“將一塊柔性OLED手機顯示屏安裝到金屬邊框里，組裝精度可以達到多少？”這是小米集團北京亦莊智能工廠廠長周毅一直探索的問題。

2020年初，小米在北京亦莊投產(chǎn)了第一條自研智能制造“實驗產(chǎn)線”；2022年12月，小米13手機發(fā)布，精度達0.09毫米，也就是1根頭發(fā)絲的直徑。“采用超級四窄邊工藝，屏幕像一塊‘無邊泳池’，屏占比高達93.3%。”周毅說。

“為了做好裝備與工藝，量產(chǎn)極致超窄邊框，我們從硬件、視覺、智能化等方面入手，讓制造精度再上新臺階。”小米智能制造部副總經(jīng)理季旭介紹，在亦莊智能工廠，生產(chǎn)效率、產(chǎn)線切換效率均大幅提升，超九成智能裝備由小米和其投資的公司自主研發(fā)。

黨的二十大報告提出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。小米集團副總裁顏克勝說：“這讓我們對利用數(shù)字技術提升制造水平充滿信心。”

6個月只為0.5%的突破

走進小米亦莊智能工廠，廠房里沒有開燈，也看不到埋頭操作的產(chǎn)線工人，只有運輸機器人往來穿梭。機器上的信號燈不停閃爍，以及一臺臺自動化SMT（表面貼裝技術）貼片機發(fā)出清脆的嗒嗒聲，提示著生產(chǎn)正在火熱進行。

200多個高清攝像頭、8000多個傳感器實時收集著生產(chǎn)數(shù)據(jù)，工程師打開手中平板電腦的“數(shù)字孿生”界面，便可實時監(jiān)看設備運轉(zhuǎn)情況。

伴隨著小米13手機量產(chǎn)提速，連日來，小米智能制造部硬件工程部資深總監(jiān)田真超，就扮演起了那個手拿平板的工程師角色。不過，他的目光更多停留在屏幕組裝工序的點膠工位上。

“超級四窄邊是小米13手機的工藝‘巔峰’，而點膠又是難點中的難點。”田真超解釋，要把屏幕精確組裝到金屬邊框里，離不開膠水。“問題是每一個邊框都存在微小的加工誤差，由噴射閥以1秒鐘1000次頻率點出的膠線，既不能點偏，也不能點得過寬過窄，否則組裝時要么外觀有瑕疵，要么防水失效。”田真超說，目前業(yè)內(nèi)點膠良率最高可以做到99%，“我們的目標是再提升0.5個百分點。”

為了這0.5個百分點的突破，田真超所在團隊開始把目光投向人工智能。“AI視覺檢測難題在亦莊智能工廠早已被攻克。”田真超說，以前，一條每小時生產(chǎn)300臺手機的生產(chǎn)線，就要配備單班8名檢測人員；如今，配備了亦莊智能工廠自研的裝備自動檢測系統(tǒng)之后，小米的代工廠惠州光弘已經(jīng)完全實現(xiàn)了無人檢測，而且，“漏檢率做到零，誤檢率也做到行業(yè)最低。”

“‘AI視覺’技術能不能應用到點膠工位呢？”田真超說，答案是肯定的，但與屏幕自動檢測不同，這次要針對邊框膠路進行視覺引導。歷時6個月，團隊自研膠線視覺檢測算法，實現(xiàn)了三維膠線路徑全檢，不僅消除了邊框加工誤差導致的點膠偏位，還通過機器學習提高引導效率40%，并將引導工位、點膠工位合二為一，點膠良率超過99.5%，并已申請2項發(fā)明專利。

再難也要闖過數(shù)字化這道關

在亦莊智能工廠手機組裝線上，完成點膠工序的金屬邊框，被傳送到裝配工位。五軸機器人揮舞著手臂，從AGV運送的自動化料倉中抓取屏幕，精準裝配到邊框里……“簡單的動作背后，蘊含了大量自主研發(fā)的科技。”周毅說。

“為減小高速組裝過程中結(jié)構(gòu)振動幅度，我們自研了振動抑制技術；為提高屏幕與邊框自動對位的精度，自研了極致對位算法技術、多次擬合技術、移動平均值算法補償技術……”周毅說，組屏工序最大的難題，是每一對隨機搭配的邊框和屏幕，都存在極小的尺寸工差，且各不相同。只有為所有部件建立“數(shù)字檔案”，并通過人工智能算法，逐個制定最佳貼合方案，才能確保在1根頭發(fā)絲的安全間隙內(nèi)精確完成組屏動作，“這對工廠的數(shù)字化水平無疑是巨大考驗。”

“企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型分為自動化、數(shù)字化、智能化三個階段，我們的體會是，數(shù)字化是目前制造業(yè)企業(yè)要闖的最大難關。”顏克勝解釋，裝備的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、分析乃至數(shù)字孿生，只是數(shù)字化的一個方面，全面數(shù)字化涵蓋質(zhì)量管理理論中的五要素——人機料法環(huán)，“尤其是‘人’和‘法’（工藝）的數(shù)字化，絕對是巨大挑戰(zhàn)。”

亦莊智能工廠SMT貼片產(chǎn)線負責人孫頂對“法”的數(shù)字化難度感觸最深。“貼片產(chǎn)線過去需要24小時輪流值班，生產(chǎn)線發(fā)生異常時，工程師需要憑借個人經(jīng)驗去分析原因，甚至要不斷通過人工試錯排查問題。”孫頂說，實現(xiàn)“法”的數(shù)據(jù)化，要求工程師不僅要把材料性能、貼片壓力、印刷參數(shù)、環(huán)境等因素全部梳理出來，還要把親身遭遇到的各種異常狀況以及處置經(jīng)驗沉淀并萃取出來，構(gòu)建成知識庫。

顏克勝回憶，小米把與手機相關的221個工藝全部做了結(jié)構(gòu)化、數(shù)字化，“180多人，耗費了大半年時間。不管多難，企業(yè)都要闖過數(shù)字化這道關”。

小米要做“制造的制造”

連日大風，亦莊智能工廠西北50多公里外的小米昌平智能工廠建設工地，廠房內(nèi)裝工作依然在有條不紊地進行。“2023年年底，兩條產(chǎn)線將正式開工。”小米智能制造部項目部總監(jiān)吳鋒輝介紹，這座智能工廠規(guī)劃年產(chǎn)1000萬臺智能手機，產(chǎn)值約600億元。

“作為小米智能制造布局的超大‘實驗室’，亦莊智能工廠的效率比目前代工業(yè)內(nèi)最先進的工廠還提升了25%，產(chǎn)能提升10倍的昌平智能工廠，更是瞄準中國制造的最高水準。”顏克勝說，他更期待那些在亦莊智能工廠自研并經(jīng)過反復驗證的新工藝、新材料、新裝備，在昌平智能工廠大規(guī)模鋪開后的表現(xiàn)。

近年來，以蘋果為代表的代工模式，在3C制造業(yè)已然成為主流，小米為何要投入巨資建設智能工廠，并且核心裝備九成以上自研呢？

“不只是業(yè)內(nèi)人士有這樣的疑問，幾大代工企業(yè)甚至也曾對小米的舉動心存疑慮——這是打算把我們都替代掉？”顏克勝告訴記者，小米這么做，本身有依托數(shù)字化、智能化提升產(chǎn)品工藝水平、提高效率、降低成本的需求，有在相機、AI視覺、算法、機械加工、電子、物聯(lián)網(wǎng)、云計算甚至兩足仿生機器人等專業(yè)領域的技術積累和團隊支撐，還有每年1億多臺手機、幾千萬臺電視以及幾千萬臺小米生態(tài)鏈產(chǎn)品搭建的豐富應用場景。

反觀國內(nèi)主流3C代工企業(yè)，近年來，雖斥巨資購買了先進裝備，自動化率也已達到相當高的水平，但加工能力依然無法快速滿足手機用戶對新興工藝的消費需求。“智能化改造是唯一手段，但在數(shù)字化階段，企業(yè)卻遭遇了難題——裝備品牌和種類繁多、接口和通信協(xié)議無法統(tǒng)一、數(shù)據(jù)采集不上來……”顏克勝補充，用戶訂單的不確定性，以及智能化本身的難度，都讓代工企業(yè)很難下決心投入巨資。

“這就是小米5年前決定做智能工廠的初衷。”顏克勝說，小米創(chuàng)始人雷軍曾表示，智能工廠承載了小米很大的夢想——做“制造的制造”，不是替代代工廠，而是幫助代工伙伴提升制造效率，幫助中國制造業(yè)提升智能化水平，“黨的二十大報告提出促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，更加堅定了小米做制造業(yè)背后智能解決方案和裝備服務商的信心和決心。”

如今，小米已經(jīng)投資了110家做智能裝備的公司，拉動上下游產(chǎn)品及技術供應商100余家，初步形成了國產(chǎn)制造裝備供給生態(tài)集群。去年7月，在科技部指導下，小米牽頭成立了3C制造創(chuàng)新聯(lián)合體。“我們的想法是，自己要先有‘金剛鉆’，把小米智能工廠做成行業(yè)效率最佳，給代工企業(yè)立個標桿，逐步提升手機乃至整個小米生態(tài)鏈的效率，再給行業(yè)賦能。”顏克勝說。