《電子技術(shù)應(yīng)用》
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與非觀察:中國智能制造的短板在哪里?“未來工廠”是什么樣的?

2021-04-30
來源:與非網(wǎng)

  從概念上來看,智能制造是指具有自感知、自決策、自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過程、系統(tǒng)和模式的總稱。因此,當(dāng)我們談?wù)撝悄苤圃鞎r,應(yīng)該從智能制造技術(shù)和智能制造系統(tǒng)兩個方面入手,這樣便讓智能制造寬泛的概念變得具體起來。

  在與非網(wǎng)4月份專題——《工業(yè)智能智能》中,通過與恩智浦、瑞薩電子、Silicon Labs和Molex莫仕幾家廠商的交流,讓我們對“未來工廠”、中國智能制造產(chǎn)業(yè)有了更深層的理解。

  實現(xiàn)智能制造的“必要技術(shù)”

  在談?wù)摳鲝S商面向不同應(yīng)用領(lǐng)域所推出的智能系統(tǒng)之前,我們將目光先聚焦在智能技術(shù)上。智能制造技術(shù)是用計算機(jī)模擬、分析,對制造業(yè)智能信息收集、存儲、完善、共享、繼承、發(fā)展而誕生的、多學(xué)科融合的先進(jìn)制造技術(shù)。

  Molex莫仕亞太南區(qū)銷售副總裁David Ho表示,如果我們以工業(yè)4.0為概念模型,那么生產(chǎn)各個方面都將被監(jiān)控和測量,通過使用傳感器陣列和機(jī)器對機(jī)器(M2M)接口(通常是一個非常高速的攝像機(jī)),再加上人機(jī)交互(HMIs)、人機(jī)界面(可以采用監(jiān)視器、平視顯示器和智能眼鏡的形式)等方式來實現(xiàn)。持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋循環(huán)將為ML/AI系統(tǒng)提供優(yōu)化生產(chǎn)效率所需的數(shù)據(jù)。

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  Molex莫仕亞太南區(qū)銷售副總裁David Ho

  同時,企業(yè)可以通過以下方式削減成本:

  •  將無功HVAC和照明系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為主動型HVAC和照明系統(tǒng),顯著節(jié)省能源

  • 通過智能監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù),延長設(shè)備使用壽命

  • 部署統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)和無線系統(tǒng),以較低的成本加快安裝速度

  • 采用基于網(wǎng)絡(luò)的移動監(jiān)控,幫助減少差旅和運(yùn)營費(fèi)用

  • 實施嵌入式計算,實現(xiàn)設(shè)備至設(shè)備和設(shè)備到集中控制器的通信,同時分散決策權(quán)并實現(xiàn)近實時響應(yīng)

  在恩智浦看來,進(jìn)入工業(yè)4.0時代,車間不再是一個簡單的流水線生產(chǎn)場所,而是漸漸發(fā)展成了一個相互配合的,具備強(qiáng)大邊緣計算、實時交互能力的龐大系統(tǒng),不僅能提高產(chǎn)能、降低成本,還將催化大規(guī)模定制生產(chǎn)。要實現(xiàn)這樣的工作模式,便需要生產(chǎn)系統(tǒng)能夠融合機(jī)器學(xué)習(xí)能力、強(qiáng)大的視覺、工業(yè)級的實時通信以及精準(zhǔn)的自動化控制。

  對此,恩智浦方面著重對以下幾項技術(shù)進(jìn)行了說明。

  非接觸式人機(jī)交互

  針對人機(jī)交互方面,要求系統(tǒng)具備接受非接觸式指令的能力,包括高效的人臉識別、手勢與動作識別等。

  集中式工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)

  另外,要求系統(tǒng)能夠在單路以太網(wǎng)電纜中支持多個應(yīng)用,基于先進(jìn)的通信協(xié)議,在復(fù)雜的工廠自動化系統(tǒng)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臒o縫銜接,提高數(shù)據(jù)收發(fā)的實時性與帶寬的充分利用。

  分布式驅(qū)動控制

  當(dāng)下的以太網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)⒖煽氐臅r延和信號抖動考慮在內(nèi),對系統(tǒng)進(jìn)行精確的控制。對于分布式的多個設(shè)備實現(xiàn)電機(jī)控制。

  時間敏感型網(wǎng)絡(luò)(time sensitive network,TSN)

  TSN是目前國際產(chǎn)業(yè)界正在積極推動的全新工業(yè)通信技術(shù)。這一技術(shù)允許周期性與非周期性數(shù)據(jù)在同一網(wǎng)絡(luò)中傳輸。TSN的出現(xiàn)更好的服務(wù)時間敏感應(yīng)用及系統(tǒng),保證數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確的時間內(nèi)以最小的時間抖動進(jìn)行傳輸。

  實際上,現(xiàn)在回看各廠商對實現(xiàn)智能制造所需技術(shù)的描述,大家都認(rèn)可其融合的特性,不過也會有不同的側(cè)重點。瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征談到人工智能(AI)的作用,他表示:“眾所周知,工廠自動化等工業(yè)設(shè)備對實時處理能力要求極高,嵌入式人工智能(e-AI)解決方案成為絕大多數(shù)客戶的首選。利用嵌入式人工智能單元使現(xiàn)有設(shè)備能夠使用人工智能進(jìn)行推理執(zhí)行從而實現(xiàn)終端智能化,制造商們可以直接將e-AI技術(shù)集成到工廠設(shè)備中?!?/p>

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  瑞薩電子中國工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征

  Silicon Labs工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mikko Niemi的回答圍繞在系統(tǒng)集成方面?!肮?yīng)鏈運(yùn)行中,系統(tǒng)之間的集成是最大的需求。隨著越來越多的公司希望將自己的庫存降到最低,物料流動的管理變得至關(guān)重要。這就要求進(jìn)行大量的系統(tǒng)開發(fā)工作,這些系統(tǒng)可用于跟蹤制造中所使用的材料如何準(zhǔn)時到達(dá)工廠,以及之后最終商品如何被運(yùn)送至買方。這要求系統(tǒng)之間要無縫集成,并且需要供應(yīng)商們能夠就數(shù)據(jù)交換接口達(dá)成一致。對于這些系統(tǒng)之間的任何交互,網(wǎng)絡(luò)安全都是要優(yōu)先考慮的事項,經(jīng)過驗證的安全數(shù)據(jù)交換機(jī)制不僅在數(shù)據(jù)交換中必須要使用,在數(shù)據(jù)收集和智能設(shè)備管理過程中也必須使用?!彼麑Υ酥v到。

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  Silicon Labs工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理Mikko Niemi

  “未來工廠”的勾畫

  基于對智能制造不同的切入點,實際上基于各家方案打造出來的智能制造系統(tǒng)會有所區(qū)別。然而,當(dāng)我們將所有這些觀點進(jìn)行融合之后,便能勾勒出一幅“未來工廠”的畫卷。

  為了讓大家有更明確的概念,我們從恩智浦官網(wǎng)揭露出的“工業(yè)4.0”實現(xiàn)場景出發(fā):

  在智慧工廠場景下,超低功耗的攝像頭模塊實時監(jiān)控著收件區(qū)域,一旦在監(jiān)控區(qū)域范圍內(nèi)檢測到了人臉,后續(xù)人臉識別、物件識別、手勢識別便會被激活。在演示中,操作員離開推車,并將雙手高舉起來,表示工件已經(jīng)順利運(yùn)達(dá)指定區(qū)域,示意系統(tǒng)可以開始操作。然后便是機(jī)器和系統(tǒng)的交互配合,識別系統(tǒng)進(jìn)入低功耗待機(jī)狀態(tài),等候下一次的工件運(yùn)送。

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  相信看過恩智浦演示案例的人都有一個體會,在“未來工廠”中,人為參與的環(huán)節(jié)將越來越少,更過的工作將由機(jī)器和系統(tǒng)配合完成。

  對于“未來工廠”, Mikko Niemi也進(jìn)行了描述?!拔磥砉S的定義非常接近于幾年前始于德國的工業(yè)4.0的定義。未來將會有越來越多的協(xié)作機(jī)器人,它們將與人合作來更靈活、更快速地制造產(chǎn)品。未來工廠也將擁有更高的靈活性,可以從生產(chǎn)一種產(chǎn)品轉(zhuǎn)向生產(chǎn)另一種產(chǎn)品,也可以確保實現(xiàn)更多的大規(guī)模定制生產(chǎn),從而為最終用戶提供具有獨特功能的產(chǎn)品?!彼v到,“由于智能制造系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要和許多其它企業(yè)系統(tǒng)共享,因此基于云的SaaS(軟件即服務(wù))解決方案越來越多地被采用。相比預(yù)裝軟件模式,這些系統(tǒng)可以支持更頻繁地安裝新的軟件版本。這樣還可使制造商專注于自己的主營業(yè)務(wù),而不用去培訓(xùn)IT員工來管理新的解決方案。軟件供應(yīng)商正越來越多地提供混合模型,其中軟件是在云端的,但是也可以安裝在制造商的私有云中以解決安全問題?!?/p>

  中國的智能制造

  對于智能制造,中國有很明確的指標(biāo):“十四五”期間,中國規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)智能制造能力成熟度達(dá)2級及以上的企業(yè)超過50%,重點行業(yè)、區(qū)域達(dá)3級及以上的企業(yè)分別超過20%和15%。智能制造裝備和工業(yè)軟件國內(nèi)市場滿足率分別超過70%和50%。中國將建成120個以上具有行業(yè)和區(qū)域影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

  在我們的專題采訪中,各廠商也談到了他們對中國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的看法。

  談到中國制造業(yè)現(xiàn)狀,徐征表示:“目前中國的智能制造大體處于電氣自動化+數(shù)字化的階段,正在逐步向?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化+網(wǎng)絡(luò)化階段的轉(zhuǎn)型。大而不強(qiáng)是中國是制造業(yè)的瓶頸?!?/p>

  他總結(jié)出現(xiàn)階段中國制造業(yè)呈現(xiàn)以下特點:

  首先,中國制造業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域眾多,在智能制造轉(zhuǎn)型期間,不同行業(yè)的發(fā)展速度參差不齊,實施的成本和落地的效率也各不相同。

  其次,各個行業(yè)乃至國家仍處于不斷地摸索和嘗試中,目前并沒有所謂的“最優(yōu)路徑”,所以這也要求相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)、產(chǎn)品設(shè)備、終端應(yīng)用等要不斷地迭代升級,推陳出新以滿足快速、多元化的發(fā)展的需求。

  在Mikko Niemi看來,“中國制造商正越來越多地采用智能制造技術(shù)和解決方案。這個階段的特點是制造高端產(chǎn)品和生產(chǎn)更復(fù)雜的產(chǎn)品。采用智能制造技術(shù)的典型行業(yè)包括復(fù)雜電子產(chǎn)品裝配、生產(chǎn)完整產(chǎn)品裝配組件的離散制造,以及用于大型工業(yè)設(shè)備或工業(yè)車輛的高精度零件加工?!?/p>

  他認(rèn)為:“中國工廠的發(fā)展方向主要是從收集的數(shù)據(jù)中獲取有價值的成果,并系統(tǒng)性地利用這些成果去優(yōu)化現(xiàn)有的運(yùn)行狀況或推動產(chǎn)生未來對制造業(yè)的投資。此外,還有許多制造商尚未投資于智能制造,這可能是由于缺乏對其好處的認(rèn)識或者其并非優(yōu)先的投資對象,例如,更愿意投資于新的生產(chǎn)能力而非為現(xiàn)有生產(chǎn)線投資智能裝置?!?/p>

  看完業(yè)界的觀點,其實和中國工信部的定義非常相似。中國工信部明確表示,中國屬于制造業(yè)大國,但非技術(shù)大國,將繼續(xù)位列全球制造業(yè)的第三梯隊。

  當(dāng)然,中國在智能制造的發(fā)展上也不全然都是落后者的姿態(tài)。David Ho便在采訪過程中指出了一些積極的方面?!爸袊茉缇驼J(rèn)識到,實現(xiàn)這一長期目標(biāo)的關(guān)鍵之一是實施相比以太網(wǎng)更高速高效的通信手段,而以太網(wǎng)至今仍然是工業(yè)自動化的核心,許多制造工廠仍然采用傳統(tǒng)的現(xiàn)場總線解決方案作為規(guī)范。隨著5G的到來,中國具有前瞻性的通信基礎(chǔ)設(shè)施正在引領(lǐng)全球競爭力的發(fā)展步伐。這在智能制造領(lǐng)域提供了巨大的競爭優(yōu)勢,因為中國已經(jīng)建立了有效的5G基礎(chǔ)架構(gòu),這為在整個中國工業(yè)基礎(chǔ) (包括智能工廠內(nèi)部的戰(zhàn)略整合) 上實施基于5G的應(yīng)用鋪平了道路?!?/p>

  當(dāng)然,他也指出,為了真正實現(xiàn)工業(yè)4.0和類似概念愿景的目標(biāo),中國應(yīng)該掌握機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning, ML) 和人工智能等不斷發(fā)展的技術(shù)。然后,中國以及全球其他市場應(yīng)當(dāng)滿足數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)檢索的需求。我們現(xiàn)在討論的是TB (terabyte) 和PB (petabyte) 范圍內(nèi)的大量數(shù)據(jù),而云存儲是行之有效的解決方案,但是在“邊緣”或“本地”設(shè)備上處理數(shù)據(jù)卻可以提供更快速,更敏捷的效率。

  實際上,在ML/AI領(lǐng)域,可能不是簡單地說中國向世界各地學(xué)習(xí);我們很快可能就會在這個游戲規(guī)則上逆襲 —— 世界各地要向中國學(xué)習(xí)。

  面向智能制造的解決方案

  來自恩智浦

  時間敏感網(wǎng)絡(luò),OPC UA發(fā)布,工業(yè)PLC

  恩智浦Layerscape LS1028A工業(yè)應(yīng)用處理器基于強(qiáng)大的多核Cortex-A72,集成以太網(wǎng)控制器支持TSN,帶有豐富的工業(yè)接口以及可配置的加密分流引擎。另外還集成了GPU與LCD控制器滿足一定人機(jī)交互的需求,可應(yīng)用于智慧工廠網(wǎng)絡(luò)管理,OPC UA客戶端。

  豐富的人機(jī)交互,機(jī)器學(xué)習(xí)

  恩智浦i.MX 8M Plus應(yīng)用處理器基于強(qiáng)大的4核Cortex-A53,集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元,MIPI顯示與攝像頭接口,并集成了圖像處理單元(ISP)用于圖像處理與圖像增強(qiáng),能夠勝任智慧工廠的動作識別,人臉識別,工廠實時監(jiān)控系統(tǒng)等。i.MX 8M Plus應(yīng)用處理器專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺、高級多媒體以及具有高可靠性的工業(yè)自動化,適用于智慧工廠的人機(jī)交互,圖像識別應(yīng)用。

  來自Molex莫仕

  中國工業(yè)基礎(chǔ)上實施基于5G的應(yīng)用鋪平了道路。然而,5G技術(shù)對突破性天線設(shè)計提出了重大要求,天線設(shè)計需要MIMO技術(shù)以及波束形成和波束控制功能。在這個方面,Molex莫仕在天線設(shè)計領(lǐng)域多年積累的寶貴經(jīng)驗可以發(fā)揮重要的作用。

  mmWave 5G的設(shè)計不僅需要關(guān)注天線,還需要注意天線的饋電、跡線和連接。這些連接器的額定速率必須超過10 GHz。對于每個高頻5G設(shè)備而言,要從每臺設(shè)備上的5G電子裝置獲取信號,需要特別關(guān)注端到端信號的完整性。對于信號完整性的重視,將會決定這些設(shè)備的運(yùn)作性能以及如何利用超高速5G信號。Molex莫仕的產(chǎn)品組合和設(shè)計技能則可以完全滿足這些要求。對于下一代網(wǎng)絡(luò)的無縫部署,精心設(shè)計發(fā)送和接收5G頻率信號的組件是至關(guān)重要的。

  此外,大功率以太網(wǎng)供電 (PoE) 技術(shù)在智能制造的推進(jìn)中也起到了關(guān)鍵性的支持作用。

  來自瑞薩電子

  瑞薩電子的微處理器和微控制器(MCU & MPU)解決方案立足于終端智能,可協(xié)助制造商滿足智能工廠應(yīng)用不斷變化所需的實時性、安全性和連接性需求。

  瑞薩電子RZ/T1嵌入式人工智能(e-AI)解決方案是利用嵌入式AI單元使現(xiàn)有的終端設(shè)備實現(xiàn)智能化,可應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集、存儲、分析、控制等過程中。該e-AI解決方案可以直接嵌入到目前已有的工業(yè)制造裝置中,在終端設(shè)備上通過e-AI預(yù)判設(shè)備是否產(chǎn)生異常,同時將異常預(yù)警上傳至生產(chǎn)管理系統(tǒng),這種邊緣計算能力大大得減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬與功耗,實現(xiàn)了終端設(shè)備的在線智能化。在客戶的實際應(yīng)用中,產(chǎn)品良率提高至99.5%以上。

  面向數(shù)據(jù)安全問題,EtherCAT安全驅(qū)動系統(tǒng)解決方案和RX安全解決方案可以幫助用戶解決相關(guān)問題。

  來自Silicon Labs

  為幫助企業(yè)部署數(shù)字化,Silicon Labs提供諸如Wi-SUN等無線協(xié)議解決方案,它們可以自動建立并修復(fù)傳感器之間的連接。

  在云端交互方面,Silicon Labs通過提供工具和示例代碼來支持基于云的市場,這些工具和代碼可支持無線芯片輕松實現(xiàn)無縫的云連接。Silicon Labs擁有的優(yōu)勢之一是開發(fā)人員可以從同一個來源獲得一組完整的工具。與依賴第三方工具和集成開發(fā)環(huán)境(IDE)的供應(yīng)商相比,這有效減少了潛在的兼容性問題。對企業(yè)數(shù)字化而言,底層代碼具有巨大的潛力。

  同時,Silicon Labs可以為企業(yè)提供廣泛的數(shù)字化優(yōu)勢,當(dāng)中就包括無線連接技術(shù),其可用于通過傳感器對現(xiàn)有機(jī)器設(shè)備進(jìn)行改造或開發(fā)可優(yōu)化工業(yè)資產(chǎn)使用的預(yù)測性維護(hù)解決方案。

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