随着电子产品持续向更小、更快、更复杂的方向演进，用于生产这些产品的制造系统本身也正经历深刻变革。松下Connect正是推动这一变革的核心力量之一。
作为松下集团旗下的企业对企业技术公司，松下Connect提供智能制造解决方案，融合了表面贴装技术（SMT）设备、机器人、制造执行软件、AI驱动的数据分析以及互联工厂平台。
依托"现场流程创新"战略，该公司致力于将人员、机器与生产数据相互连接，从而提升工厂一线的生产效率、产品质量与运营韧性。
松下Connect的技术被广泛应用于电子制造商，涵盖汽车电子、工业设备、医疗器械及消费品等各类产品的生产。
随着汽车、智能手机与工业系统搭载的传感器、处理器及电子元器件数量持续攀升，制造商承受着日益增大的压力——不仅需要以更高精度完成更小元件的贴装，还要兼顾越来越灵活、高混合度的生产需求。
就上述挑战，《机器人与自动化新闻》与松下Connect北美区技术运营副总监Scott Zerkle展开了深度对话。Zerkle长期与采用先进SMT技术的制造商紧密合作，在生产运营、流程优化与制造自动化领域积累了丰富经验。
在采访中，Zerkle阐述了为何AI目前最大的价值并不在于取代工厂工人，而在于通过预测性维护、缺陷检测和更优化的运营决策为工人提供有力支持。
他同时指出，智能制造的下一个重大突破并非简单地叠加更多AI工具，而是实现机器、材料与生产流程之间的数据互通，打造能够从自身生产历史中持续学习并不断优化的工厂。
此次对话还探讨了制造商如何应对日益复杂的电子产品、为何自动化对于高混合度生产至关重要，以及AI、先进传感技术与机器人的融合将如何在未来十年重塑电子制造业格局。
问：现代汽车、工业系统和消费设备所搭载的传感器、处理器及电子元器件数量远超十年前。这种复杂性的提升正在如何改变制造商设计和运营生产线的方式？
Scott Zerkle：从消费设备到工业设备，各类产品搭载的电子元件数量都在持续增加。仅现代汽车而言，就依赖60至100个乃至更多传感器，部分车型甚至超过200个。
这意味着元件数量更多、引脚间距更窄、贴装公差更严苛，远超原有生产线的设计能力。
面对这一局面，制造商正面临多方面挑战。贴装精度与重复性的要求显著提高，过去可以容忍的偏差现在可能直接导致缺陷。
错误的料盘加载或未经验证的换型操作，可能在更多元件变体之间引发真实的生产中断。这也正是为什么越来越多的企业开始强调在作业开始前就对物料和设置进行验证。
问：随着电子元件持续缩小尺寸、提升性能，制造商在SMT组装和PCB生产中面临的最大挑战是什么？
SZ：元件小型化的速度已经超出了旧有生产线的承载能力。我们正在贴装间距以数十微米计的元件，任何细微偏差都可能影响焊点质量。
随着元件越来越小、排列越来越密集，印刷与贴装的精度也必须随之提升，焊膏沉积量与贴装精度需要同步缩放。
这推动了实时动态修正技术的发展——在生产运行中根据实时条件调整贴装位置和焊膏用量，而非从头到尾执行一个固定程序。
印刷、贴装与检测环节必须协同运作，确保缺陷在发生的工序被当场捕获，而不是在之后才被发现。
问：松下Connect提出了"现场流程创新"理念。您认为在未来五年内，自动化与数字技术将如何改变工厂一线的日常制造运营？
SZ："现场"（Gemba）指的就是工作真实发生的地方——工厂生产线本身。我们的目标是将现场发生的一切与能够实时感知的数字系统连接起来，而不是让信息停留在某人脑海中或埋藏在纸质文件里。
未来五年，我预计这一理念将在SMT生产线上呈现两种形态。
一是自动化承担更多换型前的验证工作，在作业启动前自动核查料盘与设置是否与下一个生产任务匹配，而非依赖操作员的个人记忆。
二是更多流程数据被采集——记录熟练操作员的实际工作方式，以便将这些经验用于培训新员工，并对机器本身进行调优。
问：AI正在被应用于几乎所有行业。您认为AI目前在电子制造领域最能体现实际价值的地方是什么？哪些方面的预期又超出了现实？
SZ：目前最具实际价值的应用，是通过机器数据进行预测性维护和缺陷检测，在停机或废料问题发生之前提前发现隐患。
而预期超越现实的地方，则是认为工厂可以完全由AI自主运营——这既不现实，也并非正确目标。AI的价值取决于其所接收的数据质量，而大多数工厂仍在运行各自孤立、互不相通的遗留系统，造成数据碎片化。
真正的机遇在于用AI为一线人员提供支持，让AI承担重复性分析工作，从而让操作员将精力聚焦于那些需要人类专业判断的复杂决策上。
问：制造商面临提升质量、增加产出、应对供应链中断等多重压力。自动化如何帮助企业在这些相互竞争的优先事项之间取得平衡？
SZ：自动化真正的贡献在于一致性——针对那些容易各自漂移的要素，包括人员、机器与物料。
我们将其概括为5M模型：人（Man）、机器（Machine）、物料（Material）、方法（Method）与测量（Measurement）。质量、产出和韧性方面的问题，通常都可以追溯到这五个维度之一的缺口——可能是某位工人状态欠佳、某台机器偏离公差，或是物料短缺未被及时察觉。
能够同步监控这五个维度的自动化系统，可以在偏差演变为缺陷或延误之前加以捕获并实时纠正。当某一环节出现中断，不会波及整条产线，这样的生产线才称得上真正具备韧性。
问：高混合、小批量生产在众多行业中越来越普遍。制造系统正在如何演进，以便在不牺牲效率的前提下应对更大的产品多样性？
SZ：过去，高混合生产意味着必须以较慢的换型速度换取灵活性，但这一局面正在改变。如今，制造商正通过更高程度的自动化与流程智能化来缩小这一权衡差距。
制造商正在投资于更快速、更可靠的产线换型——在生产运行开始前就对物料和料盘位置进行验证。在许多生产线上，切换配置只需选择不同的程序，而无需人工重新配置。
料盘容量管理和提前预警系统同样至关重要，它们能在元件即将用完时及时发出提示，其重要性并不亚于驱动换型的软件本身。
可靠性与速度同等重要。鉴于劳动力短缺、以及越来越难以依赖仅凭经验记忆作业的资深技术员，确保换型一次成功显得尤为关键。
问：松下Connect在多个行业拥有广泛的视野。您认为哪些行业目前在智能制造技术的采用上处于领先地位？其他行业可以从中汲取哪些经验？
SZ：汽车、消费电子和医疗器械等众多行业都在向智能制造技术转型。其中，汽车行业尤为引领了从备货生产转向按需生产的模式转变。
这一理念正在向整个电子制造业延伸——客户期望更短的交货周期，因此生产必须能够快速响应，而不是从库存中直接调拨。
医疗和航空航天领域则对此提出了更高要求，因为缺陷可能带来高昂的监管代价和安全后果，容错空间几乎为零。
对其他行业而言，启示显而易见：应尽快摆脱被动式检验模式，转向实时预测性监控，将偏差作为数据点在演变为缺陷之前加以捕获。
问：展望未来，您认为哪些技术或趋势将在未来十年对电子制造业产生最深远的影响——无论是AI、机器人、数字孪生、先进传感技术，还是其他方向？
SZ：未来十年最大的变革将是融合：AI、传感技术与自动化共享同一套数据，而不再各自独立运行。
如今许多工厂虽然具备这些能力，但往往处于孤立状态——每套系统只能标记自身发现的偏差，却缺乏理解偏差成因所需的上下文信息。
真正的改变将体现在这些系统的连接方式上。制造商不再只是标记偏差，而是能够追溯到根本原因——无论是磨损的零件还是某批次的物料问题——并以此为依据持续优化生产。
从中受益最多的工厂，将是那些能够从自身生产历史中不断演进和学习的工厂，而非那些仅仅投资于最新技术的工厂。
竞争优势的来源不在于采用更多工具，而在于将这些工具连接成一个更智能的制造生态系统。
Q&A
Q1：松下Connect的"现场流程创新"战略具体指什么？
A：松下Connect的"现场流程创新"战略中，"现场"（Gemba）指的是工作真实发生的地方，即工厂生产线本身。该战略的核心目标是将现场发生的一切与能够实时感知的数字系统连接起来，把过去停留在工人脑海中或纸质文件中的经验和数据系统化，从而提升生产效率、产品质量和运营韧性。
Q2：AI在电子制造领域目前最实际的应用价值是什么？
A：据松下Connect北美区技术运营副总监Scott Zerkle介绍，AI目前在电子制造领域最具实际价值的应用是预测性维护和缺陷检测，通过分析机器数据，在停机或废料问题发生之前提前发现隐患。他强调，AI的价值取决于其接收数据的质量，大多数工厂遗留系统各自孤立、数据碎片化，是制约AI发挥作用的主要障碍。AI最适合承担重复性分析工作，让操作员专注于需要人类专业判断的复杂决策。
Q3：SMT生产线在应对电子元件小型化方面面临哪些主要挑战？
A：随着电子元件持续缩小，SMT生产线面临多项挑战：元件间距以数十微米计，任何细微偏差都可能影响焊点质量；焊膏沉积量与贴装精度须同步提升；需要实时动态修正技术，在生产过程中根据实时条件调整贴装位置和焊膏用量；印刷、贴装与检测环节必须协同运作，确保缺陷在发生工序被当场捕获，而非事后才发现。
