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李培根:未來機床實時控制離不開工業互聯網

作者: 2021年12月22日 來源: 瀏覽量:
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■中國工業報左宗鑫      “裝備制造中工業互聯網的若干應用包括:在產品研發中,虛實融合、協同設計;在加工制造中的智能過程控制;在倉儲物流過程中的智能倉儲、車間,倉儲機器人物流;帶有預測性的監控維護。
■ 中國工業報 左宗鑫
  
  “裝備制造中工業互聯網的若干應用包括:在產品研發中,虛實融合、協同設計;在加工制造中的智能過程控制;在倉儲物流過程中的智能倉儲、車間,倉儲機器人物流;帶有預測性的監控維護。”中國工程院院士、華中科技大學原校長李培根在此次大會上,作了題為 《裝備制造中工業互聯網的若干應用》的主旨報告。
  “首先,對于任何企業來講,產品開發都是至關重要的環節。現在因為有工業互聯網,使得企業有可能在一個虛擬的環境中協同設計。”李培根舉例道,福特公司利用VR技術建立一個虛擬實驗工廠,不同地區的工程師可以憑借全息車輛原型進行實時合作。參與者不但可以對3D全息影像進行360度的觀察,還可以走進1∶1大小的全息車體中,從而完善車輛的設計細節,包括方向盤的位置,油門腳踏板的角度以及儀表盤的設計等。公司不必再制造昂貴的實體原型,也讓不同地區的參與者免去了舟車勞頓。
  而作為許多裝備重要的組成部分——渦輪機設計是一項多學科工作,涉及空氣動力學、結構、聲學和熱學等方面,要驗證可操作性并同時滿足當前法規。李培根表示,數字孿生技術可以幫助設計師做出明智的設計決策,優化發動機性能,增加認證信心并縮短開發時間。
  其次,對于加工制造中的智能過程控制環節,李培根認為, “制造業中的工業互聯網的應用,要深入工業的物理過程,如果工業互聯網不深入到物理過程,那還是淺層次的應用。”會上,李培根演示了華中數控和寶雞機床聯合開發的數控加工系統。其中,物理機床采集數據,而數字孿生、大數據平臺在收集數據之后進行實時仿真,反過來控制物理機床。 “如果沒有對實際物理加工過程的控制,那工業互聯網的應用就只能在表層上。智能控制 (Mazak)很早就有對機床進行熱補償、振動意識等操作,未來機床實時控制離不開工業互聯網。”
  “此外,質量檢測也是工業制造和制造業中很多部門重要的環節之一。如LED芯片檢測、液晶屏檢測、光伏EL(ElectroLuminescence,電子發光檢測)檢測、汽車零部件檢測、鋼材表面缺陷識別、紡織面料瑕疵識別等,通過機器視覺檢測,比人眼效果好得多。而有些機器視覺的上傳、比對等環節需要工業互聯網的支持。”李培根進一步對加工制造中的智能過程控制環節舉例道。
  “第三,在倉儲物流環節,我要著重講一下未來將用得越來越多的 ‘自主移動機器人 (AMR,AutomaticMobileRobot)’。”李培根指出,AMR的運行不需要地面二維碼、磁祭等預設裝置,而依靠SLAM(simultane-ouslocalizationandmapping)系統定位導航。如果把AGV比作倉內軌道交通,那么AMR可以視為 “類自動駕駛”機器人。
  AMR不僅可以與倉儲環境進行交互,一旦倉內布局發生變化,AMR也能夠迅速重新構建地圖,節省重新部署環境的時間與成本。而導航方式主要有激光 SLAM與視覺SLAM (VSLAM)兩種,激光SLAM起步較早,但成本高,視覺導航AMR通過VSLAM系統能夠實現地圖構建、自主定位、環境感知,具備自主路徑規劃、智能避障、智能跟隨等能力。
  “最后是運行維護,其中重要的是要做好預測性維護,這需要工業物聯網、5G的支持。”李培根表示,工廠設備遠程運維能力,突破工廠邊界,實現跨工廠、跨地域遠程故障診斷和維修。
  “在這方面,GE做得非常不錯,他們的傳感器收集數據,然后,數據通過互聯網、工業互聯網進行分析,判斷發動機的運行狀態是否正常等。”李培根介紹,在 GETransportation工廠,柴油機從入廠接入Prefix平臺開始,柴油機的所有數據都將通過傳感器安全地送到Prefix云端進行實時的數據分析。Prefix工業物聯網大數據云平臺可不間斷遠程監控及診斷、預測性維護洞察等。
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