數據驅動的智能工廠

PTC公司高級售前總監 紀豐偉

數據驅動的智能工廠

PTC公司高級售前總監 紀豐偉

紀豐偉博士目前任PTC公司高級售前總監。他專注于產品全生命周期管理（PLM）領域已超過17年，作為主要負責人領導和參與了多個國內外領先PLM項目的咨詢和實施工作。目前紀豐偉博士已在國家核心期刊上發表了19篇論文，其中6篇為美國工程索引（EI）收錄，兩篇為英文論文。

紀豐偉博士畢業于清華大學，擁有機械制造及自動化專業博士學位。

目前，在解讀“中國制造2025”的主攻方向——智能制造時，業界基本已經達成共識，即智能制造并不局限在智能工廠，而是涵蓋了產品的智能化、裝備和工廠的智能化、以及運營模式的智能化轉型。但在智能制造體系建立的過程中，企業仍然會首先將焦點集中在智能工廠的建設上，因為相對于產品形態和業務模式的轉型，裝備和工廠的智能化更直接、更可見也更可控。據估計，在未來五年，智能工廠市場將以每年6%的速度增長，到2020年，估值將達670億美元。

其實，如果問問制造業的領導者，智能工廠對他們來說究竟意味著什么，答案可能五花八門、各不相同。雖然回答會因行業、角色和地理位置而不盡相同，不過總體而言，他們的核心價值觀和目標必定存在共通之處（如圖1、圖2所示）。

圖1

◎ 一些企業是利用數字化建模和仿真方法改善工廠運行效率、融合數字與實體世界，或者整合制造與研發流程。目前很多企業已經采用了大量的自動化設備和系統，在單產線上取得了效率的最大化，但在良品率、OEE、設備可用性上仍然存在諸多問題需要突破。隨著中國制造企業規模的逐步擴大，異地制造、協同制造甚至云制造等新模式的不斷增多，企業生產管理的瓶頸進一步突顯，尤其體現在：管理層看不見實時的產線和設備狀態、由于信息化系統造成的數據“煙囪”導致看不清問題產生的原因、由于缺乏數據支撐使得管不好整個的生產運營狀態。

圖2

◎ 還有一些企業是希望構建可根據市場需求隨時重構的敏捷設備和敏捷系統，或是提高材料流動效率、利用大數據分析優化整個價值鏈。雖然很多企業的自動化工廠規模越來越大，但很多設備并沒有被充分利用，自動化的設備和產線也缺乏面向未來個性化或小批量生產的柔性化設計。作為生產環節中最重要的要素——人，也缺乏足夠的精確指導，導致整個生產效率提升存在瓶頸，這個問題在人口流動和老齡化的大背景下顯得更加突出。

◎ 某些企業建設智能工廠是為了追求可持續發展、采用新一代材料并實現零浪費生產。

很多企業都會把上述目標全部納入自己的智能工廠發展愿景。而這正是自動化工廠向智能工廠邁進過程中主要解決的問題，自動化或智能化不是目的，而是手段，目的是要通過新的技術體系構建新形式的智能工廠，最終解決工廠管理的業務問題并應對未來的業務形態。

在執行過程中，企業采取了不盡相同的方式來建設智能工廠，借以實現各種各樣的目標。工廠車間自動化、機器人技術、M2M和遠程操作都是智能工廠的構成要素，而物聯網的興起以及傳感器、電動機、交換器等各種設備的聯網加速了這些技術的發展。那么，究竟什么樣的工廠可以被稱為智能工廠？工廠的自動化和智能化如何區分？哪些技術是智能工廠的關鍵要素？

雖然每個企業建設智能工廠的目標、方式和手段都不盡相同，但在采用的技術要素方面卻有殊途同歸之妙，使得智能工廠的特征和關鍵技術要素越來越明顯，并使之有別于自動化工廠，這些關鍵技術要素包括以下幾點。

1.異構異質的設備和系統互聯

智能工廠未來的柔性首先來自于對設備狀態的感知和控制，這需要工廠內所有的設備能夠被連接。這些設備可能是異構的，例如來自不同國家、不同協議的設備，也可能是異質的，如不同年代、不同型號的設備。同時，要深刻洞察工廠的狀態，除了連接各種設備，還需要能夠連接所有人、機、料、法、環要素，這些信息有些在設備中，有些在IT/OT系統中（如ERP/MES/SCADA/PLC等）。因此，物聯網技術將成為智能工廠的首要因素。

要從物聯網實現價值，關鍵在于制造商能否有效連接工廠車間的機器。對剛起步的公司而言，要實現連通性就必須投資高帶寬的工業網絡——所需的投入高達20萬美元，并且要部署幾萬個傳感器。此外還要整合、存儲和分析海量的數據。根據最近的研究，僅35%的美國制造商收集傳感器生成的數據，并用于改進制造和運營流程。不過，雖然存在明顯的挑戰，仍然還有41%的美國制造商計劃使用傳感器采集數據。

食品巨頭Tyson公司位于德克薩斯州沃思堡（Fort Worth）的工廠已經安裝了1500個傳感器來收集從生肉存量到廢水和電力使用情況的各類數據，讓遠程工廠的管理者可隨時訪問這些數據。借助物聯網技術，任何一家Tyson工廠的管理者都有能力通過移動設備及早發覺生產延遲，在其演變成嚴重問題之前及時采取行動，從而節省寶貴的時間和成本。高效地加工雞塊并不是重點所在，關鍵是遠程操作是一種有利可圖的選擇，尤其是在“工廠”環境惡劣、占地面積大或存在危險的情況下。

日本HIROTEC公司是汽車制造業內最大的一級私人供應商之一，向馬自達和通用等汽車制造廠家直接供應零配件。HIROTEC年均生產700萬扇車門及150萬套排氣系統，同時向汽車原始設備制造廠家供應生產裝備和沖壓模具，以滿足其生產需求。HIROTEC通過物聯網技術利用其目前已有的系統和信息，在生產過程中實現前所未有的實時可見性。為此，HIROTEC使用PTC公司的Kepware技術來實現工業互聯，以ThingWorx作為工業互聯網平臺；HIROTEC的北美生產車間的數控（CNC）設備，將100個數據點連同Kepware置入ThingWorx平臺。這些車間在使用設備之時就會發現數據帶來的益處，僅讓數控設備的正常運轉時間可見就會對企業大有裨益。

2.數字主線（Digital Thread）

數字主線即一種端對端的信息鏈，使得制造商能夠理解制造過程的每個環節并找到正確的前進方向。數字主線能給企業帶來的好處就有很多，包括以下幾項。

√ 能夠在制造過程中追蹤CAD模型，從而在車間實際安裝之前確定可能存在的瓶頸和低效環節。

√ 通過傳感器收集實時產品數據并對其進行分析，以檢查車間進程與預測結果的吻合度。

√ 實現供應鏈透明化，從而在裝載碼頭出現無法挽回的后果之前及時查明供應鏈上游發生的延遲或問題，以便在做出調整的同時繼續減少呆滯庫存。

√ 充分說明每個“完工”產品，詳述其所有定制和變化部分，以便現場作業人員明確了解哪些部分是必不可少的。

√ 隨著零部件的更換或調整，要了解“實際維護”的產品，并跟蹤各部件故障率的統計數據，還要追溯至特定的制造條件。

√ 在產品重新設計過程中，獲得并納入客戶使用數據，使制造過程在經歷了一輪循環之后重新回到設計工程環節。

3.設備智能化

在智能工廠中，越來越多的個體化智能設備（如機器人）將被利用，從而保證產線調整的柔性。例如，Rethink機器人公司于2012年推出可以安全集成到制造車間的Baxter工業機器人以來，該公司一直處于協作機器人市場的前列。Rethink公司團隊正利用物聯網（IoT）所帶來的新一輪技術，以使其機器人產品保持領先的地位。其中的最佳例子是索亞（Sawyer）機器人定位系統，它是2015年推出的一款相對較新、可以完成精密任務的高性能協作機器人。工業環境中的機器人往往會依賴空間中的特定坐標。如果機器人的周圍環境發生任何變化，機器人就更難完成既定任務。這不但會降低機器人的生產效率，還可能增加工作的風險。為了幫助索亞在空間事件發生變化時定位并避免停機時間，Rethink團隊設計了一個定位系統，利用機器人手臂中攝像機的數據來識別索亞的位置。有了這種智能技術，機器人就可以輕而易舉地進行重新定位。作為無籠機器人，索亞可以安全地在人類身旁工作，且不會對人類造成傷害。

4.數據驅動

據麥肯錫全球研究院估計，到2025年，物聯網將給工廠帶來1.2～3.7萬億美元的經濟效益，單在運營優化方面就能創造1.7萬億美元的效益。運營優化不能僅僅靠設備連接和可視化解決，還必須結合大數據分析技術實現運營狀況的洞察，并提供決策支持優化。對于有些行業來說，大數據分析技術甚至需要延伸到邊緣設備端，從而保證問題響應的速度和及時性。因此，數據驅動業務變革或工廠調整優化將是智能工廠區別于自動化工廠的重要因素之一。

HIROTEC公司長期采用數據來支持其決策。例如，每個生產車間的溫度和濕度以及模具的撞擊次數都有數據可考。但這些信息都掌握在運營或車間管理人員手中，難以被用來做更系統的分析。模具撞擊之后會升溫，導致沖壓質量下降，所以操作人員會計劃適時更換模具。如果模具傳感器能提供溫度數據，并與車間內部溫度相結合，優化模具撞擊次數，就把模具更換次數減到最少，提高生產速度。

美國卡羅萊納州格林維爾（Greenville）是美國發展最快的城市之一，也是美國重要的制造中心，同時還是通用電氣最大的項目——BrilliantFactory的所在地。位于格林維爾的工廠是“通用電氣”版的智能工廠——從設計環節延伸到了制造和供應鏈，而這些還只是冰山一角。通過實施各種各樣的智能工廠計劃，通用電氣希望在全球節約100億美元的生產力。目前，該公司已在波蘭和印度建成了智能工廠。通用電氣稱，公司將把先進的制造技術與最新的材料科學及生產流程相結合，并采用最先進的數據分析技術。物聯網、云、大數據和工廠車間分析都在智能工廠車間有所應用。在智能工廠，所有資產都能得到充分管理，而且正如工業物聯網創造的各種價值一樣，智能工廠也是以資產績效管理為起點。資產績效管理意味著公司能夠洞悉資產的每一個細節。公司能在數據的基礎上開展分析，從而獲得能夠改變行為模式和維護日程的洞察，從而減少停工時間。通用電氣重新思考工廠內的生產方式——一切都將依靠數據以及將洞察實時納入流程的能力，將設計和制造更緊密地結合起來，以更快的速度、更少的錯誤制定并測試設計方案。

5.面向人的精準執行

在未來個性化、柔性化的智能工廠中，人類扮演的角色將發生改變，但同時對工人參與生產過程的要求也將更高。智能工廠需要新型的勞動力，他們要技能嫻熟、富有創造力、有學識、懂IT，他們的工作內容不再以單調重復的人工作業為主，而是轉向設計、優化以及流程監控。智能工廠不僅需要關注設備、產線和運營狀況，還需要更為關注人在智能工廠中的角色，并對之提供精準執行的輔助，從而將人的失誤因素也降至最低。

Solar Turbines公司制造用于發電、氣體壓縮和抽吸的工業燃氣渦輪。產能為每年一兩百臺到350臺，不過這些設備極為復雜，針對特定用途定制，且必須具有高度的可靠性。此類設備通常在偏遠地點運行，例如海洋中的鉆井平臺。這些設備的上市時間對客戶很重要，因此必須在6～18個月內設計、建造、測試、交付復雜的定制設備。其目標是“在任何地方設計，在任何地方建造”，從而為制造任務選擇最具成本效益的工廠，工程設計也可以在任何地方進行。Solar Turbines通過向工廠工人傳達2D、3D、增強現實指令來逐漸淘汰紙質文件。目前，每個工位的平板屏幕上都有來自PTC PLM系統Windchill指示，在組裝部件時提供部件圖片、裝配指示和所有零件。工作站人員可以點擊查看各個組成部分。Solar正在測試一種過渡形式的增強現實技術。安裝在工作站上方的兩臺數字光處理（DLP）投影儀能夠照亮零件和裝配指示所在的位置。例如，以正確次序顯示螺栓上的墊圈組，因為沒有人可以永遠記住接下來是該裝光滑墊圈、鎖緊墊圈還是星形墊圈。在此情形下，增強現實就在車間里有了用武之地。同時，他們也在利用平板電腦上的AR顯示BOM和工藝的詳細情況，并最終在各工位過渡到固定式平板顯示器。

在從自動化工廠向智能工廠過渡的過程中，異構異質設備和系統連接、面向整個價值鏈的數字主線、面向柔性的設備智能化、數據分析、運營持續優化、精準執行成為智能工廠的共同關鍵詞，只是每個企業采用的技術路徑和優先級有所不同，而這反映了智能工廠建設的最初目標——一切以解決工廠管理的業務問題并應對未來的業務形態為出發點。

正如PTC中國區總裁劉強先生所說：“在從自動化工廠向智能工廠過渡的過程中，異構異質設備和系統連接、面向整個價值鏈的數字主線、面向柔性的設備智能化、數據分析、運營持續優化、精準執行成為智能工廠的共同關鍵詞，只是每個企業采用的技術路徑和優先級有所不同，而這反映了智能工廠建設的最初目標——一切以解決工廠管理的業務問題并應對未來的業務形態為出發點。而ThingWorx為企業帶來的成功，充分體現了針對全球服務和合作伙伴的物聯網技術可實現價值轉化的優勢。企業可通過ThingWorx，為全球客戶提供優質制造服務和更為強大的物聯網解決方案，協助智能工廠的互通互聯。”