从数据到决策：制造业实时洞察的数字化转型之路

善用现有数据，预见制造未来 作为Manufacturing USA研究院理事会主席，我常被问及美国先进制造趋势。我尽量从最广维度思考：哪些技术能惠及大多数制造商，乃至整个美国制造业？ 毋庸置疑，机器人自动化、增材制造等技术惠及面广。但所有制造商共享的一项核心资产是：数据。 而且，数据是解锁制造业下一步的绝对关键——无论是工业4.0，还是将永远改变工业规模制造方式的一系列颠覆。 让数据可落地、可行动 技术让我们以前所未有的速率采集制造过程数据。许多制造商已在积累数据——无论知不知情。但需要将其转化为可支撑业务决策的可行动洞见。为此，必须构建数字化制造方案——能翻译数据以支撑战略决策的方案。 这样

奥运跳水按完成度、难度评分。训练有素运动员空中舒展、入水劈波，几无水花、唯闻破水声——纯粹跳水极致。制造商同样追求启动流程自动化的同等境界：寻找“入水无花”方案，不向生产系统传递冲击波。即：以最小扰动实现工厂自动化。 无人值守计量检测是自动化自然切入点，实施扰动小于其他制造作业。集成路线图更流畅，因同类检测任务常可跨多检测系统（如三坐标测量机CMM）统管。各测量系统实施测试期有替代作业路径。换言之，若厂内有多台多功能检测系统，全部零件检测作业无需在集成计量自动化技术时全线停摆。 机床不适用此场景：通常专用于制造商产品非停产出的专用任务。检测倾向是产品设计制造流程外唯一职能。然而检测“看见”制造

Scott Lowen 离开校园已有一段时间，但他仍在做“科学项目”。他在蔡司工业质量解决方案部门（密歇根州威克瑟姆）担任软件与配件产品经理，戏称一项概念验证项目为“科学项目”：测量零件，并让生成的数据自动确定修正值，反馈给车削中心、铣床或其他机床。 尽管 Lowen 的这个持续进行的“科学项目”尚未完全证实“计量数据能轻松实现全自动加工修正”这一假设，但蔡司仍在致力于自动化解决方案。其他公司，如 Capture 3D Inc.（蔡司旗下公司）、Renishaw Inc. 和 Verisurf Software Inc.，也已推出利用计量数据对机床进行不同程度自动修正的方案。 与此同时，这个

本视频演示激光车削工作原理。来源：GFH GmbH 在精密加工行业，激光除零件标记和雕刻外鲜有突出作用，但已被添加到瑞士型车床上切割管材，主要用于医疗应用。激光在该类机床上对套管料创建微孔、槽、螺旋、螺旋形状、窗口等复杂几何特征很有用。 现在，新技术使用激光作为切削刀具从实心棒料车削零件。该工艺由德国公司GFH GmbH开发，用非接触激光替代传统车刀，利用超短激光脉冲汽化材料，能耗低于传统车削方法。面向美国客户的GL.smart高速精密车削机特别适合微加工，为小型复杂零件提供高精度，这些零件通常精细脆弱，用传统车削工艺难以加工。 得益于非接触材料去除，工件在整个加工过程中保持无力无变形，