혁신 센터는 지능형 제조의 혁신과 R&D 를 융합하여 이산과 프로세스 제조 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 혁신을 모아 도시 혁신 센터와 디지털 공장 통합의 시범 기지가 될 것입니다.
지멘스의 디지털 공장에 대해 말하자면, 20 1 1 년, 지멘스 (중국) 는 청두고신구에서 산업 자동화 제품 청두 생산과 R&D 기지를 건설하기 시작했다. 이 기지는 지멘스가 중국에서 가장 큰 디지털 공장으로, 지멘스가 독일과 미국에 이어 세계에서 세 번째 산업 자동화 제품 R&D 센터이자 지멘스가 독일의' 산업 4.0' 을 실시하는 디지털 공장의 대표적인 대표다.
삽차는 매우 적고, 작업장 아래층에는' 컨베이어 벨트' 가 숨어 있다.
지멘스 청두 공장을 방문할 때, 전 코스는 사진 찍는 것을 허락하지 않는다. 모든 문은 카드로 출입해야 하고, 관리는 매우 엄격하다.
R&D 기지 책임자인 이영리는 먼저 여러분을 1 층으로 데려갔는데, 이것은 지하 차고와 비슷하다. 눈앞에 아무도 없고 컨베이어 벨트만 있고, 제품은 통합궤도에서 지칠 줄 모르고 흐른다.
위층은 생산 공장이다. 거의 모든 자재는 이 1 층 컨베이어로 운송되며 작업장으로 보내야 하는 직사다리로 운송됩니다.
그래서 지멘스 청두 공장 전체에서 지게차가 거의 보이지 않고 작업장에도 산더미처럼 쌓인 자재와 반제품이 거의 없다. 기다리거나 처리한 모든 자재는 아래층의 컨베이어 벨트로 빠르게 옮겨진다.
생산 공장의 한쪽 벽에는 지멘스 공장의 각종 제품 (예: 산업용 제품, PLC, 인간 인터페이스 등) 이 놓여 있다. , 모두 표시됩니다. 그 중 하나는 그다지 눈에 띄지 않는 작은 상자이다. 주로 산업 장면에서 다양한 터미널과 장비에 대한 데이터를 수집하여 Siemens MindSphere 클라우드 플랫폼에 업로드하는 데 사용됩니다.
데이터 1 위, 각 자료에는' 신분증' 이 있습니다
조립 라인에서 운영자가 자료를 필요로 하는 경우, 작업대의 컴퓨터 디스플레이를 클릭하기만 하면 몇 분 후에 필요한 자료가 지정된 장소에 자동으로 나타납니다.
이런 장면은 2 년여 동안 매일 지멘스 청두 디지털 공장에 나타난다. 그렇다면이 정보는 어떻게 전달됩니까?
각 재료의 뒷면에는 1 차원 코드가 있으며, 전체 공장에는 65438+ 백만 개 이상의 1 차원 코드가 있습니다. 택시 번호와 같습니다. 안에 얼마나 많은 승객이 있는지, 언제 내리는지 등이 적혀 있습니다.
마치' 신분증' 처럼, 생산날짜부터 생산의 모든 부분에 이르기까지 대량의 정보가 저장되어 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 신분증, 신분증, 신분증, 신분증, 신분증, 신분증) 이력서와 마찬가지로 평생 거슬러 올라갈 수 있으며, 이러한 데이터를 통해 후속 예측 및 최적화에서 더 많은 개선을 할 수 있습니다.
R&D 링크에서 생성된 데이터는 공장 시스템 간에 실시간으로 전송되며, 데이터의 동기화 업데이트는 기존 제조 업체에서 통신이 원활하지 않아 자주 발생하는 오류를 방지하여 효율성을 크게 높입니다.
선진 공장은 여전히 1 차원 코드를 사용하고 있습니까? 이영리는 사실 1 차원이면 충분하고 비용도 낮다고 설명했다. 어떤 것들은 고급스러워 보이지만, 사실 1 차원 코드가 가장 효과적이다.
가장 선진적인 공장은 가장 선진적인 설비를 직접 사지 않는다.
이영리의 관점에서 볼 때, 제품 품질을 높이려면 자동화 수준을 높여야 한다. 자동화는 실수가 없기 때문이다.
자동화를 제고하고 가장 선진적인 생산 방식을 실현하는 것은 바로 가장 선진적인 설비를 직접 구입하는 것입니까? "사실 그렇지 않아요. 내년의 설비가 올해보다 확실히 더 진보했거든요. 그럼 새 설비를 바꾸실 건가요? 올바른 아이디어는 기존 장비를 지속적으로 최적화하는 것입니다. 클릭합니다
청두공장에서는 많은 크롤링 로봇이 쿠카에서 왔지만, 이영리는 가장 진보한 로봇을 구입하면 일을 잘 완성할 수 있다는 뜻은 아니라고 말했다. 모든 사람의 컴퓨터와 마찬가지로, 현재 컴퓨터의 생산 기술에는 뚜렷한 차이가 없다. 컴퓨터로 어떤 조작을 하는 것이 가장 중요하다.
또 다른 예로, 많은 공장들이 이미 존재한다면, 재건을 철거하고 최신 생산 모델을 실현할 필요가 있습니까? 물론 아닙니다. 수학적 모델을 재구성하고, 개선할 수 있는 곳, 도태할 수 있는 곳, 프로세스를 통해 제작해야 합니다.
이 과정에서 공장은 이미 컴퓨터 모드로 옮겨져 운영되었다. 일반적으로, 만약 당신이 로봇을 산다면, 당신은 반드시 로봇의 수학 모델을 가지고 있어야 합니다. 그의 일거수일투족은 모두 디지털 모델로 묘사해야 합니다.
문제가 생겼을 때-사람이 문제를 해결할 때-문제 해결에 대한 지식과 과정을 장비와 생산 라인에 고화시키는 것-유사한 문제를 자동으로 해결하거나 피하는 것 ... 이것이 독일의 문제 해결의 주선이 되었다.
프로젝트가 온라인상에 오르기 전에 인터넷에서' 달리기' 를 시뮬레이션한다.
다음으로 이영리는' 디지털 쌍둥이' 를 소개했다.
데이터 저장소 분야에서는' 미러링' 이라는 전문 용어가 있습니다. 이른바' 디지털 쌍둥이' 는 거울의 개념과 매우 비슷하다. 실제 제품 제조, 생산 프로세스 및 전체 공장 관리를 미러링하여 완전히 가상 환경에서 테스트 및 생산 프로세스를 재현합니다.
이영리는 1 세대 제품이 개발되기 전에 시뮬레이션과 테스트를 해야 한다고 말했다. "많은 문제가 테스트를 통해 발견되지 않았지만, 거의 모든 문제는 프로젝트가 시작되기 전에 테스트해야 합니다."
"컴퓨터가 나사를 감지하는 데 얼마나 걸립니까? 클릭합니다 이영리가 말했다.
또 다른 예로, 로봇 팔은 재료를 상자에서 꺼내어 무대에 올려 시험 가공을 한 다음 상자에 다시 넣는다. 단순 해 보이지만 큰 최적화가 필요합니다.
최적화에서 로봇 팔이 자재를 잡고 슬롯에 삽입하기 전에 품목이 흔들렸기 때문에 일시 중지해야 하며 정확한 삽입을 위해 자재로 남아 있는 것으로 나타났습니다. 하지만 이런 눈에 띄지 않는 정지는 분초를 다투는 생산 라인의 경우 후속 생산 라인의' 교통 체증' 을 초래할 수 있으므로 최적화가 필요하다.
그의 견해로는 현재 많은 사람들이 정보 및 프로세스 자동화에 대해 이야기하고 있는데, 이는 글로벌 제조업과 공급망의 특징이다. 사실, 많은 경우, 인공적이고 번거로운 작업이 끊임없이 대체되고 있으며, 몇 년간의 발전을 거쳐 약간의 가젯을 형성할 수 있는데, 이것은 디지털화의 초급 단계일 뿐이다. 플랫폼으로 업그레이드하는 경우 이러한 도구는 플랫폼 간의 협력을 위해 함께 작동할 수 있습니다.
제품 품질 문제는 근원을 추적할 수 있다.
이영리는 제조업에서 가장 어려운 것은 품질 향상이라고 말했다. 많은 사람들은 자신의 제품 품질이 99.999% 에 달할 수 있다고 말하지만, 실제로는 생산 과정의 제품 품질이 아니라 제품 공장 때의 품질을 가리킨다. 이론적으로, 제품의 공장 출하 시 품질은 100% 여야 하며, 판매된 1 억 개 제품 중 하나가 나쁘다고 해도 받아들일 수 없다.
이영리는' 오류율 (DPM)' 이라는 단어를 인용했다. 즉, 모든 오류는 654.38+0 만 개 부품에서 발생했다. 올해 4 월, 지멘스 청두 공장의 DPM 은 백만 분의 2 였다. 다행히도, 모든 데이터는 거꾸로 조사할 수 있다. 예를 들어 생산 라인에 부품을 붙이는 것은 654.38+02 개의 오류가 있고, 다른 부분에는 각각 654.38+02 개의 오류가 있습니다.
"이제 문제가 발견되었습니다. 다음 단계는 최적화여야 합니다. 다음 DPM 은 1.9 와 1.8 로 떨어질 수 있습니까?" 이영리는 실수율이 이렇게 줄었다고 말했다.
생산된 제품은 평균 이틀마다 독일과 쑤저우에 있는 지멘스의 공장에 간다. 이 제품들은 생산된 후 청두공장에서 최대 체류 시간이 12 시간을 초과하지 않는다.
선적하기 전에 이 제품들은 하나의 입체창고에 저장되어 있다. 이 입체창고도 우리가 참관하는 마지막 정거장이다. 수십 미터 높이의 컨테이너는 7 개의 레인으로 나뉘는데, 각 레인은 17000 개 제품이며, 전체 제품은 10000 여 개 제품으로 모두 검은색으로 칠해져 있습니다. 마치 블록버스터 속 장면처럼요.
작가 고소평
남부 신문 미디어 그룹 남부+클라이언트에서