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从精通制造到精密制造靠什么?

2021-07-17 10:50:31

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回顾人类工业的发展历程,每一次技术革新,都意味着制造水平又一次质的飞跃。

       回顾人类工业的发展历程,每一次技术革新,都意味着制造水平又一次质的飞跃。如今,大数据、物联网、人工智能等信息技术的爆发,正为中国精密制造的转型升级提供了最佳机遇。


       转型升级绝不是单纯的提升 IT 系统水平,而是要借助数字技术的力量对生产经营展开全面的优化和创新。为了帮助中小企业找对转型方向,9月24日,三位微软行业专家作客直播间,为大家带来了一场精彩纷呈的线上研讨会。


       本场活动分为三个环节:微软首席技术官韦青分析了精密制造的发展趋势,帮助企业树立起更切合实际的转型观念;微软首席技术顾问管震从技术应用的角度切入,为大家解读了具体的升级路径;微软全渠道事业部合作伙伴战略发展总经理王莉佳分享了微软合作伙伴生态,以平台的力量赋能广大行业伙伴。


以下内容节选自直播实录:


      为什么?凭什么?

      大家好,我今天想分享的主题是“精密制造-为什么?凭什么?”具体来说就是,我们为什么在这个时候可以谈精密制造?凭什么微软今天可以跟大家在一起谈精密制造?

    “精密”二字可以分为两个概念:一是要精致、精确、精准,二是要细密、周密、仔细。实际上我们要谈精密制造,就离不开对机器能力的理解。随着工业革命的逐步推进,如今的机器拥有了更多的智能,也就拥有了追求精密的基础。

       为了帮助大家理解,我可以举个例子:微软合作伙伴洪朴科技已经将机器视觉应用于光伏 EL 的缺陷检测,在识别的准确度、速度上已经超过了人眼。所以在谈到精密制造时就要认识到,机器其实是在提升人类的感知能力,以达到更精密的水平。

       人类进步的历史,也是借助外物强化自己的历史。有一部著名的科幻电影叫做《太空漫游 2001》,其中讲到从猿人到智人的 Moment Of Truth,就是猿人开始学会使用工具来解决问题。从腿骨到卫星,我们经过漫长的进化,已经从借用工具发展到创造工具。

         按照目前的科技来衡量,人是一个 100 瓦左右的发电机,大脑是一个 20 瓦左右的计算机。根据控制论的观点,神经用来感知和传输信号,大脑进行记忆与计算,肌肉和器官则负责行动和反馈。反馈在其中是非常重要的,我们闭上一只眼睛就很难抓取物体,就是因为缺失了对距离的反馈。

       微软正在做的事情,就是在所有的人、物、流程之间赋予一条反馈链,我们相信机器能够在每一个环节中,用它的计算能力来强化人的生理能力。由此,我们就要搞清楚,机器能够代替或强化人的哪些能力,例如现在的物理传感器就很先进,已经突破人类眼耳的识别水平。

       既然要靠机器的能力,就离不开刚才提到的反馈链,微软将其解读为物联网、大数据以及人工智能,而它实现的目标有四个维度:客户、员工、运维、产品。最终,世界将逐渐变成一个“电脑”,微软的 Microsoft Azure 在做的就是这样一件事,它管理着世界各地的工厂、道路、城市的计算资源。

       我们将进入一个随时需要计算的时代,微软提供的正是泛在的计算和泛在的智能,它的承载体就是中央云和边缘云。当无处不在的智能反馈链成型,我们就可以对物理世界进行建模,再把它放到虚拟世界中进行计算,最后利用计算结果反向优化物理世界。听起来很科幻,但这一天其实离我们并不遥远。

       再举一个我感同身受的的例子:我们已经进入了先进的智能时代,但还是有许多生产设备要靠老师傅来判断是否要维修保养,摸一下机床的震动,听一下马达的声音,这些经验年轻人是不具备的。为了解决这一问题,一家生产加工工具的企业 SANDVIK 和微软合作,在生产环境中加上了传感器,然后通过微软的机器学习算法,来捕捉和分析震动频率、温度湿度等参数,最终实现了比老师傅更准的故障预测。

      接下来的时间交给管老师,请他谈一谈大家很关心的一个话题:面对占据市场多数份额的欧美制造巨头,我们现在开始转型真的能赶上人家吗?


重铸数字引擎   加速精密制造升级

      各位都知道我国在努力朝着大国重器的方向努力,但这个过程没有那么容易,例如一台口腔造影仪的研发就需要20年,我们没有那么长时间去沉淀,这就需要有完善的工具链去加速这一过程。

      谈到和跟欧美企业之间的差距,其实并没有缩小。原因在于现在沉淀下来的技术更多的是在 IT 方面,而在 OT 、在制造领域,真正沉下心去钻研的人是不够的。但是我们也拥有一些优势,欧美市场是从零开始赤脚上阵的,起步较晚的我们有后发制人的机会,但前提是要用成熟的装备来武装自己。

      当我们谈到精密制造,实际同时涉及到三个概念:精密&超精密设计与加工技术、加速发展技术与工具的工具、制造自动化。而今天我们的重点就是,如何通过加速发展技术和工具的工具,来帮助实现从自动化到工业互联网的弯道超车。

      既然说到工具,就不得不提微软的百宝箱,其中的工具可以大致分为四类:第一类是用于协作的云工作站,第二类是加速 EDA 的云渲染,第三类是基于 HPC 仿真与分析的数字孪生,第四类是基于深度学习与训练的自治系统。

工具一:EDA 上云

      EDA on Cloud 在近几年越来越流行,微软云端技术已经可以和本地端的基础建设结合,也就是说把客户敏感数据放在本地端,再通过整合方案将云端跟本地端结合起来,利用云端庞大的算力加速 EDA 运算。

      例如微软和台积电的合作就非常成功,他们始终希望在半导体制程代工上拥有领先地位,但根据摩尔定律每 18 个月晶圆上电晶体密度就会增加 1 倍,用来运算半导体制程所需要的基础建设更是增加 6 倍,原有本地端的伺服器也没办法达到最佳效果。最终,台积电利用微软 Azure 上的高速电脑运算 ( Avere / Cyclecloud )架构在 20 分钟之内建置 10 万个虚拟运算元,大幅缩短了开发时间。

       我们可以看到微软在这其中的定位并不是工具层,而是想办法让设计工具更能发挥出自己的效用,缩短芯片的研发周期。如果大家想了解这方面的详细情况,可以观看我们之前一期 EDA 上云主题的在线研讨会。

工具二:自治系统

      自治系统的英文叫做 Autonomous System,你可以理解为“自己管自己”,举个例子:抓起桌子上的小球,怎样扔得够远且不掉下桌子?人的话就需要很多次的反复练习,但如果是搭载了自治系统的机械臂,可能十次以内就能达到最佳成绩。它会事先在“大脑”里运算百万次,引入重力、摩擦、空气阻力等参数,最终在现实空间里使用最优解法,这就是自治系统的威力。

      而具体应用到精密制造领域,好处就显而易见了。比如在车间调试刀口位置的时候,经常需要二十年经验的老师傅来上手,现在在旁边放置好拥有自治系统的机器,它就能通过自主学习把本事学的七七八八,可能达不到完美,但胜在稳定,你再也无需担心老师傅突然生病离岗的问题。

工具三:数字孪生

        数字孪生脱胎于仿真,但又是更大范围的仿真。数字孪生的作用场非常多,最常见的是预测性维护。在产线上将数据采集回来并形成一个数据孪生体,我们对孪生体不断地监测与反馈,来帮助我们去了解机器的运行性能,以此避免突发的故障停机。理论非常先进,但事实上大多数的孪生其实只做好了一小半,很多企业都会有一个大屏幕来展示花花绿绿的数据走势,但数据和数据之间并没有关联。

       微软的合作伙伴 Steelcase 有一个值得借鉴的案例,他们在多个房间内放置了传感器,来监测室内的温湿度、二氧化碳浓度,这一点不算什么,大家都会做,后面才是重点。第一步梳理逻辑,不同参数的异常变化要激活哪些连锁反应;第二步建模,将物理世界的逻辑在虚拟世界中复现;第三步迭代,反复测试逻辑之间的合理性,以求得最优解。这样三步走下来,得到的结果就是,一旦室内发生火灾,保安马上收到警报,通风管道、防火门合理开关,人员疏散方案自动生成。

工具四:合作伙伴

       很多有识之士都认识到,未来的企业合作将是松耦合的方式,每个企业各自扮演自己的角色,互相之间又存在连接,这样才能将各自的能力发挥到最大。由于微软在精密制造领域有一套非常清晰的理论,所以已经吸引到很多的合作伙伴,和我们达成了紧密的关系。

        例如专注于仓储智能的 Geek+,关注供应链协同的上海不工,擅长工艺优化的 Rockwell,这种产业链的联盟结合互帮互助,正是这一轮精密制造飞跃的一个前提保障。图片上的这些仅仅是微软合作伙伴体系的一小部分,更详细的下面请王总为大家介绍一下。


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