随着数字化在各行各业的发展和应用，数字化已经成为了世界性的潮流。什么是数字化？数字化的本质是什么？

中国移动通信集团原董事长王建宙先生曾说过：“数字化是将各种复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再把这些数字、数据建立起相应的数字化模型，转变为二进制代码，其精髓在于，无论多么复杂的问题，它都能将其变成0和1组成的二进制数字来处理，使复杂的问题简单化。”

1997年，由ibm开发的深蓝计算机战胜了国际象棋大师；2016年，由谷歌公司开发的人工智能围棋计算机“阿尔法狗”在与国际围棋大师对决中胜出；再到2022年，chatgpt4的横空出世，它是以ai为核心驱动力的数字化技术，在语言、数学、艺术、法律，甚至心理学领域都已经具备了像人一样的通用智能的能力。

数字化技术在解决越来越多的现实世界复杂问题，伊之密股份有限公司中央研究院首席架构师张燕飞先生带来《数字化技术在模压成型制造领域的创新应用》，从智能控制技术、设备预测性维护、工艺智能优化以及制造运营管理等四个数字化技术的应用场景，跟大家做一个分享。

首先，在智能控制技术领域，用ai的算法全面给传感器技术、伺服控制技术以及物联网通讯技术赋能，特别是在模具、温度、油的温度、自动化模具，以及流量控制等智能控制技术领域，给设备插上智能化的翅膀，让设备真正升级为智能化的设备。

例如：智能锁模力，已经在部分机型上实现了部分智能锁模力的控制，它改变了以前线性单一的控制技术，借助锁模力在线优化算法，以及锁模力实时平衡检测技术，给生产经营者带来的收益是，减少设备和模具的损坏，延长机器的寿命，同时智能化的锁模力管理可以降低设备的能耗。再比如：智能开模技术，智能化的开模位置设置，一定程度上缩短时间，可以提高效率，这是控制领域。

其次是设备预测性维护，其核心在于对设备关键性能参数趋势进行跟踪，建立性能参数趋势与设备故障之间的数学模型，通过模型评估设备健康状况，如对关键零部件做寿命预测，评估关键零部件的残余寿命，给出设备的预测性维护建议，从而进行设备的健康管理。

例如：对设备液压油的监测，如果把机器比作人，机器的泵相当于人的心脏，油相当于人的血液，通过监测油中的水分和杂质，来预测机器的磨损状态和程度，预测最佳的换油时间。同样的原理，也可以用在模压装备的关键零部件的寿命预测上，例如：注塑机的螺杆等。

作为设备预测性维护的辅助技术，可以借助一些远程协同、虚拟现实技术，提升设备运维服务的效率。例如：在机器遇到故障时，设备维修员使用远程协助的功能发起请求，这个请求就会发送到伊之密总部客服中心专家，双方可以建立会话的通道，借助先进的ar技术，通过ar的空间静态标志物实现远程协同，专家和远端的设备操作员对零部件、器件进行检修，联合设备故障的处理，在此基础上可以实现远程诊断和协同。

再来看工艺智能优化技术，在这个领域有基于数字化技术的工艺仿真技术、在线品质诊断与自优化参数控制技术以及工艺调机助手等方向。涉及到这个话题，人们常会联想到海量大数据，但在实践过程中，并非所有问题都需要大量数据，这时可以借助先验的工艺知识，来收敛问题范围，从而在小样本数据集上，达到良好的应用效果。

举个例子，近几年一体化压铸零部件的设计和制造，较先前压铸件更加复杂和困难，在没有足够多的试验数据支撑的情况下， 基于cae仿真的先验知识具有不可替代的优势。

又例如：在线品质诊断技术是通过算法分析成型过程的工艺参数，来预测产品的质量，通过对产品的历史成型参数与产品质量的数学分析，找出影响产品质量的相关因素，再建立成型参数与产品质量的数学模型，来预测产品的质量，这个过程中同样可以借助先验的工艺知识，来收敛质量影响因素的范围。

最后是制造运营管理，前面介绍了智能控制技术、设备预测性维护以及工艺智能优化，这三个技术可以说是智能制造技术的细分领域，但最终需要数字化系统，通过将智能化系统、数字化流程工具固化在系统里面，实现一个新的管理模式、决策模式、企业经营模式的变革。在此基础上，以mes为核心系统，横向连接plm、aps、wms、eam等，纵向打通it和ot，将制造业务信息化，赋能运营的数字化和智能化。

制造运营的数字化和智能化，要主要关注两点，一是对市场和订单的预测；二是对企业现有生产要素约束下，对交期的预测，两个预测建立在对制造运营信息化和数字化的基础上，能够很好体现数字化的价值。

因此，数字化融入了更多自动化、智能化的操作，借助远程协同与虚拟现实技术，实现少人化，甚至无人化。数字化比信息化更加深刻，它对员工提出更高素质要求的同时，也要求企业用数字化技术去改变经营模式，包括营销、研发、制造到管理和决策等，努力将数字化技术整合到业务的所有领域，从根本上改变企业的运营方式并向客户传递价值。

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