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质量平衡与智能制造

发布时间:2017-05-09 作者:郭朝晖 
我博士论文是研究非线性控制的,深知非线性系统中有很多人们难以想象的怪事。
    我博士论文是研究非线性控制的,深知非线性系统中有很多人们难以想象的怪事。现在想来,创新其实也是非线性的,也常常超出人的想象。比如,最近的两个心得:
 
    1、 我原来预计,未来智能工厂的操作工可能被减掉,但维修维护、异常处理人员不可替代。但现实中可能是:先让操作工的工作变少,并让他们掌握维修维护、异常处理的技能,进而把维修维护、异常处理人员减掉。但换个角度看,原来的理论还是成立的:让操作工演化成维修维护、异常处理人员。
 
    2、我一直认为,智能制造是以高质量、高端制造业为基础的。但现实中出彩的却是红领、尚品这些相对低端的制造企业。但换个角度看,原来的观点也确实成立:因为他们的产品足以满足用户对基本质量的要求。其次,他们还利用了世界上最智能的设备:人类。
 
    其实,“质量”高低有两种衡量方法:一种是用绝对指标、用可测量的形式标定的;而另外一种是相对的、是“用户满意”表征的。常规意义下的高质量常常指的第一种,而智能制造侧重的质量,往往是第二种。
 
    绝对意义下的“高质量”往往是被用户逼出来的。
 
    比如,工业机器人对其零部件精度要求很高——因为机器人要用来加工别的产品。自己的精度不高、加工出来的产品精度怎么可能高呢? 而且,高端机器人需要长期维持“高精度”: 一旦精度出了问题,整条生产线可能停产,代价太大。为此,需要对机器人的零件质量提出“变态”的要求。
 
    “变态”的要求导致技术问题复杂。比如,如果钢板厚度要求是毫米级的,随便什么设备都能轧出来;而如果是0.01毫米级的,则原料的温度、轧辊的温度和磨损都会对质量有严重的影响。于是,精度要求越高,需要考虑的问题就越多、问题就变得越复杂——把复杂问题解决了,就变成高技术了。
 
    中国要成为制造强国,需要相对的“高质量”,更需要绝对的“高质量”。两个维度的追求是不能互相代替的、推进的思路和方法都是不一样的。而智能制造,往往偏重前者。赵敏先生说智能制造不能偏废,我觉得很有道理。
 
    进一步:高端和低端行业推动智能制造时,虽然大道理相通、操作上的难度却可能比爬珠峰和景山的差别还大:前者讲究生产技术和IT技术的深度耦合,而后者的耦合度不大。鉴于这种考虑,“知识管理”确实是高端制造业推进智能制造的关键问题。
 
    最近有个感觉:研究技术扩散是个很有意思、也很有价值的课题。大体的思路是:“新的技术突破往往起源于价值大、成本敏感度低、技术难度小的领域;然后向其他的领域或企业扩散”“日光之下无新事”:大量的所谓创新,本质上都是技术的扩散,只是变化了一下领域和形式(在我看来,TRIZ中就包含了类似的思想)。这类研究能够帮助我们发现技术发展的方向:哪些领域会快速发展、哪些技术思路可以借鉴,而不必“重新发明轮子”。