製造其實是一（yī）趟漫長的旅程。它的起點和終點，看上去一成不變，但其實也在不停的移動。而智能製造則將兩頭的邊界拓展得更遠。並非是從車間，也不（bú）是從研發部門，智能製造的起點可以從更遠端開始。智能製造本身，其實也包含了生產支持係統的智能建造等含義，從工廠（chǎng）的天花板，到生產線的布局，一直到機器開始正式運轉。這是一段沒有腳印的虛擬旅途（tú）。正是無處不在的工業軟件，讓百米賽跑還（hái）沒（méi）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。它需要從工廠層次的全局，來思考業務邏（luó）輯、物（wù）流及生（shēng）產工藝。用戶借助廠房布局或者生產規劃軟件，可以對（duì）各（gè）級工序的材料流進行建模，從而實現廠房（fáng）級的優化。而在當下時刻，也會針對全球（qiú）的網絡化分布的生產設施尋找最佳的生產製造策略。

這裏需（xū）要對工廠進行大工藝的設計，包括機器產線的布（bù）置、大門的設置、物流的進出通道、線邊庫的布（bù）局等（děng）。當然，也包括對人進出的設計。而一台台機器、穿梭補料的運輸設（shè）備等布局，跟整個（gè）生產線（xiàn）的工藝路線有著密切的關係。

同樣（yàng）一台（tái）注塑機器，放在不同的廠房，甚至進入不同的車間，它（tā）的布（bù）局（jú）方式會發（fā）生完全不（bú）同的變化。更重要的是，規劃師（shī）需（xū）要對各（gè）種工藝、裝（zhuāng）配規（guī）劃等進行模擬仿真驗（yàn）證，模擬整（zhěng）個生產製造過程，在投入（rù）生產前（qián）就得（dé）到驗證結果，並生成清單報表和指令等。

這種產線的工藝（yì）仿真，顯然（rán）需要對機器本身有著更好的（de）認知和數據來（lái）源。在上個（gè）世紀末，如（rú）以色列的Technomatix、美國Deneb Robotics等許多專業的（de）仿真公司進入視（shì）野。而汽車行業，則對此厚愛有加，紛紛采用，這大大促進了這類數字化產線（xiàn）工（gōng）藝仿真軟件的發展（zhǎn）。由於機器（qì）的數據，需（xū）要來自前（qián）麵的機器設計數據，這使得（dé）設計機械的CAD廠商很快意識到這是要一塊（kuài）不可丟失的陣（zhèn）地，於是傳統的機械設計CAD廠商（shāng）紛紛進入。前麵提到的兩個廠家也分別被收購。CAD廠商，也借此離開了原先的設計部門的邊界（jiè），開始在生產車間和廠房之間（jiān）逡（qūn）巡。

非常有意（yì）思的事情是（shì）人員流動（dòng）的（de）仿真，例如Anylogic仿真軟件。這家麵向行人（rén）仿真（zhēn）的公司值（zhí）得（dé）留存，因為終於在工（gōng）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、博物館、地鐵等人流密集的（de）地方（fāng），這些都需要深刻（kè）了解人的行為模型。人的行走會受到自激勵機製的影響，比如總想超越前麵（miàn）的人等。這聽上去簡單，而工廠現場（chǎng）的事情，則要複雜（zá）得多。

複雜產品的訂單突然增（zēng）加，往往是苦（kǔ）惱（nǎo）人的蜜糖（táng）。例如飛機（jī）的增產，就是一個複雜的過程，因為它需要重新評估產線的影響。由（yóu）於產量低，許多工作單元一般都是定製化，部（bù）件生產又都在不同地域，抗幹擾的能力其實是很差的。這些因（yīn）素（sù），會導致（zhì）擴產的時候，往往反而使得飛機（jī）生（shēng）產周期（qī）的增加。

為了應對這種變化（huà），歐（ōu）盟發起了“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（de）能（néng）力。空客也加入其中（zhōng）。A350在漢堡的裝配流水線（xiàn）（行（háng）業內俗稱（chēng）脈動生產線），會完成對機身兩個不同部位的裝（zhuāng）配。它包含6個裝（zhuāng）配站，每站（zhàn）包括30-35個員工和約300條的工作指令。這（zhè）個產線的生產力會隨時（shí）間推移而增長，整個（gè）增產周期持續兩（liǎng）年。在這（zhè）裏，每個工作站，都被看成是一個智能體。那麽（me）這個過程如何進行仿真，如（rú）何修（xiū）正人員的操作和事（shì）件指令的下發，以適（shì）應增產（chǎn）帶來的變化。

圖1  空客的自（zì）適應（yīng）管理

作為自適應生產管理的一部分，必須有仿真軟件，使得（dé）參與者能夠再現真實的生產環（huán）境。AnyLogic憑借它基於智能體及離散事件的混合建模優勢而成功入選。而實際上，它也有很多排產、在製品策略管理等軟件。現場會有很多古怪的場（chǎng）景，和工藝需求，於是就會有想不（bú）到的軟（ruǎn）件來迎合需要。

除了Anylogic之外，其它人員仿真軟件包（bāo）括STEP，也有來自英國的MassMotion。值得一提的是，後者（zhě）參與了北京大興機場的客（kè）流仿真，這個機場每年要為4500萬人次（cì）提供服（fú）務。人員流動與緊急疏散（sàn），是必須要考（kǎo）慮的問題。

與此同時，物料流（liú）動也需要仿真。在精（jīng）益（yì）體係中，物料是最有講究的一（yī）個環節。物料的位置、存量，背後都有著深（shēn）刻的效（xiào）率密碼。可以（yǐ）說，物料是浪費程度最紮眼的刻（kè）度尺。一個工廠內的物（wù）流，往往會通過倉儲物流軟件WMS，跟立體庫、運貨小車、叉車、托盤等物料設備，進（jìn）行著交互吞吐。原材料、半成品、零部件、在製品等進行空間大挪移（yí）的時（shí）候，背後是一套嚴格的生產計劃（huá）信息（xī）流所（suǒ）主宰。

那麽，這套每（měi）天奔騰不息（xī）的物品洪（hóng）流，最早（zǎo）是如何從設想（xiǎng）變成（chéng）事實？

一個企業的物流設計，往往（wǎng）可以通過業（yè）主邀（yāo）請專業的物（wù）流谘（zī）詢公（gōng）司，也可以由設（shè）計院負責（zé）。各種物料的設計核心，其（qí）實是對離散事件的仿真，最常（cháng）用的Automod軟件，也有美國Flexsim軟件和ProModel等。Flexsim在大型倉（cāng）儲物流方麵（如京東的立體庫房）等得到廣泛使用，在一些相對（duì）簡單（dān）的工（gōng）廠，有不少應用，使用方便。而大的裝備製造業，也表現了對軟件的偏愛。很難想象，Automod這個物流仿真軟件，其實是美國（guó）最（zuì）大的半導體設備製造商應材旗下的軟件。早在2006年應材就以1.25億美元的（de）代價，從一家自動化公司手中購買了此物流仿真公司，以便加速對半導體行業的柔（róu）性生（shēng）產力（lì）的支（zhī）撐，避免昂貴和高（gāo）度定製化的產線方案。設備（bèi）製造商（shāng）旗下擁有商業軟件並不奇怪，三（sān）井造（zào）船廠也自己開發了一款類似的物流仿真（zhēn）軟件。這也算是一個日本軟件發展特色，在垂直領域，總是會有意外的專（zhuān）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（zhēn）分析工（gōng）具，例如達索（suǒ）Delmia Quest和西門子的（de）Plant Simulation、KUKA Visual Components。Quest作為一（yī）款物流仿真軟件是在2000年達索係統收（shōu）購Deneb公司的時候，順便獲得的嫁（jià）妝之一。西門子的Plant Simulation也是同樣的故事。它旗下的（de）UG在收購Technomatix的時候，帶來的eM-Plant經過進化而形成 。

對自動化供應商而言，需要將自動化與機器更加緊密地結合在一起，因此會有更大的積極性推動這種軟件與自動化係統的融合。這就是為什麽早在2000年，羅克韋爾收購了以建模仿真為特長的Arena軟件，55名員（yuán）工（gōng）並入到羅克韋爾自動化公司軟件（jiàn）部門（mén），並一直保留至今。現在想起來，二十一世紀剛剛開始的第一個年頭（tóu），發生了三起不太顯著（zhe）的並購事件（jiàn）（應該還有更多），都跟工廠產線仿真有關係。這表明，物流仿真係統（tǒng）在世紀之初，就堅定地（dì）成為（wéi）了數（shù）字化（huà）產線（xiàn）的一部分。從那（nà）個時候，自（zì）動化跟軟件的關係，開始變得緊密起來。這種萌芽發節的微弱之聲，在十五年（nián）之後借助於（yú）德國工業4.0的全球化普及，而終於砰然作響，每個工廠都能（néng）聽到它的聲音。

如果有的規劃師是人（rén）因工程的愛好者（zhě），需要將（jiāng）工位設計得更複合人性，減少疲勞感。不妨（fáng）還可以使用一家德國公（gōng）司的小軟件，Ergonomic軟件進行工位評測（cè）。

從實施角（jiǎo）度而言，機（jī）器產線布局需要跟另外一門（mén）博大精深的廠房內管（guǎn）理學：工業工程相結合。多年來，作為自（zì）動化與（yǔ）工業工程相結合的一粒碩果，產線的優化布局，已經發育成熟，基本成為標配。然而（ér）包括物聯網在內的數字（zì）化技術的發展，這種機器、工位、物料、人員的布局與仿真，又有了（le）更加有力的工具。數（shù）字工廠的先（xiān）行（háng）者，想做的事（shì）情（qíng）實在是太多了。

工業軟（ruǎn）件就像是不慌不忙的光線，從（cóng）廠房的天花板爬下來，淌過一條條產線（xiàn），伴隨著立體庫中（zhōng）物料的流動，彌漫了整個工廠（chǎng）。而當廠房與產線完成建模之（zhī）後（hòu），就可以進入到機器仿真調試的環節。

機器（qì）被運進廠房的時候，就像是一曲在數字空間（jiān）早已（yǐ）編排好的旋律，每一台機器就像音符一樣，隻需要安（ān）置（zhì）在五線譜的對應位置（zhì）就可以了。每個小段落之前，是弱音P還是強音F早已經被作曲家精心打磨過。落地生根之後（hòu），演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（chǎng）機器調試的時刻，包括自動化、電氣、機械裝置需要開始磨合。各種組態，機（jī）器聯調，直到讓（ràng）整個產線（xiàn）上的機器，聯（lián）動咆（páo）哮起來開始。然而，工廠的機器調試，遠不是（shì）樂章演奏那麽令人愉快。恰好相反，這是一個（gè）耗費心力的苦差事。多少優秀（xiù）的工程人員，在這裏留下成（chéng）噸的汗水（shuǐ）。許多似乎打（dǎ）不開的死（sǐ）結，成為現場工程師（shī）的夢（mèng）魘之一。

如何讓現場（chǎng）的調試可以變（biàn）得更短？最理想的方法是，一（yī）條產線、一台機器，就像是一（yī）個USB插盤一樣，下載即可使（shǐ）用。這種理想的插拔式工廠，成為產線（xiàn）模（mó）擬仿真的最高境界。要做到這一點，就（jiù）要在前麵的（de）產（chǎn）線布局的（de）時候，同時加入各種設備的具體參數（shù），對實時場景進行仿真模擬。它將控製係統PLC，或者一個線纜的銘牌參（cān）數，都做成邊界條（tiáo）件，輸入到仿真係統。一言蔽之，產線，就（jiù）像產品一樣，被精密（mì）地進行設計。這是傳統自動化廠商，陌生（shēng）的環境。而作為機器（qì）的控製係統與連接者，和物料（liào）的驅動者（zhě），自動化期望更往前走一步。數字化時代，加劇了這種（zhǒng）傾向。在數字化（huà）時代（dài），如果沒有這（zhè）種產線仿真技術，那麽就會（huì）瘸一條腿（tuǐ）。

西門子在2006年收購了UG這樣（yàng）的PLM廠商之後，就先天性地擁有了產線（xiàn）布局的仿真優勢（shì），然而後進一步（bù）延伸到機器虛擬調（diào）式。這使得其它自動化廠商的壓力非常大，尤其是像羅（luó）克韋爾這樣體量相對小的自動化公司。在最近3年，羅克（kè）韋爾有兩步布局值得關注。第（dì）一步是投資10億（yì）美元入股PTC，幾乎相當於PTC的年（nián）產值（zhí），換取一（yī）個戰略（luè）綁定。加強對機器設備的物聯網連接能力，也（yě）是加強跟（gēn）其它機器（qì）數據的連接；第二步，則在2019年初，收購（gòu）一家從事數字模擬的工程軟件開發商（shāng）Emulate3D。這（zhè）種並購的投入並不大，但對機器（qì）進（jìn）入數字空間意味（wèi）深長。該軟件可以建立簡（jiǎn）單的工廠（chǎng）模型，但其重點是可以跟控製係統進（jìn）行連接，實現虛擬控製。也就是說，它雖然不能做工藝仿真（zhēn），但可以（yǐ）做基於控製的仿真（zhēn）。Emulate3D作為一種PLC仿真程（chéng）序，這正是（shì）羅克韋爾自動化需要補充的短板，可以為PLC和其它控製係統建立起虛擬調試的仿真空間，查看程序邏輯（jí）和結果（guǒ）。有意思的是，這家公司（sī）本來就是羅克韋爾的合作夥伴。張口吃（chī）掉小夥伴，在軟件生（shēng）態領域太普遍了。這種近親聯姻也是（shì）水到渠成的（de）事情。

也有一（yī）些獨立（lì）廠商，如Industrial Physics。一方麵可以直（zhí）接導入CAD模型，同時也可以虛擬測試（shì）PLC，形（xíng）成PLC的（de）數字（zì）孿生。這樣的公司能夠獨立多久也是打一個（gè）問號（hào）。很快也許就（jiù）會被自動化公司一口吃掉。

而最（zuì）後虛擬調試的結果將作為真實的代（dài）碼，直接下放到控製器。現場的調試時間，都會大幅度縮短。這意味著，自動化廠商，通過擴充（chōng）控製器仿真軟件，進入到了數字化產線。這也是每一台機器數字孿生得以（yǐ）發展的（de）重要基礎。缺乏有效的控製手段，數字孿生就是一個（gè）連吊線都沒有的木偶。

四川一（yī）家焊接（jiē）裝備工程公司，為汽車車身（shēn）提供自動化焊裝線。它在歐洲汽車廠的一個產線項（xiàng）目，實現了全麵（miàn）數字（zì）化產（chǎn）線虛擬調試。在中調試和遠程安（ān）裝指導，設備（bèi）直接運輸到廠區並實現一次調試（shì）成功，大大縮短了調試時間。產（chǎn）線的數字孿生（shēng），有了越來越堅實的基礎。

而在（zài）流程行業，這種虛擬（nǐ）調試則是（shì）非常（cháng）普遍。例如施耐德電氣AVEVA基於DYNSIM為（wéi）內核的虛擬調試與操作（zuò）員培訓係統(OTS)，就是在設計（jì）階段，對分（fèn）布（bù）式控製係統DCS進行參數調校。調好後的參數可以直接下發到DCS係統裏麵。實（shí）際上，這樣一個軟件，分演多種角色，它最重要的（de）工作就是動（dòng）態工藝仿真，對溫（wēn）度、流量變化等動態過程進行提前仿真。而在此技術則作為仿真培訓（xùn）的計算內核引擎（qíng），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（zhī）後，為（wéi）了適應這種控製係統，就需要對人員提前進行培訓。因此OTS也是大行其道。而OTS的出現，也推動了化工過程動態模擬軟件的發展。

在化工的控製優化方麵，中國走了不少彎路（lù）。根據中國化工信息（xī）中心的許老師的回顧，80年代（dài）末期，當時的化工部已經開始著手進行工廠控製操作優化的課題研究。南京化工研究院、化工部計算中（zhōng）心（xīn）都曾參加了（le）這方（fāng）麵軟件的開發。但由於受限於計算機硬件的（de）約束，數據采用離線分析，最後發（fā）現這些軟件和算法，都（dōu）沒有實際使用（yòng）價值。這種數據即使（shǐ）算出了（le）優（yōu）化的工藝操作條件，而實際工廠的操作條件早（zǎo）已變化。單純靠數學模型無法推斷出實際操作。

這個教（jiāo）訓，到了今天仍然有著（zhe）很（hěn）深的意義。僅（jǐn）僅限（xiàn）於大數據的（de）分析（xī），限於數學模型的回歸計算（suàn）等，而缺乏機理模型的研（yán）究，外延性的誤（wù）差會很大。攻堅（jiān）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、到生產線布局、到機器調試，各種工業軟件就像是我們（men）腦海中的智多星吳用，一個在數字空間（jiān）裏麵將虛擬的人、機、料的事宜都（dōu）安排得妥妥當當的神機妙算（suàn）子。當虛擬的驗證結束之後，一個企業的生產活動才正式開始，而此前的推演並不為人（rén）所知。就（jiù）像電（diàn）影《博物（wù）館奇妙夜》一樣（yàng），當太陽升起人們走進（jìn）現場的時候，他們不知道（dào）頭一天晚（wǎn）上，這裏曾經上演過驚心動魄的對抗和妥協。白天不懂（dǒng）夜的黑，物（wù）理難悟數字心。無法現（xiàn）身的工業軟（ruǎn）件，是神（shén）跡與現實之間的一道障眼法。你不懂它，就無（wú）法參透工業智能化。