲，数字孪生在整个愿景驱动下，由卓越制造体系、全场景客户价值、创新业务模式这三大抓手，及数字化能力和组织能力两大基本点，共同构成中国制造业转型升级的核心要素。

其中，卓越制造体系是基本。卓越制造体系包括了精细化管理和决策、动态需求和供应规划管理、柔性生产以及全价值链的可追溯性；全场景客户价值主要是站在客户的角度，通过个性化用户体验、数字化产品追溯和新销售渠道创造新价值；创新业务模式是指上下游协同、服务型制造、C2B、产业链平台等。

数字化能力也很重要，其包括统一的数据治理体系、多级协同的工业互联网架构、云化服务化的系统平台以及智能制造技术平台；组织能力包括专门的数字化项目实施团队、领导力与敏捷化组织、数字化人才培养计划等。

▍全价值链建设

目前，机器人集成已经呈现数字化、信息化、网络化三大趋势。因此，全价值链建设非常关键。

全价值链建设模式简单展开理解，即制造端来订单制造交付的过程。订单交付过程和订单获取过程，与直接端到端的制造方式完全不同，目前看来是传统制造向智能制造转化重要的过程，也是在未来完全可能实现的，很多企业正着力入手进行的关键。

所谓的全价值链智能制造，是为了应对生产制造场景的变化。其重要的概念性变化在于，企业不仅仅是只生产企业订单，而是客户订单也能直接从某一个终端用户而来。从互联网和电商的角度来讲，消费者才是实际上真正的终端，因为互联网信息化程度提升，使得整个生产制造流程的过程效率和透明度愈发提升，因此未来在制造端开始的工作，往往都是从消费者需求开始，最后发展成企业制造直接对接结合到终端的模式。

因此，未来整个智能制造和生态链将发生巨大变化。企业要去考虑包含了个性化的用户体验，数字化产品追溯，客户触达渠道等全场景下的客户价值。而在整个价值链里，信息流和物流无疑是最重要的事情。未来智能制造简单来说，也是整个把从原材料一直到终端产品，直接交付到消费者手上的实现过程。但在目前状况下，整个信息链虽然已经起到很大的作用，实际上却依旧不那么通畅。

基于这样的想法，未来的商业模式、业务模式必然会发生巨大的变化。蔡亮提出，阿里的犀牛平台概念前段时间被人们熟知，就是非常彻底的M2N的模式。这种制造模式下，制造端需要考虑如何配合需求和变化，信息化体系、制造体系、交付体系、财务体系也需要考虑如何跟上需求的变化。智能制造带来变化的需求，对企业来说，如何构建数字化技术，也涉及很多的方面，但要想满足需求，数字能力是基础，信息流也需要因此更加通畅。一旦其中某个环节无法完成，就都是空中楼阁。

另外，整个的组织模式也会发生变化。整个组织方式将会思考如何去实现M2N的架构构建，去保障智能制造的模式转变，因此，相对应配套的人员能力、人员部署方式、激励模式和商业模式也都会发生变化。

▍机器人与智能制造

机器人是智能制造非常重要的环节，未来机器人替代人已经成为共识。蔡亮认为，2020年在疫情之下，机器人需求量被大大放开，也证明了智能制造中机器人的地位。但现在也发现，传统制造业向智能制造升级，不光只是当初大多数人认为的成本因素制约，整个制造模式本质上都根本应付不了特殊情况下的要求。

但蔡亮也提出，机器人想要接管一切，必须提高机器人的基础性技术。人类需要智能化的机器人，包括有加视觉和触觉更接近人，能对于周边有信息反馈，有信息通道进来信息后，机器人可以做出自主的反馈，这个才算是智能机器人。

“有了机器人是不是代表整个智能制造有变化？未必。”蔡亮说，“因为所有的信息通道并不是一个人看到那么简单，还有整个价值链信息的汇总。先汇总再流动、拆解到制造的每个环节，所以机器人掌管一切，需要有信息来源和整个信息保障的通道。”

在整个制造环节里，其实也存在基础的智能制造模型，如何加入信息化、数字化、物理化过程是仍然存在的难点。

从设计端开始，信息流进来后到模拟仿真，到虚拟实现，再到交付实现，这种方案下需要全方位模块架构，从而进一步延伸出细分领域，这个理论下的模型，还有存在缺陷的地方，例如在实际制造当中会发生许多不可控变化，例如模型往往只包含工程端到交付端，最前端的架构如何建设还有很多功课要补，因此大多企业对此也仍然都在摸索和实践中。

▍数字孪生技术应用

因此，蔡亮认为，所谓的数字孪生技术，就是把信息化以及虚拟化，能与实际场景对应，所见即所得构建智能制造的环节。

蔡亮以一段视频展示了新时达在虚拟场景下可以看到的工厂如何部署，如何架构的实践案例。他认为，通过数字化方式，企业能去模拟智能工厂下生产的效果，可以从制造性、经济生产效率提升、虚拟调试、整场物流设计与数字设备的现场虚实联动实现互动，再加上整个线速物理引擎的全面支持，从设计质量、设计效率实现实施精确性的提升。

其中，虚拟试运行是基于数字仿真技术的电气调试技术。其能通过仿真环境与物理的PLC、HMI等自动化设备的结合，完成对PLC程序和机器人程序的联合调试，在施工前即可实现设计和程序的提前验证，从而降低风险成本，提高工程质量。

虚拟调试技术可在虚拟环境中调试 PLC 代码，通过以虚拟方式仿真和验证自动化设备，可以保证设备的表现能够达到预期，再将这些代码下载到真实设备中，可大幅缩短现场调试周期。

新时达在尝试这些数字孪生新技术的同时，也采取了3D扫描技术，尝试直接还原现场的环境。3D扫描工具也是视觉工具，能去扫描正常范围并重新调整工厂结构。通过逆向工程，企业在原有基础上数字化虚拟仿真智能工厂架构。通过扫描中心的3D建模，新时达能构图出基础3D模型，从而在旧工厂改造时比人工还原和设计更具效率。

通过3D扫描后，整场厂房结构的3D建模能被重新架构，变成虚拟智能工厂架构。“未来工厂设计的时候就会慢慢进入这样的模式，以3D扫描建模能把设备建模同时放进去，得到跟实际非常接近的智能工厂设计。”蔡亮解释到。

但设计完成并不代表结束，新时达在这样的模型下，还尝试去进行虚拟试运行，从而可以判断每个设备和零部件安装是不是与跟实际状况符合，能不能达到要求去做试运行。通过在虚拟调试实验环境下进行工作，新时达也能在虚拟环境下面生成相应程序代码，将来直接使用到实际应用中。

据蔡亮介绍，新时达目前也已经陆续将虚拟化设计在小的项目开始进行尝试，且得到了很好的实际应用的效果。

在未来，数据汇总对设备未来维护和提高将起到越来越大的作用，企业抓经营化数据将会直接生产提高数据，也是对设备目标广泛提高精细化管理的依据。

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