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      從精通制造到精密制造靠什么?

      2021-07-17 10:50:31

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      回顧人類工業的發展歷程,每一次技術革新,都意味著制造水平又一次質的飛躍。

             回顧人類工業的發展歷程,每一次技術革新,都意味著制造水平又一次質的飛躍。如今,大數據、物聯網、人工智能等信息技術的爆發,正為中國精密制造的轉型升級提供了最佳機遇。


             轉型升級絕不是單純的提升 IT 系統水平,而是要借助數字技術的力量對生產經營展開全面的優化和創新。為了幫助中小企業找對轉型方向,9月24日,三位微軟行業專家作客直播間,為大家帶來了一場精彩紛呈的線上研討會。


             本場活動分為三個環節:微軟首席技術官韋青分析了精密制造的發展趨勢,幫助企業樹立起更切合實際的轉型觀念;微軟首席技術顧問管震從技術應用的角度切入,為大家解讀了具體的升級路徑;微軟全渠道事業部合作伙伴戰略發展總經理王莉佳分享了微軟合作伙伴生態,以平臺的力量賦能廣大行業伙伴。


      以下內容節選自直播實錄:


            為什么?憑什么?

            大家好,我今天想分享的主題是“精密制造-為什么?憑什么?”具體來說就是,我們為什么在這個時候可以談精密制造?憑什么微軟今天可以跟大家在一起談精密制造?

          “精密”二字可以分為兩個概念:一是要精致、精確、精準,二是要細密、周密、仔細。實際上我們要談精密制造,就離不開對機器能力的理解。隨著工業革命的逐步推進,如今的機器擁有了更多的智能,也就擁有了追求精密的基礎。

             為了幫助大家理解,我可以舉個例子:微軟合作伙伴洪樸科技已經將機器視覺應用于光伏 EL 的缺陷檢測,在識別的準確度、速度上已經超過了人眼。所以在談到精密制造時就要認識到,機器其實是在提升人類的感知能力,以達到更精密的水平。

             人類進步的歷史,也是借助外物強化自己的歷史。有一部著名的科幻電影叫做《太空漫游 2001》,其中講到從猿人到智人的 Moment Of Truth,就是猿人開始學會使用工具來解決問題。從腿骨到衛星,我們經過漫長的進化,已經從借用工具發展到創造工具。

               按照目前的科技來衡量,人是一個 100 瓦左右的發電機,大腦是一個 20 瓦左右的計算機。根據控制論的觀點,神經用來感知和傳輸信號,大腦進行記憶與計算,肌肉和器官則負責行動和反饋。反饋在其中是非常重要的,我們閉上一只眼睛就很難抓取物體,就是因為缺失了對距離的反饋。

             微軟正在做的事情,就是在所有的人、物、流程之間賦予一條反饋鏈,我們相信機器能夠在每一個環節中,用它的計算能力來強化人的生理能力。由此,我們就要搞清楚,機器能夠代替或強化人的哪些能力,例如現在的物理傳感器就很先進,已經突破人類眼耳的識別水平。

             既然要靠機器的能力,就離不開剛才提到的反饋鏈,微軟將其解讀為物聯網、大數據以及人工智能,而它實現的目標有四個維度:客戶、員工、運維、產品。最終,世界將逐漸變成一個“電腦”,微軟的 Microsoft Azure 在做的就是這樣一件事,它管理著世界各地的工廠、道路、城市的計算資源。

             我們將進入一個隨時需要計算的時代,微軟提供的正是泛在的計算和泛在的智能,它的承載體就是中央云和邊緣云。當無處不在的智能反饋鏈成型,我們就可以對物理世界進行建模,再把它放到虛擬世界中進行計算,最后利用計算結果反向優化物理世界。聽起來很科幻,但這一天其實離我們并不遙遠。

             再舉一個我感同身受的的例子:我們已經進入了先進的智能時代,但還是有許多生產設備要靠老師傅來判斷是否要維修保養,摸一下機床的震動,聽一下馬達的聲音,這些經驗年輕人是不具備的。為了解決這一問題,一家生產加工工具的企業 SANDVIK 和微軟合作,在生產環境中加上了傳感器,然后通過微軟的機器學習算法,來捕捉和分析震動頻率、溫度濕度等參數,最終實現了比老師傅更準的故障預測。

            接下來的時間交給管老師,請他談一談大家很關心的一個話題:面對占據市場多數份額的歐美制造巨頭,我們現在開始轉型真的能趕上人家嗎?


      重鑄數字引擎   加速精密制造升級

            各位都知道我國在努力朝著大國重器的方向努力,但這個過程沒有那么容易,例如一臺口腔造影儀的研發就需要20年,我們沒有那么長時間去沉淀,這就需要有完善的工具鏈去加速這一過程。

            談到和跟歐美企業之間的差距,其實并沒有縮小。原因在于現在沉淀下來的技術更多的是在 IT 方面,而在 OT 、在制造領域,真正沉下心去鉆研的人是不夠的。但是我們也擁有一些優勢,歐美市場是從零開始赤腳上陣的,起步較晚的我們有后發制人的機會,但前提是要用成熟的裝備來武裝自己。

            當我們談到精密制造,實際同時涉及到三個概念:精密&超精密設計與加工技術、加速發展技術與工具的工具、制造自動化。而今天我們的重點就是,如何通過加速發展技術和工具的工具,來幫助實現從自動化到工業互聯網的彎道超車。

            既然說到工具,就不得不提微軟的百寶箱,其中的工具可以大致分為四類:第一類是用于協作的云工作站,第二類是加速 EDA 的云渲染,第三類是基于 HPC 仿真與分析的數字孿生,第四類是基于深度學習與訓練的自治系統。

      工具一:EDA 上云

            EDA on Cloud 在近幾年越來越流行,微軟云端技術已經可以和本地端的基礎建設結合,也就是說把客戶敏感數據放在本地端,再通過整合方案將云端跟本地端結合起來,利用云端龐大的算力加速 EDA 運算。

            例如微軟和臺積電的合作就非常成功,他們始終希望在半導體制程代工上擁有領先地位,但根據摩爾定律每 18 個月晶圓上電晶體密度就會增加 1 倍,用來運算半導體制程所需要的基礎建設更是增加 6 倍,原有本地端的伺服器也沒辦法達到最佳效果。最終,臺積電利用微軟 Azure 上的高速電腦運算 ( Avere / Cyclecloud )架構在 20 分鐘之內建置 10 萬個虛擬運算元,大幅縮短了開發時間。

             我們可以看到微軟在這其中的定位并不是工具層,而是想辦法讓設計工具更能發揮出自己的效用,縮短芯片的研發周期。如果大家想了解這方面的詳細情況,可以觀看我們之前一期 EDA 上云主題的在線研討會。

      工具二:自治系統

            自治系統的英文叫做 Autonomous System,你可以理解為“自己管自己”,舉個例子:抓起桌子上的小球,怎樣扔得夠遠且不掉下桌子?人的話就需要很多次的反復練習,但如果是搭載了自治系統的機械臂,可能十次以內就能達到最佳成績。它會事先在“大腦”里運算百萬次,引入重力、摩擦、空氣阻力等參數,最終在現實空間里使用最優解法,這就是自治系統的威力。

            而具體應用到精密制造領域,好處就顯而易見了。比如在車間調試刀口位置的時候,經常需要二十年經驗的老師傅來上手,現在在旁邊放置好擁有自治系統的機器,它就能通過自主學習把本事學的七七八八,可能達不到完美,但勝在穩定,你再也無需擔心老師傅突然生病離崗的問題。

      工具三:數字孿生

              數字孿生脫胎于仿真,但又是更大范圍的仿真。數字孿生的作用場非常多,最常見的是預測性維護。在產線上將數據采集回來并形成一個數據孿生體,我們對孿生體不斷地監測與反饋,來幫助我們去了解機器的運行性能,以此避免突發的故障停機。理論非常先進,但事實上大多數的孿生其實只做好了一小半,很多企業都會有一個大屏幕來展示花花綠綠的數據走勢,但數據和數據之間并沒有關聯。

             微軟的合作伙伴 Steelcase 有一個值得借鑒的案例,他們在多個房間內放置了傳感器,來監測室內的溫濕度、二氧化碳濃度,這一點不算什么,大家都會做,后面才是重點。第一步梳理邏輯,不同參數的異常變化要激活哪些連鎖反應;第二步建模,將物理世界的邏輯在虛擬世界中復現;第三步迭代,反復測試邏輯之間的合理性,以求得最優解。這樣三步走下來,得到的結果就是,一旦室內發生火災,保安馬上收到警報,通風管道、防火門合理開關,人員疏散方案自動生成。

      工具四:合作伙伴

             很多有識之士都認識到,未來的企業合作將是松耦合的方式,每個企業各自扮演自己的角色,互相之間又存在連接,這樣才能將各自的能力發揮到最大。由于微軟在精密制造領域有一套非常清晰的理論,所以已經吸引到很多的合作伙伴,和我們達成了緊密的關系。

              例如專注于倉儲智能的 Geek+,關注供應鏈協同的上海不工,擅長工藝優化的 Rockwell,這種產業鏈的聯盟結合互幫互助,正是這一輪精密制造飛躍的一個前提保障。圖片上的這些僅僅是微軟合作伙伴體系的一小部分,更詳細的下面請王總為大家介紹一下。


      作者: 珠海市金質精密科技有限公司

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