大眾的工業4.0嘗試

2017年《財富》世界500強排行榜中大眾汽車排名第6位。目前大眾集團旗下有大眾、奧迪、保時捷、蘭博基尼、賓利、曼等 12 個品牌，在全球共有120 家工廠、擁有員工超過 62 萬人，汽車年產量超過1000萬輛。雖然此前經歷了“柴油門”風波，但大眾集團2016年不計特殊項目支出，集團盈利達到了146億歐元，創歷史紀錄。大眾仍不失為一艘全球汽車業的“航母”。

然而，面對汽車業激烈的競爭，尤其是來自于數字化、自動駕駛和電動汽車領域的嚴峻挑戰，這艘“航母”也正在謀求主動變革。根據大眾方面給第一財經記者最新提供的規劃：到 2025 年，大眾汽車集團所有的生產基地，包括在中國的生產工廠，都將實現數字化規劃和網絡無縫切換，從而保證自我控制、自我優化和可持續的生產。

“從技術層面講，數字化涉及眾多技術，如認知性計算和學習，人工智能、新技能和技術的掌握，以及機器自我優化和自我學習的相關過程。”大眾汽車集團管理董事會成員、大眾中國總裁兼CEO海茲曼在狼堡總部接受第一財經記者專訪時說，數字化是一個總體的概念，深入一點，即是整個生產過程的數字化，以及“工業 4.0”相關的元素。

海茲曼強調，所謂的工業 4.0 或者生產 4.0 概念，并不只局限在生產靈活性這一個環節，在產品研發、生產環節、物流環節、銷售和售后服務，以及客戶體驗方面的改善、優化和提升等方面，都跟工業 4.0緊密相關。“有些技術要分步走，不可能一蹴而就地一夜之間實現，需要時間。”海茲曼還透露，相關技術在大眾最重要的國際市場中國的部署會有明確的規劃，將按計劃推進。

3萬臺工業機器人

大眾集團總部所在地狼堡的大眾車間裝配線一角，一位一線德國女工和她的工友們正在安裝儀表盤等汽車內部組件的流水線上忙碌，和她一起協同忙碌的還有她身邊一只巨大的機器人手，機器人手熟門熟路地伸進車窗，短短幾分鐘里就行云流水般地將儀表盤安裝妥當。在這里，有了機器人的輔助，工人完全可以停下來聽會音樂，放松自己，甚至能和第一財經記者攀談一會。

與以往機器和人分處彼此割裂的空間不同，智能機器人實現人類和機器直接同步合作將不再是奢望，背后是因為機器人可以對人的每一個手勢都做出反應。大眾汽車集團總部 IT 部門智能生產實驗室正在為未來的汽車生產制定解決方案。其中一個項目就是智能機器人。人類和機器將首次可以真正攜手合作。而之所以能實現這一點，是因為機器人擁有了識別和考量人類想法的能力。

目前，集團IT 部門智能生產實驗室主任沃爾夫岡·哈肯貝格博士（Dr.Wolfgang Hackenberg）正帶領他的團隊與著名的人工智能研究中心——德國人工智能研究中心 （DFKI）的專家們共同研發這一技術。

哈肯貝格博士對第一財經記者解釋，在此之前，人類和機器人的工作步驟或者工作空間必須是分開相互獨立的，這并不是真正意義上的合作。而在智能生產實驗室中，情況則完全不同。“我們通過軟件將機器人和傳感器整合，使人類和機器人能夠避開危險，在同一個空間工作，甚至互相協作。如此，我們首次實現了人類與機器直接同步合作。”

另外，運用人體工程學原理，提高人類的體能效率這一此前的世界級難題也有望被攻克。對于工業機器人來說，這意味著巨大的節能潛力。大眾汽車集團數字工廠工作組（Digital Factory Working Group）成員之一、能源效率團隊負責人迪特爾·格克勒（Dieter Geckler）博士對第一財經記者說：“通常為了節省體能，舉重運動員通過換腳的方式在開始舉重前找到理想的平衡點。像舉重運動員一樣，機器人如果處于正確的位置，也能夠節省大量的能源。”

格克勒博士和他的團隊偶然發現，機器人在錯誤的位置執行錯誤的動作會浪費能源。他們自發地在弗勞恩霍夫研究所開姆尼茨基地的機器人上對他們的理論進行測試——他們這一獨特的想法得到了證實。基于這些發現，Geckler博士和他的團隊與Ostfalia應用科學大學合作開發了一種軟件，用于計算機器人最節能的位置。該軟件目前處于測試和優化階段，只需點擊幾下，即可計算機器人所有節能操作的位置。

格克勒博士表示，與人體工程學相似，位置優化軟件使機器人能平均節省10%到15%的能源，同時減少機器人維護次數，從而延長使用壽命。目前，在大眾集團 120個工廠中約有3萬臺工業機器人，這將節省大量的能源。

但這款易于使用的軟件還不是最終產品，位置優化只是第一步，團隊目前正在研究機器人路徑優化，以節省更多能源。該步驟將計算機器人最節能的動作。第三步也是最后一步，軟件將能夠優化機器人的加速度和速度。這個優化軟件使機器人的位置，路徑和速度最優化，將節省高達30%的能源，預計將于2018年開始投入使用。

秒速造車

在大眾的斯洛伐克工廠，目前生產（總裝）3輛車僅需要2.5分鐘，也就是說每輛車的生產時間為0.83分鐘，約合50秒。生產汽車以秒計，真正地進入秒速造車階段。但是在大眾方面看來，這一效率仍然不夠，他們的終極目標是要實現完全自主生產，所謂自主生產并不是指完全不需要人類，而是由人來告訴需要生產什么，隨后由工廠里的機器人自行組合成生產線進行生產。

按照大眾的構想，實現這種自主生產至少有兩大關鍵：一是可以自行移動的生產機器人。二是一套基于大數據和AI處理技術的中樞神經系統。在大眾的SPL智能生產實驗室，第一財經記者看到了這兩個技術的雛形。自行移動機器人就是一個小車加上了兩個機械臂，其通過激光雷達、3D深度攝像頭來實現定位與導航功能，進而讓它在工廠里自行移動。

后者是一套能夠追蹤所有生產數據的超級系統，它能夠分析出生產每一種車型需要哪種機器人與哪種部件，進而根據生產任務自行調配機器人和零部件，更重要的是，通過人工智能等技術的引入，其在組織生產環節的過程中還能自主學習，從而在下一次生產中不斷優化生產流程，進一步提升生產效率。

而轉型的過程中，無法回避的是有大量傳統工作人員面臨失去工作崗位的風險，大眾學院也在對他們進行技術培訓，以幫助其轉到其他數字化工作崗位上。而對于那些無法適應未來數字化工作的人，則采取提前退休等措施來解決。

在汽車組裝生產線上，一名工人和一個機器人同坐在車身里就可以完成組裝需要的各類操作。生產系統由一些具有社會性的機器運作，與“云端”平臺自動連接，尋找能夠解決不同問題的專家。專家則掌握著全套維修技術及虛擬工具。機器人自動整合所有信息以不斷完善自己的性能。上述場景是羅蘭貝格2016年報告里描述的類似硬科幻的未來汽車業生產場景，現在其中的部分已在大眾的工廠實現。