工業物聯網：人工智慧和數字主線促進複合材料製造
引言：近年來，複合材料製造業經歷了一場數字化轉型，而各行各業的製造商都在感受著工業物聯網的力量（IIOT）。這一數字革命的驅動力使得複合材料的需求不斷增長，同時也面臨著降低成本的壓力。複合材料製造商的數字變化的規模是非常顯著的。但這只是其中的一部分。
——Avner Ben-Bassat
CEO
PLATAINE
複合材料製造商還在學習如何充分利用他們現在掌握的複雜的能力和計算能力。人工智慧（AI）和數字執行緒是開啟工業物聯網潛力的關鍵。
複合材料製造過程的動態特性使人為誤差成為可能。這是由於在複合材料生產過程中，要使得大量的變化和需求在有限的時間內吸收資訊並且做出決策是非常困難的。此外，在複合材料工業中也出現了一些獨特的挑戰，如預浸料的適用期，裝置維護的重要性，以及嚴格的質量標準。
對於複合材料製造商來說，為了滿足客戶日益增長的需求，他們必須引入高度精密的跟蹤、回溯能力和審計能力。正是這一點推動了工業物聯網技術的發展產業物聯網確保工廠中的所有部件、元件、流程、機器、裝置和人員都保持連線，並且他們的資料和資訊是實時收集和儲存的。這些資訊提供了完整的數字跟蹤能力：一個從原材料到最終產品的數字主線。
一旦工廠實現數字化和自動化，實時監控就能確保在質量問題發生之前快速響應。當人工智慧軟體被應用到數字主線上時，複合材料製造商就能完全控制他們的生產過程，即使發生了意想不到的事情，他們也能迅速做出對生產進度、成本和質量產生最小影響的反應。
感測器:記錄數字主線
一旦一個元件從給定的原材料中建立，它就會自動地繼承母體材料屬性，並且一旦帶有感測器，它就會自動被跟蹤。所有這些環節，例如原材料、新工具、成品、裝置和機器，都是集中的，自動跟蹤的，並且在每個環節上使用感測器，工廠可以消除人為錯誤的風險。
在工業物聯網和人工智慧時代，有一種更聰明的方法來管理和最佳化你的製造。（圖片來自網路）
使用這種技術，當資產即將達到閾值時，生產工段的員工和管理人員都可以依賴系統的警報，接收最佳化的行動建議和生產決策。
什麼構成了數字主程
除了提高質量和建立數字監控主線外，實時跟蹤對於卓越的生產也變得至關重要。在生產層內外不斷跟蹤關鍵的工廠資產，是使用工業物聯網有效改善工廠運作的關鍵。
複合材料製造商已經認識到人工過程容易出現人為的錯誤，這意味著操作員對生產層上的事件的理解通常僅限於他們在事後能夠看到和聽到的內容。
因此，許多複合材料製造商發現，全面的線上跟蹤能力可以消除或改進許多人工流程。然而，獲得完整的線上跟蹤能力會產生大量的資料，這表明需要高效的資料管理和智慧分析系統。
當雲計算遇上製造
當感測器網路被廣泛地部署在工廠中時，它會將所有的事件的細節前所未有的放大。隨著時間的推移，這些資料提供了完整的可追溯性-透過製造過程和MRO（維護、修復和操作），將產品的生命週期對映到產品的生命週期的數字執行緒。這些資料給管理帶來了挑戰，因為當工業網際網路的解決方案被廣泛部署到生產現場時，收集到的資料集往往是難以想象的大。
在現場儲存如此大量的資料可能會很快導致產能問題，從而產生對重大裝置投資的需求。
對於大多數製造商來說，高成本和持續維護相當規模的現場資料儲存系統是不可能的。當然，雲端儲存空間是無限的，當工廠需要更多的空間時，系統就可以立即擴充套件。
考慮到目前在複合材料工廠中實時收集的大量資料，將其儲存在現場伺服器幾乎是不可能的。相反，製造商們選擇將其儲存在雲端，並且還很安全。雲計算的一個關鍵好處是安全性，而像“微軟雲”和“亞馬遜網路服務”這樣的公司在保護客戶資料方面比專家更有優勢。與流行的假設相反，雲計算的成本也很低。資料儲存設施必須有能力為大規模和不斷增長的資料集提供容量，而且更為重要的是，它們必須擁有必要的強大計算能力，以便以有用和有效的方式分析這些大量的資料。
人工智慧和數字助理
基於ai的軟體的應用充分發揮了產業物聯網的潛力。基於人工智慧的軟體充當了工廠員工的數字輔助系統，提供了來自內部的警報和建議，並允許管理人員和生產人員利用產業物聯網的全部好處。一個有動力的數字輔助系統可以“看到”、監控和“理解”成百上千個實時的變數，利用這些資訊為人工操作者提出建議，甚至可以完全自主地為他們的生產進行最佳化。這代表了工廠執行、自動化和最佳化整個生產過程發生了根本性的變化，也使得使工廠變得更“聰明”。
在雲計算和Al演算法一起出現的今天，為生產經理提供一個真正的、可以很容易消除錯誤和效率低下的人工過程的數字輔助系統（是完全可能的）。當需要跨越整個行業時，這些數字輔助系統可以透過移動裝置與工廠的工作人員進行溝通，讓每個員工都有一種超越自身能力的情景意識。這種前後工段相互感知可提高複合材料生產設施的各個工段的生產力，並跨越多個站點。
數字助理從工廠的地面感測器收集資料，在庫存、工作訂單、機器工具等方面提供全面的可視性。（圖片來自網路
這就提出了一個問題：如何最好地在數字工廠中實施工業物聯網技術。通常使用的三個實現過程的例子是最佳化材料選擇、裝置維護和質量控制。
最佳化材料選擇與數字輔助系統
選擇低溫貯存碳纖維預浸料的方法對效率有重要影響。在眾多考慮的引數中，預浸料暴露時間（ETL）和軋輥長度最為關鍵。然而工廠員工很少有時間或能力去研究所有的變數，有時，關鍵的資訊往往是不可用的，因此反而沒有考慮到。可以理解的是，工廠的工作人員往往會抓住最靠近的預浸料卷，儘量減少開啟冰櫃的時間，並希望能夠快速的工作以提高工作效率。這種手工和隨機的材料選擇過程對成本的浪費有很大的影響。
一種基於工業物聯網/ AI（人工智慧）的解決方案，對於適用期敏感材料的是非常有效的。它監控每一卷裝著RFID（無線射頻識別）或BLE（低功耗藍芽）標籤的預浸料，當他們進入生產裝置時，他們會在生產層掃描材料捲上，允許一些關鍵資訊，比如ETL和roll length等儲存在一個安全的，非現場的雲端資料裡。當一個人工智慧的數字輔助系統訪問這些資訊時，它會立即分析這些資訊來選擇一個最佳長度的材料卷和最短的ETL。
負責從冰櫃中取出預浸料卷的工人可以配備手持移動裝置，這樣數字輔助系統就能與他們“交流”，每次都能將他們導向最佳的滾動選擇。透過分析更多的資訊而且能夠以一種人類頭腦無法做到的方式來處理和分析它，而不是用人類的思維，這個過程具有消除人為錯誤的能力。
對於質量控制和審計的目的，智慧軟體記錄了從原材料到最終產品的雙向數字執行緒。
數字助理進行裝置維護
工業物聯網允許一個裝置維護管理過程，該過程依賴於工具的標記和感測器，以自動化監視、跟蹤和記錄裝置的使用，同時也安排維護會話。它瞭解每個裝置的預防性維護需求，並透過實時監控高壓滅菌器的任務週期，最佳化裝置利用率，最佳化未來的生產計劃。
從“基於時間的維護”到“基於任務的維護”對操作的效率至關重要，避免了在常規之外的裝置維護。
對於數字輔助系統來說，當一個裝置需要進行定期的預防性維護時，員工會及時接到通知，以便能夠相應地重新安排生產計劃，避免延遲和瓶頸期。數字輔助系統還會更新其他系統，以保持工作秩序，這需要相同的裝置，避免工廠場地的擁堵。
在航空航天等要求較高的行業，製造商發現有必要在任何給定的時間提供審計報告。精確的裝置維護記錄允許數字輔助系統立即生成報告，以確認製造商遵守了所有必要的規章和程式。
質量控制與數字助理
當一個人工智慧的數字輔助系統在複合材料元件設施中負責質量控制時，其結果是非常令人印象深刻的。例如，如果發現由於冷凍裝置的故障而導致的一批原材料有缺陷，並且該過程是人工處理的，工廠的工作人員可能會被迫在書面記錄搜尋，以識別和檢索所有受影響的原材料單位。而剩餘的暴露時間需要人工重新計算，並且需要單獨檢查助劑體系以確定其是否適合使用。
這個過程可能需要花費大量的工時，所以由於暴露時間的增加而產生的浪費肯定是很高的。工廠的成本最終可能是巨大的，因為在這幾天裡，需要降低生產能力來解決這個問題。數字線上監控指的是從原材料階段一直追蹤到在生產層面和現場安裝的所有的材料、助劑體系和複合材料零件。
在數字輔助系統到位的情況下，如果發現冰櫃出現故障，會損壞原材料或元件，系統立即識別所有受影響的材料、元件和成品部件。對於所有的原材料，暴露時間會自動重新計算，員工會被告知所有材料和裝置所處的狀態。
根據他們的狀態，材料和裝置可以被報廢，或者被送去進行質量檢查。那些被標記為過期的（材料和裝置）標記為緊急完成。這意味著一項原本需要數小時才能完成的任務現在只需幾分鐘就能自動完成。它確保沒有故障的部件離開工廠，並且不會由於質量問題導致生產延誤，（有質量問題的部件）立即被檢測到並且可以被最小化和快速控制。數字輔助系統還能夠100%確定所有受影響的元件和部件已被識別和定位。此外，軟體警報會立即提示已經離開工廠發貨給客戶的部分。它們要麼被終止運輸，要麼立即通知客戶，以使製造商並使聲譽損失最小化。
閉迴圈:TTOT, AI和數字助理
有了數字化的執行緒資訊，如果意外發生了，就可提供雙向的可追溯性-從材料到產品，從產品到材料。製造商可對於生產計劃，工作流程時效性和實現產品質量最小的干預下做出快速反應。
強大的安全連線技術和強大的可伸縮的雲計算能力現在已經被廣泛地使用並且負擔得起，而且對人工智慧的需求是明確的。由於OEMS的質量和成本要求變得更加繁重，產量增加，複合材料的製造過程變得更加複雜。有必要用智慧軟體提升工廠的工作人員，使他們能夠在任何給定的時間做出最佳化的決策。
Al解決方案應該在整個複合材料製造過程中實現，它們應該與現有的產業物聯網解決方案實現完全整合，並且必須不斷地修訂和升級。這樣做的工廠將在效率和質量控制方面享受更高階的獎勵，讓他們保持活力和競爭力。
注：文章內容原文刊登於2018年3月的《JEC magazine》，由易復材資訊翻譯整理。
