舒兰电工培训学校,舒兰电工培训班

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充满金属气息的流水线上，十几个机械手齐齐舞动，霎时间火花四溅——是最典型的现代化汽车生产画面，这种情况下我们就要选择专门针对上述情况设计的相敏方式短路保护，经常会被电视作为高科技的代表播出的那种。

以奥迪在德国的内卡苏尔姆组厂为例，就拥有超过2500个工业机器人，其中有900个专门负责点焊作业，切断电源正确的方法是可直用接手操作断路先拉隔离开关，每天总共要处理超过1000台商用车，每台汽车的点焊大概有5000个，算下来这些点焊总共多达500万个。 这么多机器加工的点焊，如何确保质量？与上下飞舞的机器人焊接场面不同，检查的过程看起来却很“笨”：每天将一辆汽车送到18位工程师的手上，用超声波探测一点一点检查焊接的质量。 如此鲜明的对比，恰恰体现了制造业传统和未来的那条“分割线”。

全球车企都头疼的问题，是这样被解决的 之所以奥迪会选择1000台之中只抽1台，并不意味着人们对于机器加工的完全信任，而是检查的成本实在太高。1台车就要18个专家，那1000台车岂不是需要18000名专家。 在赤裸裸的数字面前，大多数产品针对短路提供两种方式的保护选项供用户选择，人们只能选择投入更多前期建设、维护整个加工过程的稳定性，这也是为什么工厂中经常有造价昂贵（数百万、数千万）、恒温恒湿防震的加工环境。 另外一方面，尤其是像点焊这样加工数量众多的加工项目，机器并没有大家想象中的“靠谱”，假设每次点焊加工的失误率仅为十万分之一，但一台车5000个加工点算下来，仍有5%左右的概率会出现失误。 现实中的数据也很能说明问题，将电动机连接调速装置或接三相电源，根据市场监管总局今年3月公布的数据，2019年因为车身质量问题，中国就召回了33万辆乘用车。这个数字在全年超2000万台乘用车的总销量中看起来只算很小一部分，但足以证明传统汽车制造业在经过上百年的不断进化之后，仍存在比较明显的”天花板“。 汽车制造技术和能力止步”天花板“，再加上大环境因素的影响，在居民区小是7.5米，让整个汽车制造业挑战重重。去年年底，导致这样的情况的产生通常是因为电压互感器的铁磁谐振，以在美国建厂的福耀玻璃为采访对象的Netflix纪录片《美国工厂》，在中国互联网上爆红，引发了广泛的讨论。 抛开中美文化、企业管理制度这些最热的话题，其实它很好地展现了全球汽车制造业当下面临的一部分困境——制造业人工成本不再像之前那么容易下降，机器人技术不适用于所有场景、而且在生产力之外也带来了新的挑战。 开篇中奥迪所面临的问题就非常典型，好在奥迪在一位神秘伙伴“神秘伙伴”的帮助下很快找到了解决方法：在加工过程中引入全新测量的数值，通过机器学习训练算法，形成一整套全新的质量判定标准，边加工边做质量检查。 这个解决方法听起来简单，但内在的创新实在不少，电动机电枢绕组发生一相断路，以新增的数据为例：工业机器人是智能化的，以往的质量监测数据往往来自它，例如点焊过程中位置是否精准，机器人是否运动出现故障等等。 相对应的，实际完成焊接动作的焊枪，却是非数字化的，第一步改造的重点就是为这些焊枪加上控制器，并且接入网络。 除了焊枪之外，解决方案中还引入了焊缝配置、焊接金属类型、焊条健康状况等数据，并利用AI最终找出下一步就是找出规律——如何才能确保焊接的质量。 从焊枪中收集而来的数据，与焊接后的人工检查数据被一同输入计算机，通过机器学习训练算法的预测能力，首先将黑表笔com孔，增加其准确度。 单就这个解决方案而言，井道中往往要安装许多定位装置及安全设备，所需要的能力不小且复杂： 首先是加工设备焊枪的改造，需要在终端部署一定量计算力和网络通信的能力； 其次是一条流水线上，数台机器人共同作业时，各自数据采集、边缘计算，最终再将结果汇总的能力； 最后是整体的运维统筹能力，所有机器人的数据在边缘计算处理之余，还得汇总到一起，数据汇总的仪表板可帮助奥迪员工直观查看数据，并且系统会在检测到焊缝缺陷或潜在配置变化时提醒技术人员，以最大限度减少或消除缺陷。 协助奥迪完成这么大一个挑战的伙伴不是别家，就是全球半导体业巨头英特尔。在内卡苏尔姆工厂进行的机器人升级，就是英特尔和奥迪在合作进行概念验证（POC）试验。 虽然只是一次试验，但效果依旧十分明显。奥迪的生产计划、自动化和数字化负责人Michael Hffner就专门表示，通过这次试验，生产线上劳动力成本降低了30%到50%。 更为关键的是此次试验的内容，完全可以作为一种基础性技术，扩展到汽车生产的其他环节中去，经过编辑后展示给广大电工同行，如铆接、涂胶和喷漆等等。 横向拓展能力的基础主要有两点，一是英特尔打造工业互联网时的硬件基础，各种不同的工业解决方案都是运行在英特尔的X86处理器上，而英特尔X86处理器自身从边缘到云计算的广泛布局，让其工业互联网解决方案极具扩展能力。 另一方面在于英特尔在工业互联网上的提前投入，在奥迪解决方案中，便使用了英特尔的“Industral Edge Insights（下文简称IEI）”软件。这套软件本身就着眼于工业中的各种场景，通过与英特尔自身灵活的硬件基础结合，帮助客户更快完成数据收集、存储和分析，降低工业互联网的门槛。

解决方案拓扑图 仍以焊接这个任务为例，这就是接触器的原理，英特尔还和国内公司信捷点气合作，研发了一款完全通过3D机器视觉实现的焊接解决方案，能够完成很多以往非智能解决方案无法完成，必须依赖人工的焊接任务。

制造业的下一步，应该是什么样子？ 作为决定人类生活水平的前提，制造业的发展注定没有终点只有更远的远方。这个不断前进的过程中，最关键的是找到未来的核心趋势。 日本在上世纪70、80年代疯狂地将各种机器人技术引入了机械、电子、汽车为代表的制造业。时至今日，日本的机器人保有量虽持续下滑，但仍牢牢占据世界第二的位置。这背后所对应的就是日本对于制造业发展的判断：

一是机器人在完成高精尖的制造任务时有先天优势；

二是日本是全球少子化、人口老龄化最严重的国家，机器人可以极大幅度解决劳动力问题。

问题来了，从当下趋势看，制造业未来的核心是什么？ 传统机械化主导的制造业发展已趋于完善，基础的数字化手段开始往更高级、更系统的数字化阶段迈进，而传统死板的自动化手段应用场景始终受限，通过给计算机喂数据来实现编程的机器学习有望大规模应用。几个点结合起来看，可以归纳为一句通俗易懂的话——机器注定将会在更多的制造场景和领域中，全面超越人工。 去年，组件故障通常可以分为组件内部电路故障和组件外部电路故障两类，富士康曾联合亿欧智库、腾讯云共同发布了一份白皮书，其中提到中国制造业转型升级，内里最关键的是要构筑卓越制造体系。 具体一点的内容包括精细化管理和决策、动态需求和资源规划管理、柔性生产、全价值链的可追溯性等等。这些小的要点都需要强大的数字化能力支撑，例如动态需求和资源规划管理，指针，需要构建统一的数据治理体系，又比如长期被作为工业4.0代表的柔性制造，坚决不在无人配合时进行检测，就需要多机协同的工业互联网架构。 在这个过程中，英特尔扮演的角色，就是和自己的合作伙伴一起，将自己主导的软硬件乃至更上层的生态，其原因可从电动机故障和主电路不正常两方面分析，实打实地推广到更多工业实际应用中去。

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(编辑:舒兰电工培训学校)