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宁德时代首席制造官倪军:中国智能制造尚处起步阶段,需高度重视基础工业

每日经济新闻 2022-08-18 00:09:27

每经记者 谢陶    每经编辑 梁宏亮    

当前,面临生产要素、环境、市场等内外部形势的剧烈变化,中国的智能制造处于怎样的发展水平?全球智能制造领域又有哪些“他山之石”?迈向“制造强国”的过程之中,有哪些值得关注的关键要素?

《每日经济新闻》记者独家专访宁德时代首席制造官、上海交大溥渊未来技术学院院长倪军教授,围绕“智能制造”进行了一场深入对话。

作为横跨学界和企业界的学者,倪军多次参与制定中国制造业发展规划,曾获上海市白玉兰奖和中华人民共和国国际科技合作奖。同时,他还是美国密西根大学终身正教授,曾获美国总统奖,被美国制造工程师协会(SME)评为“全球智能制造领域20位最具影响力教授”。

在倪军看来,中国的智能制造还处于刚起步的萌芽阶段,多个领域智能化趋势明显。像是以锂电行业为代表的智能制造,市场渗透率不断提升,未来将持续引领中国制造业转型升级。

“与此同时,很多关键因素决定着未来制造的发展。宏观政策、外商直接投资(FDI)、能源供应、人才培养、工资增长等非技术因素与技术创新应该是同等的重要。”倪军向记者表示。

倪军 

智能制造已成生产范式

NBD:事实上,每一次技术革命都推动着制造业领域生产范式的转变,蒸汽、电力、计算机构成了此前生产范式转变的主要驱动力。根据您的观察,身处第四次科技革命的当下,制造业的生产范式发生着怎样的转变?

倪军:回顾制造业的发展历史,制造业的生产范式发生了多次转变。几乎每20来年就会发生一次重大转变。

20世纪上半叶,美国福特创造的以降低成本为目标的“大规模制造”,是大家公认的第一个制造范式。后来日本在学习美国之后,在全球掀起了关注成本控制同时关注质量的“精益制造”浪潮。

到了上世纪七八十年代,随着计算机大量进入制造领域,数控机床也出来了,美国、日本及欧洲国家开始发展“柔性制造”。上世纪90年代末期,当时我们把大规模生产、精益制造、柔性制造三者的精华提取出来,在美国创造出了聚焦市场响应速度的新生产范式“可重构制造”。

当前,在大数据、人工智能等驱动之下,主导的生产范式已转向了智能制造。从2020年起,我们就开始进入到智能制造时代。其主要特征,除了之前所追求的成本控制、质量保障、市场响应速度外,它更加讲究各方面资源的高效利用。但这并不意味着放弃了此前的制造范式,它应该是在前者的基础上于不同维度增加了智能化。

不管是汽车制造业,半导体制造业,还是锂电制造业,整个制造工业随着第四次科技革命的到来,其传统的业务指标包括成本、质量、产能、效率等都有一个明显的智能化趋势。

宁德时代正追求极限制造

NBD:您曾经提出未来智能制造可最终实现“4R”即响应性(Responsiveness)、韧性(Resilience)、可重构性(Reconfigurability)和可重用性(Reusability)。结合具体的智能制造应用场景,我们应如何理解?近几年,宁德时代在智能制造领域又有哪些前沿探索?

倪军:关于智能制造的定义没有一个标准答案。关于上述“4R”,我主要强调的是在智能制造的过程中,机器设备需具有自我意识和自适应能力,能判断自身状态并做出相应调整。同时,整个系统在可预测的自动识别根因模式之下实现零缺陷,近零停机的生产状态。

在传统制造追求的质量、成本、柔性、效率以外,智能制造系统的主要设备需要拥有自我感知、自我适应、自我补偿、自我预测的能力,令整体系统可以快速重构、重复利用,具备对市场快速反应能力的同时,提升抗各种干扰的能力(这种干扰可能来自供应链、原材料、设备、环境等等)。

在智能制造中,人、机、料等各个环节充满了不确定性。如何在众多变数之下,制造出的产品保持一样的高质量,是一个巨大挑战。换句话说,你的智能制造必须保证“首件成功,件件成功”。

我早年在研究全球制造业时,那时世界级制造的标准是DPPM即每百万个产品有一两个不良品。但这已不能满足当前先进智能制造的需求了。

以锂电设备制造为例,动力电池制造有众多难点,首先制造过程具有多场强耦合的特性、涉及超大多尺度的精度控制,且要求严格的控型控性能力。于是,我们在宁德时代,对整个流程进行梳理升级,包括原材料、各个关键工艺流程、关键设备等。只要任何一个地方带来波动,导致产品不一致,我们就通过智能传感器及算法,对其实时自适应管控。最终打造出智能化的闭环控制,实现“极限制造”,进一步将行业标准提升至DPPB——每十亿个产品才能出现一两个不良品。

具体来看,动力电池实现“极限制造”有几个层面的要求。首先,动力电池属于大规模生产,因此对于系统层面的设计十分重要,需要对系统性能做综合全面的评判,包括可靠性、可调整性等。接下来,就是运用仿真系统,对产线动态预测,优化布局。此外,动力电池关键设备调整的周期极其复杂和缓慢,需要对设备供应商的水平有很高要求。

最后就是关键工艺的优化,需要分析各项可控参数和非可控参数,从生产工艺的稳定性和鲁棒性(Robustness)、产品一致性和使用性能方面对工艺参数进行鲁棒设计和优化。

近两年,宁德时代在材料研发、结构创新和极限制造等多方面进行创新,包括在全球首发钠离子电池、将极限制造升级为绿色极限制造,在宜宾建设全球首个获得认证的零碳电池工厂等。除此之外,储能系统也在使用端进行创新研发,还在发电端、输电端甚至变电端加大研发投入。

需高度重视基础工业

NBD:1994年,您受邀参与制定“九五规划”。2003年又受邀为中国科学技术中长期发展出谋划策,活跃在学界和企业界,从不同维度见证了中国制造业的发展。在中国制造业这二三十年飞速发展的过程中,有哪些是被我们忽视了的关键因素?未来如何才能摆脱制造业“大而不强”的局面?

倪军:回过头看,中国制造业高速发展主要得益于中国巨大的市场、低生产成本的优势、以及政府对制造业强大的支撑。但有一点很多时候是被大众,甚至是被政府层面忽视了的,那就是外商直接投资(FDI)。事实上,外商到中国投资,不仅是资金来到了中国,他们在此投资设厂,随之带来了先进的管理、技术及供应链。这对于中国制造业能力有着关键的提升作用。未来,无论是对美国、欧洲、日本,还是中国来说,FDI在制造业转型升级过程中都扮演着重要的角色。接下来,我们必须坚持改革开放,持续完善营商环境,吸引更多外资。

整体而言,中国的智能制造还处于萌芽阶段。要变成制造强国,首先必须重视基础工业。怎么理解?我发现一些地方和企业心态非常浮躁,大家都好高骛远,关注尖端技术,却忽视了基本功。我们很多大型设备、基础元器件,材料及工艺都没有过关。比如我们生产一个轴承,使用寿命仅有某些先进国家的几分之一。如果我们做出来的设备、元器件,其耐用度、精度、可靠性都无法做到国际顶尖的话,我们如何生产出国际顶尖的智能制造产品。

此外,近几年中国出现了很多商业模式创新类企业,人工智能等概念被炒得火热。然而其成功应用的领域仅集中在语音识别、人脸识别、辅助决策等。同时,许多民营工厂企业都乐于贴上“智能工厂”的标签,然而他们仅仅只是做到了简单的信息化、可视化而已。以上这些都不是智能制造。

新一轮科技革命需要的是硬科技创新。商业模式的创新、概念的迭代,它没有办法帮助我们在第四次科技革命中占据有利地位,它不是主导,只能是辅助。

某种程度上,中国发展智能制造的基础设施已经非常好了,包括铁路、港口、机场、高速公路等等。不过中国在制造业领域依然面临基础研究薄弱、复合型人才短缺、企业科研投入水平低等问题。

就企业界而言,除华为、宁德时代外,中国大多数企业相较于发达国家竞争对手,其研发能力严重不足。就学界而言,深度学习、神经网络等等这些概念我们已经有了,但真正缺的是跨学科的复合型人才。在基础研究薄弱的背景之下,高校里面很多科研成果都没有得到转化,仅仅只是发了几篇研究报告,便束之高阁。相较其巨大的科研投入,高校的科研成果产出极不匹配,只是“养活”了一大批海外仪器设备供应商。

未来中国要持续加大科研投入,尤其要注重科研成果的高效转化,同时引导扶持一大批智能制造中小微企业(SMEs),帮助其建立起全周期的研发及成果转化体系,提升其抵御市场风险的能力。

需要注意的是,接下来中国发展智能制造将同时面临很多挑战,包括受疫情影响,出口市场萎缩;生产成本近几年快速上升导致原有的竞争优势减弱;宏观经济下行给供应链等带来巨大压力等。

封面图片来源:受访者供图

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