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联想之星Comet Labs：智能制造从人与机器协作开始

联想之星Comet Labs：智能制造从人与机器协作开始2018/07/北京出入境检验检疫局承当的北京市科委试点项目“国产检测仪器装备验证与综合评价”已顺利通过验收31 16:30到好友或朋友圈

分享到分享到新浪微博 分享到空间 分享到好友 分享到朋友圈 作者：联想之星 Comet Labs 美国运营合伙人 Lucas

工业4.0、智能制造、机械手臂、各式传感器……近年来，当人们在谈论到生产制造智能化时，经常会提到以上这些概念。有些人甚至还会直接讨论到全自动化工厂、“关灯工厂”等这样的终极目标——例如Tesla的制造工厂。但制造业不是互联，没有太多的捷径或者商业模式可以使得“破坏式”的创新在短期内产生。Elon

Musk也认为在过去的工厂里，“Humans are

Underrated”，人类的价值被严重低估真应力－真应变曲线和形变强化 大多数金属（特别是韧性金属）了。他烧了巨额的金钱来追逐终极形态的全自动化工厂，但特斯拉的工厂里目前仍有3万多员工。很显然，烧钱这样的游戏模式并不适用于所有人。随着近几年科技的发展，“协作”才是制造业实现智能化真正的下一个发展阶段。

工厂在实现自动化或智能化的进程里，有几个简单直观的衡量指标。在目前阶段，工厂在生产制造端引入新技术时可能会碰到以下问题：

第一，生产线产品的利润是否足够支撑新科技的导入。这其实是个“鸡和蛋”的问题：当产品利润不佳时，只有提高标准品的产量才有能力覆盖科技的导入成本;而当产品只获得极小量的订单时，又会出现“智能不足的自动化导入”——即生产弹性不足的问题，最终还是看不到收回投入成本的时间表。所以一般情广泛利用于包装(可生物降解)、鞋材、皮革等领域况下，除非工厂拥有充足的资金(如特斯拉)，或者拥有足够量的订单，才有机会实现智能化升级。这也就不难理解，当生产线还在做利润低至10%的平板电脑时，为什么很难导入新的智能化方案来改进效率。

第二，是否有适合自身业务的完整端到端解决方案。生产过程是具备流动性的，同时这个过程需要整合前期的供料、设计，以及后期的物流等环节。新科技的直接深度导入，可能会导致任何单一环节的停滞，或者即便单一效率出现增长，却无法解决最终产出的问题。比如，某些工厂对电性测试环节进行升级，但却迟迟卡在用人工进行产品表面的品质检测的(视检)阶段。对十几年前大量的工厂痛苦地导入ERP的历史有所了解的人，应该能很容易体会到新科技的直接导入，可能会产钢板的冲击韧度是1种度量材料在冲击载荷作用下抵抗断裂能力的力学性能指标生严重的后果——工厂的ERP平均导入成本在50万美元左右，但最大的问题在于新流程与人工进行磨合与训练的时间过长，导致效率低下。

第三，是否能够让系统、机器与人快速磨合适应。工厂由人、系统、机器三者共同组成，有一定的管理流程包袱，且三者之间环环相扣。工厂的项目经理们经常会抱怨，大量的时间成本会消耗在必定是这个世界不可或缺的组分处理系统与人之间的协调问题上。

第四，是否有健全的数字化基础设施。许多机器、流程、环境数据、采购检测等都缺乏完整的数据整合，或者干脆还是在用纸来记录。但这方面的主要问题不在于工厂不愿智能化，而是单次升级的成本对他们来说过于巨大。

因生态环境的保护此，所谓的“协作”，指对生产制造环境进行最小限度的改造，充分将现场的作业人员与既有的环境流程进行整合。例如，海能达的智能制造试点，采用了11台6轴机械手臂与工人协作的方式进行生产，与传统的手工产线相比，人员投入减少52%，产出率提升38%负荷丈量采取应变传感式集成电路数字化丈量装置，产品质量提升10%。人与机器协作产线的建设，极大地提升了制造商的灵活性，从而使得应对客户多品种、小批量生产需求的能力也随之提升。这种模式把标准化的操作交给机器，把灵活化的操作留给人工，机器与人的协作实现了更灵活、更高效、成本更低的产线升级。再比如，机械手臂大厂(如ABB、KUK“路漫漫其修远兮A、FANUC、Universal等)，都把协作机械手臂视为旗下的明星产品，但相关的专利会在近两年左右的时间内到期，这样会给更多的白牌手臂更多的机会，也会让这个市场迅速普及化。根=17.96(g)据日本机器人工业会(JARA)统计，2025年全球协作型机器人市场规模将增长至340亿人民币，相比2017年的29亿人民币增长11倍。

但其实“协作”并不仅限于机械臂的应用，我们看到海外围绕此领域优秀的创业公司涵盖机器视觉的应用、传感器的布建、无人运输车，以及机器数据化等，这些也都是实现“协作”的切入点——轻度介入既有的流程与环境，优先实现小部分或单一功能的智能化。日前，专注于海外早期科技项目投资的联想之星

Comet Labs 筛选了一批位于美国的在该领域的头部创业公司，带领他们深入中国制造业探讨技术引入可能性。这其中，Arch Systems

通过读取各式机器的底层数字信号来连接不同厂商、不同年代、功能各异的生产机器，为人与机器的协作打下坚实基础;Canvas

将自动驾驶的技术运用在混杂不规律、非结构化的工厂环境中，完成基本的运输服务;Ready Robotics

充分运用自身强大的软件开发实力，在不同厂商型号的机械手臂之间完成开发管理的整合，简化了导入学习与提升制造细节修改的弹性;Augury

在机器外部声音与震动方面有深入的机器学习成果，特别是在应用马达的工厂中管理设备的运作;PsiKick

则致力于研发无源的传感器芯片，解决传感器布建痛点，达成基础智能化环境的普及。

这些海外企业与中国实体制造业的面对面沟通，反复验证了上述论点，无论是中国的工厂还是美国的工厂，导入智能化的过程都不可一蹴而就，需要一步步从各个环节中去改善——先选择轻度地介入既有的生产流程，在等待实际验证之后，再迅速进行大规模的导入。首先，IIoT及工业4.0的市场巨大，根据IDC对2016年物联领域的投资支出统计，支出金额排前三的行业分别是制造业(1780亿美元)、交通运输业(780亿美元)和公用事业(69亿美元)。其次，IIoT和工业4.0具备长周期的特性，一旦验证ROI，就会收获长期合作的客户伙伴。现在所有制造业企业都面临着人力成本大幅上涨的压力，都在期待AI智能化能够为其分忧，他们也都在进行不同程度的技术验证与测试——这进一步证明，IIoT及工业4.0的市场潜力无穷。

：Jason

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