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【汽车与环境】儒拉玛特自动化技术 ( 苏州 ) 首席技术官Florian Weihard:通过 ShopWorx 利用机器学习实现实时生产监控

盖世汽车综合 2018-12-09 14:49:28

2018年12月7日-8日,以“创新驱动、技术引领”为主题的2018第六届“汽车与环境”创新论坛在上海·安亭正式举办。本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨,旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企业的交流、搭建合作平台,通过活动促进汽车零部件产业创新转型升级、打造更具竞争力的整零协同创新关系,助力实现向汽车强国的转变。以下是儒拉玛特自动化技术 ( 苏州 ) 有限公司首席技术官Florian Weihard的发言:

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儒拉玛特自动化技术 ( 苏州 ) 有限公司首席技术官Florian Weihard

欢迎大家来听我的演讲,我是儒拉玛特公司的CTO Florian Weihard。

今天,我想给大家介绍一些实际的智能制造是如何帮助中国制造业工厂提升生产效率的案例。

我的演讲分三个部分,第一部分向大家简单介绍一下我们公司,第二部分分享一些案例,第三部分讲一些机器学习的案例。

先介绍一下我们公司的一些基本情况:我们公司名叫儒拉玛特,有一千名左右的员工,公司年营业额大概是一亿欧元。公司主营业务是生产非标自动化生产线,在德国、中国、美国和印度都有工厂。在中国,我们有约五百名员工,营业额达到了5亿多人民币,公司提供交钥匙非标自动化解决方案,并提供定制化解决方案,大部分客户是一些tier 1汽车零部件厂家,也是主要整车厂的一线供应商。

儒拉玛特公司在工艺方面有比较强的优势,有两百多名的机械和电气工程师从事研发工作。公司总部设立在德国,苏州分公司作为亚太地区总部,在中国合肥、长春、武汉都有工厂,并在武汉设立研发中心,重庆有销售中心,同时在印度和美国也设有工厂

儒拉玛特(苏州)2018年新成立了一个合资公司:苏州儒拉玛特智芸技术有限公司,主要是用以推进儒拉玛特在数字化技术领域的开发。我们的愿景是希望帮助客户基于车间内部的实时数据信息来高效地做出业务决定,而不是随意猜测地做决定。

我们和其他厂家差异化的地方在于,儒拉玛特会把机器设备的制造技术和信息技术数据非常好地结合起来,不光有IT的知识,还包括把两种技术的操作流程和软件技术结合起来。另外我们也充分利用了在中国市场的运营经验,这二十多年的经验包括在苏州好几个工厂的运营经验,可以帮助我们更好地工作。此外,我们也有机器学习的技术,我们已经在一些案列当中使用了机器学习的技术,也希望能够提供一些大家能支付得起的解决方案,想把这些技术能够更好地带入到中国,部署到他们的工厂里。

我们已经做了很多的项目,也看到可以帮助很多的客户,包括一些小的客户,让他们能很快地使用这些技术。

这一部分是我们团队所负责的中国业务和提供的产品技术。我们利用相关技术捕捉实时数据,并分析这些数据,最终使用它们。我们团队有很强的数据分析能力。除了提供最终的产品和服务,我们也提供咨询服务,包括对于机器学习的解决方案的咨询,同时也能够提供一些软件的服务。

这一部分展示的是本公司的部分愿景,即把所有的东西都是连接在制造工厂里面,可能的话把所有的一切都连接在一起。

ShopWorx是我们提供的IP解决方案,这里有机器、流程、工厂监督,还有数字化转换解决方案,可以帮助客户进行数字化的转型。

我们最近也做实际的案例,包括智能MES系统。我也认识到很多公司对于IOT这样的平台并没有完全理解。我们使用的机器学习技术,可以帮助客户提高生产率、提高质量,而跟质量相关的事情都是我们非常关注的。我们希望能用一些预防性的质量预测模型帮助进行更好的质量管理,可对所有的问题进行追溯。

这一部分是本公司的业务范围。我们进行需求供应的计划,也拥有一些制造执行系统的模型,包括质量管理、质量检查、资产的管理以及某些条件下的维护保养,包括预防性的维护保养等等。

我们还做了很多能源的检测。在中国环境因素非常重要,对此我们也提供了一些解决方案。中国对于环保要求比较高,对于污染物的排放要求也比较高,这些都是必须要关注的问题。

我们的解决方案价格比较适中,可在云端提供这样的服务。此外,我们还提供像云端服务机器学习这样的解决方案。我们的系统非常容易扩展,可以很容易地和其他的系统进行连接。定制化是我们系统非常重要的特征,客户可以按照自己的需求来进行定制,如果想改善你的车间,则必须要做出一些修改。

我们已经为超35家客户做出了成功案例,通过我们的设备帮助客户节约了两千多万美元的资金。

我们也和CISCO、西门子等公司有合作伙伴关系。同济大学和amtc的实验室也是我们的合作伙伴。

这是注册成型的MES执行系统,有很多的流程。

这张展示的是一个涂装车间所用的方案,我们可以实时地获取到1500多个参数,可以对很多数据包括环境的参数可以进行分析。

我们还有一个解决方案,即针对焊接车间的解决方案。我们送货给客户也需要建立很多的连接。比如,需要一些参数来对质量进行监控,对于焊点到底是好还是不好进行判断。焊点如果没有质量问题就可以出货。

介绍一下我们在中国的一些项目。这是一个比较小的客户,它能告诉大家我们的解决方案能在多快的时间内给他们提供服务并产生一定的成效。这家公司在广东,有26个注塑成型的设备,产品主要是卫生清洁类产品。

我们的解决方案比较符合他们的实际需求。这张图可以看到,改公司老板站在我左边,右边是机器。我最近刚刚访问过他们,他们提出几个问题,比如管理人员对车间不是特别的了解,老板没有办法看到一个实时的运行过程。虽然员工会做一些文档,但并不能实时反映车间的情况,而且中间还耗费很多的时间。

我们解决方案可以很好地优化上面这个问题。在第一轮的实施中,我们会做一些变更,之后在生产的规划方面做一些改进,从而把集成的模块连接到ERP的系统和操作员的协助系统,帮助他们提高效率。更好地运作,把人工交互做得更好。

数据的获取来自于机器和操作员,在获取相关的KPI数据之后进行数据存储。我们有边缘的设备,通过各种无线设备进行连接,包括wifi、移动设备,所有的工艺都是相连接,这些设备和方法都是基于wifi的。此外,我们有一个本地的服务器,现在是用云端服务器,可以帮助进一步提高效率。

这是一个电视的仪表盘,可以作为机器看板,还有操作员协助系统,可以让操作员清楚看到信息。这个PLC Panel通过将左侧的平板电脑和右侧的机器相连接,可以输出形成EXCEL表哥,并自动产生报表。

接下来是生产日志。在浏览器中,主管可以录入数据、查询数据,可以看到实时车间的情况,还能通过实时看板直观地看到有什么问题。操作员可以看到实时的情况,并快速地刷新相关的状态。每一个机器都可以连接到操作员的面板,操作员可以及时看到机器的状态,实时并快速地侦测到质量问题。因为它是实时进行连接的,你可以用这些数据进行细致的分析。此外我们还有有能源、能耗的检测系统,因为我们必须要很好地考量节能高效。

它会有实时的仪表盘,并不完全依赖于各部门的报表。现在不需要人工记这些数据,可节约很多纸张。如果发生宕机或者故障,操作员可以更加快速地响应。

这个图标黄色线OEE当时是40%提升到了60%,因为所有的数据都是实时反应的,如果有故障,那就必须被视为故障。,所以公司已经运行很久,可以在两周内提升20%的OEE,能让主管层很直观地了解到它的状态。我们可以负担得起这样的解决方案,在用户使用之后很好地提高相关指数。它能很好地反应数据,从而优化它的规划。我们用机器学习引擎来推荐规划,将高效和低效一起来比对,效果非常好。在此之前根本就没有概念,不知道真实情况到底是怎么样的。现在有了这个系统之后,可以很好地去预测,通过机器学习的算法进行机器学习相关的预测,看到之后可能会发生什么。这上面有不同的颜色,如果是红点就表明有相关的问题,提醒我们尽快解决这个问题。

我们还提供对包括自动化设备在内的维护,并且我们也能够获取这样的资源。

首先我们可以减少物料的浪费。有了这个系统之后,可以实现实时监测,不再依赖以前的历史数据。

我们是如何开发机器学习的?首先会有一些条件,先对历史数据进行了解,要找出哪些关键数据可以联想到设备的质量。你可以开发一个很好的机器学习算法,给你推荐一些需要改动的工差。通过智能的方式,我们提出推荐的参数,有可能要考量一下这是不是可以改的,改了之后可以提高效率从而所提出改良。

我们在对建立业务的应用进行评估之后,会对POC的开发以及论证的开发进行验证,与专家共同合作来部署到工作环境,确保工作的一致性。

我们同软件工程师以及自动化专家共同合作,能够很好地去识别KPI。通过建一个模型进行预测,可推介什么是最好的集成方式,并把它集成到IT解决方案中进行实施。

说道从百分之零到百分之百的机器学习,10%是要识别业务案例,然后10%要考量成本以及运用到该案例的时间,有的时候另外10%是数据,即考虑如何来更加高效地收集数据。我们还有大数据的解决方案,剩下大概70%是有关于我们的IT专员和数据科学家合作来建模,建立算法。这非常重要的,也是IT方面的努力,可以把整个的解决方案集成进这个系统。

这上面有三部分,首先是很小的电脑来控制,只要它能够运行我们的学习算法就能实施,并且能连接到云端,从而获得充分利用,你也可以在小范围内用小设备来运行解决方案,价格也是能负担地起的。

我的客户经常需要上MES的系统。现在他们已经开始使用我们的系统,因为我们的系统更优越一些。客户可能要付两亿人民币来购入此类系统,对他们来说非常昂贵。而且购入系统后,需要在工厂里做很多的变化,还会产生很大的费用,而我们的系统可以帮助客户使用最新的技术,用非常有限的预算来做这套系统,谢谢。

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