建設(shè)智能工廠成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主旋律

伴隨全球制造業(yè)格局的變化以及中國制造業(yè)的崛起，數(shù)字化、大數(shù)據(jù)正在開啟新的篇章。這也意味著許多的企業(yè)正在面臨轉(zhuǎn)型，擺脫傳統(tǒng)的制造方式，升級為智能的制造方式，而智能工廠作為工業(yè)智能化發(fā)展的重要實踐模式，已經(jīng)成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主旋律。

2020年一場突如其來的疫情，使得不少制造企業(yè)都面臨著生產(chǎn)難題，如何保證人員安全同時又快速高效復(fù)產(chǎn)復(fù)工成為制造業(yè)復(fù)蘇亟須思考的重點。而對智能工廠來說，這些難題卻迎刃而解。

在這種情況之下，智能工廠再度成為行業(yè)關(guān)注的焦點。讓很多制造企業(yè)把眼光投向了智能制造，希望借助智能化生產(chǎn)，提高運行效率，降低對人工的依賴?？梢哉f，疫情成為了中國工廠加速智能化的催化劑。

當下，很多企業(yè)都在規(guī)劃建設(shè)智能工廠。那么，智能工廠的規(guī)劃要考慮哪些核心要素？如何才能讓智能工廠這一目標觸手可及？今天，我們就以當下最熱的口罩生產(chǎn)線為例，一起來探討下。

為“智”造打開新“視”界

工業(yè)4.0離不開智能工廠，而智能工廠的建設(shè)離不開機器視覺。機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段之一，相當于人類視覺在機器上的延伸。作為智能工廠中至關(guān)重要的一環(huán)，機器視覺正與人工智能更加完美地融合，帶來更加可擴展的自動化應(yīng)用，以幫助企業(yè)實現(xiàn)更多人力資源的釋放與轉(zhuǎn)移。

作為工業(yè)生產(chǎn)不可或缺的環(huán)節(jié)，質(zhì)檢工序往往是制約效率提升的瓶頸。原因在于，傳統(tǒng)人工目檢的方式不僅存在人力成本高、檢測標準不統(tǒng)一等弊病，檢測精度也會隨著質(zhì)檢工人疲勞度的增加而大幅降低。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，許多企業(yè)正開始嘗試在生產(chǎn)線中運用基于人工智能（AI）的工業(yè)視覺技術(shù)來提升品檢的效率與精度。

例如，以目前許多企業(yè)都在生產(chǎn)的KN95/N95口罩為例，在實際生產(chǎn)中，口罩在出廠前需要接受表面異物、鼻梁線和海綿條平整度、以及封邊寬度和耳線的點焊狀態(tài)等方面的檢測，保證產(chǎn)品符合標準，以確?？谡帜芘c面部保持良好的密合性。

為此，匯川技術(shù)提供了一種基于英特爾??酷睿?處理器，兼具AI與高性能邊緣計算能力的視覺控制器平臺?KINOVISION，幫助?KN95/N95?口罩企業(yè)進行自動化缺陷檢測。

在實際應(yīng)用中，檢測量達到了每分鐘檢測150件，準確率達99.98%，并在平均每條生產(chǎn)線減少2-3名檢測人員的情況下，仍可實現(xiàn)7x24小時無間斷生產(chǎn)，在提高檢測效率、保證產(chǎn)品品質(zhì)的同時，有效降低了人工成本。

從這個案例中我們可以看到，機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點。

作為智能制造領(lǐng)域采集和處理生產(chǎn)信息的關(guān)鍵技術(shù)，基于 AI 的工業(yè)視覺技術(shù)表現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢。一方面，它避免了依賴人工而存在的弊端；另一方面，極大的拓展了生產(chǎn)環(huán)境和生產(chǎn)條件，無需近距離接觸危險的工作環(huán)境。

更加靈活的智能工業(yè)控制系統(tǒng)

工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化是未來產(chǎn)業(yè)升級和工業(yè)轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。傳統(tǒng)的可編程邏輯控制器（PLC）以其可靠性高、穩(wěn)定性好、編程靈活、開發(fā)周期短等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制的各個領(lǐng)域。但就目前而言，PLC運用在工業(yè)自動化控制中還存在一系列問題，導(dǎo)致無法有效滿足某些應(yīng)用領(lǐng)域?qū)π屎途鹊母咭蟆?/p>

同樣以上述 KN95/N95 口罩生產(chǎn)線為例，傳統(tǒng)產(chǎn)線部署中，很大一部分的工作量來自于機械相關(guān)的安裝和調(diào)試，尤其在印花與切刀的相位同步和送鼻梁條與推鼻梁條的機械動作時序更是耗時耗力，一般需要多個工程師同時配合，反復(fù)多次嘗試才能完成。

傳統(tǒng)機械傳動方式生產(chǎn)線

在傳統(tǒng)的控制方案中，脈沖控制步進電機，不僅高速易丟步，還影響效率和控制精度。但如果采用全伺服電氣解決方案，用戶便可以更智能、精準地協(xié)同各產(chǎn)線部件。不過，這對控制器的計算處理能力要求較高，原有的一些PLC的算力在面對復(fù)雜的協(xié)同操作時就顯得有些“捉襟見肘”。

如果用戶有一臺基于 PC 的多功能智能控制器，就能替代傳統(tǒng)產(chǎn)線中的PLC?、HMI?等一系列單功能控制器，進而實現(xiàn)開發(fā)成本和周期的降低，幫助用戶降低運維難度，最終實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈降本增效。

智能工業(yè)控制系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用使得工業(yè)生產(chǎn)效率得到有效提升，同時也避免了人員的繁瑣調(diào)試。隨著市場競爭的加劇和技術(shù)的進步，產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度不斷加快，制造業(yè)的生產(chǎn)模式正在從大規(guī)模剛性制造轉(zhuǎn)向小批量柔性制造，此時更需要靈活智能的工業(yè)控制系統(tǒng)作為支撐。

柔性制造加速制造業(yè)數(shù)字化進程

柔性制造也是智能工廠的重要特點之一，它代表了企業(yè)適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境變化的能力，考驗的是企業(yè)的反應(yīng)速度。傳統(tǒng)的剛性制造主要是單一品種的大批量生產(chǎn)，而柔性制造的模式則是以市場為導(dǎo)向。

例如，面對突如其來的新冠疫情，口罩一時間成為市場上的緊缺物資。因此眾多企業(yè)紛紛跨界，在極短時間內(nèi)便實現(xiàn)轉(zhuǎn)產(chǎn)。這種轉(zhuǎn)產(chǎn)，就是制造企業(yè)實行柔性生產(chǎn)的成果。

巨大的需求缺口要求轉(zhuǎn)產(chǎn)企業(yè)分秒必爭，但轉(zhuǎn)產(chǎn)并非易事。作為直面病毒的首道屏障，口罩的質(zhì)量至關(guān)重要。也就是說，生產(chǎn)企業(yè)既需要保證檢測效率和準確率，更需要快速進行產(chǎn)線部署，兩項內(nèi)容至關(guān)重要，而助力企業(yè)順利實現(xiàn)轉(zhuǎn)產(chǎn)這一目的的一大利器便是基于人工智能技術(shù)的智能化應(yīng)用。

在上文提到的口罩生產(chǎn)案例中，匯川便是通過與英特爾? 酷睿?處理器、英特爾? 邊緣控制軟件（英特爾? ECS） 以及?OpenVINO?工具套件相結(jié)合，推出了全伺服電氣解決方案和自動化缺陷檢測系統(tǒng)，以此幫助制造企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)線快速部署和高效生產(chǎn)。

從貫徹本文的口罩生產(chǎn)案例中，可以發(fā)現(xiàn)，機器視覺是自動化生產(chǎn)線中實現(xiàn)“感知”的重要一環(huán)，而控制系統(tǒng)則決定了能否達到自動化生產(chǎn)中所需要的精度和效率要求。

通過人工智能將影響智能工廠中柔性生產(chǎn)的兩大主要方面有機結(jié)合，再利用虛擬化技術(shù)進行整合，實現(xiàn)軟件定義后的硬件設(shè)備靈活配置，便能夠支持企業(yè)快速上馬新的生產(chǎn)流程與工藝。

當下，制造業(yè)正處于向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，每個企業(yè)都在積極探索智能工廠的建設(shè)路徑，他們的切入角度各不一樣，有從設(shè)計端切入的，有從生產(chǎn)端切入的，有從管理維度切入的，不妨考慮以人工智能為基礎(chǔ)，將人工智能和制造系統(tǒng)相結(jié)合，打造全產(chǎn)業(yè)鏈支持的智能工廠解決方案。

人工智能正成為締造未來制造業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)，讓工廠能夠更加“聰明”的進行生產(chǎn)。未來，人工智能和制造系統(tǒng)的結(jié)合將是必然的，這將有效提升企業(yè)控制管理系統(tǒng)的能力，使企業(yè)在競爭激烈的環(huán)境獲得更好的優(yōu)勢。

那么，你準備好了嗎？機器視覺+智能工業(yè)控制+柔性制造，便可以讓你在實現(xiàn)智能工廠的道路上更進一步！
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