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当工业4.0遇见AI:现在的智能制造有多“智能”?

当工业4.0遇见AI:现在的智能制造有多“智能”?

工业制造在标准、互联等领域始终是很特殊的,现在谈工业4.0与AI是否为时过早?AI在工业4.0时代是否真的在发挥作用,以及究竟发挥到何种程度?这是我们期望以由上至下的方式,从工业制造AI解决方案、AI芯片、EDA,以及实际应用几个层面,来窥见当下工业制造的AI技术现状…

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这类方案是对AI应用大门的进一步拓宽,或许HLS高层次综合不仅代表了Mentor的策略,它更像是AI在各领域实现普及的趋势,包括工业制造。当然在此过程中,少不了应用层做验证,包括协同建模(co-modeling)、Virtual-ICE、SW debug、性能监测应用等各种应用验证技术。5P7esmc

除此之外,机器学习本身也在反哺EDA工具,比如在芯片测试期间,Tessent Yield Insight能够告诉客户和工厂,影响产量的错误究竟是出现在芯片设计环节还是制造环节;还有利用机器学习提升芯片良率的Calibre Machine Learning OPC(机器学习邻近效应修正)和Calibre LFD with Machine Learning;甚至利用半导体制造数据,来反馈设计优化流程方案,“比如说,同时采用X光和AOI(自动光学检测)的时候,我们可以判断哪些层级X光可以略过,因为X光是个慢速机器,经常会成为制造瓶颈。”5P7esmc

现在的智慧工厂有多智能?

AI的最有趣之处大概就在于,整个技术供应链上的诸多环节,既通过出售AI技术来赚钱,同时自己也是AI技术的使用者。Mentor这样的EDA厂商大概就是最好的例证。在探讨了智能制造解决方案提供商、AI芯片制造商以及EDA厂商这三个层级之后,我们大致上已经将AI现阶段在智慧工厂的价值勾勒出来了,即便从芯片制造商层级就不难发现,AI技术在工业制造中仍在发展初期。5P7esmc

除了文首提及ROJ在数字工厂方面借由西门子方案的实现,如今在世界范围内逐步发展智能制造乃至AI技术的先进工厂大约也不在少数。前不久我们踏入林德(Linde)东亚区远程控制中心,可对智慧工厂的发展程度做管中一窥。林德是目前全球最大的气体供应商,其业务也涵盖了为晶圆厂提供电子气体。不过这里,我们不探讨其作为半导体上游供应商的价值,而将其作为智慧工厂的实践者来审视一番。5P7esmc

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林德在中国大陆地区有总共350公里的管道,部分气体就是通过管道供应给客户的。远程控制中心能够对管道系统、空气分离装置、制氢装置、食品级二氧化碳提纯,进行中央化的远程监控。远程监控设备,能够显示这些装置和系统的运行效率与状态,同时还能对数据进行分析。5P7esmc

林德公司大中华区远程运行中心总监陆贤表示:“当发现监控的动设备参数有上升趋势,就会结合当时的设备运行状态进行详细分析,及时做出调整和相应措施,包括对客户供应气体的可靠性。”“数据趋势往上走,虽然现在没有报警,但就要开始准备备件了。”“甚至通过对数据的分析,预测三个月后的情况。”这是数字工厂典型的实际应用了,看起来很像预测性维护。5P7esmc

“小型制氮现场是无人的,大型空分现场也只配备最少的人员。”“一些大型空分、液体空分会有一套先进控制系统,可根据客户的压力、纯度等波动,自动调整装置负荷。超过设定值,客户一侧则会切换到备用系统。”5P7esmc

而在林德远程控制中心的数字化程度中,让人感受“数字化”程度最深的是针对宁波的数字化管网控制。“宁波有82公里长的氮气、氧气、氢气系统装置,沿着永江穿越市区。”在出现压差较大等情况,发生报警时,远程控制中心就需要做出响应。5P7esmc

控制中心的图形化界面里,显示了整个宁波的俯瞰3D图——地图通过无人机拍摄并做建模,其上清晰描绘林德气体管线途经的区域,甚至包括埋地管线。和谷歌地球一样,远程控制中心的操作人员可对其进行任意放大缩小操作,观察气体管道状况,查看管道实时数据,包括管道直径、压力、材料、所在高度等;甚至还能调取周期性的现场巡检视频。5P7esmc

在真正的机器学习实现上,“我们正在实施一个专家分析系统,这个系统就是运用机器学习相关技术,通过数据的自动采集、分析,定期或不定期地完善搭建的模型,做到分析结果精确、运行标准设置精确。”陆贤表示。5P7esmc

“我们未来运行现场智能化包括,机器自我学习,帮助我们更安全、高效、可靠地运行装置;建立更加精准和有效的装置能耗模型,监控并优化能源消耗情况;建立更智能的运行培训工具——准确模拟空分实际运行,用以更高效地培养我们的工程师;大数据分析工具开发,预测空分设备未来的运行情况。”林德大中华区消费市场营销总监陈闻翊表示。

原创
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黄烨锋
欧阳洋葱,编辑、上海记者,专注成像、移动与半导体,热爱理论技术研究。
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