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面向个性化定制场景的边缘侧柔性制造一体化方案

作者:成都阿普奇科技股份有限公司


1    目标和概述

 在“自动化+信息化”的产业升级的大背景下,针 对个性化定制类的生产企业的发展依然存在很大的制 约,面向个性化定制场景的柔性制造一体化方案期望解 决的问题包括:

(1)小批量、多订单混合生产管理柔性化不足。

(2)生产数据多、数据维护工作量大。

(3)产品非标准程度高、经验依赖性强。

(4)行业特性显著,智能化改造缺乏匹配的AI能 力支持。

针对以上问题和痛点,本方案需要针对该细分场景 提供全流程的解决方案,提供前端订单系统、生产管理 系统、产品运维、质量检测系统等,达到订单全流程透 明、车间管理数字化、产品在线追溯的全流程覆盖,同 时针对工业中的AI需求提供算力和算法平台支持能力, 为个性化定制类企业提供了一体化的解决方案。

2    方案介绍

 2.1  总体架构

系统总体提供一体化的柔性化智能工厂服务能力。 核心流程和功能如图1所示。

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图1 系统核心流程和功能

系统采用多层软件体系结构,提供分布计算环境及 对应用的通用服务;同时采用面向对象及构件技术在框 架上灵活组成应用系统。体系架构支持线性平滑扩展, 可动态地增加系统组件服务器来满足用户不断增加的需 求,不同系统组件可以部署到不同服务器上,多台服务器同时处理、均衡负载,而系统性能基本与硬件的投入成线性关系。

该项目采用B/S架构,支持服务、应用端、移动端等多个节点,完全基于浏览器操作。系统采用J2EE框架,应具备良好的兼容性和跨平台性,支持当前大多数操作系统平台,如:Windows、Unix、Linux等。整体系统架构图如图2所示。

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图2 系统架构图

主要包括:

(1) 设备感知层:主要完成数据、传感信号的采集。

(2)网络传输层:完成异构数据的接入、冗余数据的清洗等边缘计算。

(3) 平台PaaS层: 基础平台能力的构建, 包括设备、用户、过程、数据、系统的管理。同时完成计算引擎、数据引擎等能力支撑。

(4)应用SaaS层:提供业务过程定制集成、大数据分析呈现、用户交互等能力。在应用上提供产品商城、订单流转、智能车间、产品运维、视觉引擎等应用模块。

2.2  主要内容

系统提供了在线商城、订单流转、智能车间、算法引擎等核心能力。提供端到端的整体一体化解决方案。实现订单整体在线流程透明化,同时提供个性化产品的扩展定义能力和行业扩展能力,主要功能层面包括:

(1)在线商城系统

· 为客户提供包括产品展示、购物车、配置定制、报价计算等功能;

· 提供后台管理配置功能,包括商品定义、上架、销量数据分析等。

(2)订单管理系统

· 提供订单透明化管理能力,包括下单、审核、进 度状态(生产排单计划、生产状态、生产入库、计划发 货、发货审核、确认发货、物流状态等);

· 合同管理功能,包括合同制作、自动生成、电子 签章、合同审核等过程。

(3)数字车间系统

主要功能包括:

· 提供生产排产和产线管理(设备、人员、工位、 标准作业程序(Standard Operating Procedure, SOP)资料等);

· 过程管理(生产准备、执行、老化管理等);

· 生产汇报、大屏看板、质量分析;

· 产线设备检测。

(4)产品运维系统

· 针对IT服务商,提供运营级管理能力,包括租户 管理、用户管理、消息管理、资源管理等功能;

· 针对集成商场景,提供产品管理、模板管理、设 备管理等物联功能,同时针对运维业务,提供故障定 义、报警管理、处理预研、工单管理等;

· 针对终端用户,提供自定义服务、消息定制、任 务管理、工单派发等功能;

· 同时提供运维大数据分析、知识库、故障预测等 功能和能力。

(5)AI算法引擎

主要功能包括:

· 算力加速SDK和算法插件接入平台;

· 统一的算法模块注册、调用接口;

· 基础算法和算子实例;

· 神经网络运行基础环境和平台;

· 针对细分行业(金刚石加工工具行业等)的行业 化算法模块。

2.3  突破的关键技术

(1)边缘大数据清洗技术。工业现场协议繁多、 数据量巨大,需要在边缘端实现数据初步整合和清洗。 目前大多数工业物联平台针对不同行业都需要定制开 发,本项目采用了“模型化”设计理念,将不同行业的 产品抽象成由属性、服务、事件所组成的数据模型,使 得本系统可以适配于不同行业。

(2)高性能计算技术。在实际应用的数据中,除 了结构化数据,也存在大量视频、音频等非结构化数

据,需要提供对于数据的分析、识别、训练、推理等服 务能力,高性能计算技术成为项目可实施性的关键。对于算力的构建,在微观算力优化上支持指令集优化、 CPU/GPU等并行计算技术;在宏观技术架构上,支持 单机、边缘侧、外部云等算力架构。采用分布式计算方 式,把一部分计算任务,迁移到CPU之外的部件进行 计算,把解码任务整体迁移到核芯显卡中进行,核芯和 CPU共享内存能够带来更小的系统开销,从而提升整体 性能。同时也降低了成本和整体能耗。

(3)操作系统层之下的远程运维技术。在智能制 造领域中,计算机节点是现场系统的信息中枢,在出现 操作系统损坏等情况下,提供修复和控制能力的意义 重大。市面上主流运维系统都是基于操作系统进行开发 的,运行在操作系统之上,本系统采用了硬件级的技术 手段,在脱离操作系统的情况下,用户可以对设备进行 硬件级的维护。

(4)边缘AI计算能力。提供AI计算框架和引擎。 支持算法的插件式集成。支持卷积神经网络深度学习算 法模型的无缝导入。并为工业质量检测中切割盘等典型 加工行业场景提供了定制化的算法模块,实现了AI算法 的行业精确适配。

(5)工业异构数据支持。阿普奇网关套件定位于 解决工业网络中协议、规约复杂多样,数据通讯接口不 畅及设备上云的问题,采用高性能嵌入式硬件平台,内 嵌工业数据采集和处理系统,具有多种通信规约库,可 以实现对不同工业设备的数据采集、预处理、协议转换 和复用转发。


3    代表性及推广价值

 

本项目提供如下服务:

(1)项目设计和建设,为客户提供整体智能工厂 系统的设计、开发、实施等。

(2)平台运营服务,为客户提供数据分析、产品 运维等服务。为客户提供长期持续服务。

当前已经应用的实践案例:

3.1  工业边缘计算设备制造商

3.1.1  解决的问题

工业边缘计算设备,包括了常规的工业计算机和AI 边缘算力设备等,该行业个性化、小批量、定制多,导 致订单管理复杂、生产过程复杂、质量管控难度高等。

3.1.2  应用情况  典型的场景包括:

(1)采用该柔性化智能工厂系统解决了该行业商 品订购信息精确匹配的问题。

(2)订单过程透明化。

(3)完成了工序的结构化定义和生产防呆管理, 图3为SOP呈现工位面板运行界面。

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图3 SOP呈现工位面板运行界面

(4)解决了生产信息实时呈现问题,图4为生产 实时大屏。

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图4 生产实时大屏显示       

(5)提供了产品出厂后的远程运维能力。

3.2.1  成效总结

(1)完成了整体订单透明化管理,实现了订单状 态的实时反馈和管控能力。

(2)提升了业务处理的在线处理效率,通过在线 合同管理、审批、签章,极大提升了处理的响应速度。

(3)提升了生产过程智能化程度,通过设备监 测、SOP结构化、质量管控等一系列功能,提升生产效 率和质量水平。

(4)提供了完整的产品监测、运维、追溯能力。 减少了现场维护成本,提升了服务的及时性,同时增加 了客户粘度。

3.2  切割片行业质量检测

3.2.1  解决的问题

金刚石加工工具行业是一个非常传统的行业, 这个行业最为重要的特点就是工艺流程长,包括了制 坯、冲孔、印刷等九个流程,在各个环节,对于检测 的缺陷类型和应用条件都差异很大。该行业具有工艺 流程长、检测需求多、精度高等特点,此外还存在切 割盘金属拉丝背景的干扰,用标准算法不能完全满足 部分工序下的检测需求,比如印刷环节的印刷检测、

烧结环节的裂纹检测,因此提供了整套定制算法以及完整的技术解决方案。

3.2.2  应用情况

基于本项目平台,除了物联平台功能、数字车间功能外,重点在现有AI算法引擎的基础上进行配置扩展,提供了以下产品质量视觉检测能力:

核心功能包括:

(1)工程管理

· 工程增删查改,系统化集中管理;

· 支持工程复制,相似型号产品只需微调算法参数即可适用;

· 支持工程数据完整备份与迁移;

· 同一设备支持多机位同时运行工程, 性能最大化;

· 工程运行数据统计,支持设置合格率警报线来进行报警,并自动停止工程运行。

(2)工程配置

· 引导式算法配置流程,无需编程,经过简单培训即可独自进行工程配置应用;

· 相机、算法插件化管理,支持标准GigE Vision、USB3.0Vision系列工业相机;

· 图像采集,支持软件、硬件、外部信号多种触发方式;

· 智能算法库,满足识别、定位、测量、检测等多样化视觉需求;

· 算法参数实时修改验证,无需来回切换;

· 支持工业以太网、RS232、RS485、I/O接口等标准外部设备连接,实现数据外传。

(3)运行监控

· 工程检测结果实时查看;

· 多机位同时运行,同时查看结果数据;

· 历史NG(不通过)结果图片查看。

(4)统计分析

· 工程检测数据统计汇总查看,为工业生产维护提供数据支持;

· 支持合格率、NG率、实时检测结果多维度图表数据统计;

· 支持工程历史结果追踪;

· 支持工程总体检测结果及各算法单独的结果统计。

3.2.3  成效总结

(1)该方案的实施,整体提升了该行业的数字化水平;

(2)用智能化手段解决了切割盘行业的质量视觉检测的问题,解放了人力,整体提升了产品品质。


来源 | 《自动化博览》2022年第二期暨《边缘计算2022专辑》

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