引言：目前，由于AI,、5G等新興技術的加持,，全球工業(yè)4.0進程加快。埃森哲報告稱，到2030年,，工業(yè)物聯網(IIoT)將為全球經濟價值增加14萬億美元,。NI在工業(yè)領域深耕多年，一直在通過強大的生態(tài)圈為客戶提供更好的解決方案,。在11月14~15日于上海舉行的NI（National Instruments）年度用戶大會NIDays Asia上,，“智”造行業(yè)的頭部企業(yè)Bright Machines和工業(yè)富聯的演講嘉賓分享了工業(yè)物聯網的最佳實踐，通過專家的分享,，我們不難發(fā)現,，自動化與智能化是未來兩大發(fā)展方向，而數據的監(jiān)測與分析則是工業(yè)物聯網實現商業(yè)價值的關鍵,。
NI與Bright Machines攜手打造軟件定義的智能制造平臺
工業(yè)制造向智能制造轉型已是大勢所趨,，如何面對轉型過程出現的自動化系統(tǒng)的交付周期長、自動化系統(tǒng)的定制化問題,、生產測試中產品類別多及產品功能多樣性的挑戰(zhàn),，已經成為業(yè)界普遍關注的焦點。
舊金山創(chuàng)企Bright Machines致力于解決工業(yè)自動化的問題,，目前已經推出了顛覆傳統(tǒng)模式的軟件定義的智能制造平臺,，其核心是微工廠（Microfactory），由硬件平臺Bright Robotic Cells和軟件平臺Brightware組成,。微工廠如何運轉呢,？Bright Machines區(qū)域自動化測試部高級總監(jiān)高金波表示：“針對不同的產品，我們只需要在硬件上定制化和產品相接觸的這一部分,，然后在Brightware的軟件菜單里配置微工廠所需要執(zhí)行的功能,，接下來把不同功能的微工廠連接在一起，最后可形成一條完整的生產線,?！?/p>
Bright Robotic Cells的層級分為第0級到第4級，其中,，層級1是整個測試系統(tǒng)的基礎架構加上通用的測試資源,，層級2是針對某些特定應用的測試設備，這兩級決定了整個系統(tǒng)的靈活性和測試能力,。高金波指出：“在這兩個層級的配置中，我們決定采用NI的PXI系統(tǒng),。此外,，數據采集、現場可編程,、自定義接口等方案都集成了NI的測試設備,。”
圖1：Bright Machines微工廠硬件平臺
軟件定義的力量如何體現？高金波解釋道：“在微工廠軟件平臺中,，Bright Machines把底層的設備驅動和插件抽象化,，用統(tǒng)一的格式來編寫抽象化庫，在頂層會編寫一個統(tǒng)一的用戶界面,。針對不同產品的測試,，不需要傳統(tǒng)的寫代碼，只需要從抽象化庫里選擇所需要的功能模塊,，即可完成整個測試過程,。”
圖2：Bright Machines微工廠軟件平臺
在上面這個案例中,，NI分布式系統(tǒng)管理的應用軟件SystemLink是微工廠軟件平臺的重要部分,，Bright Machines可以通過SystemLink有效管理分布式節(jié)點和批量部署和升級軟件。同時,，SystemLink也是NI兩大旗艦產品之一,。在NIDays Asia上，NI大中華區(qū)工業(yè)物聯網與人工智能行業(yè)拓展經理郭翹解讀了SystemLink的三大新增模塊的功能與意義：
管理模塊可以很方便地查看產線所有測試設備當前在線,、離線和校準的情況,，還可以查看過去一段時間每臺測試設備使用率的情況。該模塊不僅支持所有NI的硬件產品,，也可以支持所有基于Windows操作系統(tǒng)的第三方硬件設備,。
測試模塊匯總了所有測試機臺的測試結果，以最直觀報表的形式展現測試人員最關心的KPI,。通過觀察過去30天每臺測試設備的直通率的情況,，測試人員可以作出未來產能變化的預判，然后提供有效的信息給產線工程師,，幫助他們在產能發(fā)生異常時進行快速地跟進分析,。
數據模塊：使用 TDM Data Finder 模塊縮短搜索數據和開發(fā)報告的時間；
圖3：NI分布式系統(tǒng)管理的應用軟件SystemLink
Bright Machines設計出了五種標準化測試平臺,，包括多功能測試,、射頻測試、音頻測試,、聲學測試,、安全性測試。這些平臺在市場上得到了一致好評,，其優(yōu)勢可以總結為三點：
交付周期更短：傳統(tǒng)測試系統(tǒng)的交期一般在三個月以上,，Bright Machines可以在四周之內完成整個系統(tǒng)的設計和架設；
資金投入減少：Bright Machines可以保證80%以上的硬件資源和軟件資源在不同的產品之間相互復用,；
系統(tǒng)設計復雜降低：基于Bright Machines靈活的平臺,，可以極大地簡化整個系統(tǒng)設計和加工流程,。
在NI與Bright Machines的合作過程中，NI的自動化測試理念已經成為Bright Machines Softly Different Manufacturing 的重要一環(huán),，Bright Machines通過自身的技術創(chuàng)新和NI平臺化的理念結合在一起,，來保持其在行業(yè)中持續(xù)的領先地位。
工業(yè)富聯熄燈工廠與霧小腦X NI數據監(jiān)測系統(tǒng),，這樣玩轉工業(yè)物聯網
工業(yè)互聯網是發(fā)展先進制造業(yè)的基礎設施,，是智能制造的核心技術之一。據前瞻產業(yè)研究院專家測算,，我國工業(yè)互聯網2018年規(guī)模約為5313億元,，2023年將達到萬億元規(guī)模，待發(fā)掘空間巨大,。提起中國工業(yè)制造,，繞不開的是“中國制造”名片——工業(yè)富聯。
在工業(yè)富聯從代工（代替別人制造加工）向“帶”工（未來帶領全球的制造往智能化方向發(fā)展）轉變的過程中,，“熄燈工廠”是其引以為傲的成就之一,。熄燈工廠并不只是無人而已，關鍵是如何利用監(jiān)測和預測性分析的技術,，把過去不可見的問題可見化,。
熄燈工廠中導入了OT、DT,、AT和PT關鍵技術,，富士康工業(yè)互聯網首席數據官劉宗長表示：“我們跟NI在DT的領域中有許多的合作，NI軟硬件一體的設備給我們提供了大量的幫助,，尤其是在快速地搭建狀態(tài)監(jiān)測測試床,、產品原型驗證等方面?！?/p>
通過NI的監(jiān)測設備采集到關鍵有效的數據,，進行系統(tǒng)分析，從而對可能遇到的問題做出預測性的分析,。劉宗長現場分享了一個預測分析成功應用的案例,，在精密加工領域，工業(yè)富聯可以將刀具的磨損程度和壽命這兩個不可見的因素可見化,。劉宗長說道：“我們將超過百種真實失效模式的現場數據與仿真結果結合,，掌握了表征失效的關鍵參數。在數據采集方面,，我們采用了NI的CompactRIO,、電壓和振動采集模塊，在測試過程中,，把我們的數控系統(tǒng)與CompactRIO相連接，將不同采樣頻率的數據進行對齊，保證在Fog AI霧小腦上面的數據上面是規(guī)整的,，并且是可用的,。”
劉宗長進一步解釋道：“在Fog AI 中我們也使用了NI提供的一些測試套件,，保證我們能夠規(guī)?；墓芾硪粋€車間當中數量龐大的測試硬件和運算分析的程序。然后,，我們會進行信號處理和特征提取,，再把這些數據上傳到云端去做分析，從而預測刀具的壽命和異常,?！?/p>
圖4：工業(yè)富聯數據采集方案
基于NI的數據采集系統(tǒng)，工業(yè)富聯搭建的測試平臺做到了減少成本,，提高經濟效益：刀具成本下降了16%,，產品不良率降低了3‰，意外停機時間減少了60%,。
工業(yè)物聯網價值變現的一個重要方式就是“利用數據”,，但是工廠的數據監(jiān)測普遍存在線纜布設成本高、現場施工復雜的挑戰(zhàn),，為幫助工程師降低運營和維護成本,，NI全新發(fā)布了即將在中國上市的無線監(jiān)測產品，其中包括一個12通道的無線數采產品,，通過連接已有的傳感器信號,，無線模塊每天定時會將采集的原始波形發(fā)送回數十米以及上百米開外的網關設備。還包含了一顆無線傳感器的產品,，完全擺脫線纜的束縛,，在軟件方面則有InsightCM軟件助陣，無論采集的原始波形還是提取的特征都可以匯總到InsightCM的服務器,。其獨特的便捷性體現在僅僅需要打開網頁便可以進行后續(xù)經驗的判斷以及預測性維護,、算法的研發(fā)。
圖5：NI無線監(jiān)測設備
兩個案例的卓越成效顯示了NI軟件定義的平臺的領先性,，工業(yè)領域一直都是NI關注的重點,，未來NI還將進一步加強與合作伙伴的合作，打造更強大的生態(tài)系統(tǒng),。