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【CIO说】 第180期

宗申动力江文:工业互联之路漫漫,唯绕场景而上下求索

作者:ENI
摘要:目前工业互联网的概念过于宽泛,对企业而言前提一定是问题导向。

  • 宗申动力江文:工业互联之路漫漫,唯绕场景而上下求索

    工业互联网在现阶段代表的是一种方向,各行各业都在探索,积极拥抱,但关乎其应用的核心只有一个“工业互联网平台可以解决什么问题”。尤其对于制造业而言,千人千面,每个企业的场景、数据、痛点都不一样,不是简单的一个词“打通”就可以真正解决的,可复制性非常低。

    重庆宗申动力机械股份有限公司(以下简称“宗申动力”)是一家传统的制造企业,对新技术、新理念的应用,关注点很直接,就是:可以帮企业解决什么问题,例如人机物互联的问题,还是数据分析、协同制造的问题。所以,对于工业互联网的应用,宗申动力首席信息官江文表示,目前对工业互联网的认识还处于一个起步阶段,核心痛点在于工业互联网究竟帮企业解决了哪些问题。大部分传统制造企业的CIO或IT负责人聚焦的还是MES、产线的品质、效率交付等更具体的问题。工业互联网并不能包治百病,还是要聚焦企业具体的可落地的应用场景。

    5G赋能智造产线:加速“信息管道”互通

    现价段,宗申动力已试点将传统的通信方式升级成了5G,包括产线的AI、MES等。江文表示,5G其归根到底只是一种通信方式。

    从有线、4G到WIFI再到5G,通信方式的改变取决于应用场景需求的变化,当技术不能满足需求时,升级迭代其实只是一种必然的路径。5G低延时、高传输的特点完美解决了WiFi在某些应用场景下的不足,例如在某些过高、过远的角度下,WiFi的信号会产生衰减等。

    宗申动力斥资数千万,布局了一条WiFi和5G兼具的新型产线。区别于传统产线,新型产线采用岛式理念,通过后台IT系统进行工艺路线选择,不同的产品由不同的岛进行加工生产,岛与岛之间全部采用AGV进行交流互动。江文介绍,新产线最大的特点是兼容品种比较多,不再采用传统的流水线方式,更侧重AGV和后台的调度算法以及背后作为支撑的通信方式。以往,AGV只是用来拉物料,现在不仅拉物料,还要拉产品,在不同的岛之间穿梭。所以,宗申动力在新产线上同时布局了WiFi和5G,后续将通过实际应用评估哪种方式更适合、效能更高。

    改造后的智能制造总装生产线由14个自动化单元组成。利用如RFID、岗位互锁、AGV物流小车、图像识别等技术,提高制造执行管控效率、提升过程质量管控手段,并为管理提升和决策提供大数据支撑,基本做到端到端信息集成。“5G就好比这中间的管道,管道畅通了,数据传输更快捷畅通。”

    AGV全场漫游,从技术角度来看是可以实现的,但在实际应用中,多数企业并不会这么做。因为厂区现场的设备摆放是固定的,基本不会乱摆乱放,其行驶路线其实是相对固定的。所以即使技术上AGV可以实现全场漫游,进行转弯、掉头、平移等避障行为,但从效率和成本的角度考量,全场漫游并不实用。而且5G的应用,只是改变了其通信的方式,并不会提高AGV的运输效率。

    江文表示,当前大部分公司有线使用比较多,因为工业的要求是稳定,而且产线也基本是固定在某个位置不会轻易变动,所以有线在现阶段是最经济实惠且稳定的。目前我们其实是在进行技术的储备,对于新的技术,我们要积极去了解学习,为以后可能用到的场景进行提前布局与试错。

    有线应用:性价比才是硬道理

    对于宗申动力而言,作为一种基础设施,无论采用5G还是有线,对现阶段的宗申动力而言,基本都可以满足所有需求,二者产生的价值是趋于相同的。

    首先是柔性制造,OT和IT的深度融合。宗申动力的产线,大脑是IT系统,执行机构是OT自动化,二者目前已经实现无缝衔接,当不同的产品进入后会自动调取程序进行加工,加工后的数据会全部反馈到IT系统,整个过程无需人工参与,实现了IOT的深度融合;

    其次是工艺防错,将作业指导书、技术通知、工艺BOM等信息通过系统管控,实现工艺电子化指导,目的是为现场装配员工提供一系列支持,通过AI图像识别技术,对核心装配位置进行扫描,对装配不到位或漏装等进行预警,确保不会漏装错装;

    最后是数据的分析应用,工厂智能后台会分析各种数据,找出设备、来料和生产节奏上存在的问题,以及优化的可能性。整个过程中,如果遇到不合格产品,系统会自动将数据反馈至控制系统,进入返修阶段。

  • 工艺防错和AI识别监测

    工艺防错,以零部件为例,一是编码和供方核对,产品首件的时候要进行扫码,将物流编码和供应商编码与系统要求的数据进行对比,确认实际装配必须与客户要求一致;二是相似零部件示警,通过零部件扫描,通过图片将相似部分重点标注,并核对是否拿错货;三是临时通知的管控落地,江文表示,行业的特点就是临时任务、要求比较多,通过切换产品时的临时通知任务预警,提醒操作工预览确认后才能进行装配。

    以发动机刻字为例,通过联网刻字系统生成记号,刻完后通过AI图像识别系统进行拍照记录,在之后的实际刻字中,与图像进行对比,确保刻字内容与系统要求一致。

    江文认为,现在大部分的5G+AI检测实际并不是真正的AI检测,而是图像识别,与人脸识别一样。AI检测是把很多看似不关联的数据搭建成模型,进行预防性维修等工作。“通过图像比对进行预警,并不是真正的AI检测而是图像识别技术。”江文如是说道,“大部分企业做MES的初衷除了解决过程质量管控及效率提升,还有一点就是反向追溯。当出现问题件后,可以反向追溯这个产品的产线、生产时间、零部件来源、工艺参数、操作人员、测试数据等等,二者是相辅相成的两项技术。”

    智能物流

    物流主要分为原材料物流和成品物流,从技术角度出发,实现全流程的自动化并不难,但对企业而言痛点主要是成本高。宗申动力目前并没有做到完全的自动化物流,尤其在成品物流上,依靠的依旧是人工物流。但在原材料物流上,则实现了入库、存储、调取到现场的自动化物流。

    建立采购计划下给供应商后,供应商会进行料箱条码的制作,并按照采购计划将物料送到生产现场。到达现场后,在终端电脑上输入供应商账号和密码进入系统,每个原料部件上,都贴着一张附有智能信息的标识表。通过无线扫码枪,无需人工验货,这些部件便可以扫码入库,并被放置在标准化托盘上,进入立体物流仓。

    需要使用时,立体物流仓的取货机器人会根据电脑制定的排产计划,把各种原料部件依次取出,交给AVG物流车,送往装配工位。工位上的一体机屏幕上,已经提前显示了这当日的生产任务,以及所需的原料部件列表。列表与此前扫码的货品清单一一对应,期间没有人工干预,从而杜绝了送货或排产的差错。

    理性看待5G+工业互联网

    对于工业互联网平台和传统数字化的差异究竟体现在哪里,与原有信息系统的关系如何,江文依旧心存疑惑。

    目前业内对工业互联网的描述,有一部分声音认为是实现人机物的链接、并通过后台数据平台的运营分析,帮助企业打造新的应用场景和解决业务痛点,但对于其中的“如何连接、具体连接方式”等问题并没有过多可借鉴的研究。江文认为,工业互联网在现阶段代表的是一种方向,各行各业都在探索,积极拥抱,但关乎其应用的核心只有一个“工业互联网平台可以解决什么问题”。尤其对于制造业而言,千人千面,每个企业的场景、数据、痛点都不一样,不是简单的一个词“打通”就可以真正解决的,可复制性非常低。

    “工业互联网平台如何‘连’数据?通信协议是很复杂的技术,不是简单的打通就能互连。目前工业互联网的概念过于宽泛且不聚焦,对企业而言前提一定是问题导向。”江文如是说道,“无论国内还是国外,其实大家都在摸索,落地聚焦的场景还是传统的玩法。所以,在工业互联网平台的真正落地场景中,我们要关注其与传统平台的差别是什么,边界在哪里,彼此互联互通的地方又在哪里。如果只聚焦一个点的场景,那这个技术是否可以称之为真正的工业互联?”

    从传统的制造业角度来看,国家虽然在大力推行5G,但在传统制造业,短期内可能难以产生质的变化。因为相较于5G的优势,其劣势也很突出,例如运营成本高、技术壁垒高、基站少等等。江文表示,5G的价值是代替传统网络,尤其在无人驾驶、远程巡检、图像识别以级野外的场景中,但矛盾的是,由于基站不够,5G在野外没有信号。除此,5G的通讯模组也存在不够商业化、资源匮乏等问题。

    5G只是一种通讯方式,核心是应用场景是否确实需要,是否能帮助企业解决业务痛点、数字化痛点。所以,企业要不要上5G,不是取决于国家是否扶持,也不是因为潮流,而是取决于企业自己。

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