天泽智云携手富士康打造无忧刀具 助力第二届工业大数据创新竞赛圆满闭幕

2019-01-19  |  作者:天泽智云  |  来源:天泽智云  |  浏览:

天泽智云为第二届工业大数据创新竞赛提供技术、赛题设计、方案评审等支持。

1月13日,第二届“中国工业大数据创新竞赛”决赛答辩会议在中国信息通信研究院举行,本次会议由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟、华为、富士康、积微物联共同主办。天泽智云基于与富士康合作开展的“无忧刀具”项目,为比赛提供技术、赛题设计、方案评审等支持。
 
天泽智云,工业智能实践者

“无忧刀具”背景简介及概况

 
铣削加工过程中,刀具磨耗程度是影响模具成品质量的关键因素,据相关统计表明,由于刀具失效引起数控机床停机的时间总数占故障停机时间的20%-30%。[1-2]
 
以往,刀具的磨损、破损、断刀等问题是通过人为凭经验等传统方法对刀具寿命进行预测,在实际应用中存在两大痛点:
 
1、设备发生故障时间无法预测,尤其是主轴等核心部件。这些关键部件采购周期长(3个月~半年以上),成本高(主轴价格15~30万RMB),一旦发生故障停机时间长,造成极大损失。
 
2、生产加工过程刀具磨损状态不透明。刀具磨损是一个动态变化的过程,受刀具材料、切削参数及切削液等多种因素影响,很难通过产品质量检查来监测其磨损情况。[3]因此刀具在实际应用中,可能提前更换导致成本上升,或已经损坏却仍在使用,影响产品质量甚至严重时对加工设备造成损害。
 
为解决以上问题,富士康与携手天泽智云,打造“无忧刀具”项目,对多源数据进行融合同步,结合智能的分析算法进行特征提取,主轴健康预诊,刀具健康度评估、剩余寿命预测以及寿命终止警报,为CNC机床提供刀具寿命预测及主轴在线监测与预警系统。经评估,该系统可降低60%的意外停机,减少50%监控机台状态所需的劳动力,质量缺陷率从6‰降至3‰,节约16%的成本。
 
富士康基于该系统搭建的精密工具智能制造工厂,获得工信部“2018智能制造试点示范项目”,也于1月10日入选世界经济论坛未来制造灯塔工厂,成为代表新一轮工业革命转折点的16家工厂之一。
 
富士康(位于中国深圳的工厂):又被称为“关灯工厂”,这家专门生产智能手机等电气设备组件的工厂采用全自动化制造流程,配备机器学习和人工智能型设备自动优化系统、智能自我维护系统和智能生产实时状态监控系统。 富士康注重优先引入第四次工业革命技术,令生产效率提高30%,库存周期降低15%。——世界经济论坛
 

真实场景结合落地经验 天泽智云助力工业大数据人才培养

 
天泽智云 工业大数据创新竞赛
 
第二届工业大数据创新竞赛自2018年11月启动以来,吸引了来自海内外近3000名参赛选手,较去年增长近一倍。其中70%以上来自于高校学生,尤其是清华大学,华中科技大学,上海交大等,涉及计算机、自动化控制、机械工程、统计、动力工程等多个专业领域。
 
大赛共设立“刀具寿命预测”和“钢卷仓储吞吐量趋势预测”两道赛题,数据来源于真实的工业环境。其中,“刀具寿命预测”有700支队伍参赛,“钢卷仓储吞吐量趋势预测”有329支队伍参加。
 
天泽智云,工业智能实践者
答辩现场
 
业内人士指出,工业大数据创新竞赛是产学共同携手培养人才的典型代表,为该领域的相关研究人员和创业者们提供了一个成果转移转化的交流平台。相比首届竞赛,本届企业参赛选手比例下降,而高校等学术研究相对发展更为迅速,但工业大数据的快速发展需要依靠产业与学术界共同作用。因此,专家呼吁并鼓励更多的人才进入工业场景,为催化工业大数据应用生态的形成注入更多动力。
 
决赛当天,两个赛题专家组分别由美国智能维护系统(IMS)中心主任、富士康工业互联网副董事长李杰教授和清华大学软件学院院长王建民担任组长,听取了决赛队伍的方案介绍,并从赛题理解、算法选择、模型验证和方案创新性等方面对决赛队伍进行打分和点评,决出最终获奖名次,颁奖仪式将在2019年工业互联网峰会上进行。天泽智云首席数据科学家晋文静博士作为“刀具寿命预测”赛题组专家评审出席会议。
 
天泽智云,工业智能实践者
天泽智云首席数据科学家 晋文静博士(中)
 
“参赛选手答辩思路清晰,很多选手对工业背景做了详细的调研,将工业领域知识与算法相结合,展现了非常强的工业数据分析及场景化能力。”晋文静博士表示,“天泽智云一直致力于推动工业智能领域的产学结合,积极地与合作伙伴、高校、专家学者携手,共同构建工业大数据应用新生态,为中国工业的发展输送专业的技术人才。”
 
比赛过程中,参赛选手们引用了国内外非常多相关案例和方法论作为参考,比如其中一支进入决赛的团队就引用了晋文静博士发表的论文中的方法论作为指导。此次工业大数据竞赛为学术的前沿性探索与智能制造实践的结合提供了对接的平台,让人才看到了中国制造业蓬勃发展的动力,也为制造产业引入了更多的技术人才和智慧,为我国相关产业发展储备和积蓄力量。
 
Reference:
[1] Tlusty J.A Critical Review of sensors for Unmanned Machining. Annual of the CIRP. 1983, 32 
[2] Tonsboff H.K. Developments and Trends in Monitoring and Control of Machining Processes.Annual of the CIRP. 1988, 37(2)
[3] 张柏霖.高速切削技术与应用[M].北京:机械工业出版社,2001.7
 
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