發布日期：2022-07-14 點擊率：17
目前，由于AI、5G等新興技術的加持，全球工業4.0進程加快。埃森哲報告稱，到2030年，工業物聯網(IIoT)將為全球經濟價值增加14萬億美元。NI在工業領域深耕多年，一直在通過強大的生態圈為客戶提供更好的解決方案。在11月14~15日于上海舉行的NI（National Instruments）年度用戶大會NIDays Asia上，“智”造行業的頭部企業Bright Machines和工業富聯的演講嘉賓分享了工業物聯網的最佳實踐，通過專家的分享，我們不難發現，自動化與智能化是未來兩大發展方向，而數據的監測與分析則是工業物聯網實現商業價值的關鍵。
NI與Bright Machines攜手打造軟件定義的智能制造平臺
工業制造向智能制造轉型已是大勢所趨，如何面對轉型過程出現的自動化系統的交付周期長、自動化系統的定制化問題、生產測試中產品類別多及產品功能多樣性的挑戰，已經成為業界普遍關注的焦點。
舊金山創企Bright Machines致力于解決工業自動化的問題，目前已經推出了顛覆傳統模式的軟件定義的智能制造平臺，其核心是微工廠（Microfactory），由硬件平臺Bright Robotic Cells和軟件平臺Brightware組成。微工廠如何運轉呢？Bright Machines區域自動化測試部高級總監高金波表示：“針對不同的產品，我們只需要在硬件上定制化和產品相接觸的這一部分，然后在Brightware的軟件菜單里配置微工廠所需要執行的功能，接下來把不同功能的微工廠連接在一起，最后可形成一條完整的生產線。”
Bright Robotic Cells的層級分為第0級到第4級，其中，層級1是整個測試系統的基礎架構加上通用的測試資源，層級2是針對某些特定應用的測試設備，這兩級決定了整個系統的靈活性和測試能力。
高金波指出：“在這兩個層級的配置中，我們決定采用NI的PXI系統。此外，數據采集、現場可編程、自定義接口等方案都集成了NI的測試設備。”
圖1：Bright Machines微工廠硬件平臺
軟件定義的力量如何體現？高金波解釋道：“在微工廠軟件平臺中，Bright Machines把底層的設備驅動和插件抽象化，用統一的格式來編寫抽象化庫，在頂層會編寫一個統一的用戶界面。針對不同產品的測試，不需要傳統的寫代碼，只需要從抽象化庫里選擇所需要的功能模塊，即可完成整個測試過程。”
圖2：Bright Machines微工廠軟件平臺
在上面這個案例中，NI分布式系統管理的應用軟件Systemlink是微工廠軟件平臺的重要部分，Bright Machines可以通過Systemlink有效管理分布式節點和批量部署和升級軟件。同時，Systemlink也是NI兩大旗艦產品之一。在NIDays Asia上，NI大中華區工業物聯網與人工智能行業拓展經理郭翹解讀了Systemlink的三大新增模塊的功能與意義：
●資產管理模塊可以很方便地查看產線所有測試設備當前在線、離線和校準的情況，還可以查看過去一段時間每臺測試設備使用率的情況。該模塊不僅支持所有NI的硬件產品，也可以支持所有基于Windows操作系統的第三方硬件設備；
●測試模塊匯總了所有測試機臺的測試結果，以最直觀報表的形式展現測試人員最關心的KPI。通過觀察過去30天每臺測試設備的直通率的情況，測試人員可以作出未來產能變化的預判，然后提供有效的信息給產線工程師，幫助他們在產能發生異常時進行快速地跟進分析；
●數據模塊：使用 TDM Data Finder 模塊縮短搜索數據和開發報告的時間。
圖3：NI分布式系統管理的應用軟件Systemlink
Bright Machines設計出了五種標準化測試平臺，包括多功能測試、射頻測試、音頻測試、聲學測試、安全性測試。這些平臺在市場上得到了一致好評，其優勢可以總結為三點：
●交付周期更短：傳統測試系統的交期一般在三個月以上，Bright Machines可以在四周之內完成整個系統的設計和架設；
●資金投入減少：Bright Machines可以保證80%以上的硬件資源和軟件資源在不同的產品之間相互復用；
●系統設計復雜降低：基于Bright Machines靈活的平臺，可以極大地簡化整個系統設計和加工流程。
在NI與Bright Machines的合作過程中，NI的自動化測試理念已經成為Bright Machines Softly Different Manufacturing 的重要一環，Bright Machines通過自身的技術創新和NI平臺化的理念結合在一起，來保持其在行業中持續的領先地位。
工業富聯熄燈工廠與霧小腦X NI數據監測系統，這樣玩轉工業物聯網
工業互聯網是發展先進制造業的基礎設施，是智能制造的核心技術之一。據前瞻產業研究院專家測算，我國工業互聯網2018年規模約為5313億元，2023年將達到萬億元規模，待發掘空間巨大。提起中國工業制造，繞不開的是“中國制造”名片——工業富聯。
在工業富聯從代工（代替別人制造加工）向“帶”工（未來帶領全球的制造往智能化方向發展）轉變的過程中，“熄燈工廠”是其引以為傲的成就之一。熄燈工廠并不只是無人而已，關鍵是如何利用監測和預測性分析的技術，把過去不可見的問題可見化。
熄燈工廠中導入了OT、DT、AT和PT關鍵技術，富士康工業互聯網首席數據官劉宗長表示：“我們跟NI在DT的領域中有許多的合作，NI軟硬件一體的設備給我們提供了大量的幫助，尤其是在快速地搭建狀態監測測試床、產品原型驗證等方面。”
通過NI的監測設備采集到關鍵有效的數據，進行系統分析，從而對可能遇到的問題做出預測性的分析。劉宗長現場分享了一個預測分析成功應用的案例，在精密加工領域，工業富聯可以將刀具的磨損程度和壽命這兩個不可見的因素可見化。
劉宗長進一步解釋道：“在Fog AI 中我們也使用了NI提供的一些測試套件，保證我們能夠規模化的管理一個車間當中數量龐大的測試硬件和運算分析的程序。然后，我們會進行信號處理和特征提取，再把這些數據上傳到云端去做分析，從而預測刀具的壽命和異常。”
圖4：工業富聯數據采集方案
基于NI的數據采集系統，工業富聯搭建的測試平臺做到了減少成本，提高經濟效益：刀具成本下降了16%，產品不良率降低了3‰，意外停機時間減少了60%。
工業物聯網價值變現的一個重要方式就是“利用數據”，但是工廠的數據監測普遍存在線纜布設成本高、現場施工復雜的挑戰，為幫助工程師降低運營和維護成本，NI全新發布了即將在中國上市的無線監測產品，其中包括一個12通道的無線數采產品，通過連接已有的傳感器信號，無線模塊每天定時會將采集的原始波形發送回數十米以及上百米開外的網關設備。還包含了一顆無線傳感器的產品，完全擺脫線纜的束縛，在軟件方面則有InsightCM軟件助陣，無論采集的原始波形還是提取的特征都可以匯總到InsightCM的服務器。其獨特的便捷性體現在僅僅需要打開網頁便可以進行后續經驗的判斷以及預測性維護、算法的研發。
圖5：NI無線監測設備
兩個案例的卓越成效顯示了NI軟件定義的平臺的領先性，工業領域一直都是NI關注的重點，未來NI還將進一步加強與合作伙伴的合作，打造更強大的生態系統。
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