在制造业转型升级的浪潮中，智能制造已成为企业构建核心竞争力的关键赛道。从产品设计到生产落地，从品质管控到节能降耗，数字化技术正重塑传统制造的底层逻辑。作为中国家电行业的领军者，美的集团在这一领域也展开了深度布局和实践探索。

不久前，DoNews受邀采访了美的集团智能制造研究院（以下简称“美的智研院”）院长助理、智造算法技术研究所所长苏明博士，向媒体展示了美的如何推动智能制造的落地。

苏明博士介绍，美的智研院的研究始终围绕工艺和材料为核心，开展自动化设备的研究，并坚持“场景引领、技术支撑”的原则，重点部署了四个研究方向，分别是先进工艺、材料工程、智能装备和智造算法。

“我们以场景为主进行规划，比如在注塑、电子制造、机加工等方面需要做什么……这些其实规划了我们的产品需求。下面就是各个技术团队分别来针对场景的需求，去制定自己的技术方案、技术规划，可以是一年的项目规划，或者是三年的技术畅想。”苏明解释道。

美的智研院同样有“三个一代”的不同技术层，从应用、研究到引领层进行区分，彼此之间分别进行规划协同。据了解，在日常工作中，美的智研院结合项目需求组建项目团队，各技术模块高效协同分工，发挥各自长处协同攻克技术难题。

四个技术方向中，相对前三个工业界常见的领域，智造算法方向聚焦在工业大数据与人工智能应用，更能体现美的智能制造的与时俱进，并融入在制造的全过程中。

苏明介绍，首先在设计阶段，比如注塑模具，以往是通过人工的方式，或者由有经验的人调试以达到需要的工艺参数，而现在，通过对照模具的结构特征、材料、产品特征等，美的可以从过去积累的数十万套模具历史数据中匹配到模具所需成型工艺参数。

在制造阶段，用到的场景就更多了。包括设备的状态监控、设备运维、优化控制、品质检测等场景，都可以用到数据分析配合硬件的升级以及智能传感技术的加持。“比如在做核心零部件、旋转部件在线性能检测的时候，需要测其振动、声学特征，通过一些特殊的检测技术，再结合产品本身的一些特性去分析它是否满足下线品质的要求。对于设备，比如针对注塑机、冲床、机加工的机床，各种关键部件的状态及参数是否处于正常状态，也需要我们通过硬件、软件和算法数据分析的方式去判断。”

可以说，在制造的各个环节，都会用到大数据、人工智能和软件等。

举一个例子，可以看到科技是如何在制造业领域实际落地的，一件家电从原材料到成品，经历了漫长的链条，为了保证质量，美的做了“品质全流程优化”，从三个层面来解决的问题。

首先，是强大的检测技术，美的有实力强大且功能完备的团队，包括声学、力学、光学等的检测，构成了体系化的检测技术。在检测技术之上，美的自研开发的全流程溯源技术，从产品的角度去追溯到整个生产过程，通过溯源技术和分析技术系统了解和监控产品生产制程和后续的品质优化。基于此，当找到问题的时候，就可以通过各种各样的手段去解决，比如提高管理水平、提升设备的能力、改进技术等。

在生产实践中，最大的挑战，并非是客观的困难，反而是主观上工厂一线的员工、工程师不太能接受。

“先不说功能是怎么样的，很多时候，当我们开发了一个工具或者智能算法、应用，会极大地改变他（一线员工、工程师）的工作习惯。这其实是一个相对来说比较大的阻力，但好在美的是比较完善的组织。刚刚提到的全流程数字化的工具，包括从研发到制造的协同，都是从上到下的共识。无论是我们的上层领导，还是各个单位的负责人，大家都觉得这是很重要的事情，在推广的过程中，即使可能有一些局部的阻力，但整个项目、整个技术的推广和应用还是比较顺利。”苏明感慨道。

有趣的是，另一件正在同步进行中的事情，那就是对机器人的应用。目前机器人在美的工厂的实践应用已经取得了一定的成果，“到我们的实验室去看，里面有很多现在我们在做的机器人应用，比如说品质检测、质量检测。”对于研发和使用机器人技术的方向，苏明表示：“其实我们需要这个自动化设备更柔性，更能去兼容我们各种各样的产品。在这个过程中，我们就需要在现有的机器人应用中去增加对环境的感知、对产品的感知、对检测对象的感知，可以说，我们在用一些具身智能的技术，在现有机器人的本体上提升它的柔性，去提升它的自适应性，这是我们现在在做的。”