製造其實是一趟漫長的旅程（chéng）。它的起點和終點（diǎn），看上去一（yī）成不變，但其實也在不停的移動。而智能（néng）製造則將兩頭的邊界拓展得更遠。並非（fēi）是從車（chē）間，也不是從研發部門，智能製造的起點可以（yǐ）從（cóng）更（gèng）遠端開始。智能製造（zào）本身，其實也包含了生產支持係統的智（zhì）能建造（zào）等含義，從工廠的天花板，到生產線的布局，一直到機器（qì）開始正式運轉。這是一段沒有腳印（yìn）的（de）虛擬旅途。正是無處不（bú）在的工（gōng）業軟件（jiàn），讓百米賽跑還沒有開始，製造就已經邁出了五十步。

一個工廠的機器擺放，是一門大學問（wèn）。它需要從工廠層次的全局，來思考業務邏輯、物流及生產工藝。用戶借助廠房布局或者生產規劃軟（ruǎn）件，可以對各級工序的材料流進行建模，從而實現廠（chǎng）房級的優化。而在當下時刻，也會針對全球的網絡化分布的生產設施尋找最佳的生產製造策略（luè）。

這裏需要（yào）對工廠進行大工藝（yì）的設計，包括機器產線的布置、大門的設置、物流的進出通道、線邊庫的布局等。當然，也包（bāo）括對人進出的設（shè）計（jì）。而一台台機器、穿梭補料的運輸（shū）設備（bèi）等布局，跟整個生產線的工藝路線有著密切（qiē）的關係。

同樣一台注塑機器，放在不同的廠房，甚至進入不同的車間，它的布局方式會發生完全不同的變化。更重要的是，規劃師需要對各種工藝、裝配規劃等進行模擬仿真驗證，模擬整個生產製造過（guò）程，在投入生產前就（jiù）得到驗證結果，並生成清單報表和指令等。

這種產線的工藝仿真，顯然需要對機器本身（shēn）有著更好的（de）認知（zhī）和（hé）數據來源。在上個世紀（jì）末，如以色列的（de）Technomatix、美國（guó）Deneb Robotics等許多專業的仿真公司進（jìn）入視野。而汽車（chē）行業，則對此厚愛有加，紛紛采用，這大大促進了這類數字化產線工藝仿真軟件的發展。由於機（jī）器（qì）的數據，需要來自前麵（miàn）的機器設計數據，這使得設計機械的CAD廠商很快意識到這是（shì）要一塊不可丟（diū）失的陣地，於是傳統的機械設計CAD廠商紛紛進入。前麵提到的（de）兩個廠家也分別（bié）被收購。CAD廠商，也借此離開了原先（xiān）的設計（jì）部門的邊界，開始在生產（chǎn）車（chē）間和廠房之（zhī）間逡巡。

非常有（yǒu）意思的（de）事情是人員流動的仿真，例如Anylogic仿真軟件。這（zhè）家麵向行人仿真的公司值得留存，因為終於在工業領域可以看到一家來自俄羅斯的軟件。它可以實現係統動力學、離散事件、智能體的建模仿真。它廣泛用於機場、博物（wù）館、地（dì）鐵等人流（liú）密集的地方，這些都需要深刻了解人的行為模型。人的行走會受到自激勵機製的（de）影響，比如總想超越前麵的人等。這聽上去簡單，而工（gōng）廠現場的事情，則要複雜得多。

複雜產品的訂單突然增加（jiā），往往是（shì）苦惱人的蜜糖（táng）。例如飛機的增產，就是（shì）一個複雜（zá）的過程，因為它需要重新評估產線的影響。由於產量低，許多（duō）工作單元一般都（dōu）是定製化，部件生（shēng）產又都在不同地域，抗幹擾的能力其實是很（hěn）差的。這些因素，會導致擴產的時候，往往反而使得飛機生產周期（qī）的增加。

為了應對這種變（biàn）化，歐盟（méng）發起了“自適應生產管理項目”，著重增加飛機和造船行業的新產品持續增長的能力。空客也加入其中。A350在漢堡的裝配流水線（行業內俗稱脈動生產線），會完成對機身兩個不（bú）同部位的裝配。它包含（hán）6個裝配站，每站包括30-35個員工（gōng）和約300條的工（gōng）作指令。這個產線的生（shēng）產力會隨（suí）時間推移而增長，整個增產周期持續兩年。在（zài）這裏，每個工作站，都被看成是一個智能（néng）體。那（nà）麽這個過程（chéng）如何進（jìn）行仿真，如何修正人員的（de）操作和事（shì）件指令的下發，以（yǐ）適（shì）應增產帶（dài）來的變化（huà）。

圖1  空客的自適應管理

作為自適應（yīng）生產管理（lǐ）的一部分，必須有仿真軟件，使得參與（yǔ）者能夠再現真實的生產環境。AnyLogic憑借它基於智能體及離（lí）散事件的混合建模優勢而成功入選。而實際上，它也有（yǒu）很多排產、在製品策略管理等軟（ruǎn）件。現場會有很多古怪的場景，和（hé）工藝需求，於（yú）是（shì）就會有想不（bú）到的軟件來迎合需要。

除（chú）了Anylogic之外，其它人員仿真軟件包括STEP，也有來（lái）自英國的MassMotion。值得一（yī）提（tí）的是，後者參與了北京大興機場的（de）客流仿真，這個機場每年要為4500萬人次提供服務。人員流動與緊急疏散（sàn），是必須（xū）要考慮的問題。

與此（cǐ）同時，物料流動也需要仿真。在精益體係中，物料是最有（yǒu）講究的一個環（huán）節。物料的位置、存量，背後都有著（zhe）深刻的效率密碼。可（kě）以（yǐ）說，物料是（shì）浪費程度最紮眼的刻度尺。一個工廠內的物流，往往會（huì）通過倉儲物流軟件WMS，跟立體庫、運貨（huò）小車、叉車、托盤等物料設備，進行著交互吞吐。原材（cái）料、半成（chéng）品、零部件、在製品等進行空間大挪移的時候，背後是一套嚴格的生產計劃信息流所主宰。

那麽，這套每天奔騰不息的（de）物品洪流，最早是如何從設想變成事實？

一個企業的（de）物流設計，往往可以通過業主邀請專業的物流谘詢公司，也可以由設計院負責。各種物料的設計核心，其實是對離散事件（jiàn）的仿真，最常（cháng）用的Automod軟件（jiàn），也有美國Flexsim軟件和ProModel等。Flexsim在（zài）大型倉儲物流（liú）方麵（如京東的立體庫房）等得到廣泛使用，在一些（xiē）相對簡單的工廠，有（yǒu）不少應用，使用方便。而大的裝備製造業，也表現了對軟件的偏愛（ài）。很難想象，Automod這個物流仿真軟件，其實是美國最大的半導體設備製造商應材旗（qí）下的軟件。早在2006年（nián）應材就以（yǐ）1.25億美元的代價，從一家自動化公司手中購（gòu）買（mǎi）了此物流仿真公司，以便加速對半導（dǎo）體行（háng）業的柔性生產力的支撐，避免昂貴和高度定製化的產線方（fāng）案。設備製造商旗下擁有商業軟件並不奇怪，三井（jǐng）造船廠也自己（jǐ）開發了一款類似（sì）的物流仿真軟件。這也（yě）算是一個日本軟件發展特（tè）色，在垂直領域，總（zǒng）是會有意（yì）外的專業軟件。

圖2  部分物流（liú）仿真軟件

當然，專業的大型工業軟件公司也會提供物流係統仿真分（fèn）析工具，例如達索Delmia Quest和西門子的（de）Plant Simulation、KUKA Visual Components。Quest作為一款物流仿真（zhēn）軟件是在2000年達索係統收購Deneb公司（sī）的時候，順（shùn）便獲得的嫁妝之一。西門子的Plant Simulation也是同樣的故事。它旗下的UG在收購Technomatix的（de）時候，帶來的eM-Plant經過進化而形成 。

對自動化供應（yīng）商而（ér）言，需要將自動化與機器更加緊密地結合在一起，因此會有更大的（de）積極性推動這種（zhǒng）軟件與自動化係統的融合。這就是為什麽早在2000年，羅克韋爾收購了（le）以建（jiàn）模仿真為特長的Arena軟件，55名員工（gōng）並入到羅克韋爾自動化公司軟件部（bù）門（mén），並一直保留至今。現在想起來，二十一世紀剛剛開始的第（dì）一個年頭，發生了三起不太顯著的並購事件（應該還有更多），都跟工廠（chǎng）產（chǎn）線仿真有關係。這表明，物流仿真係統在世紀（jì）之初，就堅定地成為了數（shù）字化產線的一部分。從那（nà）個（gè）時候，自動化跟軟（ruǎn）件的關係，開始變得緊密起來。這種（zhǒng）萌芽發節的微弱（ruò）之聲，在十五年之（zhī）後借助於（yú）德國工業4.0的全球化普（pǔ）及（jí），而終於砰然作響，每個工廠都能聽到它的聲音。

如果有的規劃師是人因（yīn）工程的愛好者，需要將工位設計得更複合人性，減少疲勞感。不妨（fáng）還可以使（shǐ）用（yòng）一家德國公司的小軟件，Ergonomic軟件進行工位評測。

從實施（shī）角度而言（yán），機器產線布局需要跟另外一門博大精（jīng）深的廠房內管理學：工業工程相結合。多年（nián）來，作（zuò）為自動化與工業工程相結合的一粒碩果（guǒ），產線的優（yōu）化布局，已經發育成熟，基本成（chéng）為標（biāo）配。然而包括物（wù）聯網在內的數字化（huà）技術的發（fā）展，這種機器、工位、物料（liào）、人（rén）員的布局與仿真，又有了更加有力的工具。數字工廠的（de）先行者，想做的事（shì）情實在是太多了。

工業軟件就像是（shì）不慌不忙的光線，從廠房的天花板爬下來，淌過一條條產線，伴隨著立體（tǐ）庫中物料的流動，彌（mí）漫了整個工廠。而當廠房與產線完成建模之後，就可以進入到機器仿真調試的（de）環節。

機器被運進廠（chǎng）房的時候，就像是一曲在數字空間早已編排好的（de）旋律，每一台機器就像音符一樣，隻需要安置在五（wǔ）線譜的對應位置（zhì）就可以了。每個小段（duàn）落之前，是弱音P還是強音F早已經被作曲家精（jīng）心打磨過。落地生根之後，演（yǎn）奏家們需要開始拿出自己的樂器進行合奏的嚐試。這是一個現場機（jī）器（qì）調試的時刻，包（bāo）括自動化、電（diàn）氣、機械裝置需（xū）要開始（shǐ）磨合。各種組態，機器聯調，直到（dào）讓整個產線上的機器，聯動咆哮起來（lái）開始。然而，工廠的機器調試，遠不是樂章演奏那麽令人愉快。恰好相反，這是一個耗費心力的苦差事。多少（shǎo）優秀的工程人員，在這裏留下成噸的（de）汗水。許多似（sì）乎打（dǎ）不開（kāi）的死（sǐ）結，成為（wéi）現場工程師（shī）的夢魘之一（yī）。

如何讓現場的調試可以變得更短？最理想的方法（fǎ）是（shì），一條產線（xiàn）、一（yī）台機器，就像是一個USB插盤一樣，下載即可使用。這種理想的插拔（bá）式工（gōng）廠，成為產（chǎn）線模（mó）擬（nǐ）仿真的最高境界。要做到這一點（diǎn），就要在前麵的產線（xiàn）布（bù）局的時候，同時加入各種設備的具體參數，對實時場景進（jìn）行仿真模擬。它將控製係（xì）統（tǒng）PLC，或者一個（gè）線纜的銘牌參數，都做成邊界條件，輸入到仿（fǎng）真係統。一言蔽（bì）之，產（chǎn）線，就像產品一樣，被精密（mì）地進行設計。這是（shì）傳統自動化廠商，陌生的環境。而作為機器的（de）控製係（xì）統（tǒng）與（yǔ）連接者，和物料的驅動者，自動化期望更往前走一步。數字化時代，加劇了（le）這種傾向。在數字化（huà）時代，如（rú）果沒有這種產線仿真技術（shù），那麽就會瘸一條腿。

西門子在2006年收購了UG這樣的PLM廠商之後，就先天（tiān）性地擁有了產線布（bù）局的仿（fǎng）真優勢（shì），然而後進一步延伸到機器虛擬調式。這使得其它自（zì）動化廠商的壓力非常大（dà），尤（yóu）其是像羅克韋（wéi）爾這樣體量相對（duì）小的自動（dòng）化公司。在最近3年，羅克韋（wéi）爾有兩步布局值得關注。第一步是投資10億美元入股PTC，幾乎相當於PTC的年產值，換取一個戰略綁定。加強對機器設備的物聯網連接能力，也是加強跟其（qí）它機器數據的（de）連接；第二（èr）步（bù），則在2019年初，收購一家從事數字模擬的工程軟件開發商（shāng）Emulate3D。這種並（bìng）購的投入並不大，但對機器進入（rù）數（shù）字空（kōng）間意味深長。該軟件可（kě）以（yǐ）建立簡單的工廠模型（xíng），但其重點是可以跟控製係統（tǒng）進行連接（jiē），實現虛擬控製（zhì）。也就是說，它雖（suī）然不能做工（gōng）藝仿真，但可以做基於控製的（de）仿真。Emulate3D作為一種PLC仿真程序（xù），這正是羅克韋爾自動化需要補（bǔ）充的短板，可以為PLC和其它控製係統建立起虛擬調試的（de）仿真空間，查看程序邏輯和結果。有意思的是，這家公司本來就是羅克（kè）韋爾的合作夥伴。張口（kǒu）吃掉小夥伴，在軟（ruǎn）件生（shēng）態領域（yù）太普遍了。這種（zhǒng）近親聯姻也是（shì）水到渠成的事情。

也（yě）有一些獨立廠商，如Industrial Physics。一方麵可以直接導入CAD模型，同時也可以虛擬測試PLC，形成PLC的數字孿生。這樣的公司能夠獨立多久（jiǔ）也是打一個問（wèn）號。很快也許就會被自動化公司一口吃掉。

而最後虛擬調試的結果將作為真實的代碼，直接下放到控製器。現場的調試時間，都（dōu）會大幅度縮（suō）短（duǎn）。這意味著，自動化廠商，通過擴充控製（zhì）器仿真軟件，進入到了數（shù）字化產線。這也是每一（yī）台（tái）機器數字孿（luán）生得以發展的重（chóng）要基礎。缺乏有效的控製手（shǒu）段，數字（zì）孿生就是（shì）一個連吊線都沒有的木偶。

四川一家焊接裝備工程（chéng）公司，為汽車車身提供自動化焊裝線。它在歐洲汽車廠的一個（gè）產線項（xiàng）目，實現了全麵數字化產線虛擬調試。在中調試和遠（yuǎn）程安裝指導（dǎo），設備直接運輸到廠區並實現一次調試成功，大大縮短了調試時間。產線的數字孿生，有了越來越堅實的（de）基礎。

而（ér）在流程行業，這種（zhǒng）虛擬調試則是非常（cháng）普遍。例如施耐德電氣AVEVA基於DYNSIM為（wéi）內核的虛擬（nǐ）調試與操作員培訓係統(OTS)，就是在設（shè）計階段，對分布式控製係（xì）統DCS進行參數調校。調（diào）好後的（de）參數可以直接下發到（dào）DCS係統裏麵。實際上，這樣一個軟（ruǎn）件，分演多種角色，它最重要的（de）工作就是動（dòng）態（tài）工藝仿真，對溫度、流量變化等動態過（guò）程進（jìn）行提前仿真。而在此技術則作為仿真（zhēn）培訓的計算內核引擎，發展出來的操作員培訓係統OTS也廣受歡迎。當年（nián）DCS出現之後，為了適應這種（zhǒng）控製係統（tǒng），就需要對人員（yuán）提前（qián）進行培訓。因此OTS也是大行其道。而OTS的出現，也推（tuī）動（dòng）了化工過程動態模擬（nǐ）軟件的發展（zhǎn）。

在化工的控製優化方麵，中（zhōng）國走了（le）不少彎路。根據中國化工信息中心的（de）許老（lǎo）師的回顧，80年（nián）代末期，當時的化工部已經開始著（zhe）手進行工（gōng）廠控製操作優化的課題研究。南（nán）京化工研究院、化工部計算中心都曾參加了這方（fāng）麵軟件的開發。但（dàn）由於（yú）受限於計算機硬件的約束，數據采（cǎi）用離線分析，最後發現這些軟件和算法（fǎ），都沒有實際使用價值。這種數據即使算出了優化的工藝操作條件，而實際工廠的操（cāo）作條件早已變（biàn）化。單純靠數（shù）學模型無法推斷出實際操作。

這個教訓，到了今天仍然有著很深的意義。僅僅限於大數據的分（fèn）析，限於數學模型的回歸計算等，而缺乏機理模型的研究，外延（yán）性的（de）誤差會很大。攻堅的重點，不在於大數據的數學模（mó）型，而在於工業機理的本身。

從工廠建築、到生產線（xiàn）布局、到機器調試（shì），各種工（gōng）業軟件就像是我們（men）腦海中的智多（duō）星吳用，一個在數字空間（jiān）裏麵（miàn）將虛擬的（de）人（rén）、機、料的事宜都安排得妥妥當當（dāng）的（de）神機妙算子。當虛擬的驗（yàn）證結束之後，一（yī）個（gè）企業的生（shēng）產活動才正式（shì）開始，而此前的推演並不為人所知。就（jiù）像電影《博物館奇（qí）妙夜》一樣，當太陽升起人（rén）們（men）走進現場的時候，他們不知道頭一（yī）天晚上（shàng），這裏曾經上（shàng）演（yǎn）過驚心動魄（pò）的對抗和妥協。白天（tiān）不懂（dǒng）夜的黑，物理難悟數字心。無法現身的工業軟件，是神跡與（yǔ）現實之間的一道障眼法。你不懂它，就無法參透工業智能化。