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超級計算機在智能制造裝備中的應用

2020-05-30 01:02:32何慶平丘邦超陳振城
機電工程技術 2020年4期
關鍵詞:智能企業

何慶平,楊 猛,丘邦超,陳振城

(廣州明珞汽車裝備有限公司,廣州 510535)

0 引言

隨著工業4.0時代的到來,新科技革命的發展和市場需求的轉變,以及信息技術、新能源技術、新型材料及生物技術等紛紛滲透到制造行業,裝備工業已由低端擴展型發展轉變為高端創新型發展,轉型升級已經成為必然要求和大勢所趨[1]。依據我國制造業轉型升級和跨越發展的整體部署,其核心內容就是將實施智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)作為產業轉型升級的主攻方向,智能制造已成為我國以裝備工業為代表的制造業轉型升級的重要手段和必然選擇。轉型升級就意味著對智能制造裝備的高適應性、高速、高精度、智能化作業等需求,利用先進的傳感技術、自動化技術、網絡技術、智能技術等,通過人機交互、決策、執行以及智能感知,實現裝備設計、制造及產品的智能化、智能技術與信息技術的集成和深入融合,而伴隨著智能和信息技術的深入融合,勢必會帶來大量技術數據的分析、存儲和傳輸的難題。而超級計算機(超算)及應用平臺具有高性能和并行計算、應用廣兼顧云計算、易編程性和性價比高等優勢,為裝備企業智能制造帶來了契機。

1 超算優勢

超算具有每秒千萬億次以上浮點運算能力、高效可信的系統、海量存儲、系統容錯等關鍵技術,從學科角度來講最主要特點是在實驗不可行或僅有少量實驗支持的情況下,立足于基本原理,經精細計算,通過驗證與確認,最終達到可信“預知預報”的目的。超算具有一些前所未有的特性。(1)物理學特點:高分辨率、多尺度和多物理場。(2)海量并行計算。(3)高可擴展性:具有國外商用計算機輔助工程(Computer Aided Engineering,CAE)軟件的可發展性。(4)必須容錯[2]。因而造就了其幾大優勢:(1)高性能,峰值速度和持續速度都是個人電腦和工作站無法比擬;(2)應用廣,主打科學工程計算,兼顧云計算;(3)易使用,創新發展了異構融合體系結構,提高了軟件兼容性和易編程性;(4)性價比高。這些優勢都是超級計算機面向智能制造裝備企業的契合點,可為裝備企業智能制造轉型升級提供重要支撐。

2 裝備企業智能制造

智能制造在我國經歷了工業驅動信息化,兩化融合時期到現今的工業智能化時期。裝備制造企業大都通過計算機模擬和人工智能手段跨學科相互滲透應用于企業生產活動中。其主要表現在產品設計、生產管理、智能處理、智能物流、智能裝配、智能人機交互等,通過智能裝備的整合和生產活動構建新的制造模式[3]。故現階段實現智能制造是裝備企業的核心競爭力,以明珞裝備企業在實現智能制造過程為例,智能制造服務能力主要體現在以下幾個方面,如圖1所示。

(1)成熟完善的產品體系。基于“為客戶創造價值”為核心的理論,聚焦產品和集成,不斷的完善管理和業務流程及水平,增強自身數字化能力,打造完善的從方案到裝備,從硬件到軟件,從數據到平臺的產品群,建立標準化、產品化的支撐體系,促進全球協同創新研發。

(2)高效創新的生產方式。裝備企業實現管理透明化和生產制造的數字化,建成全球第一條非標工裝、電柜智能柔性裝配線,流水作業可以提升組裝效率5倍以上。其次,擁有自動化的高效設計和全球領先的虛擬制造經驗,提升設計效率高達50倍,實現了高可靠性的設計質量。此外,全球領先的虛擬調試專家團隊縮短了20%~30%的項目周期和35%的調試時間。

(3)智能的大數據服務。智能大數據服務平臺對生產線、設備、部件的運營效率、可靠性、健康狀態等進行分析評估,并幫助客戶優化規劃、研發設計、運維、質量等體系。

圖1 裝備企業在智能制造的3個方面

明珞裝備企業智能制造服務3方面的業務中,其一標準化業務流程與設備,使標準化線體解決方案和標準產品與部件能應用在較復雜的生產線系統中,得益于方案和產品的設計中利用CAE分析計算,能夠有效獲得最優化的設計方案,減少測試;其二數字化軟件與數據平臺,在工程設計開發的自動化設計軟件,是基于大量標準化零部件的數據庫技術,以及數據平臺采集生產線系統中裝備全生命周期內的大數據;其三創造價值和降本增效的服務主要立足于智能預防性維護。以上3個方面表現了智能制造裝備的設計、運營和維修對CAE高性能計算、大數據時效高和分析處理能力的需求。而超級計算機特性造就的幾大優勢,可能會使得超算在明珞裝備企業智能制造的3個方面中起到核心作用,如圖2所示,能夠讓設計、運營和維修的價值環更加可靠。

3 CAE計算中超算應用

CAE是用計算機輔助求解復雜工程和產品結構強度、剛度、屈曲穩定性、動力響應、熱傳導、三維多體接觸、彈塑性等力學性能的分析計算以及結構性能的優化設計等問題的一種近似數值分析方法。CAE應用程序基本可以分成2大類,一類是共享內存應用程序,另一類是分布式內存應用程序。其主要有3個步驟:第一步是建模亦即前處理,通常在工作站上進行;第二步是求解過程,這是至關重要的一步,需要占用大量的處理器、內存資源以及存儲空間,通常在高性能計算機上完成,這個過程涉及到的軟件有Fluent、ANSYS、Nastran、Ls-Dyna等;第三步是后處理過程,對計算結果進行處理分析,通常也是在工作站上完成[4-6]。

裝備企業會涉及車身的流線型流體仿真、復雜龐大的裝備系統模型、裝備的剛柔耦合運動解析和車身的碰撞仿真等。而智能制造對以上CAE計算提出高分辨率、系統性整體建模等要求,需要將模型建立的更加精細,為準確捕捉各種工況的熱點,特別是疲勞計算問題,會建立每一處的單元密度很高的精細模型,復雜產品千百個零件之間的接觸關系及非線性求解等。這些復雜模型的求解過程,會進行成千上次的迭代結果,勢必要求計算機有大內存即時容量和龐大的存儲空間。在CAE計算求解速度方面,過去,計算機提高速度的方法主要靠提高處理器的時鐘速度;而今,處理器的時鐘速度已經接近極限,計算機性能提高的唯一通道是發展多核計算機。分布式并行可以明顯減少計算時間,使得大型問題的求解得以松綁。因此,CAE計算的核心內容是高性能計算,這正是超級計算機所具有的巨大優勢,故而裝備企業在智能制造中的CAE計算能夠應用超算,會使得企業取得轉型升級的成果事半功倍。

圖2 超算在智能制造中的核心作用

4 超算應用于大數據

大數據就是大量數據的集合,具有4V特征,一是數據量大(Volume);二是數據類型繁多(Variety),各種類型的裝備狀態信息,多類型的數據對數據的處理能力的更高的要求;三是數據價值密度相對較低(Value);四是處理速度快(Velocity),時效性要求高[7]。這些是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征,主要用于采取、存取并分析來源分散、數量龐大且格式多樣的數據,深入挖掘其中的新知識,從而創造出全新的價值。

明珞裝備以數字化為基礎,建立軟件和數據平臺。其中的自動化設計軟件基于大量標準化零部件的數據庫技術,包含大量的基礎零件的尺寸、形狀、顏色、參數化和裝配關系等信息,以及數據平臺采集生產線系統中裝備全生命周期內的大數據,需要實時采集系統中每個零部件的運行狀態、運行相對位置關系、運行周期和循環等等,同時數據平臺還記錄各個零部件產品在制造和裝配階段的廣泛信息。但是,現有的技術架構和路線,已經無法高效處理如此海量的數據,而對于企業來說,如果投入巨大采集的信息無法通過及時處理反饋有效信息,那將得不償失。可以說,大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰,也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。超算及應用平臺的開發,具有巨大高性能計算優勢,主打工程科學領域,兼顧云計算,可以高效處理海量數據,并能及時反饋和分析數據,勢必會助力裝備企業在大數據里創造出更多更大的價值。

5 預防性維護對超算需求

在工業自動化生產領域,隨著生產方式日益精益化,對設備的高可靠性要求日益提高,企業在滿足其產能的前提下,要求實現生產管理的高有效性、可靠性及低生產風險性。而設備故障的意外發生,會增加企業的設備維護支出,且設備故障造成的計劃外停機也會造成生產及與生產相關的一系列損失,使企業蒙受巨大損失。為了降低故障帶來的損失,裝備企業開始從傳統的事后維護方式,逐漸過渡到預防性維護方式,即通過設置固定的時間間隔,定期停機進行大規模的點檢及維護工作,確保設備在下次維護前能夠正常運行,以減少或避免出現意外停機,該方式具有實施方便、可操作性強和管理簡單等優點[8]。但因是基于時間的死板固定點檢和維護,忽略了設備本身的實際需求,容易造成部分維護的過剩,同時對設備故障的預見性也較弱。

隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟,預測性維護技術成為可能,利用先進的狀態監測設備來監控設備的運行動態,綜合運用信號處理、機器學習等手段來發現潛在的故障問題,從而制定更加合理有效的預防性維護計劃。其關鍵研究點在于利用監測數據對設備狀態進行預測,包括剩余使用壽命、故障、衰退過程等方面的預測,已成為目前研究的熱點。明珞裝備企業開展的預防性維護項目將利用人工智能、大數據分析等手段,開發出一套基于人工智能技術對設備進行故障預測,從而實現精準的預測性維護的系統。

不難看出,預防性維護同樣也是基于裝備系統各個零部件生產制造和運行中海量的基礎數據,同時加入人工智能對各個零部件狀態的實時數據分析,并與海量基礎信息的智能化差異性提起,實時反饋生產線裝備的維修狀態,提前預判,避免損失。因超算所具有的巨大的并行計算能力和高擴展性、易編程使用性和高性價比等特點,使裝備企業能夠應對海量的大數據硬件和軟件難題,能夠立足于大數據的創新價值,有效的應用在生產裝備線上,開展裝備的預防性維護,將帶來更顯著的收益。

6 結束語

工業轉型升級對裝備制造企業的更高需求,而每個企業在新時代下也都時刻準備迎接著新的挑戰。裝備企業大多都抓住了智能制造賦予的新的變化,利用現有新的科技的發展,耕耘于高性能計算和大數據所帶來的沃土。超級計算機作為國之重器,為裝備企業的耕耘創造了更廣闊的天空。但是超算在裝備企業的深入應用,肯定會遇到超算平臺等應用局限,相信隨著裝備企業應用超算,挑戰所帶來的機遇和價值值得期待。

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