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工业4.0的大众样本:3万台机器人,50秒造一辆车

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IT派
发布2018-07-30 11:12:50
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发布2018-07-30 11:12:50
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一个小机器人“哼”着清脆的轻音乐从现场的工人边上“轻巧”地擦身而过,顺利地把几样汽车配件运送到了下一个工位。这并非著名科幻小说家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)描绘的未来场景,记者实地探访斯洛伐克首都布拉迪斯拉发的大众工厂车间时所见到的基于工业4.0的现实生产方式,在这里,从大众途锐、奥迪A8直到保时捷卡宴的生产,都有机器人的身影参与其间。

大众的工业4.0尝试

2017年《财富》世界500强排行榜中大众汽车排名第6位。目前大众集团旗下有大众、奥迪、保时捷、兰博基尼、宾利、曼等 12 个品牌,在全球共有120 家工厂、拥有员工超过 62 万人,汽车年产量超过1000万辆。虽然此前经历了“柴油门”风波,但大众集团2016年不计特殊项目支出,集团盈利达到了146亿欧元,创历史纪录。大众仍不失为一艘全球汽车业的“航母”。

然而,面对汽车业激烈的竞争,尤其是来自于数字化、自动驾驶和电动汽车领域的严峻挑战,这艘“航母”也正在谋求主动变革。根据大众方面给记者最新提供的规划:到 2025 年,大众汽车集团所有的生产基地,包括在中国的生产工厂,都将实现数字化规划和网络无缝切换,从而保证自我控制、自我优化和可持续的生产。

走进德国大众工厂,看一辆大众POLO如何组装

“从技术层面讲,数字化涉及众多技术,如认知性计算和学习,人工智能、新技能和技术的掌握,以及机器自我优化和自我学习的相关过程。”大众汽车集团管理董事会成员、大众中国总裁兼CEO海兹曼在狼堡总部接受记者专访时说,数字化是一个总体的概念,深入一点,即是整个生产过程的数字化,以及“工业 4.0”相关的元素。

在海兹曼看来,“工业 4.0”是一个非常整合的概念。在这个概念下,包括了数字化、机器人和人工智能等,而这些正在融入大众汽车集团日常业务运营的方方面面。

而生产流程中的 4.0 从属于“工业 4.0”这个整体概念,“工业 4.0”的概念里面包括生产 4.0。生产 4.0 从研发开始,贯穿到设计以及生产的每一个环节,这里面包括数字化管理手段、数字化技术以及自动化流程的应用。

生产 4.0 也罢,还是工业 4.0 也好,都是一个贯穿整个企业运营以及产品生产过程中的数字化过程:比如 VR(Virtual Reality,虚拟现实)技术、智能设备、可穿戴设备的一些应用,以及一些 3D 打印技术的应用。除此之外,还有一些特殊的应用领域:比如在物流方面的自动运输,以及加入了人工智能的物流流程管理,生产设备的保养,整个生产流程的最大化等等。

所谓的工业 4.0 或者生产 4.0 概念,并不只局限在生产灵活性这一个环节,在产品研发、生产环节、物流环节、销售和售后服务,以及客户体验方面的改善、优化和提升等方面,都跟工业 4.0紧密相关。“有些技术要分步走,不可能一蹴而就地一夜之间实现,需要时间。”

3万台工业机器人

大众集团总部所在地狼堡的大众车间装配线一角,一位一线德国女工和她的工友们正在安装仪表盘等汽车内部组件的流水线上忙碌,和她一起协同忙碌的还有她身边一只巨大的机器人手,机器人手熟门熟路地伸进车窗,短短几分钟里就行云流水般地将仪表盘安装妥当。在这里,有了机器人的辅助,工人完全可以停下来听会音乐,放松自己,甚至能和记者攀谈一会。

与以往机器和人分处彼此割裂的空间不同,智能机器人实现人类和机器直接同步合作将不再是奢望,背后是因为机器人可以对人的每一个手势都做出反应。大众汽车集团总部 IT 部门智能生产实验室正在为未来的汽车生产制定解决方案。其中一个项目就是智能机器人。人类和机器将首次可以真正携手合作。而之所以能实现这一点,是因为机器人拥有了识别和考量人类想法的能力。

目前,集团IT 部门智能生产实验室主任沃尔夫冈·哈肯贝格博士(Dr.Wolfgang Hackenberg)正带领他的团队与著名的人工智能研究中心——德国人工智能研究中心 (DFKI)的专家们共同研发这一技术。

哈肯贝格博士对记者解释,在此之前,人类和机器人的工作步骤或者工作空间必须是分开相互独立的,这并不是真正意义上的合作。而在智能生产实验室中,情况则完全不同。“我们通过软件将机器人和传感器整合,使人类和机器人能够避开危险,在同一个空间工作,甚至互相协作。如此,我们首次实现了人类与机器直接同步合作。”

另外,运用人体工程学原理,提高人类的体能效率这一此前的世界级难题也有望被攻克。对于工业机器人来说,这意味着巨大的节能潜力。大众汽车集团数字工厂工作组(Digital Factory Working Group)成员之一、能源效率团队负责人迪特尔·格克勒(Dieter Geckler)博士对记者说:“通常为了节省体能,举重运动员通过换脚的方式在开始举重前找到理想的平衡点。像举重运动员一样,机器人如果处于正确的位置,也能够节省大量的能源。”

格克勒博士和他的团队偶然发现,机器人在错误的位置执行错误的动作会浪费能源。他们自发地在弗劳恩霍夫研究所开姆尼茨基地的机器人上对他们的理论进行测试——他们这一独特的想法得到了证实。基于这些发现,Geckler博士和他的团队与Ostfalia应用科学大学合作开发了一种软件,用于计算机器人最节能的位置。该软件目前处于测试和优化阶段,只需点击几下,即可计算机器人所有节能操作的位置。

格克勒博士表示,与人体工程学相似,位置优化软件使机器人能平均节省10%到15%的能源,同时减少机器人维护次数,从而延长使用寿命。目前,在大众集团 120个工厂中约有3万台工业机器人,这将节省大量的能源。请加微信公众号:工业智能化(robotinfo) 马云都在关注

但这款易于使用的软件还不是最终产品,位置优化只是第一步,团队目前正在研究机器人路径优化,以节省更多能源。该步骤将计算机器人最节能的动作。第三步也是最后一步,软件将能够优化机器人的加速度和速度。这个优化软件使机器人的位置,路径和速度最优化,将节省高达30%的能源,预计将于2018年开始投入使用。

大众工厂

秒速造车

在大众的斯洛伐克工厂,目前生产(总装)3辆车仅需要2.5分钟,也就是说每辆车的生产时间为0.83分钟,约合50秒。生产汽车以秒计,真正地进入秒速造车阶段。但是在大众方面看来,这一效率仍然不够,他们的终极目标是要实现完全自主生产,所谓自主生产并不是指完全不需要人类,而是由人来告诉需要生产什么,随后由工厂里的机器人自行组合成生产线进行生产。

按照大众的构想,实现这种自主生产至少有两大关键:一是可以自行移动的生产机器人。二是一套基于大数据和AI处理技术的中枢神经系统。

在大众的SPL智能生产实验室,记者看到了这两个技术的雏形。自行移动机器人就是一个小车加上了两个机械臂,其通过激光雷达、3D深度摄像头来实现定位与导航功能,进而让它在工厂里自行移动。后者是一套能够追踪所有生产数据的超级系统,它能够分析出生产每一种车型需要哪种机器人与哪种部件,进而根据生产任务自行调配机器人和零部件,更重要的是,通过人工智能等技术的引入,其在组织生产环节的过程中还能自主学习,从而在下一次生产中不断优化生产流程,进一步提升生产效率。

“大众集团一向在硬件生产方面非常强大,而在工业4.0的进程中,软件的地位将越来越高。”为了实现将构想变成可能,苹果前高管、大众CDO约翰·琼沃思(Johann Jungwirth)告诉记者,大众在全球有超过4000名IT与科技领域的工程师在为数字化转型服务。

此外,大众在狼堡总部设立了名为IT City的技术中心,招募了大量IT与科技领域的人才,并且成立了SPL智能生产实验室、KTI技术与能力创新中心、LEAN中心等细分的技术研发中心。与此同时,大众还将在德国、美国和中国设立三个未来中心,在美国、西班牙、中国等6个国家设立有IT相关的技术研发中心。大众集团旗下的员工培训机构大众学院,也将投入重金为这场数字化转型推出了全员培训方案。

大众汽车集团学院负责人拉尔夫·林德(Ralph Linde)对记者介绍,大众会有计划地对所有员工进行数字化培训,向他们普及AR/VR、网络、自动化、大数据、人工智能等基础知识。

而转型的过程中,无法回避的是有大量传统工作人员面临失去工作岗位的风险,大众学院也在对他们进行技术培训,以帮助其转到其他数字化工作岗位上。而对于那些无法适应未来数字化工作的人,则采取提前退休等措施来解决。

另外,大众学院每年都会招募1000多名学徒,在2010年,有50%的学徒进行的是机械与金属加工方面的培训,而到了2019年,预计有74%的员工要进行IT等数字化方面的培训。拉尔夫·林德表示,数字化转型不仅仅涉及技术问题,其还会涉及企业文化等方面,大众学院要做的,就是让大众的员工在技术上、心理上做好这两方面的准备。

在汽车组装生产线上,一名工人和一个机器人同坐在车身里就可以完成组装需要的各类操作。生产系统由一些具有社会性的机器运作,与“云端”平台自动连接,寻找能够解决不同问题的专家。专家则掌握着全套维修技术及虚拟工具。机器人自动整合所有信息以不断完善自己的性能。上述场景是罗兰贝格2016年报告里描述的类似硬科幻的未来汽车业生产场景,现在其中的部分已在大众的工厂实现。

罗兰贝格合伙人舒畅对记者表示,工业4.0的这场变革未来可以提高车企的生产效率,还能为车企带来更多利润空间,比如,基于数字化的数据可以挖掘汽车全价值链,更精准地触及用户,更好的做售后服务、金融业务等。“大众集团在这方面可以说率先推进了,当然在下一步发展中究竟哪些车企占得先机还要拭目以待。”

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原始发表:2018-05-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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