講壇 | 龍小昂:給你的工廠打造數字孿生體

2017-09-12 14:11:00
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在8月25-26日的“2017中國兩化融合大會” 上,主管部門領導、專家學者、行業產業企業、主流廠商等各領域的數十位重磅嘉賓,圍繞“加快新舊動能接續轉換,搶抓數字經濟發展先機”主題,研討制造業發展動力轉換和模式轉型路徑,交流兩化融合以及制造業與互聯網融合發展的創新實踐和做法,分享經驗,凝聚共識,大會取得豐碩成果。本欄目將陸續編發本次大會嘉賓主題演講內容,供大家參考。所有內容均根據現場錄音整理,未經過本人確認。


華龍訊達總經理龍小昂

    

    我在這里和大家一起分享華龍迅達在智能工廠建設過程當中一點小小的心得。我從三個方面介紹我們關于兩化融合工廠數字應用的實踐,智能工廠物聯網的應用于實踐,第二個智能設備數字孿生體的應用與實踐,第三個智能工廠數字孿生的應用與實踐。

    大家都知道智能工廠中,實際上怎么把企業做好,怎么把企業管好,怎么知道企業生產過程當中產生的一些異?,F象,及其發生的不正常的狀態,這是我們大家作為一個企業家都非??鄲赖膯栴}。因為我們每一個企業在生產過程中,引進的設備不是一家的,而且所有的控制系統也不是一家的,有世界上各個國家的控制系統,也有不同人的程序,所以整個過程當中怎么把數據能采集上來,使數據變成智能化。再就是把異構數據和結構化數據進行整合,同時消除一些數據的孤島。

    所以在這個過程當中,還有MaaS,ERP所有信息化系統的集成,都是我們在企業過程當中,面臨的一個難題,而且這不是一個中國的難題,甚至是一個世界的難題。


所以,整個過程當中,物聯網變的很重要。整個智能工廠的架構現在就是一個,首先一個物聯網,把所有的數據拿上來,第二個是智能設備,把這個設備變成智能,把管理變成智能,最后把服務變成智能,通過大數據、云計算,使我們的數字工廠得到應用。

 數據采集實際上就是很多企業真正心里的痛,多個協議、萬個設備,怎么了解它,設備有西門子的、歐洲的、美國的、國內的,怎么打通這些系統,打通數據傳播渠道,了解和分析生產過程中產生每個數據?華龍迅達經過了十多年的努力,成功的開發出一款Ceres智能設備,能夠兼容多國的協議,它是一個積木式的,同時又是很多網關,和不同的控制系統相連,所有的控制系統都認知,這個程序自動辨識設備自動化控制程序、自動的采集這個設備的程序。只要網絡線接到PRC通訊端口,從云端下載相應的采集程序,這個設備程序全都上去了,通過ceres打通國際上的所有加工中心設備,也打通了石化,包括汽車、藥業等等行業。我們可以進行邊緣計算。我們可以和機器對話,也可以和機器說話,甚至可以思考,可以下指令。實現了工業化的物聯網所有相連,接上之后一秒鐘,數據全部傳到云端,在全球任何地方都知道這些設備正常運行的狀態。

    這樣一來我們的架構變的簡單了,自動化控制系統不用擔心了,而且邊緣計算不用擔心,我們可以和機器交互,實現真正的人機對話,這個項目已經了應用,產生了巨大的經濟效應。

     我們把整個物聯網的數據采上來之后,就要進行人機對話,數據孿生。今天在座的各位,是否知道你們現在的工廠生產情況怎么樣,是否知道你的設備停機狀況怎么樣,浪費的材料怎么樣,它的質量標準怎么樣?大部分企業,現在可能就是通過看看報表知道。通過我們的數據孿生驅動自動化控制的時候,設備運行狀態的時候,虛擬的設備和實際設備同步運行,就不僅看到機器停還是不停,還知道為什么停,質量標準不合格等所有狀態。

“數字孿生體”單純從字義上解讀,“數字化”是將許多復雜的信息轉變為可以度量的數字、數據,再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型。“數字孿生體”就是采用數字化的表達方式建立一個與產品實體在外表、內容和性質一樣的虛擬產品。

     整個運行過程當中所有的數據孿生,后面的是真實的數據、真實的設備的運行狀態。當出現異?,F象的時候,每一個停機故障會精準定位這個故障的傳感器在哪里,問題在哪里。同時本地化的報表、分析,云端大數據分析也會現場展示出來,異?,F象會馬上推送給今天在工廠里面管設備、管質量、管物料、管生產人員。

    所以在整個過程當中,他的MaaS,ERP等等整個大集成,形成整個過程管控。當我們把設備管起來之后,單機設備管起來我們可以管一個車間,管一個工廠,賣到全世界的設備,只要給一個啟動鍵,這個工廠就知道設備的情況,可以分析出在某個工廠運行的情況不好,是操作習慣問題,還是原口料材質問題,為生產過程提供幫助。

     當你的機器出現故障的時候,我們最希望的是八級的、九級的、十級的工人來修,因為新員工可能把A問題當成B問題處理,問題越修越大,有了知識庫,把數據孿生的維修,PRM設計的所有資料傳遞在云端,出現問題的時候,正確指導你怎么去維修,怎么操作,就能使三年的師傅干八年的活。


   公司的信息化,數字孿生,包括數據采集、MaaS、虛擬仿真,設備全生命周期管理,完整的物料質量追蹤等。實踐中,數據孿生在整個工廠運行過程當中產生了巨大的經濟效益。


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