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闯四关 迎接闪亮的工业APP

作者: 时间:2019-07-11 08:57

笔者从事一家工业互联网设备连接和APP企业的经营,但同时也有参与到一家实体服装制造企业的管理,身兼两职让我深深感到两个行业在理念上的巨大差异。作为生产企业,需要的是最简单时效的产品和解决方案;而工业互联网,则是拥抱全新的技术革命。如何同时让新的技术在企业快速落地,如何找到平衡点,一直是其中的难点。

笔者最近走访了德国、美国和日本的众多企业,经过中国企业的走访和公司客户的沟通,认为工业互联网实际是在新制造中产生的一种新的经济,而工业互联网平台是这个新经济的推动者。

一、 中国制造四大短板

工业互联网的技术结构分层里包含了设备、传感器、边缘计算、通讯、IAAS、 PAAS、SAAS等。

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图1:工业互联网的技术结构

纵观这些技术,可以从机械加工领域,看看中国的实际情况。

☆ 从数控机床和机器人看设备层

数控机床由机械、数控系统、传感器等部分构成。其中数控系统为控制机床运动的核心系统,发那科、西门子、三菱遥遥领先,在一些关键的生产工序上,国内厂商系统还是达不到相应的精度,所以在航天、航空、兵器、船舶、高铁、汽车、手机等工业领域核心环节仍然是大厂商的天下。知名厂商已经在品牌知名度、产品稳定性、售后服务体系等方面形成了深深的护城河。特别对一些关键技术环节来说,如电机反馈所使用的编码器、伺服驱动器的IGBT模块等领域一直未能突破。所以国内的很多数控系统厂商基本都是以突破数控系统算法为主,但是在伺服驱动器和电机控制领域还有很大的差距。甚至国内某知名数控系统厂商用日本三菱电机E系列数控系统产品贴牌销售,号称自主研发,每年骗取国家大额补贴,国之痛。

机器人几个关键组成为本体、控制系统和减速机等。其中谐波减速机国内虽然也有一些突破,但是从精度、寿命和稳定性来看,还有很大的差距。控制系统和数控系统也存在着同样问题,IGBT模块等核心部件没能实现突破。

从加工设备层看,中国没有优势。

☆ 传感器和边缘计算

这里举一个比较典型的例子:机器人视觉。日本两年一届的JIMTOF展览会在2018年的主题是“未来へつなぐ、技術の大樹”,意思是连接未来的大树,日本IOT产品化程度极高,产业链完备,从传感器、边缘计算、PASS平台到软件应用,已经在各个环节实现产品化,并且特别在传感器层拥有完善供应链。日本发那科推出了机器人AI智能分拣、电机减速过程AI智能震动抑制、车齿加工伺服学习,以及温度补偿AI控制。日本西铁城推出了零件加工过程AI学习,提高零件表面光洁度,以及刀具厂商推出刀具高速旋转过程视觉AI检测。目前可以看到,边缘计算和AI已经实现成熟应用。

当然在机器人视觉领域不得不提HALCON, HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境、医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。目前ABB机器人相关视觉产品底层基本都用了Halcon的算法。

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图2:德国MVtec公司开发的机器视觉领域




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