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機器的覺醒——機械自動化行業的發展趨勢

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:機械自動化行業

    人們正在賦予機器智能,的確,機器正在覺醒—它渴望邁向智能,但是,智能是什么?


    從本質來說,智能是為了應對個性化


    很多時候,我們把精力花費在工業互聯網、智能制造的概念討論之上,但是,無論什么樣的技術,我們都必須清楚,它們的本質都是“工具”或“方法”,用于解決產業的實際問題。


    從本質來說,今天的智能的關鍵是為了應對“個性化”—對于大規模的標準化生產,在上百年的歷史發展下,其實,已經到了一個極限,成本已經低到不能再低,想想在30年前,一瓶礦泉水就已經3塊了,那個時候的3塊錢購買力與今天顯然是不同的,90年代的時候,一輛桑塔納都要20多萬人民幣,那個購買力現在夠輛法拉利跑車了,人們享受了制造業發展的福利,但是,人們又不滿足于僅僅是那個款式的汽車,服裝最能體現個性化的發展,因為,在30年前,撞衫不僅發生在女人之間,還能發生在男女之間,因為大家都是拿幾個顏色、款式。


    圖1-個性化對產業鏈的需求變化


    消費者的個性化需求實際上帶來了對生產線、機器、自動化這個鏈條上的壓力,如圖1所示,因為從質量迭代、成本控制、交付能力這三個重要的指標來衡量,個性化都是災難,因此,人們必須借助于各種技術來壓縮生產制造中的浪費:


    通過進一步的自動化如機器人、柔性輸送系統,來提高制造端的效率;

    通過全局設備連接挖掘中間的耦合潛力;

    用機器學習來尋找能源、時間、材料節省的空間;


    智能是讓機器利用人的知識工作


    從智能的目標來說,它就是讓機器代替人工作,人把自己的知識、思想傳遞給機器,讓它干活,那么,知識的傳承過程就是如圖2所示,需要對工藝、流程、材料等進行建模,然后測試驗證,最后形成可復用的軟件—知識的復用。


    圖2-知識的傳承過程


    其實拿人們熱議的人工智能來說,就是建模的一個方向,如果原來我們用幾何推理的演繹法稱為“機理建模”,那么采用對數據的擬合、訓練的就是“歸納法”,機理與數據驅動只是兩種不同的建模方法,那么,誰的方法好就用誰的,機理需要大量積累,但可解釋性強,且成本也比較低了,而數據方法可以快速形成新的“模型”,但是也有對應的缺點,兩者最好能夠融合,各自發揮其優勢。


    越來越復雜的機器電氣傳動控制


    200年前的機械裝置,通過水力或者牲畜作為傳動力,到了蒸汽機時代,它的調節器也是采用機械的方式來實現,機器的控制基本上依靠手動操作。直到上世紀隨著電氣技術的發展,才有了繼電器邏輯這樣的控制,電力電子技術也使得調速電機(變頻器)有了應用。電子計算機的發展使得PLC在上世紀70年代進入了機器控制領域,到了80年代,有了總線的發展,隨著伺服電機大量應用,高速高精度的傳動控制對于實時網絡也提出了要求,同時,PC技術與PLC融合,形成了基于PC控制的模式,如貝加萊的可編程計算機控制器(PCC),使得回路調節、復雜工藝控制成為了可能,隨著實時以太網的發展,人們可以將機器、機器人進行協同,達到整體的協同控制,而今天,隨著柔性電驅輸送系統、基于數據驅動的建模、邊緣計算的發展,面向全局的協同—不僅僅是控制,而是控制與計算的融合,將信號的任務與生產的協調(調度、優化、尋優)結合,使得設計、生產、運營整體形成最優,機器已經不再是僅僅生產,還肩負著為運營管理提供動態應變的能力、需要為設計反饋數據、為企業發展提供對環境動態響應的應變能力,如圖3所示。


    圖3-機器電氣傳動控制的演進


    工業通信的角色演變



    在繼電器邏輯時代,都是通過硬接線連接的,接線復雜,維護不便,信號也時常受到干擾,而有了現場總線,接線少了,維護方便,抗干擾增強了,整體來說,就是搭建系統和維護系統的工程成本下降了,到了實時以太網階段,則是因為大量的高速、高精度定位與同步控制、機器人連接到了生產系統中,而到了今天,OPC UA over TSN則是因為,機器要連接至整個生產運營系統中,整體如圖4所示。


    圖4-工業通信的角色與演進


    建模仿真與數字孿生



    在今天,數字孿生很火熱,但是,一切都都必須來自于“建模”,對于制造而言,其本質是對材料的物理和化學的加工過程,那么,需要通過對材料、工藝、流程的建模來實現對變化的應對能力,而數學則是連接物理和虛擬世界的橋梁,因此,本質來說,數學模型是制造的關鍵,數字孿生基于建模,但是,增強了“動態交互”及“全生命周期”耦合方面的需求,也即,數字孿生正是要求獲得更為全局的生產集成。


    圖5-建模仿真的優勢


    圖6-貝加萊Automation Studio與MapleSIM的數字接口FMU


    歐美的制造業,來自機械、電氣、工藝領域的廠商都注重模型,今天,智能制造的時代,必須建立“協同”,因此,Modelica組織構建的FMU/FMI接口為不同的建模仿真軟件形成接口連接能力,使得“協同”仿真得以實現,這至關重要,因為,智能需要機械、電氣、工藝的融合,不僅在硬件上,在模型、軟件上同樣如此。


    在很多時候,我們今天產業遇到的“工業軟件”問題,也正是對建模仿真這種基礎的模型的積累不足有關,因此,要想真正的產業創新發展,必須注重基礎模型的研發和測試,借助于新的技術,這些變得更加容易。


    軟件正在成為競爭的核心


    最近兩年時間里,工業軟件正在成為熱點,這是必然的,工業軟件是一種知識的封裝和傳承,代表著制造企業對自身生產制造的深度理解、經驗的積累,軟件包括了多種形式的,如貝加萊集成開發平臺軟件Automation Studio,能夠將不同的對象和任務集成,而工藝軟件則是將生產的材料、流程、工藝建模,形成應對不同生產變化的軟件。


    圖7-自動化的軟件價值體系


    工業軟件的內涵不僅包含工藝,也包括軟件工程方法,包括模塊化的編程,基于組件的開發思想,如貝加萊的mapp就是典型的這樣的方法,提高可復用性,降低開發成本與提高效率,圖7為工業自動化的軟件價值體系。


    自動化企業的使命是什么?


    自動化企業的工作從來都是沒有變化的,基于產品與技術,通過工程,形成方案,并為用戶創造價值。


           圖8是貝加萊—作為一個自動化方案型提供商的角色,而這也正是目前產業大部分企業所要走的趨勢,而貝加萊在這條路上已經走了數十年。


    01

    產品與技術構成了方案的基礎

    產品是載體,它包括了硬件的產品,如控制、驅動、柔性電驅輸送系統ACOPOStrak、ACOPOS系列伺服驅動器,技術則包括了mapp技術、reACTION、POWERLINK實時通信技術等,這些構成了各種組件,用于配置出一個機器的控制系統硬件組合,以及軟件的架構。


    圖8-自動化的使命


    02

    工程師的工程(Engineering)構成方案

    工程思維在于通過將問題“解構”為最小的單元,然后對每個單元進行“高內聚”、“低耦合”的軟件開發,然后進行重組為一個整體,形成一個完整的解決方案,并將解決方案標準化,最終實現知識的可復用。


    03

    最終實現使命—為用戶提供價值

    自動化技術,并非炫技,誰比誰的CPU快、誰比誰的電機扭矩輸出大,這很重要,但是,不要忘記了我們的使命,為用戶創造價值,這是我們安身立命的根本,基于產品技術,通過工程,形成方案,解決問題。

    想要了解貝加萊的產品、技術、方案,以及對產業的洞見,在長沙及周邊的朋友可以參加,貝加萊在9月24日舉辦的“機器智能創新日”,您可以掃碼注冊參加會議。



    (審核編輯: 小王子)

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