文章來源：【鍛造與沖壓】2024年第22期
文/賈亞莉 ·FM記者
中國沖壓行業自動化普及率相對較低，智慧化水平較高的企業通常集中在一些大型企業和少數高科技制造業，而大部份沖壓企業的智慧化套用僅限於一些簡單的監測和分析，沒有深入套用如機器學習和大數據這樣的深度最佳化。中國沖壓行業在生產管理系統、ERP(企業資源規劃)、MES(制造執行系統)等方面的數位化行程較慢，整體效率偏低，數據孤島問題嚴重。智慧化轉型需要專業技術和人才支持，而中國在這一領域的高端技術人才缺乏，企業的技術投入與研發能力相對不足。針對沖壓行業數位化轉型面臨的問題，本刊記者采訪了北京理工大學自動化學院(以下簡稱「學院」)馬宏賓教授。
師從大家，學者風範
2001 年，馬宏賓因優異成績獲免試推薦進入中國研究數學的最高機構——中國科學院數學與系統科學研究院(其前身數學所由著名數學家華羅庚先生創辦)，碩博連讀，師從國際控制論大師郭雷，同年郭雷僅39 歲就當選為中國科學院院士。郭雷院士強調原始性根本性創新，這一精神深深影響了馬宏賓，受導師開創的「反饋機制能力極限研究」的啟發，馬宏賓進一步開拓出了半參數自適應控制、有限模型自適應控制、多智慧體分散自適應控制等新的研究方向，奠定了未來科研的基礎。
2006 年馬宏賓博士畢業前，在貝爾實驗室北京研究中心跟隨實驗室技術總監黃大威博士做摺積碼方面的研究工作，在數學(不定方程式)的基礎上設計高效的編碼解碼演算法，並用C 語言將黃總監用MATLAB實作的演算法進行加速，實作了數學基礎與電腦編程的深度結合。
博士畢業後，馬宏賓在新加坡國立大學淡馬錫實驗室工作了3 年，擔任研究員，研究追逃賽局問題，並將自適應思想引入到制導律的設計中，取得了較好的效果。在此期間，因合作導師Sam Ge(世界著名機器人專家)組織團隊參加機器人比賽，從而得以與機器人結緣。
2009 年8 月，馬宏賓回到北京，加入北京理工大學自動化學院，擔任教授。在時任院長付夢印教授(現為中國工程院院士、南京理工大學校長)帶領下，開始開展無人駕駛的研究，將電腦和數學結合，直接面臨實際復雜場景下自動駕駛的挑戰。無人車實際上是一種「特殊」的機器人，為應對復雜的環境和任務，離不開一系列適應、認知與學習的演算法與技術，而這些為無人駕駛做的研究積累後來成為研究機器人工業套用的基礎。
馬宏賓談到：「我在出差時，經常約一些工業界的朋友，去參觀他們的工廠，發現很多工廠有各種自動化、智慧化的需求，因此又帶領團隊自主設計了模組化可組合可客製的新型機械臂及控制櫃、基於即時Linux 內核和EtherCAT 匯流排技術的六自由度工業機器人開放架構全功能控制器，開發出新的拖動示教系統，使機器人的套用範圍更加廣泛。工業智慧化的一個關鍵是如何使產線適應各種復雜不確定的場景、產品、任務，而傳統的工業機器人沒有裝備‘眼睛’，只能按固定的軌跡做簡單重復的動作，所以我們將機器視覺和嵌入式人工智慧技術引入到工業產線，來解決工業場景中產品辨識、引導定位、缺陷檢測、安全監控等難題。」
新質生產力，賦能沖壓工藝
許多行業的產品制造過程都涉及沖壓工藝，這種工藝建立在金屬塑性變形的基礎上，利用模具和沖壓裝置對金屬板料施加壓力，使板料產生塑性變形或分離，從而獲得具有一定形狀、尺寸和效能的零件(沖壓件)。沖壓工藝的套用非常廣泛，特別在汽車制造中占有重要地位。沖壓工藝的特點包括：⑴高生產效率、低材料消耗的加工方法，適用於大批次生產。⑵操作工藝方便，不需要操作者有高技藝水平。⑶沖壓出的零件一般不需要再進行機械加工，具有較高的尺寸精度。⑷沖壓件有較好的互換性，加工穩定性好。⑸由於沖壓件用板材作材料，它的表面品質較好，為後續表面處理工序提供了方便條件。⑹沖壓加工能獲得強度高、剛度大而重量輕的零件。⑺用模具批次生產的沖壓件成本低廉。⑻沖壓能制造出其他金屬加工方法難加工出的形狀復雜的零件。
沖壓件的加工品質會影響機器裝置的效能，甚至一些高精尖裝備中沖壓件的品質問題會對裝備產生嚴重影響。針對裝備中廣泛套用的沖壓件，如何保證其加工品質？目前大部份工廠的現狀是需要工人用肉眼反復檢查每個件是否有劃痕、凹坑、鼓包、少孔、殘缺、裂縫、毛刺、尺寸不符等各種問題，無法保證一致性。因此，相關企業提出能否用新的技術將這一環節用機器來實作。這一工作有很大的挑戰，學院設計了機械結構和智慧演算法，形成一個整合多相機與人工智慧模型庫的沖壓件視覺檢測系統。其實視覺檢測與人工智慧的套用不限於此，在國家工業高品質發展的戰略背景下，所有產品的品質管控是一個普遍性的技術難題。比如，很多汽車主機廠只是因為某個零部件的缺陷，就可能造成整批汽車的品質隱患，甚至使得大批汽車被召回。
關於智慧制造和新質生產力在沖壓領域的賦能，馬宏賓談了沖壓行業未來五大發展趨勢：
⑴多技術融合賦能智慧制造。大數據、物聯網、人工智慧等技術在沖壓行業的套用將大大提升生產效率和產品品質。例如，透過智慧監控系統監控生產過程中的裝置狀態、產品品質數據，及時發現和調整問題。引入數位孿生技術使得沖壓企業能夠在虛擬環境中測試模具和工藝，從而在實際生產前最佳化設計，減少偵錯成本和時間。
⑵多工序整合促進高效生產。未來沖壓行業將越來越重視自動化生產線的改進，包括一體化沖壓、多工位模具、自動傳送裝置等。這類整合工藝可以縮短生產時間，降低人工成本，提高生產效率和一致性。
⑶綠色和低碳呼喚綠色工廠。隨著環保要求提高，國家越來越重視綠色工廠建設，沖壓行業需要采用更環保的材料和工藝來減少排放，同時推行節能減排措施。
⑷個人化客製催生柔性制造。未來使用者的個人化需求將推動向小批次、多品種的生產方式轉型，倒逼沖壓裝置和流程的柔性提升，這樣可以更靈活地適應市場需求。
接著馬宏賓介紹道，新質生產力在沖壓行業的套用也給沖壓產業提出五方面的要求：
⑴對生產裝置的要求。生產裝置需要具備自動化和智慧化能力，在多工位模具和連續模的場景下，自動化生產線可有效減少人工幹預，提升生產效率和一致性。裝置能夠進行關鍵生產數據采集、智慧化維護與故障預測。同時，應具備一定的柔性生產能力，以適應小批次、多品種的生產模式。智慧化生產裝置可以實作快速切換和重組生產線配置，滿足不同產品的客製化需求。
⑵對精益生產的要求。實作數位化管理和精細化生產，透過數據分析最佳化生產流程，合理配置資源，精確控制庫存，減少不必要的物料和人力浪費；實作全流程追溯與品質管理，確保每一個生產環節都可追溯。透過數據記錄和分析，可以快速定位並改進生產中出現的品質問題；實作即時決策和最佳化排程，能根據訂單需求變化、裝置狀態、物料狀況等進行動態調整，確保生產的高效性和靈活性。
⑶對加工過程的要求。智慧制造要求原材料具備可追溯性和標準化，確保在生產過程中的表現穩定。企業需建立材料資料庫，記錄不同材料的機械效能、物理效能和加工參數，以便於系統在生產時呼叫；在沖壓和鍛造領域，高強度、輕量化材料的套用越來越廣泛。尤其是在汽車制造領域，鋁合金、高強度鋼等材料對裝置和模具提出了更高的要求，同時也需要更為精準的加工工藝；某些新型材料可能需要特殊的加工工藝，企業應考慮材料與智慧裝置的相容性，選擇能夠適應自動化和智慧化生產的材料，以減少加工難度和成本。
⑷對工具配件的要求。需要高精度傳感器，即時監控壓力、溫度、位移等重要參數，確保加工過程的精度和一致性。這些傳感器還應具備自檢、故障診斷的功能，以保障其長期穩定執行；需要傳感器具備數據整合和通訊能力，能夠透過工業互聯網與裝置、雲端系統實作數據共享。透過邊緣計算或雲端系統，快速分析和響應生產狀態變化；需要滿足耐用性與適應力，在沖壓和鍛造過程中需適應高溫、強壓、振動等復雜環境，因此在選型時需要考慮其耐用性和環境適應能力，保證工具和輔助配件的使用壽命和可靠性。
⑸對生產人員的要求。1)跨學科知識技術能力：沖壓生產人員需具備一定的跨學科知識，包括機械工程、電子技術和數據分析等，以便理解智慧裝置的工作原理，能夠操作和維護智慧化裝置。2)數據分析和判斷能力：在智慧制造環境中，生產人員不僅需要關註生產操作，還需具備數據分析能力，能夠透過裝置提供的數據判斷生產狀態，進行快速決策。3)裝置維護和故障排除：隨著智慧裝置的套用，生產人員應具備基本的裝置維護和故障排查能力，能夠根據系統提示進行故障排查或與技術人員配合完成維護。4)團隊協作與持續學習：智慧制造中的生產過程更加復雜，要求沖壓人員具有較強的團隊協作意識，與裝置、工藝和數據團隊緊密協作。同時，智慧制造技術不斷更新，生產人員需保持學習的習慣，及時掌握新技術和操作規範。
產學研用融合，賦能企業發展
學院的研究方向包括但不限於：智慧檢測、自適應控制、遙控操作、數位孿生、協作機器人等。透過與相關的企業合作，已經完成很多在工業產線的落地計畫，比如產線改造、品質控制、成像檢測、危廢檢測，主要集中在智慧制造、智慧裝備、節能環保等領域，涉及鋼鐵、汽車、家電、新能源等多個行業，在以下四個方面是產學研用結合的難點：
⑴自動化智慧化整合。智慧制造要求沖壓工藝實作高度自動化和資訊化，包括快速換模系統、廢料自動處理、數據采集系統、工業機器人技術等。將機器人技術、數據分析和雲端運算技術等融入沖壓車間的規劃、建設及營運中。這包括機器人、機械手技術的整合，以及實作數據的透明傳輸和智慧化的生產最佳化。
⑵數位化設計與仿真。沖壓工藝的數位化設計和仿真是實作智慧制造的關鍵，包括工藝設計數位化、模具偵錯數位化和工裝設計數位化，以縮短新產品模具的偵錯時間和提高生產效率。將沖壓生產管理、裝置預檢修、計劃排產、庫存管理等工作數位化後納入沖壓車間智慧管理系統。材料成本占沖壓件成本的大部份，透過合理排樣、減少廢料等手段提高材料利用率，同時降低原材料成本。
⑶品質管理系統升級。提升沖壓車間的空氣潔凈度，透過大數據監控零件和模具品質，大力套用機器視覺智慧檢測技術，增加自動檢測工位，防止批次沖壓缺陷的產生。透過改進模具設計、提高裝置精度、加強生產過程中的品質控制等方式降低沖壓件的廢品率。
⑷沖壓技術叠代更新。由於新能源汽車等市場導向的要求，汽車產品更新換代快，促使沖壓車間的生產技術需要不斷叠代更新，比如一體化壓鑄成形等技術會同時帶來機遇和挑戰。
高校、企業和沖壓行業還需共同努力，以突破沖壓領域的瓶頸，透過采取以下措施，實作新質生產力對企業的賦能：
⑴產學研用協同攻關。推進以企業為主體、以高校和科研機構深度參與、產學研用相結合的技術創新體系建設，聚焦國家戰略和產業發展需求，支持關鍵核心技術攻關。
⑵創新服務平台建設。最佳化提升現有研發創新機構建設水平，政府引導各界建設一批產業技術基礎公共服務平台，推動標準、計量等技術基礎要素體系融合發展。
⑶人才培養模式創新。面向智慧制造及新質生產力發展戰略與需求，大力促進產教融合、校企合作及學科交叉融合，以培訓、計畫、競賽牽引實踐與創新能力培養，以產業需求與研究前沿激發創業意識，落實博學審問、持續學習與終身教育理念，造就高素質、復合型的高技術人才、高技能人才以及管理、創業人才。
⑷生產工廠的數智化。圍繞實體工廠關鍵智慧裝備、虛擬工廠關鍵智慧系統兩大維度，建立具有完全自主智慧財產權的沖壓制造技術體系。利用自動化裝置、機器人和資訊科技，實作沖壓生產自動化和智慧化。
（1）數理統計學；（2）經濟統計學；（3）生物統計學；（4）商務統計學；（5）化學統計學；（6）資料探勘（使用統計學和模型來發現數據中的規律和知識）；（7）人口統計學；（8）數量經濟學；（9）能源統計學；（10）金融統計學；（11）工程統計學；（12）衛生統計學；（13）地理統計學；（14）影像統計學；（15）心理統計學；（16）社會統計學；（17）農業統計學；（18）風險管理；（19）精算學；（20）保險學．
⑸政策支持引導發力。政府工作報告將「大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力」列為首要任務，並提出推動產業鏈、供應鏈最佳化升級、積極培育新興產業和未來產業。
馬宏賓及團隊面向制造業的實際需求(如高品質質檢、高精度裝配等)，基於有限模型自適應融合思想和超限學習機提出嵌入式即時輕量學習技術，結合自研的硬體平台(包括高精度3D 線掃雷射相機、高精度三維檢測台、人員攜行式模組化檢測平台等)，形成多種新產品，包括3D 視覺高精度測量系統、3D 視覺定位引導系統、2D/3D 視覺缺陷檢測系統、2D 視覺工件辨識系統，產品部署套用於大型鑄件打磨、汽車零部件裝配、三維檢測(鋰電池、冰箱表面等)、2D 檢測(汽車塗膠檢測、法蘭表觀檢測)等，解決企業難題，獲北京奔馳、蘇州三星、鄭州格力、蕪湖奇瑞等單位認可。團隊申請多項發明專利和軟體著作權，2021 年獲得中國產學研合作創新獎。
自研高精度3D 線掃雷射相機
汽車零配件裝配系統
火車連線件檢測
高精度車型辨識
冰箱缺陷檢測
產學研用合作的創新模式
基於學院在產學研用方面的探索與實踐，馬宏賓對產學研用的合作模式提出以下七種創新模式：
⑴構建需求驅動的合作機制。1)產學研用合作的核心在於解決實際套用問題。馬宏賓團隊的很多研究來自企業和市場提供的需求，這種需求導向能夠提高科研成果的轉化率，也能夠更好地服務於市場。2)建立需求對接平台及網路，讓高校、科研機構和企業能夠打破資訊壁壘，使科研人員快速了解企業需求，還可以促成企業和高校之間的合作關系。馬宏賓團隊多次受邀在產業論壇做主題報告，與相關機構及產業界形成互利共生的生態。
⑵形成長效合作的分配機制。1)產學研用合作計畫應避免短期行為，建議透過合約或政策支持建立長期合作機制，比如聯合共建研發中心或實驗室，讓企業和科研機構能夠在一個更穩定的環境下推進技術創新。2)在科研成果轉化過程中，應在計畫啟動初期明確智慧財產權和利益分配機制，確保各方權益。同時可以透過「股權激勵」「成果分享」等方式激勵科研人員積極參與轉化過程。
⑷完善政策支持的激勵機制。1)政府可設立產學研用專項基金，支持技術研發、成果轉化和套用推廣。特別是對具有長遠意義的基礎研究計畫，政府應給予前置資助，降低企業和高校的研發投入壓力，幫助解決「投入不足」問題。2)創新政策激勵引導。政府可透過裝置補貼、稅收減免、成果轉化獎勵等政策鼓勵企業與科研機構深度合作。同時，對於在科技創新和轉化過程中表現突出的企業和個人，提供政府的表彰和激勵，提高企業和個人的創新積極性。
⑸落實面向套用的轉化機制。在科研計畫進入套用階段時，搭建「實驗基地」有助於企業快速對接科研成果。實驗基地可以位於科技園區或企業內，企業可以在實驗基地進行小規模生產測試，以降低技術套用風險。
⑹形成全程多維的評估機制。在產學研用合作中，建議設立計畫管理團隊，對計畫的進展進行即時監控，確保計畫按時、高品質完成。產學研用合作需要從多維度、多方面、多層次對技術成果進行客觀、全面、中肯的評估，不能僅僅看重經濟效益，也要綜合考察其科學價值、技術創新、人才培養、社會效益、環保意義等多方面因素。
⑺探索融通內外的開放機制。搭建開放式創新平台，整合產業鏈各方資源，實作資源共享。比如，平台可以匯集高校、企業、科研機構的技術成果，供企業和科研人員共同探討、改進和套用。產學研用合作不僅限於國內資源，還應加強與國際先進技術和理念的交流。透過開展國際學術論壇、技術交流等活動，學習國外先進經驗，幫助本土企業和科研人員提升技術水平。馬宏賓團隊每年在11 月初組織ISCIIA 或IWACIII 國際會議，除了邀請中國院士及頂級專家做大會報告，還邀請來自美國、日本、英國等國的世界知名專家進行學術交流。
客製化人才培養方案
馬宏賓作為北京理工大學自動化學院博士生導師，根據培養學生的經驗，從導師培養學生的角度、人才自我成長的角度以及學校培養人才的角度提出了中肯培養模式。
⑴從導師培養學生的角度，對人才管理經驗有以下4 點人才培養模式：
1)放手做事、敢闖敢試。年輕一代傾向於追求個人化和自主性。因此，在計畫管理中盡量減少過度幹預，而是鼓勵他們發揮主觀能動性，敢於嘗試新方法。在任務目標明確的情況下，給予他們探索的自由，不僅能激發創新，還能提高工作滿意度。2)開闊眼界、提升認知。90 後、00 後對學習和資訊獲取有很強的自主需求，但他們也重視團隊的支持。組織研討會、讀書會或計畫交流會，讓他們在交流中獲得多元的視角，並幫助他們快速成長。同時，定期邀請業內專家講解或交流，開闊視野。3)直面需求、實踐創新。科研工作應與產業需求對接，盡量讓年輕科研人員在計畫中解決實際問題，增強實踐能力和產業意識。讓他們認識到科研成果的套用價值，有助於激發他們的工作熱情和責任感。4)關註心理、平衡有道。年輕科研人才更看重工作的意義與成就感。提供積極的反饋和認可是非常重要的，同時需關註他們的心理健康，適當平衡工作壓力。
⑵對於科研人才的自我成長，馬宏賓給出以下4點希望和建議：1)永遠好奇。持續探索未知領域，勇於嘗試新事物，保持對科學研究的熱情，多關註學科交叉和學術創新，結合多學科思維拓展思路。2)團隊合作。科學研究往往需要跨學科的合作，學會與他人有效協作。3)終身學習。科學技術日新月異，保持學習的習慣，關註領域前沿技術的動態，堅持長期投入。4)使命在我。科研成果最終服務於社會，要有意識地思考自己的研究如何能為解決現實問題做出貢獻。
⑶針對高校院所，其人才培養模式需要不斷創新，以適應未來企業發展對人才的新要求：1)交叉學科教育。針對實際復雜問題的多學科背景要求，高校逐漸加強交叉學科教育，培養學生的跨領域知識。例如，開設復合型專業課程，提供多個學科的研究機會，使學生擁有更廣的學科視角和解決問題的能力。2)校企聯合培養。與企業的深度合作，為學生提供真實的科研和產業計畫參與機會，讓他們在校期間就能接觸一線行業需求。高校和企業聯合培養的形式包括共建實驗室、企業導師制、企業專家授課等，不僅提高學生的實踐能力，也有助於他們了解產業套用的科研路徑。3)因材施教培養。高校開始實施個人化培養計劃，倡導自適應教育，學生可提前進入實驗室，導師根據學生的興趣、特長和職業發展方向制定個人化學習和科研計劃，使學生能獲得更為客製化的學習體驗與實習機會。4)創新創業支持。許多高校為學生提供多種型別的創新實踐競賽、創新創業支持政策，包括創業基金、創業孵化器和資源對接等，鼓勵年輕人以實際問題為導向，將科研成果轉化為實際套用。透過這類支持舉措，高校培養了不少具有創業精神和創新能力的年輕科研人才。
結束語
未來，全球經濟一定會在變革中發展，局部沖突摩擦也不會停止，針對汽車的貿易戰對中國的沖壓行業帶來了不小的影響，馬宏賓認為以下四點值得整個沖壓行業深度思考。
1)汽車產業鏈重構。摩擦可能導致汽車制造商調整供應鏈策略，加速在地化生產。沖壓行業的供應鏈布局和客戶需求可能隨之變化，國內沖壓企業需要更靈活地適應和響應需求。
2)產能過剩的風險。為了應對不確定性和風險，企業可能會重新評估其全球供應鏈布局，這可能導致外資品牌在華生產基地減少或需求下降，若國內沖壓企業過於依賴國際客戶，可能面臨產能過剩風險。
3)新能源汽車需求。隨著電動汽車的普及，傳統燃油汽車的沖壓件需求可能逐漸減少，而新能源汽車的沖壓零件設計和材質要求不同，未來沖壓行業需加速技術和產品結構的轉型，適應新能源汽車的需求。
4)成本與價格壓力。摩擦可能帶來原材料成本波動、運輸成本上漲，進一步增加沖壓行業的經營壓力。因此，沖壓企業需關註市場和政策變化，采取靈活的采購和成本控制策略，加強技術創新能力，提高智慧化水平，提升自身競爭力。
編輯：張旭棟
稽核：馮忠
合作聯系
廣告宣傳、活動策劃
鍛造 羅文會：13343131143
沖壓 張旭棟：13366359271
雜誌投稿
鍛造 張明倫：15533608476
沖壓 賈亞莉：13693165077
