可攜式電子產(chǎn)品智能制造

1、可攜式電子產(chǎn)品智能制造七化融合，實現(xiàn)關(guān)燈智能生產(chǎn)一、項目概況鴻富錦（成都）引進專業(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，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI 等技術(shù)，進行生產(chǎn)模式創(chuàng)新、工業(yè)變革升級。打造了硬件集群化、流程自動化、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。項目背景自工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出以來，全球產(chǎn)業(yè)界積極開展應(yīng)用實踐和探索，新一輪科技變革和業(yè)務(wù)創(chuàng)新應(yīng)運而生，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、先進的生產(chǎn)力和新型的經(jīng)濟形態(tài)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的時代趨勢下，鴻富錦（成都）把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化帶來的歷史性機遇，加快制造

2、業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提高供給對需求的適應(yīng)性和靈活性，形成新的增長動力，并應(yīng)用到可攜式電子產(chǎn)品的智能制造中。項目簡介本項目推陳出新，打造 Inline 生產(chǎn)模式，集成所有硬件，并研發(fā)應(yīng)用六軸機器人、載具回流、智能料車等自動裝置，實現(xiàn)產(chǎn)品不落地生產(chǎn)。通過加裝 CCD、溫度等傳感器，智能化原有短板設(shè)備，引進高端鐳射機， 搭建工業(yè)無線網(wǎng)，運用 PLC、SCADA 等，實現(xiàn)全線設(shè)備互聯(lián)互通（IoT）。結(jié)合 IoT（含工業(yè)無線網(wǎng)）、SFC（Shop Flow Control）、PDCA（Production Data Collection & Analysis）、Office（辦公網(wǎng)）、Internet、私有云與

3、 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)場與客戶，實現(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、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，通過算法將制造過程 4M1E 多維數(shù)據(jù)模型化、工業(yè)機理業(yè)務(wù)化，定制出反向式設(shè)計、客制化生產(chǎn)、智能分析與決策等 APP，可復制應(yīng)用到電子產(chǎn)品制造行業(yè)。項目目標建立“軟硬整合、虛實結(jié)合，萬物互聯(lián)”的智能工廠，致力于高精密堆疊的時尚平板、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， 將智能生產(chǎn)管理、智能分析決策等十二大智能系統(tǒng)進行集成，以自動化設(shè)備為基

4、礎(chǔ)，以智能生產(chǎn)系統(tǒng)為導向，最終實現(xiàn)增質(zhì)高效的無人化關(guān)燈智能生產(chǎn)。同時， 深化平臺安全防護，與客戶攜手，永續(xù)經(jīng)營。二、項目實施概況本項目從邊緣層、IaaS 層、PaaS 層、SaaS 層，層層遞進，全面革新。IoT 聯(lián)通現(xiàn)場移動終端、傳感器、機器人與工業(yè)電腦，采集關(guān)鍵有效數(shù)據(jù)，并通過統(tǒng)一協(xié)議平臺提供開放的業(yè)務(wù)接口，進行大數(shù)據(jù)分析和計算，最終為 SaaS 應(yīng)用開發(fā)提供各種易用高效的微服務(wù)功能模塊，從而實現(xiàn)生產(chǎn)狀態(tài)實時監(jiān)測、生產(chǎn)過程靈活控制、生產(chǎn)決策智能制定，解決了人工作業(yè)失誤多、應(yīng)急處理難度大等問題。項目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容首先對生產(chǎn)過程進行物理信息系統(tǒng)的整體規(guī)劃，勾勒出智能制造藍圖，進而對生產(chǎn)過程

5、實現(xiàn)“七化”智能改造：在邊緣層引入工業(yè)機器人、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，進行大數(shù)據(jù)分析計算， 向外提供多類服務(wù)；在 SaaS 層利用 PaaS 層提供的服務(wù)，集成開發(fā)各種分析和管理類的智能應(yīng)用程序。項目總體架構(gòu)如圖 1 所示：圖 1 項目總體架構(gòu)下面將從硬件集群化、流程自動化、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)化七個方面介紹項目的實施情況。硬件集群化與流

6、程自動化SMT Inline 聯(lián)機集群化與自動化拉動式生產(chǎn)，實現(xiàn)“Continuous flow process”，產(chǎn)品流不間斷、不落地，產(chǎn)品信息流、過程流智能追溯，生產(chǎn)全制程自動化。 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)，標準化數(shù)據(jù)采集，最終邁向無人化關(guān)燈智能工廠。要點如下：人機協(xié)作，全制程自動化全域智能物流，AGV 智能調(diào)度無人化高精度操作可視化圖 2 Inline 精益生產(chǎn)模式設(shè)備智能化設(shè)備智能化途徑主要為原有短板設(shè)備升級改造及新型智能化設(shè)備引進，其目的是實現(xiàn)設(shè)備的泛在連接，互聯(lián)互通，構(gòu)建一個精準、實時、高效的數(shù)據(jù)采集環(huán)境，從而實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知、動態(tài)傳輸

7、、實時分析，奠定科學決策與智能控制的基礎(chǔ)，提高制造資源配置效率?；诖死砟?，本項目重點打造了 6 大設(shè)備智能功能：自動 PCB 激光打標自反饋調(diào)節(jié)智能印刷貼片機 Pick&Place Insight工作頭與 Feeder 智能保養(yǎng)工藝曲線 Reflow 管理聯(lián)合構(gòu)建邊緣計算系統(tǒng)與霧計算系統(tǒng)圖 3 設(shè)備智能化系統(tǒng)信息網(wǎng)絡(luò)化IoT、PDCA、SFC、Office、Internet 五網(wǎng)整合通過嵌入式系統(tǒng)的開發(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，達成數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)

8、化。圖 4 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防御體系在 IoT 與各網(wǎng)段之間部署硬件防火墻，同時配置系列的 IDS(入侵檢測)、預(yù)警系統(tǒng)、漏洞偵測、補丁修補等，形成健全網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)防護體系。圖 5 安全防御系統(tǒng)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，實時獲取全域數(shù)據(jù)，依托分布式存儲與分布式運算的數(shù)據(jù)平臺，構(gòu)建智能派工、Smart Debug、良率預(yù)測的智能應(yīng)用，實現(xiàn)對員工數(shù)字化描述（包括個人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站良率以及工作績效等信息）與自動崗位派遣；結(jié)合維修大數(shù)據(jù)和分析工程師經(jīng)驗進行建模運算， 來快速診斷不良品；并實現(xiàn)產(chǎn)品各制程段良率預(yù)測與不良預(yù)防。智能派工圖 6 數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)1、 員工畫

9、像的建立：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建員工畫像，進行數(shù)字化描述，包括個人信息、在崗狀態(tài)、生產(chǎn)行為、工站的良率以及工作績效等信息。2、 崗位建模：用大數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)崗位模型，進行數(shù)字化精準分析，包括技能等級、勞動強度、性格特質(zhì)、身體特點、穩(wěn)定性等崗位需求模型。3、 智能派工：用大數(shù)據(jù)配對算法，按照每日出勤狀況自動匹配員工畫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)。Smart Debug圖 7 智能派工模型1、 運用 K 均值算法進行電子產(chǎn)品的測試、測量數(shù)據(jù)智能分析，自動收斂出每個量測線路的規(guī)格及對應(yīng)的元器件。2、 再依據(jù)歷史維修數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗，建立決策樹自主判定出不良品的最優(yōu)診斷線路及順

10、序。讓不懂電路知識的作業(yè)員都可輕松診斷不良品， 顛覆了傳統(tǒng)的維修模式。3、 運用編輯距離算法，比對歷史產(chǎn)品與新產(chǎn)品的不良項目相似度，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)品的模型訓練成本。圖 8 Smart Debug 模型良率預(yù)測1、 運用逐步回歸模型，對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 檢驗和P 檢驗值，提取出對 FATP（Final Assembly and Testing Process）顯著性影響變量;2、 利用所得變量建立線性回歸關(guān)系，生產(chǎn)時利用及時采集的生產(chǎn)參數(shù)進行 FATP 良率預(yù)測，防止不良流出，將不良截斷至 SMT 段。設(shè)備智能化圖 9

11、 逐步回歸模型對設(shè)備的檢測結(jié)果進行修正。運用隨機森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對 SPI 和 AOI 的文本及圖片結(jié)果進行綜合分析，區(qū)分真實不良與設(shè)備誤報，并建立后制程數(shù)據(jù)反饋，修正錯誤標簽。圖 10 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為滿足模型的數(shù)據(jù)需求，同時降低標簽的人工標注需求，使用半監(jiān)督算法（mean teacher + residual networks）進行自動標注。圖 11 半監(jiān)督算法利用 LSTM 算法，根據(jù)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)，預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生時間和現(xiàn)象，為工程師進行預(yù)測性保養(yǎng)提供指導和依據(jù)，減少因突發(fā)故障帶來的產(chǎn)量損失，提升生產(chǎn)效率。圖 12 LSTM 算法軟件服務(wù)化基于天行者工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和 Fii

12、 Cloud，結(jié)合邊緣層，IaaS 層與 PaaS 層， 實現(xiàn) SaaS 層軟件服務(wù)化特性。其核心框架包括生產(chǎn)現(xiàn)場級，生產(chǎn)智能管理中心和營運決策中心。服務(wù)平臺架構(gòu)在人、機、料、法方面主要服務(wù)要點是：人員部分，開發(fā)智能人員管理 APP，利用 PaaS 層提供的人崗匹配模型，實現(xiàn)智能派工，精確管理，KPI 信息實時收集，包工每日結(jié)報，新進員工崗位適用性評估等。機器部分，開發(fā)設(shè)備即時監(jiān)控系統(tǒng)，基于生產(chǎn)設(shè)備 M2M，打造流水線運行數(shù)字化管理和智能化預(yù)測性運維系統(tǒng)。物料部分，開發(fā)智能供料系統(tǒng)，打造全過程自動備料、自動叫料和智能物流運輸，并完善物料全生命周期追溯。方法部分，開發(fā)智能品管系統(tǒng)、Smart D

13、ebug、智能不良品檢測和生產(chǎn)管理戰(zhàn)情中心，調(diào)用 PaaS 層微服務(wù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程數(shù)字化管理。圖 13 軟件服務(wù)化系統(tǒng)框架三、下一步實施計劃定制化彈性生產(chǎn)建設(shè)包括全域智能物流、智能機器人、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)?？椭苹a(chǎn)。工業(yè)機理模型化及平臺業(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)機理模型化，并通過平臺業(yè)務(wù)化， 助推制造業(yè)邁進智能制造。圖 14 工業(yè)機理模型化圖示四、項目創(chuàng)新點和實施效果項目先進性及創(chuàng)新點本項目涵蓋眾多先進技術(shù)，如計算機視覺、機器學習等，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)計反饋、智能派工及 Smart Debug 等模型，

14、智能化水平處于國內(nèi)外制造業(yè)先進行列。尤其是本項目中的 Smart Debug，尚未有其它公司具備相似技術(shù)。除此之外，還有以下先進性：設(shè)備智能化收集數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。對于傳感器、小型儀器和原有短板設(shè)備，利用自主開發(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)；對于高新設(shè)備，則結(jié)合設(shè)備廠商提供的資料，開發(fā)中間件，實現(xiàn)與設(shè)備各模塊的數(shù)據(jù)交互。圖 15 設(shè)備智能化數(shù)據(jù)管理與資源調(diào)度：為了滿足海量數(shù)據(jù)存取與計算，搭建穩(wěn)定高效的私有云平臺。圖 16 云平臺搭建大數(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)，挖掘不可見問題，并藉此開發(fā)大數(shù)據(jù)及 AI 系統(tǒng)預(yù)測未來，助力關(guān)燈生產(chǎn)的實現(xiàn)。圖 17 大數(shù)據(jù)運