边缘计算实验平台推介
面向个性化定制的自适应模块化制造验证平台

  点击数:730  发布时间:2017-08-22 13:13

边缘计算产业联盟

实验平台名称

面向个性化定制的自适应模块化制造验证平台

发起单位

中国科学院沈阳自动化研究所

合作公司

中国信息通信研究院

宁波舜宇智能科技有限公司

目标和概述

中国制造业正处在转型升级的关键时期。随着我国制造业逐步从大众化、批量化的消费阶段向小众化、个性化的阶段的转变,传统刚性生产系统已经无法满足需求。

本平台针对离散制造业中消费者个性化定制的需求以及产品更新换代极快的情况,采用软件定义的可重构模块化智能制造技术体系,自动调整加工、装配环节的任务、工艺流程、路径规划与控制参数,实时优化装配流程和机器人任务,并通过模块化、高度灵活的控制网络,驱动模块化机械结构自适应重组,使生产系统具有模块化、物联化和智能化特征,大幅缩短产品的交付周期,使其快速响应高度定制化产品规模化生产的需求,实现小批量甚至单件化定制产品的规模化、经济型生产,解决了高度个性化定制产品的规模化生产与传统的刚性、大批量制造模式之间的矛盾。

本平台通过在设备侧构建软件定义的自适应可重构智能管控系统,对设备信息、生产过程信息进行采集、分析、计算,对工艺和设备任务进行优化调度,较大幅度地提升计算效率、提升设备和系统响应速度。以个性化定制的零部件装配为背景,通过系统构型规划、模块的接口标准化、功能模块的精确定位及移动对接技术,解决了生产系统机械结构的模块化、可重构问题模块化的生产模式;通过工业SDN技术,实现了通信资源自适应分配,解决了工业网络无线化、可重构的问题;通过研究语义化数字工厂建模与动态服务组合技术,实现了工序、工步、设备模型自动组合,从而驱动工艺流程、任务调度和生产结构的自适应重构。

本实验平台主要用于测试、验证软件定义可重构智能制造相关技术,包括但不局限于:

(1)工业设备物联化技术、设备级安全防护能力;

(2)模块化的可重构单元系统构型规划、机械结构构建相关技术;

(3)自适应的工业网络无线化、可重构技术;

(4)基于工业SDN的管控网络全互联以及网络安全技术;

(5)语义化数字工厂建模技术;

(6)基于工艺流程自适应的动态服务组合技术等相关技术与产品;

(7)多任务、优先级智能调度以及人工智能相关算法。

本项目搭建的面向个性化定制的自适应模块化制造验证平台的结构如图1所示。

主要由:云平台、应用域(设计开发平台、ERP、MES)、数据域(智能管控系统)、网络域(基于WIA-FA的工业无线自适应全互联网络系统)和设备域(模块化的可重构单元、柔性智能物流系统、传感器等)组成。

其中,设计开发平台、智能管控系统、模块化可重构单元和服务平台构成了从设计、制造到服务的端到端数字化集成系统以及从销售到企业管理到车间生产管理和设备层的垂直集成,将用于验证产品的全生命周期管理以及智能制造系统的端到端集成技术。

智能管控系统、基于WIA-FA的工业无线自适应全互联网络系统、模块化可重构单元、柔性智能物流系统则构成了网络化生产系统,将用于验证智能制造系统的纵向集成技术。

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图1 面向个性化定制的自适应模块化制造验证平台构成

通过本平台的介绍可以看出(如图1),本平台包括了:(1)设备级:机器人、传感器、柔性输送单元、加工单元模块;(2)网络级:基于WIA-FA的工业物联网系统以及基于工业SDN的管控全互联无线网关等产品;(3)数据级:基于语义化构建数字工厂模型库、动态服务组合引擎、生产工艺及生产任务自适应动态调整模块、预测性维护的数据基础分析与处理模块;(4)应用级:支持个性化产品定制的ERP和MES系统;(5)云端应用:支持个性化产品定制的电商平台,设备预测性维护云端平台。

应用场景

本实验平台以沈阳自动化研究所自主研发的工业物联网技术体系(WIA-FA、SDN无线网关等无线产品)与软件定义管控技术为基础,打通了电子商务、ERP、MES等管理软件以及控制系统之间的信息通信接口,实现了网络化生产系统的纵向无缝集成,使个性化定制产品快速制造出来;同时,通过自主研发的软件定义可重构无线控制网络系统,使控制系统的结构模块化、可以根据需要动态重组;此外,基于研发的数字工厂建模技术,构建出工业控制语义本体库,即:与实际的物理系统一一对应的信息空间的虚拟制造系统,并基于虚拟系统和管控系统,使生产系统可以根据软件定义的方式,快速重组,动态适应生产需求的变化,解决了传统刚性生产系统面对设计和生产需求变化时灵活性差的问题。

本平台充分体现高度个性化定制、产线自主重构、生产装备预测性维护等智能工厂的优势特点。同时,通过设备的预测性维护,可以大幅减少设备的停机时间,提高设备利用率。本平台的支撑技术体系和产品将为探索适应中国现状的智能制造技术标准体系和解决方案,推动企业数字化转型,起到积极的推动作用。

本平台应用但不局限于以下行业:

(1)家电制造行业

很多家电制造行业目前正在寻求从大规模制造到大规模定制的转型,由企业为中心的生产,到用户信息直达工厂,用户驱动精准、高效、大规模柔性生产,快速响应,交互迭代。

解决原来大规模流水线柔性不足、定制成本高、效率低的问题:构建智慧排产、智能生产、智慧物流、虚实融合等模式,快速响应用户需求;

解决现有的以PLC为核心的控制系统难以应对复杂逻辑的编辑和处理的问题:通过沈阳自动化研究所自主研发的物联化的管控系统,能够对原有产线中管理和控制流程及逻辑进行快速重用和复现,实现生产设备虚拟化、模块化,满足快速增加的消费者个性化需求;

解决传统制造响应周期长、产品升级慢等问题:通过沈阳自动化研究所自主研发的物联化的管控系统,实现OTD由原来21天降低到7天,同时实现工厂全流程开放透明、可视,用户由使用者变为“设计师”和“参与者”。

(2)轨道交通制造行业

轨道交通制造行业目前正在寻求从粗放式加工、装配的调度管理和被动的设备维修到智能优化调度管理和主动的设备预测性维护的转型,从以人为中心的生产管理和设备维护,转变为以数据为驱动,量化、精准、智能地管理和维护。

解决原来生产系统的设备靠人管理,设备利用率和生产效率低、设备维护不及时而导致的良品率低等问题:通过机床、机器人、AGV等设备联网,使设备状态和生产过程可视化,从而实现生产系统的智能运行和维护;

解决信息接口异构设备难以互联互通互操作、设备故障诊断和排产、调度仅凭主观经验等问题:实现加工过程的设备利用率从原来的45%提高到70%,同时实现工厂生产过程透明、可视,生产设备和生产系统的智能化都得以提升。

(3)光电摄像模组行业

面对该行业目前生产过程缺少产品全流程信息采集与监测,缺少生产过程、设备和能源等信息的分析、缺少质量和能源瓶颈环节和因素分析的现状,本平台通过攻克智能制造数字化车间参考模型、产品全流程数据采集和分析以及基于全流程数据驱动的产品设计、工艺流程优化和运行管控等挑战性技术难题,解决良率不高、生产效率较低、能耗水平无法控制等现实问题,体现了个性化定制以及小批量多批次的优点,提升我国光电摄像模组制造产业成套装备的智能化水平,进而匹配无人机、可穿戴设备、手机、汽车等行业对于光电摄像模组需求的快速发展。

预期成果

本平台通过面向个性化定制的自适应模块化智能制造技术体系,可以模拟以下三种场景:

配置自由选择的定制化产品生产

客户通过电商平台自由选择产品配置,生成个性化的产品订单,该订单在ERP系统里同步生成,并立刻分发至MES系统进行排产,订单与排产信息通过PCO接口下达至控制系统,通过智能管控系统,每个生产单元都可以与产品和物料进行“交流”,为该订单装配个性化零部件或完成个性化加工任务,最终智能工厂快速完成了个性化产品的生产任务。

生产系统根据订单变化动态调整、重组结构

(1)语义化建模

本平台在数据域搭建了智能管控系统,通过语义化技术构建数字工厂模型库,打通设备互操作接口,实现跨厂商互操作和语义的统一化管理。利用语义化数字工厂建模与动态服务组合技术,解决设备模型描述、工艺流程和任务调度的解耦问题,工艺流程和任务重组的正确性和可执行性,以及模型、规则的查询、关联实时性问题。

通过语义化技术建立模型库,将模型的最小单元属性、最小工序和工步定义为原子动作,实现模型和工序的解耦;利用结构、功能、能力约束和工艺知识规则,确保系统结构模型、工艺流程组合的正确性和可执行性。通过时空关联检索技术,提高原子动作查询、关联、组合的实时性。

(2)智能调度

本平台不仅可以根据用户喜好,生产个性化订单,还能够智能处理不同优先级的订单。本平台拥有两个用于装配的机器人,可同时装配3个不同的订单。两个机器人拥有一套基于设备的安全防护能力,可避免机器人发生碰撞以及伤人事故。在此基础上,本平台的两个机器人还分别拥有上、下底板的功能。对于普通订单,本平台中用于装配的两个机器人可设置多种装配方案,如:总装配效率最高方案、顺序加工方案、最简产品优先方案等。当出现加急订单时,智能管控系统会在保证安全(避免碰撞、伤人事故)的基础上,自适应变更装配方案为加急订单优先模式,智能管控系统可无缝衔接不同优先级的订单,全过程无需人为干预,降低切单转产时间,缩短产品生产周期。

(3)动态服务组合引擎

基于动态服务合成引擎技术将生产工艺、生产任务等服务封装起来,既打通了不同协议、不同软件、不同系统之间的互操作接口,解决了跨系统信息集成的难题,同时,又可以根据产品设计、生产需求的变化,动态地自动重组生产工艺和生产任务,使生产系统能够以软件定义的方式快速重构,彻底改变了传统的刚性生产模式,大幅提升了生产系统对不同产品设计和生产需求的适应能力和灵活性。

(4)数据边缘处理

从设备端采集到的传感器、机器人、PLC等数据具有数据量大、采集频率高、数据格式不同等特点。对于海量数据,如果不在设备侧进行数据边缘处理,庞大的数据直接上传至云端平台会对网络造成巨大拥堵,浪费网络资源,还可能会影响到对于实时性和准确性要求较高并且重要级更高的数据。所以需要在数据域进行边缘计算,对用于预测性维护的数据先进行基础的处理,如:滤波、降噪、拟合、降维、特征提取等操作。并且统一数据格式,对数据的重要性进行分级,优先上传重要级高的数据至云平台,合理利用网络资源,避免数据堆积灾难。

基于预测性维护的生产系统动态调整

部署在云制造服务平台上的预测性维护系统收集数据域中经过基础处理的数据,通过工业无线物联网实时感知、监测生产装备的温度、振动等健康状态信息,同步分析,确定设备的健康状况、故障类型、故障位置、剩余生命周期等信息。

采用预测性维护可以减少维护工作量,降低劳动强度;提高设备的可靠性,延长设备的使用寿命;提高设备的利用率,减少维修费用,从而降低维护成本,提高企业的综合竞争力。

技术的示范效应

预计上述平台及解决方案如果推广到离散制造业,将大幅提升生产效率和设备利用率,在未来的工业4.0时代,使生产制造企业能够应对高度定制化产品规模化、经济型生产的需求,从而提升企业竞争力,带来超过10亿元级别的经济效益,为探索适应中国现状的智能制造技术标准体系和针对个性化定制产品快速、规模化生产的新模式,推动离散制造企业数字化转型,起到积极的推动作用。

商业价值

这套面向个性化定制的自适应模块化制造验证平台的核心技术体系和产品将大幅提高生产装备和生产过程的智能化,打通网络化生产系统从电商平台到管理和控制系统的纵向集成,大幅提升管理、控制系统的效率以及生产设备的利用率。中科院沈自所研发的智能控制系统可以动态、自适应地调整生产系统的结构、生产工艺顺序、机器人动作组合,从而提高生产系统软件、硬件的灵活性,提高生产制造过程的效率和智能化。

通过引入边缘计算,能够为制造业带来以下提升:

设备灵活替换——减少人力投入50%,实施效率提升1倍。

生产计划灵活调整——消除多个型号的混线切单,物料路径切换导致的时间耗损。

新工艺/新型号快速部署——消除新工艺部署/变更配置变量的时间,新工艺部署时间缩短80%以上。

社会价值

随着我国制造业逐步从大众化、批量化的消费阶段向小众化、个性化的阶段转变,消费者越来越重视产品的个性化特征和品味。传统刚性生产系统已经无法满足需求,高度个性化定制产品的规模化、经济型生产将是离散制造业未来的主要趋势。

本平台采用软件定义的可重构模块化智能制造技术体系,应用于家电制造行业。通过构建智慧排产、智能生产、智慧物流、虚实融合等模式,快速响应用户需求,解决原来大规模流水线柔性不足、定制成本高、效率低的问题;通过沈阳自动化研究所自主研发的物联化的管控系统,能够对原有产线中管理和控制流程及逻辑进行快速重用和复现,实现生产设备虚拟化、模块化,满足快速增加的消费者个性化需求,解决现有的以PLC为核心的控制系统难以应对复杂逻辑的编辑和处理的问题;通过沈阳自动化研究所自主研发的物联化的管控系统,实现OTD由原来21天降低到7天,同时实现工厂全流程开放透明、可视,用户由使用者变为“设计师”和“参与者”,解决传统制造响应周期长、产品升级慢等问题。

本平台应用于光电摄像模组行业,打破传统的采用PLC+OPC的模式,解决了由于订单种类增加,单批次数量减少导致的控制逻辑/工序操作重置、接口配置耗时时间长,影响新产品上线效率的问题。通过软件定义的可重构模块化智能制造技术体系,自动调整加工、装配环节的任务、工艺流程、路径规划与控制参数,实时优化装配流程和机器人任务,并通过模块化、高度灵活的控制网络,驱动模块化机械结构自适应重组,使生产系统具有模块化、物联化和智能化特征,运营成本降低50%,产品生产周期缩短50%,不良品率降低50%。通过加强制造业ICT系统和OT系统之间的灵活交互,推动智能制造的实现。

摘自《自动化博览》2017年8月刊



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