从“人机角力”到“人机融合”流水线的百年进化史在流水线生产的百年进化史中，最大的改变是“人机角力”。人机角力的上半场核心是“将人当机器用，还是将机器当人用”，下半场核心是“人机融合”。多年以来，中国制造业持续推进产业升级以寻求竞争力提升，而具体做法就是不断进行生产线的自动化升级改造。但这也使中国制造商逐渐面临“刚性自动化的窘境”，即生产线缺乏柔性、调整力不足，以致影响到市场适应性。
史上有三大“时代巨人”——生、福特、乔布斯，他们都极具创新精神，不只发明了很多新产品，更是开辟了一个个新产业，全面、系统地改变了世界产业格局。生发明留声机、电影放映机、电灯，开辟了商业音乐产业、电影产业、商业照明产业；福特最先发明流水线和规模化生产，现代工业由此出现；乔布斯使人们理解手机除了是通信工具，更是“个人移动应用平台”。其中，福特开创的大规模流水线生产，更是具有承上启下的历史意义。稻盛和夫甚至直言：“在规模化的工业流水线中，真正的制造成本可能只有梅子核一样小。”
据说亨利·福特在20世纪初仔细观察过屠宰厂流水线，意外得到灵感，开发了世界上第一条汽车流水线，使得福特T型车开进了千家万户。此前，制造业很多是小作坊PG电子官方App下载，汽车都是在小作坊里装配的。流水线带给汽车工业的是“规模化”，更是“流程”。福特把T型车的装配过程拆成了84个不同的步骤，每一个人都只做专门的一个环节，汽车在一条流水线上就可以完成组装，这个性的创造使汽车的装配时间从原先12小时减少至90分钟，而且一年一年各个环节操作时间都会在技术升级中不断缩短，20世纪20年代，福特工厂每24秒流水线就能制造一辆汽车。这当中有三个关键词：流程、效率、成本。
“流水线”生产方式就是设计一个非常完整的产品流程，将其分解成为很多连贯的步骤予以“标准化”，然后去找一堆没有受过太多训练的人，你只要把一个动作学好，与前后工序连接、连贯起来，那就是好的产出方式了。亨利·福特有一句颇具争议的话：“我雇的明明是两只手，怎么来了一个人？”
、最酷、最好的汽车。成本倒不是最重要的，那时汽车还是贵族产品。可是，福特反而更加关注生产过程，更加在乎各个环节的成本效率。在所有人都看不清未来的时候，他赌了一条道路，而且赌对了。回报令人吃惊，福特T型车的零售价格在短期内从850美元降到了300美元，从1914年的经济萧条期到1920年代的大复苏，短短六年时间，福特汽车公司的产品已经占据美国60%的市场份额，企业资产净值的利润率达到了300%，到1927年，福特已经卖出了1500万辆T型车。不久，流水线模式开始向制造业的广阔领域扩散，甚至成为一种启动规模制造的思维方式。这被美国
弗雷德里克·泰勒写进了《科学管理原理》，泰勒管理体系中很著名的措施就是标准化、工作流程，借助标准化和规范的工作流程，工人的手艺和经验被融入工作流程中被显性化了，可供其他人学习和仿效。20世纪初的美国，到处闪动着伟大发明与伟大企业，福特的T型车和凯迪拉克的
启动装置开启了人类的汽车时代，尤其是流水线生产方式的大范围推广，大规模批量生产，除了能摊薄固定成本，也使大量工程师聚集在一起搞技术研发，极大推动了科技创新。那么，流水线模式何以能带来快速的成本降低、效率提升？其中的关键是“学习曲线年，亨利·福特干了一件当时足以惊世骇俗的事情——大幅提高工人工资和降低产品价格，这引起股东普遍不满，遭到外界普遍质疑，没有哪一条经济学原理会教企业家这么干。然而，福特发现“把低价格（产品）作为目标，就需要不断释放产能，产能的释放又需要工人的热情和学习能力，这是一个互为因果的联动关系。”经验非常重要，因为生产成本不仅仅是来自于工人的现场劳动，同时还包括研发、原材料、设计等诸多因素。充分释放“流水线各个环节的学习能力”，形成一条螺旋上升的学习曲线，是生产线效能增长的催化剂。亨利·福特曾多次向管理层和股东表示：“如果你们把这些（工资上涨、产品降价、释放产能、完善学习曲线）都做到了，金钱将滚滚而来，都能把你们埋起来。”
岁月流逝，任何领先时代的产品设计、生产方式都会暴露瑕疵。流水线生产的弊端逐渐显现出来——工人只要把一个简单的动作做好就够了，每个人只是一个螺丝钉，重点是效率和熟练度，而不是产品本身，工人任何的技艺提升都对产品品质没有决定性影响。日本丰田最早发现了这一弊端，而且做出了重大改进和创新。
1924年，福特公司开始启动日本工厂项目，同时将流水线生产方式引入日本，次年，日本工厂已经可以年产10000辆福特T型车。丰田公司高层去看了福特汽车生产线，起初他们惊呆了，这是当时丰田望尘莫及的规模效率。丰田自知要将这类生产线买回来是不可能的，只能用丰田自己的方式，因陋就简来生产自己的汽车。1933年，丰田自动纺织机械公司设立了汽车制造部，两年以后，第一辆A1型轿车和第一辆G1型卡车试制成功，丰田公司采用了福特的流水线生产方式。
后来，丰田发现福特的生产线是有问题的，可能是因为它太有钱了，它的一切都是用自动化和机器来生产，这就忽略了人的因素。就是生产线上的每一个产品，它都是由不同的人来进行生产，一人做一小块。但是，上一道工序出了错，下一道工序是没法发现的，他只负责他那一块，所以这个产品一直到最后检测出来才发现有质量问题，然后再来返工。表面上追求了快，实际上最后可能反而很慢。效率和效果有些时候是矛盾的，有效率未必有好的效果。
直到战后恢复时期，丰田汽车才真正做好“改造流水线”的措施。当时美国与日本经济实力的差距是9:1，要追赶美国，丰田更加强调“精益效率”，丰田公司上下尽一切努力杜绝浪费、降低生产成本。具体而言，丰田生产线上开始落实“适时生产”（just-in-
me，即在必要的时候生产必要的东西）理念。第一步是改变机器位置，原来只能操作一台机器的工人能同时操作三台机器，生产效率提高了三倍，确保必要时候随时产能放量。
接下来是“实时监控生产品质”，比如，传送带一启动，整个流水线就以一定的速度开始移动，工人们在装配途中即便出现差错也不能控制，只能在完成最后一道工序以后从流水线上撤下来时再返工。由于发现问题也不能及时解决，而等到最后再返工时，就更花时间，成本更高。于是，丰田就在流水线的每一个工序上安装了一个停止开关，一旦发现问题，工人就拉一下开关，流水线停止，警灯自动开启，技术人员和管理人员马上赶到现场帮助解决问题。这个办法非常有效，问题及时得到解决以后，产品质量明显提高，大大降低了成本。任何时候，人的因素始终是第一位的。丰田公司有很多聪明的技术工人，但是比聪明的技术工人还要聪明的东西，是流程。好的流程是很多聪明人智慧沉淀的结果。企业的人员总是在流动，只有流程可以保证企业的长治久安。流程可以帮助制定好的游戏规则，引导公司上下共同的原则心和目标感。
丰田汽车基于“精益制造”理念，改造流水线的最大成果是将“桶装水模式”改进到“自来水模式”。“桶装水模式”描述的是早期流水线生产的“大规模僵化”，产能一开，很多品质环节就失控了。“自来水模式”则更加适合多品种、小批量的精益产出，丰田内部用语是“连续单件流生产”。
丰田尤其在研发上费很大劲，设计“连续并行的开发流程”。什么叫“连续并行”？即不同款式产品，共用核心零部件，打造共享零部件平台，使其模块化、标准化，将开发周期缩短一半时间。这样做有两个好处：1. 加快产品定型上市，积木（底层核心技术、关键零部件）是现成的，在成本和需求的约束下，更快搭建最好形状；2. 推进产品快速迭代，小步快跑，新产品层出不穷，根据市场反馈适时调配产能，有效降低试错成本。
流水线生产方式在丰田的精益改造下，在零部件层面已经非常适合快消品的标准化、大规模的自动生产。诸如矿泉水、啤酒、食品饮料等快消品，因为标准化程度高，普遍形成规模化、自动化生产，生产线米以上，每分钟产量可高达上千件。物资快速不间断地在不同的工序间移动、加工，像自来水管道一样流畅自如。
在2011年的汉诺威工业博览会上，开始兴起工业4.0的浪潮。而福特、丰田当初历经多年考验和进化的大规模流水线是信息技术的大发展带来了机器的高度自动化，比如可口可乐的全自动化生产，人类无论是在体力上还是在脑力上，都得到极大解放。工业4.0则引入“信息物理融合系统（Cyber-Physical System）”，利用数据将车间、生产线和生产设备连接起来，利用
技术来实现智能制造。工业3.0、4.0时代，流水线生产面临的主要问题已经不是成本、效率，而是“刚性自动化”与“柔性自动化”的冲突。“刚性自动化”不全是坏处，十分适合标准化程度特别高的产品和零部件（比如啤酒、饮料、螺母等）。尤其是1969年开始在汽车生产线中使用莫迪康（Modicon）可编程逻辑
，开启了自动化和信息化的产业升级。工业3.0解决的问题，是把自动化和信息化技术融入大规模工业生产中，原来大规模流水线当中可能出现的质量问题得以极大避免、极大减少，同时实现了成本的精准可控。20世纪80年代，美国汽车产业正担心会被日本竞争者击垮。在底特律，很多人展望以“熄灯式生产”打败对手。“熄灯式生产”就是工厂高度自动化，灯关着，机器人自己在制造汽车。当时，这种想法是不切实际的，日本车企当年的竞争优势也不在于自动化生产，而在于“精益生产”技术，而精益生产在大多数情况下要依赖人力。现今，自动化技术的进步已经使“熄灯式生产”逐渐变成现实。日本机器人制造商发那科（FANUC）已能将其部分生产流水线置于无人值守的环境中，自动运行数周不出状况。
与此形成巨大反差的，是那些标准化程度不高的离散型行业，比如船舶、飞机、大型装备等，“刚性自动化”很难完全施展开。这类产品往往要根据客户需求个性化定制，规格种类多、批量小，每个订单的产品都不一样，非重复生产，生产周期通常长达几个月甚至几年以上，车间塞满了在制品，设备空闲时间比加工时间还多，产品价格昂贵且效率低下。1990年，ERP（企业资源计划）系统开始与流水线结合，汇合了离散型生产和流程型生产的特点，全面优化资源运用方式，快速响应客户需求，也使高度自动化的刚性流水线获得一定调整力。
流水线当中“刚性固化与柔性调整”的反复磨合，贯穿了整个工业3.0时代，六西格玛（6 Sigma）就是这个时代的伟大成就。6 Sigma策略主要强调制定极高目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷。6 Sigma背后的原理就是“如果你检测到你的项目中有多少缺陷，你就可以找出如何系统地减少缺陷，使你的项目尽量完美的方法。”一个企业要想达到6 Sigma标准，那么它的出错率不能超过百万分之3.4。6 Sigma在20世纪90年代中期开始被GE（通用电气）从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。不过，GE的庞大体系中几乎没有类似
这样迭代速度极快的电子产品，GE生产方式也没有机会真正突破刚性自动化的瓶颈。流水线生产的毕竟只是标准产品，当一条生产线实现全自动化以后，柔性也随之丧失，哪怕ERP或者6 Sigma也不是最终解决方案。在大型企业工作过的人，多少都接触过ERP系统，它的好处是节省资源，缺点是灵活度非常差。要是想修改一个已经通过的事情，那太麻烦了，要通知各个部门、说明情况、再审批，特别费时费劲。流水线要依靠大量机器设备来完成生产（即硬件投资加大），一旦市场需求、产品种类发生变化，硬件的更换成本非常高。一条生产线万部
，但是严重缺乏灵活性，就像一个人很健壮，但是胳膊腿不灵活。在当今这个创新加速的时代，这种“刚性自动化”越来越难以适应不断缩短的产品生命周期。因为生产什么已经比如何生产重要很多。“人机角力”贯穿流水线百年进化史
在流水线生产的百年进化史中，最大的改变是什么，或者进化的焦点集中在哪里？答案是“人机角力”。人机角力的上半场核心是“将人当机器用，还是将机器当人用”，下半场核心是“人机融合”。将人当机器用，还是将机器当人用？
多年以来，中国制造业持续推进产业升级以寻求竞争力提升，而具体做法就是不断进行生产线的自动化升级改造。但这也使中国制造商逐渐面临“刚性自动化的窘境”，即生产线缺乏柔性、调整力不足，以致影响到市场适应性。“如何向流水线注入弹性”，这是一个现实问题，但办法很多。可以将人当机器用，这在中国工业崛起的前期并不少见。举两个例子：
起家的，技术源于日本，但很难获得日本前沿的流水线自动化技术。要是拼生产技术，很长时间比亚迪是输给日本对手的，但成本优势始终十分明显。自动化流水线的最大优势不就是效率、成本吗？为什么比亚迪输了技术，反而赢得成本优势？只要看几个数据：同样是生产锂电池，日本公司一条生产线亿多元人民币。而比亚迪是雇2000名工人，投资5000万元。流水线上那些昂贵的
，比亚迪大多用人工替代，因为当时中国人工成本远远低于日本，将廉价劳动力和流水线整合起来，用灵活、便宜的半自动化方式，打败全自动化。所以，工业流水线不论怎么规模化、自动化，流程设计也仍有很大操作空间，成本、效率以及灵活度，源于整体设计和综合成本上的考虑。自动化流水线在离散型工业中的实际运用，也面临很大局限，哪怕是最没有技术含量的产品组装，也会遭遇很多灵活性不足的情况。比如富士康组装苹果iPhone，除了考验速度效率，更重要是灵活性、可调整性。
奥巴马总统曾问乔布斯：“为什么不能让苹果iPhone、iPad在美国制造？为什么不能把这些工作机会带回家？”乔布斯给出明确回答：“这些工作不会回来。”一个细节令人咂舌：一次，就在iPhone新款上架销售前几周，苹果公司改进了产品设计，主要是涉及显示屏的设计，这使得此前准备的组装线要彻底重置。新的显示屏到半夜才被送到中国工厂，当夜，工厂领班叫醒了8000名工人。这些工人在半夜12点换班，半小时即到位，将新的显示屏装入机器。仅仅96个小时，这家工厂完成了日产10万台iPhone的工作量。“高效率的人海战术”在一段时期内可以弥补流水线生产的不足，带来特殊的灵活性和可调整性。
可能你曾想过一个问题：如果机器足够拟人化，关节足够灵活，是不是人工就要退出流水线？全自动流水线不就是“无人工厂”的前奏吗？答案未必那么乐观。很多事情不论多么符合逻辑想象，也一定会有很多你我未曾考虑过的现实约束。坦白说来，人机融合其实是“机器换人、无人工厂”逼近极限之后的明智妥协。在这一点上，最近几年的最大教训就是特斯拉。
2018年，通用汽车保守估计可以卖掉超过1000万辆汽车，至少要到2020年，特斯拉电动车的实际产量才能接近通用汽车的1/10。尽管如此，特斯拉已经是美国市场价值最高的汽车公司。投资者之所以看好特斯拉的未来，不仅是特斯拉电动车颠覆了汽车产品形态，更重要是，特斯拉“用机器生产机器”的全自动化技术颠覆了汽车制造业。汽车工业给人的传统印象就是车身在流水线上露出大量零散部件，戴着面罩的工人在那里忙着焊接。而特斯拉工厂被CEO埃隆·马斯克称作“外星人战舰”，里面大量机器人组成的方阵就像有生命一样在自行生产。马斯克甚至说：“不必在流水线周围安排工作人员，否则，这些工作人员会降低生产速度，也就是说生产过程本身就不会有人参与。工作人员只负责维护、升级机器和应对异常情况。”特斯拉正在做的，就是将流水线的自动化程度推向极致。汽车行业的生产速度一般用每秒几英寸来计量，现在汽车生产线的运行速度比人步行的速度慢多了。马斯克想尽办法要使流水线上的自动化机器人加速移动，要使流水线的运行速度达到传统汽车生产速度的10~20倍，甚至要挑战物理学极限，要快到人的感官根本反应不过来。可是，实际情况并不如人所愿。特斯拉工厂的实际产能始终难以放量，以致客户下了订单，可能要等半年才能到货。马斯克将这种延误称作“生产地狱”。那些人工本来可以轻松做好的事，比如给电池贴上玻璃纤维声音减震块，机器人却总是出错。要不就没办法拿起，要不就放错位置。马斯克最后不得不承认：“过度自动化是一个错误，人类被低估了。”
看似有着诸多优势的“无人化的全自动流水线”，在欧美日等先进制造业国家已经是非常过时的东西了。20世纪90年代，很多欧美工业企业已经实现（或者接近实现）无人化流水线，原材料投入进去之后产品很快被生产出来，而且是包装好的，现场只有设备维护人员，完全看不到人工操作的痕迹。
不过，这些企业很快就发现一系列致命风险：必须要有精通各个制造环节和整个工艺流程的生产线维护工程师，来进行全盘掌舵。怎么能让少数几个工程师来掌控整个生产线的命运？如果设备故障，高度自动化的系统会不会更难以修理，导致生产停滞？如果几个熟练的核心工程师决定离职，是不是系统平稳运行就失去保障？如果产品设计出现较大变化，会不会导致这条生产线不能继续使用？如果订单不够，生产线只能开工一半时间，如何处理昂贵的设备折旧成本？更关键是，“生产什么”远比“如何生产”重要，“人机融合”才能保持弹性。
也要兼顾平衡投入产出比。在需要做重复劳动的地方，或者对人工负荷比较大的地方用机器人代替。在精密制造的很多方面，人工的娴熟程度和高超技术，才是最值得信赖的。毕竟，流水线生产的本质是资源最佳配置，效率与弹性同等重要。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉
Mara-pipelines 是一个轻量级的数据转换框架，具有透明和低复杂性的特点。其他特点如下： 基于非常简单的Python代码就能完成
工具 /
低采样速率ADC仍然采用逐次逼近(SAR)、积分型结构以及最近推出的过采样ΣΔADC，而高采样速率(几百MSPS以上)大多用闪速ADC及其各种变型电路。然而，最近几年各种各样的
ADC和ADC的比较 /
简析 /
中实现 stage 块，可以清楚地在 Jenkins UI 界面中显示每个 stage 的任务子集。
系统包括了标本的前处理系统、离线样本的分杯系统、生化免疫检测系统以及大容量标本贮存系统。在全自动生化免疫
设计是一种典型的面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分，在同一时间内同时并行多个该功能请求，大大提高了某个功能的吞吐率
设计的关键点 /
一停机就必须全线停，等你修好了黄花菜都凉了。必须有一套每工位替换的设计。能换机上程序就行。按机器的故障率来说，每100台
设计通常可以在一定程度上提升系统的时钟频率，因此常常作为时序性能优化的一种常用技巧。如果某个原本单个时钟周期完成的逻辑功能块可以进一步细分为若干个更小的步骤进行处理，而且整个数据处理过程是单向
设计 /
之前看一篇论文《A Fast Approach for Generating Efficient Parsers on FPGAs》，里面主要讲的是如何将P4的报文解析通过
量化电路交替工作于采样和放大相。由图 2 所示的级电路的实现原理可以看出，采样相时，各级MDAC 中的运算放大器并没有工作，它的输入、输出
级运放共享电路设计 /
并行技术通常被描述为模型并行，在开源社区中，最著名的两个系统是NVIDIA的Megatron- M和Microsoft的DeepSpeed。
并行 /
型ADC是采样速率从几Msps到100Msps+的首选架构。设计复杂性仅随位数线性（非指数）增加，因此同时为转换器提供高速、高分辨率和低功耗。
型ADC /
【米尔-全志T113-i开发板试用】JPG硬件编码的实现、YUV转换neon加速和对比测试