“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了第一條自研智能制造“實驗產線”；2022年12月，小米13手機發布，精度達0.09毫米，也就是1根頭發絲的直徑。“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理季旭介紹，在亦莊智能工廠，生產效率、產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。
黨的二十大報告提出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。小米集團副總裁顏克勝說：“這讓我們對利用數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）貼片機發出清脆的嗒嗒聲，提示著生產正在火熱進行。
200多個高清攝像頭、8000多個傳感器實時收集著生產數據，工程師打開手中平板電腦的“數字孿生”界面，便可實時監看設備運轉情況。
伴隨著小米13手機量產提速，連日來，小米智能制造部硬件工程部資深總監田真超，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，目前業內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300臺手機的生產線，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之后，小米的代工廠惠州光弘已經完全實現了無人檢測，而且，“漏檢率做到零，誤檢率也做到行業最低。”
“‘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項發明專利。
再難也要闖過數字化這道關
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的科技。”周毅說。
“為減小高速組裝過程中結構振動幅度，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根頭發絲的安全間隙內精確完成組屏動作，“這對工廠的數字化水平無疑是巨大考驗。”
“企業數智化轉型分為自動化、數字化、智能化三個階段，我們的體會是，數字化是目前制造業企業要闖的最大難關。”顏克勝解釋，裝備的數據采集、傳輸、存儲、分析乃至數字孿生，只是數字化的一個方面，全面數字化涵蓋質量管理理論中的五要素——人機料法環，“尤其是‘人’和‘法’（工藝）的數字化，絕對是巨大挑戰。”
亦莊智能工廠SMT貼片產線負責人孫頂對“法”的數字化難度感觸最深。“貼片產線過去需要24小時輪流值班，生產線發生異常時，工程師需要憑借個人經驗去分析原因，甚至要不斷通過人工試錯排查問題。”孫頂說，實現“法”的數據化，要求工程師不僅要把材料性能、貼片壓力、印刷參數、環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驗沉淀并萃取出來，構建成知識庫。
顏克勝回憶，小米把與手機相關的221個工藝全部做了結構化、數字化，“180多人，耗費了大半年時間。不管多難，企業都要闖過數字化這道關”。
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，廠房內裝工作依然在有條不紊地進行。“2023年年底，兩條產線將正式開工。”小米智能制造部項目部總監吳鋒輝介紹，這座智能工廠規劃年產1000萬臺智能手機，產值約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內最先進的工廠還提升了25%，產能提升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過反復驗證的新工藝、新材料、新裝備，在昌平智能工廠大規模鋪開后的表現。
近年來，以蘋果為代表的代工模式，在3C制造業已然成為主流，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？
“不只是業內人士有這樣的疑問，幾大代工企業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，本身有依托數字化、智能化提升產品工藝水平、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、物聯網、云計算甚至兩足仿生機器人等專業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鏈產品搭建的豐富應用場景。
反觀國內主流3C代工企業，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，但在數字化階段，企業卻遭遇了難題——裝備品牌和種類繁多、接口和通信協議無法統一、數據采集不上來……”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，幫助中國制造業提升智能化水平，“黨的二十大報告提出促進數字經濟和實體經濟深度融合，更加堅定了小米做制造業背后智能解決方案和裝備服務商的信心和決心。”
如今，小米已經投資了110家做智能裝備的公司，拉動上下游產品及技術供應商100余家，初步形成了國產制造裝備供給生態集群。去年7月，在科技部指導下，小米牽頭成立了3C制造創新聯合體。“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效率最佳，給代工企業立個標桿，逐步提升手機乃至整個小米生態鏈的效率，再給行業賦能。”顏克勝說。
