10月18日上午,由亿欧公司、EqualOcean主办,粤港澳大湾区研究院(广外)、四方网盈联合主办的“2019大湾区科创峰会-势能·工业数字化论坛”在深圳前海华侨城JW万豪酒店成功举办。三百余位来宾共聚一堂,探讨工业数字化的现在和未来。
格创东智首席架构师李楠为现场观众带来了“当AI遇上工业互联网”的主题演讲。他深入分享了多项智能赋能技术对智能制造的推进作用,并强调了人与系统的关系。原来的车间主任将转变为“工业极客”。此外是对工厂的改造,工业应用智能平台在工厂落地的时候,将驱动工厂“自进化”,工厂将更加智能,数据价值也能实现变现。
以下是李楠的演讲原文,由亿欧不改变原意编辑:
各位来宾,大家早上好,很高兴今天在这里跟大家分享我对于工业互联网的思考。
目前,越来越多的企业想在工业互联网的领域做一些事。格创东智汇聚了TCL超过38年的制造经验,并结合领先的人工智能,大数据,云计算等技术,帮助中国制造业企业实现转型升级,将我们在灯塔工厂智能制造中积累的能力与行业共享。今天我分享的主题是“当AI遇上工业互联网”。我想分享一下我们在制造端的实践经验。
我们很有幸在中国某个灯塔制造企业做了很多探索,该企业单个体量的投资在100-200亿,实现了高度的信息化和自动化。但是目前却面临问题——产品的价格和毛利率均在不断下降,客户对品质的要求却在不断的提升。于是,如何在这样的现状下帮助它实现“极致的降本增效”是我们需要思考的问题。
我们跟工厂的人一起坐下来讨论,看看在此基础上能够作出哪些改善。在以下这些方面,我们发现还是有很大的改善空间。
第一,这个企业里有多个分离的信息孤岛,没有统一的平台将数据整合,进行更加全面的优化。
第二,这个工厂有非常多的设备自身数据,但是缺乏设备周边数据及环境的数据。我们认为要想做到全面的设备监控,还需要获得更加全面的数据,包含来自IoT的数据。
第三,目前很多品质分析基本上还得依靠人工来做,比如出现品质质量问题,工作人员有可能要花两天的时间,找到产品为什么会出现品质问题。制造业企业没办法实时发现问题,并且及时做出调整,造成了损失就追不回来了。
第四,在做图像处理,缺陷识别的场景下,企业仍然需要使用人工来完成。
对此,我们采取了一系列的措施。
首先是对IoT设备数据的采集,目前我们在这家企业采集了数千个高价值设备的数据。很多企业是把工厂所有的数据采集上来,看这些设备可以产生什么价值,这些数据可以帮助我们做什么提升。但是,我们面对制造业企业,首先是从他们的痛点出发。我们根据问题设计出分析方法,再决定应该采集什么样数据,确保帮助企业实现业务价值。
另外,我们在边缘端采用了边缘计算的算法,在这个工厂有非常多高频振动的场景和需求。过往的做法是采集一个电压,会把电压上所有的数据全部采集出来进行上传。但是发现导致平台的负载太大了,于是,我们在边缘端部署了一些智能的算法,可以将整个平台数据的上传量压缩到原来的三十分之一。
有了数据之后,大家知道IoT最好的应用是设备预测性维护,我们有很多的案例。过去人工点检没有办法预测设备的突发性停机。其中一个案例,我们对泵的电流,震动噪音、电压等数据做了监控与分析,发现了其中一个因子和泵的寿命有正相关关系。目前我们针对这个参数进行了监控,一旦出现异常,就会及时安排工作人员更换备件,以免造成异常停机带来的损失。
此外,在大数据的时代,单因子分析不能够有效解决分析需求。我们提供多因子分析的方案,帮助企业发现影响品质的一个和多个因子的关系,并且以此搭建模型,进行实时检测和分析。
回过头看中国大部分的制造业企业,我们总结出了一些共性的问题。
生产的痛点和业务需求往往来自于工程师。以往工厂的做法是写好需求分析,IT做设计,然后IT做开发,如果上线使用有BUG,再修复。等完全上线使用,需要很长的时间,时效性很差。
其实可以有更好的方式解决当前低效的问题处理方式。我们认为一个工厂核心的价值应该是从工程师发起的,因为他们是最了解工厂核心的业务逻辑、生产工艺的,所有的设计应该都围绕他们的需求来做,工业互联网平台应该真正赋能工程师。
于是,我们提出了我们平台的产品理念:简单高效DIY,让一线的工程师成为新一代工业界的“极客”。
这个平台首先有几个特性。
第一,实用性。面向生产人员,不需要用代码开发,也不需SQL做相关组件的调用,通过拖拉拽的方式就能开发应用。
第二,智能性。这个平台应该提供相关的数据分析的工具、数据分析算法、模型,帮助工程师实现相关的想法和分析。
第三,灵活性。整个平台需要支持工程师数据采集数据分析、价值实现都可以支撑他完成,而不需要在各个系统当中完成。
第四,安全性。也是客户很关注的点。
格创东智推出了“东智工业应用智能平台”这款产品,我们希望可以帮助中国一线的工程师们,在不需要借助IT能力的情况下实现他们想要的业务价值。
我们的产品主要覆盖了工业现场数据端到端的能力,从工业现场出发,到边缘智能、IOT、到工业大数据,APAAS平台和应用,帮助中国的工程师实现工业数据的价值挖掘。
同时,在传统的业务系统当中,我们非常欢迎跟更多的厂商形成合作,大家可以合力打造实用的工业互联网平台。
这是简单的demo,是早期的版本,可以让大家简单直观了解工程师如何搭建这样的应用。
当你的数据积累到一定的程度以后,可以利用数据分析的平台进行一些品质相关、生产效益相关的分析,从而找到影响品质和生产的异常因子,做出相对应的改善和调整。这样的界面是高可视化、高交互性的,不需要代码就可以由工程师自主完成的。
希望我们的平台能够帮助中国制造业企业实现工厂自进化。从数据的连接,到可视、分析、预测,真正达成中国制造2025的目标,实现企业自己的工业4.0目标。
这是我的分享,谢谢大家。