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协作机器人成为行业新宠,中国市场是必争地

PLC入门知识   查阅次数:0   更新时间: 2020-01-08 09:24

2019年12月12日,在工信部节能与综合利用司的指导下,2019年全国优秀节能环保产品技术及示范案例推广应用交流大会在北京成功召开。中国电子节能技术协会副理事长兼秘书长黄建忠、副理事长张恩惠、高级顾问(原信息产业部经运司副司长)高承志、主任胡继民、中国环境科学研究院博士副研究员张艳平等领导以及来自全国各地企业领导代表、专家、媒体记者出席大会。

随着参与的玩家越来越多,柔性制造需求越来越大,协作机器人成为行业新宠。在传统工业机器人市场整体“遇冷”的情况下,中国协作机器人市场销量依然保持较高增速。

传统工业机器人巨头也加大布局。例如,在本月日本国际机器人展上,工业机器人四大家族之一的发那科发布了最新的协作机器人CRX-10 iA。但协作机器人或许还不是结束,协作应用或许是下一个新的机器人行业增长点。

“我们现在看到一个非常明显的趋势,越来越多的企业更加关注应用,而非仅仅关注机器人本身。” 协作机器手臂末端工具(EOAT)供应商OnRobot CEO Enrico Krog Iversen 近日在接受第一财经记者采访时指出,这一趋势要求末端工具足够灵活,可以用一款产品支持大量不同的应用。

协作机器人成行业新宠

太平洋证券总结了机器人发展的三个轨迹,其报告认为机器人正经历从“机器”到人的转变。从历史发展我们可以看到,第一代传统工业机器人,其形态在50年来未发生重大改变;第二代机器人对外界有一定的感知能力,具备视觉、触觉及听觉等功能,例如协作机器人;第三代依靠AI进行规划、控制的机器人,可以根据感知的信息进行独立思考、识别及推理,并做出判断和决策,不用人的干预自动完成,成为生产体系的主体。

协作机器人正是在工业机器人独领风骚后,设计用于人类在共同工作空间中有近距离互动的机器人,与传统工业机器人需要安装安全防护措施与人隔离不同,协作机器人更灵活安全、易编程,可与工人共享工作空间,同时发挥人和机器的优势。

根据高工产研机器人研究所(GGII)数据显示,截至2019年7月,全球协作机器人厂商数量已超过100家。2018年下半年,虽然工业机器人市场整体“遇冷”,但中国协作机器人市场全年销量依然取得近50%的增速,远高于中国工业机器人市场整体增速。

作为协作机器人代表企业,优傲大中华区总经理苏璧凯此前告诉记者,从市场应用来看,除了汽车市场之外,由于3C产品生命周期短、品种多,因此对柔性制造的要求更高;同时和汽车行业不同,众多中小型企业第一次采购机器人,更易操作和学习的协作机器人成为首选。

看到人机协作趋势的除了优傲,还有传统工业机器人巨头。ABB集团机器人及离散自动化事业部总裁安世铭表示,“很多产业包括汽车最后的集成总装系统需要机器人的自动化处理,现在很多都是人力,但是通过机器人推广我们可以提升它的闪避,可以让人站在机器人旁边。同时也需要有这样的能力,比如说让AI帮助你了解操作流程。”

协作机器人的挑战

虽然整体发展速度较快,但协作机器人的总量仍较少。据国际机器人联合会(IFR)发布的《全球机器人2019(World Robotics2019)》显示,2018年协作机器人的年安装量增加了23%,但占工业机器人市场的比例仍然非常低,仅占3.24%。

优傲CEO Jürgen von Hollen指出,当下市场主要面临两大局限和挑战,一个是仍有高达80%-90%的潜在客户还没有听说过协作机器人这一概念,行业仍需要花费很多的时间和精力教育潜在用户。

其次,相较于大企业拥有完备的自动化工程师岗位,对协作机器人落地应用更为了解,一些中小型企业缺乏相应的专业人员,需要更多的人才培训和完善的售后服务才能更好的推动产品落地,企业必须改变自身的沟通方式。

同时,在实际应用场景下,为了节省成本,工厂生产往往一机多用,一台机器人在完成一个应用后经常被安排至其他应用。OnRobot中国区总经理王峰称,“如果不是统一接口,不同的末端工具系统更换起来会浪费很多时间。现在很多EOAT供应商是分散的,抓手是抓手,快换是快换,吸盘是吸盘,视觉是视觉。”

与传统的工业机器人相比,协作机器人的软件接口与相关技术的开发更复杂。王峰告诉记者,“协作应用领域更多的是对软件的要求,只有同时解决硬件、软件问题,才是好的协作应用产品。”因此,通过集成软硬件,提供更简单的编程应用有助于打开协作机器人市场。

王峰指出,希望能成为提供“一站式、即插即拔式”的解决方案供应商,“接口和协议标准都统一后,集成商可以更迅速、高效地提供完整的解决方案,也可以避免产品之间不相容,软件、协议排斥的可能性。”目前,该公司已经完成适配包括发那科、安川、库卡、优傲在内的多家机器人厂商的快换接口,多个品牌机器人可以即插即用该公司产品。

中国市场成必争之地

根据IFR统计,2018年中国仍是全球最大的工业机器人市场,占总装机量的36%。虽然中国工业机器人市场2018年销量首次出现下滑,但年销量连续第六年位居榜首。

汽车行业和3C行业是工业机器人两大下游。去年以来,汽车和3C行业销量的下滑减少了对机器人的需求。

不过,机器人厂商对中国市场非常乐观。根据国金证券统计,四大家族在华产能、产量不断提升(除去发那科由于体制原因一直未在中国生产本体),2018年明显加速。2018年,ABB宣布投资1.5亿美元在上海建设机器人超级工厂,预计在2020年底投入运营,年产能最高可达10万台/年;安川电机常州第三工厂开工,三期工厂合计产能1.8万台/年;库卡上海第二工厂投产,并计划在顺德建设全球第二大制造工厂,2024年投产后产能达7.5万台/年。

国金证券预计,在中国机器人市场一枝独秀的背景下,四大家族在华产能仍将继续扩张,2019-2023年产能及产量将提升到目前的5倍以上。

今年9月,ABB集团董事长兼首席执行官傅赛接受第一财经等媒体采访时表示,短期内该公司面临市场挑战,因此会放缓生产、优化预算,但是这并不会改变长期目标,“同时我们也不会放缓在中国的扩展计划,我们认为中国是非常有潜力的增长市场。”

与此同时,也有中国机器人厂商试图向海外扩展市场。李群自动化董事长石金博告诉记者,正尝试通过参与展会等拓展日本市场,“与日本的企业相比,我们更多看到的是差距。但实际上中国的制造业非常发达,我们也看到中国公司不断地去追上这样的差距,同时作为制造业大国,我们对服务全球市场还是非常有信心的。”

和利时HolliCube荣获2019年全国节能环保优秀推荐产品技术

2019年12月12日,在工信部节能与综合利用司的指导下,2019年全国优秀节能环保产品技术及示范案例推广应用交流大会在北京成功召开。中国电子节能技术协会副理事长兼秘书长黄建忠、副理事长张恩惠、高级顾问(原信息产业部经运司副司长)高承志、主任胡继民、中国环境科学研究院博士副研究员张艳平等领导以及来自全国各地企业领导代表、专家、媒体记者出席大会。

经各地节能主管部门、行业节能协会以及节能环保检测认证机构推荐,经专家审议本次征集推广工作共有 179 家企业申报的产品技术荣获“全国节能环保优秀推荐产品技术”,和利时数字工厂操作系统HolliCube荣获2019年全国节能环保优秀推荐产品技术。

HolliCube是和利时为赋能工业企业实现“数字化生产+工业互联网服务+工业人工智能”而打造的操作级平台系统,聚焦工业过程、生产调度及运维管理,通过大数据和人工智能技术的紧密结合,确保设备始终处于最佳运行状态,进而提高生产效率和产品质量。目前,HolliCube已成功应用于海尔、北控水务等大型项目。

一、产品适用范围

包括流程工业、离散工业、轨道交通、市政设施和工业园区等。

二、产品/技术简述

基于和利时数字工厂操作系统HolliCube,建立智慧能源管理平台,构建海量工业数据采集、处理、存储、汇聚、分析和服务体系,支持利用数字化能力快速提升企业用能效率,探索企业智慧化能源管理的新模式。

基于HolliCube的智慧能源管理平台整体技术设计架构图

边缘计算层在靠近物或数据源头的边缘侧,通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础,采集海量数据,依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成。

能源服务层通过叠加工业模型、数据管理、大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的开放式云操作系统。能源服务层主要有以下三个功能:一是提供工业数据管理能力,将数据科学与工业机理结合,帮助制造企业构建工业数据分析能力,实现数据价值挖掘;二是将大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模型化,封装成为微服务组件,供开发者重复使用;三是构建应用开发环境,借助微服务组件和工业建模和应用开发工具,帮助用户快速构建定制化的工业APP。

能源应用层针对工业场景,通过调用边缘层和平台层的微服务,构建能源监控、管理、分析、决策等系列模型化、软件化的应用,形成满足不同行业、不同场景的能源管理 APP,如能源监控、能源计划、能源计量、能源平衡、能源分析、能源审计决策,形成能源管理平台的最终应用价值。

基于HolliCube的智慧能源管理平台机理模型与数学模型相结合的应用场景

三、适用条件与限制条件

和利时基于HolliCube的智慧能源管理平台适用于各行各业的智慧能源管控场景。对于特定行业或场景,提供针对性的系统解决方案。

四、应用案例

基于HolliCube的智慧能源管理平台提供能源使用、能源分析、能源优化、能源预测等企业内部能源流的全线跟踪分析。采用以机理模型为主,数据训练模型为辅的方式,实时深度优化关键设备的能耗运行参数,使设备处于最优工作状态,达到节能的效果,企业能源管控从粗放式管理模式向精细化、智慧化管理模式转型。基于HolliCube的智慧能源管理平台先后服务于钢铁、电力、水务、化工、电子、新能源、生活服务等各行各业。

以电子产业典型案例说明:

某大型电子产品企业武汉园区用能方面存在:数字化程度低,依靠人工抄表巡检;自动化程度低,人工操作设备;能效分析装置少,用能与能耗分析手段少;对设备的运维缺少标准,依据经验维护设备,易出现漏保和过保现象,影响设备运行与设备使用寿命;园区能源站点分散、人工监管难度大,效率低下。

基于HolliCube的智慧能源管理平台提供能源数据采集、综合监控、能源计划管理、能源计量与实绩、能源分析、能源审计、以及能源决策的综合能源管理方案。建立以能耗设备为基础的机理模型,结合平台的大数据分析工具对设备参数、工艺参数进行在线实时的深度节能优化。该项目价值体现在:节能效果。根据人员分布、天气、时间自动控制厂区照明,节约电能约5%-15%;根据负载调节设备的运行参数和数量,压缩空气节约电能约5%-12%,冰机节约电能约4.6%-9%。综合节能约5%-10%。该企业年度综合能源费用达1.98亿人民币,节约能源成本约1000万人民币。设备管理。平台自带设备管理模块。远程操作代替人工,设备操作效率提升95%以上;设备保养完成情况达到98.6%,设备监控程度约99.8%,设备故障及时发现率99.5%。人员管理。平台人员管理模块分别从作业安全、人员调度管理等角度出发。实施后设备操作作业风险大大降低;平台采用人员园区定位,就近维护等策略,大大降低人员成本。和利时作为国内自动化与信息技术解决方案的领军企业的领军者,依托26年在工业领域实践,将行业经验、知识和技术积累封装为资产模型、机理模型和数学模型,融入基于HolliCube的智慧能源管理平台中,将企业的生产装备、产线、能源计量等数据建立成资产模型,在数字空间重构企业的能源消耗、分析、决策等场景,并用现场数据驱动数字能源模型,实现OT与IT数据的深度融合。

制造业转型题与解:工业互联网还要补精益生产的课

改革开放30多年来,中国经济持续快速增长的根本原因,在于确立了一个适合国情的制造业战略,即利用我国的劳动力优势与市场优势,在全球范围内参与国际分工,融入价值链,成为“世界工厂”。

从历史经验来看,国家经济实力的兴衰和工业化程度有很大关系,大国经济权力的交接是以制造业地位的变迁为基础的。因此中国整体国力和经济竞争力的提升,仰赖于工业化进程与制造业崛起,从而建立起世界上产业门类最齐全、规模最大、配套能力最强的制造业体系。

但经过三十多年发展,近年来中国制造业面临着多重挑战。

一方面,以德国提出工业4.0为标志,全球进入新一轮工业革命与产业竞争快速发展时期。欧美日等先进制造业国家纷纷提出自己的战略新兴产业发展战略,以求在数字化时代抢夺高端制造业的竞争制高点。

另一方面,中国制造业赖以发展的劳动力成本优势,正随着人口结构的变化而逐渐丧失。普通劳动者的工资持续快速上涨,东南沿海地区出现招工难和用工贵现象,导致中国劳动密集型制造业开始新的产业转移,流向东南亚等国家。

制造业作为大国参与全球科技与产业竞争的角力场,利用先进制造技术促进省人、增效、降成本,成为制造业转型升级与持续发展的应有之义,中国不可能错失这一经济结构调整的机遇。

同时,新兴中产消费者对制造产品在品质、功能、设计等方面的要求越来越高,不但要满足基本使用价值,而且要有一定的审美、潮流甚至艺术价值,这是一种个性化的消费体验和心理满足,需求侧的改变倒逼供给侧向产品的高品质、个性化、定制化、快速迭代的方向发展。

因此,2015年国务院发布“中国制造 2025”战略,推进我国从制造业大国向制造业强国转型,习近平总书记在十九大报告中更是强调,一方面要加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;另一方面要支持传统产业优化升级,促进我国产业迈向全球价值链中高端,培育若干世界级先进制造业集群。

在落实这一系列新发展理念和战略中,中国制造业的转型路径逐渐明晰,即通过推动“机器换人”和建设工业互联网为主要内容的工业自动化、信息化改造来促进生产方式的变革,实现智能制造。

机器换人

早在1970-1980年,美国、日本等国就提出了工业自动化的概念,主要是解决工业制造中对人及生产环境造成的不良影响的问题,比如资源浪费、生产不稳定性和变化性等。

由于过去中国劳动力成本低廉,大规模自动化的经济效益并不明显,没有必要大力推动。但是在“用工荒”的冲击下,“机器换人”成为必然,是产业转型的核心,也是发展工业互联网的基础。

工业互联网是指互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。

其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现从单个机器到生产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化。

由此可见,工业互联网的发展是在生产制造过程自动化、信息化的基础上,走向数据化、智能化。

以广东省为例,2014年以来,各级政府相继出台政策推动企业进行技术改造,实行“机器换人”“设备换人”,如东莞市政府在2014年8月相继推出《关于加快推动工业机器人智能装备产业发展的实施意见》、《东莞市推进企业“机器换人”行动计划(2014-2016)》、《“机器换人”转向资金管理办法》。佛山市政府在2015年5月制定《佛山市扶持企业推进机器人及智能装备应用实施方案(2015—2017年)》;广东省政府在2015年7月制定《广东省智能制造发展规划(2015-2025)》。

从政策的推动效果看,2017年,广东省拥有机器人制造重点企业156家,全省工业机器人产量20662台,同比增长50.2%,占全国产量的16%,保有量约8万台。

具体来说,在东莞,2014年9月至2017年1月企业申报“机器换人”专项资金项目共2698个,财政总投资约386亿元,新增设备仪器76315台,项目数和投资额均为广东省第一。

在佛山,2015年-2017年市级财政共安排1.6亿元资金,扶持368个项目,带动400多家规模以上企业开展“机器换人”,应用机器人超过7000台。

在此基础上,2017年开始,广东在全国率先部署、提前布局发展工业互联网,以此作为实体经济和制造业转型升级新的引擎点,通过推动企业数字化转型来实现高质量发展。

2018年3月《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施方案》和《广东省支持企业“上云上平台”加快发展工业互联网的若干扶持政策(2018-2020)》出台,预计通过政策引导,广东将推动一万家工业企业依托平台实施数字化、网络化智能升级,带动20万家企业“上云上平台”,降低信息化构建成本。

“上云上平台”的目的是实现研发设计、生产管控、设备管控、工艺改进、能耗优化、供应链协同等生产制造环节的互联互通以及设备端、管理端的数据打通,这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策,实现生产上下游环环相扣的整合,最终目标是通过分析数据预测需求,预测制造,利用数据去整合产业链和价值链,创造新的知识和价值。

方向探索

随着制造流程和商业活动变得越来越复杂,依靠人的经验和分析,已经无法满足如此复杂的管理和协同优化需求,因此大数据必然在工业领域中兴起。

大数据是工业互联网的一个重要特征,因为在“机器换人”的过程中,自动化设备的控制器会产生大量的数据,随着传感器技术和通讯技术的发展,搜集获取实时数据的成本已经不再高昂,而嵌入式系统、低耗能半导体、处理器、云计算等技术的兴起使得设备的运算能力大幅提升,具备了实时处理大数据的能力。

工业互联网通过对海量数据的采集交换,异构数据的集成处理,机器数据的边缘计算,经验模型的固化迭代,基于云的大数据计算分析,实现对生产现场状况,协作企业信息,市场用户需求的精确计算和复杂分析,从而形成企业运营的管理决策以及机器运转的控制指令,驱动从机器设备,运营管理到商业活动的智能化和优化。

实现工业机器人以及其他自动化设备互联互通,搜集、分析生产数据是被普遍认可的我国发展工业互联网的方向。但工业大数据如何使用,商业价值的挖掘都需要进一步经由市场检验。

因此现阶段还是应该加强工业互联网基础设施建设,尤其是赋能中小制造企业,逐步提高其自动化、信息化的水平,提高生产效率,从中寻找数据利用的新商业模式。

虽然工业互联网还是一个新生事物,但笔者在调研中发现,广东已经有部门企业开始主动利用工业互联网来进行数字化转型,除了应用工业机器人和其他自动化设备外,越来越多地企业,开始引入企业资源计划(ERP)和生产制造执行系统(MES)。

ERP是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化的企业信息管理系统,其主要功能包括供应链管理、销售与市场、分销、客户服务、财务管理、制造管理、库存管理、工厂与设备维护、人力资源、报表、制造执行系统、工作流服务和企业信息系统等。

MES则是通过信息传递对订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。MES需要收集生产过程中大量的实时数据,并对实时事件做出及时处理,同时又与计划层和控制层保持双向通信能力,从上下两层接受相应的数据并反馈处理结果和生产指令。这种生产模式把制造系统的计划和进度安排、追踪、监视和控制、物料流动、质量管理、设备的控制和计算机集成制造接口等作为一体去考虑,以最终实施制造过程的自动化。

MES在解决中国制造企业痛点问题方面具有很大潜力和发展空间。当前制造企业面临的痛点问题主要包括由于生产进度不能及时掌握,设备维修处于被动等待状态,员工技能不足,生产异常时行动缓慢,订单清尾反映慢,生产排单无法到达产线,交货周期太长,造成的订单无法按期交付。

由于员工技能参差不齐,产品切换时间长,智能部门对现场问题反应速度太慢,数据异常无法及时上报,造成的生产效率低下。

由于首件检验流于形式,关键岗位不受控,不良品返工,未严格执行返工流程,客户投诉无法追溯到具体岗位和无料,数据分析不系统,改进效果无法验证,造成的质量问题频发。

由于物料损耗随意,无法根据生产工艺及时调整人员配置,在制品数量庞大,无法快速解决,手工统计生产报表工作量大,时效差,造成的制造成本过高。

比如说,在广东顺德,家电制造业拥有完整产业链的优势,但消费市场对产品品质提出更高要求。中小企业该如何解决工厂效率低,作业现场人员过多,厂内物流距离过长等问题成了当务之急。

实践表明MES系统的应用会促使内部效率会提升,不良品的管控,各个方面的管理都上了一个台阶。对于中小企业而言,拥抱工业互联网,并非是高不可攀,目前有平台供应商已经推出了更为“小、精、轻”的系统租赁服务,每年只需要几万元就可以为企业精准解决生产全流程的痛点问题。

笔者曾经跟广东一家知名MES企业产品经理深入交流,这家精益智能工厂系统化解决方案提供商,主要针对中小制造企业车间现场管理,基于工业互联网、微服务、云计算、物联网、大数据技术架构提供低成本、快部署、易运维的SAAS应用,实现车间数据化、透明化,提高生产效率、减低生产成本、减少物料浪费、加强品质管控。“采用JAWA微服务互联网架构,采用租赁的模式,即租即用,按年付费,这样整体成本很低,企业也能承受,实现低成本、快部署、易运维,这也是工业互联网的魅力所在”。

必经之路

不过需要指出的一个问题是,虽然近年来我国高新技术和战略性新兴产业发展迅速,但其产业规模还不够,劳动密集型制造业仍然是我国工业发展的主体。因为是出口导向,这类企业基本处于全球价值链的中低端,利润率并不高,因此进行技术改造的底子薄、风险大,深入推进工业互联网的难度很大。

加上我国关键系统、软硬件核心技术自主创新能力不足,工业大数据、工业云等工业互联网关键技术,平台和应用仍处于起步阶段、规模小、功能弱,导致不少企业在发展自动化和工业互联网方面抱有疑虑,仍处于观望状态。

虽然工业互联网被认为是新工业革命的基础,但实现需要实践基础。

从全球制造技术的演进过程看,从半自动化的泰勒-福特制到日本丰田的精益生产是一条必经之路,这恰恰是中国中小企业需要走的路,逐步提高自动化生产的比重,加强精益管理。有企业一线管理者对笔者表示,工业互联网的实施应该建立在精益生产积累比较多的基础上。

但从不同行业的企业现状来看,很多在开展精益生产方面还存在不足。这种情况下,即使应用工业互联网,收到的成效也会大打折扣。所以对这些企业来说,要想发展工业互联网,还得先补工业2.0、工业3.0的课。

回顾世界发达国家制造业转型的历史可以发现,日本企业重视组织文化和人的训练,生产的经验和知识依赖于人的积累、运用和传承,因此企业的自动化和信息化建设主要是围绕着帮助人去工作进行的。但近年来,这一理念受到日益严重的老龄化问题的挑战。

德国企业注重设备和生产系统的不断升级,将生产知识固化在设备上,应对劳动力短缺问题的主要策略,是研发更先进的装备和高度集成自动的生产线。

美国作为世界高端制造业的强国,其企业在解决问题的方式中最注重数据的作用,不仅是对数据积累的重视,更重要的是对数据分析的重视,以及企业决策从数据所反映出来的事实出发的管理文化。

此外,移民成为解决制造业劳动力短缺和知识积累问题的重要手段,美国的高端制造业擅长颠覆和重新定义问题,比如说利用工业互联网颠覆制造业的价值体系,利用数字化、新材料和新生产方式(3D打印)去颠覆传统制造业的生产方式。

中国制造业要想在新的全球科技、产业竞争中占据有利位置,生产、管理过程中的自动化、信息化是必由之路。

虽然面临多重挑战,但由于我国已经建立起较为完整的制造业体系,加上网络信息技术基础不断夯实,制造业与互联网融合发展不断深化,为工业互联网的进一步发展打下了良好的基础。

工业互联网本质上还是要依赖企业工业技术的提升和改造,而5G移动通信、物联网、高性能计算、云计算等信息技术的进步,则可以发挥很好的辅助提高的作用。

最后,工业互联网未来发展的另一个瓶颈,就是人才的缺失。工业大数据的分析除了先进的算法工具以外,更重要的是要结合工业场景和应用原理的领域知识。也就是说,数据的分析者,不仅要对智能算法非常了解,还要对生产系统十分了解。

现在企业非常缺的是既懂工业生产,又懂信息化技术的复合型人才,而这样的工业大数据分析人才的培养短时间内又很难培养,这一点需要特别重视,有待于国家、企业以及科研院所等各方合力共同解决。(作者系德国耶拿大学博士)

5G﹢工业互联网,琢磨出“巨轮”

28岁的李新宇,是浙江兆丰机电股份有限公司(下称“兆丰机电”)的零部件质检员,曾经每天的工作是对流水线上的成品进行抽样检查,对抽样产品进行切片、镶嵌、预磨、抛光等一系列工序,凭借肉眼发现劣质品和生产线故障。由于工厂每天产出海量零部件,仅凭人力只能抽样检查。最近,他有了“神器”助力——车间引入了5G技术,质检能力产生了质的飞跃。借助5G技术,可以检查每个零部件,及时发现问题,再小的缺陷也逃不过5G这双“火眼金睛”。

这,只是引入5G后兆丰机电迎来的改变之一。2019年4月,中国电信浙江公司和兆丰机电签署5G战略合作协议,共同打造“5G﹢柔性作业车间”,探索5G在工业信息化中的应用。仅仅半年时间,新技术带来的改变在兆丰机电的园区、车间中已经清晰可见。

5G助力解决智能制造痛点

对于普通消费者来说,位于浙江杭州萧山区的兆丰机电名头似乎并不响亮,但这却是一家地地道道的“实力派”工业强企。该公司是商务部与发改委联合授牌的全国首批百家“汽车零部件出口基地企业”之一,是中国汽车轮毂轴承单元行业的龙头制造企业,拥有3000多种型号的产品,产品销量和出口额均居国内前列,产品远销美国、加拿大、德国、意大利、韩国等30多个国家和地区。

兆丰机电在工业信息化方面始终是一个积极的践行者。多年来,该公司持续投巨资提升企业信息化能力,驱动产线升级,提高产品质量和生产效率。在轴承行业内率先通过机器换人、黑灯工厂,全面推进工厂智能化改造。

但是,随着定制化生产需求越来越多,该公司生产线的灵活性受到了巨大的挑战。在个性化产品需求的驱动下,生产线的调整频率将大大提高。但在传统车间的固定场景中,传感信息与控制指令等的传递大多依赖于有线接入方式,当生产线需要调整时,线缆的重新布置将会耗费巨大的成本和时间。而移动场景如AGV(自动导引车),使用工业WiFi又面临着信号不稳定、带宽受限和可接入终端数量受限等问题,大大影响生产效率。

针对兆丰机电这一痛点,中国电信浙江公司为其特别设计了解决方案——运用中国电信天翼云平台的快速部署、强大的云计算能力以及5G大带宽、低时延和广连接的特性,助力兆丰机电打造“5G﹢柔性作业车间”,打造5G工业数据采集、AGV云边协同、5G智能淬火、5G低时延机械臂、5G AR设计与培训等应用场景。

兆丰机电董事长孔爱祥对于5G非常看好,他希望公司能充分利用5G通信带来的工业互联网和物联网的发展机遇,在现有数字化智能制造的基础上,充分发挥5G高带宽、低时延、高稳定、海量连接等特性,通过基于5G﹢AI的全域数据采集,探索建立全域感知、全局协同、全线智能的5G﹢智能制造工厂。

打造5G﹢智能制造工厂

在兆丰机电的自动化车间,刚刚完成改装的无人运输车正来回穿梭,兆丰机电副总经理付海滨介绍,这些设备由5G系统控制,以前覆盖同样多设备需要上下楼层布置多个WiFi系统,如今,借助5G技术不仅实现一个系统全覆盖,响应速度也从秒级提升到毫秒级。记者注意到,生产线旁边有一个个不起眼的白色盒子,这就是中国电信部署的5G商业终端CPE,通过它控制机组,进而控制无人运输车,网络传输速率理论上达到1.5个G,比4G提升了5到10倍。

部署了5G技术后,兆丰机电在多个领域实现了效能的显著提升,智能制造工厂雏形初现。

工业数据采集数量、质量显著提升。兆丰机电车间里的大量设备原先依赖有线和WiFi,存在信号不稳定、接入数受限等问题,限制了生产线的柔性化改造。目前在兆丰车间实现5G网络全覆盖,实现最多同时接入百万I/O节点,车间机床设备的数据通过5G网络实时上传,连接的数量和质量都大大提升;通过MEC边缘计算实时处理,响应更及时。生产线的部署更为灵活,为车间柔性生产提供了有效支撑。付海滨说:“5G技术让我们更能实时地采集信息,采集的频次也更高,这样设备一旦有故障可以及时知道。”据估算,5G大规模运用到采集方面,设备故障率会有5%到10%的降低。

AGV云边协同助力效能提升。大量AGV的运行,对无线网络的带宽、时延有着非常高的要求。通过云化部署和5G网络,降低AGV成本,实现AGV的灵活调度和控制。据测算,未来5G AGV全面部署后,兆丰车间整体搬运效能提升5%。

5G淬火练就“火眼金睛”。兆丰机电生产轴承的淬火工艺,涉及电压、电流、冷却时间等20多个数据,但凡有一个数据出差错,就会出现不合格产品。如今,与淬火相关的20多个数据全部通过5G网络实时控制,同时部署了基于边缘计算的视觉分析模块,对淬火工艺进行智能分析,从事后检验改进为加工过程直接判定,不仅保证生产安全,同时提高轴承的良品率。目前,兆丰机电现实中的轴承生产甚至达到了实验室运算的理论状态,不再会出现迟一秒碎了、早一秒钻孔伸不进去的状况,轴承的废品率降低到500ppm(注:500ppm为百万分之五百)。

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