德梅柯丁裕冬：汽车智能制造，逼迫系统集成商做全能冠军

摘要

在2018年1月11日-12日，以“新时代·新机会·新使命”为主题的2017高工机器人年会上，德梅柯技术总监丁裕冬立足于系统集成商的角度讲述了汽车智能制造如何逼迫系统集成商做一个全能冠军。

1月11日下午，以“新时代•新机会•新使命”为主题的2017高工机器人年会上，德梅柯技术总监丁裕冬立足于系统集成商的角度讲述了汽车智能制造如何逼迫系统集成商做一个全能冠军。

丁裕冬首先表示，德梅柯是一家民营企业，是非常愿意合作推动本土机器人的发展。同时，他也指出了目前德梅柯主要采用国外品牌机器人的原因：“我们所用的仿真软件，在外资品牌机器人中都有对应的模型和参数，而国产机器人是没有的，所以我们想用，但是用不了。”因此，丁裕冬表示国产机器人如果要冲击国外品牌，确实需要国产机器人企业与软件应用供应商的共同推动。

满足客户的全部要求才能叫全能冠军

既然要满足客户的要求，首先要研究客户究竟需要什么，除了硬件、生产线以外，系统集成商还能提供客户什么？“调研发现，客户希望得到一个智能化、客制化的生产线系统。”丁裕冬说道。

“至于我们能提供什么？我觉得客制化和智能化肯定是集成商的机遇，这也是‘工业4.0’和‘中国制造2025’需要做的事情，也许我们不能在2018年或2019年就能做到，但我们在朝着这个目标靠近。”丁裕冬进一步分析。

目前，专注于车身焊装生产线集成的德梅柯，除了提供硬件生产线之外，还在积极做两个事情——基于数字化设计的虚拟调试；基于大数据的智能运维系统。

虚拟调试

系统集成主要有两类业务，一类是新建生产线，另一类是改造生产线。“随着春节的临近，德梅柯也进入更为忙碌的时间段，往往客户只给7天时间就要将产品交付，延缓交货期对于客户来说是一笔很大的损失。”丁裕冬举例子，一天两班倒，每班10小时，每辆车按10万计算，那么晚一天把生产线交给客户，客户就将损失营业额1.2亿。反之，提前交付给客户，则帮助客户创造了1.2亿的营业额。

虚拟调试与传统调试有什么差别？丁裕冬表示，设计生产线就是要服从工艺。如今德梅柯有三个团队，分别是电气设计团队、机器人仿真团队，机器人设计团队。“不同的团队输出不同的产品，这些产品都需要等实物到现场安装完毕以后再进行联调，而现场调试的环节周期是非常漫长的。”丁裕冬指出。

在此情况下，德梅柯采取的革新方式就是在虚拟环境下，让办公室里的机器人仿真与机器人设计进行同步联调，在办公室进行PLC和机器人同步的联调，这样就可大大提高程序的质量。

“虚拟软件不是机器人可达性的验证，而是把PLC的逻辑信号、安全信号都放进来了，在这进行虚拟和现实的对比，再把信号进行充分的验证。这样的机器人都通过离线编程去调试过了，等我们到了现场之后，不再需要通过操作人员在现场进行手动调试，而是把提前做好的离线程序现场直接进行导入。”丁裕冬进一步解释。

大数据运维系统

“我们将大数据运维系统比喻成生产线的家庭医生。”丁裕冬笑言。目前客户的困扰是，生产线的非计划停机率较高。其原因在于，首先生产线是非标产品，生产线内存在大量的感应器、机器人，以及其它设备，因此很难保证所有产品都不会掉链子。第二个原因是，生产平台是动态的，因此无法实时跟踪。第三个原因则是有些车型卖得很好，客户基本上是不停产的，而是满负荷生产，因此没有对产线维护和保养的时间。

基于此，客户所期望的生产线是什么呢？丁裕冬指出，能够预警设备潜在的失效，达到无忧的生产，并且能够提供维护的机会窗口，主动进行干预。同时，客户还需要能够实时看到生产线的瓶颈。

丁裕冬也指出了基于大数据实行未来场景的困难之处，首先是数据量大，其次是数据的不全面性使得准确性难以保证，并且数据不易读取。

他以六轴机器人来举例，不同的轴用不同的颜色来定义，如蓝色代表机器人的一轴，红色代表机器人的三轴，对机器人进行90个小时的监测，包括对各个轴的扭矩进行监测，得到一个巨量的数据。而如果进行一万小时的监测，那么又会得到另一个巨量的数据，这样数据维护人员是无法识别的。

“但是通过大数据运维系统就可以对大数据进行分析，让维护人员可以看出大数据究竟想告诉我们什么。通过图表的分析，如蓝色代表四轴，四轴出现异常了，它会有与其它轴明显不一样的表现形式。”丁裕冬解释了德梅柯的解决方案。

另外，丁裕冬又以“夹具”来举例子：“生产线有大量的夹具，包括汽缸，汽缸也会损坏，如果我们等到它彻底损坏时才发现就会影响产能，那么我们是不是可以提前进行检测呢？”

应对这一情况，德梅柯的做法就是对产品的失效做提前预判，并能让客户实时看到生产线节拍的情况，如果有一些工位节拍超时了，成为了生产线的瓶颈，那么在大数据运维系统上可以一目了然。

总体来看，大数据运维系统就是从制造与运营系统中，利用传感器、控制器找出隐性的设备问题，并及时做预防管理，避免故障，并创造价值。

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