机器主宰工厂这件事,远比你想的近

充满金属气息的流水线上,十几个机械手齐齐舞动,霎时间火花四溅――是最典型的现代化汽车生产画面,经常会被电视作为高科技的代表播出的那种。

以奥迪在德国的内卡苏尔姆组厂为例,就拥有超过2500个工业机器人,其中有900个专门负责点焊作业,每天总共要处理超过1000台商用车,每台汽车的点焊大概有5000个,算下来这些点焊总共多达500万个。

这么多机器加工的点焊,如何确保质量?与上下飞舞的机器人焊接场面不同,检查的过程看起来却很“笨”:每天将一辆汽车送到18位工程师的手上,用超声波探测一点一点检查焊接的质量。

如此鲜明的对比,恰恰体现了制造业传统和未来的那条“分割线”。

全球车企都头疼的问题,是这样被解决的

之所以奥迪会选择1000台之中只抽1台,并不意味着人们对于机器加工的完全信任,而是检查的成本实在太高。1台车就要18个专家,那1000台车岂不是需要18000名专家。

在赤裸裸的数字面前,人们只能选择投入更多前期建设、维护整个加工过程的稳定性,这也是为什么工厂中经常有造价昂贵(数百万、数千万)、恒温恒湿防震的加工环境。

机器主宰工厂这件事,远比你想的近

另外一方面,尤其是像点焊这样加工数量众多的加工项目,机器并没有大家想象中的“靠谱”,假设每次点焊加工的失误率仅为十万分之一,但一台车5000个加工点算下来,仍有5%左右的概率会出现失误。

现实中的数据也很能说明问题,根据市场监管总局今年3月公布的数据,2019年因为车身质量问题,中国就召回了33万辆乘用车。这个数字在全年超2000万台乘用车的总销量中看起来只算很小一部分,但足以证明传统汽车制造业在经过上百年的不断进化之后,仍存在比较明显的”天花板“。

汽车制造技术和能力止步”天花板“,再加上大环境因素的影响,让整个汽车制造业挑战重重。去年年底,以在美国建厂的福耀玻璃(600660,股吧)为采访对象的Netflix纪录片《美国工厂》,在中国互联网上爆红,引发了广泛的讨论。

抛开中美文化、企业管理制度这些最热的话题,其实它很好地展现了全球汽车制造业当下面临的一部分困境――制造业人工成本不再像之前那么容易下降,机器人技术不适用于所有场景、而且在生产力之外也带来了新的挑战。

开篇中奥迪所面临的问题就非常典型,好在奥迪在一位神秘伙伴“神秘伙伴”的帮助下很快找到了解决方法:在加工过程中引入全新测量的数值,通过机器学习训练算法,形成一整套全新的质量判定标准,边加工边做质量检查。

这个解决方法听起来简单,但内在的创新实在不少,以新增的数据为例:工业机器人是智能化的,以往的质量监测数据往往来自它,例如点焊过程中位置是否精准,机器人是否运动出现故障等等。

机器主宰工厂这件事,远比你想的近

相对应的,实际完成焊接动作的焊枪,却往往是非数字化的,第一步改造的重点就是为这些焊枪加上控制器,并且接入网络。

除了焊枪之外,解决方案中还引入了焊缝配置、焊接金属类型、焊条健康状况等数据,并利用AI最终找出下一步就是找出规律――如何才能确保焊接的质量。

从焊枪中收集而来的数据,与焊接后的人工检查数据被一同输入计算机,通过机器学习训练算法的预测能力,增加其准确度。

单就这个解决方案而言,所需要的能力不小且复杂:

首先是加工设备焊枪的改造,需要在终端部署一定量计算力和网络通信的能力;

其次是一条流水线上,数台机器人共同作业时,各自数据采集、边缘计算,最终再将结果汇总的能力;

最后是整体的运维统筹能力,所有机器人的数据在边缘计算处理之余,还得汇总到一起,数据汇总的仪表板可帮助奥迪员工直观查看数据,并且系统会在检测到焊缝缺陷或潜在配置变化时提醒技术人员,以最大限度减少或消除缺陷。

协助奥迪完成这么大一个挑战的伙伴不是别家,就是全球半导体业巨头英特尔。在内卡苏尔姆工厂进行的机器人升级,就是英特尔和奥迪在合作进行概念验证(POC)试验。

虽然只是一次试验,但效果依旧十分明显。奥迪的生产计划、自动化和数字化负责人Michael H?ffner就专门表示,通过这次试验,生产线上劳动力成本降低了30%到50%。

更为关键的是此次试验的内容,完全可以作为一种基础性技术,扩展到汽车生产的其他环节中去,如铆接、涂胶和喷漆等等。横向拓展能力的基础主要有两点,一是英特尔打造工业互联网时的硬件基础,各种不同的工业解决方案都是运行在英特尔的X86处理器上,而英特尔X86处理器自身从边缘到云计算的广泛布局,让其工业互联网解决方案极具扩展能力。

另一方面在于英特尔在工业互联网上的提前投入,在奥迪解决方案中,便使用了英特尔的“Industral Edge Insights(下文简称IEI)”软件。这套软件本身就着眼于工业中的各种场景,通过与英特尔自身灵活的硬件基础结合,帮助客户更快完成数据收集、存储和分析,降低工业互联网的门槛。

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解决方案拓扑图

仍以焊接这个任务为例,英特尔还和国内公司信捷点气合作,研发了一款完全通过3D机器视觉实现的焊接解决方案,能够完成很多以往非智能解决方案无法完成,必须依赖人工的焊接任务。

制造业的下一步,应该是什么样子?

作为决定人类生活水平的前提,制造业的发展注定没有终点只有更远的远方。这个不断前进的过程中,最关键的是找到未来的核心趋势。

日本在上世纪70、80年代疯狂地将各种机器人技术引入了机械、电子、汽车为代表的制造业。时至今日,日本的机器人保有量虽持续下滑,但仍牢牢占据世界第二的位置。这背后所对应的就是日本对于制造业发展的判断:

一是机器人在完成高精尖的制造任务时有先天优势;

二是日本是全球少子化、人口老龄化最严重的国家,机器人可以极大幅度解决劳动力问题。

问题来了,从当下趋势看,制造业未来的核心是什么?

传统机械化主导的制造业发展已趋于完善,基础的数字化手段开始往更高级、更系统的数字化阶段迈进,而传统死板的自动化手段应用场景始终受限,通过给计算机喂数据来实现编程的机器学习有望大规模应用。几个点结合起来看,可以归纳为一句通俗易懂的话――机器注定将会在更多的制造场景和领域中,全面超越人工。

去年,富士康曾联合亿欧智库、腾讯云共同发布了一份白皮书,其中提到中国制造业转型升级,内里最关键的是要构筑卓越制造体系。

具体一点的内容包括精细化管理和决策、动态需求和资源规划管理、柔性生产、全价值链的可追溯性等等。这些小的要点都需要强大的数字化能力支撑,例如动态需求和资源规划管理,需要构建统一的数据治理体系,又比如长期被作为工业4.0代表的柔性制造,就需要多机协同的工业互联网架构。

在这个过程中,英特尔扮演的角色,就是和自己的合作伙伴一起,将自己主导的软硬件乃至更上层的生态,实打实地推广到更多工业实际应用中去。

机器主宰工厂这件事,远比你想的近

(责任编辑:董云龙 )