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肖庆阳:智能工厂“四个层级”规划蓝图实践路径
来源:ENI经济和信息化网  作者: 肖庆阳 2025-01-06 18:11:00
大连亚明智能工厂规划蓝图一共分为四个层级。最底层的“人、机、料、法、环”通过感知联网将数据采集到工业物联网层。

大连亚明智能工厂规划蓝图一共分为四个层级。最底层的“人、机、料、法、环”通过感知联网将数据采集到工业物联网层。上面则是整个制造与运营层面,包括计划、作业、工艺、质量、物流、设备、人员等等,所有的运营都通过系统来做管理和优化。到最上层就可以实现可视化决策。这其中,中央调度中心能够实现预警、预测,AI智能化的辅助决策,真正变成企业的大脑,通过对企业的生产经营进行指挥和决策,最终实现提质增效的目标。而每一个层级落地的创新场景、实践路径以及成果,与大连亚明其后获得的一系列荣誉几乎完全对应。

5G+工业互联网:实现数据采集与分析应用

5G+工业互联网平台是大连亚明智能工厂的基座。在工厂的基础通讯层充分利用了5G网络的高可靠、低延时和零维护保证了基座的性能,使得其可以很好的支撑大量设备的联网,大量传感器和业务数据的实时收集及分析应用。

在设备数据采集与分析方面,大连亚明采用了自研的设备数据采集与监控系统,以及混合云的部署方式。设备数据采集与监控系统可通过智能网关适配工厂里大部分的标准化和非标准化设备。通过对设备加装传感器以及控制器实现设备互联互通,采集的生产线数据以及设备、生产环境压力、温度、湿度等数据可实现毫秒级的上云,并且能够做到异常数据的主动推送和报警,大大提高了企业的生产效率及质量管控能力。采集上来的海量工艺数据,可以为其后的工艺分析和优化提供第一手的资料,为决策提供支持。

与此同时,大连亚明通过生产系统数据采据与监控系统提供的“员工考勤、食堂就餐、刷卡登录、设备采集、质量反馈、电子报工、零件二维码、扫码入库”等一系列功能,实现了“人、机、料、法、环、测”互联互通,形成了闭环。从而通过数据的实时采集,实现各个产线、设备运营等过程的可视化。

铸云MES系统:基于数据驱动的数字化生产管理系统

大连亚明的铸云MES系统,是其数字化团队根据是根据压铸及模具车间需求,十年磨一剑自主研发的产物。其核心模块包括“报工管理、质量管理、设备管理、安灯快反、智能物流、协同办公、模具管理、通知系统、计划排产”。可实现“生产制造全过程管控;优化生产调度排产,实现及时交付;通过质量管理追溯平台,提高质量控制能力,减少不良品产生;通过安灯快反、报工管理打造透明车间”。

AI赋能质量监控与预警

在质量监控与预警方面,大连亚明实现了模型与数据驱动的生产过程质量分析与质量预测,利用海量数据收集的基础建立预测模型,实现预测结果。再通过加持可解释性人工智能方法,大连亚明能够实现数据驱动的关键质量影响因素的追溯和分析,从而识别质量结果与良品条件的关联关系。这其中包含“质量监测、质量预测以及质量追溯与分析”三个核心功能。

通过该质量监控与预警系统,大连亚明智能工厂实现了全流程的质量追溯、产品质量预测。同时,通过工业视觉的检测以及生产过程质量控制,最终实现全流程的质量的管控。

决策支持系统应用:可视化生产指挥中心

大连亚明的可视化生产指挥中心作为生产经营的大脑,可实现通过大数据挖掘技术,实时分析各生产车间的生产进度、效率、品质等信息;通过监控生产车间的设备运行状态,及时发布设备故障监控信息,合理进行调度;通过生产库存分析,进行物料的预警监控;所有数据通过大屏幕电子看板实时展示。

资源调度与管理

在资源调度与管理应用方面,大连亚明通过三个步骤来实现。其中通过5G专网连接设备进行数据采集,实现产线虚实同步运行,虚拟再现;通过三维数字建模,映射实体车间的生产活动,实现产线仿真、工艺优化;实现车间生产运行实时映射,为车间生产过程监控与优化决策提供服务。

工业视觉检测系统

大连亚明基于5G的缺陷检测和工艺维护系统,规避了人工检测效率低,易出错的痛点。基于视觉和AI技术实现了多场景的检测应用。其中包括Volvo缸体油孔与油道缺陷检测、铸件外观缺陷检测、视觉检测量—孔的位置尺寸和半径等。该系统曾视央视多次引用报道。

 

编辑:张煜洁
关键词: 智能工厂  AI  5G  工业互联网  数字化   
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