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自动化是智能化的前奏 中国智造需要全球化(3)

 工业价值链的系统整合,需要视觉与图像技术相结合,就是给工业设备安装一双超级“智眼”。未来的工业生产将以“智眼”为核心,装备在千千万万、形形色色的设备上,指挥各种各样的“手、脚、身体”动作,实现“深度感知、智慧决策、自动执行”,成为“智人”。

  设想一下,在一个电子产品的生产车间,各种芯片和元器件的尺寸已经从几毫米几十毫米缩小到几微米几十微米,元器件的焊接和组装在视觉系统的引导下由机器人进行精密操作,由于器件的尺寸和质量都减小了几百倍,装配速度大幅提高,每秒钟可以完成上百次动作,生产效率提高了百倍。

  视觉系统实现多角度立体成像,大范围毫米级成像和超精密微米级成像相结合,整个系统同时获取的图像信息都可以实时处理,并综合完成目标定位,精确测量,发出精确动作指令。一旦某个产品的一个焊点出现问题了,比如合格焊接面积2微米,实际只达到了0.85微米,这将导致信号传输的阻抗增大而使工作频率达不到正常范围,视觉系统立即导引检验机器人,剔除废品至分支工序进行修复。组装车间各个成像单元监控各种环境指标,并把全部图像数据和其他数据综合到中央信息服务器。问题找到了,立即进行故障隐患排除,系统飞速运转如常。

  智能制造需要“快速和精准”的视觉成像,实现智能识别、智能测量、智能检测和智能互联。

  智能识别是为下一步操作找到目标,目标识别要从大量信息中找到关键特征,需要把海量信息快速收敛,其智能程度要求高,准确度和可靠度是关键,这取决于智能测量的精准度。在测量的基础上完成。

  智能检测,根据测量结果和目标之间的偏离度,判断合格与否,但是检测往往不是单一指标的结果比较,需要多信息多指标综合分析判断。

  智能互联,或者说万物互联(工业物联网),是基于大数据而来的。数据互联就像人的大脑神经元,当信息和节点超过一定数量,就能产生自主学习、自主创造能力。工业大数据很大一部分源于视觉成像,当图像的海量数据在多节点采集互联,同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联,就会衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力,显示出大数据和智能制造的真正威力。

  德国产业界将200年工业革命的历史进程划分为四个阶段:以蒸汽机为标志的机械化工业革命1.0,使人的体力被解放和大幅提升;以电力为标志的电气化工业革命2.0实现了大规模流水线作业,开创了产品批量标准化生产的新模式;以微电子和计算机为标志的自动化工业革命3.0实现了程序化自动化生产,不但解放了体力劳动,还部分接管了脑力劳动,工业迈入少人化;工业4.0则是向两大方向深度推进,产品端是定制化,制造端是智能化、无人化。

  不要简单以为在生产车间内用一款机器人代替车间工人的流水化操作就是智能工厂,或是工业无人化。

  真正的智能制造和工业无人化远远不止如此。它们是制造企业从单一产品制造向智能制造生态系统构建、向产品加服务转型的探索。通过智能化、无人化改造,客户个性化产品单个生产的费用可以变得和大批量生产的费用一样。

  将传统工业生产与现代信息技术相结合的高级阶段,是在未来工厂中每个生产环节清晰可见、高度透明,整个车间悄然高效地运转的,工业机器人与其他自动化设备不仅彼此协作,还与遍布全球的员工、客户以及智能分析动态系统进行协作。

  信息技术的改造已经实现了产品的智能制造,更大的变化是生产组织方式:通过对客户历史采购量和中长期需求等数据进行分析,依据产出能力自主安排生产时间和数量,客户经理、操作工人以及原料供应商“串”在同一条信息链上。

摘者:深圳市源启达科技有限公司