没有模型一切都是浮云
宋华振说东道西
很多在制造现场的人会对今天广为流行的各种概念颇为不屑 ， 觉得似乎并不能解决什么问题 ， 而另一方面各种资本与跨界势力都携带着全球产业数字化转型的光环布道 ， 有识之士不断提醒“质量”、“建模”、“材料”、“基础理论”似乎都不那么流行 ， 因为 ， 这些东西都是“老古董”一般的存在 ， 怎么匹配今天光鲜靓丽的“工业互联网”、“大数据”、“人工智能”、“数字孪生” ， 这不是讽刺意味 ， 而是一种感慨 。
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回到本源思考问题
我们总是大谈被“卡脖子” ， 但是却从来不想脚踏实地的做点事情 ， 资本大咖们用一个个“故事”—描绘未来光明愿景打包一个企业 ， 然后经过A轮、B轮、C轮然后上市 ， 各自都大发其财 ， 即或一地韭菜绿了墙也是心不死 ， 资本有它的力量 ， 但是 ， 资本的心并不是“扎根产业”—但是 ， 制造业却要求坚定不移 ， 因为那是一种很多人的事业 ， 有很多人不仅是工作 ， 也是一生的事业 。
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回到本源思考问题是一种全面理解问题 ， 制造业创新需要回到本源 ， 科学是基础 ， 就像麦克斯维电磁方程、热力学定律、物理化学方程 ， 这些奠定了制造的原始根基 ， 而工程则是实践 ， 将科学的发散 ， 各种可能性收敛到一个最优的路径上来（成本最低、材料消耗最少、工艺过程最简单） ， 技术则是科学与工程的产物—可以复用的知识 ， 或者有形的产品或者可复用的知识—例如软件平台与工艺软件 。
制造的本源是为用户提供高品质、低成本、快速交付 ， 且满足个性化需求的产品 ， 无论何时 ， 这都是本源的需求 。
制造的复杂究竟在哪里？
制造其实很复杂 ， 需要非常深的积累 ， 并不是很多人想像的那么简单 ， 用数字化来赋能、用新技术来升级改进 ， 以达到效率提升 ， 这个话说起来还是挺容易的 ， 套路都一样 ， 听来听去都形成了共识 ， 这也是好事 ， 可是一到现场 ， 你就知道 ， 事情远非想象那么简单 ， 甚至无法想象的复杂 。
【没有模型一切都是浮云】我们说制造是对材料进行物理、化学的加工过程 ， 这个过程往往复杂在哪里？
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材料—如果大家注意身边每天接触的物品就会发现 ， 就不难理解 ， 比如塑料材料—用的薄膜、塑料管材、手机外壳、各种饮料瓶子 ， 究竟有多少种材料？印刷材料 ， 包括纸张、薄膜 ， 还有油墨 ， 有多少种？大家穿衣服的面料 ， 在纺纱的时候棉花有多少种？羊绒羊毛、无纺布、人造纤维（涤纶、氨纶…）有多少种？进行化学反应的化工原料、制药的原料、催化剂有多少种？轮胎有多少种原料构成？冶金的金属材料有多少种？
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是的 ， 他们有成百上千种 ， 他们的特性包括各种张力、摩擦力、弹力、热变形特性、粘性、密度等物理化学特性有多少种组合？
加工工艺：对金属进行渗碳、渗氮处理、淬火、退火 ， 包括对塑料颗粒进行加热流体变形特性这些又多少种组合？工艺主要是对材料进行预处理 ， 使得获得后续易于加工特性和最终成品的稳定质量特性（不变形、耐受高温） 。 工艺这里主要还是指在后续成型加工之前的材料本身特性 ， 在加工过程中本身还有一些处理 ， 比如为了让织布容易 ， 还需要浆纱 ， 为了纸张对油墨易于吸附、让光伏表面形成更大的吸收面等处理 。
再看流程：比如印刷放卷、牵引、涂布、压印、烘干、分切、收卷等流程有多少组合？或者灌装 ， 吹瓶、清洗、灌装（各种液体灌装的逻辑开关等过程又不同）、旋盖/压盖、贴标（各种标签类型-不干胶、热熔胶 ， 喷胶、点胶、涂胶各种可能）、膜包、码垛、搬运等 ， 每个产品的生产是在各种材料、各种工艺处理、流程下的组合 ， 几千种材料、处理工艺和流程会导致形成成千上万种组合 。 流程对应就是控制所需的逻辑、定位、化学反应的控制过程 。
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对于如此庞大的材料、工艺与流程 ， 如果没有一个建模--机器的制造就无法想象 ， 而机器生产必须具有广泛的适用性 ， 不能说一种机器只能印几种材料 ， 只能灌装固定类型的饮料 ， 那得买多少台机器？但是 ， 如果把这么多材料、工艺在一台机器上完成 ， 就必须要进行工艺与流程建模 ， 才能让这个“虚拟的模型”来适应各种变化 ， 形成各种加工工艺下的流程顺利 ， 确保工艺质量 ， 并实现生产的灵活性 。
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机器与生产线都必须对各种材料与工艺进行“测试验证” ， 测试是否如我们所想象的那样能够获得预期的结果 ， 这就是一个非常漫长而复杂的过程 ， 需要经过很多年的积累 ， 大量的试错 ， 大量的技术迭代 ， 不断测试不同材料、不同工艺与流程 ， 最终为了获得“高品质”、“低成本”—如何最少消耗材料、最低消耗机器时间与人工、如何更快工艺切换来生产不同的产品提供变化生产中的交付能力？
有了模型后延伸的应用空间
有了模型后 ， 才能做很多我们描述的伟大的事业：
建模仿真—有了模型才能去仿真 ， 在一种虚拟状态下去寻找最优的控制策略与参数 ， 才能进行所谓的数字孪生 ， 进行现场数据动态采集并进行虚拟验证 ， 然后下行执行 ， 使得系统具有自主执行能力 。 在如此众多的组合中 ， 进行测试验证的话 ， 如果采用物理的方式 ， 那就是印刷一卷卷的纸去试 ， 一炉一炉的材料去测试、一罐一罐的化学药物测试药品的制造过程 ， 那是纯粹的烧钱—制造业所有的过程中最烧钱在这里 ， 因此 ， 建模仿真可以在虚拟的数字世界里进行测试验证 ， 降低大量测试验证成本 ， 但是必须要建模 。
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人工智能—有了模型你才能去结合现有的模型 ， 寻找在整个生产流程中的质量相关性、缺陷原因追溯、机器故障定位与诊断、预测性维护 ， 没有这些信息建模 ， 你就会需要大量编写代码测试 ， 而物理的测试验证成本巨大 ， 有了模型才能降低这个消耗 。
工业互联网—你连接起来 ， 挖掘数据潜力 ， 也得有模型 ， 否则你的对象是谁?你要达到什么样的目标？你连接哪些数据？挖掘哪些特性？都是没有办法谈的 ， 仅能把数据给采集起来 ， 再看怎么用吗？
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在制造业里就是这样 ， 无论你做什么 ， 如果你没有模型—你就什么也做不了 ， 因为成本大到你无法承受 ， 制造业经过几百年不断的发展 ， 才把汽车的成本、电子产品成本不断降低 ， 降到大家都可以用智能手机、享用不断降低成本的汽车 ， 要知道 ， 一台汽车的零配件单个购买组装的价格可能是整车的五倍价格—为什么我们能买到越来越便宜的汽车 ， 因为制造业的人不断寻找新的方法、工艺、流程、精益管理、系统工程优化这些过程 ， 才有今天 。
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所以 ， 没有模型一切都是浮云—其实是个标题党 ， 但是 ， 却又是事实 。
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