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数控机床进化迭代的 三大维度

  2019年07月02日  

  近年来,工业领域经常讲“云、物、移、大、智?#20445;?#21363;云计算、物联网、移动互联网、大数据、智能制造,似乎这就?#19994;?#20102;工业转型升级的方向和钥匙。其实,真正要重点关注的,是集成电路芯片、关键基础工具(比如数控机床、工业基础软件),如果这些做好了,“云、物、移、大、智”是可以根据具体需要随时搭建的。如果数控机床、数控?#38469;酢?#24037;业基础软件做不好,那就只有长期受制于人,一切?#38469;?#31354;谈。

  诸如高铁、核电这类极端复杂的?#38469;?#31995;?#24120;?#20013;国也能连续实现创新突破,为什么在数控机床方面迟迟没有太大的进展?数控机床不仅仅是一种关键基础设备,更是一种一步一步将工作方法、知识经验融入软件和模型的“工作母机”。数控机床牵扯的应用领域极其广泛,无可比拟的产业基础性,使其真正凝聚了“整个工业领域百年以来的叠加式?#38469;?#36827;步”。?#27597;?#24037;业国家一旦在数控机床的?#38469;?#31215;累?#19979;?#20837;下风,短时间内很难追赶上来。在此,我们基于工业、产业、商业三个维度系统阐述数控机床的进化迭代历史。

第一维度?#26680;?#24230;、精度和寿命

  数控机床不仅仅是一种数字化的工具机(Machine tool),更是代表了传统工业社会的一种思维方式——减材制造。数控机床要做的事情无非就是“?#30331;?#38115;刨磨?#20445;?#23558;原材料当中不需要的部分一点一点减掉,通过弯折、钻孔、切削、打磨,得到产品结构中的物理零部件。

  这个操作过程当中,机床设备自然是速度越快、精度越高、寿命越长、代表性能越好。很长一?#38382;?#38388;,数控机床在速度、精度、寿命上的性能提升主要通过最基础的电子元器件得以实现。

  数控机床的最初设想始于美国军方,1948年,美国空军在研制直升飞机螺旋桨叶片轮廓检验用样板的时候遭遇瓶?#20445;?#22240;为样板形状复杂多样,精度要求极高,要设计新型的特种加工设备以?#35270;?#24403;时的特殊需求,“数字脉冲控制机床”的设想就由此诞生。

  此后的25年当中,因为核心电子元器件的进化迭代,数控机床总共有五次更新换代:第一代是由MIT(美国麻省理工学院)参与研发的三坐标数控铣床,由电子管元件作为数控装置(1949年-1959年);第二代是带自动换刀装置的数控机床,由晶体管元件和印刷电路板作为数控装置(1959年-1965年);第三代是由集成电路作为数控装置的数控机床(1965年-1970年),体积小、功率消耗少,同时具有高可靠性和?#32479;?#26412;优势;上世纪60年代末,出现了由一台计算机直接控制多台机床的群控系统(简称 DNC),以及采用小型计算机控制的计算机数控系统(简称 CNC),第四代数控装置的典型特征就是“小型计算机化”;1974年以后更进一步,数控装置开始采用微处理器、半导体存贮器,即微机数控时代(简称MNC)。

  在这段历史时期当中,数控机床的相关辅助部件也在?#20013;?#36827;化迭代。比如实现高精度测绘,就要采用一个叫光栅的测量元件。直到如今,德国的海德汉公司与英国的雷尼绍公司,几乎垄断了光栅?#38469;?#30340;全球市场,高精度的光栅,中国的数控产业也不是有钱就可以买到的,外国公司一般只向中国出口基本测量水平的光栅。

  另外,机械加工的工艺技巧和管理水平也在?#20013;?#27785;淀优化。比如小小一个M6螺杆,外径公差在5.794-5.974毫?#23383;?#38388;,内径、牙距、材质以及表面处理都有相应量化指标。在日本、德国或者瑞士,?#29615;?#21512;规定的标准件是很难?#19994;?#30340;,因为根本卖不出去。他们在制造?#26041;?#30340;初期就设法杜绝残次品的出现,在后续几十道工序中又有多年的优化经验和数据积累,加上市场充分竞争,这种最基础的标准件十分便宜、十分可靠。

  国内工厂因为缺乏工序优化和数据积累的?#23884;?#21382;程,哪怕有了很好的数控机床设备,?#26448;巖员?#35777;产品不出现瑕疵。国内很多汽车制造企业在市场上采购零件回来以后,通过全检才会采用,甚至为了确保质量可靠,就干脆订做(要跟踪从原材料到表面处理的全过程),哪怕一些小小的螺丝螺母也耗费大量成本。汽车产品的使用寿命可以取决于细微处的螺丝螺母,螺丝螺母的使用寿命取决于无数工序细节。

  20世纪80年代以后,IT互联网?#38469;?#24320;始全面融入数控机床产业,数控装置明显趋向小型化、自动化、网络化和智能化。由工业软件来引导自动监控刀具破损、自动检测工件,加上PC+CNC智能数控系?#24120;?#26126;显增强了系统运行的速度和精度。过去40年当中,数控机床的发展方向就是“极其精确的系统控制”。这当中有三大特征:

?#38469;?#31435;体融合

  “云、物、移、大、智”不是单?#26469;?#22312;的,而是融合发展构建的一个关联系?#22330;?#22914;果以人体结构类比数控机床,数控系统是人的大脑,伺服驱动器是人的肌肉,电机是人的关节,传感器是人的视觉,执行部件(回转工作台或摆角铣头)是人的手脚,机床本体(床身/裸机)是人的骨架,而云计算、物联网、大数据则贯穿数控机床的整个神经网络,相当于“能力倍增器”。

状态精确控制

  通过工业互联网和大量工业APP的支持,产品的设计问题、工艺问题、制造问题都可以在虚拟空间?#22411;?#25104;,反复核查和检查,状态精确控制贯穿了产品的全寿命周期。毕竟,改进模型要比修补产品实物容易得多,诸多细节问题在虚拟空间中做了最优调整,进入实物制造,精度、成本和可靠性得到最佳平衡。

大规模定制化生产

  数控机床的工作过程越来越柔性化,比如西门子的安贝格工厂,每天生产6万个PLC控制器,每个都不一样,结构、总线、接口标准、通信协议、软件和印刷板?#38469;嵌?#21046;的,最初是0.5%的不合格品率,智能升级之后,不合格品率下降了几个数量级,现在大概是百万?#31181;?#20116;。

第二维度:产业体系

  2018年,中国工业产值已经超过美国+日本+德国的总和,可是中国仍算不上一流工业强国,数控机床就是其中一大短板。

  1982年-2009年,世界第一的机床生产大国是日本,2010年中国机床工业实现赶超,可是中国制造的数控机床在核心数控系统和功能部件上,至今受制于人。因为核心设备能力不足,连带整个材料工业、多个细分工业领域长期处于劣势。比如中国稀土储量是世界第一,但稀土在中国人手里就是土,因为中国缺少?#38469;?#25226;它变成材料。这些材料?#38469;醵际?#29992;几十年的积累研究出来的,通过各种实验做出来的,这些材料能做到纳米级,搁在手机芯片里面。这些都需要专门的机床设备,这些东西就德国和日?#23621;小?#35841;控制着材料和机床,谁就处于强?#39057;?#20301;,享受议价权和更多利润。一个国家数控?#38469;?#30340;进化迭代,取决于产业体系,又将投射于产业体系。

取决于产业体系

  工业强国的最大根基是基础工业(包括装备、材料、工艺)。基础工业受制于数控机床的工艺精度,但是高精度的数控机床也不能加工超过自身精度水平的零部件。那么,数控机床的工艺精度源于哪里?源于最精密的基础装备(包括数控机床、工业机器人等)加工基础材料,得到基础零部件和基础装备,即机器制造机器。这是一个?#23433;?#26029;自?#20202;?#21270;的内在循环?#20445;?#36825;一循环的关键影响因素,除了机械工业,更重要的是电子信息工业和材料工业。

  美国制造业可以引进德国造的数控机床,但核心的数控系?#22330;?#24037;业软件美国是有?#38469;?#20027;导能力的。美国基础工业的深厚内力,主要源于电子信息工业的垄?#31995;?#20301;,全球的芯片和实时控制软件几乎都源于美国。比如,美国波音公司独步全球的核心优势不是在机械部分,而是在软件部分,1991年波音777的诞生用?#20284;?#20843;百种工业软件,2005年波音787的?#21830;?#29992;了8000种工业软件,波音现在已经有8500种工业软件,?#20179;?#26159;渗入波音飞机的部分核心?#26041;冢?#22914;果算上外包的那些部分,这一数字更加惊人。

  德国、日本的基础工业由大量掌握?#38469;?#35776;窍的?#34892;?#20225;业支撑,由西门子、三菱重工等大型企业来牵引,机械、电子、材料、工艺等各个方面的?#38469;?#33021;力非常均衡。比如,数控机床的最大限制就是材料,高速加工时,包括主轴和轴?#24515;?#25830;产生?#32570;?#24418;导致主轴抬升和倾斜、刀具磨损导致的误差等,加工精度极高的数控机床,背后是材料工业的支持。

投射于产业体系

  如果数控机床、数控?#38469;?#23454;现创新突破,可以?#34892;?#25237;射于产业体系的各处毛细血管。比如航空母舰用的电磁弹射?#38469;酰际?#21407;型就是数控产业的直线电机?#38469;酰?#22240;为中国的直线电机?#38469;?#24050;经成熟了,才可以继美国、俄罗斯之后第三个接近实现舰载机的电磁弹射起飞。瑞士制造了世界上最精巧的钟表产品,就是因为瑞士达到了精密制造的极致,同样重量的数控机床,瑞士货的价值最高,是中国货的10倍,日本货的价值可比肩德国,是中国货的3.5倍。

  中国制造业要实现转型升级,数控产业的长期弱势就是一个很大的掣肘。不仅机床设备的数控系统要依赖德国、日本这些传统工业强国的开放程度,更要考验中国工程?#38469;?#20154;员的学习?#35270;?#33021;力,那些习惯使用日本发那科(FANUC)系统的技工,几乎操作不了德国西门子(Siemens)产品(换一个品牌的数控系统就不会工作了)。

  中国要发展机器人产业,风口一来,泡沫就来了,恶性低价竞争随处可见。因为基础的数控产业不强,控制器、减速器、伺服电机?#38469;?#21046;于人,机器人用的RV减速器,日本一个帝人公司就占了70%的全球份额。中国机器人公司拼?#38469;?#30340;空间就很有限了,只能拼成本价格,大量的低端竞争吹起了一个一个产业泡沫。

第三维度:商?#30340;?#24335;

  百年以来,数控机床的进化迭代主要集中在物理层面,即精度、速度和寿命。可是,物理性能做到了极致,将会面临商业上的发展瓶颈。

  计算机以纳米级的精度进行计算,控制设备工作进程,每秒钟读取和传输的数据流量,超过一个人一生的阅读能力。更重要的是,设备制造的品质寿命已得到空前提高。就像德国?#20843;?#31435;人”菜刀,要人民币一?#35282;?#20803;一把,卖这么贵,是因为?#20843;?#31435;人”菜刀质量太好,用二三十年都不会坏——?#20843;?#31435;人”恰恰被自己产品的高质量打败。因为一般收入的,不会买这么贵的菜刀,买得起?#20843;?#31435;人”菜刀的,几十年后才会再来买。

  当今时代,那些高端数控机床、工程机械,质量太好了,用几十年都不会坏。那些昂贵的机器设备,买家终究是有限的,又不可能像卖牙膏、方便面那样,有老客户重复购买,开发新客户又特别困?#36873;?#22914;果机床产业的商?#30340;?#24335;还停留在卖设备的阶段,那是难以?#20013;?#30340;,近年国内机床销量的断崖式下跌就是证明。

  数控机床行业面临类似于“诺基亚时代与苹果时代的交叉口”。十几年前的诺基亚手机,通话好、质量?#36873;?#25684;不坏,几乎做到了极致,但苹果iPhone诞生之后,竞争的重点已经不是摔不摔?#27809;?#20102;。因为大众已不再?#19981;秎ong long life的产品了,而是偏向即时享用。

  美国白宫信息物理系?#21273;易?#30340;一位成员曾直言:“未来的工业竞争将从实体世界转至‘不可见’的世界,以往的创?#24405;?#20013;在实体世界,而现今这一情况已出现变化,创新正从实体的‘蛋黄’转向更具创新空间的数据和服务‘蛋白’。卖机床不是卖?#23884;指?#38081;,卖的是生产力。”

  工业圈有一个老故事:福特汽车公司的一台电机出了?#25910;希?#24456;多人几个月修不好,请来德裔工程师斯坦门?#27169;?#20004;天就排除?#25910;稀?#20182;用粉笔在电机外壳上划了一条线,然后告诉众人:?#25353;?#24320;电机,在记号处?#29273;?#38754;的线圈减少16圈就好。”果然,问题解决了。斯坦门茨的报价是10000美元,粉笔划线值1美元,知道在哪里划线值9999美元。机器设备只是一堆钢铁,know-how(?#38469;?#35776;窍)和know-why(工程原理)才是真正的生产力。

  现今,很多数控机床企业已经不再是传统的机床买卖、加价销售、赚取利润,而是选择租赁设备,按小时、按加工数量收费,结算的依据就是机床运转所传输回来的数据。机床运行过程中的数据采集、传输,经过“解读和可视化”以后,你在手机APP上就能实时查看设备的运转情况,替代了传统管理。

  ?#21360;?#21334;设备”向“卖服务”的商业转变,起源于GE(通用电气)的航空发动机业务。一台客机发动机的平均价格在1300万美元左右,民航公司要不断给发动机进行维护、大修和更换零件,才能达到10000小时的使用寿命。不过,GE已经升级商?#30340;?#24335;,将运行中的所有发动机的工作数据收集起来,协助航?#23637;?#21496;减少不必要的?#25910;希?#20943;少不必要的排程,减少不必要的废?#20572;?#36825;样下去,一架民航飞机大概15年可以节省30亿美元。

  在数控机床的运行过程中,也会产生很多不必要的变数(各种?#25910;稀?#21508;种损耗),要有一个软件将传输回来的运行数据进行“解读和消化?#20445;?#36716;换成为大多数人看得懂的东西。比如机床上的刀具会?#24515;?#25439;,影响加工的精度和进程,如果你能透过传回来的数据很快解决know-how和know-why的问题,远程协助客户消除因设备损耗而面临的各种损失,这就给客户创造了很大的价值。这本身就可以成为一门生意。

  软件和数据带来的商?#30340;?#24335;转化,更大价值是走向了实时联网、即时分享,由于掌握了底层运动控制,有了最真实的数据,专业人士可?#38053;?#36234;时间、地域间隔在线提供?#38469;?#35299;决方?#31119;?#23454;现生产制造?#26041;?#30340;?#20013;?#25928;能提升。这种“知识和生产力的输出?#20445;?#23558;会创造各种商业可能性。

“数?#26234;?#21160;”正在替代“工业驱动”

  “智能制造”已成为时代趋势,但这是一个门槛很高的系统工程,哪怕波音公司掌握了世界上最复杂的工业软件系?#24120;?#20570;到了“由软件控制数据的自动流动,解决复杂产品的不确定性?#20445;仓桓宜?#26159;数字化,不?#23452;?#26159;智能化。

  多年以前,欧美工程师在判断工厂“智力水平”时有两个标准:一是数控机床有没有ID(账号),就像手机或者PC机,这是要获得真正?#34892;?#30340;数据,驱动系统的?#20013;?#25913;进;二是随着机械、材料工业的?#38469;?#31934;进,机床硬件变得越来越好,但数控设备的灵活性、?#35270;?#24615;要由软件系统来实现,好的软件系统能使机床设备具有更好的可调?#24066;裕?#21363;“柔性制造”。

  很长时间,机床设备的运行过程要靠人去监控,要等问题出现之后,才知道?#25910;?#22312;哪里。随着“万物互联(5G)”时代的开启,新的趋势是每台机床设备都会安装有传感器,实时监控机床运转情况。如果加工出来的产品或零部件存在质量瑕疵,传感器会启动预警响应,通过5G网络传输信号并实施控制,使问题产品或零部件无法进入下一?#26041;凇?#36825;种智能化的精准控制将大大减少浪费,提高制造?#26041;?#30340;成品率甚至精品?#30465;?#36825;样“让机器开口说话?#20445;?#25805;作过程中所需要的数据量和速度,只有在5G?#38469;?#30340;大宽带和低延迟的条件下才能实现。

  德国机床业的“隐形冠军”埃马克集团曾经认为,“工业4.0的本质是交流,机器与机器之间的交流,机器与人之间的交流”。几十台甚至几百台机床设备联结起来控制,在流畅的沟通和反馈中实时精准调控。哪怕出现了各种意外状况,也能有很强的调整、?#35270;?#33021;力。

  比如在一台机床出现?#25910;?#26102;,别的设备会自主做出决定、协调分担多余工作量,类似于计算机的分?#38469;?#36816;行,保证工作效率不受影响。这就像人体的血液系?#24120;?#22914;果你不小心划伤?#31181;福?#34880;小板会立刻聚集到这根血管的伤口上,暂时堵塞破损血管,可使你的?#31181;?#19981;会因为缺血而坏?#39304;?#20026;什么呢?因为你的?#31181;?以及身体绝大多数的组织、器官),都有可供备用的供血系?#24120;?#20197;毛细血管间的互联互通为基础,经过智能化的分析判断,实现向每一个器官乃?#26009;?#32990;的精准服务。

  如果机床与机床之间真正实现了?#20843;?#30021;交流?#20445;?#23601;像PC与PC、手机与手机那样,或者直接将数控机床视作“特定工业用途的电子设备?#20445;?#37027;么,工业生态也将随之发生很大变化。这当中存在两个?#29616;?#23545;立的问题:

正面作用:推进工业生态化趋势

  过去,不同品牌、不同型号、不同用途的数控机床之间“孤岛”一般很难发生关系,很多局部的“?#38469;?#38382;题”总会在“管理层面”发?#20572;?#20260;害了整个系统的运行效?#30465;?#20854;实,很多?#38469;酢?#31649;理问题可以纳入到一个大的生态中进行系统解决。就像现在开发的手机APP,要么是基于Android系?#24120;?#35201;么是基于苹果iOS系?#24120;?#25152;有手机APP的开发者?#38469;?#22312;一个大的系统生态中进行各种应用开发。所有APP产品竞逐的焦点集中在场景?#35270;Α?#29992;户体验,而不用考虑用户手机的厂家、型号、配置。

  系统生态是可以“简化?#38469;?#38382;题”的,这在手机、PC行业中已经反复得到证明。在欧美工程师的思维中,标准化的问题是将复杂问题(解构以后)简单化,简单问题流程化,流程问题信息化,基于系统思维解决很多?#38469;?#38382;题。如果不同型号、不同用途的数控机床可以纳入到一个大的系统生态中,比如制造一部手机、一辆汽车,不同的零部件供应商用同一个软件、同一个版本,参照的模型包括几何外形、材料数据等,可以在电脑上计算产品的功能和性能,减少了大量的转换。这就是工业生态化的明显好处。

  目前,国内已有机床企业(比如沈阳机床)?#24230;?#24456;多资源做平台、做生态,就像当年滴滴、快的、Uber的生态大战,哪怕财务上要承受极大压力,也要“看终局、造趋势?#20445;?#23613;快赢得更多用户、成为市场主流。

反面作用:存在更多安全担忧

  时至今日,数控机床足以影响很多工业企业的命运发展,所有的加工过程、加工数据、产量信息,都会在数控系统中留下痕迹,几乎没有秘密可言,数控系统掌?#25214;?#20999;。

  数控机床甚?#37327;?#20197;决定一个工业企业的能力极限,比如汽车的产能受制于零部件的产能和装配效率,而零部件则几乎全是由数控机床加工生产的,只要控制?#20284;?#20013;的精密加工?#26041;冢?#21363;控制精密加工?#26041;?#30340;数控机床,就决定?#20284;?#36710;的质量和产能。如果将这一逻辑放大,只要控制了一个工业国家的精密加工?#26041;冢?#23601;足以控制这个国家的工业发展能力。

  ?#20998;?#21457;展与领土规划高等学院院长皮耶尔·维勒兹(Pierre Veltz)认为:“我们不是生活在工业时代的?#37319;?#32780;是新型工业社会的孵化阶段。”而数控机床就是制造业、服务业、数字产业紧密交融的重要载体。透过数据“提炼”信息,信息的关联和抽象形成了知识,知识再向智能升华,这个?#20013;?#36827;化和迭代的过程完全可以由数控系统来承载。

  (来源:中国工业和信息化)

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