智能制造：多重困境与五大难点

当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战，在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点问题。

概念满天飞，技术一大堆

近几年来，从工业4.0的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B(C2M)等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。

智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN（时间敏感网络）、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。

NO.2

摸着石头过河

企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在三种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。 企业目前也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。

NO.3

理想很丰满，现实很骨感

推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。 在“专项”、“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。然而，为了争取政府项目，方案必须做得漂亮，档次必须高大上，投入必须上亿。

大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，立体仓库、AGV也是可以有的，MES更是必不可少的，国产系统是必须用的。至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”了。

NO.4

自动化、数字化还是智能化？

在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业3.0的理念。

对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂，例如日本FANUC全自动装配伺服电机，40秒一个，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。

从技术和管理的角度看，中国制造要走向智能制造，主要还存在五大难点：

一， 智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于从设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理的各个环节。

因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。

二， 装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G的深入应用上处于优势地位，但制造最后的执行单元还得是机床，在这方面我们与欧美日企业相比还存在很大的差距，比如工业机器人、3D打印、芯片光刻机、高精度的测量测试设备等。

三， 基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要两个基础系统平台，一个是MES系统，另一个是ERP系统，而这两个系统我们没有自主的软件平台，还是要依赖于欧美，因此在深度定制开发上还是受限制。

四， 算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，中间就离不开算法的开发，智能的核心也就是算法。

而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要有IT技术思维。目前，我们在算法开放的资源上还存在很大的差距。

五， 管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有的金字塔官僚管理体制结构，来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们还掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。

另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到很好的组织管理方式及组织文化激发个体和小团队的工作意愿并相互协同。

基于以上原因，未来智能制造之路还有很长一段时间需要去探索，其中有三点是需有所创新和突破：

一是在技术上需要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链中的核心技术；

二是在适应性上，需要推动组织和管理的变革，以适应信息技术带来的管理变化。

三是在智能化的道路上需要引入系统工程、顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。

来源：泊松比

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智能制造行业十个数学问题发布，面向全国张榜求解

科技日报记者 雍黎 实习 聂颖颖

数学高手们，这十个数学问题邀你来“解题”！

6月13日，由中国工业与应用数学学会（CSIAM）、重庆市科学技术局主办的第二届“数学促进企业创新发展论坛”上，智能制造行业的十个数学问题对外发布，面向全国张榜求解。其中汽车领域的两个数学问题已纳入重庆市科技局第二批“揭榜挂帅”项目榜单，榜单金额最高为1000万元。

发布现场。聂颖颖/图

聚焦产业重大、关键性数学问题“求解”

据介绍，本次发布的智能制造行业的十个数学问题这十个问题从中国工业与应用数学学会会员、智能制造相关的国家重点实验室、国家重点研发计划项目中征集而来，由高校、科研院所、企业等提出，通过组织三类专家线上评审、线下讨论评选而出，聚焦制约智造智能产业发展中现存的、重大的、关键性的数学问题，邀请数学家、相关学科专家和企业家共同“解题”。

学会副理事长、重庆师范大学教授杨新民表示，数学是自然科学的基础，也是重大技术创新发展的基础。学会此次发布十个数学问题的目的，就在于通过搭建这个平台，凝练出相关数学问题，通过发布这些问题，几方合作共同解决。

据了解，提出“十个数学问题”各个项目均已经取得一定的进展，各个团队已将智能制造行业中存在的问题凝练成数学问题。问题主要表现在相应问题模型与核心算法或高效算法的构建等，希望能够邀请到数学家的参与，一起攻克其中的关键问题。

十个问题。聂颖颖/图

此次入选的十大问题中，有3个来自重庆，其中有两个来自长安汽车。“在长安汽车实际研发过程中，对数学的需求可以说是到处都是。”长安汽车工程研究总院总经理詹樟松说，随着汽车产业“四化”（电动化、网联化、智能化、共享化）的发展，对于数学特别是应用数学的需求非常急迫，比如自动驾驶技术开发，需要借助仿真模拟手段，以前研发团队往往是当作工程问题来看待，但其实这是数学问题。这就需要数学家的介入，帮助企业凝练需求、提出问题，然后解决问题。

大会对话现场。主办方/供图

“揭榜挂帅”三方协作助推企业创新

此次智能制造行业的十个数学问题面向全国张榜求解，其中汽车领域的两个数学问题已纳入重庆市科技局第二批“揭榜挂帅”项目榜单，面向全国“悬赏”求解。

其中，“复杂条件下自动驾驶轨迹实时优化问题”应用于高级自动驾驶产品，发布的榜单金额为最高600万元，“电动汽车动力电池热安全的混沌模型及故障预测”项目成果将应用于现有和未来的新能源汽车的电池热失控预警和寿命预测，其发布的榜单金额最高为1000万元。

“重庆的这次‘揭榜挂帅’是为企业出题，数学家解题，政府配置资源开了一个好头。”学会理事长、北京大学党委常委、副校长张平文院士在大会中表示，企业作为出题者，但出题是一个困难的问题。学会和企业一起凝练智能制造的十大问题，本身就是帮助企业出题的机会。通过企业、数学家、政府三方协作，共同推动数学与产业界的交流与合作，促进高层次创新人才交流，助力我国科技创新发展。

重庆市科技局局长许洪斌表示，“揭榜挂帅”是科研项目生成的一种新机制，是奔着最紧急的任务去“出题”，要解决的是企业、行业或国家发展中亟待解决的问题。他认为，在传统的科研项目中，科技行政主管部门作为项目“甲方”，但在“揭榜挂帅”项目中，其角色转变为“丙方”，主要负责项目组织协调和监督管理，考虑项目该不该张榜、榜单如何形成、项目谁来主导等问题。

　作为将数学与产业发展结合较早的企业，华为技术有限公司全球技术合作副总裁艾超则建议，企业应该主动学习数学理论和知识，帮助数学家更清晰理解企业的课题需求；优化数学家的评价体系，吸引年轻的数学家勇于“揭榜”；企业在设置“揭榜挂帅”项目时要考虑到创新具有不确定性，在关注当前战术的紧迫性同时，聚焦战略紧迫性问题，推动企业可持续发展。

附：

“智能制造行业中的十个数学问题”

序号

需求名称

所在单位

1

数字化设计制造一体化的数学理论与算法

中国科学院数学与系统科学研究院

2

面向增材制造技术的拓扑优化方法研究

香港中文大学（深圳）

3

EDA设计中的大规模超图均衡划分

福州大学离散数学研究中心

4

CAD软件几何内核算法

中国科学技术大学数学院

5

复杂条件下自动驾驶轨迹实时优化问题

重庆长安汽车股份有限公司

6

工业理化反应过程中的智能配料问题

华院计算技术（上海）股份有限公司

7

航空供氧面罩呼吸腔气压调节系统先进控制算法设计

南开大学人工智能学院

8

电动汽车动力电池热安全的混沌模型及故障预测

重庆长安新能源汽车科技有限公司

9

面向磁控化学机械抛光工艺的数学理论及应用

湖南国家应用数学中心湘潭大学

10

从狭义相对论思想到时栅位移传感器数学模型

重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程中心

编辑：王宇

审核：王小龙

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