通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和人工智能（AI），制造企業(yè)可以獲得更高的生產(chǎn)率和更好的信息洞察力，以實(shí)現(xiàn)面向未來(lái)的工廠(chǎng)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）為未來(lái)工廠(chǎng)奠定了基礎(chǔ)，這是一個(gè)智能、互聯(lián)的工廠(chǎng)，隨時(shí)準(zhǔn)備適應(yīng)行業(yè)可能帶來(lái)的任何挑戰(zhàn)。IIoT 需要一種新的思維方式、新的技術(shù)投資、信息技術(shù)（IT）和運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）之間的合作、以及對(duì)數(shù)據(jù)的信心和對(duì)人工智能（AI）的信任，后者將聚集、分析這些數(shù)據(jù)，然后采取行動(dòng)。

對(duì)汽車(chē)原始設(shè)備制造商來(lái)講，工業(yè)4.0的應(yīng)用已經(jīng)有一段時(shí)間了。其它制造業(yè)，尤其是很多中小型制造商，可能需要更長(zhǎng)的時(shí)間才能實(shí)施工業(yè)4.0。但這一天肯定會(huì)到來(lái)。由此得到的見(jiàn)解，將幫助工廠(chǎng)比以往任何時(shí)候都更快、更自信地做出決策。

從遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)，到質(zhì)量預(yù)測(cè)和虛擬調(diào)試，每個(gè)制造商都可以采取一些措施，以確保工廠(chǎng)實(shí)現(xiàn)面向未來(lái)的發(fā)展。利用合適的數(shù)據(jù)，從小處著手，聰明地思考。

連接性與合適的數(shù)據(jù)

“連接性和數(shù)據(jù)采集，是未來(lái)制造業(yè)的關(guān)鍵推動(dòng)因素，”A B B 汽車(chē)、機(jī)器人和離散自動(dòng)化業(yè)務(wù)全球數(shù)字和創(chuàng)新業(yè)務(wù)線(xiàn)負(fù)責(zé)人Václav ?vub 說(shuō)，“我們看到，越來(lái)越多的公司已經(jīng)有了清晰的數(shù)字化計(jì)劃。他們希望成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司。兩三年前，每個(gè)人都在苦苦思考這個(gè)問(wèn)題，數(shù)字化對(duì)我們來(lái)說(shuō)意味著什么？現(xiàn)在，我們正在放緩從試點(diǎn)和概念驗(yàn)證向具有實(shí)際效益的真正項(xiàng)目的轉(zhuǎn)變。”

?vub 說(shuō)，還有一段路要走，才能出現(xiàn)大量的自適應(yīng)制造或自主生產(chǎn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司。目前AI 的應(yīng)用，大多是孤立的，而且規(guī)模較小。預(yù)測(cè)性維護(hù)和質(zhì)量預(yù)測(cè)也有應(yīng)用，但它仍然是孤立的，不能在整個(gè)生產(chǎn)線(xiàn)上或整個(gè)工廠(chǎng)范圍內(nèi)運(yùn)行。

“制造商必須明白，沒(méi)有一刀切的解決方案，” ?vub 說(shuō)，“如果想要實(shí)施并從數(shù)字化中受益，這在很大程度上取決于你現(xiàn)在所處的位置以及你想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。有些人想要一次性實(shí)現(xiàn)所有的數(shù)字化。但最好的方式，是將其分成更小的步驟，以處理更簡(jiǎn)單的任務(wù)。在轉(zhuǎn)向更復(fù)雜或更大規(guī)模的項(xiàng)目之前，先從較小的項(xiàng)目開(kāi)始。”

ABB 全球汽車(chē)裝配集團(tuán)經(jīng)理Patrick Matthews 表示，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，并提取出能夠做出有意義決策的特定數(shù)據(jù)，這可能是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。然而，這是必須要做的。“你必須退后一步，先確定如何處理這些數(shù)據(jù)，”他說(shuō)，“如何分析？誰(shuí)來(lái)分析？你能做一個(gè)算法或應(yīng)用程序來(lái)分析嗎？因?yàn)闅w根結(jié)底，我們的客戶(hù)真正想要的是生產(chǎn)更多的零件，減少人工操作以降低成本。”

為了獲取合適的數(shù)據(jù)，需要深入挖掘制造過(guò)程。Ma tthews 說(shuō)，“有時(shí)候，你必須考慮從你沒(méi)有想到的地方獲取數(shù)據(jù)。例如，多年來(lái)，我們有一個(gè)非常復(fù)雜的車(chē)軸制造過(guò)程。當(dāng)客戶(hù)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，我們可以派人到工廠(chǎng)，只需查看過(guò)程的幾個(gè)部分，就可以快速分析正在發(fā)生的事情。我們想做的是讓機(jī)器自動(dòng)校正。這就是我們即將要進(jìn)入的階段。”

現(xiàn)在，新增一個(gè)攝像頭，模擬人對(duì)部件的檢查，就可以解決問(wèn)題，從而將其提升到另一個(gè)層面。如果單純運(yùn)行機(jī)器，只需要一些數(shù)據(jù)，但如果要想走的更遠(yuǎn)，可能就需要一個(gè)子集，甚至是不同層級(jí)的數(shù)據(jù)。關(guān)鍵是收集到合適的數(shù)據(jù)，理解數(shù)據(jù)，然后使用可以分析數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。獲取有價(jià)值的洞察，為客戶(hù)帶來(lái)有意義的變化。

?面向制造業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用解決方案?

一個(gè)典型的數(shù)字化應(yīng)用， 是機(jī)器人3D 質(zhì)量檢測(cè)（3DQI）系統(tǒng)。該解決方案使用IIoT 連接、配置傳感器的機(jī)器人和深度學(xué)習(xí)算法，可對(duì)在線(xiàn)和離線(xiàn)檢測(cè)單元的制造部件進(jìn)行自動(dòng)質(zhì)量控制。該系統(tǒng)使用一個(gè)3D 白光光學(xué)傳感器，每次掃描數(shù)百萬(wàn)個(gè)點(diǎn)，快速記錄詳細(xì)的幾何和表面數(shù)據(jù)，并與數(shù)字CAD 模型進(jìn)行比較。全面數(shù)據(jù)分析以實(shí)時(shí)方式處理，允許對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的變化進(jìn)行快速反饋。數(shù)字化記錄支持可追溯性，并使用戶(hù)能夠調(diào)整其流程，以防止故障并提高整體質(zhì)量和生產(chǎn)率。

3D 檢測(cè)系統(tǒng)是ABB IIoT 解決方案Ability 組合的一部分，它利用連接性、數(shù)據(jù)分析和人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的決策。在疫情期間，該平臺(tái)的遠(yuǎn)程連接解決方案，C成功幫助制造商維持運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

ABB 的仿真和離線(xiàn)編程軟件RobotStudio 可用于虛擬調(diào)試，并在虛擬環(huán)境中運(yùn)行生產(chǎn)線(xiàn)的數(shù)字孿生。?vub說(shuō)，“去年，我們改進(jìn)了虛擬調(diào)試功能。集成了更多的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，這樣就可以通過(guò)OPC UA連接到你的設(shè)備，連接到你的PLC，包括物理設(shè)備和虛擬設(shè)備。你不僅可以將機(jī)器人的數(shù)據(jù)返回到Robot Studio，還可以將通過(guò)OPC UA運(yùn)行的其它設(shè)備的數(shù)據(jù)，返回到RobotStudio（用于數(shù)據(jù)交換的跨平臺(tái)、開(kāi)源標(biāo)準(zhǔn)）。這意味著您能夠模擬、測(cè)試和驗(yàn)證機(jī)器人單元或機(jī)器人生產(chǎn)線(xiàn)的全部行為。”

尤其是現(xiàn)在，由于疫情影響，越來(lái)越多的公司希望可以進(jìn)行虛擬調(diào)試。這是一個(gè)很好的解決方案，可以遠(yuǎn)程連接，而不需要不斷把工程師派到世界各地。這一趨勢(shì)正在增長(zhǎng)，客戶(hù)開(kāi)始信任這些技術(shù)，因此對(duì)工廠(chǎng)驗(yàn)收測(cè)試（FAT）持更加開(kāi)放的態(tài)度，甚至允許部分驗(yàn)收在虛擬環(huán)境中進(jìn)行。

采用數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬調(diào)試解決方案，利用I I o T連接和數(shù)據(jù)分析，來(lái)仿真虛擬世界中的機(jī)器人單元，以預(yù)測(cè)和優(yōu)化現(xiàn)實(shí)世界中流程的運(yùn)行方式。這種信任，對(duì)未來(lái)的創(chuàng)新異常重要。對(duì)?vub 來(lái)說(shuō)，為未來(lái)做好準(zhǔn)備，意味著更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。“我們不僅從機(jī)器人收集數(shù)據(jù)，還從工藝過(guò)程收集數(shù)據(jù)。這將為客戶(hù)帶來(lái)更大價(jià)值。”

與工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)提供實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程可視性，以識(shí)別瓶頸、預(yù)測(cè)機(jī)器故障、提高質(zhì)量并構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器操作的工作流。

更加智能的傳感器和面向未來(lái)的IO-Link?

對(duì)于巴魯夫美洲市場(chǎng)部經(jīng)理Will Healy III 來(lái)說(shuō)，數(shù)字化進(jìn)程還不夠快。“我從2012 年開(kāi)始做演示，那時(shí)在討論‘在以太網(wǎng)上放更多東西’。這基本上就是在呼吁實(shí)施IIoT，只是那時(shí)還沒(méi)有一個(gè)正式的名字。”Healy 做了一個(gè)有趣的比較，“以人體為類(lèi)比，巴魯夫就像是感官和神經(jīng)系統(tǒng)。我們不是大腦或肌肉的輸出。我們只是在幫助從機(jī)器收集數(shù)據(jù)，幫助用戶(hù)獲得進(jìn)行分析所需的數(shù)據(jù)。”

網(wǎng)絡(luò)是IIoT 技術(shù)的神經(jīng)系統(tǒng)。沒(méi)有這種連接性，什么都不會(huì)發(fā)生。但是對(duì)于中小型公司來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能令人望而生畏。尤其是在資金受限和整個(gè)行業(yè)人才不足的情況下。建議這類(lèi)公司先考察當(dāng)?shù)氐募缮毯妥詣?dòng)化分銷(xiāo)商，請(qǐng)其利用已經(jīng)安裝的技術(shù)來(lái)實(shí)施IIoT。或者聯(lián)系已安裝設(shè)備的供應(yīng)商。他們可能有可用的軟件包。很多設(shè)備現(xiàn)在都有IIoT 功能，只需要打開(kāi)即可。

如今市場(chǎng)上有許多智能的、支持IIoT 的傳感器，它無(wú)需大量投資或先進(jìn)的技術(shù)知識(shí)就可以實(shí)施。對(duì)于中小型公司來(lái)說(shuō)，首先要做的是狀態(tài)監(jiān)測(cè)。這非常容易實(shí)現(xiàn)和理解。狀態(tài)監(jiān)控是對(duì)機(jī)器的一部分進(jìn)行監(jiān)控，以了解其不同狀態(tài)。

最基本的狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)會(huì)檢查每個(gè)狀態(tài)變量是否在閾值范圍內(nèi)，并在P L C 上創(chuàng)建一個(gè)報(bào)警，或者在超過(guò)該閾值時(shí)發(fā)送一條短信或電子郵件。“然后，就可以利用這些數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)或其它類(lèi)型的分析和人工智能項(xiàng)目。” Healy 說(shuō)：“如果你已經(jīng)實(shí)施了自動(dòng)化，那么增加狀態(tài)監(jiān)控等功能的門(mén)檻就很低。如果缺乏這方面的人才，那么你就必須尋找來(lái)自第三方的‘黑盒’或云解決方案。”在選擇自動(dòng)化組件時(shí)，他建議應(yīng)做出明智的決策。

不要選擇你能買(mǎi)到的“最便宜、最簡(jiǎn)單的產(chǎn)品”，要考慮總體擁有成本。你希望在5 年或10 年后，這個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)能做什么？可以購(gòu)買(mǎi)比你當(dāng)前所需求的更多一點(diǎn)的功能，為將來(lái)的成功做好準(zhǔn)備。

H e a l y 說(shuō)：“當(dāng)你選擇設(shè)備，尤其是傳感器時(shí)，如果你選擇智能傳感器，你不僅會(huì)得到開(kāi)、關(guān)量，還會(huì)得到更多關(guān)于機(jī)器的功能、過(guò)程質(zhì)量、過(guò)程中發(fā)生的事情的診斷。選擇智能傳感器和使用I O - L i n k 等開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)，您可以獲得更多過(guò)程相關(guān)的信息。”

通用、智能、簡(jiǎn)單且支持IIoT，這就是IO - Link，一種用于連接數(shù)字傳感器和執(zhí)行器的工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)。從智能氣動(dòng)閥到抓手，超過(guò)300 家供應(yīng)商提供基于I O -L i n k 的智能技術(shù)。He a l y 強(qiáng)調(diào)了互操作性和IO- L i n k 等標(biāo)準(zhǔn)的重要性，它們使機(jī)器制造商更容易實(shí)施新的、經(jīng)得起未來(lái)考驗(yàn)的技術(shù)。

?通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得切實(shí)可行的見(jiàn)解?

如果巴魯夫代表感官輸入和神經(jīng)系統(tǒng)，那么大腦在何處處理所有數(shù)據(jù)并理解它們呢？H e a l y 建議我們考察像MachineMetrics 這樣的公司。“為了從機(jī)器上收集數(shù)據(jù)，可以安裝一個(gè)‘黑盒’。然后就可以通過(guò)A I 執(zhí)行所有的聚合和分析，并提供幫助你做出更好決策的報(bào)告。”在這種情況下，“黑盒”實(shí)際上是一個(gè)邊緣設(shè)備，也是工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的一部分。

M a c h i n e ?M e t r i c s 公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人B i l l B i t h e r 說(shuō)：“我們讓制造商非常容易地通過(guò)連接到工廠(chǎng)車(chē)間網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器本身的邊緣設(shè)備來(lái)捕獲他們的設(shè)備數(shù)據(jù)。通過(guò)連接到傳感器，或者從機(jī)器控制中直接提取數(shù)據(jù)，然后自動(dòng)將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這樣，即使有許多不同類(lèi)型的機(jī)器，但所有機(jī)器基本上傳遞的信息都是一樣的。在那里，我們提供了分析數(shù)據(jù)的工具，從中產(chǎn)生有價(jià)值的見(jiàn)解。”對(duì)于更簡(jiǎn)單的見(jiàn)解，比如了解機(jī)器的容量和產(chǎn)量，都是MachineMetrics 工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)中的現(xiàn)成信息。

用戶(hù)也可以自己豐富數(shù)據(jù)，并可以根據(jù)當(dāng)前的制造類(lèi)型，進(jìn)行特定的配置。該平臺(tái)可以提供一個(gè)完整的流程自動(dòng)化工具，允許用戶(hù)構(gòu)建流程以及自動(dòng)化機(jī)器周邊的流程。此外，還可以將這些數(shù)據(jù)傳送到其它工廠(chǎng)系統(tǒng)，如生產(chǎn)系統(tǒng)和維護(hù)系統(tǒng)。”

這家公司擁有一個(gè)完整的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，研究如何獲取合適的數(shù)據(jù)，并展示可操作的見(jiàn)解，比如刀具磨損。“在金屬切割機(jī)上，這些工具經(jīng)常會(huì)磨損，產(chǎn)生報(bào)廢零件，或者會(huì)斷裂。我們已經(jīng)能夠豐富這些數(shù)據(jù)，以便客戶(hù)能夠理解何時(shí)需要更換工具。一旦數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)情境化，他們就可以使用我們的平臺(tái)來(lái)運(yùn)行自定義分析。”他說(shuō)。

MachineMetrics 在計(jì)算機(jī)數(shù)控（CNC）領(lǐng)域取得了成功，后來(lái)擴(kuò)展到所有離散制造業(yè)。服務(wù)行業(yè)包括汽車(chē)、醫(yī)療器械、重工業(yè)和航空航天。工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)以軟件即服務(wù)（S a a S）的形式提供，每年訂閱一次。這包括所有支持、訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)成功團(tuán)隊(duì)和軟件升級(jí)。I I o T 的力量意味著可以隨時(shí)隨地的訪(fǎng)問(wèn)。

“它是基于云的，所以只要你經(jīng)過(guò)身份驗(yàn)證，就可以在任何地方訪(fǎng)問(wèn)這些數(shù)據(jù)。”B i t h e r 說(shuō)。“在邊緣完成高頻計(jì)算，隨后數(shù)據(jù)會(huì)被發(fā)送到一個(gè)云平臺(tái)，在那里你可以從其它地方實(shí)現(xiàn)情境化。先進(jìn)的算法讓用戶(hù)看到的更深入一些，比如試圖模擬有經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)行人員，他們能聽(tīng)出機(jī)器出了什么問(wèn)題。你可以在A(yíng) I 算法中模擬這一點(diǎn)，然后大規(guī)模部署。這就是我們所做的：讓數(shù)據(jù)可以被訪(fǎng)問(wèn)，然后提供工具來(lái)模擬在這種情況下的人類(lèi)的活動(dòng)。”

IIoT 和AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)收集解決方案可隨時(shí)隨地提供洞察，包括利用率報(bào)告、狀態(tài)監(jiān)控、實(shí)時(shí)生產(chǎn)儀表盤(pán)和停機(jī)警報(bào)。

關(guān)鍵概念：?

■ 為了獲取合適的數(shù)據(jù)，需要深入挖掘制造過(guò)程。

■ 通過(guò)基于A(yíng)I 的數(shù)據(jù)分析獲得切實(shí)可行的見(jiàn)解。

思考一下：?

IIoT 和AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)收集解決方案可以為企業(yè)帶來(lái)哪些好處？

審核編輯：劉清