基于富士康云平臺(tái)BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用
1 概述
1.1 背景
5G是最新一代的蜂窩移動(dòng)通信技術(shù)，其最大的特征是推進(jìn)人機(jī)物海量互聯(lián)，具有大帶寬、低延時(shí)、高可靠等特性，不只具有消費(fèi)應(yīng)用的前景，更能支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心內(nèi)涵是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。5G賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，將催生全新工業(yè)生態(tài)體系，二者融合將推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
但是如今的制造領(lǐng)域中的多數(shù)場(chǎng)景仍然采用有線通信技術(shù)，包括：專用工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)(如：serco?、PROFINET?和EtherCAT?)和現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)(如：PROFIBUS?、CC-Link?和CAN?）。在現(xiàn)場(chǎng)級(jí)，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線被大量用于連接現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)傳感器、執(zhí)行器與工業(yè)控制器。由于安全性、時(shí)延和可靠性要求較高，只是少部分場(chǎng)景使用無線通信技術(shù)。
1.2 實(shí)施目標(biāo)
富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司全力打造基于富士康云平臺(tái)BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用，依托富士康跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過5G+物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接設(shè)備提供海量工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建工業(yè)機(jī)理模型智庫；通過研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管理的高效協(xié)同，實(shí)現(xiàn)全要素資源優(yōu)化配置；針對(duì)精密刀具行業(yè)普遍存在的新產(chǎn)品研發(fā)周期長(zhǎng)、調(diào)機(jī)補(bǔ)正時(shí)間長(zhǎng)、過度依賴人工經(jīng)驗(yàn)、人工抽檢效率低、刀具使用成本高、刀具壽命管理粗放等痛點(diǎn)問題。從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì)，打造刀具專業(yè)云精密機(jī)加工整體解決方案。
圖6-1 整體架構(gòu)
1.3 適用范圍
基于富士康云平臺(tái)BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用，以服務(wù)精密刀具加工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為出發(fā)點(diǎn)，目前已在基準(zhǔn)精密工業(yè)等精密刀具生產(chǎn)加工企業(yè)進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用，預(yù)期未來三年會(huì)推廣至全國(guó)15%的刀具生產(chǎn)加工企業(yè)。
1.4 在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的位置
圖6-2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)示意圖
本方案旨在利用低延時(shí)、高可靠的5G技術(shù)的引入，增強(qiáng)工業(yè)場(chǎng)景上行傳輸水平；降低工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延與干擾；加強(qiáng)邊緣運(yùn)算效率，滿足用戶在計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)字化中對(duì)敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求；并且實(shí)現(xiàn)通信頻譜的共享，降低生產(chǎn)制造流程中的干擾。這有助于加速推動(dòng)智能制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)與產(chǎn)品全生命周期管理集結(jié)，加深信息化和工業(yè)化的有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)智能制造的國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略目標(biāo)。
本方案涉及到從設(shè)備中采集數(shù)據(jù)及與云平臺(tái)算法模型交互，符合以下工廠控制系統(tǒng)與工廠云平臺(tái)交互范疇，對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)中的第五點(diǎn)。
2 需求分析
同類型解決方案商如GE、西門子、PTC、施耐德等，在設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集方面過渡依賴新型數(shù)字化機(jī)臺(tái)，與國(guó)內(nèi)機(jī)臺(tái)型號(hào)繁雜的實(shí)際情況并不相符。另外，在工業(yè)應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)外刀具行業(yè)生產(chǎn)制程與工藝流程各不相同。富士康經(jīng)過三十多年的生產(chǎn)積累，接觸大量國(guó)內(nèi)精密工具制造上下游供應(yīng)鏈，沉淀了海量的刀具行業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)和工業(yè)機(jī)理模型，利用5G 低延時(shí)，高可靠的優(yōu)點(diǎn)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將雜亂的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)，針對(duì)實(shí)際情況對(duì)癥下藥，直擊國(guó)內(nèi)刀具制造企業(yè)痛點(diǎn)。
3 解決方案
3.1 方案介紹
基于富士康云平臺(tái)BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用，采集刀具生產(chǎn)設(shè)備中關(guān)鍵有效微觀納米的生產(chǎn)信息，結(jié)合大數(shù)據(jù)的思維邏輯加以有效分析和充分應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)車間數(shù)據(jù)可視與智能應(yīng)用決策功能，從而全面提升刀具生產(chǎn)效率和品質(zhì)，打造刀具云精密機(jī)加工整體解決方案。刀具云整合富士康在超精密機(jī)加工領(lǐng)域數(shù)十年的刀具設(shè)計(jì)與使用經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供定制化刀具設(shè)計(jì)、智能制造和刀具使用壽命智能優(yōu)化的應(yīng)用，包含自動(dòng)出圖、智能調(diào)機(jī)、壽命預(yù)測(cè)、加工參數(shù)優(yōu)化等應(yīng)用，降低企業(yè)的產(chǎn)刀用刀各方面成本。除此之外刀具云還提供精密加工過程中用到的優(yōu)質(zhì)原材、工具、裝備以及耗材采購(gòu)服務(wù)，協(xié)同辦公服務(wù)等，打造以刀具為中心的全生態(tài)一站式服務(wù)。
3.1.1 5G網(wǎng)絡(luò)搭建原則
在建設(shè)結(jié)構(gòu)合理、功能完整的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的前提下，本方案從功能性設(shè)計(jì)、實(shí)施和運(yùn)維幾個(gè)方面考慮以下內(nèi)容：
（1）、高可靠性設(shè)計(jì)：選用高可靠性設(shè)備，設(shè)計(jì)合理的網(wǎng)絡(luò)冗余拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，制訂可靠的網(wǎng)絡(luò)備份策略，提供可供實(shí)際業(yè)務(wù)使用的相對(duì)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，保證網(wǎng)絡(luò)具有故障自愈的能力。
（2）、可擴(kuò)展性設(shè)計(jì)：所部署系統(tǒng)要具備擴(kuò)容能力。
（3）、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)：從用戶身份認(rèn)證、設(shè)備合法性檢查、傳輸信息加密等方面給出方案安全保障實(shí)施要點(diǎn)。
（4）、網(wǎng)絡(luò)靈活設(shè)計(jì)：從對(duì)信號(hào)的控制，優(yōu)化部署，人員接入便利性等角度優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)靈活易用。
（5）、可管理性設(shè)計(jì)：整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)備應(yīng)易于管理，易于維護(hù)，便于進(jìn)行系統(tǒng)配置，在設(shè)備、安全性、數(shù)據(jù)流量、性能等方面得到很好的監(jiān)視和控制，并可以進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和故障診斷。
3.1.2 5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋是本項(xiàng)目中最基礎(chǔ)、最重要的方面。本項(xiàng)目采用5G室內(nèi)分布系統(tǒng)和小基站系統(tǒng)兩套系統(tǒng)來保證室內(nèi)5G信號(hào)的連續(xù)覆蓋。
圖6-3 系統(tǒng)組網(wǎng)
系統(tǒng)組網(wǎng)連接如上圖所示。RHUB使用光電復(fù)合纜連接遠(yuǎn)端單元RRU，RRU含內(nèi)置天線實(shí)現(xiàn)5G信號(hào)覆蓋。
3.1.3 5G小基站系統(tǒng)
針對(duì)不同區(qū)域的使用的不同終端需求不同，在覆蓋方面盡量做到按需分配，使用包括BBU、RHUB、RRU等5G設(shè)備進(jìn)行全覆蓋。具體設(shè)備參數(shù)，及連接方式如圖6-4、6-5所示。
圖6-4 5G設(shè)備
圖6-5 5G設(shè)備組網(wǎng)方式
3.2 系統(tǒng)架構(gòu)
如圖6-6中所示，系統(tǒng)中的核心部件包括自主研發(fā)的5G工業(yè)小基站和核心網(wǎng)以及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)管理軟件。這個(gè)和基于x86的邊緣計(jì)算平臺(tái)通過有線或者無線的方式（如富士康自研的WiGig無線回傳）。在邊緣計(jì)算的平臺(tái)上有專注于各種工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的APPs模塊在獨(dú)立的容器里運(yùn)行。
任何這套系統(tǒng)通過5G無線終端和不同的工廠設(shè)備連接。同時(shí)，邊緣計(jì)算平臺(tái)也可以和工廠里已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)PaaS平臺(tái)以及其他工廠軟件系統(tǒng)如MES,ERP和WMS做對(duì)接。
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圖6-6 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3 功能設(shè)計(jì)
3.3.1 基于海量傳感器接入的工廠監(jiān)控
所有的傳感器數(shù)據(jù)通過5G無線網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn),經(jīng)過數(shù)據(jù)過濾和處理，進(jìn)一步上傳到云節(jié)點(diǎn)，并在云節(jié)點(diǎn),基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)等，獲取最優(yōu)的管理規(guī)則和設(shè)備參數(shù)。最后將規(guī)則和參數(shù)下發(fā)回相關(guān)的邊緣節(jié)點(diǎn)，在邊緣節(jié)點(diǎn)處完成執(zhí)行。
診斷維護(hù)是保障電子設(shè)備及生產(chǎn)線可靠穩(wěn)定運(yùn)行的重要措施。通常日常性的診斷維護(hù)工作，是由設(shè)備應(yīng)用工程師在現(xiàn)場(chǎng)完成的。而對(duì)于重大、復(fù)雜的疑難問題，往往需要技術(shù)工程師深度參與，實(shí)施智能診斷維護(hù)。
智能診斷維護(hù)，是指利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，通過對(duì)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的學(xué)習(xí)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)、診斷與預(yù)測(cè)，并給出該設(shè)備的維修、維護(hù)和改進(jìn)決策。它既包括對(duì)設(shè)備日常運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并給出維護(hù)及改進(jìn)建議，也包括在異常發(fā)生之后，對(duì)異常原因、部位、程度等做出判斷，并進(jìn)行維修決策。
智能診斷維護(hù)的依據(jù)，還也可以是現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)情況，即：通過AR眼鏡，將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)情況通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫耍迷贫说娜斯ぶ悄芩惴ê蛯＜遥M(jìn)行分析處理，并做出決策。例如：根據(jù)采集的數(shù)據(jù)及以往的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，判斷設(shè)備的某零部件即將達(dá)到使用壽命，從而給出更換指令，或者將現(xiàn)場(chǎng)不具備處理能力的異常情況，通過AR眼鏡實(shí)時(shí)傳遞給云端的人工智能系統(tǒng)，進(jìn)行分析決策。
在電子信息制造領(lǐng)域，存在很多采用刀具對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行加工的環(huán)節(jié)。為了提升刀具的使用效率和生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品不良率和生產(chǎn)成本，生產(chǎn)線需要精準(zhǔn)的在線監(jiān)測(cè)或預(yù)測(cè)刀具的受損狀態(tài)。刀具在實(shí)際使用過程中，通常存在：無受損狀態(tài)、輕微受損狀態(tài)、中度受損狀態(tài)、重度受損狀態(tài)四種狀態(tài)。刀具在切削時(shí)，不同的受損狀態(tài)產(chǎn)生不同大小的相對(duì)摩擦力，進(jìn)而產(chǎn)生不同幅度和頻率的振動(dòng)。
3.3.2 工業(yè)VR/A
遠(yuǎn)程協(xié)助和AR的結(jié)合也是我們?cè)诠S環(huán)境中發(fā)掘的的另一個(gè)潛受歡迎的用例。它的理念是，能夠通過視頻流將你所看到的無線傳輸?shù)搅硪粋€(gè)終端，以供其他人看到并指示相應(yīng)的內(nèi)容(例如:遠(yuǎn)程協(xié)助)，或在邊緣計(jì)算服務(wù)器上進(jìn)行進(jìn)一步的處理，最終的結(jié)果被投射到視頻流設(shè)備上。前者更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樗恍枰獋鬏斠曨l。另一方面,我們看到它在工廠環(huán)境中的普遍使用：初級(jí)工作者通常可能需要資深工作人員的幫助，而通過由初級(jí)工作者實(shí)時(shí)看到的內(nèi)容可以讓高級(jí)工作人員極大地幫助他們，這比傳統(tǒng)的語音或文字交流更為快捷，此外，這種平臺(tái)不要求高級(jí)工作人員現(xiàn)場(chǎng)支援初級(jí)工作人員，從而能夠及時(shí)分配援助而提高工作效率。
AR智能巡檢可以大大減少巡檢人力和時(shí)間投入。巡檢時(shí)間、巡檢線路可查可控，避免了巡檢不到位的情況，提升巡檢可靠性。巡檢歷史實(shí)時(shí)同步云端服務(wù)器，數(shù)據(jù)信息可隨時(shí)調(diào)取，便于故障排查及處理。
3.4 網(wǎng)絡(luò)安全
本解決方案基于富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供安全測(cè)試場(chǎng)景、網(wǎng)絡(luò)安全、安全漏洞檢查、攻擊監(jiān)控、加密通訊、認(rèn)證、驗(yàn)證碼測(cè)試、認(rèn)證錯(cuò)誤碼提示、鎖定策略測(cè)試、認(rèn)證繞過測(cè)試、找回密碼測(cè)試、修改密碼測(cè)試、不安全的數(shù)據(jù)傳輸、強(qiáng)口令安全測(cè)試、會(huì)話管理、身份信息維護(hù)方式測(cè)試、Cookie存儲(chǔ)方式測(cè)試、用戶注銷登錄方式測(cè)試、會(huì)話超時(shí)時(shí)間測(cè)試、權(quán)限管理、橫向測(cè)試、縱向測(cè)試、輸入數(shù)據(jù)測(cè)試、SQL注入測(cè)試、MML測(cè)試、命令執(zhí)行測(cè)試、跨站腳本攻擊測(cè)試、GET方式跨站腳本測(cè)試、POST方式跨站腳本測(cè)試、自動(dòng)化Web漏洞、AppScan application掃描、AppScan Web Service 掃描、Fortify代碼安全規(guī)范檢查、app安全檢查、綠盟安全掃描測(cè)試；方案具備備份、恢復(fù)機(jī)制可靠性。
安全防護(hù)措施如下圖所示。
圖6-7 安全防護(hù)措施
3.5 技術(shù)先進(jìn)性
3.5.1 大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力提升
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法正在成為眾多任務(wù)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置。Spark、Hadoop、Storm等大數(shù)據(jù)框架被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理，決策樹、貝葉斯、支持向量機(jī)等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是以深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法，正成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問題的得力工具。該項(xiàng)目大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)專為海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理而構(gòu)建的提供基礎(chǔ)計(jì)算能力的服務(wù)平臺(tái)，從全流程的實(shí)時(shí)計(jì)算體系的角度看，整個(gè)TRC由核心的平臺(tái)支撐層和擴(kuò)展的應(yīng)用層構(gòu)成，支持流式數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分布式計(jì)算框架。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，可以通過線性擴(kuò)展方式實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能的線性提升。該框架可以實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)，可以支持以SQL的方式提供計(jì)算服務(wù)，屏蔽流式計(jì)算中復(fù)雜技術(shù)細(xì)節(jié)，主要應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、實(shí)時(shí)BI報(bào)表及實(shí)時(shí)在線計(jì)算等場(chǎng)景。
3.5.2 基于邊緣計(jì)算的信息物理系統(tǒng)（核心物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)CorePro）
無論是工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、還是中國(guó)制造2025，其實(shí)質(zhì)都是以CPS物理信息系統(tǒng)為核心，通過信息化與生產(chǎn)設(shè)備等物理實(shí)體的深度融合，實(shí)現(xiàn)智能制造的生產(chǎn)模式。對(duì)企業(yè)來講，將貴重的數(shù)控設(shè)備、機(jī)器人、自動(dòng)化生產(chǎn)線等數(shù)字化設(shè)備，通過OPC/PLC/IO/COM等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集，無縫的鏈接生產(chǎn)設(shè)備、軟件系統(tǒng)和操作人員，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備的分布式網(wǎng)絡(luò)化通訊、程序集中管理、設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控等。
作為邊緣計(jì)算的具體表現(xiàn)形式，工業(yè)CPS在底層通過工業(yè)服務(wù)適配器，將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備封裝成web服務(wù);在基礎(chǔ)設(shè)施層，通過工業(yè)無線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)中;在數(shù)據(jù)平臺(tái)中，根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型，通過服務(wù)組合對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和組合，并與MES等系統(tǒng)對(duì)接。工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐生產(chǎn)計(jì)劃靈活適應(yīng)產(chǎn)線資源的變化，舊的制造設(shè)備快速替換與新設(shè)備上線。
4 成功案例
基于富士康云平臺(tái)BEACON的5G+刀具智能生產(chǎn)應(yīng)用成功實(shí)施，使智能系統(tǒng)的分析，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案，從而縮短開發(fā)周期30%以上；對(duì)可能出現(xiàn)的不良情況進(jìn)行預(yù)警，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備稼動(dòng)率提升10%，直通良率提升至99.5%，資源綜合利用率提升30%；降低生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)人的依賴，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)機(jī)、自動(dòng)化生產(chǎn)、無人化工廠，減少現(xiàn)場(chǎng)操作人員50%。
表6-1項(xiàng)目實(shí)施前后效果對(duì)比表
對(duì)比項(xiàng) | 項(xiàng)目實(shí)施前 | 2017年實(shí)施情況 | 2018年實(shí)施情況 |
自動(dòng)化 | 項(xiàng)目實(shí)施前，平均每臺(tái)設(shè)備需要1人操作，產(chǎn)品的運(yùn)輸、上下機(jī)等都需要人員操作。 | 完成了產(chǎn)品的上下機(jī)自動(dòng)化改造，采用機(jī)器人代替人工，從而節(jié)省20%的人力。 | 實(shí)現(xiàn)車間無人化 |
設(shè)備補(bǔ)償調(diào)整 | 加工過程中的補(bǔ)償調(diào)整需要人工根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)輸入。 | 完成數(shù)據(jù)采集模塊的開發(fā)，并全面投入使用，用于收集加工、測(cè)試機(jī)臺(tái)數(shù)據(jù)。 | 核心工藝智能制造系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)系統(tǒng)中的測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)合智能分析對(duì)不同機(jī)臺(tái)分別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)補(bǔ)償調(diào)整。 |
設(shè)備維護(hù) | 定期維護(hù)或設(shè)備出現(xiàn)明顯異常時(shí)才停機(jī)維護(hù)。 | 收集并分析設(shè)備需要維護(hù)前的狀態(tài)，完成了振動(dòng)傳感器的安裝。 | 不定期維護(hù)，維護(hù)時(shí)間取決于智能主軸及振動(dòng)傳感器的監(jiān)測(cè)情況，提前維護(hù)。 |
測(cè)試 | 人工測(cè)試，并且人工記錄、分析測(cè)試數(shù)據(jù)，判斷過程存在主觀性。 | 確定了智能刀把的研究方向，明確了智能刀把的技術(shù)參數(shù)。 | 智能刀把自動(dòng)記錄測(cè)試過程，智能制造系統(tǒng)自動(dòng)分析出測(cè)試結(jié)果。 |
部門協(xié)同 | 需要紙質(zhì)檔簽核，無法監(jiān)控各檢核段得工作效率，且不利于系統(tǒng)化管理。 | 完成了網(wǎng)絡(luò)辦公改造，實(shí)現(xiàn)了全部業(yè)務(wù)文件的數(shù)字化。 | 電子化流程，KPI智能管理。 |
聲明
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