1 概述
1.1 背景
5G是最新一代的蜂窩移動通信技術(shù),其最大的特征是推進人機物海量互聯(lián),具有大帶寬、低延時、高可靠等特性,不只具有消費應(yīng)用的前景,更能支持實體經(jīng)濟發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心內(nèi)涵是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。5G賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),將催生全新工業(yè)生態(tài)體系,二者融合將推進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
但是如今的制造領(lǐng)域中的多數(shù)場景仍然采用有線通信技術(shù),包括:專用工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)(如:serco?、PROFINET?和EtherCAT?)和現(xiàn)場總線技術(shù)(如:PROFIBUS?、CC-Link?和CAN?)。在現(xiàn)場級,工業(yè)現(xiàn)場總線被大量用于連接現(xiàn)場檢測傳感器、執(zhí)行器與工業(yè)控制器。由于安全性、時延和可靠性要求較高,只是少部分場景使用無線通信技術(shù)。
1.2 實施目標
富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司全力打造基于富士康云平臺BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,依托富士康跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,通過5G+物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接設(shè)備提供海量工業(yè)實時數(shù)據(jù),構(gòu)建工業(yè)機理模型智庫;通過研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運營管理的高效協(xié)同,實現(xiàn)全要素資源優(yōu)化配置;針對精密刀具行業(yè)普遍存在的新產(chǎn)品研發(fā)周期長、調(diào)機補正時間長、過度依賴人工經(jīng)驗、人工抽檢效率低、刀具使用成本高、刀具壽命管理粗放等痛點問題。從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì),打造刀具專業(yè)云精密機加工整體解決方案。
圖6-1 整體架構(gòu)
1.3 適用范圍
基于富士康云平臺BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,以服務(wù)精密刀具加工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為出發(fā)點,目前已在基準精密工業(yè)等精密刀具生產(chǎn)加工企業(yè)進行了實際應(yīng)用,預(yù)期未來三年會推廣至全國15%的刀具生產(chǎn)加工企業(yè)。
1.4 在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的位置
圖6-2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)示意圖
本方案旨在利用低延時、高可靠的5G技術(shù)的引入,增強工業(yè)場景上行傳輸水平;降低工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸時延與干擾;加強邊緣運算效率,滿足用戶在計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)字化中對敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求;并且實現(xiàn)通信頻譜的共享,降低生產(chǎn)制造流程中的干擾。這有助于加速推動智能制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)與產(chǎn)品全生命周期管理集結(jié),加深信息化和工業(yè)化的有機融合,實現(xiàn)智能制造的國家級戰(zhàn)略目標。
本方案涉及到從設(shè)備中采集數(shù)據(jù)及與云平臺算法模型交互,符合以下工廠控制系統(tǒng)與工廠云平臺交互范疇,對應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的第五點。
2 需求分析
同類型解決方案商如GE、西門子、PTC、施耐德等,在設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集方面過渡依賴新型數(shù)字化機臺,與國內(nèi)機臺型號繁雜的實際情況并不相符。另外,在工業(yè)應(yīng)用方面,國內(nèi)外刀具行業(yè)生產(chǎn)制程與工藝流程各不相同。富士康經(jīng)過三十多年的生產(chǎn)積累,接觸大量國內(nèi)精密工具制造上下游供應(yīng)鏈,沉淀了海量的刀具行業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)和工業(yè)機理模型,利用5G 低延時,高可靠的優(yōu)點,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將雜亂的數(shù)據(jù)格式標準數(shù)據(jù)上傳到云平臺,針對實際情況對癥下藥,直擊國內(nèi)刀具制造企業(yè)痛點。
3 解決方案
3.1 方案介紹
基于富士康云平臺BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用,采集刀具生產(chǎn)設(shè)備中關(guān)鍵有效微觀納米的生產(chǎn)信息,結(jié)合大數(shù)據(jù)的思維邏輯加以有效分析和充分應(yīng)用,實現(xiàn)車間數(shù)據(jù)可視與智能應(yīng)用決策功能,從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì),打造刀具云精密機加工整體解決方案。刀具云整合富士康在超精密機加工領(lǐng)域數(shù)十年的刀具設(shè)計與使用經(jīng)驗,為客戶提供定制化刀具設(shè)計、智能制造和刀具使用壽命智能優(yōu)化的應(yīng)用,包含自動出圖、智能調(diào)機、壽命預(yù)測、加工參數(shù)優(yōu)化等應(yīng)用,降低企業(yè)的產(chǎn)刀用刀各方面成本。除此之外刀具云還提供精密加工過程中用到的優(yōu)質(zhì)原材、工具、裝備以及耗材采購服務(wù),協(xié)同辦公服務(wù)等,打造以刀具為中心的全生態(tài)一站式服務(wù)。
3.1.1 5G網(wǎng)絡(luò)搭建原則
在建設(shè)結(jié)構(gòu)合理、功能完整的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的前提下,本方案從功能性設(shè)計、實施和運維幾個方面考慮以下內(nèi)容:
(1)、高可靠性設(shè)計:選用高可靠性設(shè)備,設(shè)計合理的網(wǎng)絡(luò)冗余拓撲結(jié)構(gòu),制訂可靠的網(wǎng)絡(luò)備份策略,提供可供實際業(yè)務(wù)使用的相對穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),保證網(wǎng)絡(luò)具有故障自愈的能力。
(2)、可擴展性設(shè)計:所部署系統(tǒng)要具備擴容能力。
(3)、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計:從用戶身份認證、設(shè)備合法性檢查、傳輸信息加密等方面給出方案安全保障實施要點。
(4)、網(wǎng)絡(luò)靈活設(shè)計:從對信號的控制,優(yōu)化部署,人員接入便利性等角度優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)靈活易用。
(5)、可管理性設(shè)計:整個系統(tǒng)的設(shè)備應(yīng)易于管理,易于維護,便于進行系統(tǒng)配置,在設(shè)備、安全性、數(shù)據(jù)流量、性能等方面得到很好的監(jiān)視和控制,并可以進行遠程管理和故障診斷。
3.1.2 5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋是本項目中最基礎(chǔ)、最重要的方面。本項目采用5G室內(nèi)分布系統(tǒng)和小基站系統(tǒng)兩套系統(tǒng)來保證室內(nèi)5G信號的連續(xù)覆蓋。
圖6-3 系統(tǒng)組網(wǎng)
系統(tǒng)組網(wǎng)連接如上圖所示。RHUB使用光電復(fù)合纜連接遠端單元RRU,RRU含內(nèi)置天線實現(xiàn)5G信號覆蓋。
3.1.3 5G小基站系統(tǒng)
針對不同區(qū)域的使用的不同終端需求不同,在覆蓋方面盡量做到按需分配,使用包括BBU、RHUB、RRU等5G設(shè)備進行全覆蓋。具體設(shè)備參數(shù),及連接方式如圖6-4、6-5所示。
圖6-4 5G設(shè)備
圖6-5 5G設(shè)備組網(wǎng)方式
3.2 系統(tǒng)架構(gòu)
如圖6-6中所示,系統(tǒng)中的核心部件包括自主研發(fā)的5G工業(yè)小基站和核心網(wǎng)以及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)管理軟件。這個和基于x86的邊緣計算平臺通過有線或者無線的方式(如富士康自研的WiGig無線回傳)。在邊緣計算的平臺上有專注于各種工業(yè)應(yīng)用場景的APPs模塊在獨立的容器里運行。
任何這套系統(tǒng)通過5G無線終端和不同的工廠設(shè)備連接。同時,邊緣計算平臺也可以和工廠里已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PaaS平臺以及其他工廠軟件系統(tǒng)如MES,ERP和WMS做對接。
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圖6-6 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3 功能設(shè)計
3.3.1 基于海量傳感器接入的工廠監(jiān)控
所有的傳感器數(shù)據(jù)通過5G無線網(wǎng)絡(luò),發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點,經(jīng)過數(shù)據(jù)過濾和處理,進一步上傳到云節(jié)點,并在云節(jié)點,基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析以及機器學習等,獲取最優(yōu)的管理規(guī)則和設(shè)備參數(shù)。最后將規(guī)則和參數(shù)下發(fā)回相關(guān)的邊緣節(jié)點,在邊緣節(jié)點處完成執(zhí)行。
診斷維護是保障電子設(shè)備及生產(chǎn)線可靠穩(wěn)定運行的重要措施。通常日常性的診斷維護工作,是由設(shè)備應(yīng)用工程師在現(xiàn)場完成的。而對于重大、復(fù)雜的疑難問題,往往需要技術(shù)工程師深度參與,實施智能診斷維護。
智能診斷維護,是指利用大數(shù)據(jù)分析、機器學習和人工智能等技術(shù),通過對現(xiàn)有經(jīng)驗、知識的學習,對設(shè)備運行狀態(tài)進行智能化監(jiān)測、診斷與預(yù)測,并給出該設(shè)備的維修、維護和改進決策。它既包括對設(shè)備日常運行狀態(tài),進行監(jiān)測,并給出維護及改進建議,也包括在異常發(fā)生之后,對異常原因、部位、程度等做出判斷,并進行維修決策。
智能診斷維護的依據(jù),還也可以是現(xiàn)場的實時情況,即:通過AR眼鏡,將現(xiàn)場實時情況通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫耍迷贫说娜斯ぶ悄芩惴ê蛯<?,進行分析處理,并做出決策。例如:根據(jù)采集的數(shù)據(jù)及以往的經(jīng)驗數(shù)據(jù),判斷設(shè)備的某零部件即將達到使用壽命,從而給出更換指令,或者將現(xiàn)場不具備處理能力的異常情況,通過AR眼鏡實時傳遞給云端的人工智能系統(tǒng),進行分析決策。
在電子信息制造領(lǐng)域,存在很多采用刀具對產(chǎn)品進行加工的環(huán)節(jié)。為了提升刀具的使用效率和生產(chǎn)效率,降低產(chǎn)品不良率和生產(chǎn)成本,生產(chǎn)線需要精準的在線監(jiān)測或預(yù)測刀具的受損狀態(tài)。刀具在實際使用過程中,通常存在:無受損狀態(tài)、輕微受損狀態(tài)、中度受損狀態(tài)、重度受損狀態(tài)四種狀態(tài)。刀具在切削時,不同的受損狀態(tài)產(chǎn)生不同大小的相對摩擦力,進而產(chǎn)生不同幅度和頻率的振動。
3.3.2 工業(yè)VR/A
遠程協(xié)助和AR的結(jié)合也是我們在工廠環(huán)境中發(fā)掘的的另一個潛受歡迎的用例。它的理念是,能夠通過視頻流將你所看到的無線傳輸?shù)搅硪粋€終端,以供其他人看到并指示相應(yīng)的內(nèi)容(例如:遠程協(xié)助),或在邊緣計算服務(wù)器上進行進一步的處理,最終的結(jié)果被投射到視頻流設(shè)備上。前者更容易實現(xiàn),因為它只需要傳輸視頻。另一方面,我們看到它在工廠環(huán)境中的普遍使用:初級工作者通??赡苄枰Y深工作人員的幫助,而通過由初級工作者實時看到的內(nèi)容可以讓高級工作人員極大地幫助他們,這比傳統(tǒng)的語音或文字交流更為快捷,此外,這種平臺不要求高級工作人員現(xiàn)場支援初級工作人員,從而能夠及時分配援助而提高工作效率。
AR智能巡檢可以大大減少巡檢人力和時間投入。巡檢時間、巡檢線路可查可控,避免了巡檢不到位的情況,提升巡檢可靠性。巡檢歷史實時同步云端服務(wù)器,數(shù)據(jù)信息可隨時調(diào)取,便于故障排查及處理。
3.4 網(wǎng)絡(luò)安全
本解決方案基于富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供安全測試場景、網(wǎng)絡(luò)安全、安全漏洞檢查、攻擊監(jiān)控、加密通訊、認證、驗證碼測試、認證錯誤碼提示、鎖定策略測試、認證繞過測試、找回密碼測試、修改密碼測試、不安全的數(shù)據(jù)傳輸、強口令安全測試、會話管理、身份信息維護方式測試、Cookie存儲方式測試、用戶注銷登錄方式測試、會話超時時間測試、權(quán)限管理、橫向測試、縱向測試、輸入數(shù)據(jù)測試、SQL注入測試、MML測試、命令執(zhí)行測試、跨站腳本攻擊測試、GET方式跨站腳本測試、POST方式跨站腳本測試、自動化Web漏洞、AppScan application掃描、AppScan Web Service 掃描、Fortify代碼安全規(guī)范檢查、app安全檢查、綠盟安全掃描測試;方案具備備份、恢復(fù)機制可靠性。
安全防護措施如下圖所示。
圖6-7 安全防護措施
3.5 技術(shù)先進性
3.5.1 大數(shù)據(jù)、機器學習技術(shù)驅(qū)動工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力提升
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,傳統(tǒng)數(shù)學統(tǒng)計與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘,大數(shù)據(jù)與機器學習方法正在成為眾多任務(wù)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的標準配置。Spark、Hadoop、Storm等大數(shù)據(jù)框架被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理,決策樹、貝葉斯、支持向量機等各類機器學習算法,尤其是以深度學習、遷移學習、強化學習為代表的人工智能算法,正成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測與優(yōu)化問題的得力工具。該項目大數(shù)據(jù)實時計算平臺專為海量數(shù)據(jù)實時處理而構(gòu)建的提供基礎(chǔ)計算能力的服務(wù)平臺,從全流程的實時計算體系的角度看,整個TRC由核心的平臺支撐層和擴展的應(yīng)用層構(gòu)成,支持流式數(shù)據(jù)的實時處理和分布式計算框架。隨著數(shù)據(jù)量的增長,可以通過線性擴展方式實現(xiàn)計算性能的線性提升。該框架可以實現(xiàn)低延遲響應(yīng),可以支持以SQL的方式提供計算服務(wù),屏蔽流式計算中復(fù)雜技術(shù)細節(jié),主要應(yīng)用于實時數(shù)據(jù)倉庫、實時BI報表及實時在線計算等場景。
3.5.2 基于邊緣計算的信息物理系統(tǒng)(核心物聯(lián)網(wǎng)平臺CorePro)
無論是工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、還是中國制造2025,其實質(zhì)都是以CPS物理信息系統(tǒng)為核心,通過信息化與生產(chǎn)設(shè)備等物理實體的深度融合,實現(xiàn)智能制造的生產(chǎn)模式。對企業(yè)來講,將貴重的數(shù)控設(shè)備、機器人、自動化生產(chǎn)線等數(shù)字化設(shè)備,通過OPC/PLC/IO/COM等技術(shù)實現(xiàn)的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集,無縫的鏈接生產(chǎn)設(shè)備、軟件系統(tǒng)和操作人員,實現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備的分布式網(wǎng)絡(luò)化通訊、程序集中管理、設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控等。
作為邊緣計算的具體表現(xiàn)形式,工業(yè)CPS在底層通過工業(yè)服務(wù)適配器,將現(xiàn)場設(shè)備封裝成web服務(wù);在基礎(chǔ)設(shè)施層,通過工業(yè)無線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場設(shè)備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺中;在數(shù)據(jù)平臺中,根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型,通過服務(wù)組合對現(xiàn)場設(shè)備進行動態(tài)管理和組合,并與MES等系統(tǒng)對接。工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐生產(chǎn)計劃靈活適應(yīng)產(chǎn)線資源的變化,舊的制造設(shè)備快速替換與新設(shè)備上線。
4 成功案例
基于富士康云平臺BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用成功實施,使智能系統(tǒng)的分析,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計方案,從而縮短開發(fā)周期30%以上;對可能出現(xiàn)的不良情況進行預(yù)警,從而實現(xiàn)設(shè)備稼動率提升10%,直通良率提升至99.5%,資源綜合利用率提升30%;降低生產(chǎn)現(xiàn)場對人的依賴,實現(xiàn)自動調(diào)機、自動化生產(chǎn)、無人化工廠,減少現(xiàn)場操作人員50%。
表6-1項目實施前后效果對比表
對比項 | 項目實施前 | 2017年實施情況 | 2018年實施情況 |
自動化 | 項目實施前,平均每臺設(shè)備需要1人操作,產(chǎn)品的運輸、上下機等都需要人員操作。 | 完成了產(chǎn)品的上下機自動化改造,采用機器人代替人工,從而節(jié)省20%的人力。 | 實現(xiàn)車間無人化 |
設(shè)備補償調(diào)整 | 加工過程中的補償調(diào)整需要人工根據(jù)測量數(shù)據(jù)及經(jīng)驗手動輸入。 | 完成數(shù)據(jù)采集模塊的開發(fā),并全面投入使用,用于收集加工、測試機臺數(shù)據(jù)。 | 核心工藝智能制造系統(tǒng)自動根據(jù)系統(tǒng)中的測試數(shù)據(jù)結(jié)合智能分析對不同機臺分別實現(xiàn)自動補償調(diào)整。 |
設(shè)備維護 | 定期維護或設(shè)備出現(xiàn)明顯異常時才停機維護。 | 收集并分析設(shè)備需要維護前的狀態(tài),完成了振動傳感器的安裝。 | 不定期維護,維護時間取決于智能主軸及振動傳感器的監(jiān)測情況,提前維護。 |
測試 | 人工測試,并且人工記錄、分析測試數(shù)據(jù),判斷過程存在主觀性。 | 確定了智能刀把的研究方向,明確了智能刀把的技術(shù)參數(shù)。 | 智能刀把自動記錄測試過程,智能制造系統(tǒng)自動分析出測試結(jié)果。 |
部門協(xié)同 | 需要紙質(zhì)檔簽核,無法監(jiān)控各檢核段得工作效率,且不利于系統(tǒng)化管理。 | 完成了網(wǎng)絡(luò)辦公改造,實現(xiàn)了全部業(yè)務(wù)文件的數(shù)字化。 | 電子化流程,KPI智能管理。 |