生产作业环节是车间最关注的部分，因为这一部分内容和车间紧密相关，也正是由于这个原因，生产作业环节的实施直接影响到一线员工对于数字化转型的直接印象和评价，甚至对厂内生产产生影响，因此这部分的每一个改造和实施，都需要经过慎重的考量，做出最为平稳的过渡方案和易于被接受的操作方式，以此保证项目的实施和推进。
面向多种类产品混线生产中的产线切换、工艺调整等业 务活动，针对个性化需求响应慢、产线换线时间长等问题， 集成智能机器人、智能机床和智能控制系统，打造工艺可重 构的柔性制造单元；应用标准化接口、模块化结构、智能任务编排等技术，实现产线快速切换，缩短停机换产时间；应用网络自组织、工装夹具自匹配、控制自适应等技术，实现产线不停机切换，满足大规模个性化定制需求。
这一段是柔性产线的完整描述，柔性产线、产线快换在前几年用的其实并不多，这就属于大家都知道好，但是大家都心照不宣的不用的方案。因为产线快换、柔性产线相较于普通产线，设计的难度远超普通产线一个数量级。产线设计本身就是非标、很吃经验的事情，设计难度的急剧增加带来的不只是产线设计费用的增加，而且设计难度的增加会放大产线设计方案的失败可能性等各种不稳定因素，另外柔性产线、产线快换带来的生产效率达不到预期，这些都加大了这种方案的失败概率。在多品类混线生产中，产线快换需要多方面的配合和调整，例如：为实现产线快换，工艺调整必不可少，工艺的调整必然会带来生产工序的变化、工人的技能培训、产线快换的实施培训、紧急停机的应急处理等等，这一切都影响着产线快换方案的落地。 有些人可能会说完全可以用智能机器人、智能车床、智能控制单元等解决，这种说法其实在一定程度上是缺乏现场经验的表现。智能机器人等的确可以成为生产环节“万金油”的一种智能单元，但是在实际生产过程中，产线的设计需要同时兼顾生产效率、生产精度要求、产线的设计成本等，在大部分使用智能机器人的设计环节，这个环节的生产效率普遍都不尽如意。 目前在柔性产线设计、快换产线设计中，标准接口、模块化结构作为趋势正在被越来越多非标公司所采用。依据近年来和某些非标公司的沟通，现在非标设备开始更多使用单元设计的模式，将部分通用部分作为标准产品进行搭配，在设计中也开始更多开始考虑通用标品的使用，其实这在一定程度上是现在客户在标准化要求的提升，也是整体设计费用减少的“卷”的被迫需求。 在指引中提到“工装夹具自匹配”、“控制自适应”，这两方面的确也在很多方面被客户越来越多的强调，但是我们都应该清楚“个性化定制”和“标准化设计”一定是冲突的，在一定范围和约束下的自适应、自匹配是可以实现的，但是这个一定会带来或是产线效率的下降、或是产线稳定度的下降。我们在实际的业务过程中，销售肯定是以满足客户“既要、又要、还要“的需求，但是我们在方案、交付、实施之前要关注于风险的控制，千万不要幻想设计一种满足各种生产工况、多种生产工序的”万能产线“或是”产线单元“。
面向生产工艺优化业务活动，针对工艺参数动态调优难 等问题，建设工艺在线优化系统，应用机理与数据混合建模、 多环节联合寻优、无监督学习、工艺参数自调优等技术，动 态生成最优的控制设定值，提高经济效益。
工艺动态优化是生产现场比较关心的一个内容，很多车间管理人员在实施数字化后，都希望通过是数字化系统可以实现工艺优化。这里提到了“建设工艺在线优化系统”，目前工艺在线优化的方案较多是基于数字孪生、3D可视化做出的，更多的是依赖于车间管理人员的经验，指引中提到的“多环节联合寻优”和“无监督学习”、“工艺参数自调优”的技术方案，在数字化实施中并未大规模推广，据我了解，有企业和高效联合，对特定行业的特定工序，通过机器学习、无监督学习等方案，再配合以工艺现场生产数据，的确有可以局部落地的方案，但是作为一个产品推出，并形成行业解决方案的，我尚未注意到有哪家公司的产品可以做到。目前市面上的企业工艺优化还是基于行业经验做的行业解决方案，说的更为直白一点就是：将大企业、大厂的生产经验，经过裁剪后，放到中型企业、小型企业、微型企业去实施，然后再依据各个企业生产特点做部分参数调整，这种方案其实更多的还是在依据于行业经验在做行业解决方案，个人认为和指引这里提出的工艺动态优化的方案还有着不小的差距。 这里额外再收一句，随着这两年AIGC、大模型的发展，越来越多企业开始寄希望于AI去改进和优化工艺，这也就催生出相当一批公司在号称使用了大模型技术，能为生产企业提供更为有效的优化方案。就我个人了解而言，这类企业以PPT宣传为主，实际落地效果远不如行业经典解决方案的效果，不过谁让人家说自己是未来的趋势呢，谁敢说它，他们就说自己现在就是1970年的互联网。
面向生产过程精准平稳控制的要求，针对复杂工艺过程 控制变量多、控制效果差等问题，应用先进过程控制、模型预测控制、多变量协同控制等技术，实现高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率。
在中型、大型生产企业中，先进过程控制APC（Advanced Process Control）已经作为生现场很重要的内容，被越来越多关注。单看APC的描述，感觉和工艺动态优化的需求有点相似，同样有多变量协同控制，其实APC和工艺是两个方面的东西。要说APC，我们要先从PID说起来，我们知道PID是目前自动化领域很常见的控制算法，它特别适用于“将某一个物理量保存稳定”的场合。例如汽车定速巡航、打印机温控等。我以前曾写过一篇《从数字化的角度看设备差异》，其实这里面在说某些品牌的高低温设备在做高温试验或是低温试验的时候，将高低温箱的温度进行降温和升温，并且进行保持温度的过程，就是PID算法的实现过程。大概知道了PID算法，我们来看APC。APC可以理解为PID更上一层的协调。PID的目标是精准、稳定的保持单个过程变量（PV）等于其设定值（SV）；而APC的目标是经济最优化，即在满足多种约束条件下，使整个过程运行在利润最高、成本最低或产量最大的状态下；APC会预测过程在未来一段时间内的行为，并计算出最优的控制动作序列，然后通过控制多个PID控制器来实现目标。下面的图很清楚说明APC和PID的关系： [[image-20251115224407632.png]] 了解完APC，再看后面的模型预测控制、多变量协同控制这两个也就能理解了，其本质和APC是属于同一个类型的场景，主要是为了实现工艺的经济最优化，也就是指引这里说的，“实现高质量的实时闭环控制，保证工艺过程平稳性，提高产出率”。
面向产品加工、装配、包装及设备巡检、维护等业务活 动，针对传统生产方式作业效率低、劳动强度大等问题，部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴设备等智能制造装备， 构建人机协同作业单元和管控系统，应用视觉识别、具身智能、自主规划和安全保护等技术，实现加工、装配、包装、 巡检等过程人机高效协同。
人机协同作业这部分提出的基本是一般普通人对于智能工厂、数字工厂、黑灯工厂认识的要求。部署协作机器人、巡检机器人、智能穿戴设备，来实现产品加工、装配、包装及设备巡检等工作。这里的协作机器人的人机协同大家在不同的宣传片和视频中都已经了解了，这里我主要说一下人机协同的问题。目前得益于我国极其能“卷”的特性，很多以前高高在上的，价格昂贵的设备都开始普遍在各个小企业中使用。例如我最近去看的某个很小的玉米原材料加工厂，他们就用码垛机器人来实现货物的搬运，这个在以前的工厂是不可想像的。但是由于其系统缺失，或是小企业在引入设备后，再没有能力去建设与之匹配的系统做为支撑，所以经常会出现有机器人，但是却没有“人机协同”的问题。以前面我说的玉米原材料加工厂为例子，他们是使用了码垛机器人实现货物的搬运，但是因为缺少WMS系统的支撑，他们的码垛机器人在完成货物搬运后，库存人员会再人工进行一次清点，说一下货物的数量，然后手工填写一个货物入库单，作为入库凭证交由财务进行存档。可以看到在这个工序中，机器人是替代了体力劳动的部分，但是将他称之为构建了人机协同，还远远够不上。在这里的码垛机器人的作用和我们挖地用铁锨是一个道理，只是这里是更为先进的工具而已。这也是我一直在说的，一个数字化工厂是否优秀，并不只是看机器人设备有多少，而应该需要看所有的设备是否实现了人机协同，机器人是否完成的成为工序的一个环节，而并不是将其作为一种工具在使用。像机器人作为工具使用的生产模式被我玩笑的称之为“工业3.5-1”模式。
面向质量数据采集、分析、判定等业务活动，针对检测 效率低、响应慢、一致性差等问题，构建在线智能检测系统， 应用智能检测、物性表征分析、机器视觉识别、参数放行等技术，实现产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及 时性。
在线智能检测也是近两年来发展迅速的行业，智能检测的前置部分是数据采集，因为无论是应用智能检测、物性表征分析还是机器视觉识别，在初期都是需要大量的样本数据，依据这些样本数据建立训练集，然后训练数据后构建智能检测系统。目前整个行业得益于机器视觉、传感器的发展，智能检测行业的发展极其迅速，系统稳定性和可靠性也相较于早年有了极大的发展，很多行业内的专门解决方案都有相当不错的表现，不过这个行业通用性差，很多都是项目定制化开发内容占比较高，这在一定程度上也影响了全行业、大范围推广。
面向质量问题识别、追溯等业务活动，针对产品质量波 动追溯困难等问题，构建质量管理系统，应用标识、统计分 析、大数据等技术，打通生产全流程质量数据，快速锁定质 量问题源头，提升质量稳定性和可追溯性。
质量问题识别和追溯在整个生产过程中其实一直是出于比较边缘的业务。这样说可能很多人会出来反驳，其实完善的质量管理仅在大型制造企业内实施的较好，但是中型企业、小型企业普遍并不是特别重视。说一个简单例子就可以说明：今年年中的充电宝爆炸事件，充电宝大批企业沦陷，然后经过各个企业溯源，最后都指向了一家xxx的公司，这家公司生产了包括xxx、xxx等多个公司的产品，然而这些公司的质检、追溯等并没有想象的那么强大。一直以来，质量管理的主要都是依靠于传统的几个内容：首检、巡检、末件、来料检验等，并不能实现多系统的协同，更不要说大数据分析这些技术手段的使用。不过现在的趋势是这两年很多制造企业对质量的追溯都普遍开始关心，据了解是因为目前很多企业作为大型企业、或是国外企业供应商，这些企业对于供应商的管控力度逐渐开始加强，很多都开始要求供应商的产品提供产品的追溯，在某些地方可能被称为产品的全生命周期管理，在这个过程中，质量追溯作为最主要的管理内容受到普遍的重视。
面向质量问题分析、改进等业务活动，针对产品质量波 动等问题，建设质量管理系统，构建质量知识库，应用机理分析、根因分析等技术，开展质量快速诊断和改进提升；应 用机理分析、深度学习预测等技术，实现质量问题提前预测预防，提升质量一致性，降低产品不良率。
指引中对于质量分析与改进主要是提到了两部分内容：
面向设备运行数据采集、状态分析、集中管控等业务活 动，针对设备数据全面采集难、统一管理难等问题，部署设备运行监控系统，集成智能传感、工业协议转换、多模态数据融合等技术，实现设备数据实时采集、状态分析、异常报警、远程操作，提高设备运行效率。
设备运行监控属于数字化转型中最为大家熟知的内容了。但凡是个宣传数字化转型的，必然会将设备运行监控列入其中。因为在很多企业的印象中，设备接入才是真正的数字化。针对这种情况，我在前面专门写过一篇《数字化的表现形式》中提到，早期在做数字化转型的过程中，大家对于数字化认识普遍第一个就是设备的状态监控。可以看到指引这里提到的设备运行监控包含“设备运行数据采集、状态分析、集中管控”三个方面，状态分析仅仅是其中一个方面。指引中也很明确的写出了实现这三个目标需要实现："部署设备运行监控系统，集成智能传感、工业协议转换、多模态数据融合"。这部分内容其实在我以前写的《数字化建设之SCADA系统》就是对于这一块的详细介绍。大家可以到这个内容中详细了解。
本文是数字化转型和智能制造最为核心的内容之一。前面的产品研发、工艺设计等并不一定在每个制造工厂都会存在，但是生产作业环节的内容在所有的制造型企业中一定存在。因此这一章节内容我单独作为一篇来写。 最近由于一直在参与工信部“智能制造2025企业数字化转型”的项目，写了太多的数字化转型方案，因此实在是没时间写参考指引的解读，我尽量抓紧时间写完指引的解读，要是再写不完，2025年的都要过去了。 最后还是感谢各位的阅读，下一篇我就运营管理环节、产品服务环节和供应链管理环节这最后三个章节进行解读。
