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數控機床進化叠代的 三大維度

  2019年07月02日  

  近年來,工業領域經常講“雲、物、移、大、智”,即雲計算、物聯網、移動互聯網、大數據、智能制造,似乎這就找到了工業轉型升級的方向和鑰匙。其實,真正要重點關注的,是集成電路芯片、關鍵基礎工具(比如數控機床、工業基礎軟件),如果這些做好了,“雲、物、移、大、智”是可以根據具體需要隨時搭建的。如果數控機床、數控技術、工業基礎軟件做不好,那就只有長期受制于人,一切都是空談。

  諸如高鐵、核電這類極端複雜的技術系統,中國也能連續實現創新突破,爲什麽在數控機床方面遲遲沒有太大的進展?數控機床不僅僅是一種關鍵基礎設備,更是一種一步一步將工作方法、知識經驗融入軟件和模型的“工作母機”。數控機床牽扯的應用領域極其廣泛,無可比擬的産業基礎性,使其真正凝聚了“整個工業領域百年以來的疊加式技術進步”。哪個工業國家一旦在數控機床的技術積累上落入下風,短時間內很難追趕上來。在此,我們基于工業、産業、商業三個維度系統闡述數控機床的進化叠代曆史。

第一維度:速度、精度和壽命

  數控機床不僅僅是一種數字化的工具機(Machine tool),更是代表了傳統工業社會的一種思維方式——減材制造。數控機床要做的事情無非就是“車鉗銑刨磨”,將原材料當中不需要的部分一點一點減掉,通過彎折、鑽孔、切削、打磨,得到産品結構中的物理零部件。

  這個操作過程當中,機床設備自然是速度越快、精度越高、壽命越長、代表性能越好。很長一段時間,數控機床在速度、精度、壽命上的性能提升主要通過最基礎的電子元器件得以實現。

  數控機床的最初設想始于美國軍方,1948年,美國空軍在研制直升飛機螺旋槳葉片輪廓檢驗用樣板的時候遭遇瓶頸,因爲樣板形狀複雜多樣,精度要求極高,要設計新型的特種加工設備以適應當時的特殊需求,“數字脈沖控制機床”的設想就由此誕生。

  此後的25年當中,因爲核心電子元器件的進化叠代,數控機床總共有五次更新換代:第一代是由MIT(美國麻省理工學院)參與研發的三坐標數控銑床,由電子管元件作爲數控裝置(1949年-1959年);第二代是帶自動換刀裝置的數控機床,由晶體管元件和印刷電路板作爲數控裝置(1959年-1965年);第三代是由集成電路作爲數控裝置的數控機床(1965年-1970年),體積小、功率消耗少,同時具有高可靠性和低成本優勢;上世紀60年代末,出現了由一台計算機直接控制多台機床的群控系統(簡稱 DNC),以及采用小型計算機控制的計算機數控系統(簡稱 CNC),第四代數控裝置的典型特征就是“小型計算機化”;1974年以後更進一步,數控裝置開始采用微處理器、半導體存貯器,即微機數控時代(簡稱MNC)。

  在這段曆史時期當中,數控機床的相關輔助部件也在持續進化叠代。比如實現高精度測繪,就要采用一個叫光柵的測量元件。直到如今,德國的海德漢公司與英國的雷尼紹公司,幾乎壟斷了光柵技術的全球市場,高精度的光柵,中國的數控産業也不是有錢就可以買到的,外國公司一般只向中國出口基本測量水平的光柵。

  另外,機械加工的工藝技巧和管理水平也在持續沉澱優化。比如小小一個M6螺杆,外徑公差在5.794-5.974毫米之間,內徑、牙距、材質以及表面處理都有相應量化指標。在日本、德國或者瑞士,不符合規定的標准件是很難找到的,因爲根本賣不出去。他們在制造環節的初期就設法杜絕殘次品的出現,在後續幾十道工序中又有多年的優化經驗和數據積累,加上市場充分競爭,這種最基礎的標准件十分便宜、十分可靠。

  國內工廠因爲缺乏工序優化和數據積累的那段曆程,哪怕有了很好的數控機床設備,也難以保證産品不出現瑕疵。國內很多汽車制造企業在市場上采購零件回來以後,通過全檢才會采用,甚至爲了確保質量可靠,就幹脆訂做(要跟蹤從原材料到表面處理的全過程),哪怕一些小小的螺絲螺母也耗費大量成本。汽車産品的使用壽命可以取決于細微處的螺絲螺母,螺絲螺母的使用壽命取決于無數工序細節。

  20世紀80年代以後,IT互聯網技術開始全面融入數控機床産業,數控裝置明顯趨向小型化、自動化、網絡化和智能化。由工業軟件來引導自動監控刀具破損、自動檢測工件,加上PC+CNC智能數控系統,明顯增強了系統運行的速度和精度。過去40年當中,數控機床的發展方向就是“極其精確的系統控制”。這當中有三大特征:

技術立體融合

  “雲、物、移、大、智”不是單獨存在的,而是融合發展構建的一個關聯系統。如果以人體結構類比數控機床,數控系統是人的大腦,伺服驅動器是人的肌肉,電機是人的關節,傳感器是人的視覺,執行部件(回轉工作台或擺角銑頭)是人的手腳,機床本體(床身/裸機)是人的骨架,而雲計算、物聯網、大數據則貫穿數控機床的整個神經網絡,相當于“能力倍增器”。

狀態精確控制

  通過工業互聯網和大量工業APP的支持,産品的設計問題、工藝問題、制造問題都可以在虛擬空間中完成,反複核查和檢查,狀態精確控制貫穿了産品的全壽命周期。畢竟,改進模型要比修補産品實物容易得多,諸多細節問題在虛擬空間中做了最優調整,進入實物制造,精度、成本和可靠性得到最佳平衡。

大規模定制化生産

  數控機床的工作過程越來越柔性化,比如西門子的安貝格工廠,每天生産6萬個PLC控制器,每個都不一樣,結構、總線、接口標准、通信協議、軟件和印刷板都是定制的,最初是0.5%的不合格品率,智能升級之後,不合格品率下降了幾個數量級,現在大概是百萬分之五。

第二維度:産業體系

  2018年,中國工業産值已經超過美國+日本+德國的總和,可是中國仍算不上一流工業強國,數控機床就是其中一大短板。

  1982年-2009年,世界第一的機床生産大國是日本,2010年中國機床工業實現趕超,可是中國制造的數控機床在核心數控系統和功能部件上,至今受制于人。因爲核心設備能力不足,連帶整個材料工業、多個細分工業領域長期處于劣勢。比如中國稀土儲量是世界第一,但稀土在中國人手裏就是土,因爲中國缺少技術把它變成材料。這些材料技術都是用幾十年的積累研究出來的,通過各種實驗做出來的,這些材料能做到納米級,擱在手機芯片裏面。這些都需要專門的機床設備,這些東西就德國和日本有。誰控制著材料和機床,誰就處于強勢地位,享受議價權和更多利潤。一個國家數控技術的進化叠代,取決于産業體系,又將投射于産業體系。

取決于産業體系

  工業強國的最大根基是基礎工業(包括裝備、材料、工藝)。基礎工業受制于數控機床的工藝精度,但是高精度的數控機床也不能加工超過自身精度水平的零部件。那麽,數控機床的工藝精度源于哪裏?源于最精密的基礎裝備(包括數控機床、工業機器人等)加工基礎材料,得到基礎零部件和基礎裝備,即機器制造機器。這是一個“不斷自我強化的內在循環”,這一循環的關鍵影響因素,除了機械工業,更重要的是電子信息工業和材料工業。

  美國制造業可以引進德國造的數控機床,但核心的數控系統、工業軟件美國是有技術主導能力的。美國基礎工業的深厚內力,主要源于電子信息工業的壟斷地位,全球的芯片和實時控制軟件幾乎都源于美國。比如,美國波音公司獨步全球的核心優勢不是在機械部分,而是在軟件部分,1991年波音777的誕生用了七八百種工業軟件,2005年波音787的飛天用了8000種工業軟件,波音現在已經有8500種工業軟件,也只是滲入波音飛機的部分核心環節,如果算上外包的那些部分,這一數字更加驚人。

  德國、日本的基礎工業由大量掌握技術訣竅的中小企業支撐,由西門子、三菱重工等大型企業來牽引,機械、電子、材料、工藝等各個方面的技術能力非常均衡。比如,數控機床的最大限制就是材料,高速加工時,包括主軸和軸承摩擦産生熱變形導致主軸擡升和傾斜、刀具磨損導致的誤差等,加工精度極高的數控機床,背後是材料工業的支持。

投射于産業體系

  如果數控機床、數控技術實現創新突破,可以有效投射于産業體系的各處毛細血管。比如航空母艦用的電磁彈射技術,技術原型就是數控産業的直線電機技術,因爲中國的直線電機技術已經成熟了,才可以繼美國、俄羅斯之後第三個接近實現艦載機的電磁彈射起飛。瑞士制造了世界上最精巧的鍾表産品,就是因爲瑞士達到了精密制造的極致,同樣重量的數控機床,瑞士貨的價值最高,是中國貨的10倍,日本貨的價值可比肩德國,是中國貨的3.5倍。

  中國制造業要實現轉型升級,數控産業的長期弱勢就是一個很大的掣肘。不僅機床設備的數控系統要依賴德國、日本這些傳統工業強國的開放程度,更要考驗中國工程技術人員的學習適應能力,那些習慣使用日本發那科(FANUC)系統的技工,幾乎操作不了德國西門子(Siemens)産品(換一個品牌的數控系統就不會工作了)。

  中國要發展機器人産業,風口一來,泡沫就來了,惡性低價競爭隨處可見。因爲基礎的數控産業不強,控制器、減速器、伺服電機都受制于人,機器人用的RV減速器,日本一個帝人公司就占了70%的全球份額。中國機器人公司拼技術的空間就很有限了,只能拼成本價格,大量的低端競爭吹起了一個一個産業泡沫。

第三維度:商業模式

  百年以來,數控機床的進化叠代主要集中在物理層面,即精度、速度和壽命。可是,物理性能做到了極致,將會面臨商業上的發展瓶頸。

  計算機以納米級的精度進行計算,控制設備工作進程,每秒鍾讀取和傳輸的數據流量,超過一個人一生的閱讀能力。更重要的是,設備制造的品質壽命已得到空前提高。就像德國“雙立人”菜刀,要人民幣一兩千元一把,賣這麽貴,是因爲“雙立人”菜刀質量太好,用二三十年都不會壞——“雙立人”恰恰被自己産品的高質量打敗。因爲一般收入的,不會買這麽貴的菜刀,買得起“雙立人”菜刀的,幾十年後才會再來買。

  當今時代,那些高端數控機床、工程機械,質量太好了,用幾十年都不會壞。那些昂貴的機器設備,買家終究是有限的,又不可能像賣牙膏、方便面那樣,有老客戶重複購買,開發新客戶又特別困難。如果機床産業的商業模式還停留在賣設備的階段,那是難以持續的,近年國內機床銷量的斷崖式下跌就是證明。

  數控機床行業面臨類似于“諾基亞時代與蘋果時代的交叉口”。十幾年前的諾基亞手機,通話好、質量佳、摔不壞,幾乎做到了極致,但蘋果iPhone誕生之後,競爭的重點已經不是摔不摔得壞了。因爲大衆已不再喜歡long long life的産品了,而是偏向即時享用。

  美國白宮信息物理系統專家組的一位成員曾直言:“未來的工業競爭將從實體世界轉至‘不可見’的世界,以往的創新集中在實體世界,而現今這一情況已出現變化,創新正從實體的‘蛋黃’轉向更具創新空間的數據和服務‘蛋白’。賣機床不是賣那噸鋼鐵,賣的是生産力。”

  工業圈有一個老故事:福特汽車公司的一台電機出了故障,很多人幾個月修不好,請來德裔工程師斯坦門茨,兩天就排除故障。他用粉筆在電機外殼上劃了一條線,然後告訴衆人:“打開電機,在記號處把裏面的線圈減少16圈就好。”果然,問題解決了。斯坦門茨的報價是10000美元,粉筆劃線值1美元,知道在哪裏劃線值9999美元。機器設備只是一堆鋼鐵,know-how(技術訣竅)和know-why(工程原理)才是真正的生産力。

  現今,很多數控機床企業已經不再是傳統的機床買賣、加價銷售、賺取利潤,而是選擇租賃設備,按小時、按加工數量收費,結算的依據就是機床運轉所傳輸回來的數據。機床運行過程中的數據采集、傳輸,經過“解讀和可視化”以後,你在手機APP上就能實時查看設備的運轉情況,替代了傳統管理。

  從“賣設備”向“賣服務”的商業轉變,起源于GE(通用電氣)的航空發動機業務。一台客機發動機的平均價格在1300萬美元左右,民航公司要不斷給發動機進行維護、大修和更換零件,才能達到10000小時的使用壽命。不過,GE已經升級商業模式,將運行中的所有發動機的工作數據收集起來,協助航空公司減少不必要的故障,減少不必要的排程,減少不必要的廢油,這樣下去,一架民航飛機大概15年可以節省30億美元。

  在數控機床的運行過程中,也會産生很多不必要的變數(各種故障、各種損耗),要有一個軟件將傳輸回來的運行數據進行“解讀和消化”,轉換成爲大多數人看得懂的東西。比如機床上的刀具會有磨損,影響加工的精度和進程,如果你能透過傳回來的數據很快解決know-how和know-why的問題,遠程協助客戶消除因設備損耗而面臨的各種損失,這就給客戶創造了很大的價值。這本身就可以成爲一門生意。

  軟件和數據帶來的商業模式轉化,更大價值是走向了實時聯網、即時分享,由于掌握了底層運動控制,有了最真實的數據,專業人士可以跨越時間、地域間隔在線提供技術解決方案,實現生産制造環節的持續效能提升。這種“知識和生産力的輸出”,將會創造各種商業可能性。

“數字驅動”正在替代“工業驅動”

  “智能制造”已成爲時代趨勢,但這是一個門檻很高的系統工程,哪怕波音公司掌握了世界上最複雜的工業軟件系統,做到了“由軟件控制數據的自動流動,解決複雜産品的不確定性”,也只敢說是數字化,不敢說是智能化。

  多年以前,歐美工程師在判斷工廠“智力水平”時有兩個標准:一是數控機床有沒有ID(賬號),就像手機或者PC機,這是要獲得真正有效的數據,驅動系統的持續改進;二是隨著機械、材料工業的技術精進,機床硬件變得越來越好,但數控設備的靈活性、適用性要由軟件系統來實現,好的軟件系統能使機床設備具有更好的可調適性,即“柔性制造”。

  很長時間,機床設備的運行過程要靠人去監控,要等問題出現之後,才知道故障在哪裏。隨著“萬物互聯(5G)”時代的開啓,新的趨勢是每台機床設備都會安裝有傳感器,實時監控機床運轉情況。如果加工出來的産品或零部件存在質量瑕疵,傳感器會啓動預警響應,通過5G網絡傳輸信號並實施控制,使問題産品或零部件無法進入下一環節。這種智能化的精准控制將大大減少浪費,提高制造環節的成品率甚至精品率。這樣“讓機器開口說話”,操作過程中所需要的數據量和速度,只有在5G技術的大寬帶和低延遲的條件下才能實現。

  德國機床業的“隱形冠軍”埃馬克集團曾經認爲,“工業4.0的本質是交流,機器與機器之間的交流,機器與人之間的交流”。幾十台甚至幾百台機床設備聯結起來控制,在流暢的溝通和反饋中實時精准調控。哪怕出現了各種意外狀況,也能有很強的調整、適應能力。

  比如在一台機床出現故障時,別的設備會自主做出決定、協調分擔多余工作量,類似于計算機的分布式運行,保證工作效率不受影響。這就像人體的血液系統,如果你不小心劃傷手指,血小板會立刻聚集到這根血管的傷口上,暫時堵塞破損血管,可使你的手指不會因爲缺血而壞死。爲什麽呢?因爲你的手指(以及身體絕大多數的組織、器官),都有可供備用的供血系統,以毛細血管間的互聯互通爲基礎,經過智能化的分析判斷,實現向每一個器官乃至細胞的精准服務。

  如果機床與機床之間真正實現了“順暢交流”,就像PC與PC、手機與手機那樣,或者直接將數控機床視作“特定工業用途的電子設備”,那麽,工業生態也將隨之發生很大變化。這當中存在兩個嚴重對立的問題:

正面作用:推進工業生態化趨勢

  過去,不同品牌、不同型號、不同用途的數控機床之間“孤島”一般很難發生關系,很多局部的“技術問題”總會在“管理層面”發酵,傷害了整個系統的運行效率。其實,很多技術、管理問題可以納入到一個大的生態中進行系統解決。就像現在開發的手機APP,要麽是基于Android系統,要麽是基于蘋果iOS系統,所有手機APP的開發者都是在一個大的系統生態中進行各種應用開發。所有APP産品競逐的焦點集中在場景適應、用戶體驗,而不用考慮用戶手機的廠家、型號、配置。

  系統生態是可以“簡化技術問題”的,這在手機、PC行業中已經反複得到證明。在歐美工程師的思維中,標准化的問題是將複雜問題(解構以後)簡單化,簡單問題流程化,流程問題信息化,基于系統思維解決很多技術問題。如果不同型號、不同用途的數控機床可以納入到一個大的系統生態中,比如制造一部手機、一輛汽車,不同的零部件供應商用同一個軟件、同一個版本,參照的模型包括幾何外形、材料數據等,可以在電腦上計算産品的功能和性能,減少了大量的轉換。這就是工業生態化的明顯好處。

  目前,國內已有機床企業(比如沈陽機床)投入很多資源做平台、做生態,就像當年滴滴、快的、Uber的生態大戰,哪怕財務上要承受極大壓力,也要“看終局、造趨勢”,盡快贏得更多用戶、成爲市場主流。

反面作用:存在更多安全擔憂

  時至今日,數控機床足以影響很多工業企業的命運發展,所有的加工過程、加工數據、産量信息,都會在數控系統中留下痕迹,幾乎沒有秘密可言,數控系統掌握一切。

  數控機床甚至可以決定一個工業企業的能力極限,比如汽車的産能受制于零部件的産能和裝配效率,而零部件則幾乎全是由數控機床加工生産的,只要控制了其中的精密加工環節,即控制精密加工環節的數控機床,就決定了汽車的質量和産能。如果將這一邏輯放大,只要控制了一個工業國家的精密加工環節,就足以控制這個國家的工業發展能力。

  歐洲發展與領土規劃高等學院院長皮耶爾·維勒茲(Pierre Veltz)認爲:“我們不是生活在工業時代的尾聲,而是新型工業社會的孵化階段。”而數控機床就是制造業、服務業、數字産業緊密交融的重要載體。透過數據“提煉”信息,信息的關聯和抽象形成了知識,知識再向智能升華,這個持續進化和叠代的過程完全可以由數控系統來承載。

  (來源:中國工業和信息化)

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