可攜式電子產(chǎn)品智能制造 ——七化融合，實(shí)現(xiàn)關(guān)燈智能生產(chǎn)
鴻富錦精密電子（成都）有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“鴻富錦（成都）”）成立于2010年7月，注冊(cè)資金9.5億美元，是一家專(zhuān)業(yè)從事時(shí)尚平板電腦、臺(tái)式電腦、一體機(jī)、筆記本電腦及服務(wù)器等多類(lèi)電子產(chǎn)品研發(fā)與制造的公司。憑借強(qiáng)大的核心競(jìng)爭(zhēng)力服務(wù)全球一流客戶，近兩年榮獲戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)五十佳企業(yè)和成都制造業(yè)百?gòu)?qiáng)企業(yè)第二名等獎(jiǎng)項(xiàng)。堅(jiān)持科技創(chuàng)新，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)引入到高科技產(chǎn)品制造中，結(jié)合在3C高端產(chǎn)品上的制造經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，致力成為創(chuàng)新數(shù)字系統(tǒng)可攜式電子產(chǎn)品制造的智能工廠典范，助力《中國(guó)制造2025》。
一、項(xiàng)目概況
鴻富錦（成都）引進(jìn)專(zhuān)業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才與技術(shù)，結(jié)合多年可攜式電子產(chǎn)品制造經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)，進(jìn)行生產(chǎn)模式創(chuàng)新、工業(yè)變革升級(jí)。打造了硬件集群化、流程自動(dòng)化、設(shè)備智能化、信息網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)模型化、模型業(yè)務(wù)化以及軟件服務(wù)化的（“七化”）智能制造基地。
1. 項(xiàng)目背景
自工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出以來(lái)，全球產(chǎn)業(yè)界積極開(kāi)展應(yīng)用實(shí)踐和探索，新一輪科技變革和業(yè)務(wù)創(chuàng)新應(yīng)運(yùn)而生，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)逐漸發(fā)展為重要的智能基礎(chǔ)設(shè)施、先進(jìn)的生產(chǎn)力和新型的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的時(shí)代趨勢(shì)下，鴻富錦（成都）把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化帶來(lái)的歷史性機(jī)遇，加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高供給對(duì)需求的適應(yīng)性和靈活性，形成新的增長(zhǎng)動(dòng)力，并應(yīng)用到可攜式電子產(chǎn)品的智能制造中。
2. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介
本項(xiàng)目推陳出新，打造Inline生產(chǎn)模式，集成所有硬件，并研發(fā)應(yīng)用六軸機(jī)器人、載具回流、智能料車(chē)等自動(dòng)裝置，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品不落地生產(chǎn)。
通過(guò)加裝CCD、溫度等傳感器，智能化原有短板設(shè)備，引進(jìn)高端鐳射機(jī)，搭建工業(yè)無(wú)線網(wǎng)，運(yùn)用PLC、SCADA等，實(shí)現(xiàn)全線設(shè)備互聯(lián)互通（IoT）。
結(jié)合IoT（含工業(yè)無(wú)線網(wǎng)）、SFC（Shop Flow Control）、PDCA（Production Data Collection & Analysis）、Office（辦公網(wǎng)）、Internet、私有云與Fii公有云，將WMS、MES、MQM、Tiptop、EISP等工、生、品、經(jīng)系統(tǒng)集成，連接供應(yīng)商、生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)與客戶，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互應(yīng)用，并確保一致性與高效性。三層交換機(jī)、防火墻等軟硬結(jié)合、防管兼施，確保網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)安全。
最后，通過(guò)算法將制造過(guò)程4M1E多維數(shù)據(jù)模型化、工業(yè)機(jī)理業(yè)務(wù)化，定制出反向式設(shè)計(jì)、客制化生產(chǎn)、智能分析與決策等APP，可復(fù)制應(yīng)用到電子產(chǎn)品制造行業(yè)。
3. 項(xiàng)目目標(biāo)
建立“軟硬整合、虛實(shí)結(jié)合，萬(wàn)物互聯(lián)”的智能工廠，致力于高精密堆疊的時(shí)尚平板、筆記本等可攜式電子產(chǎn)品的智能制造。基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)天行者平臺(tái)，將智能生產(chǎn)管理、智能分析決策等十二大智能系統(tǒng)進(jìn)行集成，以自動(dòng)化設(shè)備為基礎(chǔ)，以智能生產(chǎn)系統(tǒng)為導(dǎo)向，最終實(shí)現(xiàn)增質(zhì)高效的無(wú)人化關(guān)燈智能生產(chǎn)。同時(shí)，深化平臺(tái)安全防護(hù)，與客戶攜手，永續(xù)經(jīng)營(yíng)。
二、項(xiàng)目實(shí)施概況
本項(xiàng)目從邊緣層、IaaS層、PaaS層、SaaS層，層層遞進(jìn)，全面革新。IoT聯(lián)通現(xiàn)場(chǎng)移動(dòng)終端、傳感器、機(jī)器人與工業(yè)電腦，采集關(guān)鍵有效數(shù)據(jù)，并通過(guò)統(tǒng)一協(xié)議平臺(tái)提供開(kāi)放的業(yè)務(wù)接口，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算，最終為SaaS應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供各種易用高效的微服務(wù)功能模塊，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程靈活控制、生產(chǎn)決策智能制定，解決了人工作業(yè)失誤多、應(yīng)急處理難度大等問(wèn)題。
1. 項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
首先對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行物理信息系統(tǒng)的整體規(guī)劃，勾勒出智能制造藍(lán)圖，進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)過(guò)程實(shí)現(xiàn)“七化”智能改造：在邊緣層引入工業(yè)機(jī)器人、應(yīng)用SMT高端智能化設(shè)備，并大量部署智能傳感器，提高原有短板設(shè)備的智能化程度；在IaaS層完善物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，聯(lián)通PDCA、SFC、Office、Internet，并利用科學(xué)合理的軟硬件手段，保證網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全；在PaaS層搭建云平臺(tái)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析計(jì)算，向外提供多類(lèi)服務(wù)；在SaaS層利用PaaS層提供的服務(wù)，集成開(kāi)發(fā)各種分析和管理類(lèi)的智能應(yīng)用程序。項(xiàng)目總體架構(gòu)如圖1所示：
圖1 項(xiàng)目總體架構(gòu)
下面將從硬件集群化、流程自動(dòng)化、設(shè)備智能化、信息網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)模型化、模型業(yè)務(wù)化以及軟件服務(wù)化七個(gè)方面介紹項(xiàng)目的實(shí)施情況。
2. 硬件集群化與流程自動(dòng)化
SMT Inline聯(lián)機(jī)集群化與自動(dòng)化拉動(dòng)式生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)“Continuous flow process”，產(chǎn)品流不間斷、不落地，產(chǎn)品信息流、過(guò)程流智能追溯，生產(chǎn)全制程自動(dòng)化。 結(jié)合PLC，傳感器，F(xiàn)ox Robot等硬件設(shè)施與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集，最終邁向無(wú)人化關(guān)燈智能工廠。要點(diǎn)如下：
（1）人機(jī)協(xié)作，全制程自動(dòng)化
（2）全域智能物流，AGV智能調(diào)度無(wú)人化
（3）高精度操作可視化
3. 設(shè)備智能化
設(shè)備智能化途徑主要為原有短板設(shè)備升級(jí)改造及新型智能化設(shè)備引進(jìn)，其目的是實(shí)現(xiàn)設(shè)備的泛在連接，互聯(lián)互通，構(gòu)建一個(gè)精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知、動(dòng)態(tài)傳輸、實(shí)時(shí)分析，奠定科學(xué)決策與智能控制的基礎(chǔ)，提高制造資源配置效率。基于此理念，本項(xiàng)目重點(diǎn)打造了6大設(shè)備智能功能：
（1）自動(dòng)PCB激光打標(biāo)
（2）自反饋調(diào)節(jié)智能印刷
（3）貼片機(jī)Pick&Place Insight
（4）工作頭與Feeder智能保養(yǎng)
（5）工藝曲線Reflow管理
（6）聯(lián)合構(gòu)建邊緣計(jì)算系統(tǒng)與霧計(jì)算系統(tǒng)
4. 信息網(wǎng)絡(luò)化
（1）IoT、PDCA、SFC、Office、Internet五網(wǎng)整合
通過(guò)嵌入式系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集卡和智能網(wǎng)關(guān)的使用，利用協(xié)議解析和協(xié)議轉(zhuǎn)換，將各種傳感器和設(shè)備信息連入IoT。再讓IoT、PDCA、SFC、Office與Internet互聯(lián)互通，達(dá)成數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)化。
（2）安全防御體系
在IoT與各網(wǎng)段之間部署硬件防火墻，同時(shí)配置系列的IDS(入侵檢測(cè))、預(yù)警系統(tǒng)、漏洞偵測(cè)、補(bǔ)丁修補(bǔ)等，形成健全網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)防護(hù)體系。
5. 數(shù)據(jù)模型化與模型業(yè)務(wù)化
利用IoT網(wǎng)絡(luò)，打通數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)時(shí)獲取全域數(shù)據(jù)，依托分布式存儲(chǔ)與分布式運(yùn)算的數(shù)據(jù)平臺(tái)，構(gòu)建智能派工、Smart Debug、良率預(yù)測(cè)的智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)員工數(shù)字化描述（包括個(gè)人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站良率以及工作績(jī)效等信息）與自動(dòng)崗位派遣；結(jié)合維修大數(shù)據(jù)和分析工程師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行建模運(yùn)算，來(lái)快速診斷不良品；并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品各制程段良率預(yù)測(cè)與不良預(yù)防。
圖6 數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)
（1）智能派工
a. 員工畫(huà)像的建立：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建員工畫(huà)像，進(jìn)行數(shù)字化描述，包括個(gè)人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站的良率以及工作績(jī)效等信息。
b. 崗位建模：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)崗位模型，進(jìn)行數(shù)字化精準(zhǔn)分析，包括技能等級(jí)、勞動(dòng)強(qiáng)度、性格特質(zhì)、身體特點(diǎn)、穩(wěn)定性等崗位需求模型。
c. 智能派工：用大數(shù)據(jù)配對(duì)算法，按照每日出勤狀況自動(dòng)匹配員工畫(huà)像模型與崗位需求模型的擬合程度，智能派遣最適合該崗位的員工上崗作業(yè)。
圖7 智能派工模型
（2）Smart Debug
a. 運(yùn)用K均值算法進(jìn)行電子產(chǎn)品的測(cè)試、測(cè)量數(shù)據(jù)智能分析，自動(dòng)收斂出每個(gè)量測(cè)線路的規(guī)格及對(duì)應(yīng)的元器件。
b. 再依據(jù)歷史維修數(shù)據(jù)與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，建立決策樹(shù)自主判定出不良品的最優(yōu)診斷線路及順序。讓不懂電路知識(shí)的作業(yè)員都可輕松診斷不良品，顛覆了傳統(tǒng)的維修模式。
c. 運(yùn)用編輯距離算法，比對(duì)歷史產(chǎn)品與新產(chǎn)品的不良項(xiàng)目相似度，將可用數(shù)據(jù)快速遷移到新產(chǎn)品中，大大減少了新產(chǎn)品的模型訓(xùn)練成本。
圖8 Smart Debug模型
（3）良率預(yù)測(cè)
a. 運(yùn)用逐步回歸模型，對(duì)SMT段影響良率的生產(chǎn)參數(shù)建立回歸方程式，根據(jù)模型所得出的T檢驗(yàn)和P檢驗(yàn)值，提取出對(duì)FATP（Final Assembly and Testing Process）顯著性影響變量;
b. 利用所得變量建立線性回歸關(guān)系，生產(chǎn)時(shí)利用及時(shí)采集的生產(chǎn)參數(shù)進(jìn)行FATP良率預(yù)測(cè)，防止不良流出，將不良截?cái)嘀罶MT段。
（4）設(shè)備智能化
1. 對(duì)設(shè)備的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。
a.運(yùn)用隨機(jī)森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)SPI和AOI的文本及圖片結(jié)果進(jìn)行綜合分析，區(qū)分真實(shí)不良與設(shè)備誤報(bào)，并建立后制程數(shù)據(jù)反饋，修正錯(cuò)誤標(biāo)簽。
b.為滿足模型的數(shù)據(jù)需求，同時(shí)降低標(biāo)簽的人工標(biāo)注需求，使用半監(jiān)督算法（mean teacher + residual networks）進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注。
圖11 半監(jiān)督算法
2. 利用LSTM算法，根據(jù)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障發(fā)生時(shí)間和現(xiàn)象，為工程師進(jìn)行預(yù)測(cè)性保養(yǎng)提供指導(dǎo)和依據(jù)，減少因突發(fā)故障帶來(lái)的產(chǎn)量損失，提升生產(chǎn)效率。
6. 軟件服務(wù)化
基于天行者工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和Fii Cloud，結(jié)合邊緣層，IaaS層與PaaS層，實(shí)現(xiàn)SaaS層軟件服務(wù)化特性。其核心框架包括生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)級(jí)，生產(chǎn)智能管理中心和營(yíng)運(yùn)決策中心。
服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)在人、機(jī)、料、法方面主要服務(wù)要點(diǎn)是：
人員部分，開(kāi)發(fā)智能人員管理APP，利用PaaS層提供的人崗匹配模型，實(shí)現(xiàn)智能派工，精確管理，KPI信息實(shí)時(shí)收集，包工每日結(jié)報(bào)，新進(jìn)員工崗位適用性評(píng)估等。
機(jī)器部分，開(kāi)發(fā)設(shè)備即時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，基于生產(chǎn)設(shè)備M2M，打造流水線運(yùn)行數(shù)字化管理和智能化預(yù)測(cè)性運(yùn)維系統(tǒng)。
物料部分，開(kāi)發(fā)智能供料系統(tǒng)，打造全過(guò)程自動(dòng)備料、自動(dòng)叫料和智能物流運(yùn)輸，并完善物料全生命周期追溯。
方法部分，開(kāi)發(fā)智能品管系統(tǒng)、Smart Debug、智能不良品檢測(cè)和生產(chǎn)管理戰(zhàn)情中心，調(diào)用PaaS層微服務(wù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字化管理。
圖13 軟件服務(wù)化系統(tǒng)框架
三、下一步實(shí)施計(jì)劃
1. 定制化彈性生產(chǎn)
建設(shè)包括全域智能物流、智能機(jī)器人、大數(shù)據(jù)應(yīng)用決策、柔性控制系統(tǒng)等在內(nèi)的柔性生產(chǎn)線，從大規(guī)模制造轉(zhuǎn)向大規(guī)模客制化生產(chǎn)。
2. 工業(yè)機(jī)理模型化及平臺(tái)業(yè)務(wù)化
深度挖掘大數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能工廠全域工業(yè)機(jī)理模型化，并通過(guò)平臺(tái)業(yè)務(wù)化，助推制造業(yè)邁進(jìn)智能制造。
四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
本項(xiàng)目涵蓋眾多先進(jìn)技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，不僅利用諸多現(xiàn)有大數(shù)據(jù)模型，還優(yōu)化自創(chuàng)設(shè)計(jì)反饋、智能派工及Smart Debug等模型，智能化水平處于國(guó)內(nèi)外制造業(yè)先進(jìn)行列。尤其是本項(xiàng)目中的Smart Debug，尚未有其它公司具備相似技術(shù)。除此之外，還有以下先進(jìn)性：
（1）設(shè)備智能化
收集數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。對(duì)于傳感器、小型儀器和原有短板設(shè)備，利用自主開(kāi)發(fā)的嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集卡和智能網(wǎng)關(guān)獲取數(shù)據(jù)；對(duì)于高新設(shè)備，則結(jié)合設(shè)備廠商提供的資料，開(kāi)發(fā)中間件，實(shí)現(xiàn)與設(shè)備各模塊的數(shù)據(jù)交互。
（2）數(shù)據(jù)管理與資源調(diào)度：
為了滿足海量數(shù)據(jù)存取與計(jì)算，搭建穩(wěn)定高效的私有云平臺(tái)。
（3）大數(shù)據(jù)和AI的應(yīng)用：
從4M1E分析數(shù)據(jù)，建立業(yè)務(wù)模型，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘不可見(jiàn)問(wèn)題，并藉此開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)及AI系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來(lái)，助力關(guān)燈生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)。
圖17 大數(shù)據(jù)運(yùn)用
（4）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目落地八步心法
在如此眾多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目落地的過(guò)程中，總結(jié)成功方法，并將其歸納為八個(gè)步驟，稱(chēng)之為八步心法，以供參考。
圖18 八步心法
2. 實(shí)施效果
本項(xiàng)目是一次大規(guī)模的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐，為鴻富錦（成都）可攜式產(chǎn)品的生產(chǎn)帶來(lái)了發(fā)展新機(jī)遇，項(xiàng)目試驗(yàn)線的人均產(chǎn)出提升了300%，產(chǎn)品良率也提高了1.3%。同時(shí)也積累了大量的數(shù)據(jù)與算法。龐大的數(shù)據(jù)量、算法庫(kù)與制造業(yè)務(wù)的有機(jī)結(jié)合，為實(shí)現(xiàn)無(wú)憂的生產(chǎn)管理提供了基礎(chǔ)，也為同行企業(yè)提供了效仿與發(fā)展參考。
聲明
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