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最后更新: 2017-11-23 16:24
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供应商: 中海德(福建)工业设备有限公司 

主营品牌:AB罗克韦尔 ABB beiley 施耐德 通用电气Ge  西门子 发那科 安川  力士乐 霍尼韦尔 穆尔

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工业智能

在工业界也是如此,原本的设备没有改变,在机器端对数据进行采集与分析,会呈现出很多关于设备的洞察,包括目前的运行状态与健康程度,跟其他设备与历史状态进行比较,自主预测未来设备的状态。终,这些信息汇集之后传输回设备端,实现自我的维护和调整,这正是智能化技术在工业界当中巨大的优势体现。

 

那么,目前工业中有哪些不足?如何运用人工智能来弥补?过去我们关注两个方面,第一个是可制造性,运用多种建模手段,如冲压制程等,通过对物理指标的仿真考察规格是否合格,但无论怎样仿真,有些问题还是难以被发现和关注,终导致在仿真中优秀的模型,到实际生产中仍可能会产生次品。第二是生产系统设计,即对于设备综合效率(OEE)的管理和设计、及整个制造系统当中设计的管理,大多数企业会用到仿真软件,但无论怎样设计产线,都很难保持设备零意外停机的无间断运行。主要的原因是设备都有一定的衰退,当衰退积累到一定程度会产生停机,进而生产线停止,后导致过去的数据模型失效。

所以我们会发现,设计建模与实际的生产制造中间存在一个很大的差距,它们之间不匹配,这就会产生忧虑。在过去的生产线中,目标是实现work reduction(怎样减少工作)以及waste reduction (怎么减少浪费),现在worry reduction(零忧虑)成为新的目标,即怎么把生产过程中原本不可见的东西变得可见,从而去管理这些由于未知所造成的忧虑。将设备中所有造成停机、浪费、次品的风险全部加以控制,终实现三个零:零停机、零次品、零浪费,消除生产过程中的忧虑。

 

美国IMS中心在2000年成立时,曾提出“未来智能工业系统”的概念。当时发现每个产品或者系统中都会有上百维的数据,但那时数据并不像现在这么容易提取出来。我们的想法是,基于嵌入式的智能终端,将分析方法进行有效的结合,用Watchdog Agent分析引擎,将信息在边缘端处理之后,传输出当前状态和健康相关信息,再跟运营系统相连接,终通过可视化的服务传递回设备端,传递时间既不过早也不过晚(Just-in-time),从而实现近零停机(near-zero downtime),即任何一次停机都处在预料之中。如此可以对机器进行主动的维护,同时将信息反馈到从设计端到产品制造端的全过程中,实现对设备的改善,终实现信息的闭环。这就是我们当初提出来的设想。

通过这个设想的发展,我们发现当初预见的未来正在变成现实。让我们聚焦到现代工业系统是怎样的?未来智能工业系统会怎样?主要表现在零部件级、设备级、生产系统这三个维度上。

从零部件级,现在关注的是精密性,以及如何通过更加精密的传感器,实现更加精密的动作,那么未来呢?需要具备自预测性和自省性,设备需要精密,但不会一直精密下去,外部原因或者自身衰退都会造成精密性发生变化,这时零部件可以将设备的状态以及能造成的后果反馈给操作者。

从装备的状态角度,现在关注的是性能,以及能否连续生产质量达标的产品。未来更加关注设备的自比较性,自比较性也是对标的概念,麦肯锡在数字化制造的战略当中,提出了这个概念,它既包括设备与自身历史优状态的对标,也包括在不同的环境下,集群内与其他的设备之间的对标。这样可以清晰的了解设备目前状态好坏与否,如果设备状态不好,还可以进一步了解故障在哪发生,以及是哪种原因造成的。

第三个层面就是整个系统,怎样实现大的生产性来提升设备综合效率(OEE)。现在我们主要关注的是系统中各个设备、工序之间怎样配合。配合的概念是指当上游产生了质量误差,及时发现并在下游进行补偿。在这个过程当中,如果有设备出现质量问题,能用其他的途径进行改善,这就实现了具有强韧性的系统(resilience system),即系统内部可以通过协同性的优化,把问题的影响降到小。

以上讲的由零部件、装备到系统的不同层级的角度,为大家展示了未来我们希望的工业智能系统的状态。

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