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你与智能工厂可能只差一个AI

   日期:2020-06-17     来源:工控之家网    作者:工控之家    评论:0    
核心提示:伴随全球制造业格局的变化以及中国制造业的崛起,数字化、大数据正在开启新的篇章。这也意味着许多的企业正在面临转型,摆脱传统的制造方式,升级为智能的制造方式,而智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经成为制造业转型升级的主旋律。2020年

伴随全球制造业格局的变化以及中国制造业的崛起,数字化、大数据正在开启新的篇章。这也意味着许多的企业正在面临转型,摆脱传统的制造方式,升级为智能的制造方式,而智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经成为制造业转型升级的主旋律。

2020年一场突如其来的疫情,使得不少制造企业都面临着生产难题,如何保证人员安全同时又快速高效复产复工成为制造业复苏亟须思考的重点。而对智能工厂来说,这些难题却迎刃而解。

在这种情况之下,智能工厂再度成为行业关注的焦点。让很多制造企业把眼光投向了智能制造,希望借助智能化生产,提高运行效率,降低对人工的依赖。可以说,疫情成为了中国工厂加速智能化的催化剂。

当下,很多企业都在规划建设智能工厂。那么,智能工厂的规划要考虑哪些核心要素?如何才能让智能工厂这一目标触手可及?今天,我们就以当下最热的口罩生产线为例,一起来探讨下。

为“智”造打开新“视”界

工业4.0离不开智能工厂,而智能工厂的建设离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段之一,相当于人类视觉在机器上的延伸。作为智能工厂中至关重要的一环,机器视觉正与人工智能更加完美地融合,带来更加可扩展的自动化应用,以帮助企业实现更多人力资源的释放与转移。

作为工业生产不可或缺的环节,质检工序往往是制约效率提升的瓶颈。原因在于,传统人工目检的方式不仅存在人力成本高、检测标准不统一等弊病,检测精度也会随着质检工人疲劳度的增加而大幅降低。为了应对这一挑战,许多企业正开始尝试在生产线中运用基于人工智能(AI)的工业视觉技术来提升品检的效率与精度。

例如,以目前许多企业都在生产的KN95/N95口罩为例,在实际生产中,口罩在出厂前需要接受表面异物、鼻梁线和海绵条平整度、以及封边宽度和耳线的点焊状态等方面的检测,保证产品符合标准,以确保口罩能与面部保持良好的密合性。

为此,汇川技术提供了一种基于英特尔® 酷睿™处理器,兼具AI与高性能边缘计算能力的视觉控制器平台 KINOVISION,帮助 KN95/N95 口罩企业进行自动化缺陷检测。

在实际应用中,检测量达到了每分钟检测150件,准确率达99.98%,并在平均每条生产线减少2-3名检测人员的情况下,仍可实现7x24小时无间断生产,在提高检测效率、保证产品品质的同时,有效降低了人工成本。

从这个案例中我们可以看到,机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点。

作为智能制造领域采集和处理生产信息的关键技术,基于 AI 的工业视觉技术表现出了巨大的优势。一方面,它避免了依赖人工而存在的弊端;另一方面,极大的拓展了生产环境和生产条件,无需近距离接触危险的工作环境。

    

更加灵活的智能工业控制系统

工业控制系统的网络化、数字化和智能化是未来产业升级和工业转型的必经之路。传统的可编程逻辑控制器(PLC)以其可靠性高、稳定性好、编程灵活、开发周期短等优点,广泛应用于工业控制的各个领域。但就目前而言,PLC运用在工业自动化控制中还存在一系列问题,导致无法有效满足某些应用领域对效率和精度的高要求。

同样以上述 KN95/N95 口罩生产线为例,传统产线部署中,很大一部分的工作量来自于机械相关的安装和调试,尤其在印花与切刀的相位同步和送鼻梁条与推鼻梁条的机械动作时序更是耗时耗力,一般需要多个工程师同时配合,反复多次尝试才能完成。

    

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传统机械传动方式生产线

      

在传统的控制方案中,脉冲控制步进电机,不仅高速易丢步,还影响效率和控制精度。但如果采用全伺服电气解决方案,用户便可以更智能、精准地协同各产线部件。不过,这对控制器的计算处理能力要求较高,原有的一些PLC的算力在面对复杂的协同操作时就显得有些“捉襟见肘”。

如果用户有一台基于 PC 的多功能智能控制器,就能替代传统产线中的PLC 、HMI 等一系列单功能控制器,进而实现开发成本和周期的降低,帮助用户降低运维难度,最终实现全产业链降本增效。

智能工业控制系统的发展和应用使得工业生产效率得到有效提升,同时也避免了人员的繁琐调试。随着市场竞争的加剧和技术的进步,产品更新换代的速度不断加快,制造业的生产模式正在从大规模刚性制造转向小批量柔性制造,此时更需要灵活智能的工业控制系统作为支撑。

     

柔性制造加速制造业数字化进程

柔性制造也是智能工厂的重要特点之一,它代表了企业适应内外部环境变化的能力,考验的是企业的反应速度。传统的刚性制造主要是单一品种的大批量生产,而柔性制造的模式则是以市场为导向。

例如,面对突如其来的新冠疫情,口罩一时间成为市场上的紧缺物资。因此众多企业纷纷跨界,在极短时间内便实现转产。这种转产,就是制造企业实行柔性生产的成果。

巨大的需求缺口要求转产企业分秒必争,但转产并非易事。作为直面病毒的首道屏障,口罩的质量至关重要。也就是说,生产企业既需要保证检测效率和准确率,更需要快速进行产线部署,两项内容至关重要,而助力企业顺利实现转产这一目的的一大利器便是基于人工智能技术的智能化应用。

在上文提到的口罩生产案例中,汇川便是通过与英特尔® 酷睿™处理器、英特尔® 边缘控制软件(英特尔® ECS) 以及 OpenVINO™工具套件相结合,推出了全伺服电气解决方案和自动化缺陷检测系统,以此帮助制造企业实现产线快速部署和高效生产。

从贯彻本文的口罩生产案例中,可以发现,机器视觉是自动化生产线中实现“感知”的重要一环,而控制系统则决定了能否达到自动化生产中所需要的精度和效率要求。

通过人工智能将影响智能工厂中柔性生产的两大主要方面有机结合,再利用虚拟化技术进行整合,实现软件定义后的硬件设备灵活配置,便能够支持企业快速上马新的生产流程与工艺。

当下,制造业正处于向数字化转型的关键时期,每个企业都在积极探索智能工厂的建设路径,他们的切入角度各不一样,有从设计端切入的,有从生产端切入的,有从管理维度切入的,不妨考虑以人工智能为基础,将人工智能和制造系统相结合,打造全产业链支持的智能工厂解决方案。

人工智能正成为缔造未来制造业的关键技术,让工厂能够更加“聪明”的进行生产。未来,人工智能和制造系统的结合将是必然的,这将有效提升企业控制管理系统的能力,使企业在竞争激烈的环境获得更好的优势。

那么,你准备好了吗?机器视觉+智能工业控制+柔性制造,便可以让你在实现智能工厂的道路上更进一步! 

    

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