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    從產品進化維度看智能制造

    2021/7/23 14:45:54 標簽:中國傳動網

           產品是制造企業的生命線。企業的進化首先在于產品的不斷進化。

      1. 智能產品的技術要素

      智能產品至今沒有一個嚴格的定義?!爸悄堋币辉~,從最初頗為學術的概念,到今天在商家引導下民眾心目中的“智能”恐怕早已濫用了。好像一個產品,加一個遙控,或者加上Wi-Fi,做個手機App,就可以冠之以“智能”。本文中的智能產品概念,不妨游走于雅俗之間。

      智能產品:通過數字和智能技術的應用而呈現某種智能屬性(計算、感知、識別、存儲、記憶、互聯、呈現、仿真、學習、推理……)的產品。

      此定義意味著,一個智能產品應該具備下述能力中一部分:對外部世界的感知能力、記憶和計算能力、學習和自適應能力、行為決策能力、執行控制能力等。一

      般來說,人工智能分為計算智能、感知智能和認知智能3個階段。

      第一階段為計算智能,是指通過快速計算獲得結果而表現出來的一種智能。

      第二階段為感知智能,即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。

      第三階段為認知智能,即能理解、會思考。認知智能是目前機器與人差距最大的領域,讓機器學會推理決策且識別一些非結構化、非固定模式和不確定性問題異常艱難。

      一般而言,一個智能產品(此處非指純軟件的智能產品)往往包括物理部件、智能部件、互聯部件和軟件。

      物理部件包括機械和電器零部件,如機器人的手臂、手爪、減速器、電機等。

      智能部件通常指傳感器(尤其微傳感器)、微處理器、MEMS器件、數據儲存裝置、控制器等。圖1顯示汽車上部分傳感器的應用。

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      圖1 汽車應用的部分傳感器(來源:劉勝)

      互聯部件指互聯網接口、天線、聯通產品的網絡以及遠程服務器運行并包含外部操作系統的產品云等。圖2中,智能互聯已經在汽車中開始應用,如在線娛樂、車載社交、交通動態信息等等。

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      圖2 汽車電子(來源:劉勝)

      軟件部分自然是智能產品所必不可少,一般包括內置操作系統、數字用戶界面、計算優化等。多數智能產品中都含有嵌入式軟件,有些看起來依賴智能部件的功能(如感知)還是需要軟件支撐。

      值得注意的是,汽車中用的互聯部件、智能部件以及軟件都屬于汽車電子產品。據統計,當前70%的汽車創新來自汽車電子,60%的汽車電子創新屬于軟件創新。

      2. 智能產品的目標功能進化

      產品的進化主要表現在功能的進化。而功能的進化首先表現在目標功能的進化。

      1)目標功能的強化、深化

      這是開發者最容易想到的。圍繞產品的元功能(最基本的目標功能)目標,通過數字-智能技術應用,提高效率、質量等。例如,FANUC系統以提高機床控制智能化為方向,在其新系統0iMF上標配了智能化功能群,包括智能重疊控制、智能進給軸加減速、智能主軸加減速、智能自適應控制、智能反向間隙補償、智能機床前端點控制、智能剛性攻絲等,如圖3所示。

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      圖3 FANUC公司智能化功能群

      2)目標功能擴展

      很多情況下,增加一些與元目標有聯系、但并非直接屬于元目標的功能,對于產品進化也是有意義的。這里以海爾分區洗雙滾筒洗衣機(見圖4)為例進一步說明。

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      圖4 海爾分區洗雙滾筒洗衣機(來源:海爾)

      隨著生活水平不斷提高,人們衛生意識逐漸加強,智能化的分類洗滌成為消費者洗衣的新需求。用戶當然可以用一臺洗衣機分幾次洗滌,也可以買兩臺相互獨立的洗衣機同時洗滌,但都不理想。海爾發明了分區洗雙滾筒,將兩個筒連接在一起,通過獨有的雙筒互平衡、雙懸掛支撐減振等技術滿足用戶分類洗滌的時代需求;通過水重用技術實現節水節能;通過智能分水技術實現兩個筒獨立無交叉健康用水;通過滾筒下排水技術,實現洗滌排水無殘留和洗衣機內部環境和下水道環境的隔絕來確保洗衣機內部環境的清潔;通過雙噴淋等技術避免洗滌的污漬殘留和細菌滋生產生的二次污染,體現了對用戶健康的呵護。通過柔護內筒、搖籃柔洗、雙??刂?、智能專屬洗和DD無霍爾變頻調速靜音、節能技術,實現對高檔衣物的輕柔呵護。

      裝備產品目標功能擴展的最好例子莫過于裝備的運行維護。傳統的裝備設計中并不考慮運維問題,也正是因為數字-智能技術的發展,近20年引起人們高度重視。運行維護需要通過對裝備的自動監測而預測未來的狀態,GE在航空發動機葉片上裝很多傳感器,飛機飛行時傳感器獲得大量的數據,裝備之外有一“健康保障系統”,通過大數據分析判斷發動機的運行狀態,是否需要維護。每臺發動機的信息聯網,機器聯網的一個好處是學習效果。每臺機器的操作經驗可以聚合為一個信息系統,以使得整個機器組合加速學習,而這種加速學習的方式是不可能在單個機器上來實現的。

      一個產品的元目標功能的擴展,需要設計開發者對用戶需求的細微關注和想象。不管是裝備還是人們生活中的用品,設計開發人員都需要深入實際,細微觀察了解進一步提升產品性能的需求。不僅如此,還需要想象用戶的潛在需求(用戶自己尚未意識到的需求)。在此前提下,通過新技術的應用擴展元目標功能,使產品快速高質量地進化。

      審視產品的元目標功能有無可能通過數字-智能技術的應用而擴展——可能是產品創新的開始。

      3)目標功能邊界的改變

      只要對生活中的工業產品稍加細心的觀察,可以感覺到某些產品和它最初進入我們生活之中的形象已大為改觀,甚至可以發現某些產品的元目標似乎模糊了。

      從手機的發展歷程可以看出,它的功能在不斷進化。從一開始的電話、通信工具變成今天人們生活都難以離開的、能夠顯示某個人特定存在的物品。數字-智能等先進技術的應用,包括眾多的App,不斷賦予手機新的功能。當手機能夠攝像、導航、付費、購物、遠程控制、社交……正如谷歌技術總監、首席未來學家雷·庫茲韋爾(RayKurzweil)所言:我把這臺微小的安卓手機戴在皮帶上,雖然它還不在我的物理身體內,但這種內外之別只不過是人為的區分罷了。它已經成為我之為我的一部分——不僅是這臺手機本身,也包括它與云端的連接,以及我能在云端接入的一切資源。雖然說汽車的功能遠不只是代步了,但畢竟人們還可以認為“代步”是汽車最主要的目標功能。電話是手機初始的元功能,但今天我們還能如此認為嗎?今天有的人一天花在手機上的時間達幾個小時,而真正用于電話的時間可能只有幾分鐘。既如此,當初那個初始的元功能“電話”還是手機最主要的目標功能嗎?

      人們不知不覺地發現,本來完全不同類型產品的某些功能被移到手機上,手機的某些功能(如照相)本來是另外行業產品的功能。手機的功能邊界在哪里?

      產品的目標功能邊界在哪里?——數字-智能技術讓你重新審視!

      手機現象告訴我們,人們可以利用各種先進技術(尤其是數字化、網絡化、智能化技術)賦予某一產品全新的功能,突破產品原來的功能邊界。這一現象也給產品設計開發者以啟示,

      數字-智能技術等能夠使產品以“功能跨界”的方式進化!

      3. 智能產品的基礎功能要素

      不同類型的產品滿足不同的、特定的目標功能訴求,特定的目標功能成千上萬,相互迥異。但殊異的目標功能卻是由一些基礎的技術方案或器件去實現,某種意義上,這些基礎技術方案或器件也完成一定的功能,如感知、控制等,只不過這些功能只是實現目標功能的手段。

      1)感知

      微處理器芯片持續發展已經達到一個轉折點,儀器儀表的成本持續下降。尤其是近些年來MEMS(微電子機械系統)器件的成熟,使微傳感器在很多設備和產品上(如汽車)得到應用,大大提升了產品主動感知的能力。圖5是華中數控把“心電圖”概念用于數控機床的監測與控制,主要手段是通過測量主軸電流。

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      圖5 數控加工“心電圖”(來源:華中數控)

      現在很多裝備產品,尤其是大型設備,需要考慮運維,其基礎便是狀態感知。裝備需要告知自身的狀態,所謂“聰明的產品會說話”,正在進行什么工作?需要用戶協同做什么?運行狀態如何?通過主動感知從而使設備能以一個比過去更經濟更高性能的方式運行。

      2)控制

      控制是多數智能產品都具有的基礎功能。經典的自動控制此處不再贅述。下面簡單介紹智能產品中常見的智能控制形式。

      (1)補償控制:在智能感知的基礎上,基于檢測到的誤差,實施相應的補償。補償對象可以是綜合的,如溫度變化、振動、刀具磨損等引起加工尺寸偏差,最終施加的控制可直接針對尺寸。需要注意的是,通過一定的模型,可以實施預測補償控制。這才是真正有智能意義的補償控制。

      (2)遠程控制:有些設備需要遠程操作,如在危險場地工作的機器人,人可以遠程控制,或者人機協同控制。目前很多家電的智能控制就包含遠程控制功能,如對燈光照明進行場景設置和遠程控制,家用電器(如電飯煲、空調)的遠程控制等。

      (3)交互式智能控制:可以通過語音識別技術實現智能家電(如彩電)的聲控功能;通過各種主動式傳感器(如溫度、聲音、動作等)實現智能家居的主動性動作響應。

      (4)環境自動控制:一般的空調系統,都帶有環境溫度自動控制。有的企業因為精密加工的需要,希望車間溫度恒定在某一范圍,這就需要相應的環境溫度控制措施。另外,車間貨物的進出也會影響環境溫度,僅靠一般的空調自動控制系統很難滿足要求,需要另外采取特別措施。

      3)互聯

      微電子、物聯網、無線等技術飛速發展,導致對互聯的需求越來越強烈。生產設備之間、設備與產品、設備與人、虛擬和現實、萬物之間都需要互聯,無線通信、物聯網(internet of everything,IoE)是基本手段。

      用于互聯的元器件進化非???。如3D打印技術的出現使人們重新思考天線和電磁元件的制造。圖6是應用多工藝3D打印(multiprocess 3D)技術把導線、網格、金屬箔片嵌入到一個元件中以消除絕緣和導體結構受空間條件限制的影響,這樣可以隨意地制造把絕緣體和導電體交織在一起的、帶有復雜網格拓撲結構的元件。而且這樣制造的天線性能勝過傳統方法制造的天線。

      (a)圓柱形天線 (b) 阿基米德線天線 (c) 多平面天線

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      圖6 通過多工藝3D打印技術制造的嵌入天線的元件

      企業越來越關注測控網絡的無線化。如在石化領域,工廠需要基于低成本無線技術的定位與跟蹤以及工廠無線測控網絡與Internet的融合等技術。在石化工業的生產線上,為了保證生產質量、綠色以及安全,必須對很多節點上的參數進行監測。圍繞著石化工業現場超大規模傳感器節點的互聯互通、異構感知網絡信息集成與應用,必須解決超大規模傳感器的高可靠和動態組網、工廠測控網絡的無線化、跨尺度的感知信息融合、工業低成本無線定位與跟蹤、工廠無線測控網絡與Internet融合等問題。除了保證生產質量和效率之外,互聯有助于設備預測性維護、物流跟蹤管理等目標的實現。

      日本小松(KOMATSU)把互聯的思想用于其工程機械產品。通過安裝在工程機械上的 GPS 和各種傳感器,對機械當前所處位置、工作時間、工作狀況、燃油余量、耗材更換時間等數據進行收集,并使用衛星或移動網絡等通信方式,最終通過互聯網發送到日本小松服務器上,如圖7所示。他們可以根據收集的數據,實時監控車輛運行情況;對用戶的使用習慣進行分析并建議,從而降低油耗;由于所有的設備都是互聯的,他們對大數據進行分析,還可用于預測判斷未來挖掘機市場的需求從而調整生產計劃。

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      圖7 小松數字化機聯網KOMTRAX

      互聯已經成為消費品中用得越來越多的基礎功能。通過智能感知與移動互聯網結合,產品可以與用戶交互,如前面提到的掃地機器人。

      4)記憶

      記憶、識別和學習都是某些智能產品所具有的功能,從學術上講都屬于人工智能范疇的內容。關于記憶、識別和學習,這里只作粗淺的介紹,詳細方法可參閱相關的人工智能文獻。

      人們日常生活中使用的智能手機就已經具有初步的記憶功能。如在手機上搜索什么,之后它能向用戶自動推送他常常使用的搜尋。這就說明它留下了記憶。當然這只是最簡單的記憶功能。復雜的記憶是與學習聯系在一起的。不能把記憶簡單理解成存儲,記憶是為了能夠有效回憶。記憶需要存儲,但存儲并非一定帶來記憶。人工智能中有一些記憶方法,如長短期記憶網絡,由被嵌入到網絡中的顯性記憶單元組成,以記住較長周期的信息;彈性權重鞏固算法,目的是讓機器學習、記住并能夠提取信息,在一個需要記憶的新任務中把每個事件連接所附加的保護(為了記憶)比作彈簧,彈簧的剛度(stiffness),也就是連接的保護值正比于其連接的重要程度。還有其他一些記憶方法,讀者可參閱某些人工智能文獻。

      5)識別

      識別的內容很多,文字識別、語音識別、圖像識別……一些簡單的識別技術已經走進我們的生活。如手機上的“全能掃描王”能夠把圖片上的文字進行識別,翻譯成可以處理的word文字;語音識別在家用電器中多有應用;圖像識別在工業場景中的應用也日漸增多。這里僅簡單介紹通過機器視覺識別產品或工藝缺陷。

      利用計算機視覺模擬人類視覺的功能,對采集的實物圖像進行處理、計算,進而作出相應的判斷。隨著視覺技術的發展,人工檢測的精度已經遠遜于機器視覺檢測。產品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測應用最廣的一部分,其檢測的準確程度直接影響產品質量。機器視覺檢測技術已被廣泛用于產品或工藝的缺陷檢測中。如用視覺體系檢測電子部件的缺陷或針腳的偏移,發現檢查安裝錯誤等。華星光電公司與騰訊合作,對面板海量圖片進行快速學習與訓練, 實現機器自主質檢,分類識別準確率88.9%,節省人力60%。據前瞻產業研究院的數據, 中國每天在產線上進行目視檢查的工人超過350萬,但人工檢測準確度不高,而且強度大。尤其未來工業高清視頻經過5G和邊緣計算與中心云相連,結合AI能力,其識別能力將大大提高??梢?,此技術的應用前景之廣闊。

      另外,隨著智能制造的進一步推進,智能工廠甚至無人工廠是未來的發展趨勢。無人化則更離不開機器視覺識別。

      6)學習

      某種意義上說,學習是智能最重要的標志。真正意義上的智能產品在于是否具有學習功能。

      華中科技大學李德群教授等把智能技術用于塑料注射成形的工藝及裝備,取得非常好的效果。根據注塑產品典型外觀缺陷,如飛邊、短射、劃痕,構建其專有卷積神經網絡結構,從大樣本中提取樣本圖像初級特征(如邊緣、紋理等),組合形成高級缺陷特征,解決了模板匹配等常規檢測方法漏檢、誤檢率大的問題,大幅提高了產品自動檢測中的缺陷識別率。他們發明成形過程數據的自編碼特征提取模型,采用自稀疏編碼與卷積神經網絡結合的無監督學習,克服了注射成形多工序批次過程數據時序相關、維度高的難題,實現了成形過程特征的降維。此外,應用產品質量統計模式分析方法,實現了生產過程監控。圖8為注塑產品缺陷的深度學習與質量控制。

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      圖8 產品缺陷的深度學習技術(李德群提供)

      特別需要強調的是,智能產品的基礎功能要素,尤其是記憶、識別和學習,應該充分利用開源軟件。如faceai是一款入門級的人臉、視頻、文字檢測以及識別的項目,能夠實現的功能有:人臉檢測、識別(圖片、視頻)輪廓標識,頭像合成(給人戴帽子),數字化妝(畫口紅、眉毛、眼睛等),性別識別,表情識別(生氣、厭惡、恐懼、開心、難過、驚喜、平靜等七種情緒),視頻對象提取,圖片修復(可用于水印去除),眼動追蹤(待完善)等等。教程是入門級的,通俗易懂,讀者不妨延伸閱讀。工程中的很多項目,其識別難度還不如人臉識別。

      2018年6月25日,Linux 基金會,集結世界頂級開發者的非營利開源組織,宣布騰訊成為基金會的最新白金會員。在開源領域,騰訊的貢獻正逐步增長,日益成為社區活躍一員。

    供稿:

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