武汉华中数控股份有限公司、国家数控系统工程技术研究中心主任助理惠恩明:工业互联网标识赋能-机床行业

2019-08-15 15:50

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  各位专家、各位同仁,下午好!我今天跟大家分享一下我们在机床行业怎么去应用标识体系和工业互联网给产业赋能。

  我在这三个方面跟大家展开分享,首先我先介绍一下武汉华中数控,武汉华中数控是中国的数控企业的排头兵,它也是有一些荣誉,也是一个上市公司。

  它是在整个国家的创新体系里面占有一定的地位,是我们技术创新战略联盟里的成员单位,这个地方我们可以看得到。这个创新联盟单位它实际上是由高校还有我们数控系统企业、机床企业和机床用户共同组成的,所以说这整个中国数控机床创新的源头应该是在这里。

  我们也是数控系统现场总线技术联盟的牵头单位,这个大家都知道,我们在OT领域里面,其实最重要的就是我们叫的现场总线,它是决定了你整个控制系统的功能和性能。

  同时,我们也牵头,我们也是数控机床互联通讯协议联盟的一个主要组成人员,这个联盟它是由中国机床工具工业协会来牵头的,中国机床工具工业协会我们知道是中国工具机里面最具有影响力的一个协会,我们做了一个协议叫NClink,这个地方像联想还有华为的同事也都一直在强调,我们在数据采集这个环节是面临了很大的一个问题,那么这个NCLink它主要是起到一个归集的作用。

  我们知道我们中国谈中国制造2025,实际上数控机床在里面的地位非常重要,因为数控机床是工作母机,我们可以看到,各个行业都离不开我们数控机床,可以说我们的数控系统是整个制造行业贯穿能力最广泛的一个功能部件。

  我们对机床做了一次总结,从手动到数字化机床,这应该是在三个时代完成的。现在再到互联网+机床,现在华中8型机基本上属于互联网+机床。机床经过发展最终会形成叫智能机床,这个是我们正在着手研发的。明年4月份我会发布我们的工程样机,华中9型现在正在我们的实验室里面。

  我们对整个机床的发展做了一个总结,一开始机床是人和物理构成的系统,是人通过体力和脑力劳动操纵物理物件来完成加工,数字化机床就变成了人、信息、物理系统,这个中间就加上我们的数控系统之后变成了一个数字化的系统。如果我们把人工智能的技术加上之后,就可以从大量的数据里面挖掘未知的知识,这样的话机床就具有思考的能力,总结的就是从“授之以鱼”到“授之以渔”。

  这个中间转变有一个最关键的技术,就是“数字双胞胎”。可以看到中间的图,下面是我描述的整个机床运动状态指令的集合。纵轴可以是机敏速度等等,我们可以把它想象成人的一个心电图,它会构造我们“数字双胞胎”最主体的部分。从在线感知、装备自律执行以及到智能决策,“数字双胞胎”在整个数控机床里面起到一个核心的作用。这个是我们简单的例子。

  我们可以看到,在我们的数控机床里面有五类数据,它可以给我们带来什么好处?通过大数据分析的方法,改变了我们运动轨迹的规划,可以提高我们产品的加工质量,这是一个非常明显的例子。

  我们是为了把这些大数据采集上来,制定了一个国家标准。现在都在讲联网,联网有三层:

  第一层:我们的总线属于感知层。包括OPCUA、MQDP最底层的GCP。这个我总结的是通讯层。这个数据只能保证能够上得来,但是这个数据上来之后不能够被理解。我们NCLINK是处在第三层,我们给它总结叫语义层。在语义层这个协议上,世界上只有三种,一种是美国的MTConnect,这个大家联网有经验的话,会有这个协议;另外一个是德国2017年做了一个协议叫UMATI。

  我们的NCLINK要比UMATI早一点,这三个协议都是出在语义层的层级上。它的主要作用就是解决三个层面:

  1、设备

  2、生产线

  3、企业

  这是我们NCLINK接入整个机床的分布图,也是比较多的。现在主要还是处于一个试运行的阶段,看起来不是特别多。今年我们预计要接入1万台左右,这个工作我们已经布置下去了。可以通过NCLINK接入的品牌,这个也是比较多的。可以接入各种设备(机床、机器人、AGV小车)。

  接入品牌包括我们华中数控、沈阳机床的i5、西门子、法兰克等等,基本国内主流的数控企业,他都是在我们的联盟里面。所以他都是会支持NCLINK的。接入方式有4G和有线的接入方法。

  现在我们外面用的比较多的是NBIOT的接入方法,它主要是我们的一个入门级产品,这样是给企业带来的负担也不是特别重,它比较清亮。整个品牌我们可以看到主流的数控系统我们都是可以支持的,这是我们整个分布。

  整个图景可以看到,通过TCPV载体实现NCLINK,把数据实现设备到端之间的集成。在上面无论是MES、ERP、DNC或者是我们的一些智能模块也好,它用到所有的数据都是足够的,不管你底下设备是什么样。

  我们基于整个NCLINK,再加上整个物联网基础,做了华中数控的INCcloud,我们可以理解它是工业互联网的平台。我们现在服务主要是三个对象:

  1、机床厂

  2、用户

  3、我们自己

  我们的数据来源主要是机床,两个地方是产品溯源和远程运维系统,这中间像状态监控、格式化开发、档案管理,这都是你为了支持这两个系统不可缺少的一些功能,这是我们整个前期的技术基础。

  我们在机床行业、标识解析怎么去做?这个我们有一定的思考。机床行业是做了一些分析:

  一、数控机床是一个“数据孤岛”,我们要把它打通。

  二、行业标识解析、公共平台没有的。

  我们当时在做NCLINK的时候还不知道有这个标识解析,当时我们在做第五部分的时候,需要每个设备有一个独一无二的身份证。所以我们听到有设备标识解析的服务特别兴奋,因为它解决了我们一个关键的技术问题。

  三、私有的标识也比较多。

  各种私有标识非常多,这个是数控机床行业的一个重点,所以说机床行业要建立二级解析节点非常重要。它的要把这个打通,而且我们整个互联互通是非常重要的一个技术手段。

  工业互联网实现智能数控是我们的基石,而且它是我们整个数据连接的神经系统,我们可以看到下面整个的结构,在联网的情况下,确实是需要这个系统的,我们在互联网时代已经吃过一次亏。

  在工业互联网时代,这个亏我们不能再吃了。当时做NCLINK也是有这个考虑,为什么我们自己要做?美国MTConnect协会已经找了我们很多次,让我们去灌他的标,为什么我们要做?因为这是一个基础技术,我们不能够受制于人,所以说必须要用我们自己的知识产权。

  机床行业建设的总目标:

  一、我们要面向机床行业,建立一个二级解析节点,给我们的上下游体验进行服务。

  二、要跟顶级节点进行互联互通,把整个数据全流层打通。

  三、针对我们行业的典型场景应用,实现基层创新的应用的新模式。

  这是我们整个的一些系统架构,我们有主机厂、系统厂、配件厂,我们的全链条是非常完整的。因为我们本身是卖数控系统的,所以说我们行业的贯穿能力特别强。

  我现在主要讲一下整个应用场景的创新。这是我们要做的标识解析节点的整体的概况,我们有电梯、伺服驱动、机床、高速机,从零部件到数控设备再到整个生产线的生产线试验,可以看到汽车零部件的展现依然是一条智能生产线。

  可以见到,我们对标识解析有迫切的需求,希望通过标准的生存标识,能够把我们各个功能部件、工艺流程进行贯穿。

  这是我们整个应用场景,大概是有10个应用场景,从中间拿几个来讲。

  一、产品溯源。

  出了故障之后我们非常想知道,我们这个产品在做的时候在哪个环节会有问题。在这里面我们每一个数控系统出厂要经过两道检验手续。一道手续就是我们的电机质量检测,要进行运行,我们要采集信号分析它的质量,像震动信号、位置信号、电流信号都是要做的。

  这一道做完之后我们还要把伺服电梯数控系统结合起来进行一个实测,这个我们叫整机测试,这部分数据全都会留在我们企业内部。有了这些数据之后,如果它出了问题,我们通过标识马上可以查到当时的情况是怎么样,这是我们整个溯源的需求。

  二、供应链管理。

  有向上和向下整合的需求,数控系统的板子上面几千个文件,小芯片几千个。我们想把供应链管理起来,因为这部分出了问题影响和风险是非常高的。

  三、设备全周期管理应用。

  这里面我举了一个例子,对于整个刀具的智能管理。以前数控系统的刀具管理只有下面的,比如说切削时间、刀具使用的次数,这是传统的方法,非常粗糙。比如说机床在空转的时候,实际上刀具寿命是不受损的,我们通过大数据的方法看切削的历程,你这个刀具真正切了多长时间?我们如果切削率再把它的里程乘上去,它就变成了能耗。

  我们现在整个大数据的刀具寿命管理是一个智能管理的方法,它更加的精准,这是另外的一个,我们对全生命周期管理的应用。

  这个是我们做的一个近距轴的全生命周期的复合图,就是说近距轴,我可以把它切成多个剖面,哪个剖面我经过多少次,你经过的越多,它磨损的越多,那这样的话可以在生产任务做的时候,我们就把它排开,让它可以用的时间更长一点,这是整个我们的一个应用,我们可以看到它有一个示意图。

  另外,我们做共享维修,实际上共享维修它还有远程运维,这是我们机床行业里现在最疼的地方,我们统计过,机床基本上出了故障,它平均down time的时间要在半个月左右,但这半个月左右用户是很难以接受的。

  我们通过端对端的方式,通过手机APP、通过我们后台运维中心,我们可以给用户提供一个非常体贴的服务,我们称之为叫“精准服务”。

  这个联想戴总我们可以一起探讨一下,很多人他就觉得我们的人工智能到底有没有用、到底怎么用?我们在这个上面做了一些探索,我们用卷积神经网络,然后把这个机床各个工具参数提取出来,然后对它的主轴输出的负载进行预测,通过这个预测负载,然后我们反过来去优化我们的这个加工程序,得到的这个效果我们做出来都大吃一惊,我们优化了20%,预测精准度我们达到了90%几,周老师他对这个结果特别的振奋,他认为这是我们国家一个自主创新的重大突破。

  这个是我们整个基于标识,每个设备我们都是有个标识的,我们可以通过标识去区分你这个设备,比如说我是一个3C转工中心,我一批3C转工中心我通过标识,我可以把它提取出来,然后我去对它进行各种的待机率、运行率、故障率这些OEE的分析,这是我们工业标识要去做的。

  这个是我们基于标识的一个机床健康保障的东西,我们通过标识精准去定位这个设备,我们可以给这个机床设定健康保障的体检程序。那么,它就可以比较精准的,它能够预测到某个部件发生的问题,这个工作其实是我在主要抓的,因为我在2017年的时候,在苏州,这个工作做下来取得了非常好的效果。这个如果大家感兴趣的话,我们可以进行分析。

  我们有了一个大数据平台,其实我们可以知道,你很多预制的功能放进去,你其实不一定会满足用户所有的需求,我们就在上面放了一个开发环境,我们可以通过一个接口,然后把这个数据给你开放出来,而且它是集成在整个一个开发环境里面,你写一些Pasen代码,就可以去做一些东西,当然的话你可以做更多。

  这是另外的一个,我们想在这个标识解析上我们能够做的。因为大家现在一讲这个CPS是不是双胞胎?可能只是针对设备运行时候的数据,但是实际上设备在它全生命周期内,它的数据是洒在整个互联网的个位数的,我们需要通过一个标识,能够把这些数据进行整合,其实我的断定就是以后数控装备的CPS,它是一个分布式的系统,而不是一个集中式的数据系统,这是我们做的一个CPS的框架。

  这是我们做的一个云管家,大家可以到各大商城上去下载这个软件,然后你可以来进行试用。它提供的就是远程运维、智能监控还有一些智能优化,现在它主要服务的就是我们的客服维修人员,现在我们的客服都是通过我们的线上来走,以前线下的那种方式已经被我们颠覆掉了。

  这个是整个预期的一个效益,那我分享到这里,谢谢!

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