吉利汽车研究院资深总工程师丁华:工业4.0时代的制造业变革

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这些年来,在自主品牌汽车公司中,吉利可以说是发展最迅猛的一家。今年吉利收购德国戴姆勒奔驰公司近百分之十的股权,成为了戴姆勒奔驰最大的股东。数据显示,2018年上半年吉利汽车自主品牌销量第一,国内竞争力迈入第一阵营。

面对工业4.0的到来,吉利汽车正在积极探索以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代IT技术,如何对制造业产生颠覆和变革。

吉利汽车研究院资深总工程师丁华表示,如果说第一次工业革命是机械化,第二次工业革命是电气化,第三次工业革命是自动化,第四次工业革命则是智能化,通过引入大数据、VR/AR、物联网等技术,实现多式样、个性化的成批量生产,从研发、制造、销售、服务的一切过程都数字化。

丁华认为,工业4.0本质是IT技术和制造技术的深度集成。汽车行业在工业4.0时代,需要更加贴近客户的需求,应对客户需求快速变化所带来的挑战。具体分为以下三个方面:

1、 CTM个性化定制 :规模化生产条件的个性化定制,以订单驱动的汽车柔性生产制造技术

2、 需求变更OTD :订单驱动的计划及物流实时变更管理,实现生产计划与物流的联通

3、 全球化协同制造:基于云服务的远程管理,实现业务全流程数据的联通,让客户参与到产品生命周期的全过程

新模式:智能制造HCPS系统演进

中国工程院院长周济曾公开指出,随着智能制造战略的持续推进,传统制造过程中的人与物理系统之间的关系正在由人-物理系统(HPS)二元体系向人-信息-物理系统(HCPS)三元体系转变。

丁华介绍,新一代智能制造HCPS系统涵盖几大方面:

1、生产装备智能化。

利用数字化双胞胎的虚拟调试技术,让虚拟世界执行的程序能够驱动生产现场,现实世界执行的程序反馈到虚拟世界,实现工艺驱动生产的自适应制造模式。一下订单,产品马上就能生产。

目前的乘用汽车共线生产,让一个生产线可以生产不同型号的汽车。而未来的通用化工厂理念,可以让一个工厂生产包括汽车、手机在内的各种设备,实现装备、工艺、管理的即插即用。

2、生产管理智能化。

其中的关键是实现计划到物流的联通,订单到生产计划的联通。吉利正在构建订单驱动的自适应生产7-3-1OTD模式,即7天内客户可以取消订单 3天内可以更改配置 1天内上线,

3、业务流程智能化。

包括以数据为决策导向的透明化过程,基于大数据的AI技术让决策更智能、更高效。通过打通研发到生产过程的数据,利用AI技术对产品进行充分验证,提高产品质量。

智能制造与大数据

丁华指出,运营管理需要数字化和业务流程需要自动化,实现快速决策。而研发/生产大数据结合AI技术,实现业务过程透明化及决策智能化。

1、 数据信息融合及数据透明化,产品信息、产品质量、生产物流、生产组织、过程能力可视化

2、 数据分析模型库及知识PDCA分析模型

3、 一车一档及产品全生命周期数据可追溯

4、 产品研发生产过程决策与分析

目前,吉利汽车通过打造制造业大数据解决方案,实现了多元异构的数据连通和融合。

“数据产生到交付过程中不同的模型产生不同的数据,从研发到制造、销售所有的多元异构的数据如何实现自动联通,如何在复杂的过程中针对某个问题快速找到历史相关数据和模型,如何把不同对象所面向的同一个问题的数据信息进行自动融合。过去主要靠专家来进行,现在可以借助大数据技术来完成。”

其中,制造业可视化的难点是面向研发和制造过程的决策可视化,而通过可视化建模和交互性分析,提高研发决策效率。

丁华认为,未来工厂是无人化的,因此工厂运行过程中所有数据的实时控制和监控的可视化,就至关重要。数据实时采集和分析后的结果需要实时反馈到现场,驱动现场决策变化,这实际上是IT大数据可视化与数字化双胞胎技术的双重集成。

在AI技术方面,制造业的应用目前主要在生产的在线监控之上,未来可以继续拓展。比如让机器学会人的经验,专家技术和经验通过机器学习来获取。 再比如,在仿真模型的验证上,通过人工智能技术虚拟匹配,进行产品验证。

丁华最后总结,没有大数据,人工智能没有用武之地。只有以大数据为基础,人工智能才能发挥作用

(来源:企业网D1Net)

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