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2019 年工博會(huì)的一場(chǎng)演講結(jié)束后，晉文靜博士在一陣熱烈掌聲中走下臺(tái)。不久，她就被一些聽(tīng)眾圍住，走出會(huì)場(chǎng)時(shí)，隨身攜帶的名片已所剩無(wú)幾。

上面印著她頭銜：天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。這家堅(jiān)持走工業(yè)智能技術(shù)路線的公司一直與中國(guó)傳統(tǒng)制造企業(yè)合作，幫助他們落地工業(yè)智能，探索升級(jí)與轉(zhuǎn)型。

 

天澤智云首席數(shù)據(jù)科學(xué)家晉文靜博士。 晉文靜在演講中講述了公司與富士康深圳某工廠合作的無(wú)憂機(jī)床項(xiàng)目。經(jīng)過(guò)半年多的努力，他們成功證明傳感器+系統(tǒng)的方式可以為 CNC（數(shù)控機(jī)床）提供刀具壽命預(yù)測(cè)以及主軸的在線監(jiān)控與預(yù)測(cè)。

 

接下來(lái)的一串?dāng)?shù)字越發(fā)引起臺(tái)下觀眾關(guān)注：

 

降低了 60% 的意外停機(jī)，質(zhì)量缺陷率從 6‰降至 3‰，節(jié)約 16% 的成本。

 

MachineInsightTM 無(wú)憂機(jī)床系統(tǒng)。

 

最大機(jī)床市場(chǎng)告別「前半生」

 

隨著中國(guó)成為全球制造中心，中國(guó)也成為全球最大機(jī)床工具的生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)。 Gardner Research World Machine Tool Survey 數(shù)據(jù)顯示，2017 年，中國(guó)大陸地區(qū)機(jī)床消費(fèi)金額達(dá)到 299.7 億美元，同比增長(zhǎng) 7.5%，占全球機(jī)床消費(fèi)額比重的 36.1%；中國(guó)大陸地區(qū)機(jī)床產(chǎn)值達(dá)到 245.2 億美元，同比增長(zhǎng) 5.1%，占全球機(jī)床產(chǎn)值比重的 28.1%。

 

由于中國(guó)不僅是最大汽車制造國(guó)，也是最大機(jī)械、3C 電子產(chǎn)品制造國(guó)，因此，從機(jī)床下游行業(yè)來(lái)看，汽車行業(yè)占比超過(guò) 40%、機(jī)械行業(yè)占比約 20%，3C 電子產(chǎn)品行業(yè)占比約 15%。軍工行業(yè)因其戰(zhàn)略意義重大，對(duì)于機(jī)床的性能、種類和需求量要求極高，占比約 15%。

 

數(shù)據(jù)來(lái)源：Gardner Research。

 

九年前，晉文靜前往辛辛那提大學(xué)美國(guó)智能維護(hù)系統(tǒng)中心攻讀博士學(xué)位，師從李杰教授時(shí)，正值中國(guó)機(jī)床工業(yè)黃金十年的高光時(shí)刻。沈機(jī)集團(tuán)登頂世界機(jī)床行業(yè)營(yíng)收第一。2011 年，中國(guó)金屬加工機(jī)床市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的 390.9 億美元，為歷年最高。（根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于中國(guó)機(jī)床工具行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況數(shù)據(jù)）

 

2012 中國(guó)機(jī)床行業(yè)告別長(zhǎng)達(dá)十年的黃金周期，整個(gè)行業(yè)開(kāi)始下行。行業(yè)內(nèi)的大小機(jī)床企業(yè)盈利快速下滑至虧損，且至今未能緩過(guò)勁來(lái)。

 

目前，傳統(tǒng)中低端機(jī)床市場(chǎng)萎縮已成行業(yè)共識(shí)，相比于傳統(tǒng)機(jī)床行業(yè)，「失守」的數(shù)控高端精密機(jī)床市場(chǎng)已進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)代。 以手機(jī)制造為例。當(dāng) 2012 年庫(kù)克舉起 iPhone 5 的時(shí)候，鋁合金一體化機(jī)身成為當(dāng)時(shí)消費(fèi)品金屬加工的極致。由于強(qiáng)度更高的金屬材料處理起來(lái)比傳統(tǒng)的金屬外殼更難，CNC 加工所需要時(shí)間更長(zhǎng)，其他手機(jī)廠商跟進(jìn)導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì) CNC 產(chǎn)能有更大的需求。 隨著 5G 時(shí)代手機(jī)后蓋去金屬化進(jìn)程接近尾聲，中高端機(jī)型后蓋材質(zhì)變成了玻璃、陶瓷，對(duì)精密化部件的要求又給上游機(jī)床廠商的生產(chǎn)和服務(wù)提出更高要求。 這幾年，新能源汽車抓住風(fēng)口，也讓汽車零件數(shù)控 CNC 加工產(chǎn)業(yè)受益不淺。以新能源汽車為代表的車身結(jié)構(gòu)輕量化、高強(qiáng)度需求逐漸成為主流的同時(shí)，也倒逼機(jī)床走向智能化和高精度化。 事實(shí)上，沈陽(yáng)機(jī)床可以在過(guò)去十年間賣出近七十萬(wàn)臺(tái)機(jī)床，是因?yàn)槌缘搅酥袊?guó)迅速成長(zhǎng)為制造業(yè)大國(guó)的紅利。當(dāng)時(shí)，單靠國(guó)外高檔數(shù)控機(jī)床，根本滿足不了市場(chǎng)需求，國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力素質(zhì)也無(wú)法與之匹配。再加上勞動(dòng)力成本較低，國(guó)產(chǎn)機(jī)床可以通過(guò)價(jià)格和服務(wù)占領(lǐng)中低端市場(chǎng)。

 

但是，現(xiàn)在不行了。某中部城市一位機(jī)床制造從業(yè)者曾坦言，對(duì)于持續(xù)低迷的中國(guó)機(jī)床行業(yè)來(lái)說(shuō)，歷經(jīng)數(shù)控化的洗禮后，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引領(lǐng)機(jī)床行業(yè)再出發(fā)，已經(jīng)成為一個(gè)趨勢(shì)。 機(jī)床產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)空間已被大大壓縮，中國(guó)機(jī)床工具工業(yè)協(xié)會(huì)當(dāng)值理事長(zhǎng)龍興元曾對(duì)媒體表示，2017 年中國(guó)機(jī)床全行業(yè)虧損企業(yè)占比仍達(dá) 33.8%，「如果廠商想實(shí)現(xiàn)裝備制造業(yè)的價(jià)值鏈延伸，服務(wù)轉(zhuǎn)型、提供智能化解決方案幾乎是一個(gè)必然方向?！挂晃粯I(yè)內(nèi)人士告訴我們。

 

此前，機(jī)床廠商做的是一次性買賣，如今，在產(chǎn)品差異不是特別大的情況下，以機(jī)床為載體的增值服務(wù)開(kāi)始成為制勝關(guān)鍵。對(duì)于他們來(lái)說(shuō)，像晉文靜這樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家，就像是券商行業(yè)中金牌分析師一樣的人物。

 

范式轉(zhuǎn)換：從可見(jiàn)到不可見(jiàn)

 

從國(guó)外經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，近幾十年來(lái)，得益于硬件（各種傳感器、GPU 等）成本降低、無(wú)線連接、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷進(jìn)步，預(yù)測(cè)性維護(hù)已經(jīng)成為智能制造最為重要的落地應(yīng)用之一。 李杰從事智能制造和工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)學(xué)研工作已經(jīng)幾十年，不僅是該領(lǐng)域的權(quán)威，目前也是富士康工業(yè)人工智能總顧問(wèn)和天澤智云首席顧問(wèn)。對(duì)于預(yù)測(cè)性維護(hù)，他在《從大數(shù)據(jù)到智能制造》當(dāng)中進(jìn)一步解釋道，制造系統(tǒng)中的問(wèn)題也有「可見(jiàn)」和「不可見(jiàn)」之分，我們對(duì)待這些問(wèn)題的方式以前大多是在問(wèn)題發(fā)生后去解決，而未來(lái)能夠在問(wèn)題發(fā)生前去避免才是競(jìng)爭(zhēng)力的核心。 生產(chǎn)系統(tǒng)中存在的「不可見(jiàn)」問(wèn)題包括設(shè)備性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨損和資源的浪費(fèi)等，可見(jiàn)的問(wèn)題往往是這些不可見(jiàn)因素積累到一定程度所引起的，比如設(shè)備的衰退最終導(dǎo)致停機(jī)、精度的缺失最終導(dǎo)致質(zhì)量偏差等。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)「不可見(jiàn)」問(wèn)題獲得深刻的洞察，是實(shí)現(xiàn)無(wú)憂制造環(huán)境的基礎(chǔ)，也是智能制造的本質(zhì)。 事實(shí)上，機(jī)床制造廠商已經(jīng)在嘗試相關(guān)落地應(yīng)用。日本 MAZAK 公司的 Smooth Technology(流暢技術(shù)) 體現(xiàn)了智能機(jī)床的最新發(fā)展，可以通過(guò)開(kāi)放的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，借助智能手機(jī)、平板電腦等外部終端對(duì)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況進(jìn)行監(jiān)控。

 

FANUC 公司開(kāi)發(fā)了智能自適應(yīng)控制、智能負(fù)載表、智能主軸加減速、智能熱控制等智能機(jī)床控制技術(shù)。Heidenhain 公司的 TNC640 數(shù)控系統(tǒng)具有高速輪廓銑削、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)高精等智能化功能。

 

李杰（Jay Lee）,2016，《從大數(shù)據(jù)到智能制造》。

 

在晉文靜看來(lái)，中國(guó)制造業(yè)有著最全場(chǎng)景，大量的機(jī)床產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，把握住了這些數(shù)據(jù)，就等于握住解決問(wèn)題的源頭。新技術(shù)可以幫助擁有大量機(jī)床的中國(guó)制造企業(yè)預(yù)知設(shè)備加工狀態(tài)，從而減少意外宕機(jī)、提高產(chǎn)品良率、降低刀具成本。但問(wèn)題在于，中國(guó)機(jī)床行業(yè)單靠自身力量實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，極為乏力，這也是在為曾經(jīng)的歷史支付代價(jià)。

 

早期的機(jī)床行業(yè)基于專業(yè)分工思路，誕生了當(dāng)時(shí)的「十八羅漢」（十八家機(jī)床廠），一家只能做一種機(jī)床。當(dāng)時(shí)，全行業(yè)有八綜合性研究院所，形成「七所一院」的綜合性專業(yè)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)，也是解決機(jī)床廠共性技術(shù)問(wèn)題重要支撐。另外，還有三十七個(gè)專業(yè)研究所與企業(yè)設(shè)計(jì)部門(mén)，形成機(jī)床工具行業(yè)的科研開(kāi)發(fā)體系的第二道護(hù)城墻。

 

然而，1999 年一刀切的院所轉(zhuǎn)制，國(guó)家計(jì)委二百多個(gè)院所隨之下放，最后導(dǎo)致機(jī)床企業(yè)一旦遇到工藝問(wèn)題，無(wú)處可去。當(dāng)這些企業(yè)銷售額不漲、利潤(rùn)不漲，想辦法創(chuàng)新降本增效時(shí)，卻變得失措無(wú)依。

 

這也是為什么目前從供給側(cè)來(lái)看，機(jī)床工具行業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品市場(chǎng)一直保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的原因。除了技術(shù)交流和新產(chǎn)品推廣，市場(chǎng)第三方供應(yīng)商也非常愿意將先進(jìn)的數(shù)字化解決方案導(dǎo)入到機(jī)床工具企業(yè)，幫助他們進(jìn)行智能化升級(jí)改造。除了上游機(jī)床廠商，這些市場(chǎng)第三方服務(wù)對(duì)象也包括下游的加工制造企業(yè)。

 

2018 年底，富士康基于無(wú)憂機(jī)床系統(tǒng)搭建的精密工具智能制造工廠成功入選全球「燈塔工廠」，成為代表新一輪工業(yè)革命轉(zhuǎn)折點(diǎn)的工廠之一。

 

三十五歲肖敏（化名）正是該制造商某模具車間課長(zhǎng)。十八歲那年，他進(jìn)入這家位于深圳的大型制造商，成為一名模具廠工人。

 

肖敏有些驕傲地告訴我，如今，他們已經(jīng)將模具加工的幾個(gè)基本工序流程打通，其所在車間基本實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)化。物流、上下料實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化后，他們卻發(fā)現(xiàn)，最為擔(dān)憂的是機(jī)加工中那些看不見(jiàn)的東西。比如，刀具和軸承的失效。

 

在銑削加工過(guò)程中，刀具磨耗程度是影響模具成品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，由于刀具失效引起數(shù)控機(jī)床停機(jī)的時(shí)間總數(shù)占故障停機(jī)時(shí)間的 20%-30%。

 

然而十幾年來(lái)，這些老師傅們并沒(méi)有一套行之有效的辦法，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)刀具和軸主軸狀態(tài)。

 

我們主要是靠聽(tīng)來(lái)判斷刀具狀態(tài)，肖敏舉例說(shuō)，加工中機(jī)床振動(dòng)很大，發(fā)出「嗡嗡」的聲音時(shí)，可以確定刀具達(dá)到了急劇磨損狀態(tài)，需要更換刀具。也有類似冒無(wú)規(guī)則火星這樣肉眼可見(jiàn)的異常。有時(shí)，他們甚至?xí)檬钟|摸機(jī)器，通過(guò)溫度感受異常。

 

但是，經(jīng)驗(yàn)再豐富也對(duì)付不了層出不窮的各種加工狀態(tài)?！覆煌庸ひ?，切削遇到拐角、位置不一樣，力也不一樣，對(duì)刀的磨損也不一樣，僅憑經(jīng)驗(yàn)和人為判斷，很難抓到每一把刀的真實(shí)狀態(tài)。」肖敏說(shuō)。

 

「有時(shí)斷刀了，機(jī)器會(huì)繼續(xù)跑，你都不知道。」

 

為了盡可能避免這些情況發(fā)生，這些對(duì)加工精度要求很高的工廠大都采取更為保守的措施。比如，在刀具運(yùn)行到預(yù)先設(shè)定好的時(shí)間或距離后，立刻更換，往往這些刀具壽命僅用到 80% 甚至更少。這又會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)成本的升高。

 

這就是我們這個(gè)行業(yè)的痛點(diǎn)，一家東莞 3C 制造商坦言，且不說(shuō)再豐富的經(jīng)驗(yàn)積累也趕不上機(jī)器更新?lián)Q代的速度，再則，現(xiàn)在的年輕人都不愿進(jìn)到制造行業(yè)，老師傅們也有退休的那一天，將來(lái)制造產(chǎn)線的從業(yè)者越來(lái)越少，有經(jīng)驗(yàn)的老師傅就更少。

 

無(wú)憂機(jī)床的落地

 

既然通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)，能使原本不可見(jiàn)的設(shè)備衰退、質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、資源浪費(fèi)等問(wèn)題變得可見(jiàn)，并加以避免，天澤智云決定選擇這樣一個(gè)項(xiàng)目作為工業(yè)智能在制造和機(jī)床行業(yè)的突破點(diǎn)，帶出一套可快速?gòu)?fù)制化的產(chǎn)品，幫助行業(yè)實(shí)現(xiàn)無(wú)憂生產(chǎn)環(huán)境。 晉文靜當(dāng)年求學(xué)的美國(guó)智能維護(hù)系統(tǒng)中心（IMS）正處在智能制造最前沿。19 年間，中心與全球 100 多個(gè)企業(yè)合作工業(yè)智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)研發(fā)與應(yīng)用，大量的一線工業(yè)項(xiàng)目實(shí)踐機(jī)會(huì)，也讓她積累甚豐，特別是機(jī)加工。

 

「我從讀博就一直專注在機(jī)床和刀具，要找一個(gè)切點(diǎn)深耕下去，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域?qū)嵲谑翘盍?。」晉文靜說(shuō)。

 

無(wú)憂機(jī)床的模型建構(gòu)從源頭開(kāi)始。天澤智云定義的「源頭」是業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，而非數(shù)據(jù)。工業(yè)智能落地，不界定清楚具體問(wèn)題，數(shù)據(jù)無(wú)從搜集。

 

「設(shè)備故障診斷與壽命預(yù)測(cè)的難點(diǎn)不在于選什么樣的模型」晉文靜強(qiáng)調(diào)道，「而在于場(chǎng)景化分析，對(duì)工業(yè)場(chǎng)景的理解，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，找到最恰當(dāng)?shù)奶卣鳎軌蛘_反應(yīng)機(jī)理性能的特征，才是關(guān)鍵?！篂榇?，天澤智云還自行研發(fā) GenProTM 建模平臺(tái)，用于規(guī)范數(shù)據(jù)和建模流程，并提供行業(yè)模板來(lái)提升數(shù)據(jù)分析和建模的效率。

 

GenProTM 建模平臺(tái)。

 

先決定采集哪些數(shù)據(jù)。答案往往不是顯而易見(jiàn)，需要比較深的行業(yè) know-how。

 

構(gòu)建一個(gè)刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型，除了振動(dòng)數(shù)據(jù)還要采集機(jī)床產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如主軸負(fù)載、伺服電機(jī)電流、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給率等。因?yàn)?，振?dòng)傳感器所采集到的振動(dòng)并非僅僅來(lái)源于刀具磨損，加工狀態(tài)（或者叫「工況」）的變化也會(huì)干擾采集到的振幅，所以，預(yù)測(cè)模型還需要其他數(shù)據(jù)來(lái)更精準(zhǔn)地辨別磨損狀態(tài)、預(yù)測(cè)刀具的剩余使用壽命。

 

缺失或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)可能會(huì)扭曲結(jié)果，掩蓋故障。

 

布置傳感器的最佳數(shù)量和位置也必須決定好。放得太少，預(yù)測(cè)就會(huì)不夠準(zhǔn)確；太多又是冗余。

 

數(shù)據(jù)的采集頻率也很關(guān)鍵。如果頻率太低，會(huì)漏掉在高頻振動(dòng)范圍的故障信息；頻率過(guò)高，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，使得工廠網(wǎng)絡(luò)不堪重負(fù)。

 

邊緣計(jì)算的性能要求更高。機(jī)器需要具有脊椎反射式的能力，就像人類面臨某種異?；蛭ｋU(xiǎn)，身體做出條件反射一樣。

 

EdgeProTM，一款支持快速實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)采集和邊緣計(jì)算的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與邊緣智能系統(tǒng)。

 

比如，采集到的振動(dòng)信號(hào)，有些需要就地取用，以便實(shí)時(shí)識(shí)別工況。在發(fā)生撞擊事故、斷刀等突發(fā)性重大故障時(shí)，以 ms 級(jí)反向反饋給機(jī)床及控制。通常，這個(gè)反應(yīng)速度相當(dāng)于云上進(jìn)行同等監(jiān)控反饋的百倍至千倍以上。

 

數(shù)據(jù)安全需要得到保障。將涉及到生產(chǎn)工藝、訂單信息、設(shè)備運(yùn)行等數(shù)據(jù)，在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，生成降維后的、加密的特征信息，再輸入到云端支撐應(yīng)用運(yùn)算，從機(jī)端直接杜絕敏感數(shù)據(jù)的泄露。

 

建模要求跨學(xué)科知識(shí)和技術(shù)融合。晉文靜特別強(qiáng)調(diào)了這一過(guò)程中，機(jī)理（先驗(yàn)領(lǐng)域知識(shí)）和數(shù)據(jù)的深度融合，這也是目前工業(yè)中最常用的方法。

 

比如，機(jī)床的主軸軸承監(jiān)測(cè)。軸承的振動(dòng)分析已經(jīng)被學(xué)者研究得非常透徹，給定軸承的物理參數(shù)，有明確的理論指出，不同的失效階段在哪些頻段上會(huì)出現(xiàn)什么樣的響應(yīng)。

 

建模的時(shí)候，可以直接內(nèi)嵌這個(gè)機(jī)理模型，輔助特征選擇和健康狀態(tài)的判斷。較之泛泛地去做特征提取選擇建模，這種做法可以獲得更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。 最終，團(tuán)隊(duì)不僅收獲了一連串讓客戶滿意的 R