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產(chǎn)業(yè)資訊

機器主宰工廠這件事,遠(yuǎn)比你想的近

星之球科技 來源:榮格工業(yè)資源網(wǎng)2020-09-20 我要評論(0 )   

充滿金屬氣息的流水線上,十幾個機械手齊齊舞動,霎時間火花四濺——是最典型的現(xiàn)代化汽車生產(chǎn)畫面,經(jīng)常會被電視作為高科技的代表播出的那種。以奧迪在德國的內(nèi)卡蘇爾...

充滿金屬氣息的流水線上,十幾個機械手齊齊舞動,霎時間火花四濺——是最典型的現(xiàn)代化汽車生產(chǎn)畫面,經(jīng)常會被電視作為高科技的代表播出的那種。


以奧迪在德國的內(nèi)卡蘇爾姆組廠為例,就擁有超過2500個工業(yè)機器人,其中有900個專門負(fù)責(zé)點焊作業(yè),每天總共要處理超過1000臺商用車,每臺汽車的點焊大概有5000個,算下來這些點焊總共多達(dá)500萬個。

  

這么多機器加工的點焊,如何確保質(zhì)量?與上下飛舞的機器人焊接場面不同,檢查的過程看起來卻很“笨”:每天將一輛汽車送到18位工程師的手上,用超聲波探測一點一點檢查焊接的質(zhì)量。

  

如此鮮明的對比,恰恰體現(xiàn)了制造業(yè)傳統(tǒng)和未來的那條“分割線”。


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全球車企都頭疼的問題,是這樣被解決的

  

之所以奧迪會選擇1000臺之中只抽1臺,并不意味著人們對于機器加工的完全信任,而是檢查的成本實在太高。1臺車就要18個專家,那1000臺車豈不是需要18000名專家。

  

在赤裸裸的數(shù)字面前,人們只能選擇投入更多前期建設(shè)、維護整個加工過程的穩(wěn)定性,這也是為什么工廠中經(jīng)常有造價昂貴(數(shù)百萬、數(shù)千萬)、恒溫恒濕防震的加工環(huán)境。

  

另外一方面,尤其是像點焊這樣加工數(shù)量眾多的加工項目,機器并沒有大家想象中的“靠譜”,假設(shè)每次點焊加工的失誤率僅為十萬分之一,但一臺車5000個加工點算下來,仍有5%左右的概率會出現(xiàn)失誤。

  

現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)也很能說明問題,根據(jù)市場監(jiān)管總局今年3月公布的數(shù)據(jù),2019年因為車身質(zhì)量問題,中國就召回了33萬輛乘用車。這個數(shù)字在全年超2000萬臺乘用車的總銷量中看起來只算很小一部分,但足以證明傳統(tǒng)汽車制造業(yè)在經(jīng)過上百年的不斷進化之后,仍存在比較明顯的”天花板“。

  

汽車制造技術(shù)和能力止步”天花板“,再加上大環(huán)境因素的影響,讓整個汽車制造業(yè)挑戰(zhàn)重重。去年年底,以在美國建廠的福耀玻璃為采訪對象的Netflix紀(jì)錄片《美國工廠》,在中國互聯(lián)網(wǎng)上爆紅,引發(fā)了廣泛的討論。

  

拋開中美文化、企業(yè)管理制度這些最熱的話題,其實它很好地展現(xiàn)了全球汽車制造業(yè)當(dāng)下面臨的一部分困境——制造業(yè)人工成本不再像之前那么容易下降,機器人技術(shù)不適用于所有場景、而且在生產(chǎn)力之外也帶來了新的挑戰(zhàn)。

  

開篇中奧迪所面臨的問題就非常典型,好在奧迪在一位神秘伙伴“神秘伙伴”的幫助下很快找到了解決方法:在加工過程中引入全新測量的數(shù)值,通過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法,形成一整套全新的質(zhì)量判定標(biāo)準(zhǔn),邊加工邊做質(zhì)量檢查。


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這個解決方法聽起來簡單,但內(nèi)在的創(chuàng)新實在不少,以新增的數(shù)據(jù)為例:工業(yè)機器人是智能化的,以往的質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)往往來自它,例如點焊過程中位置是否精準(zhǔn),機器人是否運動出現(xiàn)故障等等。

  

相對應(yīng)的,實際完成焊接動作的焊槍,卻是非數(shù)字化的,第一步改造的重點就是為這些焊槍加上控制器,并且接入網(wǎng)絡(luò)。

  

除了焊槍之外,解決方案中還引入了焊縫配置、焊接金屬類型、焊條健康狀況等數(shù)據(jù),并利用AI最終找出下一步就是找出規(guī)律——如何才能確保焊接的質(zhì)量。

  

從焊槍中收集而來的數(shù)據(jù),與焊接后的人工檢查數(shù)據(jù)被一同輸入計算機,通過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法的預(yù)測能力,增加其準(zhǔn)確度。

  

單就這個解決方案而言,所需要的能力不小且復(fù)雜:

  

首先是加工設(shè)備焊槍的改造,需要在終端部署一定量計算力和網(wǎng)絡(luò)通信的能力;

  

其次是一條流水線上,數(shù)臺機器人共同作業(yè)時,各自數(shù)據(jù)采集、邊緣計算,最終再將結(jié)果匯總的能力;

  

最后是整體的運維統(tǒng)籌能力,所有機器人的數(shù)據(jù)在邊緣計算處理之余,還得匯總到一起,數(shù)據(jù)匯總的儀表板可幫助奧迪員工直觀查看數(shù)據(jù),并且系統(tǒng)會在檢測到焊縫缺陷或潛在配置變化時提醒技術(shù)人員,以最大限度減少或消除缺陷。

  

協(xié)助奧迪完成這么大一個挑戰(zhàn)的伙伴不是別家,就是全球半導(dǎo)體業(yè)巨頭英特爾。在內(nèi)卡蘇爾姆工廠進行的機器人升級,就是英特爾和奧迪在合作進行概念驗證(POC)試驗。


雖然只是一次試驗,但效果依舊十分明顯。奧迪的生產(chǎn)計劃、自動化和數(shù)字化負(fù)責(zé)人Michael H?ffner就專門表示,通過這次試驗,生產(chǎn)線上勞動力成本降低了30%到50%。

  

更為關(guān)鍵的是此次試驗的內(nèi)容,完全可以作為一種基礎(chǔ)性技術(shù),擴展到汽車生產(chǎn)的其他環(huán)節(jié)中去,如鉚接、涂膠和噴漆等等。

  

橫向拓展能力的基礎(chǔ)主要有兩點,一是英特爾打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時的硬件基礎(chǔ),各種不同的工業(yè)解決方案都是運行在英特爾的X86處理器上,而英特爾X86處理器自身從邊緣到云計算的廣泛布局,讓其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案極具擴展能力。

  

另一方面在于英特爾在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上的提前投入,在奧迪解決方案中,便使用了英特爾的“Industral Edge Insights(下文簡稱IEI)”軟件。這套軟件本身就著眼于工業(yè)中的各種場景,通過與英特爾自身靈活的硬件基礎(chǔ)結(jié)合,幫助客戶更快完成數(shù)據(jù)收集、存儲和分析,降低工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的門檻。


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解決方案拓?fù)鋱D


仍以焊接這個任務(wù)為例,英特爾還和國內(nèi)公司信捷點氣合作,研發(fā)了一款完全通過3D機器視覺實現(xiàn)的焊接解決方案,能夠完成很多以往非智能解決方案無法完成,必須依賴人工的焊接任務(wù)。

  

制造業(yè)的下一步,應(yīng)該是什么樣子?

  

作為決定人類生活水平的前提,制造業(yè)的發(fā)展注定沒有終點只有更遠(yuǎn)的遠(yuǎn)方。這個不斷前進的過程中,最關(guān)鍵的是找到未來的核心趨勢。

  

日本在上世紀(jì)70、80年代瘋狂地將各種機器人技術(shù)引入了機械、電子、汽車為代表的制造業(yè)。時至今日,日本的機器人保有量雖持續(xù)下滑,但仍牢牢占據(jù)世界第二的位置。這背后所對應(yīng)的就是日本對于制造業(yè)發(fā)展的判斷:

  

●一是機器人在完成高精尖的制造任務(wù)時有先天優(yōu)勢;

  

●二是日本是全球少子化、人口老齡化最嚴(yán)重的國家,機器人可以極大幅度解決勞動力問題。

  

問題來了,從當(dāng)下趨勢看,制造業(yè)未來的核心是什么?

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