製造其實（shí）是一趟（tàng）漫長的旅程。它的起點和終點，看上去（qù）一（yī）成（chéng）不變，但其實也（yě）在不停的移動。而智能製造則將兩頭（tóu）的邊界拓（tuò）展得更遠。並非是從車間，也不是（shì）從研發部門，智能製造（zào）的起點可以（yǐ）從更遠端開始。智（zhì）能製造本（běn）身（shēn），其實也包含了生產支持係統的智能（néng）建（jiàn）造等含義（yì），從工廠的天（tiān）花板，到生產線的布局，一直到機（jī）器開始正式運轉。這是一段沒有腳印的虛擬旅途。正（zhèng）是無處不在的工業軟件，讓百米（mǐ）賽跑還沒（méi）有開始，製造就已經邁出了（le）五十步。

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

這裏需要對工廠進行大工藝的設計，包括機器產線（xiàn）的布置、大（dà）門的設置、物流（liú）的進（jìn）出通（tōng）道、線邊庫的布局等。當然，也包括對（duì）人進出的設計（jì）。而一台台機器、穿梭補（bǔ）料的運輸設備等布局，跟整個（gè）生產線的（de）工藝路線有著密切的關係（xì）。

同樣一台注塑機器，放在不同的廠房（fáng），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（xū）要對各（gè）種（zhǒng）工（gōng）藝、裝配規劃等進（jìn）行模擬仿真驗證，模擬整個生產製造過程，在投入生產前就得到驗證結果，並生成清（qīng）單報表和指令等。

這種（zhǒng）產線的工藝（yì）仿真（zhēn），顯然需要（yào）對（duì）機器本身有著更（gèng）好的（de）認知和數據來源。在上個世紀末，如以色列（liè）的Technomatix、美國Deneb Robotics等（děng）許多專業的仿真公司進入視野。而汽車行業（yè），則對此厚愛有（yǒu）加，紛紛采用（yòng），這大大促進了這類數字化產線工藝仿真軟件的發展。由於機器的數據，需要來自前麵的機（jī）器設計數據，這使得設（shè）計機械的CAD廠商很快意識到這是要（yào）一塊不可丟失的陣地，於是傳統的機械設計CAD廠商紛紛進入。前（qián）麵（miàn）提到的兩個廠（chǎng）家也分別被收購。CAD廠商（shāng），也借此（cǐ）離開了原先的（de）設計部門的邊（biān）界，開始在生產（chǎn）車間和廠房之間逡巡。

非常有意思的事情是人員流動的仿真，例如Anylogic仿真軟件。這家麵向行人仿真的公司值得留存（cún），因為終於（yú）在工業領域可以看到（dào）一家來自俄（é）羅斯（sī）的（de）軟件。它可以實（shí）現係統動力（lì）學、離散事件、智能體的建模仿真。它廣泛用於機場、博物館（guǎn）、地鐵等人（rén）流密集的地方，這些都需要深刻了解人的行為模型（xíng）。人的行走會受到自激勵機製的影響，比如（rú）總想超越前麵的人等。這聽上去簡單，而工廠（chǎng）現場的事情，則要複雜得多。

複雜產品的訂（dìng）單突然增加，往往是苦（kǔ）惱人的蜜糖。例如飛機的增產（chǎn），就是（shì）一個複雜（zá）的過程，因為它需要重新評估產（chǎn）線（xiàn）的影響。由於產量低，許多（duō）工作單元一般都是（shì）定製化，部件生產又都在不（bú）同地域，抗幹擾的能力其實（shí）是很差的（de）。這些（xiē）因素，會導致擴產的（de）時（shí）候（hòu），往（wǎng）往反而（ér）使得飛機生產周期的增加。

為了應對這種變化，歐盟發起了“自適應生（shēng）產管理項目（mù）”，著（zhe）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同部位的裝（zhuāng）配。它包含6個裝（zhuāng）配站，每站包括30-35個員工和約300條的工作指令。這個產線的生產力會隨時間推移而增長，整個增產周期持續兩年。在（zài）這裏（lǐ），每個工作站，都被看成是一個智能體。那麽這個過程（chéng）如何進（jìn）行仿真，如何修正人員的操作和事件指令的（de）下發，以適（shì）應增產帶來的變（biàn）化。

圖1  空客的自適應管理

作為自（zì）適應生產管理的一部分，必須有仿真（zhēn）軟件，使得參（cān）與者能夠再現真實的（de）生產（chǎn）環（huán）境。AnyLogic憑借它基於智能體及（jí）離散事件的混合建模優勢而成功入選。而（ér）實（shí）際上，它也有很（hěn）多排產、在製品策（cè）略管理等軟件。現場會有很多古怪的場景，和工藝需求（qiú），於是（shì）就會有想不到的軟（ruǎn）件來迎合需要。

除了Anylogic之外（wài），其它人員仿真軟（ruǎn）件包括STEP，也有來自英國的MassMotion。值得一提的是，後者參與了北京大興機（jī）場的客流仿真，這個機場每年要為4500萬（wàn）人次提供服務。人員流動（dòng）與緊急疏散，是必須（xū）要考（kǎo）慮的（de）問題。

與此同時，物料流動也需要仿真。在精益體係中，物料是最有（yǒu）講究的（de）一個（gè）環節。物（wù）料的位置（zhì）、存（cún）量，背後都有著深刻的效率密碼。可（kě）以說，物料是浪費（fèi）程度最紮眼的刻度尺。一個工（gōng）廠（chǎng）內（nèi）的物流，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，進行（háng）著交互吞吐。原材料、半成（chéng）品、零部件、在製品等（děng）進（jìn）行空間大挪移的時（shí）候，背後是一套嚴格的生產計劃信息流（liú）所主宰。

那麽，這套每天奔騰不（bú）息的物品洪流，最早是如何（hé）從設想（xiǎng）變成事實？

一個企業的物流設（shè）計，往往可以通過業主邀請專（zhuān）業（yè）的物（wù）流谘詢公司，也可以由（yóu）設計院負責（zé）。各種物（wù）料的設計核心，其實是對離散（sàn）事件的仿真，最常用的Automod軟（ruǎn）件，也有（yǒu）美（měi）國Flexsim軟件和ProModel等。Flexsim在大型倉儲物流方麵（如京東的立（lì）體庫房）等得到（dào）廣泛使用，在一些相對簡單（dān）的工（gōng）廠，有（yǒu）不少應（yīng）用，使用方便。而大的裝備製造（zào）業，也表現了對（duì）軟件的偏愛。很難（nán）想象，Automod這個物流仿（fǎng）真軟件，其實是美國最（zuì）大的半導體設備製造（zào）商應材旗下的軟件。早在（zài）2006年應材就以（yǐ）1.25億美元的代價，從一家自動化公司手（shǒu）中購買了此物流仿真公司，以便加速對半（bàn）導體行業的柔性生產力的（de）支撐（chēng），避免昂（áng）貴和高度定製化的（de）產線方案。設備製造商旗下擁有商業軟件並不奇怪，三井造船（chuán）廠也自己開發了一款類似的物流仿真軟件。這也算是一個日本軟件發展特色，在垂直領域，總是會有意外的專業軟件。

圖2  部分物流仿真（zhēn）軟件

當（dāng）然（rán），專業的大型工業軟件公司也會提供物流係統仿真（zhēn）分析工具，例如（rú）達索Delmia Quest和（hé）西門（mén）子的Plant Simulation、KUKA Visual Components。Quest作為（wéi）一款物流仿真軟件是在2000年達索係統收購Deneb公司的時候，順便獲得的嫁妝之一。西門子的Plant Simulation也是同樣的故事。它旗下的UG在收購Technomatix的時候，帶來的eM-Plant經過進化而形成 。

對（duì）自動化供應商（shāng）而言（yán），需要將自動化與機（jī）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（zhè）就是為什麽（me）早在2000年，羅克韋爾收購了以建模仿真為特長的Arena軟件（jiàn），55名員工（gōng）並入到羅克韋爾自動化公司軟件部門，並一直（zhí）保（bǎo）留至今。現在想起來，二十一世紀剛剛（gāng）開始的第一個年頭，發生了三起不太顯著的並購事件（應（yīng）該還有更多），都跟工廠產線（xiàn）仿真有關係。這表明，物流仿真係統在世紀之初，就堅定地成為了數字化產線的一部分。從那個時候，自動化跟軟件的關係，開始變得緊密起來。這種萌芽發節（jiē）的微弱之聲，在十五年之後借助於德國工業4.0的全球化普及，而終於砰然作響，每個工廠都（dōu）能聽到它的聲音。

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

從實施角度而言，機器產線布局需（xū）要（yào）跟另外一門（mén）博（bó）大精深的廠房內管理學：工業工程相結合。多（duō）年來，作為（wéi）自動化與工（gōng）業工程相結合的一粒碩果，產線的優（yōu）化布局，已經發育成熟（shú），基本成為標配。然而包括物聯網在（zài）內的數字化技（jì）術的發展，這種（zhǒng）機器、工位、物料、人員的（de）布局（jú）與仿真，又（yòu）有了（le）更加（jiā）有（yǒu）力的工（gōng）具。數字工廠（chǎng）的（de）先行者，想做（zuò）的事情實在是太多了。

工業軟件就像是不慌不忙的光線，從廠房的（de）天花板爬下來，淌過一條條產線，伴（bàn）隨（suí）著立體（tǐ）庫（kù）中物料的流動，彌漫了整個工廠（chǎng）。而當廠房與產線完成建模之後，就可以進入到機器仿真調試的環節。

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旋律，每一（yī）台機器就像音符一樣，隻需要安置在五線譜的對應（yīng）位置就可以了。每個小段落之前，是弱（ruò）音P還是強音F早已經被作（zuò）曲家（jiā）精心（xīn）打磨過（guò）。落地生根之後，演奏家們需要開始拿出自（zì）己的樂器（qì）進（jìn）行合奏的嚐試（shì）。這是一（yī）個現場機器調試的時刻，包括（kuò）自動化、電氣、機（jī）械裝置需要開始磨合。各種（zhǒng）組態，機器聯調，直到讓整個產線上的機器，聯動咆哮起來開始。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（duō）少優秀的工程人員，在這（zhè）裏留下成噸的汗水。許多似乎打不開的死（sǐ）結，成為現場工程師的（de）夢魘之一。

如何讓現場的調試可以變得更（gèng）短？最理想的（de）方法是，一條產線、一台機器，就（jiù）像是一個USB插盤一樣，下（xià）載即（jí）可使用（yòng）。這種理想的插拔式工廠（chǎng），成為產線模擬仿（fǎng）真的（de）最高境界。要做到這一點，就要在前麵的（de）產線布局的時候，同時（shí）加入各種設備的具體參數，對（duì）實時場景進行仿真模擬（nǐ）。它將控製係（xì）統PLC，或者一（yī）個線（xiàn）纜的銘牌參數，都做成邊界條件，輸入到仿真係統。一言蔽之，產線，就像產品一樣，被精密地（dì）進行設計。這是傳統自動化廠商，陌生的環境。而作為機（jī）器的（de）控製係統與連接者，和物料的驅動者，自動（dòng）化期望更往前走一步。數字化時代（dài），加劇了這種傾向。在數字化時代，如果沒有這種產（chǎn）線（xiàn）仿真（zhēn）技（jì）術（shù），那麽就會瘸一條腿。

西門子在2006年收（shōu）購了UG這樣的PLM廠（chǎng）商之後，就先天性地擁有了（le）產線布局的仿真優勢，然（rán）而後進一步延伸到機（jī）器虛（xū）擬調式。這使得其它自動化廠（chǎng）商的壓力非常大，尤其是像羅克韋爾這樣體量相對小的自動化公司。在最近3年，羅克韋爾有（yǒu）兩步布局（jú）值得關注。第一步是投資10億美（měi）元入股PTC，幾乎相當於PTC的年產（chǎn）值，換取一個戰略綁（bǎng）定。加強對機（jī）器設備的（de）物（wù）聯網連（lián）接能力，也（yě）是加（jiā）強跟其（qí）它機器數據的連接；第二步，則在2019年初（chū），收購一（yī）家從事數字模擬的工程軟件開發商Emulate3D。這種並購的投入並不大，但對機器進入數字空間意味深長。該軟件可以建立簡單的工廠模型，但其重點是可以跟控製係統進（jìn）行連接（jiē），實現虛擬控（kòng）製。也就是說，它雖然不（bú）能做工藝仿真，但可以（yǐ）做基於控製的仿真。Emulate3D作為一種（zhǒng）PLC仿真程序，這（zhè）正是（shì）羅（luó）克韋（wéi）爾自動化需要（yào）補充的短板（bǎn），可以為PLC和其它控製係統建立起虛擬調試（shì）的仿真空間（jiān），查（chá）看程序邏輯和（hé）結（jié）果。有意思的是（shì），這家公司本來就是羅克韋爾（ěr）的合作夥（huǒ）伴。張口吃掉小夥伴，在軟件生態領（lǐng）域太普遍了。這種近親聯姻也是水到渠成的事情。

也有一些獨立（lì）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（sī）能夠獨立（lì）多久（jiǔ）也是打一個問號。很快也許就會被自動化公司一口吃掉。

而最後虛（xū）擬調試的結果將作為真實的代碼（mǎ），直接下放（fàng）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（huà）廠商，通（tōng）過擴充（chōng）控製器仿真軟件，進入到了數字化產線。這也（yě）是每一台機器數字孿生得以發展的（de）重要基礎（chǔ）。缺乏有效的控製手段，數字孿生就是一個連吊線都沒有的木（mù）偶。

四川一家焊接裝備工程公司，為汽車車身提供自動化焊裝線（xiàn）。它在歐洲汽（qì）車廠的一個產線項目，實現（xiàn）了全麵數字化產線虛擬調（diào）試。在中調試（shì）和遠程安裝指導，設備直接運輸到廠區並實現一次調試成功，大大（dà）縮短了調試時間。產線的數字孿生（shēng），有了越來越堅（jiān）實的基礎。

而在流程行業，這（zhè）種虛擬調試則是非常普遍。例如（rú）施耐德（dé）電氣（qì）AVEVA基於DYNSIM為內核的虛擬調試與操作員培訓係統(OTS)，就是（shì）在設計階段，對分布式控製係統DCS進行參數調校。調（diào）好後的參數可以（yǐ）直（zhí）接下發到DCS係統裏麵。實際上（shàng），這樣一個軟件，分演多種角色（sè），它最重（chóng）要的工作就是動態工藝仿真，對溫度、流量變化等動態過程進行提（tí）前仿真（zhēn）。而在此技術則作為仿真培訓的計（jì）算內核引擎，發（fā）展出來的操作員培訓（xùn）係統OTS也廣受歡迎。當（dāng）年DCS出現（xiàn）之（zhī）後，為（wéi）了適應這種控製係統，就需要對人員提前（qián）進行培訓。因此OTS也是大行其道。而OTS的出現，也推動了（le）化工過程動態（tài）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。根據中國化工信息中心的許老師的（de）回（huí）顧，80年代末期，當時的化工部已經開始著手進行工廠控製操作優化的課（kè）題研究。南京化工研究院、化工部（bù）計算中心（xīn）都（dōu）曾參加了這方麵軟件的開發。但由於（yú）受限於計算機硬件的約束，數據采用（yòng）離線分析，最後發現（xiàn）這些軟件和算法，都沒有實際使用價值。這種數據（jù）即使算出了優化的工藝操作條件，而實際（jì）工廠的操（cāo）作（zuò）條件早已（yǐ）變化。單純靠數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（dà）數據的分析（xī），限於數學模型的回歸計算等，而缺（quē）乏機理模（mó）型的研（yán）究，外延性的誤差會很（hěn）大。攻（gōng）堅的重點，不在於大數據（jù）的數學模型，而在於工業（yè）機（jī）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腦海中的智多星吳用，一個（gè）在數字空間裏麵將虛擬的人、機、料（liào）的（de）事宜都（dōu）安排得妥妥當當的神機妙算子。當虛擬的驗（yàn）證結（jié）束之後，一個企（qǐ）業的生產活動才正（zhèng）式開始，而此前的推演並（bìng）不為人所知。就像電影《博物館奇妙夜》一樣，當太陽升起人們走（zǒu）進（jìn）現場（chǎng）的時（shí）候，他（tā）們不知道頭一天晚上（shàng），這裏曾經上演過驚（jīng）心動魄（pò）的對抗和妥協。白天不懂夜的黑，物理難悟數字心。無法現身的工業軟件，是神跡（jì）與現實（shí）之間的一道障眼法。你不懂它，就無（wú）法參透工業智能（néng）化。