德國(guó)技術(shù)官如何看待工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)?

時(shí)間:2017-07-19

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):1993年,克林貝格收購(gòu)?qiáng)W利康(OerlikonGeartecAG);1997年,成功攻克螺旋傘齒輪干式切削技術(shù);2008年,投入運(yùn)營(yíng)全球最先進(jìn)的大型錐齒輪生產(chǎn)設(shè)備;2012年,收購(gòu)霍夫勒(H?flerMaschinenbauGmbH)的核心業(yè)務(wù)。

克林貝格集團(tuán)(KlingelnbergGroup)的歷史可以追溯到1863年,現(xiàn)在已傳承到家族第七代。1993年,克林貝格收購(gòu)?qiáng)W利康(OerlikonGeartecAG);1997年,成功攻克螺旋傘齒輪干式切削技術(shù);2008年,投入運(yùn)營(yíng)全球最先進(jìn)的大型錐齒輪生產(chǎn)設(shè)備;2012年,收購(gòu)霍夫勒(H?flerMaschinenbauGmbH)的核心業(yè)務(wù)。

如今,克林貝格已成為全球領(lǐng)先的錐齒輪、圓柱齒輪、齒輪測(cè)量、定制化高精度齒輪零部件的研發(fā)和制造公司。克林貝格的領(lǐng)先地位來(lái)源于精益求精的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,絕對(duì)的可靠性和嚴(yán)格的交貨期。

HartmuthMüller博士自1990年以來(lái)就在技術(shù)創(chuàng)新部門工作,現(xiàn)為這家德國(guó)隱形冠軍的首席技術(shù)官。

ConnectedIndustry:

Müller博士,工業(yè)4.0被視為是當(dāng)前國(guó)際工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)最大的技術(shù)趨勢(shì),然而各行各業(yè)對(duì)這個(gè)理念都各有高見。那么您覺得這當(dāng)中,工業(yè)4.0的共同點(diǎn)是什么呢?

HartmuthMüller:

我們集團(tuán)認(rèn)為工業(yè)4.0是一種必然的趨勢(shì),整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域都聚焦于此,但是針對(duì)不同行業(yè)他們都帶有千差萬(wàn)別的理解。因此描述這一趨勢(shì)的關(guān)鍵詞也都不盡相同。對(duì)于我們來(lái)說(shuō),工業(yè)4.0的核心思想是賽博物理系統(tǒng)(CPS)。

ConnectedIndustry:

您認(rèn)為,“工業(yè)4.0”這一概念真的貼切嗎?真的是未來(lái)的一種趨勢(shì)嗎?

HartmuthMüller:

工業(yè)4.0被公認(rèn)為第四次工業(yè)革命。目前我看到的僅僅是一些革新性的東西,這種革新利用一些技術(shù)手段逐漸地把數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界想融合。

ConnectedIndustry:

我們?cè)僬務(wù)勝惒┪锢硐到y(tǒng),KLINGELNBERG基于該系統(tǒng)的首要任務(wù)是什么?

HartmuthMüller:

我們是一家專門從事機(jī)床生產(chǎn)與精密測(cè)量技術(shù)的公司,這其中齒輪承載著最重要的機(jī)械性能。通過(guò)我們的設(shè)備,客戶可以制造車輛與工業(yè)用途的齒輪。這些齒輪可以是正齒輪或錐齒輪。它對(duì)質(zhì)量要求非常高,從設(shè)計(jì)過(guò)程到齒輪成品,成本很高。

通過(guò)我們的方法,用戶可以得到所要生產(chǎn)零部件的數(shù)字雙胞胎,其中包括了幾何形狀的數(shù)字圖像。在此基礎(chǔ)上,我們可以調(diào)整產(chǎn)品數(shù)字化模型與實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程,從而建立起工序質(zhì)量控制環(huán)。而它所基于的概念就是賽博物理生產(chǎn)系統(tǒng)(CPPS)。

ConnectedIndustry:

那么CPPS是如何改變客戶的整個(gè)過(guò)程呢?

HartmuthMüller:我們所屬的領(lǐng)域是零部件的切削加工。傳統(tǒng)的流程始于基于CAD數(shù)字建模的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。生產(chǎn)中CAD模型僅用于生成指定工具下的機(jī)械運(yùn)動(dòng)模型,這會(huì)執(zhí)行于準(zhǔn)備工作中的CAM過(guò)程與NC編程。生產(chǎn)基礎(chǔ)則是用于加工機(jī)器的NC數(shù)據(jù)、給定的公差以及CAD模型所生成的圖紙。至于生產(chǎn)過(guò)程中不斷出現(xiàn)的誤差的校正,校正方面,需要由專業(yè)的NC編程員或者新的NC數(shù)據(jù)來(lái)解決,以彌補(bǔ)產(chǎn)生的誤差。

對(duì)于齒輪,我們與客戶的理解有所不同:我們將設(shè)計(jì)過(guò)程與持續(xù)的生產(chǎn)模擬相結(jié)合。因此我們不再僅僅聚焦于CAD模型,而是生產(chǎn)一個(gè)齒輪的整個(gè)工作細(xì)則上?;谖覀冮_發(fā)的CPPS,數(shù)字雙胞胎不僅包括了幾何圖像,還存在工具與組件之間的幾何形狀與運(yùn)動(dòng)描述的生產(chǎn)步驟,即所謂的運(yùn)動(dòng)學(xué)。所以CAD-CAM過(guò)程完全不需要了,因?yàn)镹C齒輪加工數(shù)據(jù)在生成過(guò)程中就已經(jīng)同時(shí)生成這個(gè)過(guò)程了。

ConnectedIndustry:

所以您認(rèn)為工業(yè)4.0可以更好的優(yōu)化流程。但是目前,也有一些技術(shù),可以更顛覆式地優(yōu)化過(guò)程,比如3D打印技術(shù),您怎么看待?

HartmuthMüller:

在CPP系統(tǒng)幾乎保存了許多所需的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在將來(lái)肯定是要用于進(jìn)程優(yōu)化的。

對(duì)于3D打印,在很多應(yīng)用場(chǎng)景中它確實(shí)非常的適用。尤其是在快速成型,或者是通過(guò)切削加工不可能實(shí)現(xiàn)的,具有復(fù)雜內(nèi)部結(jié)構(gòu)的系列產(chǎn)品生產(chǎn)。

但只要你能夠進(jìn)行切削加工的產(chǎn)品,并能數(shù)量達(dá)到一定的級(jí)別,3D打印就不再是一個(gè)好的選擇。規(guī)模經(jīng)濟(jì)不能用3D打印來(lái)實(shí)現(xiàn)。

ConnectedIndustry:

再回到CPPS,我們進(jìn)一步探討:您覺得物聯(lián)網(wǎng)扮演著怎樣的角色?

HartmuthMüller:

物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是指更高層次對(duì)象交互連接的網(wǎng)絡(luò),在流程上具有超越潛力。舉例來(lái)說(shuō),我們不僅可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器監(jiān)控,還能實(shí)時(shí)監(jiān)控與規(guī)劃所有其他資源。

在機(jī)床養(yǎng)護(hù)領(lǐng)域中,預(yù)防性維護(hù)是確切有效的方法。在這種情況下,基于統(tǒng)計(jì)信息,我們能夠檢測(cè)出各個(gè)部件的磨損情況。這樣一來(lái),我們就可以去更換磨損嚴(yán)重的組件,但是往往這樣的零部件還沒到使用壽命。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們可以從預(yù)防性維護(hù)向預(yù)測(cè)性維護(hù)邁出一大步。通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù),機(jī)床部件的磨損狀態(tài)會(huì)由傳感器檢測(cè)并記錄在數(shù)字系統(tǒng)中。既然現(xiàn)在已經(jīng)知道磨損狀態(tài),我們就能在部件真正快達(dá)到壽命時(shí)才及時(shí)更換。所以,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)人們可以更有效地使用資源,這樣一來(lái)也更具成本效益。

ConnectedIndustry:

您提到,在工業(yè)4.0中會(huì)生成很多數(shù)據(jù)。您如何看待大數(shù)據(jù)的發(fā)展?

HartmuthMüller:

是的,它產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),但是往往人們數(shù)據(jù)丟失速度也很快。因此,我是“小數(shù)據(jù)分析”的支持者,即支持相對(duì)可控的數(shù)據(jù)集處理。首先,大數(shù)據(jù)聽起來(lái)是很多數(shù)據(jù)的感覺,但僅憑數(shù)據(jù)斷言則是愚蠢的。它需要聰明的頭腦,將數(shù)據(jù)與已有知識(shí)相結(jié)合,并從中受益。

如今我們已經(jīng)在使用機(jī)器數(shù)據(jù),以確定異常情況的因果。關(guān)聯(lián)模式的查找有益于因果關(guān)系的確定,即經(jīng)營(yíng)者或環(huán)境因素導(dǎo)致了某些異常。

我們能完成數(shù)據(jù)分析,得益于人工智能,我們與人工智能相距甚遠(yuǎn)。學(xué)術(shù)環(huán)境當(dāng)然很重要,但對(duì)機(jī)床的現(xiàn)實(shí)理解仍然不夠成熟。

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