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    軟實力,即巧實力-工業軟件為什么變得重要?

    來源:

    為什么工業軟件突然變得熱門?

    最近幾年里,工業軟件變得非常熱門,其大邏輯在于制造業的創新需求背景下產生的,是一種從做大到做強的轉變,從粗放到精益的轉變。

    為什么就這個時段被看重了?

    真正的創新需求:不存在不燒錢的創新,制造創新并不需要“發明”而是“工程”創新,制造業創新難在“實證”,即測試驗證設計的可行性,必須要在物理對象上進行驗證,而這個驗證的代價極其昂貴,因此,如果能夠通過將這些前人已經進行過的驗證以軟件形式封裝,那么,就可以降低物理驗證的成本。而大量的工業仿真類軟件的作用正在于此,他們將已經前人進行過的大量重復工作變為可被復用的模塊、功能、程序,這減少了在不必要的任務上的時間,而使得用戶在更為有價值的創新上消耗。

    個性化需求:對于大規模生產來說,單一的配置參數即可滿足數月乃至年的生產任務,盡管在初始會產生測試浪費,但對大批量來說可以接受,但在個性化時代,這個頻繁的換型帶來浪費大幅增長,對于企業則無法承受。

    “一機多能”需求:對于機器制造商而言,要滿足個性化的生產需求,本身也需要具有“一機多能”,具有廣泛的材料、流程、范圍的適用性,才能贏得競爭,而這種“一機多能”則需要機器具有自適應能力,而這種自適應能力,就其本質來說,就是軟件智能。

    軟件關乎成本: 在標準化生產中,產線的投資也會按照折舊分攤方式給每個產品,因此,當產量越大的時候,這個成本將會被稀釋,其它成本也會同樣道理被稀釋。這同樣符合軟件的投入,當核心的工藝被復用,那么,前期的人員、測試驗證的成本等等都會被稀釋,另外,知識被封裝為軟件,也加速了機器的開發效率,這同樣是成本的節省,如圖1所示,工業軟件在測試驗證成本、機器研發周期縮短、知識復用的成本稀釋方面,都為機器制造商帶來了成本的節省。

    圖1-軟件關乎成本

    工業軟件的本質是知識復用

    事實上,工業軟件的本質是知識復用,包含了制造相關的機電控制、流程、材料工藝,以及工具平臺本身的知識。圖2顯示了工業軟件的形成過程,隱性或顯性知識被以建模方式形成算法,然后經過測試驗證的工程(Engineering)最終封裝成為可復用的軟件模塊。

    圖2-智能的本質在于知識的復用

    而工業軟件之難在于它與物理對象的緊密耦合關系,這需要工匠的耐心長期打磨沉淀,因此它的價值來自于產業的專家、技師的知識凝聚。而建模的方法也包括了物理建模(Physics-Based Modeling)和數據驅動建模(Data-Driven Modeling)兩種,無論哪種最終都是需要大量測試驗證的,而這個環節就是非常燒錢的。

    綜上,很多人也許會覺得奇怪,那么“建模仿真”、“知識復用”、“工業軟件”也并非新鮮,因何今天才開始變得重要?這其實包含了幾個方面的原因:

    (1)需求產生了巨大的變化:大規模生產,依賴于人工經驗的試湊法是可行的,因為一旦機器設置好參數,會有持續的大批量生產。但小批量生產這種試湊帶來的開機浪費難以承受。

    (2)通過數據建模的方法,在過去一直有算力和成本的障礙,而今天軟件與芯片技術已經降低了這個門檻。

    (3)中國整體產業從代工到自主產品的轉型,即,我們不是以“生產”而要包含自主創新的產品,并由自主的制造技術來支撐。

    貝加萊一直是工業軟件的踐行者

    不同于基于產品和渠道業務模式,貝加萊一直提供針對機器制造業的直接方案提供業務模式,這使得貝加萊更為深刻的理解軟件的價值,圖3是早在10余年前貝加萊即理解的軟件價值體系。

    圖3-工業軟件價值

    它包含了多個維度:

    機器開發的平臺效率軟件之道:這是Automation Studio的核心,即,通過復用的模塊,加速機器的開發進程,并提高工程師項目管控效率。

    行業工藝Know-How封裝:自動化行業最大的優勢在于多個行業的開發,這使得共性技術,例如在印刷薄膜、流延膜、紡紗、金屬板材開卷,有共性的張力控制算法需求,對于注塑、擠出、單晶爐、涂布等有高速高精度溫度控制的共性需求-貝加萊將這些封裝為mapp模塊,實際上,每個用戶分享都是貝加萊在不同行業的專家的經驗。

    開放的軟件連接:這包含了針對CAD/CAE、建模仿真軟件的接口能力,無論通過專用的接口,FMU/FMI還是未來的OPC UA模型交互接口,貝加萊為機器制造商打造開放的連接能力。

    標準化支持:PLCopen、EUROMAP規約、PackML等,都是降低開發的標準模塊;

    智能算法:開放的高級語言支持能力,以及Hypervisor的PC架構,支持控制系統可以將數據驅動的建模進行集成。

    案例-軟件智能的兩個視角

    在本文中,我們將通過兩個典型的案例來闡明工業自動化軟件對于機器開發的實現。

    01物理建模案例-燙金自適應溫控

    對于燙金來說,燙金塊溫度控制是關鍵,但是,燙金工藝影響的因素眾多,包括環境溫度、速度、產品規格,而加熱板與燙金塊間有蜂窩板的間隔,這使得溫度本身具有不可測的特點,而傳統的解決方法都是采用“查表法”進行溫控,通過大量測試建立記錄,這種方法需要較長時間的工廠內測試,且在現場也依賴于人的經驗。

    圖4-自適應溫度控制建模

    為了解決這個難題,貝加萊的專家對整個加熱的熱傳導過程進行了建模,如圖4,并對其中的干擾因素燙金速度、燙金塊尺寸、環境溫度等予以納入模型。通過此模型,可以計算出燙金塊的準確溫度,從而為溫度控制提供反饋,之后在控制策略中,融合前饋以補償干擾引發的溫度波動。

    02采用人工智能的輪胎品質視覺檢測

    在輪胎的生產中,內部的加工是否合乎質量要求,通常需要大量的檢測,通過X光檢測后,提供的圖像,由人工進行判斷,這樣的方式耗費體力,也依賴于經驗,而貝加萊的PC基于通用計算架構來實現工業的AI視覺缺陷檢測與分析。

    圖5-基于深度學習的輪胎缺陷檢測

    如圖5所示,在通過X光機獲得輪胎的成像信息后,學習系統將代替人工對缺陷進行分析,因為鋼絲圈的纏繞過程中,由于機器狀態或生產中的異常帶來非常多的缺陷問題,例如鋼絲圈的纏繞層次偏差、異物、不均勻的排列、疊加、突出、翹起、異常彎曲干擾其他鋼絲、氣泡等;而輪胎本身因為其內部的簾子線、鋼絲圈、橡膠材料的特性,使得在其X光成像后會有各向異性的紋理,而這些紋理又會對圖像的判斷形成干擾,使得系統出現誤判。

    而基于深度學習的方法可以通過對這些不同缺陷的相關要素進行特征提取,從這些復雜的圖像中尋找到缺陷點,并對缺陷點進行分類、標定其尺寸規格,并最終對輪胎的質量、等級做出評判,并決定是否歸為廢品,并反饋給制造系統持續改善。

    軟實力,即巧實力

    軟件,凝聚了工業人的智慧與汗水,重視軟件,也即重視知識、重視人的價值。

    軟件,可以發揮既有硬件的更多可能性;

    軟件,可以將知識封裝,復用;

    軟件,保護您的知識產權;

    軟件,持續成本降低;

    軟件實力,即,企業的巧實力。

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