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      如何改變中國機(jī)床行業(yè)下半生

      來源:互聯(lián)網(wǎng)   作者:機(jī)床世界    發(fā)表時間:2020-08-18    瀏覽量:1664



      2019 年工博會的一場演講結(jié)束后,晉文靜博士在一陣熱烈掌聲中走下臺。不久,她就被一些聽眾圍住,走出會場時,隨身攜帶的名片已所剩無幾。




      上面印著她頭銜:天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。這家堅(jiān)持走工業(yè)智能技術(shù)路線的公司一直與中國傳統(tǒng)制造企業(yè)合作,幫助他們落地工業(yè)智能,探索升級與轉(zhuǎn)型。

       

      天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家晉文靜博士。 晉文靜在演講中講述了公司與富士康深圳某工廠合作的無憂機(jī)床項(xiàng)目。經(jīng)過半年多的努力,他們成功證明傳感器+系統(tǒng)的方式可以為 CNC(數(shù)控機(jī)床)提供刀具壽命預(yù)測以及主軸的在線監(jiān)控與預(yù)測。

       

      接下來的一串?dāng)?shù)字越發(fā)引起臺下觀眾關(guān)注:

       

      降低了 60% 的意外停機(jī),質(zhì)量缺陷率從 6‰降至 3‰,節(jié)約 16% 的成本。

       

      MachineInsightTM 無憂機(jī)床系統(tǒng)。

       

      最大機(jī)床市場告別「前半生」

       

      隨著中國成為全球制造中心,中國也成為全球最大機(jī)床工具的生產(chǎn)國和消費(fèi)國。 Gardner Research World Machine Tool Survey 數(shù)據(jù)顯示,2017 年,中國大陸地區(qū)機(jī)床消費(fèi)金額達(dá)到 299.7 億美元,同比增長 7.5%,占全球機(jī)床消費(fèi)額比重的 36.1%;中國大陸地區(qū)機(jī)床產(chǎn)值達(dá)到 245.2 億美元,同比增長 5.1%,占全球機(jī)床產(chǎn)值比重的 28.1%

       

      由于中國不僅是最大汽車制造國,也是最大機(jī)械、3C 電子產(chǎn)品制造國,因此,從機(jī)床下游行業(yè)來看,汽車行業(yè)占比超過 40%、機(jī)械行業(yè)占比約 20%3C 電子產(chǎn)品行業(yè)占比約 15%。軍工行業(yè)因其戰(zhàn)略意義重大,對于機(jī)床的性能、種類和需求量要求極高,占比約 15%

       

      數(shù)據(jù)來源:Gardner Research

       

      九年前,晉文靜前往辛辛那提大學(xué)美國智能維護(hù)系統(tǒng)中心攻讀博士學(xué)位,師從李杰教授時,正值中國機(jī)床工業(yè)黃金十年的高光時刻。沈機(jī)集團(tuán)登頂世界機(jī)床行業(yè)營收第一。2011 年,中國金屬加工機(jī)床市場規(guī)模達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的 390.9 億美元,為歷年最高。(根據(jù)國家統(tǒng)計局關(guān)于中國機(jī)床工具行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況數(shù)據(jù))

       

      2012 中國機(jī)床行業(yè)告別長達(dá)十年的黃金周期,整個行業(yè)開始下行。行業(yè)內(nèi)的大小機(jī)床企業(yè)盈利快速下滑至虧損,且至今未能緩過勁來。

       

      目前,傳統(tǒng)中低端機(jī)床市場萎縮已成行業(yè)共識,相比于傳統(tǒng)機(jī)床行業(yè),「失守」的數(shù)控高端精密機(jī)床市場已進(jìn)入高速發(fā)展時代。 以手機(jī)制造為例。當(dāng) 2012 年庫克舉起 iPhone 5 的時候,鋁合金一體化機(jī)身成為當(dāng)時消費(fèi)品金屬加工的極致。由于強(qiáng)度更高的金屬材料處理起來比傳統(tǒng)的金屬外殼更難,CNC 加工所需要時間更長,其他手機(jī)廠商跟進(jìn)導(dǎo)致市場對 CNC 產(chǎn)能有更大的需求。 隨著 5G 時代手機(jī)后蓋去金屬化進(jìn)程接近尾聲,中高端機(jī)型后蓋材質(zhì)變成了玻璃、陶瓷,對精密化部件的要求又給上游機(jī)床廠商的生產(chǎn)和服務(wù)提出更高要求。 這幾年,新能源汽車抓住風(fēng)口,也讓汽車零件數(shù)控 CNC 加工產(chǎn)業(yè)受益不淺。以新能源汽車為代表的車身結(jié)構(gòu)輕量化、高強(qiáng)度需求逐漸成為主流的同時,也倒逼機(jī)床走向智能化和高精度化。 事實(shí)上,沈陽機(jī)床可以在過去十年間賣出近七十萬臺機(jī)床,是因?yàn)槌缘搅酥袊杆俪砷L為制造業(yè)大國的紅利。當(dāng)時,單靠國外高檔數(shù)控機(jī)床,根本滿足不了市場需求,國內(nèi)勞動力素質(zhì)也無法與之匹配。再加上勞動力成本較低,國產(chǎn)機(jī)床可以通過價格和服務(wù)占領(lǐng)中低端市場。

       

      但是,現(xiàn)在不行了。某中部城市一位機(jī)床制造從業(yè)者曾坦言,對于持續(xù)低迷的中國機(jī)床行業(yè)來說,歷經(jīng)數(shù)控化的洗禮后,以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引領(lǐng)機(jī)床行業(yè)再出發(fā),已經(jīng)成為一個趨勢。 機(jī)床產(chǎn)業(yè)的利潤空間已被大大壓縮,中國機(jī)床工具工業(yè)協(xié)會當(dāng)值理事長龍興元曾對媒體表示,2017 年中國機(jī)床全行業(yè)虧損企業(yè)占比仍達(dá) 33.8%,「如果廠商想實(shí)現(xiàn)裝備制造業(yè)的價值鏈延伸,服務(wù)轉(zhuǎn)型、提供智能化解決方案幾乎是一個必然方向。」一位業(yè)內(nèi)人士告訴我們。

       

      此前,機(jī)床廠商做的是一次性買賣,如今,在產(chǎn)品差異不是特別大的情況下,以機(jī)床為載體的增值服務(wù)開始成為制勝關(guān)鍵。對于他們來說,像晉文靜這樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家,就像是券商行業(yè)中金牌分析師一樣的人物。

       

      范式轉(zhuǎn)換:從可見到不可見

       

      從國外經(jīng)驗(yàn)來看,近幾十年來,得益于硬件(各種傳感器、GPU 等)成本降低、無線連接、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷進(jìn)步,預(yù)測性維護(hù)已經(jīng)成為智能制造最為重要的落地應(yīng)用之一。 李杰從事智能制造和工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)學(xué)研工作已經(jīng)幾十年,不僅是該領(lǐng)域的權(quán)威,目前也是富士康工業(yè)人工智能總顧問和天澤智云首席顧問。對于預(yù)測性維護(hù),他在《從大數(shù)據(jù)到智能制造》當(dāng)中進(jìn)一步解釋道,制造系統(tǒng)中的問題也有「可見」和「不可見」之分,我們對待這些問題的方式以前大多是在問題發(fā)生后去解決,而未來能夠在問題發(fā)生前去避免才是競爭力的核心。 生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的「不可見」問題包括設(shè)備性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨損和資源的浪費(fèi)等,可見的問題往往是這些不可見因素積累到一定程度所引起的,比如設(shè)備的衰退最終導(dǎo)致停機(jī)、精度的缺失最終導(dǎo)致質(zhì)量偏差等。通過大數(shù)據(jù)對「不可見」問題獲得深刻的洞察,是實(shí)現(xiàn)無憂制造環(huán)境的基礎(chǔ),也是智能制造的本質(zhì)。 事實(shí)上,機(jī)床制造廠商已經(jīng)在嘗試相關(guān)落地應(yīng)用。日本 MAZAK 公司的 Smooth Technology(流暢技術(shù)) 體現(xiàn)了智能機(jī)床的最新發(fā)展,可以通過開放的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計,借助智能手機(jī)、平板電腦等外部終端對設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況進(jìn)行監(jiān)控。

       

      FANUC 公司開發(fā)了智能自適應(yīng)控制、智能負(fù)載表、智能主軸加減速、智能熱控制等智能機(jī)床控制技術(shù)。Heidenhain 公司的 TNC640 數(shù)控系統(tǒng)具有高速輪廓銑削、動態(tài)監(jiān)測、動態(tài)高精等智能化功能。

       

      李杰(Jay Lee,2016,《從大數(shù)據(jù)到智能制造》。

       

      在晉文靜看來,中國制造業(yè)有著最全場景,大量的機(jī)床產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),把握住了這些數(shù)據(jù),就等于握住解決問題的源頭。新技術(shù)可以幫助擁有大量機(jī)床的中國制造企業(yè)預(yù)知設(shè)備加工狀態(tài),從而減少意外宕機(jī)、提高產(chǎn)品良率、降低刀具成本。但問題在于,中國機(jī)床行業(yè)單靠自身力量實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型,極為乏力,這也是在為曾經(jīng)的歷史支付代價。

       

      早期的機(jī)床行業(yè)基于專業(yè)分工思路,誕生了當(dāng)時的「十八羅漢」(十八家機(jī)床廠),一家只能做一種機(jī)床。當(dāng)時,全行業(yè)有八綜合性研究院所,形成「七所一院」的綜合性專業(yè)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu),也是解決機(jī)床廠共性技術(shù)問題重要支撐。另外,還有三十七個專業(yè)研究所與企業(yè)設(shè)計部門,形成機(jī)床工具行業(yè)的科研開發(fā)體系的第二道護(hù)城墻。

       

      然而,1999 年一刀切的院所轉(zhuǎn)制,國家計委二百多個院所隨之下放,最后導(dǎo)致機(jī)床企業(yè)一旦遇到工藝問題,無處可去。當(dāng)這些企業(yè)銷售額不漲、利潤不漲,想辦法創(chuàng)新降本增效時,卻變得失措無依。

       

      這也是為什么目前從供給側(cè)來看,機(jī)床工具行業(yè)自動化產(chǎn)品市場一直保持增長態(tài)勢的原因。除了技術(shù)交流和新產(chǎn)品推廣,市場第三方供應(yīng)商也非常愿意將先進(jìn)的數(shù)字化解決方案導(dǎo)入到機(jī)床工具企業(yè),幫助他們進(jìn)行智能化升級改造。除了上游機(jī)床廠商,這些市場第三方服務(wù)對象也包括下游的加工制造企業(yè)。

       

      2018 年底,富士康基于無憂機(jī)床系統(tǒng)搭建的精密工具智能制造工廠成功入選全球「燈塔工廠」,成為代表新一輪工業(yè)革命轉(zhuǎn)折點(diǎn)的工廠之一。

       

      三十五歲肖敏(化名)正是該制造商某模具車間課長。十八歲那年,他進(jìn)入這家位于深圳的大型制造商,成為一名模具廠工人。

       

      肖敏有些驕傲地告訴我,如今,他們已經(jīng)將模具加工的幾個基本工序流程打通,其所在車間基本實(shí)現(xiàn)全程自動化。物流、上下料實(shí)現(xiàn)自動化后,他們卻發(fā)現(xiàn),最為擔(dān)憂的是機(jī)加工中那些看不見的東西。比如,刀具和軸承的失效。

       

      在銑削加工過程中,刀具磨耗程度是影響模具成品質(zhì)量的關(guān)鍵因素,據(jù)相關(guān)統(tǒng)計,由于刀具失效引起數(shù)控機(jī)床停機(jī)的時間總數(shù)占故障停機(jī)時間的 20%-30%

       

      然而十幾年來,這些老師傅們并沒有一套行之有效的辦法,準(zhǔn)確預(yù)測刀具和軸主軸狀態(tài)。

       

      我們主要是靠聽來判斷刀具狀態(tài),肖敏舉例說,加工中機(jī)床振動很大,發(fā)出「嗡嗡」的聲音時,可以確定刀具達(dá)到了急劇磨損狀態(tài),需要更換刀具。也有類似冒無規(guī)則火星這樣肉眼可見的異常。有時,他們甚至?xí)檬钟|摸機(jī)器,通過溫度感受異常。

       

      但是,經(jīng)驗(yàn)再豐富也對付不了層出不窮的各種加工狀態(tài)。「不同加工要求,切削遇到拐角、位置不一樣,力也不一樣,對刀的磨損也不一樣,僅憑經(jīng)驗(yàn)和人為判斷,很難抓到每一把刀的真實(shí)狀態(tài)。」肖敏說。

       

      「有時斷刀了,機(jī)器會繼續(xù)跑,你都不知道。」

       

      為了盡可能避免這些情況發(fā)生,這些對加工精度要求很高的工廠大都采取更為保守的措施。比如,在刀具運(yùn)行到預(yù)先設(shè)定好的時間或距離后,立刻更換,往往這些刀具壽命僅用到 80% 甚至更少。這又會帶來生產(chǎn)成本的升高。

       

      這就是我們這個行業(yè)的痛點(diǎn),一家東莞 3C 制造商坦言,且不說再豐富的經(jīng)驗(yàn)積累也趕不上機(jī)器更新?lián)Q代的速度,再則,現(xiàn)在的年輕人都不愿進(jìn)到制造行業(yè),老師傅們也有退休的那一天,將來制造產(chǎn)線的從業(yè)者越來越少,有經(jīng)驗(yàn)的老師傅就更少。

       

      無憂機(jī)床的落地

       

      既然通過工業(yè)大數(shù)據(jù),能使原本不可見的設(shè)備衰退、質(zhì)量風(fēng)險、資源浪費(fèi)等問題變得可見,并加以避免,天澤智云決定選擇這樣一個項(xiàng)目作為工業(yè)智能在制造和機(jī)床行業(yè)的突破點(diǎn),帶出一套可快速復(fù)制化的產(chǎn)品,幫助行業(yè)實(shí)現(xiàn)無憂生產(chǎn)環(huán)境。 晉文靜當(dāng)年求學(xué)的美國智能維護(hù)系統(tǒng)中心(IMS)正處在智能制造最前沿。19 年間,中心與全球 100 多個企業(yè)合作工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)研發(fā)與應(yīng)用,大量的一線工業(yè)項(xiàng)目實(shí)踐機(jī)會,也讓她積累甚豐,特別是機(jī)加工。

       

      「我從讀博就一直專注在機(jī)床和刀具,要找一個切點(diǎn)深耕下去,因?yàn)檫@個領(lǐng)域?qū)嵲谑翘盍恕!箷x文靜說。

       

      無憂機(jī)床的模型建構(gòu)從源頭開始。天澤智云定義的「源頭」是業(yè)務(wù)痛點(diǎn),而非數(shù)據(jù)。工業(yè)智能落地,不界定清楚具體問題,數(shù)據(jù)無從搜集。

       

      「設(shè)備故障診斷與壽命預(yù)測的難點(diǎn)不在于選什么樣的模型」晉文靜強(qiáng)調(diào)道,「而在于場景化分析,對工業(yè)場景的理解,對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,找到最恰當(dāng)?shù)奶卣鳎軌蛘_反應(yīng)機(jī)理性能的特征,才是關(guān)鍵。」為此,天澤智云還自行研發(fā) GenProTM 建模平臺,用于規(guī)范數(shù)據(jù)和建模流程,并提供行業(yè)模板來提升數(shù)據(jù)分析和建模的效率。

       

      GenProTM 建模平臺。

       

      先決定采集哪些數(shù)據(jù)。答案往往不是顯而易見,需要比較深的行業(yè) know-how

       

      構(gòu)建一個刀具剩余壽命預(yù)測模型,除了振動數(shù)據(jù)還要采集機(jī)床產(chǎn)生的數(shù)據(jù),比如主軸負(fù)載、伺服電機(jī)電流、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給率等。因?yàn)椋駝觽鞲衅魉杉降恼駝硬⒎莾H僅來源于刀具磨損,加工狀態(tài)(或者叫「工況」)的變化也會干擾采集到的振幅,所以,預(yù)測模型還需要其他數(shù)據(jù)來更精準(zhǔn)地辨別磨損狀態(tài)、預(yù)測刀具的剩余使用壽命。

       

      缺失或錯誤的數(shù)據(jù)可能會扭曲結(jié)果,掩蓋故障。

       

      布置傳感器的最佳數(shù)量和位置也必須決定好。放得太少,預(yù)測就會不夠準(zhǔn)確;太多又是冗余。

       

      數(shù)據(jù)的采集頻率也很關(guān)鍵。如果頻率太低,會漏掉在高頻振動范圍的故障信息;頻率過高,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸瓶頸,使得工廠網(wǎng)絡(luò)不堪重負(fù)。

       

      邊緣計算的性能要求更高。機(jī)器需要具有脊椎反射式的能力,就像人類面臨某種異常或危險,身體做出條件反射一樣。

       

      EdgeProTM,一款支持快速實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)采集和邊緣計算的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與邊緣智能系統(tǒng)。

       

      比如,采集到的振動信號,有些需要就地取用,以便實(shí)時識別工況。在發(fā)生撞擊事故、斷刀等突發(fā)性重大故障時,以 ms 級反向反饋給機(jī)床及控制。通常,這個反應(yīng)速度相當(dāng)于云上進(jìn)行同等監(jiān)控反饋的百倍至千倍以上。

       

      數(shù)據(jù)安全需要得到保障。將涉及到生產(chǎn)工藝、訂單信息、設(shè)備運(yùn)行等數(shù)據(jù),在生產(chǎn)現(xiàn)場進(jìn)行計算,生成降維后的、加密的特征信息,再輸入到云端支撐應(yīng)用運(yùn)算,從機(jī)端直接杜絕敏感數(shù)據(jù)的泄露。

       

      建模要求跨學(xué)科知識和技術(shù)融合。晉文靜特別強(qiáng)調(diào)了這一過程中,機(jī)理(先驗(yàn)領(lǐng)域知識)和數(shù)據(jù)的深度融合,這也是目前工業(yè)中最常用的方法。

       

      比如,機(jī)床的主軸軸承監(jiān)測。軸承的振動分析已經(jīng)被學(xué)者研究得非常透徹,給定軸承的物理參數(shù),有明確的理論指出,不同的失效階段在哪些頻段上會出現(xiàn)什么樣的響應(yīng)。

       

      建模的時候,可以直接內(nèi)嵌這個機(jī)理模型,輔助特征選擇和健康狀態(tài)的判斷。較之泛泛地去做特征提取選擇建模,這種做法可以獲得更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。 最終,團(tuán)隊(duì)不僅收獲了一連串讓客戶滿意的 R

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