近日,智能制造“兩會”——“2021(第十屆)中國智能制造高峰論壇暨第十八屆中國智能制造歲末盤點頒獎典禮”在北京隆重舉行,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廠商寄云科技出席此次盛會,技術總監(jiān)李圣彭發(fā)表了《數(shù)據(jù)流動下的智能制造》演講,以下是主要內(nèi)容:
01行業(yè)背景
兩會期間、十四五規(guī)劃等多次強調(diào)的新基建,其中重要一環(huán)就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。數(shù)據(jù)顯示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在2020年增加值規(guī)模預計達到3.78萬億元。
智能制造的轉(zhuǎn)型驅(qū)動力在哪里?首先政策和法規(guī)帶動了整個產(chǎn)業(yè)升級;第二數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動企業(yè)技術升級;第三柔性化生產(chǎn)等新商業(yè)模式;最后節(jié)能增效是每一個行業(yè)都面臨的一個重要的問題。如何降低成本,如何在競爭激烈環(huán)境下獲得更好回報,始終是企業(yè)關心的重點。同時像安全等問題也是企業(yè)目前面臨的一個痛點。
制造業(yè)最尖端代表半導體可能涉及數(shù)千道工序,需要很多系統(tǒng)對它進行相應的管控,包括良率、SPC統(tǒng)計過程控制,還有R2R這種控制過程的反饋,還有一些設備異常監(jiān)控等。系統(tǒng)很復雜,裝備也很多,自動化程度越來越高。如何在這種情況之下讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的能力來提高現(xiàn)在產(chǎn)品的質(zhì)量、良率、效能,變?yōu)橐粋€強烈的需求。
很多技術為企業(yè)帶來了新的機遇,包括自動化、物聯(lián)化、數(shù)字化、智能化等。自動化像物流機器人、視覺識別、自動化立體倉庫,再到物聯(lián)化像RFID、邊緣智能網(wǎng)關等。這些新設備、新技術為企業(yè)提供了新的方式去改變現(xiàn)狀。
以上這些智能制造或者工業(yè)4.0的一些特點,寄云科技總結(jié)為一個網(wǎng)絡、四大主題、三項集成和八項計劃。
智能工廠最能夠反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎、方向以及效果,寄云從這個角度跟大家去看智能制造。智能工廠從信息系統(tǒng)架構(gòu)上來看核心是CPS,它依靠感知分析、建模、預警預測和優(yōu)化等技術,幫助企業(yè)構(gòu)造一種閉環(huán)的管理,實現(xiàn)數(shù)字化制造、資產(chǎn)優(yōu)化、價值鏈服務等,涉及很多技術。右邊是石化工業(yè)的執(zhí)行邏輯,可以看到裝置很多,又有一次加工、二次加工、三次加工等工序。在CPS體系下,從各個裝置上取相應數(shù)據(jù),并將這些獨立數(shù)據(jù)融合成一個整體,然后通過相應的模型形成預警、優(yōu)化,并反饋實現(xiàn)控制閉環(huán)。
數(shù)據(jù)流動下的智能制造
02智能制造理解
智能工廠就是從四項能力去建設。第一個是全面感知,第二個是預警預測,第三個是分析優(yōu)化,最后是協(xié)同共享。感知會用到IoT技術,還包括數(shù)據(jù)分析、規(guī)則引擎等;預警也會用到深度學習、強化學習、機器學習相應算法;分析優(yōu)化也會用像CN、RN等相應的算法;協(xié)同會用云技術幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動流轉(zhuǎn),然后達到這種智能化的轉(zhuǎn)變。
智能工廠不是一個個體,一定是一個生態(tài),有上游、有下游。從整個生態(tài)來看,工廠不僅要關注自身,還要關注上下游協(xié)作。因為有了上下游的交互,就有了生產(chǎn)方案的一種彈性。比方說訂單的排期、增加、刪減等,會讓企業(yè)本身要做一些變革。所以,智能工廠不是一個技術的堆疊,而是關系到產(chǎn)業(yè)鏈自身、業(yè)務智能化、人員組織結(jié)構(gòu)等多維度建設。智能工廠是一個管理與技術的深度融合,同時也是管理和技術的一種變革和創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)流動下的智能工廠這個業(yè)務場景會給傳統(tǒng)工廠帶來運營方式的轉(zhuǎn)變。首先是工廠技術專家、工程人員的知識積累、直覺經(jīng)驗很難用數(shù)字去表述,通過數(shù)據(jù)的手段去探究、反映或者具體化這種經(jīng)驗和知識,一些原來靠直覺去判斷的東西,可以轉(zhuǎn)化成科學決策。第二工廠可以實時獲取OT/IT數(shù)據(jù),打通數(shù)據(jù)孤島,形成數(shù)據(jù)共享,達到扁平協(xié)作目的。第三最早大部分的維護維修,是計劃型的模式,現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)積累、統(tǒng)計、算法,能夠去預測未來的設備變化,實現(xiàn)從被動的事后反應向主動的預知反應轉(zhuǎn)變。
基于CPS的智能工廠包含OT和IT兩個大的層面。從左邊去看,傳統(tǒng)方式都是從設備去獲取相應的數(shù)據(jù),然后通過SCADA的這種上位機來對數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,然后再到MES層進行相應的操作,把相應的結(jié)果反饋給經(jīng)營管理層。新一代智能工廠通過建設云平臺在邊緣層、生產(chǎn)層把數(shù)據(jù)抽取上來形成統(tǒng)一,再利用機器學習等算法能力,實現(xiàn)像產(chǎn)品質(zhì)量、設備運營效率等微服務的應用,并能夠快速在廠內(nèi)各個層級復用。
數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)下的智能工廠典型的應用場景可以概括如下:車間控制塔是必備的,也可以稱之為運營管控中心,通過它可以一目了然的去管控全局,包括產(chǎn)線設備間、工人工作、業(yè)務運營等狀況。第二通過數(shù)據(jù)獲取、總結(jié),可以形成綜合計劃和數(shù)字調(diào)度,同時可以對機器進行網(wǎng)聯(lián),然后對庫存、物料做數(shù)字化實時監(jiān)控、自動評估,并基于此實現(xiàn)數(shù)字化的智聯(lián)管理,以及根因分析等。
我們通過國外某能源公司來了解智能工廠,該工廠通過流程、人員、技術三個層面的協(xié)作,使工廠業(yè)務實現(xiàn)靈活和敏捷。這種效果建立在智能操作、智能資產(chǎn)管理、數(shù)字化產(chǎn)品及供應鏈、數(shù)字化的工作及互聯(lián)工人等微服務應用基礎上,而一個統(tǒng)一的、敏捷的數(shù)字化架構(gòu)是承載這些應用的根本。
這種數(shù)字化架構(gòu)涉及到很多技術:
首先就是數(shù)字主線,實時反饋物理場景跟虛擬平臺之間的關系;可以仿真各個工藝流程的各種應用;基于機器學習對產(chǎn)品性能做預測,包括質(zhì)量調(diào)優(yōu)等;實時應用包括對設備和生產(chǎn)狀態(tài)進行監(jiān)控、缺陷提取等;同時可以對過程中的數(shù)據(jù)做優(yōu)化和一些實時計算。
第二個會用到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術。對物理資產(chǎn)做全生命周期的管控,在全過程能實現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化的閉環(huán)。
第三個是數(shù)據(jù)科學,用大數(shù)據(jù)的方式去找到數(shù)據(jù)規(guī)律,找到為什么出現(xiàn)這個問題,如何用數(shù)據(jù)去解決問題,數(shù)據(jù)還要支撐為何如此決策。用寬數(shù)據(jù)分析我怎么樣去改變它。通過業(yè)務洞察力和客戶洞察力,找到需求的交叉點,洞察力是解開隱藏在業(yè)務和客戶需求交叉點中的價值的關鍵。
最后是5G,它讓整個通訊變得更容易、更快,因此遠程協(xié)同研發(fā)會變得更容易。在低時延之下,可以實現(xiàn)毫秒級的掃描預警;同時可以實現(xiàn)裝備的大批量數(shù)據(jù)回傳,幫助企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)方式和服務方式的變革。
數(shù)據(jù)流動下的智能制造
03技術構(gòu)成
數(shù)據(jù)流動的智能工廠構(gòu)建中,首先核心是CPS系統(tǒng),它是構(gòu)建物理空間與信息空間中的人機料法環(huán)等要素的相互映射,實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)的資源配置和迅速響應和迭代,讓系統(tǒng)跟物理實體變得更加友好的互動,實現(xiàn)三維展示、專家協(xié)同、遠程監(jiān)控,幫助用戶實現(xiàn)感知和洞察的能力、學習與認知的能力、規(guī)劃與執(zhí)行能力。
寄云科技認為構(gòu)建一個好的CPS系統(tǒng),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是不可或缺的。構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),定量指標非常關鍵。類似兩會期間提到的糧食產(chǎn)量、GDP提升等一系列相關的經(jīng)濟指標。大師彼得德魯克也說過,如果你沒辦法衡量它,你就沒辦法管理它。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域,ISO 22400標準其實非常實用。然而,在大多數(shù)的傳統(tǒng)MES 系統(tǒng)給予這些指標的關注不夠。我們把它歸成四類,生產(chǎn)性能、設備可靠、工藝、質(zhì)量。此外,系統(tǒng)和應用對這些指標進行一一數(shù)據(jù)建模才是最重要的。
這種指標和應用的映射構(gòu)建準則,我們總結(jié)了八個。
關鍵性能指標KPI的定義非常重要,首先它能夠體現(xiàn)價值驅(qū)動;第二是可量化,第三關聯(lián)功能層次模型,第四是關聯(lián)設備層次模型。
對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的構(gòu)建,可以參考寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,它覆蓋了邊緣端,到邊緣物聯(lián)網(wǎng)平臺,數(shù)據(jù)治理平臺,到數(shù)字孿生平臺,有全流程的數(shù)據(jù)生命周期平臺,幫助客戶實現(xiàn)應用和系統(tǒng)的構(gòu)建,幫助客戶管理數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。
物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)全過程的遠程監(jiān)控,還能對異常行為采取行動規(guī)避風險。
數(shù)字孿生這種數(shù)字主線能力幫客戶從建廠時,就實現(xiàn)相應的模擬,達到規(guī)避未來建廠過程異常所導致的成本失控。
數(shù)據(jù)分析結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術,可以對生產(chǎn)質(zhì)量、裝備可靠性做全過程、閉環(huán)過程控制:采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、可視數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、反饋,全流程數(shù)據(jù)能力進行相應的管控。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的特點寄云認為有以下幾個:
第一是一個大數(shù)據(jù)和微服務應用開發(fā)的一種框架,解決原來煙囪式的應用導致的功能重復,還有一些數(shù)據(jù)隔離的問題。
第二是一個基于規(guī)范的數(shù)據(jù)開發(fā)的應用。現(xiàn)在很多的應用會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)都不是統(tǒng)一的。那如何管理一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù),讓應用能夠把數(shù)據(jù)規(guī)范起來,形成數(shù)據(jù)對象,這需要一個平臺來承載它。
第三如何去建一個更好的模型,包括對很多應用指標進行相應的建模,需要用到很多原來傳統(tǒng)應用系統(tǒng)里的數(shù)據(jù),如何去對數(shù)據(jù)進行追蹤,需要用一個平臺更好的去規(guī)范。
第四肯定還要有一個低代碼的開發(fā)平臺來更快速的去構(gòu)建應用,提供很多可視化的工具,包括一些低代碼的微服務應用,還有一些像用戶管理、單點登錄、門戶等一些通用性的組件需要封裝進去,降低開發(fā)和交付難度,提升交付效率。
第五構(gòu)建機器學習分析建模平臺,封裝幾百種的算法和模型,采用畫布式、拖拽式進行數(shù)據(jù)建模,步驟之間都是可視的,更快速的通過工具構(gòu)建需要的模型。
最后一定是一種分布式的、層次化的部署,要支持邊云協(xié)同:在云端進行模型訓練,把訓練好的應用和模型快速的傳遞到邊緣,在邊緣層來進行實時的反饋和應用,實現(xiàn)邊云協(xié)同。
寄云科技的優(yōu)勢首先是對行業(yè)有深入的了解,有行業(yè)專家提供基于行業(yè)的理解;第二,行業(yè)理解業(yè)務有完整的IIoT平臺將之轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)問題,幫助數(shù)據(jù)科學家進行相應的建模;第三,有很好數(shù)據(jù)分析能力。這三種能力是構(gòu)建一個好的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺必備的素質(zhì),寄云在這三點沉淀了很多年。
數(shù)據(jù)流動下的智能制造
04經(jīng)典案例
寄云幾個經(jīng)典的案例分享。
第一個是寄云為彩虹集團提供生產(chǎn)質(zhì)量的溯源和預測分析。彩虹集團某產(chǎn)線生產(chǎn)手機蓋板玻璃,加工工藝復雜,會經(jīng)過很多道工序,其中很重要的一個質(zhì)量挑戰(zhàn)是翹曲,就是玻璃在一定面積內(nèi)不平整,而翹曲又關系到很多道工序,以往很難精確追溯翹曲的源頭,靠人工的方式大概需要四到五周。寄云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對全流程工藝數(shù)據(jù)進行分析,形成一個虛擬量測的模型,把時間從四到五周縮到三到四天,并可以預測某參數(shù)發(fā)生變化時候,會不會在幾小時之后影響產(chǎn)品質(zhì)量,從而總體良率提高百分之三到五。
第二個是生產(chǎn)績效指標分析和優(yōu)化,是寄云給麥格納·格特拉克工廠做的。項目通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺采集數(shù)據(jù),構(gòu)建工藝流程監(jiān)控、關鍵指標監(jiān)控,覆蓋設備端、工廠層、產(chǎn)線層到集團層等不同層面的指標。最后的效果是每一條產(chǎn)線減一人,OEE指標從83%提升到92%,然后MTBF優(yōu)化了6%,效果非常明顯。
第三個是生產(chǎn)運營決策分析,寄云給一個大型能源集團做的,其下轄兩百多家企業(yè),企業(yè)之間系統(tǒng)不互通,集團無法做到實時掌控每個企業(yè)資產(chǎn)分布、應急指揮、風險管控、關鍵設備運行狀態(tài)等。通過寄云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚還有數(shù)據(jù)分析能力,集團構(gòu)建了生產(chǎn)指標、工藝告警等一系列的微服務應用,用以監(jiān)控實時狀態(tài),還有危險源的分布和應急指揮、應急預案、應急響應。
第四個是寄云和騰訊云合作的多地市工業(yè)云平臺,就是幫助各地市構(gòu)建地市工業(yè)云,服務各地市中小型企業(yè),通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)資源的在線交易,打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài),降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度和成本,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。
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原文標題:數(shù)據(jù)流動下的智能制造
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