杨磊:智能制造的本质是数字智能的落地

杨磊:智能制造的本质是数字智能的落地
2019年11月15日 11:42 新浪财经

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  新浪财经讯 由中国商务部、科技部、工信部、国家发改委、农业农村部、国家知识产权局、中国科学院、中国工程院等国家部委和深圳市人民政府共同举办的“第二十一届中国国际高新技术成果交易会”于2019年11月13日-17日在中国深圳举行。北京滴普科技有限公司联合创始人兼业务发展体系总裁杨磊出席“未来科技峰会”交流会并演讲。

  以下为演讲实录:

  大家好,我叫杨磊。说到工业产业互联网是比较热的风口,所以我们有几个比较重要的标签。第一,数字化智能平台全栈服务商。第二,中台战略。第三,我们是这个赛道里面融资金额最大的一个公司。今天跟大家分享的是我们的产品DEEPEXI工业互联网平台,因为我们团队都是来自于阿里、华为、腾讯、AWS,所以我们是一个典型的技术解决方案公司。

  其实我们看一个关键东西,叫做行业分析。整个行业分析的话,因为我们讲整个工业互联网平台的时候是有一些切入点的。我们任何一个企业或者任何一个单位在做数字化建设过程中不是一蹴而就的。我们观察整个行业,尤其是工业制造业,我们会发现,在整个工业的检测设备上面实际是有一些痛点的。一是需要人工操作比较多,二是整个检测能力缺失,三是不具备自我学习的能力。很多企业需要很厉害的老师傅们在那里驻场才能解决这个问题。四是在整个产线很难有数据平台这一类的公司存在,整个产线流程不具备追溯能力。没有BI可视化,没有统一的视角。

  基于目前工业制造面临的痛点,我们设计了工业互联网平台架构。这一块我们分为机器视觉检测、产线数字化、数字化工厂。第一,机器视觉检测是通过各种视觉能力,尤其在深度算法结合我们传统算法的基础上,把视觉应用在整个工业数据场景。第二,在产线数字化,我们把整个产线自动化能力加上大数据的能力,把这两个能力有机结合,呈现出对MES、ERP,或者其他的东西产生一些更合理的管理。第三,在整个数字化工厂,其实体现的是更大的范围,整个统一数字化工厂,或者整个统一数字化平台的建设。

  在产品方案上,我们定义的工业互联网平台架构分为几个平面。第一,在服务开放平台上面需要有什么能力。第二,比较核心的在工业互联网OS平台,就是整个业务数据上,我们怎么打通,这是工业互联网要核心解决的问题。第三,一些云上的运用,包括产线或者生产制造的运营,像一些营销、CRM,怎么跟我们的产线打通。这一块强调的是应用的能力。通过这种方式的分层,我们可以看出来架构下面的整个工业互联网平台包含核心的工业OS的能力。

  再看滴普云边端工业互联网解决方案,通过对产线或者工业IoT能力的捕捉,把边缘计算设备,或者一些绝缘的网端上升到云上,加上AI的算法把能力呈现出来。这端是工业相机/机器人等设备,这边是各种复杂的云上的架构。这就是工业云OS平台整体架构,整个工业云OS平台是很复杂的,比如技术需要大量的技术供应链做支撑,需要整个AI的算法模型。比如给商业地产公司做物业的管理,就是把能源管理介入到IOB(音)平台。我们可以对物业对业主进行管理。比如业主之前每个月能源消耗是2万度电,这个月可能是2千度电。这时候物业要小心,有可能这个公司要倒闭。能源怎么跟经营挂钩,实际上是通过整个工业OS平台打通的。在IOB平台有各种设备能力,我们有各种的数据处理能力,有图像识别的技术。有一些著名的手机厂商,或者全球锂电池的生产商他们做的检测,把他们的数据汇聚到我们中台上面来,最后通过数据对缺陷识别管理。另外一个环节就是端的能力,端的能力在整个端上面我们包含很多,我们在摄像头提供了AI的摄像,我们有自己边缘计算的应用产品,有很多边缘计算盒子,也有一体化的网管。

  这里讲一个最佳实践,DEEPEXI智能制造检测平台,它有几个关键应用功能:数据分析、报警管理、报表展示、用户中心。我们的智能数字平台,可以跟MES打通,可以根据出现问题的单板和器件来查找是哪个供应商的问题。另外,我们有整个的标志系统,有整个云上的训练模型,把所有的模型训练好,然后下发到产线关键工位。另外做全数据的打通,在我们看来,没有应用的数据都不是资产,只有把数据运用起来才是资产,比如产线拍了一张图片,这个图片做一个精确定位,可能单靠设备拍的部件没有问题。如果把它放在我们的生产系统,跟我们的拍照系统,跟ERP做打通的,可能是一个很高压的数据。因为要溯源,需要尽快排查这个问题,这样的话可极大减少产线的故障和产品的损失。

  这是我们的一个落地方案,在整个的工厂现有的情况下,这里面不涵盖5G网络,我们的设备已经模组,因为我们跟华为有合作,他们的模组是放到我们这里去,我们提供5G的服务。在现有的网络情况带动传统的工业情况下怎么去部署?这是很重要的一个要求。另外,还要考虑总部中心和分厂的部署能力。我们的实施计划包含最小闭环,从产线到车间,从车间到基地的实施方案。可能在第一阶段只是个位数的,第二阶段是千量级,第三阶段可能是百万级。再看落地效果,检测准确率每提升一个点,工厂良品率就能提升多高。第二是检测的效率缩短。第三个是从产线检测设备减半。

  另外一个是行业应用,我们落地应用在工业视觉,包含面板、PCB、IC晶圆。谢谢大家。

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

责任编辑:李昂

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