工業互聯網爆發前夜，潛心(xin)于機理模型的(de)玩(wan)家如何開(kai)拓出2000億藍(lan)海(hai)市場？
在(zai)不少人眼里，工(gong)業(ye)(ye)(ye)是(shi)個“苦差事”。與之(zhi)相比，互聯網(wang)企(qi)業(ye)(ye)(ye)看起來“靚麗而光鮮”，借助平臺的(de)(de)力量實現硬(ying)件、軟件的(de)(de)分離和解耦，催生出許多新型(xing)商業(ye)(ye)(ye)模式，鑄(zhu)就了一(yi)批快速(su)崛(jue)起的(de)(de)獨角獸。同樣的(de)(de)輝煌能否也在(zai)工(gong)業(ye)(ye)(ye)領(ling)域復現？這正是(shi)吸(xi)引老牌工(gong)業(ye)(ye)(ye)巨(ju)頭、ICT巨(ju)頭、互聯網(wang)巨(ju)頭以及初(chu)創(chuang)企(qi)業(ye)(ye)(ye)等各大(da)勢力入局工(gong)業(ye)(ye)(ye)互聯網(wang)平臺的(de)(de)核心(xin)“引力”所在(zai)。
一般而言，平臺的形成需要經歷從項目到工具到產品最后到平臺的演進和跨越，其核心要義在于提煉“共性”。然而，工業領(ling)域“隔(ge)行(xing)如隔(ge)山”，場(chang)景繁雜、條件多變，很難形成(cheng)統(tong)一(yi)的解決方案，領(ling)域內有(you)工匠，但難成(cheng)平(ping)臺。
尋找“共性”，也是目前所有致力于打造工業互聯網平臺的企業努力的方向。
而對新銳初創企業蘊碩物聯而言，這種“共性”的落點就在工藝智能。無(wu)論是制造輪船還是制造高鐵(tie)，它們焊接(jie)過程所用的材料和焊接(jie)工藝(yi)幾(ji)乎沒(mei)有差別，蘊碩物聯核心關注的是那條 “焊縫”。
“焊(han)縫”和(he)(he)行業(ye)無關，只與(yu)材料和(he)(he)焊(han)接工(gong)藝(yi)有關，只要(yao)把幾(ji)種行業(ye)典型(xing)材料研究透徹，形(xing)成相應的(de)工(gong)業(ye)機理模型(xing)，就可以在(zai)多個行業(ye)“復用(yong)(yong)”——這正是(shi)(shi)蘊碩(shuo)物聯做平臺的(de)“底氣所在(zai)”。而且，這不是(shi)(shi)通(tong)用(yong)(yong)的(de)“大(da)平臺”，而是(shi)(shi)能和(he)(he)通(tong)用(yong)(yong)平臺相互成就的(de)“專精特新”隱形(xing)冠軍(jun)。
近日，智次方·物聯網智庫和蘊碩物聯CEO崔斌進行了一次深入交流，深入了(le)解了(le)這種獨(du)到的(de)工(gong)(gong)業互聯(lian)(lian)網APP策略。據崔斌介紹，蘊碩物聯(lian)(lian)從2019年入場智慧工(gong)(gong)藝(yi)時就(jiu)堅持以材料特性(xing)為(wei)核心構(gou)建(jian)數據，經過多年的(de)市場驗證已經沉淀了(le)一套特殊的(de)產品體系。如今，蘊碩物聯(lian)(lian)將發布焊接工(gong)(gong)藝(yi)低代碼(ma)可視化分析平臺，拉動行業上下游共同切換視角，構(gou)建(jian)生(sheng)態型工(gong)(gong)業互聯(lian)(lian)網應用。
機理先行，開拓藍海市場
工業(ye)機(ji)理模型是(shi)工業(ye)互聯網平臺的(de)(de)重要(yao)構成(cheng)(cheng)要(yao)素，其匯集了工業(ye)生產過程(cheng)中的(de)(de)原(yuan)理、定(ding)理、定(ding)律(lv)等(deng)專(zhuan)業(ye)知識(shi)(shi)，并結合實(shi)際(ji)工業(ye)生產經(jing)驗，形成(cheng)(cheng)機(ji)理并最終構建(jian)而來。它對工業(ye)經(jing)驗知識(shi)(shi)進(jin)行提煉和封裝，也是(shi)行業(ye)知識(shi)(shi)經(jing)驗沉淀的(de)(de)結晶。機(ji)理模型是(shi)肉眼可做X光的(de)(de)醫師，可以(yi)將對應的(de)(de)生產環節(jie)的(de)(de)正在發生的(de)(de)動(dong)作(zuo)和原(yuan)因完整呈現。
工信部于2021年印發的《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》中提出，要提升平臺技術供給質量，推動基礎工藝、控制方法、運行機理等工業知識的軟件化、模型化，加快工業機理模型知識圖譜建設等。這直接推動實驗室和工廠之間的理論和實踐雙向投射，換言之這是“公式”和“經驗公式”得以融合和驗證的機會。這也是崔斌在2019年蘊碩物聯創立之初就領悟到的行業趨勢。
經歷(li)兩化融(rong)合、工(gong)業(ye)4.0和中國制造2025之后(hou)，彼(bi)時的(de)國家重大專項“下一代工(gong)業(ye)機器人智能(neng)(neng)云平臺”讓崔斌開始思考(kao)“機器人+AI”在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域帶來(lai)的(de)可(ke)能(neng)(neng)性。這種模(mo)式應用(yong)在(zai)工(gong)業(ye)制造環節(jie)無疑會通過豐富的(de)傳(chuan)感器采集到更多數控信(xin)號，對于以(yi)事后(hou)檢驗(yan)為主的(de)制造業(ye)，或許是改(gai)變其(qi)本質的(de)途徑。
以刻畫完整的機器人行為畫像為目的，崔斌找到了“機器人+AI”與工藝結合的入口——材料的成型機理。材料(liao)擁有特定的(de)變(bian)形特性，而(er)其最終(zhong)形成質量又與過程控制邏輯和加工原理(li)息息相關。如果將材料(liao)變(bian)形原理(li)和影響因素(su)鎖定，由此采(cai)集(ji)特定的(de)產線加工過程關鍵數據，則(ze)可(ke)將事后檢驗的(de)步驟變(bian)為實時判斷，這對視成本和時間為生(sheng)命線的(de)制造業而(er)言無疑是一(yi)場變(bian)革。
蘊碩物聯研究的第一個機理模型——氣保焊成形機理模型就是從國家重點實驗室走到產線的成果，結合現場調試對(dui)焊接(jie)(jie)角度、焊絲直徑、焊嘴高(gao)度、焊接(jie)(jie)電(dian)流、弧長、導電(dian)嘴與母材間距(ju)等多個焊接(jie)(jie)影(ying)響因素形成(cheng)(cheng)“立體經驗(yan)公式”后，便可將(jiang)傳感器采集到(dao)的信號(hao)實(shi)時帶入模型中加以驗(yan)證，完成(cheng)(cheng)實(shi)時焊接(jie)(jie)質量判斷(duan)。
不低于(yu)1000Hz的(de)高頻傳感(gan)器和機理(li)模型共同將產線(xian)的(de)黑箱環節(jie)變為透明可(ke)視，實(shi)時(shi)(shi)判(pan)斷對(dui)于(yu)根(gen)因(yin)關系定位(wei)大有裨(bi)益。通常(chang)事后判(pan)斷需(xu)要等待焊(han)接材料(liao)冷卻(que)成(cheng)型后才可(ke)用紅外線(xian)探傷(shang)或水(shui)浸(jin)方(fang)式(shi)查找漏點，在(zai)離散制造場(chang)景(jing)中，往往意味著此時(shi)(shi)成(cheng)品已經離開產線(xian)3天以上(shang)，低效不僅體現在(zai)時(shi)(shi)間層面，更重(zhong)要的(de)是焊(han)接問題無法追根(gen)溯(su)源(yuan)。在(zai)批量(liang)連續制造場(chang)景(jing)下，產線(xian)內的(de)錯誤環節(jie)往往會相互影響(xiang)、逐(zhu)步(bu)放大，實(shi)時(shi)(shi)判(pan)斷可(ke)以及時(shi)(shi)調(diao)整錯誤根(gen)源(yuan)，避免一錯一批的(de)材料(liao)浪費(fei)。
機理模型具備的可解釋性正是低樣本的工業制造領域所渴望的，這也是基于大數據學習的AI模型所不具備的最顯著優勢。目(mu)前，蘊碩物(wu)聯在焊(han)(han)接和噴涂(tu)等方面已(yi)構建多種機(ji)理(li)模(mo)(mo)(mo)型并落地應(ying)用，包(bao)(bao)括(kuo)氣保焊(han)(han)碳(tan)(tan)鋼AI模(mo)(mo)(mo)型、電阻(zu)點(dian)焊(han)(han)碳(tan)(tan)鋼AI模(mo)(mo)(mo)型、電阻(zu)點(dian)焊(han)(han)碳(tan)(tan)鋼質量判定(ding)模(mo)(mo)(mo)型、TIG焊(han)(han)鋁合金AI模(mo)(mo)(mo)型、激(ji)光復合焊(han)(han)機(ji)理(li)模(mo)(mo)(mo)型以(yi)及攪拌摩擦焊(han)(han)（FSW）等，在船(chuan)舶、軌道交通、汽車(che)等多個領域得到價(jia)值驗證(zheng)，客(ke)戶包(bao)(bao)括(kuo)中(zhong)國船(chuan)柴、中(zhong)國中(zhong)車(che)等。按照既(ji)有客(ke)戶的(de)前期(qi)應(ying)用實際效(xiao)果(guo)，在對蘊碩物(wu)聯的(de)模(mo)(mo)(mo)型投入使用后(hou)，客(ke)戶的(de)焊(han)(han)縫質量終(zhong)檢合格率已(yi)由90%提升(sheng)至99%。
聚焦材(cai)料機理切(qie)入(ru)市(shi)場，讓蘊碩物聯開(kai)拓出(chu)(chu)了一片前(qian)無古(gu)人的(de)藍海(hai)市(shi)場，蘊碩物聯給出(chu)(chu)了年(nian)均(jun)2000億的(de)市(shi)場空間。
低(di)代碼促使(shi)平臺回歸工業(ye)本質(zhi)
機理(li)模型(xing)對(dui)于(yu)工(gong)程(cheng)而言是相對(dui)完美(mei)的(de)(de)解答(da)，但是在賦予具體(ti)場景的(de)(de)過程(cheng)中必須經歷適配過程(cheng)，這是比較痛(tong)苦的(de)(de)過程(cheng)。
蘊碩物(wu)聯的(de)(de)(de)(de)第(di)一(yi)個模型經歷(li)了(le)兩年多的(de)(de)(de)(de)調試，為了(le)排除影響結果判斷的(de)(de)(de)(de)干擾項，需要對不同的(de)(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)產(chan)線(xian)細致(zhi)入微的(de)(de)(de)(de)考察并驗(yan)證，如果說九成(cheng)時(shi)間用(yong)來鑄造機理模型的(de)(de)(de)(de)“鐮刀”，那么“磨刀”的(de)(de)(de)(de)適(shi)配過程就要占據一(yi)成(cheng)精力，最(zui)終(zhong)才能在生(sheng)(sheng)產(chan)線(xian)“切(qie)瓜砍菜”。
可以看出來，機理模型是為行業提供通用型解決方案的技術抓手，一旦形成復用性極高。但模(mo)型來之(zhi)不易(yi)，前(qian)期實驗室研究耗時耗力(li)，對高質量數(shu)據(ju)同樣有(you)(you)硬性需求(qiu)，而(er)材料種(zhong)類多如繁星，加工手段同理(li)，且(qie)機理(li)模(mo)型落地最后一公里的(de)調試也(ye)是(shi)唯有(you)(you)人力(li)可(ke)攻堅的(de)苦差(cha)事(shi)。單個團隊所能做到的(de)終究是(shi)冰山(shan)一角。
工業互(hu)聯網自誕生(sheng)之(zhi)初(chu)就承載著流動和交互(hu)的(de)(de)基(ji)因，這點在蘊碩(shuo)(shuo)物(wu)聯為上述難題尋(xun)找的(de)(de)新型可視(shi)化工具中(zhong)得以體(ti)會：以焊(han)接工藝低代碼可視(shi)化分(fen)析(xi)平(ping)臺聯動行業專家在全產業散(san)點落(luo)地，這也(ye)是蘊碩(shuo)(shuo)物(wu)聯在SaaS服務的(de)(de)一大(da)重要進展，也(ye)很可能是行業的(de)(de)一大(da)歷史性(xing)進步。
焊接工藝低代碼可視(shi)化分析助手操(cao)作界面(mian)
焊接工藝低代碼可視化分析平臺首先以數字孿生的方(fang)式(shi)將焊接過(guo)程(cheng)(cheng)中溶滴(di)的形狀、周期等數據(ju)以電信號形式(shi)傳輸到系(xi)統端，最(zui)終以圖(tu)形化、曲線化的表達方(fang)式(shi)呈現。目前包括(kuo)：溶滴(di)過(guo)渡周期分析模(mo)塊(kuai)(kuai)、概率密度分析模(mo)塊(kuai)(kuai)、時頻分析模(mo)塊(kuai)(kuai)和(he)(he)U-I相位(wei)圖(tu)分析模(mo)塊(kuai)(kuai)等模(mo)塊(kuai)(kuai)，并有推出更多可視化工(gong)具的計劃，為工(gong)藝專家(jia)的判斷和(he)(he)研究過(guo)程(cheng)(cheng)提供更直(zhi)觀(guan)的依據(ju)，并可依據(ju)這項工(gong)具調整工(gong)藝參數，定制自身(shen)質量標準。具體(ti)而(er)言：
溶滴過渡周期分(fen)析模塊：基于參數曲(qu)線所反應(ying)的短路和燃(ran)弧(hu)特(te)征，判(pan)斷能量(liang)波(bo)動、溶滴一致性，進而(er)判(pan)斷是否出現頸縮或不(bu)連續等質量(liang)缺陷，是否存在(zai)斷弧(hu)異(yi)常(chang)。
概率密度(du)分析(xi)模塊(kuai)：通過駝峰數量(liang)、樣貌和溶滴短路過渡形式判斷電(dian)弧穩定性(xing)。
時頻域分(fen)析模塊：通過(guo)電(dian)弧參數(shu)曲線分(fen)布樣貌、溶滴過(guo)渡快慢、整體變化趨勢以及細節判斷是否(fou)有氣孔或頸(jing)縮風險。
U-I相位(wei)圖分析模塊：通(tong)過(guo)U-I相位(wei)圖軌(gui)跡圍成四邊形情況分析焊縫質量及(ji)過(guo)程穩定(ding)性(xing)。
從產品抽象到工具層，將“交鑰匙”的交付過程變為聯合實現技術落地，讓客戶端從事工藝研發的人員在過程中更具自主性，這也加速了產業(ye)(ye)一(yi)線企業(ye)(ye)的研發效率。目前(qian)，蘊碩物聯(lian)已和包(bao)括汽車(che)行業(ye)(ye)在內的領軍(jun)企業(ye)(ye)達(da)成創(chuang)新共(gong)識，將會以此探索新材料的焊接模型。
焊接工藝低代碼可視化分析助手操作(zuo)界面
綜上，蘊碩物聯推出低代碼平臺是水到渠成之舉。綜合工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)聯(lian)盟(meng)、德國工(gong)(gong)程師(shi)協會、《工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)平臺白皮書（2017）》、Guth等(deng)對(dui)(dui)工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)結構(gou)的研究，SaaS層(ceng)為(wei)用戶提(ti)供App應用軟(ruan)件和解決方案，根據(ju)特定場景(jing)提(ti)供個性化(hua)方案。工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)的核心技術層(ceng)也即PaaS層(ceng)包含(han)三大(da)模(mo)(mo)塊，其中(zhong)工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)數據(ju)建(jian)模(mo)(mo)和分(fen)析(xi)模(mo)(mo)塊主要解決企(qi)業(ye)(ye)(ye)海量數據(ju)的建(jian)模(mo)(mo)和應用，一方面(mian)(mian)將行(xing)業(ye)(ye)(ye)知(zhi)識、生產工(gong)(gong)藝、技術原理、經驗等(deng)數據(ju)進(jin)行(xing)數字化(hua)建(jian)模(mo)(mo)，形成工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)機理，另一方面(mian)(mian)對(dui)(dui)數據(ju)之間的相關性進(jin)行(xing)數字化(hua)建(jian)模(mo)(mo)，實現大(da)量數據(ju)分(fen)析(xi)建(jian)模(mo)(mo)。而PaaS的核心內容在于對(dui)(dui)工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)生產過程的可(ke)視化(hua)描述，輔助企(qi)業(ye)(ye)(ye)進(jin)行(xing)預測、決策分(fen)析(xi)等(deng)判斷，是工(gong)(gong)業(ye)(ye)(ye)數據(ju)價(jia)值高低的核心體現。
雖然目前是焊接方向的SaaS服務，但從工業互聯網應用的角度來看，蘊碩物聯的可視化分析軟件已經很大程度上脫離了項目制的陳疾，在產品構成階段對客戶讓渡一部分權利后，提供的產品卻向平臺性質邁進了。這(zhe)也是(shi)以機理模型切入的公司在產品思路的開放上更前瞻的體現(xian)。
設備商與集(ji)成(cheng)商背后的隱形冠軍
回(hui)到“數據+模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)=服務”的公式，工業領(ling)域(yu)的模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)可分為(wei)兩種(zhong)，我們上文(wen)重(zhong)點介紹(shao)了以(yi)蘊碩物聯為(wei)代(dai)表的機理(li)模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的形成過(guo)程和行業價(jia)值(zhi)，另一個模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)是數據模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)，它由機器深度學習(xi)海量數據，以(yi)神經網絡算法(fa)構建模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)。數據模(mo)(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)同(tong)樣可以(yi)達到提(ti)升良品率降本提(ti)質增效的目的。從(cong)工業整體發展(zhan)而言，兩者適用于不同(tong)領(ling)域(yu)和不同(tong)場景，但均有(you)重(zhong)要價(jia)值(zhi)。
前不久，我國市場(chang)監管(guan)總局等16部門發(fa)布關于(yu)印(yin)發(fa)貫(guan)徹實施(shi)《國家標準(zhun)化發(fa)展綱要》行動計(ji)劃的(de)通知，明確提到加強工業(ye)互(hu)聯網等新型基(ji)礎設施(shi)規劃、設計(ji)、建(jian)設、運營(ying)、升級等方面標準(zhun)研(yan)制。
目前，我國工業互聯網平臺正面對融通標準化問題，應用層、數據層和資源層都缺乏標準支撐。同時，基于行業(ye)知識沉淀的新(xin)型工業(ye)軟件供給(gei)不(bu)足，打通(tong)新(xin)領域和新(xin)行業(ye)的周(zhou)(zhou)期(qi)較長，形成(cheng)可復(fu)制的應用則周(zhou)(zhou)期(qi)更為漫長。
機理(li)模型需要(yao)的是(shi)高質量、有(you)針對(dui)性(xing)的、聰(cong)明的篩選(xuan)數據(ju)，這(zhe)可以大大節省人力和材料(liao)。但對(dui)于行業(ye)標準的形成來(lai)說，這(zhe)項數據(ju)采集沒有(you)捷徑可走，唯(wei)一(yi)的方法就是(shi)與現(xian)有(you)的各類(lei)廠商直接對(dui)接數據(ju)。這(zhe)也是(shi)目前工業(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網領域缺位的重要(yao)一(yi)環，構建工業(ye)互(hu)(hu)聯(lian)網統一(yi)信息平(ping)臺(tai)、工業(ye)大數據(ju)服務等。
從蘊碩物聯的低代碼平臺服務思路可以看出，它的路徑與數據模型的形成相向而行，誕生于實驗室的模型將在各家企業自發性的進行二次適配，也可能是更多次的適應性進化，這也是行業專家將自身實踐經驗融入模型的重要依托。
蘊碩物(wu)聯構建從(cong)單機智能、邊緣計算到AI能力(li)云(yun)化的開放之路
此外，蘊碩物聯的低代碼平臺部署在云端，方便企業部署和使用，相關協議完善之后，蘊碩物聯可以將數據作為新模型研究的養料，也可以以此為契機開展數據服務，對客戶進行診斷、指引等綜合性行業指導，這將是形成行業水平考察的重要參考數據；當使用企業量級提升到一個層級后，這些圖形化、可視化的圖表將會成為行業標準的新型表達方式，對行業標準的制定和更新具有重要價值。這(zhe)也正(zheng)是(shi)蘊(yun)碩(shuo)物聯向標(biao)準產品進發的(de)(de)終極(ji)目的(de)(de)——以被集成的(de)(de)開放(fang)狀態，做設備商(shang)和集成商(shang)背后的(de)(de)隱形(xing)冠(guan)軍。
寫在最后
從去年年底開(kai)始(shi)，業(ye)內對(dui)工業(ye)互聯(lian)網發(fa)展(zhan)(zhan)的評價進入另一個時(shi)區，“爆發(fa)前夜(ye)”和(he)“快速發(fa)展(zhan)(zhan)期”等評價屢見不鮮，這(zhe)個前夜(ye)何時(shi)日(ri)出我們沒有確切(qie)的估(gu)計，能感受到的風向是(shi)我國政策(ce)層正在將工業(ye)互聯(lian)網的發(fa)展(zhan)(zhan)從廣度向縱深(shen)指(zhi)引。
低代(dai)(dai)碼(ma)將(jiang)是(shi)(shi)拉動(dong)工業互(hu)聯(lian)網(wang)形成(cheng)開源(yuan)生態(tai)的(de)有(you)力手段，更(geng)低的(de)使用門檻是(shi)(shi)招(zhao)納更(geng)多生態(tai)伙伴(ban)的(de)利器。低代(dai)(dai)碼(ma)元年已過去一年，工業互(hu)聯(lian)網(wang)與低代(dai)(dai)碼(ma)融合應用的(de)推廣(guang)恰逢其(qi)時。
參考資料：
1.《工(gong)業(ye)互聯網平臺(tai)：內涵、演化與(yu)賦能》，陳武 陳建安 李燕萍(ping)
2.《關于智能制造與(yu)工業互聯網融合(he)發展的思考》，宣成(cheng)
