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西門子為客戶提供了不同類型的人工智能硬件

lhl545545 ? 來源:傳感器技術(shù) ? 作者:傳感器技術(shù) ? 2020-06-18 11:41 ? 次閱讀
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作為工業(yè)自動化領(lǐng)域的“頭部玩家”,西門子一直以創(chuàng)新的姿態(tài),推動業(yè)界不斷擁抱從概念到技術(shù)的諸多革新。那么,在眾多新技術(shù)新概念不斷涌現(xiàn)的今天,西門子又將如何引領(lǐng)自動化技術(shù)的創(chuàng)新演進(jìn)呢?

近日,筆者應(yīng)邀以線上交流的方式,參加了西門子舉辦的媒體沙龍。西門子(中國)有限公司數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)副總裁兼工廠自動化事業(yè)部總經(jīng)理衛(wèi)岳歌(Joerg Westerholt)先生和西門子(中國)有限公司工廠自動化事業(yè)部王超博士共同分享了西門子工廠自動化業(yè)務(wù)的最新動態(tài),同時也展示了西門子如何利用新技術(shù),特別是邊緣計算和人工智能技術(shù)賦能用戶,為當(dāng)前的自動化技術(shù)提供創(chuàng)新引擎。

數(shù)字化雙胞胎:打破虛擬與現(xiàn)實之墻

一段時期以來,數(shù)字化一直是諸多制造業(yè)用戶爭相探究的熱點(diǎn)概念。對于中國制造業(yè)而言,升級和轉(zhuǎn)型的需求往往要兼顧更快的速度、更高的靈活性和更好的質(zhì)量,以及更高的效率。除此之外,新的產(chǎn)品也需要更迅速地推向市場。對于這些以往看上去非常具有挑戰(zhàn)性的需求,西門子可以提供其數(shù)字化雙胞胎解決方案——Teamcenter協(xié)作平臺。

借助這一數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利器,可以在產(chǎn)品、生產(chǎn)以及性能三個層面上實現(xiàn)“數(shù)字化雙胞胎”,從而提供完整的虛擬和現(xiàn)實解決方案。基于Teamcenter協(xié)作平臺,企業(yè)可以設(shè)計虛擬產(chǎn)品,調(diào)整其外觀、參數(shù);其后,企業(yè)還可以設(shè)計虛擬產(chǎn)線,即在虛擬的環(huán)境中構(gòu)建生產(chǎn)所需的工位和設(shè)備,直到對其進(jìn)行虛擬調(diào)試。在此過程中,所有虛擬端和真實端的數(shù)據(jù)、設(shè)計參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)、工藝參數(shù)等等都可以被集成在Teamcenter協(xié)作平臺當(dāng)中。

而虛擬和現(xiàn)實的結(jié)合,則可以像一把“鑰匙”一樣,為企業(yè)開啟閉環(huán)的持續(xù)改善過程。例如,如果在真實生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在問題,企業(yè)則可以直接在虛擬端修改產(chǎn)品設(shè)計,并回饋到真實生產(chǎn)過程中。反之亦然,在虛擬端出現(xiàn)的問題,同樣可以根據(jù)實際生產(chǎn)時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反饋來持續(xù)改善虛擬端的設(shè)計。

這一方法的優(yōu)勢在于,通過“數(shù)字化雙胞胎”的虛擬仿真技術(shù),能夠大大減少產(chǎn)品設(shè)計后調(diào)整和產(chǎn)線優(yōu)化的時間,從而加快產(chǎn)品上市,并提升生產(chǎn)的柔性化,最終將這些要素轉(zhuǎn)化為企業(yè)的競爭力。在這方面,西門子不僅能夠為全廠提供數(shù)字化整體解決方案,即便是一些規(guī)模有限的OEM設(shè)備制造商,同樣可以借助這一利器共享數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新果實。

邊緣計算:按需部署,銜接IT與OT價值

衛(wèi)岳歌先生談到:“我們一直在思考工業(yè)的未來,在我們看來,借助自主機(jī)器、認(rèn)知工程以及邊緣技術(shù)集合人工智能,實現(xiàn)自動化的自動化,將是自動化的未來圖景。而當(dāng)前的自動化創(chuàng)新將來自邊緣計算和人工智能,西門子當(dāng)前工業(yè)解決方案的側(cè)重點(diǎn)也在于此。”

談到邊緣計算,可以說,工業(yè)的邊緣計算既將云端的優(yōu)勢帶到了現(xiàn)場層,同時也能夠解決很多用戶的實際需求,幫助其打消疑慮。一方面,通過邊緣計算的技術(shù),可以在工業(yè)的現(xiàn)場層進(jìn)行大量數(shù)據(jù)計算,例如將預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量檢測等任務(wù)下沉到工業(yè)現(xiàn)場層,能夠讓工業(yè)控制領(lǐng)域的能力得到進(jìn)一步延伸和拓展;另一方面,很多用戶在現(xiàn)階段不希望將工廠或者設(shè)備所有的數(shù)據(jù)都上傳到云端,尤其是對于一些敏感的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)就更是如此。那么,邊緣計算就為滿足這些場合的需求提供了更加靈活的選項。

沒有邊緣計算之前,在工廠車間層級行相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)和維護(hù)成本非常高昂?,F(xiàn)在,邊緣計算則為此提供了一個極佳的平臺,讓工程師可以用更低成本,在車間層級開發(fā)出數(shù)據(jù)分析、質(zhì)量預(yù)測等新型應(yīng)用。例如,西門子可以提供對底層自動化系統(tǒng)的無縫數(shù)據(jù)鏈接,包括對PLC、I/O等設(shè)備的無縫集成,這就為很多開發(fā)者解決了棘手的硬件差異化挑戰(zhàn)。此外,西門子能夠提供基于IT應(yīng)用的開發(fā)環(huán)境和運(yùn)行環(huán)境,當(dāng)應(yīng)用開發(fā)完畢后,對這些應(yīng)用的分發(fā)、部署、升級及安全補(bǔ)丁管理等機(jī)制都可以通過邊緣計算實現(xiàn)完整體系化的管理,能夠大大降低開發(fā)者的工作量。

除此之外,邊緣計算還能夠起到打破傳統(tǒng)OT和IT隔閡、整合兩者優(yōu)勢的協(xié)同橋接作用。以往在車間層級,自動化專家和IT專家雖然各有所長,卻往往由于各自知識的局限,難以通過協(xié)作實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。而有了邊緣計算,就可以讓自動化專家為上層分析人員提供更好的數(shù)據(jù);反之,數(shù)據(jù)分析專家則可以在底層直接獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,這使雙方的優(yōu)勢得到了最大化互補(bǔ)。

在這方面,西門子可以提供SIMATIC的PLC、HMI、IPC等由不同類型的邊緣計算所賦能的自動化設(shè)備和硬件,以滿足用戶的各類需求。值得一提的是,西門子為邊緣計算提供的管理模式也極具彈性,可以根據(jù)不同企業(yè)用戶的需求而按需部署。從一個單純的點(diǎn)狀設(shè)備服務(wù),到一個完整的云邊協(xié)同體系都可以匹配相應(yīng)的解決方案和服務(wù)。

人工智能:

與邊緣計算“雙劍合璧”的最佳搭檔

如前所述,邊緣計算為企業(yè)開發(fā)和維護(hù)帶來了成本和效率上的改進(jìn),可謂是提供了一個非常好的載體。那么,什么樣的應(yīng)用將成為搭載在這一載體上的最佳搭檔,發(fā)揮出最大的潛能呢?這個問題的答案無疑將由人工智能進(jìn)行譜寫。

在工廠層級,通過人工智能手段,可以提升執(zhí)行的效率和準(zhǔn)確率,使其更加簡單和高效。以前,人們根據(jù)自身對機(jī)械和物理規(guī)則的理解編寫控制邏輯程序,隨著涉及到的因素和維度增加,不可避免地會出現(xiàn)局限性;而如果引入機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,尤其是借助深度學(xué)習(xí),可以更多地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式對規(guī)則進(jìn)行推演,進(jìn)而實現(xiàn)對控制的效率、準(zhǔn)確率和精度的提升。

工欲善其事,必先利其器。為了讓廣大工業(yè)用戶能夠受益于人工智能帶來的卓越價值,西門子也為客戶提供了不同類型的人工智能硬件。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算單元TM NPU,就是一款可以附加于西門子S7-1500和ET200MP之上的模組。它內(nèi)置了高性能的人工智能計算推演芯片,可以基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場層級的分析和推演;它還集成了標(biāo)準(zhǔn)USB、以太網(wǎng)接口與各種第三方傳感器,且可以通過TIA博途和AI開發(fā)工具進(jìn)行開發(fā),實現(xiàn)不同類型的人工智能應(yīng)用和有效的閉環(huán)增強(qiáng)控制。

那么,為何邊緣計算及其搭載的人工智能應(yīng)用,可以產(chǎn)生出“雙劍合璧”的突出價值呢?對此,王超博士談到:“人工智能的模型需要不斷地迭代和升級,邊緣計算恰恰可以很好地支撐分發(fā)和迭代;工業(yè)邊緣計算形成了非常好的數(shù)據(jù)采集能力,這些數(shù)據(jù)正好是人工智能所需要的輸入;人工智能在邊緣計算端運(yùn)行,可以確保很多數(shù)據(jù)在本地端進(jìn)行推演,減少敏感數(shù)據(jù)的外泄;而通過后端的開發(fā)機(jī)制,可以借助于高階的開發(fā)框架把人工智能應(yīng)用下發(fā)下去。這些都是邊緣計算的體系結(jié)構(gòu)對人工智能的很好支撐,使兩者之間產(chǎn)生出‘1+1》2’的化學(xué)效應(yīng)?!?/p>

在這方面,王超博士還分享了一個來自西門子成都工廠的案例。在成都工廠,應(yīng)用了自動化光學(xué)檢測系統(tǒng)以保證其生產(chǎn)的PCB板實現(xiàn)“零缺陷”。由于規(guī)則和閾值設(shè)置得非常嚴(yán)格,導(dǎo)致經(jīng)這一系統(tǒng)判定的80%的缺陷判定,在事后被證實是“矯枉過正”的“假錯”,因此需要增加人工復(fù)檢環(huán)節(jié),導(dǎo)致重復(fù)勞動量和成本上升。在這種情況下,該工廠采用了人工智能對“假錯”進(jìn)行甄別,不但降低了至少75%的人工復(fù)檢成本,同時還確保了100%的PCB板“零缺陷”。

今天,我們常說: “未來已來”。事實上,在技術(shù)飛速發(fā)展迭代的工業(yè)領(lǐng)域,今日和未來的區(qū)隔早已日漸模糊,誰能夠早日抓住技術(shù)創(chuàng)新帶來的紅利,誰便能夠率先觸及充滿機(jī)遇的未來之門。在這一意義上,西門子領(lǐng)先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器及其提供融入邊緣計算、人工智能等技術(shù)的自動化解決方案,無疑正是打開這道大門的鑰匙。至于未來如何實現(xiàn)自動化的自動化,西門子也定不會讓我們失望,就讓我們拭目以待。
責(zé)任編輯:pj

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