Henan yapay zeka kâr payımız burada
12 Eylül'de, Henan Eyaleti Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Komisyonu Endüstriyel Yakınsama Ofisi, Henan Eyaletindeki akıllı fabrikaların önceden seçilmiş listesini açıkladı. Bunlar arasında Zhengzhou Yutong Bus Co., Ltd. Yeni Enerji Otobüs Akıllı Fabrika Projesi, Henan Senyuan Electric Co., Ltd. Akıllı Şebeke Orta ve Alçak Gerilim Güç Dağıtımı Ekipman akıllı üretim dijital fabrika projesi için Haima Automobile Co., Ltd. Zhengzhou fabrikasının kaynak atölyesi dahil olmak üzere 50 akıllı fabrika ve 73 akıllı atölye seçildi. Yukarıdaki birimler de bir hafta süreyle duyurulacak.
Listenin analizine göre kentsel bildirimler düzensizdir.Bunlar arasında, Zhengzhou en çok beyan edilen işletmelere, 13 akıllı fabrikaya, Zhengzhou Yutong Bus Co., Ltd., Henan Zhongfu Industrial Co., Ltd. ve China Railway Engineering Equipment Group Co., Ltd. dahil olmak üzere 11 akıllı atölyeye sahiptir. Şirketler ve diğer büyük işletmeler. Akıllı atölyeler açısından, Haima Automobile Co., Ltd., Zhengzhou Coal Mining Machinery Group Co., Ltd. ve Foxconn dahil diğer şirketler 2 akıllı atölye ilan etti, Hongfujin Precision Electronics (Zhengzhou) Co., Ltd. metal işleme akıllı atölyesi, Futaihua Precision Electronics (Zhengzhou) Co, Ltd anot akıllı atölye. Kentsel gelişimin dengeli olmadığı, Zhengzhou, Luoyang, Nanyang ve diğer büyük ve orta ölçekli işletmelerin yoğunlaştığı da görülebilir.
2017'de Henan Eyalet Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Komisyonu'nun akıllı dönüşümü için görevlerin dağılımına bakılırsa, Zhengzhou beyanname için en yüksek coşkuya sahip ve kota temelde tükenirken, diğer şehirlerdeki beyannamelerin sayısı açıkça yetersiz.
Akıllı fabrika beyan koşulları için gereksinimler:
1. İlimizin idari bölgesinde bağımsız tüzel kişiliğe sahip, mali durumu ve işletme koşulları iyi olan bir imalat işletmesi;
2. İşletmenin fabrikasında akıllı üretimin beş yeni modundan biri;
3. Yeni akıllı üretim modelinin uygulanmasıyla, şirketin fabrikaları işletme maliyetlerini düşürmede, ürün geliştirme döngülerini kısaltmada, üretim verimliliğini artırmada, ürün kusur oranlarını düşürmede ve enerji kullanımını iyileştirmede önemli sonuçlar elde etti;
4. Yeni akıllı üretim modelinin uygulanması yoluyla, Ar-Ge, üretim, yönetim, hizmet ve diğer bağlantılarda işletmelerin akıllı seviyesinin iyileştirilmesini teşvik edecek; işletmelerin akıllı gelişimi, ilde aynı sektörde lider seviyededir ve gösteri ve itici bir role sahiptir.
Beş yeni mod şunlardır: ayrı akıllı üretim modu, proses akıllı üretim modu, ağ işbirliğine dayalı üretim modu, büyük ölçekli kişiselleştirilmiş özelleştirme modu ve uzaktan çalıştırma ve bakım hizmeti modu. Bununla birlikte, gerçek raporlama şirketlerinden şirketler, ayrı akıllı üretim modellerinde yoğunlaşıyor ve akıllı üretim modellerini, ağ işbirliğine dayalı üretim modellerini, büyük ölçekli kişiselleştirilmiş özelleştirme modellerini ve uzaktan çalıştırma ve bakım hizmeti modellerini işliyor.
Örneğin, Yutong Bus'un Yutong Yeni Enerji Otobüs Akıllı Fabrikası, Xu Ji Power'ın Şarj Tesisleri için Akıllı Fabrikası ve Seni Özledim Jujube Jujube Derin İşleme Akıllı Fabrikası, süreç tabanlı akıllı üretim modelleridir.
Akıllı atölye beyanı nispeten basittir ve genel gereksinimler aşağıdaki gibidir:
1. İlimizin idari bölgesinde kayıtlı, mali durumu ve işletme koşulları iyi olan, bağımsız tüzel kişiliğe sahip bir imalat işletmesi;
2. İşletmenin bağımsız bir üretim birimi olarak atölye, akıllı üretim uygulamasında bariz sonuçlar elde etmiştir ve bu ilde aynı sektörde tipik bir gösterim önemine sahiptir;
3. Akıllı ekipmanın geniş uygulaması;
4. Atölye ekipmanlarının birbirine bağlanması;
5. Üretim sürecinin gerçek zamanlı çizelgelemesi;
6. Malzeme dağıtımı otomatik olarak gerçekleştirilir;
7. Ürün bilgileri izlenebilir.
İlimizde akıllı dönüşümün teşvikini hızlandırmak, imalat sanayinin dönüşümünü ve gelişimini teşvik etmek, otomasyondan bilişime ve nihayetinde akıllılaştırmaya kadar esnek atölye üretimini gerçekleştirmek. Aşağıda akıllı fabrikaların nasıl inşa edildiğini, dönüştürüldüğünü ve uygulandığını görmek için bir vaka listeleyeceğiz.
Shanghai INESA Material Co., Ltd., Çin ana karasındaki beşinci nesil LCD paneller için renkli filtrelerin ilk bağımsız üreticisidir. Önde gelen ürün, akıllı telefonlar, eğlence, ses ve video, tablet bilgisayarlar, araba ekranları, masaüstü ekranlar, endüstriyel kontrol ekranları gibi uygulamaları kapsayan beşinci nesil (boyut 1100 * 1300 m2) LCD panel renklendirmesinin temel bileşeni olan renk filtresidir. TFT-LCD ana hammaddelerinin yerelleştirilmesinin stratejik düzenindeki kilit güç,% 35'in üzerinde bir iç pazar payına sahiptir.
Şirketin endüstriyel interneti erken başladı. Yıllar süren gelişimden sonra, şirketin bilgi ve endüstriyel sistemleri derinlemesine entegre edilerek veri değeri madenciliği ve akıllı üretimin dönüşümü ve yükseltilmesi için sağlam bir temel oluşturdu. INESA, 2007 yılında 23 üretim hattı aracılığıyla otomatik üretim kurdu; 2011 yılında "dijital + yalın" bir endüstriyel büyük veri platformu kurmaya başladı, bağımsız olarak dijital yalın yönetim yöntemleri ve gelişmiş süreç kontrol sistemleri geliştirdi ve özelleştirilmiş siparişler gerçekleştirdi. Küçük ölçekli esnek otomatik üretim; akıllı yükseltmeler 2016'da başladı, kablosuz Nesnelerin İnterneti tanıtıldı, akıllı fabrikalar kuruldu ve üretim ve işletim sistemlerini, enerji sistemlerini, IoT sistemlerini ve akıllı teknolojiyi tamamen birbirine bağlayacak yeni nesil büyük veri platformu inşa edildi. Fabrika, endüstriyel büyük verinin derinlemesine uygulamasını araştırıyor ve uyguluyor.
İş ağrı noktaları
Son yıllarda elektronik ürünlerin gelişimi yinelemeli olarak hızlı olmuştur ve INESA'nın mekanize seri üretimine fırsatlar ve zorluklar getiren küçük partiler ve çoklu partiler, bireyselleştirme ve uzmanlaşma eğilimini göstermektedir:
1) Mekanize üretimin esnekliği, bireysel siparişleri karşılamak için iyileştirilmelidir.
Şirketin endüstrisi LCD panel endüstrisidir.Bu endüstrinin en büyük özelliği, göreceli olarak yüksek derecede bilgi ve otomasyondur.Tüm endüstri, tam otomatik üretim yöntemleri koşulu altında bireyselleşme ve uzmanlaşma gibi pazar geliştirme eğilimiyle karşı karşıyadır. INESA, ekipman, malzeme, personel operasyonları, çevre, operasyon ve diğer verilerin derinlemesine madenciliğini yapmak için endüstriyel büyük veri teknolojisini kullanır.Bilgi teknolojisi ve endüstriyel sistemlerin derin entegrasyonu temelinde, dijital odaklı bir operasyon modu gerçekleştirir ve gerçekleştirir. Tek sıfır envanter, küçük partiler ve çoklu partiler için otomatik üretim.
2) Çevrimiçi süreç kontrol yeteneklerini geliştirin, kişiselleştirilmiş siparişleri karşılarken verimi artırın Otomatikleştirilmiş üretim, istikrarlı süreçlerle seri üretim için daha uygundur, çünkü otomatikleştirilmiş üretim hızlıdır ve her ürünün farklı süreç yolları ve süreç koşulları olduğundan, çok sayıda küçük parti vardır. Seri kişiselleştirilmiş üretim, sık sık değiştirildikten sonra, süreç iyi kontrol edilmezse, bir grup ürünün kusurlu olmasına neden olur. Uygulamada, kaliteyi etkileyen süreç parametrelerinin eğilimini yöneten ve sorun olmadığında erken uyarı ve düzeltme sağlayan, veri madenciliği teknolojisine dayalı bir süreç kontrol sistemini sürekli araştırdık ve geliştirdik. Kişiselleştirilmiş siparişleri karşılarken, ürün verim oranı% 95'in üzerindedir.
3) Kişiselleştirilmiş siparişleri karşılarken ekipman kullanımını artırmak için dijital yalın yönetimi geliştirin. Bireyselleştirilmiş siparişler, çok sayıda ürün geçişinin yanı sıra küçük parti ve çok çeşitli üretim sağlar. Her anahtarlama, kapasite kaybı anlamına gelir. Uygulama yoluyla, karmaşık-basitleştirme-süreç tabanlı niceleme-bilgisinin yalın yönetim yönteminin otomatikleştirilmiş üretim kapasitesini artırmada etkili olmadığı keşfedilmiştir. Uygulama ve keşif yoluyla, yönetim faaliyetlerini en aza indirmek, minimize edilmiş faaliyetleri dijitalleştirmek, dijital faaliyetleri parametrelendirmek ve parametrik faaliyetleri kontrol etmek için dijital bir yalın yönetim yöntemi yarattım. Bu yöntemlerin uygulanmasıyla, şirket şu anda ayda 80'den fazla kez geçiş yapıyor, otomatik üretim ekipmanlarının kullanım oranı% 80'e yakın ve üretim kapasitesi tasarlanan çıktıyı% 25 aştı.
Veri kaynakları
Şu anda, INESA'nın büyük veri platformunun veri kaynakları esas olarak üç kategori içermektedir:
1) Bilgi sistemi verileri
Temelde tasarımdan ürün teslimatına kadar, özellikle ERP, CIMS, SPC vb. Dahil olmak üzere verileri içerir. Sistem yaklaşık 10 yıldır veri biriktiriyor. 6 ay ve 3 TB çevrimiçi olarak depolanıyor. Depolanan veriler yaklaşık 40 TB'tır ve veriler milisaniye cinsinden güncellenir.
2) Enerji sistemi verileri
Santralin inşasının başlangıcında sadece ana tesisin enerji tüketimi seçildi. 2016 yılında, su, elektrik ve gaz tüketmek için nesnelerin kablosuz İnternet toplama ekipmanını kullanmak üzere bir pilot hat seçildi. Veri hacmi yaklaşık 1 yıldır veri biriktirdi ve stok verileri yaklaşık 1 TB'tır. Veriler gerçek zamanlı olarak toplanır ve güncellenir.
3) Nesnelerin İnterneti verileri
Esas olarak ekipmanın çalışması, üretimi, proses kalitesi, enerji tüketimi ve malzeme nakliyesi hakkında gerçek zamanlı olarak toplanan bilgileri içerir. INESA'nın büyük veri platformu yaklaşık 10 yıldır veri biriktirdi ve 6 ay boyunca çevrimiçi olarak depolandı, 3TB ve stok verileri yaklaşık 40TB'dir.Veri, dahili fiber optik ağ üzerinden iletilir ve milisaniyeler içinde güncellenir.
Teknik çözümler
INESA'nın "dijital + yalın" endüstriyel büyük veri platformu, derinlemesine madencilik ve verilerin kapsamlılığı, doğruluğu ve birden çok boyutundan verileri iyileştirmek, iki yönetim ve kaynaklar düzeyinden: yönetim düzeyi ekseni, büyük veri yoluyla Görselleştirme sistemi, zamanında karar verme ve inovasyon yapar; kaynak hiyerarşisi ekseni, veriye dayalı bir üretim ve yönetim inovasyon modeli elde etmek için yeterli kaynak tedarikini sağlamak için ekipmanı, parçaları, süreçleri vb. Öngörmek ve önlemek için büyük verileri kullanır.
1) Büyük veri görselleştirme platformu aracılığıyla, her seviyedeki yöneticiler rastgele veya anormal bilgileri zamanında keşfedebilir, zamanında kararlar verebilir ve sürekli iyileştirmeler yapabilir.Birleşik bir büyük veri görselleştirme sistemi sayesinde, tüm seviyelerdeki yöneticiler üretim sahasındaki tüm bilgileri hızlı ve sezgisel olarak anlayabilir. : Ekipmanın, boru hatlarının ve yangınla mücadele tesislerinin yerleşimi ve çalışma durumu; mevcut uygulama siparişleri, ekipman proses parametreleri, ürün kalitesi, arızalar ve diğer anormal bilgiler, enerji tüketim verileri, çevresel izleme verileri vb. Gibi mevcut üretim verileri; ve günün istatistikleri Ekipman kapsamlı kullanım oranı, verim oranı, yük faktörü, kapsamlı verimlilik vb. Gibi veriler Anormallikler meydana geldiğinde, sorunsuz üretimi sağlamak için ilgili önlemleri zamanında alın. Aynı zamanda, eski değer iyileştirme ve yeni değer geliştirme için yenilikçi bir yönetim modeline ulaşmak için sürekli yenilik ve iyileştirmeye ihtiyaç duyan öğeleri de bulabilir.
2) Ekipman çalışma durumunun, proses parametrelerinin ve arıza verilerinin gerçek zamanlı olarak toplanması.Büyük veri analizine dayalı olarak, ekipmanın önleyici bakımı ve ürün veriminin sürekli iyileştirilmesi aşamalı olarak gerçekleştirilir ve cihaza ve arıza önleme modu ve etki analizinin teorik yöntemlerine ve yöntemlerine dayalı olarak elektrik ekranına yeterli kaynak sağlanır. Büyük veri teknolojisi, ekipman kullanımını en üst düzeye çıkarmak için ekipman ve parçaları tahmin etmek ve önlemek için bir ekipman arızası erken uyarı modeli ve ekipman uzaktan bakım sistemi oluşturmuştur; çevrimiçi kalite izleme yeteneklerini iyileştirir, kalite ve süreçleri tahmin edip düzelterek kaliteli ürünleri stabilize eder ve iyileştirir oranı. Endüstriyel büyük veri platformu, bir bütün olarak olgun bir Hadoop dağıtılmış mimarisi kullanılarak oluşturulmuştur. Büyük veri motoru aracılığıyla veriler, veri analizinin zamanlılık gereksinimlerini karşılamak için akışa alınır; dağıtılmış bilgi işlem mimarisi aracılığıyla, çevrimiçi ve çevrimdışı derinlemesine madencilik ve büyük verilerin analizini karşılayabilir.
3) Fabrika simülasyon platformuna dayalı bir üretim sistemi simülasyon modeli oluşturun ve büyük veri analizi ile üretim sürecini sürekli olarak optimize edin.
Şu anda INESA, otomatik veri toplama sistemi ve endüstriyel büyük veri platformuna dayalı büyük miktarda üretim verisi biriktirmiş ve fabrika simülasyon platformunu kullanarak tüm üretim sisteminin bir simülasyon modelini oluşturmuştur. Model, üretim sürecini ve üretim sahasıyla tamamen tutarlı olan üretim planlama mantığını gerçekleştirmek için tamamen veri ve model algoritmaları tarafından yönlendirilir, bu da gerçek üretim işlemini gerçekten simüle edebilir ve üretim sürecini sürekli olarak iyileştirebilir.
Uygulama avantajları
Akıllı fabrikanın pratik uygulama etkisi önemlidir ve bu da INESA'ya önemli faydalar sağlar:
1) Ekonomik faydalar
Geliştirilmiş üretim esnekliği: Mekanize üretimin esnekliği 8 kat artırılmış ve üretim hattının ürün değiştirme kapasitesi, küçük partili çok partili sıfır stoklu üretim gerçekleştirerek, üretim hattının 10 defadan mevcut ayda 80 defaya çıkarılmıştır.
Gelişmiş teknik kalite ve çıktı: piyasanın daha yüksek çözünürlüklü LCD panel ürün kalitesi gereksinimlerini karşılayabilir ve ürün çözünürlüğü orijinal 300 ppi'den 400 ppi'ye çıkarılmıştır. Üretim kapasitesi orijinal 550K / yıl'dan şu anki 1001K / yıl'a yükselmiş ve işletmenin ekonomik faydası yaklaşık 60 milyon yuan / yıl artmıştır.
2) Sosyal yardımlar
Kesikli üretim, mekanik otomatik üretimde zor bir sorundur.INESA'nın "dijital + yalın" endüstriyel büyük veri uygulama uygulaması, aynı endüstri ve diğer endüstrilerde geleneksel üretim olacak olan küçük partiler, çoklu partiler ve sıfır envanterin otomatikleştirilmiş üretim modunu gerçekleştirmiştir. Sektör dönüşümü ve yükseltmesi için referans sağlayın.
Son zamanlarda Devlet Konseyi tarafından yayınlanan "Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planı" Henan işletmelerimizin bu fırsatı yakalayıp bu politikayı topluma yetişmek ve daha fazla değer yaratmak için kullanabileceğini umuyor.
