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    昨天，研華科技執(zhí)行董事何春盛先生，闡釋了智能制造的轉型思路和升級路徑。今天我們以研華智慧工廠的發(fā)展實例為佐證，為大家展現(xiàn)制造業(yè)的無人化、智能化、信息化升級之路。

    隨著智能制造、智慧工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等進階版概念進一步發(fā)酵，制造業(yè)的邊緣功能重心由接入數(shù)據(jù)向用好數(shù)據(jù)演進，數(shù)據(jù)模型的沉淀與管理成平臺工業(yè)賦能的核心能力。一座座傳統(tǒng)工廠的進化之路已然展開。

    比如工廠中各個節(jié)點的物料準備以及物料進出倉庫的情況是怎樣的？
    比如產線中設備機臺的運作狀況是否良好？是否有異常情況發(fā)生？
    比如每個工位上工人的生產效率、工作狀態(tài)是否正常？
    比如生產制造工序完成后，良品率、庫存以及能源消耗情況如何？
    這些分布在工廠各處的數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)工廠中是依靠人工方式進行記錄并制作生產報表，從而導致數(shù)據(jù)的誤差較大且不夠及時，讓生產管理者難以全面仔細地掌握設備、產線的運轉狀況。

    因此，數(shù)據(jù)驅動的智慧工廠成為傳統(tǒng)工廠轉型升級的主流方向。然而，要想成功地對工廠進行智能化改造，這里首先要讓隱藏在生產制造各個層面的數(shù)據(jù)被“發(fā)掘”。

    研華科技提供以 邊緣智能和WISE-PaaS工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺為核心的物聯(lián)網(wǎng)軟、硬件解決方案，包括嵌入式電腦、智能通訊、工業(yè)自動化、智能系統(tǒng)等。

    雷鋒網(wǎng)在研華臺灣臺北制造中心MPM經(jīng)理劉厚民的引導下參觀了研華位于臺灣林口的智慧工廠，了解了“戰(zhàn)情室”的工作情況，學習了系統(tǒng)廠的數(shù)字化、智能化的升級改造。

    01前沿技術浪尖！先進制造中心的誕生

    富士康在打造關燈工廠，海爾在探索互聯(lián)工廠，還有一些制造廠商在量身打造數(shù)字化工廠，或者獨辟蹊徑地提出綠色智能制造的概念。那么，研華未來的工廠將是怎樣的？

    自1983年研華建立以來，早期臺灣的工廠較為傳統(tǒng)一些，2014年后整體遷移到位于林口的這個智慧工廠；另外，研華在中國昆山還設置有板卡廠、機箱廠、系統(tǒng)廠和CTOS廠這四個廠區(qū)。

    同時給這么多工廠做升級改造，這絕對不是一件容易的事情。如此龐雜的工作不僅需要專業(yè)人士全面統(tǒng)籌，也需要更多配套的、先進的技術做支撐，為此，研華誕生了一個與工廠平行的單位——先進制程中心。

    劉厚民表示，先進制程中心的工作人員就像學校里的教授一樣，這些成員不斷去探尋業(yè)界最前沿的尖端技術，然后把這些技術再導入到工廠里進行應用。工廠里的管理人員每天執(zhí)行工作會特別忙，因此我們需要有一個獨立單位來探索新技術，然后不斷地教育訓練這里面的工程師。

    比如清點物料，最早需要將料卷拉出來量長度，然后套用長度公式計算最終的顆粒數(shù)。而現(xiàn)在，直接用X光一照就能得到精確的物料顆粒數(shù)。
    另外，RFID標簽會將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍苤葡到y(tǒng)就會告知工作人員這個工站需要做的事情，需要相關的操作技術是什么。
    比如定制化生產，哪怕客戶下訂單只要一臺，研華也會生產。曾經(jīng)在7條SMT產線，一個月?lián)Q線次數(shù)達到了1750次，平均每天在生產在線的換線次數(shù)達到60次，而每一條線要換接近10次。

    諸如此類，一些生產制造過程中遇到的難題以及相應的改造方案，先進制程中心會就產線、制造工程等著手進行研究，為研華智慧工廠量身打造最佳、最適合的解決辦法，以數(shù)據(jù)驅動的方式，最大化地賦能自身的智慧工廠。

    02神秘的“戰(zhàn)情室”：讓數(shù)據(jù)透明可視化

    分布在工廠各處的數(shù)據(jù)，將匯聚到哪里去？又將如何統(tǒng)一化管理以及發(fā)揮作用呢？

    在研華位于臺灣林口的這個智慧工廠，這里特別設置了一個神秘的房間——“戰(zhàn)情室”，高階主管從董事長乃至工廠廠長都可以在這個房間中調閱所有的生產運營數(shù)據(jù)，技術人員通過將數(shù)據(jù)進行透明和可視化的呈現(xiàn)，使得生產管理者能輕松讀懂數(shù)據(jù)，抽絲剝繭找出問題的癥結，快速地修正問題并導入對策。

    劉厚民透露，如果研華的廠區(qū)有任何緊急事件，必要情況下，廠區(qū)相關人員會通過“戰(zhàn)情室”調閱關鍵數(shù)據(jù)，馬上制定相應的措施，并通過這里的電話設備對外進行聯(lián)系。

    雷鋒網(wǎng)了解到，“戰(zhàn)情室”中的三大塊電子顯示屏能實時呈現(xiàn)研華所有廠區(qū)的現(xiàn)場實況，包括各個產線、工位的生產效率，產出工時等數(shù)據(jù)，機臺設備的實時狀況，廠房車間內的溫濕度、環(huán)境指數(shù)等參數(shù)，并與研華昆山智慧工廠的“戰(zhàn)情室”實現(xiàn)聯(lián)動。

    在電子類工廠中，溫濕度管理是很重要的。有些產品必須要在72小時之內完成生產，環(huán)境過于潮濕或過于干燥（干燥會產生靜電）都會對產品不利，而在“戰(zhàn)情室”，我們能看到工廠中對應位置溫濕度的詳細數(shù)據(jù)。

    對二氧化碳濃度的調控。比如早上的森林中，二氧化碳濃度大約為432PPM，這是最干凈的空氣，會讓人感到舒適。而在研華智慧工廠中，早上的二氧化碳濃度大約是500PPM，到了下午 ，在人員聚集的區(qū)域這個濃度會接近900PPM，這樣的二氧化碳濃度會讓人感到困意，從而導致工人作業(yè)的出錯率較高。針對此等情況，研華智慧工廠專門對廠房中二氧化碳濃度進行了監(jiān)測和調控。

    遍布在各處的傳感器。研華智慧工廠中，安裝的攝像頭總共不超過10個，那么，在人員狀態(tài)管理方面如何管控？據(jù)了解，研華出于萃取信息“需要性”，更多地采用了傳感器的方式去收集人員狀態(tài)數(shù)據(jù)。

    在研華智慧工廠中，除了采用大量物聯(lián)網(wǎng)傳感器、定位、PLM、ERP、SCADA、MES等軟硬件設施，還采用了SFIS（Shop Floor Information System），也就是廠區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)等，對智慧工廠進行了全面的升級，而所有這些關鍵的細節(jié)數(shù)據(jù)，在“戰(zhàn)情室”都能很清楚地調閱。

    雷鋒網(wǎng)此次重點參觀的系統(tǒng)廠中，一般來講，系統(tǒng)廠的生產流程，從產品材料投入開始，要經(jīng)過組裝、燒機、 測試、包裝等一系列步驟。早期，從材料開始生產到出貨往往需要5天時間，以往也都不太清楚瓶頸是在哪個環(huán)節(jié)，很多時候憑經(jīng)驗來調整；而現(xiàn)在生產數(shù)據(jù)的透明化起了很大的作用。

    通過重整測試程序和流程，把測試時間縮短。現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)透明的優(yōu)化以及人機協(xié)調生產，工廠從投入產出的時間縮短到了3~4天以內，效果十分明顯。數(shù)據(jù)的透明化可以讓管理人員快速抓到整個生產過程中的瓶頸，通過數(shù)字找到一個平衡點，快速調整優(yōu)化產線，而不再像以往那樣全憑經(jīng)驗來判斷。

    03一個最新改進：視覺辨識的應用

    AOI（Automatic Optical Inspection），也叫作自動光學檢測，是基于光學原理來自動檢測PCB板上各種不同帖裝錯誤及焊接缺陷，而研華智慧工廠的SMT產線也用上了類似這樣的技術。

    走進廠區(qū)后，雷鋒網(wǎng)在產線上看到了用視覺辨識技術去檢查PCB板的螺絲是否鎖好，據(jù)了解，這是研華智慧工廠近一年新導入的技術。

    這道工序，先前是通過4、5個工作人員以肉眼的方式一一去甄別；而現(xiàn)在，只要保證工位上方有一個工業(yè)攝像頭，機器就能自動檢查電路板有無鎖好螺絲。人力方面，從先前的4、5個人縮減到1人，而出錯率大大降低，同時效率提升不少。

    “PCB產業(yè)是一個很高科技的產業(yè)，但是它的系統(tǒng)組裝環(huán)節(jié)可能并不是這樣。”劉厚民表示，研華的系統(tǒng)廠之所以要做這樣的改進是因為希望各個環(huán)節(jié)的質量管理都能保證高水平。當工位上的工人將電路板放入指定位置后，機器會自動去尋找定位點，并進行判別。現(xiàn)如今，采用視覺辨識的這個工位可以檢查大約100種電路板鎖螺絲的情況。

    04酷炫組合：WISE-PaaS+AI+研華工業(yè)電腦
    現(xiàn)如今，很多公司都在談All in AI，作為一個現(xiàn)代化的智慧工廠，研華在AI方面的探索也沒落下。然而，不同的是，相比其他公司All in AI，研華的AI之路似乎更加低調、內斂，卻不失酷炫感。

    2014年研華推出了WISE-PaaS工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺，更多地專注在工業(yè)領域邊緣計算能力、人工智能技術的開發(fā)復用，將其以可靠和低成本的方式帶到工業(yè)世界。再加上，研華本身是工業(yè)電腦的提供商，因此，將WISE-PaaS、AI技術、自家工業(yè)電腦進行了組合，用于檢測電路板的焊接情況。

    無數(shù)據(jù)，不AI。由于數(shù)據(jù)方面的一些原因，剛開始用“WISE-PaaS+AI+研華工業(yè)電腦”這個組合去檢測電路板的焊點時會發(fā)現(xiàn)并不順利。

    雷鋒網(wǎng)了解到，前期要有一個數(shù)據(jù)積累的階段，然后是模型訓練，其中，最困難的點是數(shù)據(jù)收集。為了讓AI判斷準確，前期技術人員需要跟工廠的人溝通，請工程師在電路板的照片上進行標注，表明哪些有空焊、錫漏這些問題，分辨出大概6種以上不同的瑕疵，為此，研華大概用了一萬多片主板去做模型訓練。

    因為到達這個環(huán)節(jié)的電路板已經(jīng)是成品了，所以AI要看過很多不同的瑕疵才有辦法做判斷，而怎樣讓模型導入到這個機臺里面，怎樣讓他進行學習、學會快速檢測才是重點。假設我今天有一個瑕疵漏報了，明明是瑕疵卻沒有標注，這個我們都會在后期的工作中進行補充和完善。

    工作人員把照片漏報的地方標注出來，然后自己上傳到WISE-PaaS平臺上，重新做模型訓練；訓練完之后，會在云平臺那邊將模型部署重新更新，再部署到研華的工業(yè)電腦。那么，下一次再有相同的不良現(xiàn)象就不會漏報。

    另外，在導入數(shù)據(jù)模型的時候，研華曾經(jīng)經(jīng)歷過一次大的調整，主要原因是最初的數(shù)據(jù)模型的反應時間較長，而后幾乎都只是微調一些參數(shù)，比如敏銳度。現(xiàn)如今，這個數(shù)據(jù)模型在做預測的時候，幾乎都是30秒內完成。

    05原創(chuàng)技術：X光清點物料

    一個PCB板，上面可能有幾十、上百種的不同規(guī)格、不同封裝的物料，隨著產品種類、功能復雜度的增加，所需的物料種類就更多了，如何進行精確化的管理呢？

    一般情況下，很多工廠更多依賴人工去清點料盤，這樣不僅占用很多人力成本，而且數(shù)據(jù)誤差較大。早期，研華清點物料也是如此，后來獨創(chuàng)了用X光清點物料，使得工廠中物料相關的數(shù)據(jù)變得十分精準，同時效率大大提升。

    在劉厚民的指引下，雷鋒網(wǎng)特地去參觀了這個研華原創(chuàng)的技術。相比眾多科技感十足、外型炫酷的設備，研華這個用X光清點物料的設備就接地氣多了。他的外觀是用透明玻璃框起來的，站在近旁的人能很清楚地看到里面的構造以及工作情況。

    首先，當我們需要清點物料時，只需將物料放在指定的位置，然后用探針感知料件并進行相關操作；接著，機械手臂會將料盤逐個放到指定位置照射一個X光，照完之后，系統(tǒng)就知道料盤上物料的精確數(shù)據(jù)；然后，打印機會生成一個紙質標識，對料盤原本的標識進行一個覆蓋。

    在這里，雷鋒網(wǎng)了解到，這個清點物料的原創(chuàng)技術大約兩年前就在研華的智慧工廠正式投入使用了，在外圍的玻璃框上，我們能清楚地看到很多使用的痕跡。現(xiàn)如今，這個設備能清點的物料尺寸規(guī)格最小可以達到0.5mm。

    除了清點物料的環(huán)節(jié)，在上物料的環(huán)節(jié)，也處處體現(xiàn)了研華智慧工廠對于物料的相關數(shù)據(jù)掌握得很細致和精確。比如SMT倉庫備料進度，在倉庫一旁的電子顯示屏上，我們能清楚看到每一天備料的進展情況，此外，工單號碼、機種、工單數(shù)量、上線時間、料件總項次和未備料項次等參數(shù)都能清楚地呈現(xiàn)。

    06拿來技術：機械手臂鎖螺絲

    生產制造領域的升級改造是復雜的，沒有一個廠家能夠覆蓋所有的應用場景。因此，在打造智慧工廠時，這些廠商自身不僅要具備一定的開創(chuàng)能力，根據(jù)自身的特殊需求量身定制一些解決方案，必要時也需要大膽引進合作伙伴的先進技術。

    在研華智慧工廠中，有這樣一套被圍起來的設備，他就是機械手臂鎖螺絲的設備。據(jù)了解，該設備買進來快一年了，在此期間，工廠曾陸陸續(xù)續(xù)進行了試用，并發(fā)現(xiàn)會有一些限制，因此一直未大范圍投入使用。

    劉厚民表示，首先，工作人員在鎖螺絲時，如果螺絲歪斜了，工作人員憑借手感就能判斷出來，但是機器只能依靠程序；此外，使用機械手臂鎖螺絲最好能達到長期連續(xù)生產不換線、并能大量生產。而如何達成人機協(xié)作、兼具人員安全與生產效率，這些環(huán)節(jié)都還需要技術人員繼續(xù)去探索解決的辦法。

    關于為什么要導入機械手臂？據(jù)了解，有時候不僅僅是出于提升效率的考慮，也可能是出于降低作業(yè)危險性的考量。

    現(xiàn)階段研華主要是在工業(yè)、環(huán)境與能源、交通、零售、醫(yī)療、物流等領域進行賦能，作為“智能地球的推手”，研華未來將以數(shù)據(jù)的力量作為驅動，更深遠地結合多個垂直行業(yè)，而眼下的這個智慧工廠，僅僅是研華的賦能道路上一個小小的起點。