雲下車間：小鎮製造如何彎道超車_風聞

新魔法“AI助力傳統制造”，正和舊魔法“傳幫帶know how”共同助力中國製造轉型升級

文 | 劉錚

編輯 | 孫鵬飛

正文字數：5210字

預計閲讀時間：8分鐘

武俠裏有個絕技：聽聲辨物。

換到製造業場景，老掉牙的故事裏“一名美國工程師只聽了聽發電機聲音，就能在故障位置畫了根線，輕鬆賺取1萬美金——畫一條線1美元，知道在哪兒畫線9999美元”。

 

新故事裏，據立方知造局瞭解到，在某製造業日企，技術工人要升職，得能聽懂齒輪轉動的聲音，分辨出良品、次品。

 

説到底，這類“魔法”就是製造業人士天天唸叨的know how——經年累月學習和積累之後，製造業老師傅就可以雲淡風輕説一句“無它，唯手熟爾”。

 

過去，衡量一個國家製造業的座標系，是生產時間和工藝技術，老師傅們的經驗築起技術壁壘，獲取產品的高議價權。

 

在中、日、德三家世界工廠中，中國製造業發展起步最晚，積累工藝的時間也更短，被説“大而不強”。

近年來，中國政府引導企業增強自主創新能力和核心競爭力——和大批專精特新企業一起湧現的，還有更多身懷絕技的製造業“老師傅們”。

然而，在中國製造業轉型升級的當下，立方知造局發現另一個喜人的現象——新魔法“AI助力傳統制造”，正和舊魔法“傳幫帶know how”共同助力中國製造轉型升級。

 

比如，中國某知名輪胎企業在產線上就出現了數智化改造帶來的“AI師傅”。AI聽得懂產線聲音，也聽得懂企業降本增效的心聲，快速預警設備故障，直接指出故障部位。

 

立方知造局****近日前往“中國汽配之都”常熟，深度調研了一家名為海力達的汽車零配件工廠，我們發現：這家在燃油車的可變氣門正時系統和雙離合變速箱電磁閥領域全球銷量排名前三家的工廠，正在進行產線的數智化變革——上雲、用AI。

海力達的主要產品屬於汽車產業鏈上游精密零部件，決定着一輛汽車的性能和安全。為此，汽車零配件產線需要解決兩大痛點：

 

1. 產線生產節拍高。在快節奏產線上，工人們難免漏過不良品。

2. 企業怕產線故障，機器一停就是損失，更怕工人們找不到故障原因，停產時間不斷拖長。

 

這一困擾，在未來將由AI新“師傅”輕鬆解決——“人工智能+雲計算”的組合，將會預警產線故障並給出解決指引。

 

接下來你會看到——

 

來自小鎮的樣本——中國製造，為什麼需要數智化轉型？

 

用魔法打敗經驗——大廠雲如何助力製造業彎道超車？

 

雙碳時代的雙向奔赴——中國製造業和互聯網大廠之間還有哪些新火花？

1. 喚醒小鎮的“沉睡數據”

比“波司登故鄉”更低調的常熟標籤，是“中國汽配之都”。

在常熟高新區中，豐田系、三菱系等形成百億級汽配體系，也讓汽車工業普及的自動化浪潮湧入常熟。

自動化產線相當於用機器和設備替代了部分簡單、重複性的工作。

 

數智化則相當於給機器和設備安上眼睛，數據匯入AI大腦，做出產線決策。這樣的故事，正逐步在海力達的常熟工廠車間裏上演。

 

如果沒有空氣中的電焦味和機器運作時的嗡鳴聲，海力達常熟工廠更像現代工業展館，玻璃的櫥窗內放置着庫卡的多軸機械臂、阿爾帕的直角座標機器人——它們共同搭建起一條條環狀的生產線。

 

時代變革的潮湧順着螺旋形產線，匯入一件件製造產品，隨後從常熟這個華東支點輻射至全球。同步挾雜的是一則中國製造業轉型升級的預言。

海力達產線上的庫卡機器人

 

曾經中國製造業缺少自動化產線上的“老師傅”，如今數智化產線來了“新師傅”。

 

高精度傳感器替代了“老師傅”的雙眼，7X24小時盯緊產線，可以自動辨識出差距僅0.1微米的不良品。

 

數據在全產線流通，有問題的產品被標註，從而避免進入下一個製造環節。

 

這樣一來，平均只有2名工人的產線，每12秒就可以生產出1個精密配件……

 

説白了，自動化產線的目標是降本增效，數智化產線的意義則在於發揮並放大產線數據的價值。

 

在瞭解了小鎮企業的“數智化”產線緩解“老師傅”依賴症的優勢之後，我們再來看看海力達具體是如何一步步做數智化改造的。

看不見工人身影的自動化產線

 

海力達曾在2011年時，便用上了私有云存儲數據——

海力達亞太區總經理何偉對立方知造局説，海力達如果把每個生產的數據疊加，一天下來就會產生幾十萬甚至幾百萬的數據量。

 

積累下的數據如果善加利用，將會帶來持續的質量和工藝改善——“但作為工廠，我們只能盡到存儲的職能。”

 

海力達知道數據帶來的潛在價值，卻不知道如何利用數據。

 

一種製造企業對產線改造典型的糾結心理出現了——自己做心疼錢；別人做不放心——

 

據立方知造局瞭解，某鋰電池企業籌謀數字化產線，投入數以億計。

 

如果完全交由互聯網企業提供技術改造數智化產線，又擔心對方缺乏製造業know how，害怕產線改造後出現難以預計的風險。

看似粗放的汽車工業實則對精細度要求很高

 

就像汽車工業流傳的那句老話：“不要輕易去改變一條運轉良好的產線。”比如汽車零部件產線格外注重生產節拍，萬一改造過程中產生無法預計的後果，產線節奏打亂了，停產即損失。

何偉向立方知造局透露，2021年之前，曾有數家互聯網企業向海力達提出過做數智化轉型，但溝通下來效果不理想。原因在於，這些互聯網企業純粹從數據出發，不考慮生產工藝，最後得出的結果與實際生產相悖。

 

但為了修煉產線數據“鍊金術”，何偉決定搏一把。

2. 數智化轉型：自救與外援

2021年7月，海力達開始與百度智能雲接觸。雙方的前期溝通時間就花了14個月——對於製造企業來説，這樣的速度算很快了。

 

製造企業做數智化改造常出現“數據孤島”現象——部分產線做了數字化改造，數據卻未能打通原材料——製造——倉儲——銷售等全流程鏈路。

因此，海力達要“喚醒沉睡的數據”，首先需要整合多個信息系統，接入生產、運營數據進行可視化展現，未來通過百度智能雲的SugarBI可視化平台能進一步助力企業實現大數據自助分析、移動端展現，為決策、運營管理提供指導。

如今，海力達已邁出了數智化改造的第一步——數據可視化。

車間裏的可視化數據大屏

有了這樣的基礎，海力達車間正在籌謀數字化改造的下一步——AI師傅開始學習數據分析、資源調度、輔助決策等功能了。不過，在此之前，新師傅還得向老師傅取個經——如何從工藝層面挖掘數據。

以往，製造過程中出現缺陷，老師傅們憑經驗和直覺解決。當AI算法模型收納他們的所有經驗後，數智化產線將變得更加務實：

有了全流程鏈路，AI能以紛繁數據作為依據，尋找問題根源。這樣一來，上千的可能原因最終被壓縮幾個最有可能的根因，指導工程師有針對性地解決問題。

這套智能系統相當於產線管理的大腦，未來，“AI師傅”還能根據產線實際情況自動調整、安排訂單。

如果説，原先要解決工藝缺陷，每一條產線都需要配備經驗豐富的老師傅。那麼未來，AI師傅不僅可以時時刻刻工作，還能以一套方案同時調控在不同產線，緩解產線缺老師傅的困境。

在這樣的前提下，一條中國製造業彎道超車的路徑開始舒展。

藍翔的九大學院中，超過一半與製造業相關  圖源：藍翔官網

製造業過去重視的是“人傳人”經驗，像日本、德國這樣的製造業大國，經過數十年體系化的職業教育，加上終身僱傭制度，最終將工藝的know how積累下來，形成技術壁壘，高價賣貨。

 

中國製造業毛利率普遍低於20%，超過20%已經算高利潤行業。一旦缺少經驗豐富的老師傅站崗，不少企業只能淪為低附加值生產。

 

橫向比對看，根據中國社科院的一份研究報告，2017年，日本產業工人隊伍中，高級技工佔比為40%，德國高達50%，中國僅5%左右。

 

數智化變革之後，機器生產過程中的每一個數據都在雲上被精確記錄，成為培育人工智能的養料。同時，工程師個人的經驗同樣可以成為AI學習的對象。

 

反觀中、日、德三個製造大國，日德重“藝”，卻在某個歷史節點忽略了互聯網這一新興技術的佈局。

 

中國則“技”、“藝”兩手抓。

儘管在不少領域，製造工藝仍在突圍，但互聯網技術給了提升製造工藝的新可能——中國領先世界的龐大互聯網產業，持續對AI和雲計算的投入，正在為這種變化提供支撐。

 

像百度一類的互聯網企業也將雲智一體化（雲計算+AI）的方案蔓延至製造領域。

 

以百度為例。百度開物是一個針對製造業的資源集約平台，提供SaaS（軟件即服務）和PaaS（平台即服務）服務——產線工程師可以快速便捷利用平台資源，搭出一款所需的智能化應用；在雲智一體3.0的AI IaaS（基礎設施即服務）層，崑崙芯2代已經部署在金融、工業等行業客户中。

百度集團執行副總裁、百度智能雲事業羣總裁沈抖表示：“將來，為了智能化解決產業的核心需求，我們必須更加深入產業。產業裏豐富的應用場景，為人工智能與雲的發展提供廣闊的空間。”

這讓“產線師傅”們有了轉型成AI程序員的機會，產線工藝也能獲得更好的改造。

傳感器即將成為AI師傅的眼睛

喜人的數智化案例正發生在越來越多的製造車間。由於國產工業機器人卡脖子，高精度機牀限購，中國製造的生產精度暫時難以與日德製造抗衡。但利用AI進行算法補償，可以讓生產加工精度有效提升，彌補短板。

 

如果説，過去中國製造業急需經驗豐富的老師傅形成技術壁壘追德趕日，如今智能製造帶來的變革，正引領中國製造業彎道超車，走向大而強的遠方。

Q****立方知造局：

為什麼百度智能雲在蘇州的產業基地，會選擇落地在縣級市常熟？

A****百度智能雲：

百度智能雲蘇州產業基地註冊在常熟，我們的定位叫紮根常熟、服務蘇州、輻射華東。

 

地理位置上，常熟是蘇錫通的地理交界點，方便去服務包括上海在內的華東地區。

 

產業優勢上，常熟有特色鮮明的產業集羣。整個蘇州的汽配行業大約是一個四千億的產業集羣，而常熟佔到其中五分之一，這也是未來智能製造的重點領域。此外在常熟高新區，還有電子產業、氫能等先進製造產業。

 

配套方面，常熟對於數字經濟和人才建設非常重視，這是吸引和招商大廠過來的一個重要載體。

Q****立方知造局：

海力達的自動化基礎，為其在數智化轉型上帶來哪些優勢？

A****百度智能雲：

海力達的自動化，帶來非常好的數據基礎。而百度智能雲強調雲智一體，其中涉及到兩個概念，第一個是雲，第二個是智。如果企業基礎比較弱，那麼首先要進行的就是數字化轉型，百度可以助力企業數字化轉型+智能化改造一步到位。

但是我們更期望的是跟類似海力達這樣有數字化基礎的企業合作打造標杆。如果企業這個領域層面已經有一部分的積累，就相當於是把百度擅長的“智”的部分再疊加進去——結合雙方的優勢，創造更多的價值。

Q****立方知造局：

數據可視化是數智化轉型中的第幾步？未來還會有哪些具體的動作？

A****百度智能雲：

一般認為，數據可視化是數智化的一步，德國工程院Acatech，提出智能製造數字化轉型“六步論”：

第一步叫計算機化，就是先產生數據；第二部是網絡化，能夠上傳數據；第三步是數據可視化；第四步是透明化，就是對數據know how，瞭解展現的是什麼內容；第五步是基於know how，形成可預測的數據；第六步是數據的自適應調整，也就是真正的智能化。

 

從數據的透明化開始，就必須要引入更多的AI算法，瞭解產線運營的方式和機理。

我們近期新推出的開物2.0，已經累積超過200個工業解決方案，沉澱了3.8萬個工業模型，在重慶、廣州、蘇州等全國多個城市落地。將人工智能變成中小企業觸手可及的生產工具，打通了AI落地的“最後一公里”。

3. 雙碳時代的雙向奔赴

清楚了數智化改造在微觀車間帶來的降本增效和宏觀層面對中國製造彎道超車的意義之後，我們還注意到了另一個現象——

 

製造企業與數智化方案提供商互聯網企業之間，還有些疏離。

 

疏離感有兩方面原因：

 

1. 現階段，製造企業生性“保守”。

並不是説製造業不願意擁抱新技術，而是擔心試錯成本高。

 

2. 目前不少製造業企業仍對互聯網企業有“顧慮”。

製造業企業缺ICT技術，互聯網企業少製造know how，看似雙贏的合作讓製造企業擔心自己獨有的核心競爭力受到“威脅”——怕自己的數智化方案被推廣至整個行業。

 

調和兩者間矛盾的，是“雙碳”。

 

立方知造局認為，中國的雙碳政策給製造業產線改造找到了新機遇。製造業企業與互聯網企業之間，終將通過數智化的紐帶緊緊擁抱。

上雲是數智化轉型的關鍵步驟  圖源：Pixabay

首先，雙碳時代下，生產工藝變了。

回到汽車零部件車間，**產線正在往輕量化轉型——**輕量化的車身能夠延長鋰電池的使用壽命，為節能減排助力；而新出現的一體式壓鑄，工藝流程減少，側面減少了碳排放。

 

這樣的轉變，給了新產線滲透數智化改造的土壤。

 

其次，數智化工具不僅可以助力碳排計算，還能夠進行持續改善，為企業的產品打造新的競爭力。

 

百度智能雲的度能雙碳綜合能源管理平台，為海力達等企業提供碳排放的監測、分析和管理，並利用數據分析進行持續優化。

 

數智化對於當前汽車工業向新能源轉型，也有促進作用。

包括海力達在內，很多汽配企業目前都在逐步推出覆蓋內燃機、混動、電動和燃料電池汽車的部件與模塊產品，為實現碳中和助力。

而新能源勢力還處於發展期，比起傳統的內燃機產品來説更簡單、通用，因此如海力達等向新能源轉型的汽配企業，能夠以新能源產品切入，率先定下標準化產品的數智化生產系統，以應對未來的挑戰。

百度智能雲也在近期發佈汽車雲，從車企集團雲、網聯雲、供應鏈協同雲，三個層次深入汽車製造行業的數智化升級，解決汽車行業生產、自動駕駛測試、供應鏈管理等三大數字化應用難題。

鋰電車的系統遠比燃油車簡單  圖源：小鵬官網

 

另一方面，如百度之類互聯網企業，想要進軍雙碳賽道，也離不開製造業的支持。

 

在各互聯網大廠的“碳中和行動報告”中，可以看出他們實現碳中和的兩種主要方式：

 

**方式一：**利用管控手段、可再生能源，以及相關的脱碳技術投資，讓自身運營和供應鏈實現脱碳；

 

**方式二：**通過為用户提供低碳產品或脱碳服務，為自己的碳中和事業間接加分，這裏的用户可以是個人用户，也包括政府和企業用户。

 

因此互聯網企業通過為製造業企業提供如“度能”之類的能源管理平台，也是自身實現碳中和的一項重要手段。

 

但是，大廠如果不能在各種製造業領域內完成know how，也會面臨數智化產品無法推銷出去的狀況——這意味着，互聯網企業必須從實際生產和工藝的角度，耐下性子為工廠量身打造數智化解決方案。

 

這也正是百度副總裁李碩提出的：擁有新技術的科技型企業和傳統型企業要實現一種雙向奔赴。雙向奔赴是非常重要的。而並不是在質疑當中不去往前走，碰撞是有必要性的，但是不要停下來。

 

製造業向軟，互聯網企業變硬，同步共振。

 

在互聯網和製造業的碰撞中，會出現一方沒有生產know how、一方不懂AI智造的窘況，互聯網企業會通過招收大量製造業的人才充當中間的潤滑劑。

 

一位百度智能雲智慧工業解決方案的專家，曾是海力達的甲方大眾汽車的工程師，進入百度後，卻變成了汽配企業的乙方。

 

也許在未來，融合更深入的製造業和互聯網，將會出現新的變化：擁有大量製造業積累的工廠，會搖身變成深入產業的互聯網企業的供應商。

Q****立方知造局：

百度智能雲如何看待互聯網和製造業之間的碰撞？

A****百度智能雲：

從百度智能雲的角度來講，要擁抱碰撞、衝突。這是特別寶貴的經驗。我們在與很多製造業企業交流中發現，一些專業的技術人員會質疑互聯網企業到底懂不懂工藝。但是説實話，讓AI工程師和數據專家立馬去搞懂一個行業裏面的know how，那這反而是在質疑自己的專業性。

 

每個行業都要有積累。同樣，一個製造業的專家非常懂AI和大數據，也是不現實的。我們經常説的，每個人的能力有邊界，有侷限性，要放下成見，在這個擁抱創新的過程裏面，解決問題的第一點是要承認問題。

尾聲

海力達在常熟有新老兩家工廠：新廠的產品涉及新能源領域，老廠生產發動機動力總成。兩者相隔一個街區。呼應着中國製造業奮起直追的數十年。

 

汽車工業是一個國家工業水平的指標。電力時代，中國企業在內燃機等核心零部件上卡脖子，本土汽車品牌揹負着低價標籤，難有出頭的機會。

如今中國在雙碳之路上的堅定步伐，篤定發力新能源汽車和電池、電機、電控三電系統換道超車。

我們看到，全球三大汽車市場中國、美國和歐洲中——美國受制於產業空心化，歐洲受限於互聯網企業缺位，只有中國製造業、互聯網兩手抓。

 

數智化的力量正在各個產業中蓄勢，AI師傅們正準備攻下中國製造的下一道關卡。

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