北京航天智造科技發(fā)展有限公司（以下簡(jiǎn)稱天智公司）隸屬于中國(guó)航天科工集團(tuán)公司，是一家以“互聯(lián)網(wǎng)+智能制造”為核心業(yè)務(wù)的專業(yè)化公司，是復(fù)雜產(chǎn)品智能制造技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和北京市復(fù)雜產(chǎn)品制造工程研究中心的組成單位。
佛山智能裝備技術(shù)研究院作為工業(yè)機(jī)器人智能服務(wù)系統(tǒng)合作單位，該研究院是由佛山市科技局主管的現(xiàn)代化科研機(jī)構(gòu)，與南海區(qū)政府共建，并聯(lián)合上市公司武漢華中數(shù)控股份有限公司共同管理。
一、 項(xiàng)目概況
1. 項(xiàng)目背景
廣東省佛山市成立“中國(guó)（廣東）機(jī)器人集成創(chuàng)新中心”，以中國(guó)工程院周濟(jì)院長(zhǎng)“一點(diǎn)一面一區(qū)一網(wǎng)一系”的理念為宗旨，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的跨界合作、開放創(chuàng)新和規(guī)模化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)智能裝備產(chǎn)業(yè)“云+端”的先進(jìn)模式，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+智能裝備產(chǎn)業(yè)的服務(wù)。通過大數(shù)據(jù)衍生服務(wù)等新業(yè)態(tài)、新模式的創(chuàng)新，培育制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)，加快推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
工業(yè)機(jī)器人智能服務(wù)系統(tǒng)以北京航天智造科技發(fā)展有限公司為建設(shè)單位，以佛山華數(shù)機(jī)器人有限公司為前期試點(diǎn)單位，通過設(shè)備數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)與分析，提升預(yù)防性診斷水平，建立維護(hù)保養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建工業(yè)機(jī)器人智能服務(wù)體系架構(gòu)。
2. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介
依托航天科工INDICS平臺(tái)，全面推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人行業(yè)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能化服務(wù)，將使用商產(chǎn)線+工業(yè)機(jī)器人技術(shù)+INDICS平臺(tái)智能服務(wù)結(jié)合，從機(jī)器人應(yīng)用產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)及應(yīng)用研究分析到基于INDICS平臺(tái)的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析處理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、多維分析、健康評(píng)估、故障預(yù)測(cè)和保障決策等多維度、分層次的智能化服務(wù)。
3. 項(xiàng)目目標(biāo)
根據(jù)“中國(guó)（廣東）機(jī)器人集成創(chuàng)新中心”“科技研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品生產(chǎn)、技術(shù)應(yīng)用、行業(yè)配套、企業(yè)加速”定位要求，構(gòu)建工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)應(yīng)用智能化系統(tǒng)，形成工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。通過一個(gè)平臺(tái)，一個(gè)系統(tǒng)，一組數(shù)據(jù)來(lái)服務(wù)三類用戶（制造商、使用商、集成服務(wù)商），創(chuàng)造價(jià)值新途徑和新渠道。
二、 項(xiàng)目實(shí)施概況
1. 實(shí)施目標(biāo)
l 設(shè)備管理及維護(hù)模式創(chuàng)新；
l 設(shè)備維修維護(hù)效率提升；
l 設(shè)備產(chǎn)線運(yùn)行穩(wěn)定，產(chǎn)品質(zhì)量有效保證；
l 設(shè)備維護(hù)及運(yùn)行成本降低；
l 企業(yè)產(chǎn)線、產(chǎn)能和設(shè)備運(yùn)行可測(cè)可控，提升企業(yè)效益。
2. 企業(yè)當(dāng)前存在問題
l 設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)；
l 設(shè)備狀態(tài)未知；
l 設(shè)備產(chǎn)品同質(zhì)化；
l 設(shè)備維修響應(yīng)慢；
l 設(shè)備運(yùn)維成本高；
l 設(shè)備有效利用率低；
l 設(shè)備損耗高。
3. 項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)價(jià)值
根據(jù)角色定位，具體應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在以下三方面：
機(jī)器人制造商
(1) 通過服務(wù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品增值
應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，自動(dòng)生成產(chǎn)品運(yùn)行與應(yīng)用狀態(tài)報(bào)告，并推送至用戶端，從而為用戶提供在線監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程服務(wù)、故障預(yù)測(cè)與診斷、健康狀態(tài)評(píng)價(jià)等增值服務(wù)。
(2) 實(shí)現(xiàn)機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化
通過對(duì)機(jī)器人運(yùn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及故障分析，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)及生產(chǎn)上對(duì)設(shè)備常見故障及問題進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化。
(3) 實(shí)現(xiàn)機(jī)器人設(shè)備的健康管理服務(wù)
基于工業(yè)機(jī)器人大數(shù)據(jù)和故障模型，預(yù)測(cè)機(jī)器人及產(chǎn)線運(yùn)轉(zhuǎn)故障，保證客戶產(chǎn)線的運(yùn)行穩(wěn)定，避免因關(guān)重件損壞造成設(shè)備計(jì)劃外停機(jī)。
機(jī)器人使用商
(1) 現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備管理
通過數(shù)據(jù)采集，監(jiān)測(cè)工廠/車間機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)時(shí)掌握設(shè)備開機(jī)率、運(yùn)行率、利用率、故障率以及OEE的統(tǒng)計(jì)信息，以便更加合理對(duì)機(jī)器人設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)配置，提高其利用率，從而提高產(chǎn)能和資產(chǎn)回報(bào)率。
(2) 使用商產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定
監(jiān)測(cè)機(jī)器人產(chǎn)線中影響使用商產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)，例如，重復(fù)定位精度、走線精度等；分析機(jī)器人運(yùn)行參數(shù)故障與使用商產(chǎn)品質(zhì)量之間的相關(guān)性，保證產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量的穩(wěn)定。
(3) 預(yù)測(cè)性維護(hù)
首先，采集設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)與健康數(shù)據(jù)比對(duì)分析；其次，對(duì)機(jī)器人故障研究建立相應(yīng)故障模型。通過以上兩種方式，預(yù)測(cè)機(jī)器人可能出現(xiàn)的故障，減少非計(jì)劃停機(jī)，提升設(shè)備的利用率，降低經(jīng)濟(jì)損失。
集成服務(wù)商
(1) 通過裝備應(yīng)用的大數(shù)據(jù)處理分析、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)可視化展示，研究工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用創(chuàng)新。
(2) 確立工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用需求，構(gòu)建新的機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景。
(3) 構(gòu)建機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)處理模型，提出行業(yè)大數(shù)據(jù)的解決方案，并進(jìn)行工程實(shí)施驗(yàn)證。
4. 項(xiàng)目總體方案
項(xiàng)目總體架構(gòu)
圖1 總體架構(gòu)
(1) 門戶層
通過統(tǒng)一認(rèn)證授權(quán)提供業(yè)務(wù)服務(wù)統(tǒng)一注冊(cè)、統(tǒng)一登錄入口。
(2) 應(yīng)用服務(wù)層
應(yīng)用服務(wù)層主要包括設(shè)備監(jiān)控與分析、設(shè)備資產(chǎn)管理、預(yù)測(cè)性維護(hù)、備品備件庫(kù)等功能，通過設(shè)備數(shù)據(jù)采集與建模，對(duì)設(shè)備的潛在故障提前預(yù)警，提升設(shè)備的整體效能。
(3) INDICS平臺(tái)服務(wù)層
該層主要為各業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建和運(yùn)行提供技術(shù)支撐，并為各應(yīng)用服務(wù)提供計(jì)算、數(shù)據(jù)等資源的調(diào)度、管理及監(jiān)控服務(wù)。
(4) 設(shè)備感知層
該層主要是現(xiàn)場(chǎng)的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)及相應(yīng)附加傳感器、智能網(wǎng)關(guān)等設(shè)備。
5. 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)架構(gòu)
圖2 網(wǎng)絡(luò)部署圖
工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)源主要有兩種：中控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集傳感器，兩種方式采集的數(shù)據(jù)通過工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議，完成底層數(shù)據(jù)向上層網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中的協(xié)議解析以及上層網(wǎng)絡(luò)向底層設(shè)備傳輸數(shù)據(jù)過程中的數(shù)據(jù)協(xié)議封裝。
SMART IOT 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)是一款連接航天云網(wǎng)INDICS平臺(tái)和工業(yè)設(shè)備的網(wǎng)關(guān),為工業(yè)設(shè)備連接及INDICS云平臺(tái)服務(wù)的使用提供行業(yè)定制配置。支持的現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議包括Modbus、Profinet、Ethernet、OPC等。
數(shù)據(jù)傳輸層支持HTTPS、MQTT、AMQP等多種傳輸協(xié)議，其中HTTPS通過SSL加密方式為云平臺(tái)提供數(shù)據(jù)安全保障；MQTT、AMQT為分布式消息協(xié)議，能夠滿足大數(shù)據(jù)開發(fā)，可靠性傳輸和分發(fā)需求。
6. 數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用
數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是提供數(shù)據(jù)清洗/交換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/計(jì)算、數(shù)據(jù)分析/挖掘功能，其中數(shù)據(jù)清洗/交換采用ETL、Sqoop、Flume等工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交換和清洗處理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支持行式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式HDFS文件存儲(chǔ)等方式，數(shù)據(jù)分析包括分布式Mapreduce計(jì)算，內(nèi)存Spark計(jì)算和流式Strom計(jì)算等方式。數(shù)據(jù)服務(wù)層應(yīng)用決策通過分類、聚類、關(guān)聯(lián)、推薦算法計(jì)算結(jié)果進(jìn)行決策分析，能夠?yàn)閼?yīng)用提供客觀、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的決策分析依據(jù)，其架構(gòu)如下：
圖3 數(shù)據(jù)架構(gòu)
7. 項(xiàng)目應(yīng)用效果
（1）用戶管理
用戶管理包括設(shè)備制造商和設(shè)備使用商管理。設(shè)備使用商版（系統(tǒng)）中，可以維護(hù)其具有業(yè)務(wù)的設(shè)備制造商信息，同時(shí)，該設(shè)備制造商在其系統(tǒng)中可以查看到對(duì)應(yīng)的設(shè)備使用商信息。目前建立使用商和制造商之間的關(guān)聯(lián)信息共享關(guān)系。
| 設(shè)備臺(tái)數(shù) | 制造商E | 制造商F | 制造商G | 合計(jì) |
| 使用商A | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 使用商B | - | 2 | - | 2 |
| 使用商C | - | 2 | - | 2 |
| 合計(jì) | 1 | 5 | 1 | 7 |
圖4 【使用商&制造商】管理關(guān)系及設(shè)備數(shù)量對(duì)應(yīng)表
圖5 使用商列表
圖6 制造商列表
（2）設(shè)備運(yùn)行工況監(jiān)測(cè)
設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采用方格式設(shè)計(jì)理念，方便企業(yè)用戶快速定位目標(biāo)設(shè)備的運(yùn)行采集點(diǎn)數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單易懂，類比分析感較強(qiáng)。同時(shí)，還提供設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)查詢（1個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)），為后期設(shè)備健康狀況的分析提供必要的數(shù)據(jù)保障。
圖7 預(yù)測(cè)性維護(hù)
圖8 數(shù)據(jù)云監(jiān)測(cè)
（3）設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)異常監(jiān)測(cè)
采集設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)，為采集點(diǎn)設(shè)定科學(xué)閾值（正常運(yùn)行范圍內(nèi)的最大值與最小值）,并與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)比對(duì)分析，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)故障發(fā)生概率，預(yù)測(cè)未來(lái)故障機(jī)率，減少非計(jì)劃停機(jī)。
圖9 關(guān)鍵參數(shù)監(jiān)測(cè)
（4）設(shè)備利用效能監(jiān)控
? 接入云平臺(tái)后，停機(jī)率大幅度降低；
? 設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)有效減少設(shè)備停機(jī)維護(hù)時(shí)間；
? 多維度對(duì)比工業(yè)機(jī)器人健康狀態(tài)，生成維修決策建議；
? 通過運(yùn)行數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，更有效的檢測(cè)和分析產(chǎn)品的一致性，保障產(chǎn)品生產(chǎn)良率；
? 設(shè)備綜合使用的OEE指標(biāo)顯著提升。
圖10 設(shè)備利用效能監(jiān)控
（5）維修維護(hù)管理
通過采集和積累設(shè)備數(shù)據(jù)，并建立模型，對(duì)設(shè)備進(jìn)行有針對(duì)性地維護(hù)，有效減少30-40%設(shè)備維護(hù)時(shí)間，設(shè)備的利用率提升約18% 。
圖11 維修維護(hù)管理
（6）使用商產(chǎn)線運(yùn)行監(jiān)控
工廠/車間采集和監(jiān)測(cè)設(shè)備工況、故障和任務(wù)信息，提高設(shè)備安全運(yùn)行率，為預(yù)測(cè)性故障診斷提供數(shù)據(jù)支持，避免非計(jì)劃停機(jī)帶來(lái)的人力、財(cái)力的浪費(fèi)。
圖12 產(chǎn)線運(yùn)行監(jiān)控
三維模型展示通過INDICS數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，與工廠機(jī)器人同步聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人遠(yuǎn)程管理。
圖13 三維模型展示
（7）制造商工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行監(jiān)控中心
目前共接入38家企業(yè)，78條產(chǎn)線的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的智能管理，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)器人運(yùn)行工況、及時(shí)發(fā)現(xiàn)工作異常，及時(shí)維護(hù)保養(yǎng)，減少非計(jì)劃停機(jī)。并通過積累故障數(shù)據(jù)優(yōu)化機(jī)器人設(shè)計(jì)。
圖14 設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控大屏
8. 安全及可靠性
（1）系統(tǒng)安全
工業(yè)機(jī)器人智能服務(wù)系統(tǒng)基于航天科工INDICS平臺(tái)。INDICS平臺(tái)總體技術(shù)架構(gòu)具有較強(qiáng)的安全措施和安全防范能力。其中，應(yīng)用層采用OAUTH2.0進(jìn)行認(rèn)證，利用RBAC模型進(jìn)行權(quán)限保護(hù)，提供安全審計(jì)等系統(tǒng)安全保障和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境措施，系統(tǒng)可根據(jù)需要設(shè)定安全等級(jí)。
（2）數(shù)據(jù)安全
數(shù)據(jù)安全主要從數(shù)據(jù)安全隔離、訪問控制、加密傳輸、安全存儲(chǔ)、剩余信息保護(hù)等幾個(gè)方面開展建設(shè)，為機(jī)器人數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)用戶提供端對(duì)端的信息安全與隱私保護(hù)。
（3）核心服務(wù)安全建設(shè)
核心安全服務(wù)主要包括：統(tǒng)一身份認(rèn)證、安全審計(jì)服務(wù)、安全策略服務(wù)、統(tǒng)一授權(quán)管理，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的跨域資源共享。
三、 下一步推進(jìn)計(jì)劃
1. 產(chǎn)品功能
故障樹分析模型及機(jī)器人健康度評(píng)估模型還需要不斷完善，需要結(jié)合人工智能、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)不斷開展研究工作。
2. 接入標(biāo)準(zhǔn)
目前在機(jī)器人接入標(biāo)準(zhǔn)方面，統(tǒng)一的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)亟待發(fā)布。
3. 安全機(jī)制
機(jī)器人設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，在遠(yuǎn)程操控的安全機(jī)制建立方面還需要探索研究。
四、 項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 創(chuàng)新點(diǎn)
(一) 三維模型可視化
借助虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，將真實(shí)機(jī)器人工作時(shí)的角度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地采集并傳送到虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，利用角度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人模型，使之與機(jī)器人同步運(yùn)動(dòng)，并將各關(guān)節(jié)的角度數(shù)據(jù)在顯示屏上顯示出來(lái),達(dá)到虛實(shí)映射的目的。
(二) 工業(yè)機(jī)器人的健康管理
基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備故障樹研究，通過分析設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備可能發(fā)生的故障情況。
2. 實(shí)施效果
(1) 通過機(jī)器人數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)系統(tǒng)的使用，OEE有效提升約20%；
(2) 通過平臺(tái)進(jìn)行設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)，減少30-40%設(shè)備維護(hù)時(shí)間；
(3) 預(yù)測(cè)性能退化趨勢(shì)、提前發(fā)現(xiàn)故障安全隱患，故障事故率下降約25%；
(4) 通過大數(shù)據(jù)分析模型，更有效的檢測(cè)和分析產(chǎn)品的一致性，促進(jìn)產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)。