從實驗室研發(fā)過程中的先進機器人到倉庫中的機器視覺，科技在制造過程中正在發(fā)揮舉足輕重的作用。日本fanuc公司從2001年起開始運營黑燈工廠，在近一個月的時間內(nèi)，完全不需人工監(jiān)督的制造其他機器人。這些機器人不僅不需要燈光，甚至連空調(diào)也不需要！

機器人代替人來完成所有重體力勞動工作的場景，已經(jīng)不光光存在與想象之中，放眼于機器裝載車間即可。

中國東莞的手機零部件制造商長盈精密科技公司已經(jīng)創(chuàng)辦了一個無人工廠。工廠中的所有東西：從制造設(shè)備到無人運輸卡車再到倉庫儀器，都是由機器人來控制的。工廠員工由原來的650人縮減到60人，這些技術(shù)員工的工作是監(jiān)控機器運轉(zhuǎn)。工廠負(fù)責(zé)人說，未來的員工數(shù)將減少至20人。

隨著工業(yè)科技的發(fā)展，這波數(shù)字化自動化的浪潮被稱為“工業(yè)4.0”，所以未來的工廠到底是什么樣子？讓我們從生產(chǎn)流程的八個階段一探究竟：

- 產(chǎn)品研發(fā)

- 資源計劃與來源

- 數(shù)據(jù)獲取和運營技術(shù)

- 勞動力擴張與管理

- 制造，生產(chǎn)和裝配

- 質(zhì)量品控

- 倉儲

- 物流和供應(yīng)鏈

未來五年內(nèi)，制造業(yè)將以七倍于1990年以來的效率增長率增長。雖然，制造業(yè)占據(jù)美國GDP的11.7% ，雇傭 8.5% 的勞動力。制造業(yè)仍然是一個數(shù)字化程度較低的產(chǎn)業(yè)。如今，制造業(yè)隨著新科技的發(fā)展飛速變化，從汽車制造，到電子，到制藥行業(yè)都受到影響。接下來我們將深入探討在每一步中，科技是如何改變制造業(yè)進程的。

1.產(chǎn)品研發(fā)

準(zhǔn)備階段對大量生產(chǎn)是至關(guān)重要的，設(shè)計師，化學(xué)家和工程師們需要不斷地進行假設(shè)驗證試驗。這個設(shè)計方案是否正確？這個配方是否符合需求？在大批量生產(chǎn)之前的測試和重復(fù)迭代過程在產(chǎn)品研發(fā)階段十分常見。大型的制藥，科技，航空航天公司每年要在研發(fā)方面投入巨大的資金。光光是通用在去年一年中就花掉了 $8B 用于新產(chǎn)品開發(fā)。

在研發(fā)階段需要高標(biāo)準(zhǔn)的人才，這些人才散落在世界各地，現(xiàn)在一些軟件可以幫助公司發(fā)掘到這些人才： Kaggle, Quantopian 和Numerai使數(shù)據(jù)計算類的工作得到解決。Science Exchange這類的平臺幫助正在試圖幫助縱向科研的進行，同時可以幫助公司解決在庫人才的短缺，實現(xiàn)人才外包。

公司在機器人，3D打印和人工智能方面開展嘗試探索，以減小大批量生產(chǎn)時的不確定性，加速生產(chǎn)過程。3D打印技術(shù)在加速生產(chǎn)過程中的幫助顯著，據(jù)調(diào)查：57%的3D打印工作是用于概念和原型機的驗證階段。3D打印已是設(shè)計公司的標(biāo)配產(chǎn)品，在大批量定制生產(chǎn)實體之前，設(shè)計師們應(yīng)用3D打印來驗證未來產(chǎn)品是否符合要求。

在許多領(lǐng)域中，機器人學(xué)被用于自動化生產(chǎn)的迭代試錯過程中。在合成生物的研發(fā)過程中，機器人在諸如Zymergen或者Ginkgo Bioworks 這樣的公司中受益頗多，研發(fā)從酵母菌中提取自制化合物的過程，需要同時測試多達4000種不同的配料，該過程耗費的實驗室工作量極大。通過使用機器人系統(tǒng)，可以收獲更快更多的收獲化合物配方和更少的人為錯誤。

“材料工程需要探求極小尺寸的顆粒：在300mm的硅盤上找尋19nm的顆粒，那相當(dāng)于在西雅圖的整個城市里找一只螞蟻?！辈牧峡茖W(xué)在計算和電子領(lǐng)域扮演重要的地位。像三星和英特爾這樣的芯片制造商是世界上在研發(fā)方面投入的巨頭。隨著半導(dǎo)體越變越小，在納米尺度內(nèi)工作需要的準(zhǔn)確性和可控性超出了人類的能力，機器人在此過程中變成了優(yōu)先選擇。未來在把控精密尺度制造方面的科學(xué)工具自動化程度和精密程度都更高。

愛迪生的精神：我不是失敗了10000次，而是成功找到了10000種不可行的方法，在今日的研究中依舊適用。未來在科學(xué)研究的過程中，數(shù)字化程度的發(fā)展和研發(fā)新產(chǎn)品，新材料和在規(guī)定尺度上生產(chǎn)出它們的任務(wù)依舊艱巨?，F(xiàn)在在使用人工智能的創(chuàng)業(yè)公司中，健康管理是一個非常熱門的方向，使用人工智能是進行藥物發(fā)明的渠道之一，在未來必定大有可為，廣泛應(yīng)用只是時間問題。Citrine Informatics使用人工智能來進行化學(xué)和材料的管理，并宣稱人工智能在數(shù)據(jù)庫管理方面有巨大應(yīng)用。 Deepchem公司發(fā)明了Python庫來進行化學(xué)反面的深度學(xué)習(xí)。

3D打印方面的創(chuàng)業(yè)公司也很多，MarkForged應(yīng)用碳納米管材料，BMF利用具有特殊功能的納米結(jié)構(gòu)化合物來進行打印。未來的制造這門也將利用智能軟件來進行研發(fā)。虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)使建模過程變得”去抽象化“。Autodesk公司擁有靈敏的未來嗅覺，已經(jīng)初步開發(fā)出了浸入式設(shè)計工具。Autodesk公司旗下的Stingray與多加同類公司合作，提供軟件的互用性。

蘋果公司開發(fā)的AR/VR 設(shè)備使設(shè)計過程與3D打印相結(jié)合，使實際物體與計算機虛擬物體的結(jié)合，并且申請了專利，該專利利用增強現(xiàn)實技術(shù)使得移動設(shè)備作為攝像機，未來可以與ARKit或iphone結(jié)合來直接實現(xiàn)3d打印?？的螤柎髮W(xué)的研究者提出了未來可以利用人機交互界面實現(xiàn)現(xiàn)實模型直接轉(zhuǎn)變?yōu)?d模型。未來的研發(fā)團隊將探索測試將ar和vr與3d打印和傳統(tǒng)的原型堆疊模型相結(jié)合的方法。

2.資源計劃與來源

一旦產(chǎn)品被設(shè)計出來，下一步便是計劃如何使其進行批量生產(chǎn)。通常我們需要收集零件供應(yīng)商，材料制作商，滿足大規(guī)模生產(chǎn)零件的制造商的信息。但是尋找可靠的供應(yīng)商的過程費時費力。科技如何幫助解決這個困境呢？

去中心化制造

分散制造也許是趨勢之一，通過與it技術(shù)合作，可以利用物理上分散的制造商們來制造中小批量的零件。Xometry和Maketime公司提供中小批量的增材制造和數(shù)控銑削解決方案。只需要在網(wǎng)站上上傳3d模型，批注在加工過程中的要求即可。UPS提供3d打印諸如噴嘴，支架等塑料零件。當(dāng)需要大規(guī)模加工時，也可以依賴此種分散制造網(wǎng)絡(luò)來制造零件。

資源跟蹤區(qū)塊鏈技術(shù)

公司資源分配軟件（ERP）追蹤從原材料到客戶關(guān)系管理的全過程。但是諷刺的是，ERP有時候 本身也會變成一個龐大繁雜的系統(tǒng)。最近的PwC報告中指出許多大規(guī)模工業(yè)制造商擁有超過100個不同種類ERP系統(tǒng)。利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)庫的分散性和復(fù)雜度。

去年，英國航空公司利用區(qū)塊鏈技術(shù)來維護數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一性。在航班信息，機場監(jiān)控，航線網(wǎng)絡(luò)和用戶app方面均有包含涉及。在區(qū)塊鏈內(nèi)部，當(dāng)產(chǎn)品通過制造者向銷售者傳遞時，交易記錄將被永久去中心化的記錄下來，減少了時間延遲，成本附件和人為錯誤。未來，更多的區(qū)塊鏈工程將用于物流管理軟件中，通過掌握機器與機器間通訊和支付過程，提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等來使得公司的數(shù)據(jù)成本顯著降低。

3.數(shù)據(jù)獲取和運營技術(shù)

在未來二十年內(nèi)，工業(yè)4.0的成熟發(fā)展，首先要求基本的數(shù)據(jù)化。開始我們將開啟一波機器變得數(shù)據(jù)友好化的浪潮，接下來數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)變?yōu)榭深A(yù)測化和預(yù)測智能化。

需要巨額資本的商品一般用“正常工作時間”這個概念來保證其正常運行，在半導(dǎo)體，航空航天和國防領(lǐng)域，這個概念的應(yīng)用范疇十分廣泛。從1960年開始，GE航空，羅羅和普惠等公司開始售賣“推進時間”而不是直接對一個航空發(fā)動機定價來躲避交易陷阱，聚焦高利潤的后期維修和數(shù)字化平臺?，F(xiàn)在GE要緊密跟蹤每一臺發(fā)動機的運營細節(jié)以確保發(fā)動機的正常運行。

離開數(shù)字化的概念，效率就不足以被談起，產(chǎn)品和工廠擁有者要確保機器處于最優(yōu)的工作模式和狀態(tài)之下。但是數(shù)字化在現(xiàn)階段仍有所局限，有許多離退役期十多年的產(chǎn)品還需要被使用，監(jiān)控溫度和震動的傳感器與普通的機器不同，延長了調(diào)整的時間和效率。

簡而言之，操作技術(shù)與傳統(tǒng)的IT技術(shù)有相似點，不同點在于IT技術(shù)鏈接臺式機，筆記本與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，操作技術(shù)直接監(jiān)控物理設(shè)備，將從傳統(tǒng)的數(shù)字化變成智能化。對于制造者來說，操作技術(shù)通常包含以下幾種：

- 制造設(shè)備

- 監(jiān)控系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和人機交互界面

- PLC及工控機

- 3D打印機和數(shù)控系統(tǒng)

現(xiàn)在，制造業(yè)的大腦通常為昂貴的PLC和工控機，但是對于小公司來說并不需要如此昂貴的設(shè)備。這為諸如Oden Technologies這樣的下公司帶來了機遇，它們生產(chǎn)的計算機硬件可以作為插件直接嵌入到大部分的機床中。

基于邊緣計算的新架構(gòu)

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，臨近傳感器的計算是一個新模式。Saguna Networks這樣的公司專注于做邊緣計算，該過程避免了將全部數(shù)據(jù)傳入云端，對于節(jié)約帶寬有重要意義。云端計算對于制造工廠來說有些致命弱點，云端傳輸?shù)臅r間延遲性對于加工過程的調(diào)控也是亟待解決的問題。未來，在人工智能硬件方面的進步將使得我們所知的物聯(lián)網(wǎng)基本獨立于中心云端而運行。

網(wǎng)絡(luò)安全要優(yōu)先考慮

對于重工業(yè)來說，網(wǎng)絡(luò)攻擊是極端致命的。 WannaCry ransomware攻擊導(dǎo)致了歐證雷諾-日產(chǎn)公司的關(guān)閉，2014年的網(wǎng)絡(luò)攻擊使得一個熔爐爆炸，導(dǎo)致了德國鋼鐵廠的嚴(yán)重?fù)p失。

4.勞動力增強與管理

在最近一篇關(guān)于Steekcase的生產(chǎn)線的軟文介紹中，人類被描述為自動化科技的向?qū)?。該公司開發(fā)的工作站發(fā)布一步步的工作指導(dǎo)，消除在裝配家具時的人工錯誤?！笆昵?，機器人輔助人類工作，現(xiàn)在人類輔助機器人工作?！?/p>

制造業(yè)在科技發(fā)展的背景下變化巨大，更好的數(shù)字化程度和網(wǎng)絡(luò)物理安全科技幫助提升生產(chǎn)效率，降低人力。接下來介紹增強現(xiàn)實，可穿戴設(shè)備和機械護甲在該背景下的應(yīng)用。

AR技術(shù)正在推進幫助安裝手冊數(shù)字化進程：AR可以分析復(fù)雜的制造環(huán)境，應(yīng)用及其視覺來構(gòu)建零部件，就如同一個可視化的安裝手冊一樣幫助熟練工們更好的提高技能。

機械護甲和安全科技將成為臟亂危險工作的標(biāo)配裝備：許多創(chuàng)業(yè)公司試圖將高科技可穿戴設(shè)備變成工人的左膀右臂。福特公司的員工使用EksoVest在工作中輔助裝配，利用這套裝備的工人在頸椎壓力方面有所緩解。該裝備減少反復(fù)運動中的運動損傷，幫助抓舉過程中省力。

Sarcos是該領(lǐng)域內(nèi)另外一家有名的公司，它們的關(guān)注點是遠程機器人控制和機械骨骼，Delta Airlines近期表示將展開與該公司的合作。Strong Arm Technologies,公司生產(chǎn)姿態(tài)控制和舉重輔助裝備。在臟亂和危險環(huán)境中工作的人員，可以依靠及其外國歌設(shè)備來擴大人類的能動性，并且提升工作的安全性。

5.制造、生產(chǎn)和裝配

自動化首先出現(xiàn)在那些又臟又累的領(lǐng)域，但如今很多在大生產(chǎn)中的人工過程已經(jīng)被自動化取代，工業(yè)機器人和3D打印已經(jīng)在工廠中越來越普遍。隨著機器人越來越便宜、精度越來越高、它也更加普遍地與人在生產(chǎn)線上協(xié)作。隨著消費者的個性化需求越來越多，制造業(yè)需要滿足日益增長的用戶需求。工業(yè)4.0將實現(xiàn)機器的連接，并通過IOT技術(shù)與萬物互聯(lián)。未來的工廠不僅可以制造原型和特殊系列的產(chǎn)品，同時還可以靈活地根據(jù)用戶反饋及時滿足各種各樣的定制化需求。未來的新生產(chǎn)將主要表現(xiàn)在模塊制造和機器人自動化，以及更加廣泛的3D打印技術(shù)。

將傳統(tǒng)的產(chǎn)品分解為更小的模塊化生產(chǎn)，不僅可以使得工廠更加靈活的面對用戶的定制化需求，同時可以一流水線的效率來實現(xiàn)高效的定制化生產(chǎn)。通過不同模塊的組合、變化得到豐富的產(chǎn)品形態(tài)。另一方面，模塊化還以為這一系列靈活的末端執(zhí)行器，通過更換機器不同的執(zhí)行器使得更多的制造成為可能。

在過去的幾十年來，工業(yè)機器人不斷侵蝕著制造業(yè)的工作崗位，但最近一波機器人浪潮卻帶來了人機協(xié)作的新形態(tài)。這意味著人和機器一起能得到獲得更高的工作效率。通過人類的手工操作，協(xié)作機器人可以學(xué)會人類的技能，同時更先進的傳感器可以幫助機器和人更加和諧安全的并肩工作。

比起傳統(tǒng)的機器人，協(xié)作機器人的價格更為低廉，其均價大概只有24000美元。據(jù)UR機器人資料，其機器人平均成本回收周期只需要195天。目前有超過八十家協(xié)作機器人創(chuàng)業(yè)公司活躍在世界各地，與大型機器人的四大家族同臺競技。

在小批量定制化領(lǐng)域增材制造將毫無疑問的超過傳統(tǒng)的注塑磨具成型工藝，成為未來定制化生產(chǎn)的主流制造手段。3D打印已經(jīng)在工業(yè)界有著成熟的應(yīng)用，GE利用增材制造技術(shù)研發(fā)出了能耗降低15%的發(fā)動機，而阿迪達斯同時也利用3D打印技術(shù)來為用戶提供大規(guī)模的鞋類定制服務(wù)。

在不遠的未來隨著新材料新工藝的發(fā)展，3D打印將會向著更廣闊的領(lǐng)域發(fā)展，包括碳纖維和金屬的結(jié)構(gòu)的加入將會產(chǎn)生出更多性能強大的產(chǎn)品。

6.質(zhì)檢和品控

隨著工廠的數(shù)字化，質(zhì)檢和品控流程將會越來越多地嵌入到生產(chǎn)的數(shù)字化流程中去。機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的平臺將會助理工廠優(yōu)化提高產(chǎn)品線質(zhì)量。目前主要有兩個方面的技術(shù)值得關(guān)注，分別是負(fù)責(zé)檢測的計算機視覺的負(fù)責(zé)溯源的區(qū)塊連技術(shù)。

與目前大規(guī)模使用人工進行產(chǎn)品檢測不同的是，未來工廠將大規(guī)模的使用機器視覺來代替并補充現(xiàn)有的人類檢測（吳恩達的landing.ai就是將人工智能賦能制造業(yè)的典型）。無論實在集成電路行業(yè)的焊點檢測還是在手機、平板顯示器行業(yè)的表面缺陷檢測，計算機視覺都將會代替人類完成復(fù)雜的工作，并毫不松懈的監(jiān)視著每一個可能出現(xiàn)的缺點。

另一方面，由于區(qū)塊連的不可更改，很多公司將其視為一種十分優(yōu)秀的溯源工具。包括沃爾瑪、雀巢等一系列公司都開始利用它來進行原料供應(yīng)溯源，從源頭提高產(chǎn)品的質(zhì)量。

7.倉儲技術(shù)

很多人認(rèn)為無人倉儲的發(fā)展會比黑燈工廠更為迅猛。目前倉儲的建設(shè)如火如荼，貨架的高度和倉庫的面積都在不斷擴張。自從亞馬遜利用Kiva機器人系統(tǒng)來提高倉儲效率后，世界各地的機器人公司紛紛進入這一行業(yè)，國內(nèi)外的快遞巨頭也研發(fā)了高效的無人自動化工廠。我們看到像Fetch Robotics和Grey Oragen等公司和超市內(nèi)的Locus等機器人都在逐步發(fā)展，倉儲行業(yè)的自動化呈現(xiàn)出一片欣欣向榮的局面。另一方面，計算機視覺技術(shù)可以實現(xiàn)貨物掃面，將每一個包裹精確的幾何形狀信息數(shù)字化，完成物聯(lián)網(wǎng)的抽象閉環(huán)，將數(shù)字世界和物理世界緊密地連接在了一起。

8.物流和供應(yīng)鏈

當(dāng)工廠的產(chǎn)品生產(chǎn)打包完成，接下來最重要的工作就是將它送達用戶手中了。在未來無人駕駛技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊連技術(shù)將會一同醋精這一領(lǐng)域效率的提升和發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將會使得供應(yīng)鏈去中心化，隨著越來越多車隊配備了遠程信息處理系統(tǒng)，自動化流程將會越來越深入的進入到物流與供應(yīng)鏈中去。隨著自動駕駛技術(shù)的逐漸成熟，除了更加自動化的運輸外，包括裝卸貨、分揀等流程將會更加自動化，在提高效率的情況下并節(jié)省更多的人力成本。

結(jié) 論

如今和未來的制造業(yè)正在變得更加富有效率、更加定制化、模塊化和自動化。但制造業(yè)對于技術(shù)吸收和應(yīng)用的緩慢是否能夠使得工廠保持足夠的競爭力呢？相信競爭的壓力會促使工廠不斷自我改進和變革。

對于制造業(yè)來說，最大的提升來自于機器人、AI和基礎(chǔ)IOT的數(shù)字化。更多的數(shù)據(jù)會帶類更聰明的系統(tǒng)，最大化工廠的效益并最小化支出與損耗。同時諸如區(qū)塊鏈和AR等新興技術(shù)將會幫助工業(yè)提升，并增強工人的能力。

就像亨利福特說的，如果你總是按部就班，那么你的得到的也會一成不變。對于制造業(yè)來說，只有用于擁抱新技術(shù)、持續(xù)創(chuàng)新才能不斷緊跟時代步伐、在新技術(shù)到來的時代繼續(xù)發(fā)展壯大！