李培根：未來機床實時控制離不開工業互聯網
作者： 2021年12月22日 來源： 瀏覽量：
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■中國工業報左宗鑫
“裝備制造中工業互聯網的若干應用包括：在產品研發中，虛實融合、協同設計；在加工制造中的智能過程控制；在倉儲物流過程中的智能倉儲、車間，倉儲機器人物流；帶有預測性的監控維護。
■ 中國工業報 左宗鑫
“裝備制造中工業互聯網的若干應用包括：在產品研發中，虛實融合、協同設計；在加工制造中的智能過程控制；在倉儲物流過程中的智能倉儲、車間，倉儲機器人物流；帶有預測性的監控維護。”中國工程院院士、華中科技大學原校長李培根在此次大會上，作了題為 《裝備制造中工業互聯網的若干應用》的主旨報告。
“首先，對于任何企業來講，產品開發都是至關重要的環節。現在因為有工業互聯網，使得企業有可能在一個虛擬的環境中協同設計。”李培根舉例道，福特公司利用VR技術建立一個虛擬實驗工廠，不同地區的工程師可以憑借全息車輛原型進行實時合作。參與者不但可以對3D全息影像進行360度的觀察，還可以走進1∶1大小的全息車體中，從而完善車輛的設計細節，包括方向盤的位置，油門腳踏板的角度以及儀表盤的設計等。公司不必再制造昂貴的實體原型，也讓不同地區的參與者免去了舟車勞頓。
而作為許多裝備重要的組成部分——渦輪機設計是一項多學科工作，涉及空氣動力學、結構、聲學和熱學等方面，要驗證可操作性并同時滿足當前法規。李培根表示，數字孿生技術可以幫助設計師做出明智的設計決策，優化發動機性能，增加認證信心并縮短開發時間。
其次，對于加工制造中的智能過程控制環節，李培根認為， “制造業中的工業互聯網的應用，要深入工業的物理過程，如果工業互聯網不深入到物理過程，那還是淺層次的應用。”會上，李培根演示了華中數控和寶雞機床聯合開發的數控加工系統。其中，物理機床采集數據，而數字孿生、大數據平臺在收集數據之后進行實時仿真，反過來控制物理機床。 “如果沒有對實際物理加工過程的控制，那工業互聯網的應用就只能在表層上。智能控制 （Mazak）很早就有對機床進行熱補償、振動意識等操作，未來機床實時控制離不開工業互聯網。”
“此外，質量檢測也是工業制造和制造業中很多部門重要的環節之一。如LED芯片檢測、液晶屏檢測、光伏EL（ElectroLuminescence，電子發光檢測）檢測、汽車零部件檢測、鋼材表面缺陷識別、紡織面料瑕疵識別等，通過機器視覺檢測，比人眼效果好得多。而有些機器視覺的上傳、比對等環節需要工業互聯網的支持。”李培根進一步對加工制造中的智能過程控制環節舉例道。
“第三，在倉儲物流環節，我要著重講一下未來將用得越來越多的 ‘自主移動機器人 （AMR，AutomaticMobileRobot）’。”李培根指出，AMR的運行不需要地面二維碼、磁祭等預設裝置，而依靠SLAM(simultane－ouslocalizationandmapping)系統定位導航。如果把AGV比作倉內軌道交通，那么AMR可以視為 “類自動駕駛”機器人。
AMR不僅可以與倉儲環境進行交互，一旦倉內布局發生變化，AMR也能夠迅速重新構建地圖，節省重新部署環境的時間與成本。而導航方式主要有激光 SLAM與視覺SLAM （VSLAM）兩種，激光SLAM起步較早，但成本高，視覺導航AMR通過VSLAM系統能夠實現地圖構建、自主定位、環境感知，具備自主路徑規劃、智能避障、智能跟隨等能力。
“最后是運行維護，其中重要的是要做好預測性維護，這需要工業物聯網、5G的支持。”李培根表示，工廠設備遠程運維能力，突破工廠邊界，實現跨工廠、跨地域遠程故障診斷和維修。
“在這方面，GE做得非常不錯，他們的傳感器收集數據，然后，數據通過互聯網、工業互聯網進行分析，判斷發動機的運行狀態是否正常等。”李培根介紹，在 GETransportation工廠，柴油機從入廠接入Prefix平臺開始，柴油機的所有數據都將通過傳感器安全地送到Prefix云端進行實時的數據分析。Prefix工業物聯網大數據云平臺可不間斷遠程監控及診斷、預測性維護洞察等。
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