《金属板材成形》杂志精华 第12页

伊蒙妮莎（隶属于日本洋马集团旗下）是一家总部在西班牙，集发电设备设计、生产和分销于一身的全球性企业，产品既涵盖柴油和燃气发电机组、照明灯塔和控制面板，也包括准备并入太阳能发电系统的混合发电机和发电机组。

伊蒙妮莎在世界各地成立了11家分公司、8个生产中心，目前共有员工1000名，密切配合全球130余家分销商的日常工作。

伊蒙妮莎（常州）发电设备有限公司是伊蒙妮莎集团在亚洲的子公司和主要生产中心，2006年成立于江苏省常州市，占地面积超过60000平方米，生产范围包括制造、组装发电机组和照明顶塔等，是伊蒙妮莎集团在亚洲最大的工厂。目前该工厂拥有200多名员工，年产能12000套。2007年伊蒙妮莎购买了芬宝（现在已经并入普瑞玛工业集团，现名普玛宝）的午夜快车生产线，用于该公司的标准产品的钣金件的大批量生产。

米格尔- 伊蒙妮莎中国的总经理展示PSBB 柔性生产线

这条PSBB 线包括一个Combo Tower 1540 料库、一台SBe1540 冲剪复合机、一台PSR8 分拣码垛机器人和一台Ebe3320 折弯中心。

“在早期，我们的产品通常是标准化的。午夜快车生产线拥有强大的存储能力，可以存放不同的金属板材用于大批量生产，比如说，我们可以一次存储1000块板材用于加工。它可以节省大量的上下料时间，从而大大提升生产效率。十三年过去了，它依然运行良好。”伊蒙妮莎中国的总经理米格尔先生说。

在2019年由普玛宝制造的PSBB柔性生产线投产之前，伊蒙妮莎还需要从常州周边外购钣金件。伊蒙妮莎的产品广泛用于活动、石油化工、工程施工、采矿、IPP（私人投资项目）、水处理等行业提供发电机组，以及为医院、商店、宾馆、数据中心、电信运营商、发电租赁等行业提供备用发电机组。

每年，集团在中国投入的产品范围越来越广泛，生产3-3000kVA的发电机组和各种规格的移动工业灯塔。在中国，伊蒙妮莎所处的是一个高度竞争的行业，每一个项目，每一个客户都有个性化的需求。

“为了打败本地以及海外竞争对手，我们在自己的工厂生产发电机组的所有的零部件，包括底盘、油箱和完整的罩盖，”米格尔说。

在过去的十年里，继传统的机床、房地产及其相关的钢铁、水泥、纺织行业之后，快速兴起的半导体、机场、数据中心、5G通讯、人工智能、互联网、金融等行业持续推动着经济增长。伊蒙妮莎在环太平地区（不包含印度和中亚）的销售额在集团的占比，从2013年的不足10%增加到2018年的21%。所以，向全球供货的伊蒙妮莎中国需要一条崭新的、更加柔性的生产线来应对不断增加的客户，以及他们多样化的、多规格的、不同质量的需求。

“2019年我们投资了一条普玛宝制造的PSBB钣金柔性生产线和第二条喷涂线，”米格尔说，“我们的全球战略是：任何一个生产中心，用同样的设备，同样的标准，都能生产同样品质的所有产品。客户从全世界任何地方，不管是买从西班牙，还是中国生产的产品的质量和规格都是一样的。

感谢PSBB的顺利运转，我们几乎不用再外购任何钣金件，也不用再担心和钣金加工、焊接或喷涂相关的不可控的潜在风险了。在新线上，我们可以更高的效率、更低的成本、更可控的质量和更短的交货期设计和制造从1件到10000件的订单。尽管我们有两条钣金柔性生产线，但是现场一个班次只需要一个工人照看就可以了。更多的工人可以派遣到安装车间，提高产能。新线让车间更加整洁有序，对工人而言也更加舒适。”

阿波罗灯塔4006 的前板

中国互联网数据中心的发电机组外壳

自从2008年之后，中国的工资持续增长，目前在华东地区雇佣一个熟练的操作工、折弯工或者电伺服剪板操作工需要每月800～1400美元。很多工厂很难雇佣并留住1990年后出生的受过良好教育的工人。“

除了降低大量的人工成本，”米格尔说，“PSBB柔性生产线保证了稳定的质量和交货期，这对发电机组和灯塔产品至关重要。伊蒙妮莎成立于1982年，总部在西班牙圣哈维尔，占地65000m²。

我们在1980年代在西班牙购买了普玛宝的钣金设备。那个时候激光切割机和等离子切割机甚至都不存在，发明制造出来之后，价格也非常昂贵。我们的产品当时也没有那么丰富，所以生产线是数控冲配上剪板机和折弯机就够用了。伊蒙妮莎和普玛宝的合作是两个跨国公司之间的合作，当我们2006年进入中国设立生产中心的时候，就选择了购买了午夜快车柔性生产线。我们的目标是在全世界各个生产中心保持同样的高水准，所以我们选择在各个中心安装普玛宝的设备。”

伊蒙妮莎的大部分产品是在极端苛刻的环境中使用，比如在严寒、酷热（超过50℃)、潮湿、多雨、大风、暴雪、极度安静、绝不容许失败（大型商演、体育赛事、手术等）的场景中供电或者照明。因此这些产品需要最好的防水、防锈和隔音的钣金壳体来制造发电机组和灯塔。

“尽管现在中国有很多钣金柔性生产线供应商，经过多方仔细调研，和基于以前经验考虑之后，我们依然认为普玛宝是我们最好和最安全的选择。2019年我们投资了新的钣金生产线，多亏普玛宝中国的出色服务，我们的PSBB柔性生产线和预期一样运行良好，或者说是超乎想象的好。和旧线相比，新的柔性线节省了20%～30%的能源消耗，同时由于排版的优化，以及冲压残留的骨架和划痕导致的残次品更少，板材的利用率也大大提升。

我们的客户包括世界最大的电商平台阿里巴巴、万国数据中心、华为以及一些电信运营商。在正常的电源失效的时候，他们要求伊蒙妮莎的备用电源要立即启动运转，避免任何数据丢失和数据库崩溃。我们的产品不能有任何闪失，因为可能会导致我们的用户产生数以百万计的经济损失。”

地缘政治的角力复以新冠肺炎蔓延，贸易壁垒与产业断链危机丛生。尽管疫情仍在持续，为保全人民生计，各国也开始重启经济活动与生产，但疫情所带来的影响，已为产业发展带来深远改变。在全球供应链重组下，减少人力、少量多样、快速生产将是未来制造业的大势所趋。

这也带动制造业加快智能制造的脚步，不仅在生产端导入智慧机器人协助生产自动化，也将在供应链管理方面注入数字化思维，串联生产供需、仓储运输等环节，以迎接真正的智能制造。

其中具备自动化、无人化、持久性的机器人将扮演重要角色。随着AI人工智能愈趋成熟，机器人已从单纯的重复性执行工作，逐渐发展出辨识、推理及决策能力，可以应用的场域情境更加广泛。

工研院整合跨领域能量，研发出10项智慧机器人创新成果，包括全球首创精准拣货的AI人工智能自动标注系统、协助工厂免停机仍能多样生产的高质量研磨系统、具多工弹性服务的七轴驱控整合式关节机器手臂、克服金属曲面反光检测良率的金属制品外观质量AI鉴别与回馈模块、整合数字管理流程的机器人仓储与加工管理系统等，协助台湾产业导入智能制造的动能。

因应变化莫测的市场需求，能快速成型、高度客制化的3D打印技术，成为可快速响应市场的产业利器。工研院研发的智能化积层不NG制造技术，除了可缩短3D打印新材料参数开发时间之外，还可预先诊断产品打印制作的可能性，降低失败风险。

而针对资本额小、缺乏研发能量的中小企业，工研院也推出智慧机械云平台，建立标准化终端软硬件及应用服务开发工具，解决过往各厂行程间通讯（IPC），或智能机顶盒（SMB）操作系统不兼容的问题。企业只要连上机械云下载所需APP，就可以如同智慧手机安装APP一样，使设备机台具备智能化功能，全面提升产业竞争力。

疫情虽为全球经济带来严峻挑战，也因此加速新兴科技的应用，推动制造产业更积极地朝智能制造的愿景迈进，为下一世代2030的荣景而努力。

本文描述了以发盖内外板为例的汽车覆盖件冲压工艺并模/共模方案的选取。通过对比生产线匹配性，来确定采用并模工艺还是共模工艺。同时本文对共模方案下发盖内外板的摆放形式进行了方案对比研究，并给出了指导意见。

伴随着国内新能源汽车开发的热潮，越来越多的企业加入到这场白热化的竞争中来。各大主流车企新车型投放的速度越来越快，新车型开发的周期也越来越短。同时，随着合资品牌价格不断下探，这对自主品牌的车型开发提出了更高的要求。如何快速开发高品质、低成本的新车型，成了自主品牌的重点发展课题之一。

冲压是汽车制造四大工艺之首，主要负责生产汽车车身覆盖件。冲压车间的主要考核指标有生产效率、报废率等。如何提高生产效率来降低单台成本，成为各冲压车间常年围绕开展的课题。主要从几个角度考虑：导入先进的生产设备、优化生产工艺流程、优化模具工艺、结构来降低模具故障率等。其中，模具共模、并模工艺因为能够在一个冲压循环内同时生产出两个零件，大幅提高生产效率，在各大主机厂中运用越来越多。本文通过还原某自主品牌开发首个发盖内、外板共模模具的检讨过程，对并模、共模工艺开展研究，并给出指导意见。

并模/共模工艺特点对比

并模跟共模都是较为常见的两种模具工艺，其主要差异在于是否共用模座，有无使用垫板。其中并模是通过垫板将两个单独的模具并装到一起生产，而共模则是在同一个模座中，同时布置两个零件。其中共模又存在一模双腔与一模单腔两种形式。一模双腔，即两个零件的凸模是左右分开的，从拉延工序其便是单独成型；而一模单腔，则是在拉延工序，由一个凸模将两个零件都成型，在后工序分离。

常见并模/共模零件

如表1所示，在过往车型中，一般车门内外板、左右翼子板等左右件对称的一般采用共模的形式；而发盖内外板、尾门内外板等产品轮廓类似、大小相似的零件，通常采用并模的形式。

并模和共模方案的选取

随着汽车覆盖件开发工艺不断成熟，越来越多的主机厂开始将发盖内外板、尾门内外板等零件做成共模的形式。

某SUV车型发盖内、外板零件长约1.6m，宽约1.0m，检讨使用共模或并模工艺设计。因并模设计需安装垫板，需首先确认模具是否超重。根据发盖零件尺寸，预估发盖外板模具尺寸约为2450mm×2300mm，发盖内板模具为2450mm×2200mm，根据由过往车型模具大数据分析得出的重量计算公式，可大致评估发盖内、外板模具重量为35.5t，加上垫板约8.8t，模具总重达44.3t，远超出该生产基地40t天车的额定载荷，因此在检讨过程中，并模方案被否决，需考虑共模设计。

由此可见，对于并模工艺而言，在有限的设备能力下，因垫板的使用，大大降低模具本体重量的设计上限，对零件尺寸大小及造型复杂程度提出了要求。对于零件而言，产品尺寸减小，模具尺寸也会相应减少，从而降低重量。另外，合适的造型及工艺设计，比如翻边工序，在满足滚边/包边角度的前提下，使用正翻边可大大降低结构复杂程度，从而实现模具减重。

零件摆放形式的对比

对于发盖内外板共模设计，根据内外板相对位置差异，共存在16种摆放形式。根据16种布置特点，可分为3类，如图1所示：“背靠背”型（方案一，有4种类似摆放）、“T”型（方案二，有8种类似摆放）、“肩并肩”型（方案三，有4种类似摆放）。方案一目前行业内有较多同行采用，方案二、三暂未发现有应用实绩。本文主要抽取以上三种代表性方案，针对生产线匹配、工艺设计、结构设计等相关课题进行对比分析。为方便对比，定义工作台中心为坐标原点，送料方向为+X向，送料方向左侧为+Y向，如图1所示。

图1 发盖内外板共模三类摆放方案

模具重量及尺寸

为考虑生产基地匹配，首先需考虑模具尺寸、重量是否超出工作台的约束条件。同并模分析类似，也是根据零件尺寸及造型特点，预估工艺排布及结构设计，从而评估出模具尺寸。利用车型大数据分析得出的重量计算公式，可预估模具重量。计算所得相关信息如下：

方案中尺寸最紧凑，模具最轻的方案。对于方案三，长度超标主要有两方面原因：

1.两个零件长度方向与模具长度方向一致，导致模具呈“长条”形，长度最长，宽度最窄。

2.发盖内外板两侧修边角度通常无法满足正修工艺，需使用斜楔修边，结构所占空间较大，增加模具长度。

因此，在该车型中，方案三摆布方式不可行。

模具起吊偏载

分析零件产品数据，结合发盖零件特点，可基本列出发盖内外板零件各工序工作内容排布内容如下：

对于侧修边、侧翻边等工作内容，因斜楔及凸模回退机构布置，会使模具局部重量集中。在工艺设计阶段，需充分考虑两侧外板与内板工艺排布的平衡性，确保结构设计时两侧重量尽可能均匀。结构设计阶段，也需要结合建模软件重心分析功能，评估偏载程度，并对偏重部分适当减重，偏轻区域适当设计预留配重。

对于方案一，因发盖外板、发盖内板基本处于对称状态，因此修边工序内外板零件基本可通过相似的工艺布置，使结构尽可能相似，偏载较易处理。而侧翻边工序因结构形式，如图2a，则外板普遍比内板区域重，即重心偏向Y向，需尽可能考虑多工序翻边，减少两侧重量差异。

方案二则较方案一复杂许多，如图2b，除了Y向偏心外，还需考虑X向的偏心，对工艺、结构设计要求较高。方案三情况也与方案二类似，此处不作展开。

图2 方案一与方案二翻边工序结构示意图

拉延顶杆布置

对于拉延模而言，在条件允许情况下，需设置尽可能多顶杆，且需考虑数量平衡。

对于方案一，在工艺设计过程中，较容易做到外板、内板零件沿X，Y方向对称，因此顶杆基本也可对称布置。对于方案二，因内外板长边在机床上位置不一致，外板、内板在X，Y两个方向，使用的顶杆排数不一致，需根据设计情况，必要时设定一定数量的平衡顶杆。

调试难度差异

无论是并模设计，还是共模设计，调试难度都较单模大大增加。对于不同的摆放形式，模具的调试难度也会有差异，最主要是体现在模具研合上。众所周知，对于较大型模具，压机挠度会对零件成型造成一定影响，最主流的解决方式是在做加工数据时，进行适当的挠度补偿。对于方案一，设备工作台中部对应发盖的前挡风玻璃部位，产品本身相对较平整，补偿难度相对较小且左右一致性相对容易保证。而对比方案二、方案三，发盖外板两侧反弧面分别位于床台的中部和边部，中部补偿量需大于边部，但仍较难保证两侧状态一致，对应调试阶段课题即研合难度大，两侧零件面品一致性差。

自动化差异

自动化方面主要需考虑几个方面：线首通过性（清洗机、线首皮带等）、端拾器通过性、过程送料可行性、线尾下料可行性及装箱可行性。线首通过性主要考虑两种材料放置形式的尺寸大小是否满足设备的约束条件；过程送料可将两个零件看成一个大型零件（如大型SUV、MPV的侧围）进行模拟。本文重点说明线尾下料可行性。

首先介绍一下某生产线相关信息：共四工序，为机器人线（最后一台机器人命名为R51），线尾单皮带宽1.8m，相对位置如图3示意：

图3 某生产线布局示意图

对于不同的摆放方式，为充分考虑装箱作业可行性，下料方式略有不同。对于方案一，若零件从OP40取出后通过旋转，直接一次下料，零件在皮带上的位置如下图4-a，取件装箱作业过程中，外板零件容易刮伤皮带，且零件易损坏。因此，对于单皮带生产线而言，方案一需考虑分两次下料。

图4 不同方案不同投料方式零件与皮带位置示意图

零件从OP40取出时，通过一次旋转90°将内板先行投放在皮带上，再往回旋转90°将外板放在内板左侧。分两次下料的过程示意如图5：

图5 方案一二次投料过程示意图

经过两次下料，会损失一定的自动化效率，但最终取件装箱作业可行，零件在皮带上位置如图4b所示。对于方案二，则要简单许多，取出时通过旋转90°即可一次完成下料，如图4c。

但是对于“T”型摆法的另一种类型（在目前方案二的摆法基础上，内、外板各逆时针旋转90°），如图6，则通过一次下料也会出现方案一外板难取件的情况，需二次下料。方案三的情况与方案二一致，通过一次下料就可满足装箱作业性需求。对于不同摆放形式的共模方案，需结合生产线特性，如皮带数量、宽度，皮带、机器人、压机之间相对位置关系等方面进行综合分析，必要时可运用自动化分析软件进行模拟分析，对自动化可行性及理论生产效率进行评估。

方案建议

通过以上对比，可以看出，除了生产效率外，方案一在大多数方面都具有一定的优越性，这也解释了为什么目前行业内大多采用了方案一的摆放形式。但从分析结果来看，方案二也是可行的。

图6 另一种“T”型摆放方案

汽车覆盖件的生产方案是一个综合性课题，包含产品设计、工艺设计、结构设计、模具制造调试、生产线匹配等不同专业领域。本文从分析并模、共模方案特点，结合产品实际情况进行方案选取，并对不同摆放形式的共模方案进行工艺、结构、生产匹配等角度对比，对并模、共模生产方案进行初步对比分析，为需采用共模方案的车型提供一定的思路参考。另外，共模模具的加工、制造、调试等方面，也存在许许多多的课题，本文作者将持续跟进研究。希望本文能帮助到您!

随着我国汽车行业的快速发展，新车型上市节奏加快，冲压自动化程度越来越高，对冲压生产效率以及冲压件一次合格率提出了更高的要求。对于汽车冲压外覆盖件而言，修边碎屑造成板件压痕、压伤成为量产初期生产效率提升的主要制约因素，某车型在量产初期第一个月故障统计（如图1），同时给供件造成较大的返修压力。

图1 某车型量产首月各类型故障时间统计

修边碎屑的分类以及产生原因

经过长期生产观察、总结，外覆盖件模具产生的修边碎屑主要有粉末状、不规则片状、三角形、小月牙形状、长条形5种，不同形状碎屑有不同的发生原因见表1。

刀口的良品条件

对于汽车外覆盖件模具有修边工序模具来说，修边镶块的刀口质量对于控制修边碎屑有着至关重要的作用，利用生产要素指导思想，针对镶块刀口进行良品条件整备以及管理，进行刀口碎屑控制，总体来说，刀口良品条件主要有以下几个方面：

刀口硬度

对于汽车外覆盖件一般修边位置而言，材质多使用ICD-5,淬火后硬度在50～58HRC之间。测量硬度区域需在刃口工作面3MM区域（如图2），硬度测量值需保证50HRC以上。

图2 刀口硬度区域图示

垂直度

垂直度是修边镶块刃口质量的重要指标，直接影响到冲压制件修边质量，垂直度不良（如图3）导致刃口“大肚子”（如图4），对板料挤压造成碎屑多发或者毛刺；

图3 刀口不垂直剪切现象

图4 刀口“大肚子”现象

刃入量

模具修边的刀口刃入量越大，刀口和板件剪切断面的摩擦行程就越大，批量生产时，刀口发热严重，刀口间隙发生变化，从而导致修边碎屑产生，同时长期摩擦导致刃口光洁度变差，碎屑加剧。经过长期的现场观察以及实践验证，对于一般刃口而言，刃入量控制在3～5mm为宜，有交刀以及高低刀的位置可依据实际情况进行调整；废料刀的刃入量尽可能控制在2～3mm。

刀口间隙

模具设计加工研配时依据板料的厚度决定刀口间隙，同时结合现场生产的实际情况进行局部的调整优化（见表2），刀口间隙是否合理，直接影响到修边碎屑以及毛刺的产生，刀口间隙过大（如图5），或者过小（如图6）均会造成板料上下断裂缝不重合而产生碎屑或毛刺。

图5 刀口间隙大的情况

图6 刀口间隙小的情况

刀口光洁度良好，有利于板料的剪切，减小刃口与板料摩擦，减小热量对刀口间隙的影响，同时有利于保证刃口的断面质量。

零件符型

板件修边时废料刀处是否附型也会影响到碎屑的产生，废料刀不符型剪切处板件容易发生变形挤料或者撕裂，造成二次剪切，产生碎屑。

通过良品条件管理削减刀口碎屑

经过多个车型的不断实践验证总结，结合良品条件开展管理经验，形成了一套行之有效的管控汽车外覆盖件修边刀口碎屑的方法。刀口碎屑整改应该遵循以下顺序：

首先在模具基础装配研和方面，一是对上下模导向间隙确认，模具上下模导向对于批量生产稳定性起着至关重要的作用，现场通过塞尺、蓝丹或者红丹对模具导向进行动静态检查，保证上下模导柱、导套间隙在0.03～0.05mm范围内，导板、导滑面间隙在0.04～0.07mm范围内；二是在修边镶块安装方面，要保证镶块底面与安装面薄红丹检查着色利率达到90%以上，特别是螺栓锁附孔一周达到满着色状态，从而保证镶块在模具冲压受力后不发生变形。同时在修边线整改时补焊后，要再次对镶块进行安装面研合确认，防止受热变形；三是压料板研合方面，压料板整体研和率需达到90%以上，压料宽度在10mm左右较为适宜，既不会出现研合不良，也不会造成因压料面积过宽增加压痕发生机率，同时压料面应保证较好的光洁度。

模具基础工作确认完成后，再进行刀口良品条件的确认，主要有以下几个方面：刃入量方面，正常修边位置刃入量在3～5mm，废料刀2～3mm，通过抬高压机正常生产高度试切工序件确认切断情况，对修边镶块进行补焊或打磨。局部高低到、交刀位置等特殊位置依据实际进行处理；刃入量完成确认后对垂直度进行确认以及研修，防止刀口大肚；接下来在重点对刀口间隙进行研磨调整，拆除压料板后，上下模刀口涂红丹在研配机进行空压确认，以0.7mm料厚零件为例，一般上、下模空压红丹无接触或轻微接触后可判断在合理范围内。

基础装配以及刀口良品条件确认后，还需要针对工序间的附型进行确认，主要确认废料刀与工序件是否有干涉或者避空，以及拉延筋形状是否附型，不符型的地方利用蓝丹、橡皮泥等进行确认，在通过打磨、补焊等手段改善零件附型，避免碎屑的产生。

其他方面改善

量产初期为了快速提升新车型生产效率，除了刀口本身的良品条件改善之外，还在实际的操作过程中，总结出了其他几种辅助改善、快速削减刃口碎屑的方法。例如在刀口补焊焊条材质选用方面，多次补焊必须使用同一种焊条，防止不同焊条材质补焊后刀口硬度不一，生产过程中出现磨损、发热不一导致间隙变化不均的情况；局部位置可以临时安装吹气装置，配合压机角度控制起源进行吹气，防止碎屑带入型面，本手段治标不治本，不建议长期使用；除了修边工序整改外，在翻边、整形工序，可以在压料板上开规则网格槽（如图7）、钻藏削孔（如图8），既保证了压料的压料力，防止发生面品恶化风险，又减小压料面积从而降低压痕的发生。另外，在工艺设计阶段，针对车门外板、发盖外板、顶盖等零件采用二次修边工艺，减少高低刀的使用，也对碎屑的削减有利。

图7 压料板开网格槽

图8 压料板钻藏削孔

同时，在实际改善过程中，建议模具保全员与模具技术员共同参与改善，不断总结，可快速、有效控制刀口碎屑的产生。

结束语

依据良品条件思想，经过3～4批次批量生产，通过对刀口良品条件进行管理确认，可杜绝绝大部分刀口产生碎屑，再通过记录局部碎屑发生位置进行原因分析以及针对性改善，在新车型量产初期可快速削减刀口碎屑，提升生产效率。

ABB认为看车网协同技术是充电桩必须具备的功能

“从长远看，具备有序充电和双向充电的车网协同技术（V2G），是充电桩必须具备的功能。”

日前，瑞士工业电气巨头ABB在厦门举办了电气创新周活动。活动期间，ABB中国电气事业部负责人赵永占在接受界面新闻等媒体采访时作出上述表示。

据赵永占介绍，ABB已经在欧洲发布了11千瓦的充电桩，可以实现V2G功能，中国市场上也已存在小范围的V2G示范性和试点工程。

赵永占认为，如果未来的充电桩不具备V2G功能，随着电动汽车数量的增加，电网等基础设施方面将不可能承受那么多的充电桩。

V2G是Vehicle-to-grid的缩写，意为车辆到电网。V2G双向充电技术可以实现电动车和电网之间的互动。

赵永占表示，未来V2G技术一定会发展起来，但电网、充电桩和电动车等整个行业生态体系在何时形成共识、制定出相应的国家标准，最终建立相关的商业规则，仍需要一个解决的过程。

比亚迪认为2021年或将是新能源汽车真正的爆发期

在2020世界智能网联汽车大会期间，比亚迪产品规划及汽车新技术研究院院长杨冬生在接受记者采访时表示，比亚迪近期没有做低端车型的规划，将继续聚焦中高端新能源汽车市场。同时他表示，比亚迪明年的销量目标将会有较大幅度上调，公司内部判断明年或将是新能源汽车真正的爆发期。

2020年受到疫情影响，新能源汽车市场B端网约车销量受困。但另外的机遇是，新能源私家车全面崛起。“私家车市场是可持续的。中高端人群对新能源汽车的认识越来越全面，未来新能源汽车市场会越来越健康。”杨冬生说。

对于2021年的汽车消费市场，杨冬生坦言预期比较乐观，比亚迪2021年的销量目标会有较大幅度的上调，“具体数字目前还在评估，预期增加量会比较多，因为新能源市场目前消费者的认知已到位。我们内部判断2021年可能是新能源真正的爆发期。”

西奥电梯荣获“智能制造标杆企业”荣誉

近日，第二批全国“智能制造标杆企业”在京由国家工信部正式授牌。杭州西奥电梯成为全国11家获此殊荣的级智能制造标杆企业。

此次智能制造标杆企业评选是在工业和信息化部装备工业司的指导下，以国家标准为依据，全面评估企业在设计、生产、物流、销售、服务等业务环节所达到的智能制造能力水平。工信部对西奥智能制造做出了极高的评价，认为西奥自主研发的产品参数配置系统，通过企业微服务集成平台实现生产、销售、服务等业务环节系统集成，实现电梯全生命周期透明化管控。

相干（Coherent）2020年报：营收12亿下降14%首次公开国防市场细节

日前，美国激光技术及解决方案供应商相干公（Coherent）发布2020财年年报（截至2020年10月3日）。

2020财年相干公司销售额达12.29亿美元，相较于2019财年的14.31亿美元减少了2.02亿美元，下降14.1％；净亏损4.14亿美元。

相干第四财政季度营收3.168亿美元，按照美国公认会计准则（GAAP）计算，净利润为770万美元。而2019财年第四季度营收为3.355亿美元，净收入为60万美元；2020财年第三季度营收2.983亿美元，净亏损为870万美元。

相干总裁兼首席执行官AndyMattes表示：“我们第四季度的财务业绩表明，我们从‘优秀走向卓越’的进程正取得到初步成效。自第三季度以来我们的订单量和营收都在持续增长，随着大学和研究机构重新敞开大门，科学和OEM设备市场正成为营收主要推动力。利润率的提高和本财年末现金余额的强劲增长反映了相干在运营和资产负债表上的正确投入。自我加入相干已经6个月了，但我仍无时无刻被在微电子、仪器仪表、精密制造、航空航天和国防等创新市场中的万千机会所激励着。”

相干很早就对国防业务进行了战略布局，这一业务已在秘密模式下运作了很多年，本次是首次正式对外公开。相干目前服务于航空航天和国防应用，AndyMattes介绍说：“我们已经运送了超过700个定向能放大器。这相当于超过一兆瓦的激光功率。我们销售产品给大量的美国国防承包商，服务于所有的武装部队。我们以令人兴奋的设计赢得了国防领域的一些订单，这将增加我们未来两年在该市场的收入。我们拥有所有关键零部件的美国供应链，其中很多是垂直整合的，这是我们独一无二的优势。我们的美国国防客户已经明确表示，一个安全的、以美国为基础的供应链将会继续向前推进。我们不仅在美国本土进行半导体激光器制造和封装，同时也提供特殊的单模放大光纤，这对每个定向能放大器至关重要。”

AndyMattes表示：“未来我们实现战略增长的方式有两方面。一方面，我们将根据全球行业大趋势支持的终端市场调整我们的业务，例如医疗保健市场就是由低成本的临床仪器、人工智能、基因组学、人口老龄化等因素共同推动。我们的目标是，在我们参与的所有主要市场中保持第一或第二的地位。”

据悉，相干未来将专注于四个终端市场，分别是：微电子（包含显示、半导体和先进封装互联3个子类别）、器械（涵盖生物器械、治疗和研究的3个子类别）、精密制造（用于非微电子、非商用的千瓦级光纤工业市场）、航空航天和国防。

AndyMattes表示：“我们将致力于提高技术水平，尽可能地向客户提供子系统，使他们能够更快地进入市场。通过这样的举措，我们相信我们可以在未来2～3年内将目标市场扩大一倍以上。”

“双11”小家电销量猛增

作为最能体现消费升级的品类，今年“双11”期间小家电销量迎来了新一轮的增长。苏宁易购数据显示，早在11月1日小家电产品销量就已经同比增长149%，其中美的皮卡丘电炖锅、九阳line联名豆浆机、小熊早餐机等“萌系”小家电销量猛增，颜值化小家电销量环比提升799%。“双11”当天，天猫数据显示，仅11月11日0～1点，313个小家电品牌的成交额同比2019年增长超1000%。

百度正式发布“百度云手机”旗舰版

11月3日，百度正式发布“百度云手机”旗舰版，这是继针对企业用户推出首款云手机产品后，百度面向个人用户发布的首款云手机旗舰新品。

与此同时，百度关联公司申请了“百度云手机”商标。

宝能首台自产新能源车下线

11月8日，坐落于古城西安西咸新区的宝能汽车西安基地绿色智慧工厂宣布建成，自主研发的新能源xEV平台首车暨宝能增程式电动汽车（REV）也于当日下线。作为宝能汽车第一个自主建成的全工艺整车生产基地，该工厂的顺利投产为公司“整车+零部件+出行服务”的全产业链布局奠定了坚实基础。

华为发布智能汽车解决方案

华为发布会上，华为智能汽车解决方案却是压轴登场。屡次强调“不造车”的华为，又一次在汽车领域“出牌”了。目前，已经有超过150款车型确认搭载华为HiCar，预计到2021年，华为HiCar装机量将达到500万辆。华为车载智慧屏也将迎来上市，作为后装补充，填补华为在车联网领域的空白。不过，华为的前路并非一帆风顺。盯上智能汽车这块“蛋糕”的，还有同属科技巨头阵营的阿里、苹果和谷歌。这已经是一条挤满了竞争对手的赛道。

美的推出“碰一碰”智能家电搭载最新鸿蒙系统

双11当天，搭载HarmonyOS的美的产品正式上市，据了解，美的本次搭载鸿蒙系统的产品分别由油烟机、洗碗机、电热水器、燃气热水器、净水器、智能灶为核心的全场景家电组合，美的将该系列命名为“美的极光套系”.

10月财新中国制造业PMI升至53.6创2011年2月以来新高

随着国内外经济持续回暖，11月2日公布的10月财新中国制造业采购经理人指数（PMI）录得53.6，较9月回升0.6个百分点，为2011年2月以来最高值，显示制造业景气状况改善明显。

这一走势与统计局制造业PMI并不一致。国家统计局公布的10月制造业PMI录得51.4，较9月微降0.1个百分点。

随着疫情影响逐步消退，制造业供需两旺，新订单指数继续在扩张区间内大幅攀升，创2010年12月以来新高，调查样本普遍反映市况继续从年初的疫情中复苏。外需虽然连续三个月位于扩张区间，但扩张幅度显著放缓，表明海外疫情反复对外需产生较明显抑制。有企业反映出口市场的疫情和感染率上升，抑制了新出口订单增长。

需求强劲带动生产加速恢复，生产指数连续八个月处于扩张区间，并较9月小幅上升。

新订单量增加对产能进一步构成压力，企业的积压业务量持续上升，工作积压率与9月几乎持平。但企业对增加用工仍然保持审慎，就业指数连续两个月处于扩张区间，但仍仅略高于50，表明尽管市场恢复良好，但仍有为数众多的企业出于控制成本的考虑暂时未增加员工人数。

为满足生产运营需求的增长，制造商相应增加采购。10月制造业采购量指数和原材料库存指数继续保持扩张，分别录得七年多以来的次高和十年多以来的最高。由于需求较为旺盛，当月产成品库存略有下降，供应商供应时间也略有延长。

10月制造业企业购进价格和出厂价格继续小幅增加，但前者增速放缓而后者有所提速，意味着企业利润边际改善，受访企业普遍表示旺盛的需求提升了提价意愿。

企业信心指数大幅升至2014年9月以来最高，近三分之一的企业家认为未来一年企业经营状况会进一步改善，受访者对疫情防控的效果和经济恢复的持续充满信心。

财新智库高级经济学家王喆表示，随着国内疫情形势趋稳，经济修复依然是目前宏观经济的主线，经济恢复还将持续数月是大概率事件。但与此同时，外部环境仍有诸多不确定因素，海外疫情的反复对出口仍有抑制，就业的完全恢复也有赖于更强、更持久信心度的建立。后疫情时期货币和财政政策的常态化还需谨慎。

10月份内燃机销量环比下降，同比依然增长

10月，汽车、工程机械、农业机械等终端市场增速仍延续9月高位增长态势，受其影响，当月内燃机销量较9月虽有小幅回落，但同比仍延续了4月以来的增长趋势，累计销量降幅继续收窄。

据中国内燃机工业协会《中国内燃机工业销售月报》数据，按可比口径，10月销量444.32万台，环比增长-5.28%，同比增长11.97%；1～10月累计销量3696.06万台，同比增长-2.66%，较上月降幅收窄1.71个百分点。

特别值得一提的是，由于连续多月高速增长，商用车用、工程机械用、农业机械用、船用内燃机累计销量均已高于2019年同期16%以上。

分燃料类型情况

10月，柴油内燃机销售54.71万台（其中乘用车用2.01万台，商用车用28.37万台，工程机械用8.15万台，农机用13.98万台，船用0.26万台，发电用1.46万台，通用0.48万台），汽油内燃机销量389.35万台。1～10月柴油机销量514.45万台（其中乘用车用16.53万台，商用车用266.94万台，工程机械用73.92万台，农机用133.26万台，船用2.68万台，发电用15.35万台，通用5.77万台），汽油内燃机销量3178.82万台。

分市场用途情况

10月，在分用途市场可比口径中，除了乘用车用、发电用、通机用环比增长外，其余环比不同程度下降。具体为：乘用车用增长0.59%，商用车用增长-8.07%，工程机械用长-7.47%，农业机械用增长-3.76%，船用增长-16.59%，发电机组用增长3.57%，园林机械用增长-22.85%，摩托车用增长-11.32%，通机用增长53.33%。

与2019年同期比，除园林机械用同比下降外，其它各分类用途不同程度增长。具体为：乘用车用增长5.50%，商用车用增长19.37%，工程机械用增长27.20%，农业机械用用增长74.06%，船用增长50.09%，发电机组用增长105.91%，园林机械用增长-15.68%，摩托车用增长7.11%，通机用增长55.81%。

与2019年累计比，各分类用途同比均较9月有所提升，商用车用、工程机械用、农业机械用、船用同比增长超16%。具体为：乘用车用增长-6.10%，商用车用增长24.07%，工程机械用增长16.22%，农业机械用用增长21.79%，船用增长23.14%，发电机组用增长7.01%，园林机械用增长-2.23%，摩托车用增长-9.98%，通机用增长-24.90%。

10月挖掘机销量突破2.7万台，增速达60%

据中国工程机械工业协会统计，2020年10月纳入统计的25家挖掘机制造企业共销售各类挖掘机27331台，同比增长60.5%；其中国内23892台，同比增长60.7%；出口3439台，同比增长59.4%。2020年1～10月，共销售挖掘机263839台，同比增长34.5%；其中国内236712台，同比增长35.5%；出口27127台，同比增长25.9%。

光伏设备：近700亿元！晶澳、天合、晶科、隆基等相继锁定硅料、硅片、玻璃长单；截至9月底，国家电投光伏新增装机6.4GW；财政部下发2021年可再生能源电价补贴预算。

10月新增户用1.33GW，累计装机达6.6GW

经国家可再生能源信息管理中心梳理统计，2020年10月新纳入国家财政补贴规模户用光伏项目总装机容量为1.33GW。截至10月底，全国累计纳入2020年国家财政补贴规模户用光伏项目装机容量为6.6GW，已超过2020年度可安排的6GW新增项目年度装机总量。

财政部下发2021年可再生能源电价补贴预算

财政部本次共下发补助资金合计59.54亿元，光伏发电项目补助资金合计33.8亿元，其中光伏扶贫为7.7亿元，自然人分布式为6000万元，光伏电站及工商业分布式为25.5亿元；风电项目补助资金23.1亿元；生物质能发电项目补助资金5978万元；公共可再生能源独立系统补助资金1.98亿元。

连续三月同比翻倍，磷酸铁锂厂商满产

连续三月同比翻倍，磷酸铁锂锂电池风头盖过三元锂电池。据中汽协数据显示，2020年10月我国动力电池装车量5.9GWh，其中三元电池共计装车3.4GWh，同比上升15.7%，环比下降19.1%；磷酸铁锂电池共计装车2.4GWh，同比上升127.5%，连续三月同比翻倍，环比上升3.5%，占比大幅提升至41%。

总投资超155亿元，蜂巢能源24GWH新电池厂落户德国

11月18日，蜂巢能源披露信息称，蜂巢能源正式选定德国萨尔州建设电池工厂。此次建厂包括电芯模组工厂和模组PACK工厂共两个工厂，产能将达24GWH，总投资20亿欧元（约155.5亿元人民币），电芯模组工厂将于2023年底建成投产，模组PACK工厂最早可在2022年中投产南昌建轨道交通千亿产业园，一期28个重点项目引资近百亿11月16日，南昌轨道交通产业园（一期）重点项目签约仪式在昌举行。据悉，产业园一期面积783亩，产业规模200亿元，将于2020年年底前开工，2022年前后完成一期建设。此次签约仪式落户重点项目28个，总投资额近100亿元，项目涵盖智能交通、盾构施工装备、机电集成设备、技术服务等轨道交通多个领域。

工业机器人：10月产量单月同比增长49%

国内工业机器人2020年10月产量21467台，同比增长49%；1～10月累计产量161547套，同比增长45%。

半导体设备行业：10月北美半导体设备制造商出货金额同比增长26.9%

2020年三季度全球半导体销售额同比增长5.8%，中国半导体销售额同比上涨6.5%。国际半导体产业协会公布10月北美半导体设备制造商出货金额同比增长26.9%。

2020年1～10月，固定资产投资完成额累计同比增加1.8%

房地产开发投资完成额累计同比增长6.3%；制造业投资累计下滑5.3%；基础设施建设投资2020年1～10月累计增长3%。房地产投资10月单月数据同比增加1%。

中汽协公布10月新能源汽车销量16万辆，同比增加105%，环比增加14%

其中新能源乘用车销量14.8万辆，同比增加113%，环比增加16%。1～10月累计销量约90.1万辆，累计同比减少7%。欧洲新能源汽车销量高增长持续，9月欧洲8国（德国、法国、英国、意大利、西班牙、挪威、瑞典、荷兰）新能源汽车注册量为13.8万辆。下半年优质车型相继推出，优质车型的逐步放量带动新能源车整体销量稳步向上。参考历史销量趋势，年末为新能源车热销时段，预计11、12月国内市场单月销量有望维持在15万以上，2020年销量有望达到120万辆。

德国计划延长电动车补贴，提供30亿欧元研发和生产环保汽车

核心内容是拨款10亿欧元，将为购买电动汽车消费者提供的补贴计划延长至2025年，该计划原本计划于2021年结束。德国10月份新车平均碳排放量为131.4g/km，创下新低，但距离欧盟95g/km的碳排放标准尚存在一定差距。政策的约束将力促德国继续加大对电动车的推广；此次德国将电动车补贴计划延长，但预计补贴额度会逐年下降，直至2025年彻底退出。德国电动车中插混占比超过50%，预计随着纯电平台的推出以及新车型的上市，纯电占比会进一步提升，同时也有助于碳排放值的加速下降。

具体车型来看，2020年前10月德国EV电动车CR5占比50%，CR10占比73%；小型车占比较大，雷诺Zoe、大众e-Golf和特斯拉Model3排名前三。未来优质新车型的上市有望助推德国电动车销量和渗透率进一步走高，欧洲电动化进程势不可挡。

家电整体状况良好，内销和出口都同比增长

白电：空调出口亮眼，线上零售高增、均价回升。

出货端：内外销分别同比+4.5%/+27.4%；外销受益于海外订单转移表现亮眼。零售端：规模：线上高增，空冰洗线上销额同比增速分别为19.51%/+53.31%/+22.58%；

线下分别为-19.26%/-3.00%/-0.31%；均价：空调价格拐点持续确立，空冰洗线上均价同比-0.57%/+16.41%/+10.19%；格局：龙头份额持续提升，美的9月表现亮眼。厨电：线上保持增长，线下降幅收窄。规模：烟机、灶具线上+37.53%/+39.81%；线下分别为-2.25%/-5.34%。均价：线上均价逐渐稳定，线下均价提升。格局：线上份额持续向龙头集中。

小家电：厨小表现稳定，扫地机增速亮眼。规模：厨小线上持续增长；线下渠道改善有限，销额增速基本仍为负值。清洁小电中吸尘器、扫地机器人线上增速延续亮眼表现，销额10月同比分别为+30.4%、+39.9%。均价：厨小价格表现趋于稳定，清洁小电均价提升。格局：10月美的、北鼎线上表现突出。

10月汽车工业经济运行情况持续向好，新能源同比翻倍

10月汽车销量同比增长12.5%

10月，汽车产销分别完成255.2万辆和257.3万辆，同比分别增长11%和12.5%。1～10月，汽车产销分别完成1951.9万辆和1969.9万辆，同比分别下降4.6%和4.7%。

10月乘用车销量同比增长9.3%

10月，乘用车产销分别完成208.4万辆和211万辆，同比分别增长7.3%和9.3%。分车型看，轿车产销分别完成95万辆和94.6万辆，同比分别增长7.4%和5.6%；SUV产销分别完成97.3万辆和100.2万辆，同比分别增长9.8%和14.6%；MPV产销分别完成12.2万辆和12.3万辆，同比分别下降10.4%5.8%；交叉型乘用车产销分别完成3.9万辆和3.8万辆，同比分别增长12.4%和26.1%。

1～10月，乘用车产销分别完成1531.6万辆和1549.5万辆，同比分别下降10.1%和9.9%。分车型看，轿车产销分别完成708.5万辆和717.6万辆，同比分别下降14.1%和13.6%；SUV产销分别完成717.2万辆和723.4万辆，同比分别下降2.7%和3.1%；MPV产销分别完成75.4万辆和78.4万辆，同比分别下降31.2%和29.5%；交叉型乘用车产销分别完成30.5万辆和30.2万辆，同比分别下降5.9%和4.6%。

10月，中国品牌乘用车销售86.9万辆，同比增长12.4%，占乘用车销售总量的41.2%，占有率同比上升1.1个百分点。

1～10月，中国品牌乘用车累计销售575.2万辆，同比下降14.1%，占乘用车销售总量的37.1%，占有率同比下降1.8个百分点。其中，轿车销量140.8万辆，同比下降12.9%，市场份额为19.6%；SUV销量351.3万辆，同比下降10.6%，市场份额为48.6%；MPV销量52.9万辆，同比下降36.3%，市场份额为67.4%。

10月商用车销量同比增长30.1%

10月，商用车产销分别完成46.8万辆和46.4万辆，同比分别增长30.9%和30.1%。分车型看，货车产销分别完成42.5万辆和42.1万辆，同比分别增长32.3%和31.1%；客车产销均完成4.3万辆，同比分别增长18%和20.6%。

1～10月，商用车产销分别完成

420.3万辆和420.4万辆，同比分别增长22.5%和20.9%。分车型看，货车产销分别完成386.4万辆和386.6万辆，同比分别增长25.7%和24.1%；客车产销分别完成34万辆和33.8万辆，同比分别下降5.2%和6.6%。

10月新能源汽车销量同比增长104.5%

10月，新能源汽车产销分别完成16.7万辆和16万辆，同比分别增长69.7%和104.5%。分车型看，纯电动汽车产销分别完成14.1万辆和13.3万辆，同比分别增长72.4%和115.4%；插电式混合动力汽车产销分别完成2.6万辆和2.7万辆，同比分别增长56.7%和63.7%；燃料电池汽车产销分别完成77辆和79辆，同比分别增长1.3%和4%。

1～10月，新能源汽车产销分别

完成91.4万辆和90.1万辆，同比分别下降9.2%和7.1%。分车型看，纯电动汽车产销均完成71.9万辆，同比分别下降12.2%和6.9%；插电式混合动力汽车产销分别完成19.5万辆和18.1万辆，其中产量同比增长4.6%，销量同比下降7.4%；燃料电池汽车产销分别完成647辆和658辆，同比分别下降53.5%和50.4%。

1～9月重点企业主营业务收入同比增长3%

1～9月，汽车工业重点企业(集团)累计实现主营业务收入29757.8亿元，同比增长3%；累计实现利税总额3748.6亿元，同比下降1%。

10月汽车出口同比增长25.7%

10月，汽车整车出口10.9万辆，同比增长25.7%。分车型看，乘用车出口8.5万辆，同比增长30.1%；商用车出口2.4万辆，同比增长12.4%。

1～10月，汽车整车出口72.8万辆，同比下降12.7%。分车型看，乘用车出口54.8万辆，同比下降6.5%；商用车出口18.1万辆，同比下降27.4%。

奖补政策出台，燃料电池汽车行业规模明年将要提升数倍

根据燃料电池汽车城市群示范目标和积分评价体系，示范城市补贴上限分最多可以拿到1.7万分，1分奖励10万元，对应奖励总额17亿元。参考电动车曾经的十城千辆，假设最终示范城市有10个，则国家总奖励可达到170亿（4年），平均每年奖励42.5亿元，而2019年燃料电池汽车产辆2833辆，对应国补总金额11.3亿元，燃料电池产业实际补贴总额将迎来大幅提升，相应产业规模也将迎来数倍提升。

国产化率提升至70%，部分环节具备国际竞争力中国燃料电池产业链国产化进入快速通道，2017年燃料电池系统国产化程度30%，仅掌握系统集成、双极板、和DCDC，其他零部件均依赖进口，2020年燃料电池系统国产化程度60%左右，电堆、膜电极、空压机和增湿器均自主可控；氢循环泵、气体扩散层、催化剂和质子交换膜环节均处于加速研发中，国产化率有望继续提高。

燃料电池汽车产销仍处于小规模，车型功率持续提升

燃料电池汽车产销仍处于小规模，预计2021年将达到万台级规模。根据中汽协数据，2019年燃料电池汽车产量2833辆，同比增长86%；2020年因为奖补政策直到9月23日出台，示范城市审批结果预计年底或者21年出才能出台，1～9月燃料电池汽车产销分别完成570辆和579辆，同比分别下降56.7%和53.7%；伴随奖补政策逐渐落地，预计2021年燃料电池汽车将迎来万台级产销。

2018年目录上榜车型燃料电池功率大多集中在30kW，2019年的车型功率集中在40～50kW，2020年车型功率大多在60～80kW区间，2021年车型将以80kW功率为主。

集结自动化、机器人、3D打印等制造领域的智能制造系列展于8月中举办，全球最大规模的智能制造实体展，展示面对工业4.0，最坚强的智能制造与资通讯产业实力。

新冠肺炎重创全球经济，但也为产业布局带来新机。国际机器人联盟（IFR）数据显示，全球企业在疫情缺工及断链的影响下，正重新评估供应链的管理风险。未来机器人将扮演生产要角，企业将加速引进机器人，连带也推进机器人技术和智慧自动化系统的发展。预估至2022年，全球将有400万台工业机器人在工厂中运转，协助产业因应市场挑战。

在2020年的机器人与智慧自动化展（TAIROS）中，工研院发表10项智慧机器人创新成果，包括首创可精准拣货的AI人工智能自动标注系统、协助工厂免停机、仍可多样生产的高品质研磨系统、具多任务弹性服务的七轴驱控整合式关节机器手臂等，大秀工研院在智能制造，协助产业数字转型的成果。

工研院机械与机电系统研究所所长胡竹生表示，后疫情时代，分散生产基地、走向智能制造，满足自动化、减少人力依赖、快速调整和客制化等需求，已成为未来制造业发展的新趋势。

因应当前制造业供应链重组、少样多量的生产挑战，及针对劳动力缺乏的社会趋势，工研院身为产业推手，在擘画的2030技术策略与蓝图中，全力整合机械、资通讯、电子等跨领域的研发优势，以及AI人工智能、5G、云端通讯等科技，开发更多元化的智慧机器人技术，协助工厂数字转型，迈向智慧制造，提升后疫情时代的国际竞争力。

七轴驱控模块手臂类人作业更多任务

机械手臂灵活转动，七个转轴宛若人类的肩膀、手肘和手腕等关节，能自由操控转动角度和方向，崭新技术来自工研院领先市场研发的七轴驱控整合式关节机器手臂。

传统机器人体积庞大，臂长与构型弹性较少，难以因应现今少量多样、快速生产、复杂精细的生产需求。体积小巧的七轴机器手臂，不仅方便与人类协作，同时能满足所有转动需求，与六轴相比，手臂动作更灵活、稳定，可提供类人的作业能力。

但也因为体积轻巧，最大的技术挑战，就是要把马达、驱动器、编码器、传感器、电源转换等组件，全都整合在手臂里，7个转轴，就等于有7套驱控整合模块。但也因为模块化，未来就能因应不同产业需求，变化组合手臂轴数。

此七轴机械手臂总重约15公斤，可举起约5公斤的物品，荷重比0.3，精准度与误差度的重现性则为0.02毫米，展现驱控模块机械手臂的高精准度、高重复性与高稳定性。该款七轴机器手臂，未来整合AI视觉辨识、夹具或机器手掌，就能让机器人具备自动辨识、实时追踪、精准夹取物体等功能，具备更弹性多任务的能力，从事轻工业加工、家居服务与医生照护的工作。

多自由度仿生机械手掌灵活抓取更拟真

像真人手掌一样弯曲手指关节、灵活抓握，拿水瓶、夹名片全都难不倒它，逼真模样近似人类真实手掌。这是首度自主研发的多自由度仿生机械手掌，能抓取各种形状不规则与软性对象，加上运用碳纤复合材料，与手机重量相差无几，既轻巧又高度灵活，TAIROS展中亮相令人惊艳。

这只机械手掌包含11个关节，手指结构仿造真人手指关节进行设计，除原有5指关节外，又增加大拇指基部的活动范围，让抓握更细腻。若搭配机器手臂，可取代过往机器手臂末端的夹具，帮助于卖场取货与工厂上下料作业。

因抓取更灵活，特别适合用来抓取形状不规则物体，解决夹具只能抓取特定外型或高硬度对象的问题。例如食品加工厂里的生鲜鱼类，每只鱼的大小不一，仿生机械手掌能随时调整手指关节，符合抓取对象的形状。

此外，由于仿生机械手掌的5根手指头，采用机械控制与弹簧设计，手指在碰撞硬物时能反弹，降低义肢毁损的情形，性价比优于市面义肢；未来预计在指端加上感测器，当手掌抓取时，只要达到一定力量就会停止抓取，避免让物品损伤，有效协助身障者满足日常生活的功能，造福义肢用户。

金属制品外观质量AI鉴别与回馈模块自动检测金厉害

良率是生产在线的重要指标，但对金属产业来说，要找出瑕疵品十分困难。碍于金属制品表面容易反光，加上齿轮、齿距间的起伏易形成阴影，传统使用机器视觉（AOI）进行瑕疵检测时，容易受到干扰或误判，于是需多靠人工目视来确保质量，检测过程耗时费力。

为改善业界瓶颈，工研院研发金属制品外观品质AI人工智能鉴别与回馈模块，以AI深度学习训练检测模块，搭配国内首创3D螺旋切齿齿轮检测机，在金属曲面反光的情形下，能成功自动检测黑皮、撞伤与崩齿等瑕疵。目前这套系统已导入齿轮厂商，正确率达96%，不仅减少50%的人力需求，检测一颗齿轮的速度更从60秒降至30秒以下。

这套模块支持边缘运算和云端运算2种模式，若厂商检测速度需求较慢，就能采用价格较低的嵌入式AllInOne的智慧相机进行检测，于机台独立进行边缘运算。若厂商需要的检测速度较快，可结合5G或云端服务器加速运算，并实时回馈制程。除了单独使用，这套模块也能搭配传统AOI机台进行复判。

为了加速导入产业，团队也发展出迁移式学习（Transfer Learning），加快AI学习速度，让系统可以更快应用在不同金属产品上，协助厂商有效量化瑕疵状况与良率。

高质量研磨制程自主化系统多样生产免停线

在小巧的透明橱窗里，展示着全套精细的研磨抛光系统，涵盖工业机器人、智慧砂带机、夹爪和输送料台，相较传统的大型机台，其体积大幅缩小，更适合处理小型金属工件，像是精品、折刀、水五金、手工具等金属加工制品，有效满足小型工件商品少量多样、快速换线、高度客制化的生产需求。

这套高质量研磨制程自主化系统能快速换线的秘诀，在于独特的视觉进料辨识技术。当研磨不同商品时，只需把料盘放在进料区中，系统就能立即辨识工件种类，并仿真研磨路径，辨识率达100%；即便换料时，工厂也无需停线生产，亦无需人员操作设定，达到少量多样、快速换线的弹性生产。

研磨时，透过虚实整合系统（Cyber-Physical System；CPS）和力量传感器等技术，系统能仿真机器人的研磨编程路径，减少仿真端与实机端的误差，可让误差小于1毫米，还能模拟研磨力量，准确度达80%，增进研磨质量。

目前这套系统已导入折刀厂商，未来可望再开发工件变异的量测。当研磨不同工件时，需要调整机械路径，透过雷射量测，系统就能得知工件的体积大小与需研磨的规格，在线量测、在线补偿、研磨、换线皆能一次完成，精准控制研磨成品。

AI自动标注系统应用：随机堆栈智能取料乱中有序一把抓

机器手臂来回移动，在成堆混杂的糖果、饼干、科学面里，自动辨识抓取同样物品放置正确的盒子里。这套AI人工智能自动标注系统应用：随机堆栈智能取料，透过开发自动标注系统，加速AI学习辨识的时间，是全球首创的崭新技术。

机器手臂应用于制造业的拣货备料程序是新蓝海市场，虽然目前机械手臂已可进行上下料，但却无法自主学习辨识各种不同对象。本系统结合AI辨识技术，可让机器手臂在成堆混杂物料中，自动进行辨识并夹取分类，达成快速拣货和备料。AI学习的养分就是数据，过去须由人工标注图片传达AI个别物料的姿态和特性，1小时只能标注25张图片，这套自动标注系统，整合计算机图学仿真器，能自动搜集并快速标注图片数据，1小时标注1万张，时间提升400倍。

有了大量的学习养分，训练AI辨识的速度即能大幅提升。过去随机取料若需于产线将A件更换为B件，涉及不同视觉算法，通常需30天左右，这套系统却可简化为1天，换线时程快30倍，可大幅加快机器手臂的拣货效率，且机器手臂能24小时运作，节省3班人力。目前这套系统已导入在鞋业、手工具等产业，未来希望能应用在仓储物流中，协助工厂数字转型。

机器人仓储与加工管理系统智能统包超省力

未来的智慧工厂是什么模样？收到系统派工后，机械手臂自动移至仓储，搬运指定对象，放置机台上开始加工，结束后还会汇整制程数据分析，掌握生产质量。这样高度自动化、人力极度精简的智慧工厂不是梦想，只要透过工研院开发的机器人仓储与加工管理系统就能实现。

这套系统提供全厂区、整产线的统包服务，整合派工排程、物料、仓储管理、厂房信息及制程数据分析，也可与厂商的企业资源规划（ERP）系统串接，汇整完整的生产流程履历；还能与机台、传感器及量测仪器搭配，自动量测并补偿制程误差，有助产业升级智慧制造，员工可以专心从事更有价值的工作。厂区生产几乎是所有制造业的共通需求，因此这套系统的应用范围非常广泛，还可依厂商的需求客制化设计。像是运用机械手臂搭配轨道，适合单纯直线的生产线作业；若是大型仓储场域，未来也能搭配无人搬运车（AGV），达到近无人化生产。

目前这套系统已导入航天产业，过去都靠人工搬运零件，但由于飞机零组件体积庞大，一个零件就重达十几公斤，加上精密度高不能碰撞，用机械手臂来搬运和加工不仅能更省人力，其24小时运作使产量大增。这套智能制造管理系统，是制造业迈向数字转型的好帮手。

管理理论与产业实务常存有鸿沟！管理理论系由学者依过往案例，归纳分析找出因果关系，逻辑论述解释说明得之。“在变化快速的当今产业环境，过去的因果逻辑能否再被沿用？”“多数管理理论源于美国，参考的案例多为欧 美日企业，是否适用于本土企业？”这样时空背景差异的问题，常常被用来质 疑管理理论的可实践性，让业界人士以一句：“那是理论，不适用于实务，更不适合我们本土企业。”关闭其落实管理理论于公司经营的大门。如果管理理论与实务运用无法融合，那管理教育的成效何在？企业经营能力与整体产业发展又如何有系统的提升？本文于文章中提出管理理论与产业实务的各项对照， 提出落实管理理论于产业应用时的注意要项。

公司核心能力一文由普哈拉与哈默尔两位大师合着，发表 1990年5～6月号的哈佛商业评论（HArvArd Business Review）。根源Wernerfelt（1984）提出的资源基础理论 (Resource-BAsed Theory)，在当时日本企业兴起，快速入侵美国市场的年代，两位大师提出了核心能力（Core Competence）的概念，并主张企业的竞争优势源自于厂商能否整合复杂的事务借以创造难以复制的竞争力。更进一步说明策略思维不同是日本企业击败美国企业的主因，建议美国企业应由本身 生产与各项营运作业中，厘清公司核心能力，做为与其他企业的区隔，以规划发展公司经营策略。影响后来的美国社 会甚至全球产业至深，许多美国公司因此思考策略思维转型，有效面对全球化竞争，应战日益进逼的亚洲企业。

重新定义公司

普哈拉与盖瑞认为，有别于1980年代，美国企业多以组织层级思考，以推动如企业再造、流程改善…等项目的成效，来评定主管能力。1990年代起，评量主管能力的关键，应修正为能否确认、培养并运用核心能力让公司持续成长。传统强调产品性价比、依赖外 部资源为竞争力的营运模式，将会限制公司能力利用，不利长期发展。企业应 将全公司生产技能与其他技术整合为核心能力，才能建立优势、掌握商机、开发新事业。普哈拉与盖瑞两位作者并以 NEC、HONDA、与CANNON等日本企业为例，说明此管理能力与策略意图转换的重要性和必要性。

本栏作者曾于以纺织为本业的A公司服务，当时A公司已创立近四十年，横跨纺织、仓储、贸易、家用清洁品、证券、畜牧…等事业。过去新事业投资，系以获利前景为考虑，新事业所需的生 产与经营技术，不排除寻找外部资源合作，如分别与日本清洁用品最大品牌合作生产家用清洁剂，及与日本化工大厂共同投资经营染整事业。但随企业集团内事业项目增加，资源整合日益困难，策略走向已渐分歧。为求管理思维更多元，策略方向更集中，A公司于1991年左右成立研究开发室为幕僚企划单位，期为公司研究新管理制度与开发新事业，协助经营管理事务并进军新商机。当事人应征至A公司此单位服务，即应高阶经营者要求提出公司新的多角化经营策略架构，经与同仁参考原著并研究讨论后，提出改以根源核心能力为公司发展多角化策略的提案，经获得高阶经营者同意后，得以有机会开始运用原著理论，展开后续工作。

能力优势的根源

本栏作者认为，多角化经营的公司应像棵大树，由各项技术能力组成的核 心能力是根部，提供养分以研发制造关键产品架构起大树的主干群，再由这些 主干发展出如细枝的事业部，而公司的 产品与服务就像大树的树叶、花朵与果实，获得养份茂盛开展。其中最重要的是核心能力，如同大树根部，隐密于地，却是支撑茁壮与开花结果的根源。

当时 A 公司正计划多角化经营投入 建设事业，即以纺织公司擅长的作业空间规划为核心能力，发展空间充分利用 的厨房、浴室、客厅、住房…等为核心产品，有别市场以建筑空间规划思维设计的产品，规划出超小总坪数的住宅，成为公司跨入建设事业的起点，区隔其他公司产品，获得了初步的成功。

本栏作者亦曾于全球遥控模型品牌领导厂商之一的B公司服务，B公司主要产品为遥控车、遥控飞机、遥控直升机、与遥控船等，这四种终端产品皆由无线电遥控系统、制动系统、动力系统、与运动载体等四个关键产品建构合成，无线电遥控系统需要RF技术、制动系统与动力系统中的马达需电控技术、动力系统中的引擎与运动载体需精密机械加工技术，飞机与船等载体则还需要木 工与复合材料等技术，这几种技术的整合就是B公司的核心能力（请见图1）。如此策略思维，为B公司日后以核心能力规划发展医疗器材与电控模块新事业的策略思维奠下基础。

图1 B公司能力根源图

如何架构核心能力

企业的竞争已由区域性事业部产品级竞争，转变为公司全球化的核心能力竞争。普哈拉与盖瑞认为企业关键议题、高阶主管研究讨论方向与董事会应建立 共识都应该是：整体公司竞争策略为何、该建立何种能力才能居全球领导地位、要架构甚么策略才能以低成本建立所需能力…等议题，这些议题多为当时美国企业所忽略，而却是日本企业积极规划与执行的。

因这想法启发，A公司1995年左右启动企业文化革新项目，重新思考讨论策略规划方式，将过去事业部思维每半年规划一次的目标管理经营模式，改造为以核心能力出发，架构长期规划的 策略管理模式。

B公司则分别于2005年与2007年启动了两次的组织变革，进行内容也 是以核心能力角度思考公司策略方向，经内部各单位长时间发掘研究，经营高层多次的讨论与整合，最后确认公司核心能力是在精密机械加工与电动控制。其中尤以因开发遥控模型喷射引擎，获得政府示范性项目高额补助，而大幅提升的精密加工与高速转子技术，更被定义为公司最重要的核心能力。

核心能力淬炼企业价值

普哈拉与盖瑞提及，企业应列出各项专长清单，再整合不同专长为基本构成，然后以可协助进军广泛多元的市场、能让终端产品的顾客明显地感到好处及让竞争者难以足时，则需积极寻求授权 与联盟，以低成本的方式补充不足。

整理公司的专长清单，不仅是为了多角化经营，也应是企业日常内部分析的要项，但各公司组织文化不同，执行方式也不同。A 公司系以两年一次的全公司人员资源盘点，清查公司技术专长。 B 公司则是由指派一名总公司高阶主管参与各部门所有会议，深度了解各部门能力。分别以多人工或长期间方式进行之，但都获得一定成效。

依普哈拉与盖瑞建议，进行检验条件第一项时，需先寻找广泛多元的市场，这也应是公司日常外部分析要项之一，A公司的研究开发室与B公司的经营企划室，都会定期收集各工商研究机构对未来产业发展的研究报告，以掌握趋势寻找新商机。当发现新商机时，会更深入地去确认该产业的成功关键因素（key success fActors,KSF），比对该新产业的KSF与公司的核心能力是否相符，如果相符则表示公司有进军此一新商机的能力，建议公司考虑进军之。

但经几次执行后，发现要确认新进产业的KSF是困难的，以A公司从事 精品服饰品牌经营为例，参考当时消费者意见调查，显示消费者购买精品服饰 时最重视的是衣服的材质，而A公司已从事纺纱织布事业多年，拥有纺织品的 材质质量控管的核心能力，故决议转进 精品服饰品牌经营。进入才发现该产业的KSF应为通路的经营管理，而非产品质量的控管。投入经营多年皆难达成 获利目标，只能结束收场。

为了确认新产业的KSF，及是否因核心能力产出的终端产品可让客户满意，B公司则曾设计出一个终端产品客户需求、关键产品与能力对照表（表1），用以逐一比对客户需求与专长技术之间的关系。让原著的理论建议，更为系统化、明确化的被确实运用。

确认核心能力的最后一项作业，是将专长技术整合筑起高墙，让对手难以模仿。于此议题上，A公司一直实施全公司轮调制，B 公司则让高阶技术主管轮调，两家公司皆试图让核心能力整合、 累积、内化于公司主要成员上。且为使核心能力更加深化，B公司于遥控模型事业，分别与日籍遥控模型引擎大师M先生、美国知名遥控模型马达厂商R公司、意大利籍遥控车大师S先生、日籍 遥控直升机大师T先生…等策略联盟合作，以保持核心能力于世界最高等级水平。医疗器材开发初期，也与欧洲钻牙机领导厂商 W公司合资成立公司，并以技术顾问的方式，学习高速转子设计 与加工的技术。两个事业皆由内而外建 立起对手难以模仿的高墙。这些策略的推行初期，都有一定成效，如当B公司投入发展遥控模型直升机事业时，几年内即成为该产品全球数量占有率第一的厂商。但是却因为对手也直接模仿公司策略，让原先建筑的技术高墙渐渐弥平，市占率逐渐降低。故在建立核心能力的高墙时，如何同时建立难以模仿的策略高墙，也是应该思考的议题。

普哈拉与盖瑞在原著中提醒，以事业部思维的企业，常会在产业变更结束 盈利不佳的事业时，却同时遗弃了该事业部过去养成的核心能力，而失去日后进入其他新产业核心能力！

反省过去，亦曾让公司遭受类似损失，例如：A公司于房地产景气不佳时 结束了其建设事业部，是否因此失去日后经营商业空间的建设规划能力？B公司于网络营销兴起之时，结束其在美国亏损多年的邮购业务，同时也失去日后 经营电子商务所需的物流配送与客户经营能力。会在结束事业时没有好好保留核心能力的原因，仍是对于未来事业所需的KSF，无法明确认知，所以于结束 旧事业时，就不知应留下哪几项核心能力了。

随着汽车品质不断的提升，对 冲压件的外观质量提出了更高的要求，其中模具表面光洁度冲压件的外 观质量的影响较大，如何便利有效的 清洗模具，以下详述模具智能柔性清 洗系统研究制作。

背景简介

影响车身外观件质量的原因主要有毛坯、车间生产环境以及模具表面光洁度。

为了减少模具对冲压件的外观质量的影响，对模具进行清洗。但目前国内汽车模具清洗大都不能成系统化的运行，如：只注重清洗而不能使清洗液循环利用，造成使用成本大幅增加，但清洗方式单一，造成清洗效果不佳；清洗压力、清洗液温度不稳定需要对模具反复清洗持久清洗等等现象。

目前国内模具清洗的具体模式如下：

模式1：直接使用高压水枪进行打击

模式3：设备专门密闭的清洗间，利用通用的高压清洗机进行清洗

总体思路

为了提高生产效率、减少工人劳动强度和降低成本，柔性智能高压模具清洗系统的实施，解决模具清洗的难题。通过清洗工艺方案的优化组合，设计开发全新的清洗方法，实现了人机结合的工作模式。

系统的目标

清洗效率提高10%，具备循环清洗功能减少90%的清洗剂消耗，改善清洗环境，具备人机操作画面简单易控；

整体方案

在冲压中心模修阵地设置模具清洗系统；

系统难点

模式1存在投资大，而且轨道占用大量的面积，小车动力驱动不安全；

模式2清洗的水雾弥漫整个车间，对周围环境影响很大；

清洗系统

目前都是采用通用的标准高压清洗机，清洗的压力、清洗枪的长度不能根据具体需要更改；

沉淀池

目前都是采用直接排到污水管道系统，而且清洗液一次使用造成的大量的消耗，每年需要缴纳大量的排污费；

杀菌

如果采用循环清洗，清洗液半年更换一次，时间长了尤其夏天容易发酵产生臭味；

过滤

如果采用循环清洗，过滤系统是一个非常重要的部分，如果过滤器经常堵塞，就会严重影响使用效率，过滤器经常更换的话那样成本就很高。

操作

传统的清洗剂只有几个按钮开关，无法对整个系统进行直观监控，存在安全隐患。

循环清洗意味着靠清洗剂的防锈功能无法实现，必须有专门的防锈措施；加热系统采用柴油加热污染环境，而且需要经常加油；采用传统土建结构，高压水冲击容易损坏，而且时间长了容易渗水。

系统创新点

软顶（天窗）机构的作用是配合风机将清洗时产生的水蒸气和雾化水排出室外。

当天车将模具吊入清洗房时，软顶（天窗）机构缓缓打开，当模具吊入清洗房后软顶（天窗）机构缓缓关闭。这样就代替了轨道小车，节省了投资费用和占地面积。

模具离地面高度120mm，便于对模具的各个面进行清洗处理，污物可以跟清洗液水流流走，避免了二次溅上模具重新污染，实现了人水分流；格栅板便于防滑也便于对地面进行清理。

高压泵是系统的核心部件，产生高压靠的就是稳定运行的高压泵。本系统设计采用一备一用的方式以便更好地服务于清洗工作，根据工艺需要利用特制的喷枪和喷头高效的完成清洗。

15°扇形喷嘴 0°直线喷嘴

从污水回流经过提篮式过滤器、磁棒吸附，沉淀池内浮油收集、沉淀池静置、多级板隔油，以及自动补水加热功能，实现清洗液沉淀过滤，实现重新利用功能。

在二级沉淀池中强制供氧，以杀死二级沉淀池中制臭的厌氧菌，曝气实现自动化控制，曝气间隔、曝气时间可以柔性更改；在蓄水箱前采用过流式紫外光照杀灭制臭细菌，以保证循环水的干净无异味。

过滤系统包括：磁性滤器、提篮式滤器、二级板隔离、精密滤器；

磁性滤器是指能吸附金属杂质的过滤装置，本设备粗过滤采用高强磁铁和不锈钢提篮组成；

提篮滤器是指沉淀池清洗液导入口放置的像提篮装置的过滤器，装置简易可行，可以滤掉大颗粒的物质，目数30目，并且方便收集回收废料；

精密滤器有双级双列永久性滤器，材质304#。粗滤50um，过滤精度10um。并且可以实现反冲洗，大大节约了过滤器的使用成本；

整个控制系统采用SIEMENS电气元件，SIEMENSPLC、SIEMENS触摸屏、SIEMENS低压电气控制元件等，同时具备声光报警系统，保证整个系统安全智能可靠。

通过触摸屏画面对整个系统进行监控，画面输入程序命令。

采用特制压缩空气喷枪对清洗好的模具进行风干，风干的目的便于快速完成清洗，并对需要存放的模具喷一层油膜便于长期保存。

采用电加热方式，当实时温度小于T=“设置温差”+10℃时所有加热器工作。

当实时温度到达设定温度时，全部加热器停止工作；

当实时温度到达T=设定温度-“设置温差”时，恒热加热器工作。

当实时温度再次到达设定温度时，恒热加热器停止工作；

清洗房内壁采用不锈钢304#制作，外壁浅色彩钢瓦，中间聚氨酯填充，厚度100mm，保证了清洗房的整体刚度，同时降低了噪音。

结束语

开发利用集成、紧凑型清洗系统，合理布局，使用厂房面积节约。

采用清洗液及水循环利用，省去污水排放系统投资。

少用模具转运台式轨道车及轨道，节约成本。

改善了工人操作环境。将零件的返修率相比其他模式清洗方式平均至少下降了约6.5%。为生产高档产品提高有力保证。

先进国家以政策力量，推动制造业的智能化转型与升级，如德国的工业4.0、美国的先进伙伴计划等，我国政府亦不惶多让，2016年推出智能机床产业推动计划，运用“精密机械”产业结合智能化元素，特别是国产工业传感器，发展符合市场需求的应用知识、经验与技术服务；机床产业为火车头工业，也是各国制造业的重要基础，为强化机床的智能制造功能，经济部工业局辅导厂商投入工业传感器的创新开发，并运用跨领域合作促进机器学习、深度学习及人工智能等智能化技术，期望成为全球智能机床及高阶设备关键零部件的研发制造中心。

国际智能机床的标竿学习

德国为全球机械产业的领导国家，也是各国机械业者的学习对象，特别是高质量、高精度、高值化产品及技术，全球制造业更视德国设备为首要选择，借此促进产出质量。因应顾客需求的改变，德国机械也发展不同于过去的产品、服务及商业模式，并面对销售推广及获利挑战。

根据VDMA及McKinsey的调查指出，德国机械业的未来成功模式有10种，有五项为经营管理相关议题，如企业规模、国际化、生产效率、全球生产布局、管理模式及策略意图等，此与全球化竞争及经营效率有关，另外五项则是产品创新及业务扩张内容，如创新活动、标准化与模块化、商业模式、售后服务及创新服务、产业联盟等。具体内容说明如下：

创新活动

德国机械业者强调创新，但必须有明确市场定位及差异化，才有较佳价格及获利空间，也用产学合作、技术顾问、网络合作等方式开发新制程，最好能整合产品、技术、制程及应用方案，如机械手臂与自动化。

标准化与模块化

德国机械业者用模块化方式，并跟价值链厂商合作，由个别厂商提供标准化机械或零部件，聚焦于自有技术，强调规模经济、专业分工、核心能力等效益，价值链厂商则共同促进客制化方案，才有较佳的获利空间，共同承担开发风险，并图谋未来成长机会，对于个别企业而言是标准化，对于外部顾客而言则是客制化。

新商业模式

德国机械业者聚焦于核心能力，发展模块化及标准化绩效，并创造学习曲线效益，可以兼顾获利及成长空间，也仅投入可行性高的开发案，在既有市场饱和之际，也会开发新兴市场，仍应立足于核心能力，并链结售后服务及新服务厂商，共同勾勒新商业模式。

售后服务及新服务

德国机械业者认为售后服务及新服务有成长机会，但未必有利润空间，主要原因是顾客不愿意付钱、服务质量难评估、仅有机械化需求、顾客不愿委外处理等。目前，多数服务仅是维护保养等基本需求，如提供零件、机台维护、教育训练、设备或系统组装等，必须有硬件、软件及服务，才能要求使用者付费。

产业联盟

随着应用需求的改变，如机器人与自动化、输配电工程、制程技术、移动应用科技等，德国机械业者面对不同专长的创新要求，必须发展不同的成功模式，也要对应不同市场的总体环境，如政策、法规、产业标准、销售服务等，跨领域或跨市场厂商的共同合作，可以促进发展并掌握商机。

全球机床的生产现况

根据Gardner的统计资料，2018年全球机床产值为94596百万美元，较2017年的90473百万元成长4.6%，此为2016年谷底攀升以来的第二年增长，已接近2014年的产值水平，可见全球机床产业的起伏波动，特别是2018年美中贸易战的持续变化，带动美国、中国大陆两大经济体的贸易磨擦加剧，可能衍生的负面影响值得关注。

细论至个别国家，中国为全球最大机床生产国，2018年产值为23460百万美元，占全球市场的24.8%，与2017年相较则衰退了6.5%，此与中国市场需求下降有关，其次为德国的14987百万美元（占全球市场的15.8%，增长9.8%），第三大为日本的14,765百万美元（占全球市场的15.6%，增长10.3%），前三大所占比重已逾五成，其后依序为意大利、美国、南韩等，前十大所占比重更高达88%(详见表1)，也点出中国机床在全球市场的代表地位，随着国际局势的快速变化，中国机床应如何创新求变，才能提升国际竞争力。

国际机床大厂的发展动态

近年来，各国陆续推出智能制造相关政策，使得制程技术与虚实整合系统、产品效能受到重视，此类趋势与数据驱动、机器学习及人工智能等技术息息有关。机床产业又称为火车头工业，也是各国制造业的重要基础，为强化机床的智能制造功能，本文分析国际机床大厂的发展动态，包括经营现况及专利分析，借此说明国际机床厂商的发展动态。经营现况如前文所言，中国、德国及日本为全球机床的前三大供应国，除了中国起步慢，以内需市场为主，出口比例不及二成外，其余二国皆是全球机床的重要出口国，在机床的各竞争力指标有高水平表现，如质量、精密度、可靠度、使用寿命等，国际机床大厂亦多源自于此，如德系机床厂的DMGMORI、TRUMPF、SCHULER等，日系机床厂的AMADA、OKUMA、TOYODA等。

以经营现况来看，DMGMORI为全球最大机床厂，2018年营业收入为4537百万美元，较2017年成长了13.4%，该公司强调外在环境的变化，如高龄化社会的医疗需求及劳动力缩减、电动车用不同材料的加工技术变化、人工智能技术于机床的创新应用等，也提出复合化、自动化到数字工厂的发展规划，以及“一站购足服务（One-stopService）”的新商业模式，不仅是传统的机床制造，更要涉入接口设备、应用软件等营运范畴，也要相关成员共同配合，如研发、采购、生产、销售、安装等，故积极推动创新训练。

其次为TRUMPF，2018年营业收入为4485百万美元，较2017年成长了14.6%，主要产品为机床及雷射设备，更积极发展数字化、工业4.0等技术，包含软件、硬件及制程，致力于更经济、更精密及未来预测方案。

第三大为AMADA，2018年营业收入为2829百万美元，较2017年成长了7.8%，该公司提出“V-factory＂的工厂创新概念，包括制造信息可视化的“Visualization”、价值创造的“Value”及事业成功的“Victory”，因为机台信息可上传网络，只要个人计算机或行动装置的APPs，即可掌握生产现场状况，并且快速因应，达到减少浪费、机台效益极大化等好处，也可发展IoT解决方案，创造维护保养、异常诊断及生产改善等应用价值，所有开发概念皆来自于顾客需求，也配合顾客需求提供客制化方案。

其余国际机床大厂的营业收入皆低于2000百万美元，包括OKUMA的1992百万美元，TOYODA的1646百万美元，及SCHULER的1431百万美元，仍然是日、德机床厂商的天下。

在人均产值部分，OKUMA位居国际机床大厂的首位，2018年人均产值为55.4万美元，大幅领先其他厂商，其次依序为DMGMORI的34.8万美元、AMADA的34.4万美元及TRUMPF的33.4万美元，各厂之间差距并不显著，最后为SCHULER及TOYODA，仅有21.7～21.8万美元，整体而言国际机床大厂的人均产值不低，代表的是较高的经营效率及附加价值。

在研发支出及研发占比部分，国际机床大厂的首位为TRUMPF，2018年研发支出接近4亿美元，研发占比更可达到9%，此乃因家族企业的相对稳定性，可以运用更多研发资源，期望创造更好的未来，其余国际机床大厂的研发占比较低，大致介于1%～4%之间，由于营业收入不低，仍有相当的研发规模，如DMGMORI、TOYODA、AMADA等超过6000万美元，OKUMA超过2000万美元，详见表2。

专利布局

为掌握国际机床大厂的智能制造趋势，本文以DMGMORI、TRUMPF、AMADA、OKUMA、JTEKT、SCHULER等六家国际大厂的专利布局为母体，采用“传感器（Sensor）”为专利数据库查询的必要关键词，此乃因传感器为智能制造及工业4.0的关键部件，可以掌握各类制造信息，如振动、压力、距离、温度、湿度等，并衍生多元化的智能制造功能，同时辅以“机器学习（MachineLearning）”、“人工智慧（AI）”或“系统整合（SystemIntegration）”等次要关键词，统计期间为1999～2019年，共取得2321笔专利信息。

由图1可知，国际机床大厂在智能制造相关专利持续攀升。从1999～2004年的低档盘旋，每年仅有46～69笔，逐年拉升2007年的125笔，冲破每年100笔关卡，再提升至2008年152笔的新高点，2009～2014年则呈现起伏波动状况，大致介于113～180笔之间，随即再攀升至2016年的209笔，冲破每20笔关卡，2017年续增至237笔，再创历史新高，也点出智能制造趋势的持续加温，特别是2012～2013年后，各国陆续推出智能制造相关政策，带动产业创新的新风潮。

图1 1999 ～ 2019 年智能制造相关专利统计

以个别厂商来看，JTEKT为国际机床大厂中智能制造相关专利最多者，1999～2019年的专利申请量有731笔，所占比重为31%，其次依序为OKUMA的603笔（占26%）、DMGMORI的411笔（占18%）、TRUMPF的330笔（占14%）、AMADA的190笔（占8%）、SCHULER的56笔（占3%）等，详见图2。

图2 1999～2019年智能制造相关专利统计-厂商别

国内智能机床及传感器推动概况

先进国家以政策力量，推动制造业的智能化转型与升级，如德国的工业4.0、美国的先进伙伴计划等，我国政府亦不惶多让，2016年推出智能机床产业推动计划，也是五大创新产业计划之一，运用“精密机械”产业结合智能化元素，如传感器、机器人等，发展符合市场需求的应用知识、经验与技术服务，并提升为“智能机床”产业，让我国成为全球智能机床及高阶设备关键零组件的研发制造中心。

工业传感器及应用系统亦为创新主轴之一，运用智慧感测的检测、判断与信息处理等功能，促进智能机械、智能制造、工业4.0等发展愿景，唯受限于国产传感器多数为3C产业应用，未必能满足工业环境的严苛要求，如精密度、耐脏污、可靠度、使用寿命等，必须自研自制国产工业传感器，才能创造进口替代效益，同时满足制造厂的客制化需求。

发展迄今，国内厂商已运用产创平台等政策资源，投入多个工业传感器的创新开发，如加速规模组、红外线距离传感器、3D影像传感器等，可做为智能机床产业发展的关键零部件，创造感测技术自主的效益。

更重要的是，国产工业传感器的应用价值及客制化，运用供需双方的共同合作，可创造最适化的感测模块，主要原因为多数工厂的生产环境不同，包括加工机台、制程安排、人员素质等，采用国际大厂的工业感测器部件，通常是大量生产的标准化部件，可能客制化空间有限，或达到某种采购规模才能客制化，限制了国产智能机床的创新发展。因此，国产工业传感器的创新发展，包括标准化部件的大量应用，必须有国产工业传感器的规模经济，才能有利可图且永续经营，同时搭配顾客端的差异化要求，可能是不同机台或不同制程，若有自主技术的感测模块与系统，即可配合不同需求并提供差异化方案，或用感测信息回馈的进一步发展，运用机器学习、深度学习及人工智能等智能化技术，更可创造国产工业传感器的差异化价值。

智能机床的创新应用案例

为说明国产工业传感器及应用系统的差异化价值，以下用均豪精密的国产加速规模组及系统为案例，借此表达国产工业传感器的推动历程，以及创新应用的跨产业合作效益。

均豪精密为国内自动化产业的领导厂商，特别是半导体、平面显示器等高科技产业，看好智能传感器的应用价值，以及中国等后进厂商的快速崛起，国内智能机床厂商必须加速创新，争取到产创平台的政策资源挹注，开发出国产工业加速规模组，以及智慧诊断与预防维护系统（intelligent diagonsis maintenance  system；简称IDMS），已顺利导入高科技产业的创新应用，如晶圆切割机、LCD移载设备、裂片机、清洗机、真空泵等，以及传统产业的应用价值，如制鞋厂的金属加工机等。

不同于市售的标准化加速规模组，此国产方案采用人工智能技术的问题分析及持续改善能力，执行步骤有：

⑴确认是否为振动问题；

⑵安装振动传感器搜集资料；

⑶数据萃取、取出有效特征；

⑷建构专用的诊断模型；

⑸数据演算与机器学习；

⑹评估分析、调整参数；

⑺预测推论。

可以学习且避免发生前次的错误，透过专家知识及经验累积，进一步达到预测功能，即是将人工智能做为振动感测方案的重要技术，实时掌握机床性能及健康程度，确保机床的正常运作，提升生产效率及产出质量。

聚焦于机床振动的应用价值，主要原因为攸关制造业顾客的加工问题，可能影响机床的加工精度、质量、刀具寿命及生产效率，间接造成加工质量问题，或减少获利空间，但机床加工的振动原因颇多，可能是主轴、机械装配、控制系统、伺服驱动等机台本身问题，或者是机床外部的影响因素，如地脚安装不稳固等，想要找出原因的难度高，通常要有经验的工程师，透过工件振纹来判断原因并提出改善方案，经验的工程师就不一定能找出原因，更面临有经验的工程师将陆续退休，间接造成制造业的经验传承问题。

此种做法系应用智能感测技术，促进国产机床的附加价值，如配合航天加工业的高质量、高精度、交货期短、少量多样化等生产需求，利用外挂式的国产振动感测模块，协助工厂的CNC机床具备人工智能的功能，可进行故障诊断及找出加工制程恶化的征兆，从大数据分析找出规律性并建立诊断模式，利用机器学习掌握曾经发生的制造问题，做到提前预测与实时因应效益，避免相同制造问题重复发生，进而持续精进制造工艺，帮助制造工厂快速智能化。

国内厂商自行开发的智慧诊断与预防维护系统，具有关键技术的自主性优势，可以针对不同机种、不同制程需求提出最适化方案，已经导入相关机台、关键制程及关键零部件的应用价值，如综合加工机、磨床、车床等各类机床，以及质量测试设备与关键零部件等，只要三个步骤就可让使用者快速学习及应用，即：步骤一、初始诊断模型训练，步骤二、健诊启动与实时分数/灯号查阅，步骤三、事件自动分类与纪录查询，并透过机器学习进行机台健康诊断，属于跨领域厂商合作的机床智能化，详见图3。

图3 基于机器学习的故障诊断系统

例如，主轴健康状态监诊、轴向滑台运动健康状态、监控磨轮的动平衡、主轴组装品质检验、监控加工制程等功能，利用讯号特征找出关键零部件在衰减与故障前后的健康状态及差异性，做为诊断的基础信息，进一步累积专家知识及经验，自动判断异常趋势及提早警告，有效达到预防维护机制，借此实时掌握机床性能及健康程度，确保机床的正常运作，促进制造业提升生产效率及产出质量，详见图4及图5。

图4

图5

共同促进智能化加值方案

目前我国已经出台政策鼓励国内厂商投入工业传感器的创新开发，如加速规模组、红外线距离感测器、3D影像传感器等，已陆续有相关产品上市，并对应国产机床的智能化进行改造，必须满足耐久性生产要求的精密度、可靠度、使用寿命等，同时对应不同机台及不同制程要求，必须仰赖智能机床及工业传感器的供需双方共同努力，才能创造智慧感测的最适化方案。