Индустрия 4.0 обеспечивает точное производство, а также быстрые и гибкие изменения. Это ускоряет прогресс умного производства в обрабатывающей промышленности. Как превратить традиционную фабрику в умную фабрику? От цифровизации к Индустрии 4.0 фабрики должны пройти шесть этапов, а именно: компьютеризация, подключение, прозрачность, возможности прогнозирования и адаптируемость, чтобы развить интеллектуальный мозг и стать умной фабрикой.

01. Шесть этапов на пути к Индустрии 4.0

Рисунок 1. От цифровизации к интеллекту: «умные» заводы пройдут шесть этапов

Цифровизация — это первый шаг к тому, чтобы сделать предприятия умными, где компьютеризация и связь имеют решающее значение. Только подключив оборудование к сети и собрав производственные данные через Интернет вещей, заводские системы и системы управления производством (MES), мы можем полностью понять состояние оборудования завода.

Затем завод вступает в интеллектуальный процесс Индустрии 4.0, визуализируя данные заводского оборудования и делая их прозрачными, чтобы помочь менеджерам завода понять работу оборудования и причины событий. Возможности прогнозирования подразумевают использование искусственного интеллекта для анализа данных заводского оборудования с целью получения информации и прогнозирования состояния оборудования и потенциальных проблем заранее. Последний этап, адаптивность, объединяет искусственный интеллект, большие данные и цифровые двойники для достижения автономного реагирования посредством анализа данных, управления данными и поддержки принятия решений, достигая конечной цели — самооптимизации.

02. Два этапа использования искусственного интеллекта для создания умного завода

Рисунок 2. ASUS IoT разрабатывает интеллектуальные фабрики в два этапа для создания возможностей анализа данных.

ASUS IoT делит шесть этапов умного завода на два этапа:

Этап 1 — «Умная фабрика 1.0». Автоматизация и обработка данных достигаются за счет соединения уровня управления оборудованием и уровня управления полем. Создайте интеллектуальную инфраструктуру, разверните уровни управления оборудованием через Интернет вещей и производственный мониторинг, а также создайте системы управления полем с системами приложений неэластичного спроса для управления оборудованием и производственными линиями и сбора данных.

Второй этап — «Умная фабрика 2.0». Сосредоточьтесь на создании архитектуры, управляемой данными, и возможностях анализа, внедрении искусственного интеллекта и прогнозного анализа, а также ускорении производственного интеллекта. В частности, вертикальная интеграция систем ИТ и ОТ (операционные технологии) путем объединения процессов, интеграции интеллектуальных заводских процессов, построения систем управления производственными операциями и создания платформ услуг и данных в качестве основы для будущего развития цифровых двойников для заводов с искусственным интеллектом.

03. Архитектура умной производственной системы, переход к фабрикам следующего поколения

Компания ASUS создала ASUS IoT, руководствуясь прагматизмом. ASUS строит демонстрационную фабрику искусственного интеллекта в районе Шулин города Нью-Тайбэй, интегрирует Интернет вещей с M2M (машина-машина), представляет решения искусственного интеллекта и запускает комплексные решения Индустрии 4.0. С помощью этих решений ASUS надеется улучшить качество продукции, сократить затраты, создать интеллектуальные, цифровые и устойчивые заводы нового поколения, а также повысить устойчивость цепочки поставок, чтобы помочь обрабатывающей промышленности быстрее трансформироваться с помощью AIoT.

Рисунок 3. Ключевым прорывом в архитектуре системы интеллектуального производства, разработанной ASUS IoT, является соединение между уровнем управления оборудованием, уровнем управления объектом и уровнем эксплуатации предприятия.

Архитектура системы интеллектуальной фабрики, разработанная ASUS IoT для новой демонстрационной фабрики, управляемой искусственным интеллектом, разделяет AIoT на четыре уровня, а именно: уровень управления оборудованием, уровень управления на месте, уровень эксплуатации предприятия и уровень совместной деятельности. Ключевым прорывом в сборе больших данных является связь между уровнем управления оборудованием, уровнем управления на месте и уровнем эксплуатации предприятия. Ниже представлена ​​трехуровневая архитектура системы:

1. Уровень управления оборудованием: с помощью датчиков оборудования, ПЛК (программируемого логического контроллера) и шлюзов он собирает производственное оборудование, заводское оборудование, интеллектуальные склады, системы контроля доступа с распознаванием лиц, автономных мобильных роботов (AMR), управление энергопотреблением, распознавание жестов и т. д. . Сопутствующая информация.

2. Управление на месте: отправка информации руководству на месте, включая сбор данных о производственном оборудовании в машинную сеть, отправка данных о заводском оборудовании в систему мониторинга завода, а затем отправка данных из этих двух систем в центральный мониторинг и управление через сетевая платформа.

Системы управления на месте, системы очков AR, системы 3D-визуализации оборудования, системы обработки материалов AMR и решения искусственного интеллекта, разработанные с использованием систем искусственного интеллекта машинного обучения. Решения AI включают в себя: обнаружение дефектов AI перед волновой пайкой DIP, оборудование AI для обнаружения дефектов на упаковочных станциях, обнаружение и идентификация AR, профилактическое обслуживание оборудования, а также интеллектуальное планирование и сокращение.

3. Уровень эксплуатации предприятия. Откройте уровень управления объектом и уровень эксплуатации предприятия, соедините ИТ- и OT-системы, создайте платформу управления данными и услугами, расширьте возможности цифрового анализа, внедрите прогнозный анализ с помощью искусственного интеллекта и сделайте весь завод интеллектуальным.

04、Интегрированный интеллект,Создайте централизованную платформу управления мониторами

Линии по производству материнских плат демонстрационного завода AI включают пять категорий: SMT, DIP, сборка, тестирование и упаковка.

Как понять большие данные всего завода и сделать его работу интеллектуальной? Умный мозг незаменим. ASUS IoT и Xinbo совместно создали интегрированную и интеллектуальную центральную платформу мониторинга и управления, которая может полностью интегрировать информацию об оборудовании, такую ​​как заводы, управление объектами и операции предприятия, подключать машины, системы MES и системы производственного мониторинга, а также собирать данные в режиме реального времени. , в том числе по темпам использования, показателям качества, показателям труда, затратам и затратам производства и т. д. Он также обеспечивает мониторинг охраны труда, 3D-визуализацию оборудования и визуальное представление данных в реальном времени и результатов анализа данных на телевизионной стене в заводской комнате, помогая руководителям предприятий принимать управленческие решения в режиме реального времени, повышать операционную эффективность и сокращать издержки производства.

Рис. 4. 3D-вид сверху демонстрационной фабрики ASUS IoT AI, расположенной в Шулине, Тайвань. Центральная система мониторинга и управления «умный мозг» объединяет большие данные со всего завода.

Демонстрационная фабрика, управляемая искусственным интеллектом, стала испытательной площадкой для решений AIoT, включая интеллектуальное оборудование для обнаружения дефектов перед пайкой волновой пайкой, оборудование для обнаружения дефектов упаковки материнской платы, систему интеллектуальных очков AR, систему контроля доступа с распознаванием лиц, систему управления погрузочно-разгрузочными работами AMR и т. д. . Решение AIoT впервые удовлетворяло внутренние потребности ASUS Group в производстве промышленной продукции IoT, а теперь распространяется на партнеров, OEM-компании и внешних клиентов.

Компания ASUS IoT независимо разработала программные и аппаратные комплексные решения для интеллектуального оборудования обнаружения дефектов до DIP-пайки волновой пайкой и оборудования обнаружения дефектов упаковки материнских плат. Чтобы быстро создать новую модель обнаружения дефектов ИИ, необходима только фотография бездефектного продукта, используя ИИ в качестве механизма обнаружения. Этот процесс требует автоматического или ручного выбора компонентов для проверки на основе данных САПР, что позволяет эффективно создавать модели. Оборудование для обнаружения дефектов с использованием искусственного интеллекта использует интуитивно понятный человеко-машинный интерфейс, который помогает пользователям снизить вероятность эксплуатационных ошибок. Кроме того, использование камер линейного сканирования устраняет ограничения по размеру проверяемой материнской платы и автоматически получает информацию о серийном номере продукта. Результаты теста очень точны. Его также можно настроить для подключения к системе MES для записи состояния продукта во время производственного процесса, чтобы каждый продукт имел полную историю производства.

05. Интеллектуальное оборудование для обнаружения дефектов волновой пайки Pre-DIP сокращает время преобразования производства DIP на 40%.

Для ручного процесса подключения на заводе требуется машина для пайки волновой пайкой для припаивания электронных деталей к материнской плате. Раньше, после того как завод завершал процесс пайки волной, ему приходилось устанавливать дополнительную линию контроля специально для проверки материнской платы. При обнаружении дефекта рабочие должны вручную расплавить припой на вставке и заменить деталь. Высокие температуры во время этого процесса могут повредить детали и собранные печатные платы, что со временем приведет к множеству проблем с качеством продукции.

Во-вторых, фабрики использовали тестирование на основе правил. Инженерам часто приходилось программировать все правила за ночь до начала производства, чтобы обнаружить дефекты на материнских платах. Программирование занимает минимум три-пять часов и может длиться до рассвета.

ASUS IoT представляет искусственный интеллект для разработки интеллектуального оборудования для обнаружения дефектов перед пайкой волновой пайкой, что значительно меняет производственный процесс:

1. Не допускайте прохождения дефектных изделий через машину: теперь проверяйте их перед сваркой. Обнаружение дефектов с помощью искусственного интеллекта комплексно определяет наличие дефектов в плагине, таких как недостающие детали, неправильная полярность, смещение, неправильные детали и т. д. Ошибки, обнаруженные ИИ, отмечаются на экране красными прямоугольниками, чтобы работники могли их исправить перед пайкой деталей на материнскую плату. Это снижает процент брака на 14%.

2. Упростить переделки: количество требуемых постмехаников сокращается с 3-5 до 1-2.

3. Сократите цикл подготовки: время подготовки в прошлом было сокращено до 15–20 минут, а общее время настройки производственной линии DIP сократилось на 40%.

06. Интеллектуальное оборудование для обнаружения дефектов на упаковочной станции, скорость первого прохождения PCBA увеличена на 20%.

Прежде чем материнская плата будет упакована в красочную коробку, контакты разъема ЦП и печатная плата тестируются и проверяются на станции окончательной упаковки.

Раньше работникам приходилось оценивать, правильно ли выровнены штифты или они сломались. Рабочие также могут забыть переключить контрольное положение штифта в состояние отгрузки. Однако при проверке невозможно вручную фиксировать дефекты один за другим. Кроме того, здесь много контактов разъема процессора, и он очень тонкий. Поэтому штифт легко согнуть или допустить попадание посторонних предметов при попытке устранить дефект. Поэтому, если потребитель получает дефектный товар, трудно определить, на каком этапе производственного процесса возникла причина.

Интеллектуальное оборудование для обнаружения дефектов для упаковочных станций, разработанное ASUS IoT, может автоматически обнаруживать дефекты материнской платы и предотвращать упаковку и выпуск дефектной продукции на рынок. Внедрение оборудования для обнаружения дефектов с использованием искусственного интеллекта позволило сократить количество человеческих ресурсов, необходимых на ремонтной станции, на 50 %, а процент прохождения PCBA с первого раза увеличился на 20 %. Подробная история производства продукта также повышает качество обслуживания потребителей.

07. Интеллектуальный производственный процесс, интегрирующий виртуальную реальность

ASUS IoT также внедрила систему интеллектуальных очков AR в производство демонстрационной фабрики с искусственным интеллектом, представляя интеллектуальный производственный процесс, интегрированный с виртуальной реальностью, чтобы помочь работникам завода понимать информацию о производственном процессе в режиме реального времени.

Умные очки AR в настоящее время имеют три сценария использования: удаленное сотрудничество, интеллектуальное патрулирование мобильной боевой комнаты и информация в реальном времени на дисплее мобильной боевой комнаты. Эти сценарии описаны ниже:

1. Удаленное сотрудничество: умные очки AR позволяют заводскому оборудованию продолжать работу во время эпидемии. Если с оборудованием что-то пойдет не так, работники завода могут надеть умные очки AR и включить камеру. Умные очки AR накладывают изображения на сцену, чтобы эксперты по удаленному оборудованию могли работать синхронно с работниками завода. Они могут понимать состояние объекта и оборудования с точки зрения интеллектуальных очков дополненной реальности и удаленно сотрудничать для выполнения операций по ремонту, проверке, техническому обслуживанию и обучению.

2. Умное патрулирование. Раньше работникам приходилось носить с собой ноутбуки, чтобы осматривать оборудование и проверять его характеристики или записи параметров. Теперь сотрудники могут работать без помощи рук. Все, что им нужно сделать, это отсканировать QR-код машины с помощью умных очков AR, и центральная система мониторинга и управления будет проецировать данные в реальном времени, генерируемые оборудованием, на очки, чтобы рабочие могли напрямую отремонтировать оборудование. Этот новый метод улучшает контроль оборудования за счет повышения эффективности контроля и обеспечения стабильной работы оборудования производственной линии.

3. Отображение информации в режиме реального времени в начальной точке производственной линии: экран визуального дисплея можно разместить в начальной точке каждой производственной линии на заводе. Раньше рабочим приходилось доходить до конца производственной линии, чтобы увидеть информацию. Преимущество умных очков AR в том, что работники могут сканировать QR-код в любое время и в любом месте, и информация с производственного дисплея будет проецироваться на очки. Рабочие могут понимать состояние производства и индикаторы производственной линии в режиме реального времени без необходимости бегать взад и вперед, чтобы просмотреть дисплей в конце производственной линии, тем самым экономя время.

Умные очки AR подключаются к центральной платформе мониторинга и управления, образуя мобильную боевую комнату для завода, что делает управление заводом более удобным, поскольку работники могут быть в курсе производственной информации производственной линии и текущей производственной мощности оборудования, чтобы облегчить принятие решений в режиме реального времени.

В будущем ASUS IoT надеется использовать умные очки AR для подтверждения процессов покупки, извлечения, загрузки и подключения, сборки и транспортировки материалов.

08. Система управления погрузочно-разгрузочными работами AMR может повысить эффективность погрузочно-разгрузочных работ.

Как мы можем повысить эффективность обработки материалов на «умных» заводах для небольших партий, большого количества сортов и часто меняющихся режимов производства? Компания ASUS IoT разработала системы AMR и управления погрузочно-разгрузочными работами, которые интеллектуально интегрируют системы MES и интеллектуальное складирование. Когда система MES выдает заказ на работу, интеллектуальная складская система автоматически подготавливает материалы и уведомляет AMR о транспортировке для реализации автоматизации процесса.

Система позволяет работникам контролировать задачи по погрузочно-разгрузочным работам в режиме реального времени, снижает количество ошибок при ручной обработке, повышает эффективность транспортировки материалов и экономит время рабочих на транспортировку материалов туда и обратно между интеллектуальной системой складирования и зоной подготовки материалов производственной линии SMT. Человеческие ресурсы, необходимые для погрузочно-разгрузочных работ, сократились вдвое, а время, необходимое для извлечения материалов и рулонов, сократилось на 50%. Это также увеличивает производительность производственной линии SMT на 20% и сокращает время переналадки на 54%.

В настоящее время ASUS IoT завершила разработку Smart Factory 1.0. В будущем ASUS IoT надеется создать архитектуру, управляемую данными, и возможности анализа, а также интегрировать цифровых двойников с различными решениями искусственного интеллекта для достижения целей «умного» производства и повышения его интеллекта.

ASUS Group объединяет десятилетия внутреннего опыта и ресурсов в отрасли бытовой электроники, объединяет дочерние компании, связанные с промышленными компьютерами, и формирует внешние альянсы с множеством добывающих и перерабатывающих компаний. ASUS IoT будет использовать преимущества группы в сфере дистрибуции, закупок и производства для стимулирования трансформации искусственного интеллекта и обеспечения цифровой устойчивости, подталкивая отрасль к целям трансформации Индустрии 4.0.