总第7期
2016年6月刊
Focus    焦点
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工业互联网在智能制造领域的探索与实践
文/肖祥纯
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工业互联网是物联网、大数据(包括能够自学习的认知计算)、企业级云平台等新一代IT技术与工业系统深度融合形成的一种新的应用生态。工业企业的转型要从自身的条件出发,先在实践中摸索,然后逐渐深入和延伸。转型过程中重要的是要有一个统一、开放和可扩展的架构,为后续渐进的深入和延伸提供平台支撑,这就是工业互联网对智能制造体系的系统支撑。

当前,智能制造热度高涨,石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂、数字化车间,这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年,全国将涌现出一批智能工厂。

一、以工业互联网视角探索智能制造演进

从工业发展的历程来看,蒸汽机技术推动机械化生产的普及,使人类社会进入工业1.0时代;电力的出现推动规模化生产,从此工业进入2.0时代;信息化技术的应用,使得自动化生产成为可能,工业进入3.0时代;而物联网、大数据等新技术与工业技术的深度融合,使得工业进入智慧化的时代,即工业4.0。工业4.0是在个性化智能产品的需求驱使下,并在以物联网、大数据为基础的工业互联网背景下出现的新一代变革趋势。新的变革具备三个特征:

  • 垂直整合(企业内)

各机器及生产线的自控系统、工厂的制造执行系统(MES)、以及ERP等系统的整合,打破信息化系统与自动化系统之间的历史鸿沟,使工厂与企业的生产制造能力得以优化。

  • 水平整合(企业间)

企业内部及跨企业边界的各业务系统之间的整合,使得信息的共享、业务功能的组合可以跨越组织的边界,使价值链的整体竞争力得以提升。

  • 端到端价值链的数字化整合(生态链)

这是实现“智能制造云”的愿景,用户只要提交需求,就可以获得所需的产品,而云端相关价值链各企业的制造与业务能力都以API的方式发布,使得快速柔性组合与安全调度执行成为可能,最大化发挥生态系统的设计、制造、服务等多方面的综合能力

二、工业互联网推动智能制造的“三驾马车”

资产智能管理、工业大数据分析以及物联网,工业互联网这“三驾马车”,是实现智能制造的关键。资产智能管理是智能制造数据的核心来源,通过工业物联网的平台连接了所有人、物与事,然后利用大数据工具来分析已知事件,预测问题,挖掘新知识,协助管理决策等。

  • 资产智能管理是一种强大的数据来源

资产智能管理(AIM)、传统资产管理(EAM)以及资产性能管理(APM)能够实时产生大量数据。资产智能管理无间断地处理制造各个领域生成的数据,包括历史记录数据以及实时质量流程中获得的时域信息。以资产只能管理为例,仅仅通过监测一定数量的设备的实际运行时间来安排预防性维护并不足以成为大数据手段。但是如果用户使用震动分析、热红外成像、流程条件数据、实时位置信息以及在互联网上搜索有关类似设备的失效模式时,才真正涉及到了大数据处理。概括的说,把所有这些资产设备的数据源结合起来,再利用演绎和预测分析等方法对这些数字进行分析时,这是实现智能制造管理关键步骤。

  • 工业物联网平台

工业物联网实现了产品的可溯源,降低了质量成本,而且在流程数字化方面推动了制造业智能化。流程数字化带来的好处是从设计到用户体验,一切都是有数据信息可追溯。这样,制造商不仅可以理解实体产品是怎样设计和制造的,还可以了解用户体验如何以及如何与产品互动。

  • 大数据分析工具

随着数字处理能力的不断提升以及工业物联网平台日益成熟,海量的数据需要被解锁处理,这些与制造流程紧密相关的数据与其他的数据加以融合,应用新的分析工具(例如:图像、视频、地理空间、时间序列、预测模型、机器学习、优化、模拟和统计过程控制等分析工具)对组合后的全新数据模型进行分析,可以根据需求得到不同的分析结果。

三、新华三工业互联网实践

企业动静资产管理、物联平台建设、大数据分析,作为工业互联网的三驾马车,在企业不同阶段的新业务探索时,往往是先单一系统建设,然后集成整合,最终实现系统性的新业务架构。如下,我们阐述了新华三供应链基于工业互联网构建新IT业务的实践。

新华三供应链智能制造生产与监控平台项目涉及供应链试制生产线、外协代工厂,通过大数据、物联网等工业互联网技术支撑,实现新华三制造新模式,完成生产过程智能化、协同制造的探索与实践,该项目改造要实现如下具体目标。

  • 工厂信息必须完整且实时可视,以支持智能制造的多阶段分析需求;
  • 设备自动化,具备接受控制指令修改设备属性能力;
  • 设备维护由3.0时代的定期维护进化成4.0所要求的主动性维护;
  • 互联的供应链,必须支持端到端的全面物联网相联。

1、项目整体解决方案介绍

图1 方案整体技术架构

图2 软硬件功能实施模块

项目方案整体技术架构如图1所示。该项目希望通过协同制造智能监控平台搭建实现如下目标。

  • 实现代工生产厂家的各种生产信息收集与智能化处理。
  • 实现生产制造产品的关键指标统一监控与管理。
  • 实现远程视频、远程技术支持,远程视频管控、远程物流监控。
  • 通过生产过程智能化的工业采集与分析平台建设,实现提升工艺能力,提高生产质量,生产效率。
  • 通过工业大数据分析与决策系统建设实现生产设备的可预见性维护,包括销售数据、售后服务数据、以及用户信息等多维度分析,使用数据挖掘技术,实现对企业数据资源的洞察力。

具体的软硬件功能实施模块建设内容(如图2所示)主要包括以下几个方面。

  • 面向制造能力的协同化制造与精益生产管控平台建设;
  • 生产过程智能化的工业采集与管控平台建设;
  • 工业大数据分析与决策系统建设;

2、新华三供应链智能制造转型实施过程

实施工业4.0转型变革战略路线的主要步骤如下:

第一阶段:M2M(厂内与企业内厂际互联),通过工业物联平台建设实现动静资产管理。

第二阶段:B2B(价值链上所有企业互联),通过工业互联网与生产系统(ERP\MES)整合实现,代工制造新模式实践

第三阶段:D2M(全流程数字化,以数据洞察制造),通过工业互联网实现全流程数字化制造与服务

依据上述理论,新华三将供应链智能制造转型的实施过程,主要划分为以下三个阶段。

  • 新华三生产过程智能化的工业采集与管控平台建设

智能化的工业采集与分析平台的作用是对生产、交付、质量等环节进行实时的监控,该平台使整个生产制造过程更加透明、高效和智能。不仅仅采集加工数据,还需要采集参与生产设备的状态信息与工艺参数。因为生产设备的状态、参数等信息能够让管理人员对生产过程是否正常,是否需要维护保养,是否需要补充物料等需求做出预判。这样做使得对设备的管理更加智能、高效。在该平台上所有工业互联与采集的设备例如:贴片机、回流炉等(如表一所示)可以按照线体3D模型进行可视化展示,点击单台设备即可显示设备状态、关键工艺参数调用或追溯(如图3所示)。

图3 新华三供应链生产设备可视化管理

生产设备

印刷机(DEK)

GEM协议

贴片机(环球)

GEM协议

印刷机(ERSA)

回流焊(ERSA)

选择性波峰焊(ERSA)

SPI/AOI/AXI(TRI)

压接(智展)

优先级

优先

优先

优先

优先

优先

一般

一般

表1 生产设备状态信息与工艺参数采集

  • 面向制造能力的协同化制造与精益生产管控平台

新华三生产模式采用合同制造(Contract Manufacturing),由代工厂直接生产由区域物流中心监控发货。总部的供应链生产的产品主要为预研与试制产品,在产品达到试制阶段时,交由代工厂生产,生产模式可为OEM(Origina●Equipment Manufacturer)或ODM(Origina●design manufacture)。该生产模式满足了人力成本的优化,以及代工生产的专业化。该平台的改造希望实现如下目标。

  • 代工厂生产产品的质量管理与工艺技术指导
  • 多个代工厂与新华三供应链的主生产计划安排
  • 代工厂的KPI指标量化管理以及关键部件的满足度
  • 代工厂生产现状的现场监控。

随着新华三产值与规模的快速增长,对代工生产管理的提出了更加精细化的管控需求。新华三需要通过面向制造能力的协同化制造精益生产管控平台,实现杭州、北京研发,全球代工模式。通过智能平台,实现多地协同制造的产业配置模式。

  • 工业大数据分析与决策系统建设

该系统希望能够实现下面的功能。

  • 采集代工厂的生产的基础数据,通过不同纬度的显示各项生产指标,代工厂的生产质量、交付KPI指标,最终形成不同纬度的信息概况。
  • 通过视频数据采集,实时掌握现场生产情况、实现生产与物流监控。
  • 通过设备状态数据采集、设备工艺参数采集,实现生产智能化。
  • 通过大数据平台分析实现生产质量管理、设备的可预见性维护等创新实践。

四、结束语

基于工业互联网的智能制造转型,将为企业带来全面的业务价值与能力提升,主要集中在加速产品创新,优化生产运营及交付全新服务三个方面。具体而言:

  • 企业具备生产制造的高灵活性和更能适应市场的生产流程
  • 在完善全面产品生命周期管理,企业生产价值链互联互动之后,企业已经具备针对特定用户需求的专业化聚焦能力
  • 提升以价值链为单位的整体竞争能力。通过新的服务与业务模型开创新市场
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