质量是制造业企业的生命线，而质量依赖于可靠的装备和先进的工艺。装备承载工艺，工艺引导装备，两者不可分割并且会相互促进。因此智能制造的首要落脚点就应当是从根源上提高制造工艺环节的质量。
目前很多制造工艺过程仍属于开环控制，即使是高度自动化的机器人产线，其加工过程和质量都不是完全可控，单机的误差累积和多机间的相互影响都会影响质量。同时，生产制造趋向多品种的背景下要求生产更加柔性化、智能化。因此工艺智能的重要性日益凸显。
蕴硕物联是36氪持续关注的智能制造科技公司，公司专注于焊接工艺智能化，产品包括焊接工艺AI算法引擎、工艺过程镜像系统、数字化工艺驾驶舱以及智能物联网硬件等。近期公司推出了焊接工艺低代码可视化分析平台，该平台可以进一步降低AI在焊接工艺领域应用的门槛，增强工艺人员的可参与性。
焊接是一个多物理场耦合的非线性金属加工过程，如何做好焊接质量在线评价和实时控制是焊接工艺智能化的关键。又因为焊接工艺过程是很难直接观测的，所以通常利用过程信号对焊接情况进行间接判定。而如何建立优异的机理模型，将监测到的电流和电压等信号与焊点质量之间建立关联，是实现焊接质量实时评价的关键。通常建模方式分为特征建模（分为时域特征建模和图形化特征建模）、非特征建模和物理建模。
蕴硕物联推出的焊接工艺低代码可视化分析平台有采用图形化特征建模方式。图形化特征模型的表现能力非常突出，也有多种类型，比如根据电压和电流建立的U-I相图、基于电极位移信号的雷达分析图等。下图即为蕴硕物联可视化平台提供的U-I相图。（数据来源于蕴硕物联产品试用提供的样例数据，以下皆同）
U-I相图
焊接工艺质量研究人员可以根据相图的特征（图形周长、面积等）来判断焊接过程是否合格或者是否发生虚焊和飞溅等异常情况。
该平台还提供了时频域分析模块、概率密度分析模块以及熔滴过渡周期分析等模块，在时频域分析模块中，工艺人员可以通过观察特征参数曲线的变化来判断焊缝质量，判断是否发生气孔、塌陷等焊缝缺陷。在概率密度分析模块内，平台提供了电压（焊接弧长）、电流、气体流量、送丝速度、焊速等各类特征参数的概率密度分布图，根据分布情况可以推断焊接过程的稳定性，得出工艺参数进一步优化的可能方向。通过熔滴过渡周期分析模块提供的特征参数数据特点来判断与之关联的熔滴过渡过程，进而分析焊接过程中是否可能出现断弧、劲缩等异常情况。下图分别为电压特征分布的时频图、概率密度分布图。
电压时频图
电压概率密度分布图
总而言之，蕴硕物联的焊接工艺低代码可视化分析平台提供了丰富的图形化分析工具，是一套包含从数据分析、质量评估、到报告总结的整体可视化交互式分析解决方案，可以帮助工艺专家更加直观方便地查看焊接过程物联采集数据的参数曲线、更高效地评判焊接质量并建立焊接过程数据标准可视化评价体系。
更为重要的是，工艺专家可以自定义参数配置（包括）和特征提取对比，结合焊接过程中的信号变化提炼出最佳工艺参数，如此一来用户可以让自身积累的工艺经验以数字化的形式沉淀在软件之中，根据实践持续优化机理模型。此外，蕴硕物联推出的低代码可视化平台开放云端功能，意味着焊接工艺智能算法在过去本地单机版的基础上提供云端服务。36氪预计此举也将有利于蕴硕物联将分散的焊接工况工艺数据积累下来，形成一个云端焊接知识库，如此一来优秀焊接经验也将可以共享起来，基于特征的机理模型将得到极大丰富和完善，云端的数据算法将可以指导各处客户实时的焊接工况和工艺规划。
蕴硕物联推出焊接低代码可视化分析平台的基础是自身研发的多款焊接机理模型，模型包含气保焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢质量判定模型、TIG焊铝合金AI模型、激光复合焊机理模型以及搅拌摩擦焊（FSW）等多种焊接工艺机理模型。
蕴硕物联机理模型
蕴硕物联机理模型
以薄板焊接中的电阻点焊为例，机理模型利用合格焊接参数作为训练数据，通过AI算法学习并建立各影响焊点质量因素与最终焊接参数之间的关联。模型可基于不同层板材材质、厚度等组合因素来预测最优焊接工艺参数，帮助企业实现焊接质量的在线监控和实时控制，逐步降低对传统事后抽检的依赖程度。在已应用的实际场景中，蕴硕物联可将焊缝质量终检合格率由原90%提升为99%左右。
算法模型的性能依赖于数据的积累量，因此持续沉淀积累的工艺数据将不断加强工艺智能软件自身的技术壁垒。蕴硕物联已在船舶、轨道交通、汽车等多个工业场景共积累了PB级别的工艺数据量，并形成了焊接经典缺陷识别知识库。
业务进展方面，由于焊接是工业领域最为通用的加工工艺之一，蕴硕物联可以快速实现产品的标准化和规模化拓展，公司目前已经在多个行业拓展客户，行业覆盖航空航天、船舶、汽车、轨道交通、家电、工程机械等。蕴硕物联的智能化技术将以SaaS形态交付给设备使用企业、设备制造商以及设备集成商。对于装备制造企业来讲，配置智能化软件将使得自身从单纯提供硬件产品转变到同时交付软件和硬件产品，有利于提高自身客户粘性，加强自身技术壁垒。对于设备集成商来说，智能化软件有利于缩短客户产线调试周期，减轻自身交付压力。
36氪认为，从技术发展逻辑上看，未来会有更多的新型工业软件深入到制造的物理过程中，这些软件通过工业物联网技术将物理过程映射到数字空间中，同时通过AI 物理机理模型去指导、优化实际的制造过程，如此通过实时的过程数字孪生来驱动业务。
从商业逻辑上看，工艺智能化的规模可扩展性较强。此外，我们曾在《智能制造走向深水区》中强调技术的经济性和易用性是决定技术能否大规模应用的重要因素。比如企业能否直接获得一个包含AutoML平台在内的产品方便日后自己训练模型，软件是否支持低代码开发？这些因素都可能影响企业是否选择新方案。蕴硕物联通过低代码等手段可以增强产品的易用性，降低交付压力，将加速AI技术在制造业的应用部署。
36氪将继续关注蕴硕物联，也欢迎其他专注工艺智能化的公司与我们交流。
参考资料：
蕴硕物联公司官网
夏裕俊,李永兵,楼铭,雷海洋.电阻点焊质量监控技术研究进展与分析[J].中国机械工程,2020,31(01):100-125.
《智能制造走向深水区》
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